Тема: “логистический анализ жизненного цикла
продукции”
Введение
Теоретическая часть. Классификация продукции с позиций логистики. Продуктовые характеристики: цена, ассортимент, номенклатура, габаритные размеры упаковки, восприимчивость к повреждениям и т.д. и их влияние на логистические издержки. Жизненный цикл товара. Значение кривой 80-20 для логистики.
Аналитическая часть. Оценка влияния характеристик продукции, выпускаемой предприятием, на логистические
издержки. Анализ влияния жизненного цикла товара на логистический цикл. Классификация продукции предприятия на основе кривой 80-20.
Расчетное задание. Прогнозирование объема продаж методом экспоненциального сглаживания.
Рекомендации
Список литературы /9, 26, 28, 34, 45, 59, 61/.
Данные для выполнения расчетной части курсовой работы
Исходный ретроспективный ряд объема продаж за период с 1997 по 2000 гг. представлен в табл. 10:
Таблица 10
| Годы, t | Объем продаж (млн. р), y по вариантам | i | ||||
| 1997 г. | ||||||
| 1998 г. | ||||||
| 1999 г. | ||||||
| 2000 г. | ||||||
| 2001 г. | Прогноз |
Задание:
1. Сделать прогноз продаж готовой продукции с помощью линейной модели Брауна на 2001 г.
2. определить ошибку прогноза на 2001 г.
Методические указания к выполнению задания
1. предварительно необходимо найти оценки коэффициентов линейного тренда:
, (8)
где b0, b1 - коэффициенты, определяемые по методу наименьших квадратов, используя формулы:
, (9)
, (10)
где D0, D1, D2 - определители, вычисляемые по формулам:
, (11)
, (12)
. (13)
Подставляя в полученное уравнение значения t=1, 2, 3, 4, получим расчетные значения аппроксимирующей зависимости. Расчет сводим в табл.11, графы 3 - 7:
Таблица 11 - Расчет прогноза объема продаж на 2001 г.
| i | Годы | Период времени, t | Объем продаж (млн. р), y | Расчетные значения | ||||||
| t2 | ty | y(t) | ∆y | S[1] | S[2] | y* | ||||
| - | - | |||||||||
| Итого | 
| 
| 
| 
| - | - | - | - | - | |
| прогноз | y* |
2. находим разности ∆yi = yi - y(ti) и подставляем их в формулу (14) для определения ошибки аппроксимации метода наименьших квадратов:
. (14)
3. Вычисляем параметры сглаживания α по формуле:
. (15)
4. рассчитываем начальные приближения для определения экспоненциальных средних по формулам:
, (16)
. (17)
5. Формируем рекуррентную процедуру вычисления экспоненциальных средних и прогноза по формулам:
(18)
(19)
6. находим значения коэффициентов прогноза по формулам:
(20)
(21)
7. Определяем новое значение (инверсный прогноз) по формуле:
(22)
8. Ошибка прогноза определяется по формуле:
.(23)