МЕТОДИКА ПРОГНОЗУВАННЯ ПОТРЕБ В МАТЕРІАЛЬНИХ ЗАПАСАХ НА БАЗІ АВТОМОБІЛЬНО-ТРАНСПОРТНОГО ПІДПРИЄМСТВА
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-6840.2020.2.07Ключові слова:
автомобільне підприємство, прогнозування, закупка, метод, алгоритм, оптимізаціяАнотація
Розвиток автомобільно-транспортного підприємства, в сьогоднішніх реаліях, напряму залежить від планування його фінансової діяльності, адже при зміні попиту на послуги, продукцію або при варіативності ринкової кон’юнктури варіюється і отримання прибутку. При формуванні плану розвитку підприємства важливу роль відіграє процес прогнозування кінцевого фінансового результату. Така ж тенденція простежується і при закупівельній роботі будь-якого підприємства. В процесі прогнозування в цілому та в окремих його напрямках виникає велика складність, що викликана рядом об’єктивних (а в деяких випадках і суб’єктивних) причин. Відомим фактом є те, що проведення прогнозу підвищує ефективність загального планування роботи, особливо в умовах коли прогнозні результати постійно корегуються з урахуванням змінного зовнішнього середовища та особливостей закупівельної діяльності. В зв’язку з цим виникає мета даної роботи – аналіз та узагальнення найпопулярніших методів прогнозування, а також запропонування комбінованого методу прогнозування, який базується на теорій оптимізації. При вирішенні поставленої мети використовувалась методика, яка ґрунтувалась на представленні математичних алгоритмів найпопулярніших методів прогнозування. На основі якої запропоновано комбінований метод прогнозування, який має можливість реалізовуватись за трьома підходами при визначенні вагових коефіцієнтів з залученням принципів теорії оптимізації. Як результат в матеріалах даної роботи показано прогнозні значення закупівельної діяльності з використанням регресійного аналізу, ковзаючої середньої та експоненціального згладжування. Як показали прогнозні значення, при використанні регресійного аналізу на місяць похибка становить 17%. При використанні методів екстраполяції (ковзаючої середньої та експоненціального згладжування) при прогнозуванні на 3 місяці похибка склала 7,5% та 4,2%, відповідно.
Посилання
Dyogtev G.V., Gladilina I.P., Akimov N.A., Bannikov P.A. Upravlenie zakupkami tovarov, rabot, uslug dlya obespecheniya gosudarstvennyih i munitsipalnyih nuzhd: uchebno-metodicheskoe posobie [Procurement management of goods, works and services for state and municipal needs: a teaching aid]. Moscow: Mosk. mountains. University of Management of the Moscow Government, 2013, 120 р.
Sergeeva S.A. Prognozirovanie v upravlenii zakupkami dlya obespecheniya gosudarstvennyih i munitsipalnyih nuzhd [Forecasting in procurement management to meet state and municipal needs]. Fundamentalnyie issledovaniya [Basic research]. 2014, vol. 5, pp. 565 – 568.
Izosimov S.V., Shevchenko A.L., Shevchenko V.L. Metodyi prognozirovaniya i ih primenenie v praktike menedzhmenta [Forecasting methods and their application in management practice]. Ekonomiks [Economics], 2014, vol. 3, pp. 72 – 77.
Zemitan G. Metodyi prognozirovaniya finansovogo sostoyaniya organizatsii [Methods for predicting the financial condition of an organization]. URL: http://www.kpilib.ru/article.php?page=84 (accessed: 27.10.2020).
Lyisyak A.S., Ryabko B.Ya. Metodyi prognozirovaniya vremennyih ryadov s bolshim alfavitom na osnove universalnoy meryi i derevya prinyatiya resheniy [Large-alphabet time series forecasting methods based on universal measure and decision trees]. Vyichislitelnyie tehnologii [Computing technology], 2014, iss. 19, vol. 2, pp. 76 – 93.
Poskitt D.S., Tremayne A.R. The selection and use of linear and bilinear time series models. Intern. J. of Forecasting, 1986. iss. 1, vol. 2, pp. 101–114.
Clements M.P., Franses P.H., Swanson N.R. Forecasting economic and financial timeseries with non-linear models. Intern. J. of Forecasting, 2004, iss. 2, vol. 20, pp. 169 – 183.
Palit A.K., Popovic D. Computational Intelligence in Time Series Forecasting: Theory and Engineering Applications. Advances in Industrial Control. New York: Springer-Verlag, 2005.
Samorodov V., Kozhushko A., Pelipenko E. Formation of a rational change in controlling continuously variable transmission at the stages of a tractor’s acceleration and braking. Eastern-European Joournal of Enterprise Technologies, 2016, vol. 4/7 (82), pp. 37 – 44, DOI: 10.15587/1729-4061.2016.75402
Bandi B. Metodyi optimizatsii. Vvodnyiy kurs [Optimization methods. Introductory course]. Moskva: Radiosvyaz [Moscow: Radio communication], 1988, 128 p.
