Методические подходы к выбору оптимального метода краткосрочного прогнозирования реализации лекарственных препаратов производителем лекарственных средств

• Автор: Шильникова, Светлана Владимировна
• Шифр специальности: 14.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 204 с. : 17 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИИ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВАХ
1.1. Методы прогнозирования потребности в ЛС, использовавшиеся в 70-90х гг. XX века
1.2. Научные исследования в области прогнозирования спроса и потребности в ЛС в начале XXI века
1.3. Краткий обзор применения фактографических методов прогнозирования ЛС
Глава 2. АНАЛИЗ АССОРТИМЕНТА РЕАЛИЗУЕМОЙ ПРОДУКЦИИ ПЕРМСКОГО НПО «БИОМЕД» ЗА 2004-2008 гг
2.1. Характеристика объектов и методов исследования
2.2. Результаты АВС-анализа ассортимента ЛП, реализуемых Пермским НПО «Биомед» в течение 2004-2008гг
2.3. Результаты XYZ - анализа ассортимента ЛП, реализуемых Пермским НПО «Биомед» в течение 2004-2008гг
2.4. Обоснование выбора ЛП для изучения возможности прогнозирования их реализации
Г лава 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ЛП НА ОСНОВЕ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
3.1. Общие положения по формированию методик
3.2. Разработка методик прогнозирования на базе метода экстраполяции по скользящей средней
3.3. Разработка методик прогнозирования на базе метода экстраполяции по взвешенной средней
3.4. Разработка методик прогнозирования на базе метода экстраполяции по экспоненциальной средней
3.5. Разработка методик прогнозирования на основе метода экстраполяции по линейной функции
3.6. Разработка методик прогнозирования на основе метода гармонических весов

3.7. Разработка методики прогнозирования на базе метода сезонных колебаний

3.8. Критерий оценки точности вариантов методик прогнозирования и оценка результатов прогнозирования за 2006-2009 гг
3.9. Разработка программы-утилиты по выбору оптимального метода прогнозирования реализации JIC в операционной системе Windows ХР с использованием табличного процессора Microsoft Excel
3.10. Результаты исследования по выбору оптимального варианта методики прогнозирования и оценка их применения по исследуемым ЛП
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
ПРИЛОЖЕНИЕ 6
ПРИЛОЖЕНИЕ 7
ПРИЛОЖЕНИЕ 8
ПРИЛОЖЕНИЕ 9
ПРИЛОЖЕНИЕ 10
ПРИЛОЖЕНИЕ 11
ПРИЛОЖЕНИЕ 12
ПРИЛОЖЕНИЕ 13
ПРИЛОЖЕНИЕ 14
ПРИЛОЖЕНИЕ 15
ПРИЛОЖЕНИЕ 16
ПРИЛОЖЕНИЕ 17
ПРИЛОЖЕНИЕ 18
ПРИЛОЖЕНИЕ 19
ПРИЛОЖЕНИЕ 20
ПРИЛОЖЕНИЕ 21
ПРИЛОЖЕНИЕ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ 23
ПРИЛОЖЕНИЕ 24
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ЛП - лекарственные препараты ЛС - лекарственные средства ЛФ - линейная функция
Условные обозначения, применяемые для идентификации вариантов методик прогнозирования:
А - альтернативный подход к применению исходных данных
Вз.ср. - метод экстраполяции по взвешенной средней
кв - исходные данные по реализации ЛП за квартал
м - исходные данные по реализации ЛП за месяц
мГВ - метод гармонических весов
мЛФ - метод линейной функции
мСК - метод сезонных колебаний
Ск.ср. - метод экстраполяции по скользящей средней
Т - традиционный подход к применению исходных данных
Эк.ср. - метод экстраполяции по экспоненциальной средней

ского ряда, которые вызываются влиянием времени года. Их роль очень велика в заболеваемости населения. Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь данные за каждый квартал, а лучше за каждый месяц [19, 43].
Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности (It) [13, 51, 124, 162]. В общем виде они определяются отношением исходных (фактических) уровней ряда динамики у, к теоретическим (расчетным) уровням ytj, выступающим в качестве базы сравнения и рассчитываются по формуле:
It = Уt / Уt i, (7)

It - индекс сезонности;
yt - фактический уровень динамического ряда; yti-расчетный уровень динамического ряда.
6. Метод линейной регрессии
Метод является одним из наиболее широко применяемых методов статистического прогнозирования, в том числе и для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования [41, 130, 158]. Метод базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) - влияние вариации факторного показателя X на результативный показатель У [7, 70]. Метод позволяет определить математическую функцию на основании некоторого набора численных значений с использованием метода наименьших квадратов. Как правило, в расчетах используется линейная функция по формуле:
У(х) = а + Ьх ,