Построение трендовых моделей прогнозирования спроса на уголь | Вестн. Том. гос. ун-та. 2000. № 271.

Построение трендовых моделей прогнозирования спроса на уголь

По данным о продажах фирмы, занимающейся поставками каменного угля в районы Томской области, проводится анализ спроса на уголь и строится прогноз с использованием трендовых моделей.

Construction of trend models for coil demand forecast.pdf Прогнозирование является одной из наиболее важных задач при принятии управленческих решений. Для предсказания поведения спроса в будущем и вычисления ошибок прогнозирования требуется некоторая информация, касающаяся предыстории спроса В связи с этим для анализа спроса приходится использовать данные о продажах Если неудовлетворенный спрос откладывается до очередной поставки угля на склад, то данные о продажах можно считать условно эквивалентными данным о спросе. Под условной эквивалентностью подразумевается возможное искажение картины спроса вследствие того, что момент продажи связан с моментом выполнения заказа на поставку, поэтому временной характер продаж может отличаться от картины возникновения спроса во времени. Данные о продажах угля представляют собой динамический временной ряд. На рис. 1 они изображены графически. На графике продаж угля имеются отчетливые годовые периоды, присутствуют резко выраженные пики, амплитуда колебаний постоянна. Пики объясняются наличием сезонности. Действительно, весной спрос на уголь резко возрастает в связи с началом навигации. Потребители пытаются как можно больше угля вывезти по «большой» воде - это гораздо дешевле. Однако существует ряд клиентов, которым выгоднее возить уголь автотранспортом или железной дорогой, что объясняет наличие спроса в другое время года. Так как спрос на уголь имеет явно выраженный сезонный характер, для составления прогноза спроса исследуем следующие две модели представления временных рядов: аддитивную модель [1] и модель тригонометрического тренда [2], представленные ниже соответствующими уравнениями (1) и (2): ^=m(+s(+6„V/ = l7f, (1) где т, - гладкая составляющая ряда, а s, - сезонная компонента; а, (2) У, = «о + . 1 +аж.,(-1)'+е„У/ = 1,Т. Эти модели состоят из детерминированной составляющей и ошибок наблюдения е,, где ошибки можно считать случайными с математическим ожиданием Ее, = 0 и дисперсией Dz, =ст2 -1 cos(^(7 + x)]- + a2j sin] m Vt = 1,12, T=36, m = 12. Доверительный интервал для прогнозных значений [2] имеет вид: mK где а, - оценка дисперсии случайной составляющей, А-о,5аОг_'я) - квантиль уровня 1-0,5а распределения Стъюдента с числом степеней свободы Т-т, а = 0,05. Результаты прогнозирования и построения доверительного интервала изображены на рис. 5. Ут+х |-0.5о 40000 прогнозные значения продмс угля иа 1949г. доверительный нптерпал зоооо л 'г.',? '*оварь,.190б. . . .№влрк..1997. . . ли парк, J 998. . , дтгарь, J999 Рис. 5. График продаж с построенным прогнозом В результате анализа временного ряда продаж угля удалось построить модель, отображающую исходные данные. Сезонная составляющая модели была представлена в виде тригонометрического тренда, что привело к функции оценки спроса вида (4). С помощью этой модели на основе наблюдаемых значений продаж за 1996-1998 гг. был построен прогноз спроса на уголь на 1999 г. Важно отметить, что прогноз является основным ориентиром, позволяющим определить потребности потребителей, и неверный прогноз может повлечь за собой значительное уменьшение прибыли.

Ключевые слова

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Чаусова Елена ВладимировнаТомский государственный университетаспирант кафедры прикладной математики факультета прикладной математики и кибернетики
Всего: 1

Ссылки

Кендам М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
Глинский В.В., Ионии В.Г. Статистический анализ. М.: Филинь, 1998.
 Построение трендовых моделей прогнозирования спроса на уголь | Вестн. Том. гос. ун-та. 2000. № 271.

Построение трендовых моделей прогнозирования спроса на уголь | Вестн. Том. гос. ун-та. 2000. № 271.

Полнотекстовая версия