6.5. Анализ и прогнозирование рыночной деятельности

Прогнозирование — это процесс разработки экономических прогнозов, основанный на научных методах познания исследу­емых явлений и использования методов и средств экономичес­кой прогностики. Анализ и прогнозирование рынка — важней­шая составляющая маркетинговых исследований. От правильности прогноза зависят дальнейшая деятельность фирмы, ее успех на рынке.

Методы прогнозирования, используемые при проведении мар­кетинговых исследований, можно классифицировать на эврис­тические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические, к числу которых относят и экономико-статистические.

Эвристические методы предполагают, что подходы, исполь­зуемые для формирования прогноза, не изложены в явной фор­ме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы со­циологических исследований и экспертные методы, рассмотрен­ные ранее. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут их основывать как на голой интуиции, так и не определенных при­чинно-следственных связях, данных статистики. Примерами традиционных эвристических процедур являются различные эк­спертизы, консилиумы, совещания.

Различают несколько видов прогнозирования: конъюнктурное (3—6 месяцев), краткосрочное (1—2 года), среднесрочное (3—5 лет), долгосрочное (5—10 лет), перспективное (более 10 лет).

Очевидно, чем короче период прогноза, тем легче предусмот­реть и правильно оценить степень воздействия на развитие рынка определяющих его факторов. С удлинением периода прогноза уве­личивается число вариантов модели. В соответствии с этим су­ществуют три дополняющих друг друга способа разработки про­гноза.

1. Анкетирование — выявление мнений населения, экспер­ тов с целью получения оценок прогнозного характера. Методы, построенные на анкетировании, используются, как правило, в случаях, когда по ряду причин закономерности развития процесса не могут быть отражены формальным аппаратом, когда отсут­ ствуют необходимые данные.

2. Экстраполирование — продолжение в будущее тенденций процессов, отражаемых в виде динамических рядов и их пока-

207

зателей, на основе разработанных моделей регрессивного типа. Методы экстраполяции применяются обычно в случаях, когда ин­формация о прошлом имеется в достаточном количестве и вы­явлены устойчивые тенденции. Этот вариант основан на гипо­тезе о сохранении в будущем сложившихся ранее тенденций. Та­кой переход к прогнозированию носит название генетический и предполагает исследование эконометрических моделей.

3. Аналитическое моделирование — построение и использование модели, отражающей внутренние и внешние взаимосвязи в ходе развития рынка. Эта группа методов используется тогда, когда информация о прошлом минимальна, но имеются некоторые ги­потетические представления о рынке, которые позволяют раз­работать его модель и на этой базе оценивать будущее состоя­ние рынка, воспроизводить альтернативные варианты его раз­вития. Такой подход к прогнозированию называется целевым (нормативным).

Приведенное разделение методов в некоторой степени условно. На практике все они могут взаимно перекрещиваться и допол­нять друг друга, поскольку в ряде случаев ни один из них сам по себе не может обеспечивать требуемую степень достовернос­ти и точности прогноза, но применяемые в определенных соче­таниях, они оказываются весьма эффективными.

Наиболее распространенный вид прогноза сбыта — прогноз на финансовый и календарный год. Он используется в качестве ос­новы для планирования потребностей в финансах, продукции, рабочей силе, для составления смет издержек производства. Та­кие прогнозы часто разбиваются на полугодовые и квартальные периоды. Продолжительность периода, на который составляет­ся прогноз сбыта, может базироваться на сезонных потребнос­тях в продукции или на длительности сбытового цикла торго­вого предприятия.

Среднесрочные прогнозы охватывают период от 2 до 5 лет. Они, в сущности, экстраполируют сложившиеся тенденции сбыта на том или ином рынке на будущее с учетом воздействия предпо­лагаемых изменений в численности и составе населения, хозяй­ственной конъюнктуры, действия других факторов. Такие про­гнозы используются для установления сроков определенных мероприятий, в том числе и в области маркетинга, из которых складывается стратегия сбыта предприятия. Например, предпри­ятие начинает осваивать принципиально новое для себя изделие напольных покрытий. Рынок для данного вида продукции уже давно поделен, и конкуренция для нового производителя, так

208

называемого аутсайдера, здесь очень сильная. Если руководство предприятия верит в новое изделие, считает, что по техничес­кому уровню, качеству, цене оно должно найти сбыт, то для ус­пеха на рынке составления только годового прогноза недоста­точно.

При оценке возможностей предприятия в расчет должны при­ниматься не только объемы сбыта нового изделия в абсолютном выражении в текущем году, но и темпы роста объемов реализа­ции. Если сбыт новой продукции на начальной стадии быстро увеличивается, то при составлении среднесрочного прогноза вполне можно допустить дальнейший рост объемов реализации, если речь идет о фирме — аутсайдере на данном рынке. Состав­ление среднесрочного прогноза дает руководству предприятия информацию, без которой нельзя принять верного решения в области инвестиционной политики.

Долгосрочные прогнозы могут разрабатываться на срок от 5 до 50 лет. Значение долгосрочного прогнозирования для предпри­ятия также во многом зависит от характера выпускаемой про­дукции, технологической и коммерческой спецификации. Так, предприятия, которые добывают сырье, часто планируют разра­ботку новых месторождений и технологического оборудования для их освоения задолго до того, как они фактически понадо­бятся (иногда за 20—25 лет). Такого рода прогнозы незаменимы при проведении крупномасштабных НИОКР.

Естественно, что чем короче период прогнозирования, тем точнее прогноз сбыта. При удлинении периода, на который со­ставляется прогноз, увеличивается число переменных, кото­рые необходимо принимать во внимание. Однозначно указать, каким образом, с помощью какого метода на том или ином предприятии наиболее целесообразно разрабатывать прогноз сбыта, нельзя. Обычно может потребоваться несколько лет, пока руководство предприятия выработает наиболее подходящую для себя формулу успешного составления прогнозов сбыта на раз­личные периоды времени.

При составлении прогноза сбыта важно также, чтобы данные маркетинга увязывались с теми мероприятиями, проводимыми на предприятии, которые имеют непосредственное отношение к сбыту продукции. Прежде всего, руководству предприятия не­обходимо обратить внимание на такие вопросы, как возможно­сти изменения цен на выпускаемые изделия в будущем, пред­полагаемые изменения в каналах распределения и формах реа­лизации изделий, организация программы продвижения изделий

209

на рынке, возможности внедрения в производство новых изде­лий, наращивания производственных мощностей, привлечения первоклассных торговых или сбытовых посредников. Особенно важно соизмерять возможности наращивания сбыта, увеличения оборотных средств в виде отгруженной, но не оплаченной по­требителями продукции, других форм кредитования сбыта с фи­нансовым состоянием предприятия, с движением ликвидности (свободных средств).

При разработке прогноза сбыта важен комплексный подход. Существует много различных методов прогнозирования. Среди них наиболее распространенными являются:

1. Опрос группы руководителей различных служб и отделов предприятия. Предварительно эти руководители должны полу­чить соответствующую информацию относительно рынка. В та­ком случае собственно прогноз сбыта представляет собой нечто «среднее» из взглядов и наметок опрашиваемой группы руково­дителей. Подобный метод составления прогноза наиболее под­ходит для новых предприятий, не имеющих достаточного опы­та в использовании других методов. Этот способ применим и тогда, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденции сбыта тех или иных видов изделий.

1. Обобщение оценок отдельных торговых агентов предприя­тия и руководителей ее сбытовых подразделений. В этом случае анализ рынка дополняется мнением тех, кто непосредственно ощущает реакцию потребителей, острее всего чувствует малей­шие колебания потребительских предпочтений. Принимается в расчет и региональный аспект: отдельные работники или руко­водители сбыта могут предоставить дополнительную информа­цию об особенностях реализации тех или иных изделий в раз­ных районах страны. Соответственно, точность оценок при та­ком методе выше, чем при первом. Но организация подобной работы сопряжена с большими накладными расходами. И хотя фирмы, которые дорожат своей маркой, никогда не скупятся на них, часто требуется разработка специальных процедур контро­ля и бюджетирования этих расходов. В противном случае точ­ность прогноза может негативно отразиться на финансовом по­ложении предприятия.

3. Прогнозирование на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем. Предполагается, что оборот следующего года превысит или будет ниже оборота ны-

210

нешнего года на определенную величину. Обычно берется про­центное увеличение к данным за предыдущий год по так назы­ваемому принципу «от достигнутого».

Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рын­ков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняю­щимся ассортиментом товаров и услуг, с вялотекущим НТП, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко.

4. Анализ тенденций и циклов, факторов, вызывающих изме­ нения в объеме сбыта. Прогноз сбыта основывается на выявле­ нии с помощью анализа рынка вероятных тенденций и статис­ тически значимых факторов, лежащих в их основе. Обычно в расчет принимаются следующие основные факторы: долгосроч­ ные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта компании, возможные нерегулярные влияния забастовок, технических сдвигов, появ­ ление на рынке новых конкурентов. Этот метод наиболее пред­ почтителен при составлении долгосрочных прогнозов.

Статистические закономерности, выявленные на протяжении многих лет, тенденции и зависимости нивелируют действие слу­чайных и второстепенных факторов.

5. Корреляционный анализ, т.е. определение статистически зна­ чимых факторов влияния на сбыт продукции предприятия. Он логически дополняет предыдущий метод, но основывается на более сложном научном инструментарии статистического ана­ лиза рынка. Обычно в рамках специальных обследований оп­ ределяется теснота корреляционной связи между уровнем сбыта предприятия и различными сторонами хозяйственной деятель­ ности, влияние на сбыт которых может быть логически дока­ зано или обосновано. Таким образом, выявляются и ранжиру­ ются наиболее значимые факторы, от которых в будущем мо­ жет зависеть объем сбыта. Следует заметить, что такой метод прогноза обязательно требует серьезных специальных и комп­ лексных, а значит, и достаточно дорогостоящих, но не всегда экономически оправданных исследований рынка. Тем не ме­ нее с помощью этого метода самые точные результаты могут быть получены в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнк­ туре отраслях.

6. Прогнозирование на основе «доли рынка» сбыта фирмы, при котором оборот исчисляется в виде определенного процента от доли фирмы на рынке в данной отрасли, т.е. вначале прогнози­ руется сбыт для всей отрасли, а затем делается расчет доли пред­ приятия в общем объеме продаж всей отрасли. При использо-

211

вании данного метода важно, во-первых, быть уверенным в точ­ности прогноза для всей отрасли, во-вторых, не принимать в расчет неценовую конкуренцию в ней.

7. Анализ конечного использования. Прогноз здесь основыва­ ется на предполагаемых объемах заказов основных заказчиков предприятия. Применение данного метода требует проведения специальных исследований по основным отраслям, потребляю­ щим продукцию данного предприятия, сбора и обработки зна­ чительного статистического и фактического материала. Наибо­ лее предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического ком­ плекса, а также да предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы..

8. Анализ ассортимента товаров, при котором прогнозы сбыта по отдельным видам изделий сводятся воедино и образуют пла­ нируемый оборот предприятия. Этот метод наиболее подходит для сильно диверсифицированных фирм, но точность общего прогноза целиком зависит от детального обследования рынка каждого вида изделий, что требует, в свою очередь, немалых зат­ рат.

9. Пробный маркетинг. Быть может, это самый точный под­ ход к составлению прогноза сбыта, при котором новый продукт или какие-либо изменения, произведенные в системе продви­ жения изделий на рынке, осуществляются на очень небольшом по размеру рынке. В сущности, на небольшом местном рынке предпринимается попытка смоделировать все то, что потом бу­ дет сделано в масштабе страны или более крупного региона. Со­ ставные элементы будущей программы продвижения нового из­ делия на рынке как бы проверяются на ограниченной группе потребителей. После обработки полученной информации об объе­ ме и темпах роста продаж нового изделия соответствующие на­ метки относительно прогноза сбыта распространяются на всю страну.

Прогнозирование служит для выяснения тенденций развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического по­ведения. Сфера применения методов прогнозирования в марке­тинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов мар­кетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продук­тов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим

212

направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их ди­намики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспро­изводить предложение и спрос.

В качестве инструментария при прогнозировании использу­ется система методов, с помощью которых анализируются при­чинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятель­ности предприятия и по результатам анализа формируются из­менения в перспективе социально-экономического развития фирмы.

Существуют различные приемы и методы прогнозирования. Чаще других в прогнозировании спроса и предложения применяются:

• аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматри­ ваются благоприятные показатели рыночной ситуации в каком-либо регионе или стране;

• имитационные, когда вместо реальных данных используются построения, созданные по специальной программе с по­ мощью ЭВМ;

• нормативные, или рационализированные, прогнозные рас­ четы, например проистекающие из рационального бюдже­ та или рациональных рекомендуемых норм потребления (этот метод больше подходит для рынка средств производства, где большую роль играют производственно-технические нор­ мативы и прочие детерминанты, чем для потребительско­ го рынка, где потребности проявляются в форме статисти­ ческих закономерностей);

• прогнозирование по экспертным оценкам (обычно мето­ дом «Дельфи»);

• методы экстраполяции: технические, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели;

• методы статистического моделирования (парные и много­ факторные уравнения регрессии);

• прогнозирование по коэффициентам эластичности. Классификация методов, используемых при прогнозировании

в системах маркетинга, и эффективность их применения на прак­тике показаны в табл. 6.14.

Применение формализованных методов для прогнозирования сбыта продукции и рынков позволяет: дать количественную ха­рактеристику связям между отдельными элементами и факторами окружающей среды и оценить состояние и динамику рынка; осу­ществлять альтернативный анализ полученных результатов про­гнозирования.

213

Таблица 6.14 Эффективность применения различных методов прогнозирования

——-______^^ Показатели Методы '——-—-______^ прогнозирования ' ——_____	Оценка надежности*	Частота применения**
Количественные методы 1. Экстраполяция трендов 2. Метод скользящей средней 3. Регрессионный анализ 4. Экспоненциальное сглаживание 5. Моделирование 6. Модель «затраты - выпуск» 7. Цепи Маркова	с с в с н с н	ч ч и и Р Р Р
Качественные методы 1. Оценки сотрудников международных отделов 2. Оценки коммерсантов и технического руководства 3. Опрос потребителей 4. Тестирование товара 5. Методы аналогии 6. Результаты тестирования рынка 7. Экспертные оценки методом «Дельфи»	с в с с в с с	ч ч ч и ч и р

* в — высокая, с — средняя, н — низкая, ** ч — часто, и — иногда, р — редко

Для прогнозирования рынка методы экспертных оценок мо­гут быть использованы для решения следующих основных задач:

• разработка средне- и долгосрочных прогнозов спроса;

• краткосрочное прогнозирование спроса по широкому ас­ сортименту продукции;

• оценка формирующегося спроса на новые товары;

• определение отношений потребителей к новым товарам и возможного спроса на них;

• оценка конкуренции на рынке;

• определение положения фирмы на рынке и т.д. Достоинствами экспертных методов являются их относительная

простота и применяемость для прогнозирования практически лю­бых ситуаций, в том числе в условиях неполной информации. Основной недостаток этих методов — субъективизм мнений эк­спертов.

Среди экспертных методов прогнозирования — метод «Дель­фи». Специфика этого метода заключается в том, что обобще­ние результатов исследования осуществляется путем индивиду­ального письменного опроса экспертов в несколько туров по специально разработанной процедуре исследования. Надежность

214

метода «Дельфи» считается высокой при прогнозировании на период от 1 до 3 лет, так и на более отдаленные сроки. В зави­симости от цели прогноза для получения экспертных оценок может привлекаться от 10 до 150 экспертов.

Достаточно распространенным методом экспертных оценок при прогнозировании является «мозговая атака», или «мозговой штурм». Основа метода — выработка решения на основе совме­стного обсуждения проблемы экспертами. В качестве экспертов, как правило, принимаются не только специалисты по данной про­блеме, но и люди, которые являются специалистами в других областях знания. Дискуссия строится по заранее разработанно­му сценарию. Метод «мозговой атаки» не ставит никаких гра­ниц, это интуитивно-творческий метод. Создается атмосфера рас­кованности, каждый участник может использовать идеи партне­ров. Так как главное в этом методе — количество идей, а не их качество, то не должно быть никакой критики. Большое коли­чество идей должно дать возможность найти приемлемое реше­ние.

На основе «мозгового штурма» У. Гордон в 1960 г. предложил метод синектики. Его основное отличие — в качестве экспертов выступает стабильная по составу группа, которая от штурма к штурму накапливает определенный опыт. Кроме того, исполь­зование метода синектики допускает критические высказывания. В группах от 2 до 6 человек один является координатором. Про­цесс групповой работы начинается с представления проблемы экспертом. Затем проблема точно формулируется и анализиру­ется. Записываются любые спонтанные реакции. Далее пробле­му пытаются рассмотреть с другой точки зрения, привлекая при этом аналогии. Делается попытка подробно описать прямые ана­логии и через проекцию описания подойти к проблеме, требу­ющей решения. После этого можно сформулировать первый подход к решению проблемы. Можно также воспользоваться для выбора стратегии предложения методом статистической игры.

На основе исследования спроса и предложения, потребитель­ских предпочтений производится прогноз возможностей разви­тия рынка.

Морфологический анализ — метод прогнозирования, в основу которого положено построение матрицы характеристик рынка и их возможных значений. Далее на основе перебора характерис­тик рынка и их значений получают различные варианты прогноза.

Существуют и другие методы, описание которых можно найти в различной литературе и использовать для прогнозирования, од-

215

нако следует иметь в виду, что выбор конкретного метода про­гнозирования тесно связан с целью исследования и спецификой информации, а это требует более определенного обоснования.

В общем случае процесс прогнозирования распадается на два этапа.

Индуктивный этап — обобщение данных, наблюдаемых за до­статочно продолжительный период, и представление статисти­ческих закономерностей в виде модели, которая выражается либо в виде аналитической функции тенденции развития, либо в виде зависимости от нескольких факторов — аргументов. Пример. Пятидесяти клиентам ресторанов быстрого питания был задан вопрос: какое новое блюдо они хотели бы видеть в ресторанах? В табл.6.15 представлены результаты опроса.

Таблица 6.15 Пример анализа блюд

Блюдо	Количество голосов «за»	% голосов «за»
Пицца Жареные цыплята Салат «здоровье» Ржаной хлеб	12 24 8 20	24 48 16 40
Итого:	50	100

Изучив результаты опроса, владельцы ресторанов решили до­бавить в меню жареных цыплят и ржаной хлеб, все постоянные клиенты получили буклеты с данной информацией и с удоволь­ствием заказывали жареных цыплят с ржаным хлебом.

Дедуктивный этап — собственно прогноз. На основе выяв­ленных закономерностей определяют ожидаемые значения про­гнозируемого показателя, которые должны быть критически осмысленны с содержательной точки зрения. Указанные этапы конкретизируются в определенной последовательности шагов.

Информационной базой для анализа прогноза служат дина­мические и временные ряды. Ряд динамики представляет собой числовые значения определенного статистического показателя, расположенные в хронологическом порядке. Числовые значения показателя, составляющего ряд динамики, называют уровнем. Тенденция (закономерность) в изменении уровней ряда назы­вается трендом.

Рассмотрим сопоставимость уровней и смыкание рядов дина­мики в обработке маркетинговых исследований. Одно из требо­ваний, которое предъявляют к рядам динамики, — сопоставимость

216

уровней ряда. Если данные несопоставимы, необходимо добить­ся их сопоставимости.

Рассмотрим пример. В табл. 6.16 приведены данные смыка­ния рядов динамики в один ряд.

Таблица 6.16 Среднемесячный объем покупок сельхозпродуктов в городе N

Год	2000	2001	2002	2003
Покупки, руб: на 1 октября на конец марта	120	150	165 160	180
Сомкнутый ряд на конец марта, руб	116,4	145,5	160	180
Сомкнутый ряд относитель­ных величин, % к 2002	72,75	90,93	100	112,5

Для смыкания показателей, определенных на две даты, на ос­нове 2002 г. рассчитывают отношение между ними: 160/165= 0,97. Умножая на этот коэффициент данные за предыдущие годы, де­лают их сопоставимыми.

Переход к относительным величинам целесообразно осуще­ствлять при параллельном анализе нескольких показателей. В та­ких случаях уровни всех рассматриваемых рядов приводятся в процентах или коэффициентах к уровню одного и того же пе­риода.

Например, имеется динамика объема продаж некоторых ви­дов продукции (табл. 6.17).

Таблица 6.17 Динамика продаж промышленной продукции предприятия ABC

Месяц	Продукт 1,	Продукт 2,	Продукт 3,	Продукт 4,
	литров	тонн	кВт/час	м3
Январь	123	12	1055	68
Февраль	135	14	1100	70
Март	141	11	1500	68
Апрель	139	12	1320	67
Май	130	10	1360	80

Для наглядности представления все четыре ряда приводятся к одному основанию, для чего уровни января принимаются за 100% (табл. 6.18).

Данные в табл. 6.14 приведены к одному основанию, и их легче интерпретировать. Основными показателями изменения уровней ряда являются:

217

Таблица 6.18 Динамика продаж промышленной продукции (в % к январю)

Месяц	Продукт 1	Продукт 2	Продукт 3	Продукт 4
Январь	100	100	100	100
Февраль	109,75	116,66	104,26	102,94
Март	114,63	91,66	142,18	100
Апрель	113,0	100	125,12	98,52
Май	105,69	83,33	128,90	117,64

• абсолютные приросты уровней;

• темпы роста;

• темпы прироста (снижения уровней).

Абсолютный прирост рассчитывается как разность между двумя уровнями ряда. В зависимости от базы сравнения абсолютные при­росты могут рассчитываться как цепные и как базисные.

Вычитая из каждого уровня предыдущий (Ау = у, - у_г__х), по­лучают абсолютные изменения уровней ряда за отдельные периоды как цепные. Вычитая из каждого уровня начальный (Ау = y_t - у₀),

получают накопленные итоги прироста с начала изучаемого пе­риода, называемые базисными.

Темп роста показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение. Темп роста (цепной) определится как:

У' У'

Трц = ~ 100%, темп роста базисный Трб = ~~ 100%.

У~1-\ У о

Темп прироста (сокращения) показывает, на сколько процен­тов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, приня­того за базу сравнения, и вычисляется как отношение абсолют­ного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу срав­нения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах и долях единиц.

Темп прироста цепной Тпц =

100%, темп прироста

АУб базисный Тпб = 100%, при этом Тп = Тр —100.

Уо

Пример анализа темпов роста представлен в данных табл. 6.19.

218

Таблица 6.19

Динамика продаж продукции предприятия в сопоставимых ценах,

млн руб.

Год	2000	2001	2002	2003
Среднемесячный объем продаж	12	14	11	9

Определить:

1. среднемесячный объем продаж предприятия за отчетный период;

2. абсолютные приросты продаж;

3. базисные и цепные темпы роста и прироста продаж про­ дукции;

4) среднемесячный темп продаж и прироста продаж. Решение:

1. Среднемесячный объем продаж, млн руб.:

-_2> ,12 + 14 + 11 + 9 __1t у — — — ii,j.

п 4

б) базисные

ЛУ_б = У/ - Уо

. ^дУгоо1-20оо ⁼ 2;

4У2002-20О0 = -1

2. Абсолютные приросты, млн руб.: а) цепные

Ду_ц = у₍ - #_! 4^2001-2000 ⁼ ^

4^2002-2001 = ~3;.

4У2003-2002 ⁼ ~2.

-_ц = Ау₆ = -3.

3. Темпы роста и прироста:

а) коэффициенты роста (снижения):

цепные базисные

^КР =

У/ .

Уо

К 2001=

2000

14

к

2001 "2000

= 1,16;

^к 2002 =

тт

К

2002

= ^ = 0,91;

^U

219

9 ^К 20оз ⁼ 77 ⁼ 0,818; К

^кр = К_р = 0,75.

б) темпы прироста (сокращения), %: цепные базисные

Т₂₀₀₁ = 140 - 120 = 20; Т₂₀₀₁ = 140 - 120 = 20;

2000 2000

Т_2О02 * 110 - 140 = -30; Т₂₀₀₂ =110- 120 = -30;

2001 2001

^Т2ооз = 90 - 110 = -20. Т_2ООЗ = 90 - 110 = -10.

2002 2002

4. Среднемесячные темпы роста и прироста объемов продаж,

%:

- средний темп роста Т_р = (y_N/y_x)^l/{N'^l) * 100% ^ТР = з/^т2ш = utz = 0,91 _{(или 91 %)}

V 2000 ^V1Z

— средний темп прироста Т^ = Т^ - 100 = 91 - 100 = -9%.

5. Средний абсолютный прирост А У = (y_n-yi)/(N - 1), где N— число уровней ряда,

y_t — уровни ряда.

Использование показателя средней арифметической величи­ны для характеристики процессов, представленных временны­ми рядами с ярко выраженной тенденцией, является некоррек­тным.

Для получения количественной модели, выражающей основ­ную тенденцию изменения уровней динамического ряда во вре­мени, используется аналитическое выравнивание ряда динами­ки.

В практике статистического исследования и прогнозирования покупательского спроса по различным видам продуктов и услуг используются различные типы моделей, наиболее соответству­ющие характеру и закономерностям развития данного рынка. Для выявления основной тенденции чаще всего используется метод наименьших квадратов, значения временнбго ряда л:, или y_t pac-

220

сматриваются как зависимая переменная, а время / — как объяс­няющая:

У Г

^ег

где e_t — возмущения, удовлетворяющие основным предпосыл­кам регрессионного анализа, т.е. представляющие независимые и одинаково распределенные случайные величины, распределение которых предполагается нормальным.

Сложность заключается в том, что развитие спроса редко бывает линейным. Чаще его закономерности выражаются кри­волинейными функциями. Строить смешанную многофакторную модель очень сложно. Функции, рекомендуемые для моделиро­вания спроса, представлены в табл. 6.20:

Таблица 6.20

Функции, используемые при моделировании влияния факторов на покупательский спрос

Название функции	Аналитическое выражение функции
Линейная	у = а+ Ьх
Полулогарифмическая	у = а+Ыдх
Параболы л-го порядка	у = а + Ь\Х + Ьгх2 +...+ Ь„х"
Гиперболы	у = а + Ь— X
Кривая Гомперца	у = kab*
Логистическая кривая	а У 1 + de~ex
Экспонента	у = аеы
Степенная	у = ах°
Показательная	y = ab*
Торнквиста 1-го типа	у= ах У Ь + х
Торнквиста 2-го типа	У х + с
Торнквиста 3-го типа	ах(х-Ь) х + с

При выборе соответствующей функции у(х) используют содер­жательный анализ, который может установить характер динами­ки процесса, визуальные наблюдения на основе графического изоб-

221

ражения временного ряда. Из двух ближайших к соответствию фун­кций предпочтение отдается той, при которой меньше сумма квад­ратов отклонений фактических данных от расчетных на основе этих функций. Этот принцип нельзя доводить до ситуации, при кото­рой любая эмпирическая полиномиальная функция может опи­сать полином (я—1) степени, проходящий через все точки, и со­ответственно с минимальной — нулевой суммой квадратов от­клонений. В этом случае не следует говорить о вьщелении основной тенденции, учитывая случайный характер этих точек.

Выбор функции зависит от результата предварительных иссле­дований и конкретных условий рыночной конъюнктуры, вида то­вара, сегмента рынка и т. д. В мировой практике широко исполь­зуют формулы Торнквиста, причем 1-ю — для моделирования спроса на продукты питания, а 3-ю — для моделирования спроса на предметы роскоши. Спрос на ряд непродовольственных това­ров аппроксимируется степенной функцией или экспонентой (осо­бенно на активных этапах жизненного цикла товаров). Общие за­кономерности спроса нередко отражаются кривой Гомперца. При изучении влияния фактора дохода на спрос может быть исполь­зована логистическая (сигмоидальная) кривая. Процесс затухания роста спроса по мере перехода к группам населения с высоким доходом удачно отражается полулогарифмической функцией.

Выравнивание по скользящей средней. Сущность метода заклю­чается в том, что исчисляется средний уровень из определенно­го числа, обычно нечетного (3, 5, 7 и т.д.), первых по счету уров­ней ряда, затем — из такого же числа уровней, но начиная со вто­рого по счету, далее — начиная с третьего и т.д.

Скользящие средние находятся по формуле:

У, =

У, l=t-p

т

когда т = (2р — 1) — нечетное число; при т = Ъ,р= 1, т.е.

при t = 2 у₂ = (у_х + у₂ + у_г)/Ъ, при t = 3 у₃=(у₂+ У₃ + У₄)/3 и т.д. Значение общего среднего уровня можно получить по фор­муле:

я где п — количество значений выборки.

222

Таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динами­ки, передвигаясь на один срок. Недостатком сглаживания ряда является «укорачивание» сглаженного ряда по сравнению с фак­тическим.

Например, необходимо рассчитать средний темп роста реги­онального рынка рекламы и прогноз его линейного роста на сле­дующий год исходя из табл. 6.21.

Таблица 6 21 Исходные данные рекламного рынка

Годы	Объем рекламного рынка, млн руб	Темп роста рекламно­го рынка к предшест­вующему периоду, %	Средний темп роста рекламы за 5 пет, %
1998 1999 2000 2001 2002	175 190 210 240 280	108,57 110,52 114,28 116,66	112,51

Прогноз объема рекламного рынка (2003 г.) =

= Объем рекламы (2002 г.)х(средний темп роста / 100) =

= 280(112,51/100)= 315,03 млн руб.

Вместе с тем с помощью этого метода трудно прогнозировать период менее 3-5 лет, поскольку слишком малы выборка, мас­сив обрабатываемой статистической информации, а также период проявления действия циклических колебаний.

Рассмотрим тенденцию сбытовой деятельности предприятия по данным табл. 6.22.

Таблица 6 22 Исходные данные и результаты расчета скользящей средней

Месяцы года	Объем сбытовой деятельности, тыс долл	Трехмесячная скользящая средняя	Индексы сезонности Ос)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	85 70 83 80 75 78 82 71 78 80	(85 + 70 + 83)/3 = 79,3 (70 + 83 + 80)/3 = 77,6 (83 + 80 + 75)/3 = 79,33 (80 + 75 + 78)/3= 77,66 (75 + 78 + 82)/3 = 78,33 (78 + 82 + 71)/3 = 77 (82 + 71 + 78)/3 = 77 (71 + 78 + 80)/3 = 76,33	79,3/77,82 = 101,90 99,71 101,94 99,79 100,65 98,94 98,94 98,08
		у =77,82	99,99

223

Таким образом, скользящая средняя представляет собой сгла­женный ряд и усредненную закономерность прогнозирования бу­дущей деятельности. . Индексы сезонности определяются по формуле:

/ = —100%.

с у

Совокупность исчисленных для каждого интервала времени индексов сезонности характеризует сезонную волну развития изу­чения явления в динамике. На рис. 6.3 показан график сезон­ности для примера из табл. 6.21.

Выравнивание по прямой используется, как правило, в тех слу­чаях, когда абсолютные приросты практически постоянны, т.е. когда уровни изменяются в арифметической прогрессии или близко к ней.

Простейшей моделью, выражающей тенденции развития, яв­ляется линейная функция тренда. Рассмотрим построение линии тренда по прямой:

у = а₀ + ajt,

где t — порядковый номер периода или момента времени; а₁ — коэффициент регрессии, определяющий направление развития тренда.

\		Л
	V		V
					\

Если а > 0, то уровни ряда динамики равномерно возраста­ют, а при а < 0 происходит их равномерное снижение. Этому типу динамики присущи постоянные приросты: Ay = const. Рас­смотрим линейный прогноз развития на основании данных табл. 6.23. юз

102 101

1001 ■ 1 W I ■ 1 ВТ ■—Т—■ 1 ■ 1 ■ 1 -«- Сбыт

991 1 1 1 1 1—'О I 0w I 1 ""■" Средняя

98

97

96

224

Рис. 6.3. Сезонная волна сбытовой деятельности

Таблица 6.23