3547343862

3547343862



14 Ćwiczenie I

2. PRZYKŁAD

Analiza szeregu czasowego popytu (wielkości sprzedaży) na dany produkt, a następnie uchwycenie i skwantyfikowanie poszczególnych elementów' składowych szeregu, pozwalają opracować prognozy sprzedaży na ustalony planowy okres. Prognozy te, jak również już posiadane zamówienia (tzw. portfel zamówień), stanowią podstawę do opracowania programów i planów produkcji.

Jeżeli do ustalenia oczekiwanego popytu wykorzystujemy wspomniany portfel zamówień, z szeregu czasowego poddawanego analizie i prognozowaniu musimy wyłączyć wielkości sprzedaży tym odbiorcom, których zamówienia uwzględnia się w sposób bezpośredni. W przeciwnym razie popyt z ich strony byłby liczony dwukrotnie.

Informacje na temat wielkości sprzedaży wyrobów' gotowych w poprzednich latach można uzyskać z „Bazy Danych” (tab. 1.1).

Przyjmujemy, że wr roku 1997 nie nastąpią istotne zmiany w sytuacji rynkowej, spowodowane np. agresywną działalnością konkurencji lub przemianami w otoczeniu (politycznym, prawnym, społecznym, itp.).

Na podstawie danych zawartych w tabeli l.l możemy określić prognozę sprzedaży dla roku 1997, wykorzystując tzw. jednoparametrowy model wyrównywania wykładniczego, autorstwa R.G. Browna:

Q,m = oiQ^(\-o.)Q,r    (U)

gdzie;

Q'n | - prognoza sprzedaży' w następnym okresie, a - parametr wyrównywania wykładniczego (0 < a < 1),

Qt- wielkość sprzedaży w okresie t,

Q\ - prognoza sprzedaży w okresie t

W powyższym równaniu, prognoza sprzedaży (Q) na dany towar w okresie prognozowanym, jest równa sumie części ostatnio zaobserwowanej sprzedaży i części prognozy na miniony okres. O tym w jakim stopniu faktyczna sprzedaż i jej prognoza partycypują w nowej prognozie, decyduje wartość przyjęta dla parametru a, zwanego parametrem wyrównywania wykładniczego. Przy a równym np. 0,2 do nowej prognozy zostanie włączone 20% wielkości faktycznej sprzedaży i 80% prognozy obliczonej dla minionego okresu. Wartość tego parametru w przedstawionym modelu powinna być dobrana na drodze kolejnych przybliżeń. Oznacza to, iż dla danych z tabeli 1.2 należy podstawiać kolejno (ograniczywszy się do jednego miejsca po przecinku) a - 0,1, 0,2, ..., 0,9 i do fak-



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
14 Ćwiczenie I2. PRZYKŁAD Analiza szeregu czasowego popytu (wielkości sprzedaży) na dany produkt, a
ScanImage006 (14) WPROWADZENIE Rysunek 1.2 Przykład analizy bardzo dużej liczby połączeń Obiekty z p
IMAG0098 (2) Zagadnienia na ćwiczenia rachunkowe nr 1: Analiza zależności czasowych, częstotliwościo
Przykład: Wykres 1.1. Szereg czasowy ceny dla obiektu Gr_01. Źródło: opracowanie własneV. ZASADY
Statystyka6 WZORY STATYSTYCZNE II. Analiza szeregów czasowych * 1. Schemat szeregu czasowego: Okre
dupa0101 4. Analiza szeregów czasowych4.1. Ogólna charakterystyka szeregów czasowych Zjawiska, które
analiza szeregów czasowych, ocena wyników pomiarów, informatyczne narzędzia analizy danych, statysty
AD. 1 Analiza szeregów czasowych - jest to technika prognozowania, która przenosi informacje o przes
Dr Maria Wieczorek Analiza szeregów czasowych - zadania 2. W latach 2002 - 2005 skup (tys. t.) pewne
! Analiza szeregów czasowych kłj Zmienne SZEREG_G B ; OK (transformacje, autokorelacje, korelacje wz
11.    B.105354 ANALIZA szeregów czasowych a statystyczny pomiar ryzyka / red. nauk.
Analizując aspekt czasowy występowania omawianych gatunków na terenie badan wykazano, że stanowiące
63202 K2 (14) Ćwiczenie K2.* Tricepsy @Stań przodem do ściany i oprzyj dłonie na wysokośo około 150

więcej podobnych podstron