Системный подход к прогнозированию в задачах управления

Эффективность и уровень использования прогнозирования могут быть повышены, если менеджмент примет по отношению к нему более реалистичное отношение. Прогнозирование следует рассматривать не как некое пророчество, а скорее, как лучший способ выявления и экстраполяции существующих схем или взаимоотношений с целью прогнозирования. Если такое отношение будет воспринято, то ошибки прогноза будут рассматриваться как неизбежные, а обстоятельства, их порождающие, непременно подлежащими исследованию.

Следовательно, для того чтобы соответствующим образом руководить процессом прогнозирования, следует найти ответы на несколько ключевых вопросов.

• Почему необходим прогноз?

• Кто будет использовать прогноз, и в чем состоят его основные требования?

• Какой уровень — отдельные составляющие или обобщенные показатели — требуется и каковы соответствующие временные рамки?

• Какие имеются данные и будет ли их достаточно для того, чтобы получить необходимый прогноз?

• Во что обойдется выполнение прогноза?

• Какова ожидаемая точность прогноза?

• Будет ли прогноз сделан вовремя, чтобы помочь процессу принятия решения?

• Ясно ли понимает создающий прогноз специалист то, как он будет использован на предприятии?

• Существует ли обратный процесс, позволяющий оценить прогноз после того, как он был сделан, и внести соответствующие уточнения в процесс прогнозирования?

Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения. Эта цель диктует два основных правила, которым должен следовать процесс прогнозирования.

1. Прогнозирование должно  быть технически корректным и  должно порождать прогнозы, достаточно  точные для того, чтобы отвечать  нуждам фирмы.

2. Процедура прогнозирования  и ее результаты должны быть  достаточно эффективно представлены  менеджменту, что обеспечит использование  прогнозов в процессе принятия  решения во благо фирмы. Результаты  прогнозирования также должны  быть сбалансированы в отношении  затрат/прибыли.

 

Глава 2. Анализ применения экстраполяционного метода прогнозирования в задачах управления запасами.

 

2.1 Характеристика  планирования и управления запасами.

Создание запасов, их хранение, распределение и пополнение характерны для всех видов хозяйственной деятельности. Регулирование объема товарных запасов на торговом предприятии позволяет сократить расходы, увеличить прибыль и высвободить оборотные средства. В то же время растущая конкуренция на рынке и динамичный рост компании значительно повышают требования к системе ресурсного планирования. В условиях постоянного расширения ассортимента и объемов деятельности, роста объемов необходимых оборотных средств, давления со стороны конкурентов, постоянного повышения требовательности клиентов из-за превышения предложения над спросом приходится постоянно пересматривать ценовую политику. В сложившейся ситуации существующие в компании подходы к планированию и управлению запасами и оборотными средствами могут оказаться недостаточно эффективными, вследствие чего возможно возникновение следующих проблем:

• превышение объемов фактических складских запасов над заданными нормативными значениями;
• учащение случаев возникновения неликвидных остатков продукции;
• нехватка денежных средств для оплаты счетов поставщиков;
• недостаточная с точки зрения руководства эффективность планирования;
• недостаточная взаимосвязь процессов планирования закупок и продаж;
• вероятность потери некоторых важных клиентов.

Возможные последствия совокупности таких проблем в целом – банкротство компании.

Состояние и эффективность использования производственных запасов, как самой значительной части оборотного капитала – является одним из основных условий успешной деятельности предприятия. Развитие рыночных отношений определяет новые условия их организации. Инфляция, неплатежи и другие кризисные явления вынуждают предприятия изменять свою политику по отношению к производственным запасам, искать новые источники пополнения, изучать проблему эффективности их использования. Поэтому для предприятия все возможные способы рационального расходования средств, одним из которых является определение оптимальной величины производственных запасов приобретают все большую значимость.

Рыночные отношения служат толчком проявления инициативы хозяйствующих субъектов в области формирования и использования запасов. Наиболее передовыми в отношении использования современных подходов к управлению запасами оказываются торговые структуры, для которых это является важнейшим инструментом сохранения и расширения своей ниши на рынке, основным фактором повышения конкурентоспособности. Товарные запасы торговых предприятий представляют их основной удельный вес в стоимости активов, являются основным источником пополнения собственных средств в виде прибыли от реализации и, вместе с тем, товарные запасы представляют собой основную проблему ежедневного контроля. Поэтому для обеспечения необходимой отдачи от вложенных в бизнес средств, для обеспечения необходимых темпов роста фирмы актуальным является использование научных методов управления запасами.

Задачи управления запасами являются одними из сложных в математическом смысле, которые существуют в области управления торговлей. С развитием вычислительной техники, созданием огромных систем разветвленной розничной торговли появились модели управления планированием поставок. В настоящее время принципы построения систем управления запасами хорошо изучены, однако остается широкий простор для анализа конкретных ситуаций, в которых применяются торговые системы, анализа конкретных экономических задач пригодных для отечественных предприятий. Особым образом в этом направлении выделяется торговля лекарствами, которая обладает целым рядом особенностей.

Главный механизм системы управления запасами, который необходимо внедрить в работу состоит в реализации принципа обратной связи. Это классический принцип любой управляемой системы. Суть этого принципа заключается в том, что, если руководящее звено системы оказывает управляющее воздействие на рабочий элемент системы, то в системе должна существовать “обратная связь”, которая дает данные о новом состоянии всей системы и оценивает результативность ее функционирования. Система будет управляема, если после воздействия на нее можно определить ее новое состояние, оценить его, и с учетом полученных новых данных о системе можно принять следующее корректирующее воздействие на систему.

Чтобы принять управляющее решение, направленное на удержание динамически изменяющегося состояния товарной системы, необходимо иметь обобщенные характеристики состояния системы, отражающие ее динамику и реакцию на ранее принятые управляющие воздействия.

В настоящее время сформированы требования, предъявляемые к современным системам управления запасами. В современной системе управления запасами должны осуществляться следующие функции:

• Учет сделок.
• Прогнозирование.
• Правила принятия решений.
• Сообщения об отклонениях.
• Сообщения о показателях эффективности.
• Блок планирования ассортимента и других факторов системы.

Управленческие решения должны быть предложены на основе прогнозирования спроса. Так как мнения специалистов отдела маркетинга или менеджеров управления запасами недостаточно, в системе управления запасами должна быть использована количественная расчетная методика, которая может играть роль в модификации прогнозов при нестандартных обстоятельствах.

 

2.2 Математический  аппарат прогнозирования управления  запасами.

Чаще всего в управлении запасами при прогнозировании спроса используют экстраполяционный подход прогнозирования. Исходят из того, что переменная изменяется во времени и зависит только от времени и своих прошлых значений. Обычно прогнозирование спроса ведется на уровне средних значений и дисперсий. Если таковые оценены, то далее принимают функцию о виде распределения. Чтобы учесть колебания временных рядов применяют различные методы прогнозирования и анализа. При анализе временных рядов особое внимание уделяется исследованию и описанию их структуры. Цель таких исследований заключается в построении модели, которая используется для прогнозирования временного ряда.

 

В общем виде модель временного ряда выглядит так:

 

( 1)

 

где  - уравнение тренда, оно описывает тенденцию в изменении анализируемого признака xt. Это долговременная постоянная составляющая;

 - сезонная компонента, формирующая периодически повторяющиеся в определенное время года колебания анализируемого признака;

- случайная величина, которая  не поддается учету и регистрации.

Анализ методов прогнозирования показал, что метод экспоненциального сглаживания в большей степени отвечает необходимым требованиям для прогнозирования спроса. Метод экспоненциального сглаживания заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Взвешенная скользящая средняя с экспоненциальными весами характеризует значение процесса на конце интервала сглаживания, т.е. является характеристикой последних уровней ряда. Именно это свойство используется для прогнозирования.

 

Ряд xt (t=1,2,…,n) описывается полиномом p-степени:

 

( 2)

 

Необходимо по данным ряд xt составить прогноз на моменты времени t=n+l (l=1,2,…,L) путём взвешивания наблюдений ряда xt таким образом, чтобы более поздним наблюдениям придавались большие веса, чем более ранним наблюдениям.

 

Прогноз уровней ряда xt в момент времени t=n+l строится с помошью разложения в ряд Тейлора:

 

( 3)

 

где-к-я производная, взятая в момент t.

 

Экспоненциальная средняя первого порядка для ряда выглядит:

 

( 4)

 

где α – параметр сглаживания (0<α<1).

 

Экспоненциальная средняя k-го порядка для ряда имеет вид:

 

( 5)

 

Рекуррентная формула для определения экспоненциальной средней k-го порядка выглядит следующим образом:

 

( 6)

 

В качестве формул для оценки коэффициентов модели были рассмотрены линейная и квадратичная модели тренда.

 

( 7)

 

( 8)

 

После соответствующих преобразований получены формулы для прогноза по линейной модели:

 

( 9)

 

Где

          

и по квадратичной модели:

 

( 10)

 

Где 

Начальные условия   были определены с помощью специальной формулы Брауна. Значения коэффициентов a0, a1 и a2 в этих формулах были найдены с помощью метода наименьших квадратов.

Таким образом, при создании системы управления запасами для прогнозирования величины спроса можно использовать приведенный метод прогноза.

 

 

 

Заключение.

Прогнозирование – наиболее сложный вид деятельности в системе экономической деятельности.

Различия в горизонте прогностической работы находят отражение в характере фирменного планирования: стратегическое планирование – на базе средне- и долгосрочных прогнозов, а текущее планирование хозяйственных операций – на основе краткосрочных прогнозов.

Можно выделить следующие пять этапов в процессе прогнозирования.

1) сбор данных;

2) редукция или уплотнение данных;

3) построение модели и  ее оценка;

4) экстраполяция выбранной модели;

5) оценка полученного прогноза.

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом.

Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования. Для выбора наиболее подходящего метода прогнозирования на предпрогнозном этапе необходимо структурировать информацию об объекте прогнозирования, проанализировать ее (оценить полноту, непротиворечивость, сопоставимость и соизмеримость данных, точность и достоверность информации).

Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого руководитель должен принимать решения.

В прикладной части работы был рассмотрен экстраполяционный подход прогнозирования величины спроса товара. Была представлена математическая модель, описывающая прогноз, которую можно использовать для расчетов прогнозирования спроса в управлении запасов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список используемой литературы:

 

1. Кузьбожев Э.Н. Экономическое прогнозирование (методы и модели): Учеб. пособие. (Курск. гос. техн. ун-т Курска), 1997 – 84 с.
2. Морозова Т.Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для вузов. // Под ред. Морозовой Т.Г., Пикулькина А.В. – М: ЮНИТИ-ДАТА, 1999. – 318 с.
3. Четыркин Е.М. Теория и практика статистического моделирования экономики / Под ред. Е.М. Четыркина, А. Класса. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 272 с.
4. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. Гранберга А.Г. – М: Финансы и статистика 2000. – 383 с.
5. Системный подход к прогнозированию. Интернет http://e-educ.ru/tsisa21.html
6. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование.–М:Статистика, 1973. –103с.
7. Бокс Дж., Дженкингс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.–М:Мир,1974. –406с.