Студопедия — Ситуация для анализа: Прогнозирование посещений стадиона
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Ситуация для анализа: Прогнозирование посещений стадиона






 

Управляющая операциями «Метро-Стадиума» Кэти Макрэ приняла ряд решений по мероприятиям на стадионе с учетом вероятной их посещаемости. Кэти, например, отвечала за решение о том, сколько в каждом случае открывать киосков и сколько привратников и продавцов вызывать на работу.

Когда Кэти только приступила к своей работе, она очень полагалась на субъективные оценки при прогнозировании посещаемости. Часто она звонила руководителям спортивных команд или развлекательных групп, занятых в предстоящем мероприятии, и просила их дать свои оценки. Через год Кэти разочаровалась в таком субъективном подходе к прогнозированию. Одна из причин заключалась в том, что уходило слишком много времени, чтобы получить оценки других людей. Однако наибольшей проблемой стала склонность всех подряд, включая и саму Кэти, постоянно завышать ожидаемую посещаемость. В результате на стадионе оказывалось чересчур много липших работников и запасов, что вело к неоправданным издержкам.

Кэти решила изучить другие, более объективные методы прогнозирования посещаемости. Она пришла к выводу, что любой выбранный ею метод должен обладать двумя характеристиками: (1) как только метод разработан, он должен обеспечить быстрое и простое прогнозирование, независимо от события; (2) метод должен использовать информацию, которая становится доступной лишь за сутки до мероприятия.

Проанализировав раздел о прогнозировании в своем старом учебнике по управлению операциями, Кэти убедилась, что лучше других подойдет каузальная модель. Она требует разработки математической зависимости вида:

 

А = с0 + c1X1 + с2Х2 +... + сnXn,

 

где А — прогноз посещаемости, все Х — переменные, от которых, как считается, зависит посещаемость, все с — константы, определяемые методом статистического анализа данных по минувшим событиям. Если имеются значения каузальной переменной (все X) для конкретного события, модель можно использовать для расчета прогноза посещаемости (А).

Кэти поняла также, что разным типам мероприятий должны соответствовать и разные модели. Она решила начать с разработки модели для бейсбольных матчей. На первом этапе она идентифицировала каузальные переменные для встраивания их в модель. Оказалось, что одной из таких переменных должно быть число билетов, проданных к моменту, когда до игры остается 24 ч.

 

Вопросы

 

1. Как вы считаете, почему сложилась тенденция преувеличения ожидаемой посещаемости, когда использовались методы субъективного прогнозирования?

2. Обладает ли каузальная модель двумя характеристиками, которыекак желательные определила Кэти?

3. Можете ли вы предложить другие каузальные переменные для модели прогнозирования посещаемости бейсбольных матчей? Помните, что данные по каждой переменной должны быть доступны к моменту, от которого до начала игры остается 24 ч.

4. Какие опасности видите вы в применении каузальной модели для прогнозирования посещаемости мероприятий на стадионе? Что можно предпринять, чтобы свести эти опасности к минимуму?

 

Литература

 

1. С. West Churchman, R.L. Ackoff, and E.L. Arnoff, Introduction to Operations Research (New York: Wiley, 1957), p. 6.

2. Ibid., p. 4.

3. Robert E. Shannon, Systems Simulation: The An and Science (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1975), p 4.

4. David В. Hertz, «The Changing Field of Management Science,» in Contemporary Management, ed. Joseph W. McGuire (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1974), pp. 95-96.

5. Shannon, op. cit., p. 8.

6. Ibid., p. 25.

7. Charles J. Hitch, Decision Making for Defense (Berkeley: University of California Press, 1967).

8. J.M.F. Roccaferrera, Operations Research Models for Business and Industry (Chicago: South-Western, 1963), p. 28.

9. Shannon, op. cit., p. 32.

10. Efram Turbin, «A Sample of Operations Research on the Corporate Level,» Operations Research, vol. 2 (1972), pp. 708-721.

11. L. R. Crum, D. D. Klingman, and L. A. Tavis, «Implementation of Large-Scale Financial Planning Models: Solution Efficient TransformationsJournal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 14 (1979), pp. 137-152; J.R.C. Wensley, «Effective Decision Aides in Marketing,» European Journal of Marketing, vol. 11 (1977), pp. 62-71.

12. Lars Lonnstedt, «Factors Related to the Implementation of Operations Research Solutions,» Interfaces, vol. 5, no.2,part I(1975).

13. АН. Rubinstein, «Some Organizational Factors Related to the Effectiveness of Management Science Groups in Industry.» Management Science, vol. 15 (1967).

14. Thad В. Green, W.B. Newsome, and S.R. Jones, «A Survey of the Applications of Quantitative Techniques to Production/Operations Management in Large Corporations,» Academy of Management Journal, vol. 20 (1977), p.670.

15. Ibid.

16. R. V. Brown, «Do Managers Find Decision Theory Useful?» Harvard Business Review, vol. 48 (1970), pp. 78-79; C. W. Churchman, «Managerial Acceptance of Scientific Decisions,» California Management Review, vol. 7 (1964), pp. 31-38; D. G. Malcolm, «On the Need for Improvement in Implementation of O. R.,» Management Science, vol. 11 (1965); Green, Newsome, and Jones, op. cit., pp. 669-676.

17. Shiv К. Gupta and John M. Gozzolino, Fundamentals of Operations Research for Management (San Francisco: Holden-Day, 1974), pp. 265-291.

18. Donald R. Plane and Gary A Kochenberger, Operations Researchfor Managerial Decisions (Homewood, III.: Irwin, 1972), p. 173.

19. Richard В. Chase and Nicholas J. Aquitano, Production and Operations Management (Homewood, III.: Irwin, 1973), pp. 313-376.

20. Green, Newsome, and Jones, op. cit.

21. N. Paul Loomba, Management: A Quantitative Perspective (New York: Macmillan, 1978), p. 394.

22. Claude McMillan and R. F. Gonzales, Systems Analysis: A Computer Approach to Decision Models (Homewood, III.: Irwin, 1973), p. 21.

23. Ibid., p. 20.

24. Loomba, op. cit., p. 50.

25. J. W. Hill, A.R. Bass, and H. Rosen, «The Prediction of Complex Organizational Behavior A Comparison of Decision Theory with More Traditional Techniques,» Organizational Behavior and Human Performance, vol. 5 (1970), pp. 449-462.

26. Loomba, op. cit., p. 119.

27. Edward A. McCreary, «How to Grow a Decision Tree,» Think, March-April 1967, pp. 13-18.

28. John С. Chambers, S. K. Mullick, and D. Smith, «How to Choose the Right Forecasting Technique,» Harvard Business Review, July-August 1971, pp. 45-74.

29. Lesley Albertson and T. Cutler, «Delphi,» Futures, vol. 8, no. 5 (1976), pp. 397-404.

30. N. J. Centron and C.A. Ralph, Industrial Applications of Technological Forecasting (New York: Wiley, 1971).








Дата добавления: 2015-09-18; просмотров: 582. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Картограммы и картодиаграммы Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений...

Практические расчеты на срез и смятие При изучении темы обратите внимание на основные расчетные предпосылки и условности расчета...

Функция спроса населения на данный товар Функция спроса населения на данный товар: Qd=7-Р. Функция предложения: Qs= -5+2Р,где...

Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...

Потенциометрия. Потенциометрическое определение рН растворов Потенциометрия - это электрохимический метод иссле­дования и анализа веществ, основанный на зависимости равновесного электродного потенциала Е от активности (концентрации) определяемого вещества в исследуемом рас­творе...

Гальванического элемента При контакте двух любых фаз на границе их раздела возникает двойной электрический слой (ДЭС), состоящий из равных по величине, но противоположных по знаку электрических зарядов...

Сущность, виды и функции маркетинга персонала Перснал-маркетинг является новым понятием. В мировой практике маркетинга и управления персоналом он выделился в отдельное направление лишь в начале 90-х гг.XX века...

Классификация и основные элементы конструкций теплового оборудования Многообразие способов тепловой обработки продуктов предопределяет широкую номенклатуру тепловых аппаратов...

Именные части речи, их общие и отличительные признаки Именные части речи в русском языке — это имя существительное, имя прилагательное, имя числительное, местоимение...

Интуитивное мышление Мышление — это пси­хический процесс, обеспечивающий познание сущности предме­тов и явлений и самого субъекта...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия