Спрос как объект прогнозирования

Прогнозы спроса являются составной частью разработки планов развития отдельных отраслей и планирования размеров отдельных товаров. Прогнозирование – это предсказание будущего на основании накопленного опыта и текущих предположений относительно него. Прогнозирование представляет собой сложный процесс, по ходу которого необходимо решать большое количество различных вопросов. Для его производства следует применять в сочетании различные методы прогнозирования, которых на сегодняшний день существует огромное множество, но на практике используются всего 15-20.

Разработка прогнозов спроса населения теснейшим образом связана с другими системами прогнозирования – экономическими, социальными, демографическими, научно-техническими прогнозами. Основными методами прогнозирования спроса являются методы статистического моделирования, нормативный метод, метод экспертных оценок. Наиболее широко применяемые статистические модели: структурные, регрессионные, трендовые. Выбор метода прогнозирования тесно связан с характером исходной статистической информации. База – материалы бюджетной статистики.    На базе материалов торговой статистики изучаются динамические ряды продажи товаров и определяющих его факторов трендовые модели, кривые роста, многофакторные динамические модели.

Составные части прогнозирования спроса представлены на рисунке.

Методы прогнозирования

Простые (однородные)

I

Комплексные (прогнозирующее системы)

Экспертные

Фактографические

Методы анализа публикаций (публикационные)

И ндивидуальные

Комбинированные

Коллективные

Статистические (параметрические)

Без аналитической С аналитической обработки обработкой

Нормативные прогнозы

Рис. 1. Методы прогнозирования спроса

Комплексное изучение спроса на научной основе должно создать предпосылки для решения ряда задач. Владение исчерпывающей информацией о потребительских предпочтениях населения позволит предприятию своевременно приспосабливаться к требованиям покупателей, наиболее полно удовлетворять их потребности.

Вопросы теории и практики прогнозирования спроса населения на товары и услуги рассмотрены в работах таких ученых как: Бутакова М.М., Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф., Нижегородцев Р.М., Фейгенбаум М., Мазманова Б.Г., Головань С.И., Спиридонов М.А., Грузинов В.П., Ковалевский А.М., Лопатников Л.И., Карлофф Б., Янч Э., Кондратьев Н.Д., Бестужева - Лада И.В. и др. В работах этих авторов не акцентировалось внимание на комплексном изучении, анализе и прогнозировании спроса, в большинстве случаев проводимые работы не содержат детализированного анализа, либо исследование спроса осуществлялось лишь по конкретным направлениям. В научной литературе, посвященной изучению будущего, понятие «прогнозирование» рассматривается как одна из форм предвидения. М. М. Бутакова в учебном пособии «Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов» пишет: предвидение - это опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы и общества. В зависимости от целей исследования будущего, назначения и области использования полученных результатов могут быть выделены различные формы предвидения.

Прогноз – это вероятностное суждение о состоянии исследуемого объекта в определённый момент времени в будущем или о путях достижения этого состояния. Прогноз, по мнению И.В. Бестужева-Лады – вероятностное научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта или об альтернативных путях и сроках достижения объектом этих состояний.

Информационное обеспечение анализа спроса – это система сбора и обработки данных, позволяющих изучить состояние исследуемого предмета или объекта, измерить влияние определяющих его факторов и выявить возможности управления им. Выборочный метод применяют также при проведении устных и письменных опросов потребителей в розничной торговле для изучения спроса на продукцию, причин его снижения или отсутствия.

К анализу спроса должен быть применен системный подход – это предполагает рассмотрение его как составного элемента рынка. В процессе исследования спроса использование экономико-математических методов начинается на этапе определения необходимой численности выборки для проведения выборочного обследования или прогнозирования спроса. Прогноз спроса – это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния. Спрос прогнозируется на отдельный товар или группу товаров. Такой прогноз дает представление о реальном уровне спроса на товар в будущем на конкретный период. При этом, чем короче период, тем точнее прогноз. Прогноз спроса представляет собой расчет влияния факторов, определяемых как детерминанты спроса. Для нахождения прогноза спроса используется среднее значение продаж за определенный период времени в прошлом. Выбор периода для расчета среднедневных продаж является задачей аналитиков, при этом следует руководствоваться следующим соображением: чем больше период, тем сильнее сказывается как преимущество, так и недостаток (описаны ниже) поэтому рекомендуется использовать дифференцированный подход, в зависимости от типа товаров. Для товаров со стабильным спросом рекомендуется использовать большой период, для товаров с менее стабильным - меньший.

Основные преимущества:

• •     простота понимания и реализации в виде программного кода

• •     достаточно хорошо отрабатывает в случае отдельных выбросов

или заниженных (вплоть до отсутствующих) продаж в какой-либо день по причинам, например, отсутствия товара на остатках магазина

• •     не требует серьезной квалификации аналитиков для настроек и

• применения

Основные недостатки:

• •     медленно реагирует на изменение краткосрочных трендов в

продажах

• •     не учитывает влияние внешних факторов

Прежде всего, ужесточается конкуренция розничных сетей, при этом лояльность покупателей к конкретному магазину снизилась. Кроме того, ассортимент супер- и гипермаркетов насчитывает десятки тысяч и продолжает расширяться, что очень осложняет процесс прогнозирования и планирования. Ошибки же в прогнозах ведут к избыточным запасам, ненужным распродажам или дефициту товаров и, как следствие, упущенной выгоде. Многие компании это уже понимают, и вопрос для них состоит не в том, нужно или не нужно заниматься прогнозированием спроса, а в том, как правильно организовать этот процесс и получить на выходе точные прогнозы и планы продаж.

В заключении можно сказать, что многие компании прогнозируют возможность поставки товаров или услуг, а не реальный спрос. В начале прогнозного цикла важно создать прогнозы, которые не ограничены возможностью поставок. Прогнозирование, базирующееся на истории поставок, ведет к тому, что компании воспроизводят свои ошибки, и не удовлетворяют покупательский спрос. Прогнозирование реального спроса позволяет найти узкие места и оптимизировать процессы.