Взаимосвязь логистики и маркетинга

Сравним полученный показатель с фактическими за последние 7 месяцев  и посчитаем отклонения:

Месяц	Спрос	Расчет	Откл.
сен.10	25	32,95	7,95
окт.10	29	32,95	3,95
ноя.10	26	32,95	6,95
дек.10	32	32,95	0,95
янв.11	33	32,95	0,05
фев.11	34	32,95	1,05
мар.11	31	32,95	1,95
ср.откл.			3,26

 

Вывод: метод так же рационален, так как среднее отклонение не большое (3,26).

Вывод по прогнозу сока «Тонус»:

Наиболее точным оказался метод взвешенного скользящего среднего при прогнозе по первому варианту весовых коэффициентов с наименьшим средним отклонением 2,9.

Сделаем прогноз при  помощи этого метода:

Прогноз спроса на сок "Тонус" при помощи метода взвешенного скользящего среднего.

Весовые коэффициенты 1

Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,2
12 мес. назад	0,3
13 мес. назад	0,5

 

Исходные  данные по прошлым месяцам
	Месяц		Спрос, тыс. упак.
	мар.10		33
	апр.10		30
	май.10		34
	июн.10		29
	июл.10		25
Прогноз
Месяц		Спрос, тыс. упак.
апр.11		32,6
май.11		30,7
июн.11		28

 

2. 2. Расчет потребности в сахаре  «Краснодарский»

Для организации снабжения  оптовой базы товарами требуется  рассчитать потребность в сахаре "Краснодарский" на апрель, май  и июнь месяцы 2011 года при наличии следующих данных:

Спрос на сахар «Краснодарский»

Месяц	Спрос, тонн
ноя.09	18,2
дек.09	19,9
янв.10	22,0
фев.10	20,1
мар.10	15,6
апр.10	11,5
май.10	9,1
июн.10	4,8
июл.10	3,1
авг.10	6,7
сен.10	10,2
окт.10	13,9
ноя.10	17,8
дек.10	21,4
янв.11	21,7
фев.11	19,8
мар.11	14,2

 

 

Вывод: товар относится к товарам, потребляемым нерегулярно, а именно к сезонным товарам. Поэтому для прогнозирования спроса будем использовать методы стохастического расчета, а именно простую скользящую среднюю, взвешенную скользящую среднюю и метод регрессионного анализа. После этого сравним средние отклонения и выберем наиболее точный метод прогнозирования.

Метод простого скользящего среднего

Рассчитаем прогнозы спроса на сок по формуле и занесем данные в таблицу.

Расчет  спроса на сахар "Краснодарский" при помощи метода простой скользящей средней
Месяц	Спрос, тыс. упак.	Расчет по 2 мес.	Откл.	Расчет по 3 мес.	Откл.	Расчет по 4 мес.	Откл.	Расчет по 5 мес.	Откл.	Расчет по 6 мес.	Откл.
ноя.09	18,2
дек.09	19,9
янв.10	22,0	19,05	2,95
фев.10	20,1	20,95	0,85	20,03	0,07
мар.10	15,6	21,05	5,45	20,67	5,07	20,05	4,45
апр.10	11,5	17,85	6,35	19,23	7,73	19,4	7,9	19,16	7,66
май.10	9,1	13,55	4,45	15,73	6,63	17,3	8,2	17,82	8,72	17,88	8,78
июн.10	4,8	10,3	5,5	12,07	7,27	14,08	9,28	15,66	10,86	19,64	14,84
июл.10	3,1	6,95	3,85	8,47	5,37	10,25	7,15	12,22	9,12	16,62	13,52
авг.10	6,7	3,95	2,75	5,67	1,03	7,13	0,43	8,82	2,12	10,7	4
сен.10	10,2	4,9	5,3	4,87	5,33	5,93	4,27	7,04	3,16	8,47	1,73
окт.10	13,9	8,45	5,45	6,67	7,23	6,2	7,7	6,78	7,12	7,57	6,33
ноя.10	17,8	12,05	5,75	10,27	7,53	8,48	9,32	7,74	10,06	7,97	9,83
дек.10	21,4	15,85	5,55	13,97	7,43	12,15	9,25	10,34	11,06	9,42	11,98
янв.11	21,7	19,6	2,1	17,7	4	15,83	5,87	14	7,7	12,18	9,52
фев.11	19,8	21,55	1,75	20,3	0,5	18,7	1,1	17	2,8	15,28	4,52
мар.11	14,2	20,75	6,55	20,97	6,77	20,18	5,98	18,92	4,72	17,47	3,27
Среднее отклонение			4,31		5,14		6,22		7,09		8,03

Вывод: Таким образом, данный метод анализа можно рассчитывать по двум предыдущим месяцам, среднее отклонение при этом расчете составляет 4,31.

Метод взвешенного  скользящего среднего

Для вычисления с помощью  этого месяца возьмем 4 варианта весовых коэффициентов и, используя значения спроса за прошлые месяцы, сделаем расчет на следующие:

Весовые коэффициенты 1			Весовые коэффициенты 2
Период	Коэффициент		Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,2		11 мес. назад	0,4
12 мес. назад	0,3		12 мес. назад	0,4
13 мес. назад	0,5		13 мес. назад	0,2
Весовые коэффициенты 3			Весовые коэффициенты 4
Период	Коэффициент		Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,6		11 мес. назад	0,5
12 мес. назад	0,3		12 мес. назад	0,25
13 мес. назад	0,1		13 мес. назад	0,25

 

Рассчитаем по формуле  прогнозные значения потребности в сахаре на декабрь 2010, январь, февраль, март 2011.

Исходные  данные по прошлым месяцам
	Месяц	Спрос, тыс. упак.
	ноя.09	18,2
	дек.09	19,9
	янв.10	22,0
	фев.10	20,1
	мар.10	15,6
	апр.10	11,5

 

 

 

 

 

 

 

 

Расчет  спроса на сахар "Краснодарский" при помощи метода взвешенной скользящей средней
Месяц	Спрос, тыс. упак.	Вес 1	Откл.	Вес 2	Откл.	Вес 3	Откл.	Вес.4	Откл.
дек.10	21,4	20,61	0,79	19,64	1,76	19,09	2,31	19,58	1,82
янв.11	21,7	20,63	1,07	20,78	0,92	20,55	1,15	20,48	1,22
фев.11	19,8	18,23	1,57	19,96	0,16	20,79	0,99	19,93	0,13
мар.11	14,2	14,45	0,25	16,58	2,38	17,89	3,69	16,83	2,63
Среднее отклонение			0,92		1,04		2,04		1,45

Вывод: наибольшее среднее отклонение характерно для прогноза спроса по 1 Варианту набора весов (0,92).

Регрессионный анализ

Регрессию можно определить как функциональную зависимость  между двумя  или   несколькими   переменными.   Эту   зависимость  используют  для предсказания значения одной переменной на основе значения другой. Для целей прогнозирования  потребностей обычно изучают зависимость объема продаж (объема потребления) от времени. График линейной регрессии имеет следующий вид: Y = a + bX,

где Y - значение зависимой  переменной (в нашем случае это обычно объем продаж или объем потребления);

а - коэффициент, показывающий высоту подъема прямой по оси ОY);

b - коэффициент, показывающий  угол наклона прямой;

X - значение независимой  переменной (в нашем случае это  номер соответствующего временного интервала).

Мы рассматриваем зависимость  потребности в сахаре от времени.  
Время – это независимая переменная X, а объем потребления Y – зависимая переменная.

Для составления прямой Y = a + bX необходимо решить следующую  систему уравнений (где n – количество периодов времени, данные которых используются при прогнозировании).

 

 

а = 22,46, в = -3,35.         Данные занесем в таблицу:

Месяц	X	Спрос, тонн, Y	X^2	XY	Y1=a+bX	Откл.
янв.10	1	22,0	1	22	19,11	2,89
фев.10	2	20,1	4	40,2	15,76	4,34
мар.10	3	15,6	9	46,8	12,41	3,19
апр.10	4	11,5	16	46	9,06	2,44
май.10	5	9,1	25	45,5	5,71	3,39
июн.10	6	4,8	36	28,8	2,36	2,44
июл.10	7	3,1	49	21,7	-0,99	4,09
Сумма	28	86,2	140	251		3,25

 

Вывод: Среднее отклонение по данной прямой (3,25), оно уступает среднему отклонению, рассчитанному по предыдущему методу взвешенного скользящего среднего (0,92).Следовательно, для расчета потребностей в сахаре «Краснодарский» выбираем именно этот метод учитывая сезонный характер спроса на данный товар и соответственно, именно, этот метод оказывается более точным.