назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [ 15 ] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43]


15

срабатыв)яст, если, как и ожидалось, спрос резко увеличится. Причинами резкого увеличения спроса могут быть: появление на рынке новых товаров, замена их старыми, модификация их внешнего вида, планируемое усиление рекламы и т. д.

Все вышесказанное достаточно ясно доказывает необходимость присутствия некоторого контролируюш,его механизма в прогностической системе. Казалось бы, факт резкого изменения проса (рис. 4.1-

150 г-

Я 75

Первый

экспертный

прогноз

Прогноз, полуенный по модели экспоиен* циально взвешенного среднего

Второй экспертный прогноз

Следующий ожидаемый уровень спроса

Время (мес.)

J -

Рис. 4.3. Исправленный прогноз, полученный при помощи повторного экспертного вмешательства

4.3) можно было бы зафиксировать, не обращаясь к формальным методам. Но следует заметить, что на практике невозможно построить графики изменения спроса по всем товарам и продуктам, имеющимся у компании. Кроме гого, кто с уверенностью может сказать, в какие моменты времени (например, на рис. 4.4) произошли значимые изменения спроса, а в какие нет?

В аналогичном положении можно оказаться и в случае экспертного прогнозирования. Любой служащий, перед которым лежит график изменения спроса, без помощи следящей системы не в состоянии определить, какие из падений или скачков в спросе значимы, а какие нет.



Время (мес.)

Рнс. 4.4. Последовательность скачков в изменении спроса. Скачки могут быть статистически значимыми или незначимыми

Следящая прогностическая система, разработанная только для контроля со стороны ЭВМ, очевидно, не учитывает экспертные ожидания понижения и повышения спроса.

Статистические проверки значимости

Прежде чем описывать конкретные методы слежения, необходимо уяснить, что следует понимать под значимым изменением спроса. В математико-статистическом смысле термин «значимый» понимается как «статистически значимый». Статистическая значимость появления или непоявления некоторого собьггия зависит от статистического распределения, лежащего в основе случайного механизма, которое на практике построить бывает не всегда просто. Мы, однако, не будем пытаться строить подобные распределения, а ограничимся лишь интерпретацией результатов соответствующего анализа в терминах статистической значимости. :

Если статистик говорит, что событие произойдет с 95%-ным уровнем доверия (статистическая й доверительный коэффициент), это зна-



Шг,то в среднем, как он ожидает, событие наступит в 95 случаях из 100. В 5 случаях из 100, как он ожидает событие не наступит по чисто случайным причинам, а не потому, что система, порождающая появление или непоявление события, каким-либо образом изменилась. Следовательно, учитывая изменчивость ситуации, статистик ни в чем не может быть уверен на все 100 %, поэтому свою уверенность он выражает в терминах уровня доверия. В прогнозировании и управлении запасами этот уровень обычно выбирается в интервале от 90 до 95 %.

Итак, если изменение имеет, например, «95%-йый доверительный уровень», оно будет воспринято как «статистически значимое».

Метод сглаживания ошибок

Метод автоматического контроля Тригга [261, предложенный им в 1964 г., является модификацией метода Брауна, предложенного на два года раньше. Поскольку метод автоматического контроля основан на вычислении экспоненциально взвешенных средних ошибок, его также иногда называют «методом сглаживания ошибок».

Метод сглаживания ошибок, предложенный Триггом, основан на определении так называемого «следящего контрольного сигнала» (контрольного сигнала, или трекинг-сигнала). Значение следящего контрольного сигнала указывает с некоторым уровнем статистического доверия на степень неадекватности прогностической системы данным и, в частности, на неудовлетворительность прогноза.

Этот контрольный сигнал определяется как отношение экспоненциально взвешенной ошибки {et) к среднему абсолютному отклонению (MAD,).

Поскольку среднее абсолютное отклонение вычисляется при нахождении стандартного отклонения, определение величины контрольного сигнала требует лишь вычисления экспоненциально взвешенной ошибки et:

ej = ae, + (l-а)е 1. (4.1)

Последнее уравнение имеет ту же форму, что и уравнение (3.2), только Б (4.1) модуль et опущен, и знак теперь во внимание принимается.

Если et определено, контрольный сигнал (Tt) можно найти как

Tt = ef/MAD,. (4.2)

Тригг показал, что интервал изменения у значения контрольного сигнала от -1 до +1. Он также доказал, что этот сигнал имеет определенные границы, соответствующие выбранному уровню доверия (табл. 4.1). Для метода (4.1) используется одна и та же константа сглаживания (а), что для вычисления экспоненциально взвешенной ошибки (ef), среднего абсолютного отклонения (MAD) и для вычисления прогноза. Как правило, здесь значения а берут равными либо 0,1, либо 0,2.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [ 15 ] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43]