Цитата: Aleksandr H. Цитата: sf13 В использованном Вами варианте прогнозирования, насколько понимаю, лучший прогноз из ряда возможных выбирается по минимальной ошибке на длительном периоде статистики.
Этот файл я делал на основании файла взятого с форума для сравнения с моим прогнозом.
Я прогнозирую месяц как
максимальное от аналогического месяца прошлого года и (среднего за последний год)*%роста. что не всегда соответствует реальности, например ни одна формула не предсказала что индекса 006 будет продано 8400 шт.
1.
Как мы уже говорили, если оптимальный метод прогнозирования выбирается по минимуму ошибки прогноза на долговременном статистическом интервале, то, может быть, нам с 6 месяцем просто “не повезло”, а на протяжении года или двух этот метод прогнозирования не так и плох.
Однако, есть и другая сторона: формула "ищет" закономерности и согласно найденным закономерностям выдаёт прогноз. Если закономерности почему-либо меняются, формула этого "знать" наперёд в принципе не может. Хотя, в ряде случаев, это может “вручную” спрогнозировать эксперт по каким-либо новым появившимся или ожидаемым факторам.
2.
Тем не менее, совсем уж резкие изменения маловероятны, и опираться на статистику в большинстве случаев можно. Только не следует при этом ожидать на 100% точное "попадание".
3.
Если мы сильно ограничены в средствах, или хранение излишков дороже их отсутствия, мы идём аккуратно вблизи средних (или, по тем или иным причинам, наиболее вероятных) значений.
Если же хотим покрыть весь возможный спрос, то расширяем доверительный интервал прогноза.
Выставим для нашей приближённой модели вероятность попадания в прогноз как 90%. Т.е., вероятность НЕпревышения фактом верхней границы прогноза будет 90%+(100%-90%)/2=95%.
(Заметим, что эти вероятности приблизительны, т.к. распределение спроса не является идеально нормальным распределением. Чтобы избежать обвинений в некорректности, можно назвать их просто параметрами задания доверительного интервала.)
[attachment=0:rs1b1x3k]Prognoza 006.jpg[/attachment:rs1b1x3k]
На правой диаграмме видим, что и при такой заданной вероятности разброс по 6 месяцу минимален, т.к. в 2010 и 2011 сбыт в 6 месяце практически совпал. (Правда, ещё вопрос, было ли при этом и в 2010, и в 2011 достаточное обеспечение. Нам ведь для прогнозирования, по-хорошему, нужна статистика спроса, а не сбыта…)
Тем не менее, вероятно, “формула” эту закономерность “поймала”, “посчитала” её резонной и выдала на июнь 2012 примерно это значение (левая диаграмма).
А с другой стороны, при желании покрыть весь возможный спрос, мы можем взять максимум из двух верхних границ (по общему тренду и по среднему последних 6 месяцев).
И получим Ваши 8400.
Только следует отдавать себе отчёт, что могли получить и 1000 (по нижней границе).
Это вопрос целей, планов, возможностей, возможных последствий, соотношения прибыли/потерь в том или ином случае, степени осторожности компании и/или менеджера.
4.
Весьма вероятно, что в ряде случаев скачки статистики сбыта обусловлены в том числе и достаточностью запаса. А тогда чтобы получить более правдоподобную статистику спроса нужно сначала корректировать всю статистику сбыта с учётом ЕЖЕДНЕВНОГО товарного обеспечения. Причём, если имеется целый ряд отдельных сбытовых или снабжающих отдельные производства складов, то всё это по каждому складу в отдельности, а уже потом общая консолидация.