Имя материала: Экономический анализ

Автор: Басовский Л.Б.

3.4. рыночный спрос и прогнозирование сбыта

Рыночный спрос. Это возможный общий объем продаж на определенном рынке конкретной марки товара или совокупности марок товара за какой-то период времени. На величину спроса оказывают влияние факторы внешней среды, маркетинговые усилия конкурентов и комплекс маркетинга предприятия. Влияние этих факторов на спрос часто рассматривают по отдельности и характеризуют коэффициентами эластичности и кривыми спроса.

Эластичность спроса — это степень изменения спроса при изменении того или иного фактора. Ее часто измеряют коэффициентами эластичности. Например, эластичность спроса по ценам измеряют коэффициентом ценовой эластичности:

Ер = Изменение спроса / Изменение цены.

Кривая спроса — это график функции зависимости спроса от одного из факторов, оказывающих на него влияние, например цены. В ограниченном диапазоне изменения факторов спроса нелинейную в общем случае функцию спроса можно линеаризировать — представить в виде линейной функции. Параметры этой функции определяются с помощью разных приемов. При наличии достаточного количества данных об объемах сбыта и ценах может использоваться регрессионный анализ.

Пример. Предприятие располагает отчетными данными за шесть предшествующих периодов о выручке от реализации товара и объемах продаж (табл. 3.1). Используя средства анализа данных электронных таблиц MS Excel, получим уравнение регрессии:

Р = 7642 - 1,072 X Q, (3.1) 458 0,197

где Р — цена, руб.; Q — объем реализации, ед.; стандартная ошибка модели 135 руб.; коэффициент детерминации модели 85\%.

Таблица 3.1 Цены и объемы реализации товара в отчетные периоды

 

п         "      ——Периоды

Показатель      

1

2

3

4

5

6

Средняя цена единицы, руб. Объем реализации, ед.

5375 1974

5505 2002

5513 2177

5068 2417

4760 2605

4760 2695

При ограниченности сведений о реализации и ценах можно использовать следующее приближенное уравнение для определения кривой спроса:

Р = Ро + (Qo - Q) / |Ер|, (3.2)

где Р0 и Q0 — базовые цена и объем реализации соответственно;

|Ер| — абсолютная величина коэффициента ценовой эластичности.

Пример. Предприятие, рассмотренное в предыдущем примере, располагает только совокупными данными периодов о выручке и объеме реализации, который составил в среднем за период 2311 ед., при этом средняя цена составила 5164 руб. Кроме того, по опубликованным данным исследований рынка рассматриваемого товара в стране абсолютное значение коэффициента ценовой эластичности составляет 0,93. По уравнению (3.2) получим:

Р = 5164 + (2311 - Q) /0,93 = 7649 - 1,075 X Q.

Прогнозирование сбыта. Прогнозы должны основываться на оценке спроса. Они составляются в соответствии с потребностями предприятия и подразделяются на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

Краткосрочные прогнозы. Большинство предприятий готовят прогнозы годового объема сбыта для операций за финансовый или календарный год. Этот прогноз сбыта используется в качестве основы для планирования всех потребностей в ресурсах и бюджетирования. Если спрос на продукцию предприятия подвержен сезонным колебаниям, то готовятся прогнозы по месяцам, сезонам.

Среднесрочные прогнозы. Эти прогнозы могут охватывать период от 2 до 5 лет. Они часто основываются на предположении о сохранении существующих тенденций в будущем с учетом воздействия предполагаемых изменений в численности населения, конъюнктуре рынка и других факторов; они используются для установления сроков мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта, предвидения трудностей и возможностей в определенных районах сбыта.

Долгосрочные прогнозы. Эти прогнозы составляются на срок свыше 3 или 5 лет. Многие крупные предприятия заглядывают далеко вперед и их прогнозы могут быть с горизонтом до 50 лет. Значение долгосрочного прогноза зависит от сферы деятельности предприятия. Например, предприятия, занятые добычей полезных ископаемых, часто планируют разработку дополнительных ресурсов и нового оборудования за десятилетия до того, как они понадобятся.

Методы прогнозирования. На практике в сфере сбыта наибольшее распространение получили следующие методы прогнозирования.

. Мнение группы руководителей. На небольших предприятиях руководитель маркетинга готовит оценку будущего сбыта. Затем группа руководителей обсуждает и оценивает прогноз. Окончательное решение принимает группа в составе руководителя маркетинга, руководителя производства, сотрудника, отвечающего за финансы, и руководителя предприятия. Метод используют на предприятиях, не имеющих опыта прогнозирования и планирования, в условиях когда у руководителей нет статистики сбыта и рынка.

• Комбинация мнений работников службы сбыта. Этот метод использует комбинацию оценок отдельных торговых агентов и руководителей сбыта. Торговые агенты подготавливают оценки, которые рассматриваются и обобщаются их руководителями. Обобщенные оценки предоставляются руководителю службы маркетинга. Руководитель службы маркетинга готовит сводный прогноз, основанный на отчетах работников сбыта. Метод применим в областях, для которых большое значение имеет мнение клиентов, например в сбыте промышленного оборудования.

. Прошлый товарооборот. При этом методе используются данные о сбыте за прошлый период в качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем. Делающий прогноз предполагает, что товарооборот следующего года будет отличаться от текущего так же, как товарооборот текущего года отличается от прошлогоднего.

Применение этого метода возможно на предприятиях стабильных отраслей, например в сфере коммунального хозяйства.

Анализ тенденций и циклов. При прогнозировании методом анализа тенденций и циклов изучаются несколько основных факторов. Это прежде всего долгосрочные тенденции роста предприятия, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта предприятия и возможные нерегулярные влияния забастовок, технических изменений и появления новых конкурентов. Этот метод требует подбора и обработки статистических данных, использования статистических методов. Он может быть использован для долгосрочных прогнозов в отраслях, развитие которых тесно связано с общей экономической конъюнктурой.

. Математические модели. Этот метод основывается на регрессионных, структурных и имитационных моделях. Используя этот метод, пытаются выявить симптомы в экономике и характеристики деятельности предприятия, связанные с вероятным будущим объемом сбыта. Прогнозы основываются на оценках влияния подобных факторов. Прогнозируемый объем сбыта может зависеть от разных явных и скрытых факторов. Для оценки влияния факторов нужно определить: 1) наличие и тесноту корреляционной связи между объемом сбыта и показателями, характеризующими те или иные факторы; 2) временные лаги, т.е. сдвиги во времени, которые определяют сроки, когда изменения факторов станут сказываться на объеме сбыта; 3) регрессионные или структурные модели, характеризующие влияние различных факторов на сбыт.

Рынок для товаров данной отрасли производства и доля предприятия на рынке. Этот метод состоит в том, что делается прогноз сбыта всей отрасли, а потом оценивается доля рынка, которую может получить предприятие. Если предприятию доступны отраслевые прогнозы, то этот метод может упростить подготовку прогнозов сбыта. Метод применим на предприятиях, действующих в отраслях с развитой отраслевой статистикой.

Оценка риска прогнозов. Эта оценка может основываться на исчислении коэффициентов вариации прогнозируемых показателей. Если прогнозирование осуществляется на основе статистических данных с помощью эконометрических моделей, то программные средства статистических пакетов дают оценки как ожидаемых значений прогнозов, так и значений их стандартных

Предполагается пять возможных вариантов, в том числе весьма пессимистический, при котором из-за неудовлетворительного качества возврат продукции превзойдет ее сбыт.

Оценим ожидаемую выручку и риск. Используя (3.3), находим

ВВ = - 3 х 0,05 + 6 х 0,2 + 11 х 0,5 + 14 х 0,2 + 19 х 0,05 = 10,3 млн руб.

Дисперсия по (3.4) составит:

SD2 = (- 3-10,3)2 х 0,05 + (6-10,3) 2 х 0,2 + (11-10,3) 2 х 0,5 + + (14-10,3) 2 х 0,2 + (19-10,3) 2 х 0,05 = 19,31.

Среднее квадратическое отклонение доходности составит: SD = а/19,31 = = 4,39 млн руб., а коэффициент вариации по (3.6) — I = SD, / ВВ = 4,39 / 10,3 = = 0,43. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что точность прогноза невелика, но при отсутствии других возможностей прогнозирования выручка величиной 10,3 млн руб. может быть использована для планирования.

Оценка и пересмотр прогнозов. Для того чтобы учесть изменившиеся условия и исправить ошибки, прогнозы необходимо проверять и пересматривать. Когда и как часто нужно оценивать и пересматривать прогнозы, зависит от компании, отрасли и продукта. Некоторые эксперты считают, что разница между предполагаемым и фактическим сбытом величиной 5\% на любом этапе требует немедленного повторного прогноза.

Проверять прогноз и фактические результаты сбытовой деятельности следует в конце каждого планового периода. Ценность такой проверки состоит в том, что она позволяет оценивать использованные данные. При этом выявляются ошибки и новые факты. Кроме того, можно получить представление о том, что делать и чего нельзя делать при составлении будущих прогнозов.

Непрерывное прогнозирование. При непрерывном внутрифирменном планировании предприятия пересматривают и разрабатывают прогнозы на плановый период ежемесячно, т.е. прогнозирование ведется непрерывно. Например, при годовом плановом периоде прогноз охватывает плановый период с января по декабрь. В конце декабря прогноз как основа плана перерабатывается и составляется прогноз на период с января по декабрь следующего года. В конце января прогноз перерабатывается, составляется прогноз на период с февраля по январь следующего года. И так далее. Этот процесс создает непрерывный квартальный и годовой прогноз.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 |