Методы прогнозирования спроса на газ

Своевременное и правильное снабжение материалами и запасными частями для РЭН осложняется тем, что сроки составления заявок на материально-техническое снабжение не совпадают со сроками планирования ремонтов. Это приводит к расхождениям между плановой и фактической потребностью в запасных деталях и материалах. Поэтому для более точного расчета необходимо сочетать прямые методы расчета со статистическими, основанными на изучении фактических сроков службы запасных частей и расхода материалов, а также на использовании методов прогнозирования спроса. [c.108]

Методы прогнозирования спроса на газ [c.41]

Действительно, у нас пока не могут применяться используемые в большинстве стран рыночной экономики методы прогнозирования спроса на основе сложившихся трендов (как газопотребления в целом, так и удельных расходов газа на производство различных видов продукции и услуг) с корректировкой при помощи статистических функций эластичности объемов потребления газа — из-за отсутствия представительных рядов отчетной информации, но прежде всего ввиду некорректности их применения в условиях перестройки типа экономических отношений и глубокого экономического кризиса. [c.42]

Финансовое состояние потребителей. Названные выще методы прогнозирования спроса позволяют определить его экономически обоснованные размеры, но не отвечают на вопрос о платежеспособности потребителей. [c.45]

Проблему платежной дисциплины потребителей, естественно, не может адекватно учитывать ни один метод прогнозирования спроса на энергоносители. Однако приближенно ее мож- [c.45]

Совершенствование методов прогнозирования потребности народного хозяйства в нефтепродуктах приобретает особую актуальность в связи с возрастанием доли этого ввда топлива в топливно-энергетическом балансе страны. От того, насколько правильно рассчитан спрос на нефтепродукты, зависит не только бесперебойное снабжение потребителей, но также точное определение объемов производства и сбалансированность показателей народнохозяйственных планов. [c.35]

Статистические (статистико-экстраполяционные) методы заключаются в выявлении количественных закономерностей потребления различных благ под влиянием различных факторов в прошлом и экстраполяции выявленных тенденций на будущее потребление. Как правило, такие методы определения спроса (и других показателей) используются для целей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования. За рубежом эти методы используются и для долгосрочного прогнозирования. Так, ФАО (ООН) в 1965 г. использовала статистические методы для долгосрочного прогноза спроса и производства [c.135]

На рис. 2.1 приведена общая схема предлагаемого метода прогнозирования платежеспособного спроса на газ, а соответствующие результаты расчетов представлены в главе 5. [c.45]

На примере клиники Св. Иосифа (см. главу 2) мы также рассмотрим применение методов прогнозирования. Для того чтобы исполнительному руководству клиники было проще принимать стратегические и текущие решения, необходимо получить ряд прогнозных оценок. Так, например, краткосрочные решения по комплектованию лечебных покоев и других служб клиники персоналом зависят от прогнозов по наличию спроса, в частности по количеству стационарных пациентов, а также больных, находящихся на амбулаторном лечении. Далее, в настоящее время руководство клиники рассматривает вопрос расширения, что связано с увеличением числа лечебных покоев и созданием новых служб. Такие решения будут частично основываться на долговременных прогнозах относительно возможного спроса и ожидаемых в связи с этим доходов. Именно эти примеры мы и рассмотрим в данной главе. [c.185]

При долгосрочном прогнозировании производства и потребления волокна на практике пользуются разными методами. Самым простым, но не самым надежным является метод простой экстраполяции темпов производства отдельных видов волокон на душу населения в прошлом на будущее, используя для этого оценки динамики численности населения. Самыми сложными, по-видимому, являются методы, основанные на использовании многоступенчатых взаимосвязанных моделей спроса и производства волокна, включающие прогнозы синтетических показателей развития народного хозяйства отдельных стран, и их связей с потреблением волокна в его отдельных С( рах. Надежность прогнозирования потребления волок- [c.20]

Имеется несколько путей и методов для изучения и прогнозирования будущего спроса на товары широкого потребления. Все их можно условно разделить на нормативные и статистические. [c.130]

В данной работе рассматривается один из таких методов - экономический мониторинг надежности нефтепродуктообеспечения . Методика ведения этого мониторинга предусматривает краткосрочное прогнозирование сезонных колебаний потребительского спроса на отдельные виды нефтепродуктов. [c.39]

Методы прогнозирования деловой активности являются важным инструментом в процессе принятия решений. Способность составить надежные оценки будущих показателей, например спроса на товары, стоимости материалов, производственной себестоимости и затрат на рабочую силу, обеспечивает многим предприятиям преимущество в конкурентной борьбе. Такие прогнозы можно использовать при принятии тактических и стратегических решений. В одной из предьщущих глав мы описали метод прогнозирования с помощью приемов рефессии. Такие приемы приемлемы при рассмофении причинно-следственной зависимости между [c.184]

Перспективы развития промышленности химических волокон посвящены методологическим проблемам долгосрочного прогнозирования и планирования развития отрасли. В книге излагаются выявленные автором устойчивые зависимости между обобщающими показателями роста всей экономики и предпосылками спроса на изделия из волокон в различных областях потребления. Обобщен опыт приложения новых методов, таких как экономикоматематическое моделирование, оптимизация принимаемых решений и т. д. к области долгосрочного прогнозирования и планирования. Вниманию читателя предложены результаты оригинальных по методическим подходам экспериментальных и практических расчетов автора. [c.5]

Другие модели строятся с учетом соотношений с другими переменными по методу регрессии, о чем мы говорили в предыдущей главе. Так, например, такая переменная, как покупательский спрос на нефтепродукты, может зависеть от других переменных, в частности, от расходов на рекламу, ценообразования, процентных ставок и валютообменных курсов. Это так называемые причинно-следственные связи, и зачастую они обеспечивают большую точность и надежность прогноза по сравнению с моделями прогнозирования на основе временных рядов. [c.215]

Помимо описанных здесь статистических методов также важно учитывать и любые внешние факторы, которые могут оказать влияние на рассмафиваемые переменные. Например, спрос на товар может быть подвержен влиянию внешних воздействий, в частности деятельности, политики ценообразования и рекламной сфатегии конкурентов. Во многих практических ситуациях эти внешние факторы оказывают большее воздействие на надежность прогнозов, нежели описанные нами статистические факторы. Часто такие факторы учитываются методами рефессии в модели прогнозирования, как это описано в предыдущей главе. Использование этих методов помогает получить жизненно важную информацию, необходимую при принятии тактических и сфатегических управленческих решений. [c.221]

Цикл заказа. В большинстве примеров в данной главе содержится допуше-ние о том, что время получения заказа фиксировано. На практике это обычно переменная величина. Поставщики могут обещать обеспечить поставку товара в течение определенного срока. Однако даже в этом случае могут возникнуть трудности с прогнозированием цикла заказа по причине непредвиденных обстоятельств, скажем, плохих погодных условий, забастовок, транспортных проблем. В любой используемой модели необходимо учесть изменчивость цикла заказа. Возможно, это можно совместить с изменчивостью спроса в моделях, которые мы рассмотрели ранее. Так, в ряде примеров в данной главе мы рассматривали спрос в течение цикла заказа. Если и спрос и цикл заказа подвержены изменениям, то их можно представить одной переменной, как Спрос в течение цикла заказа , которую можно дальше анализировать с применением уже описанных нами методов. Так, если спрос в течение цикла заказа окажется нормально распределен, то можно проанализировать вероятный уровень обслуживания при определенной политике подачи заказов. [c.255]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология