Файл: Прогнозная оценка спроса на рынке товаров (услуг)(Понятие спроса).pdf

В современном мире ни одно предприятие не может обойтись без анализа прогнозирования объема продаж. Как уже определили в первой главе курсовой работы «Прогнозирование – система научных исследований качественного и количественного характера, направленных на выяснение тенденции развития народного хозяйства или его частей (отраслей, регионов, предприятий и т.п.) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития»^[38].

Прогнозирование спроса на продукцию служит источником информации для составления производственных графиков. В большинстве случаев составление подобных прогнозов

- сложная задача, требующая учета многих факторов. Из-за их вариации в прогнозы приходится вносить изменения, обусловленные уже поступившими заказами. Кроме того, в ряде случаев прогнозы объемов продаж изделий отдельных типов, составленные в денежном выражении, не могут напрямую использоваться для формирования производственных графиков. Они требуют дополнительного времени для их преобразования в прогнозируемые объемы выпуска в количественном выражении.

Цель проведенного исследования – проанализировать модели прогнозирования и установить наиболее адекватные из них для предприятия ООО «Пекарь», чтобы сблизить объем производства продукции со спросом на нее, тем самым, минимизируя количество возвратов.

Процесс прогнозирования спроса на продукцию может включать ряд этапов:

Первый этап - логический анализ, заключающийся в выявлении наиболее существенных факторов, влияющих на спрос. Здесь устанавливаются общие тенденции колебаний спроса, а также наличие и направление связи между результативными и факторными показателями^[39].

Второй этап - статистический анализ, включающий расчет средних величин и показателей вариации.

Третий этап - построение графических зависимостей, позволяющих установить вид регрессионных связей.

Четвертый этап - расчёт параметров регрессии, прогнозирование спроса и сравнение с реальными результатами^[40].

Такой анализ даёт возможность из совокупности факторных признаков отобрать наиболее существенные и, опираясь на них, обоснованно строить прогнозные модели и производить по ним необходимые расчёты. Факторные признаки, предопределяющие собой реальный спрос, могут быть как качественными, так и количественными. Известно достаточно много методов прогнозирования и моделей, с ними связанных, объединенных в четыре группы:

- качественные методы: «корни травы», исследование рынка, групповое согласие, историческая аналогия, метод Дельфи;

- анализ временных рядов: простое и взвешенное скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессионный анализ, метод Бокса Дженкиса, временные ряды Шискина, трендовое проецирование;

- причинные (казуальные) методы: регрессионный анализ, эконометрические методы, модели «вход – выход», упреждающие индикаторы;

- моделирование.

С помощью приведенной классификации можно выбрать методы прогнозирования для любого предприятия, деятельность которого подвергается прогнозу. Основываясь на этом, ниже проведен анализ реализации продукции и поиск наиболее адекватных моделей прогнозирования спроса на примере предприятия ООО «Пекарь»^[41].

Проведя анализ продаж за месяц, можно увидеть, что продажи не стабильны, и требуется регулярное прогнозирование спроса на продукцию, чтобы минимизировать её возврат (Приложение 1).

Одна из наиболее часто применяющихся моделей - это прогноз по методу экспоненциального сглаживания ^[42]. Формула расчета прогнозного спроса:

Ẏ???? + 1 = ???? × ???????? + (1 − ????) × ????????, (1)

где Ẏ????– прогноз на следующий период t+1;

Yt – данные для прогноза за текущий период t (например, продажи по месяцам);

k - коэффициент сглаживания ряда k задается вручную и находится в диапазоне от 0 до 1;

Ẏt – значение прогноза на текущий период t.

В качестве примера принимались два значения коэффициента k – 0,8 и 0,2.

Из Приложения 2 следует, что при k = 0,8 ("Экспоненциальная модель 1" прогноз Y1) прогноз на следующий период недостаточно близок к фактическим продажам, по расчетам точность равна 68%, и только периодически фактические продажи соответствуют прогнозным. При k=0,2 ("Экспоненциальная модель 2" прогноз Y2) точность прогнозирования равна 82%, это значительно выше, чем в предыдущей модели, следовательно, для этого ряда из двух коэффициентов правильней для прогноза будет использовать k=0,2.

В исследованиях рассматривалась также возможность интерпретации прогнозного спроса с помощью недельной корреляции (Приложение 3).

На основе реализации продукции за 1,5 месяца были рассчитаны средние реализации по дням недели. Обработка по методу наименьших квадратов ^[43]позволила определить уравнение регрессии (зависимость спроса от порядкового дня недели):

???? = 1940 + 7Д

2 − 150Д, (2)

где С – объем реализации, шт.;

Д – порядковый день недели.

Однако более надежное прогнозирование может осуществляться по экспоненциальной зависимости:

С = ????

(7.5−0.011Д

2−0,014Д) (3)

Таким образом, в данной главе были рассмотрены методы прогнозирования спроса на примере продаж хлебобулочной продукции в ООО «Пекарь»

По мнению руководителей хлеботоргующих предприятий, спрос населения на хлеб и хлебобулочные изделия в целом по городу удовлетворяется. Потребительскому спросу на хлеб и хлебобулочные изделия на рынке города Новосибирска присуще сезонные колебания следующего характера:

- в осенне-зимний период наблюдается существенное увеличение объема реализации с наибольшими сезонными пиками продаж в начале осени и конце зимы;

- в летний период объем реализации заметно сокращается; одновременно в летний период наблюдаются локальные всплески спроса в предвыходные дни.

Потребительские предпочтения населения города Новосибирска выглядят следующим образом:

1) В среднем по городу среднестатистический покупатель приобретает 1,75 сорта хлеба и хлебобулочных изделий из имеющихся в наличие 9 сортов. В целом, потребительские предпочтения по количеству сортов формируются под влиянием проводимой магазинами ассортиментной политики^[44].

2) Наибольшей популярностью у потребителей пользуется хлеб белых (52,6%) и ржаных (43,4%) сортов. Структура потребительских предпочтений по хлебу определяется комплексом причин субъективно-психологического характера при минимальном воздействии ценовых факторов. Отсутствие детерминирующего влияния цен на структуру потребительских предпочтений, также, как и объем потребления хлеба объясняется традиционно низкой ценовой эластичностью данной товарной группы наряду с другими товарами первой необходимости^[45].

3) Было выявлено, что 2% опрошенных покупателей не приобретают кроме хлеба никаких хлебобулочных изделий. Среди приобретающей части населения города наибольшей популярностью пользуются батоны различных видов (46,0%), булочки и рожки (29,8%), печенье (11,0%), пряники (9,8%), пирожки (2,2%).

4) Потребительские предпочтения по поставщикам характеризуются значительной степенью консерватизма. Большинство потребителей (66,7%) предпочитают покупать в традиционных точках хлеб, выпеченный на хлебокомбинатах. При этом, подавляющее большинство покупателей (93,0%) обычно приобретают хлеб и хлебобулочные изделия полюбившегося им производителя, и лишь 7,0% покупателей не отдает своих предпочтений в адрес каких-либо конкретных хлебокомбинатов. Еще приблизительно каждый пятый потребитель не высказывает особых предпочтений при выборе совершения покупки (приобретают где придется). С высокой долей вероятности можно утверждать, что данная тенденция сохранит свое действие в краткосрочном периоде и окажет сдерживающее влияние на развитие частных хлебопекарен в долгосрочном периоде (но не хлебных ларьков). Преломление данной тенденции в долгосрочном периоде окажется невозможным без принятия органами власти соответствующих программ по поддержке малого бизнеса на рынке хлебобулочных изделий города Хабаровска. Очевидно, что исходя из анализа выявленных на рынке хлебобулочных тенденций и состояния экономики края, в настоящее время на основе изучения важнейших факторов, определяющих ситуацию в потребительской сфере, необходимо наметить меры, позволяющие создать условия для увеличения товарного предложения и улучшения его реализации.

Таким образом, при анализе потребительского спроса на рынке хлебобулочных изделий мы убедились, что на формирование спроса на хлебобулочные изделия, а, следовательно, и на объем продаж хлебобулочных изделий, оказывают влияние многие факторы внешней и внутренней среды (одни из них называются количественно-измеримыми факторами; другие - стохастическими факторами, так как их влияние на объем продаж невозможно количественно измерить).

Заключение

Таким образом, спросом называют потребность покупателей в каком-либо товаре или услуге, которая подкреплена реальными деньгами.

Изучили прогнозирование спроса на рынке товаров и его процессы. Одним из достаточно апробированных способов оценки перспективного спроса на товары, является прогнозирование. Несмотря на то, что в научных исследованиях, элементы прогнозирования используется достаточно широко, в области комплексного изучения спроса, их применение требует углубленных изысканий и разработок. Это в первую очередь, обусловлено сложностью и спецификой объекта прогнозирования, требующего переосмысления методологических и организационных подходов к формированию целостной системы предпрогнозных исследований и непосредственно прогнозов.

Рассмотрели общие характеристики методов прогнозирования. Системы прогнозирования спроса позволяют также преобразовывать прогнозы в планы продаж, с учетом различных ограничений, которые становятся основой для планирования финансовых показателей, маркетинговых мероприятий, закупок товаров и т.д.

И, наконец, эти решения являются удобным инструментом для формирования всевозможных отчетов о деятельности компании, которые помогают руководству определить узкие места в организации процессов и разработать долговременную программу, направленную на совершенствование процесса прогнозирования и планирования продаж, а также повышение лояльности покупателей.

Специализированные решения по прогнозированию спроса позволяют улучшить точность прогнозов и увеличить прозрачность потребительского спроса. Решения позволяет также непрерывно отслеживать и производить динамические корректировки созданных планов, что приводит к улучшению уровня обслуживания покупателей при минимизации инвестиций в запасы продукции. Улучшение этих бизнес-процессов приводят в конечном итоге, увеличению продаж и доходности компаний.

Розничным сетям необходимо обеспечить составление согласованных прогнозов. В этом процессе должны быть задействованы не только отделы продаж, или маркетинга, но также, отдел сбыта, логистики и коммерческий департамент.

Кроме того, очень важно, чтобы информация об изменениях спроса была доступна поставщикам и производителям товаров, чтобы они смогли скорректировать свои логистические процессы и обеспечить своевременную поставку.

Рассмотрели прогнозирование спроса на примере хлебобулочного предприятия. Таким образом, при анализе потребительского спроса на рынке хлебобулочных изделий мы убедились, что на формирование спроса на хлебобулочные изделия, а, следовательно, и на объем продаж хлебобулочных изделий, оказывают влияние многие факторы внешней и внутренней среды (одни из них называются количественно-измеримыми факторами; другие - стохастическими факторами, так как их влияние на объем продаж невозможно количественно измерить).

Список использованной литературы

Нормативно-правовые акты

1. "Конституция Российской Федерации" (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 N 6-ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014 N 2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ)

Литература

1. Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в пере-ходной экономике региона // Проблемы прогнозирования. - 2018. - № 2. - С. 111-117.

2. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2017.

3. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2016. - № 1. - С. 42-47.

4. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232-241.

5. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской акаде-мии естественных наук. - 2018. - № 4. - С. 105-109.

6. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2012.

7. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2012. – с. 84.

8. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2015. – с. 57.

9. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2015. – с. 91.

10. Кошелев А.Н. Национальная экономика. Конспект лекций. – М.: Эксмо, 2011. – с. 139.

11. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232.