24072

S Pierwotny - występuje na rynku; popyt który zgłaszają klienci S Wtórny - ten który zgłaszamy my.

Tl	T2	T3	Tn	T prognoza
110	100	90	100	Np. 100 prognoza Rzeczywisty 90

■ Szereg czasowy chronologiczny

s Średnia arytmetyczna ruchoma - bierzemy pewną część szeregu chronologicznego i na podstawie rzeczywistego określamy wartość prognozowaną.

S Rzeczywista wartość zmiennej (110,100, 90,100) Błąd prognozy 10 (10%)

S W następnym tygodniu znów bierzemy fragment razem z nową rzeczywistą i wtedy prognoza na kolejny tydzień 95.

Metoda ta ma pewne wady:

> Problemy : jaki fragment szeregu powinniśmy wziqć uwagi przy prognozowaniu popytu na kolejny tydzień?

> Każdy okres czasowy w tym samym stopniu uczestnicy w prognozie na przyszły tydzień.

> Nagła zmiana trendu - nie wychwycimy jej w wystarczającym stopniu..

± Metoda Browna

■ Najnowszym danym przypisuje się wyższą wagę. - Im bliższy okres czasowy tym wyższa waga. Prosty model Browna.

■ Wprowadził współczynnik wyrównania wykładniczego a, parametr określający, jak powinny maleć wagi we wcześniejszych okresach.

■ Prognoza na przyszły tydzień jest to średnia ważona

9_t+i_=J, =«yt +(i-«)y_t-i

Metod prognozowania jest mnóstwo.

■ Który model wybrać?

■ Metoda symulacji - znamy rzeczywistą wielkość popytu w minionych tygodniach.

S Sprawdzamy jakie byłyby prognozy i błędy prognoz.

S Wybieramy tę która gwarantuje najmniejsze błędy prognozy. S Wartość współczynnika alfa wyznacza się szacunkowo.

S Są pewne zalecenia: im większe skoki trendu, im szybsze zmiany trendu, tym alfa jest większe.

^ Modele adaptacyjne - ekstrapolacja - te same czynniki będą wpływać na prognozę przez cały czas

Im dłuższy horyzont tym większe znaczenie metod jakościowych - błędne decyzje: bazujące na metodach ilościowych.