Заключительным этапом разработки плана маркетинга является определение объёма продаж. Планированию объёма продаж, как правило, предшествует прогноз сбыта. Прогноз сбыта продукции включает определение основных объемных показателей деятельности предприятия и осуществляется на основе прогноза спроса, определенного для масштабов предприятия. Прогноз сбыта – это тот центр, вокруг которого концентрируется все планирование бизнеса. Прогноз сбыта разрабатывается для любого периода упреждения. Долгосрочный прогноз сбыта позволяет заложить фундамент для производства новых видов продукции и технологических процессов. Среднесрочный – это обычно проекция существующих тенденций в будущее с учётом возможного воздействия предполагаемых изменений в численности покупателей, конъюнктуры рынка и изменений других факторов.

Краткосрочный прогноз сбыта может быть сроком до одного года, используется в качестве основы для планирования маркетинга, обоснования планов сбыта.

Прогноз сбыта содержит разные измерители, но среди них обязательно должны быть количество единиц продукции и цена. При разработке прогноза сбыта пользуются той же информацией, что и при прогнозе . Это сведения о конъюнктуре рынка, состоянии экономики в целом, перспективы товарного предложения, условиях деятельности предприятия и т.д.

Прогноз сбыта и план сбыта строятся примерно по одной схеме, но план сбыта должен быть более детализированным, конкретным и увязан с финансово-организационными аспектами осуществления. Некоторые предприятия предпочитают не составлять план сбыта, ограничиваясь разработкой его прогноза и составлением политики сбыта.

Сегодня прогнозирование объёма продаж осуществляется двумя методами:

• методы экспертных оценок
• экономико-статистические методы

Метод экспертных оценок

В основе этого метода лежит изучение мнений специалистов предприятий-изготовителей, потребителей продукции о возможных объемах продукции предприятия в планируемом периоде. На их основе экспертным путем определяются три вида прогноза объема продаж: оптимистический, пессимистический и вероятностный. Ожидаемый объем продаж (ОП) в плановом периоде может быть определен по формуле:

ОП = (О + 4В+ П)/6
где О, В, П – объемы продаж – соответственно оптимистический, вероятностный, пессимистический.

Так как любой прогноз носит вероятностный характер, то рассчитывается доверительный интервал возможного объема продаж:

Д = ОП± 2(О-П)/6
где О-П/6 – стандартное отклонение оценок продаж.

При расчете объема продаж методом экспертных оценок большое значение имеет квалификация экспертов. Знание особенностей продукции, рынка, конкурентов, тенденции их развития способствуют повышению достоверности получения данных.

Экономико-статистические методы

Экономико-статистические методы включают широкий спектр различных методов. Не все они получили широкое распространение в практике . Наиболее популярными являются:

• Метод экстраполяции – определяет объем продаж как функцию времени (или иного фактора). Как обычно в таких случаях необходим учет динамического (временного) ряда показателя

• Метод скользящей средней величины продаж. Планируемый объем продаж определяется делением фактического объема продаж на продолжительность анализируемого периода. Скользящая средняя величина пересчитывается по мере получения новых значений;
• Метод доли рынка предприятия – в основе данные о среднегодовых темпах роста емкости целевого рынка в прошедшем периоде и планируемой доли предприятия в общем объеме продаж

ОП = Ер× Иср Д/100
где Ер – емкость целевого рынка в отчетном году, ед.
Иср – среднегодовой индекс роста емкости целевого рынка
Д – планируемая доля предприятия на целевом рынке в прогнозируемый период, %.

Планирование сбыта может происходить на основе показателей прибыли и рентабельности, необходимых фирме. Такой расчёт использует понятие «точка безубыточности» , которая характеризует пограничный, т.е. нулевой по прибыльности объём работы.

ОП = ПОИ/ 1-ПИ´ (руб.)
где ПОИ – постоянные издержки
ПИ´ – уровень переменных издержек в единице товара.

Знание пограничного объема, за которым для фирмы наступает сфера прибыльности, позволяет ей произвести выбор конкретной величины сбыта.

Использование точки безубыточности может способствовать обоснованию конкретного объёма продаж с учетом исходных данных по прибыли и рентабельности, а также складывающихся издержек, позволяет обосновать тот объем, который обеспечит получение предусматривающихся конечных результатов деятельности.

Метод прямого счёта

Метод прямого счёта – планирование осуществляется на основе рациональных норм расхода, потребления.

Эффективность применения того или иного метода прогноза продаж зависит от конкретных условий и специфики хозяйственной деятельности предприятия.

Работа по планированию объема продаж заканчивается формированием портфеля заказов. Портфель заказов состоит из трёх разделов:

• текущих заказов, обеспечивающих ритмичную работу предприятия
• среднесрочных
• перспективных заказов

На все заказы, в первую очередь, текущие, должны быть заключены договора.

на тему
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ

Выполнила Студентк а группы 5120-1 IV- го курса

факультета экономического

Малеева Светлана Викторовна

Приняла Научный руководитель доцент кафедры
экономической кибернетики

Максишко Наталья Константиновна

/Ф.И.О., учёная степень и звание /

Регистрационный номер_________

Дата_________

Подпись _________

Курсова робота: 31 страниц, 5 таблицы, 3 рисунка, 10 источников.

Объект исследования – методы прогнозирования объемов продаж.

Цель данной работы – изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Метод исследования – описательный, сравнительный.

В ходе выполнения данной работы были рассмотрены основные методы прогнозирования объемов продаж, их классификация, этапы проведения и анализа.

ПРОГНОЗ, ТРЕНД, ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ, СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ, КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, ВЕДУЩИЕ ИНДИКАТОРЫ.

ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................ 3

1 КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ........ 3

2 МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК............................................................. 3

3 АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ..................................................................... 3

4 СЕЗОННЫЕ КОЛЕБАНИЯ.............................................................................. 3

5 ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ..................................................................... 3

6 КАЗУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ...................................... 3

ВЫВОДЫ............................................................................................................... 3

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ............................................... 3

Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих решений и применение их на практике. От эффективности разработки этих решений в значительной степени зависит успех дела. И прежде чем начинать какое-либо дело, необходимо определить цель своих действий. В процессе производства руководителям предприятия очень часто приходится сталкиваться с критическими проблемами, и от того, на сколько оптимально принятое решение, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Потребность в решении возникает только при наличии проблемы, которая в общем, виде характеризуется двумя состояниями – заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Рассогласование между этими состояниями предопределяет необходимость выработки – управленческого решения и контроля за его реализацией.

Цель данной работы - изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж , наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов , на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, которые позволили бы оценить степень достижения цели. Без этих критериев не возможна реализация одной из основных функций управления – контроля. Исходя из этого, можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно количественно измерить, будет всегда лучше цели, сформулированной лишь словесно (вербально).

Прогнозирование – это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение – это проекция в будущее, а будущее – содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений.

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании . В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

Методы экспертных оценок;

Методы анализа и прогнозирования временных рядов;

Казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию – построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема продаж, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временные ограничения.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

1) точечного прогноза;

2) интервального прогноза;

3) прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж – это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: “В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. грн.”.

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Прогноз продаж – один из важных этапов ведения бизнеса: предприниматель должен иметь представление о том, сколько он продаст, на какую сумму, с какой рентабельностью. Причем, это должно быть не просто предположение о том, что «было бы неплохо»: прогноз продаж должен готовиться тщательно, иметь под собой весомую базу. Методы прогнозирования продаж бывают разными, начиная от элементарных, заканчивая теми, которые составляются с помощью сложных математических инструментов.

Скачать материалы по расчету объемов продаж :

Чем отличается прогноз продаж от плана?

«План» и «Прогноз продаж» – это далеко не одно и тоже, это термины, обозначающие разные элементы управления.

План – директивное понятие, это задача, которая ставится перед менеджером, задача, которую тот должен выполнить.

Прогноз – предположение о том, что в некой перспективе магазин продаст определенное количество товара. Прогноз – это не задача, которую необходимо выполнить, это именно предположение о том, как может развиваться бизнес.

Прогноз всегда имеет под собой определенную базу, он никогда не делается из предположений, связанных, например, с желанием предпринимателя получить ту или иную выгоду в каком-то периоде. Прогнозирование всегда основывается на определенной базе.

Обычно базой для прогнозирования являются данные о предыдущих объемах. Самый элементарный случай прогнозирования выглядит следующим образом:

Если предприниматель продал товаров в прошлом месяце на 1,5 миллиона рублей, то при прочих неизменных условиях (магазин будет стоять в том же месте, проходимость будет такая же, в районе не появится серьезный конкурент, доходы населения резко не сократятся и т. д.) в следующем месяце объемы продаж составят не менее 1,5 миллионов рублей.

Это уже прогноз, который имеет под собой основания и элементарный расчет. На его основе предприниматель поставит перед своими менеджерами задачи на планируемый месяц: реализовать продукции в общем объеме на 1,5 миллиона рублей.

Это еще одно отличие плана от прогноза: план строится на основе прогноза – сначала производится прогнозирование параметров бизнеса (объемы реализации, рентабельность) на определенный период времени (месяц, год), после этого спрогнозированные показатели указываются в планы и раздаются в работу менеджерам.

По времени делятся на:

1. Краткосрочные – на периоды в течение 1 года: на месяц, квартал, полугодие и год.
2. Среднесрочные – это обычно на период от 1 до 3 лет.
3. Долгосрочные – больше 3-5 лет.

В практической деятельности применяют три основных метода:

1. Метод экспертных оценок.
2. Анализ временных рядов.
3. Казуальный метод.

Метод экспертных оценок

То, что было рассмотрено в качестве примера выше, является также элементарным примером первого метода. Метод экспертных оценок заключается в том, что определение тех или иных параметров бизнеса, включая объемы реализации, строится на мнении экспертов и специалистов в той или иной сфере деятельности.

Примечание
Уважаемые читатели! Для представителей малого и среднего бизнеса в области торговли и услуг мы разработали специальную программу "Бизнес.Ру", которая позволяет вести полноценный складской учет, торговый учет, финансовый учет, а также имеет встроенную CRM систему. Имеются как бесплатный, так и платные тарифы.

Например, предприниматель, торгующий алкогольными напитками, пивом может спрогнозировать то, как успешно будет развиваться его бизнес в ближайшей перспективе, на основе выводов экспертов в этой области. Если эксперты говорят, что в следующем году рынок «просядет» на 12% (это пример, естественно), то и предприниматель вполне обосновано может просчитать возможное падение своих продаж на уровень около 12%.

Обратно, если специалисты говорят, что, например, в 4 квартале рынок мяса и колбасных изделий вырастет на 16%, то владелец мясного магазина может прогнозировать рост и своей реализации примерно на эту же относительную величину. Соответственно, перед менеджерами будут ставиться более амбициозные задачи с повышенными индивидуальными плановыми показателями.

Для применения метода экспертных оценок представители более крупного ритейла могут не только использовать мнения экспертов и аналитиков, которые находятся в открытом и бесплатном доступе, например, в интернете. Более крупные фирмы могут заказывать отдельные маркетинговые исследования: тогда эксперты и аналитики проведут более тщательный анализ и составят более точный прогноз для продаж конкретно для этого магазина (сети).

Анализ временных рядов

Это методы прогнозирования, когда прогнозирование базируется на данных о предыдущих продажах. Обычно для этих целей лучше брать объемы за прошедший год по месяцам. Если фирма только начала свою деятельность, например, магазин открылся всего 1-2 месяца назад, то в этом случае прогнозирование необходимо строить, исходя из других параметров, например, общих тенденций на рынке и т. д. А когда бизнесу исполнится год и более, применять другие методы расчета.

Для анализа временных рядов, для того, как рассчитать прогноз продаж, необходимо показатели реализации сначала выписать в таблицу пол месяцам. Для этого лучше использовать всем известное офисное приложение Excel.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Временные ряды – это данные о продажах (колонка 2) в каждом месяце (колонка 1) прошедшего года. В нашем примере проведен анализ объемов в 2015 году, на основе которого реализация продукции спрогнозирована на 2016 год.

В таблице анализ временных рядов проведен с целью выявления тренда. Мы видим, что в январе товаров продали в магазине на 150212 рублей, а в феврале уже на 160547 рублей. Рост составил 7%.

В колонке 3 рассчитан рост в каждом месяце по сравнению с предыдущим, например, в августе по сравнению с июлем рост продаж составил всего 1%, а в декабре по сравнению с ноябрем уже 6%. При этом среднемесячный прирост в 2015 году составил 4% (последняя строка колонки 3).

Получается, что если в январе 2015 года мы продали товаров на 150212 рублей, то на январь следующего года мы продадим на сумму в объеме 156220 рублей, то есть, на 4% больше.

Годовой же объем реализации в магазине также вырастет на 4%: с 2,3 миллионов рублей до 2,4 миллионов рублей.

В Excel все эти указанные расчеты делаются элементарно: формулы проставляются вручную один раз, в следующие ячейки копируются. Специальных знаний для этого не требуется.

Анализ временных рядов с учетом сезонности

Данные о прошлых продажах необходимо анализировать также для того, чтобы определить, насколько торговля сезонна и объемы их отличаются по периодам. Рассмотрим другой пример.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Проанализировав данные за прошлый 2015 год, мы видим, что в летний период времени с апреля по июль включительно, наблюдалась сезонность, объемы продаж падали – снижение в столбце 3.

Соответственно, применяя значения тренда с поправкой на сезонность, мы составили правильный прогноз для продаж на следующий год.

Введение

На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке технологий прогнозирования. Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечеткой логики и т.п. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, а, в то же время, многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространенном пакете прикладных программ MS Excel.

В связи с этим актуальность изучения методов алгоритма прогнозирования, исследованных в данной работе не вызывает сомнения.

В работе представлен один из возможных алгоритмов построения прогноза объема реализации для продуктов с сезонным характером продаж. Сразу следует отметить, что перечень таких товаров значительно шире, чем это кажется. Дело в том, что понятие «сезон» в прогнозировании применим к любым систематическим колебаниям. Например, если речь идет об изучении товарооборота в течение недели, под термином «сезон» понимается один день. Кроме того, цикл колебаний может существенно отличаться (как в большую, так и в меньшую сторону) от величины «один год». И, если удается выявить величину цикла этих колебаний, то такой временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Целью работы стали систематизация теоретических данных по выбранной теме и их применение на конкретном предприятии. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1.определить значение прогнозирования на современном этапе;

2.рассмотреть сущность трендовых моделей;

.выявить методы использования трендовых моделей в прогнозировании объемов продаж;

.применить теоретические положения об использовании трендовых моделей для прогнозов к статистическим данным компании «КЛАД», на основании чего построить прогноз объемов продаж на следующий сезон.

Информационной базой для написания работы стали учебно-методические пособия и периодическая литература по данному вопросу отечественных авторов. Использование литературы именно периодического характера представляется наиболее важным при написании данной работы. Это суждение основано на том, что наряду со знанием теоретических основ изучаемого вопроса, необходимо учесть его динамический характер и рассмотреть самый новый взгляд на методологию составления прогнозов с использованием трендовых моделей, разработанную в самое последнее время.

Работа имеет не только теоретическое, но и высокое практическое значение. По сути, она является методическим пособием по применению алгоритма прогнозирования объема продаж с использованием MS Excel, который может быть по аналогии использован не только на упомянутом предприятии, но и в других отраслях народного хозяйства.

1. Использование трендовых моделей в прогнозировании объемов продаж

1.1 Сущность трендовых моделей и их использование для прогнозов

Одна из важнейших групп методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции - методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления - укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

t = f(t)

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

При равномерном развитии - линейная функция:

t = b0 + b1t

При росте с ускорением:

парабола второго порядка: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2

кубическая парабола: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3

3. при постоянных темпах роста - показательная функция:

t = b0b1t

5.при снижении с замедлением - гиперболическая функция:

t = b0 + b1x1/t

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и, с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров b 0 , b 1 ,… b n находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выровненными значениями характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Периодические колебания в розничной торговле можно обнаружить и в течение недели (например, перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение какой-либо недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выровненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера.

Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней.

Используя метод скользящей средней, необходимо последовательно осуществить следующие этапы:

Решить, данные, за сколько лет должны быть включены в расчет. Можно использовать данные за один год, но для большей достоверности расчетов лучше использовать данные, по крайней мере, за два года, а если сезонные колебания значительны, - то и более.

Повторить этапы 2 и 3 для этого же месяца следующего года;

Определить средний индекс в этом месяце по данным за два года;

Обобщить данные о силе колеблемости показателей динамического ряда из-за их сезонного характера. При этом используется среднее квадратическое отклонение индексов сезонности (в процентах) от 100%.

Сравнение средних квадратических отклонений, вычисленных за разные периоды времени, показывает сдвиги в сезонности.

Другим методом расчета индексов сезонности, часто используемым в различного рода экономических исследованиях, является метод сезонной корректировки, известный в компьютерных программах как метод переписи (Census Method II). Он является своего рода модификацией метода скользящих средних. Специальная компьютерная программа элиминирует трендовую и циклическую компоненты, используя целый комплекс скользящих средних. Кроме того, из средних сезонных индексов удалены и случайные колебания, поскольку под контролем находятся крайние значения признаков.

Расчет индексов сезонности является первым этапом в составлении прогноза. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, полученных по тренду. При этом необходимо учитывать, что сезонные компоненты могут быть аддитивными и мультипликативными.

Таким образом, временной ряд, характеризующий величину цикла систематических колебаний, можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Итак, временной ряд - это последовательность наблюдений некоторой величины в последовательные моменты времени.

Аддитивная модель представляет собой обобщение множественной регрессии, которая является частным случаем общей линейной модели.

Аддитивную модель можно представить в виде формулы:

где F - прогнозируемое значение; Т - тренд; S - сезонная компонента; Е - ошибка прогноза.

Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой:

На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по величине сезонной вариации. Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной модели она возрастает, или убывает. Графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора. Это показано на рис. 1.

Рисунок 1.Аддитивная и мультипликативная модели прогнозирования

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а, следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж. Расчет осуществляется с помощью экспоненциально-взвешенных скользящих средних:

Zt = a x Yt + (1 - a) x Zt -1

Z - сглаженный (экспоненциальный) объем продаж;

t - период времени;

a - константа сглаживания;

Y - фактический объем продаж.

Последовательно используя эту формулу, экспоненциальный объем продаж Z t можно выразить через фактические значения объема продаж Y :

SO - начальное значение экспоненциальной средней.

При построении прогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального значения параметра сглаживания a . Ясно, что при разных значениях a результаты прогноза будут различными. Если a близка к единице, то это приводит к учету в прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если a близка к нулю, то веса, по которым взвешиваются объемы продаж во временном ряду, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) наблюдения. Если нет достаточной уверенности в выборе начальных условий прогнозирования, то можно использовать итеративный способ вычисления a в интервале от 0 до 1. Существуют специальные компьютерные программы для определения этой константы.

Обобщая результаты прогнозирования с помощью методов временных рядов, необходимо оценить точность расчетов, на основании которой можно сделать вывод об аппроксимирующей способности моделей.

Объемы продаж большинства компаний показывают значительные колебания. Они растут и падают в зависимости от общей ситуации в бизнесе, уровня спроса на продукты, производимые компаниями, деятельности конкурентов и других факторов. Колебания, отражающие конъюнктурные циклы перехода от более или менее благоприятной рыночной ситуации к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации, называются циклическими колебаниями. Существуют различные классификации циклов, их последовательности и продолжительности. Например, выделяются двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства; циклы Джанглера (7-10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов; циклы Катчина (3-5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов; частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

1.2 Алгоритм построения прогнозной модели

Для прогнозирования объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели:

1. Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.

2. Вычитая из фактических значений объемов продаж значения тренда, определяют величины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.

3. Рассчитываются ошибки модели

4. Строится модель прогнозирования:

F - прогнозируемое значение;

Т - тренд;

S - сезонная компонента;

Е - ошибка модели.

5. На основе модели строится окончательный прогноз объема продаж. Для этого предлагается использовать методы экспоненциального сглаживания, что позволяет учесть возможное будущее изменение экономических тенденций, на основе которых построена трендовая модель. Сущность данной поправки заключается в том, что она нивелирует недостаток адаптивных моделей, а именно, позволяет быстро учесть наметившиеся новые экономические тенденции.

где:пр t - прогнозное значение объема продаж;

Fм t - значение модели;

а - константа сглаживания.

Практическая реализация данного метода выявила его следующие особенности:

2. Применение алгоритма на примере исследования информации об объемах сбыта мороженого «Пломбир» фирмы «КЛАД», г. Кунгур Пермский край

Исходные данные: объемы реализации продукции за два сезона.

В качестве исходной информации для прогнозирования была использована информация об объемах сбыта мороженного «Пломбир» фирмы «КЛАД» г. Кунгура Пермского края. Данная статистика характеризуется тем, что значения объема продаж имеют выраженный сезонный характер с возрастающим трендом.

Исходная информация представлена в таблице 1.

Таблица 1.Фактические объемы реализации продукции

Задача: составить прогноз продаж продукции на следующий год по месяцам.

Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанной выше. Решение данной задачи осуществим в среде MS Excel, что позволит существенно сократить количество расчетов и время построения модели.

2.1 Определение тренда

Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого используем полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.

На рисунке показано, что полиномиальный тренд аппроксимирует фактические данные гораздо лучше, чем предлагаемый обычно в литературе линейный. Коэффициент детерминации полиномиального тренда (0,7435) гораздо выше, чем линейного (4Е - 05). Для расчета тренда рекомендуется использовать опцию «Линия тренда» MS Excel.

Опция «Линия тренда»

Применение других типов тренда (логарифмический, степенной, экспоненциальный, скользящее среднее) также не дает эффективного результата. Они неудовлетворительно аппроксимируют фактические значения, коэффициенты их детерминации ничтожно малы:

·логарифмический R2 = 0,0166;

·степенной R2 = 0,0197;

·экспоненциальный R2 = 8Е - 05.

2.2 Определение величины сезонной компоненты

Вычитая из фактических объемов продаж значения тренда, определяем величины сезонной компоненты, используя при этом пакет программных данных MS Excel.

Расчет значений сезонной компоненты в MS Excel

Итоги расчета значений сезонной компоненты приведем в таблице:

Таблица 2.Расчет значений сезонной компоненты

Таблица 3.Расчет средних значений сезонной компоненты

2.3 Расчет ошибок модели

Рассчитываем ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели.

Таблица 4. Расчет ошибок

Находим среднеквадратическую ошибку модели (Е) по формуле:

Е = ? О2: ? (Т + S)2

Т - трендовое значение объема продаж;

S - сезонная компонента;

О - отклонения модели от фактических значений.

Е = 0,003739 или 0,37%.

Величина полученной ошибки позволяет говорить, что построенная модель хорошо аппроксимирует фактические данные, то есть она вполне отражает тенденции, определяющие объем продаж, и является предпосылкой для построения прогнозов высокого качества.

Построим модель прогнозирования:

2.4 Построение прогноза объемов продаж

На основе модели строим окончательный прогноз объема продаж.Для смягчения влияния прошлых тенденций на достоверность прогнозной модели, сочетаем трендовый анализ с экспоненциальным сглаживанием. Это позволит нивелировать недостаток адаптивных моделей, то есть учесть наметившиеся новые экономические тенденции.

Fпр t = a Fф t-1 + (1 - a) Fм t

Fпр t - прогнозное значение объема продаж;

Fф t-1 - фактическое значение объема продаж в предыдущем году;

Fм t - значение модели;

а - константа сглаживания.

Константу сглаживания рекомендуется определять методом экспертных оценок, как вероятность сохранения существующей рыночной конъюнктуры, то есть, если основные характеристики изменяются (колеблются) с той же скоростью (амплитудой), что и прежде, значит, предпосылок к изменению рыночной конъюнктуры нет, и, следовательно, а = 1, если наоборот, то а = 0.

Таким образом, прогноз на январь третьего сезона определяется следующим образом.

Определяем прогнозное значение модели:

Fм t = 1924,92 + 162,44 = 2087 ± 7,8 (тыс. руб.)

Фактическое значение объема продаж в предыдущем году (Fф t-1) составило 2361 тыс. руб. Принимаем коэффициент сглаживания 0,8. Получим прогнозное значение объема продаж:

Fпр t = 0,8 х 2361 + (1 - 0,8) х 2087 = 2306 (тыс. руб.)

Заключение

прогноз тренд сезонный модель

Проанализировав теоретические аспекты рассматриваемого вопроса и проделав работу по построению прогноза объема продаж конкретного предприятия с помощью определения тренда, возможно сделать следующие выводы:

Прогнозирование объема продаж - неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Кроме того, для повышения надежности прогноза рекомендуется строить все возможные сценарии прогноза и рассчитывать длительный интервал прогноза.

Практическая реализация рассмотренного метода выявила его следующие особенности:

·для составления прогноза необходимо точно знать величину сезона. Исследования показывают, что множество продуктов имеют сезонный характер, величина сезона при этом может быть различной и колебаться от одной недели до десяти лет и более;

·применение полиноминального тренда вместо линейного позволяет значительно сократить ошибку модели;

·при наличии достаточного количества данных метод дает хорошую аппроксимацию и может быть эффективно использован при прогнозировании объема продаж в инвестиционном проектировании.

Список литературы

1.Алисинская Т.В., Сербин В.Д., Катаев А.В. Учебно-методическое пособие по курсу «Экономико-математические методы и модели. Линейное программирование». Таганрог. 2001.

2.Бушуева Л.И. Метод прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 2004. №2.

.Кошечкин С.А. Алгоритм прогнозирования объема продаж в MS Excel // #"justify">.Кулакова О. Методы прогнозирования. Анализ аддитивной модели // Бюджетирование и финансовый менеджмент. 2000. №2.

.Лобанова Е. Прогнозирование с учетом экономического роста // Экономические науки. 2002. №1.

.Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум. М. 2000.

.Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева. М. 1989.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Похожие статьи