Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Товарное обращение. Учебное пособие
.pdf
3. Удовлетворяется и снижает-
ся
Товар вытесняется с рынка другими товарами
или приобретается определенным сегментом
рынка, численность которого уменьшается.
Тенденция сохранится в будущем
Гипербола: у = а0 + (а
1
/ t)
4. Не удовлетворяется, растет
ускоренными, одинаковыми
темпами
Рынок далек от насыщения, высокие темпы роста спроса сохраняются
Показательная функция:
у = а0 + а
1
2
t
5. Не удовлетворяется в значительной мере, растет при уве-
личении темпов роста продаж
Рынок далек от насыщения, товар относится
к категории дефицитного, производство и про-
дажа растут высокими темпами, и такая тенден-
ция сохраняется
Парабола 2-го порядка:
у = а0 + а
1
t + а
2
t2
Примечание. * Следует отметить, что в работах некоторых западных маркетологов не рекомендуется проводить
экстраполирование прошлых явлений и тенденций на перспективу, поскольку динамично развивающийся рынок и увеличение числа
факторов неопределенности резко уменьшают эффективность этого метода (см. Ансофф И. Стратегическое управление / И. Ансофф;
Пер. с англ. – М.: Экономика, 1989.)
61
. . . . .,Тпр с Кэл Тпр ф
Более подробно остановимся на количественных методах
прогнозирования спроса с помощью экстраполяции, так как он позволяет построить математическую и графическую модели спроса
и тенденции его изменения. Методы экстраполяции применяются
обычно в тех случаях, когда информация о прошлом имеется
в достаточном количестве и выявлены устойчивые тенденции из-
менения спроса. Этот вариант основан на гипотезе о сохранении
в будущем сложившихся ранее тенденций. Такой подход к прогно-
зированию носит название генетического и предполагает исполь-
зование эконометрических моделей. В большинстве исследований
товарных рынков в качестве важнейшего фактора, определяющего
развитие рынка, в модели вводится временной фактор (тренд).
Процедура экстраполяции тенденций предполагает выбор трендо-
вых моделей прогнозирования и формы кривых, наиболее близко
описывающих ряд эмпирических данных, схема выбора таких моделей в зависимости от основных тенденций развития покупатель-
ского спроса приведена в табл. 4.1.
Более подробно рассмотрим количественные методы прогнозирования покупательского спроса на отдельные товарные группы
на рынке потребительских товаров.
При прогнозировании спроса на отдельные товары на практике
часто используют коэффициенты эластичности, которые позволяют
существенно упростить расчеты и сделать результаты более точными.
Коэффициент эластичности (Кэл) определяется по формуле (2.1).
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов
изменится спрос (потребление, товарооборот) на отдельную группу
товаров при изменении факторов, его определяющих, на 1%.
Если предположить, что факторы, формирующие спрос на эту
товарную группу, в прогнозируемом периоде существенно не изме-
нятся, то темп прироста спроса в прогнозируемом периоде можно
рассчитать следующим образом:
(4.1)
где Тпр.с. – темп прироста спроса (потребления) на товарную группу
в расчете на душу населения в прогнозируемом периоде, %; Тпр.ф. –
темп прироста фактора (доходов, покупательных фондов, товарообо-
рота) в расчете на душу населения в прогнозируемом периоде, %.
риоде определяется исходя из темпа роста спроса в расчете на душу
62
Общий объем спроса на товарную группу в прогнозируемом пе-
100 . . 100 . .
. . ,
100 100
Тпр с Тпр ч
Спр Стек
1 0 1 0
00
.,
О О Х Х
Кэл
ОХ
( ) .Оп Хп Кэл
. (( (100 )) /100 100,Спр От Оп Nn
населения (100 + Тпр.с.) и темпа роста численности населения
(100 + Тпр.ч.):
(4.2)
где Спр. и Стек. – общий объем спроса на товарную группу в прогнозируемом периоде и текущем году, тыс. руб.
По товарам длительного пользования для определения первичного спроса рассчитывают коэффициент эластичности обеспеченно-
сти населения этими товарами (Кэл.):
где О
, О0 – обеспеченность населения товарами длительного пользо-
1
(4.3)
вания в расчете на 100 семей в текущем (1) или базисном (0) годах,
в натуральном выражении.
Рассчитанный коэффициент эластичности обеспеченности пока-
зывает, на сколько процентов изменится обеспеченность товарами
длительного пользования при изменении денежных доходов (покупательных фондов, общего объема товарооборота, продажи непродо-
вольственных товаров) на 1 %.
Предполагаемый темп изменения обеспеченности населения товарами длительного пользования (Оп) определяется исходя из про-
гнозируемого темпа прироста доходов (покупательных фондов, общего объема товарооборота, продажи непродовольственных товаров)
(Хп) и полученного коэффициента эластичности (Кэл.):
(4.4)
Прогнозируемый объем первичного спроса (на расширение
спроса) на товары длительного пользования будет определяться следующим образом:
(4.5)
где Спр. – прогнозируемый объем первичного спроса на товары дли-
тельного пользования, в натуральном выражении, ед., тыс. руб.;
п –
численность семей в прогнозируемом периоде, ед.
Прогнозирование спроса на основе структурных моделей спроса
базируется на построении таблиц, в которых дана группировка семей
63
( ) /100, ( 1, 2, , )
j ij i
С С D i п
по размерам душевого дохода и для каждой группы семей определе-
ны суммы денежных расходов на покупку различных групп товаров.
Прогноз спроса по структурным моделям основывается на относительной стабильности объема и структуры спроса семей с опреде-
ленным уровнем доходов. Изменение объема и структуры спроса
происходит в основном за счет изменения численности семей в отдельных группах доходов. Расчеты по этим моделям проводятся путем взвешивания расходов на покупку товаров, выявленных для от-
дельных групп семей, по их распределению в прогнозируемом году:
где С
– спрос на j-ю товарную группу в среднем по всему населению
j
(4.6)
в расчете на душу, руб.; Cij – спрос на j-ю товарную группу в i-й группе семей по уровню доходности в расчете на душу населения, руб.;
Di – удельный вес i-й группы семей по уровню доходности в общей их
численности, %.
Объем спроса определяется исходя из среднего размера расходов на покупку отдельных групп товаров и прогнозируемой числен-
ности населения.
Сущность экономико-математических моделей состоит в том,
что на основе данных, характеризующих изменение причинных факторов в анализируемом периоде, рассчитываются параметры функций
спроса и затем подстановкой в полученную функцию планируемых
значений факторов определяется возможная величина спроса на товар
в прогнозируемом периоде.
В практике прогнозирования спроса чаще всего применяются
трендовые регрессионные модели.
Трендовые модели прогнозирования спроса у = f(t) представля-
ют собой уравнения, формализующие закономерности развития спроса в анализируемом периоде. Наиболее широко используются сле-
дующие виды трендовых моделей:
1) линейная временная модель у = а + вt (предполагает пример-
но равные абсолютные приросты спроса при снижении относитель-
ных темпов прироста);
2) логарифмическая временная функция у = а + в lgt (предполагает
снижение абсолютных и относительных темпов приростов спроса);
3) экспоненциальная (показательная) временная модель
у = а в t (предполагает примерно постоянные относительные сни-
жения прироста спроса);
64
(1/ ) (( ) / 100),Е п у у у
1,п
Пн
П Пф
Пф
4) парабола у = а + в t + с t2 (предполагает изменение абсолютных приростов спроса), где у – величина спроса на товарную группу,
тыс. руб.; t – время; а, в, с – параметры уравнений.
Регрессионные модели прогнозирования спроса у = f(х) пред-
ставляют собой уравнения, в которых в качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. В практике прогнозирования спроса наиболее часто применяют линейное уравнение
регрессии
у = а + вх, (4.7)
где у – величина спроса на товарную группу, тыс. руб.; х – величина
товарооборота в целом на все продовольственные или непродоволь-
ственные товары, тыс. руб.; а, в – параметры уравнения.
Степень соответствия выбранной функции эмпирическим дан-
ным можно оценить с помощью средней ошибки аппроксимации (Е),
рассчитываемой по формуле
(4.8)
где у – фактический размер спроса, тыс. руб.; у – расчетный размер
спроса, тыс. руб.; п – количество наблюдений, лет.
Рассмотрим также основные качественные методы прогнози-
рования спроса.
В основе нормативного метода прогнозирования спроса лежат
перспективные рациональные нормы потребления непродовольственных товаров, нормативы обеспеченности товарами длительного пользования и физиологические нормы потребления важнейших продук-
тов питания.
Сущность этого метода заключается в том, что спрос изучается
и прогнозируется на основе сопоставления фактического уровня по-
требления с соответствующими нормами.
По продовольственным товарам прогнозируемый уровень по-
требления определяется по следующей формуле:
где П – прогнозируемый уровень потребления в расчете на душу населения, кг; Пф – фактическое среднегодовое потребление в расчете
на душу населения в текущем году, кг; Пн – рекомендуемый уровень
(4.9)
65
. ( /100) . ,Спр П Д Чпр Ц
Ц
/
. ( / ) ,
кп
Спр Сф Ич Пн Пф
потребление в расчете на душу населения (или уровень его достиже-
ния в определенном году), кг; п – количество лет, через которое будет
достигнута норма потребления (или определенный уровень ее дости-
жения).
Прогноз спроса на продовольственные товары, предъявляемый
в государственной и муниципальной торговле, будет определяться
по формуле
(4.10)
где Спр. – прогноз спроса населения на продукты питания, руб.; Д –
удельный вес государственной и муниципальной торговли в общем объ-
еме потребления продуктов питания, %; Чпр. – численность населения
в прогнозируемом году, чел.;
– средняя цена 1 кг продукта, руб.
Если потребление продуктов питания, помимо государственной
и муниципальной торговли, незначительно или предполагается, что
его доля и средняя цена продукта не изменятся, то прогноз спроса
можно осуществить следующим образом:
(4.11)
где Сф – фактический объем спроса (продажи) в текущем году, тыс. т
или тыс. руб.; Ич – индекс среднегодового изменения численности
населения.
Методы экспертных оценок основаны на использовании резуль-
татов опроса специалистов (экспертов) по оценке ими развития како-
го-либо явления, процесса в будущем, т. е. базируются на интуиции
экспертов, их опыте и знаниях в области исследования.
Все экспертные методы подразделяются на два основных вида:
индивидуальные экспертные методы и методы коллективных экс-
пертных оценок (рис. 4.3).
Среди индивидуальных экспертных методов наибольшее распространение для получения первичной информации о покупательском спросе получил метод интервью, когда интересующую информацию собирают в индивидуальном порядке в беседе с квалифицированными экспертами в данной области (торговыми специалистами,
маркетологами и т. д.). Дополняют информацию о спросе и его тен-
денциях, структуре аналитические экспертные оценки, обычно в форме аналитических докладов, записок, которые представляют эксперты
в области изучения и оценки спроса (начальники торговых отделов,
служб маркетинга и т. п.).
66
Экспертные методы
Индивидуальные методы
Коллективные методы
Метод «мозговой атаки»
Метод «Дельфи»
Метод «интервью»
Аналитические экспертные оценки
Написание сценария
Метод «фокус-группы»
Метод
«адвоката дьявола»
Сформулировать основные проблемы и выде-
лить единственный центральный пункт
1.
Не отрицать и не прекращать исследования
ни одной из названных идей
2.
Поддержка любой идеи, даже если она неуместна и сомнительна
3.
Оказание поддержки и поощрение условий,
освобождающих участников от скованности
4.
Рис. 4.3. Классификация видов экспертных методов
Среди коллективных экспертных методов чаще всего используют следующие методы экспертного прогнозирования: «мозговой ата-
ки», Дельфи, «адвоката дьявола».
Метод «мозговой атаки» основан на предположении, что среди
большого числа идей имеется несколько хороших. Поэтому, объединяя экспертов в соответствующие группы, добиваются повышения
продуктивности мышления ее участников, строящих свою коллектив-
ную работу по определенным правилам (рис. 4.4).
Рис. 4.4. Правила проведения «мозговой атаки»
При применении метода «мозговой атаки» прогноз спроса представляет собой продукт коллективного творчества специалистов в хо-
де заседания-сеанса, проводимого по определенным правилам. При
67
этом выдвижение идей происходит лавинообразно, так как высказываемые идеи порождают либо творческую, либо критическую реак-
цию. Групповое мышление производит на 70 % больше ценных новых
идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Оптимальное число
участников-экспертов при данном методе составляет 10–15 человек.
При этом обычно все эксперты делятся на две группы: одна группа
генерирует идеи, другая – их анализирует и критикует. При этом по-
ощряется свободный обмен мнениями, выдвижение как можно боль-
шего числа идей.
Метод «Дельфи» в упрощенном виде рассматривается как по-
следовательность итеративных циклов мозговой атаки.
При прогнозировании экспертными методами в целях минимизации расходов на прогноз целесообразно использование минимального числа экспертов при соблюдении ошибки прогнозирования не
более в, где 0 < в < 1.
Минимальное число экспертов возможно определить по сле-
дующей формуле:
N
= 0,5 (3/в+5). (4.12)
min
Например, при ошибке в=1 минимальное число экспертов составит N
= 0,5 (3/1+5) =4 (чел.)
min
Здесь отметим, что прогнозирование покупательского спроса
населения на потребительские товары методами коллективных и индивидуальных экспертных оценок позволяет выявить тенденции развития спроса в регионе в целом по товарным группам и по отдельным
ассортиментным позициям, а также в разрезе производителей товаров
и другим характеристикам.
Экспертные методы, как коллективные, так и индивидуальные,
обычно используются при прогнозировании покупательского спроса
в следующих случаях:
– в условиях отсутствия в достаточном объёме достоверной,
своевременной информации;
– при прогнозировании спроса покупателей на новые товары;
развития новых рынков;
– при качественном прогнозировании спроса населения на по-
требительские товары (определения тенденций его развития, измене-
ния состава и структуры и т. п.);
– в случае большой неопределенности среды (внешней и внутренней);
68
( 1) ( 1)
,
ав
Кис
ав
,
1
t
bt
Н
У
ае
– в случаях, когда время или средства, выделенные на прогнозирование спроса, не позволяют использовать другие методы.
Как правило, экспертные методы применяются при прогнозиро-
вании покупательского спроса в сочетании с другими методами про-
гнозирования, дополняя их.
Для выявления характера возможного изменения покупательского спроса целесообразно рассчитывать суммарный коэффициент
изменения спроса по следующей формуле:
(4.13)
где Кис – суммарный коэффициент изменения покупательского спроса; а – число экспертов, отметивших возрастание спроса, чел.; в –
число экспертов, отметивших снижение спроса, чел.
Положительное значение суммарного коэффициента изменения
спроса свидетельствует о преобладании в ответах экспертов мнения
о росте спроса, а отрицательное значение коэффициента показывает,
что в ответах респондентов преобладает мнение о снижении покупательского спроса. Чем ближе рассчитанный коэффициент изменения
спроса к единице, тем согласованнее мнения экспертов. Следует отметить, что при расчете данного коэффициента не учитывается мнение тех
экспертов, которые сказали, что покупательский спрос не изменится.
Использование метода аналогии в прогнозировании спроса состоит в перенесении сложившихся условий и характера формирования этого показателя в настоящее время на перспективу с учетом осо-
бенностей будущего периода.
ская модель, описывающая жизненные циклы микроорганизмов (зачатие, эмбриональное развитие, рождение, детство, юность, зрелость,
старение и т. д.).
же имеет присущие ему жизненные циклы, спрос на него может описываться по аналогии с биологическими объектами. Примером такого
описания можно назвать модель логистического роста, которая характеризуется первоначальным ростом с увеличивающимися абсолютными приростами; затем, после точки перегиба, прирост замедляется
и процесс постепенно приближается к пределу (рис. 4.5):
Классическим примером метода аналогии является биологиче-
В связи с тем, что характер формирования и развития товара то-
(4.14)
69
у
Н
х
где Уt – объем спроса, тыс. руб.; Н – предел роста спроса (норма, норматив обеспеченности); а, b – параметры процесса; е – основание натурального логарифма; t – время.
Рис. 4.5. Логистическая кривая в различные периоды времени
С увеличением времени t выражение ае
-bt
стремится к нулю, а Уt
приближается к пределу Н (например, численность телевизоров у населения региона, ограниченная рациональной обеспеченностью,
в расчёте на 1 000 жителей или 100 семей).
Логистическую кривую иногда рассматривают как универсальную модель, наиболее точно описывающую экономические процессы,
в частности динамику развития спроса. Но это не совсем так, поскольку спрос формируется и развивается не только под влиянием
большого количества факторов, но и при глубоких изменениях степе-
ни их влияния.
Пример 1. Рассчитать возможный объем спроса по сахару на
будущий год, если известно, что:
– в отчетном году объем реализации на душу населения составил 870 руб.;
– коэффициент эластичности спроса на сахар на душу населения
равен 0,4;
70
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]