Экономические науки/6. Маркетинг и менеджмент

Пальчик Е.А., к.э.н. Луппол Е.М.

Донецкий национальный технический университет, Украина

Краткосрочное прогнозирование спроса на продукцию

В условиях рынка необходимым условием эффективной деятельности предприятия является ориентация на производство продукции, удовлетворяющей потребителей и покрывающей их спрос. Предприятие не сможет добиться успеха без планирования своей деятельности, основу которого составляют экономически обоснованные прогнозы.

Одним из способов повышения эффективности деятельности является использование на предприятии т.н. коммерческого рычага, т.е. организация маркетинговой деятельности, развитие которой позволит руководству принимать экономически обоснованные решения о размерах инвестиций, производственных мощностей, а также даст возможность ориентироваться на производство и сбыт товаров, способных удовлетворить существующий спрос. Информация, полученная в ходе маркетинговых исследований, будет способствовать принятию адекватных и эффективных управленческих решений в условиях острой конкуренции [2, c.8].

Одним из главных условий успешного проведения маркетинговых исследований является разработка и использование адекватных математических моделей исследуемых процессов, что позволит осуществлять надежные краткосрочные и среднесрочные прогнозы уровня спроса на товары [1, c.22].

Для предприятия представляет интерес как текущий уровень платежеспособного спроса на его продукты, так и потенциальный спрос, который с той или иной вероятностью проявится в будущем периоде [5, c.233]. Для прогнозирования будущего спроса на товары могут использоваться различные методы, в том числе эвристические и экстраполяционные методы, экспликативные модели, экспертные и другие казуальные методы.

Одним из наиболее эффективных способов краткосрочного прогнозирования спроса является прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания. Этот метод основан на исчислении средневзвешенной величины продаж за некоторое число прошедших периодов и в краткосрочном периоде оказывается очень полезным в тех случаях, когда в рассматриваемом временном ряду наблюдаются значительные различия в уровнях данных, а также в случаях, если товар дешевый или быстропортящийся.

Преимущество метода экспоненциального сглаживания при краткосрочном прогнозировании состоит, главным образом, в том, что он достаточно прост и удобен в использовании по сравнению с другими методами. Кроме того, экспоненциальное сглаживание обеспечивает быстрое реагирование прогноза на все события, происходящие на протяжении определенного периода, что позволяет построить т.н. «адаптивную прогнозную модель». Такая модель значительно лучше учитывает случайную колеблемость функции, чем например, трендовая модель. Тем не менее, прогнозирование спроса методом экспоненциального сглаживания будет более точным, если факторы, определяющие спрос, не подвержены резким колебаниям.

При использовании методики экспоненциального сглаживания более поздним данным уделяется большее внимание, чем ранним данным. Такой метод обеспечивает быстрое получение прогноза на один период вперед, при этом автоматически корректируя любой прогноз в свете отличий фактических результатов от спрогнозированных. Простейшую модель экспоненциального сглаживания можно представить следующим образом [3, с.74]:

, (1)

где - константа сглаживания,

- прогноз на следующий период,

- прогноз на текущий период,

- фактический спрос на текущий период.

Константа сглаживания a выбирается от 0 до 1. Величина константы зависит от специфики данных. Если величина a ближе к 0, это значит, что прогноз на следующий период будет, в основном, зависеть от данных прошлых периодов, в значительно меньшей степени учитывая последние фактические данные. Если же величина a стремится к 1, то на прогноз в большей степени влияет фактический спрос в текущем периоде, чем данные прошлых периодов.

Осуществим краткосрочный прогноз величины спроса с помощью метода экспоненциального сглаживания на основе ежемесячных данных о спросе на товарный бетон, производимый ООО “Донцемтара” в 2005 году. Для выбора наиболее приемлемой в данном случае константы сглаживания a рассмотрены четыре случая, в которых ее величина была принята равной, соответственно 0,2; 0,4; 0,7 и 0,9. По полученным данным построен график, на котором изображены фактический спрос на товар и прогнозные значения спроса при разных константах сглаживания (рис. 1).

Рис. 1. – Экспоненциальное сглаживание спроса на товарный бетон

Из данных рис. 1 видно, что лучше всего спрос на товар предприятия описывается третьими прогнозными значениями. Следовательно, лучший прогноз получится при использовании значений сглаживающей константы a= 0,7. В результате, прогнозное значение спроса на товарный бетон в будущем периоде на исследуемом предприятии в значительно большей мере зависит от фактического спроса в текущем периоде, чем от более ранних данных.

При относительно коротком горизонте прогнозирования можно ожидать, что будущее значение спроса на товар не будет отличаться от спрогнозированного его значения более чем на два стандартных отклонения. Для вычисления стандартной ошибки прогноза можно использовать формулу экспоненциального взвешенного среднего абсолютного значения ошибок, умноженного на 1,25 (в условиях нормального закона распределения случайных величин) [4, с.93]. Для определения степени точности прогнозов могут быть задействованы и другие критерии: средняя относительная ошибка, средняя ошибка аппроксимации и др. В общем случае прогноз будет тем точнее, чем меньше ошибки.

Таким образом, исследование и прогнозирование спроса на товары является важным аспектом деятельности предприятий, поскольку помогает разработать стратегию и тактику поведения предприятия на рынке, а также дает возможность планировать объемы производства товаров в будущих периодах. При этом определяющую роль при построении качественного прогноза играет выбор метода прогнозирования.

Литература:

1. Зозульов О.В. Система показників рівня попиту на ринку та її зв’язок з маркетинговою стратегією компанії // Маркетинг в Україні. - № 2. – 2003. – с.22-24.

2. Луцій О.П., Коварш І.С. Сучасні тенденції маркетингових досліджень на міжнародному ринку // Маркетинг в Україні. - № 1. – 2005 – с.8-10.

3. Макаренко Т.І. Моделювання та прогнозування у маркетингу: Навчальний посібник. – К.: Центр навчальної літератури, 2005. - 160с.

4. Равікович Є.І. Макроекономічне прогнозування: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. – К.: КНЕУ, 2003. – 139 с.

5. Титоренко Г.А. Информационные технологии в маркетинге.- М.,2000.-335с.