Методи прогнозування збуту та їх ефективність

Сьогодні існують більш ніж 100 різних методів і прийомів прогнозування, що відрізняються за своїм інструментарієм, сферою застосування і науковою об'єктивністю.

Будь-яке прогнозування передбачає прогнозування таких умов:

• · наявність формальної моделі;
• · за відсутності формальної моделі мають бути дані, на основі яких можна побудувати модель і провести екстраполяцію;
• · у разі відсутності моделі і статичних даних використовуються експертні й інші методи вирішення нечітких проблем.

Через це методи прогнозу класифікуються за різними критеріями. Але всіх їх відносять до груп якісних чи кількісних методів.

Методи прогнозування збуту:

• 1. Якісні (дослідницько-пошукові) — за допомогою людських знань та інтуїції визначається майбутній стан ринкового попиту (збільшення, зменшення, існування на тому ж рівні). Як правило, застосовуються оцінки експертів та метод форс-груп. Залежать від особи, яка здійснює прогноз.
• 1.1. Метод Дельфі - форма опитування експертів, при якій їх анонімні відповіді обробляються в перебігу декількох турів, і після ознайомлення усіх учасників експертизи з проміжними результатами дістають групову оцінку досліджуваної проблеми.
• 1.2. Метод колективних оцінок керівництва і фахівців підприємства (метод «мозкової» атаки) — базується на гіпотезі, що серед великого числа ідей, суджень є принаймні декілька таких, що відповідають найбільш ймовірному ходу майбутнього розвитку попиту. Ґрунтується на неформальному аналізі. Застосовується у формі обміну думками фахівців про тенденції розвитку попиту на товари, вироблені підприємством.
• 1.3. Метод сценарного розвитку — підготовка й узгодження уявлення про проблему (у нашому випадку про тенденції розвитку попиту на товар з урахуванням факторів, що впливають на нього). Сценарії розробляються експертами спочатку індивідуально, а потім формується узгоджений єдиний текст. Сценарії передбачають не тільки змістові міркування, але і включають, як правило, результати техніко-економічного чи статичного аналізу з відповідними висновками.
• 2. Кількісні (розрахункові) — кількісна оцінка майбутнього стану попиту на основі даних минулих періодів і діючих нині і в майбутньому факторів за допомогою математичних методів.
• 2.1. Екстраполяція часового ряду — проекція часового ряду на майбутні періоди часу, тобто поширення тенденцій, виявлених у минулому, на майбутній період.
• 2.1.1. Прогноз за середнім відсотком приросту показника попиту — в основу метода покладене припущення, що прогнозована величина попиту на товар збільшується (зменшується) на рівні постійного приросту (зменшення).
• 2.1.2. Прогнозування на базі ковзної середньої - метод базується на розрахунках середнього значення прогнозованої величини попиту за фіксовану кількість періодів.
• 2.1.3. Експоненційно зважена середня — цей метод опирається на послідовність ваг (вагових коефіцієнтів), що спадають з часом за експоненційним законом. Пізнішим спостереженням надається більша вага, а саме, ваги значень ряду спадають у міру віддалення в минуле.
• 2.1.4. Метод Холта — базується на оцінці ступеня лінійного зростання (чи зниження) показника величини попиту в часі.
• 2.1.5. Метод подвійного згладжування Брауна — призначений для прогнозування нестаціонарних рядів у випадку лінійно-адитивного тренду з використанням подвійного експоненційного зваженого середнього значення.
• 2.1.6. Метод адаптивного згладжування Брауна — Заснований на застосуванні регресійного аналізу (коли мінімізується сума квадратів відхилення) на базі зваженої регресії. Найбільша увага приділяється інформації останніх періодів.
• 2.1.7. Метод Муіра — застосовується у випадку лінійно-мультиплікативної моделі тренда в припущенні, що зміна середньої процесу залежить від часу нелінійно, пропорційно самому значенню середньої, тобто лінійно в логарифмічній формі.
• 2.1.8. Сезонно-декомпозиційна модель Холта-Вінтера — метод, заснований на застосуванні експоненційної зваженої середньої для сезонних рядів.
• 2.1.9. Модель Бокса Дженксінса — метод, призначений для обробки авто регресивних рядів без апріорних припущень щодо коефіцієнтів, які дисконтують. Виключення тренду здійснюється шляхом переходу до різниць ряду і допущення кореляційності залишків.
• 2.2. Економіко-математичне моделювання (імітаційні методи) — побудова економіко-математичної моделі попиту у вигляді деякої функціональної залежності величини попиту від екзогенних і ендогенних факторів, які його визначають.
• 2.2.1. Прогноз на основі індикаторів — оцінка ходу розвитку процесу збуту продукції на базі одного або декількох відомих індикаторів (показників) суміжних галузей промисловості.
• 2.2.2. Аналітичні моделі попиту і споживання — побудова функції попиту, що відбиває залежність обсягу попиту на окремі товари і послуги від комплексу факторів, що впливають на нього. Найбільш поширеними є одно факторні функції, що виражають залежність попиту від рівня доходу населення. Відповідні цим функціям графіки називають кривими Ангеля. Головна проблема полягає у виборі функціональної залежності попиту від деяких факторів і апріорне встановлення значень параметрів, що входять у функцією попиту. Як параметри виступають коефіцієнти еластичності ціни, доходів тощо.
• 2.2.3. Прогноз попиту з використанням коефіцієнта еластичності будь-якого фактора — знаючи коефіцієнта еластичності будь-якого фактора за попередній період і припускаючи, що він не зміниться істотно в прогнозований період, обчислюють величину попиту з урахуванням зміни розглянутого фактора і його коефіцієнта еластичності.
• 2.2.4. Кореляційно-регресійний аналіз — визначення напряму і сили зв’язку між незалежними змінними і залежною змінною (попитом). Побудова одно факторної і багатофакторної регресійної моделі.
• 3. Комбіновані методи — використовуючи результати прогнозів, отримані різними методами, розраховують інтегрований прогноз попиту у вигляді точкової чи інтервальної оцінки.

Методи якісного аналізу застосовують у ситуаціях, коли відсутні необхідні кількісні дані, на основі яких, власне, і здійснюється прогнозування. Діапазон прогнозу, як правило, коливається від середньострокового до довгострокового. При застосуванні експертних методів часто використовується процедура розробки сценарію, що дозволяє виділити характерні події, фактори, ознаки і тенденції в структурі ринку в процесі опитування й аналізу експертів. До недоліків якісних методів можна віднести обмежену об'єктивність і слабку надійність.