Прогнозирование спроса и объемов продаж (стр. 1 )

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

Нижегородский государственный университет им. 

Национальный исследовательский университет

Прогнозирование спроса и объемов продаж

Учебно-методическое пособие

Рекомендовано методической комиссией экономического факультета для

студентов ННГУ, обучающихся по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (в машиностроении)» и по направлениям подготовки 080100 «Экономика», 080500 «Менеджмент»

(бакалавриат, магистратура)

Нижний Новгород

2013

УДК 338.27

ББК 73.4

Ж-34

Ж-34 Жариков А. В., Горячев Р. А. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА И ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ: Учебно-методическое пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2013. – 39 с.

Рецензент: д. т.н., профессор

Учебно-методическое пособие содержит методологический материал, касающийся прогнозирования спроса (сбыта) продукции. В настоящем пособие прилагаются также контрольные задания для студентов. Данный материал может быть использован для практических занятий по курсам «Планирование на предприятии», «Прогнозирование сбыта».

Учебно-методическое пособие предназначено для студентов экономического факультета ННГУ, обучающихся по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (в машиностроении)» и по направлениям подготовки 080100 «Экономика», 080500 «Менеджмент»

(бакалавриат, магистратура)

Ответственный за выпуск:

председатель методической комиссии экономического факультета ННГУ,

к. э.н., доцент

УДК 338.27

ББК 73.4

© Нижегородский госуниверситет

им. , 2013

Содержание

Введение

Необходимость прогнозирования спроса на свою будущую продукцию и прогнозирование объемов продаж является актуальной. На необходимость прогнозирования указывают многие отечественные и зарубежные авторы. На эти цели, например, фирмы США тратят примерно 1% всех расходов на научные исследования. Прибыль от систематического использования прогнозов оказывается в 40-50 раз выше, чем расходы на саму организацию и проведение такого рода работ.

На отечественных предприятиях система прогнозирования сбыта своей продукции развита в недостаточной степени. Прогнозирование или вообще не проводится или делается недостаточно полно. Слабо используется математический аппарат, экономические модели. Вместе с тем, современное развитие рыночных отношений в стране и усиления конкуренции поднимает значимость этой сферы деятельности для компаний. Без умения предвидеть будущее невозможно нормально функционировать и получать максимальную прибыль. Цена потенциального ущерба от принятия необоснованных решений сегодня многократно возрастает, поэтому управление производством должно обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений.

Хотя прогнозированием сбыта занимаются еще недостаточно широко, современные условия хозяйствования требуют максимального расширения фронта прогнозирования, дальнейшего совершенствования методологии и методики разработки прогнозов.

В данном пособии содержится материал для студентов экономического факультета, позволяющий помочь им освоить некоторые аспекты прогнозирования спроса и объемов продаж (услуг) фирмы. В учебно-методическом пособии дается теория по вопросам прогнозирования и варианты контрольных заданий для студентов.

I.  Общие положения

1.1. Основные понятия

Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления.

Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.

Различают такое понятие как предвидение. Предвидение – это опережающее отображение действительности. Различают три формы предвидения: гипотезу (общенаучное предвидение), прогноз, план.

Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне теории. На уровне гипотезы дается качественная характеристика объектов, выражающая общие закономерности их поведения. Гипотеза является важным источником информации для составления прогноза.

Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую определенность, поскольку основывается не только на качественных, но и на количественных параметрах. Хотя прогноз в отличие от гипотезы обладает большей степенью достоверности, но носит вероятностный характер и его связь с исследуемым объектом или явлением не является жесткой, однозначной.

План представляет собой постановку точно определенной цели и предвидение конкретных, детальных событий исследуемого объекта. В нем фиксируются пути и средства развития в соответствии с поставленными задачами (обосновываются принятые управленческие решения). Его главная отличительная черта – определенность и директивность заданий (в плане предвидение получает наибольшую конкретность и определенность).

В системе управления формы предвидения тесно связаны в своих проявлениях друг с другом и с исследуемым объектом. Прогноз служит как связующее звено между общенаучным предвидением и планом.

Прогнозирование выступает как инструмент разработки планов. Формы сочетания прогноза и плана могут быть различными: прогноз может предшествовать разработке плана (как правило), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана.

Главное различие прогноза и плана в том, что план имеет директивный, а прогноз – вероятностный характер. План – это однозначное решение, в том числе и тогда, когда он разрабатывается на вариантной основе. Прогноз же по самому своему существу имеет альтернативное, вариантное содержание. Разработка прогнозов основана на прогностических методах, в то время как планирование опирается на более строгие и точные методы балансовых и других расчетов.

Прогнозирование шире планирования, так как включает не только показатели деятельности фирмы, но и разнообразные данные о внешней среде. Есть еще одно существенное отличие. Прогнозирование, будучи составной частью планирования, существует самостоятельно. Выражается это в том, что (в сфере общественного производства) существуют экономические процессы, которые не всегда поддаются планированию, но являются объектами прогнозирования. К ним относятся, например, демографические процессы, текущий спрос населения на предметы потребления, уровень развития личного подсобного хозяйства, состав семей и половозрастная структура населения и т. д.

Возможно ли научное прогнозирование сбыта? Возможность прогнозирования социально-экономических процессов определяется, прежде всего, характером причинно-следственных связей. Единичные события не могут быть предметом прогноза. Предсказывать и прогнозировать можно только общие свойства и закономерности процессов, отражающие устойчивые причинно-следственные связи. Принципиальная возможность составления экономического прогноза определяется наличием прямой преемственности во времени (в развитии) экономических явлений.

Назначение экономического прогноза выражается в его функциях, основными из которых являются следующие:

1)  научный анализ социально-экономических процессов и явлений;

2)  оценка сложившейся экономической ситуации и выявление проблем хозяйственного развития;

3)  выявление способов активного воздействия на факторы, влияющих на прогнозируемую характеристику;

4)  установление альтернативы развития экономических объектов и процессов в перспективе;

5)  накопление научного материала для обоснования управленческих решений.

1.2. Принципы прогнозирования

Социально-экономическое прогнозирование должно основываться на следующих принципах: системность прогнозирования, научная обоснованность, адекватность прогнозов объективным закономерностям развития, альтернативность.

Системный подход предполагает построение прогноза на основе системы методов и моделей, характеризующейся определенной иерархией и последовательностью. Под системностью следует понимать совокупность методов и моделей, позволяющую разработать согласованный и непротиворечивый прогноз. Системность прогнозирования предполагает определенную очередность использования моделей.

Принцип научной обоснованности базируется на глубоком изучении достижений отечественного и зарубежного опыта формирования (составления) прогноза на широком использовании методик и моделей, их обоснованности, действенности, своевременности.

Принцип адекватности прогноза характеризует процесс выявления и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии объекта и создание теоретического аналога реальных экономических процессов с их точной имитацией. При этом понимается практически реализуемая модель (научное отображение).

Реализация этого принципа предполагает учет вероятностного, стохастического характера реальных процессов, что означает необходимость оценки сложившихся отклонений, определение возможной области их расхождения, т. е. оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

Формирование экономических прогнозов в данном случае предполагает апробацию методов и моделей прогнозирования. Необходимы многочисленные экспериментальные расчеты.

Принцип альтернативности прогнозирования

При переходе от имитации сложившихся процессов и тенденций к предвидению их будущего развития возникает необходимость построения альтернатив. Альтернативность исходит из предположения о возможности качественно различных вариантов развития. На формирование альтернатив влияют конкретные цели развития производства (принцип целенаправленности прогнозирования).

1.3. Классификация прогнозов

Существуют различные виды прогнозов, в основе которых лежат следующие признаки:

По масштабу прогнозирования выделяют: макроэкономический (народно-хозяйственный) и структурный (межотраслевой и межрегиональный) прогнозы, прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (топливно-энергетического, агропромышленного, инвестиционного, производственной инфраструктуры, сферы обслуживания населения и др.), прогнозы отраслевые и региональные, прогнозы (первичных звеньев народнохозяйственной системы) предприятий, производственных объединений, а также отдельных производств.

По времени упреждения прогнозы подразделяются на оперативные, краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и дальнесрочные. Оперативный прогноз имеет период упреждения до одного месяца, краткосрочный – от одного месяца до года, среднесрочный – от года до пяти лет, долгосрочный – от пяти до пятнадцати – двадцати лет, дальнесрочный – свыше этого периода.

В оперативных прогнозах преобладают детально – количественные оценки ожидаемых событий. В дальнесрочном прогнозе речь идет преимущественно об общих закономерностях развития исследуемого объекта. Форма оценки прогнозируемых событий качественная.

По функциональному признаку (направлениям прогнозирования) прогнозы подразделяются на два типа: поисковый и нормативный.

Поисковый прогноз основан на условном продолжении в будущее тенденций развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем (его задача – выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении существующих тенденций). Поисковый прогноз отталкивается при определении будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего. Поисковое прогнозирование может быть двух видов:

¨  Традиционный или экстраполятивный;

¨  Новаторский или альтернативный.

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно.

Альтернативный подход исходит из того, что:

·  внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, развитие фирмы происходит скачкообразно, прерывисто;

·  существует определенное число вариантов будущего развития фирмы (или определенное число положений равновесия фирмы)

В рамках альтернативного подхода создаются прогнозы, включающие сочетания различных вариантов развития выбранных показателей и явлений (создаются сценарии будущего).

В целом поисковое прогнозирование опирается как на количественные, так и качественные методы.

Нормативный прогноз в отличие от поискового разрабатывается на базе заранее определенных целей. Его задача – определить пути и сроки достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели.

Нормативный прогноз осуществляется в обратном порядке: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в свете поставленной цели.

Чаще всего нормативный подход используется тогда, когда фирма не обладает необходимыми исходными (историческими) данными. Для нормативного подхода характерно поэтому, преимущественно, применение качественных методов исследования.

Оба типа прогноза на практике обычно выступают одновременно в качестве направлений, подходов к прогнозированию и используются совместно.

Решения принимаются, как правило, на основе данных прогнозирования. В свою очередь, принятые решения оказывают воздействие на результаты осуществления прогнозов. То есть прогнозирование, с одной стороны предшествует планированию, а с другой – является его составной частью, используется на разных стадиях осуществления деятельности по планированию:

1) принимается на этапе анализа среды и определения предпосылок для формирования стратегии фирмы (как общей, так и функциональной, например, финансовой);

2) осуществляется на стадии реализации планов для оценки возможных результатов и их отклонения от плановых показателей (и имеет целью организацию дополнительных управляющих воздействий на ликвидацию отклонений).

По возможности воздействия фирмы на свое будущее прогнозы делятся на активные и пассивные.

Пассивный прогноз исходит из того, что фирма в силу ряда причин (отсутствие необходимых средств, наличие благоприятных тенденций развития и т. д.) не намерена воздействовать на свою среду (и предполагает возможность самостоятельного, независимого от действия фирмы развития внешних процессов). Например: тенденция падения спроса сохраняется, необходимо сокращать производство.

Активный прогноз предусматривает возможность активных действий фирмы по проектированию собственного будущего, ее реальное воздействие и внешнюю среду. Например: фирма по производству стройматериалов выпускает известь, и, если рынок стройматериалов насыщен, включает дополнительные усилия по стимулированию спроса (агрессивная реклама для садоводов).

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Если вероятность прогнозируемых событий велика (фирма рассчитывает на высокую степень определенности будущей среды), то прогноз включает в себя только один вариант развития, то есть является инвариантным.

Вариантный прогноз наоборот (метод сценариев).

По способу представления результатов прогнозы подразделяются на точечные и интервальные.

Точечный прогноз предполагает, что данный вариант включает единственное значение прогнозируемого показателя.

Например: через 6 месяцев цены на фотоаппараты вырастут на 10% .

Интервальный прогноз – это такое предсказание будущего, в котором предлагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя.

Например: через 6 месяцев цены на фотоаппараты вырастут на 10-15%.

Составляя прогноз по сбыту продукции необходимо руководствоваться следующими правилами:

1)  следует делать поправку «вниз» относительно объемов реализуемой продукции;

2)  необходимо выбирать разумное соотношение между математическими моделями, мнениями экспертов и потребителей;

3)  следует учитывать вероятностный характер прогноза сбыта в конкретной ситуации;

4)  для снижения риска рекомендуется разрабатывать несколько сценариев прогноза по сбыту продукции;

5)  следует учитывать, что возможности новых товаров нельзя оценить через анализ тенденции. В этом случае лучше использовать мнение экспертов и потребителей.

II.  Этапы процесса прогнозирования

Процесс прогнозирования включает 6 основных этапов:

1.  Определение цели прогноза. Какова цель, и когда она потребуется? Это покажет уровень детализации в прогнозе, оправданное количество ресурсов (трудовые ресурсы, компьютерное время, деньги), и уровень необходимой точности.

2. Установление горизонта времени. Прогноз должен определить временные границы с учетом того, что точность уменьшается по мере увеличения горизонта времени.

3. Выбор методики прогнозирования.

4. Сбор и анализ соответствующей информации. Прежде чем составлять прогноз, необходимо собрать и проанализировать определенные дан­ные. Определите основные исходные положения для подготовки и использования прогноза. (опрос населения, опрос посредников, компании потребителей, анализ СМИ, опрос по on-line, комитет по статистике, указы, постановления, результаты научных исследований, бухгалтерская и финансовая отчетность, статистическая отчетность, сообщения персонала, обзоры жалоб, протоколы различных заседаний).

5. Подготовка прогноза.

6. Контролирование прогноза. Прогноз нужно контролировать, чтобы определить, насколько точно он выполняется. Если результаты проверки неудовлетворительны, заново проверьте метод, исходные предположения, достоверность данных и т. д.; произведите необходимые изменения и подготовьте пересмотренный прогноз. Оценка достоверности и точности прогноза (верификация) проводится при помощи специальных приемов:

А) методом инверсной верификации (предполагает проверку прогнозной модели на адекватность на 3-ем этапе прогнозирования);

Б) методом прямой верификации (предполагает составление прогноза повторно, но другими методами);

В) методом косвенной верификации (предполагает сравнение прогноза с результатами, которые получены другими экспертами).

После этого уже приступают к разработке плана по сбыту, организуют систему контроля.

III. Методы прогнозирования

В настоящее время используется много (около 150) разнообразных методов прогнозирования. На практике используются активно около 20. Во многих отношениях, они совершенно отличны друг от друга. Тем не менее, некоторые особенности являются общими для всех методов.

Методы прогнозирования можно классифицировать по двум измерениям: степень свободы процесса прогнозирования от субъективности и большей или меньшей степени аналитичности этого процесса. В крайних точках этих измерений находятся субъективные и объективные методы и методы наивные и причинно-следственные.

·  Субъективные методы. Процессы не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз.

·  Объективные методы. Процессы четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно приведут к формированию того же прогноза.

Это измерение противопоставляет количественные методы качественным, в которых доминирует интуиция, творчество и воображение.

·  Наивные методы. Прогноз формируется на базе наблюдений за прошлой эволюцией переменной (например, уровень спроса), без учета в явной форме основных движущих факторов.

·  Причинно-следственные (казуальные) методы. Идентифицируются (определяются) факторы, определяющие (влияющие) спрос и прогнозируются их будущие значения. Из них выводится вероятное значение спроса, при условии реализации принятого сценария.

Это измерение противопоставляет методы экстраполяции методам, объясняющим взаимосвязи (независимо от их качественного или количественного характера).

3.1.Основные подходы к прогнозированию

1. Прогнозы, основанные на суждении и мнении

Прогнозы, основанные на суждении и мнении, полага­ются на анализ субъективных входных данных, полу­ченных из различных источников: опроса потребите­лей, сотрудников отдела продаж, менеджеров и директоров, групп экспертов. Достаточно часто эти источники выдают информацию, получить которую иным способом просто невозможно. Ценность этого метода – опыт и интуиция лица, дающего прогноз. Недостаток – трудность коммуникации и невозможность проверки истинности прогноза. Уменьшить риск можно, обратившись к группе менеджеров, которые, обсуждая свои точки зрения, стремятся прийти к консенсусу (Один из таких, метод «Дельфи»).

2. Прогнозы, основанные на данных временного ряда (статистическое прогнозирование)

Второй подход представляют прогнозы, которые используют статистический или временной ряд дан­ных — на основе предположения, что будущее будет подобно прошлому. Некоторые модели просто пытаются сглаживать произвольные изменения в исторической статис­тике; другие пытаются выявить в данных определенные тенденции. В сущности, под­ходы, основанные на исторической статистике, рассматривают данные как комбинацию всех факторов, влияющих на рассматриваемую переменную (например, спрос) — не стараясь точно определить или измерить эти факторы.

3. Ассоциативные прогнозы

Ассоциативные модели определяют одну или более поддающихся оценке переменных, которые могут ис­пользоваться для предсказания будущего спроса.

Например, спрос на краски может быть связан с такими переменными как цена, затраты на рекламу, а также со специфическими характеристика­ми краски (например, время высыхания, легкость очистки). В этих случаях анализ дает математическое уравнение, которое позволяет менеджеру предсказать объем продаж - например, на основе данных значений «оцениваемой» переменной.

3.2. Прогнозы, основанные на суждении и мнении

В некоторых ситуациях прогнозы разрабатываются без использования исторической статистики. Когда прогноз должен быть подготовлен быстро, не всегда имеется доста­точно времени, чтобы собрать и проанализировать количественные данные. Иногда, особенно в период изменения политических и экономических условий, дан­ные могут быстро устаревать, а более свежую информацию пока получить не удается. Аналогично, разработка новых изделий и перепроектировка уже существующих страдает от отсутствия исторических данных по продажам. В таких случаях прогнозы даются на основе мнений руководства, опросах потребителей, мнений персонала, отвечающего за продажи, экспертов.

Мнения руководящего персонала

Небольшая группа руководителей верхнего звена (например, в маркетинге, производ­стве и финансах) может встречаться и коллективно разрабатывать прогнозы. Этот подход часто используется как часть долгосрочного планирования и разработки но­вого изделия. Он имеет то преимущество, что собирает воедино огромные коллектив­ные знания и способности руководителей. Однако здесь имеется риск, что будет преоб­ладать мнение одного человека, оказывающее давление на всю группу, а, кроме того, распределение ответственности за прогноз среди большой группы людей может ока­зать расслабляющее действие на стремление создать хороший прогноз.

Оценки персонала отдела продаж

Персонал отдела продаж часто является хорошим источником информации благода­ря своему прямому контакту с потребителями. Так, продавцы часто осведомлены о планах заказчика на будущее. Однако у данного подхода есть несколько недостатков. Один из них заключается в том, что продавец может быть неспособен отличить то, что потребитель хотел бы сделать, – и тем, что он фактически будет делать. Другой не­достаток – это то, что на продавца зачастую чрезмерно влияет прошлый опыт. Так, после нескольких периодов низкого уровня продаж, их оценки обычно становятся пес­симистическими. После нескольких периодов высокого уровня продаж, они могут оказаться слишком оптимистическими. Кроме того, если прогнозы используются, чтобы установить коммерческие квоты, будет возникать конфликт интересов, потому что продавец заинтересован в занижении коммерческих оценок. Варианты коррекции таких оценок (снижающие риск систематической погрешности):

§  попросить персонал определить степень погрешности своих оценок;

§  скорректировать оценки с помощью регионального менеджера по продажам;

§  ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых прогнозах каждого торгового работника.

Создается соответствующая мотивация. Не заменимы при прогнозе продаж в очень малых сегментах.

Опросы потребителей

Очевидное преимущество опросов потребителей состоит в том, что они могут выявлять информа­цию, которую нельзя получить из других источников. С другой стороны, правильное проведение опросов требует значительных знаний и навыков. Большая тщательность и осторожность требуется при подготовке и проведении опроса и правильной интер­претации его результатов для получения достоверной информации. Опросы могут по­требовать больших расходов и много времени. Кроме того, даже при оптимальных ус­ловиях опросы широкой публики могут столкнуться с иррациональными моделями поведения.

Мнения со стороны

Иногда для прогнозирования необходимо учитывать мнения от внешних источников. Это могут быть советы относительно политических или экономи­ческих условий в стране или за рубежом, а также по ряду дру­гих важных аспектов, где у компании недостаточно информации.

Мнения менеджеров и персонала

Менеджер может использовать группу сотрудников для составления прогноза, или для создания нескольких вариантов прогноза, чтобы затем выбрать наиболее подхо­дящий. Вместе с тем, менеджер может обратиться к мнению других менеджеров и служащих. В данном случае могут быть полезны коллективные экспертные оценки: метод «Мозгового штурма», метод «Дельфи» и др.

Пробный маркетинг

Обеспечивается такая форма анализа наращивания рынков, когда совокупный будущий сбыт оценивают на базе краткосрочных, географически ограниченных продаж нового товара (или услуг). Во время испытания осуществляется полная маркетинговая кампания на одном или нескольких пробных рынках на протяжении краткого периода времени. Потом предприятие на основе этих данных прогнозирует будущий сбыт. Необходимо учитывать, что пробные рынки могут и не быть репрезентативными для всех регионов.

3.3. Прогнозы, основанные на данных временного ряда

Временной ряд – это упорядоченная во времени последовательность наблюдений, ко­торые производятся через равные интервалы времени (например, ежечасно, ежеднев­но, еженедельно, ежемесячно, ежеквартально, ежегодно). Среди данных здесь могут быть показатели спроса, дохода, прибыли, отгрузок, несчастных случаев, выхода продукции, производительности, и индекс потребительских цен.

Методика прогнозирования, основанная на ана­лизе данных временного ряда, предполагает, что буду­щие значения ряда могут быть оценены исходя из про­шлых значений без учета влияющих факторов.

Анализ данных временного ряда требует, чтобы аналитик исследовал поведение данных в серии. Часто этого можно добиться просто построением графика данных и его визуального исследования. На графике могут выявиться одна или несколько зако­номерностей: тенденции, сезонные изменения, циклы, и постоянные изменения (изме­нения вокруг некоторого среднего значения). Кроме того, могут проявиться случай­ные или нерегулярные изменения. Эти типы поведения можно описать следующим образом:

1. Тенденция – постепенное, в течение долгого периода времени, изменение данных. Миграция населения, рост или падение доходов и культур­ные изменения часто являются причинами тенденций. Структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связан с жизненным циклом рынка товара.

2. Циклы – это волнообразные изменения с периодом продолжительности более года. Они часто связаны с рядом экономических, поли­тических, и даже сельскохозяйственных условий.

3. Сезонность относится к краткосрочным, до­вольно регулярным изменениям, обычно связанным с такими факторами как погода, время отпусков или каникул. Рестораны, универса­мы и театры испытывают еженедельные и даже ежедневные «сезонные» изменения.

4. Маркетинговая составляющая связана с действиями по продвижению товара, временными снижениями цен и т. п.

5. Нерегулярные изменения происходят из-за не­обычных обстоятельств: суровых погодных условий, забастовок, или кардинальных изме­нений в производимом изделии или услуге. Они не отражают типичного поведения, и включение их в ряд может искажать цельную картину. Всякий раз, когда это возможно, они должны быть идентифицированы и удалены из данных. Случайные изменения – это изменения, кото­рые остаются после учета всех остальных фак­торов поведения.

Необходимо подчеркнуть: прогноз спроса должен быть основан на анализе временных рядов прошедшего спроса, а не объема продаж. Объем продаж неверно отразит спрос, если только спрос не окажется меньше, чем количество предложенных к продаже товаров или услуг. Аналогично, отгрузки не могут реально отразить спрос, если имеются от­ставания в исполнении заказов; график отгрузок не будет отвечать графику спроса.

Методы усреднения временных рядов

Архивная информация обычно содержит определенное количество случайных искажений («помех»), которые могут отражаться на картине данных. Эти искажения являются результатом совместного влияния многих незначительных факторов, и не могут быть до­стоверно предсказаны. В идеале, нужно было бы полностью удалить из данных любые случайности и оставить только «настоящие» изменения – такие как изменения в уров­не спроса (скачки). Однако на практике, как правило, невозможно разграничить эти два вида изменений. В лучшем случае, можно надеяться на то, что небольшие измене­ния являются случайными, а большие – действительными (закономерными). Методы усреднения сглаживают некоторые колебания во временном ряде, так как отдельные точки максимума и минимума в данных компенсируют друг друга, когда они объединены в некоторое среднее. Поэтому прогноз, основанный на сред­нем, показывает меньше отклонений, чем исходные данные. Это может быть даже к лучшему, потому что многие из этих изменений отражают скорее произ­вольные скачки, чем действительное изменение уровня в ряду (т. е. тенденцию). Кроме того, реакция на изменения в ожидаемом уровне спроса часто влечет за собой значи­тельные расходы (например, изменения в уровне производства, рабочей силы, матери­альных ресурсов и т. д.), – поэтому желательно избегать реакции на незначащие флуктуации. Таким образом, считается, что малые изменения случайны, в то время как большие отражают реальность с большей степенью вероятности, хотя они также до не­которой степени сглаживаются. Прогнозы, составленные методом усреднения, отражают последние показатели временного ряда (например, среднее значение за последние несколько периодов). Эти методы работают лучше всего, когда данные склонны изменяться вокруг некоторого среднего значения, хотя могут рассматриваться и резкие изменения (скачки), а также постепенные плавные изменения в уровне ряда. Рассмотрим три метода усреднения:

1)  «Наивные» прогнозы;

2)  Скользящие средние значения;

3)  Экспоненциальное сглаживание.

Наивные прогнозы. Это самая простая методика прогнозирования. На­ивный прогноз для любого периода равняется фактическому значению предыдущего периода.

Например, если спрос на последней неделе был 50 единиц, наивный прогноз на следующую неделю – тоже 50 единиц.

Хотя на первый взгляд наивный подход может по­казаться слишком упрощенным, он, тем не менее, вполне законный инструмент про­гнозирования. Его преимущества: он не требует фактически никаких за­трат, быстр и прост в подготовке, потому что анализ данных отсутствует, его легко понять. Основной недостаток данного метода – неспособность обеспечить высокую точность прогноза. Однако, если результирующая точность приемлема, то этот под­ход заслуживает серьезного рассмотрения. Кроме того, даже если другие методы про­гнозирования дают большую точность, они будут почти всегда иметь и большую сто­имость. Точность наивного прогноза может служить основой для оценки соотношения «затраты/точность» для других методов.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4