Архив форума

Уважаемые Гуру.
Начал решать проблему по оптимизации запасов и заказов.
Есть много статистики, за несколько лет.
Попробовал АВС/XYZ с АВС - все хорошо, а XYZ - не информативно.
Пороги я, надеюсь, подберу, но мне кажется, что с самими коэффициентами есть проблема.
Дело в том, что оборот рос в разы за каждый год, Поэтому продажи каждого товара
имеют вид некоторой восходящей пилы (и график закупки тоже).  
Можно ли и надо ли сначала убрирать линию тренда, а потом считать коэффициенты, и как это грамотно и дешево сделать?

Процитировано сообщение: Шаврин Андрей от 16.05.2008 :: 11:37:05:

Здравствуйте, Андрей.
Процитировано сообщение: Шаврин Андрей от 16.05.2008 :: 11:37:05:

Не прибедняйтесь, чуствуется практика.
По "проблемам XYZ" - это не совсем точно. Проблема реального склада. Надо выявить некоторые закономерности поведения товара.
Есть статистика, но вот что мы видим:
Товар ААА
01 2000 255
02 2000 200
03 2000 280
04 2000 300
05 2000 255
06 2000 330
07 2000 385
08 2000 420
09 2000 505
10 2000 360
11 2000 555
12 2000 630
 
Средний уровень продаж - 372,916(6)
---------------------------------------
Коэффициент вариации:
 
Квадрат отклонения:
01 2000 255 13900
02 2000 200 29894
03 2000 280   8630
04 2000 300   5314
05 2000 255 13900
06 2000 330   1840
07 2000 385    146
08 2000 420   2218
09 2000 505 17450
10 2000 360    166
11 2000 555  33160
12 2000 630  66100
Итого          192718
 
К= 0,3398
-----------------------------------------------
Как видим, на границах отклонения больше, чем в середине ряда.
 
Линейный тренд имеет функцию у=33x+158
Если вычесть линию тренда из значений таблицы получаем:
 
 
1      255      191      64          
2      200      224      -24          
3      280      257      23          
4      300      290      10          
5      255      323      -68          
6      330      356      -26          
7      385      389      -4          
8      420      422      -2          
9      505      455      50          
10      360      488      -128          
11      555      521      34          
12      630      554      76        
 
Коэффициэнт вариации для отклонений от тренда:
cумма квадратов отклонений равна 36473
делим на 12 = 3036
 
Вот тут и начинается, описанный Вами бред.
Что брать в знаменатель?
Вариант 1 - то же среднее, что и раньше, тогда:
К=55,10/372,916=0,14.
Вариант 2 - поделить на среднее значение отклонения
получается практически деление на нуль,
Т.к тренд строится по квадратам отклонений, оно и должно быть так.
 
На что правильно делить?
 
 
Собственно в этом вопрос и заключался: Как очистить одно от другого?  
 
Зачем я пытаюсь это сделать.
1. Меня интересует именно стабильность отгрузок каждого товара, и не интересует его рост вместе с бизнесом.
Я предполагаю, что тренд будет сохраняться и далее, то есть изменения его незначительны.
Т.к я принимаю управленческие решения в конкретный момент времени, то влияние тренда меня и не должно интересовать - в краткосрочном периоде я могу считать уровень продаж константой, а вот насколько я могу попасть с данным товаром из за его стабильности или нестабильности - вот это самое главное.
 
Комментарии к сказанному Вами:
Процитировано сообщение: Шаврин Андрей от 16.05.2008 :: 11:37:05:

а. Да. Это подтверждается простой перестановкой значений по месяцам. Тренды будут разные, а вариация одинакова. Именно это меня не устраивает.
б. Вопроса выбора тренда не стоит - линейный. То есть развитие. Промоакций по товару не проводилось, только по группам, брендам и т.п., их влиянием на этапе первичного анализа я решил пренебречь.
в. Скорее это б, чем а...
 
 
Процитировано сообщение: Шаврин Андрей от 16.05.2008 :: 11:37:05:

Дневные продажи - это круто для нас. Поставки много больше отгрузок. Я думаю оперировать недельными.
Дни без продаж - можно взять, но пока непонятно, что с этим делать. Ассортимент широкий - для отдельной позиции это нормально, что его сегодня не взяли (крупный и средний опт).
в. Ну собственно это я и пытаюсь сделать, только хочу взять СКО от тренда.
пункт г. не понял!!!
Для чего делить на квадратный корень среднего числа продаж в день? И каких продаж. Каков физический смысл этой операции и что делать c полученным результатом?
 
 

Добрый день
 
Цитата:

Стабильность отгрузок определяется только параметрами разброса, СКО - в данном случае. Всякие деления этого параметра необходимы для обезразмерливания и возможности сравнить этот товар с другими. Если очень хочется учитывать именно вариацию, то можно её рассматривать, как функцию времени: в каждой точке она будет своя  
V(t)=sigma(t)/value(t). Иными словами она будет зависеть от тренда и отклонения от него. В данном случае, при росте продаж и постоянном отклонении вариация будет уменьшаться, что не будет означать увеличение стабильности продаж!  
Картина такая: Гауссовский колокол смещается со временем в сторону увеличения среднего без изменения СКО. Вариация уменьшается, а разброс остаётся на прежнем уровне.
На Вашем примере:
1      255      191,09      -63,91      0,30
2      200      224,15      24,15      0,26
3      280      257,21      -22,79      0,22
4      300      290,27      -9,73      0,20
5      255      323,33      68,33      0,18
6      330      356,39      26,39      0,16
7      385      389,45      4,45      0,15
8      420      422,51      2,51      0,14
9      505      455,57      -49,43      0,13
10      360      488,62      128,62      0,12
11      555      521,68      -33,32      0,11
12      630      554,74      -75,26      0,10
 
a=      33,06      CKO=      57,55      
b=      158,03                  
последняя колонка - вариация.
II
Цитата:

Дневные продажи не круто для всех. Смысл брать именно дневные продажи (рабочие дни), чтобы можно было сравнивать среднедневные продажи из разных периодов. Месяца - хорошо, но они имеют разную продолжительность. Недели - отлично, но они не совпадают в разных годах      
Вывод, для сравнения использовать средние значения приведенные на 1 рабочий день. Многое упрощяется, хотя могут появиться слишком мелкие значения - непривычно.
Дни без продаж: например 78% дней в периоде было без продаж или 5% дней без продаж. Какой товар имеет более стабильный спрос? Ответ очевиден, имхо. С другой стороны, если 90% всех товаров продаются каждый день, то этот параметр неинформативен для 90% товаров.
Цитата:

Разница существенна: в тренде отсутствует информация о еденичной продаже. Параметр разброса выраженный в величинах одной (средней в данном случае) продажи (или отгрузки) - безразмерен и фактически не зависит от тренда. Исходим из того, что рост клиентской базы, или частота потребления, увеличивается быстрее роста еденичного потребления.
СКО - линейно зависит от квадратного корня среднего числа продаж в день, если продажи будут абсолютно случайны (Пуассоновский процесс). Разделив на него мы избавляемся от этой зависимости.
Полученный результат будет иметь смысл: <1 - устойчивые продажи, =1+/-5% - близкие к Пуассоновскому процессу со стабильной величиной одной продажи. >1 Величина продаж нестабильна или существует несколько существенно различных по объему потоков потребления.

Процитировано сообщение: Пимонов Евгений от 19.05.2008 :: 12:01:40:

Спасибо, Евгений. Посмотрел. Вычитание тренда - это ведь и есть отклонение от него?
Можно и так. Спасибо.

Процитировано сообщение: Архипов Станислав от 19.05.2008 :: 16:13:18:

Таки да!!!
Спасибо, Станислав.
С удовольствием почитал. До того, чтобы убрать и сезонность я пока не дошел,
но наверно и ее придется тоже исключать.  
Пока не знаю, пытаться сразу учесть все, или сначала хоть что-то, попытаться воздействовать
на систему, а потом уже развивать модель (уточнять).
Цели-то практические,  в первую очередь, увеличить оборачиваемость.
(следующую статью тоже прочитал, жаль обрывается в самом интересном месте).  
Что скажут практики?

Процитировано сообщение: Перов Дмитрий от 19.05.2008 :: 23:29:07:

 
В какой то степени да, но все же так называемые отклонения это шум. А его лучше всего видеть в процентах от тренда.
И как уже отмечалось, надо смотреть на сезонность, если она конечно выражена явно.

Процитировано сообщение: Пимонов Евгений от 20.05.2008 :: 07:19:54:

Сезонность - выражена явно. Пока только не могу определиться аддитивную или мультипликативную
модель (см. статью) выбрать. А для того, чтобы было удобнее смотреть сезонность тренд все-таки лучше вычесть, то есть убрать этот фактор.  
Хотя тот еще вопрос, что сначала убирать - сезонность или тренд...
Будем пробовать.

Процитировано сообщение: Перов Дмитрий от 20.05.2008 :: 08:59:42:

Вот это может еще немного помочь http://www.cfin.ru/finanalysis/math/statistical_method.shtml