Расчет прогноза потребления запаса по взвешенной скользящей средней

Месяц	Фактические отгрузки за месяц	Число рабочих дней	Среднее потребление в день	Прогноз среднедневной потребности	Прогноз месячной потребности
Январь	17 244	16	1078	0	0
Февраль	57 187	20	2859	0	0
Март	48 504	21	2310	2563	53 823
Апрель	58 647	21	2793	2402	50 442
Май	45 477	20	2274	2713	54 260
Июнь	23 833	22	1083	2361	51 942
Июль	21 730	20	1087	1283	25 660
Август	65 289	23	2839	1087	25 001
Сентябрь	46 663	22	2121	2547	56 034
Октябрь	45 344	21	2159	2242	47 082
Ноябрь	31 497	21	1500	2154	45 234
Декабрь	13714	21	653	1610	33 810

Для расчета прогноза среднедневного потребления запаса (см. столбец 5 табл. 5), например, в марте требуется статистика фак­тических среднедневных отгрузок (см. столбец 2 табл. 5) за январь и февраль:

(2859 • 5 + 1078 • 1) / 6 = 2562,17  2563.

Округление произведено в большую сторону для гарантии обе­спечения потребности запасом. Для получения прогноза месячной потребности в марте (см. столбец 6 табл. 5) надо прогноз средне­суточной потребности в марте (см. столбец 5 табл. 5) умножить на количество рабочих дней в этом месяце (см. столбец 3 табл. 5):

2563 • 21 = 53823.

Иллюстрация результатов прогнозирования потребности в за­пасе на основе взвешенной скользящей средней (см. табл. 5) при­ведена на рис. 7.

В целом прогнозирование по взвешенной скользящей средней дает более точные результаты, чем по простой скользящей средней. Главное преимущество взвешивания состоит в том, что в прогно­зируемой величине в большей степени учитываются последние значения потребности. Определенную проблему представляет со­бой подбор коэффициентов значимости. Они, как правило, опре­деляются экспертно и проверяются экспериментально, т.е. путем проб и ошибок.

Более сложный метод прогнозирования на основе расчета взве­шенного среднего — это метод экспоненциального сглаживания. В этом методе каждый новый прогноз основан на учете значения предыдущего прогноза и его отклонения от факти­ческого значения. Прогнозное значение по методу экспоненци­ального сглаживания определяется следующим образом:

Рис. 7. Результаты прогнозирования потребности в запасе методом взвешенной скользящей средней

Прогнозное значение = Значение предыдущего прогноза + а •

• (Фактическая потребность — Значение предыдущего прогноза), или

,                           (6)

где . — прогнозируемый объем потребности в периоде времени, , единиц;
— прогнозируемый объем потребности в периоде времени ( —1), единиц; а — константа сглаживания; — фак­тическая потребность в периоде ( —1), единиц.

Константа сглаживания а определяет чувствительность прогно­за к ошибке. Чем ближе ее значение к нулю, тем медленнее прогноз будет реагировать на ошибки, тем, следовательно, будет выше сте­пень сглаживания прогноза. Напротив, чем ближе значение сгла­живающей константы к единице, тем выше чувствительность и меньше сглаживание. Подбор значения константы сглаживания проводится экспериментально. Цель такого подбора состоит в том, чтобы определить такое значение а, чтобы, с одной стороны, про­гноз был чувствителен к изменениям временного ряда, а с другой стороны, хорошо сглаживал скачки потребления, вызванные слу­чайными факторами.

Пример 5. Прогнозирование потребности в запасе методом экспоненциального сглаживания. Пример расчета прогноза при константе сглаживания, равной 0,2 и 0,8, приведен в табл. 6.

Для расчета ожидаемого потребления запаса в апреле исполь­зован прогноз отгрузки в марте по взвешенной скользящей средней (см. табл. 5 и столбцы 5 и 7 табл. 6). Величина прогнозного зна­чения дневной потребности в запасе в апреле рассчитывается при значениях константы сглаживания а = 0,2 или а = 0,8 следующим образом:

2563 + 0,2 • (2310 - 2563) = 2512,4  2513         (7)

и 2563 + 0,8 • (2310 - 2563) = 2360,6 2361.     (8)

Для мая расчет проводится следующим образом:

2513+ 0,2 (2793-2513) = 2569                              (9)

и 2513 + 0,8 • (2793 - 2513) = 2737 и т.д. (10)

Таблица 6

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: