Ценовая политика и прогнозирование объемов продаж на предприятии

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ. Техника этого анализа достаточно подробно рассмотрена во всех статистических справочниках и учебниках. Рассмотрим лишь возможности этого метода применительно к прогнозированию объема продаж.

Может быть построена регрессионная модель, в которой в качестве факторных признаков могут быть выбраны такие переменные, как уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов, расходы на рекламу и др. Уравнение множественной регрессии имеет вид

  Y (X1; X2; ...; Xn) = b0 + b1 х X1 + b2 х X2 + ... + bn х Xn,                      (8)

где Y — прогнозируемый (результативный) показатель; в данном случае — объем продаж;

X1; X2; ...; Xn — факторы (независимые переменные); в данном случае — уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов и т.д.;

n — количество независимых переменных;

b0 — свободный член уравнения регрессии;

b1; b2; ...; bn — коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение результативного признака от его средней величины при отклонении факторного признака на единицу его измерения.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования объема продаж включает следующие этапы:

1) предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют объем продаж. Эти факторы должны быть либо известны (например, при прогнозировании объема продаж цветных телевизоров (результативный показатель) в качестве факторного признака может выступать число цветных телевизоров, находящихся в эксплуатации в настоящее время); либо легко определяемы (например, соотношение цены на исследуемый продукт фирмы с ценами конкурентов);

2) сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности (например, совокупности предприятий). Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;

3) определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;

4) проведение регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;

5) повтор этапов 1—4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;

6) сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора Xj на один процент при фиксированном положении других факторов. Коэффициент эластичности определяется по формуле:

где bj — коэффициент регрессии при j-м факторе.

Регрессионные модели могут использоваться при прогнозировании спроса на потребительские товары и средства производства. В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа объема продаж минеральной воды «Иркутская» была получена модель:

                               Yt+1 = 2,021 + 0,743At + 0,856Yt2,                                                      (10)

где Yt+1 — прогнозируемый объем продаж в месяце t + 1;

At — затраты на рекламу в текущем месяце t;

Yt2 — объем продаж в текущем месяце t.

Возможна следующая интерпретация уравнения многофакторной регрессии: величина объема продаж напитка в среднем увеличивалась на 2,021 тыс. дал, при увеличении затрат на рекламу на 1 руб. объем продаж в среднем увеличивался на 0,743 тыс. дал., при увеличении объема продаж предыдущего месяца на 1 тыс. дал. объем продаж в последующем месяце увеличивался на 0,856 тыс. дал.

Ведущие индикаторы — это показатели, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его во времени. Например, изменение уровня жизни населения влечет за собой изменение спроса на отдельные товары, а следовательно, изучая динамику показателей уровня жизни, можно сделать выводы о возможном изменении спроса на эти товары. Известно, что в развитых странах по мере увеличения доходов возрастают потребности в услугах, а в развивающихся странах —
в товарах длительного пользования.

Метод ведущих индикаторов чаще используется для прогнозирования изменений в бизнесе в целом, чем для прогнозирования объема продаж отдельных компаний. Хотя нельзя отрицать, что уровень объема продаж большинства компаний зависит от общей рыночной ситуации, сложившейся в регионах и стране в целом. Поэтому перед прогнозированием собственного объема продаж фирмам часто бывает необходимо оценить общий уровень экономической активности в регионе.

Существенным обоснованием прогноза объема продаж товаров потребительского назначения могут служить данные обследований намерений потребителей. Они знают о собственных перспективных покупках больше, чем кто-либо, поэтому многие компании проводят периодические обследования мнений потребителей о производимой продукции и вероятности ее покупки в будущем. Чаще всего эти обследования касаются товаров и услуг, приобретение которых планируется потенциальными покупателями заранее (как правило, это дорогие покупки типа автомобиля, квартиры или путешествия).

Конечно, нельзя недооценивать полезность такого рода обследований, но также нельзя не учитывать, что намерения потребителей относительно какого-то товара могут измениться, что скажется на отклонении фактических данных о потреблении от прогнозных.

Итак, при прогнозировании объема продаж могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Естественно, возникает вопрос об оптимальном методе прогнозирования в конкретной ситуации. Выбор метода связан, по крайней мере, с тремя ограничивающими условиями:

1) точность прогноза;

2) наличие необходимых исходных данных;

3) наличие времени для осуществления прогнозирования.

Если требуется прогноз с точностью 5%, то все методы прогнозирования, обеспечивающие точность 10%, могут не рассматриваться. Если нет необходимых для прогноза данных (например, данные временных рядов при прогнозировании объема продаж нового продукта), то исследователь вынужден прибегнуть к казуальным методам или экспертным оценкам. Подобная ситуация может возникнуть в связи со срочной потребностью в прогнозных данных. В этом случае исследователь должен руководствоваться временем, имеющимся в его распоряжении, осознавая, что срочность расчетов может сказаться на их точности.

Необходимо отметить, что мерой качества прогноза может служить коэффициент, характеризующий отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов. Очень важно осуществлять расчет этого коэффициента не по окончании прогнозируемого срока, а при составлении самого прогноза. Для этого можно использовать метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется ее способностью воспроизводить фактические данные в прошлом. Других формальных критериев, знание которых позволило бы априорно заявить об аппроксимирующей способности прогнозной модели, не существует
[18, с.7].

Прогнозирование объема продаж — неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности. 

3 ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕНОВОЙ
ПОЛИТИКИ ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1 Анализ «Издержки-объем-прибыль» (CVP-анализ)

Комплексная методология разработки ценовой политики предприятия является достаточно сложной, учитывающей множество факторов хозяйственной деятельности, связанных с изменением уровня отпускных цен.

Важнейшим инструментом ценовой политики предприятия является так называемый CVP-анализ (cost-volume-profit analysis), который позволяет моделировать взаимозависимость цен, удельных издержек и физического объема реализации и на этой основе устанавливать такой уровень продажной цены, который ведет к максимизации финансовых результатов (прибыли) фирмы.

Прибыль от реализации можно определить следующим способом:

    P = p(Q)Q – cQ –A,                                                                           (11)

где P – прибыль;

p – цена единицы продаж;

Q – объем продаж в натуральном выражении;

p(Q)Q – объем продаж в стоимостном выражении;

cQ – условно-переменные издержки;

A – условно-постоянные (периодические) издержки.

Заметим, что величина прибыли в соответствии с формулой зависит от следующих основных факторов:

–        уровня продажной цены (p);

–        величины физического объема продаж (Q);

–        удельных издержек (c);

–        эластичности спроса по цене p(Q), устанавливающей рыночную зависимость физического объема продаж по цене;

–        величины периодических расходов (A).

Уровень продажной цены p является оптимальным для максимизации финансовых результатов предприятия.

Из методологии анализа «издержки – объем – прибыль» следует важнейший вывод не только для разработки инструментария ценовой политики, но и ширине -  для всей философии управления.

Заметим, что величина прибыли при оптимальном уровне цены зависит от уровня периодических расходов (что естественно), но сам уровень оптимальной цены и объема продаж  не зависит от величины периодических (постоянных) расходов и определяется исключительно переменными издержками.

Действительно, математическое решение данной задачи следующее:

функция P= p(Q)Q – cQ – A – на максимум.

Первая производная данной функции приравнивается к нулю, т.е.

p'(Q)xQ + p – c=0,

(p-c)/Q = p'(Q)

Иными словами, оптимальный физический объем, и цена наступают в той точке, где предельный (маржинальный) доход от продажи дополнительной единицы продукции равен коэффициенту эластичности спроса по цене.

Предельный доход определяется продажной ценой и переменными издержками, т.е. оптимальный уровень цены от величины периодических расходов не зависит.

Очень распространенным убеждением руководителей российских компаний является уверенность, что уровнем, при котором продавать  становится невыгодно, является точка, где цена реализации становится равной полной себестоимости единицы продукции (рентабельность равняется 0). Отсюда следует вывод: при достижении данной критической точки необходимо всеми мысленными и немысленными способами (включая сокращения продуктивных расходов, например в ущерб качеству, и необоснованное завышение цены) увеличивать рентабельность, так как данный способ является единственным для достижения положительных финансовых результатов. В действительности это не так. По-настоящему критической точкой является та, когда переменные затраты на единицу продукции равняются продажной цене. В том же случае, когда рентабельность по полным затратам отрицательна, а по переменным затратам – положительна (очень распространенный случай для фирм с высокой долей операционных расходов), существует альтернативный способ улучшения финансовых результатов – стимулирование физического объема продаж при данной рентабельности (т.е. без повышения цен и сокращения необходимых расходов). Игнорирование этого фактора часто приводит к ошибочным управленческим решениям в практике российских предприятий.

CVP-анализ является основным, но не единственным инструментом ценовой политики компании. Как и любой методологический инструмент, он имеет свои ограничения и упрощения. Поэтому необходимо производить корректировку данных анализа «издержки – объем – прибыль» с помощью других аналитических инструментов, которые охватывают другие существенные аспекты ценовой политики, не рассматриваемые
CVP-анализом.

3.2 Анализ образования затрат по стадиям финансового цикла
(генераторам затрат)

Заметим, что при CVP-анализе переменные издержки трактуются как единая категория затрат, зависящая от объема реализации.
В действительности все обстоит несколько сложнее. Переменные затраты предприятия образуются на различных стадиях цикла оборотного капитала (финансового цикла) предприятия, и каждая стадия финансового цикла является генератором затрат для соответствующей категории текущих издержек (таблица 7).

Таблица 7 Образование затрат по стадиям финансового цикла