СВЯЗАТЬСЯ С CDS IMPLUSONE
Сформулируйте ваш запрос и оставьте контакты для связи.
Нажимая кнопку вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
ЗАКАЗАТЬ МЕТОДИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ
Укажите тематику методички и ваши данные для связи
Нажимая кнопку вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
ПРОГНОЗ по функции y=a+b•x
прогнозированиЕ МЕТОДОМ ЛИНЕЙНОГО ТРЕНДА
Эффективное управление товарными запасами и, как следствие, планирование бюджета требует точного прогнозирования спроса. Метод линейного тренда это статистический инструмент для выявления устойчивой тенденции изменения спроса во времени. Он применяется для расчета будущих потребностей в запасах, минимизации излишков и дефицита, оптимизации складских расходов и повышения оборачиваемости товара. Данное руководство описывает метод прогнозирования, его применение и весомые ограничения.
Линейный тренд — метод прогнозирования, представляющий спрос как линейную функцию. Он аппроксимирует исторические данные прямой линией, уравнение которой имеет вид:
Линейный тренд — метод прогнозирования, представляющий спрос как линейную функцию. Он аппроксимирует исторические данные прямой линией, уравнение которой имеет вид:
Это руководство содержит исчерпывающую информацию об алгоритме расчета, что поможет глубже понять метод прогнозирования по линейному тренду и использовать полученную информацию для управления запасами, планирования продаж и контроля ассортимента.
Цель метода прогнозирования линейным трендом — выявление устойчивой тенденции роста или снижения спроса и экстраполяции этой тенденции на будущие периоды для планирования продаж, бюджетирования и запасов.
- ОБЛАСТЬ
ПРИМЕНЕНИЯ
Метод применяется в розничной торговле (прогнозирование продаж), логистике (оптимизация складских запасов), производстве (планирование закупок сырья) и в частности имеет весому значимость в следующих направлениях:
- Управлении складскими запасами для определения точек заказа и страхового запаса.
- Планировании закупок и оптимизации логистики.
- Бюджетировании и финансовом планировании затрат на товарные запасы.
- Анализе оборачиваемости товаров с долгосрочной перспективой.
- Проектах автоматизации управления запасами как базовый алгоритм.
- ОГРАНИЧЕНИЯ
МЕТОДА
1
Не учитывает сезонность и цикличность: Неприменим для товаров с ярко выраженными сезонными пиками/спадами или циклическими колебаниями без предварительной десезонализации данных.
2
Чувствителен к резким аномалиям: Единичные события (акции, дефицит, скачки рынка) могут сильно исказить тренд. Требует предварительной очистки данных.
3
Предполагает стабильность факторов: Эффективен только в условиях относительной стабильности рынка, цен, конкуренции. Резкие изменения внешней среды делают прогноз неточным.
4
Ограниченный горизонт прогнозирования - точность снижается при долгосрочных прогнозах.
Для достижения максимальной точности прогнозирования и эффективного управления складскими запасами метод линейного тренда рекомендуется использовать как базовый, дополняя его другими методами учета и планирования (сезонности, экспертные оценки) и регулярно актуализировать модель на основе новых данных.
Подробно разбираем тему "Прогнозирование методом линейного тренда" на лекциях по управлению товарными запасами. Регистрация по ссылке: МЕХАНИКА ПРОЦЕССА СНАБЖЕНИЯ 2.0
Прогнозирование требует комплексного подхода и экспертной оценки объекта управления, описанного в методическом материале CDS IMPLUSONE, который поможет разносторонне оценить потребность в запасах и интегрировать результаты вычислений в модель управления товарными запасами компании.
- АЛГОРИТМ
ВЫЧИСЛЕНИЙ
1
ПОДГОТОВИТЬ ДАННЫЕ
- Соберите достоверные данные о спросе / продажах за 12 - 24 репрезентативных последовательных периодов;
- Присвойте периодам последовательные номера (например, для самого старого периода, для последнего исторического периода)
- Исключите или усредните периоды с нулевыми продажами из-за закрытия склада или иных причин;
- Исключите или усредните промо-периоды в рамках которых продажи росли спекулятивно;
2
ОПРЕДЕЛИТЬ КОЭФФИЦИЕНТЫ "B" и "a" для функции y=a+b•x
∎ Для расчета коэффициентов "b" и "a" применяется метод наименьших квадратов:
● Формула переменной "b"
Где:
● Формула переменной "a"
Где:
В Excel использовать базовые вычисления.
● Формула переменной "b"
Где:
● Формула переменной "a"
Где:
В Excel использовать базовые вычисления.
3
РАССЧИТАТЬ ПРОГНОЗ НА БУДУЩИЕ ПЕРИОДЫ
Формула:
Где:
∎ Если исходные данные были приняты для исторических периодов , то для прогноза на следующий месяц принимаем
В Excel использовать базовые вычисления.
Где:
∎ Если исходные данные были приняты для исторических периодов , то для прогноза на следующий месяц принимаем
В Excel использовать базовые вычисления.
4
проверить точность прогноза
∎ Проверка возможного отклонения проводится по функции стандартной ошибки (SE)
Формула:
Где:
∎ Чем меньше значение (SE), тем выше точность прогноза по функции y=a+b•x.
∎ Вычитание из корректирует расчет ошибки, чтобы он не занижался из-за подгонки модели под данные. Это делает оценку точности более реалистичной.
В Excel использовать базовые вычисления.
Формула:
Где:
∎ Чем меньше значение (SE), тем выше точность прогноза по функции y=a+b•x.
∎ Вычитание из корректирует расчет ошибки, чтобы он не занижался из-за подгонки модели под данные. Это делает оценку точности более реалистичной.
В Excel использовать базовые вычисления.
Линейный тренд - не прогноз, а математическая проекция прошлого на будущее. Он не предскажет кризис, но четко обозначит точку, где ваши запасы становятся уязвимыми.
+
РАСЧЕТ В ТАБЛИЦАХ
∎ Пример: Для расчета прогноза по методу линейного тренда, были приняты 5 месяцев продаж номенклатуры с прогнозом на 6-ой. В этот период был зафиксирован спрос:
● Расчет переменной "b" наклон тренда:
● Расчет переменной "a" пересечение точек:
● Расчет прогноза для периода
● Расчет переменной "b" наклон тренда:
● Расчет переменной "a" пересечение точек:
● Расчет прогноза для периода
Используйте приведенные на иллюстрации базовые функции Excel для вычисления.
По завершении расчетов прогноза на шестой месяц возникла необходимость в проведении оценки точности полученных прогнозных данных. Для оценки точности прогноза используем функцию: при этом средняя ошибка прогноза составила .
Прогноз для выбранной номенклатуры обладает погрешностью: ±2 единицы, а точность прогнозирования, при сохранении тенденции спроса, составляет > 98%.
*пример вымышленный и приведен с целью демонстрации алгоритма расчета в цифрах.
Прогноз для выбранной номенклатуры обладает погрешностью: ±2 единицы, а точность прогнозирования, при сохранении тенденции спроса, составляет > 98%.
*пример вымышленный и приведен с целью демонстрации алгоритма расчета в цифрах.
Качество результата вычислений на 90% зависит от качества подготовки данных. Пропуск или некорректное выполнение этапов вычислений приведет к ложным или вводящим в заблуждение результатам, даже при идеально правильных математических формулах расчета коэффициентов "b" и "a" . Всегда начинайте с тщательной проверки и очистки входящих данных.
- РЕКОМЕНДАЦИИ К ТЕМЕ "ПРОГНОЗИРОВАНИЕ"
∎ Достоверность данных: Перед построением модели исключите аномалии и выбросы. Линейный тренд чувствителен к искажениям - один экстремальный показатель радикально меняет прогноз. Используйте исторические данные только после очистки и верификации.
∎ Диагностика применимости: Метод работает исключительно для стабильных рядов с постоянным темпом роста/снижения. Визуально проверьте график: если наблюдаются сезонные пики, экспоненциальный рост или цикличность — откажитесь от линейной модели в пользу ARIMA или экспоненциального сглаживания.
∎ Горизонт прогнозирования: Ограничьте период предсказания 1-3 циклами (условно: прогнозирование на количество дней оборачиваемости номенклатуры или товарной группы). Точность стремительно падает при экстраполяции на длительные сроки. Для квартального прогноза обновляйте коэффициенты ежемесячно.
∎ Перекрестная проверка: Сравните прогноз за прошлый период с фактическими данными. Если средняя ошибка превышает 5-7% — модель не репрезентативна.
∎ Сигнальные индикаторы: При превышении расхождений между прогнозом и фактом на 10% и более - инициируйте пересчет коэффициентов. Это индикатор смены тренда.
∎ Интерпретация контекста: Коэффициент наклона — индикатор скорости изменения спроса. Положительное значение требует наращивания страхового запаса, отрицательное — плана утилизации излишков.
Реализация этих мер обеспечивает рост точности прогнозирования и сокращение риска, повышая общую финансовую эффективность модели управления товарными запасами.
∎ Диагностика применимости: Метод работает исключительно для стабильных рядов с постоянным темпом роста/снижения. Визуально проверьте график: если наблюдаются сезонные пики, экспоненциальный рост или цикличность — откажитесь от линейной модели в пользу ARIMA или экспоненциального сглаживания.
∎ Горизонт прогнозирования: Ограничьте период предсказания 1-3 циклами (условно: прогнозирование на количество дней оборачиваемости номенклатуры или товарной группы). Точность стремительно падает при экстраполяции на длительные сроки. Для квартального прогноза обновляйте коэффициенты ежемесячно.
∎ Перекрестная проверка: Сравните прогноз за прошлый период с фактическими данными. Если средняя ошибка превышает 5-7% — модель не репрезентативна.
∎ Сигнальные индикаторы: При превышении расхождений между прогнозом и фактом на 10% и более - инициируйте пересчет коэффициентов. Это индикатор смены тренда.
∎ Интерпретация контекста: Коэффициент наклона — индикатор скорости изменения спроса. Положительное значение требует наращивания страхового запаса, отрицательное — плана утилизации излишков.
Реализация этих мер обеспечивает рост точности прогнозирования и сокращение риска, повышая общую финансовую эффективность модели управления товарными запасами.
∎ Повышайте и расширяйте свои навыки и знания в области управления товарными запасами. Мир меняется, ваши знания не должны находиться на прежнем уровне.
СЕРИЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЛЕКЦИЙ
Станьте участником серии лекций «Механика процесса снабжения 2.0». Получите практические навыки расчета показателей, анализа результатов и опыт управления ассортиментом с использованием лучших аналитических инструментов. Вы узнаете, как планировать ассортимент, анализировать спрос и регулировать уровень запаса на основании экспертной оценки.
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО ТЕМЕ
"ПРОГНОЗИРОВАНИЕ"
Сила метода - в простоте и прозрачности. Он трансформирует исторические данные в точные количественные ориентиры для закупок, минимизируя дефицит и избыток. Когда спрос стабилен, а тренд линейно восходящий или нисходящий - это ваш стратегический инструмент №1.
Главный императив - метод не работает «в вакууме». Его ценность раскрывается только при:
Линейный тренд - не прогноз, а математическая проекция прошлого на будущее. Он не предскажет кризис, но четко обозначит точку, где ваши запасы становятся уязвимыми.
Для практического результата:
Главный императив - метод не работает «в вакууме». Его ценность раскрывается только при:
- Жестком контроле входных данных,
- Регулярном пересчете коэффициентов,
- Сочетании с бизнес-аналитикой (сезонность, тренды рынка).
Линейный тренд - не прогноз, а математическая проекция прошлого на будущее. Он не предскажет кризис, но четко обозначит точку, где ваши запасы становятся уязвимыми.
Для практического результата:
- Внедряйте - для товаров с предсказуемым спросом (базовый ассортимент, несезонные позиции).
- Автоматизируйте - интеграция с Excel/WMS снижает трудозатраты на 70%.
- Дополняйте - всегда накладывайте на расчеты экспертные корректировки.
- ПРОВЕРЬ ЗНАНИЯ
СВЯЗАТЬСЯ С IMPLUSONE
Форма заказа методического материала по теме
«Инструменты управления материальным потоком»
«Инструменты управления материальным потоком»
Нажимая кнопку вы соглашаетесь с
политикой в отношении обработки персональных данных
политикой в отношении обработки персональных данных