Процесс прогнозирования спроса на новый товар. Основные особенности прогнозирования

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

Все методы прогнозирования спроса можно разделить на две группы: качественные и количественные.

Качественные методы прогнозирования субъективны, основаны на суждении экспертов и лиц, принимающих решения, или даже на интуиции. Как правило, эти методы применяются в следующих случаях:

  • для долго- и среднесрочного прогнозирования, так как:

в такой перспективе весьма вероятны изменения спроса, которые не носят чисто инерционного характера, а могут отражать существенное изменение условий на том или ином рынке сбыта (макроэкономические изменения, изменение структуры рынка, значительное усиление или ослабление важных участников рынка и т.п.);

при долгосрочном прогнозировании необходимо опираться на поведенческие данные, полученные проведением маркетинговых исследований;

  • для прогнозирования спроса на новую продукцию, не имеющую аналогов, что делает недоступным применение метода исторической аналогии;
  • профили спроса и связи нестабильны;
  • есть необходимость основываться на мнении руководителей или экспертов по субъективным причинам;
  • когда нет возможности даже для краткосрочного прогнозирования применить количественные методы (например, когда нет необходимого для применения количественных методов объема исходных данных или когда прогноз должен быть получен очень быстро, и нет времени на то, чтобы выполнить необходимый количественный анализ).

Качественные методы имеют определенные недостатки, которые необходимо осознавать при их применении:

  • в силу субъективности прогноза есть большая вероятность смещения прогноза, то есть его систематического отклонения от факта в ту или иную сторону;
  • как правило, неполнота документирования – редко, когда получение прогноза таким способом сопровождается развернутыми объяснениями экспертов о том, почему они выбрали именно такой прогноз, а не иной.
  • они не практичны, когда необходимо подготовить прогноз спроса для сотен или даже тысяч номенклатурных позиций продукции — человек не в состоянии оперировать такими объемами информации;
  • есть опасность доминирования одной точки зрения над остальными (например, точки зрения руководителя или ведущего признанного эксперта) при консолидации экспертных мнений (например, при применении метода консенсус-панели), и не факт, что эта доминирующая точка зрения окажется ближе к истине.

Количественные методы можно разделить на две подгруппы: экстраполяционные и регрессионные.

Экстраполяционные методы (основанные на продлении наблюдающейся тенденции в будущее) основаны на нескольких важных предположениях:

  • будущее будет похоже на прошлое, не произойдет никаких существенных изменений в расстановке сил на рынке;
  • есть качественные ряды исходных данных достаточной длины;
  • профиль спроса в будущем будет таким же, как и в прошлом.

Существует множество различных экстраполяционных методов: метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод экстраполяции тренда, нейросетевые модели и др.

В рядах динамики могут выделяться следующие основные профили (компоненты):

  • тренд, показывающий основное направление движения ряда динамики;
  • сезонная компонента, показывающая колебания сезонного характера (лето, зима; последние недели месяца, последние дни недели, и т.п.);
  • случайная компонента — то, что невозможно спрогнозировать в принципе;
  • циклическая компонента — выделяется для очень длинных рядов динамики и на практике редко используется на предприятиях, поскольку требует накопления многолетней статистики и относительно неизменных условий.

Любой из экстраполяционных методов подразумевает, что для прогнозирования спроса достаточно опираться на данные о спросе в прошедших плановых периодах. Эти данные, как правило, хранятся в базах данных предприятия (в ERP-системе или СКЬ-системе), поэтому экстраполяционные методы относительно недороги в их использовании.

Регрессионные методы основаны на построении причинно-следственных связей между величиной спроса и факторами, на нее влияющими. Факторы могут при этом иметь как демографический, так и экономический характер. Для применения регрессионных методов необходимы ряды данных достаточной длины, причем как данные о спросе, так и данные о факторах, влияющих на спрос. Для вычисления прогнозных значений спроса строится модель регрессии, связывающая факторы и результативный признак. Можно сказать, что эти методы самые сложные и дорогостоящие, поскольку они требуют сбора и обработки не только внутренней, но и внешней для предприятия информации на регулярной основе. Построение модели регрессии (однофакторной или, в более сложном случае, многофакторной) требует нескольких шагов:

  • выделение состава факторов (обычно этот шаг выполняется экспертами);
  • проверка факторов на предмет меры их влияния на результативный признак;
  • проверка факторов на их взаимную корреляцию (связь) с целью отсева лишних факторов, действующих однонаправленно;
  • построение регрессионной зависимости;
  • прогнозирование значений каждого из факторов регрессионной модели на будущий плановый период (будущие плановые периоды);
  • формирование прогноза результативного признака (то есть спроса) на основе применения модели регрессии.

Из приведенного выше списка очевидно, что регрессионные методы требуют большого объема исходной информации и немалых навыков ее статистической обработки. Поэтому применяют эти методы в бизнесе, как правило, тогда, когда прогноз, полученный более простыми и дешевыми методами, не дает устраивающее предприятие качество.

Журнал: ФармОбоз.

Продолжая тематику «Управления запасами», которую начали в прошлом номере, хотелось бы напомнить, что смысл существования любой коммерческой струткуры в получении прибыли. Вопрос лишь в том, благодаря чему компания обеспечивает себе прибыль? Одна из самых распространенных точек зрения, заключается в том, что успех, в частности аптеки, зависит от того уровня цен, уровня обслуживания, месторасположении аптеки и так далее, и так далее. Все это так и есть, но отталкиваться стоит от другого. Прибыль аптеки обеспечивают ее КЛИЕНТЫ. Именно они делают покупки в аптеке. Или не делают! А вот задача сотрудников удержать и приумножить клиентов аптеки. Это можно сделать, поддерживая уровень обслуживания на очень высоком уровне. Уровень сервиса зависит от того, насколько вежливы продавцы, от того, каков уровень цен в данной аптеке, сколько кассовых аппаратов стоит в зале, от возможности обеспечения лекарственными средствами под закак, и от того ассортимента, который мы предлагаем нашим клиентам. Есть ли у нас в наличии те препараты, которые необходимы нашим покупателям? Как часто у нас в аптеке возникает дефицит по тем или иным позициям?

А поскольку формацевтические оптовики достаточно оперативно пополняют запасы аптеки, то здесь важно вовремя определить потребность в товаре и не упустить момента заказа оптовику, чтобы не допустить дефицита. При столь большом ассортименте, который поддерживают аптеки, удерживать в памяти все позиции просто невозможно, именно поэтому необходимо, используя современные програмные продукты, обеспечить учет потребности в лекарственных средствах на более высоком уровне.

Как обычно происходит процесс определения потребности в конкретной позиции в аптеке? Покупатели спрашивают, значит надо заказать. Закончился препарат, наступило время подачи заявки поставщику. Но этот подход работает, когда непосредственно продавцы заинетересованы в увеличении продаж. К сожалению, столь развитая система мотивации персонала аптеки встречается крайне редко.

Представим себе самою обычную ситуацию. Приходит потенциальный клиент в аптеку, отстаивает очередь, задает вопрос о наличии того лекарственного средства, которое ему прописал доктор, а этого лекарства нет в наличии. Человек уходит из аптеки без покупки, да еще и расстроенный потерянным временем. Соответственно потребность не удовлетворена. А зафиксировал ли эту потребность сотрудник аптеки (провизор)? Вряд ли, так как у него очередь, а, следовательно, отвлекаться на дополнительные операции ему некогда. Итог: клиент ушел без покупки – у аптеки упущенная прибыль. И придет ли этот клиент в аптеку или нет сказать сложно.

Другой пример. Предположим ассортимент у аптеки 5000 позиций. Пришла пора делать заказ поставщикам. Может ли провизор достаточно точно определить объем необходимой партии для каждой позиции? Наверняка нет. Идем по списку товаров, предположим в алфавитном порядке. Уже через 20 минут такой работы, бдительность и внимательность провизора притупляется, не хватает времени, или исчерпан финансовый лимит заказа. В результате те позиции, которые у нас в конце алфавитного списка остаются без внимания. Что получается в результате? Образуется дефицит, а, следовательно, упущенные продажи и прибыль.

И, наконец, третий пример. На этапе выбора поставщика и установления с ним отношений, проводится некий переговорный вопрос, где, в том числе, поставщика должен волновать вопрос об объемах поставок для Вашей аптеки. От объема поставок будет зависеть тот уровень цен, который Вам предоставит поставщик. Кроме того, сам поставщик будет у себя планировать объемы поставок от производителей лекарственных средств и медикаментов. Какие данные аптека может поставщику предоставить об объемах поставок, если нет системы прогнозирования? Только данные об объемах продаж в предыдущий период. Но насколько они соответствую действительному спросу, не знает никто.

Именно поэтому целесообразно использовать системы прогнозирования спроса, которые, учитывая спрос в прошедших периодах, формируюет данные о возможном спросе в следующих периодах.

Итак, что такое прогнозирование? Прогноз – это предположение относительно будущего. Конечно, мы не можем обеспечить абсолютно точный прогноз. Кроме того, чем меньше горизонт прогнозирования, тем более точный прогноз возможно получить. Но отсутствие в компании систем прогнозирования не облегчает и не улучшает ситуации, а наоборот, делает систему неконтролируемой и непрозрачной.

В статье рассматриваются довольно простые и доступные методы прогнозирования. Это связанно с тем, что существенное усложнение методик не ведет к существенному повышению качества прогноза.

Ниже приведена базовая расчетная формула прогноза, от которой стоит отталкиваться, добавляя тонкости и индивидуальности продуктов, с которыми аптеки работают.

Рt – прогноз величины спроса на период t;

Бt – величина базового спроса в период t;

Сt – коэффициент сезонных колебаний в период t;

Т – коэффициент временной тенденции: прирост или сокращение спроса за период t;

Мt – коэффициент поправок на стимулирование продаж в период t (маркетинговая составляющая;

Давайте рассмотрим все составляющие по порядку.

Величина базового спроса – средняя величина спроса за прошедший период.
Коэффициент сезонных колебаний необходимо рассчитывать для продуктов, у которых есть сезонный характер. Для этого необходимо проанализировать потребление за 3 года. Можно собрать данные и за большее количество лет, но здесь есть вероятность влияния на товар факторов, которые уже устарели. Анализ сезонности меньше чем за 3 года может быть не точен в связи со случайностью событий.
Итак, как определить Коэффициент сезонных колебаний?

Расчет представлен в таблице 1 и формулах.

Таблица 1 – Определение индекса сезонности



3. коэффициент поправок на стимулирование продаж. Этот коэффициент устанавливает отдел маркетинга, исходя из собственного опыта, поскольку расчету не подлежит.
Кроме базовой модели прогнозирования спроса существует большое количество статистический методов. Перечислим некоторые из них:

Нахождение средней арифметической. Эта методика приемлема для товаров высокой стабильности, без сезонной составляющей, при отсутствии временной тенденции. Применять нецелесообразно, так как таких товаров практически не существует.
Определение прогнозного значения методом скользящей средней. Применяется также для стабильных товаров.
Линейный прогноз. Работает с помощью нахождения зависимости объема продаж будущего периода от базового, с помощью линейной функции. На рисунке 1 графически представлен прогноз на тринадцатый период с помощью скользящей средней и линейной функции.
Рисунок 1 – Пример прогноза для стабильного товара


Синяя линия на графике отображает фактический объем спроса, лиловый – прогноз, используя скользящую среднюю, а черная – линейный прогноз. Вопрос в том, какой из этих прогнозов более точный. График скользящей средней на графике за прошедший период постоянно находится рядом с фактическим значением. А график линейного прогноза демонстрирует тенденцию к росту. Он и будет в данном случае более точным.

Экспоненциальное сглаживание. Применяется для нестабильных товаров, в связи с этим точность прогноза будет невысока. Примеры на рисунках 2, 3, 4.
Рисунок 2 – Пример прогноза для нестабильного товара (степенная функция).


Рисунок 3 – Пример прогноза для нестабильного товара (полином)


Рисунок 4 – Пример прогноза для нестабильного товара


Исходя из рисунков 2, 3 и 4, можно увидеть, насколько разный результат мы получаем на одних и тех же исходных данных применяя разные функции. Поэтому для нестабильных товаров для повышения точности прогнозирования особенно важно тщательно выбирать методы прогнозов.

При этом надо заметить, что те компании, которые уже внедрили и активно применяют статистические методы прогнозирования, сталкиваются с целым рядом проблем.

Во-первых, применяемые системы довольно часто являются неадекватными. То есть не соответствуют поведению товара. При автоматизации этого процесса, менеджер по закупками опирается на те данные, которые выдает информационная система, не задумываясь, на сколько эти данные точны. Да и сам менеджер зачастую не в курсе, каким именно образом формируются данные прогноза.

Предположим у нас есть информация о движении товаре «Спазмалгон» за 2 месяца (Таблица 2).


Из таблицы 2 видно, что за два месяца было большое количество дней, когда «Спазмалгон» отсутствовал на полке аптеки. Если прогноз на сентябрь строить на основе продаж за июль и сентябрь месяцы, используя среднюю арифметическую, мы получим следующие данные (средняя арифметическая здесь применяется для примера, метод прогнозирования необходимо подбирать индивидуально для каждой группы товара; кроме того, для применения этого метода необходимы данные как минимум за три месяца):


При таком подходе мы не учитываем те дни, когда товара не было на складе. Фактически это дефицит, то есть спрос был, но аптека его удовлетворить не смогла. А, следовательно, возникли упущенные прибыли.

Если использовать ту же методику, но опираться на спрос, мы сможем получить более точные данные о спросе. Как это сделать? Здесь есть два варианта:

Каждый раз, когда клиент обращается к продавцу с вопросом о товаре, которого нет в наличии, вносить об этом информацию в специальный документ, не забывая регистрировать тот объем, который необходим клиенту. Но в рознице такой подход не приемлем, так как при этом сильно увеличивается время обслуживания клиента, а, следовательно, падает уровень сервиса.
Другой вариант – определять спрос, учитывая только дни, когда товар был на складе. Данные о реальных продажах в нашем примере представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Определение реального спроса

Необходимо при этом стремиться к уменьшению ошибки прогнозирования. Кроме того, следует на нее опираться при выборе системы прогнозирования. Рассматривая различные варианты прогнозов (в том числе эмпирических, то есть построенных на личном опыте), выбирать ту методику, которая обеспечит минимальную ошибку прогнозирования.

Но все-таки у статистических методов прогнозирования есть несколько ограничений:

  1. При открытии новой аптеки нельзя абсолютно точно определить объем продаж в ней;
  2. Для точного прогнозирования необходимы данные за 3 периода (года, месяца, недели)
  3. При вводе нового товара никто не знает, каков на него реальный спрос.

Но, что касается текущей оперативной работы с запасами, это один из самых важных инструментов, который в дальнейшем упрощает и качественно улучшает нашу работу.

Конечно, сам процесс внедрения и адаптации системы прогнозирования весьма сложный и длительный. Но, в результате, на выходе мы получаем:

Автоматизация и ускорение процесса принятия решения об объемах поставок;

Сокращение дефицита вследствие более пристального внимания к каждой позиции ассортиментного портфеля аптеки;

  • Уменьшение товарного запаса;
  • Увеличение объема продаж;
  • Планирование работы с поставщиками;
  • Получение лучших предложений от поставщика в связи со стабильностью отношений;
  • Более качественное использование денежного ресурса аптеки;
  • Повышение оборачиваемости запасов.
  • Как прогнозирование спроса на продукцию позволило компании «САХО-химпром» запланировать 30-процентный рост производства
  • Какие прогнозы учитывает при составлении годового бюджета продаж кондитерский дом «Шандени»
  • Зачем компания «БГ-холдинг» оценивает каждый новый товар по 30 параметрам
  • Как научиться прогнозировать спрос на продукцию с точностью до 95%

Опыт Ваших коллег, изложенный в этой статье, показывает, что от грамотного прогнозирования спроса на продукцию напрямую зависит финансовая стабильность бизнеса. В условиях рынка выигрывает тот, кому удается оперативно корректировать работу своего предприятия в соответствии с изменчивым спросом.

Планировать объёмы производства нужно на основе прогнозирования спроса на продукцию, поступающего от конечных потребителей

Дмитрий Важенин, Директор торгового дома «САХО-химпром», Новосибирск

Российский рынок агрохимии – один из самых динамично развивающихся рынков в мире: его ежегодный рост составляет около 20%. Мы основали химическое производство в 2000 году. Наш успех во многом зависел от точного прогнозирования спроса на продукцию предприятия. Нельзя было допустить нехватки или, напротив, избытка продукции. Чтобы освоиться на рынке, нам нужно было обязательно поставить товар клиенту, оценившему пробную партию, – в противном случае заказчик оказался бы для компании потерян. С другой стороны, хранение многих препаратов жестко регламентировано. Мы же стремились обеспечить доступные цены на свою продукцию и не могли увеличивать их, закладывая в стоимость еще и хранение излишков.

При планировании производства приходилось учитывать, что структура спроса на агрохимию в разных земледельческих регионах России неоднородна. Например, в Башкирии и Татарии весьма развито свекловодство, а в Сибири – выращивание зерновых. Рассчитывая долю производства различных видов пестицидов в общем объеме предполагаемого выпуска, нужно принимать во внимание эту территориальную специфику. Замечу, что опираться на данные независимых исследований рынка мы не могли, поскольку они отражают общероссийскую картину, но не всегда дают верное представление о положении дел в конкретном регионе.

Чтобы прогнозирование спроса на продукцию было максимально точным, мы приблизились к конечному потребителю – иными словами, начали самостоятельно изучать региональные рынки. Для этого наши специалисты по сбыту отправлялись в главные земледельческие регионы, где общались с агрономами управлений сельского хозяйства, главами районов, а также собственно с сельхозпроизводителями. Собранная информация (в том числе данные сельхозуправлений об итогах прошедших агросезонов и их планы сева на будущий сезон) помогала нам строить прогнозы относительно того или иного региона. Рынок средств защиты растений, как и другие сельскохозяйственные рынки, – сезонный. Поэтому прогнозы строятся на ближайший агросезон. Со временем мы приступили к созданию разветвленной сети региональных филиалов. Это позволило регулярно оценивать емкость местных рынков. Мы открывали филиал или представительство, только если были уверены, что через несколько лет гарантированно сможем продавать здесь продукции более чем на 60–100 млн руб. ежегодно. Был разработан алгоритм выхода в новый регион. В первый год работы филиала планируются минимальные продажи: сельхозпроизводителям нужно время, чтобы познакомиться с нашими товарами. Во второй год продажи должны вырасти на десятки процентов, а в третий и последующие – каждый год увеличиваться в несколько раз. Затем, после нескольких лет работы, ежегодный прирост закономерно снижается. При этом стабилизация спроса облегчает прогнозирование: работа завода на ближайший год планируется исходя из числа заявок, уже поступивших от конечных потребителей.

Такая практика позволила нам за первые пять лет работы открыть 12 филиалов и 11 региональных подразделений и представительств в странах СНГ.

> ;

Антикризисные инструменты прогнозирования спроса на продукцию

1. Активизация сотрудничества с государственными заказчиками – участие в тендерах.

2. Развитие собственной программы товарного кредитования. В отличие от конкурентов, начавших жестко настаивать на предоплате, мы не свернули программу товарного кредитования, действовавшую многие годы, – напротив, еще и расширили ее. В прошлый кризис такая модель сотрудничества позволила не только сохранить объемы производства, но и существенно увеличить их.

Планируя работу с учетом этого, компания заложила рост объемов производства на 30% при увеличении лимита товарного кредитования на 50%. Сейчас мы строим краткосрочные прогнозы (на ближайший сезон), чтобы спланировать деятельность региональных филиалов сбытовой сети. Среднесрочное прогнозирование (на два-три сезона) применяется, когда нужно оценить целесообразность создания новых подразделений в регионах. А к долгосрочному (на пять-десять сезонов) мы прибегаем, чтобы просчитать эффективность открытия представительства в той или иной стране СНГ.

Различают сезон производства и сезон продаж. Первый короче: он стартует в январе-феврале и завершается фактически уже в июне (реже – в июле), когда возникает необходимость, быстро что-то подкорректировав, выпустить дополнительные объемы препаратов. А сезон продаж в нашей сбытовой сети длится с февраля по сентябрь.

Антикризисные инструменты прогнозирования спроса на продукцию демонстрируют высокую эффективность. Понимая это, мы тем не менее убеждены, что составлять объективные и максимально приближенные к реальности прогнозы нам удается за счет создания такой структуры, при которой прогнозирование, как это ни парадоксально, оказывается не нужно. Сейчас мы уже не прогнозируем спрос – мы его знаем.

Прогнозирование потребительского спроса на продукцию следует регулярно корректировать

Янис Куликовский, Генеральный Директор кондитерского дома «Шандени», Москва

В нашей компании спрос прогнозируется на год. Ежемесячно мы сверяем показатели запланированных и фактических продаж и при необходимости корректируем прогноз. Существенно на производственный цикл вносимые коррективы не влияют – речь идет лишь о перераспределении доли каждого изделия или сорта в общем объеме выпуска для минимизации потерь. В кризис эта модель работы не изменилась, однако мы стали детальнее анализировать потребности клиентов и тенденции в разных сегментах рынка.

При прогнозировании спроса на продукцию предприятия можно ориентироваться на разные данные: результаты сопоставления основных показателей прошлых периодов, прогнозы экспертов и аналитиков, анализ и прогноз действий конкурентов, разбор макроэкономической ситуации, сведения Росстата о среднедушевом потреблении продуктов, выпускаемых фирмой, и т. д. В нашей компании планирование ведется следующим образом.

  • Прогнозирование затрат: пошаговый анализ и планирование бюджета

Чтобы оценить оборачиваемость разных видов продукции и сделать соответствующий вывод о возможности увеличить сбыт тех или иных наименований товара, мы отслеживаем по показателю SKU (от англ. stock keeping unit – единица продукции на полке) объемы продаж через разные каналы сбыта (прямые продажи в несетевых магазинах, продажи на открытых рынках, продажи сетевых ритейлеров). При этом нужно точно знать, в каком количестве магазинов присутствует наша продукция и какими наименованиями она представлена. Такую детализацию продаж нужно составить для каждого региона. Как правило, данные контролируются менеджерами по продажам на местах.

Кроме этих сведений, во внимание принимается также показатель, на который мы хотим увеличить продажи. Допустим, он составляет X%. Тогда нам нужно на Y% увеличить свою долю рынка (на определенной территории). Соответственно, в каждом регионе мы ищем возможности обеспечить необходимый рост продаж по всем каналам. Выясняем, в каких городах продукция еще не представлена, рассчитываем нужное количество торговых точек и т. д. Важный вопрос для розницы – выбор приоритетных продуктов, которые обязательно должны быть в магазинах. Решения в каждом случае принимаются на основе анализа текущей оборачиваемости разных товаров в магазинах такого типа. Результаты анализа корректируются маркетинговой службой; учитываются мнения экспертов рынка, данные исследовательских панелей компаний «Бизнес Аналитика» или ACNielsen, среднедушевое потребление продуктов той или иной категории.

Следующий пункт плана – проведение маркетинговых проектов по запуску товаров в существующих или новых категориях. Если необходимо, нишевые продукты (то есть продукты, предназначенные для определенных групп потребителей) мы дополнительно тестируем. Затем просчитываются затраты на ATL– и BTL-акции, промоакции для сотрудников, дистрибьюторов, дополнительные расходы на персонал и пр. В результате мы получаем годовой бюджет продаж по SKU.

Соответственно планируемому объему продаж рассчитывается (по рецептурам) нужное количество сырья и упаковки. В течение года специалисты отдела закупок постоянно ведут мониторинг стоимости сырья, а также собирают информацию о ценах на биржевые товары (какао-масло, сахар). На основании прогнозов урожаев и сведений о тенденциях в этих отраслях вычисляется стоимость сырья и биржевых товаров в каждом месяце ближайшего года. Практически так же осуществляется планирование закупок упаковки. Здесь необходимы знания отраслей, предприятия которых задействованы в цепочке производства того или иного вида упаковки. Кто из производителей устанавливает более современное оборудование по производству или переработке сырья в конечный продукт, где ситуация близка к монопольной, каких цен ожидать – всю эту информацию специалисты отдела закупок собирают из открытых источников или непосредственно при общении с поставщиками. Также немаловажно учесть сменность производственного персонала и затраты на ремонт и плановое обслуживание оборудования. На основании всех полученных данных прогнозируется сырьевая и производственная себестоимость продуктов. Вычислив ее, мы рассчитываем объем дополнительных средств для финансирования операционной деятельности и запуска новых продуктов или проектов. И, наконец, принимаем решение об отпускных ценах на нашу продукцию, учитывая планируемые изменения затрат в соответствии с позиционированием товаров по SKU относительно наших конкурентов.

  • Как повысить точность прогнозов продаж в розничной торговле

Прежде чем включить в свой ассортимент какой-либо товар, мы оцениваем его по 30 различным критериям

Анастасия Закатова, Директор по маркетингу компании «БГ-холдинг», Санкт-Петербург

В нашей компании при прогнозировании спроса на продукцию и планировании учитываются специфика конкретного товара, а также характер сотрудничества с клиентом. Постоянным покупателям продукция доставляется на заказ. Наряду с этим мы продвигаем и принципиально новые, стратегические товары для увеличения числа заказчиков.

Товар на заказ поступает от постоянного поставщика, в определенные сроки и в известных объемах. Количество продукции определяется потребностью наших клиентов, просчитанной заранее, и риски связаны только с возможным отказом от товара, что происходит крайне редко.

С новым товаром дела обстоят сложнее. Поскольку килограмм или литр ингредиента для единственного потенциального клиента везти нецелесообразно, нужно спрогнозировать спрос. Например, груз идет контейнерами, и, если принято решение везти контейнер винной кислоты, одна половина его должна быть продана заранее, а для второй надо спланировать продажи на ближайшие месяцы. Таким образом, спрос на кислоты мы прогнозируем примерно на один-два месяца. Спрос на биржевые товары (цена на которые не фиксирована, а изменяется в зависимости от предложения на рынке) определяется тем, сколько товаров-субститутов представлено на рынке и по какой цене. Покупатель такой продукции обращает внимание прежде всего на цену: если где-то появится аналог дешевле – туда клиент и обратится. Поэтому строить какие-либо прогнозы, кроме краткосрочных, в отношении этих ингредиентов не получится. И, наконец, для уникальной продукции, на которую есть постоянные покупатели (пример такого товара – пектин), возможно прогнозировать спрос на срок три – шесть месяцев.

Чтобы снизить риски, мы прорабатываем базу потенциальных клиентов, заинтересованных в конкретном товаре по данной цене. В этом случае ошибка в прогнозировании может привести к зависанию товара на складе и увеличению продолжительности денежного цикла. Особенно это опасно, если продукция низколиквидная и цена на нее все время сильно колеблется. Спрос на некоторые товары (например, яйцепродукты) подвержен сезонным колебаниям. А на некоторые – годичным. Скажем, цены на агар-агар взлетели до заоблачных высот, когда два года назад часть водорослей, из которых производится этот ингредиент, уничтожило штормом.

Каждый товар оценивается нами по 30 пунктам (ликвидность, колебания цены, объемы, которые могут закупить имеющиеся клиенты, емкость рынка, наличие у конкурентов, технологические особенности использования и т. д.). Только после того как по всем пунктам продукт получает положительную оценку, отделу закупок дается задание найти подходящего поставщика, а отделу сбыта – начать работу с клиентами, чтобы продать, условно говоря, половину контейнера.

Одна из важнейших задач на этом этапе – определить цену, которая будет реально конкурентоспособной и при этом обеспечит нам достаточную прибыль. В ингредиентном бизнесе спрос очень эластичный – при малейшем изменении цены он способен радикально измениться, причем в течение одной поставки. Исправить ситуацию помогает пересмотр цены. Иногда приходится снижать свою маржу до нуля, а то и вовсе работать в минус – только бы не уменьшать объемы продаж, не затоваривать склад и не замораживать оборотные средства.

Прогнозирование спроса на продукцию: экспертное мнение

Геннадий Юшкин, Директор по консалтингу компании City Consulting Group, Москва

Планирование деятельности предприятия в условиях неопределенного спроса существенно зависит от продолжительности производственного цикла, который включает не только собственно процесс производства, но и закупку необходимого сырья или комплектующих, а также нахождение продукции на складе. Некоторые клиенты – например, розничные сети – требуют особенно четкого исполнения заказов, а для этого производителям необходим определенный запас товаров. Чтобы решить проблему, нужно:

1. Координировать закупку и сроки распределения товара по дистрибьюторской цепочке, которая порой представляет собой сложную систему, задействующую многочисленные транспортные и складские узлы.

2. Анализировать динамику продаж и их сезонность, обращая внимание на внутренние данные компании, изучая ассортиментную матрицу, движение товара в пределах фирмы, цикличность заказов в тот или иной период. Если производство включает несколько этапов и предполагает работу с полуфабрикатами или комплектующими, можно обеспечить их запас на складах компании – это позволит минимизировать риски. Также важно построить работу с клиентами на предварительных заявках (твердых или по крайней мере четко свидетельствующих о намерении сотрудничать), заблаговременно выяснив у покупателя интересующий объем и ассортимент заказа.

У меня был опыт работы с компаниями пищевой отрасли, поставляющими продукцию розничным продавцам. Приведу пример прогнозирования спроса в двух компаниях с различной длительностью производственного цикла. Одна из них гарантировала исполнение любого объема заказа в течение нескольких дней при условии предварительного оформления заявки. Раньше эта фирма принимала срочные заказы, отчего накапливались большие остатки, которые затем застревали на ее складах. Клиентов это не устраивало, поскольку сроки годности продуктов проходили, хотя временные затраты на доставку товара и его реализацию были для розничных продавцов минимальными. Тогда компания гарантировала исполнение заказа лишь в том случае, если он будет оформлен за пять – семь дней до получения товара. Со своей стороны, производственный отдел фирмы пообещал 100-процентное исполнение заказа по количеству наименований и ассортименту. Часть покупателей перешла на такую схему работы. Таким образом, клиенты стали получать продукцию, которая почти не хранилась на складе.

В другой компании выполнение заказа предполагало закупку дополнительных компонентов. Длительность производственного цикла при этом составляла около одного месяца. Фирма предложила аналогичную схему: примерный объем и ассортимент заказов согласовывается с потенциальными покупателями за два-три месяца, а уже ближе к сроку выполнения заявки вносятся коррективы – как правило, незначительные сравнительно с прежней схемой, когда компания выполняла срочные заказы. Это привело к прогнозированию спроса на продукцию с точностью до 95%.

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

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:

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.