Говоря о коммерческом прогнозе, мы имеем в виду оценку ожидаемого уровня спроса перевозок в течение некоторого отрезка времени в будущем. Прогноз, по существу, является догадкой подкрепленной знанием о производстве в прошлом и настоящем. Основное внимание уделяется статистическим методам прогнозирования. Практика показывает, что эти методы гарантируют вполне приемлемую степень точности и оказываются весьма полезными в связи с решением задач управления производством в современных условиях. При этом предполагается, что обще-экономические условия производства в прошлом, настоящем и будущем сохраняются.
На Рис1 и Рис11 показаны табличные данные о количестве заказов на перевозки в прошлом – количество указывается за месячные сроки последовательно за 2 года. Номер месяца по порядку – столбец Z1.
Пример 1 - постоянный уровень перевозок. Данные помещены в столбец Z2.
Z3 и Z4 – данные подвержены фильтрации с целью уменьшить влияние случайных воздействий и тем самым облегчить возможность выявления особенностей протекающих процессов (фильтрация как бы сглаживает данные “утюгом”, при этом последний столбец содержит максимально сглаженные данные).
Аналогично, в примере 2 приведены данные о перевозках в условиях постепенного роста перевозок и под воздействием случайных флоктуаций.
Столбцы Z5, Z6 и Z7 .
Пример 3 – в столбцах Z8, Z9 и Z10 помещены данные о перевозках в условиях сезонного роста объемов перевозок в летние месяцы.
Примеры 1, 2, и 3 рассматриваются отдельно
В примере 1 Рис2 – график изменения количества заказов во времени (за 2 года)
Рис2а содержат график аппроксимирующей функции – регрессионной прямой . Рис2_1а - содержит статистические данные о регрессионной функции .
Индекс b – данные мягко сглажены слабеньким фильтром.
Индекс с – данные жестко сглажены.
Анализ данных производится самостоятельно. Общий вывод очевиден – ежемесячно количество заказов на перевозки в этой фирме сохраняется на протяжении 2-х лет на постоянном уровне. Средне-месячное количество перевозок равно 96. Среднеквадратическое отклонение (сигма) составляет 6.
Т.е.
с вероятностью 84,1 % фирма обслуживает ежемесячно (96-6……96+6) заказов на перевозки.
С вероятностью 97,7 % (96-2*6…..96+2*6) заказов,
или с вероятностью 99,9 % (96-3*6…….96+3*6) заказов
Можно предположить, что если в следующем году сохранятся общие экономические условия, то фирма будет иметь такие же перспективы на заказы.
Пример 2 Количество заказов фирме линейно растет от месяца в месяц. И если эта тенденция сохранится, то можно предположить, что в следующем году и дальше можно будет расчитать это количество аналитически подставив в формулу 96,77 + 1,1287 * X ( X>=24…..). Ошибка составит + - 8 заказов с вероятностью 84,1 %
Пример 3 Количество заказов ежемесячно можно расчитать по приведенной формуле (см Рис47_1а) при этом ошибка составит + - 7 заказов с вероятностью 84,1 %.
Пример 4 К данным примера 2 прибавлена периодическая функция в виде трапеции. Рис20 показывает график суммарного процесса и график тренда , вычисленного в примере 2. Сняли тренд. На Рис21 один график исходного процесса и второй процесса после снятия тренда. На Рис22 три графика один из них – процесс после снятия тренда и 2 процесса после мягкой и жесткой фильтрации.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
