1.1.5 Классификация методов прогнозирования в системах маркетинга

Методы прогнозирования классифицируются по различным критериям:

- по форме предоставления результата прогнозы делятся на количественные и качественные. Первые базируются на численных, математических процедурах, а вторые на использовании имеющихся опыта, знаний и интуиции исследователя;

- по величине периода упреждения выделяют краткосрочные (1 год и менее), среднесрочные (2-5 лет), долгосрочные (свыше 5 лет);

- по охвату прогнозированием объекта исследования прогнозы бывают общими (прогноз общего развития народного хозяйства) и частные (прогноз для отдельных отраслей, инфраструктуры, отдельных показателей).

Классификация методов, используемых при прогнозировании в системах маркетинга и эффективность их применения на практике показана в табл. 1.1.

Таблица 1.1

Показатели Методы прогнозирования	Применение, % от числа предприятий (n = 334)	Оценка надежности	Частота применения
Количественные методы
1. Экстраполяция трендов 2. Метод скользящего среднего 3. Регрессионный анализ 4. Экспоненциальное сглаживание 5. Моделирование 6. Модель «Затраты-выпуск» 7. Цепи Маркова	73.7 67.7 35.9 32.9 15.9 14.4 4.2	средняя средняя высокая средняя низкая средняя низкая	часто часто иногда иногда редко редко редко
Качественные методы
1. Оценки сотрудников международных отделов 2. Оценки коммерсантов и технического руководства 3. Опрос потребителей 4. Тестирование товаров 5. Методы аналогии 6. Результаты тестирования рынка 7. Экспертные оценки методом «Дельфи»	87.7 85.9 81.8 50.0 46.7 37.7 15.9	средняя высокая средняя средняя высокая средняя средняя	часто часто часто иногда часто иногда редко

Применение формализованных методов для прогнозирования сбыта продукции и рынков позволяет: дать количественную характеристику связям между отдельными элементами и факторами окружающей среды и оценить их на состояние и динамику рынка; осуществлять альтернативный анализ полученных результатов прогнозирования [8].

1.2 Примеры постановок задач

Задача 1

За последние 11 кварталов товарооборот компании «Amada plc», скорректированный на инфляцию, составил:

Таблица 1.2

Год	1				2				3
Квартал	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3
Товарооборот	22	28	34	27	31	43	43	41	46	53	56

Требуется:

1. В предположении существования линейного тренда построить модель с аддитивной компонентой.

2. Сделать прогноз на ближайшие три квартала. Прокомментировать вопрос о вероятной точности прогнозов.

Задача 2

Спрос на стулья, которые продает компания «Peace Retailers», составил:

Таблица 1.3

Год	1		2				3
Квартал	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4
Спрос	157	137	156	151	153	141	154	152	154	142

Требуется:

1. Построить соответствующую модель с аддитивной компонентой.

2. Дать прогноз на первые два квартала четвертого года.

Задача 3

Объемы выпуска компании «Banham and Barsey» возрастают из года в год. Ниже приведены значения этого показателя.

Таблица 1.4

Год	1			2				3
Квартал	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3
Объем выпуска	400	715	600	585	560	975	800	765	720	1235

Требуется:

1. Построить соответствующую модель временного ряда с мультипликативной компонентой.

2. Дать прогноз на два следующие квартала.

Задача 4

Используя данные для «Peace Retailers» из задачи 2.

Требуется:

1. Рассчитать ошибку, среднее абсолютное отклонение (MAD) и среднеквадратическую ошибку (MSE) для модели с аддитивной компонентой, построенной в задаче 2.

2. Используя простую экспоненциальную модель скользящего среднего про F₀ = 150 и a = 0.2, вычислить прогнозные значения, ошибку и соответствующие MAD и MSE.

Задача 5

В июне 1990 г. директор-распорядитель крупного мебельного магазина «Cushair Designs» пригласил консультанта по менеджменту с целью разработать простой и практичный метод прогнозирования уровней квартальных объемов продаж магазина на шесть месяцев вперед. В процессе решения этой задачи консультант пришел к выводу, что метод прогнозирования, отвечающий этой цели, в первую очередь предполагает десезонализацию валового объема продаж за последние 30 месяцев. Затем полученные значения временного ряда можно нанести на график, построить прямую, наилучшим образом их аппроксимирующую, и экстраполировать полученную тенденцию на ближайшие два квартала. Применение соответствующего индекса сезонности к этим значениям позволит получить оценки объемов продаж на два следующих квартала.

Таблица 1.5 Значения валового объема продаж Cushair Designs

Период продаж	Объем розничной продажи, тыс. ф. ст
Январь – март 1988 Апрель – июнь 1988 Июль – сентябрь 1988 Октябрь – декабрь 1988 Январь – март 1989 Апрель – июнь 1989 Июль – сентябрь 1989 Октябрь – декабрь 1989 Январь – март 1990 Апрель – июнь 1990	285 310 315 385 340 370 375 460 395 425

Консультант по менеджменту дал также некоторые рекомендации по поводу того, как можно избежать расчета индексов сезонности для универмага. Он счел эту процедуру нецелесообразной, поскольку в его распоряжении было слишком мало информации за прошлые периоды. Он решил использовать национальный поквартальный индекс сезонности, значения которого публикуются в прессе. Он предполагал, что ассортиментный набор мебельного магазина его клиента незначительно отличается от того ассортиментного набора, на основе которого строится национальный индекс.

Таблица 1.6 Национальный поквартальный индекс сезонности продаж для мебели

	Январь – март	Апрель – июнь	Июль – сентябрь	Октябрь – декабрь
Мультипли-кативный индекс сезонности	94	98	96	112

Требуется:

1. Нанести на график фактические значения квартальных объемов продаж и объяснить, почему мультипликативная модель соответствует этим данным в большей степени, чем аддитивная.

2. Найти значения десезонализированных данных и нанести их на график.

3. Используя метод наименьших квадратов, определить параметры уравнения прямой, проходящей через десезонализированные данные.

4. Рассчитать оценки валового объема продаж в третьем и четвертом кварталах 1990 г.

5. Определить вероятную точность полученных оценок [1].