1.2. Прогноз потребностей.
При прогнозе потребностей на предприятии должны учитываться три группы показателей: внешние, внутренние, сезонные.
К внешним факторам относятся демографические изменения (численность, половозрастной состав, уровень образования), экономическая ситуация (уровень и структура доходов).
Внутренними факторами являются финансовое положение предприятия, изменения объемов продаж в стоимостном или натуральном выражении по конкретным товарам.
Для некоторых предприятий наиболее важен фактор сезонности.
Формула прогноза продаж в общем виде:
П = f(А, Б, В), где
П – объем продаж,
А – внешние факторы,
Б – внутренние факторы,
В – сезонные факторы.
Методы для прогноза спроса приведены в таблице 1.2.1.
Таблица 1.2.1.
Методы прогнозирования потребности (сбыта)
Группы методов прогнозирования |
Название метода |
Описание |
1. Количественные методы, основанные на рядах динамики |
1.1. Простейший (эвристический) |
Прогнозный показатель соответствует объему продаж за соответствующий прошлый период плюс процент роста, который определяется с учетом тенденции развития спроса |
y = f(t) t – прогнозный период |
Используются статистические данные, отражающие объемы продаж в прошлые периоды. Тенденции развития спроса имеют вид конкретной функции (линейной, логарифмической и т.д.) в зависимости от временного периода, по которому и делается прогноз |
|
1.3. Метод скользящей средней |
По временному ряду значений переменной х1, х2, …. хt рассчитываются средние х2, х3, … xt-1 и строится временной ряд |
|
2. Методы факторного анализа или регрессии |
2.1. Одно- или многофакторная регрессия y = a + bx y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 y – значение показателя спроса, x – значение фактора (независимой переменной), a, b – коэффициенты регрессии |
Зависимые переменные вычисляются как функции одной или нескольких независимых переменных (х). Параметры а, b определяются методом наименьших квадратов |
|
2.2. Экономические модели |
Системы параллельной оценки нескольких многофакторных регрессий |
II. Нематематические методы |
2.1. Метод экспертных оценок а) метод «мозговой атаки» б) метод «Дельфи» |
Высококвалифицированные специалисты оценивают факторы и дают прогноз спроса а) взвешенное решение задачи б) индивидуальный опрос экспертов с последующим коллективным обсуждением и повторным пересмотром оценок. Окончательное решение принимается на основе совокупности индивидуальных оценок экспертов |
2.2. Метод прогноза по суждениям покупателей
2.3. Нормативный метод |
В основе прогноза – обобщение данных о будущих желаниях потребителей (по товару, сервису) Используется нормативная и методическая документация, например, физиологические нормы потребления продуктов питания… |
Выбор метода прогнозирования связан с тремя ограничивающими условиями:
-точность прогноза;
-наличие необходимых исходных данных,
-наличие времени для осуществления прогнозирования.
Из рассмотренных методов на практике наиболее часто используются простейший (эвристический) метод и экстраполяция временных рядов. Оба эти метода предполагают учет тенденции продаж, которая выражается определенным видом кривой продаж и уравнением. Так, уравнение прямой свидетельствует о равномерных продажах без замедления или ускорения. Уравнения показательной, степенной кривых, параболы 2-го порядка показывают наличие ускоренного развития с различной степенью интенсивности. Уравнение полулогарифмической кривой отражает постепенный затухающий рост продаж. Уравнение гиперболы показывает падение продаж с некоторым замедлением. Виды кривых трендовых уравнений представлены в таблице 1.2.2.
Таблица 1.2.2.
Кривые трендовых уравнений.
№ п/п |
Название функции (тренда) |
Ее аналитическое изображение |
1 |
Степенная |
yt = atb |
2 |
Показательная |
yt = abt |
3 |
Парабола 2-го порядка |
yt = a + bt + ct2 |
4 |
Полулогарифмическая |
yt = a + blogt |
5 |
Гипербола |
yt = a + b*1/t |
6 |
Линейная (прямая) |
yt = a + bt |
Используя прикладные программы и ПЭВМ, можно построить трендовую модель, отражающую тенденции развития продаж.
Рассмотрим на конкретном примере использование метода экстраполяции. Пример. Предприятие по определенной товарной группе имеет следующую динамику продаж (см. табл. 1.2.3.).
Таблица 1.2.3.
Динамика товарооборота торгового предприятия.
Периоды |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Товарооборот, тыс. руб. |
100 |
10 |
20 |
160 |
225 |
Д
анная
кривая продаж соответствует кривой
параболе 2-го порядка и решается с помощью
системы уравнений:
na0 + a1t + a2t2 = y
a0t + a1 t2 + a2t3 = yt
a0t2 + a1t3 + a2t4 = yt2
Решение системы уравнений показало следующий результат:
У=22-29*т+10*т, тогда прогноз продаж на шестой период
У=22-29*6+10*36
У=308 тыс. руб.
Результаты прогноза сбыта в разрезе товарного ассортимента могут быть представлены в виде таблицы 1.2.4.
Таблица 1.2.4.
Прогноз сбыта в разрезе товарного ассортимента торгового предприятия.
Ключевые товарные группы |
Средние продажи за пять периодов |
Средний темп роста |
Ожидаемый рост
|
Дополнительные изменения |
||||
Товары обязательного ассортимента |
В сумме |
В единицах |
В % от суммы |
В % в натуральном выражении |
В сумме |
В единицах |
В сумме |
В единицах |
Качество прогноза может быть определено с помощью коэффициента, характеризующего отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов.
Прогнозирование потребности и объема продаж является важнейшей составляющей качественной коммерческой работы, позволяющей более полно использовать ресурсы предприятия и своевременно выявлять потенциальные угрозы.