CC BY
4
УДК 519.216.3
Попова Е.М. студент 2 курса
направление подготовки «Прикладная информатика» ФГАОУВО «Белгородский государственный национальный
исследовательский университет» Россия, г.Белгород
Научный руководитель: Явурик О.В., кандидат технических наук
доцент
кафедра прикладной информатики и информационных технологий ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный
исследовательский университет» Россия, г.Белгород
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА
Аннотация. В настоящей статье представлен алгоритм построения прогноза потребительского спроса из 13 этапов при решении прогнозирования. Использование приведенного алгоритма позволяет получить данные о необходимом объеме производства продукции, удовлетворяющему потребительскому спросу.
Ключевые слова: прогнозирование спроса; алгоритм прогнозирования; покупательский спрос.
Popova E.M.
2th year student
Applied Computer Science course, Federal State Educational Institution of Higher Education "Belgorod State National Research University"
Russia, Belgorod
Scientific supervisor: Yavurik O. V., candidate of technical sciences
associate professor
Department of Applied Informatics and Information Technologies Federal State Educational Institution of Higher Education "Belgorod
State National Research University"
Russia, Belgorod
DEVELOPMENT OF A DEMAND FORECASTING ALGORITHM
Abstract. This article presents an algorithm for constructing a forecast of consumer demand from 13 stages in solving forecasting. Using the above algorithm allows you to obtain data on the required volume of production that meets consumer demand.
Keywords: demand forecasting; forecasting algorithm; consumer demand.
На рисунке 1 представлен алгоритм построения прогноза потребительского спроса меловой продукции из 13 этапов при решении прогнозирования. Результаты исследования прогностической модели дают возможность контролировать объем производства производимой меловой продукции, который соответствует потребительскому спросу и основан на принятых допущениях и использованной информации. Возможно создание различных вариантов моделей, преимущества и недостатки которых могут быть выявлены только через их сравнительный анализ и практическую реализацию.
На первом этапе ставится задача, определяется цель предстоящего исследования и формируется сущностное значение понятия «вариант решения».
Второй этап заключается в формировании значения спроса на меловую продукции за предыдущие периоды времени. Величина спроса может быть задана не только в натуральном выражении, но также и в стоимостном.
На третьем этапе определяются факторы, детерминирующие значения спроса за прошлые периоды времени.
Рисунок 1 - Структурная схема итеративной диалоговой процедуры прогнозирования потребительского спроса
Четвертый этап заключается в определении значений выбранных факторов модели за предыдущие периоды времени, которые соответствуют значению спроса на продукцию за данные периоды. В процессе необходимо обратить внимание на сопоставимость стоимостных показателей модели.
Пятым этапом производится построение регрессионной модели прогнозирования потребительского спроса на основании исходных данных.
Шестой этап заключается в оценке значимости построенной регрессионной модели. Осуществляется проверка статистической
значимости коэффициентов регрессионного уравнения (этап семь). Данная проверка проводится на основе t-статистики, имеющей в данном случае распределение Стьюдента с учетом числа степеней свободы. Если соблюдается условие tрасч > Ц, то коэффициент регрессионного уравнения считается статистически значимым и гипотеза о его равенстве нулю отвергается.
После этого производят проверку адекватности построенной регрессионной модели (восьмой этап). Для этого применяется F-статистика, которая при выполнении условий метода наименьших квадратов имеет распределение Фишера. Если при уровне значимости Fнабл > Fa, уравнение -достаточно качественно отражающим динамику изменения зависимой переменной.
Полученное регрессионное уравнение спроса, которое соответствует всем перечисленным выше условиям, признаётся качественным и подвергается экономической интерпретации.
На девятом этапе прогнозируются значения факторов регрессионного уравнения спроса в планируемом периоде.
В результате прогнозирования спроса на последнем этапе можно получить данные о необходимом объеме производства меловой продукции, удовлетворяющему потребительскому спросу.
Использованные источники: 1. Прогнозирование и планирование [Электронный ресурс] - URL: https://zaochmk.com/spravochmk/menedzhment/prognozirovame-iplanirovanie/?ysclid=lb3q9l1tc1989282994 (дата обращения: 25.12.2023)
