Методы планирования портфеля заказов предприятия

Важнейшим условием успешной работы предприятия является обеспечение производства заказами потребителей, которые формируются за счет поддержания постоянных связей с потребителями и на основе маркетинговых исследований [1, с. 363]. Процесс формирования портфеля заказов может осуществляться специалистом интуитивно на основе его опыта, однако наиболее рациональным путем осуществления этой деятельности является применение методов планирования, одними из которых являются экономико-математические методы.

На планирование портфеля заказов оказывают влияние определенные факторы. Связь между этими факторами можно оценить с помощью регрессионного анализа. Так как на формирование портфеля заказов влияют не один, а несколько факторов, то необходимо рассматривать модель множественной линейной регрессии.

Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде: Y = f(pX) + e.

где  X = (Х 1 ,Х₂, _ ,Х_т)   - вектор независимых (объединяющих)

переменных;

( - вектор параметров (подлежащих определению);

г - случайная ошибка (отклонение);

Y - зависимая (объясняемая) переменная [2, с. 140].

Для оценки параметров множественной линейной регрессии используется метод наименьших квадратов (МНК), который позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от расчетных у минимальна:

X i (y i - У х ) ^ min. [3, с. 46]

Система уравнений для определения параметров линейной регрессии имеет вид:

г

nb₀ + b_i

n       n

b=2

i=i       i=i

yi;

n         n       n

b o

<

^X i + b i i=i

^X 2 = ^X i y i . i=i       i=i

Коэффициент bi показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная Y при увеличении переменной X на одну единицу.

Таким  образом, можно отметить, что использование  метода наименьших  квадратов позволяет спрогнозировать портфель  заказов предприятия в зависимости от поставленных критериев.

Спрогнозировать объем портфеля заказов можно также с помощью метода скользящей средней. Данный метод является одним из широко известных методов сглаживания временных рядов. Применяя метод скользящей средней, можно исключить случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов.

Метод скользящей средней предполагает замену исходного ряда теоретическим, уровни которого рассчитываются по формуле скользящей средней.

При нечетном периоде сглаживания полученное среднее значение уровня yi закрепляется за серединой расчетного интервала. При а =3 формула имеет вид:

-  yi-i +y i + y i+i

У 1 = -------J------- , ‘ = 2,n-1. [4]

Прогнозируемый показатель можно рассчитать по формуле:

yt+i = mt-i +-(yt- yt-i), где t + 1 - прогнозный период;

t - период, предшествующий прогнозному;

m_t-i- скользящая средняя за 2 периода до прогнозного;

n - число уровней, входящих в интервал сглаживания;

yt - фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период;

yt-i - фактическое значение исследуемого явления за 2 периода, предшествующих прогнозному.

Данный метод используется при краткосрочном прогнозировании.

Еще одним методом, с помощью которого можно спланировать портфель заказов, является метод экспоненциального сглаживания.

Метод является эффективным при разработке среднесрочных прогнозов. Для расчета прогноза с помощью метода экспоненциального сглаживания используется следующая формула:

Y+i = fc * n + (I - fc) * Pt,

где Yt+1 - прогноз на следующий период;

• Y_t - значения, применяемые для прогноза за текущий период t;

fc - коэффициент сглаживания ряда (0 < fc < 1);

• Y_t - значение прогноза на текущий период t.

Коэффициент сглаживания ряда можно определить по формуле:

fc = n + 1'

где n – число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.

В качестве Yt используют исходное первое значение базы прогноза.

Можно отметить, что метод экспоненциального сглаживания позволяет определить прогнозное значение объема портфеля заказов на один период вперед.

Таким образом, планирование портфеля заказов может осуществляться с помощью методов эконометрики. Данные методы дают возможность наиболее точно изучить свойства планируемых процессов, отразив взаимосвязь между критериями. Также с помощью методов эконометрики можно отследить закономерные связи и на основе прошлых данных сделать план на будущее.