Прогноз - спрос
Cтраница 2
Иными словами, прогноз спроса на среднесрочную и особенно на долгосрочную перспективу связан с риском, причем риском коммерческим, и задача состоит в том, чтобы, четко осознавая неизбежность риска, свести его к возможному минимуму. Не менее важно осознавать, что прогнозирование спроса - не только очень сложная, но и дорогостоящая работа, требующая значительных затрат и привлечения к ее выполнению наиболее квалифицированного персонала, которым не всякое предприятие может располагать. [16]
Это заставляет использовать прогноза спроса на газ достаточно детализированную ( по районам страны, категориям потребителей и произво-разных видов энергоресурсов) i энергетического рынка, по сути являющуюся моделью оптимизации топливно-энергетического баланса страны в условиях рыночной экономики. Она позволяет совместно определять размеры потребления ( спроса) и производства каждого вида топлива и энергии и соответствующие им равновесные ( при необходимости и монопольные) цены по районам страны. [17]
Например, результаты экспертизы прогноза спроса на товар А приведены в таблице. [18]
ТРЕТЬЕМ ПАРАГРАФЕ описывается методология прогноза спроса на газ и темпов роста его потребления. Прогноз по Западной Европе включает в себя как учет развития нетрадиционной энергетики, так и снижение энергоемкости ВВП и, что важно с экологической точки зрения, динамику вывода мощностей атомных станций из ряда стран Западной Европы. Также приводятся основные принципы моделирования прогноза потребления газа в Российской Федерации. [19]
Игровые подразделения получают карты прогноза спроса на продукцию по столбцам экспорт, населению, другим отраслям, данные которых фиксируются в управлении отраслью. Одновременно руководство объединений на основании полученной информации о спросе подготавливает контрольные цифры по потреблению продукции в системе и спросу населения. [20]
Планирование работы сети АЗС на основе прогноза спроса нефтепродуктов позволит получать научно обоснованные планы, максимально приближающиеся к реальным условиям. Отклонения от плана, которые неизбежно возникают при функционировании всякой вероятностной, а тем более сложной вероятностной системы, необходимо корректировать решением задачи оперативного управления работой сети АЗС. [21]
Определение требуемых производственных мощностей базируется на прогнозе будущего спроса и может осуществляться двумя способами. [22]
Эта модель ПХГ используется при текущем планировании, когда прогноз спроса осуществляется на каждый период года. [23]
Многие фирмы, аналогичные фирме Паутинка, пользуются методом прогноза спроса, основанным на экстраполяции статистических данных. Можно ли считать, что информация, которую содержат в себе распределения вероятностей pN ( D d) и pt ( D d), и есть прогноз спроса. [24]
 |
Пороговые значения контрольного сигнала. [25] |
В табл. 4.2 приведена пояная запись построения и вычисления прогноза спроса, рассмотренного уже в гл. В этой таблице дается полный анализ с вычислением всех необходимых характеристик прогноза. [26]
В табл. 1.2 дана типичная схема построения с помощью экспоненциально взвешенного среднего целочисленного прогноза ежемесячного спроса на некоторый товар. В некоторых программах для ЭВМ пользователю предоставляется возможность найти значение а исходя из минимума суммы квадратов ошибок. Для коротких временных рядов ( как в табл, 1 2) более значимым представляется выбор начальной оценки прогноза. [27]
Входом системы MRP I являются заказы потребителей, подкрепленные прогнозом спроса на ГП компании. Ключевым фактором в системе MRP I является потребительский спрос. База данных о МР содержит всю требуемую информацию о номенклатуре и основных параметрах ( характеристиках) сырья, материалов, комплектующих и полуфабрикатов, необходимых для производства ( сборки) ГП или ее частей. Кроме того, в ней содержатся нормы расхода МР на единицу выпускаемой ГП, а также файлы моментов времени поставки соответствующих МР в производственные подразделения фирмы. На базе данных также индентифицированы связи между отдельными входами производственных подразделений по потребляемым МР и по отношению к конечной продукции. База данных о запасах информирует систему и управленческий аппарат о наличии и величине производственных, страховых запасов МР в складском хозяйстве фирмы, а также о близости их к критическому уровню и необходимости их пополнения. Кроме того, в этой базе данных содержатся сведения о поставщиках и параметрах поставки МР. [28]
Учитывая тенденции, существующие на рынке стеклотары, был сделан прогноз спроса на стеклотару на ближайшие несколько лет. [29]
Все расчеты проводятся по сезонам ( кварталам), по которым представлен прогноз спроса, последовательно. [30]
Страницы: 1 2 3 4