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

   Методы  прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала и на экономико-математические методы, при применении которых преобладают объективные начала, к числу которых относятся статистические методы^[5].

     Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения, как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

     Так при прогнозировании спроса изучаются  предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться  торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистрибьютеры, консультанты по маркетингу и т.д.

     При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.

     Если  при применении экспертных методов  структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

     Определение системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления – исходная точка экономико-математического  моделирования.

     На  самом деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система должна обеспечить возможность использования любого из этих методов.

     Ясно, что в условиях сильно изменчивой внешней среды интуиция и воображение  способны стать важными инструментами  восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факторы. С другой стороны, понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих двух подходов.

     Что касается прогнозирования спроса, то в методологически правильной постановке – это искусство оценки будущего спроса при предположении об определенном поведении покупателей в заданных условиях^[6].

     В зависимости от охвата объектов исследования прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельной фирмы. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.

     Прогнозирование спроса осуществляется в три этапа. Вначале разрабатывается прогноз  внешней среды, затем – прогноз  развития данной отрасли, наконец, разрабатывается прогноз величины спроса на товары конкретной компании. Такие комплексные, тем более аналитические модели, разработать и реализовать чрезвычайно сложно, поэтому на практике получили применение более простые статистические модели.

     Все прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации, полученных на основе изучения: что люди говорят, что люди делают и что люди сделали. Получение первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей, торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований и экспертные методы. Изучение того. что люди делают предполагает проведение тестирования рынка. Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных о сделанных ими покупках.

     Обычно  в данном случае речь идет о прогнозировании  на основе статистических данных по объему продаж для конкретной компании или  конкретного рынка величины текущего рыночного спроса на определенный товар. В литературе, в которой приводятся результаты использования тех или иных статистических моделей, очень часто не делается различия между различными видами спроса, и его прямым образом отождествляют с объемом продаж.

     Существуют  различные приемы и методы прогнозирования. Чаще других в прогнозировании спроса и предложения применяются следующие^[7]:

     аналоговые  модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные  показатели рыночной ситуации в каком-либо регионе или стране;

     имитационные  модели, когда вместо реальных данных используются построения, созданные по специальной программе с помощью ЭВМ;

     нормативные, или рационализированные, прогнозные расчеты, например, проистекающие из рационального бюджета или рациональных рекомендуемых норм потребления (примечание: этот метод больше подходит для рынка средств производства, где большую роль играют производственно-технические нормативы и прочие детерминанты, чем для потребительского рынка, где потребности проявляются в форме статистических закономерностей);

     прогнозирование по экспертным оценкам (обычно Дельфи – метод);

     методы  экстраполяции: техническое, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели:

     методы  статистического моделирования (парные и многофакторные уравнения регрессии);

     прогнозирование по коэффициентам эластичности.

     В практике статистического исследования и прогнозирования покупательского  спроса по различным видам продуктов  и услуг используются различные  типы моделей, наиболее соответствующие  характеру и закономерностям  развития данного рынка. 

1.3. Основные методы прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три  основные группы^[8]:

• • методы экономико-математического моделирования;
  • нормативные методы;
  • методы экспертных оценок.

     Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах экономико-математического моделирования: экстраполяцию и моделирование.

     В первом случае в качестве базы прогнозирования  используется прошлый опыт, который  пролонгируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения, конечно, на срок не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.

     Во  втором случае строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь  место и характер их влияния на изучаемый параметр.

     Данные  модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях.

     При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный  регрессионный анализ; в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии:

     y = a +bx,

     где y – оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);

     a – свободный член уравнения;

     x– независимая переменная (факторный  признак), используемая для      определения зависимой переменной.

     b– коэффициент регрессии, измеряющий  среднее отношение отклонения  результативного признака от  его средней величины к отклонению  факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения – вариация y, приходящаяся на единицу вариации x.

     Коэффициенты a и b рассчитываются на основе наблюдений величин y и x с помощью метода наименьших квадратов^[9].

     Предположим, что торговый агент продает детские  игрушки, посещая квартиры случайным образом. Отсутствие посещения какой-то квартиры означает отсутствие продажи или a = 0. Если в среднем каждый десятый визит сопровождается продажей на 62 доллара, то стоимость продажи на один визит составит 6,2 доллара или b = 6,2.

     Тогда y = 0 + 6,2x.

     Таким образом, можно ожидать, что при 100 визитах доход составит 620 долларов. Надо помнить, что эта оценка не является обязательной, а носит вероятностный  характер.

     Экономико-математические методы основаны на использовании корреляционного и регрессионного анализа, позволяющего устанавливать тесноту связи и вид зависимости среднего значения какой-либо величины от некоторой другой или от нескольких величин. В нашем случае - это установление зависимости развития спроса от влияния наиболее главных факторов. в практике прогнозирования товарно-групповой структуры спроса чаще всего применяются трендовые и регрессионные модели:

     Трендовые модели прогнозирования спроса представляют собой уравнения, формализующие устойчивые процессы его развития. Они применяются для прогнозирования наиболее стабильных закономерностей по крупным товарным подотраслям (например, соотношение спроса на продовольственные и непродовольственные товары). Основной параметр трендовых моделей - время, то есть по существу речь также идет об экстраполяции на прогнозируемый период тенденций и закономерностей базисного периода.

     Регрессионные (факторные) модели отражают количественную связь одного показателя с другим или с группой других (множественная регрессия). В качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. Математическую основу построения моделей составляют важнейшие положения теории вероятности, математической статистики и высшей математики. Процесс построения подобных моделей состоит из нескольких последовательных этапов.

     Первым  и важнейшим этапом моделирования  развития товарно-групповой структуры  спроса населения является отбор  факторов. Они должны отражать объективные  процессы изучаемого явления, быть количественно  измеримыми и независимыми друг от друга.

     На  втором этапе рассчитывается сила влияния  или теснота связи между факторами  и спросом в базисном периоде. Она определяется с помощью коэффициентов  корреляции и критериев согласия.

     На  третьем этапе выявляется математическая форма связи или вид зависимости спроса от факторов, подбираются функции, наиболее точно описывается процесс развития спроса.

     Четвертый этап: расчет параметров уравнения. Параметры  уравнений выражают степень и  направление воздействия каждого  фактора на спрос и рассчитываются методом наименьших квадратов.

     Пятый этап: оценка прогностической ценности модели на основе ретроспективных расчетов.

     Экономико-математические методы эффективно используется при  краткосрочном прогнозировании. Так  как объективная реальность нашей  экономики состоит в том, что довольно трудно выявить и определить количественно более менее стабильные факторы, влияющие на прогнозируемый процесс. Поэтому составление среднесрочных и, тем более, долгосрочных прогнозов представляется довольно затруднительным в современных условиях. И как правило, преобладает прогнозирование на краткосрочные периоды. Экономико-математическое моделирование является основой экономической прогностики. Оно позволяет на строго количественной основе выявить характер связей между отдельными элементами рынка и теми факторами, которые влияют на его развитие. Что особенно важно - математические модели дают возможность наблюдать, как станут развиваться события при тех или иных начальных допущениях.

     Многофакторное  уравнение множественной регрессии имеет следующий вид¹⁰:

     y = a +b1 x 1 + b2x2 + b3 x3 +.... +bm xm,

     где y – зависимая или прогнозируемая переменная;