Файл: Прогнозная оценка спроса на рынке товаров (услуг) (Содержание исследования рынка товаров).pdf

Следует отметить, что спрос и предложение — наиболее важные категории товарного рынка. Определяющим условием состояния рынка является соотношение спроса и предложения. Особенностью спроса является рост его величины, или объема, при снижении цены товара. Между ценой и величиной спроса на продаваемую продукцию существует взаимная связь.

Предложение — это количество продукции, предоставляемой к продаже товаропроизводителем в течение определенного периода. Оно выражает связь между ценой и количеством предлагаемого товара: с повышением цены возрастает величина предложения, и наоборот.

Исследования, проведенные в целях изучения этих процессов на формирующихся российских рынках, подтверждают, что наш потребитель ведет себя так же, как и затнгежный, т.е. в соответствии с законом спроса и предложения.

На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке технологий прогнозирования. Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики и т.п. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, в то же время, многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространённом пакете прикладных программ MS Excel [9].

Экономико-математическое моделирование основано на применении трендовых, корреляционно-регрессионных, оптимизационных моделей, позволяющих установить зависимость развития спроса от влияния одного или нескольких факторов (среднедушевой доход, цена, численность населения, размер семьи, среднедушевое потребление отдельных товаров и услуг). Модели строятся на основе применения теории вероятности, математической статистики, ЭВМ [10].

Рассмотрим методы прогнозирования рыночного (покупательского) спроса, ориентированные на его анализ за предыдущий период, установление его перспектив развития в будущем:

1) метод экстраполяции временных рядов;

При комплексном исследовании динамических рядов в большинстве случаев ставится задача, касающаяся дальнейшего прогнозирования их уровней. Экстраполяцией называется прогнозирование финансовых и экономических явлений и процессов на основе выявленных закономерностей их развития в прошлом и настоящем периодах, представленных данным динамическим рядом. Общим фактором, определяющим развитие спроса, является время:

---

(1.1)

где t — прогнозный период.

Тенденция развития спроса имеет конкретную функцию в зависимости от времени. Смысл прогнозной экстраполяции заключается в том, чтобы спроектированный тренд выражал основную закономерность спроса. Фактическая (эмпирическая) траектория не всегда точно вписывается в графики функции. Линии могут иметь некоторую изломанность из-за наличия колебаний в спросе под воздействием временных или случайных явлений. В этом случае необходимо выровнять, т. е. приблизить к тренду, фактический временной ряд. Если данные на графике разбросаны вблизи прямой линии, то проводят прямую между крайними точками. Наиболее простые методы экстраполяции:

а) прогнозирование на основе среднего уровня ряда;

Данный метод используется, если явление обладает высокой степенью инерционности. При использовании данного способа прогнозирования считают, что значения исследуемого явления колеблются вокруг среднего уровня и эта тенденция сохранится в будущем.

б) прогнозирование на основе среднего абсолютного прироста;

Если цепные абсолютные приросты рассматриваемого ряда динамики приблизительно постоянны, то развитие явления можно описать линейной функцией. В этом случае возможно применение метода прогнозирования на основе среднего абсолютного прироста.

Значение предсказываемого уровня (y_n+1) рассчитывается по формуле:

(1.2)

где — последний уровень динамического ряда;

— средний абсолютный прирост ряда динамики;

— количество периодов экстраполяции (срок прогноза).

Положительное свойство такого подхода к прогнозированию состоит в том, что не требует проведения громоздких расчетов, и в то же время дает возможность получить достаточно объективно прогнозную оценку показателя на ближайший период.

в) прогнозирование на основе среднего темпа роста;

Данный способ прогнозирования применяется, если рассчитанные цепные темпы роста приблизительно одинаковые при переходе от одного периода времени к другому. Тогда общую тенденцию можно описать с помощью показательной функции, а прогнозируемое значение уровня определить следующим образом:

(1.3)

где — последний уровень динамического ряда;

---

— средний темп роста динамического ряда, выраженный в коэффициентах;

— количество периодов экстраполяции (срок прогноза).

Подобный подход к прогнозированию также не требует проведения громоздких расчетов.

г) прогнозирование на основе аналитического выравнивания;

Цель проведения аналитического выравнивания — получение математической функции (уравнения тренда), которая описывает изменение уровней динамического ряда с течением времени t (формула 1.1). Если продолжить обозначения условного показателя времени до периода, для которого требуется построить прогноз, а затем подставить соответствующее t в уравнение тренда, то можно получить прогнозную оценку показателя.

Первые три метода являются простейшими и поэтому самыми приближенными. Экстраполяция на основе функции тренда, полученной в результате аналитического выравнивания, относится к наиболее распространенным и практически применяемым методам прогнозирования [11, с. 394].

2) метод скользящей средней;

Метод скользящей средней основан на том, что если есть некоторый временной ряд значений переменной x₁, x₂, ...x_t, то рассчитываются средние , , ... по формуле:

(1.2)

По этим средним значениям строится выровненный ряд.

Подбор функции можно осуществлять методом наименьших квадратов. После определения параметров они подставляются в уравнение той или иней функции зависимости спроса от времени в целях получения прогнозного показателя ряда динамики.

3) метод прогнозирования на основе коэффициента эластичности;

Иногда при прогнозировании спроса используется коэффициент эластичности, который характеризует влияние одной переменной (фактора) на спрос. Он показывает, как изменяется величина спроса на тот или иной товар при изменении цены на один процент. Причем связь может быть прямая или обратная, при этом коэффициент принимает положительное или отрицательное значение. Коэффициент эластичности выражается формулой:

(1.3)

где — изменение спроса;

— изменение цены.

Другим методом является исчисление коэффициента эластичности на основе подбора функции, описывающей графически линию развития спроса на исследуемый товар. Так, основной формулой для расчёта коэффициента эластичности спроса является:

---

(1.4)

где — первая производная функции () линии развития спроса на исследуемый товар.

4) метод корреляционного и регрессионного анализа;

Корреляционный анализ позволяет отобрать факторы, оказывающие наиболее сильное воздействие на спрос. Связь между спросом и этими факторами может носить линейный или нелинейный характер.

В случае линейной зависимости для оценки тесноты связи используется коэффициент корреляции:

(1.5)

где х — значение фактора;

у — значение показателя спроса.

Несмотря на кажущуюся громоздкость формулы, расчет коэффициента корреляции достаточно прост. Он показывает, насколько изменяется величина спроса при изменении значения фактора на единицу. Коэффициент корреляции колеблется в пределах от – 1 до + 1. Положительное его значение означает прямую связь, отрицательное — обратную. Если абсолютное число превышает 0,5, то связь считается достаточно тесной.

Степень влияния данного фактора можно оценить с помощью коэффициента детерминации, равного коэффициенту корреляции в квадрате (J²). Расчет показателей корреляции необходим на стадии отбора факторов, существенно влияющих на спрос.

Следующий этап — прогнозирование спроса, для чего проводится регрессионный анализ. Вначале изучается форма связи, составляется линия регрессии на графике, отражающая тенденцию развития спроса. Простая линейная регрессивная связь выражается следующим уравнением:

(1.6)

где y — спрос;

x — значение фактора.

a, b — параметры уравнения.

Параметры а, b определяются методом наименьших квадратов и являются коэффициентами регрессии. В случае нелинейной зависимости используются другие уравнения, отражающие ту или иную взаимосвязь.

5) метод экспертных оценок;

Метод экспертных оценок состоит в оценке высококвалифицированными специалистами-экспертами факторов и прогнозных явлений, связанных со спросом. Экспертиза предполагает обсуждение и выработку независимыми экспертами общего мнения относительно изучаемого объекта. При этом используется один из следующих способов:

а) компромиссная оценка;

б) взвешенное решение задачи (метод «мозговой атаки»);

в) приведение контраргументов на каждый довод эксперта (метод «адвоката»);

---

г) индивидуальный опрос эксперта с последующим коллективным обсуждением и повторным пересмотром оценок (метод Делфи).

Окончательное решение принимается на основе совокупности индивидуальных оценок экспертов.

Нормативное обеспечение. При прогнозировании спроса используется нормативная и методическая документация. К ней относятся нормативно-справочная, нормативно-техническая, технико-экономическая документация, физиологические нормы потребления продуктов питания и др., утвержденные в установленном порядке.

Анализ, направленный на прогнозную оценку только покупательского спроса, будет неполным, если не учитывать динамику предложения товаров. Выше отмечалось, что взаимодействие спроса и предложения - основа функционирования рынка. Предложение определяет способность товаропроизводителя предлагать к продаже товар в определенном количестве в шаговом времени. На величину предложения влияют такие факторы, как цены на сырьевые ресурсы, технология производства, конкурентоспособность товара, налоги и дотации. Рыночный механизм, устанавливающий соотношение между спросом и предложением, и цена оказывают влияние на динамику рынка товаров. Сила и длительность их воздействия определяется прежде всего фактором времени. Следовательно, вероятность прогноза зависит от сопоставления детерминантов спроса и предложения в настоящем и будущем периодах [4].

2 АНАЛИЗ ПОКУПАТЕЛЬСКОГО СПРОСА НА ПРОДУКЦИЮ ПРЕДПРИЯТИЯ ТОО «МЕТАЛЛУРГ»

2.1 Краткая характеристика предприятия и анализ динамики изменения основных экономических показателей

Крагандинское предприятие (сокращенное наименование ТОО «Металлург») —предприятие карагандинской области по производству потребительских товаров для населения из высококачественных нержавеющих сталей.

В структуру предприятия входят: цех производства ножниц, цех столовых приборов и товаров народного потребления, инструментальный участок, вспомогательные службы. Производство ножниц, столовых приборов оснащено комплексом технологического оборудования немецких фирм: «Berger», Siepmann», «Hauschild», «Demag», обеспечивающим полный технологический цикл изготовления продукции.

ТОО «Металлург» в настоящее время производит следующую продукцию:

1) ножницы с пластмассовыми ручками — в настоящее время выпускается более 25 моделей ножниц. Ножницы изготавливаются из закаленной нержавеющей стали на немецком оборудовании по технологии фирмы «Пауль» (Германия);

2) столовые приборы — 10 моделей, как классического русского стиля, так и европейского дизайна, реализуются как поштучно, так и в наборах;

---