Методы расчета и установления цен на товары

из "Методы и модели управления фирмой "

Если предположить, что величина спроса есть случайная величина, распределенная по нормальному закону, то можем записать (7.18), (7.19), (7.20). [c.136]
Значения функции Ф(м) табулированы. Поэтому, задавая требуемый уровень вероятности появления прогнозируемой величины спроса, можно определить значение яож. [c.137]
Таким образом, с вероятностью 0,9 прогнозируемое значение величины спроса не превысит 105 единиц. [c.137]
Комбинированный метод использования корреляционно-регрессионного анализа прогнозирования спроса. Данный метод состоит из следующих шагов. [c.137]
Метод интегрированного прогноза спроса. Предполагаем, что на момент времени t имеется m прогнозов, полученных различными методами slt, s2t,. .., sm . Смысл данного метода состоит в том, что полученные прогнозы основываются, как правило, на разных посылках и различного рода информации о динамике спроса, поэтому их совместное использование помогает точнее описать и прогнозировать эту динамику. Таким образом, идея метода заключается в объединении прогнозов, получаемых по отдельным моделям. [c.138]
Основная трудность, которая возникает при использовании формулы (7.23), заключается в определении коэффициентов а , отражающих значимость тех или иных прогнозов. В конечном счете от выбранных коэффициентов во многом будет зависеть качество самого комбинированного прогноза. Коэффициентам значимости а можно придать следующий экономический смысл а, — это вероятность осуществления f-го прогноза спроса. [c.138]
Следует отметить, что рассмотренные методы и модели не исчерпывают всего многообразия существующих методов и моделей прогнозирования спроса на товары, но они позволяют менеджеру быстро ориентироваться и выбирать наиболее подходящие. [c.138]

Вернуться к основной статье