Комбіновані методи прогнозування попиту

Комбіновані методи прогнозування попиту застосовуються в тому випа­дку, якщо прогнозні значення величини попиту були отримані різними які­сними чи кількісними способами. Необхідно визначити, на яку ж усе-таки величину попиту варто орієнтуватися. Критичний аналіз можливих підхо­дів до розв’язання цієї проблеми дозволив виділити три основні методи:

- комбінований якісний метод;

- метод усереднення;

- комбінований метод використання кореляційно-регресійного аналізу.

Комбінований якісний метод. Припускаємо, що відомо фактичну ве­личину попиту у момент t і отримані прогнозні значення в момент (t + 1), причому усі вони рівноймовірні й упорядковані в порядку зрос­тання де m - кількість прогнозів у період (t+ 1). Тоді прогнозоване значення вибирається в залежності від ринкових ситуацій і від маркетингових дій підприємства. Наприклад, якщо товар знаходиться на стадії життєвого циклу „підйому" чи „зрілості", то варто орієнтуватися на прогнозо­вані значення, близькі до . І навпаки, якщо товар входить у стадію „старін­ня" („спаду"), тоді необхідно вибирати значення, які близькі до . Аналогіч­но, якщо підприємство має намір знизити ціни, провести активну рекламну кампанію, то прогноз повинний бути близьким до , при пасивній маркети­нговій тактиці можна очікувати і невисоке значення попиту . Ця процедура може бути продовжена для наступних періодів t + 2, t + 3 і т.д. Однак, якщо величини ( і = 1... m) мають різну ймовірність здійснення Р( ), то доціль­но вибрати той прогноз, що має велику ймовірність появи, а саме, , для

якого

 

Метод усереднення. Нехай прогноз різними методами дає безліч значень у порядку зростання {Q₁, Q₂, ..., Q_n). Припустимо, що величина попиту Q_оч є випадкова величина, розподілена за -розподіленням. Математичне очікування - розподілу визначається за формулою:

 

а дисперсія

де— мінімальна величина прогнозованого попиту;

— максимальна величина прогнозованого попиту;

— найбільш ймовірна величина попиту.

 

У нашому випадку припускаємо, що