АННОТАЦИЯ 3
Введение 4
1 Исследование конкурентной среды компании и раскрытие понятия «планирование» 7
1.1 Анализ хозяйственной деятельности компании «СБК» 7
1.2 Теоретические аспекты планирования 17
2 Теоретические аспекты понятия «прогнозирование» 26
2.1 Сущность понятия прогнозирования 26
2.2 Классификация методов и моделей прогнозирования 28
2.3 Общая постановка задачи прогнозирования. Определение временных рядов 35
3 Решение задачи прогнозирования с помощью нейронной сети 38
3.1 Сущность понятия «искусственная нейронная сеть» 38
3.2 Решение задачи прогнозирования 43
Заключение 57
Литература 58
Предметный указатель компетенций 60
На настоящем этапе развития современного общества, информационные технологии занимают лидирующие позиции во всех сферах деятельности человека: медицина, образование, электроника, робототехника, охрана окружающей среды и пр. Особую роль современные цифровые технологии играют в экономике. Глобализация экономической жизни и растущая роль технологических инноваций повысили значение информации, ставшей одним из ключевых факторов обеспечения конкурентоспособности в современной экономике. В процессе экономического развития активное использование информационных технологий сопровождает переход к так называемому информационному обществу, когда информация становится важнейшим экономическим ресурсом.
На данный момент в сфере общественного питания города Томска происходят большие изменения. Из-за запрета деятельности заведений общественного питания весной 2020 года вследствие коронавирусной инфекции, отрасль претерпела большие изменения. Изменилась как структура спроса на услуги заведений общественного питания, так и конкурентная среда.
Компании общественного питания находятся на этапе восстановления нормальной деятельности. На данном этапе очень важно обладать хоть какой-нибудь информацией о своих конкурентах и о будущем состоянии спроса на товары или услуги.
Казалось бы, обладать такой информацией невозможно, однако существуют так называемые методы прогнозирования, которые позволяют построить модель и с определенной точностью предсказать будущие экономические показатели, необходимые фирмам.
Прогнозирование призвано решать двуединую задачу:
• с одной стороны - давать объективную научно обоснованную картину будущего, опираясь на процессы сегодняшнего дня;
• с другой стороны - выбирать направление деятельности и политики современности с учетом прогнозных оценок.
Существует множество моделей и методов прогнозирования. У каждой модели имеются свои особенности, достоинства и недостатки. Выбор подходящей модели зависит от конкретной задачи, а также от типа данных и их количества.
В данной работе будет рассмотрена деятельность компании «СБК», которая предоставляет услуги общественного питания в городе Томске. По данным о продажах компании будет построена модель прогнозирования продаж, которая позволит компании принимать более рациональные управленческие решения в области планирования закупок и управления персоналом. Для решения задачи прогнозирования будут рассмотрены нейросетевые методы, которые отличаются своей способностью устанавливать нелинейные связи между будущими и фактическими значениями, хорошей масштабируемостью.
Исходными данными будут являться значения выручки компании ООО «СБК» за последние 2 года.
Актуальность данного исследования заключается в необходимости получения достоверной информации о спросе на товары и услуги компании в будущих периодах для повышения эффективности хозяйственной деятельности.
Целью работы является повышение эффективности хозяйственной деятельности компании посредством прогнозирования выручки.
Объектом исследования является хозяйственная деятельность компании «СБК».
Предметом исследования является прогнозирование выручки на основе нейросетевой модели.
Актуальность работы, её цель, объект и предмет обусловили постановку следующих задач:
• проанализировать конкурентную среду компании;
• проанализировать хозяйственную деятельность компании;
• выявить слабые стороны фирмы;
• предложить решение, позволяющее повысить эффективность хозяйственной деятельности компании;
• ознакомиться с методами прогнозирования;
• рассмотреть нейросетевые методы прогнозирования;
• построить модель для прогнозирования, соответствующую исходным данным;
• получить результаты работы модели (прогноз);
• оценить точность прогнозирования построенной модели;
• интерпретировать результаты, полученные моделью.
Теоретической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные различным аспектам и проблемам планирования в менеджменте, принятия управленческих решений, построения моделей прогнозирования, в частности, с помощью искусственных нейронных сетей.
Для решения поставленных задач был использован следующий комплекс взаимодополняющих методов, соответствующих предмету исследования:
• метод теоретического анализа (проведено обзорно-аналитическое исследование специальной литературы);
• изучение и обобщение передового экономического опыта, программ, материалов и публикаций, диссертационных работ, нормативной документации;
• метод сравнительного анализа моделей прогнозирования;
• метод математического моделирования;
• метод измерения (определение численных параметров модели).
Подводя итоги, исследования и обобщая полученные результаты, можно сделать следующие выводы.
Была рассмотрена и описана сфера услуг общественного питания и проанализирована конкурентная среда компании.
Была рассмотрена деятельность организации «СБК» и проведен экспресс SWOT- анализ, который выявил 2 слабые стороны компании, причина которых состоит в чрезмерных расходах, связанных с неэффективным планированием. Была установлена причина данных затрат - высокая неопределенность объема продаж в будущие периоды на конкретный день.
В качестве решения определенных проблем было предложено реализовать модель прогнозирования продаж.
Были рассмотрены основные методы и модели прогнозирования и приведена классификация существующих методов в целях выбора наиболее подходящего для решения поставленной задачи. В качестве математической модели была выбрана искусственная нейронная сеть
Были обработаны и проанализированы данные о выручке компании «СБК» за последние 2 года. На основании полученных данных была построена модель нейронной сети, с помощью которой был получен прогноз выручки на неделю вперед. Также была выявлена сезонность продаж в течение месяца (14 дней) и определены наиболее прибыльные дни недели и времена года. Был получен приблизительный расчет выгоды, которую может получить компания при использовании построенной модели.
Полученный прогноз модели оказался достаточно точным, однако, всецело полагаться только на полученный прогноз для принятия управленческих решений не стоит, так как в построенной модели учитываются только данные о выручке за предыдущие периоды. Для принятия стратегических решений, необходимо рассматривать ряд факторов (как явных, так и не явных), которые влияют на спрос. Однако представленная модель может служить некой основой для составления планов компании как в краткосрочном, так и в долгосрочном периодах.
Подводя конечный итог, цель данного исследования достигнута, все поставленные задачи решены.
