ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ПРОДАЖ

Большое значение при формировании товарной политики имеет прогнозирование объема продаж, учитывающее тенденции развития производства и потребления.

Прогноз может быть:

  • глобальный (охват всего рынка страны или мира),
  • региональный (ограничение определенного региона),
  • локальный (рынок отдельной фирмы).

При анализе рынка и определении его емкости необходимо провести четкое разграничение между суммарным спросом на рынке в целом и спросом на продукцию фирмы или марку.

По срокам предсказания прогноз бывает:

  • оперативный (на декаду, месяц, квартал, полугодие);
  • краткосрочный (на год);
  • среднесрочный (до 5 лет);
  • долгосрочный или перспективный (от 5 лет и более).

В зависимости от точности измерения прогноз бывает:

  • точечный — указывается конкретное значение величины (например, объем продаж будет равен 3 млн шт.);
  • интервальный — определяются интервалы, в пределах которых будет варьироваться величина (объем продаж будет от 2,5 млн до 3,5 млн шт.);
  • многовариантный — рассматриваются различные ситуации и прогнозируется величина под конкретную ситуацию (например, если сохранится курс рубля, то объем продаж будет равен 3,5 млн шт., если возрастет стоимость хлопка на Х%, то объем продаж упадет на Y%).

Точность прогноза зависит:

  • • от надежности и полноты информации о рыночных процессах;
  • • степени устойчивости рынка и экономики в целом;
  • • адекватности прогнозной модели (от правильности выбора вида функции, описывающие тренд);
  • • технической вооруженности прогноза (использование ЭВМ, качество программ, алгоритмов и т.д.).

В прогнозировании спроса и предложения чаще всего используются следующие виды приемов и методов прогнозирования:

  • аналоговые модели (прогноз по аналогии с другой ситуацией);
  • имитационные модели (используются построения, созданные по специальной программе с помощью ЭВМ);
  • нормативные прогнозные расчеты (например, вытекающие из рационального бюджета; имеют практическое значение для рынка средств производства, где большую роль имеют производственно-технические нормативы);
  • экспертные оценки (Дельфи-метод);
  • методы экстраполяции (сглаживание рядов, трендовые модели);
  • • статистическое моделирование (парные и многофакторные уравнения регрессии);
  • • прогнозирование по коэффициентам эластичности.

В экономической литературе[1] явно прослеживаются три основных подхода к прогнозированию емкости рынка (объема потребления) (табл. 3.12).

Таблица 3.12

Общая классификация методов прогнозирования емкости рынка

Подходы к прогнозированию емкости рынка

Методы прогнозирования емкости рынка в рамках соответствующего подхода

1. Эвристический подход

  • 1.1. Методы средней оценки по индивидуальным оценкам.
  • 1.2. Метод оптимистических, пессимистических и мнений экспертов.
  • 1.3. Метод комиссии.
  • 1.4. Метод Дельфи.
  • 1.5. Метод сводного индекса готовности приобретения целевыми потребителями

2. Экономикоматематический подход

  • 2.1. Трендовые модели.
  • 2.2. Через кривые жизненного цикла.
  • 2.3. Факторные модели.
  • 2.3.1. Однофакторные модели:

через коэффициенты эластичности; через кривые Энгеля и Торнквиста.

2.3.2. Многофакторные модели

3. Нормативный подход

  • 3.1. Метод нормативных бюджетов потребления.
  • 3.1.1. Метод прожиточного минимума.
  • 3.1.2. Метод бюджета достатка.
  • 3.1.3. Метод рационального бюджета

Эвристические методы предполагают наличие у предприятий накопленной достаточной информации и достаточного опыта по формированию прогнозов емкости рынка соответствующих товаров, так как в основе этой группы методов прогнозирования лежат оценки специалистов. Характеристики основных методов из этой группы представлены в табл. 3.13.

Основными достоинствами данных методов является их простота и возможность применения для рынков различных товаров и, прежде всего, принципиально новых товаров, когда применение других способов расчета весьма затруднительно и даже невозможно. Недостаток — субъективность оценки, связанная с неоднозначностью восприятия экспертами состояния рыночной конъюнктуры, их психологическими особенностями.

Таблица 3.13

Характеристика методов прогнозирования в рамках эвристического подхода

Методы

Сущность метода

прогнозирования

Метод средней оценки по индивидуальным оценкам экспертов

Эксперты — сотрудники организации, внешние эксперты высказывают индивидуальное мнение относительно возможной емкости рынка в планируемом периоде

Метод оптимистических, пессимистических и наиболее вероятностных мнений

Эксперты высказывают пессимистические, оптимистические и вероятностные мнения относительно величины емкости рынка; каждому мнению присваивается весовой коэффициент

Метод комиссии

Группа специалистов организации, отраслевых экспертов выносит согласованное решение относительно возможного значения рынка в планируемом периоде

Метод Дельфи

Многоразовые индивидуальные опросы экспертов: оценки, полученные при первом опросе, предоставляются каждому эксперту с тем, чтобы он уточнил свою индивидуальную оценку с учетом мнений других экспертов. Процедуры уточнения мнений проводятся до тех пор, пока разброс мнений всех экспертов не будет соответствовать определенному значению их дисперсии; окончательная прогнозная оценка емкости рынка является средней величиной индивидуальных экспертных оценок

Метод сводного индекса готовности приобретения продукции потребителями

Потенциальные потребители продукции выражают свое отношение к степени привлекательности для них определенной группы товаров. На их основе экспертами определяется вероятность приобретения продукции при каждом мнении. Итоговое значение емкости рынка является среднеарифметической взвешенной величиной ответов вероятности совершения покупки при каждом ответе

Снижение влияния данного негативного фактора обеспечивается соблюдением требований и положений научной методики проведения экспертных оценок. В частности, при обработке данных обязательно оценивается степень согласованности мнений экспертов.

В качестве меры согласованности принимают коэффициент конкор- дации W. Обработка и анализ данных, полученных экспертным методом, сегодня ведется на ЭВМ, для чего имеется стандартная программа.

К числу эвристических методов прогнозирования доли рынка товара может быть отнесен метод потребительской оценки с использованием цепи Маркова. Суть метода заключается в составлении матрицы изменения покупательских предпочтений на приобретение продукции различных видов.

На первом этапе определяются исходные доли рынка, занимаемые каждым видом продукции. Пусть в предшествующий планируемому период продукция А занимала 25% рынка, продукция В — 35, продукция С — 40%. Предполагается, что в планируемом периоде покупательские предпочтения изменятся (часть потребителей продукции перейдет к потреблению других видов товаров). В результате подобных исследований формируется матрица изменения покупательских предпочтений (табл. 3.14).

Таблица 3.14

Матрица изменения покупательских предпочтений

Товары

Изменение доли рынка

Всего

А

В

С

А

0,60

0,20

0,20

1,0

В

0,45

0,25

0,30

1,0

С

0,40

0,30

0,30

1,0

Так, согласно матрице изменения предпочтений 60% потребителей продукции А продолжают ее приобретать, а 40% потребителей переключается на продукцию В и С в равных пропорциях (20 и 20%). Соответствующая информация представлена и по другим видам продукции. В столбцах матрицы указывается, какая часть потребителей других видов продукции переходит на потребление обозначенного в столбце вида продукции. Так, на продукцию А переключается 45% потребителей продукции В и 40% потребителей продукции С.

Прогнозируемая доля рынка у-го вида продукции (/).) осуществляется по формуле:

где i — порядковый номер строки матрицы; у — порядковый номер столбца матрицы;

dit ] доля продукции /-го вида в предыдущий планируемому период времени;

IV. — соответствующий элемент матрицы коэффициентов изменения покупательских предпочтений.

Пример расчета:

Продукция A: DA = 25% • 0,60 + 35% • 0,45 + 40% • 0,40 = 46,75%

Продукция В: DB = 25% • 0,20 + 35% • 0,25 + 40% • 0,30 = 25,75%

Продукция С: Dc = 25% • 0,20 + 35% • 0,30 + 40% • 0,30 = 27,50%

Итого: 100,00%

При проведении экспертных опросов необходимо учитывать, что оценки экспертов могут быть трех видов: 1) пессимистические (п); 2) оптимистические (о); 3) наиболее вероятные (в). Средняя оценка прогноза (ОП) при этом может быть определена одним из трех методов:

  • 1) ОП = (о + п + в)/3;
  • 2) ОП = (о + п +4в)/6;
  • 3) ОП = (о + п + 12в)/14.

В этих трех формулах заведена разная значимость оптимистической, пессимистической и наиболее вероятной оценок (в первой формуле они все три заданы как равно значимые, далее последовательно увеличивается значимость наиболее вероятной оценки).

Значимость экспертных оценок может быть определена как вероятность наступления тех или иных событий, соответствующих оценкам. Например, вероятность, что объем продаж ткани будет равен 300 тыс. м, составляет 70%, 250 тыс. м — 20%, 350 тыс. м — 10%. Тогда итоговая оценка прогноза будет равна сумме взвешенных оценок по вероятности их свершения: 300 • 0,7 + 250 • 0,2 + 350 -0,1 = = 295 тыс. м. Возможен иной вариант, когда сумма вероятностей свершения прогнозов не равна 100%.

Пример: вероятность, что объем продаж будет 300 тыс. м — 80%, 250 тыс. м — 90%, 350 тыс. м — 50%. Тогда прогнозная оценка: (300 • 0,8 + 250 • 0,9 + 350 • 0,5)/(0,8 + 0,9 + 0,5)= 290 тыс. м. Значение вероятности также оценивается экспертами.

Недостаток экспертных оценок заключается в необходимости повторного обращения к экспертам при составлении прогнозов на последующие периоды, так как получаемые оценки носят статичный и одноразовый характер.

В основе экономико-математических методов прогнозирования объема продаж (табл. 3.15) лежит выявление устойчивых тенденций изменений спроса в прошлых периодах в предположении инерционного характера развития рыночных процессов и перенесении выявленных зависимостей на будущие временные интервалы.

Наиболее простой метод в данной группе — формирование трендовых моделей, наиболее сложный — построение моделей жизненного цикла изделий.

Трендовые модели определяют зависимость вида:

где V — объем продаж той или иной группы товаров; t — временной параметр.

Характеристика методов прогнозирования в рамках экономико-математического подхода

Таблица 3.15

Методы прогнозирования

Сущность метода

Трендовые

модели

Математическое выравнивание динамического ряда фактических значений общего потребления конкретной группы товаров или услуг посредством выбора функциональной зависимости и экстраполяция выявленных зависимостей на будущие периоды

Модели

жизненного

цикла

Отражение закономерностей изменения объема продаж конкретной группы продукции по стадиям жизненного цикла. Согласно концепции жизненного цикла изделий развитие объема потребления группы товаров с момента ее появления на рынке до момента полного прекращения продаж осуществляется через смену определенных стадий (внедрение, рост, зрелость, насыщение, спад). Для отражения закономерностей изменения объема продаж конкретной группы продукции по стадиям жизненного цикла используются функциональные зависимости: логистическая функция, кривая Гомперца и т.д.

Однофакторные

модели,

учитывающие

эластичность

спроса

Однофакторные модели определяют величину емкости рынка в зависимости от воздействия одного наиболее значимого фактора. Прогнозная оценка емкости рынка может быть получена с учетом знания процентного изменения объемов потребления определенной группы товаров при однопроцентном изменении того или иного наиболее значимого фактора, т.е. с учетом коэффициента эластичности спроса

Кривые Энгеля и Торнквиста

Однофакторные модели, определяющие емкость рынка в зависимости от изменения среднедушевого дохода потребителей. При этом согласно закону Энгеля все товары делятся на три группы: товары первой необходимости, товары второй необходимости, предметы роскоши. Для каждой из групп определяется функциональная зависимость емкости рынка от среднедушевого дохода потребителей

Окончание табл. 3.15

Методы прогнозирования

Сущность метода

Многофакторные

модели

Многофакторные модели показывают совокупное влияние ряда факторов на изменение емкости рынка в планируемом периоде. Многофакторные модели, как правило, описываются уравнениями регрессии. Подбор факторов определяется особенностями конкретного рынка и осуществляется посредством анализа парных коэффициентов корреляции между зависимой и независимой переменными и общего коэффициента детерминации. Коэффициент детерминации характеризует степень адекватности характера изменения линии регрессии фактическим закономерностям изменения емкости рынка конкретной продукции

Полученные зависимости позволяют получать прогнозные оценки на будущие периоды времени. Чем точнее трендовые модели отражают фактическое положение дел (т.е., чем ближе выровненные значения тренда к фактическим значениям динамического ряда), тем выше будет точность прогноза.

Модели жизненного цикла изделий характеризуют изменение основных технико-экономических показателей производства товара (объема продаж, себестоимости, прибыли, производительности труда и т.д.) на протяжении всего его жизненного пути от момента внедрения до момента снятия с производства (см. раздел 3.5.).

Для описания емкости рынка в соответствии с этими моделями используют три метода:

1) логистическую функцию:

где Ен(/) — накопленная (суммарная) емкость рынка к моменту времени /;

а и b — параметры регрессии (а> О, Ь> 0).

Параметр а определяет соотношение между емкостью рынка в момент первых продаж продукции на рынке (/ = 0) и общей емкостью рынка Е. Параметр b характеризует темпы роста объема продаж в каждый момент времени. Емкость рынка в каждый момент времени /определяется дифференцированием выражения (3.20):

2) кривую Гомперца:

Емкость рынка в момент t определяется из выражения (3.23) по формуле:

3) модели диффузии и производные от них модели замещения (см. раздел 3.5.).

Возможность моделирования зависимостей величины емкости рынка товара от макроэкономических параметров, таких, как уровень доходов потребителей, уровень цен и т.д., реализуется путем построения однофакторных и многофакторных моделей прогнозирования. В основе таких моделей лежат корреляционно-регрессионные уравнения вида:

  • • однофакторные модели: Е =/(Л);
  • • многофакторные модели: Е =/..., Хп).

Однофакторные модели могут быть получены с помощью коэффициентов эластичности, показывающих отношение темпов прироста потребления товара в течение определенного интервала времени к темпу прироста независимого параметра (цены, дохода и т.д.) за тот же период времени:

где Кэ — коэффициент эластичности по какому-либо из факторов; ДЕ, АХ — прирост, соответственно, емкости рынка и фактора в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом;

Е0, X — соответственно, значения емкости рынка и рассматриваемого фактора в базисном периоде;

Х( значение рассматриваемого фактора в планируемом периоде.

Зная коэффициент эластичности и изменение параметра X в любой период t, можно определить планируемый объем потребления товара в заданный период:

Коэффициенты эластичности, найденные по формуле (3.25), подвержены влиянию многих факторов, и часто за разные периоды можно получить разные оценки. Накопление статистической информации, ее обобщение и усреднение дает возможность при данном методе получить более точные оценки.

Все рассмотренные выше методы экономико-математического моделирования объема спроса базируются на сложившемся характере и тенденциях потребления, которые не всегда характеризуют степень удовлетворенности рынка в товаре. Особенно это четко проявляется для дефицитных рынков, когда спрос превышает предложение (рынок производителя) и объемы базисного потребления могут искажать картину потенциально возможного спроса. Сложившийся уровень потребления не всегда соответствует рациональному потреблению.

Ориентация на научные рекомендации относительно рационального объема потребления и обеспеченности товарами составляет основу нормативного подхода к прогнозированию емкости рынка.

Научно обоснованные нормы рационального потребления находят отражение в нормативных бюджетах, определяющих минимальный бюджет (необходимый для сохранения здоровья человека и обеспечения его жизнедеятельности), рациональный бюджет (практически полное удовлетворение потребностей) и бюджет достатка (уровень потребления, обеспеченный средним экономическим уровнем в стране).

Характеристика методов нормативного прогнозирования представлена в табл. 3.16.

Таблица 3.16

Характеристика методов прогнозирования в рамках нормативного подхода

Методы

прогнозирования

Сущность метода

Метод

прожиточного

минимума

Объем и состав товаров определяется исходя из прожиточного минимума, необходимого для сохранения здоровья человека и обеспечения его жизнедеятельности, регламентируется Федеральным законом от 03.12.2012 № 227-ФЗ «О потребительской корзине в целом по Российской Федерации»

Метод бюджета достатка

Состав и объем потребления товаров определяется понятием достатка человека, разрабатывается научно-исследовательскими институтами и министерствами с учетом среднего экономического уровня жизни в стране

Метод

рационального

бюджета

Состав и объем потребления товаров рассчитывается с учетом научно обоснованного обеспечения практически полного удовлетворения различных потребностей человека и представляет собой верхнюю нормативную границу потребления товаров

В табл. 3.17 представлена сравнительная характеристика некоторых методов прогнозирования с указанием их достоинств и недостатков, а также условий применения.

Можно найти в литературе и другие методы прогнозирования, при использовании которых следует учитывать поставленные цели анализа и имеющийся в наличии объем статистической информации.

Сравнительная характеристика некоторых методов прогнозирования

Метод

Преимущества

Недостатки

Условия применения

Опрос руководителей

Каждый отдел участвует в подготовке прогноза

Субъективность оценки

Нет достаточного опыта в применении других методов

Опрос работников службы сбыта (торговых агентов, продавцов)

Учитывается мнение тех, кто непосредственно работает с рынком.

Возлагается ответственность на тех, кто будет добиваться достижения результатов

Субъективность оценки

Знание потребителей имеет особенно большое значение (дифференцированное и эксклюзивное распределение)

3. Анализ трендов и экстраполяция

При наличии достаточной статистики можно добиться хороших результатов.

Методика выполнения проста и удобна

Не учитываются:

влияние факторов макросреды;

конкуренция;

факторы научно-технического прогресса;

старение продукции, насыщение рынка

Стабильный, устойчивый рынок

4. Прогнозирование на основе корреляционного анализа, учитывающего влияние различных факторов

Логический научно обоснованный метод, основанный на существовании причинно-следственных связей

Требуется накопление большого статистического материала.

Предполагается сохранение сложившихся причинно-следственных связей в будущем

Сложившийся рынок с устоявшимися причинно-следственными связями

5. Прогнозирование на основе доли рынка

Расчет прогноза сбыта фирмы основан на прогнозе сбыта для всей отрасли и сохранении своей доли рынка, что не требует сбора большой статистики

Предполагается достоверность составления прогноза для отрасли.

Не учитывается появление новых конкурентов

Отрасли, ведущие сбор, обработку и публикацию статистических данных

6. Прогнозирование на основе конъюнктурных обзоров потребителей

Прогноз основан на определении потребности в товаре

Требуется получение соответствующей информации от потребителей

Рынки предприятий; предполагается наличие крупных промышленных потребителей

  • [1] См.: Петухова И.В., Петухова Н.В. Прогнозирование емкости рынка отдельных групп товаров и услуг // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. № 5.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >