тора Tif для управления трендовой составляющей может служить группа методов под общим названием «адаптивные модели прогнозирования». Ниже на примерах изложены два способа введения управляющей компоненты: для факторов управления, формируемых извне, т.е. когда информация о них не содержится в ряду Y„ и для фактора управления, использующего информацию, находящуюся в данном динамическом ряду Y,.

Пример 1. Введение фактора управления Г],, формируемого извне. В табл. 2.1.6 и на рис. 2.1.5 приведен показатель работы химчистки за 63 месяца, фиксирующий число вещей, прошедших обработку помесячно. На этом примере мы подробно рассмотрели методику нахождения тренда Up циклической (сезонной) составляющей V, и случайной компоненты Е„ полагая ri,= 0. Таким образом мы привели только анализ ряда без какого-либо прогнозирования.

Используя уравнение у,, можно сформировать траекторию прогноза, например, на несколько месяцев вперед, подставляя значение у] > 63. Здесь особых проблем не возникает, если мы будем полагать г =0, т.е. когда прогноз неуправляемый.

Однако в данном примере важен не столько прогноз на будущее, сколько проблемы, связанные с большой сезонностью. Если посмотрим на график изменения сезонной волны на рис. 2.1.7, то заметим, что колебания уровня загрузки предприятия составляют около 60%, т.е. в апреле уровень загрузки составляет 120%, а в июле - менее 60%. Естественно, что данной химчистке такие колебания уровня загрузки невыгодны. Получается, что в апреле перегрузка мощностей на 20%, а в июле недогрузка на 40%. В этом случае необходимо разработать мероприятия, связанные с выравниванием уровня загрузки предприятия. Сделать это целесообразно, используя управляющую компоненту т,, т.е. ввести факторы, управляющие сезонной компонентой V. Анализ показывает, что таких управляющих факторов может быть три: изменение коэффициента сменности, изменение цен и введение абонементного обслуживания. Эти факторы часто применимы для управления не только уровнем загрузки химчисток, но и множества других предприятий, включая все предприятия торговли и сферы обслуживания населения, банки, биржи, транспортные предприятия и т.п.

Поясним подробнее эти факторы. Они оказывают влияние как на циклическую, так и на трендовую составляющую, однако наиболее сильно влияют на циклическую компоненту.

Фактор изменения коэффициента сменности предполагает, что в периоды перегрузок и спадов следует соответственно увеличивать

ИЛИ уменьшать коэффициент сменности. Это равносильно увеличению или уменьшению числа рабочих дней в месяце. Организация этого фактора осуществляется довольно легко. Необходимо в периоды перегрузок запретить отпуск рабочих и служащих или нанять дополнительное число работников, а в периоды спадов, наоборот, предоставлять максимально возможное число отпусков, осуществлять профилактику оборудования и т.п. В табл. 2.1.11 приведено расчетное число рабочих дней (смен), на которое нужно изменить величину рабочего времени помесячно, чтобы сгладить пики уровня загрузки.

Таблица 2.1. И

Изменения числа рабочих дней в месяце

Таблица 2.1.11 составлена следующим образом. Фактическое число рабочих дней взято без суббот, воскресений и официальных праздников. Положим, что расчетное увеличение не может превышать 4 дней (четыре субботы), расчетное уменьшение не может превышать 2 дней (это связано с режимом работы, установленным муниципалитетом города). Для упрощения расчетов примем среднее число рабочих дней в месяце, равное 20 дней, хотя в реальном случае необходимо брать фактическое число рабочих дней в каждом месяце. Тогда 20 дней соответствуют 100%-й загрузке, а 1 день соответствует х%-й загрузке.

Отсюда X = 5%, это значит, что увеличение числа рабочих дней в месяце на 1 день изменит уровень загрузки предприятия на 5%. Далее по графику сезонной волны рассчитывается отклонение уровня загрузки от 100% (гр. 4табл. 2.1.11).

Из этой графы видны уровни перегрузки (+) и недогрузки (-) химчистки. В гр. 5 приведены необходимые изменения числа рабочих дней в месяцах, исходя из того, что 1 день соответствует загрузке 5%.

Учитывая возможное изменение числа рабочих дней, оказалось, что, кроме июля выравнять загрузку предприятия можно только одним фактором - увеличением коэффициента сменности. В июле спад настолько велик, что недостает 7 дней для выравнивания до 100%. Эти 7 дней соответствуют 35% уровня загрузки. На этот месяц целесообразно ввести два фактора - снижение цены на услуги и продажу абонемента. Расчеты показывают, что если снизить цену на 40% и продать по этой цене абонементы на 35% недостающего объема, то можно привлечь 35% заказчиков и загрузить предприятие на 100%. Предприятие в результате получит объем выручки не 65%, как при недогрузе в 35%, а 86%, а именно:

65% объема по цене 1,

35% объема по цене 0,6.

Отсюда общая выручка будет равна 65% х 1 + 35% х 0,6=86%.

Итак, привлечь клиентов химчистка может, продав по цене, на 40% меньшей, абонементы на обслуживание на июль. Продажу абонементов можно осуществлять в течение всего года. Таким образом, можно утверждать, что, включив в действие три фактора, мы сгладим сезонную волну с точностью до ошибки расчета - до прямой, находящейся на уровне 100%.

Мы проделали элементарные расчеты без учета структуры заказов на чистку одежды. Те же действия можно произвести, разбив ассортимент услуг, например, на чистку легкого платья, пальто, ковров и т.п., и получить дополнительную информацию, способную увеличить выручку предприятия.

Пример 2. Введение фактора управления ц, с помощью адаптивных моделей.

При прогнозировании различных экономигческих показателей часто оказьгеается, что тенденция изменения прогнозируемого показателя меняется. Такое явление может происходить из-за изменения интенсивности факторов, действующих на показатели, или в связи с влиянием новых факторов, которые не оказывали действие на начальные значения исследуемого динамигческого ряда. Например, ?,,?2,.-.,?А,.--,?и ~ моменты времени, в которые были измерены значения