Разработка адаптивных моделей и программного комплекса прогнозирования экономических временных рядов

Разработка адаптивных моделей и программного комплекса прогнозирования экономических временных рядов

Автор: Авдеев, Александр Сергеевич

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Барнаул

Количество страниц: 196 с. ил.

Артикул: 4867232

Автор: Авдеев, Александр Сергеевич

Стоимость: 250 руб.

Разработка адаптивных моделей и программного комплекса прогнозирования экономических временных рядов  Разработка адаптивных моделей и программного комплекса прогнозирования экономических временных рядов 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
I. I Исследование предприятий с позиции теории сложных систем.
1.2 Прогнозирование сбыта регионального автодилера
1.3 Общие положение задачи прогнозирования
1.4 Прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей.
1.5 Предобработка временных рядов.
1.6 Обзор современных систем моделирования нейронных сетей
1.7 Использование гибридных экспертных систем.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОЦЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ АНАЛИТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА НЕЙРОПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
2.1 Использование модулей датчиков для автоматизации процесса построения прогнозной модели
2.2 Предобработка данных в задачах иейросетевого прогнозирования
2.3 Конструирование нейронной сети
2.4 Адаптация динамической прогнозной модели
2.5 Структура иейросетевого блока.
2.6 Настройка гибридной экспертной модели прогнозирования.
Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕГО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ.
3.1 Общая структура системы прогнозирования продаж.
3.2 Создание прогнозной модели с использованием прог раммного комплекса
3.3 Адаптация нейросетевой модели прогнозирования
3.4 Прогнозирование продаж на основе гибридной модели
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ.
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


В России все большую популярность приобретают иностранные сборочные производства. Несмотря на то, что их доля растет меньшими темпами, чем импорт новых иномарок, их количество в среднесрочной перспективе будет увеличиваться. Значимое преимущество автозавода перед другими отечественными производителями - развитая инфраструктура технического обслуживания, обширная дилерская сеть. Сейчас дилерская сеть АВТОВАЗа представлена 4 торговыми центрами во всех регионах России. Сбытовая сеть предприятия имеет двухуровневую систему распределения продукции: ОАО «АВТОВАЗ» — дистрибьютор (прямой дилер) — региональный дилер (Рисунок 1. Рисунок 1. Сбытовая сеть АвтоВАЗа В итоге, предприятия сервисно-сбытовой сети имеют возможность работать планово, выстраивать долгосрочные экономические отношения с клиентами на своей территории. Как видно из схемы (Рисунок 1. На основании данных о продажах и остатках автомобилей у дилеров, а также учитывая влияние внешних факторов, корректируется план производства на предстоящий период. Кроме того, на основании этих данных составляются квоты на поставку автомобилей в различные регионы. Рисунок 1. Таким образом, в деятельности регионального дистрибьютора можно выделить представить в виде следующего набора основных функций (Рисунок 1. Рисунок 1. Среди данных аналитических функций отдельно стоит отмстить задачи связанные с прогнозированием тех или иных показателей. Необходимо с достаточной степень точности и оперативности предсказывать будущий спрос на автомобили АВТОВАЗа. Для решения поставленной задачи предполагается проведение анализа статистических данных объёмов продаж ОАО «Алтай-Лада» и проведение анализа результатов, полученных по результатам анкетирования проведенного среди потребителей, так и торговых снециалистов-экспертов, осуществляющих реализацию легковых автомобилей. Для того чтобы разработать план сбыта, АВТОВАЗ должен составить прогноз объема сбыта. Производителю необходимо знать зависимость между предложением автомобилей на рынке'и его сбытом. Предложение определяется ценой на автомобили, ценами на другие автомобили, технологиями производства автомобилей, уровнем налогов и дотаций. Спрос потребителей на автомобили, а следовательно, и сбыт этого товара зависят в основном от цены и качества автомобиля, уровня дохода и благосостояния покупателей, вкусов и предпочтений, а также мнений покупателей о своих собственных перспективах. Прогнозирующая система должна быть адаптивна как к тренду, так и к углу его наклона, т. Прогнозирующая система должна учитывать влияние других факторов на изменение результирующего показателя, в том числе качественных. Рыночное прогнозирование объема сбыта возможно с помощью неколичественных и количественных методов. Неколичественные методы прогнозирования основаны на экспертных оценках руководителей высшего звена, мнениях региональных дилеров и покупателе. Эти методы прогнозирования имеют свои преимущества и недостатки. Прогнозирование сбыта продукции на основе экспертных, оценок руководителей высшего эвена предприятия имеет следующие преимущества: возможность оценки различных точек зрения, что сравнительно недорого, а также оперативность получения результатов. Не достатком этого метода является распыление ответственности между руководителями. Преимущество прогноза сбыта на основе мнении региональных дилеров заключается в том» что такой прогноз может быть дифференцированным: в разрезе товаров, территорий и покупателей. Недостатком указанного метода прогноза может быть вероятность неправильной оценки сбыта из-за неполноты знания дилерами экономических факторов и планов головной компании. Прогнозирование сбыта автомобилей на основе мнений покупателей имеет недостаток - субъективный подход. Например, покупатель может ответить с достаточной степенью точностью, какое количество денег он готов потратить на автомобиль и его обслуживание, но этот ответ будет отражать только его личную сиюминутную точку зрения. Среди неколичественных методов прогнозирования сбыта особое место занимает метод экспертных оценок Дельфи.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.243, запросов: 244