Математичні методи прогнозування рівня попиту та закупівель у компанії

Цільова аудиторія:

• Вищі функціональні директори,
• директор з логістики,
• директор з маркетингу,
• директор з продажів,
• менеджери із закупівель,
• начальники відділів продажів,
• менеджери з продажу,
• фахівці з прогнозування попиту та у логістиці та маркетингу

Мета заходу:

Ознайомлення та освоєння навичок роботи з методами прогнозування, здатними зменшити неефективне використання оборотних засобів, оптимізувати частоту закупівель за рахунок точного прогнозування попиту, продаж та інших факторів зовнішнього середовища компанії.

Програма тренінгу

День 1 

1. Введення у прогнозування економічних змінних
2. Точність прогнозів
3. Приклад: розрахунок точності прогнозу
4. Поліпшення прогнозування за допомогою правильної підготовки даних
5. Приклад: нівелювання інфляції
6. Згладжування даних
7. Приклад: експонентне згладжування, згладжування Холта-Вінтерса, ковзне середнє
8. Довірчі інтервали
9. Приклад: побудова довірчих інтервалів
10. Побудова простої лінійної регресії
11. Приклад: Аналіз за допомогою лінійної регресії
12. Тренд та його види
13. Приклад: Виділення тренду
14. Індекс сезонності
15. Приклад: розрахунок індексу сезонності та його застосування для прогнозу

День 2 

1. Облік впливу кількох факторів
2. Приклад: Побудова регресії з кількома факторами
3. Коректний вибір факторів для регресії
4. Приклад: Відбір факторів для регресії
5. Виділення сезонності за допомогою фіктивних змінних
6. приклад: розрахунок прогнозу для місячних даних
7. Приклад: розрахунок прогнозу для денних даних
8. Порівняння моделей та вибір оптимальної
9. Прогнозування на основі провідних економічних індикаторів
10. Використання ринкових тенденцій для прогнозування
11. Хитрощі під час прогнозування попиту кількох товарів
12. Приклад: умовне форматування для формування швидких закупівель
13. Автоматизація прогнозування
14. Приклад: запис та редагування макросу

Основна цінність
Учасники активно використовуватимуть методи прогнозування для реальних даних з використанням програмного пакета MS Excel.

Вимоги
Наявність в учасників комп'ютерів із встановленою повною версією MS Excel та вміння користуватися на початковому рівні.

Тренер:
Андрій Ставицький – Кандидат економічних наук, доцент кафедри економічної кібернетики економічного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Національний експерт з реформування вищої освіти у рамках Болонського процесу, член Науково-методичної ради та координатор ECTS Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Тьютор дисципліни "Економіка" (Единбурзька бізнес-школа), запрошений професор Вільнюського університету (Литва), Київської школи економіки.