Курсовая работа на тему: Прогнозирование спроса методами аналитического выравнивания

Введение

Не каждый новый продукт является новинкой. Есть большая разница между действительно новым продукт, который является результатом инноваций и никогда не был на рынке, и улучшением существующего продукта.

Объем и наличие данных о продажах различаются в зависимости от введения. Дополнительно, информация о рынке может быть доступна, а может и не быть. Кроме того, производство нового в полном смысле этого слова продукта будет сопряжено с большим риском, чем добавление продукта в существующую продуктовую линейку.

В любом случае риски, связанные с вводом нового продукта, уменьшаются в результате качественно проведенного исследования по прогнозированию спроса на вводимый продукт.

Цель прогнозирования спроса на новый товар состоит в том, чтобы собрать как можно больше релевантных данных, чтобы уменьшить неопределенность, связанную с производством и соответственно, издержками производства товара для максимизации прибыли производителя.

Оглавление

- Введение.

- Теоретическое исследование моделирования прогнозирования на товары-новинки.

- Общее представление о товарах-новинках.

- Общая характеристика методов прогнозирования спроса на новый товар.

- Анализ моделей прогнозирования спроса на товар-новинку.

- Прогнозирование спроса на новый товар.

- Описание товара-новинки.

- Прогнозирование спроса методами аналитического выравнивания.

- Прогнозирование спроса статистическими методами на основе математического ожидания.

- Заключение.

- Список литературы.

Заключение

Каждое значение ряда отличается от среднего значения 1110 в среднем на 156.496.

Среднее значение примерно равно моде и медиане, что свидетельствует о нормальном распределении выборки.

Поскольку коэффициент вариации меньше 30%, то совокупность однородна. Полученным результатам можно доверять.

Проверка гипотезы по критерию согласия Пирсона показала, что нет оснований отвергать гипотезу о нормальном законе распределения.

Значения Аs и Еx мало отличаются от нуля. Поэтому можно предположить близость данной выборки к нормальному распределению.

Заключение

Чтобы спрогнозировать все переменные и в конечном итоге провести прогноз спроса, данные об этих переменных, необходимы методы прогнозирования.

Качественные методы - это методы, не основанные на данных, примером может служить обоснованный экспертном мнение. Все эти качественные методы субъективны, но могут быть использованы при отсутствии соответствующих данных о продажах доступно или как корректировка к статистической модели.

Список литературы

- Алексеева, М. М. Прогнозирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие Текст / М. М. Алексеева, Финансовая акад. при Правительстве Рос. Федерации. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 248 с.

- Анискин, Ю. П. Прогнозирование и контроллинг: Учебник по специальности "Менеджмент организации" Текст / Ю. П. Анискин, А. М. Павлова. - М.: Омега-Л, 2013. - 280 с.

- Акмаева, Р. И. Стратегическое планирование и стратегический менеджмент: учебное пособие Текст / Р. И. Акмаева, Астраханский гос. техн. ун-т. - М.: Финансы и статистика, 2015. - 208 с.

- Афитов, Э. А. Прогнозирование на предприятии: учебное пособие для экономических специальностей вузов Текст / Э. А. Афитов. - 2-е изд., перераб. и доп. - Мн.: Вышэйшая школа, 2016. - 302 с.

- Афитов, Э. А. Прогнозирование на предприятии: Учебник Текст / Э.А. Афитов. - М.: НИЦ ИНФРА-М; Мн.: Нов. знание, 2015. - 344 с.

- Бабич, Т. Н. Прогнозирование на предприятии: учебное пособие для вузов Текст / Т. Н. Бабич, Э. Н. Кузьбожев. - М.: КноРус,