Как с помощью Excel составить прогноз спроса на продукцию. Как сформировать прогноз спроса и не сделать грубых ошибок
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Предложение товаров и его связь с потребительским спросом. Прогнозирование общей емкости регионального рынка потребительских товаров и спроса на торговом предприятии. Оценка и прогнозирование покупательского спроса населения Кемеровской области.
курсовая работа , добавлен 20.12.2007
Понятие спроса. Виды и экономическое содержание спроса. Механизм государственного воздействия на активизацию потребительского спроса в условиях российской экономики. Потребительский спрос в городе. Особенности и методы прогнозирования спроса в городе.
курсовая работа , добавлен 04.08.2010
Основные объективные экономические законы рынка. Связь между относительной ценой на товар и величиной спроса на него. Фармацевтические товары длительного и кратковременного пользования. Зависимость величины спроса от цены. Основные факторы спроса.
презентация , добавлен 25.10.2016
Сущность спроса как основной категории современного рынка, факторы формирования, классификация и разновидности, сбалансированность и удовлетворенность. Основные методы стимулирования спроса. Государственное регулирование рынка потребительских товаров.
контрольная работа , добавлен 25.03.2010
Методы прогнозирования конъюнктуры рынка: экстраполяция, экспертные оценки, математическое моделирование. Составление прогноза конъюнктуры рынка легковых автомобилей Самарской области. Определение соотношения спроса и предложения на товары данного вида.
курсовая работа , добавлен 04.01.2015
Характеристика, принципы маркетинговой политики компании. Платежеспособный спрос и факторы, влияющие на его развитие. Определение общего объема спроса населения. Прогнозирование спроса на продукцию общественного питания на примере ресторана "Тинькофф".
курсовая работа , добавлен 30.03.2009
Характеристика и методы реализации основных мероприятий по формированию спроса на новые товары и услуги: реклама, презентация, личная продажа, брендинг, паблик рилейшнз. Анализ эффетиквности применения данных мероприятий на предприятии "МЕГАМАРТ".
курсовая работа , добавлен 18.04.2010
Анализ взаимосвязи потребительского спроса и дохода покупателей. Изучение рынка розничной торговли продуктов питания, парикмахерских услуг, рынка жилья, фармацевтических товаров, мебели, оргтехники. Рассмотрение состояния пищевой промышленности в городе.
отчет по практике , добавлен 30.03.2011
Узнайте, как при помощи статистики о рождаемости в России в течение 30-40 минут спрогнозировать – какой товар будет пользоваться высоким спросом через три, пять, или двадцать лет?
- Вводная часть
- Как прогнозировать спрос
Вводная часть
Как рассчитывать спрос, исходя из общедоступных статистических данных, рассмотрим на примере данной статьи.
За основу примем показатели отечественной рождаемости. По аналогии можно моделировать спрос на определенные товары и услуги, исходя из статистики браков и разводов, количества мужчин и женщин, пенсионеров и трудоспособных граждан, смертности, занятости населения, уровня жизни и т.д. Все данные находятся в свободном доступе на сайте Федеральной Службы государственной статистики .
Рассмотрим таблицу:
Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России
Начиная с 2005 года, в России начался сперва медленный, а потом все более интенсивный рост рождаемости. О чем говорит нам эта информация? Во-первых, самый закономерный вывод, складывающейся из сокращения числа умерших и увеличения числа родившихся - численность населения растет. Это значит, что эквивалентно росту количества людей в нашей стране, будет увеличиваться и спрос на товары массового потребления: продукты питания, бытовая химия и косметика, одежда, бытовые услуги и т.п.
Например, если в 2011 году, когда естественный прирост был отрицательным, количество потребителей хлеба в стране увеличилось по отношению к 2009 году на 119 тыс. человек (в общей картине населения страны - на 0,083%). А уже в 2013 году при положительном естественном приросте, увеличение потребителей хлеба к 2009 году составило 273 тыс. человек (подъем продаж хлеба на 0,19% в общей массе по стране). Таким образом, всего за четыре года динамика роста продаж хлеба составила 43,6%.
Это же можно сказать обо всех продуктах ежедневного потребления - молокопродуктах, мясе, воде, медикаментах и проч.
Теперь давайте рассмотрим эту же методику прогнозирования спроса в сегменте рынка недвижимости. В 2010 году в России, по данным Росстата, было зафиксировано 54,9 млн. частных домохозяйств, средний размер одного домохозяйства - 2,6 чел.
Таким образом, если принимать во внимание рост количества населения (см. Табл.2 Естественное движение прироста и смертности) с 142 856 536 человек в 2010 году до 143 347 059 человек в 2013 году (490,5 тыс. чел.), рынок недвижимости должен был дать за два-три года не менее 188,6 тысяч новых квартир. Это только для удовлетворения потребностей растущего населения, но если к этим расчетам добавить статистику браков и разводов, что также влияет на состояние рынка недвижимости, цифра может увеличиться в 2-2,5 раза.
Табл.2 Естественное движение прироста и смертности
Наглядный график этих же данных:
Что мы видим, исходя из данной таблицы (обратный анализ):
- Падение рождаемости в 1986-1992 и 1996 -2009 годах (в течение 13 лет) стало причиной того, что уже сейчас на рынке труда ощущается дефицит молодых специалистов, т.е. поколение 1990-х не придет на смену поколению 1970-80хх, и в стране остро будет стоять (частично уже стоит) проблема нехватки новых кадров.
- Начиная с 2015 года, конкурс на места в ВУЗах страны будет меньше, соответственно, в стране будет больше специалистов с высшим образованием и дефицит людей - со средним специальным, что приведет к пересмотру работы многих социальных структур;
- Повышение рождаемости с 2010 по 2014 год и продолжение этой тенденции несет в себе еще одну угрозу на рынке занятости - снижение производственной эффективности среди молодых женщин.
Как прогнозировать спрос
Для прогнозирования спроса нам понадобятся:
- данные о рождаемости (Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России);
- прогноз рождаемости (Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года).
Например, редко в каком городе в России можно констатировать насыщенность рынка детских кафе. Они есть, но их недостаточно. Основным посетителем такого заведения являются родители с малышами в возрасте от двух до шести лет, т.е. детьми, рожденными в 2008 - 2012 годах. За этот период в стране появилось 8 963 295 детей - сейчас это аудитория детских кафе.
Принимая во внимание статистику рождаемости (см. Табл.1), а также прогноз рождаемости на ближайшие десятилетия, составленные специалистами Росстата (см. Табл.3.), можно быстро прикинуть, что аудитория детских кафе составит:
- в 2016 году (рожденные с 2010 по 2014 гг) - 9 223 627 человек;
- в 2018 году (рожденные с 2012 по 2016 гг) - 9 327 948 человек.
Т.е., заниматься детскими кафе надо уже сейчас, поскольку пик продаж этого продукта начнется уже в 2015-2016 гг и рост спроса ожидается по сравнению с нынешним в среднем на 3-5%.
Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года
Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий
В 2013 году в школу пошли дети, рожденные в 2006 году. Предположительно, каждому первокласснику родители обеспечили персональный компьютер. При средней цене компьютера или ноутбука 15 000 руб., емкость данного сегмента составляет 22,1 миллиардов руб. А если спрогнозировать спрос на 2020 год, то размер рынка будет на 28 % больше, без учета изменения цены это составит 28,3 миллиардов рублей.
В 2014 году идут в детский сад малыши, рожденные в 2012 году (2 годика), соответственно, родители обеспечат группу наборами карандашей и альбомами для рисования для каждого ребенка. Такой набор в среднем стоит 35 рублей. На 2014 год спрос составит примерно 66,5 миллионов рублей, а уже в 2019 году падение спроса на этот товар составит 4,5% и в деньгах выразится суммой 63,8 миллионов рублей. Следовательно, 2014-2015 годы являются пиковыми в продаже подобных товаров аудитории яслей.
Группа товаров для новорожденных
Для того чтобы наглядно увидеть динамику рынка товаров для младенцев, возьмем периодичность в 2 года:
- в 2011 году родилось - 1 796 629 детишек;
- в 2013 году родилось - 1 895 822 детей;
- в 2015 ожидается рождение 1 848 608 младенцев.
Средний бюджет на содержание одного ребенка в первой год жизни составляет около 125 000 руб. (подсчитано тематическим сайтом baby.ru) Стоимость в течение года растет в среднем на 20%. Рассчитываем емкость рынка детских товаров для детей первого года жизни:
- 2011 год - 224,6 млрд. руб;
- 2013 год - 236,9 млрд. руб;
- 2015 год - 231 млрд. руб.;
Группа товаров для первоклассников
1 сентября 2014 года в школы страны отправятся дети, рожденные в 2007 году, т.е, стране понадобится 1 610 122 ранцев, столько же наборов тетрадей, пеналов и т.д.
Если предположить, что каждому школьнику родители покупают мобильный телефон, чтобы держать малыша на связи, можно посчитать, насколько увеличится за период конца лета-начала осени реализация в данном сегменте. Если покупка стоит около 4,5 тыс. руб. (нынешние младшие школьники носят смартфоны средней руки), то общее увеличение продаж этой электроники составит:
- в 2014 году 7,24 млрд. руб;
- в 2015 году 7,71 млрд. руб;
- в 2016 году 7,92 млрд. руб, т.е. динамика за 2-3 года составит 8-9%.
Сегодня можно наблюдать огромные очереди в детских поликлиниках, недостаток мест в дошкольных учреждениях, детских уличных площадках, развлекательных заведениях для детей. При этом наглядная картина рождаемости говорит о том, что этот сегмент товаров будет востребованным еще долгие годы, а если планировать акцент в собственном бизнесе, исходя из приведенной модели прогнозирования спроса, можно будет существенно увеличивать прибыль, удовлетворяя актуальный спрос.
Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере
Давайте представим конкретного предпринимателя, который строит свои прогнозы на количественных показателях рождаемости. ИП Семенов реализует в городе N с населением 400 тыс. человек товары для детей.
Таких реализаторов в городе 5 человек, т.е. при моделировании ситуации по высокому варианту прогноза рождаемости Минстата (табл.3), в 2015 году в N-ске родится около 5 120 младенцев, примерно по 426 в месяц. Т.е. приобретать товары новоиспеченные родители и их родственники будут у индивидуального предпринимателя Семенова и четырех его конкурентов. При равном распределении продаж, ИП Семенов будет реализовывать в месяц набор для младенцев в количестве 86 шт.
В 2016 году - 84 шт в месяц, в 2020 году - 79 шт в месяц, т.е. падение налицо. А значит, чтобы удержать доходность бизнеса, ИП Семенов должен рассматривать состав рынка и предоставлять покупателям те товары, которые подходят им по возрасту:
- с 2015 года - товары для детей от 5 лет (игрушки, одежда, книжки);
- с 2017 года - товары для детей уже трех категорий:
- младенцы, родившиеся в текущем году (памперсы, распашонки, погремушки, молочные смеси и т.д.);
- дети 2010-2011 г.р., которые к этому времени становятся школьниками (ранцы, тетради, школьная форма, а также это могут быть простейшие мобильные телефоны);
- дети 2012-2016 годов - малыши детсадовцы (игрушки, книжки, обучающие игры и материалы, одежда).
Уже с 2017 года ИП Семенов должен хорошо задуматься, чем ему торговать через три года, и пока бизнес основан на прежних расчетах, начать подыскивать варианты, соответствующее его взрослеющей аудитории.
Это могут быть товары для среднего школьного возраста, т.к. основной пик рождаемости пришелся на 2011-2013 года, соответственно, с 2020 года ИП Семенову лучше переключаться на товары той потребительской аудитории, которая представлена большим количеством клиентов - детьми 7-9 лет и их родителями. На волне этих товаров (это могут быть одежда, обувь, конструкторы, компьютеры, смартфоны, первая детская косметика и т.д.) предприниматель может продолжать свою деятельность вплоть до 2028-2030 гг.
Далее логика и статистика подсказывает переход на товары для аудитории студентов (модная одежда, услуги клубов и концертов, фаст-фуды и т.д.) а еще через 10 лет ИП Семенов может возвращаться к товарам для младенцев и будущих мам.
Таким образом, на простейшем примере мы разобрали основные принципы долгосрочного и перспективного планирования по методике моделирования спроса на основании демографической ситуации. Все расчеты относительны и не являются окончательными.
Понятие и виды
Другими словами, это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.
В зависимости от временного периода выделяют следующие виды прогнозов спроса:
- Оперативный (до 1 месяца);
- Конъюнктурный (от 3 до 6 месяцев);
- Краткосрочный (от 1 года до 2 лет);
- Среднесрочный (от 2 до 5 лет);
- Долгосрочный (от 5 до 10 лет);
- Перспективный (свыше 10 лет).
Сбор данных
Прогнозирование спроса основывается на сборе статистики продаж. Причем эта статистика должна состоять из более-менее однородной по своему объему совокупности элементов и из достаточного их количества.
Для рынка B2C объем покупок в месяц достаточно высок –может достигать нескольких тысяч, и этого объема будет достаточно для анализа. Если же речь идет о рынке B2B, то количество сделок в месяц должно быть не менее 100, чтобы прогноз был максимально реалистичным. Стоит также отметить, что для чистоты прогноза необходимо исключать из статистики крупные сделки, «выбивающиеся» из общей совокупности, например, около 10% от месячной выручки. Если такие сделки не исключить, то они будут создавать в динамике «выбросы», которые ухудшат точность прогноза.
Факторы, которые необходимо учитывать, при построении прогноза:
- Объем и интенсивность рекламы,
- Проводимые мероприятия по стимулированию сбыта,
- Вывод новых продуктов на рынок,
- Открытие новых направлений продаж,
- Клиенты с разовыми значительными закупками.
Методы прогнозирования
Составление прогнозов спроса осуществляется различными методами, которые делятся на:
- Социологические: прогнозы, основанные на опросах конечных потребителей с целью выявления их мнения и намерений;
- Экспертные: прогнозы, в основе которых лежит подбор и формирование группы компетентных специалистов в данной области с целью выяснения их мнения, основанного на знаниях, опыте, интуиции и пр. Результаты опроса экспертов называют экспертной оценкой. Основными формами таких исследований являются метод Дельфи и метод мозгового штурма.
Экономико-математические.
Данный тип прогнозов считается наиболее объективным, так как построен на анализе имеющихся данных с помощью математических формул, графиков и моделей. К экономико-математическому прогнозированию относятся такие статистические методы, как моделирование (прогнозная модель, характеризующая зависимость одного параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (прогноз опирается на прошлый опыт, который затем транслируется на будущее).
Специальные методы.
Такие методы предполагают, например, построение трендовой модели 9в графическом или математическом виде). Тренд – это временной фактор, характеризующий основную тенденцию изменения показателей.
Все прогнозы, независимо от метода и способа их получения, бывают оптимистичные и пессимистичные.
Эвристические.
Такие прогнозы характеризуются субъективизмом. Бывают двух видов:
Замечание 1
Оптимистичный прогноз – такой прогноз, в котором превалируют наилучшие возможные показатели для данного периода. В пессимистичном же прогнозе учитываются минимально возможные показатели объемов продаж и выручки. Такой разбег позволяет компании, во-первых, предвидеть возможные варианты развития событий в будущем, а во-вторых, дает ей возможность и время, чтобы подготовить финансовую подушку безопасности на случай неблагоприятной ситуации на рынке.
На первый взгляд, вопрос звучит абсурдно, но если внимательнее разобраться, то можно выявить следующее: «если у товара значительное число фактов нулевых продаж (спрос на товар редкий), то все методы точечного прогнозирования (в том числе и сложные), будут давать плохой результат»
Выходом из ситуации может стать применение специальных методов математического моделирования, позволяющих рассчитать накопительную вероятность возникновения спроса. То есть оценить не стараясь угадать число проданного, а посмотреть с какой вероятность может быть продан тот или иной объем товара. Это позволит нам понять, сколько товара необходимо хранить, чтобы обеспечить тот или иной уровень сервиса.
При упрощении механизм следующим образом. Специальное программное обеспечение проводит серию экспериментов (100 000 раз) о возможном спросе на товар на период поставки (в западной практике - lead time LT). Анализируется, сколько раз случился спрос разного объема. После этого строится накопительная вероятность распределения спроса (не более какого объема товара будет продано с разной вероятностью)
После этого учитывается уровень сервиса и рассчитывается оптимальный товарный запас, как значение спроса, соответствующее накопительной вероятности, равной уровню сервиса.
Более наглядно это можно посмотреть на следующем графике или таблице: (из программы Forecast NOW!):
Рис. 1 Уровень сервиса и оптимальный товарный запас на примере программы Forecast NOW!
Вероятность Сумма,% |
Объём,ед |
На рисунке светло-синим построена накопительная вероятность. Оптимальный запас находится на пересечении выставленного уровня сервиса и накопительной вероятности.
Таким образом, применение подобных методов поможет сразу рассчитать оптимальный товарный запас для товаров редкого спроса.
Важным вопросом остается критерий отнесения товаров к редкому спросу:
Для этого считается среднее расстояние в днях между соседними фактами продаж. Если это число больше 1.25 дней, то перед нами редкий спрос, если меньше - гладкий.
История продаж товара:
Среднее расстояние между соседними фактами продаж = ((3-1)+(4-3)+(7-4)+(8-7))/4 = 1,75 >1,25 -> спрос редкий
Но для товаров гладкого спроса без прогнозирования спроса не обойтись:
Для чего нужно прогнозировать спрос
Работа любого торгового предприятия неизбежно связана с проблемой оптимизации товарных запасов. Избыток товаров приводит к дополнительным финансовым издержкам, а недостаток - к потере постоянных покупателей и снижению объемов продаж. В обоих случаях происходит недополучение возможной прибыли, что в условиях острой конкуренции может стать причиной банкротства предприятия.
Одной из важнейшей составляющих поддержания оптимального ассортимента товаров является оперативное и долгосрочное прогнозирование спроса. Конечно, при планировании закупок можно ничего и не прогнозировать, используя как источник исходной информации устоявшийся или возникший уровень спроса. Однако такой устаревший подход в условиях динамично изменяющегося рынка и "избалованного" покупателя трудно назвать эффективным (за исключением небольших поселений, где имеется всего один магазин).
Прогнозирование спроса позволяет не только разработать оптимальный план закупок, но и эффективно управлять ресурсами предприятия. Так, например, зная, что в следующем месяце возникнет повышенный спрос не мороженое, можно будет заранее принять на работу продавцов, закупить холодильное оборудование и предусмотреть дополнительное финансирование. Если же все подобные мероприятия начать проводить в пик сезона, то все усилия могут оказаться напрасными и, даже убыточными.
Как прогнозировать спрос
Чтобы спрогнозировать спрос, разработано огромное количество теорий и специальных инструментов.
Специальное ПО
Так, например, при планировании закупок для супермаркета не обойтись без специализированного программного обеспечения. Основная проблема здесь в огромном ассортименте товаров, который просто физически невозможно "удержать в голове". Кроме того, специальное ПО позволяет автоматизировать процесс подготовки заявок, что при больших объемах закупок дает возможность сэкономить массу времени.
Microsoft Excel
При небольшом ассортименте товаров отличные результаты в прогнозировании спроса можно получить с помощью стандартного приложения Microsoft Excel. Специальные статистические функции, такие как, например, ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, позволяют без ввода сложных формул мгновенно обработать большие массивы информации. Богатые оформительские возможности Microsoft Excel помогут представить полученные данные не только в табличном виде, но и в более наглядном - в форме графиков и диаграмм.
Вручную
Прогноз спроса на отдельные позиции товаров можно составлять и вручную. Так, например, если товар является новинкой, то даже самые мудреные статистические формулы и ранее накопленная информация не помогут предугадать его популярность. В таких случаях приходится надеяться не на расчеты, а на интуицию и на дополнительные факторы (мнения покупателей, рекламная поддержка и т.п.).
Формулы и методы прогнозирования спроса
Методы, используемые при прогнозировании спроса, отличаются большим разнообразием - от наивных (предполагается, что спрос в следующем месяце будет такой же, как и в прошедшем) до применения в расчетах сложных экономических и математических теорий и их программных реализаций (нейронные сети).
Метод Простой средней
Простейшим из подобных методов является использование вычислений по формуле "простого среднего". Прогноз спроса на следующий период при этом способе высчитывается как среднее арифметическое показателей спроса за все предыдущие периоды. Недостатком этого метода является его высокая "консервативность" - устаревшая информация о прежних продажах помешает проявиться последним тенденциям спроса.
Метод скользящего среднего
Более оперативно на изменение спроса реагирует метод "скользящее среднее". Расчет при этом производится не на основании данных за весь срок наблюдения, а за несколько последних периодов.
Ключевым вопросом является определение «окна скольжения» - за сколько последних периодов необходимо проводить усреднение. Чем больше этот период, тем больше совпадает прогноз по скользящему среднему с простым средним.
Определить период можно эмпирически на основании ошибки прогноза (RMSE) - рассчитать эту ошибку для разных периодов и выбрать оптимальный.
Очевидно, что оптимальным является период в 4 дня.
Интересной вариацией метода является расчет скользящей средней по определенным дням (то есть - для всех понедельников считается скользящая средняя за n последних понедельников, и т.д.) Такой метод может подойти товаров, обладающих ярко выраженной внутри недельной сезонностью (например, хлеб).
Метод средневзвешенной
Сочетанием вышеописанных методов является "метод взвешенного скользящего среднего". В этой модели вычисляется средневзвешенное значение на основании нескольких периодов, но более отдаленным периодам придаются меньшие веса. Таким образом, для расчетов можно брать более длительные наблюдения, но ограничить влияние на расчеты неактуальных данных.
Метод экспоненциального сглаживания
К сожалению, вышеперечисленные методы расчетов "по среднему" позволяют получить лишь очень приближенные результаты. Более точного прогноза можно добиться при использовании моделей "экспоненциального сглаживания" и "экспоненциального сглаживания с трендом". В первом методе последний прогноз объема продаж, корректируется на основе ошибки прогноза, допущенной в последнем периоде. При втором методе расчетов (называемом еще методом "двойного экспоненциального сглаживания") учитываются данные с трендами - благодаря этому данный метод может использоваться даже для среднесрочного прогнозирования.
Метод "Хольта-Уинтерса"
Для учета сезонности и общего тренда спроса применяется модель "Хольта-Уинтерса" (трехпараметрическое экспоненциальное сглаживание). Чтобы получить прогноз спроса в этом методе необходимо правильно подобрать три параметра. Для этого можно использовать как специальные алгоритмы, так и ограничиться простым перебором.
Метод Авторегрессии
При желании получить еще более совершенные прогнозы можно использовать модели "авторегрессии". Эта методика позволяет провести очень подробный анализ имеющихся данных, выявить любые тенденции и отсеять случайные влияния. Однако, в отличие от предыдущих методов, подбор множества параметров потребует от пользователя очень много усилий и времени.
Нейронные сети, генетические алгоритмы
Следует отметить, что чем более сложные методы прогнозирования используются, тем труднее их практическое применение и тем выше вероятность возникновения ошибок. Анализ огромных объемов информации, подбор оптимальных параметров, оперативный учет колебаний рынка - все это порой находится на пределе человеческих возможностей. Наиболее перспективным в решении этой проблемы является использование алгоритмов "нейронных сетей". В этой методике специальная программа после предварительного обучения способна самостоятельно найти лучшее решение - при этом пользователю не нужно вникать во все премудрости используемых теорий. Кроме того "нейронные сети" способны учесть скрытые тенденции и создать достоверный прогноз в такой нестабильной ситуации, где ранее прогнозирование считалось вообще невозможным.
По проведенным специалистами проекта «Forecast NOW» исследованиям прогнозирование нейронными сетями дает лучший результат, чем по всем вышеприведенным методам:
По оси Х показано количество товаров при анализе, по Y- а сколько процентов нейронные сети оказывается лучше, чем другой алгоритм в относительном выражении.
Рис. 2 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и экспоненциальное сглаживание
Рис. 3 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и авторегрессия
Рис. 4 Нейронные сети + Генетические алгоритмы (ГА) и метод Хольта Винтерса
Из рисунков видно, что прогнозирование нейронными сетями дает значительно лучший результат.
Выводы
Для прогнозирования спроса нужно:
- Определить характер спроса на товар (если гладкий - прогнозирование нужно, если редкий - прогнозирование не нужно, можно рассчитывать оптимальный запас методами математического моделирования)
- Определить способы прогнозирования спроса (если товарный ассортимент небольшой, то можно вручную или при помощи Excel, если большой - лучше использовать специальное программное обеспечение
- Определить методы прогнозирования спроса (для некоторых товаров хорошо работают стандартные методы (см про скользящее среднее), в общем случае лучшие результаты достигаются нейронными сетями
- Важно помнить, что прогнозирование спроса - лишь первое звено цепочки поставок, и даже самый точный прогноз спроса в случае неправильного управления запасами и пополнением не сможет обеспечить эффективность всей цепочки поставок.
Моделирование и прогнозирование спроса населения на товары и услуги
Научное прогнозирование спроса необходимо для выработки долгосрочной экономической политики и принятия тактических управленческих решений в области производства продукции и торговли товарами народного потребления.
Спрос должен прогнозироваться на всех уровнях управления экономикой.
На макроуровне на основе прогнозов спроса на товары народного потребления разрабатывается механизм государственного воздействия на потребительский рынок с целью обеспечения сбалансированности спроса и предложения и наиболее полного удовлетворения потребностей населения в товарах как в текущем периоде, так и в перспективе. Подобного рода проблемы решаются и на региональном уровне.
На микроуровне прогнозы спроса разрабатываются как торговыми организациями, так предприятиями-потребителями и изготовителями.
Торговые организации в условиях рыночных отношений могут требовать от предприятий-производителей поставок товаров, необходимых населению.
Предприятия-производители на основе результатов прогнозных расчетов спроса заключают договоры на поставку продукции и формируют производственную программу.
Разрабатываются долго-, средне- и краткосрочные прогнозы спроса. Различия целей отдельных видов прогнозов временного аспекта придают каждому из них специфические особенности. Так, краткосрочные прогнозы реализуются в рамках уже сложившейся структуры спроса и возможностей производства продукции. Результаты прогнозов используются для обоснования заказов и заявок на товары народного потребления, расчетов товарного обеспечения розничного товарооборота и для принятия управленческих коммерческих решений. Краткосрочные прогнозы разрабатываются на месяц, квартал, год. Они должны отличаться более высокой степенью точности. При краткосрочном прогнозировании определяется достаточно широкий круг показателей (совокупный спрос, спрос на группы товаров, ассортиментная структура и др.).
При разработке среднесрочных прогнозов учитываются сложившаяся структура, возможности производства и влияние инвестиций на развитие производственной деятельности. В течение трех - пяти лет ассортимент товаров в стране существенно обновляется и заметно изменяется структура спроса. В этих условиях нет необходимости детализировать прогноз спроса до моделей и марок товаров. Достаточно определить совокупный спрос с выделением основных товарных групп.
Долгосрочные прогнозы (свыше пяти лет) служат средством разработки стратегии производства товаров и торговли. Особенностью долгосрочного прогнозирования спроса является то, что оно не обусловливает необходимость увязки прогнозных оценок со складывающейся структурой производства. Долгосрочный прогноз спроса служит основой разработки перспективных направлений развития производства товаров и торговли.
Различные по срокам упреждения прогнозы отличаются также методами прогнозирования.
Для повышения точности прогнозов необходимо применять комплекс методов прогнозирования с целью получения нескольких вариантов прогноза и выбора оптимального варианта.
Спрос выступает в качестве определяющего фактора при принятии решений о производстве или импорте того или иного вида продукции, поэтому он должен изучаться как внутри страны по регионам, так и на мировом рынке.
Процесс прогнозирования спроса включает ряд этапов:
Комплексное исследование рынка, конкурентной среды, выделение сегментов рынка;
Анализ состояния спроса и предложения, определение степени удовлетворения спроса населения в конкретных товарах, совокупного спроса; анализ факторов, влияющих на спрос и установление взаимозависимости показателей;
Выбор методов прогнозирования;
Осуществление прогноза спроса;
Оценка надежности прогноза;
Определение перспектив развития спроса населения;
Разработка конкретных мероприятий по более полному удовлетворению спроса населения.
Прогнозирование платежеспособного спроса базируется на статистике ретроспективного периода и на прогнозе ряда факторов, определяющих спрос.
Для осуществления прогнозных расчетов необходима следующая исходная информация:
Сведения о численности населения, половозрастном составе в прогнозном периоде, количестве городских и сельских жителей;
Динамика спроса и предложения;
Данные о развитии сельскохозяйственного производства и производства товаров народного потребления;
Балансы денежных доходов и расходов населения;
Распределение населения по размеру доходов;
Бюджеты семей рабочих, служащих, колхозников;
Данные специальных единовременных выборочных
обследований запасов предметов длительного пользования
у населения, доходов и расходов;
Сведения об индексах потребительских цен (общих и индивидуальных - по конкретным товарам), соотношении внутренних и мировых цен;
Данные опроса покупателей с целью выявления их желания в приобретении определенных товаров;
Изменение денежных доходов населения в предшествующих и прогнозном периодах;
Доля расходов населения на продовольственные, непродовольственные товары, отдельные группы товаров в предшествующие периоды.
На начальном этапе прогнозирования выявляются тенденции изменения спроса.
Для анализа тенденций изменения спроса целесообразно использовать графики и различного рода диаграммы и картограммы.
На основе выявленных тенденций спрос на краткосрочный период целесообразно определять с помощью методов экстраполяции: метода подбора функции, экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и др.
В случае устойчивой тенденции изменения спроса прогнозные расчеты можно производить путем выравнивания динамических рядов и подбора функции (у = at + b - линейная, у = at 2 + bt + с - параболическая и др.).
При изменяющихся условиях целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом. Развитие спроса подвержено сезонным колебаниям, которые необходимо учитывать при краткосрочных прогнозах на квартал, месяц. Учет влияния сезонных колебаний продаж (спроса) целесообразно проводить с помощью расчетных индексов сезонности.
На практике для изучения спроса широко используются наблюдения, опросы покупателей о покупательских намерениях (анкетные опросы, интервьюирование), ярмарки, выставки, книги предложений, тестирование, реклама.
На макроуровне наиболее широкое распространение для прогнозирования спроса получил нормативный метод, предполагающий использование норм потребления продуктов (товаров) на душу населения. При этом в зависимости от прогнозного периода необходимо применять следующие подходы.
При определении спроса на длительную перспективу целесообразно использовать рекомендуемые (рациональные) нормы потребления. Например, рациональная норма потребления мяса и мясопродуктов на душу населения - 82 кг в год. На основе этой нормы и численности населения в стране (регионе) рассчитывается потребность в мясе и мясопродуктах на прогнозный период. Потребности выступают в качестве ориентира для развития производства и разработки мер с целью достижения рациональных норм потребления.
Краткосрочные прогнозы спроса следует строить с учетом корректировки норм потребления. Для этого фактическое потребление на душу населения анализируется по периодам и сопоставляется с рекомендуемыми нормами. Выявляются тенденции потребления продукции, темпы падения или увеличения спроса, причины его изменения.
Затем с учетом влияния факторов, прежде всего изменения доходов населения и потребительских цен, определяется реальное потребление на душу населения в прогнозном периоде.
Прогнозы спроса по важнейшим товарам разрабатываются для анализа и прогнозирования состояния товарных рынков и выработки рекомендаций о мерах государственного воздействия на эти рынки, а также обеспечения заинтересованных организаций информацией о динамике спроса.
В рыночной экономике спрос на товары народного потребления формируется под влиянием ряда факторов, поэтому для осуществления прогнозных расчетов рекомендуется использовать многофакторные модели - линейные или нелинейные:
y 1 = а 1 х 1t + a 2 x 2t + ...+ а n х nt + b;
y 1 = bx 1t a1 * x 2t a2 *….. * x nt an
где у - показатель спроса на товар; x 1 , x 2 , … х n: - факторы, влияющие на спрос.
С помощью корреляционно-регрессионного анализа устанавливается связь между спросом и факторами, определяются ее форма (линейная, нелинейная) и теснота связи.
Целесообразно разрабатывать несколько вариантов прогнозов спроса на товары народного потребления, отличающихся значениями определяющих их факторов. Сравнение различных вариантов позволяет выбрать тот, который обеспечивает наиболее полное удовлетворение потребностей населения в отдельных товарах.
Прогнозирование спроса можно осуществлять на основе однофакторных моделей. Их целесообразно применять при необходимости учета влияния важнейшего фактора на спрос. Например, при стабильном уровне цен можно определить зависимость спроса на товары от изменения доходов населения.
Спрос на товары народного потребления можно определять с помощью коэффициента эластичности.
Экономический смысл коэффициента эластичности состоит в том, что он является показателем, характеризующим степень изменения (роста или снижения) спроса на 1 % изменения (роста или снижения) фактора. Спрос формируется в основном под влиянием изменения доходов и цен. К э показывает, как изменяется спрос в процентах при изменении этих факторов.
В переходный период при усилении дифференциации доходов населения для прогнозирования спроса целесообразно использовать регрессионную модель, построенную на основе данных о дифференциации доходов населения и расходов по товарным группам, суть которой заключается в следующем. Население в соответствии с доходом на одного человека разбивается на процентильные (децильные) группы, т.е. выделяют 10 % населения с наименьшим доходом, затем следующие 10 % и т.д., заканчивая распределение группой, состоящей из 10 % населения с наибольшим доходом. В качестве единственного фактора формирования перспективной структуры спроса рассматриваются доходы населения. Данные о доходах населения и расходах по товарным группам формируются в виде таблицы. В ней отражаются группы населения по доходам, интервал дохода на одного человека в год (месяц), доля населения в процентах по интервалам доходов, средний доход на одного человека, расходы по товарным группам на одного человека в год (месяц).
Прогноз спроса на каждую товарную группу будет формироваться под влиянием изменения доходов на душу населения.
Для прогнозирования спроса на товары можно использовать модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений, базирующуюся на принципах оптимального удовлетворения потребностей по группам потребителей. Модель имеет вид:
∑ Y j → max;
∑ P j Y j ≤ D;
Qj ≤ Y j ≤ Qj
где Y j - спрос на j-й товар; P j - цена на j-й товар; D - доходы потребителей; Qj , Qj - нижний и верхний пределы спроса j-го товара с учетом предложения.
Потребители предварительно подразделяются на однородные группы по социально-демографическим признакам. Считается, что внутри каждой группы предпочтения на множество товаров и услуг одинаковы.
При прогнозировании спроса с учетом особенностей товаров могут применяться различные подходы. Так, на товары легкой промышленности спрос определяется в условиях их широкого ассортимента. Разработать прогноз по такому широкому кругу позиций затруднительно, поэтому отдельные позиции необходимо агрегировать. Например, в группе швейных изделий можно выделить модную одежду, рабочую одежду и другие подгруппы. Следует также учитывать сроки износа изделий и обновления гардероба, подразделять товары на группы с учетом половозрастного признака потребителей (например, товары для молодежи, детей, лиц пожилого возраста).
Прогнозы спроса на товары культурно-бытового назначения должны базироваться на числе семей, их обеспеченности этими товарами, покупательских намерениях на приобретение, наличии денежных сбережений, жилищных условиях и т.д.
Общий объем спроса на товары длительного пользования состоит из двух частей: спроса на замену и спроса на расширение парка этих изделий. Спрос на замену можно определить исходя из данных о реализации этих товаров в предшествующие годы и средних сроков их использования в семьях. Согласно статистическим данным, средние сроки службы телевизоров, электропылесосов, часов всех видов, магнитофонов составляют 10 лет, холодильников - 20, стиральных машин - 15 лет.
Прогноз спроса на конкретные виды товаров следует выполнять с учетом данных об изменении доли отдельных товаров в общем объеме товарооборота.
Исходя из прогнозных расчетов спроса определяется структура платежеспособного спроса населения и разрабатывается сводный заказ торговли на производство важнейших товаров народного потребления на плановый период.
Прогноз спроса предприятий-производителей на выпускаемую продукцию предполагает:
Анализ тенденций изменения доли фирмы в общем рынке;
Оценку рыночной стратегии конкурентов и перспектив освоения новых видов изделий;
Анализ рыночной стратегии фирмы и качества продукции;
Прогноз спроса на продукцию фирмы.
Для фирмы главное - завоевание доверия потребителей к ее продукции. Для того чтобы прогнозировать будущие потребности людей, необходимо проанализировать, как потребитель реагирует на появление на рынке принципиально новых изделий.
Зарубежные исследователи выделяют среди возможных следующие направления стратегии фирмы по производству продукции:
Внешнее отличие товара в глазах покупателя от товара конкурентов;
Выход на рынок с новым товаром;
Разработка пионерного товара, который будет лидером на ближайшие годы, обеспечивая превосходство над конкурентами.
Для реализации этих направлений собираются идеи по созданию нового товара и до минимума сокращаются сроки между выдвижением идей и пробной продажей товара. С целью поиска идей широко применяются методы экспертных оценок: метод коллективной генерации идей, метод "635", метод "Дельфи".
Лидером в выработке стратегии фирмы является Япония. Японские фирмы гордятся тем, что их служащие ежегодно вносят огромное количество идей, из которых отбираются 7 - 10 оригинальных, имеющих практическое значение.
Прежде чем принять решение о выпуске новых изделий, наряду с прогнозом спроса необходимо спрогнозировать издержки производства, цену и прибыль.
Для выявления реакции потребителей целесообразно использовать рекламу, пробную продажу. Изучение спроса на новые товары может также осуществляться на выставках-продажах, выставках-просмотрах, ярмарках. Определяются степень соответствия изделий запросам покупателей, их предпочтения другим товарам-аналогам и условия, при которых население отдает предпочтение новым товарам (цена, оформление и др.).
Товары рыночной новизны являются ключевыми для коммерческого успеха предприятия. Фирмы, производящие такие товары, имеют возможность устанавливать монопольные цены и получать более высокую прибыль.
Каждый товар имеет свой жизненный цикл (ЖЦТ). Концепция ЖЦТ исходит из того, что товар имеет определенный период рыночной устойчивости. ЖЦТ или описывающую его в координатах "прибыль-время" кривую можно разделить на стадии внедрения, роста, зрелости, насыщения и спада. Переход от стадии к стадии происходит без резких скачков, в связи с чем необходимо следить за изменениями темпов продажи или прибыли, чтобы уловить границы стадий и внести изменения в товар или производственную программу.
При прогнозных исследованиях товарного рынка наряду с комплексным анализом большую роль играет разрабатываемая стратегия ценообразования, так как цена является важным рычагом продвижения товара на рынок и определяющим фактором объема продаж и прибыли.