Кошки. Породы, стерилизация
›

Прогнозирование спроса на товары. Пространственное и временное прогнозирование спроса

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

Обычно именно отдел логистики жалуется на отсутствие точных прогнозов, поскольку слишком многое в его работе зависит от них. Но не всегда менеджеры понимают, о какой степени точности можно говорить в данном случае и как можно решать эту проблему.

Прогнозирование спроса или другого по определению есть взгляд в будущее, поэтому оно никогда не будет абсолютно точным. То есть разрабатывать логистическую систему нужно таким образом, чтобы она не полностью зависела от точности прогнозирования спроса, а была гибкой и могла адекватно реагировать на те или иные изменения в спросе. Пронозирование спроса позволяет эффективно наладить работу отдела логистики, так как исходя из прогнозирования спроса логист может составить прогноз поставок, т.е. прогнозирование спроса помогает отделу логистики составить прогноз предложения. При прогнозировании спроса надо быть очень акккуратным, так как любая ошибка в прогнозировании спроса может привести к плачевным результатам. Прогнозирование спроса не должно стать целью, а только средством. Причем каждый день надо обновлять прогнозирование спроса, чтобы оно было актуальным, ведь прогнозирование спроса есть взгляд в будущее продаж, а это очень важно.

И в то же время нельзя считать, что прогнозы ничего не дают. Разумеется, они должны быть неотъемлемой частью работы отдела логистики (планирования). Но чтобы правильно их использовать, нужно знать их основные свойства.сайт ЛОГИСТ рекомендует:

Для оптимизации процессов разгрузки и погрузки, используйте мобильные рампы AUSBAU.

Высокая эффективность, снижение затрат, рост прибыли.

компания "АВ-эксим", эксклюзивные прямые поставки в по Украине, России, Беларусь, Казахстан и др. страны СНГ. Связаться

1. Точность прогнозирования спроса выше для групп продуктов, чем для индивидуальных продуктов. Попытайтесь, например, предсказать рост первого встречного прохожего. Требуется большое везение, чтобы сделать это точно: он может оказаться как баскетболистом, так и карликом. Но прогноз «среднего» роста ста прохожих может быть достаточно точным. Прогноз для группы точнее прогноза для ее отдельного представителя, поскольку в этом случае происходит «взаимопогашение» отклонений: в одном случае прогноз завышен, в другом – занижен, но в целом он вполне приемлем. Это отражено на рис. 1.

Рисунок 1. Точность прогнозов зависимости от анализируемого параметра

2. Точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для дальней. Так, прогнозировать семейный бюджет на следующий месяц гораздо проще, чем на тот же период, но через год. Прогнозирование подобно стрельбе: чем дальше от цели, тем труднее в нее попасть. Часто от руководителя отдела логистики приходится слышать: «Вы только дайте нам заказы на как можно более продолжительный период, и мы обеспечим их на 100%». Однако по указанной причине подобный подход к прогнозированию спроса работает против заказчиков: при разработке плана закупок и производства вероятность ошибки в этом случае резко возрастает.

Менеджеру по планированию производства в действительности не нужно знать, какие наименования он будет производить в какой-то отдаленный период времени. Он должен знать, какие мощности ему потребуются. Этот прогноз менее сложен и вместе с тем более точен, чем детальное прогнозирование спроса.

В таблице 1 представлена матрица прогнозирования спроса в зависимости от уровня детализации и горизонта планирования.

Таблица 1. Матрица прогнозов спроса

Эта таблица позволяет сделать следующие выводы.

Квадранта I нужно избегать.

Квадрант II можно использовать для долгосрочных прогнозов.

Квадрант III можно применять для среднесрочного и краткосрочного прогнозирования спроса с вовлечением клиентов в формирование графика заказов.

Систему управления производством и запасами нужно проектировать таким образом (например, за счет сокращения времени на выполнение заказов), чтобы прогнозирование спроса находилось только в квадранте IV.

ЗАЧЕМ ДЕЛАТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА

Существуют условия, при которых делать прогнозирование спроса вообще не целесообразно:

когда приемлемое время на ожидание клиентом, пока выполнится его заказ, превышает время на производство и закупку компонентов; другими словами, клиент готов ждать свой заказ столько времени, сколько организации потребуется для выполнения заказа без предварительного планирования;

если мощности и прочие необходимые ресурсы для выполнения заказов клиентов этих организаций могут быть изменены быстро и не требуют существенных затрат;

когда нет необходимости в финансовом планировании.

Во всех остальных случаях без прогнозирования спроса не обойтись. Однако формировать прогнозы спроса нужно ровно настолько, насколько этого требуют конкретные цели. Каждый из перечисленных ниже параметров прогнозов спроса должен быть обоснован целью его использования и определен до начала формирования прогноза.

– Горизонт планирования. На какой период в будущем должен быть составлен прогноз? 10 лет? 12 месяцев? Неделя?

– Уровень детализации. Должен ли прогноз спроса отражать конечные продукты по заказчикам? Или достаточно суммарного плана по категориям?

– Частота пересмотра. Требуется ли прогноз спроса пересматривать раз в год? Раз в квартал? Раз в месяц? Раз в неделю? Каждый день? Каждый час?

– Интервал прогнозирования. Какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса? Годы? Месяцы? Недели? Дни?

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

Существует много классификаций методов прогнозирования спроса. Для удобства можно выделить всего две группы: экспертные и статистические.

Первые основаны на экспертных оценках и по своей природе субъективны. Суть их заключается в переведении различных экспертных мнений в формулы, из которых формируется прогноз. К экспертным методам относятся: метод комиссии, «мозговая атака», анкетный опрос, метод Дельфи.

Статистические методы предполагают применение статистических расчетов для построения будущего на основе прошлого. Типичный пример – методы исчисления средних. Один из них – применение скользящей средней величины. Предположим, компания захотела использовать скользящую среднюю величину за 12 недель для прогноза спроса какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 12 недель, сумму делят на 12, получая таким образом среднюю величину. Через 7 дней добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая данные опять за 12 недель. В этом случае мы говорим об использовании простой средней. Пример расчета:

Старый прогноз (месячные продажи) – 100 ед.

Фактические продажи (последний месяц) – 80 ед.

Новый прогноз (простая средняя) – 90 ед.

Один из очевидных недостатков этого метода заключается в том, что фактическим продажам придается такой же вес, как и старому прогнозу. Обычно лучше придать больший вес старому прогнозу и меньший – текущим продажам, так как последние могут представлять собой случайную вариацию, единственную в своем роде.

Весовые коэффициенты логичнее определить в 0,8 и 0,2 (в сумме они обязательно должны равняться 1,0). Тогда среднюю величину исчисляют так:

Старый прогноз – 100 x 0,8 = 80 ед.

Фактические продажи – 80 x 0,2 = 16 ед.

Новый прогноз (взвешенная средняя) – 80 + 16 = 96 ед.

Этот метод называется экспоненциальным сглаживанием. Весовой коэффициент, приданный текущим продажам (в данном случае 0,2) называют альфа-множителем. Экспоненциальное сглаживание представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Преимущество этого метода в том, что он упрощает вычисления и часто позволяет хранить меньший объем данных. При экспоненциальном сглаживании требуются данные о «старом прогнозе» и альфа-множителе. Еще более важна гибкость метода. Если прогноз занижает действительный спрос, аналитик способен вручную ввести скорректированный прогноз в систему и приступить к сглаживанию. Это значительно удобнее, чем пытаться скорректировать расчет скользящей средней величины.

При использовании регрессионного и корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различный вес «индикаторам», связанным с прогнозируемыми товарами или группами товаров. Например, закладка жилых домов оказывает определенное влияние на продажу металлических изделий строительным фирмам. Динамика валового национального продукта (ВНП), вероятно, тоже оказывает влияние. Таким образом, учитывая степень важности влияния того или иного фактора, можно построить формулу для прогноза суммарных продаж металлоизделий для строительства. При этом особенное внимание нужно уделять ведущим индикаторам, то есть тем, значение которых увеличивается или уменьшается до того, как начнут изменяться прогнозируемые продажи. Правда, использование такого рода индикаторов может принести пользу лишь в том случае, если оно опирается на здравый смысл. Влияние факторов, которые были очень существенны в прошлом, может измениться с течением времени, а потому для них нужно будет применять другой весовой коэффициент. И здесь не обойтись без экспертной оценки.

Следует также помнить, что ни один из указанных методов не может компенсировать или учесть воздействие на спрос других факторов. Например, если продавцы металлических изделий из-за финансовых затруднений решили сократить запасы, зависимость между закладкой домов и продажей металлоизделий не даст точного прогноза. Возросшая иностранная конкуренция также может оказать решающее влияние на динамику продаж.

В реальной практике необходимо использовать простые статистические методы в сочетании с разумным экспертным суждением. Кроме того, выбор метода прогнозирования может и должен определяться параметрами необходимого прогноза (горизонт планирования, уровень детализации и пр.). Например, для составления прогноза спроса для бизнес-плана на 10 лет целесообразнее использовать методы экспертных оценок, нежели статистические.

ИЗМЕРЕНИЕ ОШИБКИ ПРОГНОЗА

Для эффективного прогнозирования спроса необходимо регулярно измерять отклонения фактических продаж от прогноза.

Ошибка прогноза (Forecast Error) – это абсолютная разница между фактическим и прогнозируемым спросом. Для измерения отклонений может использоваться стандартное отклонение (SD, сигма) или среднее абсолютное отклонение (MAD).

Стандартное отклонение – это широко известная статистам мера измерения разброса и вариабельности. Но практики прогнозирования спроса предпочитают среднее абсолютное отклонение из-за легкости его расчета: MAD рассчитывается как сумма абсолютных отклонений, разделенная на количество измерений (периодов). Пример приведен в таблице 2, из которой видно, что среднее абсолютное отклонение отражает вариабельность отклонений в течение периода (несмотря на то что общая сумма отклонений равна нулю). Пример иллюстрирует случайные отклонения (random variation). Это такие отклонения, при которых сумма прогнозов за период равна или почти равна сумме фактических продаж.

Таблица 2. Расчет среднего абсолютного отклоненияМесяц Прогноз Факт Отклонение MAD

1 500,00 550 50 50

2 500,00 700 200 200

3 500,00 300 –200 200

4 500,00 400 –100 100

5 500,00 600 100 100

6 500 450 –50 50

Итого 3000 3000 0 117

Кроме случайных, встречаются систематические отклонения в одну сторону, именуемые смещением (BIAS). Пример показан на рис. 2. Смещение оказывает значительное негативное влияние на систему управления производством и запасами. Другими словами, оно означает занижение или завышение прогноза спроса. Кроме очевидной неопределенности, причинами смещения могут быть различные факторы.

Рисунок 2. Смещение (BIAS)

1. Занижение прогноза спроса может совершаться с целью:

перевыполнения плана продаж и получения премий;

снижения запасов.

2. Завышение прогноза спроса может совершаться с целью:

получения большего бюджета расходов;

поддержания равномерной загрузки производства;

увеличения запасов.

В результате смещения прогнозов спроса в ту или иную сторону возникают самые печальные последствия: невыполнение заказов клиентам в срок, незапланированные простои производства либо переработки, увеличение уровня запасов и т. д. Соответственно необходимо в первую очередь анализировать причины смещений, чтобы избегать их в будущем.

С ЧЕГО НАЧАТЬ?

Эффективное прогнозирование спроса, равно как и любой другой бизнес-процесс, состоит из трех взаимосвязанных элементов: люди, процесс, инструменты.

При проектировании процесса прогнозирования спроса нужно учесть следующие факторы:

каким образом организованы функции маркетинга и продаж;

кто в компании имеет возможность влиять на спрос;

где находится информация, необходимая для формирования прогнозов.

Рассмотрим несколько базовых вариантов организации маркетинга и продаж.

Пример 1. Функции маркетинга и продаж находятся в одном подразделении, руководитель которого подчиняется непосредственно первому лицу организации.

Пример 2. Подразделения маркетинга и продаж обособлены, их руководители подчиняются непосредственно первому лицу организации.

Пример 3. В компании более одного подразделения маркетинга и продаж, каждое из которых подчиняется непосредственно первому лицу организации (например, подразделения разделены по группам клиентов).

В первом случае все просто: процесс прогнозирования спроса находится в зоне ответственности руководителя подразделения маркетинга и продаж. Во втором и третьем примерах передача функций прогнозирования спроса одному из подразделений может спровоцировать дисбаланс в продажах. В этих случаях уместнее сделать ответственным за прогнозирование спроса третью сторону – департамент логистики (цепи поставок). Многие организации, соответствующие второму и третьему примерам, создают даже специальную должность менеджера по планированию спроса (Demand Manager).

Эффективное прогнозирование начинается с повышения качества входящей информации. Сбор входных данных должен быть организован с определенной регулярностью и в определенном формате. В частности, нужно выполнять следующие правила.

1. Необходимо собирать статистические данные с теми же параметрами, которые нужны для прогноза спроса. Если требуется составить прогноз спроса на продукцию, должны использоваться статистические данные, основанные на спросе, а не на отгрузках промежуточным звеньям цепи поставок. Интервал сбора данных должен быть таким же, как интервал для прогнозирования (для прогнозов спроса с разбивкой помесячно следует использовать статистику с разбивкой по месяцам). Группировка товаров в статистических данных должна соответствовать группировке в прогнозе спроса (для прогнозов спроса по категориям следует использовать статистику по категориям).

2. Необходимо фиксировать все события, имеющие отношения к данным. Спрос подвержен влияниям некоторых событий, и эти события следует хранить вместе с прогнозом, составленным с их учетом. Например, колебания спроса могут быть вызваны акциями по его стимулированию, изменением цен или погодными условиями. Фиксировать события необходимо, поскольку их анализ является основой для обсуждения новых прогнозов спроса.

3. Необходимо собирать отдельно статистические данные по разным группам клиентов. Многие компании распределяют продукцию через разные каналы дистрибуции, у каждого из которых свои отличительные характеристики спроса. Например, сетевой магазин может приобретать товар равномерными небольшими партиями два раза в неделю, а крупный региональный оптовик производит крупную закупку дважды в месяц. Поэтапная схема процесса прогнозирования спроса представлена на рис. 3. Циклы прогнозирования лучше всего организовывать раз в месяц: это оптимально с точки зрения временных изменений спроса и затрат на проведение этой работы.

Рисунок 3. Этапы прогнозирования

Таким образом прогнозирование спроса на основании статистических и исторических методов дает общую картину, но никогда прогнозирование спроса не дат четкого ответа СКОЛЬКО, ЧЕГО, КОГДА. Это не цель прогнозирования спроса. Прогнозирование спроса необходимо, чтобы товары, которые будут поставляться, были в рамках общего прогноза. К примеру на зиму можно сделать прогнозирование спроса в теплой обуви, но не значит что это будут именно валенки. Прогнозирование спроса, это как астрологический прогноз - очень близко, но не 100%. В любом случае прогнозирование спроса должно опираться на опыт предприятия в данной области.

ИНСТРУМЕНТЫ

Один из главных инструментов при использовании статистических методов прогнозирования – соответствующее программное обеспечение. Оно не должно быть слишком сложным, а заложенные в основу его работы алгоритмы обязаны быть четкими и понятными. Кроме ПО к инструментам также относится методика составления прогнозов спроса. В частности, при определении методики прогнозирования спроса можно использовать принцип Парето (см. таблицу 3).

Таблица 3. Принцип Парето при определении методики прогнозированияГруппа товаров Факторы, определяющие качество прогноза

Таким образом, основные принципы прогнозирования должны быть следующими.

1. Применение процессного подхода к действиям по разработке, согласованию и утверждению прогнозов спроса.

2. Измерение ошибки прогнозов спроса на регулярной основе; контроль отсутствия смещения.

3. Использование основных характеристик прогнозов при формировании методики прогнозирования спроса

Понятие и виды

Другими словами, это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от временного периода выделяют следующие виды прогнозов спроса:

  • Оперативный (до 1 месяца);
  • Конъюнктурный (от 3 до 6 месяцев);
  • Краткосрочный (от 1 года до 2 лет);
  • Среднесрочный (от 2 до 5 лет);
  • Долгосрочный (от 5 до 10 лет);
  • Перспективный (свыше 10 лет).

Сбор данных

Прогнозирование спроса основывается на сборе статистики продаж. Причем эта статистика должна состоять из более-менее однородной по своему объему совокупности элементов и из достаточного их количества.

Для рынка B2C объем покупок в месяц достаточно высок –может достигать нескольких тысяч, и этого объема будет достаточно для анализа. Если же речь идет о рынке B2B, то количество сделок в месяц должно быть не менее 100, чтобы прогноз был максимально реалистичным. Стоит также отметить, что для чистоты прогноза необходимо исключать из статистики крупные сделки, «выбивающиеся» из общей совокупности, например, около 10% от месячной выручки. Если такие сделки не исключить, то они будут создавать в динамике «выбросы», которые ухудшат точность прогноза.

Факторы, которые необходимо учитывать, при построении прогноза:

  • Объем и интенсивность рекламы,
  • Проводимые мероприятия по стимулированию сбыта,
  • Вывод новых продуктов на рынок,
  • Открытие новых направлений продаж,
  • Клиенты с разовыми значительными закупками.

Методы прогнозирования

Составление прогнозов спроса осуществляется различными методами, которые делятся на:

    Эвристические.

    Такие прогнозы характеризуются субъективизмом. Бывают двух видов:

    • Социологические: прогнозы, основанные на опросах конечных потребителей с целью выявления их мнения и намерений;
    • Экспертные: прогнозы, в основе которых лежит подбор и формирование группы компетентных специалистов в данной области с целью выяснения их мнения, основанного на знаниях, опыте, интуиции и пр. Результаты опроса экспертов называют экспертной оценкой. Основными формами таких исследований являются метод Дельфи и метод мозгового штурма.

  1. Экономико-математические.

    Данный тип прогнозов считается наиболее объективным, так как построен на анализе имеющихся данных с помощью математических формул, графиков и моделей. К экономико-математическому прогнозированию относятся такие статистические методы, как моделирование (прогнозная модель, характеризующая зависимость одного параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (прогноз опирается на прошлый опыт, который затем транслируется на будущее).

    Специальные методы.

    Такие методы предполагают, например, построение трендовой модели 9в графическом или математическом виде). Тренд – это временной фактор, характеризующий основную тенденцию изменения показателей.

    Все прогнозы, независимо от метода и способа их получения, бывают оптимистичные и пессимистичные.

Замечание 1

Оптимистичный прогноз – такой прогноз, в котором превалируют наилучшие возможные показатели для данного периода. В пессимистичном же прогнозе учитываются минимально возможные показатели объемов продаж и выручки. Такой разбег позволяет компании, во-первых, предвидеть возможные варианты развития событий в будущем, а во-вторых, дает ей возможность и время, чтобы подготовить финансовую подушку безопасности на случай неблагоприятной ситуации на рынке.

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.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

    Предложение товаров и его связь с потребительским спросом. Прогнозирование общей емкости регионального рынка потребительских товаров и спроса на торговом предприятии. Оценка и прогнозирование покупательского спроса населения Кемеровской области.

    курсовая работа , добавлен 20.12.2007

    Понятие спроса. Виды и экономическое содержание спроса. Механизм государственного воздействия на активизацию потребительского спроса в условиях российской экономики. Потребительский спрос в городе. Особенности и методы прогнозирования спроса в городе.

    курсовая работа , добавлен 04.08.2010

    Основные объективные экономические законы рынка. Связь между относительной ценой на товар и величиной спроса на него. Фармацевтические товары длительного и кратковременного пользования. Зависимость величины спроса от цены. Основные факторы спроса.

    презентация , добавлен 25.10.2016

    Сущность спроса как основной категории современного рынка, факторы формирования, классификация и разновидности, сбалансированность и удовлетворенность. Основные методы стимулирования спроса. Государственное регулирование рынка потребительских товаров.

    контрольная работа , добавлен 25.03.2010

    Методы прогнозирования конъюнктуры рынка: экстраполяция, экспертные оценки, математическое моделирование. Составление прогноза конъюнктуры рынка легковых автомобилей Самарской области. Определение соотношения спроса и предложения на товары данного вида.

    курсовая работа , добавлен 04.01.2015

    Характеристика, принципы маркетинговой политики компании. Платежеспособный спрос и факторы, влияющие на его развитие. Определение общего объема спроса населения. Прогнозирование спроса на продукцию общественного питания на примере ресторана "Тинькофф".

    курсовая работа , добавлен 30.03.2009

    Характеристика и методы реализации основных мероприятий по формированию спроса на новые товары и услуги: реклама, презентация, личная продажа, брендинг, паблик рилейшнз. Анализ эффетиквности применения данных мероприятий на предприятии "МЕГАМАРТ".

    курсовая работа , добавлен 18.04.2010

    Анализ взаимосвязи потребительского спроса и дохода покупателей. Изучение рынка розничной торговли продуктов питания, парикмахерских услуг, рынка жилья, фармацевтических товаров, мебели, оргтехники. Рассмотрение состояния пищевой промышленности в городе.

    отчет по практике , добавлен 30.03.2011



Загрузка...