Файл: Методические указания для подготовки к практическим занятиям и их выполне нию, список рекомендуемой литературы по дисциплине Управление ассортиментом торговой организации.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 05.12.2023
Просмотров: 144
Скачиваний: 3
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
46
Методические рекомендации к выполнению практической работы
Прогнозирование спроса необходимо для того, чтобы запланировать ввод новых продуктов, чтобы мотивировать персонал, чтобы предусмотреть период, когда руководству магазина придется вливать дополнительные ре- сурсы на поддержание деятельности, чтобы принимать стратегические ре- шения.
Проблемы прогнозирования:
- ни один прогноз, даже математический, не гарантирует 100%-ной точности и не является гарантией того, что так оно и будет;
- даже негативный, пессимистичный прогноз - это все равно прогноз, и он позволяет предусмотреть «узкие» места в будущих продажах;
- руководство вносит существенный вклад в прогноз, мотивируя игры пер- сонал на выполнение планов и видя стратегическую картину целиком;
- чем больше статистика, чем она точнее, тем точнее можно строить, прогнозы, но использовать только в статистику нельзя;
- компьютерные программы не учитывают российскую специфику всплесков продажи товаров, в связи с праздниками и т.д.;
- существуют простые и сложные математические модели. Их преиму- щество в том, что математика хорошо учитывает все повторяющиеся тен- денции. Для непредсказуемых факторов нужно использовать эмпирические и экспертные методы. Сложные математические модели стоит доверить компьютеру, а простые модели лучше всего сочетать с методом экспертной оценки;
-не рекомендуется использовать данные о продажах пятилетней дав- ности и ориентироваться только на историю продаж одного продукта, ско- рее всего, факты дефицита никто не вспомнит и не учтет.
Методы прогнозирования:
1. Экспертные методы. Прогноз спроса строится профессионалами сбытовых и маркетинговых служб на основе личного опыта и знания рыноч- ной ситуации. Недостаток - высокая степень субъективности оценки. Человек, даже эксперт, иногда ошибается. Также недостатком можно считать отно- сительную трудоемкость и длительность таких методов для опроса потре- бителей необходимо подготовить анкеты, распечатал нанять девушек для заполнения анкет, провести собственно опрос, обработать данные...
2. Статистические методы. Они позволяют анализировать динамику продаж за ряд лет или месяцев, выявив основные тенденции изменения спроса в зависимости от сезонности, специальных акций (снижения цен) формальных признаков сочетаний товаров.
Преимущества статистические методы относительно малозатратны и быстры. Но эти методы прогнозирования спроса имеют общий недостаток, который вытекает из концепции, положенной в их основу. Суть этой кон- цепции сводится к следующему: каждый временной ряд хранит внутри себя
47 скрытую информацию о закономерностях развития рассматриваемого про- цесса в будущем. Закономерности всегда инертны. А нам для принятия опе- ративных решений в современном бизнесе необходим прогноз, чувстви- тельный к быстро изменяющейся окружающей среде. На рисунках 1-4 пред- ставлены примеры расчета прогноза продажи товара разными методами в программе Excel.
Несмотря на то, что статистические методы имеют множество ограни- чений и оговорок (они не учитывают динамику развития, внешние факторы и т. п.), все же ничего более универсального в прогнозировании спроса пока не придумано.
Проведя XYZ-анализ, можно вычислить стабильность продаж тех или иных товаров. Путем вычисления коэффициента вариации получают три группы: X стабильно продающиеся, Y с колебаниями в 10-25% и Z имеющие непредсказуемые или очень большие колебания.
В зависимости от того, с какой группой товаров осуществляется ра- бота, выбирают вид прогноза.
1.
Для X - статистические методы (скользящие средние, взве- шенные экспоненциальные);
2.
Для Y - показатель потребления и учет сезонного тренда;
3.
Для Z - учет обращений или запросов, скорректированное среднее потребление и экспертный метод.
2.1. Метод «наивного прогноза»в Excel. Можно предполагать, что продажи в последующем периоде будут соответствовать продажам в преды- дущем периоде.
Преимущества метода: моментальная реакция на изменение спроса, хорошо работает в условиях тренда. Недостаток – слишком большая чув- ствительность к случайным колебаниям. Подходит для товаров группы ВХ и СХ, так как продажи по этим группам стабильны и имеют устойчивый тренд, а цена ошибки в прогнозе невелика. Для АХ тоже можно использо- вать, но необходимо быть уверенным, что дело идет о надежных поставщи- ках и колебаний спроса по такому товару не предвидится.
2.2. Метод долгосрочной средней. Можно использовать, если продажи товара в последующем периоде будут равны среднему объему продаж за все предшествующие периоды.
Преимущества метода: сглаживает случайные колебания спроса.
Недостаток: не отражает истинных изменений в тенденциях, всегда реагирует с запозданием на существенные изменения спроса. Можно ис- пользовать для групп ВХ, BY, CX, CY - колебания имеются, но цена ошибки невелика, и по группе BY можно позволить себе несколько увеличить запас, так как это не сильно скажется на общем запасе.
2.3. Метод скользящей средней. Используют метод если продажи в следующем периоде будут равны средней арифметической от объема про- даж за последние n периодов (за пять-шесть месяцев, недель). Точного пра-
48 вила, сколько периодов нужно брать, нет. Можно брать 3, 5, 6 10,12 перио- дов - основное, что нужно учесть, - оптимально брать периоды между взле- тами и падениями продаж. Этот метод - компромисс между двумя предыду- щими. Недостаток - как и все статистические модели, не может учитывать сезонного колебания. Вполне может использоваться с товарами групп АХ и
ВХ.
Если товар имеет значительные колебания спроса, то примененные методы скользящей средней дают значительные погрешности - от 3 до 55%, чем меньше период скользящей средней, тем ближе к точным будут резуль- таты (точными они не будут, так как это не товар группы X).
2.4. Метод экспоненциальной средней взвешенной (ЭСВ). Метод очень похож на предыдущий, но к числу периодов прибавляется взвешивание пе- риодов. Преимущество метода в том, что при наличии тренда или тенденции он имеет явное преимущество - акцент может быть сделан гибко и на недав- ние данные. Недостаток - требует большого числа вычислений; все данные имеют один вес, хотя на практике они могут иметь разный вес; конечный прогноз нельзя сделать, пока не пройдет заданное число периодов; при зна- чительных колебаниях спроса не успевает реагировать и не учитывает се- зонность. Весовой коэффициент (k) - постоянная величина, имеющая значе- ние от 0 до 1.
Чаще всего k = 0,1 и 0,2 - он означает, что тренд имеет плавное разви- тие. При высоком значении k = 0,5 возникают слишком сильное реагирова- ние, «нервозность», скачки. Формула вычисления взвешенной экспоненци- альной средней (ЭСВ): k х (фактический спрос) + (1 - k) х ср. значение
предыдущего прогноза. Как и метод скользящей средней, ЭСВ может ис- пользоваться для товаров группы X и Y. Для группы Y он подходит лучше, чем и предыдущие методы. Если составлять прогноз на товары стабильного спроса, группы X, то разница в результате невелика - погрешность состав- ляет в среднем 2-3%. Наилучший прогноз дает метод ЭСВ. Если продажи товаров, имеют колебания спроса более 25%, то метод «наивного» прогноза и долгосрочной средней дает слишком большие погрешности, а скользящая средняя и ЭСВ дают более или менее приемлемые результаты.
3. Совместное прогнозирование. Лучше всего сочетать оба указан- ных выше способа качество прогноза повышается в результате использова- ния комбинаций экспертных и статистических методов. Точность прогноза считается оптимальной, если результаты, полученные с помощью различ- ных методов, отличаются друг от друга не более чем на 10%. В противном случае возникает необходимость еще раз пересмотреть исходные данные, оценить их полноту и достоверность.
4. Горизонт прогноза. Это примерный остаток времени, на который следует строить прогноз спроса. Если для пополнения запаса товара не тре- буется много времени (например, поставка приходит за две недели), то го-
49 ризонт прогноза можно ограничить ближайшим будущим. Если же мы им- портируем изделие и его надо ждать три месяца, то горизонт составит 90 дней с даты построения прогноза.
Задание 2. Ситуационная задача
Рассчитайте индекс сезонности реализации продукции для каждого месяца по данным, предложенным в таблице:
Объемы реализации продукции в 2013-2015 гг.
Месяц
Год
Средний оборот одноименных месяцев
Индекс сезон- ности
2013 2014 2015
Всего
Январь
315 654 814
Февраль
411 541 621
Март
528 354 425
Апрель
245 551 951
Май
605 845 1542
Июнь
362 906 1984
Июль
358 894 1059
Август
484 854 954
Сентябрь
582 1025 1254
Октябрь
266 684 1099
Ноябрь
325 651 954
Декабрь
439 215 713
Итого
План реализации на 2015 г. для магазина установлен на уровне 85790 единиц, среднемесячный объем реализации составит – ____ единиц, рассчи- тайте план реализации продукции для каждого месяца на 2016 г., результаты расчетов оформите в таблице:
Результаты расчета плана товарооборота по магазину на 2016 г
Месяц
Индекс сезонности
Плановый показатель реализации, ед.
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Итого
50
При прогнозировании спроса по кварталам и месяцам большое значе- ние имеют измерения сезонных колебаний показателя за предшествующие годы и расчет на этой основе индекса сезонности к среднему месячному
(квартальному) обороту за весь период. Индекс сезонности показывает сте- пень отклонения объема реализации какого-либо месяца от среднегодового зна- чения показателя. Объем спроса на плановый год по месяцам определяется умножением среднемесячного плана объема реализации на индекс сезонности.
Вопросы для самопроверки:
1. Дайте понятия: спрос, прогнозирование, моделирование, емкость рынка
2. Представьте основные формулы расчета рыночного спроса, емкости рынка, рыночной доли игроков
3. С какой целью исследуют сезонные колебания спроса?
4. Как рассчитать индекс сезонности?
Вопросы и задания для самостоятельной работы:
1. Проведите анализ емкости конкретного товарного рынка
2. Оцените сезонность спроса на конкретный товар
Тематика рефератов с презентацией:
1. Прогнозирование рыночного спроса
2. Экономико-математическое моделирование колебаний спроса
3. Нейросетевая парадигма программного обеспечения аналитической ра- боты в области исследования рыночного спроса
9 ВЫБОР ПОСТАВЩИКОВ ТОВАРОВ
Цель работы: приобрести практические навыки выбора оптималь- ного поставщика товаров
Литература:
а) основная литература: 1 б) дополнительная литература: 2, 4, 5, 6
Задание 1. Проведите оценку и выбор оптимального поставщика
для конкретного предприятия.
Результаты полученных расчетов оформить в табличной форме (каж- дому обучающемуся предлагается индивидуальное задание).
Методические рекомендации по выполнению практической работы
Для оценки и выбора поставщиков используются преимущественно два метода: балльный метод и метод попарных сравнений. Их отличие в сложности и степени субъективности оценки.
51
Последовательность действий при определении оптимального постав- щика:
1. Определение коэффициента значимости
Значимость фактора оценивается величиной, которая называется ко- эффициентом значимости. Определение коэффициентов значимости явля- ется важной частью метода экспертных оценок, т.к. от этого в конечном итоге зависит достоверность полученных результатов. Сделать это можно двумя способами:
А) Метод балльных оценок.
Для вычисления коэффициентов значимости каждому фактору при- сваивают оценку в баллах в соответствии с заранее выбранной шкалой оценки. Наиболее популярными являются трех-, пяти- и десятибалльная шкала. Можно также производить оценку в процентах. Коэффициент значи- мости принимается равным этой оценке.
Б) Метод попарных сравнений.
Этот метод используется в том случае, когда значительное количество факторов кажется экспертам равнозначными или близкими по значимости.
В основу метода положено сравнение всего лишь двух факторов, повторяе- мое много раз для каждой пары факторов с использованием некоторой шкалы предпочтений. Опыт показывает, что наиболее рациональной явля- ется пятизначная шкала предпочтений следующего вида (табл. 28).
Шкала предпочтений
Количественная оценка
Качественная оценка
1
Факторы равнозначны
2
Незначительное предпочтение
3
Существенное предпочтение
4
Очевидное предпочтение
5
Абсолютное предпочтение
На основе шкалы предпочтений определяют величины в i¸j
, которые ха- рактеризуют предпочтения фактора с номером «i» по отношению к фактору с номером «j». При этом принимается, что
;
1
,
j
i
В
j
i
j
i
В
В
,
,
1
, (5) тогда коэффициент значимости фактора с номером «i» определяется
,
,
1 1
1 1
1 1
,
j
i
j
j
i
i
j
Вi
B
а
(6)
Процесс вычисления коэффициентов значимости методом попарных сравнений удобно представлять в виде таблицы.
2. Каждому поставщику по каждому фактору присваивается оценка в баллах. На усмотрение экспертов может использоваться трех-, пяти- или де- сятибалльная шкала, причем оценки могут выражаться как целыми, так и дробными числами. Для тех факторов, которые имеют численное значение,
52 например оптовая цена или величина скидок, оценка может быть вычислена.
Для этого существуют различные способы, но наиболее удобен следующий: max max
W
W
B
B
k
k
, (7) или
k
mak
k
W
W
B
B
min
, (8) где В
к
- оценка к-го поставщика;
В
max
- максимальная величина оценки в соответствии с принятой шка- лой;
W
k
- численное значение рассматриваемого фактора для к-го постав- щика;
W
min
и W
max
- наименьшее и наибольшее значение рассматриваемого фактора.
Первая из приведенных формул используется в том случае, когда же- лательно увеличение показателя W, например, размера скидок, а вторая формула используется, когда желательно снижение значения показателя, например, оптовой цены.
Оценка факторов, не имеющих численного значения, осуществляется экспертами.
3. Выбор поставщика. Выбор поставщика осуществляется на основе расчета обобщенных показателей по формуле 23:
1 1
i
кi
i
к
В
а
ОП
(9) где ОП
к
- обобщенный показатель к-го поставщика;
В
кi
- оценка к-го поставщика по i-му фактору;
а
i
- коэффициент значимости i-гo фактора;
1 - общее количество рассматриваемых факторов.
Поставщик, имеющий наибольшее значение обобщенного показателя, и может быть рекомендован как наилучший по совокупности факторов.
Вопросы для самопроверки:
1. Дайте понятия: каналы сбыта, поставка, договор, закупка
2. Представьте основные критерии выбора оптимального поставщика
3. Какие методы необходимо использовать для выбора оптимального по- ставщика?
Вопросы и задания для самостоятельной работы:
1. Выбрать оптимального поставщика для оптового предприятия на ос- нове фактических данных
2. Провести сравнительный анализ методов оценки и выбора оптималь- ного поставщика;
1 2 3 4 5 6 7