Вестник НГУЭУ

Методы прогнозирования спроса Все методы прогнозирования спроса можно разделить на две группы: Качественные методы прогнозирования субъективны, основаны на суждении экспертов и лиц, принимающих решения, или даже на интуиции. Как правило, эти методы применяются в следующих случаях: Качественные методы имеют определенные недостатки, которые необходимо осознавать при их применении: Количественные методы можно разделить на две подгруппы: Экстраполяционные методы основанные на продлении наблюдающейся тенденции в будущее основаны на нескольких важных предположениях: Существует множество различных экстраполяционных методов: В рядах динамики могут выделяться следующие основные профили компоненты: Любой из экстраполяционных методов подразумевает, что для прогнозирования спроса достаточно опираться на данные о спросе в прошедших плановых периодах. Эти данные, как правило, хранятся в базах данных предприятия в -системе или СКЬ-системе , поэтому экстраполяционные методы относительно недороги в их использовании.

Наталья Алексеевна Садовникова

Период упреждения прогноза — это отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз. Период упреждения прогноза зависит от специфики и особенностей изучаемого объекта исследования, от интенсивности изменения показателей, от продолжительности действия выявленных тенденций и закономерностей, от длины временного ряда и от многих других факторов.

Перечисленные виды прогнозов по времени упреждения отличаются друг от друга по своему содержанию и характеру оценок исследуемых процессов. Текущий прогноз основан на предположении о том, что в прогнозируемом периоде не произойдет существенных изменений в исследуемом объекте, а если и произойдут, то количественно несущественные. Краткосрочный и среднесрочные прогнозы предполагают, что произойдут существенные изменения с изучаемым объектом как в количественных, так и в качественных характеристиках.

Институт бизнеса МЭСИ () Рейтинг компании, Москва, Этика бизнеса; Понимание среды бизнеса; Количественные методы бизнес- прогноза.

Индекс ББК Аннотация В условиях ограниченности инвестиционных возможностей становится актуальным изучение конкурентоспособности видов экономической деятельности, которая представляет собой одну из важнейших составных частей исследования отношений на рынке труда, а также служит важным ориентиром для формирования экономиической политики региона и стратегий бизнес-сообществ. В статье сформулирована авторская методика оценки спроса и предложения в сфере занятости по видам экономической деятельности, основанная на регрессионных моделях по панельным данным, позволившая выявить не только влияние объясняющих переменных на численность занятого населения, но и учесть временные эффекты.

Такой подход позволяет определить, на каком уровне сконцентрированы факторы, определяющие динамику структуры занятости региона по видам экономической деятельности, и, следовательно, на каком уровне должны быть сосредоточены управляющие воздействия, препятствующие деструктивным изменениям. Апробация предложенной методики проведена на примере Республики Марий Эл, что позволило определить направления развития экономики региона и сформулировать вероятностные сценарии экономического развития для видов деятельности с различным уровнем конкурентоспособности.

Преимущество предложенного подхода состоит в его универсальности и применимости к оценке динамики и структуры различных социально-экономических показателей. Ключевые слова отраслевая структура занятости, панельные данные, конкурентоспособность видов экономической деятельности, Республика Марий Эл Список цитируемой литературы 1. Балаш В. Модели линейной регрессии по панельным данным: МЭСИ, Баркова В.

РИОР, Коровкин А. Московская А.

Хользунова 42 , оф. Экономический факультет стал серьезной школой — это высокий уровень — экономическая теория, анализ, менеджмент и другие дисциплины. Они во многом сформировали мое видение экономики и управления. Университет развил и такие важные на сегодня навыки как умение учиться, адаптироваться к изменениям и новым задачам, упорно трудиться. Я выражаю слова глубокой благодарности и уважения В. Эйтингону, Л.

математической модели измерения, прогнозирования и оценки (Advanced Measurement Approach –AMA [9]) количественные методы оценки пример построения информационных потоков в бизнес-процессе Investment.

В табличной форме: В графической форме: Анализ данных табл. Структура дохода: Структура расходов: Графические балансы могут применяться для предварительного анализа структуры распределения, а также для обеспечения наглядности окончательного баланса. Балансовые методы менеджмента — наиболее распространенные.

Математическое моделирование и количественные методы исследований в менеджменте

Основная литература 1. Вайну Я. Корреляция рядов динамики. Статистика, Гранберг Д.

экономики, статистики и информатики (МЭСИ) .. Методы экспертных оценок основаны на использовании при разработке про- показателей, поэтому для построения прогноза с более высоким уровнем точности Развитие бизнес-статистики в рамках корпоративных естественно-.

Теоретическая часть развернутый ответ на поставленные вопросы Методы коллективных экспертных оценок: Практическая часть. Объемы продажи картофеля в области по кварталам представлен в таблице Квартал 1-й 17,4 18,8 19,3 18,0 2-й 15,5 13,9 18,0 13,0 3-й 23,5 22,4 29,7 24,0 19,9 19,1 26,7 20,0 4-й 1. Постройте график исходных данных и определите наличие сезонных колебаний. Постройте прогноз объема продажи картофеля в области на — гг. Рассчитайте ошибки прогноза. Перечень тем рефератов 1.

Количественные методы прогнозирования

Начало практической реализации этой идеи нашло отражение в обновленном названии конференции, а местом ее проведения была выбрана Воронежская область, ситуационный центр губернатора которой вошел в состав опытного района Системы распределенных ситуационных центров, работающих по единому регламенту взаимодействия СРСЦ.

Конференция прошла на высоком научно-теоретическом и организационном уровне и внесла весомый интеллектуальный вклад в формирование научной базы создания СРСЦ. В чем ценность российского опыта в области проектирования ситуационных центров СЦ?

Система методов прогнозирования и планирования .. Косоруков О. А. Методы количественного анализа в бизнесе: Учебник. - М.: Инфра-М,

Ивановский государственный педагогический институт, математически факультет диплом с отличием от Ученая степень: Горький и г. С г. Создатель и научный руководитель Информационно-вычислительного центра вуза. Директор Центра инновационных и антикризисных технологий вуза. Кандидатскую диссертацию спец.

36. Количественные методы прогнозирования

Иногда потребитель может выступать в качестве заказчика. Существенных для решения задачи прогноза. Средствами реализации являются экспертная группа, организационные мероприятия, технические средства и т. Системы прогнозирования могут быть автоматизированными и неавтоматизированными и разрабатываться на различных уровнях управления. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования. Сбором данных прогнозного фона, с построением поисковой и нормативной моделей, верификацией прогноза.

По степени формализации все методы прогнозирования делятся на интуитивные и .. для управления сложным бизнес-процессом, когда имитационная модель . Pilgrim (МЭСИ и несколько компьютерных фирм, Россия); . должно подтверждаться и определенными количественными характеристиками.

Параметрические методы изучения связей………….. Принятие решений на основе уравнений регрессии.. Методы изучения связи качественных признаков…. Ранговые коэффициенты связи……………………….. Индексный метод анализа…………………………………… Общие понятия об индексах……………………………59 6. Средние формы сводных индексов……………………62 6. Сводные индексы в анализе последовательных временных периодов…………………………………………63 6.

4.7. Количественные и качественные методы прогнозирования

Плеханова и МЭСИ. Объединив многих известных ученых-статистиков, кафедра статистики является ведущей кафедрой университета и имеет большой авторитет в широких кругах татистиков-теоретиков и практиков. Кафедра является разработчиком и осуществляет руководство бакалаврскими имагистерскими программами. Цель работы кафедры: Особенностью учебно-педагогической деятельности кафедры является обеспечение преподавания статистических дисциплин практически на всех факультетах Университета.

Ответы к тестам МЭСИ Риск-менеджмент . бизнеса, носят название: 4) Методы управления рисками, связанные с распределением риска . 3) Планируемые величины в ходе осуществления прогноза оцениваются 9) Для количественной оценки риска в сельском хозяйстве рассчитывается.

Область научных и профессиональных интересов включает государственное управление, разработку и внедрение больших информационных систем, организацию межведомственного электронного взаимодействия, системное проектирование. Опубликовано 19 научных трудов. Имеет 2 авторских свидетельства на изобретения. Баумана ныне МГТУ им. Баумана , в году после окончания аспирантуры распределена на кафедру АСУ Саратовского государственного технического университета. Работала доцентом, профессором СГТУ.

В году перешла на работу в Поволжскую академию государственной службы имени П. Являлась членом экспертного совета Управления по информатизации Министерства экономического развития Саратовской области. С года работает профессором кафедры информационной безопасности МГТУ им.

Профессорско-преподавательский состав

Ученая степень: Кандидат экономических наук Ученое звание: Доцент Образование:

Все методы прогнозирования спроса можно разделить на две группы: для краткосрочного прогнозирования применить количественные методы ( например, Поэтому применяют эти методы в бизнесе, как правило, тогда, когда.

Анализ временных рядов необходим для учета временных колебаний исследуемых величин. Включает в себя следующие основные методы: Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции в будущем периоде. Иначе говоря, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.

Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном не более 1 года прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период. Метод прогнозирования на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностей сбыта в будущем.

Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота.

О науке. Декан ФЭТиТ М.А. Положишникова