Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования и складывающейся конъюнктуре рынка. Прогноз спроса- это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния.

Прогноз спроса рассматривается как прогноз физического объема реализации товара (услуги). Он может дифференцироваться по категориям потребителей и регионам. Прогнозирование может осуществляться по любому периоду упреждения. Главный акцент в краткосрочном прогнозе делается на количественный, качественный и ценовой оценках изменений объема и структуры спроса; учитываются временные и случайные факторы. Долгосрочные прогнозы спроса определяют прежде всего возможный физический объем продажи товара(услуги) и динамику изменения цен.

При постановке задач прогнозирования спроса необходимо иметь в виду, что они решаются по мере выявления основных закономерностей и тенденций развития спроса в прошлом, настоящем и при условии сохранениях в определенном будущем. Поэтому важно правильно выбрать и обосновать период для анализа процесса изучения формирования спроса.

Процесс формирования спроса населения, как уже отмечалось, представляет собой сложное экономическое явление. В торговых предприятиях завершается процесс обращения товаров, путем приобретения определенных товаров покупатели удовлетворяют свои потребности. В фокусе торгового предприятия реализуется воздействие всей массы факторов платежеспособного спроса. Однако при изучении поведения конкретного потребителя трудно разделить воздействие каждого из социально-экономических факторов, выявить их особенности на уровне торгового предприятия, количественно определить их воздействие. В то же время на данном уровне управления при общем воздействии на формирование и развитие спроса факторов экономического характера значительное влияние на конечные результаты продажи товаров оказывают организация торгового процесса и снабжения товарами, реклама, поведение покупателей. Кроме того, трудно получить исходные данные о комплексе факторов, формирующих спрос в районе деятельности предприятия. Поэтому, как правило, торговые предприятия располагают и вынуждены оперировать данными о продаже товаров, более или менее репрезентативно отражающими процесс удовлетворения спроса. Их можно также использовать для исследования процесса формирования спроса покупателей района деятельности как во внутригрупповом, так и детальном ассортименте. Ожидаемый спрос можно представить в виде следующих составляющих:

где Рп - реализованный спрос;

Сц - неудовлетворенный спрос

Но данная формула не отражает влияния таких факторов, как сезонные (переодические) и случайные колебания спроса, вызванные такими объективными причинами, как разрыв между производством и потреблением или сезонным характером спроса на определенные товары. Например, спрос на зимнюю обувь значительно возрастает в осенний период и падает в летний. Поэтому сезонные колебания обязательно учитываются и накладываются на тенденции развития микроспроса.

Влияние же случайных факторов колебания спроса, вызванных непредсказуемыми изменениями экономической ситуации в экономике в целом или стихийными бедствиями, предсказать практически невозможно, поэтому надо учитывать, что область распределения возможных фактических значений спроса будет находиться в определенном интервале (а не обязательно совпадать с прогнозом), гарантирующем определенную вероятность прогноза.

Анализ и прогнозирование тенденции развития спроса являются объектами использования методов экономического прогнозирования. Однако выбирать метод прогнозирования необходимо с учетом особенностей формирования спроса в зависимости от конкретных целей прогнозирования и уровня управления торговлей и сферой услуг.

Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три основные группы:

1. методы экономико-математического моделирования (экстрополяцион-ные методы)

2. нормативные методы

3. методы экспертных оценок.

Прогнозирование спроса необходимо государству для осуществления контроля над частным сектором, для повышения эффективности работы налоговых служб, а также для поощрения или попыток ограничения этого прогнозного спроса. Необходимо сказать, что здесь речь будет идти о рыночном (совокупном) спросе, который `"выражается в таком количестве товара, которое будет куплено определенной группой покупателей в определенном регионе в определенный период на определенных торговых предприятиях""(Ф. Котлер Управление маркетингом М.: ""Экономика"", 1980, стр. 84). Рыночный спрос может быть выражен в натуральных, стоимостных или относительных величинах. Прогноз рыночного спроса делается на определенный период, чем больше этот период, тем сложнее делать прогноз.

На рыночный (совокупный) спрос влияет огромное количество факторов: экономические, социально-культурные, демографические, технологические и многие другие. Все эти факторы должны быть учтены при прогнозировании. Необходимо также отметить, что от уровня спроса зависит потребление, и на него действуют те же факторы, что и на спрос. Конечная цель прогнозирования спроса - оценить то количество товаров и услуг которые будут куплены (а не только то - которое могут и хотят приобрести потребители).

Потребление составляет значительную часть ВВП государства, поэтому ""колебания в потреблении являются важнейшими элементами подъемов и спадов в экономике""3. Изменения в потреблении могут усилить воздействие экономический потрясений, также и величина мультипликатора бюджетно-налоговой политики определяется предельной склонностью к потреблению. Функция потребления утверждает, что потребление зависит от располагаемого дохода:

Располагаемый доход равен совокупному доходу (Y) за вычетом налогов (Т). Совокупный доход, в свою очередь может состоять из заработной платы, дохода на акции предприятий, каких-либо дополнительных денежных поступлений, а также сюда следует включать различные льготы, социальные пособия и т.д. На первом этапе Исследования предположим, что весь доход идет на потребление.

Из формулы видно, что государство может влиять на потребление путем повышения или понижения ставок подоходного налога. Исходя из имеющегося уровня совокупного дохода, государство может прогнозировать уровень спроса в зависимости от ставок подоходного налога при прочих равных условиях (т.е. без воздействия к.-л. других факторов).

Т. е. Прогнозируемый уровень спроса равен функции от уровня подоходного налога. Чем больше процентная ставка налога, тем меньше человек будет потреблять, тем меньше будет прогнозируемый спрос.

На следующем этапе исследования следует рассмотреть влияние уровня цен на товары и услуги. Очевидно, что уровень цен оказывает сильнейшее влияние на потребление и уровень спроса на товары и услуги. Повышение уровня цен оказывает примерно такое же влияние, как и понижение уровня располагаемого дохода, т.е. существует обратная зависимость между уровнем цен и уровнем спроса. Соответственно, в нашей формуле появляется новая переменная Р - уровень цен.

Прогнозируемый уровень спроса является функцией от процентной ставки подоходного налога и уровня цен.

Любопытно, что Р. Барр считал ценообразование в советской экономике одним из важнейших компонентов планирования. Он писал: Систему советских цен можно понять лишь в свете планирования экономики; она служит одновременно для содействия развитию экономики и для регулирования спроса и предложения на потребительские товары.(Раймон Барр Политическая экономия М., Международные отношения, 1995, Т.1,стр. 601) В случае излишка предложения понижение цен позволяет увеличить покупательную способность населения; в обратном случае спрос будет сдерживать повышение цен. Однако в рыночной экономике государство не может прямо повысить или понизить цены. Для этого используются косвенные методы: повышение-понижение налогов (на предприятия, на отдельные виды товаров и услуг, на доходы населения), увеличение-уменьшение социальных пособий и выплат, создание льгот и т.д.

Рассмотрим эти показатели относительно прогнозирования спроса. Налоги, которыми государство облагает предприятия, прямо влияют на уровень цен, а через него на спрос и потребление. Однако обычно цены повышаются не на всю величину налога, а на какую-то его часть, также при прогнозировании необходимо учитывать то, что с момента повышения (понижения) налога и соответственного уменьшения (увеличения) спроса проходит определенное время. Такое же воздействие на цены, а затем на спрос оказывают налоги, которыми облагаются определенные товары и услуги, а также налог с оборота. В советское время последняя ставка составляла 88% для водки, 40 - для икры и сигарет, 25 - для радиоприемников и 2% - для автомобилей.

Следующие категории, которые необходимо учитывать - это социальные выплаты и пособия, а также различные льготы. Повышение уровня социального обеспечения повышает покупательскую способность отдельных слоев населения и понижает покупательскую способность других (т.к. деньги для выплаты пособий берутся из налогов, соответственно или увеличиваются налоги или страдают другие направления государственного финансирования). Таким образом наша формула приобрела следующий вид:

ПУС = f(Т,f(З,Тпр,Приб),СО)

где f(З,Тпр,Приб) = Р, т.е. уровень цен равняется функции от уровня затрат, от налогов на предприятие и от прибыли.

СО - социальное обеспечение.

Очень много исследований посвящено рассмотрению регулирования спроса. Один из исторических прецедентов управления спросом представляет чрезвычайный интерес с точки зрения развития макроэкономической теории. В период, предшествовавший первой мировой войне, экономика промышленно развитых стран функционировала в условиях золотого денежного стандарта. Однако во время войны многие страны были вынуждены от него отказаться, так как должны были печатать деньги для оплаты издержек, вызванных войной. Однако в 1925 году Великобритания приняла решение вернуться к нему. Для этого правительство проводило жесткую ограничительную денежную политику, одновременно с этим ревальвировало фунт стерлингов, в результате чего его долларовая стоимость выросла на 10% (Дж. Д. Сакс, Ф. Ларрен Б. Указ. соч., стр. 93-95). Эти действия вызвали резкое падение совокупного спроса. А результатом падения совокупного спроса стало резкое падение производства и рост безработицы. Эту политику критиковал Кейнс. Правительство Великобритании строило свои прогнозы, относительно совокупного спроса и предложения, исходя из классической теории, по которой вследствие падения спроса и соответственно падения цен (то к чему привела политика Черчилля), номинальная заработная плата должна была бы сократиться на достаточную величину (цены бы упали, на туже величину сократился бы и уровень заработной платы, в результате чего удалось бы избежать падения объема выпуска и роста безработицы). Кейнс доказывал, что этого не может. Работники не согласятся на уменьшение заработной платы, а согласятся на это только в случае резкого роста безработицы.

Выше были представлены экономические факторы прогнозирования спроса. Однако нельзя ограничиваться только ими при прогнозировании совокупного спроса.

Необходимо также учитывать политические факторы, причем как внутриполитические, так и внешнеполитические. Если в стране политическая ситуация накалена, то у жителей данной страны возникают сомнения относительно будущего. В результате этого велика вероятность того, что спрос населения будет завышен, т.к. жители будут стараться закупить товаров про запас. Соответственно, при зная это государство должно регулировать этот повышенный спрос - повышая цены, увеличивая налоги и т.д. Однако нельзя только экономическими мерами бороться с этим - должна проводиться успокаивающая компания в средствах массовой информации, сама острая ситуация должна быть разрешена как можно быстрее.

Следующий важный фактор - это международная обстановка. Возможно этот фактор не слишком сильно влияет на спрос населения на обычные товары и услуги, однако это влияет на спрос на такие специфический товар, как военная техника. Это не значит, что население стремится покупать ""черные акулы"", ""акации"", ""МиГи"", - это означает, что население предъявляет спрос на эти ""товары"" к государству.

Географические особенности сильно влияют на структуру спроса. Действительно, трудно предположить, что в Австралии будут пользоваться спросом теплые вещи, тогда как в России спрос на них будет велик. Географические условия необходимо учитывать не только при прогнозировании спроса, но и при производстве товара (его конструктивные особенности д.б. различны для каждой отдельной страны). Например, практически все автомобилестроительные концерны поставляют в Россию автомобили приспособленные для российский условий. .

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью качественных и количественных методов (в том числе нормативно-целевого метода).

Для краткосрочных и среднесрочных прогнозов применяются качественные методы (экспертной оценки; оценки уровня продажи, высказанные ведущими торговыми фирмами; анкетирование потребителей) и количественные методы (использование коэффициента эластичности спроса; метод геометрической прогрессии; трендовая модель; многофакторные корреляционные и регрессионные модели, в том числе множественной линейной регрессии).

Для долгосрочных прогнозов применяется нормативно-целевой метод, который также можно отнести к группе количественных методов прогнозирования спроса.

Рассмотрим некоторые из указанных типовых методов прогнозирования спроса.

Особое значение в прогнозировании спроса имеет показатель его эластичности, выражающий зависимость одного фактора от состояния другого, например, зависимость количества товара от денежных доходов или цены товара. Обычно используется коэффициент эластичности спроса, который выражает величину изменения спроса (в процентах) при изменении цены товара (доходов населения) на 1%.

Коэффициент эластичности спроса Э рассчитывается по формуле:

где y – спрос на товар;

x - цена или доходы;

D - изменение показателя.

Следует отметить, что использование коэффициента есть своего рода упрощение понятия эластичности. При более точной трактовке эластичность рассматривается как предел соотношения между относительным приращением функции у: (зависимой переменной) и относительным приращением независимой переменной х: , когда D ® 0 обозначается символом Е (у) и выражается формулой:

Соответственно коэффициент эластичности характеризует приближенный процент функции (повышение или понижение), соответствующий приращению независимой переменной на 1%.

В практическом использовании коэффициент эластичности спроса от дохода показывает относительное изменение спроса (соответственно потребления, сбыта, продажи) при изменении денежных доходов на единицу. Здесь используется лишь один решающий фактор. Считается, что остальные факторы явления остаются неизменными и их влиянием можно пренебречь, т.е. от их воздействия абстрагируются. Точно так же характеризуется эластичность спроса от цены товара. Этот показатель имеет еще большее значение в прогнозных расчетах, чем эластичность спроса от доходов. Коэффициент эластичности спроса от цены показывает относительное изменение спроса при изменении цены товара на единицу. Понятно, что в данном случае зависимость этих двух составляющих будет обратной: чем выше цена, тем меньше спрос. В экономических расчетах во избежание путаницы минусовый знак при коэффициенте принято отбрасывать, но при этом каждый специалист об этом всегда помнит.

Определение коэффициента эластичности спроса от цены следует производить в количественном, а не стоимостном измерении спроса. В условиях фиксированных цен на товары это условие не имело значения. При подвижных ценах это обстоятельство надо учитывать обязательно.

Все товары по эластичности делятся на две группы: эластичного спроса и неэластичного спроса.

Специалисты выделяют еще третью группу, в которой эластичность равна единице.

В первую группу входят товары с коэффициентом выше 1. Снижение цены на такой товар и рост доходов населения ведут к увеличению количества продаваемых товаров и соответственно к росту прибыли от их продажи, так как при меньшей цене прирост продажи бывает достаточным для компенсации потерь от снижения цены. К таким товарам относятся: качественные одежда и обувь, кондитерские изделия, товары длительного пользования и ряд других. Причем чем выше коэффициент эластичности спроса, тем сильнее зависимость продажи товара от цены или доходов.

Во вторую группу (неэластичного спроса) входят товары с коэффициентом ниже 1. Снижение цены на такие товары может быть выгодно покупателям, но невыгодно фирме, так как обычно ведет к уменьшению ее прибыли при сокращающемся или неизменном объеме продажи товаров. Снижение доходов населения также почти не оказывает влияния на величину спроса. К таким товарам относятся: хлеб, соль, спички, основные молокопродукты, овощи и некоторые другие, т.е. товары первой необходимости.

Коэффициент эластичности спроса от доходов может быть и с отрицательным знаком. Это означает, что с ростом денежных доходов спрос на данный товар уменьшается. К таким товарам обычно относятся те, которые отличаются низкой питательной ценностью, являются малокалорийными или не отражают высокую степень готовности товара к потреблению.

Различают эластичность: а) дуговую, т.е. среднюю на отрезке кривой, и б) точечную, т.е. представленную в заданной точке. К этому делению эластичности близко, но не идентично, иное ее различие: деление коэффициентов эластичности на статические и динамические. Статический коэффициент эластичности рассчитывается за определенный период, обычно до 1 года. Динамический коэффициент эластичности исчисляется за более длительный период. Прогностическая ценность статических коэффициентов невелика, так как они не отражают процесса развития спроса во времени. Динамические коэффициенты эластичности исчисляются на основе данных об изменении спроса и того или иного его определяющего фактора за ряд лет. Такие коэффициенты эластичности рассчитываются от года к году. Они более пригодны для прогнозирования спроса, так как в них отражается тенденция изменения спроса во времени.

Расчет коэффициента эластичности требует специальных знаний теории и методик, которыми обычно обладают специалисты научных организаций и институтов, прогнозирующих экономические показатели. Это методики подробно излагаются в специальной литературе. Однако есть и более простой прием расчета коэффициента эластичности спроса, основанный на мнении эксперта, которым может выступить опытный продавец данного товара. Такой работник всегда может хотя бы примерно назвать величину изменения продажи товара при изменении его цены в условиях сложившейся конъюнктуры рынка.

Пример 1. Определить коэффициент эластичности спроса на электробатарейки, продаваемые по цене 5 руб. за штуку. В среднем за неделю магазин продает их 15 штук. Если снизить цену на батарейки до 4,3 руб., то, по мнению продавца, за неделю можно будет продать их уже 18 штук. На основе этой информации можно определить статический коэффициент эластичности спроса на батарейки от цены.

Расчет. Коэффициент эластичности спроса от цены в данном случае составит:

Вывод. При снижении цены на батарейки на 1% прирост спроса на них при сложившихся условиях продажи может составить 1,43%.

Полученный коэффициент эластичности может быть использован для составления прогноза продажи товара на следующую неделю или месяц. Однако надо помнить, что эластичность спроса не есть нечто постоянно заданное. Она может меняться при изменениях условий продажи. И тогда надо определять коэффициент эластичности заново.

Рассмотрим пример прогнозирования спроса на товар при известном коэффициенте эластичности спроса.

Пример 2. Определить прогноз на товар «А» при коэффициенте эластичности спроса от цены 1,21. Число покупателей в регионе может составить 400 тыс. человек. Сложившийся уровень продажи товара составляет 5 кг на человека за период. Намечается снижение цены товара на 4%.

Расчет. 1. Определяется рост спроса на товар «А» при снижении его цены на 4%.

4 х 1,21 = 4,84% ,

100% + 4,84% = 104,84%.

2. Определяется новый уровень потребления товара «А» одним покупателем после уменьшения цены:

5 х 1,0484 = 5,242 (кг).

3. Определяется возможный объем продажи товара «А» в расчете на весь контингент покупателей:

5,242 х 400000 = 2096800 (кг или 2097 т).

Вывод. Прогноз спроса на товар «А» после снижения цены на 4% составляет 2097 т.

Зная новую цену товара «А», можно определить спрос на него в стоимостной форме и соответственно объем розничного товарооборота по региону, а в дальнейшем, с учетом доли рынка товара – и по отдельным фирмам.

Пример 3. Составить прогноз продажи товара «В» при коэффициенте эластичности спроса от цены 1,08. В регионе возможен рост цены товара с 15 до 17 руб. Фактический товарооборот товара составил в регионе за прошлый год 80 тыс. руб.

Расчет. 1. Определяется процент роста цены товара «В»:

17: 15 х 100% = 113,3% ,

тогда прирост цены составит 13,3% .

2. Определяется уменьшение спроса на товар под влиянием роста цены:

1,08 х 13,3 = 14,364% ,

т.е. спрос на товар составит: 100% - 14,364% = 85,636%.

3. Определяется прогноз продажи товара «В» в регионе после увеличения цены:

80000 х 0,85636 = 68,509 (тыс. руб.).

Вывод. После увеличения цены товара «В» с 15 до 17 руб. можно ожидать, что объем его продажи составит 68,5 тыс. руб. при сложившейся конъюнктуре рынка.

Зная емкость рынка товара «В» в регионе и долю рынка товара (ведущих фирм региона) в каждом районе региона (на всем рынке), можно определить возможный объем его продажи по районам и ведущим фирмам региона при условии неизменности среды хозяйствования.

Когда в развитии спроса проявляется устойчивая тенденция к его повышению или снижению, то состояние ряда динамики можно прогнозировать по средним темпам изменения. В основе этого метода лежит предположение, что ряд показателей развития спроса во времени представляет собой геометрическую прогрессию. Это означает, что каждый последующий член динамического ряда a равен предыдущему, умноженному на средний коэффициент темпа изменения k .

Другим методом краткосрочного прогнозирования спроса является трендовая модель, основой которой также являются временные (динамические) ряды. Изучение временных рядов – важная область исследований экономической динамики времени. Ряды могут быть, во-первых, моментными и интервальными и, во-вторых, эволюторных и стационарных процессов.

Для моментного ряда характерна величина явления по состоянию на определенную дату, а для интервального – величина явления по состоянию за определенный период;

Эволюторный процесс временного ряда содержит тренд, чего нет при стационарном процессе.

Временные (динамические) ряды могут быть в виде: тренда, лага, периодических колебаний.

Тренду, как уже отмечалось, присуща длительная «вековая» тенденция. У лага имеется запаздывание одного явления от другого, связанного с ним. Периодические колебания зависят от сезона, циклов и иных повторяющихся изменений. Для выявления тенденций указанных видов временных рядов используются такие методы их математико-статистической обработки, как экстраполяция, выравнивание и анализ автокорреляции.

Трендовая модель наиболее популярна в прогнозировании. Она основана на том, что объем и особенно структура спроса характеризуются определенной степенью инерционности, т.е. потребление с запаздыванием приспосабливается к изменившимся условиям. Инерционность означает в данном случае невозможность произвольно в короткое время существенно изменить не только структуру, но и привычки потребления населения. Трендовая модель прогнозирования – это уравнение, формализующее закономерности развития спроса в базисном периоде. Модель применяется в том случае, если установлено, что найденные закономерности будут действовать на определенном отрезке времени в будущем.

В этом случае ряд динамики рассматривается как функция времени и с известным приближением описывается различными математическими уравнениями.

Из трендовых моделей в прогнозировании спроса наиболее широко используются следующие виды:

а) уравнение прямой

б) логарифмическая функция

в) экспоненциальная функция

г) параболическая функция

y = a + bx + cx .

д) логистическая функция

Прогноз спроса на базе трендовых моделей основывается на допущении, что все факторы, действовавшие в базисном периоде, и взаимосвязь этих факторов останутся неизменными и в прогнозном периоде. Однако такое условие в жизни часто нарушается. Поэтому метод трендовых моделей в прогнозировании спроса можно применять с упреждением на один, максимум на два интервала динамического ряда с детальным учетом всех факторов, влияющих на формирование покупательского спроса.

В таком явлении, как спрос, когда наблюдается одновременное влияние многих разнородных факторов, тесно взаимодействующих друг с другом, довольно трудно создать точную модель с хорошо интерпретирующими функциональными связями.

Простейшая модель спроса основывается на выделении одного главного фактора, его определяющего: доходов, цены или объема сбыта (продажи). Такая модель в силу своего упрощения называется эскизной. Примерами эскизных моделей служат те, в которых главным фактором выступает, например, эластичность спроса или экстраполяция спроса как функции времени.

Более сложным подходом отличается аналитическая модель спроса в потреблении, которая строится с использованием методов математической статистики на основе информации о структуре доходов населения, цен на товары и других факторов. Например, для прогнозирования спроса на предметы длительного пользования (холодильники, телевизоры, стиральные машины и т.д.) нужны данные о наличии и возрасте таких предметов, уже имеющихся у населения, составе семей и др.

Рассмотрим характеристику известной модели Энгеля. Однофакторная модель спроса от доходов, называемая кривой Энгеля (по имени немецкого ученого, впервые изучившего группу этих кривых), позволяет установить, какую долю своих доходов семьи определенного сегмента рынка выделяют на приобретение тех или иных благ (товаров и услуг). Их еще называют функциями потребления.

В обобщенной форме эти кривые выражаются формулой:

где S – средние доходы;

Объем потребления i-го блага (спроса).

Формы кривых могут быть различны. Далее, как и при экстраполяции, зная динамический ряд показателя спроса в зависимости от доходов, можно определить прогноз спроса на товар в будущем. В практике среднесрочного прогнозирования спроса всегда были популярны многофакторные корреляционные и регрессионные модели. Эти модели выступают как функции спроса, в которых в качестве переменных используются факторы, определяющие динамику спроса. Приведем математическую форму записи такой модели:

у = f (x, z, d и т.д.).

В многофакторных моделях спрос на определенный товар характеризуется как функция нескольких независимых переменных. Суть экономического предсказания заключается в том, чтобы на базе имеющихся объемных и структурных параметров потребления за прошлый и настоящий периоды определить траекторию развития спроса на будущий период и исчислить его важнейшие параметры. Многофакторная модель позволяет точнее отразить процесс формирования спроса, чем трендовые однофакторные модели. Среди многофакторных моделей особое признание получила множественная линейная регрессия. Такую форму связи тем или иным способом необходимо привести к линейному виду, единственным требованием которого является достаточная близость теоретической кривой к эмпирическим значениям ряда. Оценка близости производится посредством исчисления среднеквадратического отклонения. Критерий пригодности модели спроса может быть формально записан как:

Предположение о линейном характере связи между спросом и формирующими его факторами, допустимое при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов, становится неприемлемым, когда речь идет о периоде, превышающем 7-8 лет. Долгосрочные прогнозы требуют перехода к нелинейным типам взаимосвязей, предполагающим наличие скачков, перегибов и проч., т.е. от экстраполяционных методов надо переходить к интерполяционным. С расширением горизонта прогнозирования уменьшается зависимость будущего развития от достигнутого состояния и сложившихся тенденций. Поэтому генетические методы в прогнозировании постепенно уступают место нормативно-целевым. Эти методы можно охарактеризовать и как методы обоснования альтернативных путей перехода от сложившихся тенденций к желательным.

Долгосрочные прогнозы спроса используют нормативы обеспеченности населения материальными и духовными благами. В настоящее время в практике прогнозирования спроса широко применяются различные нормативы потребления важнейших продуктов питания, изделий легкой промышленности, предметов культурно-бытового назначения. Эти нормы разрабатываются специальными организациями, они характеризуют научно обоснованное представление общества об идеальном потреблении того или иного товара. Напомним, что прогнозирование с помощью нормативного метода сводится к тому, чтобы на основе известных значений крайних членов ряда (последнего фактического и нормативного) определить возможный уровень потребления в различные периоды внутри этого ряда.

При прогнозировании спроса продовольственных и непродовольственных товаров применяются разные подходы.

Для продовольственных товаров характерна сравнительная стабильность потребления в целом. Сложившийся уровень потребления продуктов питания обычно меняется постепенно за счет изменения привычек и вкусов населения. Например, можно довольно-таки точно спрогнозировать спрос на хлебобулочные и кондитерские изделия, мясопродукты, рыбопродукты, сахар, овощи и фрукты. Сложившиеся тенденции увеличения или снижения потребления этих товаров обычно не подвержены резким колебаниям по годам. Возможны лишь сезонные колебания и изменение потребления при резком изменении политико-экономического состояния страны.

Для прогнозирования потребления непродовольственных товаров требуется учет следующих факторов:

¨ величины рационального гардероба;

¨ перспективной нормы потребления товара;

¨ износа имеющегося товара у населения для его замены;

¨ дополнительной потребности в товаре для обеспечения им естественного прироста населения до среднего уровня, сложившегося в обществе.

Существуют фундаментальные принципы, которые необходимо учитывать, прогнозируя спрос на любом уровне иерархии плановых решений. Несоблюдение этих принципов приводит к тому, что прогноз спроса становится либо невысоким по качеству, либо нерелевантным с позиций принимаемых предприятием решений.

Горизонт прогнозирования спроса. Разницу во времени между моментом, когда прогнозируется спрос, и тем плановым периодом, на который прогнозируется спрос, называют временным лагом. Выбор необходимого временного лага зависит от того, сколько времени предприятию нужно, чтобы разработать и принять все необходимые меры для того, чтобы отреагировать на информацию о прогнозе спроса. Если для наращивания производственной мощности в соответствии с прогнозом о будущем росте спроса требуется год, прогноз спроса с горизонтом менее года недостаточен, он не позволит решить необходимую задачу управления производственной мощностью. Или, например, если длительность производственного цикла при «производстве на заказ» составляет один месяц, нелогично иметь горизонт прогнозирования более коротким, ибо на такой прогноз предприятие не сумеет вовремя среагировать, подготовив необходимые запасы сырья и материалов.

При выборе горизонта прогнозирования спроса необходимо учитывать, что на более отдаленные плановые периоды прогноз будет менее точным, чем на более близкие. Соответственно, выбор горизонта прогнозирования спроса должен быть обоснован теми решениями, которые принимаются на основе сформированного прогноза — слишком короткий горизонт прогнозирования не позволяет адекватно решить поставленную задачу, а более долгий — создает проблемы с качеством прогноза.

Выбор объекта прогнозирования спроса . Чем детальнее прогноз, тем менее он точен. Соответственно, для каждого уровня иерархии планов необходимо выбирать тот уровень детализации объекта прогнозирования, который позволит решить поставленную задачу, но не приводит к ненужной детализации. Ненужной считается детализация, которая, увеличивая трудоемкость и стоимость прогноза спроса, не прибавляет прогнозу ценности с точки зрения принятия решений.

В целом, можно сказать, что параметры прогнозов спроса определяются целью использования прогноза. Чем выше уровень принятия решений и чем крупнее по масштабу принимаемые решения, тем более крупно и на более далекую перспективу строится прогноз спроса.

Качество прогноза спроса. Любому прогнозу присущ риск ошибки. Трудно представить прогноз, не содержащий ошибку. Можно выделить два типа ошибки прогноза спроса: ошибка оценки объема спроса и ошибка оценки структуры спроса. Эти типы ошибок необходимо рассматривать в зависимости от того, о каком уровне принятия решений на предприятии идет речь.

Риск ошибки оценки объема спроса при прогнозировании спроса может быть на любом уровне планирования. При долгосрочном прогнозировании спроса риск проявляется на уровне категорий продукции и товарных групп. Риск влияет на доступность необходимого объема ключевых ресурсов и на исполнение финансовых планов предприятия. При оперативном прогнозировании спроса риск проявляется на уровне номенклатурных позиций продукции, и влияет на фактический уровень обслуживания клиентов.

Риск ошибки оценки структуры спроса при прогнозировании спроса проявляется только при долгосрочном прогнозировании спроса на уровне категорий продукции и товарных групп. Предполагается одна структура спроса внутри товарной группы по номенклатурным позициям, а фактически структура оказывается иной.

Учесть указанные риски можно двумя способами: повышением качества прогнозов и/или резервированием ресурсов, предназначенных специально для покрытия этих рисков. На практике, как правило, используют оба способа одновременно — работают над повышением качества прогнозов спроса, и (поскольку стопроцентное качество прогноза на практике недостижимо) формируют резервные величины ресурсов (резервные товарно­-материальные запасы, резервное время, резервную производственную мощность).

Для оценки качества прогноза выделяют две основные измеряемые характеристики: ошибка прогноза и точность прогноза.

Ошибка прогноза — разница между фактическим значением спроса и его прогнозным значением. Она может быть выражена как в абсолютном выражении, так и в относительном — в процентах от фактического значения спроса.

Точность прогноза — это выраженная в процентах величина, равная разнице между 100% и выраженной в процентах ошибкой прогноза спроса.

Основной для оценки точности и качества прогноза спроса является измеренная ошибка и точность прогноза для каждого отдельно взятого планового периода.

Однако чаще интерес представляет не отдельно взятый плановый период, а то, в какой степени хорош тот или иной метод прогнозирования спроса. Для этого принято рассчитывать сводные характеристики точности прогноза спроса. Двумя основными способами оценить точность метода прогнозирования спроса являются средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE – Mean Absolute Percentage Erro) и средняя процентная ошибка (MPE – Mean Percentage Error).

Ошибки прогноза спроса можно классифицировать на две категории: случайные отклонения и смещение.

Случайные отклонения означают, что в сумме ошибки прогноза стремятся к нулю, и плановые периоды, для которых спрос был переоценен, чередуются с плановыми периодами, для которых спрос был недооценен, то есть, в ошибке прогноза спроса нет тенденциозности, отрицательные и положительные значения ошибок прогноза спроса в целом погашают друг друга.

Смещение же означает, что есть серьезная проблема — значительно более серьезная, нежели случайные ошибки — систематическое завышение или занижение прогноза спроса. Смещение прогноза может объясняться как объективными, так и субъективными обстоятельствами. К объективным можно отнести выбор модели прогнозирования спроса, которая может быть не вполне релевантна, например, не учитывать существенные факторы, влияющие на спрос. Объективные обстоятельства поддаются оценке и корректировке путем улучшения модели прогнозирования, сбора и подготовки данных для прогнозирования спроса, обучения сотрудников прогнозированию.

Субъективные же обстоятельства связаны с намеренным занижением или завышением величины прогноза. Это означает, что прогнозист заинтересован, в силу тех или иных причин, в смещении прогноза, поскольку он получает те или иные выгоды от смещения прогноза. Например, если прогноз спроса формирует отдел продаж предприятия, и при этом он получает премию за перевыполнение плана продаж, трудно ожидать от него оптимистического прогноза спроса. И наоборот, если отдел маркетинга формирует прогноз спроса, а при этом бюджет маркетинга считается как процент от плановой выручки, не стоит ждать пессимистического прогноза спроса. Нейтрализация влияния субъективных факторов в некоторой мере достигается правильной организацией процесса прогнозирования спроса.

В заключение следует сказать, что, помимо понятия «точность прогноза », можно выделить понятие «качество прогноза». Под качеством прогноза понимают способность процесса прогнозирования спроса формировать такие прогнозы, которые устойчиво отличались бы от фактических значений спроса не более чем на заданную величину ошибки. То есть качество прогноза означает способность удерживать ошибку прогноза в заданных пределах. Это очень важно с точки зрения управления, поскольку к заданным границам ошибки прогноза предприятие может заранее подготовиться, и такой масштаб ошибки не ставит под угрозу уровень обслуживания заказчиков.

Замечено, что качество прогноза спроса определяется в большей мере хорошей организацией процесса прогнозирования спроса, чем отдельно взятыми сколь угодно сложными математическими моделями. Тем не менее, рассмотрим далее, какие типы методов прогнозирования спроса существуют, и в каких обстоятельствах их целесообразно применять.

Прогнозирование спроса представляет собой обоснованное исследованиями рынка предсказание его развития. Основывается прогнозирование на изучение закономерностей в динамике рынке, причинно-следственных связей и основных тенденций. Для торгового предприятия прогнозирование является основой для планирования продаж, совершения закупок и составления заказов на поставку.

Основные особенности прогнозирования

Чтобы прогнозирование было точным и давало максимально полезный результат, следует помнить несколько основных правил составления прогнозов спроса на рынке.

1. Для группы продуктов можно составить более точный прогноз, чем для отдельных товаров.
2. На короткий срок прогнозирование более точно, чем на длительный.

В зависимости от срока, на который составляется прогноз, выделяют следующие виды прогнозирования спроса:

• Оперативное – на срок не более 30 дней.
• Конъюнктурное – на срок от квартала до полугода.
• Краткосрочное – на один-два года.
• Среднесрочное – на срок от двух до пяти лет.
• Долгосрочное – на срок от пяти до десяти лет.
• Перспективное – на срок более десятилетия.

Когда нужно и когда не нужно прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса – незаменимый инструмент ведения бизнеса. Он позволяет избежать лишних расходов на создание нереализуемой продукции и в максимальной степени удовлетворить потребности клиентов. Существует лишь несколько случаев, когда прогнозирование не актуально:

• Когда продукция создается по заказу клиенты. В этом случае, как правило, клиент готов подождать определенный срок, которого хватит и на приобретение компонентов, и на производство самого товара. В таком случае планирование закупок и, как следствие, спроса, не требуется.
• Если необходимые для выполнения заказов клиентов мощности можно быстро, без существенных затрат, изменить.
• Когда финансовое планирование в принципе не целесообразно

Во всех прочих ситуациях планирования спроса проводится в обязательном порядке. Однако формирование прогноза зависит от того, какие цели преследует проводящий анализ спроса на продукцию. Перед началом проведения анализа следует ответить на несколько основных вопросов, которые оказывают решающее влияние на характер прогнозирования:

• Каковы сроки планирования? Прогноз должен соответствовать горизонту планирования, будь то один месяц или десяток лет.
• Какой уровень детализации прогноза? Должен ли он содержать суммарный план по регионам или рассматривать каждого отдельного заказчика.
• Как часто пересматривается прогноз? Требуется ли пересмотр результатов прогнозирования через определенный период после формирования прогноза? Если да, то через какой промежуток времени – год, месяц или неделю?
• Какой интервал прогнозирования? Какие временные промежутки должен отображать прогноз – дни, недели, месяцы и т.д.

Методы прогнозирования спроса

Самое главное в прогнозировании спроса – это выбор методов прогнозирования. Все методы, которые используются при анализе и прогнозировании спроса, можно поделить на три категории:

• Эвристические – эти методы основываются в первую очередь на субъективных началах.
• Экономико-математические – объективные методы, имеющие четкое научное обоснование.
• Специальные – представляют собой особую категорию, в равной степени основывающуюся и на объективных, и на субъективных началах.

Эвристические методы прогнозирования спроса, в свою очередь, включают более мелкие категории. Это могут быть как социологические методики, основывающиеся на опросах покупателей и выявлении их мнений, так и экспертные методики, которые базируются на информации, полученной от специалистов в определенной области, которые высказывают мнение на основе своего опыта, интуиции и профессиональных навыков. Недостатком таких методик является невозможность точно определить, какие факторы были учтены при прогнозе, а какие нет. Неявная форма учета различных критериев подвергает анализ потребительского спроса на основе эвристических методик сомнению, поэтому оптимальным вариантом является сочетание эвристических методик с экономико-математическими.

Экономико-математические методы включают в себя более точные способы прогнозирования. К числу этих методов относится моделирование, которое заключается в формировании прогнозной модели на основе ряда существенных факторов. Также к этой категории относится экстраполяция, которая заключается в пролонгировании опыта прошлого на будущий период. Также в категории экономико-математических методов прогнозирования находится расчет коэффициента эластичности спроса. Развитие математической статистики и экономики, а также активное включение в процесс прогнозирования современных технических средств делает экономико-математические методы особенно точными.

Специальные методы прогнозирования представляют собой трендовые модели в виде математической или графической информации. Тренд является временным фактором, который позволяет охарактеризовать тенденции в динамике основных показателей рынка. Он учитывает и особенности спроса на те или иные товары. Также к специальным методам можно отнести панельные опросы, методы пробных покупок, метод повторной покупки, тестирование рынка и т.д. Все эти методы позволяют изучить тренд и на его основе сделать прогноз о развитии рынка.

Значение прогнозирования спроса

Изучение и прогнозирование покупательского спроса позволяет оптимизировать планирование производства. Хотя точный на 100% прогнозов до сих пор не существует, чем вше точность прогноза, тем эффективнее вы сможет вести бизнес. При помощи прогнозирования спроса можно оптимизировать поставки дилерам или в магазины, предотвратить затоваривание складов, дефицит или, напротив, порчу просроченных продуктов. Именно поэтому профессиональное прогнозирование спроса на рынке необходимо каждой компании, занимающейся производством тех или иных товаров.

Журнал: ФармОбоз.

Продолжая тематику «Управления запасами», которую начали в прошлом номере, хотелось бы напомнить, что смысл существования любой коммерческой струткуры в получении прибыли. Вопрос лишь в том, благодаря чему компания обеспечивает себе прибыль? Одна из самых распространенных точек зрения, заключается в том, что успех, в частности аптеки, зависит от того уровня цен, уровня обслуживания, месторасположении аптеки и так далее, и так далее. Все это так и есть, но отталкиваться стоит от другого. Прибыль аптеки обеспечивают ее КЛИЕНТЫ. Именно они делают покупки в аптеке. Или не делают! А вот задача сотрудников удержать и приумножить клиентов аптеки. Это можно сделать, поддерживая уровень обслуживания на очень высоком уровне. Уровень сервиса зависит от того, насколько вежливы продавцы, от того, каков уровень цен в данной аптеке, сколько кассовых аппаратов стоит в зале, от возможности обеспечения лекарственными средствами под закак, и от того ассортимента, который мы предлагаем нашим клиентам. Есть ли у нас в наличии те препараты, которые необходимы нашим покупателям? Как часто у нас в аптеке возникает дефицит по тем или иным позициям?

А поскольку формацевтические оптовики достаточно оперативно пополняют запасы аптеки, то здесь важно вовремя определить потребность в товаре и не упустить момента заказа оптовику, чтобы не допустить дефицита. При столь большом ассортименте, который поддерживают аптеки, удерживать в памяти все позиции просто невозможно, именно поэтому необходимо, используя современные програмные продукты, обеспечить учет потребности в лекарственных средствах на более высоком уровне.

Как обычно происходит процесс определения потребности в конкретной позиции в аптеке? Покупатели спрашивают, значит надо заказать. Закончился препарат, наступило время подачи заявки поставщику. Но этот подход работает, когда непосредственно продавцы заинетересованы в увеличении продаж. К сожалению, столь развитая система мотивации персонала аптеки встречается крайне редко.

Представим себе самою обычную ситуацию. Приходит потенциальный клиент в аптеку, отстаивает очередь, задает вопрос о наличии того лекарственного средства, которое ему прописал доктор, а этого лекарства нет в наличии. Человек уходит из аптеки без покупки, да еще и расстроенный потерянным временем. Соответственно потребность не удовлетворена. А зафиксировал ли эту потребность сотрудник аптеки (провизор)? Вряд ли, так как у него очередь, а, следовательно, отвлекаться на дополнительные операции ему некогда. Итог: клиент ушел без покупки – у аптеки упущенная прибыль. И придет ли этот клиент в аптеку или нет сказать сложно.

Другой пример. Предположим ассортимент у аптеки 5000 позиций. Пришла пора делать заказ поставщикам. Может ли провизор достаточно точно определить объем необходимой партии для каждой позиции? Наверняка нет. Идем по списку товаров, предположим в алфавитном порядке. Уже через 20 минут такой работы, бдительность и внимательность провизора притупляется, не хватает времени, или исчерпан финансовый лимит заказа. В результате те позиции, которые у нас в конце алфавитного списка остаются без внимания. Что получается в результате? Образуется дефицит, а, следовательно, упущенные продажи и прибыль.

И, наконец, третий пример. На этапе выбора поставщика и установления с ним отношений, проводится некий переговорный вопрос, где, в том числе, поставщика должен волновать вопрос об объемах поставок для Вашей аптеки. От объема поставок будет зависеть тот уровень цен, который Вам предоставит поставщик. Кроме того, сам поставщик будет у себя планировать объемы поставок от производителей лекарственных средств и медикаментов. Какие данные аптека может поставщику предоставить об объемах поставок, если нет системы прогнозирования? Только данные об объемах продаж в предыдущий период. Но насколько они соответствую действительному спросу, не знает никто.

Именно поэтому целесообразно использовать системы прогнозирования спроса, которые, учитывая спрос в прошедших периодах, формируюет данные о возможном спросе в следующих периодах.

Итак, что такое прогнозирование? Прогноз – это предположение относительно будущего. Конечно, мы не можем обеспечить абсолютно точный прогноз. Кроме того, чем меньше горизонт прогнозирования, тем более точный прогноз возможно получить. Но отсутствие в компании систем прогнозирования не облегчает и не улучшает ситуации, а наоборот, делает систему неконтролируемой и непрозрачной.

В статье рассматриваются довольно простые и доступные методы прогнозирования. Это связанно с тем, что существенное усложнение методик не ведет к существенному повышению качества прогноза.

Ниже приведена базовая расчетная формула прогноза, от которой стоит отталкиваться, добавляя тонкости и индивидуальности продуктов, с которыми аптеки работают.

Рt – прогноз величины спроса на период t;

Бt – величина базового спроса в период t;

Сt – коэффициент сезонных колебаний в период t;

Т – коэффициент временной тенденции: прирост или сокращение спроса за период t;

Мt – коэффициент поправок на стимулирование продаж в период t (маркетинговая составляющая;

Давайте рассмотрим все составляющие по порядку.

Величина базового спроса – средняя величина спроса за прошедший период.
Коэффициент сезонных колебаний необходимо рассчитывать для продуктов, у которых есть сезонный характер. Для этого необходимо проанализировать потребление за 3 года. Можно собрать данные и за большее количество лет, но здесь есть вероятность влияния на товар факторов, которые уже устарели. Анализ сезонности меньше чем за 3 года может быть не точен в связи со случайностью событий.
Итак, как определить Коэффициент сезонных колебаний?

Расчет представлен в таблице 1 и формулах.

Таблица 1 – Определение индекса сезонности

3. коэффициент поправок на стимулирование продаж. Этот коэффициент устанавливает отдел маркетинга, исходя из собственного опыта, поскольку расчету не подлежит.
Кроме базовой модели прогнозирования спроса существует большое количество статистический методов. Перечислим некоторые из них:

Нахождение средней арифметической. Эта методика приемлема для товаров высокой стабильности, без сезонной составляющей, при отсутствии временной тенденции. Применять нецелесообразно, так как таких товаров практически не существует.
Определение прогнозного значения методом скользящей средней. Применяется также для стабильных товаров.
Линейный прогноз. Работает с помощью нахождения зависимости объема продаж будущего периода от базового, с помощью линейной функции. На рисунке 1 графически представлен прогноз на тринадцатый период с помощью скользящей средней и линейной функции.
Рисунок 1 – Пример прогноза для стабильного товара

Синяя линия на графике отображает фактический объем спроса, лиловый – прогноз, используя скользящую среднюю, а черная – линейный прогноз. Вопрос в том, какой из этих прогнозов более точный. График скользящей средней на графике за прошедший период постоянно находится рядом с фактическим значением. А график линейного прогноза демонстрирует тенденцию к росту. Он и будет в данном случае более точным.

Экспоненциальное сглаживание. Применяется для нестабильных товаров, в связи с этим точность прогноза будет невысока. Примеры на рисунках 2, 3, 4.
Рисунок 2 – Пример прогноза для нестабильного товара (степенная функция).

Рисунок 3 – Пример прогноза для нестабильного товара (полином)

Рисунок 4 – Пример прогноза для нестабильного товара

Исходя из рисунков 2, 3 и 4, можно увидеть, насколько разный результат мы получаем на одних и тех же исходных данных применяя разные функции. Поэтому для нестабильных товаров для повышения точности прогнозирования особенно важно тщательно выбирать методы прогнозов.

При этом надо заметить, что те компании, которые уже внедрили и активно применяют статистические методы прогнозирования, сталкиваются с целым рядом проблем.

Во-первых, применяемые системы довольно часто являются неадекватными. То есть не соответствуют поведению товара. При автоматизации этого процесса, менеджер по закупками опирается на те данные, которые выдает информационная система, не задумываясь, на сколько эти данные точны. Да и сам менеджер зачастую не в курсе, каким именно образом формируются данные прогноза.

Предположим у нас есть информация о движении товаре «Спазмалгон» за 2 месяца (Таблица 2).

Из таблицы 2 видно, что за два месяца было большое количество дней, когда «Спазмалгон» отсутствовал на полке аптеки. Если прогноз на сентябрь строить на основе продаж за июль и сентябрь месяцы, используя среднюю арифметическую, мы получим следующие данные (средняя арифметическая здесь применяется для примера, метод прогнозирования необходимо подбирать индивидуально для каждой группы товара; кроме того, для применения этого метода необходимы данные как минимум за три месяца):

При таком подходе мы не учитываем те дни, когда товара не было на складе. Фактически это дефицит, то есть спрос был, но аптека его удовлетворить не смогла. А, следовательно, возникли упущенные прибыли.

Если использовать ту же методику, но опираться на спрос, мы сможем получить более точные данные о спросе. Как это сделать? Здесь есть два варианта:

Каждый раз, когда клиент обращается к продавцу с вопросом о товаре, которого нет в наличии, вносить об этом информацию в специальный документ, не забывая регистрировать тот объем, который необходим клиенту. Но в рознице такой подход не приемлем, так как при этом сильно увеличивается время обслуживания клиента, а, следовательно, падает уровень сервиса.
Другой вариант – определять спрос, учитывая только дни, когда товар был на складе. Данные о реальных продажах в нашем примере представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Определение реального спроса

Необходимо при этом стремиться к уменьшению ошибки прогнозирования. Кроме того, следует на нее опираться при выборе системы прогнозирования. Рассматривая различные варианты прогнозов (в том числе эмпирических, то есть построенных на личном опыте), выбирать ту методику, которая обеспечит минимальную ошибку прогнозирования.

Но все-таки у статистических методов прогнозирования есть несколько ограничений:

1. При открытии новой аптеки нельзя абсолютно точно определить объем продаж в ней;
2. Для точного прогнозирования необходимы данные за 3 периода (года, месяца, недели)
3. При вводе нового товара никто не знает, каков на него реальный спрос.

Но, что касается текущей оперативной работы с запасами, это один из самых важных инструментов, который в дальнейшем упрощает и качественно улучшает нашу работу.

Конечно, сам процесс внедрения и адаптации системы прогнозирования весьма сложный и длительный. Но, в результате, на выходе мы получаем:

Автоматизация и ускорение процесса принятия решения об объемах поставок;

Сокращение дефицита вследствие более пристального внимания к каждой позиции ассортиментного портфеля аптеки;

• Уменьшение товарного запаса;
• Увеличение объема продаж;
• Планирование работы с поставщиками;
• Получение лучших предложений от поставщика в связи со стабильностью отношений;
• Более качественное использование денежного ресурса аптеки;
• Повышение оборачиваемости запасов.