Qëllimi i këtij artikulli është të paraqesë në mënyrë sistematike metodat e parashikimit të vëllimeve të shitjeve që përdoren më shpesh në praktikën ekonomike. Vëmendja kryesore në punim i kushtohet vlerës së aplikuar të metodave të shqyrtuara, interpretimit ekonomik dhe interpretimit të rezultateve të fituara, dhe jo shpjegimit të aparatit matematiko-statistikor, i cili është trajtuar në detaje në literaturën e veçantë.

Mënyra më e thjeshtë për të parashikuar situatën e tregut është ekstrapolimi, d.m.th. përhapja e tendencave të së shkuarës në të ardhmen. Ka krijuar tendenca objektive të ndryshimit treguesit ekonomikë në një masë të caktuar paracaktojnë madhësinë e tyre në të ardhmen. Përveç kësaj, shumë procese të tregut kanë njëfarë inercie. Kjo është veçanërisht e dukshme në parashikimet afatshkurtra. Në të njëjtën kohë, parashikimi për periudhën afatgjatë duhet të marrë parasysh sa më shumë të jetë e mundur mundësinë e ndryshimeve në kushtet në të cilat do të funksionojë tregu.

Metodat e parashikimit të shitjeve mund të ndahen në tre grupe kryesore:

• metodat e vlerësimit të ekspertëve;
• metodat e analizës dhe parashikimit të serive kohore;
• metodat e rastësishme (kauzale).

Metodat e vlerësimit të ekspertëve bazohen në vlerësimin subjektiv të momentit aktual dhe perspektivat e zhvillimit. Këshillohet që këto metoda të përdoren për vlerësimet e tregut, veçanërisht në rastet kur është e pamundur të merret informacion i drejtpërdrejtë për ndonjë fenomen apo proces.

Grupi i dytë dhe i tretë i metodave bazohen në analizën e treguesve sasiorë, por ato ndryshojnë ndjeshëm nga njëri-tjetri.

Metodat e analizës dhe parashikimit të serive kohore shoqërohen me studimin e treguesve të izoluar nga njëri-tjetri, secili prej të cilëve përbëhet nga dy elementë: parashikimi i komponentit determinist dhe parashikimi i komponentit të rastësishëm. Zhvillimi i parashikimit të parë nuk paraqet vështirësi të mëdha nëse përcaktohet tendenca kryesore e zhvillimit dhe është i mundur ekstrapolimi i mëtejshëm i tij. Parashikimi i një komponenti të rastësishëm është më i vështirë, pasi pamja e tij mund të vlerësohet vetëm me një probabilitet të caktuar.

Në zemër të metodave të rastësishme është një përpjekje për të gjetur faktorët që përcaktojnë sjelljen e treguesit të parashikuar. Kërkimi i këtyre faktorëve çon në fakt në modelimin ekonomik dhe matematikor - ndërtimin e një modeli të sjelljes së një objekti ekonomik, duke marrë parasysh zhvillimin e fenomeneve dhe proceseve të ndërlidhura. Duhet të theksohet se përdorimi i parashikimit multivariant kërkon zgjidhjen e një problemi kompleks të zgjedhjes së faktorëve, i cili nuk mund të zgjidhet me mjete thjesht statistikore, por shoqërohet me nevojën për një studim të thellë të përmbajtjes ekonomike të fenomenit ose procesit në shqyrtim. . Dhe këtu është e rëndësishme të theksohet parësia analiza ekonomike para pastrimit metodat statistikore duke studiuar procesin.

Secili nga grupet e konsideruara të metodave ka disa avantazhe dhe disavantazhe. Zbatimi i tyre është më efektiv në parashikimin afatshkurtër, pasi ato thjeshtojnë deri në një masë proceset reale dhe nuk shkojnë përtej ditës së sotme. Duhet të sigurohet përdorimi i njëkohshëm i metodave të parashikimit sasior dhe cilësor.

Le të shqyrtojmë më në detaje thelbin e disa metodave të parashikimit të vëllimit të shitjeve, mundësinë e përdorimit të tyre në analizën e marketingut, si dhe të dhënat e nevojshme fillestare dhe kufizimet kohore.

Parashikimet e shitjeve me ndihmën e ekspertëve mund të merren në një nga tre format:

1. parashikimi i pikëve;
2. parashikimi i intervalit;
3. parashikimi i shpërndarjes së probabilitetit.

Një parashikim i shitjeve në pika është një parashikim për një numër specifik. Është më e thjeshta nga të gjitha parashikimet sepse përmban sasinë më të vogël të informacionit. Si rregull, supozohet paraprakisht se një parashikim pikë mund të jetë i gabuar, por metodologjia nuk parashikon llogaritjen e gabimit të parashikimit ose probabilitetin e një parashikimi të saktë. Prandaj, në praktikë, shpesh përdoren dy metoda të tjera parashikimi: intervali dhe probabilistik.

Parashikimi i intervalit të vëllimit të shitjeve parashikon vendosjen e kufijve brenda të cilëve do të vendoset vlera e parashikuar e treguesit me një nivel të caktuar rëndësie. Një shembull është një deklaratë e llojit: "Në vitin e ardhshëm, vëllimi i shitjeve do të jetë nga 11 në 12.4 milion rubla".

Parashikimi i shpërndarjes së probabilitetit shoqërohet me përcaktimin e probabilitetit që vlera aktuale e treguesit të bjerë në një nga disa grupe në intervale të caktuara. Një shembull do të ishte një parashikim si:

Ndërsa ekziston një probabilitet i caktuar kur bëni një parashikim që vëllimi aktual i shitjeve nuk do të bjerë brenda intervalit të specifikuar, parashikuesit besojnë se ai është aq i vogël sa mund të injorohet gjatë planifikimit.

Intervalet që marrin parasysh shitjet e ulëta, të mesme dhe të larta quhen ndonjëherë pesimiste, më të mundshme dhe optimiste. Natyrisht, shpërndarja e probabilitetit mund të përfaqësohet nga një numër i madh grupesh, por tre grupet e treguara të intervaleve përdoren më shpesh.

Për të identifikuar mendimin e përgjithshëm të ekspertëve, është e nevojshme të merren të dhëna për vlerat e parashikuara nga secili ekspert, dhe më pas të bëhen llogaritjet duke përdorur një sistem të peshimit të vlerave individuale sipas disa kritereve. Ekzistojnë katër mënyra për të peshuar mendime të ndryshme:

Zgjedhja e metodës i mbetet studiuesit dhe varet nga situata specifike. Asnjë nga këto nuk mund të rekomandohet për përdorim në çdo situatë.

Metoda Delphi ju lejon të shmangni problemin e peshimit të parashikimeve individuale të ekspertëve dhe ndikimin shtrembërues të faktorëve të padëshiruar të vërejtur (shih, për shembull,). Ai bazohet në punën për konvergjencën e këndvështrimeve të ekspertëve. Të gjithë ekspertët njihen me vlerësimet dhe arsyetimet e ekspertëve të tjerë dhe u jepet mundësia të ndryshojnë vlerësimin e tyre.

Grupi i dytë i metodave të parashikimit bazohet në analizën e serive kohore.

Tabela 1 paraqet një seri kohore për konsumin e pijeve joalkoolike Tarhun në dekalitra (dal) në një nga rajonet që nga viti 1993. Analiza e serive kohore mund të kryhet jo vetëm mbi të dhënat vjetore ose mujore, por të dhënat tremujore, javore ose ditore mund të të përdoret gjithashtu.për vëllimet e shitjeve. Për llogaritjet është përdorur software Statistica 5.0 për Windows.

Tabela 1
Konsumimi mujor i pijeve freskuese Tarhun në vitet 1993-1999 (mijë dal)

Sipas tabelës 1, le të ndërtojmë një grafik të konsumit të pijes "Tarhun" në vitet 1993-1999. (Fig. 1), ku abshisa përfaqëson datat e vëzhgimit, dhe ordinata përfaqëson konsumimin e pijeve.

Oriz. 1. Konsumimi mujor i pijes Tarhun në vitet 1993-1999. (mijë dal)

Parashikimi i bazuar në analizën e serive kohore supozon se ndryshimet në vëllimet e shitjeve që kanë ndodhur mund të përdoren për të përcaktuar këtë tregues në periudhat pasuese kohore. Seritë kohore, të tilla si ato të paraqitura në tabelën 1, zakonisht shërbejnë për të llogaritur katër lloje të ndryshme ndryshimesh në tregues: trend, sezonal, ciklik dhe rastësor.

Trendi- ky është një ndryshim që përcakton drejtimin e përgjithshëm të zhvillimit, prirjen kryesore të serive kohore. Identifikimi i tendencës kryesore të zhvillimit (trendit) quhet përafrimi i serive kohore, dhe metodat për identifikimin e prirjes kryesore quhen metoda të shtrirjes.

Një nga metodat më të thjeshta për të zbuluar prirjen e përgjithshme në zhvillimin e një fenomeni është zmadhimi i intervalit të serive kohore. Kuptimi i kësaj teknike është se seria fillestare e dinamikës transformohet dhe zëvendësohet nga një tjetër, nivelet e së cilës lidhen me periudha të gjata kohore. Për shembull, të dhënat mujore në Tabelën 1 mund të konvertohen në një seri të dhënash vjetore. Grafiku i konsumit vjetor të pijes Tarhun, i paraqitur në figurën 2, tregon se konsumi rritet nga viti në vit gjatë periudhës së studimit. Tendenca e konsumit është një karakteristikë e një norme relativisht të qëndrueshme të rritjes së një treguesi gjatë një periudhe.

Zbulimi i tendencës kryesore mund të kryhet gjithashtu duke përdorur metodën e mesatares lëvizëse. Për të përcaktuar mesataren lëvizëse, formohen intervale të zgjeruara, të përbëra nga i njëjti numër nivelesh. Çdo interval pasues fitohet duke lëvizur gradualisht nga niveli fillestar i serisë kohore me një vlerë. Bazuar në të dhënat e grumbulluara të gjeneruara, ne llogarisim mesataret lëvizëse që i referohen mesit të intervalit të grumbulluar.

Oriz. 2. Konsumi vjetor i pijes “Tarhun” në vitet 1993-1999. (mijë dal)

Procedura për llogaritjen e mesatareve lëvizëse për konsumin e pijes Tarhun në vitin 1993 është paraqitur në tabelën 2. Një llogaritje e ngjashme mund të kryhet në bazë të të gjitha të dhënave për vitet 1993-1999.

tabela 2
Llogaritja e mesatareve lëvizëse bazuar në të dhënat për vitin 1993

Në këtë rast, llogaritja e mesatares lëvizëse nuk na lejon të konkludojmë se ka një tendencë të qëndrueshme në konsumin e pijes Tarhun, pasi ajo ndikohet nga luhatja sezonale brenda vitit, e cila mund të eliminohet vetëm duke llogaritur mesataret lëvizëse për vitin.

Studimi i tendencës kryesore të zhvillimit duke përdorur metodën e mesatares lëvizëse është një teknikë empirike e analizës paraprake. Për të dhënë një model sasior të ndryshimeve të serive kohore, përdoret metoda e shtrirjes analitike. Në këtë rast, nivelet aktuale të serive zëvendësohen nga ato teorike, të llogaritura sipas një kurbe të caktuar, duke pasqyruar tendencën e përgjithshme të ndryshimeve të treguesve me kalimin e kohës. Kështu, nivelet e serive kohore konsiderohen si funksion i kohës:

Y t = f (t).

Funksionet më të përdorura janë:

1. me zhvillim uniform - një funksion linear: Y t = b 0 + b 1 t;
2. kur rritet me nxitim:
   1. parabola e rendit të dytë: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2;
   2. parabola kubike: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3;
3. me ritme konstante rritjeje - funksioni eksponencial: Y t = b 0 b 1 t;
4. kur zbret me ngadalësim - funksion hiperbolik: Y t = b 0 + b 1 x1 / t.

Sidoqoftë, shtrirja analitike përmban një sërë konventash: zhvillimi i fenomeneve përcaktohet jo vetëm nga sa kohë ka kaluar nga pika e fillimit, por edhe nga cilat forca ndikuan në zhvillimin, në cilin drejtim dhe me çfarë intensiteti. Zhvillimi i dukurive në kohë vepron si shprehje e jashtme e këtyre forcave.

Vlerësimet e parametrave b 0, b 1, ... bn gjenden me metodën e katrorëve më të vegjël, thelbi i së cilës është gjetja e parametrave të tillë për të cilët shuma e katrorëve të devijimeve të vlerave të llogaritura të nivelet e llogaritura nga formula e kërkuar nga vlerat e tyre aktuale do të ishin minimale.

Për të zbutur seritë kohore ekonomike, është e papërshtatshme të përdoren funksione që përmbajnë një numër të madh parametrash, pasi ekuacionet e prirjeve të marra në këtë mënyrë (veçanërisht me një numër të vogël vëzhgimesh) do të pasqyrojnë luhatje të rastësishme, dhe jo prirjen kryesore të zhvillimit të fenomeni.

Vlerat e llogaritura të parametrave të ekuacionit të regresionit dhe grafikët e vëllimeve teorike dhe aktuale vjetore të konsumit të pijeve Tarhun janë paraqitur në Figurën 3.

Oriz. 3. Vlerat teorike dhe aktuale të konsumit të pijes "Tarhun" në vitet 1993-1999. (mijë dal)

Zgjedhja e llojit të funksionit që përshkruan trendin, parametrat e të cilit përcaktohen me metodën e katrorëve më të vegjël, në shumicën e rasteve kryhet në mënyrë empirike, duke ndërtuar një numër funksionesh dhe duke i krahasuar ato me njëri-tjetrin me vlerën e gabimit mesatar të katrorit. .

Dallimi midis vlerave aktuale të serisë dinamike dhe vlerave të barazuara të saj () karakterizon luhatjet e rastësishme (nganjëherë ato quhen luhatje të mbetura ose zhurmë statistikore). Në disa raste, këto të fundit kombinojnë trendin, luhatjet ciklike dhe luhatjet sezonale.

Gabimi rrënjë-mesatar-katror, ​​i llogaritur sipas të dhënave vjetore të konsumit të pijes "Tarhun" për ekuacionin e vijës së drejtë (Fig. 1), ishte 1.028 mijë dekalitra. Bazuar në rrënjën e gabimit mesatar katror, ​​mund të llogaritet gabimi marxhinal i parashikimit. Për të garantuar rezultatin me një probabilitet prej 95%, përdoret një koeficient i barabartë me 2; dhe për një probabilitet prej 99% ky koeficient do të rritet në 3. Pra, mund të garantojmë me një probabilitet prej 95% që vëllimi i konsumit në vitin 2000 do të jetë 134.882 mijë dekalitra. plus (minus) 2.056 mijë dekalitra

Llogaritjet për zgjedhjen e funksioneve që përshkruajnë vëllimin e konsumit të pijeve Tarhun në muaj të caktuar nga 1993 deri në 1999 treguan se asnjë nga ekuacionet e mësipërme nuk është i përshtatshëm për parashikimin e këtij treguesi. Në të gjitha rastet, variacioni i shpjeguar nuk ka kaluar 28.8%.

Luhatjet sezonale- ndryshime të përsëritura nga viti në vit në tregues në intervale të caktuara. Duke i vëzhguar ato për disa vite për çdo muaj (ose tremujor), mund të llogaritni mesataret përkatëse, ose mesataret, të cilat merren si karakteristika të luhatjeve sezonale.

Kur kontrolloni të dhënat mujore nga Tabela 1, mund të zbuloni se konsumi maksimal i pijeve ndodh gjatë muajve të verës. Vëllimi i shitjeve të këpucëve për fëmijë bie në periudhën para fillimit Viti shkollor, rritje të konsumit perime të freskëta dhe fruta ndodh në vjeshtë, një rritje në vëllime punimet e ndërtimit- në verë, një rritje në çmimet e blerjes dhe të shitjes me pakicë për produktet bujqësore - në periudha e dimrit etj. Luhatjet periodike në me pakicë mund të gjenden si gjatë javës (për shembull, shitjet e disa produkteve ushqimore rriten para fundjavës), ashtu edhe gjatë çdo jave të muajit. Megjithatë, luhatjet më të theksuara sezonale ndodhin në muaj të caktuar të vitit. Kur analizohen luhatjet sezonale, zakonisht llogaritet indeksi i sezonalitetit, i cili përdoret për të parashikuar treguesin në studim.

Në formën e tij më të thjeshtë, indeksi i sezonalitetit llogaritet si raport i nivelit mesatar për muajin përkatës me vlerën mesatare të përgjithshme të treguesit për vitin (në përqindje). Të gjitha metodat e tjera të njohura për llogaritjen e sezonalitetit ndryshojnë në mënyrën se si llogaritet mesatarja e rrafshuar. Më shpesh, përdoret ose një mesatare lëvizëse ose një model analitik për shfaqjen e luhatjeve sezonale.

Shumica e metodave përfshijnë përdorimin e një kompjuteri. Një metodë relativisht e thjeshtë për llogaritjen e indeksit të sezonalitetit është metoda e mesatares lëvizëse të përqendruar. Për ta ilustruar, supozojmë se në fillim të vitit 1999 donim të llogarisnim indeksin e sezonalitetit për konsumin e pijes Tarhun në qershor 1999. Duke përdorur metodën e mesatares lëvizëse, do të duhej të kryenim hapat e mëposhtëm me radhë:

Krahasimi i devijimeve standarde, të llogaritura për periudha të ndryshme kohore, tregon ndryshime në sezonalitet (rritja tregon një rritje të sezonalitetit të konsumit të pijes "Tarhun").

Një metodë tjetër për llogaritjen e indekseve të sezonalitetit, e përdorur shpesh në lloje të ndryshme kërkimesh ekonomike, është metoda e rregullimit sezonal, e njohur në programet kompjuterike si metoda e regjistrimit (Census Method II). Është një lloj modifikimi i metodës së mesatares lëvizëse. Një program i veçantë kompjuterik eliminon komponentët prirje dhe ciklike duke përdorur një gamë të tërë mesataresh lëvizëse. Gjithashtu, luhatjet e rastësishme janë hequr nga indekset mesatare sezonale, pasi vlerat ekstreme të veçorive janë nën kontroll.

Llogaritja e indekseve të sezonalitetit është hapi i parë në parashikim. Zakonisht, kjo llogaritje kryhet së bashku me një vlerësim të tendencës dhe luhatjeve të rastësishme dhe ju lejon të rregulloni vlerat e parashikimit të treguesve të marrë përgjatë trendit. Duhet të kihet parasysh se përbërësit sezonalë mund të jenë shtues dhe shumëfishues. Për shembull, shitjet e pijeve joalkoolike rriten me 2000 dekalitra çdo vit gjatë muajve të verës, ndaj projeksioneve ekzistuese në këta muaj duhet t'i shtohen 2000 dekalitra për të marrë parasysh luhatjet sezonale. Në këtë rast, sezonaliteti është shtesë. Megjithatë, gjatë muajve të verës, shitja e pijeve joalkoolike mund të rritet me 30%, pra koeficienti është 1.3. Në këtë rast, sezonaliteti është shumëzues, ose thënë ndryshe, komponenti sezonal shumëzues është 1.3.

Tabela 3 tregon llogaritjet e indekseve dhe faktorëve të sezonalitetit sipas metodave të regjistrimit dhe mesatares lëvizëse të përqendruar.

Tabela 3
Indekset e sezonalitetit të shitjeve të pijes Tarhun, të llogaritura në bazë të të dhënave të viteve 1993-1999.

Të dhënat në tabelën 3 karakterizojnë natyrën e sezonalitetit të konsumit të pijes Tarhun: në muajt e verës, vëllimi i konsumit rritet, dhe në muajt e dimrit, ai bie. Për më tepër, të dhënat e të dyja metodave - regjistrimi dhe mesatarja lëvizëse e përqendruar - japin pothuajse të njëjtat rezultate. Zgjedhja e metodës përcaktohet në varësi të gabimit të parashikimit të përmendur më sipër. Pra, indekset, ose faktorët, sezonaliteti mund të merren parasysh kur parashikohen vëllimet e shitjeve duke rregulluar vlerën e trendit të treguesit të parashikuar. Për shembull, supozoni se parashikimi për qershorin 1999 është bërë duke përdorur metodën e mesatares lëvizëse dhe ishte 10.480 mijë dekalitra. Indeksi i sezonalitetit në qershor (sipas metodës së regjistrimit) është 115.1. Kështu, parashikimi përfundimtar për qershorin 1999 do të jetë: (10.480 x 115.1) / 100 = 12.062 mijë dekalitra.

Nëse në intervalin kohor të studiuar koeficientët e ekuacionit të regresionit që përshkruan trendin mbeten të pandryshuar, atëherë metoda e katrorëve më të vegjël do të mjaftonte për të ndërtuar një parashikim. Megjithatë, gjatë periudhës së studimit, koeficientët mund të ndryshojnë. Natyrisht, në raste të tilla, vëzhgimet e mëvonshme kanë një vlerë më të madhe informacioni në krahasim me vëzhgimet e mëparshme, dhe për këtë arsye, atyre duhet t'u caktohet pesha më e madhe. Janë pikërisht këto parime që plotëson metoda e zbutjes eksponenciale, e cila mund të përdoret për parashikimin afatshkurtër të vëllimit të shitjeve. Llogaritja kryhet duke përdorur mesataret lëvizëse të ponderuara në mënyrë eksponenciale:

ku Z- vëllimi i shitjeve i zbutur (eksponencial);
t- Periudha kohore;
a- konstante zbutjeje;
Y- vëllimi aktual i shitjeve.

Duke përdorur këtë formulë në mënyrë sekuenciale, vëllimi eksponencial i shitjeve Zt mund të shprehet në termat e vëllimit aktual të shitjeve Y:

ku SO është vlera fillestare e mesatares eksponenciale.

Gjatë ndërtimit të parashikimeve duke përdorur metodën e zbutjes eksponenciale, një nga problemet kryesore është zgjedhja e vlerës optimale të parametrit zbutës a. Është e qartë se për vlera të ndryshme të a-së, rezultatet e parashikimit do të jenë të ndryshme. Nëse a është afër një, atëherë kjo çon në marrjen parasysh në parashikim kryesisht ndikimin e vetëm vëzhgimeve të fundit; nëse a është afër zeros, atëherë peshat me të cilat peshohen vëllimet e shitjeve në serinë kohore ulen ngadalë, d.m.th. parashikimi merr parasysh të gjitha (ose pothuajse të gjitha) vëzhgimet. Nëse nuk ka besim të mjaftueshëm në zgjedhjen e kushteve fillestare të parashikimit, atëherë një metodë përsëritëse e llogaritjes së a në rangun nga 0 në 1. Ekzistojnë programe të veçanta kompjuterike për përcaktimin e kësaj konstante. Rezultatet e llogaritjes së vëllimit të shitjeve të pijeve Tarhun me metodën e zbutjes eksponenciale janë paraqitur në Figurën 4.

Grafiku tregon se seria e përafruar riprodhon të dhënat aktuale të shitjeve me mjaft saktësi. Në këtë rast, parashikimi merr parasysh të dhënat e të gjitha vëzhgimeve të kaluara, peshat me të cilat peshohen nivelet e serive kohore ulen ngadalë,

Tabela 5
Rezultatet e parashikimit të vëllimit të shitjeve të pijes "Tarhun" në 1999

Teknika për zbulimin e ciklikitetit është si më poshtë. Përzgjidhen treguesit e tregut që tregojnë luhatjet më të mëdha dhe ndërtohen seritë e tyre kohore për periudhën më të gjatë të mundshme. Secila prej tyre përjashton trendin, si dhe luhatjet sezonale. Seritë e mbetura që pasqyrojnë vetëm konjukturat ose luhatjet thjesht të rastësishme janë të standardizuara, d.m.th. reduktohen në të njëjtin emërues. Më pas llogariten koeficientët e korrelacionit, të cilët karakterizojnë marrëdhënien ndërmjet treguesve. Lidhjet shumëdimensionale ndahen në grupe homogjene. I komplotuar vlerësimet e grupimeve duhet të tregojë sekuencën e ndryshimeve në proceset kryesore të tregut dhe lëvizjen e tyre në fazat e cikleve konjukturore.

Teknikat e rastësishme të parashikimit të shitjeve përfshijnë zhvillimin dhe përdorimin e modeleve parashikuese në të cilat ndryshimet në shitje janë rezultat i ndryshimeve në një ose më shumë variabla.

Metodat e parashikimit të rastësishëm kërkojnë përcaktimin e treguesve të faktorëve, vlerësimin e ndryshimeve të tyre dhe vendosjen e një marrëdhënieje midis tyre dhe vëllimit të shitjeve. Nga të gjitha metodat e parashikimit të rastësishëm, ne do të konsiderojmë vetëm ato që mund të përdoren me efektin më të madh për të parashikuar vëllimin e shitjeve. Këto metoda përfshijnë:

• analiza e korrelacionit dhe regresionit;
• metoda e treguesve kryesorë;
• metoda e anketimit të synimeve të konsumatorëve etj.

Analiza e korrelacionit-regresionit është një nga metodat rastësore më të përdorura. Teknika e kësaj analize është diskutuar në detaje të mjaftueshme në të gjitha librat referencë statistikore dhe tekstet shkollore. Le të shqyrtojmë vetëm mundësitë e kësaj metode në lidhje me parashikimin e vëllimit të shitjeve.

Mund të ndërtohet një model regresioni në të cilin si shenja faktori mund të zgjidhen variabla si niveli i të ardhurave të konsumatorit, çmimet për produktet e konkurrentëve, kostot e reklamave etj.. Ekuacioni i regresionit të shumëfishtë ka formën

Y (X 1; X 2; ...; X n) = b 0 + b 1 x X 1 + b 2 x X 2 + ... + b n x X n,

ku Y është treguesi i parashikuar (efektiv); në këtë rast, vëllimi i shitjeve;
X 1; X 2; ...; X n - faktorët (ndryshoret e pavarura); në këtë rast, niveli i të ardhurave të konsumatorit, çmimet për produktet e konkurrentëve, etj.;
n është numri i variablave të pavarur;
b 0 - termi i lirë i ekuacionit të regresionit;
b 1; b 2; ...; b n - koeficientët e regresionit që matin devijimin e atributit rezultant nga vlera mesatare e tij kur atributi i faktorit devijon për njësi të matjes së tij.

Sekuenca e zhvillimit të një modeli regresioni për parashikimin e shitjeve përfshin hapat e mëposhtëm:

1. përzgjedhja paraprake e faktorëve të pavarur që, sipas mendimit të studiuesit, përcaktojnë vëllimin e shitjeve. Këta faktorë ose duhet të dihen (për shembull, kur parashikohet vëllimi i shitjeve të televizorëve me ngjyra (treguesi efektiv), numri i televizorëve me ngjyra aktualisht në përdorim mund të veprojë si tregues faktor); ose ato përcaktohen lehtësisht (për shembull, raporti i çmimit të produktit të investiguar të firmës me çmimet e konkurrentëve);
2. mbledhjen e të dhënave për variabla të pavarur. Në këtë rast, ndërtohet një seri kohore për secilin faktor, ose mblidhen të dhëna për një popullsi të caktuar (për shembull, një grup ndërmarrjesh). Me fjalë të tjera, është e nevojshme që çdo variabël i pavarur të përfaqësohet nga 20 ose më shumë vëzhgime;
3. përcaktimi i marrëdhënies ndërmjet çdo variabli të pavarur dhe një karakteristike rezultati. Në parim, marrëdhënia ndërmjet veçorive duhet të jetë lineare, përndryshe ekuacioni linearizohet duke zëvendësuar ose transformuar vlerën e veçorisë së faktorit;
4. kryerja e analizës së regresionit, d.m.th. llogaritja e ekuacionit dhe koeficientëve të regresionit dhe kontrollimi i rëndësisë së tyre;
5. duke përsëritur hapat 1-4 derisa të merret një model i kënaqshëm. Kriteri për natyrën e kënaqshme të modelit mund të jetë aftësia e tij për të riprodhuar të dhënat aktuale me një shkallë të caktuar saktësie;
6. krahasimi i rolit të faktorëve të ndryshëm në formimin e treguesit të modeluar. Për krahasim, mund të llogaritni koeficientët e elasticitetit të pjesshëm, të cilët tregojnë se sa përqind mesatarisht do të ndryshojë vëllimi i shitjeve kur faktori X j ndryshon me një përqind me një pozicion fiks të faktorëve të tjerë. Koeficienti i elasticitetit përcaktohet nga formula

ku b j është koeficienti i regresionit për faktorin j.

Modelet e regresionit mund të përdoren për të parashikuar kërkesën për mallrat e konsumit dhe mjetet e prodhimit. Si rezultat i analizës së korrelacionit-regresionit të vëllimit të shitjeve të pijes "Tarhun", modeli

Y t + 1 = 2,021 + 0,743A t + 0,856Y t,

ku Y t + 1 është vëllimi i parashikuar i shitjeve në muajin t + 1;
A t - kostot e reklamimit në muajin aktual t;
Y t - vëllimi i shitjeve në muajin aktual t.

Interpretimi i mëposhtëm i ekuacionit të regresionit shumëvariak është i mundur: vëllimi i shitjeve të pijeve u rrit mesatarisht me 2,021 mijë dekalitra, me një rritje të kostove të reklamimit me 1 rubla. vëllimi mesatar i shitjeve është rritur me 0,743 mijë dekalitra, ndërsa vëllimi i shitjeve të një muaji më parë është rritur me 1 mijë dekalitra, vëllimi i shitjeve në muajin pasardhës është rritur me 0,856 mijë dekalitra.

Treguesit kryesorë- këta janë tregues që ndryshojnë në të njëjtin drejtim me treguesin e studiuar, por përpara tij në kohë. Për shembull, një ndryshim në standardin e jetesës së popullsisë sjell një ndryshim në kërkesën për mallra individuale, dhe për rrjedhojë, duke studiuar dinamikën e treguesve të standardit të jetesës, mund të nxirren përfundime për një ndryshim të mundshëm të kërkesës për këto mallra. Dihet se në shtete të zhvilluara me rritjen e të ardhurave, rritet edhe nevoja për shërbime dhe në vendet në zhvillim për mallra të qëndrueshme.

Metoda e treguesit kryesor përdoret më shpesh për të parashikuar ndryshimet në biznes në tërësi sesa për të parashikuar vëllimin e shitjeve të kompanive individuale. Edhe pse nuk mund të mohohet se niveli i shitjeve të shumicës së kompanive varet nga situata e përgjithshme e tregut në rajone dhe në vend në tërësi. Prandaj, përpara se të parashikojnë shitjet e tyre, firmat shpesh duhet të vlerësojnë nivelin e përgjithshëm të aktivitetit ekonomik në një rajon.

Të dhënat nga anketat e synimeve të konsumatorëve mund të shërbejnë si një justifikim domethënës për parashikimin e vëllimit të shitjeve të mallrave të konsumit. Ata dinë më shumë se kushdo për blerjet e tyre të mundshme, prandaj shumë kompani kryejnë sondazhe periodike të opinioneve të konsumatorëve për produktet e tyre dhe gjasat për t'i blerë ato në të ardhmen. Më shpesh, këto sondazhe kanë të bëjnë me mallra dhe shërbime, blerja e të cilave është planifikuar. blerësit potencial paraprakisht (si rregull, këto janë blerje të shtrenjta si një makinë, apartament ose udhëtim).

Sigurisht, dobia e sondazheve të tilla nuk mund të nënvlerësohet, por është gjithashtu e pamundur të mos merret parasysh se synimet e konsumatorëve për një produkt të caktuar mund të ndryshojnë, gjë që do të ndikojë në devijimin e të dhënave aktuale të konsumit nga parashikimi.

Pra, kur parashikohet vëllimi i shitjeve, mund të përdoren të gjitha metodat e diskutuara më lart. Natyrisht, lind pyetja për metodën optimale të parashikimit në një situatë të caktuar. Zgjedhja e metodës shoqërohet me të paktën tre kushte kufizuese:

1. saktësia e parashikimit;
2. disponueshmëria e të dhënave të nevojshme fillestare;
3. disponueshmëria e kohës për parashikim.

Nëse kërkohet një parashikim me një saktësi prej 5%, atëherë të gjitha metodat e parashikimit që ofrojnë një saktësi prej 10% mund të mos merren parasysh. Nëse nuk ka të dhëna të nevojshme për parashikimin (për shembull, të dhënat e serive kohore kur parashikon vëllimin e shitjeve të një produkti të ri), atëherë studiuesi detyrohet të përdorë metoda të rastësishme ose vlerësime të ekspertëve. Një situatë e ngjashme mund të lindë për shkak të një nevoje urgjente për të dhëna parashikimi. Në këtë rast, studiuesi duhet të udhëhiqet nga koha që ka në dispozicion, duke kuptuar se urgjenca e llogaritjeve mund të ndikojë në saktësinë e tyre.

Duhet të theksohet se një masë e cilësisë së një parashikimi mund të jetë një koeficient që karakterizon raportin e numrit të parashikimeve të konfirmuara me numrin total të parashikimeve të bëra. Është shumë e rëndësishme të llogarisni këtë koeficient jo në fund të periudhës së parashikimit, por kur bëni vetë parashikimin. Për ta bërë këtë, mund të përdorni metodën e verifikimit të anasjelltë me anë të parashikimit retrospektiv. Kjo do të thotë se korrektësia e një modeli parashikues testohet nga aftësia e tij për të riprodhuar të dhëna aktuale në të kaluarën. Nuk ka kritere të tjera formale, njohja e të cilave do të bënte të mundur deklarimin apriori të aftësisë përafruese të modelit parashikues.

Parashikimi i shitjeve është pjesë përbërëse e procesit të vendimmarrjes; është një rishikim sistematik i burimeve të kompanisë, duke ju lejuar të shfrytëzoni më plotësisht avantazhet e saj dhe të identifikoni kërcënimet e mundshme në kohën e duhur. Kompania duhet të monitorojë vazhdimisht dinamikën e shitjeve dhe mundësitë alternative për zhvillimin e situatës së tregut në mënyrë që të shpërndajë sa më mirë burimet në dispozicion dhe të zgjedhë fushat më të përshtatshme të aktiviteteve të saj.

Letërsia

1. Buzzel R.D. dhe informacione të tjera dhe rrezik në marketing. - M .: Finstatinform, 1993.

2. Belyaevsky I.K. Hulumtimi i marketingut: informacion, analizë, parashikim. - M .: Financa dhe Statistikat, 2001.

3. Berezin I.S. Marketingu dhe hulumtimi i tregut. - M .: Literatura ruse e biznesit, 1999.

4. Golubkov E.P. Hulumtimi i marketingut: teoria, metodologjia dhe praktika. - M .: Shtëpia botuese "Finpress", 1998.

5. Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. Teoria e përgjithshme e statistikave. - M .: Financa dhe statistika, 1996.

6. Efimova M.R., Ryabtsev V.M. Teoria e përgjithshme e statistikave. - M .: Financa dhe Statistikat, 1991.

7. Litvak B.G. Gjykimi i ekspertit dhe vendimmarrja. - M .: Patenta, 1996.

8. Lobanova E. Parashikimi duke marrë parasysh rritjen ekonomike // Shkencat ekonomike. - 1992. - Nr. 1.

9. Ekonomia e tregut: Libër mësuesi. T. 1. Teori Ekonomia e tregut... Pjesa 1. Mikroekonomia / Ed. V.F. Maximova - M .: Somintek, 1992.

10. Statistikat e tregut të mallrave dhe shërbimeve: Teksti mësimor / Ed. I.K. Beljaevsky. - M .: Financa dhe statistika, 1995.

11. Fjalor Statistikor / Ed. M.A. Koroleva - M .: Financa dhe statistika, 1989.

12. Modelimi dhe parashikimi statistikor: Teksti mësimor / Ed. A.G. Granberg. - M .: Financa dhe Statistikat, 1990.

13. Yuzbashev M.M., Manella A.I. Analiza statistikore e tendencave dhe ndryshueshmërisë. - M .: Financa dhe statistika, 1983.

14. Aaker, David A. dhe Day George S. Kërkime Marketingu. - Ed. 4. - NewYork: John Wiley and Sons, 1990. - Kapitulli 22 "Parashikimi".

15. Dalrymple, D.J. Praktikat e parashikimit të shitjeve // ​​International Journal of Forecasting. - 1987. - Vëll. 3.

16. Kress G. J., Shyder J. Teknikat e Parashikimit dhe Analizës së Tregut: Një Qasje Praktike. - Me kopertinë të fortë, 1994.

17. Schnaars, S.P. Përdorimi i skenarëve të shumtë në parashikimin e shitjeve // ​​The International Journal of Forecasting. - 1987. - Vëll. 3.

18. Waddell D., Sohal A. Parashikimi: Çelësi i vendimmarrjes menaxheriale // Vendimi i menaxhimit. - 1994. - Vëllimi 32, Numri 1.

19. Wheelwright, S. dhe Makridakis, S. Metodat e Parashikimit të Menaxhimit. - Ed. 4. - John Wiley & Sons, Kanada, 1985.

Gabimi i shumë biznesmenëve është shitja e verbër. Ata nuk bëjnë asnjë parashikim të shitjeve, duke vlerësuar vetëm rezultatet e periudhës raportuese. Kjo skemë i ngjan një slitë rul: tani një majë, pastaj një qetësi e gjatë.

Pse nuk duhet ta bëni këtë?

• Nëse nuk bëni një parashikim të shitjeve, stafi do të bjerë. Nuk ka asnjë pikë referimi për atë që të përpiqemi.
• Çdo numër vlerësohet në bazë të "të paktën diçka".
• Nuk ka frymë konkurrence, nuk ka liderë për të parë.

Për të arritur qëllimet, ato para së gjithash duhet të vendosen. Për të rritur të ardhurat, duhet të bëni një parashikim. Gjëja kryesore është që rritja e dëshiruar të jetë realiste. Praktika tregon se shifrat e parashikimit arrihen kur treguesit e planifikuar ndryshojnë nga aftësitë reale të shitësve tuaj me jo më shumë se 30-35%.

Kushtojini vëmendje metodave të mëposhtme të parashikimit:

1. Plus 10% e asaj që është arritur

Kjo metodë është e njohur për ata që kanë studiuar ekonominë sovjetike dhe metodologjinë e saj të parashikimit. Pika kryesore e kësaj metode është të parashikojë tregues 10-15% më të lartë se sa ishte arritur në periudhën e mëparshme raportuese.

Kjo metodë funksionon mirë kur kompania juaj ka ndërtuar tashmë një sistem shitjesh dhe çdo menaxher ka tregues të performancës minimale të pranueshme.

Sidoqoftë, me këtë metodë, është e rëndësishme të përcaktoni aftësitë reale të shitësve tuaj. Kështu që parashikimi ka një sfidë, dhe nuk përmban tregues të nivelit më të ulët të të pranueshmes.

2. Përputhja me më të mirët

Është një motivues popullor për arritjen e qëllimeve tuaja. Thelbi kryesor i metodës është të tregojë se nëse dikush ishte në gjendje të përmbushte pritshmëritë e parashikimit të shitjeve, atëherë të tjerët munden.

Megjithatë, si një udhëzues për numrat në parashikim, kjo metodë nuk është gjithmonë efektive. Të paktën, sepse në çdo departament shitjesh ka "lokomotiva" dhe "kandidatë për shkarkim". Prandaj, për ta bërë parashikimin më real dhe më të justifikuar, duhet të përqendroheni në diçka ndërmjet rezultateve të këtyre dy kategorive.

3. Ne shikojmë konkurrentët

Është logjike të bëni një parashikim bazuar në arritjet tuaja, por në mënyrë periodike duhet të krahasoni veten me konkurrentët në mënyrë që të merrni një pozicion drejtues.

Kjo është një mënyrë e shkëlqyer për të parashikuar shitjet nëse keni akses në informacionin e konkurrentëve. Për strategjinë e tyre, proceset e biznesit, çmimet e blerjeve, zbritjet dhe shumë më tepër që nuk janë të shkruara në ofertat komerciale dhe nuk përshkruhen në faqe.

Ju mund ta merrni këtë informacion menyra te ndryshme... Përfshirë, kryerjen e metodave partizane të punës. Për shembull, telefononi një konkurrent nën maskën e një blerësi dhe shikoni se si ai ka ndërtuar një zinxhir pune me një klient.

4. Inkurajoni dëshirat tona

Një nga metodat për të bërë një parashikim të shitjeve është që të filloni nga dëshirat tuaja reale. Edhe nëse kjo nuk korrespondon me sensin e shëndoshë. Por ju i vendosni vetes disa numra për qëllimin tuaj dhe zgjidhni metodat për zbatimin e tij.

5. Duke u fokusuar në gypin tuaj të shitjeve

Kjo metodë mund të përdoret për parashikim nëse keni matje të rezultateve të të gjitha fazave të shitjeve. ato. ju i dini të gjitha numrat që ndikojnë në shitjet në biznesin tuaj.

Për të marrë gjithçka treguesit e kërkuar- analizoni punën e departamentit tuaj. Për të bërë një parashikim, nevojiten shifra për një periudhë 2-3 mujore.

Çfarë informacioni duhet të analizoni:

• sa kohë shpenzohet mesatarisht në një telefonatë të ftohtë,
• sa kohë harxhohet mesatarisht për mbledhjen e informacionit për një klient të mundshëm,
• sa telefonata duhen bërë për të arritur tek personi, vendimi,
• sa takime mund të mbajë në të vërtetë një menaxher në ditë,
• sa përqind e takimeve përfundon me një urdhër,
• numri i shitjeve të përsëritura,
• kontroll mesatar.

Me këto shifra në dorë, mund të bëni një parashikim realist.

Si të zbërthehet një plan

Është e nevojshme të përcaktoni qëllimet që keni vendosur në parashikime. Më tej, është e rëndësishme që ato të zbërthehen në detyra për secilin punonjës.

Prandaj, kur bëni një parashikim të shitjeve, zbërtheni vizionin e përgjithshëm në fusha specifike me të cilat duhet të punoni për të arritur një rezultat.

Duhet të hartohen planet e mëposhtme:

• Për klientët e rinj;
• Për produkte të reja;
• Rritja e pjesëmarrjes në klientët aktualë;
• Nga kanale të ndryshme;
• dyndje klienti;
• Për moskthimin e të arkëtueshmeve (nëse ka një problem të tillë).

Thyejeni secilën figurë në plan në drejtimet e mëposhtme:

• Sipas rajonit;
• Sipas departamentit;
• Nga punonjësit;
• Sipas muajve / ditëve;
• Nga treguesit e ndërmjetëm të performancës, duke marrë parasysh treguesit për në gyp (baza aktuale dhe e re e klientëve).

Sa më saktë dhe në detaje t'i ndani numrat në secilin plan, aq më shumë ka të ngjarë që parashikimi të realizohet.

Shembull dekompozimi

Le të japim një shembull të zbërthimit të parashikimit të shitjeve në nivelin e treguesve ditorë për secilin punonjës. Por përpara se ta bëni këtë, sigurohuni që struktura komerciale të funksionojë në mënyrë optimale. Është e nevojshme të kryhet një auditim i vogël në 4 fusha.

Klientët. Është e nevojshme të segmentohet baza aktuale e klientëve në mënyrë që të identifikohen grupet kryesore të synuara dhe të fokusohemi në punën me më fitimprurësit.

Kanalet. Analizoni konvertimin e secilit prej tyre bazuar në koston mesatare për plumb dhe ndaloni së investuari në diçka që nuk sjell rezultate.

Punonjësit. Vetëm shumica e njerëzve duhet të qëndrojnë në departament. goditjet më të mira... Ekzaminimi do të ndodhë automatikisht nëse zbatoni 2 parime:

• parimi i "rrogës së përbërë", në të cilin pjesa bonus për përmbushjen e parashikimit të shitjeve është të paktën 50%;
• parimi i "pragjeve të mëdha", i cili rregullon pagesën e bonuseve: nëse ai nuk përmbushi deri në 80% të planit, ai nuk merrte një bonus, 80-100% - plus 1 pagë, përmbushte planin - plus 2 pagat.

Produktet. Hiqni qafe produktet jolikuide dhe me marzh të ulët. Kjo do të parandalojë humbjen e burimeve.

Me sistemin e akorduar në mënyrë optimale në vend, vazhdoni me dekompozimin duke ndjekur planin e mëposhtëm.

1. Përcaktoni shifrën e profitit të parashikuar. Shikoni fitimet e periudhave të mëparshme. Eliminoni marrëveshjet një herë. Merrni parasysh ndikimin e marketingut dhe sezonalitetin.

2. Duke ditur margjinalitetin tuaj, llogaritni të ardhurat sipas pjesës së fitimit.

3. Ndani të ardhurat me faturën mesatare dhe merrni numrin e përafërt të tregtimeve që duhet të mbyllen për të arritur fitimin e caktuar.

4. Duke përdorur normën e konvertimit nga aplikacioni te blerësi, llogaritni numrin e prirjeve.

5. Bazuar në konvertimin e ndërmjetëm në gyp, llogaritni numrin total të veprimeve që duhet të kryhen brenda procesit të biznesit. Po flasim për thirrje, takime, prezantime, telefonata të përsëritura, oferta komerciale të dërguara, fatura.

6. Pasi të keni tregues sasiorë të çdo faze, ndajini ato me numrin e ditëve të punës të periudhës së parashikimit (më shpesh është zakon të flitet për një muaj).

Në këtë mënyrë, ju kuptoni se çfarë dhe sa duhet të bëjë çdo shitës në mënyrë që i gjithë departamenti ta mbyllë planin përfundimisht deri në fund të muajit. Monitoroni arritjen e këtyre treguesve në baza ditore.

Parashikimi i shitjeve: llogaritje e saktë apo tregim i pasurisë në llumin e kafesë? Kur po ndërtonim sistemin në kompaninë e zhvilluesve Urban Group, Drejtor komercial, Dmitry Usmanov, bëri një pyetje - a do të nënshkruajmë nën një numër specifik. Ne kemi emërtuar numrin, datën dhe orën.

Tre javë më vonë, në orën 12.15, u ulëm në një kafene dhe shikonim orarin e faturave. Në orën 12.00 postohen pakot e ditës së fundit. Saktësia e parashikimit ishte 99.7%.

Pyetja më e shpeshtë që klientët na bëjnë është: "Si mund të llogarisni kaq saktë vëllimin e shitjeve të ardhshme?"

Gjithçka ka të bëjë me kafenë) Jo, jo se si mund të zbuloni fatin e biznesit tuaj, por për të cilin ne pimë ndërsa zgjidhim problemin e parashikimit për secilën ndërmarrje specifike.

Mos i ngatërroni parashikimet e shitjeve të bazuara në llogaritjet e hollësishme me parashikimet joshkencore. Le të shohim se si të bëjmë parashikimin më të saktë të shitjeve dhe çfarë detyrash zgjidh.

Për çfarë është një parashikim i shitjeve?

1. Vendosja e qëllimeve ... Shifra e përftuar sipas parashikimit vjetor është ajo që kompania duhet të arrijë për vitin e ardhshëm, plani që duhet të përmbushet. Ky është pjesë e planit të biznesit për kompaninë dhe një objektiv i vërtetë, i mirëpërcaktuar për departamentin e shitjeve, nga i cili mund të mbështeteni kur llogaritni primet dhe bonuset. Shumë shpesh, qëllimi vendoset nga dëshirat, dhe jo nga mundësitë reale.
Prandaj, para se të vendosni një qëllim, së pari duhet të bëni një parashikim dhe më pas të vendosni një qëllim. Nëse qëllimi është më i lartë se parashikimi, atëherë duhet të kuptoni se me çfarë ndryshimesh do të arrihet qëllimi.

2. Formimi i bazës së nevojshme të burimeve të punës dhe prodhimit. Bazuar në numrin e parashikuar të klientëve dhe shitjeve. Objektivi: Planifikoni prokurimin dhe përcaktoni nevojat e ardhshme të pajisjeve dhe personelit të kompanisë.

3. Menaxhimi i stokut të magazinës ... Në çdo moment të kohës, prodhimi do të ketë bilanci i magazinës të mjaftueshme për të përfunduar detyrat në një fazë të caktuar. Asnjë mungesë ose tepricë e materialeve në magazinë - vetëm përdorim racional i fondeve!

4. Rritja e lëvizshmërisë së biznesit ... Në grafikun e parashikimit (ose në tabelë), mund të shihni paraprakisht momentet e një uljeje të mundshme të shitjeve (për shembull, për shkak të sezonalitetit të produktit) dhe të merrni masa për të korrigjuar situatën edhe para përfundimit të periudhës. . Për më tepër, rriten shanset për të ndjekur menjëherë një rënie të paplanifikuar të shitjeve, për të identifikuar shpejt arsyet e rënies së performancës dhe për të korrigjuar situatën në kohën e duhur.

5. Kontrolli dhe optimizimi i kostove ... Parashikimi do të tregojë se çfarë kostosh do të bëjë kompania në përgjithësi për prodhimin dhe shitjen e produkteve. Kjo do të thotë që ju mund të krijoni një buxhet dhe të përcaktoni paraprakisht se cilat kosto duhet të reduktohen në rast të mospërmbushjes së parashikimit për një rritje të shitjeve.

Mjafton të plotësoni formularin dhe ekspertët tanë do t'ju përgjigjen çdo pyetjeje që mund të keni. Ne rrisim shitjet me garanci Jeni pronar/pronar biznesi? po Nr

Metodat e parashikimit dhe si funksionojnë ato

Ekzistojnë 3 grupe kryesore të metodave:

1. Metoda e vlerësimeve të ekspertëve ... Baza për ta është një vlerësim subjektiv i një grupi të caktuar ekspertësh që kanë vizionin e tyre për situatën aktuale dhe perspektivat e zhvillimit. Drejtuesit e kompanive dhe menaxherët e lartë veprojnë si ekspertë të brendshëm. Ekspertë të jashtëm mund të punësohen konsulentë dhe analistë financiarë.

Kjo teknikë zgjidhet në mungesë të një sasie të madhe të dhënash statistikore, për shembull, kur një kompani prezanton një produkt ose shërbim të ri në treg. Ekspertët e vlerësojnë problemin në bazë të intuitës dhe logjikës. Mendimi i përgjithësuar i ekspertëve po bëhet një parashikim. Metoda varet shumë nga përvoja e një eksperti në industri. Ndonjëherë kjo është mënyra më e mirë për të parashikuar. Dhe kjo nuk ka të bëjë me tregimin e fatit. Intuita është një llogaritje në trurin tonë që njerëzit nuk mund ta gjurmojnë. Gjëja kryesore është të jeni në gjendje të pastroni intuitën nga paragjykimet.

Shembull.

Brainstorming është një metodë kolektive rishikim kolegial, ku marrin pjesë drejtuesit e shitjeve, marketingut, prodhimit dhe logjistikës. Secili nga ana e tij shpreh faktorët që mund të ndikojnë pozitivisht ose negativisht në shitjet e ardhshme. Parashikimi është formuar sipas listës së konsoliduar të ideve të parashtruara.

Por duhet të kihet parasysh se secili prej pjesëmarrësve do të ketë interesat e veta. Shitësit duhet të nënvlerësojnë planin në mënyrë që ta ekzekutojnë atë heroikisht. Tregtarët mbivlerësojnë për të treguar perspektivat e tregut. Prodhimi mund të zvogëlojë asortimentin në 1 njësi dhe të formojë një orar të barabartë; logjistika nuk ka nevojë për maja dhe lugina.

2. Metodat për analizën dhe parashikimin e serive kohore . Opsioni më i mirë për një kompani që ka grumbulluar një bazë të dhënash shitjesh prej disa vitesh. Për parashikim të thjeshtuar, mund të përdorni programin standard Excel. Përpilon një tabelë me shitjet mujore për çdo vit dhe ndërton një grafik bazuar në këtë tabelë.

Grafiku tregon tendencën kryesore (rritje ose ulje të vëllimit të shitjeve) si dhe luhatjet sezonale. Mbetet që kurba të ekstrapolohet në një muaj, një vit ose në çdo periudhë tjetër kohore. Ju mund ta zgjeroni këtë metodë me artikullin e mëposhtëm.

3. Metodat e rastësishme (kauzale). Ata marrin parasysh varësinë e nivelit të shitjeve nga një ose më shumë variabla. Për të ndërtuar një model adekuat, është e nevojshme të njihen faktorët e pavarur që ndikojnë në kërkesë.
Cilët janë këta faktorë? Të ardhurat e popullsisë, çmimet e konkurrentëve, efikasiteti i reklamave, vëllimet e prodhimit të zonave të lidhura - domethënë gjithçka që përcakton sjelljen e konsumatorit.

Shembull.

Kompania shet pajisje sanitare. Faktori i parë është vëllimi i ndërtimit në rajon. Ato ranë 15% vitin e kaluar dhe shitjet e pajisjeve sanitare ranë 10%. Vitin e ardhshëm kriza në sektorin e ndërtimit do të vazhdojë, çka do të thotë se do të bien edhe shitjet e tualeteve, lavamanëve dhe vaskave. Faktori i dytë është reklamimi. Siç ka treguar përvoja e kompanisë hidraulike në të kaluarën, një rritje prej 10% e kostove të reklamave rrit shitjet me 20%. Dhe kështu me radhë për secilin faktor ndikimi.

Rezultati përfundimtar llogaritet duke përdorur një ekuacion me shumë variabla në të cilin testohet secila variabël dhe verifikohet niveli i rëndësisë së saj.

Zgjedhja e metodës varet nga lloji i të dhënave të papërpunuara në dispozicion. Zgjidhja më efektive është një kombinim i disa metodave.

Duhet të kihet parasysh se parashikimi i sasisë së shitjeve funksionon më së miri në afatshkurtër, dhe jo për shkak të disa veçorive të llogaritjes, por sepse në nivel biznesi është pothuajse e pamundur të parashikohet ndryshimi në politikën e jashtme dhe kushtet ekonomike... E mbani mend se kush ishte i përgatitur për krizën e 2008? Po sanksionet për shkak të situatës në Ukrainë?

Si të llogarisni parashikimin e shitjeve - Lista kontrolluese e biznesit

Shikoni cilin algoritëm parashikimi përdorim përpara se t'u garantojmë klientëve tanë një rritje 20-200% të shitjeve:

• Ne analizojmë rezultatet e ndërmarrjes për periudhën e mëparshme... Ne marrim të dhëna mujore ose javore për tre vitet e mëparshme. Për një produkt të ri që nuk ka histori shitjeje, ne përdorim metoda të vlerësimit të ekspertëve - ne mbështetemi në përvojën e specialistëve tanë që kanë punuar me një biznes të ngjashëm, ne intervistojmë ekspertë të jashtëm dhe studiojmë konkurrentët.

Në të njëjtën fazë, bazuar në informacionin e dhënë, ne përcaktojmë elasticitetin e kërkesës për të kuptuar se sa fort varet vëllimi i shitjeve nga rritja/ulja e çmimeve, nëse ato kanë qenë gjatë këtyre periudhave. Çdo ekstrem në grafik shpjegohej me duke analizuar strukturën e qarkullimit. Cilët klientë blenë pak a shumë, pse, çfarë ndikoi. Në 99% të rasteve, përgjigjet gjenden pa mundim.

• Përcaktimi i trendit të tregut... Është e mundur të parashikohet një rritje në shitjet e produkteve vetëm nëse tendenca e përgjithshme e tregut është në rritje ose të paktën e qëndrueshme. Ju mund të shihni tendencat aktuale në YandexWordstat - ne shtypim një kërkesë që korrespondon me produktin e klientit dhe studiojmë grafikun.

Nëse kurba e kërkesës është në rënie të vazhdueshme dhe nuk ka informacion për fundin e afërt të krizës në këtë industri, nuk duhet të mbështeteni në rritjen e shitjeve. megjithatë, mund të përpiqeni të qëndroni në nivelin aktual., kriza nuk zgjat përgjithmonë. Dhe nëse ruani pjesën e tregut, do të keni një fillim më të mirë se konkurrenca kur të ngriheni.

• Ne marrim parasysh sezonalitetin e produktit/shërbimit të ofruar... Nëse keni informacion mbi shitjet e kaluara - shkëlqyeshëm! Nëse jo, ekziston një mënyrë e thjeshtë për të zbuluar praninë ose mungesën e luhatjeve sezonale - përdorni të njëjtin grafik për dinamikën e kërkesave.

Shihni se si luhatjet sezonale janë qartë të dukshme për pyetjen "materialet e çatisë": majat e verës dhe uljet e dimrit. Për mallrat dhe shërbimet, kërkesa për të cilat karakterizohet nga një sezonalitet i theksuar, është e nevojshme të llogaritet koeficienti i sezonalitetit për çdo periudhë planifikimi.

Shembull.

Kompania shet rrotulla të buta për çati. Në prill të vitit të kaluar u shitën 100 rrotulla, dhe tashmë në qershor - 176 rrotulla. Në prill të këtij viti kompania ka shitur 124 rrotulla, sa role do të shesë në qershor? Një detyrë e thjeshtë për Shkolla fillore zgjidhur në një veprim: 176/100 * 124 = 218 rrotulla (ku 176/100 = 1,76 është koeficienti i sezonalitetit). Në mënyrë të ngjashme, ju mund të llogarisni koeficientin për të gjithë tregun.

• Ne vlerësojmë USP-në aktuale. Për shembull, kur shesim një apartament, ne vlerësojmë USP-në e kompanisë me 32 parametra, caktojmë një peshë për secilën karakteristikë dhe kuptojmë qartë forcën e propozimit tonë. Cilësia është unike ofertë tregtare ndikon seriozisht në konvertim. Pas analiza konkurruese mund të themi se cili do të jetë konvertimi në sit për një biznes të caktuar - 2% ose të gjitha 10%. Nëse finalizojmë një USP sinqerisht të dobët dhe e përshkruajmë qartë atë reklamat, ju mund të rrisni ndjeshëm numrin e kërkesave

• Ne testojmë efektivitetin e reklamave për çdo kanal shitjeje... Për dyqanet offline, mund të kryeni një provë fushatë reklamuese në gazeta, në kanale televizive në rajon. Për dyqanet online - ne vendosim reklama të synuara në rrjetet sociale ose reklama kontekstuale në Yandex.Direct (GoogleAdwords). Çdo kanal reklamimi i është caktuar numri i tij i telefonit ose ndonjë shënues tjetër që na lejon të përcaktojmë se çfarë funksionoi saktësisht.

Shembull.

Kompania shet dyer metalike në dy dyqane në qytetin e saj dhe një dyqan online me dërgesë në rajon. Reklamimi në gazeta është një kupon me 5% zbritje, i cili duhet të paraqitet gjatë kontaktit. V reklamat kontekstuale vendosim telefonin dhe gjurmojmë numrin e thirrjeve të marra në të. Një reklamë rriti numrin e klientëve me 10%, dhe e dyta nuk funksionoi? Ne e përdorim këtë informacion për planifikim dhe parashikim.

• Ne analizojmë bazën e klientëve nga personat fizikë dhe juridikë, fatura mesatare, rregullsia e blerjeve. Ne marrim statistika për transaksionet tashmë të përfunduara, llogarisim kontrollin mesatar për secilin grup klientësh. Tashmë kemi kuptuar se sa klientë të rinj do të na sjellë reklama. Ne e shumëzojmë numrin e tyre me faturën mesatare dhe marrim vëllimin e parashikuar të shitjeve.

Llogaritja e vëllimeve të shitjeve të ardhshme për segmentin B2B ka veçoritë e veta. Si rregull, këta nuk janë klientë një herë, por partnerë të rregullt biznesi që do të blejnë mallra gjatë gjithë vitit. Prandaj, përveç kontrollit mesatar, është e nevojshme të përcaktohet frekuenca e dërgesave. Potenciali mund të vlerësohet duke përdorur bazat e të dhënave 2gis.ru.

• Kontrollimi se si funksionojnë menaxherët e shitjeve... Dëgjimi se si menaxherët punojnë me kërkesat. Nëse, pas rezultateve të komunikimit me një klient të mundshëm, menaxheri nuk mund ta sjellë atë në porosi, duhet të hartoni skripta efektive bisedat telefonike dhe të kryejë trajnimin e stafit. Si rezultat, nga 10 kërkesa, blerjen nuk do ta arrijë 1 klient, por 3.

Kur bëjmë një parashikim për rritjen e shitjeve, ne përdorim këtë listë kontrolli të veçantë, duke e plotësuar ose modifikuar atë në varësi të llojit të biznesit. Siç mund ta shihni, ai përmban elementë të të tre metodave. Një vlerësim jepet për secilën hipotezë, por kombinimi i tyre siguron një saktësi të lartë parashikimi.

Ne mund të garantojmë parashikimin më të saktë me kusht që klienti fillimisht të na ofrojë sa më shumë të dhëna fillestare, dhe më pas të gjitha zbatimet të zbatohen qartë. Ne do të kryejmë një auditim të çdo biznesi dhe do të përcaktojmë me saktësi vëllimin që është në gjendje të bëjë biznesi juaj dhe mos u ofendoni nëse është disafishi i momentit tuaj

Ky artikull diskuton një nga metodat kryesore të parashikimit - analizën e serive kohore. Në shembullin e një dyqani me pakicë që përdor këtë metodë, përcaktohen vëllimet e shitjeve për periudhën e parashikuar.

Një nga përgjegjësitë kryesore të çdo menaxheri është të planifikojë me kompetencë punën e kompanisë së tij. Bota dhe biznesi tani po ndryshojnë shumë shpejt dhe nuk është e lehtë të vazhdosh me të gjitha ndryshimet. Shumë ngjarje që nuk mund të parashikohen paraprakisht ndryshojnë planet e kompanisë (për shembull, nxjerrja e një produkti ose grupi të ri mallrash, shfaqja e një kompanie të fortë në treg, bashkimi i konkurrentëve). Por ju duhet të kuptoni se shpesh planet nevojiten vetëm për të bërë rregullime në to, dhe nuk ka asgjë të keqe me këtë.

Çdo proces parashikimi, si rregull, ndërtohet në sekuencën vijuese:

1. Formulimi i problemit.

2. Mbledhja e informacionit dhe zgjedhja e një metode parashikimi.

3. Zbatimi i metodës dhe vlerësimi i parashikimit që rezulton.

4. Përdorimi i parashikimit për vendimmarrje.

5. Analiza e parashikimit-fakteve.

Gjithçka fillon me formulimin e saktë të problemit. Në varësi të tij, problemi i parashikimit mund të reduktohet, për shembull, në një problem optimizimi. Për planifikimin afatshkurtër të prodhimit, nuk është aq e rëndësishme se cili do të jetë vëllimi i shitjeve në ditët në vijim. Është më e rëndësishme që vëllimet e prodhimit të shpërndahen në mënyrë sa më efikase në kapacitetet e disponueshme.

Kufizimi i gurthemelit kur zgjedh një metodë parashikimi do të jetë informacioni fillestar: lloji i tij, disponueshmëria, aftësia përpunuese, homogjeniteti, vëllimi.

Zgjedhja e një metode specifike të parashikimit varet nga shumë faktorë. A ka informacion të mjaftueshëm objektiv për fenomenin e parashikuar (a ekziston ky produkt ose analoge për një kohë të gjatë)? A priten ndryshime cilësore në fenomenin e studiuar? A ka varësi midis fenomeneve të studiuara dhe / ose brenda grupeve të të dhënave (vëllimet e shitjeve, si rregull, varen nga vëllimi i investimeve në reklama)? A janë të dhënat një seri kohore (informacioni për pronësinë e huamarrësve nuk është një seri kohore)? A ka ngjarje të përsëritura (luhatje sezonale)?

Pavarësisht se në cilën industri dhe fushë të veprimtarisë ekonomike operon kompania, menaxhmenti i saj vazhdimisht duhet të marrë vendime, pasojat e të cilave do të shfaqen në të ardhmen. Çdo vendim bazohet në një mënyrë ose në një tjetër. Një nga këto metoda është parashikimi.

parashikimi- ky është një përkufizim shkencor i rrugëve dhe rezultateve të mundshme të zhvillimit të ardhshëm të sistemit ekonomik dhe vlerësimi i treguesve që karakterizojnë këtë zhvillim në një të ardhme pak a shumë të largët.

Merrni parasysh parashikimin e vëllimit të shitjeve duke përdorur një metodë të analizës së serive kohore.

Parashikimi i bazuar në analizën e serive kohore supozon se ndryshimet në vëllimet e shitjeve që kanë ndodhur mund të përdoren për të përcaktuar këtë tregues në periudhat pasuese kohore.

Seritë kohore - është një seri vëzhgimesh që kryhen rregullisht në intervale të rregullta: një vit, një javë, një ditë apo edhe minuta, në varësi të natyrës së ndryshores në shqyrtim.

Zakonisht një seri kohore përbëhet nga disa komponentë:

1) trend - tendenca e përgjithshme afatgjatë e ndryshimeve në seritë kohore, e cila qëndron në themel të dinamikës së saj;

2) variacioni sezonal - luhatje afatshkurtra të përsëritura rregullisht në vlerat e serive kohore rreth trendit;

3) luhatjet ciklike që karakterizojnë të ashtuquajturin cikël biznesi, ose cikli ekonomik, i përbërë nga rimëkëmbja ekonomike, recesioni, depresioni dhe rimëkëmbja. Ky cikël përsëritet rregullisht.

Për të kombinuar elementë individualë të një serie kohore, mund të përdorni modeli shumëzues:

Vëllimi i Shitjeve = Trendi × Variacioni Sezonal × Variacioni i mbetur. (një)

Gjatë hartimit të një parashikimi të shitjeve, merren parasysh treguesit e kompanisë gjatë viteve të fundit, parashikimi i rritjes së tregut dhe dinamika e zhvillimit të konkurrentëve. Parashikimi optimal i shitjeve dhe rregullimet e parashikimit ofrojnë një raport të plotë të shitjeve të kompanisë.

Le të zbatojmë këtë metodë për të përcaktuar vëllimin e shitjeve të sallonit "Orët" për vitin 2009. 1 tregon vëllimet e shitjeve të sallonit "Watch", i specializuar në shitjen me pakicë të orëve.

Tabela 1. Dinamika e vëllimit të shitjeve të sallonit "Watch", mijë rubla.

Për të dhënat e paraqitura në tabelë. 1, vërejmë dy pika kryesore:

tendenca ekzistuese: vëllimi i shitjeve në tremujorët përkatës të çdo viti po rritet në mënyrë të qëndrueshme nga viti në vit;

• Ndryshimet sezonale: në tre tremujorët e parë të çdo viti, shitjet rriten ngadalë, por mbeten relativisht të ulëta; vlerat më të larta të shitjeve vjetore janë gjithmonë në tremujorin e katërt. Kjo dinamikë përsëritet nga viti në vit. Ky lloj devijimi quhet gjithmonë sezonal, edhe kur bëhet fjalë, për shembull, për një seri kohore të vëllimeve javore të shitjeve. Ky term thjesht pasqyron rregullsinë dhe natyrën afatshkurtër të devijimeve nga tendenca në krahasim me gjatësinë e serive kohore.

Hapi i parë në analizën e serive kohore është vizatimi i të dhënave.

Për të bërë një parashikim, fillimisht duhet të llogaritni trendin dhe më pas komponentët sezonalë.

Llogaritja e trendit

Një trend është një prirje e përgjithshme afatgjatë në seritë kohore që qëndron në themel të dinamikës së saj.

Nëse shikoni fig. 2, pastaj përmes pikave të histogramit, mund të vizatoni me dorë një vijë trendi në rritje. Sidoqoftë, ekzistojnë metoda matematikore për këtë që ju lejojnë të vlerësoni trendin në mënyrë më objektive dhe të saktë.

Nëse seria kohore ka variacion sezonal, zakonisht përdoret metoda e mesatares lëvizëse. Metoda tradicionale e parashikimit të vlerës së ardhshme të treguesit është mesatarja n vlerat e tij të kaluara.

Mesataret lëvizëse (të cilat shërbejnë si një vlerësim i vlerës së ardhshme të kërkesës) shprehen si:

Mesatarja Lëvizëse = Shuma e kërkesës për n-periudhat e mëparshme / n. (2)

Shitjet mesatare për katër tremujorët e parë = (937.6 + 657.6 + 1001.8 + 1239.2) / 4 = 959.075 mijë rubla.

Kur përfundon një tremujor, të dhënat e shitjeve për tremujorin e fundit i shtohen shumës së të dhënave për tre tremujorët e mëparshëm dhe të dhënat për tremujorin e mëparshëm hidhen poshtë. Kjo rezulton në zbutjen e parregullsive afatshkurtra në grupin e të dhënave.

Shitjet mesatare për katër tremujorët e ardhshëm = (657.6 + 1001.8 + 1239.2 + 1112.5) / 4 = 1002.775 mijë rubla.

Mesatarja e parë e llogaritur tregon vëllimin mesatar të shitjeve për vitin e parë dhe është në mes midis të dhënave të shitjeve për tremujorët II dhe III të vitit 2007. Mesatarja për katër tremujorët e ardhshëm do të vendoset midis vëllimit të shitjeve për tremujorin III dhe IV lagjet. Pra, të dhënat në kolonën 3 janë tendenca e mesatareve lëvizëse.

Por për të vazhduar analizën e serive kohore dhe llogaritjen e variacionit sezonal, është e nevojshme të dihet vlera e trendit saktësisht në të njëjtën kohë me të dhënat origjinale, prandaj, është e nevojshme të përqendroni mesataret lëvizëse të marra duke shtuar vlerat ngjitur dhe duke i ndarë ato. në gjysmë. Mesatarja e përqendruar është vlera e trendit të llogaritur (llogaritjet janë paraqitur në kolonat 4 dhe 5 të tabelës 2).

Tabela 2. Analiza e serive kohore

	Vëllimi i shitjeve, mijëra rubla	Mesatarja Lëvizëse e Katër Çerekut	Shuma e dy vlerave ngjitur	Trendi, mijëra rubla	Vëllimi / trendi i shitjeve × 100
I tremujori. viti 2007
tremujori II. viti 2007
tremujori III. viti 2007
tremujori IV. viti 2007
I tremujori. 2008 r.
tremujori II. 2008 r.
tremujori III. 2008 r.
tremujori IV. 2008 r.

Për të bërë një parashikim të shitjeve për çdo tremujor të vitit 2009, është e nevojshme të vazhdohet trendi i mesatareve lëvizëse në grafik. Meqenëse procesi i zbutjes eliminoi të gjitha luhatjet rreth trendit, nuk do të jetë e vështirë ta bëni këtë. Përhapja e trendit tregohet nga vija në Fig. 4. Sipas orarit, ju mund të përcaktoni parashikimin për çdo tremujor (Tabela 3).

Tabela 3. Parashikimi i trendit për vitin 2009

2009 r.	Vëllimi i shitjeve, mijë.fshij.

Llogaritja e variacionit sezonal

Për të bërë një parashikim real të shitjeve për çdo tremujor të vitit 2009, është e nevojshme të merret parasysh dinamika tremujore e vëllimit të shitjeve dhe të llogaritet variacioni sezonal. Nëse shikoni të dhënat e shitjeve për periudhën e mëparshme dhe neglizhoni trendin, mund të shihni më qartë variacionin sezonal. Meqenëse për analizën e serive kohore do të përdoren model shumëzues, ju duhet të ndani çdo masë shitjesh me vlerën e trendit, siç tregohet në formulën e mëposhtme:

Modeli shumëfishues = Trendi × Variacioni sezonal × Variacioni i mbetur × Vëllimi i shitjeve / Trendi = Variacioni sezonal × Variacioni i mbetur. (3)

Rezultatet e llogaritjes janë paraqitur në kolonën 6 të tabelës. 2. Për të shprehur vlerat e treguesve në përqindje dhe për t'i rrumbullakosur në shifrën e parë dhjetore, i shumëzojmë me 100.

Tani do të marrim me radhë të dhënat për çdo tremujor dhe do të vendosim se sa, mesatarisht, janë më shumë ose më pak se vlerat e trendit. Llogaritjet janë paraqitur në tabelë. 4.

Tabela 4. Llogaritja e variacionit mesatar tremujor, mijë rubla.

	I tremujori	tremujori II	tremujori III	tremujori IV
Mesatarja e parregulluar

Të dhëna të pakorrigjuara në tabelë. 4 përmbajnë variacione sezonale dhe ato të mbetura. Për të hequr elementin e ndryshimit të mbetur, është e nevojshme të korrigjoni mjetet. Në terma afatgjatë, sasia e shitjeve të mbitrajtuara në tremujorë të mirë duhet të barazohet me sasinë e nënprirjes së shitjeve në tremujorët e pafat, në mënyrë që komponentët sezonalë të shtohen në rreth 400%. Në këtë rast, shuma e mjeteve të parregulluara është 398.6. Kështu, çdo mesatare duhet të shumëzohet me një faktor korrigjimi për të mbledhur mesataret në 400.

Faktori korrigjues llogaritet si më poshtë: Faktori korrigjues = 400 / 398,6 = 1,0036.

Llogaritja e variacionit sezonal është paraqitur në tabelë. 5.

Tabela 5. Llogaritja e variacionit sezonal

Bazuar në të dhënat në tabelë. 5, mund të parashikohet, për shembull, që në tremujorin e parë vëllimi i shitjeve do të jetë mesatarisht 96.3% e vlerës së trendit, në tremujorin e katërt - 118.1% e vlerës së trendit.

Parashikimi i shitjeve

Kur bëjmë një parashikim të shitjeve, ne vazhdojmë nga supozimet e mëposhtme:

dinamika e trendit do të mbetet e pandryshuar në krahasim me periudhat e mëparshme;

variacioni sezonal do të ruajë sjelljen e tij.

Natyrisht, ky supozim mund të rezultojë i pasaktë; do të duhet të bëhen rregullime, duke marrë parasysh ndryshimin e pritshëm të ekspertëve në situatë. Për shembull, një tjetër tregtar i madh orash mund të hyjë në treg dhe të ulë çmimet e sallonit “Orët”, situata ekonomike në vend mund të ndryshojë etj.

Megjithatë, bazuar në supozimet e mësipërme, është e mundur të parashikohen shitjet sipas tremujorëve për vitin 2009. Për ta bërë këtë, vlerat e marra të trendit tremujor duhet të shumëzohen me vlerën e variacionit sezonal përkatës për çdo tremujor. Llogaritja e të dhënave është dhënë në tabelë. 6.

Tabela 6. Bërja e një parashikimi të shitjeve sipas tremujorëve të sallonit "Watch" për vitin 2009

Nga parashikimi i marrë, është e qartë se xhiroja e sallonit "Watch" në 2009 mund të arrijë në 5814 mijë rubla, por për këtë ndërmarrja duhet të kryejë masa të ndryshme.

Lexoni tekstin e plotë të artikullit në revistën "Economist's Handbook" # 11 (2009).

Guri i themelit të menaxhimit të inventarit dhe një dhimbje koke e madhe menaxheriale. Si ta bëjmë atë në praktikë?

Qëllimi i këtyre shënimeve nuk është të paraqesë teorinë e parashikimit - ka shumë libra. Qëllimi është që në mënyrë koncize dhe, nëse është e mundur, pa matematikë të thellë dhe rigoroze, të jepet një pasqyrë metoda të ndryshme dhe praktikat e aplikimit veçanërisht në fushën e menaxhimit të inventarit. U përpoqa të mos "hyja në xhungël", të merrja në konsideratë vetëm situatat më të zakonshme. Shënimet janë shkruar nga një praktikues dhe për praktikuesit, kështu që nuk duhet të kërkoni disa teknika të sofistikuara këtu, përshkruhen vetëm ato më të përgjithshmet. Kjo do të thotë, rrjedha kryesore në formën e saj më të pastër.

Sidoqoftë, si kudo në këtë faqe, pjesëmarrja inkurajohet në çdo mënyrë të mundshme - shtoni, korrigjoni, kritikoni ...

parashikimi. Formulimi i problemit

Çdo parashikim është gjithmonë i gabuar. E gjithë pyetja është se sa gabim e ka.

Pra, ne kemi në dispozicion të dhënat e shitjeve. Le të duket kështu:

Në gjuhën e matematikës, kjo quhet seri kohore:

Një seri kohore ka dy veti kritike

vlerat janë domosdoshmërisht të renditura. Riorganizoni çdo dy vlera në vende dhe merrni një rresht tjetër

supozohet se vlerat në seri janë rezultat i matjeve në intervale të rregullta fikse; të parashikosh sjelljen e një serie do të thotë të marrësh një "vazhdim" të një serie në të njëjtat intervale për një horizont të caktuar parashikimi

Prandaj kërkesa për saktësinë e të dhënave fillestare - nëse duam të marrim një parashikim javor, saktësia fillestare nuk duhet të jetë më e keqe se dërgesat javore.

Nga kjo rezulton gjithashtu se nëse “marrim” të dhënat e shitjeve nga sistemi i kontabilitetit në baza mujore, ato nuk mund të përdoren drejtpërdrejt, pasi koha gjatë së cilës janë kryer dërgesat është e ndryshme në çdo muaj dhe kjo sjell një gabim shtesë, pasi vëllimi i shitjeve është afërsisht proporcional me këtë kohë. ...

Sidoqoftë, ky nuk është një problem aq i vështirë - le t'i sjellim këto të dhëna në mesataren ditore.

Për të bërë ndonjë supozim për rrjedhën e mëtejshme të procesit, ne duhet, siç u përmend tashmë, të zvogëlojmë shkallën e injorancës sonë. Ne supozojmë se procesi ynë ka një lloj modeli të rrjedhës së brendshme që janë plotësisht objektive në mjedisin aktual. Në terma të përgjithshëm, kjo mund të përfaqësohet si

Y (t) është vlera e serisë sonë (për shembull, vëllimi i shitjeve) në kohën t

f (t) është një funksion që përshkruan logjikën e brendshme të procesit. Në vijim do ta quajmë model parashikues

e (t) - zhurmë, gabim i lidhur me rastësinë e procesit. Ose, që është e njëjta, e lidhur me injorancën tonë, pamundësia për të marrë parasysh faktorë të tjerë në modelin f (t)..

Tani detyra jonë është të gjejmë një model të tillë në mënyrë që madhësia e gabimit të jetë dukshëm më e vogël se vlera e vëzhguar. Nëse gjejmë një model të tillë, mund të supozojmë se procesi në të ardhmen do të vazhdojë përafërsisht në përputhje me këtë model. Për më tepër, sa më saktë modeli të përshkruajë procesin në të kaluarën, aq më shumë besim kemi se ai do të funksionojë në të ardhmen.

Prandaj, procesi është zakonisht përsëritës. Bazuar në një vështrim të thjeshtë në grafik, parashikuesi zgjedh një model të thjeshtë dhe zgjedh parametrat e tij në atë mënyrë që vlera

ishte, në njëfarë kuptimi, minimumi i mundshëm. Kjo sasi zakonisht quhet "mbetje", sepse është ajo që mbetet pas zbritjes së modelit nga të dhënat aktuale, ajo që modeli nuk mund të përshkruante. Për të vlerësuar se sa mirë modeli përshkruan procesin, është e nevojshme të llogaritet një karakteristikë e caktuar integrale e madhësisë së gabimit. Më shpesh, për të llogaritur këtë vlerë integrale të gabimit, përdoret vlera mesatare absolute ose katrore mesatare e mbetjeve mbi të gjithë t. Nëse gabimi është mjaft i madh, bëhet një përpjekje për të "përmirësuar" modelin; zgjidhni një lloj modeli më kompleks, merrni parasysh një numër më të madh faktorësh. Si praktikues, ne duhet t'u përmbahemi rreptësisht të paktën dy rregullave në këtë proces:

Metoda naive të parashikimit

Metoda naive

Mesatarja e thjeshtë

Në rastin e thjeshtë, kur vlerat e matura luhaten rreth një niveli të caktuar, është e qartë se vlera mesatare është vlerësuar dhe se shitjet reale do të vazhdojnë të luhaten rreth kësaj vlere.

Mesatarja lëvizëse

Në realitet, si rregull, fotografia është të paktën pak, por "noton". Kompania po rritet, qarkullimi po rritet. Një nga modifikimet e modelit mesatar që merr parasysh këtë fenomen është që të hedhësh poshtë të dhënat më të vjetra dhe të përdorësh vetëm disa nga k pikat e fundit për të llogaritur mesataren. Metoda quhet "mesatarja në lëvizje".

Mesatarja Lëvizëse e Ponderuar

Hapi tjetër në modifikimin e modelit është supozimi se vlerat e mëvonshme të serisë pasqyrojnë në mënyrë më adekuate situatën. Pastaj secilës vlerë i caktohet një peshë, aq më e fundit është shtuar vlera.

Për lehtësi, mund të zgjidhni menjëherë koeficientët në mënyrë që shuma e tyre të jetë një, atëherë nuk keni pse të ndani. Do të themi se koeficientë të tillë normalizohen në unitet.

Rezultatet e parashikimit për 5 periudhat e ardhshme duke përdorur këto tre algoritme janë paraqitur në tabelë

Zbutje e thjeshtë eksponenciale

Në literaturën në gjuhën angleze, shpesh gjendet shkurtesa SES - Zbutje e thjeshtë eksponenciale

Një nga varietetet e metodës së mesatares është metoda e zbutjes eksponenciale... Ai ndryshon në atë që një numër koeficientësh zgjidhen këtu në një mënyrë krejtësisht të përcaktuar - vlera e tyre zvogëlohet në mënyrë eksponenciale. Le të ndalemi këtu në pak më shumë detaje, pasi metoda është bërë e përhapur për shkak të thjeshtësisë dhe lehtësisë së llogaritjes.

Le të bëjmë një parashikim në momentin e kohës t + 1 (për periudhën e ardhshme). Le ta shënojmë si

Këtu marrim parashikimin e periudhës së fundit si bazë për parashikimin dhe shtojmë një ndryshim që lidhet me gabimin e këtij parashikimi. Pesha e këtij rregullimi do të përcaktojë se sa "ashpër" do të reagojë modeli ynë ndaj ndryshimeve. Është e qartë se

Besohet se për një seri që ndryshon ngadalë është më mirë të merret një vlerë prej 0,1, dhe për një që ndryshon me shpejtësi - të zgjidhni në rajonin 0,3-0,5.

Nëse e rishkruajmë këtë formulë në një formë tjetër, marrim

Kemi marrë të ashtuquajturën relacion të përsëritur - kur termi tjetër shprehet përmes atij të mëparshëm. Tani ne shprehim parashikimin e periudhës së kaluar në të njëjtën mënyrë përmes vlerës së serisë para fundit, e kështu me radhë. Si rezultat, është e mundur të merret formula e parashikimit

Si ilustrim, do të demonstrojmë zbutjen në vlera të ndryshme të konstantës së zbutjes.

Natyrisht, nëse qarkullimi po rritet pak a shumë në mënyrë monotone, me këtë qasje do të marrim sistematikisht parashikime të nënvlerësuara. Dhe anasjelltas.

Dhe së fundi, teknika anti-aliasing duke përdorur spreadsheets. Për vlerën e parë të parashikimit, do të marrim vlerën aktuale dhe më pas duke përdorur formulën e rekursionit:

Komponentët e modelit parashikues

Natyrisht, nëse qarkullimi po rritet pak a shumë në mënyrë monotone, me këtë qasje “mesatare”, do të marrim sistematikisht parashikime të nënvlerësuara. Dhe anasjelltas.

Për të modeluar më adekuat trendin, në model futet koncepti “trend”, dmth. një kurbë e lëmuar, e cila pasqyron pak a shumë në mënyrë adekuate sjelljen "sistematike" të serisë.

Trendi

Në fig. tregon të njëjtën seri duke supozuar rritje afërsisht lineare

Ky trend quhet linear - nga forma e kurbës. Kjo është forma më e përdorur; tendencat polinomiale, eksponenciale, logaritmike janë më pak të zakonshme. Pasi të keni zgjedhur llojin e kurbës, parametrat specifikë zakonisht zgjidhen duke përdorur metodën e katrorëve më të vegjël.

Në mënyrë rigoroze, ky komponent i serisë kohore quhet trend-ciklike, domethënë përfshin luhatje me një periudhë relativisht të gjatë, për detyrat tona - rreth dhjetë vjet. Ky komponent ciklik është karakteristik për ekonominë botërore ose për intensitetin e aktivitetit diellor. Meqë ne vendosim jo ashtu këtu problemet globale, kemi horizonte më të vogla, pastaj komponentin ciklik do ta lëmë jashtë kllapave dhe këtej e tutje do të flasim për trendin kudo.

Sezonaliteti

Në praktikë, megjithatë, nuk mjafton që ne të modelojmë sjelljen në atë mënyrë që të nënkuptojmë natyrën monotonike të serialit. Fakti është se marrja në konsideratë e të dhënave specifike për shitjet shpesh na çon në përfundimin se ekziston një model më shumë - përsëritja periodike e sjelljes, një model i caktuar. Për shembull, duke parë shitjet e akulloreve, është e qartë se ato priren të jenë nën mesataren në dimër. Kjo sjellje është plotësisht e kuptueshme nga pikëpamja e sensit të shëndoshë, ndaj lind pyetja, a është e mundur të përdorim këtë informacion për të ulur injorancën tonë, për të ulur pasigurinë?

Kështu lind koncepti i "sezonalitetit" në parashikim - çdo ndryshim në vlerë që përsëritet në intervale të përcaktuara rreptësisht. Për shembull, një rritje në shitje Dekorime për pemën e Krishtlindjes në 2 javët e fundit të vitit mund të konsiderohet si sezonalitet. Në mënyrë tipike, rritja e shitjeve të supermarketeve të premten dhe të shtunën krahasuar me pjesën tjetër të ditëve mund të shihet si sezonale me frekuencë javore. Edhe pse ky komponent i modelit quhet "sezoni", nuk lidhet domosdoshmërisht me stinën në kuptimin e përditshëm (pranverë, verë). Çdo frekuencë mund të quhet sezonalitet. Nga pikëpamja e serialit, sezonaliteti karakterizohet kryesisht nga periudha ose vonesa e sezonalitetit - numri përmes të cilit ndodh përsëritja. Për shembull, nëse kemi një seri shitjesh mujore, mund të supozojmë se periudha është 12.

Ka modele me aditivë dhe sezonaliteti shumëfishues... Në rastin e parë, modelit origjinal i shtohet rregullimi sezonal (në shkurt ne shesim 350 njësi më pak se mesatarja)

në të dytën - ka një shumëzim me koeficientin e sezonalitetit (në shkurt ne shesim 15% më pak se mesatarja)

Vini re se, siç u përmend në fillim, vetë ekzistenca e sezonalitetit duhet të jetë e shpjegueshme nga pikëpamja e sensit të përbashkët. Sezonaliteti është pasojë dhe manifestim vetitë e produktit(karakteristikat e konsumit të tij në një pikë të caktuar të botës). Nëse mund të identifikojmë dhe matim me saktësi këtë veti të këtij produkti të veçantë, mund të jemi të sigurt se luhatje të tilla do të vazhdojnë në të ardhmen. Për më tepër, i njëjti produkt mund të ketë karakteristika (profile) të ndryshme sezonaliteti, në varësi të vendit ku konsumohet. Nëse nuk mund ta shpjegojmë një sjellje të tillë në kuptimin e shëndoshë, nuk kemi asnjë arsye që me sa duket të përsërisim një model të tillë në të ardhmen. Në këtë rast, ne duhet të kërkojmë faktorë të tjerë të jashtëm të produktit dhe të marrim parasysh praninë e tyre në të ardhmen.

Është e rëndësishme që kur zgjedhim një trend, duhet të zgjedhim një funksion të thjeshtë analitik (d.m.th., atë që mund të shprehet me një formulë të thjeshtë), ndërsa sezonaliteti zakonisht shprehet si një funksion tabelor. Rasti më i zakonshëm është sezonaliteti vjetor me 12 periudha sipas numrit të muajve - kjo është një tabelë me 11 shumëzues që përfaqëson rregullimin në lidhje me një muaj referencë. Ose 12 koeficientë në raport me mesataren mujore, vetëm se është shumë e rëndësishme që të njëjtit 11 të mbeten të pavarur, pasi i 12-ti përcaktohet në mënyrë unike nga kërkesa.

Situata kur modeli përmban M parametrat statistikisht të pavarura (!)., në parashikim quhet modeli me M shkallët e lirisë... Pra, nëse hasni softuer special, në të cilin, si rregull, duhet të vendosni numrin e shkallëve të lirisë si parametra të hyrjes, këtu vjen. Për shembull, një model me një tendencë lineare dhe një periudhë prej 12 muajsh do të ketë 13 gradë lirie - 11 nga sezonaliteti dhe 2 nga trendi.

Si të jetojmë me këta përbërës të serisë, do ta shqyrtojmë në pjesët vijuese.

Zbërthimi klasik sezonal

Zbërthimi i një numri shitjesh.

Pra, shpesh mund të vëzhgojmë sjelljen e një sërë shitjesh, në të cilat ka komponentë të trendit dhe sezonalitetit. Ne synojmë të përmirësojmë cilësinë e parashikimit duke marrë parasysh këto njohuri. Por për të përdorur këtë informacion, ne kemi nevojë karakteristikat sasiore... Atëherë ne mund të përjashtojmë tendencën dhe sezonalitetin nga të dhënat aktuale dhe në këtë mënyrë të zvogëlojmë ndjeshëm sasinë e zhurmës, dhe rrjedhimisht pasigurinë e së ardhmes.

Procedura për nxjerrjen e komponentëve të modelit jo të rastësishëm nga të dhënat aktuale quhet dekompozim.

Gjëja e parë që do të bëjmë për të dhënat tona është zbërthimi sezonal, d.m.th. përcaktimi i vlerave numerike të koeficientëve sezonalë. Për saktësi, le të marrim rastin më të zakonshëm: të dhënat e shitjeve grupohen çdo muaj (pasi kërkohet një parashikim me saktësi deri në një muaj), supozohet një prirje lineare dhe sezonalitet shumëzues me një vonesë prej 12.

Zbutja e një rreshti

Zbutja është një proces në të cilin seria origjinale zëvendësohet nga një tjetër, më e butë, por e bazuar në origjinalin. Qëllimi i këtij procesi është të vlerësojë tendencat e përgjithshme, tendencat në një kuptim të gjerë. Ka shumë metoda (si dhe objektiva) të anti-aliasing, më të zakonshmet

zmadhimi i intervaleve kohore... Natyrisht, një rresht i shitjeve të përmbledhura mujore sillet më qetë se një rresht i shitjeve ditore.

mesatare lëvizëse... Ne e kemi konsideruar tashmë këtë metodë kur folëm për metoda naive të parashikimit.

rreshtimi analitik... Në këtë rast, seria origjinale zëvendësohet nga një funksion i qetë analitik. Lloji dhe parametrat zgjidhen me profesionalizëm për të minimizuar gabimet. Përsëri, ne e diskutuam tashmë këtë kur folëm për tendencat.

Më pas, ne do të përdorim zbutjen e mesatares në lëvizje. Ideja është që ne të zëvendësojmë një grup prej disa pikash me një sipas parimit të "qendrës së masës" - vlera është e barabartë me mesataren e këtyre pikave, dhe qendra e masës është, siç mund ta merrni me mend, në qendër. të segmentit të formuar nga pikat ekstreme. Pra, ne vendosim një nivel të caktuar "mesatar" për këto pika.

Si ilustrim, seria jonë origjinale zbuti mbi 5 dhe 12 pikë:

Siç mund ta merrni me mend, nëse ka një mesatare mbi një numër çift pikash, qendra e masës bie në intervalin midis pikave:

Për çfarë po e çoj gjithë këtë?

Për të shpenzuar zbërthimi sezonal, qasje klasike sugjeron fillimisht zbutjen e një serie me një dritare që përkon saktësisht me vonesën e sezonalitetit. Në rastin tonë, vonesa = 12, kështu që nëse zbutni mbi 12 pikë, ka shumë të ngjarë, shqetësimet që lidhen me sezonalitetin janë niveluar dhe marrim një nivel mesatar të përgjithshëm. Pastaj do të fillojmë të krahasojmë shitjet aktuale me vlerat e zbutura - për modelin shtesë do të zbresim serinë e zbutur nga fakti, dhe për modelin shumëzues do të ndajmë. Si rezultat, marrim një grup koeficientësh, për çdo muaj, disa pjesë (në varësi të gjatësisë së rreshtit). Nëse zbutja është e suksesshme, këta koeficientë nuk do të përhapen shumë, kështu që mesatarja për çdo muaj nuk do të ishte një ide kaq e trashë.

Ka dy pika të rëndësishme për t'u theksuar.

• Mesatarja e koeficientëve mund të bëhet edhe duke llogaritur mesataren standarde dhe mesataren. Opsioni i fundit rekomandohet shumë nga shumë autorë, pasi mesatarja nuk reagon aq fort ndaj vlerave të rastësishme. Por në tutorialin tonë ne do të përdorim një mesatare të thjeshtë.
• Do të kemi një vonesë sezonale prej 12, madje. Prandaj, do të duhet të bëjmë një zbutje tjetër - të zëvendësojmë dy pika ngjitur të serisë së zbutur për herë të parë me një mesatare, atëherë do të arrijmë në një muaj specifik

Fotografia tregon rezultatin e ri-zbutjes:

Tani e ndajmë faktin në një seri të qetë:

Fatkeqësisht, kam pasur të dhëna vetëm për 36 muaj, dhe kur zbutja me 12 pikë, humbet respektivisht një vit. Ndaj në këtë fazë kam marrë vetëm 2 koeficientë sezonaliteti për çdo muaj. Por nuk ka asgjë për të bërë, është më mirë se asgjë. Ne do të mesatarizojmë këto çifte koeficientësh:

Tani kujtojmë se shuma e koeficientëve shumëzues të sezonalitetit duhet të jetë = 12, pasi kuptimi i koeficientit është raporti i shitjeve mujore me mesataren mujore. Kjo është pikërisht ajo që bën kolona e fundit:

Tani kemi përfunduar zbërthimi klasik sezonal d.m.th., morëm vlerat e 12 koeficientëve shumëzues. Tani është koha për të trajtuar trendin tonë linear. Për të vlerësuar tendencën, ne do të heqim luhatjet sezonale nga shitjet aktuale duke pjesëtuar faktin me vlerën e marrë për një muaj të caktuar.

Tani do të vizatojmë të dhënat me sezonalitetin e rregulluar në grafik, do të vizatojmë një prirje lineare dhe do të hartojmë një parashikim për 12 periudhat e ardhshme për interesin si produkt i vlerës së trendit në një pikë me koeficientin përkatës të sezonalitetit.

Siç mund ta shihni nga fotografia, të dhënat e pastruara nga sezonaliteti nuk përshtaten shumë mirë në një marrëdhënie lineare - ka devijime shumë të mëdha. Ndoshta, nëse lexoni të dhënat bazë nga të dhënat e jashtme, gjërat do të përmirësohen shumë.

Për një përcaktim më të saktë të sezonalitetit duke përdorur zbërthimin klasik, është shumë e dëshirueshme që të ketë të paktën 4-5 cikle të plota të të dhënave, pasi një cikël nuk është i përfshirë në llogaritjen e koeficientëve.

Po sikur, për arsye teknike, të mos ketë të dhëna të tilla? Është e nevojshme të gjendet një metodë që nuk do të heqë asnjë informacion, do të përdorë të gjitha në dispozicion për të vlerësuar sezonalitetin dhe trendin. Le të përpiqemi ta shqyrtojmë këtë metodë në pjesën tjetër.

Zbutje eksponenciale bazuar në trend dhe sezonalitet. Metoda Holt-Winters

Kthimi në zbutjen eksponenciale ...

Në një nga pjesët e mëparshme, ne kemi konsideruar tashmë një të thjeshtë zbutje eksponenciale... Le të kujtojmë shkurtimisht idenë kryesore. Supozuam se parashikimi për pikën t përcaktohet nga një nivel mesatar i vlerave të mëparshme. Për më tepër, mënyra në të cilën llogaritet vlera e parashikuar përcaktohet nga relacioni i përsëritjes

Në këtë formë, metoda jep rezultate të tretshme, nëse seria e shitjeve është mjaft e palëvizshme - nuk ka të theksuar trend ose luhatjet sezonale... Por në praktikë, një rast i tillë është lumturia. Prandaj, ne do të shqyrtojmë një modifikim të kësaj metode që lejon punën me modele trendi dhe sezonal.

Metoda u emërua Holt-Winters nga emrat e zhvilluesve: Holt propozoi një metodë të kontabilitetit trend Dimrat u shtuan sezonaliteti.

Që jo vetëm të kuptojmë aritmetikën, por edhe të “ndjejmë” si funksionon, le të kthejmë pak kokën dhe të mendojmë se çfarë ndryshon nëse futim një trend. Nëse për zbutjen e thjeshtë eksponenciale vlerësimi i parashikimit për periudha p-tëështë bërë si

ku Lt është "niveli i përgjithshëm" i mesatarizuar sipas rregullit të njohur, atëherë në prani të një tendence shfaqet një ndryshim

,

domethënë, nivelit të përgjithshëm i shtohet një vlerësim prirje. Për më tepër, ne do të mesatarizojmë si nivelin e përgjithshëm ashtu edhe trendin në mënyrë të pavarur duke përdorur metodën e zbutjes eksponenciale. Çfarë nënkuptohet me mesataren e trendit? Ne supozojmë se ka një prirje lokale në procesin tonë që përcakton një rritje sistematike në një hap - midis pikave t dhe t-1, për shembull. Dhe nëse, për regresionin linear, tërhiqet një vijë trendi në të gjithë grupin e pikave, ne besojmë se pikat e mëvonshme duhet të kontribuojnë më shumë, pasi mjedisi i tregut po ndryshon vazhdimisht dhe të dhënat më të fundit janë më të vlefshme për parashikim. Si rezultat, Holt sugjeroi përdorimin e dy marrëdhënieve të përsëritjes - njëra zbut niveli i përgjithshëm i serisë, tjetra zbutet komponent trendi.

Teknika e zbutjes është e tillë që në fillim zgjidhen vlerat fillestare të nivelit dhe trendit, dhe më pas bëhet një kalim përgjatë gjithë rreshtit, në çdo hap duke llogaritur vlerat e reja sipas formulave. Nga konsideratat e përgjithshme, është e qartë se vlerat fillestare duhet të përcaktohen disi në bazë të vlerave të serisë që në fillim, por këtu nuk ka kritere të qarta, ka një element vullnetarizmi. Dy qasje përdoren më së shpeshti në zgjedhjen e "pikave të referencës":

Niveli fillestar është i barabartë me vlerën e parë të serisë, tendenca fillestare është zero.

Marrim pikat e para (5 copë), vizatojmë një vijë regresioni (sëpatë + b). Niveli fillestar është vendosur si b, tendenca fillestare si a.

Në përgjithësi, kjo çështje nuk është thelbësore. Siç kujtojmë, kontributi i pikëve të hershme është i pakët, pasi koeficientët ulen shumë shpejt (në mënyrë eksponenciale), kështu që me një gjatësi të mjaftueshme të serisë së të dhënave fillestare, ka të ngjarë të marrim parashikime pothuajse identike. Dallimi, megjithatë, mund të shfaqet kur vlerësohet gabimi i modelit.

Kjo figurë tregon rezultatet e lëmimit për dy përzgjedhje farash. Këtu shihet qartë se gabimi i madh i opsionit të dytë është për faktin se vlera fillestare e tendencës (e marrë në 5 pikë) rezultoi qartë e mbivlerësuar, pasi nuk kemi marrë parasysh rritjen e lidhur me sezonalitetin.

Prandaj (duke ndjekur z. Winters) le ta komplikojmë modelin dhe të bëjmë një parashikim duke marrë parasysh sezonaliteti:

Në këtë rast, ne, si më parë, supozojmë sezonalitet shumëzues. Atëherë sistemi ynë i ekuacioneve të zbutjes merr një komponent më shumë:

ku s është vonesa sezonale.

Dhe përsëri, vini re se zgjedhja e vlerave fillestare, si dhe e vlerave të konstantave zbutëse, është çështje e vullnetit dhe mendimit të një eksperti.

Sidoqoftë, për parashikime vërtet të rëndësishme, është e mundur të propozohet të përpilohet një matricë e të gjitha kombinimeve të konstanteve dhe me kërkim të plotë të zgjidhen ato që japin një gabim më të vogël. Ne do të flasim për metodat për vlerësimin e gabimit të modeleve pak më vonë. Ndërkohë, le të fillojmë zbutjen e serisë sonë Metoda Holt-Winters... Në këtë rast, vlerat fillestare do të përcaktohen sipas algoritmit të mëposhtëm:

Tani janë përcaktuar vlerat fillestare.

Rezultatet e gjithë kësaj rrëmuje:

konkluzioni

Çuditërisht, një metodë kaq e thjeshtë jep në praktikë rezultate shumë të mira, mjaft të krahasueshme me shumë më "matematikore" - për shembull, regresionin linear. Dhe në të njëjtën kohë, zbatimi i zbutjes eksponenciale në sistemi i informacionit një rend i madhësisë më i lehtë.

Parashikimi i shitjeve të rralla. Metoda e Croston-it

Parashikimi i shitjeve të rralla.

Thelbi i problemit.

E gjithë matematika e njohur parashikuese, të cilën autorët e teksteve me kënaqësi e përshkruajnë, bazohet në supozimin se shitjet janë në një farë kuptimi "të barabartë". Me një pamje të tillë, në parim, lindin koncepte të tilla si trendi apo sezonaliteti.

Por çka nëse shitjet duken kështu?

Çdo lokal këtu - shitje për periudhën, nuk ka shitje mes tyre, edhe pse produkti është i pranishëm.
Për çfarë “tendencash” mund të flasim këtu, kur rreth gjysma e periudhave kanë shitje zero? Dhe ky nuk është rasti më klinik ende!

Tashmë nga vetë grafikët, është e qartë se është e nevojshme të dalim me disa algoritme të tjera parashikimi. Dua të vërej gjithashtu se kjo detyrë nuk thithet nga gishti dhe nuk është një lloj i rrallë. Pothuajse të gjitha pikat e shitjes së pasme merren vetëm me këtë rast - pjesët e makinave, farmacitë, ofrimin e qendrave të shërbimit, ...

Formulimi i problemit.

Ne do të zgjidhim një problem thjesht të aplikuar. Kam të dhëna për shitjet Pika e shitjes të sakta për ditë. Le të jetë koha e reagimit të zinxhirit të furnizimit saktësisht një javë. Detyra minimale është të parashikoni shpejtësinë e shitjeve. Detyra maksimale është përcaktimi i madhësisë së stokut të sigurisë bazuar në nivelin e shërbimit prej 95%.

Metoda e Croston-it.

Duke analizuar natyrën fizike të procesit, Croston (J.D.) sugjeroi që

• të gjitha shitjet janë statistikisht të pavarura
• nëse një shitje ka ndodhur apo jo, i bindet shpërndarjes së Bernoulli
  (me probabilitet p ngjarja ndodh, me probabilitet 1-p jo)
• në rast se ka ndodhur një ngjarje e shitjes, madhësia e blerjes shpërndahet normalisht

Kjo do të thotë që shpërndarja që rezulton duket si kjo:

Siç mund ta shihni, kjo foto është shumë e ndryshme nga "këmbana" e Gausit. Për më tepër, maja e kodrës së paraqitur korrespondon me blerjen e 25 njësive, ndërsa nëse llogarisim mesataren për një seri shitjesh kokë më kokë, marrim 18 njësi, dhe llogaritja e RMS jep 16. Kurba përkatëse "normale" është tërhequr. këtu në të gjelbër.

Croston propozoi të bënte një vlerësim të dy vlerave të pavarura - periudhës midis blerjeve dhe madhësisë aktuale të blerjes. Le të shohim të dhënat e provës, thjesht rastësisht kam në dorë të dhëna reale të shitjeve:

Tani do ta ndajmë rreshtin origjinal në dy rreshta sipas parimeve të mëposhtme.

origjinale	periudhë	permasa
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4	11	4
0
0
4	3	4
5	1	5
...	...	...

Tani ne aplikojmë një zbutje të thjeshtë eksponenciale për secilën prej serive që rezulton dhe marrim vlerat e pritshme të intervalit midis blerjeve dhe sasisë së blerjeve. Dhe duke e ndarë të dytin me të parën, marrim intensitetin e pritur të kërkesës për njësi të kohës.
Pra, unë kam të dhëna të testit të shitjeve ditore. Zgjedhja e rreshtave dhe zbutja me një konstante të ulët më dha

• periudha e pritshme ndërmjet blerjeve 5.5 ditë
• madhësia e pritshme e blerjes 3.7 njësi

prandaj parashikimi i shitjeve javore do të jetë 3.7 / 5.5 * 7 = 4.7 njësi.

Në fakt, kjo është gjithçka që na jep metoda e Croston - një vlerësim pikë i parashikimit. Fatkeqësisht, kjo nuk mjafton për të llogaritur stokun e kërkuar të sigurisë.

Metoda e Croston-it. Përsosja e algoritmit.

Disavantazhi i metodës së Croston.

Problemi me të gjitha metodat klasike është se ato modelojnë sjelljen duke përdorur një shpërndarje normale. Dhe këtu ka një gabim sistematik, pasi shpërndarja normale supozon se ndryshorja e rastësishme mund të ndryshojë nga minus pafundësi në plus pafundësi. Por ky është një problem i vogël për një kërkesë mjaft të rregullt, kur koeficienti i variacionit është i vogël, që do të thotë se gjasat për shfaqjen e vlerave negative janë aq të parëndësishme sa mund të mbyllim një sy ndaj tij.

Parashikimi i ngjarjeve të rralla, kur pritshmëria e madhësisë së një blerjeje ka pak vlerë, është një çështje tjetër, dhe devijimi standard në këtë rast mund të rezultojë të jetë të paktën i të njëjtit renditje:

Për t'u larguar nga një gabim kaq i dukshëm, u propozua të përdorej shpërndarjen lognormale, si më "logjikisht" duke përshkruar pamjen e botës:

Nëse dikush është i hutuar nga të gjitha llojet e fjalëve të frikshme, mos u shqetësoni, parimi është shumë i thjeshtë. Merret seria origjinale, merret logaritmi natyror i secilës vlerë dhe supozohet se seria që rezulton tashmë sillet normalisht e shpërndarë me të gjithë matematikën standarde të përshkruar më sipër.

Metoda e Croston dhe stoku i sigurisë. Funksioni i shpërndarjes së kërkesës.

U ula këtu dhe mendova ... Epo, mora karakteristikat e rrjedhës së kërkesës:
periudha e pritshme ndërmjet blerjeve 5.5 ditë
madhësia e pritshme e blerjes 3.7 njësi
Norma e pritur e kërkesës 3.7 / 5.5 njësi në ditë ...
edhe pse mora RMSE-në e kërkesës ditore për shitje jo zero - 2.7. Po për stoku i sigurisë?

Siç e dini, stoku i sigurisë duhet të sigurojë disponueshmërinë e mallrave kur shitjet devijojnë nga mesatarja me një probabilitet të caktuar. Ne kemi diskutuar tashmë matjet e nivelit të shërbimit, le të flasim së pari për llojin e parë. Formulimi i rreptë i problemit është si më poshtë:

Zinxhiri ynë i furnizimit ka një kohë përgjigjeje. Kërkesa totale për një produkt gjatë kësaj kohe është një sasi e rastësishme që ka funksionin e vet të shpërndarjes. Kushti "probabiliteti i moszeroizimit të stokut" mund të shkruhet si

Në rastin e shitjeve të rralla, funksioni i shpërndarjes mund të shkruhet si më poshtë:

q - probabiliteti i rezultatit zero
p = 1-q është probabiliteti i një rezultati jozero
f (x) - dendësia e shpërndarjes së madhësisë së blerjes

Vini re se në kërkimin tim herën e mëparshme kam matur të gjitha këto parametra për një seri ditore shitjesh. Prandaj, nëse koha ime e reagimit është gjithashtu e barabartë me një ditë, atëherë kjo formulë mund të zbatohet me sukses menjëherë. Për shembull:

supozojmë se f (x) është normale.
supozojmë se në domenin x<=0 вероятности, описываемые функцией очень низкие, т.е.

atëherë integrali në formulën tonë kërkohet nga tabela Laplace.

në shembullin tonë p = 1 / 5.5, pra

algoritmi i kërkimit bëhet i dukshëm - duke specifikuar SL, ne rrisim k derisa F të kalojë nivelin e dhënë.

Nga rruga, çfarë është në kolonën e fundit? Kjo është e drejtë, niveli i shërbimit të llojit të dytë, që korrespondon me një stok të caktuar. Dhe këtu, siç e kam thënë tashmë, ka një incident të caktuar metodologjik. Le të imagjinojmë që shitjet të ndodhin afërsisht një herë në ... mirë, le të jenë 50 ditë. Dhe le të imagjinojmë gjithashtu se mbajmë një stok zero. Çfarë niveli shërbimi do të jetë? Një lloj si zero - pa stoqe, pa mirëmbajtje. Sistemi i kontrollit të aksioneve do të na japë të njëjtën shifër, pasi ka një konstante jashtë stok. Por në fund të fundit, nga pikëpamja e erudicionit banal, në 49 raste nga 50, shitja përputhet saktësisht me kërkesën. Kjo eshte nuk çon në humbje të fitimit dhe besnikërinë e klientit, por për asgjë tjetër niveli i shërbimit dhe nuk është menduar. Ky rast disi i degjeneruar (mendoj se mosmarrëveshja do të fillojë) është thjesht një ilustrim se pse edhe një stok shumë i vogël me një kërkesë të rrallë jep nivele të larta shërbimi.

Por këto janë të gjitha lule. Po sikur furnizuesi im të ndryshonte, dhe tani koha e reagimit ishte e barabartë me një javë, për shembull? Epo, këtu gjithçka bëhet mjaft qesharake, për ata që nuk i pëlqejnë "multiformula", rekomandoj të mos lexojnë më tej, por të presin një artikull në lidhje me metodën e Willemain.

Detyra jonë tani është të analizojmë sasia e shitjeve për periudhën e reagimit të sistemit, kuptoni shpërndarjen e tij dhe që andej tërhiqeni varësia e nivelit të shërbimit nga sasia e stokut.

Pra, funksioni i shpërndarjes së kërkesës për një ditë dhe të gjithë parametrat e tij janë të njohur për ne:

Rezultati i një dite është ende statistikisht i pavarur nga çdo tjetër.
Le të përbëhet një ngjarje e rastësishme nga diçka që ka ndodhur në n ditë e lëmuar m fakte të shitjeve jo zero. Sipas ligjit të Bernoulli-t (epo, jam ulur këtu dhe po kopjoj nga një tekst shkollor!) Probabiliteti i një ngjarje të tillë

ku është numri i kombinimeve nga n në m, dhe p dhe q janë përsëri të njëjtat probabilitete.
Pastaj probabiliteti që shuma e shitur në n ditë si rezultat i saktësisht m fakteve të shitjeve nuk e kalon vlerën z, është

ku është shpërndarja e shumës së shitur, pra konvolucioni i m shpërndarjeve identike.
Epo, meqenëse rezultati i dëshiruar (shitjet totale nuk e kalojnë z) mund të merret për çdo m, mbetet për të përmbledhur probabilitetet përkatëse:

(termi i parë korrespondon me probabilitetin e një rezultati zero për të gjitha n provat).

Diçka më tej, unë jam shumë dembel për të ngacmuar të gjitha këto, ata që dëshirojnë mund të ndërtojnë në mënyrë të pavarur një tabelë të ngjashme me atë të mësipërme të aplikuar për densitetin normal të probabilitetit. Për ta bërë këtë, thjesht duhet të kujtojmë se konvolucioni i m shpërndarjeve normale me parametrat (a, s 2) jep një shpërndarje normale me parametra (ma, ms 2).

Parashikimi i shitjeve të rralla. Metoda e Willemain.

Çfarë nuk shkon me metodën e Croston?

Fakti është se, së pari, nënkupton shpërndarjen normale të madhësisë së blerjes. Së dyti, për rezultate adekuate, kjo shpërndarje duhet të ketë variancë të ulët. Së treti, megjithëse nuk është aq fatale, përdorimi i zbutjes eksponenciale për të gjetur karakteristikat e shpërndarjes nënkupton në mënyrë implicite jostacionaritetin e procesit.

Epo, Zoti e bekoftë. Për ne, gjëja më e rëndësishme është që shitjet reale të mos duken as afër normales. Ishte ky mendim që e shtyu Thomas R. Willemain dhe kompaninë të krijonin një mënyrë më të gjithanshme. Dhe nga çfarë diktohej nevoja për një metodë të tillë? Në mënyrë korrekte, nevoja për të parashikuar nevojën për pjesë këmbimi, veçanërisht pjesë makine.

Metoda e Willemain.

Thelbi i qasjes është përdorimi i procedurës së bootstrapping. Kjo fjalë lindi nga thënia e vjetër "tërhiqe veten mbi një gardh nga një" s çizme", e cila pothuajse fjalë për fjalë korrespondon me tonën" tërhiqe veten nga flokët e tu." Termi kompjuter boot, meqë ra fjala, është gjithashtu nga këtu esenca përmban burimet e nevojshme për t'u transferuar në një gjendje tjetër dhe, nëse është e nevojshme, është e mundur të fillohet një procedurë e tillë. Ky është procesi që i ndodh kompjuterit kur shtypim një buton të caktuar.

Kur zbatohet për problemin tonë të ngushtë, procedura e bootstrapping nënkupton llogaritjen e modeleve të brendshme të pranishme në të dhëna dhe kryhet si më poshtë.

Sipas kushteve të problemit tonë, koha e përgjigjes së sistemit është 7 ditë. Ne NUK e dimë dhe NUK PROVOJMË të hamendësojmë llojin dhe parametrat e kurbës së shpërndarjes.
Në vend të kësaj, ne "nxjerrim" rastësisht ditë nga e gjithë seria 7 herë, përmbledhim shitjet e këtyre ditëve dhe shkruajmë rezultatin.
Ne i përsërisim këto hapa, çdo herë duke shkruar shumën e shitjeve për 7 ditë.
Është e dëshirueshme që eksperimenti të kryhet shumë herë për të marrë pamjen më të përshtatshme. 10-100 mijë herë do të jetë shumë mirë. Është shumë e rëndësishme këtu që ditët të zgjidhen në mënyrë të rastësishme BARABARË në të gjithë gamën e analizuar.
Si rezultat, ne duhet të marrim "si të thuash" të gjitha rezultatet e mundshme të shitjeve për saktësisht shtatë ditë, dhe duke marrë parasysh shpeshtësinë e shfaqjes së të njëjtave rezultate.

Më pas, ne ndajmë të gjithë gamën e vlerave rezultuese të shumave në segmente në përputhje me saktësinë që na nevojitet për të përcaktuar stokun. Dhe ne po ndërtojmë një histogram të frekuencës që do të tregojë shpërndarjen reale të probabilitetit të blerjeve. Në rastin tim, kam marrë sa vijon:

Meqenëse kam shitje të mallrave me copë, d.m.th. madhësia e blerjes është gjithmonë një numër i plotë, atëherë nuk e ndaja në segmente, e lashë ashtu siç është. Lartësia e shiritit korrespondon me pjesën e shitjeve totale.
Siç mund ta shihni, pjesa e djathtë, "jo zero" e shpërndarjes nuk i ngjan shpërndarjes normale (krahasoni me vijën e gjelbër me pika).
Tani, bazuar në këtë shpërndarje, është e lehtë të llogariten nivelet e shërbimit që korrespondojnë me madhësi të ndryshme të aksioneve (SL1, SL2). Pra, duke vendosur nivelin e synuar të shërbimit, ne marrim menjëherë stokun e kërkuar.

Por kjo nuk është e gjitha. Nëse marrim në konsideratë treguesit financiarë - çmimin e kostos, çmimin e parashikuar, koston e mbajtjes së stokut, është e lehtë të llogaritet rentabiliteti që korrespondon me çdo madhësi të stokut dhe çdo nivel shërbimi. E kam treguar në kolonën e fundit, dhe grafikët përkatës janë:

Kjo do të thotë, këtu zbulojmë stokun dhe nivelin më efikas të shërbimit për sa i përket fitimit.

Së fundi (edhe një herë) do të doja të pyesja: "Pse e bazojmë nivelin e shërbimit Analiza ABC? "Duket se në rastin tonë niveli optimal i shërbimit lloji i parë është 91%, pavarësisht se në cilin grup është produkti. Ky sekret është i madh...

Më lejoni t'ju kujtoj se një nga supozimet në të cilat jemi bazuar - pavarësia e shitjeve një ditë nga një tjetër. Ky është një supozim shumë i mirë i shitjes me pakicë. Për shembull, shitjet e pritshme të bukës sot nuk varen në asnjë mënyrë nga shitjet e djeshme të saj. Një pamje e tillë është përgjithësisht tipike kur ka një bazë mjaft të madhe klientësh. Prandaj, tre ditë të zgjedhura rastësisht mund të japin një rezultat të tillë.

të tilla

madje edhe këtë

Është krejt tjetër çështje kur kemi relativisht pak klientë, veçanërisht nëse blejnë rrallë dhe në sasi të mëdha. në këtë rast, probabiliteti i një ngjarjeje të ngjashme me opsionin e tretë është praktikisht zero. Me fjalë të thjeshta, nëse dje kam pasur dërgesa të mëdha, ka të ngjarë që sot të ketë një qetësi. Dhe opsioni kur kërkesa është e lartë për disa ditë me radhë duket absolutisht fantastike.

Kjo do të thotë se pavarësia e shitjeve të ditëve fqinje në këtë rast mund të rezultojë të jetë marrëzi, dhe është shumë më logjike të supozohet e kundërta - ato janë të lidhura ngushtë. Epo, kjo nuk do të na trembë. Ne thjesht nuk do t'i heqim ditët Rastesisht do marrim ditët që vijnë kontratës:

Gjithçka është edhe më interesante. Meqenëse seria jonë është relativisht e shkurtër, ne as nuk kemi nevojë të shqetësohemi me një mostër të rastësishme - mjafton të hapim një dritare rrëshqitëse në madhësinë e kohës së reagimit përgjatë serisë, dhe ne kemi një histogram të gatshëm në xhep. .

Por ka edhe një pengesë. Çështja është se ne marrim shumë më pak vëzhgime. Për një dritare prej 7 ditësh, mund të merren 365-7 vëzhgime në vit, ndërsa me një kampion të rastësishëm prej 7 nga 365, ky është numri i kombinimeve 365! / 7! / (365-7)! Është shumë dembel për t'u numëruar, por është shumë më tepër.

Dhe një numër i vogël vëzhgimesh nënkupton vlerësime jo të besueshme, ndaj kurseni të dhënat - ato nuk janë kurrë të tepërta!