Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Мая 2012 в 21:09, курсовая работа
Весовые коэффициенты коммерческой ценности товаров.
Конечное решение задачи определения весов товаров представляет собой вектор V, определяемый произведением матрицы H (20) на вектор G
Третий,
наиболее информативный, способ заключается
в использовании инструмента
РЕГРЕССИЯ в Excel-расширении АНАЛИЗ
ДАННЫХ. Расчеты данным способом представлены
в Приложении 1.
3.2. Расчет параметров модели дисперсии ошибки прогноза
Для интервального прогноза необходимо вычислить дисперсию ошибки независимой переменной , временная модель которой определяется выражением
, (8) где - корреляционный момент коэффициентов модели,
Входящие в формулу (8) дисперсии ошибок
коэффициентов определяются по формулам:
,
,
( 9)
Расчеты, связанные с прогнозированием и определением доверительных границ, представлены на примере товара 21 из группы в табл.11.
Таблица 11
Расчетная
форма для прогнозирования
Доверительные границы | |||||||||
ti, | Qi, | Q(t)= | [Qi-Q(t)]2 | t2 | (t-tср)2 | σQ(t) | |||
мес. | ед. | a+b∙t | (СКО) | Qв | Qн | ||||
Исходные данные | 1 | 330 | 331,34 | 1,79 | 1 | 9 | 1,22 | 337,18 | 325,50 |
2 | 328 | 327,68 | 0,10 | 4 | 4 | 0,96 | 332,26 | 323,10 | |
3 | 327 | 324,02 | 8,89 | 9 | 1 | 0,76 | 327,64 | 320,39 | |
4 | 320 | 320,36 | 0,13 | 16 | 0 | 0,68 | 323,60 | 317,12 | |
5 | 315 | 316,70 | 2,88 | 25 | 1 | 0,76 | 320,32 | 313,07 | |
6 | 312 | 313,04 | 1,07 | 36 | 4 | 0,96 | 317,62 | 308,45 | |
7 | 310,5 | 309,38 | 1,27 | 49 | 9 | 1,22 | 315,22 | 303,53 | |
Прогноз | 8 | 305,71 | 64 | 1,52 | 312,96 | 298,47 | |||
9 | 302,05 | 81 | 1,83 | 310,78 | 293,33 | ||||
10 | 298,39 | 100 | 2,15 | 308,64 | 288,14 | ||||
11 | 294,73 | 121 | 2,47 | 306,53 | 282,94 | ||||
12 | 291,07 | 144 | 2,80 | 304,43 | 277,71 | ||||
Сумма: | 78 | 16,1339286 | 650 | 28 |
3.3. Определение доверительных границ прогноза продаж товаров группы А
Доверительные
границы для прогнозируемых объемов
продаж товаров определяются по формуле
где tβ
- статистика Стьюдента (табл.10)
Результаты
расчета верхней и нижней границ
продаж для товара Т21 при заданной доверительной
вероятности β представлены в табл.11 и
в виде графика на рис.12.Для остальных
товаров из группы А расчетные
таблицы и графики представлены в Приложении
2.
Рис. 12.
График результатов прогнозирования продаж
товара Т21
В
заключение в точке упреждения
tпр=t7+Δt=9
для всех товаров группы определим характеристики
распределения объемов продаж в 9-ом месяце: Форма
представления окончательных результатов
приведена в табл.12.
Таблица 12
Результирующая форма для параметров распределения спроса
Параметр нормального распределения | Обозначение | Товары группы А | |||||||||
Т21 | Т3 | Т22 | Т4 | Т10 | Т19 | Т2 | Т18 | Т25 | Т20 | ||
Среднее, ед | 302,05 | 308,75 | 284,30 | 143,68 | 222,25 | 273,79 | 215,93 | 243,27 | 149,23 | 298,45 | |
С.К.О., ед. | σQ | 1,83 | 6,31 | 2,35 | 4,05 | 4,82 | 2,35 | 7,98 | 3,03 | 3,22 | 2,51 |
4.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ
РАЗМЕРОВ ЗАКАЗОВ ТОВАРОВ
4.1. Расчет параметров модели хозяйственного риска
Модель
хозяйственного риска представляет
собой минимизируемую функцию общих
потерь компании
, (10)
где: Q0 – искомый оптимальный объем заказа, определяемый в интервале доверительных границ { Qв ≥Q0≥ Qн };
f(Q) – распределение спроса;
(11)
C1, C2 – потери при заказе единицы товара
C1 = Cх + 0.01γ
∙Cи
, С2
= Сп –
Си;
γ - банковская ставка, % (табл.__). Дополнительным ограничением является условие непревышения бюджета группы А
S0
= Q0∙Cи
≤ BA
Рассчитаем параметры модели хозяйственного риска для товара Т21.
Cх, Cи, Сп даны по условию (табл.2,4).
Для товара Т21 известны следующие данные
302,05 (см.табл.12)
σQ =1,83 (см.табл.12)
γ =6% (см.табл.3)
Cх =0,1, Cи =17,95, Сп=23 (см.табл.2,4)
Найдем потери при заказе единицы товара 21:
C1 = Cх + 0.01γ ∙Cи =0,1+0,01*6*17,95=1,177
С2
= Сп –
Си=23-17,95= 5,05
4.2. Расчет оптимальных заказов
Поскольку средства Excel не позволяют вычислять интегралы напрямую, следует заменить их суммами с конечными пределами (Qн и Qв)
,
где DQ - интервал дискретизации диапазона изменения спроса.
Для расчётов интервал дискретизации принят равным ΔQ =1.
Расчёт составляющих общих издержек произведен во всём диапазоне спроса (на всём интервале) и приведен в табл.13. Для расчета f(Q)использовались встраиваемые функции Excel.
Оптимальный заказ Q0 найден с помощью инструмента ПОИСК РЕШЕНИЯ в Excel.Учтены ограничения S0 = Q0∙Cи ≤ BA и Qв ³ Q0 ³ Qн.
Таблица 13
Расчетная форма для определения издержек для товара Т21
Расчёт издержек | Штрафные функции | ||||
Q(t) | f(Q) | C1(Q0-Q)(fQ) | C2(Q-Q0)(fQ) | C1 (Q0-Q)/103 | C2(Q-Q0)/103 |
290 | 7,91116E-11 | 1,3036E-09 | -5,59318E-09 | 0,016477973 | -0,070699883 |
291 | 2,50969E-09 | 3,84007E-08 | -1,64761E-07 | 0,015300973 | -0,065649883 |
292 | 5,90269E-08 | 8,33694E-07 | -3,57702E-06 | 0,014123973 | -0,060599883 |
293 | 1,02927E-06 | 1,3326E-05 | -5,7176E-05 | 0,012946973 | -0,055549883 |
294 | 1,33064E-05 | 0,000156616 | -0,000671974 | 0,011769973 | -0,050499883 |
295 | 0,000127539 | 0,00135102 | -0,005796644 | 0,010592973 | -0,045449883 |
296 | 0,000906309 | 0,008533784 | -0,03661479 | 0,009415973 | -0,040399883 |
297 | 0,004774849 | 0,039339848 | -0,168790343 | 0,008238973 | -0,035349883 |
298 | 0,018650626 | 0,131710211 | -0,565111779 | 0,007061973 | -0,030299883 |
299 | 0,054010453 | 0,317850043 | -1,36375762 | 0,005884973 | -0,025249883 |
300 | 0,11596124 | 0,545942355 | -2,342403476 | 0,004707973 | -0,020199883 |
301 | 0,184585889 | 0,651767741 | -2,796454622 | 0,003530973 | -0,015149883 |
302 | 0,217838562 | 0,512786037 | -2,200143997 | 0,002353973 | -0,010099883 |
303 | 0,190599451 | 0,224330357 | -0,962504932 | 0,001176973 | -0,005049883 |
304 | 0,123640042 | -3,37063E-06 | 1,44619E-05 | -2,72616E-08 | 1,16968E-07 |
305 | 0,059463061 | -0,069989644 | 0,300295415 | -0,001177027 | 0,005050117 |
306 | 0,021202448 | -0,04991114 | 0,214147202 | -0,002354027 | 0,010100117 |
307 | 0,005604997 | -0,019791396 | 0,084916354 | -0,003531027 | 0,015150117 |
308 | 0,001098539 | -0,00517195 | 0,022190608 | -0,004708027 | 0,020200117 |
309 | 0,000159627 | -0,000939408 | 0,004030596 | -0,005885027 | 0,025250117 |
Q(t) | f(Q) | C1(Q0-Q)(fQ) | C2(Q-Q0)(fQ) | C1 (Q0-Q)/103 | C2(Q-Q0)/103 |
310 | 1,71968E-05 | -0,000121444 | 0,000521064 | -0,007062027 | 0,030300117 |
311 | 1,37353E-06 | -1,13166E-05 | 4,85545E-05 | -0,008239027 | 0,035350117 |
312 | 8,13357E-08 | -7,65859E-07 | 3,28597E-06 | -0,009416027 | 0,040400117 |
313 | 3,57087E-09 | -3,78264E-08 | 1,62297E-07 | -0,010593027 | 0,045450117 |
314 | 1,1623E-10 | -1,36803E-09 | 5,86963E-09 | -0,011770027 | 0,050500117 |
315 | 2,80487E-12 | -3,63147E-11 | 1,55811E-10 | -0,012947027 | 0,055550117 |
316 | 5,01831E-14 | -7,08787E-13 | 3,0411E-12 | -0,014124027 | 0,060600117 |
317 | 6,65661E-16 | -1,01853E-14 | 4,37007E-14 | -0,015301027 | 0,065650117 |
318 | 6,54635E-18 | -1,07871E-16 | 4,62827E-16 | -0,016478027 | 0,070700117 |
319 | 4,77305E-20 | -8,42683E-19 | 3,61559E-18 | -0,017655027 | 0,075750117 |
320 | 2,58014E-22 | -4,85893E-21 | 2,08476E-20 | -0,018832027 | 0,080800117 |
321 | 1,03405E-24 | -2,06903E-23 | 8,87732E-23 | -0,020009027 | 0,085850117 |
322 | 3,07249E-27 | -6,50938E-26 | 2,79289E-25 | -0,021186027 | 0,090900117 |
323 | 6,76845E-30 | -1,51363E-28 | 6,49433E-28 | -0,022363027 | 0,095950117 |
324 | 1,10545E-32 | -2,60223E-31 | 1,11651E-30 | -0,023540027 | 0,101000117 |
325 | 1,33856E-35 | -3,30853E-34 | 1,41955E-33 | -0,024717027 | 0,106050117 |
326 | 1,20168E-38 | -3,11165E-37 | 1,33507E-36 | -0,025894027 | 0,111100117 |
Сумма ЕСЛИ >0 | 2,433782211 | 0,626167711 | 3,059949921 |
Построим
графики распределения спроса
f(Q) и штрафных функций S1(Q)=С1(Q0-Q),
S2(Q)=С2(Q-Q0)
для товара Т21(рис.13).
Рис. 13 Результаты поиска оптимального заказа на товар Т21
Для остальных
товаров из группы А
расчетные формы для определения издержек
и графики поиска оптимального заказа
представлены в Приложении 3.
4.3.
Определение оптимальных
бюджетов товаров
Оптимальными бюджетами товаров группы А в данном случае считаются бюджеты, необходимые для оплаты оптимальных с позиций хозяйственного риска заказов (то есть при отсутствие ограничений на бюджеты) и определяемые по формуле:
где i=1, 2 …. m, где m – количество наименований товаров в группе А.
Результаты расчета оптимальных бюджетов приведены в табл.14.
Таблица 14
Форма представления результатов расчета желаемых бюджетов
Товар | Оптимальный заказ Q0 | Удельные | Оптимальный (желаемый) |
издержки Cи | бюджет S0 | ||
Т21 | 304,00 | 17,95 | 5456,80 |
Т3 | 312,00 | 31 | 9672,00 |
Т22 | 286,00 | 21,05 | 6020,30 |
Т4 | 147,00 | 26 | 3822,00 |
Т10 | 226,00 | 18,1 | 4090,60 |
Т19 | 276,00 | 9,1 | 2511,60 |
Т2 | 221,00 | 21 | 4641,00 |
Т18 | 247,00 | 4 | 988,00 |
Т25 | 154,00 | 5,1 | 785,40 |
Т20 | 301,00 | 3,05 | 918,05 |
Сумма: | 38905,75 |
Информация о работе Оптимальное планирование закупок при случайном спросе на товары