Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять. Часть 2

 

 

Продолжение статьи «Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять». 

Часть 1 по ссылке >>>

В первой части мы рассмотрели основные формулы для расчета ошибки прогнозирования и как связаны точность прогноза и ошибка прогнозирования.

Оценка ошибки прогноза – формула Валерия Разгуляева (сайт http://upravlenie-zapasami.ru/)

Одной из самых используемых формул оценки ошибки прогнозирования является следующая формула:

где: P – это прогноз, а S – факт за тот же месяц. Однако у этой формулы есть серьезное ограничение — как оценить ошибку, если факт равен нулю? Возможный ответ, что в таком случае D = 100% – который означает, что мы полностью ошиблись. Однако простой пример показывает, что такой ответ — не верен:

вариант

прогноз

факт

ошибка прогноза

№1

4

0

100%

№2

4

1

300%

№3

1

4

75%

Оказывается, что в варианте развития событий №2, когда мы лучше угадали спрос, чем в варианте №1, ошибка по данной формуле оказалась – больше. То есть ошиблась уже сама формула. Есть и другая проблема, если мы посмотрим на варианты №2 и №3, то увидим, что имеем дело с зеркальной ситуацией в прогнозе и факте, а ошибка при этом отличается – в разы!.. То есть при такой оценке ошибки прогноза нам лучше его заведомо делать менее точным, занижая показатель – тогда ошибка будет меньше!.. Хотя понятно, что чем точнее будет прогноз – тем лучше будет и закупка. Поэтому для расчёта ошибки Валерий Разгуляев рекомендует использовать следующую формулу:

В таком случае для тех же примеров ошибка рассчитается иначе:

вариант

прогноз

факт

ошибка прогноза

№1

4

0

100%

№2

4

1

75%

№3

1

4

75%

Как мы видим, в варианте №1 ошибка становится равной 100%, причём это уже – не наше предположение, а чистый расчёт, который можно доверить машине. Зеркальные же варианты №2 и №3 – имеют и одинаковую ошибку, причём эта ошибка меньше ошибки самого плохого варианта №1. Единственная ситуация, когда данная формула не сможет дать однозначный ответ – это равенство знаменателя нулю. Но максимум из прогноза и факта равен нулю, только когда они оба равны нулю. В таком случае получается, что мы спрогнозировали отсутствие спроса, и его, действительно, не было – то есть ошибка тоже равна нулю – мы сделали совершенно точное предсказание.    Читать далее

Онлайн-Практикум “Как рассчитать будущую потребность в товаре”

 

Основной задачей при управлении запасами является определение объема пополнения, то есть, сколько необходимо заказать поставщику. При расчете этого объема используется несколько параметров — сколько будет продано в будущем, за какое время происходит пополнение, какие остатки у нас на складе и какое количество уже заказано у поставщика. То, насколько правильно мы определим эти параметры, будет влиять на то, будет ли достаточно товара на складе или его будет слишком много.

Но наибольшее влияние на эффективность управления запасами влияет то, насколько точен будет прогноз. Многие считают, что это вообще основной вопрос в управлении запасами. Действительно, точность определения будущей потребности в товарах — очень важный параметр. Сложность определения этого параметра заключается в том, что на будущий спрос влияют различные факторы — тенденции к снижению или росту, сезонность, цикличность, изменение цены, погоды и т.д.

Для того, чтобы рассчитать заказ поставщику менеджер по закупкам должен уметь определить, сколько будет продано в будущем того или иного товара. Предлагаю вам пройти Практикум “Как рассчитать будущую потребность в товаре». После прохождения Практикума вы будете уметь прогнозировать будущую потребность в товарах. Это позволит вам рассчитывать заказ поставщикам по своим товарам. 

После прохождения Практикума вы:

  • научитесь прогнозировать будущую потребность с помощью средних;
  • научитесь прогнозировать будущую потребность сезонных товаров;
  • получите навыки расчетов;
  • научитесь рассчитывать ошибку прогнозирования;
  • получите примеры расчета в EXCEL.

 

 Программа Практикума

  • Расчет потребности с помощью средних — средневзвешенная, среднескользящая. Пример расчета.
  • Расчет потребности с помощью метода экспоненциального сглаживания. Пример расчета.
  • Расчет будущей потребности для товаров с сезонным спросом. Коэффициенты сезонности. Пример расчета.
  • Расчет ошибки прогнозирования.

Практика. Расчет потребности с помощью средневзвешенных, расчет коэффициентов сезонности и будущей потребности для сезонных товаров. Ошибка прогнозирования.

В программу Практикума входит домашнее задание. Вы можете его выполнить также по данным своей компании. Проверка домашнего задания с моей стороны входит в Пакет Полный.

Дата проведения: 26 апреля, 19:30. Длительность: 2,5 часа.

Практикум будет проходит онлайн, для участия вам понадобиться доступ в Интернет.

Участие в Практикуме возможно по двум пакетам.

Пакет Лайт. Участие в Практикуме, запись занятия, примеры расчетов в Excel, домашние задания. 

Пакет Полный. Участие в Практикуме, запись занятия, примеры расчетов в Excel, домашние задания, проверка домашнего задания. 

«Эффект Белочки» в товарном ассортименте

Этот эффект назван так по поведению белочки.  

Если белка видит предмет, который больше её по размеру, она убегает, так как её саму могут съесть. Это жесткие понятные запрограммированные рефлексы. Что произойдет, если человек протянет белке в руке орех? Относительно белки это нечто большое и нечто маленькое одновременно. У белки в мозгу наступает короткое замыкание — она начинает отбегать — подбегать к орешку, покачиваться из стороны в сторону. 

Какое отношение имеет к ассортименту белочка? А теперь представьте, что вы стоите перед витриной и вам нужно выбрать черный чай, томатный сок или еще что-либо не очень дорогое. Перед вами выбор из 10-20 одинаковых! по своим свойствам товаров. Например, чая. Отличие может быть в цвете упаковки, названии фирмы-изготовителя (бренда). Как вы будете выбирать, какой чай купить? И вот здесь как раз и начинается «эффект белочки» — взгляд начинает метаться, рука тянется то к одной пачке, то к другой. Когда-нибудь это метание остановится, и вы выберете один из них. Но исследования показывают, что высока вероятность, что при таком количестве вариантов, вы можете вообще отказаться от покупки!  Читать далее