Соотношение температуры воздуха и потребления кофе зрителями футбольных матчей

Количественное соотношение между температурой воздуха и потреблением кофе рассчитывается по уравнению линейной регрессии:

y = 49,775 - 0,45 x;

r ² = 0,88,

где y ¾ потребление кофе;

x ¾ температура воздуха;

r ² ¾ коэффициент корреляции.

Из уравнения следует, что с повышением температуры воздуха на 1° по шкале Фаренгейта потребление кофе сокращается на 450 чашек (0,45 ´ 1°F ´ 1000 чашек). Данное значение коэффициента корреляции r ² показывает, что 88% изменений в потреблении кофе объясняются изменениями температуры воздуха.

Если прогноз погоды известен, то несложно по данной модели рассчитать спрос на кофе, чашки, сахар, сливки и т. д.

В реальной практике случаи, когда спрос на какую-либо услугу зависит от единственного фактора (простая регрессия), достаточно редки. Чаще же выделяется два и более независимых факторных признаков, тогда речь идет о множественной регрессии. Поскольку регрессионный анализ эффективно учитывает влияние внешних факторов и событий, регрессионные модели больше подходят для составления среднесрочных и долгосрочных прогнозов спроса. Расчеты для линейных регрессионных моделей легко можно выполнить с помощью любого компьютера и большинства моделей калькуляторов. Особенности регрессионного анализа описываются во многих учебниках по статистике, экономико-математическим методам и моделированию.

Ошибки в прогнозах; верификация. Ошибки в экономических прогнозах и, в частности, в прогнозах спроса могут привести к значительным убыткам, а иногда и к банкротствам фирм.

Например¹⁴, в конце 1950-1960-х гг. общий грузооборот на воздушном транспорте удваивался каждые 4 года. В 1970 г. одна из крупнейших авиастроительных компаний мира подготовила прогноз, согласно которому спрос на грузовые перевозки воздушным транспортом в 1970-1980 гг. должен был увеличиться в 10 раз. Однако этот прогноз не подтвердился, поскольку в 1970-х гг. из-за энергетического кризиса 1973 г. характер роста сменился с экспоненциальной кривой на логистическую.

Потери фирмы «Форд мотор» (США) из-за модели легкового автомобиля «Эдсель», оказавшейся неудачной, превысили 200 млн долларов США (в 1958 г. была продана 34 381 машина этого типа вместо предполагавшихся 200 тыс.).

Проверка надежности любого прогноза осуществляется путем верификации, т. е. путем сопоставления и проверки ретроспективного прогноза (за прошлый период). Разница между фактическими и прогнозными значениями называется погрешностью прогноза. Для повышения точности прогноза требуется постоянное измерение и анализ погрешностей. Необходимо определить способ выявления и учета погрешностей, а также сформировать механизм обратной связи для своевременной корректировки прогноза.

Для осуществления обратной связи важно, чтобы работники фирм, оказывающих услуги, были заинтересованы в выявлении проблем и в совершенствовании процесса прогнозирования. При соответствующей мотивации сотрудники могут определять главные источники ошибок и разрабатывать способы их устранения. Однако в любом случае следует помнить, что прогноз не может быть абсолютно точным, и ожидания от прогнозирования должны быть реалистичными.

¹ Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1993. С. 275.

² Черныш Е. А., Молчанова Н. П., Новикова А. А., Салтанова Т. А. Прогнозирование и планирование: учеб. пособие. М.: ПРИОР, 1999. С. 19.

³ Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1993. С. 276.

⁴ Черныш Е. А., Молчанова Н. П., Новикова А. А., Салтанова Т. А. Прогнозирование и планирование: учеб. пособие. М.: ПРИОР, 1999. С. 20.

⁵ Родников А. Н. Логистика: терминологический словарь. 2-е изд., испр. и доп. М.: ИНФРА-М, 2000.

⁶ Сергеев В. И. Логистика в бизнесе: учебник. М.: ИНФРА-М, 2001.

⁷ Модели и методы логистики / под ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2003.

⁸ Черныш Е. А., Молчанова Н. П., Новикова А. А., Салтанова Т. А. Прогнозирование и планирование: учеб. пособие. М.: ПРИОР, 1999.

⁹ Модели и методы логистики / под ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2003.

¹⁰ Модели и методы логистики / под ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2003.

¹¹ Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1993.

¹² Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1993.

¹³ Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок / пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2001. С. 226.

¹⁴ Родников А. Н. Логистика: терминологический словарь. 2-е изд., испр. и доп. М.: ИНФРА-М, 2000. С. 202.