Составление прогноза. Методы прогнозирования: классификация, характеристика, пример. Сбор информации о матче

РСН 67-87: Инженерные изыскания для строительства. Составление прогноза изменений температурного режима вечномерзлых грунтов численными методами - Терминология РСН 67 87: Инженерные изыскания для строительства. Составление прогноза изменений температурного режима вечномерзлых грунтов численными методами: 4. PROGNOZ 2N Аналогично PROGNOZ 2S рассчитывается только двух и одномерные… …

Федеральная система сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений - организация предназначенная для деятельности органов государственного управления РФ по обеспечению защиты населения, объектов и территорий от воздействия землетрясений и является подсистемой единой государственной системы предупреждения и… … Словарь черезвычайных ситуаций

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ - составление прогноза развития, становления чего либо на основании тщательно отобранных данных … Словарь по профориентации и психологической поддержке

PROGNOZ-3S - 1. PROGNOZ 3S Решается задача по трехмерной расчетной схеме. Главная (управляющая) программа MAIN составляется для каждого варианта прогноза. В программе MAIN вводятся исходные массивы начальной температуры и некоторые другие исходные данные.… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

PROGNOZ-2S - 3. PROGNOZ 2S Эта подпрограмма отличается от PROGNOZ 3S тем, что рассчитывает только двух и одномерные температурные поля. Программы MAIN и BLOCK DATA составляются для каждого варианта прогноза. Расчет двухмерных задач по модификации PROGNOZ 2S… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Инженерно-геологическая съёмка - (a. geological engineering survey; н. ingenieur geologische Prospelction; ф. leve geotechnique; и. levantamiento geotecnico cartografia geotecnica) инж. геол. исследования, проводимые с целью установления и отображения на картах, разрезах … Геологическая энциклопедия

Мерзлотная съёмка - комплекс полевых и камеральных работ для изучения закономерностей формирования и развития сезонно и многолетнемёрзлых горных пород (См. Многолетнемёрзлые горные породы) и их характеристик в зависимости от геолого географических условий и… … Большая советская энциклопедия

Организационная диагностика (organizational diagnosis) - Когда консультант помогает орг ции измениться, ему необходимо понимать, что орг ция это высокоорганизованная система, способная приспосабливаться и меняться, обладающая собственной жизнедеятельностью, более сложной, чем жизнедеятельность людей… … Психологическая энциклопедия

прогнозирование - составление прогноза развития, становления, распространения чего л. (напр., науки, отрасли производства, процесса, отношений и др.) на основании изучения тщательно отобранных данных. Новый словарь иностранных слов. by EdwART, 2009 … Словарь иностранных слов русского языка

Мониторинг окружающей среды - система наблюдения и изучения качества природной среды, позволяющая оценить ее состояние и направление развития и своевременно принять необходимые меры, направленные на улучшение качества среды, мониторинг включает анализ … Энциклопедический словарь по металлургии

прогнозирование - составление прогноза как предсказания о развитии чего либо, основанного на определенных данных, становления, распространения, хода некоего процесса на базе изучения отобранных и проверенных данных. Словарь практического психолога. М.: АСТ,… … Большая психологическая энциклопедия

Книги

• Pass Cambridge Bec Preliminary: Workbook , . PASS Cambridge BEC Preliminary- первая ступень курса делового английского языка для студентов. Соответствует уровням A2 Elementary - B1 Pre-Intermediate. Грамматика PASS Cambridge BEC…

Построение тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащая в основе его динамики. Если у временного ряда есть сезонная вариация, то обычно применяют метод скользящей средней. Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение его n прошлых значений. Математически скользящее среднее выражается как:

Скользящая средняя = сумма спроса за предыдущие n-периодов/n

Средний объем продаж за первые 4 квартала равен:

(34200+9000+23400+45000)/4 = 27900 тыс. руб.

Средний объем продаж за следующие 4 квартала равен:

(9000+23400+45000+36000)/4 = 28350 тыс. руб.

Далее расчеты продолжаются аналогичным образом вплоть до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за 2 и 3 кварталы 2010 г. Средняя за следующие четыре квартала разместиться между объемом продаж за 3 и 4 квартал, затем между 4 кварталом 2010 г. и 1 кварталом 2011 г. и после между 1 и 2 кварталом 2011 г.

Для получения тренда необходимо центрировать средние скользящие, сложив соседние значения и разделив их пополам, результаты расчета показаны в первом столбце Таблицы 3.2.

Для составления прогноза на 2012 год произведем линейную аппроксимацию значений тренда и вычислим значение тренда в каждом квартале 2012 года.

Для того чтобы составить реалистичный прогноз на каждый квартал, необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле.

Мультипликативная модель = (Тренд*Сезонная вариация*Остаточная

вариация*Объем продаж)/Тренд = Сезонная вариация*Остаточная

вариация

Для того чтобы выразить значение показателей в процентах, и округлить их до первого десятичного знака, умножим их на 100. Тренд и Объем продаж/тренд*100 представлены в Таблице 3.2.

Таблица 3.2

Результаты вычислений

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2012 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет не сложно. Для построения графика необходимо применить метод наименьших квадратов. У нас имеются координаты 4-х точек графика тренда, упомянутым выше методом наименьших квадратов вычислим значения a и b для уравнения прямой

Вычислив частные производные по a и по b, получим два уравнения с двумя неизвестными.

Из полученных уравнений найдем a и b, и выясним искомое уравнение прямой. Параметр y, найденный при подстановке a и b соответствует объему продаж на 2012 год, данные приведены в Таблице 3.3.

Таблица 3.3

Прогноз тренда на 2012 г.

Распространение тренда показано линией на рис. 3.2. По графику можно увидеть прогноз для каждого квартала.

Рисунок 3.2

Для удаления остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400%. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 403,3784. Таким образом необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент = 400/ сумму средних

Корректирующий коэффициент = 400/403,3784= 0,991625

Расчет сезонной вариации представлен в Таблице 3.4.

Таблица 3.4

Расчет сезонной вариации

На основании данных таблицы 4. можно спрогнозировать, например, что в 1 квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3% тренда.

Составление прогноза продаж

Для составления прогноза продаж на 2012 год полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал . Расчет данных приведен в Таблице 3.5.

Таблица 3.5

Составление прогноза продаж по кварталам на 2012 г.

На Рис. 3.3 приведен график объемов продаж с 2010 г. по 2012 г.

Прогнозирование — деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития фирмы. Главная роль здесь отводится прогнозированию сбыта продукции. Основная цель прогноза — определить тенденции факторов, воздействующих на конъюнктуру рынка.

При прогнозировании обычно выделяют прогнозы краткосрочные — на 1 — 1,5 года, среднесрочные — на 4-6 лет и долгосрочные — на 10-15 лет.

Главный акцент при краткосрочном прогнозировании делается на количественной и качественной оценке изменений объема производства, спроса и предложения, уровня и индексов цен, соотношений валют и кредитных условий. Учитываются также временные, случайные факторы.

Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование основывается на системе прогнозов — , соотношения спроса и предложения, ограничений по защите окружающей среды, международной торговли.

В качестве инструментария прогнозирования применяются формализованные количественные методы (факторные, статистического анализа, математического моделирования), методы экспертных оценок, базирующиеся на опыте и интуиции специалистов по данному товару и рынку.

Важнейшими прогнозами в деятельности фирм являются прогнозы сбыта, при разработке которых могут быть использованы следующие основные методы:

• опрос группы руководителей различных служб и отделов фирмы, а также обобщение оценок отдельных торговых агентов предприятия и руководителей его сбытовых подразделений - прогноз предс тавляет собой среднее значение из их мнений. Метод применяется для новых фирм, не имеющих опыта использования других методов, а также когда отсутствует подробная информация о тенденциях развития рынка. В рамках данного метода создается возможность учитывать региональные особенности спроса и условий реализации продукции фирмы;
• прогнозирование на базе прошлого оборота - определяется темп роста объема продаж в отчетном году по сравнению с предыдущим и делается предположение, что достигнутые темпы роста сохранятся в следующем году:
  Оборот следующего года = Оборот отчетного года х (Оборот текущего года: Оборот прошлого года).
  Метод применяется для рынков со стабильной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом, незначительными колебаниями оборота и вялотекущим НТП;
• анализ тенденций, циклов и факторов, влияющих на объем сбыта. К наиболее значимым факторам относятся: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта, технические сдвиги, появление новых конкурентов и др. Метод используется для долгосрочных прогнозов на период не менее 3-5 лет и наиболее применим в капиталоемких видах деятельности;
• корреляционный анализ - дополняет предыдущий метод, но основан на использовании более сложных методов статистического анализа. Выявляется теснота связи между уровнем сбыта и различными влияющими на него факторами, на основе чего факторы ранжируются по степени значимости. Метод требует больших затрат, связанных с глубоким исследованием рынка, и наиболее точные результаты дает на рынках со стабильной конъюнктурой;
• прогнозирование на основе «доли рынка» сбыта фирмы — сбыт прогнозируется в виде определенного процента от доли фирмы на рынке в данной отрасли. Делается расчет доли фирмы в общем объеме продаж на рынке. При использовании метода важно быть уверенным в точности прогноза сбыта по рынку в целом и не принимать в расчет неценовую конкуренцию;
• анализ конечного использования — прогноз основывается на предполагаемых объемах заказов основных клиентов фирмы. Общий объем сбыта обычно превышает этот показатель на определенный процент. Метод требует проведения исследований по основным отраслям, потребляющим продукцию предприятия, и наиболее предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического комплекса и на фирмах, выпускающих законченные изделия и узлы;
• анализ ассортимента товаров — прогнозы сбыта по отдельным видам изделий сводятся воедино и образуют плановый оборот фирмы. Метод подходит для диверсифицированных фирм; его точность зависит от детального исследования рынка каждого вида изделий;
• пробный маркетинг - один из самых точных подходов к прогнозированию сбыта. Новый продукт и система его продвижения на рынке (цены, виды рекламы, каналы сбыта, тип упаковки) проходят апробацию на небольшом региональном рынке, а затем информация об объеме продаж на нем распространяется на весь рынок сбыта фирмы;
• методы стандартного распределения вероятностей — экспертным путем определяются три вида прогнозов сбыта: О — оптимистический прогноз; В - наиболее вероятный прогноз; П - пессимистическая оценка прогноза сбыта. Далее рассчитывается ожидаемое значение прогноза сбыта (С) по формуле

С = (О + 4В + П) : 6.

Стандартное отклонение (СО) вычисляется какС0 = (0 − П) : 6 . В соответствии с общей теорией статистики наиболее вероятное значение переменной — объема сбыта с вероятностью 95% будет находиться в пределах С ±2 СО.

Эффективность применения того или иного метода зависит от специфики деятельности фирмы. Обычно считается, что прогноз составлен правильно, если отклонение фактического оборота от планируемого не более 5%.

Прогноз сбыта является основой для составления плана производства и реализации продукции фирмы.

В соответствии с прогнозами, составленными КЕС, потребности стран общего рынка в энергии за период 1970-1985 гг. возрастут более чем вдвое - примерно до 1,8-2,0 млрд. т в пересчете на условное топливо , а среднегодовой прирост составит около 5%. По оценке, доля промышленности в общем потреблении составит 55%, бытовой сектор - 32 и транспорт - 13%. Структура топливного баланса стран общего рынка к 1985 г. будет следующей (в %) нефть - 65 природный газ - 15 твердое топливо - 9 атомная и гидроэнергия - 11.  

По степени охвата АИТ задач управления выделяют электронную обработку данных, когда с использованием ЭВМ без пересмотра методологии и организации процессов управления ведется обработка данных с решением отдельных экономических задач , и автоматизацию управленческой деятельности . Во втором случае вычислительные средства, включая суперЭВМ и ПЭВМ, используются для комплексного решения функциональных задач , формирования регулярной отчетности и работы в информационно-справочном режиме для подготовки управленческих решений . К этой же группе могут быть отнесены АИТ поддержки принятия решений , которые предусматривают широкое использование , моделей и ППП для аналитической работы и формирования прогнозов, составления бизнес-планов , обоснованных оценок и выводов по изучаемым процессам, явлениям произвол ственно-хозяйственной практики. К названной группе относятся и ши-  

A. Проверьте, чтобы цены были близки к прогнозу, составленному для Пятой Волны  

Гораздо легче программировать бары, выравниваемые по времени, но они не столь хороши для анализа, как бары, выравниваемые по рынку. Давайте рассмотрим в качестве примера бонды. Даже при том, что рынок бондов открывает торговлю в 8 20 утра, фактически завершая свои первые полчаса в 8 50, выровненные по времени бары начали бы измерять этот рынок в 8 00 утра, закончив первый бар в 8 30. В этом случае первые 1/2 часа (8 00-8 30) будут включать только 10 минут реально поступающих с рынка данных. Второй получасовой бар будет содержать информацию только за 20 минут первой половины часа и за 10 минут второй половины часа торговли. Другим примером выравниваемых по времени баров, создающих "ошибочные" максимумы, минимумы, и последние данные, могут служить часовые S P. В этом случае первый часовой бар S P содержит информацию, полученную с 9 00 до 10 00 утра, хотя она начинает поступать не ранее 9 30 Второй час ведет свой отсчет с 10 00, заканчивая его в 11 00 утра, вместо правильного начала в 10 30 и завершения в 11 30 утра. Очевидно, что при "неправильной" записи максимумов, минимумов и последних данных для этих внутридневных графиков все прогнозы, составленные по ним, также неверны. Не позволяйте чувству удовлетворения ослеплять себя. Некоторые трейдеры годами используют расчеты, полученные на выровненных по времени барах, имея результаты ниже среднего. Многие из этих трейдеров совершенно не понимают, как создаются такие прогнозы. Я вас уверяю, что плохая работа индикаторов может быть скорее результатом неподходящих данных, на основе которых они рассчитываются, чем несовершенства самих индикаторов или непонимания трейдером правил их использования  

Данный прогноз составлен на основе данных Министерства экономики РФ, прогнозных  

Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно нестандартных, например, прогнозирование рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные средними экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.  

К примеру, производители детского питания могут считать, что их продажи зависят от уровня рождаемости (зависят ли). Продажи экскаваторов зависят от объемов жилищного строительства . Таким образом, необходимо собрать данные по секторам/отраслям, относящимся к конкретному продукту, и провести анализ корреляции этой информации с данными о его продажах. Недостаток заключается в том, что можно использовать не ту зависимость или несколько различных индикаторов одновременно. Тем ие менее этот метод полезен для объяснения некоторых тенденций и даже для проверки прогнозов, составленных с помощью временных рядов или субъективных оценок.  

Учитываемые в прогнозе, составленном на основе опыта, факторы должны изменяться не только под воздействием тенденций, возникающих за определенный период времени, но и в результате оценки общих бизнес-условий. Это отражается в поступлениях, продуманных изменениях условий реализации или кредитной политики . Для усовершенствования данного подхода имеются предпосылки, если на практике существуют значительные различия между географическими регионами, потребителями или каналами сбыта.  

Однако некоторые маркетологи подвергают критике достоверность прогнозов, составленных по итогам подобных маркетинговых экспериментов . Главной причиной их негативного отношения является то, что на поведенческие особенности покупателя и его выбор в значительной степени влияет обстановка, в которой совершается покупка. В данном же случае, она далека от реальной.  

Таблица показывает полный прогноз сбыта , который применяют многие компании при составлении бюджетов . Заметьте, что сбыт за первый квартал детализирован, чтобы показать ожидаемый сбыт в каждом из трех месяцев. Прогноз (иногда называемый бюджетом сбыта) раскрывает предполагаемый сбыт по видам продукции и по районам. Этот общий прогноз представляет собой сводный прогноз, составленный на основе оценок сбыта по каждому району, где реализуется продукция.  

Другой недостаток метода проявляется в крупных компаниях. Так, если на каждом уровне комбинированного прогноза (т.е. на уровне сбытовых агентов , региональных управляющих) прогнозы составлены с чрезмерным количеством случайных показателей (например, недооценка), то комбинированный прогноз , составленный высшим управляющим по сбыту, может оказаться по сути бесполезным. Этот недостаток можно преодолеть, если определить степень случайности результатов прогноза и воспользоваться поправкой, основанной на прошлых результатах, или стимулировать всех сбытовых агентов к созданию более реалистичных прогнозов.  

В большинстве случаев прогноз, разработанный исходя из потребности, определяет верхний предел необходимого развития. Нижний предел устанавливается прогнозом, рассчитанным на основе дескриптивного подхода , и средний - прогнозом, составленным путем разработки программы заполнения "разрыва".  

Таким образом, наблюдения за относительными уровнями инфляции или за вызывающими ее причинами (как, например, различия в темпах увеличения денежной массы) могут использоваться для прогнозирования изменений обменных курсов . Однако данный подход не годится для составления прогнозов курсовых изменений на краткосрочный период . Курсы могут отличаться от прогнозов, составленных на основе паритета  

Из анализа рис. 4.3(6) следует, что, согласно оптимистическому прогнозу, составленному нашим финансовым менеджером , затраты на проведение финансовой операции (т.е. потенциальные убытки), которые формируются в момент t=0, должны окупиться в момент вр К моменту вк финансовая операция должна будет завершиться, так как, согласно этому оптимистическому прогнозу, будет достигнут требуемый уровень прибыли . Аналогичные моменты времени для пессимистического прогноза течения процесса формирования прибыли обозначены на рис. 4.3(6) через TJ и соответственно. Реальную траекторию процесса изменения прибыли в ходе финансовой операции по-прежнему будем отмечать на нашем рисунке жирными стрелками. Точки сочленения стрелок на рис. 4.3(6) обозначают моменты принятия текущих управленческих решений , изменяющих направление течения реального процесса.  

Прогнозирование с помощью гения. В основу этого метода заложена идея нахождения гения и получение от него интуитивного прогноза. Этот метод исключает использование рациональных и точных методов. Прогноз, составленный гением, невозможно проверить, что чревато для предприятия (фирмы), осуществляющего свою деятельность в условиях рынка, большими неприятностями.  

Основное отличие состоит в использовании различных методов финансового анализа при оценке инвестиционных проектов и бизнеса (расчет денежного потока , расчет приведенной стоимости, оценка риска и др.), так как методы бухгалтерского учета не обеспечивают адекватного описания происходящих и предполагаемых в будущем процессов. Однако применение методов финансового анализа часто не представляется возможным без использования бухгалтерской документации , соответствующих прогнозов, составленных в рамках финансового планирования деятельности предприятия.  

В директивных документах КПСС разработан комплекс мер по дальнейшему совершенствованию управления . В этом, аспекте особенно важное значение имеет развитие хозяйственной реформы на основе новых принципов планирования и экономического стимулирования развития общественного производства усиление работы по составлению социально-экономических прогнозов на длительную перспективу, по правильному сочетанию территориального и отраслевого планирования улучшение организационной структуры управления снизу доверху укрепление государственной дисциплины во всех звеньях народного хозяйства широкое использование современной вычислительной техники и экономико-математических методов все более широкое привлечение трудящихся к управлению. На данном этапе особенно большое значение имеет претворение  

Пропорция обмена валют разных стран. По большинству валют мира эти курсы постоянно колеблются, отражая изменение ситуации на валютных рынках . Колебания валютных курсов прямо влияют на все развитие мировой торговли , поскольку меняется степень выгодности покупок или продаж товаров на рынках различных стран. Поэтому для принятия решения о целесообразности заключения внешнеторгового контракта с фирмой той или иной страны целесообразно пользоваться информацией о прогнозах изменения валютных курсов к моменту выполнения контракта и проведения платежей. Составлением таких прогнозов для банков, ведущих операции с валютой на валютных рынках , а также коммерческих фирм занимаются во всем мире десятки компаний.  

Рассматриваемые методы используют при перспективном и текущем планировании , но их может оказаться недостаточно при составлении долгосрочных прогнозов , когда точно еще не известно, какими будут техника, технология, формы организации производства . Поэтому при прогнозировании дополнительно используют еще несколько методов.  

Соответствующие специалисты разработали несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. В табл. 8.2. кратко описаны основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации . Результаты прогнозирования включаются в цели организации , определяемые руководством.  

В процессе составления программы развития экономики Франции были разработаны прогнозы, охватывающие период до 1985 г. В табл. 16-V приводится прогноз энергетического баланса Франции до 1985 г.  

Однако после составления указанного прогноза потребность в энергии уже в 1968 г. достигла уровня, предполагавшегося на 1970 г. Этот факт вызвал необходимость внести поправки в прогноз по энергетике. Среднегодовые темпы роста валового национального дохода согласно пересмотренному плану в 1969-1975 гг. и в 1976- 1985 гг. были намечены в размерах соответственно 10,6 и 8,5-9,5%, а индексы промышленного производства по сравнению с базисным 1968 г. оценивались в 1975 и 1985 гг. соответственно в 392 и 945- 1074. По новой оценке потребность в энергии в переводе на нефть в 1975 и 1985 гг. соответственно составит 438 млн. м3 и 933- 1029 млн. м3, т. е. увеличится по сравнению с 1968 г. в 2,1 и 4,4- 4,8 раза (табл. 28-V).  

Это видно из сопоставления действительности с прогнозами, составленными такими известными организациями, как РЭНД корпорейшн, Комиссия 2000 года, Ресурсы для будущего, Гуд-зоновский институт, а также рядом буржуазных ученых.  

Статистические данные, которые могут быть полезны в качестве отраслевых данных в динамике, уже упоминались в настоящей книге. В главе 6 рассмотрены межфирменные сопоставления с использованием информации "Robert Morris Asso iates". Если учесть колебания потоков средств в течение достаточно продолжительного периода времени, включающего полный экономический цикл в отрасли, можно исчислить стандартное отклонение потоков средств. Затем нетрудно рассчитать для каждой отрасли коэффициент вариации , который, при задании конкретного доверительного интервала , позволит исчислить вероятность нехватки поступления средств по сравнению с прогнозом, составленным аналитиком на основе методов, описанных в главах 7 и 8.  

Приведем теперь прогнозы мирового потребления газа . Как и прогнозы потребления энергии в целом, они также изменяются в достаточно широких пределах. Например, в Отчете IIASA приведена вилка прогнозов, в несколько раз превосходящая минимальный прогноз, что показывает значительную неопределенность долгосрочных прогнозов . Расхождение вариантов прогнозов, составленных различными организациями, бывает весьма значительным . Это в основном обусловлено разным пониманием высоких и низких сценариев, входные данные для которых не всегда оговариваются. Диапазон, в котором происходит расхождение прогнозируемых величин, может достигать нескольких сотен процентов. Это еще раз свидетельствует о необходимости создания "прозрачной" прогнозной системы, позволяющей гибко учитывать различные сценарии мирового или регионального развития.  

Ключом к такому прогнозу являются показатели будущей динамики компании в целом, а среди них наиболее важны оценки объемов сбыта и норм чистой рентабельности (коэффициент, выражающий соотношение чистой прибыли и валовой выручки. - Прим. науч. ред.). Один из способов построения прогноза сбыта заключается в предположении о том, что компания будет функционировать так же, как и в прошлом, и поэтому необходимо просто экстраполировать ее прошлые тенденции. Например, если в прошлом объемы реализации продукции у компании росли на 10% ежегодно, при таком подходе к прогнозированию можно предположить, что и в будущем они будут расти именно этим темпом. Конечно, если имеются какие-то данные общеэкономического или отраслевого характера о том, что объемы сбыта у компании будут расти быстрее или, наоборот, медленнее, чем в прошлом, прогноз должен быть скорректирован. Скорее всего, этот наивный, упрощенный подход к прогнозированию будет столь же эффективен, сколь и прогнозы, составленные на базе более сложных методов. Как правило, прогноз объемов сбыта охватывает период от одного до трех лет попытка продлить его за эти пределы ведет к росту неопределенности и резко снижает качество прогноза.  

Приковав к себе менеджеров "золотыми цепями", Дженин способен создать напряжение, которое движет фирму вперед. "Ключ к системе, - поясняет один из менеджеров компании, - это прогноз прибыли ". Как только прогноз составлен, рассмотрен и согласован, менеджер обязан отчитаться перед Дже-нином о его выполнении. Именно так возникает напряжение, от которого зависит успех. Напряжение пронизывает всю компанию, вызывая честолюбивые устремления, возможно даже возбуждение, но всегда с примесью страха что произойдет, если цель не будет достигнута 14  

Прогнозы полезны для планирования и осущест- изменения, что основанный на опыте прогноз бу-вления деловых операций только в том случае, дет бесполезным Дают ли данные по подобным если компоненты прогноза тщательно продуманы, продуктам (или вариантам развития) основания а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откро- для составления прогноза о судьбе вашего продух-вен но названы. та Насколько просто или недорого можно будет Существует несколько способов сделать это получить надежную информацию об опыте прошлого   научно обоснованную                         Маркетинг менеджмент (1998) -- [

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа 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.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

• сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).