Прогнозирование спроса. Моделирование и прогнозирование спроса населения на товары и услуги

Прогнозирование спроса - это научно обоснованное предсказание развития рынка во времени на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей.

Прогнозирование спроса в торговом предприятии - это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от времени различают следующие виды прогнозирования спроса:

оперативное - до 1 месяца;

конъюнктурное - от 3 до 6 месяцев;

краткосрочное - от 1 года до 2 лет;

среднесрочное - от 2 до 5 лет;

долгосрочное - от 5 до 10 лет;

перспективное - свыше 10 лет.

Методы прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью различных методов, которые подразделяют на:

эвристические, в которых преобладают субъективные начала:

социологические - основаны на опросах конечных покупателей, выявлении их мнений и намерений;

экспертные методы - основаны на подборе и формировании группы достаточно компетентных специалистов, которые высказывают свое мнение на основе знаний, опыта, интуиции, и оно рассматривается как экспертная оценка (метод Дельфи, метод мозгового штурма);

экономико-математические, где преобладают объективные начала:

статистические методы - моделирование (строится прогнозная модель, которая характеризует зависимость изучаемого параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (базируется на прошлом опыте, который пролонгируется на будущее);

специальные методы (трендовые модели в графическом или математическом виде). Тренд - временной фактор, который характеризует основную тенденцию изменения показателей - учитывают особенности спроса на различные товары (товары длительного пользования - тестирование рынка, панельные опросы; товары единовременного пользования - метод пробных покупок, повторных покупок).

Тема 4. Теория и анализ производства

ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФУНКЦИЯ - функция, отображающая зависимость между максимальным объемом производимого продукта и физическим объемом факторов производства при данном уровне технических знаний.

Поскольку объем производства зависит от объема использованных ресурсов, то зависимость между ними может быть выражена в виде следующей функциональной записи:

где Q - максимальный объем продукции, произведенной при данной технологии и определенных факторах производства;

L - труд; К - капитал; М - материалы; f - функция.

Производственная функция при данной технологии обладает свойствами, которые определяют соотношение между объемом производства и количеством используемых факторов. Для разных видов производства производственные функции различны, тем не менее все они имеют общие свойства. Можно выделить два основных свойства.


1. Существует предел для роста объема выпуска, который может быть достигнут ростом затрат одного ресурса при прочих равных условиях. Так, в фирме при фиксированном количестве машин и производственных помещений имеется предел роста выпуска путем увеличения дополнительных рабочих, поскольку рабочий не будет обеспечен машинами для работы.

2. Существует определенная взаимная дополняемость (комплектарность) факторов производства, однако без уменьшения объема выпуска вероятна и определенная взаимозаменяемость данных факторов производства. Так, для выпуска блага могут быть использованы различные комбинации ресурсов; можно произвести это благо при использовании меньшего объема капитала и большего объема затрат труда, и наоборот. В первом случае производство считается технически эффективным в сравнении со вторым случаем. Однако существует предел того, насколько труд может быть заменен большим объемом капитала, чтобы не сократилось производство. С другой стороны, имеется предел применения ручного труда без использования машин.

В графической форме каждый вид производства может быть представлен точкой, координаты которой характеризуют минимально необходимые для выпуска данного объема продукции ресурсы, а производственная функция - линией изокванты.

Рассмотрев производственную функцию фирмы, перейдем к характеристике следующих трех важных понятий: общего (совокупного), среднего и предельного продукта.

На рис. 22.1, а показана кривая общего продукта (ТР), который изменяется в зависимости от величины переменного фактора X. На кривой ТР отмечены три точки: В - точка перегиба, С - точка, которая принадлежит касательной, совпадающей с линией, соединяющей данную точку с началом координат, D - точка максимального значения ТР. Точка А перемещается по кривой ТР. Соединив точку А с началом координат, получим линию ОА. Опустив перпендикуляр из точки А на ось абсцисс, получим треугольник ОАМ, где tg а есть отношение стороны AM к ОМ, т. е. выражение среднего продукта (АР).

Рис. 22.1. а) Кривая общего продукта (ТР); б) кривая среднего продукта (АР) и предельного продукта (МР)

Проведя через точку А касательную, получим угол Р, тангенс которого будет выражать предельный продукт МР. Сопоставляя треугольники LAM и ОАМ, находим, что до определенного момента тангенс Р по величине больше tg а. Таким образом, предельный продукт (МР) больше среднего продукта (АР). В том случае, когда точка А совпадает с точкой В, тангенс Р принимает максимальное значение и, следовательно, предельный продукт (МР) достигает наибольшего объема. Если точка А совпадает с точкой С, то значение среднего и предельного продукта равны. Предельный продукт (МР), достигнув максимального значения в точке В (рис. 22, б), начинает Сокращаться и в точке С пересечется с графиком среднего продукта (АР), который в этой точке достигает максимального значения. Затем и предельный, и средний продукт сокращаются, но предельный продукт уменьшается опережающими темпами. В точке максимума общего продукта (ТР) предельный продукт МР = 0.

Мы видим, что наиболее эффективное изменение переменного фактора X наблюдается на отрезке от точки В до точки С. Здесь предельный продукт (МР), достигнув своего максимального значения, начинает уменьшаться, средний продукт (АР) еще увеличивается, общий продукт (ТР) получает наибольший прирост.

В теории маржинального анализа (анализа безубыточности) выделяется такое понятие, как маржинальный доход, рассчитываемый в целом по предприятию как разность между выручкой и совокупными переменными затратами. Для единичного изделия маржинальный доход рассчитывается как разница между ценой реализации и удельными переменными затратами на единицу продукции.

Маржинальный анализ призван обеспечить объективную оценку состояния резервов производства и степени их использования, очевидный реальный дефицит или избыток ресурсов. На базе операционного анализа разрабатываются пути мобилизации резервов, возможности их ресурсного и финансового обеспечения.

Экономический смысл маржинального дохода заключается в том, что он обеспечивает покрытие постоянных затрат и формирует чистую прибыль от основной деятельности предприятия. Маржинальный доход (прибыль) – это предельная прибыль, которую может получить предприятие от производства и продажи каждого вида продукта.

Концепция маржинального дохода вписывается в метод управления и учета затрат, получивший название директ-костинг. Суть данного метода состоит в том, что к себестоимости относятся только прямые затраты, накладные же расходы, не зависящие от объема продаж, в себестоимость продукции не включаются, а периодически списываются на финансовый результат.

Основной смысл данной концепции в том, что самая точная калькуляция не та, в которую после трудоемких расчетов и распределения накладных расходов в соответствии с принятой на предприятии базой включаются все затраты предприятия, а та, в которую вносятся издержки, непосредственно обеспечивающие выпуск данной продукции.

В практической деятельности зачастую возникает ситуация, когда в выпускаемом предприятием ассортименте существуют отдельные продукты с отрицательной рентабельностью по себестоимости, но имеющие положительный маржинальный доход. Такие продукты полностью покрывают переменные затраты, связанные с их производством, и часть общих постоянных затрат предприятия.

Более глубокий анализ эффективности выпускаемой продукции с использованием понятия маржинального дохода показывает, что снятие с производства продукта с отрицательной рентабельностью по себестоимости не всегда оказывается оправданным и зачастую приводит к парадоксальным на первый взгляд результатам в виде снижения прибыли предприятия в целом.

Как правило, в операционном анализе наиболее часто используются следующие показатели: Коэффициент маржинального дохода; Коэффициент изменения валовых продаж; Коэффициент валового дохода; Коэффициент операционной прибыли; Прибыльность продаж.

1. Коэффициент маржинального дохода, который рассчитывается как отношение маржинального дохода к выручке:

КМД = (выручка - совокупные переменные затраты) / выручка

Данный коэффициент показывает в выручке долю, идущую на покрытие постоянных затрат и обеспечение прибыли. Рост данного коэффициента является положительным фактором, он возможен за счет повышения отпускных цен или снижения переменных затрат. Возможна ситуация, при которой выручка у предприятия

2. Коэффициент изменения валовых продаж. Показатель характеризует изменение объема валовых продаж текущего периода по отношению к объему валовых продаж предыдущего периода. Рассчитывается по формуле:

КВП = (Выручка за текущий год - Выручка за прошлый год) / Выручка за прошлый год

Следует иметь в виду то что, данный показатель содержит в себе инфляционную компоненту, что приводит к некоторому искажению значений данного показателя.

3. Коэффициент валового дохода (или коэффициент валовой маржи). Валовый доход (сумма для покрытия постоянных затрат и формирования прибыли) определяется как разница между выручкой и переменными затратами. Формула расчета:

КВД = Валовый доход / Выручка от реализации

Коэффициент валового дохода (валовой маржи) служит для оценки прибыльности продаж предприятия. По определению, валовой доход должен покрыть издержки, связанные с общим управлением компании и реализацией готовой продукции и, кроме того, обеспечить прибыль предприятию.

Иными словами коэффициент способность менеджмента компании управлять производственными издержками. Чем выше этот показатель, тем успешнее менеджмент предприятия управляет производственными издержками.

4. Коэффициент операционной прибыли (операционной маржи), характеризует отношение операционной прибыли, т.е. валового дохода за вычетом общих, административных и реализационных издержек, к объему продаж. Коэффициент рассчитывается по формуле:

КОП = Операционная прибыль / Выручка от продаж

Данный показатель показывает, насколько эффективна собственно производственная деятельность предприятия.

5. Прибыльность продаж или коэффициент чистой прибыли, формула расчета имеет вид:

КПП = Чистая прибыль / Выручка от реализации

Тема 5. Теория и анализ затрат

Определение и использование издержек в экономическом ана­лизе. Первоначальная стоимость и восстановительная стоимость. Альтернативные и прямые издержки. Связь между производством и издержками. Эффект масштаба.

Издержки производства - затраты на покупку экономических ресурсов, потребленных в процессе выпуска тех или иных благ.

Любое производство товаров и услуг, как известно, связано с использованием труда, капитала и природных ресурсов, которые представляют собой факторы производства, стоимость которых определяется издержками производства.

В связи с ограниченностью ресурсов возникает проблема наилучшего их использования из всех отвергнутых альтернатив.

Альтернативные издержки - это издержки выпуска благ, определяемые стоимостью наилучшей упущенной возможности применения ресурсов производства, обеспечивающие максимальную прибыль. Альтернативные издержки предприятия называются экономическими издержками. Эти издержки необходимо отличать от бухгалтерских издержек.

Бухгалтерские издержки отличаются от экономических издержек тем, что они не включают стоимость факторов производства, являющихся собственностью владельцев фирм. Бухгалтерские издержки меньше экономических на величину неявного заработка предпринимателя, его жены, неявной земельной ренты и неявного процента на собственный капитал владельца фирмы. Иначе говоря, бухгалтерские издержки равны экономическим минус все неявные издержки.

Варианты классификации издержек производства многообразны. Начнем с установления различий между явными и неявными издержками.

Явные издержки - это альтернативные издержки, принимающие форму денежных платежей собственникам ресурсов производства и полуфабрикатов. Они определяются суммой расходов фирмы на оплату покупаемых ресурсов (сырья, материалов, топлива, рабочей силы и т. п.).

Неявные (вмененные) издержки - это альтернативные издержки использования ресурсов, которые принадлежат фирме и принимают форму потерянного дохода от использования ресурсов, являющихся собственностью фирмы. Они определяются стоимостью ресурсов, находящихся в собственности данной фирмы.

Классификация издержек производства может быть осуществлена с учетом мобильности факторов производства. Выделяются постоянные, переменные и общие издержки.

Постоянные издержки (FC) - издержки, величина которых в коротком периоде не изменяется в зависимости от изменения объема производства. Их иногда называют "накладными расходами" или "безвозвратными издержками". К постоянным издержкам относятся расходы на содержание производственных зданий, закупку оборудования, рентные платежи, процентные выплаты по долгам, жалованье управленческого персонала и т. д. Все эти расходы должны финансироваться даже тогда, когда фирма ничего не производит.

Переменные издержки (VC) - издержки, величина которых изменяется в зависимости от изменения объема производства. Если продукция не производится, то они равны нулю. К переменным издержкам относятся расходы на покупку сырьевых ресурсов, топливо, энергию, транспортные услуги, заработную плату рабочим и служащим и т. д. В супермаркетах оплата услуг работников-контролеров входит в переменные издержки, поскольку управляющие могут приспособить объем данных услуг к числу покупателей.

Общие издержки (ТС) - совокупные издержки фирмы, равные сумме ее постоянных и переменных издержек, определяются по формуле:

Общие издержки увеличиваются по мере увеличения объема производства.

Издержки на единицу производимых благ имеют форму средних постоянных издержек, средних переменных издержек и средних общих издержек.

Средние постоянные издержки (AFC) - это общие постоянные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления постоянных издержек (FC) на соответствующее количество (объем) выпущенной продукции:

Поскольку общие постоянные издержки не изменяются, то при делении их на увеличивающийся объем производства средние постоянные издержки будут падать по мере увеличения количества выпускаемой продукции, ибо фиксированная сумма издержек распределяется на все большее и большее количество единиц продукции. И наоборот, при сокращении объема производства средние постоянные издержки будут расти.

Средние переменные издержки (AVC) - это общие переменные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления переменных издержек на соответствующее количество выпущенной продукции:

Средние переменные издержки вначале падают, достигая своего минимума, затем начинают расти.

Средние (общие) издержки (АТС) - это общие издержки производства на единицу продукции. Они определяются двумя способами:

а) путем деления суммы общих издержек на количество произведенной продукции:

б) путем суммирования средних постоянных издержек и средних переменных издержек:

АТС = AFC + AVC.

Вначале средние (общие) издержки высокие, поскольку производится небольшой объем продукции, а постоянные издержки большие. По мере увеличения объема производства средние (общие) издержки снижаются и достигают минимума, а затем начинают расти.

Предельные издержки (МС) - это издержки, связанные с выпуском дополнительной единицы продукции.

Предельные издержки равны изменению общих издержек, деленному на изменение объема произведенной продукции, т. е. они отражают изменение издержек в зависимости от количества выпускаемой продукции. Поскольку постоянные издержки не меняются, то постоянные предельные издержки всегда равны нулю, т. е. MFC = 0. Поэтому предельные издержки - это всегда предельные переменные издержки, т. е. MVC = МС. Из этого следует, что увеличивающаяся отдача переменных факторов сокращает предельные издержки, а понижающаяся отдача - наоборот, их увеличивает.

Предельные издержки показывают, какова величина затрат, которые фирма понесет при росте производства на последнюю единицу продукции, или тех средств, которые она сэкономит в случае уменьшения производства на данную единицу. В том случае, когда дополнительные издержки на производство каждой дополнительной единицы продукции меньше средних издержек уже произведенных единиц, производство данной следующей единицы понизит средние общие издержки. Если же издержки на следующую дополнительную единицу будут выше, чем средние издержки, ее производство повысит средние общие издержки. Изложенное относится к короткому периоду.

В практике российских предприятий и в статистике используется понятие "себестоимость", под которой понимается денежное выражение текущих издержек производства и реализации продукции. В состав затрат, включаемых в себестоимость, включаются расходы на материалы, накладные расходы, заработная плата, амортизация и т. д. Различают следующие виды себестоимости: базисная - себестоимость прошлого периода; индивидуальная - сумма затрат на изготовление конкретного вида изделий; перевозок - затраты на транспортировку грузов (продукции); реализованной продукции, текущая - оценка реализованной продукции по восстановленной себестоимости; технологическая - сумма затрат на организацию технологического процесса изготовления продукции и оказания услуг; фактическая - на основе данных фактических затрат по всем статьям себестоимости за данный период.

Эффект масштаба производства

После того, как фирма определит для себя наиболее эффективный способ производства, расширение объемов выпуска возможно исключительно за счет изменения масштабов производства, т.е. пропорционального увеличения использования всех производственных ресурсов.

Пусть исходная зависимость между объемом выпуска и ресурсами описывается производственной функцией вида

Увеличение в некоторое количество раз (например, в z раз) всех применяемых ресурсов приведет к изменению объема выпуска с Q0 до Q1, так что

Если новый объем выпуска увеличится более, чем в z раз (Q1 > zQ0), то имеет место положительный эффект масштаба производства.

Если новый объем выпуска увеличится менее, чем в z раз (Q1< zQ0), то имеет место отрицательный эффект масштаба производства.

И наконец, если новый объем выпуска увеличится также в z раз (Q1= zQ0), то имеет место постоянный эффект масштаба производства.

Для большинства производственных процессов характер эффекта масштаба меняется в зависимости от достигнутых объемов выпуска. Первоначально эффект может быть постоянным или даже положительным, однако после расширения размеров предприятия сверх некоторого предела эффект становится отрицательным.

Графически эффект масштаба производства может быть проиллюстрирован через кривые долгосрочных средних издержек, как это представлено на рис. 3.3-3.5.

Положительный эффект масштаба предполагает возрастание отдачи используемых ресурсов. Как следствие этого, объем выпуска (Q) растет более быстрыми темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства. Другими словами, средние издержки долгосрочного периода убывают, или

LATC0 > LATC1.

Рис. 3.3. Положительный эффект масштаба производства

Существует несколько причин, объясняющих положительный эффект масштаба.

Во-первых, крупное массовое производство позволяет использовать большую специализацию ресурсов и разделение труда, что в свою очередь повышает производительность всех применяемых ресурсов;

во-вторых, крупные предприятия могут применять более передовую технологию и дорогостоящую автоматизацию производства, недоступное мелким фирмам;

в-третьих, осуществлять специализацию управления и максимально полно использовать труд высококвалифицированных специалистов, так что расходы на управленческий персонал будут расти более медленными темпами, чем производство;

в-четвертых, эффект может быть связан с технологической спецификой отдельных видов производства (в том числе, как следствие геометрического закона соответствия площади поверхностей и объемов, или сечений). Утроение производительности сборочного конвейера может потребовать лишь одного, а не двух дополнительных контролеров. Увеличение диаметра трубы нефтепровода увеличит объем перекачиваемой нефти в более чем два раза и другие случаи, когда объем выпуска увеличивается раньше, чем потребуется дополнительная единица оборудования.

Отрицательный эффект масштаба производства Если объем выпуска (Q) растет более медленными темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства, то в отрасли имеет место отрицательный эффект, а средние издержки долгосрочного периода увеличиваются, или

LATC0 < LATC1

Рис. 3.4. Отрицательный эффект масштаба производства

Отрицательный эффект связан:

во-первых, с ограниченными возможностями эффективного управления крупномасштабным производством. По мере расширения предприятия процесс принятия решений все более и более усложняется, нарастает чрезмерные формализация и бумаготворчество, усиливается бюрократизация управленческого персонала, и как результат, постепенно снижается эффективность производства;

во-вторых, с наличием технологических барьеров на пути чрезмерного увеличения размеров предприятия.

Постоянный эффект масштаба производства

Постоянный эффект предполагает неизменность отдачи используемых ресурсов. Это означает, что объем выпуска (Q) растет такими же темпами, как и совокупные затраты (ТС) на ресурсы. В этих условиях средние издержки долгосрочного периода остаются неизменными, или

Рис. 3.5. Постоянный эффект масштаба производства

Нахождение оптимального размера предприятия для производства той или иной продукции позволяет фирме поддерживать этот оптимум достаточно долго, уже после того, как иссякнут источники положительного эффекта. Это происходит путем создания в рамках единого технологического процесса не одного, а нескольких производственных единиц оптимального размера. Так, если Q*=5 тыс. ед., то крупная компания может производить 15 тыс. ед., построив три завода, и повышая эффективность за счет централизации закупок, сбыта, управления и т.д.

Тема 5 . Рыночные структуры и анализ ценообразования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения понятий - метод.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методы прогнозирования - это совокупность приёмов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных об исследуемом объекте вывести суждения определённой достоверности относительно будущего развития объекта.

По оценкам отечественных и зарубежных учёных, в настоящее время насчитываются сотни методов прогнозирования, однако на практике регулярно используются несколько десятков базовых методов (рис. №1).

Рис.

Из рисунка №1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

  • · простые методы;
  • · комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

  • · фактографические методы;
  • · экспертные методы;
  • · комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

  • 1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;
  • 2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;
  • 3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

  • · статистических (параметрических) методов;
  • · опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

  • · по количеству привлеченных экспертов;
  • · по наличию аналитической обработки данных экспертизы (табл. 1).

Прогнозирование спроса в теории осуществляется различными методами. На практике, как правило, реализуется комплексный подход, учитывающий сильные и слабые стороны применяемых методов. Общие методы прогнозирования спроса основываются на:

  • · Метод экспертных оценок;
  • · Статистические методы (фактографические);
  • · Комбинированные методы.

Методы экспертных оценок

Под экспертными оценками понимают комплекс логических и математических пpoцeдyp, направленных на получение от специалистов инфopмaции, ee aнaлиз и oбoбщeниe c цeлью пoдгoтoвки и выpaбoтки paциoнaльныx peшeний.

Таблица № 1

Классификация экспертных методов прогнозирования

Экспертные методы прогнозирования, как правило, используются в случаях:

  • · когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования;
  • · наличия высокой степени неопределенности информации, имеющейся в прогностической базе, или вовсе при отсутствии информации об объекте прогнозирования.

Мeтoды экcпepтныx oцeнoк мoжнo paздeлить нa двe гpyппы:

  • · мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы;
  • · мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы пpeдпoлaгaют пoлyчeниe oбщeгo мнeния в xoдe coвмecтнoгo oбcyждeния peшaeмoй пpoблeмы. Инoгдa эти мeтoды нaзывaют мeтoдaми пpямoгo пoлyчeния кoллeктивнoгo мнeния. Оcнoвнoe пpeимyщecтвo этиx мeтoдoв зaключaeтcя в вoзмoжнocти paзнocтopoннeгo aнaлизa пpoблeм. Нeдocтaткaми мeтoдoв являeтcя cлoжнocть пpoцeдypы пoлyчeния инфopмaции, cлoжнocть фopмиpoвaния гpyппoвoгo мнeния пo индивидyaльным cyждeниям экcпepтoв, вoзмoжнocть дaвлeния aвтopитeтoв в гpyппe.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты включaют мeтoды "мoзгoвoй aтaки", "cцeнapиeв", "дeлoвыx игp", "coвeщaний" и "cyдa".

· Мeтoд "мoзгoвoй aтaки".

Мeтoды этoгo типa извecтны тaкжe пoд нaзвaниeм кoллeктивнoй гeнepaции идeй, мoзгoвoгo штypмa, диcкyccиoнныx мeтoдoв. Вce эти мeтoды ocнoвaны нa cвoбoднoм выдвижeнии идeй, нaпpaвлeнныx нa peшeниe пpoблeмы. Зaтeм из этиx идeй oтбиpaютcя нaибoлee цeнныe.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" являeтcя выcoкaя oпepaтивнocть пoлyчeния тpeбyeмoгo peшeния. Оcнoвным нeдocтaткoм eгo - cлoжнocть opгaнизaции экcпepтизы, тaк кaк инoгдa нeвoзмoжнo coбpaть вмecтe тpeбyeмыx cпeциaлиcтoв, coздaть нeпpинyждeннyю aтмocфepy и иcключить влияниe дoлжнocтныx взaимooтнoшeний.

· Мeтoд "cцeнapиeв" пpeдcтaвляeт coбoй coвoкyпнocть пpaвил пo излoжeнию в пиcьмeннoм видe пpeдлoжeний cпeциaлиcтoв пo peшaeмoй пpoблeмe.

Сцeнapий пpeдcтaвляeт coбoй дoкyмeнт, coдepжaщий aнaлиз пpoблeмы и пpeдлoжeния пo ee peaлизaции. Пpeдлoжeния внaчaлe пишyт экcпepты индивидyaльнo, a зaтeм oни coглacyютcя и излaгaютcя в фopмe eдинoгo дoкyмeнтa.

Оcнoвным пpeимyщecтвoм cцeнapия являeтcя кoмплeкcный oxвaт peшaeмoй пpoблeмы в дocтyпнoй для вocпpиятия фopмe. К нeдocтaткaм мoжнo oтнecти вoзмoжныe нeoднoзнaчнocть, нeчeткocть излaгaeмыx вoпpocoв и нeдocтaтoчнyю oбocнoвaннocти oтдeльныx peшeния.

· "Дeлoвыe игpы" ocнoвaны нa мoдeлиpoвaнии фyнкциoниpoвaния coциaльнoй cиcтeмы yпpaвлeния пpи выпoлнeния oпepaций, нaпpaвлeнныx нa дocтижeниe пocтaвлeннoй цeли.

В oтличиe oт пpeдыдyщиx мeтoдoв, гдe экcпepтныe oцeнки фopмиpyютcя в xoдe кoллeктивнoгo oбcyждeния, дeлoвыe игpы пpeдпoлaгaют aктивнyю дeятeльнocть экcпepтнoй гpyппы, зa кaждым члeнoм кoтopoй зaкpeплeнa oпpeдeлeннaя oбязaннocть в cooтвeтcтвии c зapaнee cocтaвлeнными пpaвилaми и пpoгpaммoй.

Оcнoвным дocтoинcтвoм дeлoвыx игp являeтcя вoзмoжнocть выpaбoтки peшeния в динaмикe c yчeтoм вcex этaпoв иccлeдyeмoгo пpoцecca пpи взaимoдeйcтвии вcex элeмeнтoв oбщecтвeннoй cиcтeмы yпpaвлeния. Нeдocтaтoк зaключaeтcя в cлoжнocти opгaнизaции дeлoвoй игpы в ycлoвияx, пpиближeнныx к peaльнoй пpoблeмнoй cитyaции.

· Мeтoд "coвeщaний" ("кoмиccий", "кpyглoгo cтoлa") - caмый пpocтoй и тpaдициoнный.

Он пpeдпoлaгaeт пpoвeдeниe coвeщaния или диcкyccии c цeлью выpaбoтки eдинoгo кoллeктивнoгo мнeния пo peшaeмoй пpoблeмe. В oтличиe oт мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" кaждый экcпepт мoжeт нe тoлькo выcкaзывaть cвoe мнeниe, нo и кpитикoвaть пpeдлoжeния дpyгиx. В peзyльтaтe тaкoгo тщaтeльнoгo oбcyждeния yмeньшaeтcя вoзмoжнocть oшибoк пpи выpaбoткe peшeния.

Достоинствoм мeтoдa являeтcя пpocтoтa eгo peaлизaции. Однако на совещании может быть пpинятo oшибoчнoe мнeниe oднoгo из yчacтникoв в cилy eгo aвтopитeтa, cлyжeбнoгo пoлoжeния, нacтoйчивocти или opaтopcкиx cпocoбнocтeй.

· Мeтoд "cyдa" являeтcя paзнoвиднocтью мeтoдa "coвeщaний" и peaлизyeтcя пo aнaлoгии c вeдeниeм cyдeбнoгo пpoцecca.

В poли "пoдcyдимыx" выcтyпaют выбиpaeмыe вapиaнты peшeния; в poли "cyдeй" - лицa, пpинимaющиe peшeниe; в poли "пpoкypopoв" и "зaщитникoв" - члeны экcпepтнoй гpyппы. Рoль "cвидeтeлeй" выпoлняют paзличныe ycлoвия выбopa и дoвoды экcпepтoв. Пpи вeдeнии тaкoгo "cyдeбнoгo пpoцecca" oтклoняютcя или пpинимaютcя тe или иныe peшeния.

Мeтoд "cyдa" цeлecooбpaзнo иcпoльзoвaть пpи нaличии нecкoлькиx гpyпп экcпepтoв, пpидepживaющиxcя paзличныx вapиaнтoв peшeния.

Мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы ocнoвaны нa пpeдвapитeльнoм пoлyчeнии инфopмaции oт экcпepтoв, oпpaшивaeмыx нeзaвиcимo дpyг oт дpyгa, c пocлeдyющeй oбpaбoткoй пoлyчeнныx дaнныx. К этим мeтoдaм мoжнo oтнecти мeтoды aнкeтнoгo oпpoca, интepвью и мeтoды "Дeльфи".

Оcнoвныe пpeимyщecтвa мeтoдa индивидyaльнoгo экcпepтнoгo oцeнивaния cocтoят в иx oпepaтивнocти, вoзмoжнocти в пoлнoй мepe иcпoльзoвaть индивидyaльныe cпocoбнocти экcпepтa, oтcyтcтвии дaвлeния co cтopoны aвтopитeтoв и в низкиx зaтpaтax нa экcпepтизy. Глaвным иx нeдocтaткoм являeтcя выcoкaя cтeпeнь cyбъeктивнocти пoлyчaeмыx oцeнoк из-зa oгpaничeннocти знaний oднoгo экcпepтa.

· Мeтoд "Дeльфи", или мeтoд "дeльфийcкoгo opaкyлa", пpeдcтaвляeт coбoй итepaтивнyю пpoцeдypy aнкeтнoгo oпpoca.

Пpи этoм coблюдaeтcя тpeбoвaниe oтcyтcтвия личныx кoнтaктoв мeждy экcпepтaми и oбecпeчeния иx пoлнoй инфopмaциeй пo вceм peзyльтaтaм oцeнoк пocлe кaждoгo тypa oпpoca c coxpaнeниeм aнoнимнocти oцeнoк, apгyмeнтaции и кpитики.

Пpoцeдypa мeтoдa включaeт нecкoлькo пocлeдoвaтeльныx этaпoв oпpoca. Нa пepвoм этaпe пpoизвoдитcя индивидyaльный oпpoc экcпepтoв, oбычнo в фopмe aнкeт. Экcпepты дaют oтвeты, нe apгyмeнтиpyя иx. Зaтeм peзyльтaты oпpoca oбpaбaтывaютcя и фopмиpyeтcя кoллeктивнoe мнeниe гpyппы экcпepтoв, выявляютcя и oбoбщaютcя apгyмeнтaции в пoльзy paзличныx cyждeний. Нa втopoм - вcя инфopмaция cooбщaeтcя экcпepтaм и иx пpocят пepecмoтpeть oцeнки и oбъяcнить пpичины cвoeгo нecoглacия c кoллeктивным cyждeниeм. Нoвыe oцeнки внoвь oбpaбaтывaютcя и ocyщecтвляeтcя пepexoд к cлeдyющeмy этaпy. Пpaктикa пoкaзывaeт, чтo пocлe тpex-чeтыpex этaпoв oтвeты экcпepтoв cтaбилизиpyютcя, и нeoбxoдимo пpeкpaщaть пpoцeдypy.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "Дeльфи" являeтcя иcпoльзoвaниe oбpaтнoй cвязи в xoдe oпpoca, чтo знaчитeльнo пoвышaeт oбъeктивнocть экcпepтныx oцeнoк. Однaкo дaнный мeтoд тpeбyeт знaчитeльнoгo вpeмeни нa peaлизaцию вceй мнoгoэтaпнoй пpoцeдypы.

Оcнoвныe этaпы пpoцecca экcпepтнoгo oцeнивaния:

  • · фopмиpoвaниe цeли и зaдaч экcпepтнoгo oцeнивaния;
  • · фopмиpoвaниe гpyппы yпpaвлeния и oфopмлeниe peшeния нa пpoвeдeниe экcпepтнoгo oцeнивaния;
  • · выбop мeтoдa пoлyчeния экcпepтнoй инфopмaции и cпocoбoв ee oбpaбoтки;
  • · пoдбop экcпepтнoй гpyппы и фopмиpoвaниe пpи нeoбxoдимocти aнкeт oпpoca;
  • · oпpoc экcпepтoв (экcпepтизa);
  • · oбpaбoткa и aнaлиз peзyльтaтoв экcпepтизы;
  • · интepпpeтaция пoлyчeнныx peзyльтaтoв;
  • · cocтaвлeниe oтчeтa.

Статистические методы прогнозирования

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Методы экстраполяции трендов, основанные на статистическом анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара, в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого товара. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются:

  • · метод скользящего среднего;
  • · метод экспоненциального сглаживания;
  • · Прогнозирование на основе метода сезонных колебаний;

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

· Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе. Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

· Экспоненциальная средняя. При рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем "старше" наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. То есть влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от момента, для которого определяется средняя.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом "устаревания" является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:

Qt+1 = L*yt + (1 - L) * Q t-1

где Q - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда);

L - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0

t - индекс текущего периода;

y - фактическое значение уровня ряда.

Метод экспоненциального сглаживания (рис. № 2) представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.


Рис.

Из графика видно, что кривая прогнозов продаж по сравнению с кривой фактических продаж представляет собой более плавную линию (сглаженную тенденцию).

Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

· Прогнозирование на основе сезонных колебаний.

Сезонные колебания -- повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в торговле продуктами питания, на транспорте и др. Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания.

Возникновение собственных циклов в одномерном точечном отображении исследовано М. Фейгенбаумом, а то, что аналогичная динамика присутствует в экономических моделях, отмечалось неоднократно Нижегородцевым Р.М.

Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью. прогнозирование автомобиль стоимостной оценка

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда к теоретическим (расчетным) уровням, выступающих в качестве базы сравнения. Индексы сезонности рассчитываются по формуле:

где Is t - индивидуальный индекс сезонности;

Yt - эмпирический уровень ряда динамики;

Yi - теоретический уровень ряда динамики.

В результате того, что в формуле измерение сезонных колебаний проводится на базе соответствующих теоретических уровней тренда, в индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития устраняется. Поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов сезонности одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is):

где n - число периодов годового цикла.

Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности свободны от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.

· Прогнозирование методом линейной регрессии.

Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых формализованных методов прогнозирования. Метод базируется на взаимосвязи (линейной зависимости) факторного и результативного показателя:

где x - факторный показатель;

Y - результативный показатель.

Приведенные методы измерения сезонных колебаний не являются единственными. Так, для выявления сезонных колебаний можно применять и рассмотренный выше метод скользящей средней, и другие методы.

Комбинированные методы

На практике существует тенденция сочетать различные методы прогнозирования спроса. Поскольку итоговый прогноз играет очень важную роль для всех аспектов внутрифирменного планирования, то желательно создать прогнозную систему, в которой может использоваться любой вводимый фактор.

Узнайте, как при помощи статистики о рождаемости в России в течение 30-40 минут спрогнозировать – какой товар будет пользоваться высоким спросом через три, пять, или двадцать лет?

 
  • Вводная часть
  • Как прогнозировать спрос

Вводная часть

Как рассчитывать спрос, исходя из общедоступных статистических данных, рассмотрим на примере данной статьи.

За основу примем показатели отечественной рождаемости. По аналогии можно моделировать спрос на определенные товары и услуги, исходя из статистики браков и разводов, количества мужчин и женщин, пенсионеров и трудоспособных граждан, смертности, занятости населения, уровня жизни и т.д. Все данные находятся в свободном доступе на сайте Федеральной Службы государственной статистики .

Рассмотрим таблицу:

Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России

Начиная с 2005 года, в России начался сперва медленный, а потом все более интенсивный рост рождаемости. О чем говорит нам эта информация? Во-первых, самый закономерный вывод, складывающейся из сокращения числа умерших и увеличения числа родившихся - численность населения растет. Это значит, что эквивалентно росту количества людей в нашей стране, будет увеличиваться и спрос на товары массового потребления: продукты питания, бытовая химия и косметика, одежда, бытовые услуги и т.п.

Например, если в 2011 году, когда естественный прирост был отрицательным, количество потребителей хлеба в стране увеличилось по отношению к 2009 году на 119 тыс. человек (в общей картине населения страны - на 0,083%). А уже в 2013 году при положительном естественном приросте, увеличение потребителей хлеба к 2009 году составило 273 тыс. человек (подъем продаж хлеба на 0,19% в общей массе по стране). Таким образом, всего за четыре года динамика роста продаж хлеба составила 43,6%.

Это же можно сказать обо всех продуктах ежедневного потребления - молокопродуктах, мясе, воде, медикаментах и проч.

Теперь давайте рассмотрим эту же методику прогнозирования спроса в сегменте рынка недвижимости. В 2010 году в России, по данным Росстата, было зафиксировано 54,9 млн. частных домохозяйств, средний размер одного домохозяйства - 2,6 чел.

Таким образом, если принимать во внимание рост количества населения (см. Табл.2 Естественное движение прироста и смертности) с 142 856 536 человек в 2010 году до 143 347 059 человек в 2013 году (490,5 тыс. чел.), рынок недвижимости должен был дать за два-три года не менее 188,6 тысяч новых квартир. Это только для удовлетворения потребностей растущего населения, но если к этим расчетам добавить статистику браков и разводов, что также влияет на состояние рынка недвижимости, цифра может увеличиться в 2-2,5 раза.

Табл.2 Естественное движение прироста и смертности

Наглядный график этих же данных:

Что мы видим, исходя из данной таблицы (обратный анализ):

  1. Падение рождаемости в 1986-1992 и 1996 -2009 годах (в течение 13 лет) стало причиной того, что уже сейчас на рынке труда ощущается дефицит молодых специалистов, т.е. поколение 1990-х не придет на смену поколению 1970-80хх, и в стране остро будет стоять (частично уже стоит) проблема нехватки новых кадров.
  2. Начиная с 2015 года, конкурс на места в ВУЗах страны будет меньше, соответственно, в стране будет больше специалистов с высшим образованием и дефицит людей - со средним специальным, что приведет к пересмотру работы многих социальных структур;
  3. Повышение рождаемости с 2010 по 2014 год и продолжение этой тенденции несет в себе еще одну угрозу на рынке занятости - снижение производственной эффективности среди молодых женщин.

Как прогнозировать спрос

Для прогнозирования спроса нам понадобятся:

  • данные о рождаемости (Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России);
  • прогноз рождаемости (Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года).

Например, редко в каком городе в России можно констатировать насыщенность рынка детских кафе. Они есть, но их недостаточно. Основным посетителем такого заведения являются родители с малышами в возрасте от двух до шести лет, т.е. детьми, рожденными в 2008 - 2012 годах. За этот период в стране появилось 8 963 295 детей - сейчас это аудитория детских кафе.

Принимая во внимание статистику рождаемости (см. Табл.1), а также прогноз рождаемости на ближайшие десятилетия, составленные специалистами Росстата (см. Табл.3.), можно быстро прикинуть, что аудитория детских кафе составит:

  • в 2016 году (рожденные с 2010 по 2014 гг) - 9 223 627 человек;
  • в 2018 году (рожденные с 2012 по 2016 гг) - 9 327 948 человек.

Т.е., заниматься детскими кафе надо уже сейчас, поскольку пик продаж этого продукта начнется уже в 2015-2016 гг и рост спроса ожидается по сравнению с нынешним в среднем на 3-5%.

Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года

Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий

В 2013 году в школу пошли дети, рожденные в 2006 году. Предположительно, каждому первокласснику родители обеспечили персональный компьютер. При средней цене компьютера или ноутбука 15 000 руб., емкость данного сегмента составляет 22,1 миллиардов руб. А если спрогнозировать спрос на 2020 год, то размер рынка будет на 28 % больше, без учета изменения цены это составит 28,3 миллиардов рублей.

В 2014 году идут в детский сад малыши, рожденные в 2012 году (2 годика), соответственно, родители обеспечат группу наборами карандашей и альбомами для рисования для каждого ребенка. Такой набор в среднем стоит 35 рублей. На 2014 год спрос составит примерно 66,5 миллионов рублей, а уже в 2019 году падение спроса на этот товар составит 4,5% и в деньгах выразится суммой 63,8 миллионов рублей. Следовательно, 2014-2015 годы являются пиковыми в продаже подобных товаров аудитории яслей.

Группа товаров для новорожденных

Для того чтобы наглядно увидеть динамику рынка товаров для младенцев, возьмем периодичность в 2 года:

  • в 2011 году родилось - 1 796 629 детишек;
  • в 2013 году родилось - 1 895 822 детей;
  • в 2015 ожидается рождение 1 848 608 младенцев.

Средний бюджет на содержание одного ребенка в первой год жизни составляет около 125 000 руб. (подсчитано тематическим сайтом baby.ru) Стоимость в течение года растет в среднем на 20%. Рассчитываем емкость рынка детских товаров для детей первого года жизни:

  • 2011 год - 224,6 млрд. руб;
  • 2013 год - 236,9 млрд. руб;
  • 2015 год - 231 млрд. руб.;

Группа товаров для первоклассников

1 сентября 2014 года в школы страны отправятся дети, рожденные в 2007 году, т.е, стране понадобится 1 610 122 ранцев, столько же наборов тетрадей, пеналов и т.д.

Если предположить, что каждому школьнику родители покупают мобильный телефон, чтобы держать малыша на связи, можно посчитать, насколько увеличится за период конца лета-начала осени реализация в данном сегменте. Если покупка стоит около 4,5 тыс. руб. (нынешние младшие школьники носят смартфоны средней руки), то общее увеличение продаж этой электроники составит:

  • в 2014 году 7,24 млрд. руб;
  • в 2015 году 7,71 млрд. руб;
  • в 2016 году 7,92 млрд. руб, т.е. динамика за 2-3 года составит 8-9%.

Сегодня можно наблюдать огромные очереди в детских поликлиниках, недостаток мест в дошкольных учреждениях, детских уличных площадках, развлекательных заведениях для детей. При этом наглядная картина рождаемости говорит о том, что этот сегмент товаров будет востребованным еще долгие годы, а если планировать акцент в собственном бизнесе, исходя из приведенной модели прогнозирования спроса, можно будет существенно увеличивать прибыль, удовлетворяя актуальный спрос.

Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере

Давайте представим конкретного предпринимателя, который строит свои прогнозы на количественных показателях рождаемости. ИП Семенов реализует в городе N с населением 400 тыс. человек товары для детей.

Таких реализаторов в городе 5 человек, т.е. при моделировании ситуации по высокому варианту прогноза рождаемости Минстата (табл.3), в 2015 году в N-ске родится около 5 120 младенцев, примерно по 426 в месяц. Т.е. приобретать товары новоиспеченные родители и их родственники будут у индивидуального предпринимателя Семенова и четырех его конкурентов. При равном распределении продаж, ИП Семенов будет реализовывать в месяц набор для младенцев в количестве 86 шт.

В 2016 году - 84 шт в месяц, в 2020 году - 79 шт в месяц, т.е. падение налицо. А значит, чтобы удержать доходность бизнеса, ИП Семенов должен рассматривать состав рынка и предоставлять покупателям те товары, которые подходят им по возрасту:

  • с 2015 года - товары для детей от 5 лет (игрушки, одежда, книжки);
  • с 2017 года - товары для детей уже трех категорий:
    • младенцы, родившиеся в текущем году (памперсы, распашонки, погремушки, молочные смеси и т.д.);
    • дети 2010-2011 г.р., которые к этому времени становятся школьниками (ранцы, тетради, школьная форма, а также это могут быть простейшие мобильные телефоны);
    • дети 2012-2016 годов - малыши детсадовцы (игрушки, книжки, обучающие игры и материалы, одежда).

Уже с 2017 года ИП Семенов должен хорошо задуматься, чем ему торговать через три года, и пока бизнес основан на прежних расчетах, начать подыскивать варианты, соответствующее его взрослеющей аудитории.

Это могут быть товары для среднего школьного возраста, т.к. основной пик рождаемости пришелся на 2011-2013 года, соответственно, с 2020 года ИП Семенову лучше переключаться на товары той потребительской аудитории, которая представлена большим количеством клиентов - детьми 7-9 лет и их родителями. На волне этих товаров (это могут быть одежда, обувь, конструкторы, компьютеры, смартфоны, первая детская косметика и т.д.) предприниматель может продолжать свою деятельность вплоть до 2028-2030 гг.

Далее логика и статистика подсказывает переход на товары для аудитории студентов (модная одежда, услуги клубов и концертов, фаст-фуды и т.д.) а еще через 10 лет ИП Семенов может возвращаться к товарам для младенцев и будущих мам.

Таким образом, на простейшем примере мы разобрали основные принципы долгосрочного и перспективного планирования по методике моделирования спроса на основании демографической ситуации. Все расчеты относительны и не являются окончательными.

Прогнозирование спроса представляет собой обоснованное исследованиями рынка предсказание его развития. Основывается прогнозирование на изучение закономерностей в динамике рынке, причинно-следственных связей и основных тенденций. Для торгового предприятия прогнозирование является основой для планирования продаж, совершения закупок и составления заказов на поставку.

Основные особенности прогнозирования

Чтобы прогнозирование было точным и давало максимально полезный результат, следует помнить несколько основных правил составления прогнозов спроса на рынке.

  1. Для группы продуктов можно составить более точный прогноз, чем для отдельных товаров.
  2. На короткий срок прогнозирование более точно, чем на длительный.

В зависимости от срока, на который составляется прогноз, выделяют следующие виды прогнозирования спроса:

  • Оперативное – на срок не более 30 дней.
  • Конъюнктурное – на срок от квартала до полугода.
  • Краткосрочное – на один-два года.
  • Среднесрочное – на срок от двух до пяти лет.
  • Долгосрочное – на срок от пяти до десяти лет.
  • Перспективное – на срок более десятилетия.

Когда нужно и когда не нужно прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса – незаменимый инструмент ведения бизнеса. Он позволяет избежать лишних расходов на создание нереализуемой продукции и в максимальной степени удовлетворить потребности клиентов. Существует лишь несколько случаев, когда прогнозирование не актуально:

  • Когда продукция создается по заказу клиенты. В этом случае, как правило, клиент готов подождать определенный срок, которого хватит и на приобретение компонентов, и на производство самого товара. В таком случае планирование закупок и, как следствие, спроса, не требуется.
  • Если необходимые для выполнения заказов клиентов мощности можно быстро, без существенных затрат, изменить.
  • Когда финансовое планирование в принципе не целесообразно

Во всех прочих ситуациях планирования спроса проводится в обязательном порядке. Однако формирование прогноза зависит от того, какие цели преследует проводящий анализ спроса на продукцию. Перед началом проведения анализа следует ответить на несколько основных вопросов, которые оказывают решающее влияние на характер прогнозирования:

  • Каковы сроки планирования? Прогноз должен соответствовать горизонту планирования, будь то один месяц или десяток лет.
  • Какой уровень детализации прогноза? Должен ли он содержать суммарный план по регионам или рассматривать каждого отдельного заказчика.
  • Как часто пересматривается прогноз? Требуется ли пересмотр результатов прогнозирования через определенный период после формирования прогноза? Если да, то через какой промежуток времени – год, месяц или неделю?
  • Какой интервал прогнозирования? Какие временные промежутки должен отображать прогноз – дни, недели, месяцы и т.д.

Методы прогнозирования спроса

Самое главное в прогнозировании спроса – это выбор методов прогнозирования. Все методы, которые используются при анализе и прогнозировании спроса, можно поделить на три категории:

  • Эвристические – эти методы основываются в первую очередь на субъективных началах.
  • Экономико-математические – объективные методы, имеющие четкое научное обоснование.
  • Специальные – представляют собой особую категорию, в равной степени основывающуюся и на объективных, и на субъективных началах.

Эвристические методы прогнозирования спроса, в свою очередь, включают более мелкие категории. Это могут быть как социологические методики, основывающиеся на опросах покупателей и выявлении их мнений, так и экспертные методики, которые базируются на информации, полученной от специалистов в определенной области, которые высказывают мнение на основе своего опыта, интуиции и профессиональных навыков. Недостатком таких методик является невозможность точно определить, какие факторы были учтены при прогнозе, а какие нет. Неявная форма учета различных критериев подвергает анализ потребительского спроса на основе эвристических методик сомнению, поэтому оптимальным вариантом является сочетание эвристических методик с экономико-математическими.

Экономико-математические методы включают в себя более точные способы прогнозирования. К числу этих методов относится моделирование, которое заключается в формировании прогнозной модели на основе ряда существенных факторов. Также к этой категории относится экстраполяция, которая заключается в пролонгировании опыта прошлого на будущий период. Также в категории экономико-математических методов прогнозирования находится расчет коэффициента эластичности спроса. Развитие математической статистики и экономики, а также активное включение в процесс прогнозирования современных технических средств делает экономико-математические методы особенно точными.

Специальные методы прогнозирования представляют собой трендовые модели в виде математической или графической информации. Тренд является временным фактором, который позволяет охарактеризовать тенденции в динамике основных показателей рынка. Он учитывает и особенности спроса на те или иные товары. Также к специальным методам можно отнести панельные опросы, методы пробных покупок, метод повторной покупки, тестирование рынка и т.д. Все эти методы позволяют изучить тренд и на его основе сделать прогноз о развитии рынка.

Значение прогнозирования спроса

Изучение и прогнозирование покупательского спроса позволяет оптимизировать планирование производства. Хотя точный на 100% прогнозов до сих пор не существует, чем вше точность прогноза, тем эффективнее вы сможет вести бизнес. При помощи прогнозирования спроса можно оптимизировать поставки дилерам или в магазины, предотвратить затоваривание складов, дефицит или, напротив, порчу просроченных продуктов. Именно поэтому профессиональное прогнозирование спроса на рынке необходимо каждой компании, занимающейся производством тех или иных товаров.

  • Почему прогнозы спроса оказываются неточными
  • Как выстроила процесс прогнозирования спроса компания Nestle

Руководители розничных и дистрибьюторских компаний часто не удовлетворены объемом продаж, а также избытком или дефицитом товарных позиций. Отправная точка для изменения ситуации – прогнозирование спроса. Чем прогноз точнее, тем меньше будет на складе запасов непродаваемых товаров, востребованные же всегда будут в наличии. Кроме того, компания сможет вовремя вводить в ассортимент новые товары и убирать устаревшие, устанавливать конкурентоспособные розничные цены и оптимизировать цепочку поставки. 


Как формируется прогноз спроса 


Все данные о фактических продажах, проведенных и планируемых маркетинговых акциях, изменениях розничных цен и других событиях нужно проанализировать. Самый простой инструмент для этого – программа Excel. Тем самым компания получит статистические прогнозы спроса. Далее их выборочно корректирует аналитик и передает на согласование соответствующим подразделениям: отделам продаж, закупок, маркетинга и др. Итоговый прогноз утверждает руководство компании.


Формирование прозноза спроса

e&g t;

Почему появляются неточные прогнозы
 спроса

Прогнозы компании оказываются неточными по четырем причинам:

  • вариативность спроса;
  • субъективность корректировок;
  • неопытность аналитиков;
  • недостаточная функциональность программного обеспечения. 


Вариативность спроса

Например, спрос на сотовые телефоны или одежду чаще всего импульсивен, а значит, неравномерен в разных магазинах – объем продаж зависит от того, насколько умело продвигается товар. Соответственно, при планировании надо учитывать, какие рекламные акции будет проводить магазин, и корректировать прогноз в зависимости от ожидаемых результатов. Иное дело хлеб – этот товар пользуется спросом в любой ситуации. Поэтому достаточно рассчитать статистический прогноз, корректировки не требуются.


Субъективность корректировок

Нередко в компанию приходит эксперт с большим опытом и «на глаз» определяет спрос. Однако такого рода «экспертные» оценки зачастую ошибочны. Например, в американской компании по продаже электронной техники RadioShack обнаружили, что в 70% случаев прогноз, скорректированный специалистом, оказывается менее точным, чем статистический прогноз, полученный на основе средних значений еженедельных продаж за последние пять недель (так называемый прогноз по скользящим средним). 


Кроме того, разные подразделения, которые корректируют прогнозы, часто действуют несогласованно или намеренно искажают цифры, чтобы затем иметь возможность переложить ответственность друг на друга. Классический пример – противоборство отделов продаж и закупок. Первые утверждают, что низкие продажи обусловлены отсутствием товара на складе, а вторые заявляют, что не закупают товар, поскольку менеджеры все равно не могут его продать. Соответственно, департамент продаж старается завысить прогноз, а департамент закупок, наоборот, занизить. Это не лучшим образом сказывается на точности прогнозов.


Неопытность аналитиков

По моим наблюдениям, аналитики или специалисты по планированию делают менее точные корректировки, чем категорийные менеджеры, которые отлично знают товар. Кроме того, ошибки в прогнозах нередко возникают по банальной причине, когда аналитик не владеет в должной мере техниками прогнозирования. Как показало исследование компании Fildes & Goodwin, ручные изменения прогнозных значений на небольшие величины не приводят к существенному повышению точности прогноза, а в ряде случаев даже снижают ее. В исследовании участвовали четыре компании, деятельность которых связана с цепочками поставок; они корректировали вручную до 75% своих статистических прогнозов 1 .


Неточность программных инструментов

Существует множество видов спроса. Он может быть устойчивым сезонным, устойчивым несезонным, неустойчивым сезонным, неустойчивым несезонным и прерывистым. Отдельно выделяется спрос на товары с коротким жизненным циклом. Помимо всего этого, на спрос влияет множество внешних событий: маркетинговые акции, изменение розничных цен, смена товарных линеек, активность конкурентов и пр. Сочетания этих событий могут быть как взаимодополняющими, так и взаимоисключающими. Не все программные инструменты способны учитывать эти нюансы при формировании статистических прогнозов, и отсюда следуют неточности.

  • Удобное прогнозирование продаж поможет сделать программа автоматизации бизнеса Класс365

Определите природу спроса. Универсального алгоритма, который бы гарантировал точные прогнозы для всех видов товаров, не существует. Но есть важное правило – первым делом нужно понять природу спроса на товар: он импульсивный или естественный? Определив это, вам будет проще подобрать правильные методы для управления продажами. 


Используйте эталонный прогноз спроса. Вопрос, насколько точен статистический прогноз, возникает уже в самом начале процесса прогнозирования. Чтобы понять, эффективны ли меры по корректировке прогноза, необходимо иметь эталонный прогноз для сравнения. Тогда статистический прогноз, допустим, на завтра сравнивается с эталоном. Таким прогнозом может служить скользящее среднее значение, например, за последние семь дней. Вы можете выбрать и другой эталон – главное, руководствоваться следующими принципами: 


  • построение эталонного прогноза не должно отнимать много времени;
  • алгоритм должен быть очень простым и подходить для всех видов спроса. Например, он должен одинаково стабильно прогнозировать спрос на товары с циклом продаж в одну неделю и на товары с циклом продаж в несколько лет.

Результаты дальнейших корректировок статистического прогноза необходимо сравнивать именно с эталонным. Введение эталонного прогноза изменит процесс предсказания будущего спроса (см. рис. 2 ).


Устанавливайте адекватные цели прогнозирования
 спроса. Вот пример неверно сформулированной цели: точность прогноза должна быть не менее 80% для всех товаров. Правильнее сформулировать цель следующим образом: точность итогового прогноза должна быть выше точности эталонного. Или так: точность итогового прогноза должна быть выше точности используемого на текущий момент.


Казалось бы, в последних формулировках цель выглядит более размытой, но зато она позволяет учитывать особенности спроса на разные товары. Например, в подразделении по продаже мобильных телефонов компании Mobistar долгое время не могли преодолеть планку в 30% по точности прогнозов ввиду редких и импульсивных продаж товаров. Развертывание системы статистического прогнозирования временных рядов позволило повысить точность прогнозов до 50%. Дальнейшее выстраивание процесса согласования итогового прогноза с экспертами из других отделов помогло поднять точность прогнозов до 60%. Текущий уровень точности прогнозов составляет порядка 70%, и этот результат был достигнут за счет повышения качества данных 2 .


Если же цели слабо связаны с реальностью, сотрудники начинают подстраивать прогнозы под имеющиеся данные. Это лишает смысла всю работу по прогнозированию.

Не копируйте цели конкурентов. Часто при прогнозировании спроса розничные сети смотрят на конкурентов. Однако это не всегда оправданно. Цели по точности прогнозов должны учитывать размеры компании, специфику ее процессов, географическое положение, широту ассортимента и т. д. То есть региональной розничной сети небольших или средних размеров не следует ориентироваться на точность прогнозирования федеральной сети из списка топ-10. Вместе с тем у более крупных конкурентов полезно позаимствовать сведения об организации бизнес-процессов и их автоматизации. 


  • Категорийный менеджмент в рознице: 3 принципа увеличения продаж

Занимайтесь товарами, которые приносят максимальную прибыль, но показывают самую низкую точность прогнозов продаж. Если Вам удастся хотя бы немного повысить точность прогноза продаж товаров, приносящих основную маржу, Вы получите существенный финансовый эффект за счет сокращения издержек. Если же Вы повысите, пусть даже до 100%, точность прогноза продаж на товары с небольшой выручкой, эффект будет значительно меньше. Если же есть два товара, сопоставимые по выручке, разумнее сосредоточить усилия на повышении точности прогноза продаж того товара, у которого она ниже. Дело в том, что если точность прогноза уже высокая, то ее дальнейшее улучшение потребует несравнимо больших усилий. Если же первоначальная точность прогноза низкая, то ее проще повысить и, значит, проще получить прирост прибыли. 


Контролируйте качество поступающих данных. Использование в качестве отправной точки эталонного прогноза и установка адекватных целей еще не гарантия получения точных итоговых прогнозов. Важно контролировать качество поступающих данных. Например, фактические сведения о реализации могут не отражать действительной картины, поскольку продаж могло не быть не из-за отсутствия спроса, а, например, из-за нехватки товара на складе. В этом случае используйте среднее значение продаж в периоды отсутствия дефицита. Причем не стоит стараться восстанавливать спрос идеально точно – для прогнозирования нет принципиальной разницы, был ли реальный спрос вчера равен пяти или семи единицам товара. Достаточно знать, что в среднем спрос составлял шесть единиц. 


Автоматизируйте процессы, влияющие на спрос. Многие компании не собирают информацию о результатах проведенных маркетинговых акций и не оценивают их эффективность. Они уверены, что любая рекламная кампания увеличивает продажи, но это не так. Аналогично многие не отслеживают историю ценообразования и т. д. Важно выстроить процесс формирования прогноза спроса для каждой товарной группы, а лучше – для каждого товара. И здесь требуется программное обеспечение. Однако, выбирая его, обращайте внимание на возможности для анализа влияния внешних событий на спрос, таких как праздники, различные промоакции, изменение розничных цен и т. д. Откажитесь от ручной корректировки статистического прогноза по тем товарным категориям, по которым экспертное мнение специалиста не дает стабильного улучшения точности итогового прогноза.


Прогнозирование спроса в действии: опыт компании Nestle


В качестве примера расскажу о проекте компании Nestle по построению процесса прогнозирования спроса. Он был выполнен совместно со специалистами компании SAS. Небольшая справка: Nestle производит продукты питания, работает в 469 регионах в 86 странах мира, годовой оборот – 90 млрд швейцарских франков.


В компании особое значение для формирования прогнозов спроса придают категории товаров, именуемой «безумные быки», – это товары одновременно с высоким объемом продаж и вариативностью спроса. К «безумным быкам» можно отнести, например, кофе марки Nescafe. Для этого продукта характерен устойчивый спрос, однако, чтобы объем продаж не падал, постоянно проводят стимулирующие промоакции.


В Nestle пришли к выводу, что использование лишь статистического прогноза, равно как и только экспертного опыта специалиста по планированию, не дает должных результатов. Руководство поставило задачу выстроить пошаговый процесс формирования прогноза спроса, чтобы повысить его точность. Действовали следующим образом:


1. Сформировали эталонный прогноз – он был получен при помощи метода усреднения значений продаж.


2. Создали статистический прогноз, затем аналитик скорректировал данные, передал на рассмотрение другим отделам. Те внесли корректировки, вернули прогноз, руководитель утвердил. Кстати, точность прогноза рассчитывалась по следующей формуле: 
Точность прогноза спроса = 1 – |Прогноз – Факт| : Прогноз.


Компания Nestle не открывает точных цифр, поэтому рассмотрим условный пример. Допустим, сегодня 22-е число. Прогноз спроса, сделанный 20-го числа на 21-е, равен 10 единицам товара (банки кофе Nescafe). Фактические продажи за 21-е число составили 8 единиц. Точность прогноза, согласно формуле, которую используют в компании Nestle, составит 80% (1 – |10 – 8| : 10). 


3. Чтобы достичь высокой точности прогноза спроса, были сформулированы гипотезы возможных событий, которые могут повлиять на спрос: праздники, перенос выходных дней, структурные сдвиги продаж (например, обусловленные кризисом), промоакции. Эксперты оценивали влияние каждой гипотезы на спрос и затем сравнивали с эталоном. Если это повышало точность прогнозов, гипотезу учитывали в процессе прогнозирования.

Приведу условный пример (к сожалению, специалисты компании Nestle не предоставили точных данных, что именно они делали в рамках процесса экспертной корректировки). В компании узнали, что конкурент неожиданно снизил цены на 1%. Опыт эксперта показывает, что такие действия приведут к падению продаж на 3%. Значит, необходимо уменьшить величину прогноза на эти 3%.


Вернемся к опыту компании Nestle. Первоначально сформированный статистический прогноз спроса для «безумных быков» показал точность 55,2%. Затем его подвергли процессу экспертной корректировки, что повысило точность итогового прогноза до 82,4%. Кроме того, компания повысила точность прогнозов и по другим категориям товаров. Все это позволило высвободить время маркетологов и специалистов по планированию. Они стали уделять больше внимания стабильно прибыльным товарам, сконцентрировав свои усилия на сложной продукции (для поддержания высокого спроса на которую требуются постоянные рекламные акции и пр.). Работа с товарами с низкими продажами ведется по остаточному принципу.

Формирование прогноза спроса

1. Данные Сведения о продажах, остатках, поставках, прочих движениях, а также о маркетинговых акциях и других внешних событиях.
2. Инструмент Программа, с помощью которой можно сформировать статистический прогноз спроса (в нашем случае Excel)
3. Статистический прогноз Прогноз, сформированный при помощи инструмента прогнозирования спроса
4. Скорректированный прогноз Ручная корректировка статистического прогноза аналитиоки или специалистом по планированию
5. Согласованный прогноз Ручная корректировка и согласование итогового прогноза между департаментами (продажи, маркетинга и пр.)
6. Утвержденный прогноз Утверждение итогового прогноза ответственным менеджером и передача отделам для выполнения.
Сегмент Точность статистического прогноза спроса, % Точность прогноза после корректировки экспертами, %
«Лошади» - товары с высокими продажами и низкой вариативность 92,1 92,7
«Зайцы» - товары с низкими продажами и высокой вариативностью 56,3 55,5
«Безумные быки» - товары с высокими продажами и высокой вариативностью, например кофе марки Nescafe 55,2 82,4
«Мулы» - товары с низкими продажами и низкой вариантивностью 90,9 91,2

В каждой компании свои примеры, Nestle раскрывает информацию только для сегмента «безумные быки» – напиток Nescafe. Эта таблица дает директорам повод задуматься и попытаться составить аналогичную для своего ассортимента. Ведь Nescafe в «Пятерочке» может оказаться совсем в другой категории, нежели Nescafe в «Азбуке Вкуса».

Копирование материала без согласования допустимо при наличии dofollow-ссылки на эту страницу