Комбинированный прогноз в логистике для Сибирского региона Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 338.27

А.Г. Барлиани, С.А. Вдовин СГГА, Новосибирск

КОМБИНИРОВАННЫЙ ПРОГНОЗ В ЛОГИСТИКЕ ДЛЯ СИБИРСКОГО РЕГИОНА

A.G. Barliani, S.A. Vdovin

Siberian State Academy of Geodesy (SSGA)

10 Plakhotnogo Ul., Novosibirsk, 630108, Russian Federation

ALL-ROUND FORECAST IN bllBERIAN REGION LOGISTICS

Different methods of forecasting are used in logistics, as predictive estimates of the analyzed processes development form the basis for the administrative decision making in operational, tactical and strategic planning. At that each forecasting method has its pros and cons. The paper presents the all-round prediction procedure to improve the forecast accuracy.

В настоящее время методы прогнозирования заняли важное место в экономической практике. С развитием компьютерной техники, совершенствования информационных технологий эти методы вышли за стены учебных и научно-исследовательских институтов. Они стали важным инструментом в деятельности плановых, аналитических отделов производственных предприятий и объединений, торговых, страховых компаний, банков, правительственных учреждений.

В условиях перехода экономики на рыночные отношения существенно меняются и информационные запросы управляющих структур по объему, составу, достоверности и оперативности информации. В связи с этим для руководителей различных уровней возрастает роль прогнозов в принятии обоснованных управленческих решений. В частности снабженческой, производственной и распределительной логистике широко используются методы прогнозирования. От точности и надежности прогноза зависит эффективность реализации различных логистических операций и функций: от оценки вероятности дефицита продукции на складе до выбора стратегии развития фирмы.

Сегодня в логистической практике широко используются такие методы прогнозирования, как: простейшая модель экстраполяции тренда, адаптивные полиномиальные модели Брауна в различных вариациях, авторегрессионные модели, экспертные прогностические модели и другие. Каждый из перечисленных методов прогнозирования имеет преимущества и недостатки. Понятно, что одинаковые прогнозы получить посредством различных методов практически невозможно. Поэтому, если прогнозные значения, полученные разными методами, не совпадают, необходимо использовать их комбинацию, что повысит точность и степень доверия к прогнозу.

Для получения комбинированной оценки прогноза на первом этапе необходимо с помощью известных вероятностных критериев отбросить те прогнозные оценки, которые не согласовываются с другими. Далее с целью

совместной обработки оставшихся оценок прогноза для каждого из них следует найти вес метода прогнозирования. Чем менее точен результат прогноза, тем меньше его вес в комбинированном прогнозе. Из теории ошибок наблюдений хорошо известно, что вес показателя является обратно пропорциональным к дисперсии этого показателя. Поэтому весовые коэффициенты для каждого метода найдем в их комбинации по следующей формуле:

1 Я?

п 1

IЛ

(1)

где - среднеквадратическая ошибка /-го метода прогноза; j=(1,2,...,n) -

количество методов, участвующих в комбинированном прогнозе.

Если в комбинированном прогнозе участвуют три метода, то по формуле (1) можно рассчитать весовые коэффициенты для каждого метода и они будут равняться:

Р

о 2 о 2

с2 з

■ V4; + о 2 о 2 2 3

+ о 2 о 2 2 3

_

1 1 3

2 3

После установления весовых коэффициентов можем рассчитать уточненное значение прогнозированного показателя, как средневзвешенное из всех комбинаций, то есть

п

Уком— X УjPj '

(2)

j=1

где 7 • - результату-го прогноза.

Очевидно, что среднеквадратическая ошибка комбинированного прогноза будет равняться:

с -

° ком ~

п

,2

Е Б2Р. . > 1 ' ^

(3)

Таким образом, осуществляется комбинированный прогноз интересующего нас процесса.

© А.Г. Барлиани, С.А. Вдовин, 2009