Методы прогнозирования


Применение прогнозных моделей позволяет компании предвидеть свое будущее на рынке и оценивать возможные стратегии поведения конкурентов. Обладая прогнозной информацией, компания может более качественно планировать работу своей логистики и производства, определять наиболее целесообразный сценарий деятельности с экономической точки зрения.

Применение автоматизированных прогнозных моделей делает компанию более независимой, позволяя самостоятельно моделировать бизнес-ландшафты, заниматься стратегическим планированием, получать оперативную поддержку принятия решений.



Типовой набор прогнозируемых показателей

  • Рыночные цены товаров
  • Объем рыночного спроса
  • Объем собственных продаж
  • Объем продаж конкурентов
  • Рыночная конъюнктура
  • Структура товарного ассортимента конкурентов

Критерии качества

  • Высокая точность — максимальное соответствие прогнозов фактическим значениям
  • Горизонт прогнозирования — долгосрочность прогнозов
  • Качественная спецификация модели — адекватное отражение реальности
  • Наличие самодиагностики — автоматическое предупреждение ситуаций неточного прогноза
  • Адаптивное развитие — автоматическое уточнение прогноза по мере накопления статистики
  • Умеренные затраты на разработку и эксплуатацию модели

Внешние условия применения

  • Агрессивная рыночная среда
  • Изменчивый характер спроса
  • Сезонность и цикличность отрасли

Организационные условия применения

  • Наличие статистической информации за прошлые периоды времени
  • Достоверность статистической информации
  • Регламентированный сбор первичной информации в режиме реального времени
  • Оперативная работа с экспертами в выбранной области

Методы прогнозирования

Аналитическая прогнозная модель

  • ПрогнозМашина (Эконометрическая многофакторная прогнозная модель)

Алгоритмические прогнозные модели

  • Простая средняя
  • Линейный тренд
  • Скользящее среднее
  • Авторегрессия
  • Модель Хольта
  • Группа кумулятивных моделей
  • Гармоническая регрессия
  • Гармоническая + авторегрессия
  • Разностная модель сезонного ряда
  • Группа моделей Хольта-Уинтерса
  • Арима (ARIMA)
Компания CEO Consulting
Адрес: Россия, 105064, г.Москва, Гороховский пер., д.12, стр.4
Тел.: +7 (495) 661-62-16
Электронная почта: reception@ceoconsulting.ru


ForecastPRO.
Бестселлер программного обеспечения для расчёта прогнозов

Oracle RPAS.
Решения для планирования и оптимизации