Методы прогнозирования в маркетинговых исследованиях
1. Экстраполяция
1.1 Экстраполяция по среднему уровню динамического ряда
1.2 Э. по среднем темпам роста, снижениям динамического ряда
1.3 Э. методом аналитического выравнивания динамического ряда
2. Прогнозирование на основе коэффициента эластичности
3. Интерполяция (нормативный метод)
1. Экстраполяция – перенос знаний о предмете, явлениях, процессе из прошлого периода в будущий. При экстраполяции исходят из того, что продажи, рынок будут развиваться также как и в прошлом периоде.
1.1 Если базисные данные не имеют тенденции к росту или снижению, а колеблются около средней величины, то прогноз выполняется по среднему уровню динамического ряда.
Пример: Спрогнозируем возможную продажу товара А на шестой день на основе следующих данных:
Дни |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Продажи |
120 |
150 |
140 |
155 |
135 |
140 |
1.складываем и делим, находим среднее
2. Оценим точность прогноза, рассчитаем точность прогноза и доверительный интервал
2.1
n – число уровней ряда
-
дисперсия
дисперсия = 150
Мю = 11 штук
2.2 Доверительный интервал проноза:
140 +- 11
1.2 Если базисные данные имеют устойчивую тенденцию к росту/снижению и при этом незначительно варьируют из периода в период, то прогноз можно выполнить по среднем темпам роста (снижения) динамического ряда
Пример: Рассчитаем прогноз потребления товара А на четвертые и пятые годы на основе следующих данных
Годы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
Литы |
30 |
35 |
42 |
|
|
|
|
K = 1.183
2. Расчет потребления товара А на 4 и 5 годы
у4 = 42 х 1.183 = 49,7
у5 = 49,7 х 1,183 = 58,8
3. Оценим точность прогноза
Теперь рассчитываем ошибку прогноза –
Мю = +- 0,3 литра
Определяем доверительный интервал
1.3 Если базисные данные имеют устойчивую тенденцию к росту(снижению), но при этом значительно варьируют из периода в период, то прогноз выполняется методом аналитического выравнивания динамического ряда
Пример: Рассчитаем прогноз продажи товара А на 6ой месяц на основе следующих данных:
Месяцы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
|
10 |
15 |
|
|
|
|
|
…
Рассчитываем прогноз товара А на 6ой месяц
Y6 = 7.43 + 2,76 * 6 =24 (т.штук)
Теперь оцениваем точность прогноза, т.е. определяем ошибку прогноза и доверительный интервал.
Доверительный интервал прогноза составит 24+-1,41
Методы прогнозирования
Задача:
Рассчитайте потребление товара А в 8 и 9 годах в расчете на 1го потребителя на основе след данных
годы |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
отребление |
6,5 |
6,8 |
7,1 |
7,2 |
7,3 |
7,7 |
|
|
оцените точность прогноза
1.024
7,7 * 1,024 = 7,884
7,884 * 1,024 = 8,074
дисперсия 0,003
Имеются следующий динамический ряд продажи товара А за 7 лет
год |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Чел в руб |
55 |
55,5 |
56,3 |
59 |
61,9 |
65,4 |
69,8 |
|
|
у = 54,662 – 0,323х + 0,352x^2
Мю = 0,19
8 год = 74,61
9 год = 80,27
Эластичностью называют способность спроса(продаж) изменятся под влиянием различных факторов( как правило под влиянием дохода и цен на товары ) измеряют влияние факторов на спрос с помощью коэффициента эластичности
Формула №1
Э
=
-
изменение спроса, продажи в % за
определенный период
-
изменение дохода, цена в % за тот же
период
Зная коэффициенты эластичности базисного периода их можно проэкстраполировать на будущий, прогнозируемый период и таким образом использовать для расчета прогноза спроса
Пример: спрогнозируем прирост продажи товара А на седьмой и восьмой годы на основе след данных:
Годы |
Прирост продажи товара А в % (y) |
Прирост доходов (x) |
Эластичность базисного периода |
1 |
6.4 |
8,0 |
0,8 |
2 |
5.78 |
7,4 |
0,78 |
3 |
3,64 |
5,2 |
0,7 |
4 |
4,62 |
6,6 |
0,7 |
5 |
3,78 |
6,2 |
0,61 |
6 |
2,83 |
5,8 |
0,49 |
7 |
|
5,5 |
|
8 |
|
5,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Экстр. можно по уравнению, т.е. аналитическим выравниваем ряда. Графический анализ ряда коэффициента эластичности показывает
Э = а – bt, T - порядковый номер периода
Расчеты показали что А = 0,86 b = -0.059
Э = 0,86 – 0,059t
Тогда уравнение принимает следующий вид
Теперь рассчитываем коэффиц эластичности на 7 и 8 годы
Э = 0,86 – 0,059 * 7= 0,45
Э = 0,86 – 0,059 * 8 = 0,39
Тогда прирост прогноза прироста товара А составит
7 год * дельта Y% = 0,45 * 5,5 = 2,48%
8 год * дельта Y % = 0,39 * 5,2 = 3,03%
Интерполяция как метод прогнозирования
Если имеются данные о фактическом потреблении товара, рациональные нормы их потребления и даты достижения этих норм то прогноз продажи(потребления) можно рассчитать методом интерполяции ( нормативным методом ). Интерполяция – нахождения уровня внутри динамического ряда.
Применяя этот метод прогнозирования мы исходим из допущения, что потребление товара возрастает в геометрической прогрессии. Тогда каждый последующий уровень ряда равен предыдущему умноженному на средний темп роста, т.е.
Формула 2
Пример:
Фактическое потребление растительное масло на одного человека в регионе
На одного человека = 11.25кг
Физиологическая норма потребления – 13.7кг к 2016
Определим прогноз спроса на масло растительное в 13 и 14 годах
1,05
. Средний темп роста потребления = 1,05
2. Прогноз потребления масла растительного на 13 год = 11.25 * 1.05 = 11.81\ъ
на 14 год = 11,81 * 1,05 = 12,4
Так рассчитывают прогноз по товарам быстрого потребления. Иначе рассчитывается прогноз на одежу, обувь другие товары.
Пример:
Потребление кожаной обуви в расчете на 1 человека в регионе в 2012 составила 3.2 пары. При фактической обеспеченности 8 пар.
Норму потребления кожаной обуви – 4.4 пары на 1 человека в год при нормативной обеспеченности в 12 пар
Факт : 3.2, 8.0
Норма: 4.4, 12.0 пар
Определим прогноз спроса на 13 и 14 годы
Формула 3
C = Cз + Со
1. Рассчитываем прогноз спроса на замену
1.1 Средний темп прироста
1.2 Тогда прогноз спроса на замену составит:
Cз2013 = 3.2 * 1.112 = 3.56
2. Прогноз спроса на увеличение обеспеченности
2.1 Рассчитываем прогноз обеспеченностью обуви
формула 4
O2013 = 8.0 * 1.142 = 9.14
3. Прогноз спроса кожаной обуви на 2014 год
Формула 5
1. Экспертная оценка прогнозирования
2. Экономико-математическое моделирование как метод прогнозирования
3. Метод аналогии
4. Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования
1. Эксперт – опытный
В маркетинге нередко прогноз выполняется в условиях недостатках или полного отсутствия информации.
В этих случаях используют экспертные оценки. При экспертной оценке каждый эксперт высказывает свою субъективную оценку, затем их оценки усредняются чем достигается объективность экспертизы и это усредненная оценка принимается за ….
При экспертизе важно определится с числом экспертов и уровнем их компетентности
Согласно правилам кибернетике число экспертов надо брать равным числу обсуждаемых вопросов.
Уровень компетенции экспертов можно определить или логически(с учетом стажа работы
Формула 6
Коллективные или индивидуальные экспертизы
План: