Гончаренко Т.П.

к.е.н., доцент ДВНЗ «Українська академія банківської справи Національного банку України»

ПРОБЛЕМИ ОЦІНЮВАННЯ СЕЗОННОЇ СКЛАДОВОЇ В СИСТЕМІ МАРКЕТИНГУ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА

Нерівномірний розподіл в часі різних подій, які впливають на загальний результат продажів промислового підприємства, необхідно розглядати як важливий елемент інформаційного поля, який повинен досліджуватися при здійсненні маркетингових досліджень та формуванні подальших прогнозів продажу. На сьогоднішній день найбільш гостро постає питання ідентифікації впливу часового фактору на обсяги реалізації продукції промисловими підприємствами, виявлення сезонності продажів та пояснення її походження за умови виявлення.

Проблеми застосування комплексних інтегральних підходів щодо оцінювання впливу фактору сезонності на систему маркетингу промислового підприємства постає досить гостро, оскільки формування адекватних обсягів продажів продукції на плановий період є запорукою отримання конкурентних переваг в сучасних умовах розвитку ринку.

Для прогнозування сезонних процесів, які впливають на обсяги продажів промислових підприємств можна використовувати достатньо широкий спектр моделей економіко-математичного апарату. В основі сезонних моделей знаходяться їхні несезонні аналоги, які доповнені засобами відображення сезонних коливань. Сезонні моделі дають змогу визначити як відносну постійну сезонну хвилю, так і ту, яка постійно змінюється в залежності від тренду.

Традиційно, при здійсненні статистичного дослідження продажів промислових підприємств в процесі аналізу ідентифікуються найпростіші характеристики динаміки їх розвитку (обсяг продажу, ціна на продукцію, кількість споживачів тощо), визначаються закономірності попереднього розвитку, а також здійснюється оцінка можливостей їх перенесення на майбутнє. Для успішного вирішення поставлених завдань необхідно мати не лише необхідний обсяг даних з метою визначення прояву статистичних закономірностей, але й забезпечити методологічне співставлення даних та на основі змістовного аналізу досліджуваних показників обґрунтувати можливість переміщення закономірностей попереднього періоду на обраний часовий проміжок прогнозу. Невиконання хоча б однієї з вищеперерахованої умови може бути причиною неадекватності результатів обраної математичної моделі, що в подальшому може поставити під сумнів як отримані результати сезонних коливань, так і точкових та інтегральних прогнозів.

На нашу думку, статистичні методи дають можливість визначити векторний напрям зміни показника у досліджуваному діапазоні з врахуванням її при плануванні на наступний період. Одним із базових методів, які використовуються для вирішення поставленої задачі є лінійна апроксимація. Вона дозволяє ідентифікувати постійну стійку зміну показника. Нажаль даний метод застосовується не часто, так як вплив фактору сезонності на досліджувані процеси є значним та зміна усередненої амплітуди показників не дозволяє виявити зміну аналізованого показника.

Підводячи підсумки зазначимо, що проаналізовані методи виявлення сезонності дають можливість виявити сезонну складову обсягів продажів та сформувати прогноз в системі маркетингу промислових підприємств. Подальшого дослідження повинні бути сформовані в напрямку здійснення практичної перевірки існуючих методик та формування власного підходу до вирішення поставленої проблеми.

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Лебедева М. Ю. Анализ использования метода Брауна для прогнозирования в маркетинговых исследованиях [Электронный ресурс] / М. Ю. Лебедева // Режим доступу : http://referent.mubint.ru/8/6592

2. Winters P. R. Forecasting sales by exponentially weighted moving average / P. R. Winters // Management Science. – 1960. – Vol. 2. – № 3. – Р.145-173.

3. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей / К. Д. Льюис. - М. : Финансы и статистика, 1986. – 714 с.

4. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974.

5. Кондратьєва Т. О. Методологія прогнозування обсягів продажу підприємств курортно-рекреаційної індустрії / Т. О. Кондратьєва // Вісник Бердянського університету менеджменту і бізнесу. – 2011. – № 4 (16). – С. 116-119.

6. Winters P.R. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages // Management Science. – 1960. – Vol. 6. – № 3.