,
студенты гр. 52-щ
научный руководитель: к. т.н. доцент кафедры ЭТЛиУК
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
В ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЦЕНТРАХ
Статистические методы в логистике – методы и способы сбора, анализа и описания информации.
Статистические методы используются комплексно или системно. Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из 3 основных стадий:
1) Сбор первичной статистической информации;
2) Статистическая сводка и обработка первичной информации;
3) Обобщение и интерпретация статистической информации.
При изучении статистической информации широкое применение имеет бухгалтерско-аналитический, графический методы и метод наименьших квадратов. Так же методы: расчетно-аналитические, математической статистики, математического программирования, прогнозирования и другие. Данные методы применяются во многих дисциплинах, в том числе и в логистике и в управлении цепями поставок.
1. Сущность бухгалтерско-аналитический метода заключается в сопоставлении предельного дохода и предельных издержек. Критерием увеличения объема производства является условие MR≥MC.
Таблица 1
Пример бухгалтерско-аналитического метода
Грузооборот, тыс. т в год (Q) | Стоимость хранения 1т, у. д.е. | Выручка, тыс. у. д.е. | Общие издержки, тыс. у. д.е. | Прибыль, тыс. у. д.е. | Предельный доход, тыс. у. д.е. (МС) | Предельные издержки, тыс. у. д.е. (MR) |
0 | 209 | 0 | 258 | -258 | - | - |
1 | 199 | 199 | 394 | -195 | 199 | 136 |
2 | 189 | 378 | 490 | -112 | 179 | 96 |
3 | 179 | 537 | 558 | -21 | 159 | 68 |
4 | 169 | 676 | 610 | 66 | 139 | 52 |
5 | 159 | 795 | 653 | 142 | 119 | 43 |
6 | 149 | 894 | 696 | 198 | 99 | 43 |
7 | 139 | 973 | 776 | 197 | 79 | 80 |
8 | 129 | 1032 | 842 | 190 | 59 | 66 |
2. Графический метод помогает проследить за движением собственности на сырье и готовую продукцию. Главное достоинство графического метода в том, что он наглядно отображает многообразные связи, характерные для современного маркетинга, и располагает институты канала распределения в логистической последовательности. При графическом методе необходимо на один график нанести кривые зависимости предельных издержек и предельного дохода от объёма производства или величины материального потока. Максимальная прибыль это точка пересечения кривых предельных издержек и предельного дохода.
Рис. 1 Зависимость предельных издержек и дохода от грузооборота
3. Сущность метода наименьших квадратов заключается в том, что на основе массовых данных используется корреляционно-регрессионный анализ исследуемой зависимости предельного дохода и предельных издержек от объема материального потока.
4. Корреляционный анализ, представленный коэффициентом корреляции, измеряет степень линейной зависимости между двумя переменными. Если в регрессии акцент делается на прогнозировании одной переменной от другой, то в корреляции акцент ставится на степень, в которой линейная модель может описать взаимосвязь между двумя переменными.
5. Расчетно-аналитический метод применяется при разработки решений, направленных на развитие и совершенствование имеющихся тенденций, заложенных в ходе производственно-хозяйственной деятельности управляемого объекта. Расчетно-аналитические методы представляют собой сочетание анализа результатов деятельности субъекта управление в области, связанной с предполагаемым решением, и прогнозных расчетов дальнейших тенденций его развития. Смысл обоснования решения с помощью этого метода заключается в проведении углубленного анализа фактических данных, выборе методов аппроксимации явления, установление конечной формулировки решения и определений программы его выполнения.
6. Метод математической статистики применяется в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль, особенно в прогнозировании поведения экономических и других показателей деятельности фирмы.
7. Метод математического программирования применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью метода математического программирования решают задачи нахождения кратчайшего пути, критического пути, максимального потока, минимизации стоимости потоков в сети с ограниченной пропускной способностью и др.
8. Метод прогнозирования. Эффективность управления определяется надежностью предварительных исследований тенденций развития объекта управления, которые способны обеспечить разработку и реализацию наиболее оптимальных решений. В связи с этим прогнозирование становится важнейшим, а иногда и решающим фактором в достижении успеха. В снабженческой, производственной и распределительной логистике широко используется данный метод, поскольку прогноз анализируемых процессов является основой принятия управленческих решений при оперативном, тактическом и стратегическом планировании. От точности и надежности прогноза зависит эффективность реализации различных логистических операций и функции: от оценки вероятности дефицита продукции на складе до выбора стратегии развития фирмы.
Также применяются такие методы, как экстраполяция, исчисления средних запасов товарно-материальных ценностей, определения равномерности поставок, индексный метод анализа факторов динамики объема реализации продукции и услуг и многие другие.
Теория статистических методов нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней постоянно возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими средствами, т. е. путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая – как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.
Список литературы
1. , Кошевая логистики. – М.: КНОРУС, 2010. – 576 с.
2. Григорьев . Продвинутый курс. – М.: , 2004. – 736 с.
3. Гусаров – М.: Юнити-Дана, 2001. – 463 с.
4. Дж., Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: -Бизнес», 2008. – 640 с.
