Тесты краткосрочный оба срочные прогнозы спроса. Корректировка прогноза с учетом тренда

23.09.2019

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:

Эвристические.

Такие прогнозы характеризуются субъективизмом. Бывают двух видов:

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.

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.

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.

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

Прогнозирование спроса - это научно обоснованное предсказание развития рынка во времени на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей.

Прогнозирование спроса в торговом предприятии - это прогноз будущих продаж, определение потребности в товарах и необходимых объемов закупок, составление заказов на поставку товаров.

В зависимости от времени различают следующие виды прогнозирования спроса:

оперативное - до 1 месяца;

конъюнктурное - от 3 до 6 месяцев;

краткосрочное - от 1 года до 2 лет;

среднесрочное - от 2 до 5 лет;

долгосрочное - от 5 до 10 лет;

перспективное - свыше 10 лет.

Методы прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью различных методов, которые подразделяют на:

эвристические, в которых преобладают субъективные начала:

социологические - основаны на опросах конечных покупателей, выявлении их мнений и намерений;

экспертные методы - основаны на подборе и формировании группы достаточно компетентных специалистов, которые высказывают свое мнение на основе знаний, опыта, интуиции, и оно рассматривается как экспертная оценка (метод Дельфи, метод мозгового штурма);

экономико-математические, где преобладают объективные начала:

статистические методы - моделирование (строится прогнозная модель, которая характеризует зависимость изучаемого параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (базируется на прошлом опыте, который пролонгируется на будущее);

специальные методы (трендовые модели в графическом или математическом виде). Тренд - временной фактор, который характеризует основную тенденцию изменения показателей - учитывают особенности спроса на различные товары (товары длительного пользования - тестирование рынка, панельные опросы; товары единовременного пользования - метод пробных покупок, повторных покупок).

Тема 4. Теория и анализ производства

ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФУНКЦИЯ - функция, отображающая зависимость между максимальным объемом производимого продукта и физическим объемом факторов производства при данном уровне технических знаний.

Поскольку объем производства зависит от объема использованных ресурсов, то зависимость между ними может быть выражена в виде следующей функциональной записи:

где Q - максимальный объем продукции, произведенной при данной технологии и определенных факторах производства;

L - труд; К - капитал; М - материалы; f - функция.

Производственная функция при данной технологии обладает свойствами, которые определяют соотношение между объемом производства и количеством используемых факторов. Для разных видов производства производственные функции различны, тем не менее все они имеют общие свойства. Можно выделить два основных свойства.

1. Существует предел для роста объема выпуска, который может быть достигнут ростом затрат одного ресурса при прочих равных условиях. Так, в фирме при фиксированном количестве машин и производственных помещений имеется предел роста выпуска путем увеличения дополнительных рабочих, поскольку рабочий не будет обеспечен машинами для работы.

2. Существует определенная взаимная дополняемость (комплектарность) факторов производства, однако без уменьшения объема выпуска вероятна и определенная взаимозаменяемость данных факторов производства. Так, для выпуска блага могут быть использованы различные комбинации ресурсов; можно произвести это благо при использовании меньшего объема капитала и большего объема затрат труда, и наоборот. В первом случае производство считается технически эффективным в сравнении со вторым случаем. Однако существует предел того, насколько труд может быть заменен большим объемом капитала, чтобы не сократилось производство. С другой стороны, имеется предел применения ручного труда без использования машин.

В графической форме каждый вид производства может быть представлен точкой, координаты которой характеризуют минимально необходимые для выпуска данного объема продукции ресурсы, а производственная функция - линией изокванты.

Рассмотрев производственную функцию фирмы, перейдем к характеристике следующих трех важных понятий: общего (совокупного), среднего и предельного продукта.

На рис. 22.1, а показана кривая общего продукта (ТР), который изменяется в зависимости от величины переменного фактора X. На кривой ТР отмечены три точки: В - точка перегиба, С - точка, которая принадлежит касательной, совпадающей с линией, соединяющей данную точку с началом координат, D - точка максимального значения ТР. Точка А перемещается по кривой ТР. Соединив точку А с началом координат, получим линию ОА. Опустив перпендикуляр из точки А на ось абсцисс, получим треугольник ОАМ, где tg а есть отношение стороны AM к ОМ, т. е. выражение среднего продукта (АР).

Рис. 22.1. а) Кривая общего продукта (ТР); б) кривая среднего продукта (АР) и предельного продукта (МР)

Проведя через точку А касательную, получим угол Р, тангенс которого будет выражать предельный продукт МР. Сопоставляя треугольники LAM и ОАМ, находим, что до определенного момента тангенс Р по величине больше tg а. Таким образом, предельный продукт (МР) больше среднего продукта (АР). В том случае, когда точка А совпадает с точкой В, тангенс Р принимает максимальное значение и, следовательно, предельный продукт (МР) достигает наибольшего объема. Если точка А совпадает с точкой С, то значение среднего и предельного продукта равны. Предельный продукт (МР), достигнув максимального значения в точке В (рис. 22, б), начинает Сокращаться и в точке С пересечется с графиком среднего продукта (АР), который в этой точке достигает максимального значения. Затем и предельный, и средний продукт сокращаются, но предельный продукт уменьшается опережающими темпами. В точке максимума общего продукта (ТР) предельный продукт МР = 0.

Мы видим, что наиболее эффективное изменение переменного фактора X наблюдается на отрезке от точки В до точки С. Здесь предельный продукт (МР), достигнув своего максимального значения, начинает уменьшаться, средний продукт (АР) еще увеличивается, общий продукт (ТР) получает наибольший прирост.

В теории маржинального анализа (анализа безубыточности) выделяется такое понятие, как маржинальный доход, рассчитываемый в целом по предприятию как разность между выручкой и совокупными переменными затратами. Для единичного изделия маржинальный доход рассчитывается как разница между ценой реализации и удельными переменными затратами на единицу продукции.

Маржинальный анализ призван обеспечить объективную оценку состояния резервов производства и степени их использования, очевидный реальный дефицит или избыток ресурсов. На базе операционного анализа разрабатываются пути мобилизации резервов, возможности их ресурсного и финансового обеспечения.

Экономический смысл маржинального дохода заключается в том, что он обеспечивает покрытие постоянных затрат и формирует чистую прибыль от основной деятельности предприятия. Маржинальный доход (прибыль) – это предельная прибыль, которую может получить предприятие от производства и продажи каждого вида продукта.

Концепция маржинального дохода вписывается в метод управления и учета затрат, получивший название директ-костинг. Суть данного метода состоит в том, что к себестоимости относятся только прямые затраты, накладные же расходы, не зависящие от объема продаж, в себестоимость продукции не включаются, а периодически списываются на финансовый результат.

Основной смысл данной концепции в том, что самая точная калькуляция не та, в которую после трудоемких расчетов и распределения накладных расходов в соответствии с принятой на предприятии базой включаются все затраты предприятия, а та, в которую вносятся издержки, непосредственно обеспечивающие выпуск данной продукции.

В практической деятельности зачастую возникает ситуация, когда в выпускаемом предприятием ассортименте существуют отдельные продукты с отрицательной рентабельностью по себестоимости, но имеющие положительный маржинальный доход. Такие продукты полностью покрывают переменные затраты, связанные с их производством, и часть общих постоянных затрат предприятия.

Более глубокий анализ эффективности выпускаемой продукции с использованием понятия маржинального дохода показывает, что снятие с производства продукта с отрицательной рентабельностью по себестоимости не всегда оказывается оправданным и зачастую приводит к парадоксальным на первый взгляд результатам в виде снижения прибыли предприятия в целом.

Как правило, в операционном анализе наиболее часто используются следующие показатели: Коэффициент маржинального дохода; Коэффициент изменения валовых продаж; Коэффициент валового дохода; Коэффициент операционной прибыли; Прибыльность продаж.

1. Коэффициент маржинального дохода, который рассчитывается как отношение маржинального дохода к выручке:

КМД = (выручка - совокупные переменные затраты) / выручка

Данный коэффициент показывает в выручке долю, идущую на покрытие постоянных затрат и обеспечение прибыли. Рост данного коэффициента является положительным фактором, он возможен за счет повышения отпускных цен или снижения переменных затрат. Возможна ситуация, при которой выручка у предприятия

2. Коэффициент изменения валовых продаж. Показатель характеризует изменение объема валовых продаж текущего периода по отношению к объему валовых продаж предыдущего периода. Рассчитывается по формуле:

КВП = (Выручка за текущий год - Выручка за прошлый год) / Выручка за прошлый год

Следует иметь в виду то что, данный показатель содержит в себе инфляционную компоненту, что приводит к некоторому искажению значений данного показателя.

3. Коэффициент валового дохода (или коэффициент валовой маржи). Валовый доход (сумма для покрытия постоянных затрат и формирования прибыли) определяется как разница между выручкой и переменными затратами. Формула расчета:

КВД = Валовый доход / Выручка от реализации

Коэффициент валового дохода (валовой маржи) служит для оценки прибыльности продаж предприятия. По определению, валовой доход должен покрыть издержки, связанные с общим управлением компании и реализацией готовой продукции и, кроме того, обеспечить прибыль предприятию.

Иными словами коэффициент способность менеджмента компании управлять производственными издержками. Чем выше этот показатель, тем успешнее менеджмент предприятия управляет производственными издержками.

4. Коэффициент операционной прибыли (операционной маржи), характеризует отношение операционной прибыли, т.е. валового дохода за вычетом общих, административных и реализационных издержек, к объему продаж. Коэффициент рассчитывается по формуле:

КОП = Операционная прибыль / Выручка от продаж

Данный показатель показывает, насколько эффективна собственно производственная деятельность предприятия.

5. Прибыльность продаж или коэффициент чистой прибыли, формула расчета имеет вид:

КПП = Чистая прибыль / Выручка от реализации

Тема 5. Теория и анализ затрат

Определение и использование издержек в экономическом анализе. Первоначальная стоимость и восстановительная стоимость. Альтернативные и прямые издержки. Связь между производством и издержками. Эффект масштаба.

Издержки производства - затраты на покупку экономических ресурсов, потребленных в процессе выпуска тех или иных благ.

Любое производство товаров и услуг, как известно, связано с использованием труда, капитала и природных ресурсов, которые представляют собой факторы производства, стоимость которых определяется издержками производства.

В связи с ограниченностью ресурсов возникает проблема наилучшего их использования из всех отвергнутых альтернатив.

Альтернативные издержки - это издержки выпуска благ, определяемые стоимостью наилучшей упущенной возможности применения ресурсов производства, обеспечивающие максимальную прибыль. Альтернативные издержки предприятия называются экономическими издержками. Эти издержки необходимо отличать от бухгалтерских издержек.

Бухгалтерские издержки отличаются от экономических издержек тем, что они не включают стоимость факторов производства, являющихся собственностью владельцев фирм. Бухгалтерские издержки меньше экономических на величину неявного заработка предпринимателя, его жены, неявной земельной ренты и неявного процента на собственный капитал владельца фирмы. Иначе говоря, бухгалтерские издержки равны экономическим минус все неявные издержки.

Варианты классификации издержек производства многообразны. Начнем с установления различий между явными и неявными издержками.

Явные издержки - это альтернативные издержки, принимающие форму денежных платежей собственникам ресурсов производства и полуфабрикатов. Они определяются суммой расходов фирмы на оплату покупаемых ресурсов (сырья, материалов, топлива, рабочей силы и т. п.).

Неявные (вмененные) издержки - это альтернативные издержки использования ресурсов, которые принадлежат фирме и принимают форму потерянного дохода от использования ресурсов, являющихся собственностью фирмы. Они определяются стоимостью ресурсов, находящихся в собственности данной фирмы.

Классификация издержек производства может быть осуществлена с учетом мобильности факторов производства. Выделяются постоянные, переменные и общие издержки.

Постоянные издержки (FC) - издержки, величина которых в коротком периоде не изменяется в зависимости от изменения объема производства. Их иногда называют "накладными расходами" или "безвозвратными издержками". К постоянным издержкам относятся расходы на содержание производственных зданий, закупку оборудования, рентные платежи, процентные выплаты по долгам, жалованье управленческого персонала и т. д. Все эти расходы должны финансироваться даже тогда, когда фирма ничего не производит.

Переменные издержки (VC) - издержки, величина которых изменяется в зависимости от изменения объема производства. Если продукция не производится, то они равны нулю. К переменным издержкам относятся расходы на покупку сырьевых ресурсов, топливо, энергию, транспортные услуги, заработную плату рабочим и служащим и т. д. В супермаркетах оплата услуг работников-контролеров входит в переменные издержки, поскольку управляющие могут приспособить объем данных услуг к числу покупателей.

Общие издержки (ТС) - совокупные издержки фирмы, равные сумме ее постоянных и переменных издержек, определяются по формуле:

Общие издержки увеличиваются по мере увеличения объема производства.

Издержки на единицу производимых благ имеют форму средних постоянных издержек, средних переменных издержек и средних общих издержек.

Средние постоянные издержки (AFC) - это общие постоянные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления постоянных издержек (FC) на соответствующее количество (объем) выпущенной продукции:

Поскольку общие постоянные издержки не изменяются, то при делении их на увеличивающийся объем производства средние постоянные издержки будут падать по мере увеличения количества выпускаемой продукции, ибо фиксированная сумма издержек распределяется на все большее и большее количество единиц продукции. И наоборот, при сокращении объема производства средние постоянные издержки будут расти.

Средние переменные издержки (AVC) - это общие переменные издержки на единицу продукции. Они определяются путем деления переменных издержек на соответствующее количество выпущенной продукции:

Средние переменные издержки вначале падают, достигая своего минимума, затем начинают расти.

Средние (общие) издержки (АТС) - это общие издержки производства на единицу продукции. Они определяются двумя способами:

а) путем деления суммы общих издержек на количество произведенной продукции:

б) путем суммирования средних постоянных издержек и средних переменных издержек:

АТС = AFC + AVC.

Вначале средние (общие) издержки высокие, поскольку производится небольшой объем продукции, а постоянные издержки большие. По мере увеличения объема производства средние (общие) издержки снижаются и достигают минимума, а затем начинают расти.

Предельные издержки (МС) - это издержки, связанные с выпуском дополнительной единицы продукции.

Предельные издержки равны изменению общих издержек, деленному на изменение объема произведенной продукции, т. е. они отражают изменение издержек в зависимости от количества выпускаемой продукции. Поскольку постоянные издержки не меняются, то постоянные предельные издержки всегда равны нулю, т. е. MFC = 0. Поэтому предельные издержки - это всегда предельные переменные издержки, т. е. MVC = МС. Из этого следует, что увеличивающаяся отдача переменных факторов сокращает предельные издержки, а понижающаяся отдача - наоборот, их увеличивает.

Предельные издержки показывают, какова величина затрат, которые фирма понесет при росте производства на последнюю единицу продукции, или тех средств, которые она сэкономит в случае уменьшения производства на данную единицу. В том случае, когда дополнительные издержки на производство каждой дополнительной единицы продукции меньше средних издержек уже произведенных единиц, производство данной следующей единицы понизит средние общие издержки. Если же издержки на следующую дополнительную единицу будут выше, чем средние издержки, ее производство повысит средние общие издержки. Изложенное относится к короткому периоду.

В практике российских предприятий и в статистике используется понятие "себестоимость", под которой понимается денежное выражение текущих издержек производства и реализации продукции. В состав затрат, включаемых в себестоимость, включаются расходы на материалы, накладные расходы, заработная плата, амортизация и т. д. Различают следующие виды себестоимости: базисная - себестоимость прошлого периода; индивидуальная - сумма затрат на изготовление конкретного вида изделий; перевозок - затраты на транспортировку грузов (продукции); реализованной продукции, текущая - оценка реализованной продукции по восстановленной себестоимости; технологическая - сумма затрат на организацию технологического процесса изготовления продукции и оказания услуг; фактическая - на основе данных фактических затрат по всем статьям себестоимости за данный период.

Эффект масштаба производства

После того, как фирма определит для себя наиболее эффективный способ производства, расширение объемов выпуска возможно исключительно за счет изменения масштабов производства, т.е. пропорционального увеличения использования всех производственных ресурсов.

Пусть исходная зависимость между объемом выпуска и ресурсами описывается производственной функцией вида

Увеличение в некоторое количество раз (например, в z раз) всех применяемых ресурсов приведет к изменению объема выпуска с Q0 до Q1, так что

Если новый объем выпуска увеличится более, чем в z раз (Q1 > zQ0), то имеет место положительный эффект масштаба производства.

Если новый объем выпуска увеличится менее, чем в z раз (Q1< zQ0), то имеет место отрицательный эффект масштаба производства.

И наконец, если новый объем выпуска увеличится также в z раз (Q1= zQ0), то имеет место постоянный эффект масштаба производства.

Для большинства производственных процессов характер эффекта масштаба меняется в зависимости от достигнутых объемов выпуска. Первоначально эффект может быть постоянным или даже положительным, однако после расширения размеров предприятия сверх некоторого предела эффект становится отрицательным.

Графически эффект масштаба производства может быть проиллюстрирован через кривые долгосрочных средних издержек, как это представлено на рис. 3.3-3.5.

Положительный эффект масштаба предполагает возрастание отдачи используемых ресурсов. Как следствие этого, объем выпуска (Q) растет более быстрыми темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства. Другими словами, средние издержки долгосрочного периода убывают, или

LATC0 > LATC1.

Рис. 3.3. Положительный эффект масштаба производства

Существует несколько причин, объясняющих положительный эффект масштаба.

Во-первых, крупное массовое производство позволяет использовать большую специализацию ресурсов и разделение труда, что в свою очередь повышает производительность всех применяемых ресурсов;

во-вторых, крупные предприятия могут применять более передовую технологию и дорогостоящую автоматизацию производства, недоступное мелким фирмам;

в-третьих, осуществлять специализацию управления и максимально полно использовать труд высококвалифицированных специалистов, так что расходы на управленческий персонал будут расти более медленными темпами, чем производство;

в-четвертых, эффект может быть связан с технологической спецификой отдельных видов производства (в том числе, как следствие геометрического закона соответствия площади поверхностей и объемов, или сечений). Утроение производительности сборочного конвейера может потребовать лишь одного, а не двух дополнительных контролеров. Увеличение диаметра трубы нефтепровода увеличит объем перекачиваемой нефти в более чем два раза и другие случаи, когда объем выпуска увеличивается раньше, чем потребуется дополнительная единица оборудования.

Отрицательный эффект масштаба производства Если объем выпуска (Q) растет более медленными темпами, чем совокупные затраты (ТС) на факторы производства, то в отрасли имеет место отрицательный эффект, а средние издержки долгосрочного периода увеличиваются, или

LATC0 < LATC1

Рис. 3.4. Отрицательный эффект масштаба производства

Отрицательный эффект связан:

во-первых, с ограниченными возможностями эффективного управления крупномасштабным производством. По мере расширения предприятия процесс принятия решений все более и более усложняется, нарастает чрезмерные формализация и бумаготворчество, усиливается бюрократизация управленческого персонала, и как результат, постепенно снижается эффективность производства;

во-вторых, с наличием технологических барьеров на пути чрезмерного увеличения размеров предприятия.

Постоянный эффект масштаба производства

Постоянный эффект предполагает неизменность отдачи используемых ресурсов. Это означает, что объем выпуска (Q) растет такими же темпами, как и совокупные затраты (ТС) на ресурсы. В этих условиях средние издержки долгосрочного периода остаются неизменными, или

Рис. 3.5. Постоянный эффект масштаба производства

Нахождение оптимального размера предприятия для производства той или иной продукции позволяет фирме поддерживать этот оптимум достаточно долго, уже после того, как иссякнут источники положительного эффекта. Это происходит путем создания в рамках единого технологического процесса не одного, а нескольких производственных единиц оптимального размера. Так, если Q*=5 тыс. ед., то крупная компания может производить 15 тыс. ед., построив три завода, и повышая эффективность за счет централизации закупок, сбыта, управления и т.д.

Тема 5 . Рыночные структуры и анализ ценообразования

Обычно именно отдел логистики жалуется на отсутствие точных прогнозов, поскольку слишком многое в его работе зависит от них. Но не всегда менеджеры понимают, о какой степени точности можно говорить в данном случае и как можно решать эту проблему.

Прогнозирование спроса или другого по определению есть взгляд в будущее, поэтому оно никогда не будет абсолютно точным. То есть разрабатывать логистическую систему нужно таким образом, чтобы она не полностью зависела от точности прогнозирования спроса, а была гибкой и могла адекватно реагировать на те или иные изменения в спросе. Пронозирование спроса позволяет эффективно наладить работу отдела логистики, так как исходя из прогнозирования спроса логист может составить прогноз поставок, т.е. прогнозирование спроса помогает отделу логистики составить прогноз предложения. При прогнозировании спроса надо быть очень акккуратным, так как любая ошибка в прогнозировании спроса может привести к плачевным результатам. Прогнозирование спроса не должно стать целью, а только средством. Причем каждый день надо обновлять прогнозирование спроса, чтобы оно было актуальным, ведь прогнозирование спроса есть взгляд в будущее продаж, а это очень важно.

И в то же время нельзя считать, что прогнозы ничего не дают. Разумеется, они должны быть неотъемлемой частью работы отдела логистики (планирования). Но чтобы правильно их использовать, нужно знать их основные свойства.сайт ЛОГИСТ рекомендует:

Для оптимизации процессов разгрузки и погрузки, используйте мобильные рампы AUSBAU.

Высокая эффективность, снижение затрат, рост прибыли.

компания "АВ-эксим", эксклюзивные прямые поставки в по Украине, России, Беларусь, Казахстан и др. страны СНГ. Связаться

1. Точность прогнозирования спроса выше для групп продуктов, чем для индивидуальных продуктов. Попытайтесь, например, предсказать рост первого встречного прохожего. Требуется большое везение, чтобы сделать это точно: он может оказаться как баскетболистом, так и карликом. Но прогноз «среднего» роста ста прохожих может быть достаточно точным. Прогноз для группы точнее прогноза для ее отдельного представителя, поскольку в этом случае происходит «взаимопогашение» отклонений: в одном случае прогноз завышен, в другом – занижен, но в целом он вполне приемлем. Это отражено на рис. 1.

Рисунок 1. Точность прогнозов зависимости от анализируемого параметра

2. Точность прогнозов выше для близкой перспективы, чем для дальней. Так, прогнозировать семейный бюджет на следующий месяц гораздо проще, чем на тот же период, но через год. Прогнозирование подобно стрельбе: чем дальше от цели, тем труднее в нее попасть. Часто от руководителя отдела логистики приходится слышать: «Вы только дайте нам заказы на как можно более продолжительный период, и мы обеспечим их на 100%». Однако по указанной причине подобный подход к прогнозированию спроса работает против заказчиков: при разработке плана закупок и производства вероятность ошибки в этом случае резко возрастает.

Менеджеру по планированию производства в действительности не нужно знать, какие наименования он будет производить в какой-то отдаленный период времени. Он должен знать, какие мощности ему потребуются. Этот прогноз менее сложен и вместе с тем более точен, чем детальное прогнозирование спроса.

В таблице 1 представлена матрица прогнозирования спроса в зависимости от уровня детализации и горизонта планирования.

Таблица 1. Матрица прогнозов спроса

Эта таблица позволяет сделать следующие выводы.

Квадранта I нужно избегать.

Квадрант II можно использовать для долгосрочных прогнозов.

Квадрант III можно применять для среднесрочного и краткосрочного прогнозирования спроса с вовлечением клиентов в формирование графика заказов.

Систему управления производством и запасами нужно проектировать таким образом (например, за счет сокращения времени на выполнение заказов), чтобы прогнозирование спроса находилось только в квадранте IV.

ЗАЧЕМ ДЕЛАТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА

Существуют условия, при которых делать прогнозирование спроса вообще не целесообразно:

когда приемлемое время на ожидание клиентом, пока выполнится его заказ, превышает время на производство и закупку компонентов; другими словами, клиент готов ждать свой заказ столько времени, сколько организации потребуется для выполнения заказа без предварительного планирования;

если мощности и прочие необходимые ресурсы для выполнения заказов клиентов этих организаций могут быть изменены быстро и не требуют существенных затрат;

когда нет необходимости в финансовом планировании.

Во всех остальных случаях без прогнозирования спроса не обойтись. Однако формировать прогнозы спроса нужно ровно настолько, насколько этого требуют конкретные цели. Каждый из перечисленных ниже параметров прогнозов спроса должен быть обоснован целью его использования и определен до начала формирования прогноза.

– Горизонт планирования. На какой период в будущем должен быть составлен прогноз? 10 лет? 12 месяцев? Неделя?

– Уровень детализации. Должен ли прогноз спроса отражать конечные продукты по заказчикам? Или достаточно суммарного плана по категориям?

– Частота пересмотра. Требуется ли прогноз спроса пересматривать раз в год? Раз в квартал? Раз в месяц? Раз в неделю? Каждый день? Каждый час?

– Интервал прогнозирования. Какие временные промежутки должен отражать прогноз спроса? Годы? Месяцы? Недели? Дни?

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

Существует много классификаций методов прогнозирования спроса. Для удобства можно выделить всего две группы: экспертные и статистические.

Первые основаны на экспертных оценках и по своей природе субъективны. Суть их заключается в переведении различных экспертных мнений в формулы, из которых формируется прогноз. К экспертным методам относятся: метод комиссии, «мозговая атака», анкетный опрос, метод Дельфи.

Статистические методы предполагают применение статистических расчетов для построения будущего на основе прошлого. Типичный пример – методы исчисления средних. Один из них – применение скользящей средней величины. Предположим, компания захотела использовать скользящую среднюю величину за 12 недель для прогноза спроса какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 12 недель, сумму делят на 12, получая таким образом среднюю величину. Через 7 дней добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая данные опять за 12 недель. В этом случае мы говорим об использовании простой средней. Пример расчета:

Старый прогноз (месячные продажи) – 100 ед.

Фактические продажи (последний месяц) – 80 ед.

Новый прогноз (простая средняя) – 90 ед.

Один из очевидных недостатков этого метода заключается в том, что фактическим продажам придается такой же вес, как и старому прогнозу. Обычно лучше придать больший вес старому прогнозу и меньший – текущим продажам, так как последние могут представлять собой случайную вариацию, единственную в своем роде.

Весовые коэффициенты логичнее определить в 0,8 и 0,2 (в сумме они обязательно должны равняться 1,0). Тогда среднюю величину исчисляют так:

Старый прогноз – 100 x 0,8 = 80 ед.

Фактические продажи – 80 x 0,2 = 16 ед.

Новый прогноз (взвешенная средняя) – 80 + 16 = 96 ед.

Этот метод называется экспоненциальным сглаживанием. Весовой коэффициент, приданный текущим продажам (в данном случае 0,2) называют альфа-множителем. Экспоненциальное сглаживание представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Преимущество этого метода в том, что он упрощает вычисления и часто позволяет хранить меньший объем данных. При экспоненциальном сглаживании требуются данные о «старом прогнозе» и альфа-множителе. Еще более важна гибкость метода. Если прогноз занижает действительный спрос, аналитик способен вручную ввести скорректированный прогноз в систему и приступить к сглаживанию. Это значительно удобнее, чем пытаться скорректировать расчет скользящей средней величины.

При использовании регрессионного и корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различный вес «индикаторам», связанным с прогнозируемыми товарами или группами товаров. Например, закладка жилых домов оказывает определенное влияние на продажу металлических изделий строительным фирмам. Динамика валового национального продукта (ВНП), вероятно, тоже оказывает влияние. Таким образом, учитывая степень важности влияния того или иного фактора, можно построить формулу для прогноза суммарных продаж металлоизделий для строительства. При этом особенное внимание нужно уделять ведущим индикаторам, то есть тем, значение которых увеличивается или уменьшается до того, как начнут изменяться прогнозируемые продажи. Правда, использование такого рода индикаторов может принести пользу лишь в том случае, если оно опирается на здравый смысл. Влияние факторов, которые были очень существенны в прошлом, может измениться с течением времени, а потому для них нужно будет применять другой весовой коэффициент. И здесь не обойтись без экспертной оценки.

Следует также помнить, что ни один из указанных методов не может компенсировать или учесть воздействие на спрос других факторов. Например, если продавцы металлических изделий из-за финансовых затруднений решили сократить запасы, зависимость между закладкой домов и продажей металлоизделий не даст точного прогноза. Возросшая иностранная конкуренция также может оказать решающее влияние на динамику продаж.

В реальной практике необходимо использовать простые статистические методы в сочетании с разумным экспертным суждением. Кроме того, выбор метода прогнозирования может и должен определяться параметрами необходимого прогноза (горизонт планирования, уровень детализации и пр.). Например, для составления прогноза спроса для бизнес-плана на 10 лет целесообразнее использовать методы экспертных оценок, нежели статистические.

ИЗМЕРЕНИЕ ОШИБКИ ПРОГНОЗА

Для эффективного прогнозирования спроса необходимо регулярно измерять отклонения фактических продаж от прогноза.

Ошибка прогноза (Forecast Error) – это абсолютная разница между фактическим и прогнозируемым спросом. Для измерения отклонений может использоваться стандартное отклонение (SD, сигма) или среднее абсолютное отклонение (MAD).

Стандартное отклонение – это широко известная статистам мера измерения разброса и вариабельности. Но практики прогнозирования спроса предпочитают среднее абсолютное отклонение из-за легкости его расчета: MAD рассчитывается как сумма абсолютных отклонений, разделенная на количество измерений (периодов). Пример приведен в таблице 2, из которой видно, что среднее абсолютное отклонение отражает вариабельность отклонений в течение периода (несмотря на то что общая сумма отклонений равна нулю). Пример иллюстрирует случайные отклонения (random variation). Это такие отклонения, при которых сумма прогнозов за период равна или почти равна сумме фактических продаж.

Таблица 2. Расчет среднего абсолютного отклоненияМесяц Прогноз Факт Отклонение MAD

1 500,00 550 50 50

2 500,00 700 200 200

3 500,00 300 –200 200

4 500,00 400 –100 100

5 500,00 600 100 100

6 500 450 –50 50

Итого 3000 3000 0 117

Кроме случайных, встречаются систематические отклонения в одну сторону, именуемые смещением (BIAS). Пример показан на рис. 2. Смещение оказывает значительное негативное влияние на систему управления производством и запасами. Другими словами, оно означает занижение или завышение прогноза спроса. Кроме очевидной неопределенности, причинами смещения могут быть различные факторы.

Рисунок 2. Смещение (BIAS)

1. Занижение прогноза спроса может совершаться с целью:

перевыполнения плана продаж и получения премий;

снижения запасов.

2. Завышение прогноза спроса может совершаться с целью:

получения большего бюджета расходов;

поддержания равномерной загрузки производства;

увеличения запасов.

В результате смещения прогнозов спроса в ту или иную сторону возникают самые печальные последствия: невыполнение заказов клиентам в срок, незапланированные простои производства либо переработки, увеличение уровня запасов и т. д. Соответственно необходимо в первую очередь анализировать причины смещений, чтобы избегать их в будущем.

С ЧЕГО НАЧАТЬ?

Эффективное прогнозирование спроса, равно как и любой другой бизнес-процесс, состоит из трех взаимосвязанных элементов: люди, процесс, инструменты.

При проектировании процесса прогнозирования спроса нужно учесть следующие факторы:

каким образом организованы функции маркетинга и продаж;

кто в компании имеет возможность влиять на спрос;

где находится информация, необходимая для формирования прогнозов.

Рассмотрим несколько базовых вариантов организации маркетинга и продаж.

Пример 1. Функции маркетинга и продаж находятся в одном подразделении, руководитель которого подчиняется непосредственно первому лицу организации.

Пример 2. Подразделения маркетинга и продаж обособлены, их руководители подчиняются непосредственно первому лицу организации.

Пример 3. В компании более одного подразделения маркетинга и продаж, каждое из которых подчиняется непосредственно первому лицу организации (например, подразделения разделены по группам клиентов).

В первом случае все просто: процесс прогнозирования спроса находится в зоне ответственности руководителя подразделения маркетинга и продаж. Во втором и третьем примерах передача функций прогнозирования спроса одному из подразделений может спровоцировать дисбаланс в продажах. В этих случаях уместнее сделать ответственным за прогнозирование спроса третью сторону – департамент логистики (цепи поставок). Многие организации, соответствующие второму и третьему примерам, создают даже специальную должность менеджера по планированию спроса (Demand Manager).

Эффективное прогнозирование начинается с повышения качества входящей информации. Сбор входных данных должен быть организован с определенной регулярностью и в определенном формате. В частности, нужно выполнять следующие правила.

1. Необходимо собирать статистические данные с теми же параметрами, которые нужны для прогноза спроса. Если требуется составить прогноз спроса на продукцию, должны использоваться статистические данные, основанные на спросе, а не на отгрузках промежуточным звеньям цепи поставок. Интервал сбора данных должен быть таким же, как интервал для прогнозирования (для прогнозов спроса с разбивкой помесячно следует использовать статистику с разбивкой по месяцам). Группировка товаров в статистических данных должна соответствовать группировке в прогнозе спроса (для прогнозов спроса по категориям следует использовать статистику по категориям).

2. Необходимо фиксировать все события, имеющие отношения к данным. Спрос подвержен влияниям некоторых событий, и эти события следует хранить вместе с прогнозом, составленным с их учетом. Например, колебания спроса могут быть вызваны акциями по его стимулированию, изменением цен или погодными условиями. Фиксировать события необходимо, поскольку их анализ является основой для обсуждения новых прогнозов спроса.

3. Необходимо собирать отдельно статистические данные по разным группам клиентов. Многие компании распределяют продукцию через разные каналы дистрибуции, у каждого из которых свои отличительные характеристики спроса. Например, сетевой магазин может приобретать товар равномерными небольшими партиями два раза в неделю, а крупный региональный оптовик производит крупную закупку дважды в месяц. Поэтапная схема процесса прогнозирования спроса представлена на рис. 3. Циклы прогнозирования лучше всего организовывать раз в месяц: это оптимально с точки зрения временных изменений спроса и затрат на проведение этой работы.

Рисунок 3. Этапы прогнозирования

Таким образом прогнозирование спроса на основании статистических и исторических методов дает общую картину, но никогда прогнозирование спроса не дат четкого ответа СКОЛЬКО, ЧЕГО, КОГДА. Это не цель прогнозирования спроса. Прогнозирование спроса необходимо, чтобы товары, которые будут поставляться, были в рамках общего прогноза. К примеру на зиму можно сделать прогнозирование спроса в теплой обуви, но не значит что это будут именно валенки. Прогнозирование спроса, это как астрологический прогноз - очень близко, но не 100%. В любом случае прогнозирование спроса должно опираться на опыт предприятия в данной области.

ИНСТРУМЕНТЫ

Один из главных инструментов при использовании статистических методов прогнозирования – соответствующее программное обеспечение. Оно не должно быть слишком сложным, а заложенные в основу его работы алгоритмы обязаны быть четкими и понятными. Кроме ПО к инструментам также относится методика составления прогнозов спроса. В частности, при определении методики прогнозирования спроса можно использовать принцип Парето (см. таблицу 3).

Таблица 3. Принцип Парето при определении методики прогнозированияГруппа товаров Факторы, определяющие качество прогноза

Таким образом, основные принципы прогнозирования должны быть следующими.

1. Применение процессного подхода к действиям по разработке, согласованию и утверждению прогнозов спроса.

2. Измерение ошибки прогнозов спроса на регулярной основе; контроль отсутствия смещения.

3. Использование основных характеристик прогнозов при формировании методики прогнозирования спроса