Прогнозируются объемы продаж по историческим данным.
Вычисляется 2 вида прогноза:
- тренд: Y(i)=SUMM(Ak*Fk(i)), где Fk - произвольная функция, коэффициенты Ak ищутся методом наименьших квадратов (МНК). Стандартно набор функций: полиномы, синусы/косинусы, эспоненты., но можно добавлять и свои. Функция должна иметь параметр x - номер подпериода анализа, может использовать переменные контекста (в частности "константу" Pi);
- ЛРФ: Y(i)=SUMM(Ak*Y(i-k)), коэффициенты Ak ищутся МНК. Порядок ЛРФ (число членов в сумме) определяется по минимуму дисперсии на анализируемом периоде простым перебором.
Для прогноза можно использовать сглаженные данные. Реализованы методы сглаживания: скользящее среднее, экспоненциальное, метод Хольта-Винтерса, фильтр Ходрика-Прескотта.
Графическое представление: аппроксимации, динамики остатков в прогнозном периоде, фактических и сглаженных данных.
В качестве прогнозных значений можно выбирать: прогноз по тренду, прогноз по ЛРФ, прогноз по методу, имеющему меньшую дисперсию, прогноз по произвольной формуле, например, расход.Тренд+2*товар.ДисперсияТренда - прогнозное значение вычисляется как значение тренда плюс 2 его дисперсии.
Вычисляется показатель достаточности текущих запасов: достаточно, маловато, дефицит.
Дефицит: если не хватает на период поставки.
Достаточно: если хватает на период доставки + товарозапас после поставки с учетом неснижаемого остатка.
Маловато - в остальных случаях.
Код открыт.
