Методи прогнозування в логістиці

Прогнозування матеріальних потоків. Моделі прогнозування параметрів логістичної системи

Методи прогнозування вантажопотоків. Розрахунок прогнозів обсягів вантажних перевезень в межах різних логістичних систем. Загальні проблеми та вибір методів прогнозування. Врахування сезонних коливань на продукцію під час прогнозування. Оцінка точності та підвищення достовірності прогнозування.

Методи прогнозування в логістиці

Прогноз (від грецької рrоgnozis) – передбачення, передрікання. В науковому розумінні це поняття вперше почало вживатись у медицині. Давньогрецький вчений та видатний лікар Гіппократ (460–377 рр. до н. е.), є автором праці, яку назвав "Prognostike" ("Прогностика"), тобто передбачення, передрікання (в даному випадку – перебіг хвороби). Необхідність прогнозування спричиняється тим, що майбутнє невизначене й ефект багатьох рішень, які приймаються зараз, протягом певного часу не відчувається. Тому точне передбачення майбутнього підвищує ефективність процесу прийняття рішень.

Прогноз (від гр. Prognosis - передбачення) означає спробу визначити стан якогось явища чи процесу в майбутньому. Процес складання розробки (прогнозу) називається прогнозуванням.

Економічний прогноз має дати об'єктивне достовірне уявлення про те, що може бути за тих чи інших умов. Він може стати надійною основою для прийняття державних рішень при його включенні в макроекономічний план, тим самим надаючи йому директивного характеру. Прогноз та план як економічні дослідження повинні базуватися на певних методологічних принципах.

Прогнози є одним із найважливіших завдань економістів. Хороший прогноз висвітлює економічну діяльність у майбутньому й допомагає керівникам різних рівнів пристосувати свої дії до нових економічних умов. Завдяки використанню статистичних методів та електронно-обчислювальної техніки прогнозування вийшло на якісно новий рівень. Сьогодні для прогнозування використовується статистична інформація, яка описує процеси за минулі періоди, та проводиться експертна оцінка тенденцій змін певних економічних показників. Об'єктами прогнозування є економіка, її галузі, регіони, різні підприємства тощо.

Для вибору методу прогнозування слід визначити мету й завдання прогнозу та період, на який він формується, врахувати специфіку об'єкта прогнозування, види, повноту та вірогідність вхідної інформації, а також ряд інших факторів.

Методи прогнозування мають відповідати таким вимогам: поєднання суб'єктивної цінності й об'єктивної значущості оцінок; чітке застосування оцінок, яке не допускає різних тлумачень щодо вибору методів; створення можливості накопичення статистичної інформації та її використання для прогнозування. Система оцінки та вибору методів прогнозування включає такі блоки: ретроспективного аналізу, завдання, зовнішніх і внутрішніх зв'язків об'єкта, відповідності та придатності вихідної інформації.

Виходячи із цілей прогнозу, здійснюється вибір його виду. У даний час, за оцінками вчених, нараховується понад 150 різних методів прогнозування, але на практиці використовується тільки два-три десятки.

Якщо прогнозування виконано якісно, результатом стане картина майбутнього, яку можна використовувати як основу для планування. Розрізняють такі види прогнозів:

- економічні прогнози – передбачають загальний стан економіки та обсяги збуту конкретної компанії та по конкретному продукту;

- прогнози розвитку технології – передбачають розвиток нових технологій та можливість їх застосування до виробництва;

- прогнози розвитку конкуренції – передбачають стратегію та тактику конкурентів;

- прогнози на основі опитувань та досліджень – передбачають майбутні події у складних ситуаціях, використовуючи різні галузі знань;

- соціальні прогнози – передбачають зміни у соціальних установках людей та стані суспільства.

Прогноз збуту — це визначення того, що підприємство розраховує продати, виходячи із існуючої кон’юнктури, ринкового потенціалу і власних можливостей. При цьому потрібно враховувати не лише історичні дані про минулі обсяги продажу фірми, але і об’єктивні тенденції, які проявляються на ринку на даний момент часу.

Прогнозування обсягів продажу може здійснюватися:

- за часом;

- за окремими видами продукції (послуг) фірми;

- за певними групами споживачів.

Якщо бізнес фірми пов’язаний із виробництвом та реалізацією кількох видів продукції (послуг), то прогнозування обсягів продажу треба зробити для кожного найменування продукції.

Одним з найбільш важливих питань в процесі прогнозування стосується правильного вибору методу прогнозування.

Існують два підходи до прогнозування: кiлькiсний та якiсний. Кiлькiсний пiдхiд базується на математичних моделях й iсторичних даних. При якісному підході покладаються на освічену думку, інтуїцію й досвід професіоналів, цей підхід передбачає прогнозування майбутнього експертами.

І. Кількісні методи можна використовувати для прогнозування, коли є підстави вважати, що діяльність в минулому мала визначену тенденцію, яку можна продовжувати в майбутньому, і коли наявної інформації достатньо для виявлення достовірних тенденцій або залежностей. Крім того, керівник повинен знати, як використовувати кількісну модель, і пам’ятати, що користь від прийняття більш ефективного рішення повинна перекрити витрати на створення моделі.

Кiлькiснi методи діляться на два види: моделі часових рядів та причинно-наслідкові.

1. Аналіз часових рядів. Цей метод базується на припущенні, відповідно якому те, що трапилось в минулому дає достатньо добре наближення в оцінці майбутнього. Цей аналіз являється методом виявлення зразків і тенденцій минулого та продовження їх в майбутнє. Його можна провести за допомогою таблиці або графіка шляхом нанесення на координатну сітку точок, відповідних подіям минулого. Даний метод аналізу часто використовується для оцінки попиту на товари й послуги, оцінки потреби в запасах, прогнозування структури збуту, який характеризується сезонними коливаннями, або потреби в кадрах. Чим більш достовірне припущення про схожість майбутнього минулому, тим більше точність прогнозу. Таким чином, аналіз часових рядів, ймовірно не буде корисним в ситуаціях з високим рівнем рухомості або коли відбулось значна, всім відома зміна.

Часові ряди діляться на:

- моделі згладжування - просте середнє, ковзне середнє, зважене ковзне середнє, експоненцiйне згладжування;

- моделі з декомпозицією - виділення сезонності й тренду;

Розглянемо основні моделі.

1.1. Прогноз на основі ковзного середнього. Методика прогнозування за допомогою ковзного середнього є поширеним методом згладжування, особливо корисним для керівника при прогнозуванні тенденцій в разі нерегулярного або вибіркового характеру даних (наприклад, тенденції — сезонні чи циклічні) і коли нема ні часу, ні ресурсів, щоб розробити або застосувати складніші методи. Цей метод, аналогічно до інших згладжувальних методів, виходить із припущення про наявність якихось закономірностей у даних за попередні періоди. Метод «згладжує» випадкові дані, щоб відділити закономірності від випадкових коливань. Хоча нема ніяких причин, з яких метод ковзного середнього не можна було б застосовувати для річних передбачень, його, як правило, використовують для передбачень на значно близьку перспективу. Він не особливо корисний для прогнозування більш як на один період вперед, оскільки в цьому випадку братиметься середнє від середнього.

Цей метод полягає в тому, що береться набір даних, з яких використовують середні показники за останні періоди. Як правило для розрахунку беруть середню величину за один, три, чотири чи дванадцять періодів. Далі визначається їхнє середнє, а потім це середнє застосовується для прогнозування на наступний період.

Кількість періодів, які враховуються, остаються при розрахунках незмінними, відповідно всі данні обновляються.

Розрахунок прогнозу на основі метода ковзного середнього проводять за формулою:

F_t = (S_i-1/ n), (6.1)

де F_t – прогноз показника на термін t;

S_i-1 – значення показника за період (i -1);

n - кількість періодів.

Розрахунок ковзної середньої має свої обмеження. Він не чутливий до змін.

Цей метод більш підходить там, де в кожному наступному періоді, відбуваються лише невеликі зміни. Якщо у минулому об'єм продажів випробовував значні коливання, середня величина не може служити надійною основою для прогнозу. Ковзне середнє враховує тільки базовий елемент прогнозу (базовий попит) і залишає осторонь інші елементи.

1.2. Метод зваженого ковзного середнього. Для подолання зазначених недоліків був розроблений модифікований метод ковзної середньозваженої, в якому більшу вагу присвоюється даним за найближчі періоди.

Розрахунок прогнозу на основі метода зваженого ковзного середнього проводять за формулою:

F_t = _, (6.2)

де F_t - прогноз показника на період t;

S_t-i - реальне значення показника на період часу t - i;

n – число попередніх моментів часу, що використовуються при розрахунку;

W_t-і - питома вага, з якою використовується показник S_t-i при розрахунку;

1.3. Експоненційне згладжування. Один із різновидів методу ковзної середньозваженої - експоненційне згладжування. При використанні методу експоненціального згладжування оцінка майбутнього значення показника ґрунтується на середньозваженій величині показника за попередній період і на прогнозних значеннях.

Розрахунок прогнозу на основі методики експоненціального згладжування проводять за формулою:

F_t = S_t-1 + F_t-1 (1- ), (6.3)

де F_t – прогноз показника на період t;

F_t-1 - прогноз показника на період (t -1);

S_t-1 – фактичне значення показника за період (t -1);

- альфа-фактор, або постійний коефіцієнт згладжування (0 1).

Перевага методу експоненціального згладжування при короткостроковому прогнозуванні складається, головним чином, в тому, що він досить простий і зручний у використанні в порівнянні з іншими методами. Він дозволяє швидко розраховувати нові значення прогнозів, не вимагаючи для цього великих масивів даних за минулі періоди. Крім того, метод експоненційного згладжування забезпечує швидке реагування прогнозу на всі події, що відбуваються протягом певного періоду.

При використанні методики експоненціального згладжування пізнішим даним приділяється більша увага, ніж раннім даним. Такий метод забезпечує швидке отримання прогнозу на один період вперед, при цьому автоматично коректуючи будь-який прогноз в світі відмінностей фактичних результатів від прогнозованих. При використанні методу самим відповідальним рішенням є вибір значення альфа-фактора.

Коли значення альфа-фактора велике, прогноз виявляється дуже чутливим до останніх змін. При низькому значенні фактора метод слабо реагує на зміни, а значить, і на випадкові коливання попиту.

2. Причинно-наслідкове моделювання. Цей метод являється найскладнішим з точки зору математики. Він використовується в ситуаціях з більш ніж однією змінною. Причинно-наслідкове моделювання – це спроба спрогнозувати те, що відбудеться в подібних ситуаціях, шляхом вивчення статистичної залежності між розглядаємим фактором й іншими змінними. На мові статистики ця залежність називається кореляцією. Чим тісніша кореляція, тим вище придатність моделі до прогнозування. Повна кореляція (1,00) буває в ситуації, коли в минулому залежність завжди була істинною. Така модель потребує розробки математичної залежності виду:

F_t = c₀ + c₁X₁ + c₂X₂ +...+ c_nX_n, (6.4)

де F_t – прогноз показника на період t;

Х – змінні, від яких залежить прогноз;

с_і – константи, які визначаються методом статистичного аналізу даних по минулим подіям;

n – кількість констант і змінних.

З усіх причинно-наслідкових методів найскладнішими являються економетричні моделі, розроблені з ціллю прогнозування динаміки економіки. До таких відноситься Уортонівська модель Центра прогнозування Пенсильванського університету. Такі моделі являють собою тисячі рівнянь, які вирішуються тільки за допомогою застосування потужних ЕОМ. Вартість моделей настільки висока, що навіть великі підприємства віддають перевагу використанню результатів досліджень з застосуванням економетричної моделі, а не розробляти свої власні моделі.

ІІ. Якісні методи. Ці методи застосовують, коли кількість інформації недостатня, керівництво не розуміє складний метод, або коли кількісна модель виявляється дуже дорогою. При цьому прогнозування майбутнього здійснюється експертами, до яких звертаються за допомогою. Чотири найбільш розповсюджених якісних методи прогнозування – це думка журі, сукупний погляд збутовиків, модель очікування споживача і метод експертних оцінок.

Думка журі. Цей метод прогнозування заключається в поєднанні та усередненні думок експертів в релевантних (англ. relevant — доречний, істотний) сферах.

Неформальним різновидом цього методу являється «мозковий штурм», під час якого учасники з початку намагаються генерувати як можна більше ідей. Тільки після закінчення процесу генерування деякі ідеї підлягають оцінці. Цей метод може віднімати багато часу, але часто дає корисні результати, особливо коли організація потребує багато нових ідей та альтернатив.

Сукупний погляд. Попит прогнозується на основі димки досвідчених торгових агентів, обізнаних на даному ринку. Вони близько знайомі зі споживачами і можуть прийняти в розрахунок їх минулі дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, добрий торговий агент на певному часовому інтервалі часто «відчуває» ринок точніше, ніж кількісні моделі.

Модель очікування споживача. Як можна судити з назви, модель очікування споживача являється прогнозом, основаним на результатах опитувань клієнтів організації. Їх просять оцінити власні потреби в майбутньому, а також нові потреби. Зібравши всі отримані таким шляхом дані і зробивши корегування на пере- або недооцінку, виходячи з власного досвіду, керівник часто може досить точно передбачити сукупний попит.

Метод експертних оцінок. Першочергово метод був розроблений фірмою «Ренд Корпорейшн» для прогнозування подій, які цікавили військових. Метод експертних оцінок являє собою процедуру, яка дозволяє групі експертів дійти до згоди. Експерти заповнюють докладний опитувальний лист з приводу певної проблеми та записують свої погляди на неї. Кожний експерт потім отримує результати відповідей інших експертів, і його просять знову розглянути свій прогноз, і якщо він не співпадає з прогнозами інших, просять пояснити, чому це так. Процедура повторюється три або чотири рази, доки експерти не дійдуть до єдиного рішення.

Необхідно відзначити, що менеджери у своїй управлінській діяльності застосовують ті методи прогнозування, які є найпридатнішими для використання за умов існуючих обмежень і відповідають ситуації, що склалася на підприємстві. При цьому визначальну роль при побудові якісного прогнозу грає вибір методу прогнозування, а також кваліфікація персоналу, що здійснює прогнозування.

Поиск по сайту: