Файл: Основные методы прогнозирования (Задачи и принципы прогнозирования).pdf
Добавлен: 04.04.2023
Просмотров: 376
Скачиваний: 5
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. Теоретические основы прогнозирования в менеджменте
1.1. Понятие и сущность прогнозирования
1.2. Задачи и принципы прогнозирования
1.3. Классификация методов прогнозирования
Глава 2. Основные методы прогнозирования
2.1. Экстраполяционные методы прогнозирования
2.2. Статистические методы прогнозирования
2.3. Экспертные методы прогнозирования
Раздел 3. Прогнозирование спроса на продукцию ООО «ПИКРА»
3.2. Исследование рынка квасных напитков и оценка конкурентоспособности ООО «ПИКРА»
Исследование и анализ рынка включают в себя: определение его емкости и конъюнктуры, а также изучение деятельности конкурентов. В данной работе рассмотрим каждый из этапов последовательно.
Свою продукцию ООО «ПИКРА» распространяет на потребительском рынке. Сегодня ООО «ПИКРА» борется за покупателя. Рынок насытился аналогичными товарами. Сегодня в Ростовской области существует очень жесткая конкуренция среди марок квасных напитков, а точнее фирм их производящих. Потребители от этого только выигрывают – они могут купить практически любой напиток.
Продовольственный рынок – типичный пример рынка покупателя. Сегодня проблема доступности напитков не является существенной проблемой для потребителя. Сегодня существует множество мест, где можно приобрести желаемый напиток – супермаркеты, рынки, магазины, павильоны, они предоставляют практически идентичный ассортимент рассматриваемых товаров. Конкуренция создает условия для снижения цен и улучшения качества товара. Из данных анализа отрасли по производству квасных напитков известно, что на первое место покупатели ставят ассортимент, на второе – цены, на третье вкус. И ООО «ПИКРА» старается учитывать их мнение.
Сегодня производство кваса в России составляет 7 литров на душу населения в год, а потребление (с учетом импорта) – 10-11 литров в год.
Совокупный рынок кваса можно разделить на два сегмента:
- дешевый квас на ароматизаторах;
- более дорогой натуральный квас.
Наиболее емким является первый сегмент. По разным оценкам емкость сегмента этих сортов составляет до 50% общей емкости рынка кваса.
ООО «ПИКРА» работает как с торговыми точками в городе Ростов-на-Дону и Ростовской области, так и с торговыми точками, расположенными в Воронежской области, Волгоградской области. Рынки сбыта в Ростове-на-Дону и в целом по области можно рассматривать совместно. ООО «ПИКРА» хорошо себя зарекомендовал себя и держит марку, обладает надежной репутацией.
Таблица 2
Основные сведения о рынках сбыта
№ |
Показатели |
Ростов-на-Дону и Ростовская обл. |
Воронежская обл. |
Волгоградская обл. |
1 |
уровень спроса |
высокий |
высокий |
средний |
2 |
степень удовлетворения спроса |
выше среднего |
средний |
средний |
3 |
уровень конкуренции |
высокий |
выше среднего |
выше среднего |
Весь рынок ООО «ПИКРА» можно разбить на три больших сегмента: потребители в Ростов-на-Дону и Ростовской области, потребители в Воронежской области и потребители в Волгоградской области. Однако рассматривать отдельно сегменты по каждому городу не имеет смысла, так как в рассматриваемых районах живут люди с одинаковым уровнем доходов, да и цены на квас не чуть не выше конкурентов, а иногда даже и ниже. Поэтому сегменты рассмотрим для всех районов одинаковые. Итак, дифференцируем сегменты по каждому виду товаров:
1. Первый вид товара – это, конечно же, натуральный квас. Этого вида товаров выпускается довольно большое количество, рассчитанное на все возрасты и вкусы потребителей.
2. Второй вид товара – это квасной сбитень.
Рассмотрим оценку конкурентоспособности ООО «ПИКРА». Оценки проставлялись в каждом из столбцов таблицы, а затем суммируются. Из приведенной таблицы видно, что наиболее сильным конкурентом будет выступать ООО «ПИКРА».
Таблица 3
Краткая характеристика конкурентов
Конкурирующая фирма |
Доля рынка, которым она владеет (% |
Предполагаемый объем продаж (в год) |
ЗАО «Воронеж квас» |
35 |
265,6 млн. руб. |
ОАО «квас - Волгоградский» |
29 |
189 млн.руб. |
ООО «ПИКРА» |
36 |
292,1 млн. руб. |
1. ЗАО «Воронеж квас» объём продаж – 115,5 млн. руб.:
доля рынка = 115,5/(100+223)*100% ~ 35%;
2. ОАО «квас - Волгоградский» объём продаж – 100 млн. руб.:
доля рынка = 100/(115,5+223)*100% ~ 29%;
3. ООО «ПИКРА» объём продаж – 223 млн. руб.:
доля рынка = 223/(115,5+100)*100% ~ 36%.
Судя по анализируемым факторам конкурирующих фирм можно сказать, что предприятие ООО «ПИКРА» обладает большим потенциалом на рынке. То же самое можно сказать и о конкурентах. Необходимо не расслабляться, уделить внимание слабым сторонам, продолжить стимулирование продаж. А слабые стороны есть, хоть их и не видно в таблице. Ими могут стать и непредвиденные ситуации, зависимость предприятия от внешней среды.
3.3. Прогнозирование спроса на продукцию ООО «ПИКРА»
Часто специалист располагает только статистическими данными, характеризующими динамику (изменение) спроса за определённый период. В таком случае прогноз рассчитывают путем экстраполяции, то есть «продолжения» динамического ряда. Продукция ООО «ПИКРА» разделена на 2 вида товара: квас и сбитень. Спрогнозируем спрос, на каждый вид товара, применяя экстраполяцию.
Таблица 4
Динамический ряд реализованного спроса на квас ООО «ПИКРА»
Годы |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
Объём продаж, млн. руб |
70 |
75,3 |
77,8 |
79 |
85,5 |
94,7 |
98,3 |
101,2 |
Таблица 5
Динамический ряд реализованного спроса на сбитень ООО «ПИКРА»
Годы |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
Объём продаж, млн. руб |
37,1 |
38,4 |
39,7 |
41,5 |
43 |
45,1 |
47,9 |
51,8 |
Используя метод экстраполяции для прогноза спроса, квасные напитки ООО «ПИКРА» определяем величину достоверности аппроксимации и прогнозную функцию для каждого показателя, строятся математические модели тренда. Полученные модели тренда описывают изменения динамического ряда с разной точностью. Из них выбирается та модель, которая с большей точностью описывает динамику изменения временного ряда.
Далее, для прогноза спроса, подставляют полученные уравнения вместо значения Х прогнозируемый год. В нашем случае ретроспективный ряд составляет 8 лет (2011-2018), следовательно, значение Х для 2019 года равняется 9, для 2020 года – 10, а для 2021 года – 11.
Прогноз спроса на квасные напитки ООО «ПИКРА» с определенной достоверностью представлен в таблицах 6-7.
Таблица 6
Прогноз спроса на квас на 2019-2021 годы
Годы |
2019 |
2020 |
2021 |
Объём продаж, млн. руб. |
109,1 |
115,6 |
122,5 |
Таблица 7
Прогноз спроса на сбитень на 2019-2021 годы
Годы |
2019 |
2020 |
2021 |
Объём продаж, млн. руб. |
54,9 |
58,8 |
63,1 |
В аналитических исследованиях часто изучаются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод их изучения – регрессионным анализом. Спрос формируется под влиянием сложной системы факторов. Модели спроса на базе материалов статистики строятся в виде некоторого уравнения, в котором в качестве функции выступают показатели спроса, а в качестве независимых переменных величин – определяющие спрос факторы, т.е. следует определить функцию Y=f(X1,X2,..,Xn), отражающая в среднем зависимость, по которой, зная значения независимых факторов Хi, можно найти приближенное значение Y.
Независимыми факторами для прогнозирования спроса на квасные напитки ООО «ПИКРА» будут являться:
1) доход населения (X1) в расчёте на 100 человек;
2) средние потребительские цены (X2) на 1литр квасных напитков;
3) численность населения (X3) Курской области (тыс.чел.);
4) валовой сбор зерна (X4).
С помощью экстраполяции временных рядов спрогнозируем независимые факторы. В таблице 8 представлены временные ряды факторов спроса на квасные напитки в Ростовской области.
Таблица 8
Временные ряды факторов спроса на квасные напитки
Годы |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
2011 |
10073,2 |
4,73 |
1327,51 |
1206 |
2012 |
16117,2 |
9,75 |
1315,67 |
1176 |
2013 |
22397,1 |
11,28 |
1278,15 |
1401 |
2014 |
29873,3 |
12,79 |
1266,47 |
1573 |
2015 |
40147,9 |
13,02 |
1248,59 |
1957 |
2016 |
49471,2 |
20,68 |
1231,097 |
1346 |
2017 |
61301 |
21,9 |
1214,46 |
1599 |
2018 |
74240,9 |
21,87 |
1199,12 |
1428 |
Прогнозные значения факторов спроса на квасные напитки в Ростовской области представлены в таблице 9.
Таблица 9
Прогнозные значения факторов спроса
фактор |
Функция |
R² |
Прогнозные значения 2019 2020 2021 |
||
Х1 |
у = 523,25х²+4250,2х+5234,2 |
0,9995 |
85869,25 |
100061,2 |
115229,65 |
Х2 |
у=-0,0421х²+2,8693х+2,6654 |
0,9285 |
25,079 |
27,1484 |
29,1336 |
Х3 |
у = – 186,16х+13439 |
0,9853 |
11763,56 |
11577,4 |
11391,24 |
Х4 |
у=6,7588х²-246,99х+13540 |
0,9905 |
11864,553 |
11745,98 |
11640,924 |
Для прогнозирования спроса на квасные напитки необходимы данные об объёме продаж на ООО «ПИКРА».
Таблица 10
Объём продаж на ООО «ПИКРА»
Годы |
Объём продаж, млн. руб. |
2011 |
157,1 |
2012 |
165,3 |
2013 |
171,9 |
2014 |
189,3 |
2015 |
203,3 |
2016 |
216 |
2017 |
226,9 |
2018 |
236,6 |
С помощью регрессионного анализа можно определить и исключить статистически незначимые факторы спроса.
В общей форме уравнение регрессии имеет вид:
y =a0 + b1*X1 + b2*X2 +... bi * Xi
где Xi – обозначение фактора;
m – общее число факторов;
a0 – постоянный член уравнения;
bi – коэффициент регрессии при факторе.
Для получения уравнения регрессии будем использовать информацию таблицы 11, и формулу:
Таблица 11
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
|
Y-пересечение |
143,2245093 |
4,722361 |
30,329 |
7,3107 |
131,0852939 |
155,3637 |
131,0853 |
155,3637247 |
Переменная X 1 |
0,001168325 |
0,00024 |
4,86457 |
0,004615 |
0,000550948 |
0,001786 |
0,000551 |
0,001785703 |
Y = 143,2245 + 0,001168Х1
Осуществим прогноз спроса, на квасные напитки, используя прогнозные оценки (таблица 8):
Y2013 = 143,2245 + 0,001168 × 85869,25 = 243,298;
Y2014 = 143,2245 + 0,001168 × 100061,2 = 260,093;
Y2015 = 143,2245 + 0,001168 × 115229,65 = 277,781.
На основе полученных результатов можно сделать вывод, что спрос на квасные напитки ООО «Квас-Дон» в 2019-2021 г.г. будет расти, планируется, что к 2021 году он достигнет 277,781 млн. руб.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Прогнозирование является одной из основных частей процесса управления. Если мы не сможем представить себе ожидаемый ход событий, то есть не сможем спрогнозировать это событие, то не сможем эффективно принимать управленческие решения и оптимизировать работу предприятия.
В современных условиях функционирования рыночной экономики невозможно успешно управлять коммерческой фирмой, не имея эффективного прогнозирования ее деятельности. От того, насколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также насколько отвечающим поставленным задачам, будет зависеть, в конечном счете, прибыль, получаемая предприятием.
Для того чтобы эффект прогноза был максимально полезным, необходимо создать так называемые прогнозные отделы на средних и крупных предприятиях (для малых предприятий создание этих отделов будет нерентабельным).
Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высокой и соответствовать ресурсам предприятия.
Для повышения качества прогноза необходимо повысить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, прежде всего, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.