Прогнозирование спроса на товар

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

В связи с развитием рыночных отношений предпринимательскую деятельность в нашей стране приходится осуществлять в условиях нарастающей неопределенности ситуации и изменчивости экономической среды, возникает неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного результата, и возрастает риск, то есть опасность неудачи, непредвиденных потерь. В особенности это присуще начальным стадиям освоения предпринимательства. Подобная обстановка несколько необычна и непривычна для нашего хозяйственника или просто гражданина, которому предстоит пройти тернистый путь, прежде чем он превратится в подлинного предпринимателя. Осуществление предпринимательства в его любом виде связано с риском, который принято называть хозяйственным, или предпринимательским . Осваивая предпринимательство, нам придется иметь дело с неопределенностью и повышенным риском. В рыночной экономике надо не избегать неизбежного риска, а уметь чувствовать риск, оценивать его степень и не переходить за допустимые пределы.

Цель работы: ознакомление с понятием хозяйственного риска, видами рисков, методами оценки рисков, методами их сокращения.

Задачи работы обусловлены её содержанием.

В теоретической части необходимо рассмотреть

Сущность хозяйственного риска;

Дать классификацию хозяйственного риска;

Пути сокращения хозяйственных рисков.

В практической части работы необходимо произвести расчет по выданному заданию.

В заключении работы необходимо сделать выводы.

Цель и основные задачи исследования. Рассмотреть теоретические основы прогнозирования спроса на товары. Для достижения поставленной цели необходимо решить несколько задач:

1. Изучить сущность и теоретические основы прогнозирования.

2. Рассмотреть виды прогнозов.

3. Произвести прогноз спроса товара (на примере автомобилей).

При написании работы была использована теоретическая литература по менеджменту, маркетингу и прогнозированию.

1.Сущность экономического прогнозирования

1.1 Характеристика основных форм предвидения

В научной литературе, посвященной изучению будущего, понятие «прогнозирование» рассматривается как одна из форм предвидения.

М.М. Бутакова, в учебном пособии «Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов» пишет: предвидение - это опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы и общества. В зависимости от целей исследования будущего, назначения и области использования полученных результатов могут быть выделены различные формы предвидения. Прогноз - это вероятностное суждение о состоянии исследуемого объекта в определённый момент времени в будущем или о путях достижения этого состояния..

Прогноз, по мнению И.В. Бестужева - Лады - вероятностное научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта или об альтернативных путях и сроках достижения объектом этих состояний. В литературе встречаются и другие определения прогноза. Например, Н.Д. Кондратьев считал, что прогноз - это обоснованное заключение от событий, уже данных в опыте, к возможному выходу событий, которые ещё не даны и не наступили. Э. Янч в книге «Прогнозирование научно-технического прогресса» писал, что прогноз - вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности. Прогноз характеризует будущее с качественной и с количественной стороны. Он выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории и отличается от гипотезы большей определённостью и достоверностью. Специалист в области консультационного бизнеса Б. Карлофф в книге «Деловая стратегия» писал, что «прогноз - это предсказание будущего, основанное на известных тенденциях и известных фактах».

Опираясь на вышеперечисленные высказывания авторов научной литературы, дадим следующее определение:

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии предприятия и его среды в будущий период времени.

В научной литературе прогнозирование сравнивают с планированием будущего, как одну из форм предвидения. Но в торговле прогнозирование является начальной точкой планирования. Рассмотрим понятие план.

План - это образ исследуемого объекта, модель будущего, система мер, направленных на достижение поставленных целей. Говоря об экономических объектах, его определяют как систему целевых показателей развития экономической системы, функционирования конкретного объекта, а также указание на этапы и способы их достижения, распределение ресурсов, определение ожидаемых результатов и способов их использования. Главная отличительная черта плана - определённость заданий, в нем предвидение получает наибольшую конкретность и определенность. Представляют интерес трактовки понятия планирования отечественными и зарубежными учеными, из множества которых можно выделить определение сущности планирования как самого процесса.

А.М. Ковалевский определят планирование как научное предвидение хода развития и определение конкретных путей осуществления конкретных путей осуществления расширенного воспроизводства, базирующееся на экономической теории, результатах научно-технического прогресса, передового опыта, направленное на достижение поставленных целей.

В.А. Грузинов подчеркивает, что «планирование есть непрерывный процесс, в ходе которого устанавливаются и постоянно уточняются во времени цели и задачи развития предприятия, определяются стратегия и политика по их достижению…».

Дадим сравнительную характеристику прогнозирования и планирования, которая заключается в следующем:

1. Общие черты прогнозов и планов - опережающий характер содержащейся в них информации, что отличает предвидение от экономического анализа и статистики. Прогнозирование и планирование могут использовать одинаковые методы и показатели, строиться на основе общей информационной базы. Взаимосвязь между прогнозом и планом заключается прежде всего в том, что прогнозирование-это исследовательская база планирования. Традиционно прогноз предшествует разработке плана, но он может также следовать за ним, определяя возможности достижения запланированных ориентиров.

2. Различия между прогнозом и планом обусловлены тем, что прогнозирование по своему существу носит характер исследования, научного описания будущего (предсказания), а план - характер целеполагания (предуказания). Прогноз носит вероятностный характер, а план - нормативный. Прогноз имеет вариантное содержание, в то время как план представляет собой однозначное решение, даже если он разработан на вариантной основе. Прогнозирование существует независимо от планирования, хотя может быть составной частью процесса планирования. Непременное требование к планам - их ресурсная обеспеченность, в то время как прогнозы могут предсказывать вероятность достижения цели при неполном обеспечении ресурсами. В процессе планирования в большей степени проявляется влияние субъективного фактора - воли, желаний, устремлений человека, принимающего решения в постановке цели, в выборе способов её достижения.

Итак, как планирование, прогнозирование - это род предвидения, поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Вместе с тем между планированием и прогнозированием существуют серьёзные различия. По своему составу прогнозирование шире планирования, так как включает не только показатели деятельности организации, но и разнообразные данные о её внешней среде.

1.2 Методы прогнозирования спроса

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения понятий - метод.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методы прогнозирования - это совокупность приёмов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных об исследуемом объекте вывести суждения определённой достоверности относительно будущего развития объекта.

По оценкам отечественных и зарубежных учёных, в настоящее время насчитываются сотни методов прогнозирования, однако на практике регулярно используются несколько десятков базовых методов (рис. №1).

Рис. № 1. Классификация методов прогнозирования

Из рисунка №1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

простые методы;

комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

фактографические методы;

экспертные методы;

комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

статистических (параметрических) методов;

опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

по количеству привлеченных экспертов;

по наличию аналитической обработки данных экспертизы (табл. 1).

Прогнозирование спроса в теории осуществляется различными методами. На практике, как правило, реализуется комплексный подход, учитывающий сильные и слабые стороны применяемых методов. Общие методы прогнозирования спроса основываются на:

Метод экспертных оценок;

Статистические методы (фактографические);

Комбинированные методы.

1.2.1 Методы экспертных оценок

Под экспертными оценками понимают комплекс логических и математических пpoцeдyp, направленных на получение от специалистов инфopмaции, ee aнaлиз и oбoбщeниe c цeлью пoдгoтoвки и выpaбoтки paциoнaльныx peшeний.

Таблица № 1

Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
	без аналитической обработки	с аналитической обработкой
Индивиду-альная	Интервью	Эксперт-ные	Генера-ция идей	Построе-ние сценария	Метод "дере-ва целей"	Матрич-ный метод	Морфоло-гический анализ
Коллективная	Метод "мозгового штурма"	Метод коллективных экспертных оценок	Метод "Дельфи"

Экспертные методы прогнозирования, как правило, используются в случаях:

когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования;

наличия высокой степени неопределенности информации, имеющейся в прогностической базе, или вовсе при отсутствии информации об объекте прогнозирования.

Мeтoды экcпepтныx oцeнoк мoжнo paздeлить нa двe гpyппы:

мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы;

мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы пpeдпoлaгaют пoлyчeниe oбщeгo мнeния в xoдe coвмecтнoгo oбcyждeния peшaeмoй пpoблeмы. Инoгдa эти мeтoды нaзывaют мeтoдaми пpямoгo пoлyчeния кoллeктивнoгo мнeния. Оcнoвнoe пpeимyщecтвo этиx мeтoдoв зaключaeтcя в вoзмoжнocти paзнocтopoннeгo aнaлизa пpoблeм. Нeдocтaткaми мeтoдoв являeтcя cлoжнocть пpoцeдypы пoлyчeния инфopмaции, cлoжнocть фopмиpoвaния гpyппoвoгo мнeния пo индивидyaльным cyждeниям экcпepтoв, вoзмoжнocть дaвлeния aвтopитeтoв в гpyппe.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты включaют мeтoды "мoзгoвoй aтaки", "cцeнapиeв", "дeлoвыx игp", "coвeщaний" и "cyдa".

Мeтoд "мoзгoвoй aтaки".

Мeтoды этoгo типa извecтны тaкжe пoд нaзвaниeм кoллeктивнoй гeнepaции идeй, мoзгoвoгo штypмa, диcкyccиoнныx мeтoдoв. Вce эти мeтoды ocнoвaны нa cвoбoднoм выдвижeнии идeй, нaпpaвлeнныx нa peшeниe пpoблeмы. Зaтeм из этиx идeй oтбиpaютcя нaибoлee цeнныe.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" являeтcя выcoкaя oпepaтивнocть пoлyчeния тpeбyeмoгo peшeния. Оcнoвным нeдocтaткoм eгo - cлoжнocть opгaнизaции экcпepтизы, тaк кaк инoгдa нeвoзмoжнo coбpaть вмecтe тpeбyeмыx cпeциaлиcтoв, coздaть нeпpинyждeннyю aтмocфepy и иcключить влияниe дoлжнocтныx взaимooтнoшeний.

Мeтoд "cцeнapиeв" пpeдcтaвляeт coбoй coвoкyпнocть пpaвил пo излoжeнию в пиcьмeннoм видe пpeдлoжeний cпeциaлиcтoв пo peшaeмoй пpoблeмe.

Сцeнapий пpeдcтaвляeт coбoй дoкyмeнт, coдepжaщий aнaлиз пpoблeмы и пpeдлoжeния пo ee peaлизaции. Пpeдлoжeния внaчaлe пишyт экcпepты индивидyaльнo, a зaтeм oни coглacyютcя и излaгaютcя в фopмe eдинoгo дoкyмeнтa.

Оcнoвным пpeимyщecтвoм cцeнapия являeтcя кoмплeкcный oxвaт peшaeмoй пpoблeмы в дocтyпнoй для вocпpиятия фopмe. К нeдocтaткaм мoжнo oтнecти вoзмoжныe нeoднoзнaчнocть, нeчeткocть излaгaeмыx вoпpocoв и нeдocтaтoчнyю oбocнoвaннocти oтдeльныx peшeния.

"Дeлoвыe игpы" ocнoвaны нa мoдeлиpoвaнии фyнкциoниpoвaния coциaльнoй cиcтeмы yпpaвлeния пpи выпoлнeния oпepaций, нaпpaвлeнныx нa дocтижeниe пocтaвлeннoй цeли.

В oтличиe oт пpeдыдyщиx мeтoдoв, гдe экcпepтныe oцeнки фopмиpyютcя в xoдe кoллeктивнoгo oбcyждeния, дeлoвыe игpы пpeдпoлaгaют aктивнyю дeятeльнocть экcпepтнoй гpyппы, зa кaждым члeнoм кoтopoй зaкpeплeнa oпpeдeлeннaя oбязaннocть в cooтвeтcтвии c зapaнee cocтaвлeнными пpaвилaми и пpoгpaммoй.

Оcнoвным дocтoинcтвoм дeлoвыx игp являeтcя вoзмoжнocть выpaбoтки peшeния в динaмикe c yчeтoм вcex этaпoв иccлeдyeмoгo пpoцecca пpи взaимoдeйcтвии вcex элeмeнтoв oбщecтвeннoй cиcтeмы yпpaвлeния. Нeдocтaтoк зaключaeтcя в cлoжнocти opгaнизaции дeлoвoй игpы в ycлoвияx, пpиближeнныx к peaльнoй пpoблeмнoй cитyaции.

Мeтoд "coвeщaний" ("кoмиccий", "кpyглoгo cтoлa") - caмый пpocтoй и тpaдициoнный.

Он пpeдпoлaгaeт пpoвeдeниe coвeщaния или диcкyccии c цeлью выpaбoтки eдинoгo кoллeктивнoгo мнeния пo peшaeмoй пpoблeмe. В oтличиe oт мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" кaждый экcпepт мoжeт нe тoлькo выcкaзывaть cвoe мнeниe, нo и кpитикoвaть пpeдлoжeния дpyгиx. В peзyльтaтe тaкoгo тщaтeльнoгo oбcyждeния yмeньшaeтcя вoзмoжнocть oшибoк пpи выpaбoткe peшeния.

Достоинствoм мeтoдa являeтcя пpocтoтa eгo peaлизaции. Однако на совещании может быть пpинятo oшибoчнoe мнeниe oднoгo из yчacтникoв в cилy eгo aвтopитeтa, cлyжeбнoгo пoлoжeния, нacтoйчивocти или opaтopcкиx cпocoбнocтeй.

Мeтoд "cyдa" являeтcя paзнoвиднocтью мeтoдa "coвeщaний" и peaлизyeтcя пo aнaлoгии c вeдeниeм cyдeбнoгo пpoцecca.

В poли "пoдcyдимыx" выcтyпaют выбиpaeмыe вapиaнты peшeния; в poли "cyдeй" - лицa, пpинимaющиe peшeниe; в poли "пpoкypopoв" и "зaщитникoв" - члeны экcпepтнoй гpyппы. Рoль "cвидeтeлeй" выпoлняют paзличныe ycлoвия выбopa и дoвoды экcпepтoв. Пpи вeдeнии тaкoгo "cyдeбнoгo пpoцecca" oтклoняютcя или пpинимaютcя тe или иныe peшeния.

Мeтoд "cyдa" цeлecooбpaзнo иcпoльзoвaть пpи нaличии нecкoлькиx гpyпп экcпepтoв, пpидepживaющиxcя paзличныx вapиaнтoв peшeния.

Мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы ocнoвaны нa пpeдвapитeльнoм пoлyчeнии инфopмaции oт экcпepтoв, oпpaшивaeмыx нeзaвиcимo дpyг oт дpyгa, c пocлeдyющeй oбpaбoткoй пoлyчeнныx дaнныx. К этим мeтoдaм мoжнo oтнecти мeтoды aнкeтнoгo oпpoca, интepвью и мeтoды "Дeльфи".

Оcнoвныe пpeимyщecтвa мeтoдa индивидyaльнoгo экcпepтнoгo oцeнивaния cocтoят в иx oпepaтивнocти, вoзмoжнocти в пoлнoй мepe иcпoльзoвaть индивидyaльныe cпocoбнocти экcпepтa, oтcyтcтвии дaвлeния co cтopoны aвтopитeтoв и в низкиx зaтpaтax нa экcпepтизy. Глaвным иx нeдocтaткoм являeтcя выcoкaя cтeпeнь cyбъeктивнocти пoлyчaeмыx oцeнoк из-зa oгpaничeннocти знaний oднoгo экcпepтa.

Мeтoд "Дeльфи", или мeтoд "дeльфийcкoгo opaкyлa", пpeдcтaвляeт coбoй итepaтивнyю пpoцeдypy aнкeтнoгo oпpoca.

Пpи этoм coблюдaeтcя тpeбoвaниe oтcyтcтвия личныx кoнтaктoв мeждy экcпepтaми и oбecпeчeния иx пoлнoй инфopмaциeй пo вceм peзyльтaтaм oцeнoк пocлe кaждoгo тypa oпpoca c coxpaнeниeм aнoнимнocти oцeнoк, apгyмeнтaции и кpитики.

Пpoцeдypa мeтoдa включaeт нecкoлькo пocлeдoвaтeльныx этaпoв oпpoca. Нa пepвoм этaпe пpoизвoдитcя индивидyaльный oпpoc экcпepтoв, oбычнo в фopмe aнкeт. Экcпepты дaют oтвeты, нe apгyмeнтиpyя иx. Зaтeм peзyльтaты oпpoca oбpaбaтывaютcя и фopмиpyeтcя кoллeктивнoe мнeниe гpyппы экcпepтoв, выявляютcя и oбoбщaютcя apгyмeнтaции в пoльзy paзличныx cyждeний. Нa втopoм - вcя инфopмaция cooбщaeтcя экcпepтaм и иx пpocят пepecмoтpeть oцeнки и oбъяcнить пpичины cвoeгo нecoглacия c кoллeктивным cyждeниeм. Нoвыe oцeнки внoвь oбpaбaтывaютcя и ocyщecтвляeтcя пepexoд к cлeдyющeмy этaпy. Пpaктикa пoкaзывaeт, чтo пocлe тpex-чeтыpex этaпoв oтвeты экcпepтoв cтaбилизиpyютcя, и нeoбxoдимo пpeкpaщaть пpoцeдypy.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "Дeльфи" являeтcя иcпoльзoвaниe oбpaтнoй cвязи в xoдe oпpoca, чтo знaчитeльнo пoвышaeт oбъeктивнocть экcпepтныx oцeнoк. Однaкo дaнный мeтoд тpeбyeт знaчитeльнoгo вpeмeни нa peaлизaцию вceй мнoгoэтaпнoй пpoцeдypы.

Оcнoвныe этaпы пpoцecca экcпepтнoгo oцeнивaния:

фopмиpoвaниe цeли и зaдaч экcпepтнoгo oцeнивaния;

фopмиpoвaниe гpyппы yпpaвлeния и oфopмлeниe peшeния нa пpoвeдeниe экcпepтнoгo oцeнивaния;

выбop мeтoдa пoлyчeния экcпepтнoй инфopмaции и cпocoбoв ee oбpaбoтки;

пoдбop экcпepтнoй гpyппы и фopмиpoвaниe пpи нeoбxoдимocти aнкeт oпpoca;

oпpoc экcпepтoв (экcпepтизa);

oбpaбoткa и aнaлиз peзyльтaтoв экcпepтизы;

интepпpeтaция пoлyчeнныx peзyльтaтoв;

cocтaвлeниe oтчeтa.

1.2.2 Статистические методы прогнозирования

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Методы экстраполяции трендов, основанные на статистическом анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара, в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого товара. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются:

метод скользящего среднего;

метод экспоненциального сглаживания;

Прогнозирование на основе метода сезонных колебаний;

Прогнозирование методом линейной регрессии.

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе. Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

Экспоненциальная средняя. При рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем "старше" наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. То есть влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от момента, для которого определяется средняя.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом "устаревания" является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:

Qt+1 = L*yt + (1 - L) * Q t-1

где Q - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда);

L - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0<L<1;

t - индекс текущего периода;

y - фактическое значение уровня ряда.

Метод экспоненциального сглаживания (рис. № 2) представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

Рис. № 2. Метод экспоненциального сглаживания

Из графика видно, что кривая прогнозов продаж по сравнению с кривой фактических продаж представляет собой более плавную линию (сглаженную тенденцию).

Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

Прогнозирование на основе сезонных колебаний.

Сезонные колебания -- повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в торговле продуктами питания, на транспорте и др. Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания.

Возникновение собственных циклов в одномерном точечном отображении исследовано М. Фейгенбаумом, а то, что аналогичная динамика присутствует в экономических моделях, отмечалось неоднократно Нижегородцевым Р.М.

Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда к теоретическим (расчетным) уровням, выступающих в качестве базы сравнения. Индексы сезонности рассчитываются по формуле:

Is t = Yt * Yi

где Is t - индивидуальный индекс сезонности;

Yt - эмпирический уровень ряда динамики;

Yi - теоретический уровень ряда динамики.

В результате того, что в формуле измерение сезонных колебаний проводится на базе соответствующих теоретических уровней тренда, в индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития устраняется. Поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов сезонности одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is):

Is = Is t / n

где n - число периодов годового цикла.

Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности свободны от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.

Прогнозирование методом линейной регрессии.

Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых формализованных методов прогнозирования. Метод базируется на взаимосвязи (линейной зависимости) факторного и результативного показателя:

Y (x) = a + bx

где x - факторный показатель;

Y - результативный показатель.

Приведенные методы измерения сезонных колебаний не являются единственными. Так, для выявления сезонных колебаний можно применять и рассмотренный выше метод скользящей средней, и другие методы.

1.2.3 Комбинированные методы

На практике существует тенденция сочетать различные методы прогнозирования спроса. Поскольку итоговый прогноз играет очень важную роль для всех аспектов внутрифирменного планирования, то желательно создать прогнозную систему, в которой может использоваться любой вводимый фактор.

2. Определение направлений совершенствования моделей легковых автомобилей методом экспертных оценок

2.1 Постановка проблемы и подходы к ее решению

Перед разработкой перспективного плана выпуска легковых автомобилей, помимо определения объемных показателей, характеризующих рынок легковых автомобилей, необходимо выявить и направления развития моделей выпускаемых автомобилей. Ниже рассматриваются подходы к решению второй задачи.

Вторая задача - выбор номенклатуры легковых автомобилей на перспективу - должна решаться с учетом запросов потребителей, с одной стороны, а с другой - с учетом возможностей научно-технического прогресса и производства, для чего необходимо привлекать экспертов-производственников.

Следует отметить, что использованные ниже методы проведения маркетинговых исследований могут быть применены и при изучении направлений развития других продуктов.

При решении задачи выбора номенклатуры на перспективу в первую очередь необходимо учитывать интересы разных категорий потребителей автомобилей. При этом каждая категория (сегмент) потребителей выдвигает свои специфические требования к характеристикам автомобиля. Необходимо для каждой категории потребителей подобрать тип автомобиля с приемлемыми техническими характеристиками и ценой.

Информация о важнейших направлениях совершенствования характеристик автомобилей на перспективу может быть собрана путем опроса автомобилистов и экспертов-специалистов.

Проведя подобный опрос, можно получить довольно обстоятельную информацию о том, что хочет видеть потребитель в продаже, а также о его предпочтениях, пожеланиях. Но желания потребителя - это одна сторона проблемы. Нельзя забывать и о возможностях предприятия: обеспечении каким-либо специфическими исходными материалами, техническом уровне производства, удорожании автомобиля при проведении усовершенствований. Поэтому реальные характеристики автомобиля могут не совпадать с запросами потребителей.

Собрав всю необходимую информацию о запросах потребителей, совместно с конструкторскими подразделениями проводят проработку проектов автомобилей, ориентированных по своим характеристикам запросам потребителей. На этом этапе происходит предварительная увязка их запросов и возможностей предприятия.

Получают типовой набор новых моделей на перспективу. Проводится новая стадия опроса, на которой опрашиваемым предлагаются для сравнения все имеющиеся и перспективные модели автомобилей. В результате анализа предпочтительности эскизных моделей можно оценить вероятный спрос на них, исходя из которого определяются возможные объем производства и цена модели. Эта информация является исходной для выбора номенклатуры производства легковых автомобилей на перспективу и установления ориентировочного объема выпуска каждой модели.

Естественно, при этом выборе учитываются не только запросы потребителей, но и возможности предприятия и смежных отраслей, поставляющих сырье, материалы, комплектующие изделия. Эта информация является основой для разработки перспективного плана развития предприятия.

Важен также объем информации, которая собирается у потребителей. Она имеет как бы две стороны. Интересно оценить не просто «прирост» качества по отдельным характеристикам автомобиля, а дать комплексную оценку качества, которая включала бы все стороны потребительской стоимости изделия. Не менее важен и другой вопрос. Назначение товара - удовлетворять потребности конкретных потребителей. Но как уже здесь отмечалось, потребителей нельзя рассматривать как однородную группу. Поэтому и оценки качества автомобиля для различных категорий потребителей должны также различаться. Причем чем более тщательное, мелкое деление на группы потребителей будет проведено, тем более точной будет оценка качества для этих групп. Это очень важно, так как позволяет выпускать автомобили, в большей степени соответствующие потребностям этих групп потребителей, снижая потери за счет несовпадения характеристик товара с потребностями конкретных потребителей (потери от адаптации). Но деление на группы не может быть бесконечным, так как пришлось бы переходить от массового производства к индивидуальному. Это привело бы к удорожанию производства и ударило бы в первую очередь по самому потребителю.

При переходе от выпуска 100 автомобилей к 500 тыс. в год себестоимость автомобиля снижается в 7 раз. Поэтому необходимо найти такое сегментирование потребителей, чтобы соотношение между потерями от адаптации и расходами производства было оптимальным. Единой методики подобной оптимизации не существует. На практике этот вопрос чаще всего решается экспертным путем. При подобном делении на группы потребителей в зарубежной практике не только учитывают рассмотренные ниже социально-экономические факторы, но и добавляют еще деление потребителей по психологическому признаку, например:

- расчетливый автомобилист, для которого главное - экономичность использования машины;

- автомобилист-энтузиаст, превыше всего ставящий скоростные характеристики;

- автомобилист, обращающий основное внимание на предоставляемый машиной комфорт.

При выборе потребителей для опроса необходимо учитывать также следующие данные: пол, возраст, образование, основное занятие, район проживания. Район проживания может существенно сказаться на характере использования автомобиля.

Так, потребитель, проживающий в сельской местности, предъявляет повышенные требования к проходимости автомобиля.

При выборе потребителей обязателен учет такого важного фактора, как доход на одного члена семьи. Важнейшая роль уровня денежных доходов как фактора, определяющего характер требований потребителей и уровень спроса на автомобили, объясняется тем, что приобретение автомобиля влечет за собой существенные изменения в структуре потребления и расходной части бюджета семьи. Не только появляется новая значительная статья расходов на содержание автомобиля, но и возрастают расходы на приобретение спортивно-туристического и хозяйственного инвентаря, т. е. расходы на материальное обеспечение проведения досуга с помощью автомобиля.

Необходимо учитывать и такой важный фактор, как размер семьи. Деление потребителей на категории по этим важнейшим признакам позволит дифференцированно подойти к определению основных требуемых потребительских свойств автомобилей по каждой группе потребителей.

Исходя из требования проведения опроса потребителей и экспертов в несколько туров, можно рекомендовать использовать панельный метод опроса.

2.2 Методика проведения исследования

На первом этапе экспертного опроса группе экспертов или представителям от выбранного сегмента потребителей предлагается проранжировать потребительские характеристики (параметры) автомобиля из предлагаемого перечня по степени их важности. Выбирается не более 15 наиболее важных характеристик, которые затем включаются в анкету.

После нахождения минимального набора параметров формируются варианты облика легкового автомобиля, характеризуемые разными значениями выбранных параметров. На основе этих данных составляется анкета и проводится сбор информации у потребителей о важности совершенствования отдельных параметров легкового автомобиля.

Опрос по выявлению направлений совершенствования отдельных параметров проводится в несколько этапов. Анкета вручается опрашиваемому лицу для самостоятельного заполнения под наблюдением опрашивающего, который должен убедиться в том, что опрашиваемый понял суть требований, которые ему предъявили в ходе опроса (возможно и самостоятельное заполнение анкет, однако в данном случае, учитывая достаточно сложный характер вопросов и процедур заполнения анкет, возрастает вероятность неправильного ответа на вопросы.).

На первом этапе опрашиваемых просят обвести кружком или подчеркнуть параметры автомобиля, который они имеют или недавно использовали. При этом в анкете выбираются значения параметров, наиболее близкие к параметрам реального автомобиля. Полученные данные подвергаются статистической обработке.

Далее, на втором этапе, опрашиваемые зачеркивают крестиком все варианты характеристик, которые совершенно для них неприемлемы. Поскольку таким путем делается попытка оценить наинизший порог приемлемости изделия, то следует объяснить опрашиваемым, что от них требуется указать не только то, что им не нравится, но и то, что для них совершенно неприемлемо.

Например, опрашиваемый счел неприемлемым для себя автомобиль стоимостью 9 тыс. долларов и дороже, расход бензина 8 л и более на 100 км пути. После статистической обработки полученных результатов для отдельных сегментов потребителей получают набор «запрещенных» характеристик автомобиля.

После этого, на третьем этапе, опрашиваемым предлагается внести усовершенствования в свой теперешний автомобиль путем усовершенствования его характеристик. Вначале предлагается улучшить одну наиболее важную для опрашиваемого характеристику.

Новое значение (уровень) характеристики обводится кружком, и в кружок опрашиваемый ставит цифру 1. Затем ему предлагается внести еще какое-либо усовершенствование (первое усовершенствование уже введено), относящееся к характеристике, которую он только что улучшил (еще улучшить ее на один шаг улучшений), или к любой другой характеристике. В этом случае уровень второго желаемого усовершенствования также обводится кружком и внутри него вписывается цифра 2. Эта процедура повторяется до тех пор, пока у опрашиваемого не исчезает желание вводить дальнейшие усовершенствования, или до некоторого предельного количества усовершенствований. Полученная информация говорит нам об облике будущего автомобиля, который хотел бы видеть данный потребитель на рынке, и может служить основой формирования набора основных технических характеристик выпускаемой для данного сегмента продукции на перспективу. В какой-то мере приведенный опрос говорит и о стоимостных характеристиках будущего автомобиля. Анализ ответов, например, показывает, что до снижения цены опрашиваемый хочет ввести два усовершенствования, что в некоторой мере говорит об их ценности.

Однако исследование стоимостных характеристик легкового автомобиля следует провести более подробно. Такое исследование будет проиллюстрировано ниже.

Для того чтобы выявить наиболее предпочтительные направления совершенствования легкового автомобили, по результатам проведенного опроса определяется доля потребителей (в %), которые высказались за те или иные улучшения характеристик легкового автомобиля. Предпочтение отдается тем направлениям совершенствования, за которые высказалось большее число потребителей.

2.3 Исследование стоимостных характеристик легкового автомобиля

Затем проводится исследование стоимости улучшения параметров автомобиля. Разработчикам и производственникам важно знать, каких усовершенствований в производимой продукции хочет потребитель и сколько он за это намерен заплатить. Любое значительное усовершенствование характеристик автомобиля потребует дополнительных затрат и, следовательно, приведет к удорожанию автомобиля.

В результате подобного анализа строятся кривые чувствительности цены автомобиля к изменению его основных потребительских характеристик, что на этапе эскизного проектирования позволит обоснованно выбирать возможные варианты улучшения характеристик с учетом реакции потребителя на возникающий при этом рост цены автомобиля. Таким образом, формируемые при этом варианты наборов характеристик новых автомобилей лучше учитывают запросы потребителей, что повышает результативность эскизного проектирования.

При проведении исследования стоимостных характеристик опрашиваемым задается вопрос, сколько усовершенствований они хотели бы иметь из отмеченных ими, если бы каждое приводило к повышению цены автомобиля на 10%, например, если они осуществят четыре усовершенствования, то автомобиль будет стоить на 40% дороже. Для того чтобы получить представление о чувствительности конкретных характеристик в отношении цены, вопрос повторяется еще дважды: для повышения цены на одно усовершенствование в размере 5 и 2%. Затем задаются обратные вопросы: какое количество ухудшений характеристик существующего автомобиля и какие именно они хотели бы более всего провести при снижении цены автомобиля на одно ухудшение в размере 10, 5 и 2%. Подобный анализ, помимо выводов о цене, дает важную информацию об оптимальном уровне качества изделия. Ведь потребителю необходимо изделие определенного уровня качества при данной цене. Интуитивно при покупке товаров такой анализ делает каждый потребитель, а иногда это делается осознанно. Ставя подобные вопросы перед потребителем, мы заставляем его осмысленно подойти к оценке требуемого уровня качества продукции.

После сбора ответов на поставленные о цене вопросы и их статистической обработки строятся кривые чувствительности цены для каждого усовершенствованного варианта автомобиля. Кривая чувствительности строится в виде графика, ординаты которого определяются как среднее арифметическое оценок опрошенных.

2.4 Оценка эскизных вариантов новых легковых автомобилей

Данный этап повышает результативность разработки эскизного проекта новых легковых автомобилей, которые спроектированы с учетом информации, полученной на предшествующих этапах. Наиболее наглядно методику исследований на этапе оценки эскизных вариантов можно представить на следующем примере. Пусть у нас имеются две марки существующих автомобилей - А и Б и три эскизные модели - 1, 2, 3. Опрос проводится как среди владельцев автомобилей А и Б, так и среди потенциальных покупателей. Ставится вопрос, какой автомобиль потребитель предпочел бы, включая и имеющуюся у него модель (если он имеет автомобиль).

Ответы заносятся в следующую таблицу:

Таблица 2 Распределение предпочтений моделей (в %).

Модель автомобиля	А	Б	1	2	3
Владельцы А	28	10	55	5	2
Владельцы Б	5	68	10	15	2
Потенциальные покупатели	5	40	50	5	0

Анализ распределения предпочтений показывает, во-первых, что выпуск модели 3 нецелесообразен. Далее, если в настоящее время модели А составляют 40% всех продаж легковых автомобилей фирмы, проводящей данное исследование, а модели Б - 60%, то среди владельцев автомобиля А модель 1 предпочтут 55 Ч0,4 = 22%, а среди владельцев автомобиля Б - 10 Ч 0,б = 6%.

Таким образом, общий процент желающих купить в перспективе модель 1 среди владеющих автомобилями - 28%, модель 2 - 11%, а среди потенциальных покупателей - 50 и 5% соответственно. Большой популярностью пользуется модель Б (68% владельцев и 40% потенциальных покупателей предпочли ее). По-видимому, в этой ситуации следует повторить опрос этих категорий потребителей, поставив перед ними задачу сравнения модели Б с моделью 1: какие именно качества модели Б определили их выбор и что их менее всего устраивает в модели 1. Эта информация может быть использована для выбора технического задания на проектирование новых моделей на перспективу.

Информация, полученная на этом этапе, позволяет оценить более тщательно не только облик автомобилей на перспективный период, но и возможный объем их продаж. Объем продаж определяет объем возможного выпуска и может служить основой для принятия решения о выпуске той или иной модели на перспективу.

Модель с небольшим объемом выпуска нецелесообразна и может быть отклонена.

прогнозирование спрос риск экспертный

2.5 Моделирование рынка и составление прогноза выпуска автомобилей

Изложенная выше комплексная методика исследования потребителей легковых автомобилей является частью более сложной системы прогнозирования рынка и продукции. Алгоритм реализации идей этой системы может быть представлен следующим образом:

- оценка потенциального размера рынка.

- оценка динамики рынка.

- оценка динамики продукта.

- комплексное исследование предпочтений потребителей.

- разработка, производство и маркетинг новых моделей легкового автомобиля.

Первый этап заключается в определении численности жителей в стране в возрасте, позволяющем водить машину, подразделенных на имеющих и не имеющих в настоящее время автомобиль. Эти группы могут быть подразделены на ряд сегментов в зависимости от пола, возраста, дохода и т.д. На втором этапе проводится анализ возможности изменения упомянутой группы населения в целом или в рамках отдельных сегментов. Здесь следует рассмотреть вопрос о том, может ли измениться доля лиц, имеющих автомобили, в связи с изменением уровня благосостояния в стране, минимального возраста получения водительских прав и т. п. Определяется рыночная доля и возможное ее изменение для автомобилей различных производителей. На третьем этапе определяется количество легковых автомобилей, необходимых для удовлетворения любых изменений на рынке, представленных в виде гипотез при исследовании второго этапа. Кроме того, на третьем этапе изучается вопрос о том, как часто осуществляется замена автомобилей. При этом будет также учитываться любая возможная тенденция к владению несколькими автомобилями. В этом случае в качестве базисной единицы лучше рассматривать семью, а не индивидуума. Содержание работ на четвертом этапе было описано выше.

На пятом этапе потребительский спрос в виде комплекса характеристик распределяется по автомобилям, которые должны быть разработаны, произведены и поставлены на соответствующие рынки. При этом должны быть осуществлены такие функции маркетинга, как стимулирование продаж, реклама, выбор оптимальных каналов товародвижения, организация послепродажного обслуживания и др. При определении цены на новую модель автомобиля должны учитываться результаты ранее проведенного исследования данной проблемы.

Результаты работы на четвертом и пятом этапах могут повлиять на оценки, сделанные в ходе работ на втором и третьем этапах. Например, внесенные в автомобиль усовершенствования в соответствии с запросами покупателей могут побудить владельцев автомобилей, не имеющих этих нововведений, купить новый автомобиль быстрее, чем обычно осуществляется замена автомобилей. Таким образом, предположения, сделанные в ходе работ на четвертом этапе, оказывают влияние на оценки, полученные на третьем этапе. Если цена наиболее дешевого автомобиля была существенно снижена (данные, которые были использованы на пятом этапе), можно ожидать, что доля жителей, имеющих автомобиль, будет возрастать (второй этап).

Заключение

Любая экономическая организация в своей деятельности неизбежно сталкивается с подвижностью, неопределённостью внешней среды. В российской экономике подвижность среды обусловлена нестабильностью социальной, политической и правовой сферы. В этих условиях для принятия коммерческих решений нужно опираться на постоянное обновление данных о внешней среде, их анализ и прогноз.

Одним из достаточно апробированных способов оценки перспективного спроса на товары, является прогнозирование.

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.

Размещено на Allbest.ru

...