Прогнозування попиту

незалежними змінними, які  впливають на нього (ціни, доходи населення,

стан конкуренції тощо). Для побудови моделей потенційного попиту на

рекреаційні послуги використовують два методи: парний і багатофакторний

аналіз.

Однофакторний регресивний аналіз. Передбачає використання рівняння

прямої лінії:              у = а х + b

Для якого визначають значення показників а і b. A x - незалежна змінна.

Використання цього методу дозволяє встановити як впливає певний фактор

(наприклад зміна цін,  доходів тощо) на рівень попиту  на продукцію

і на його майбутню величину. Причому важливою умовою є стабільність всіх інших факторів.

Багатофакторний регресивний аналіз.

Перш ніж побудувати багато факторну регресивну модель для вивчення

попиту на продукцію регіону необхідно визначити перелік факторів, що чинять вплив на формування цього попиту.

Після того, як ми визначили  перелік факторів, можна приступити до

формування рівняння регресії.

Наступним етапом є розрахунок отриманого рівняння в яке входять

відібрані основні фактори. Розв'язавши це рівняння методом найменших

квадратів ми отримаємо значення показників a0, a1, a2, … , an.

Таким чином, розв'язавши це рівняння для кожного періоду (t = 1,2,...,n)

і підставивши в нього  значення основних факторів ми отримаємо  показник

попиту на продукцію регіону  для кожного з цих періодів. Тобто, ми отримаємо значення попиту з урахуванням впливу основних факторів.

Після описаної вище процедури  можна приступати до оцінки перспективного

попиту. Для цього необхідно  для кожного з основних факторів за методом

екстраполяції тренду визначити  його перспективне значення. Після  чого

підставити ці отримані значення в багатофакторну регресивну модель.

Таким чином, ми одержимо показник перспективного попиту на продукцію

регіону з урахуванням  прогнозованих показників факторів.

Експлікативні моделі.  
З наукового погляду, "об’єктивні" і "аналітичні" методи є самими потужними. Вони ґрунтуються на створенні екплікативних математичних моделей, які дозволяють імітувати ринкові ситуації в рамках альтернативних сценаріїв. У своїй концептуальній основі математичне моделювання дуже близько описаним раніше експертним методам: потрібно встановити причинну структуру, розробити один або безліч сценаріїв і для кожного відібраного сценарію вивести оцінку ймовірного попиту. Відмінність методу укладається в тім, що причинна структура встановлюється й перевіряється експериментально, в умовах, що піддаються об’єктивному спостереженню й виміру.  
Визначення причинної (казуальної) структури досліджуваного явища – вихідна точка математичного моделювання.  
Мова йде про набір гіпотез, заснованих на розумінні поводження споживачів при покупці й апріорі випливають із теорії поведінки. Цей набір гіпотез повинен потім бути прийнятий (або відкинуть) аналітиком на основі спостережень. У випадку підтвердження модель може застосовуватися для цілей керування.  
Моделі із системою рівнянь.  
Якщо досліджуване явище занадто складно для опису одним рівнянням, аналітик повинен вибрати такий метод оцінки, що дозволяє враховувати взаємозалежність змінних.  
Як приклад розглянемо проблему виміру впливу реклами на частку ринку для марки споживчого товару, продаваного через широку збутову мережу. Попередні дослідження ефективності реклами показали, що вона безпосередньо впливає на рівень дізнавання марки й на поводження продавців, відповідальних за збут марки в мережі.  
Тут є три функціональні зв’язки:  
1. поводження дистриб’ютора (у1) визначається торговельною націнкою, що він одержує (х1), і інтенсивністю рекламних зусиль відносно марки (х2);  
2. поводження продавців (у2) визначається поводженням дистриб’юторів (у1), інтенсивністю реклами (х2) і тиском конкуренції (х3);  
3. рівень частки ринку (у3) визначається поводженням дистриб’юторів (у1), поводженням продавців (у2) і відносним рівнем ціни марки (x4).  
Ефективність даного методу заснована на тому, що модель стає інструментом виявлення й дослідження численних ситуацій і змінних, які людський розум при всій своїй уяві проаналізувати не в силах.  
Необхідно, однак, ураховувати, що даний підхід осмислений лише доти, поки виявлена причинна структура залишається стабільною. Отже, прогноз на базі екплікативної моделі має на увазі екстраполяцію, але вже другого порядку. В умовах глибоких і швидких змін середовища математична модель не в змозі пророчити вплив зміни, що завжди не можуть бути в ній враховані. На відміну від експерта математична модель нездатна до імпровізації й не може пристосуватися до глибоких змін середовища.  
Більшість прогнозних помилок пов’язана з тим, що в момент формулювання прогнозу в більш-менш явній формі малося на увазі, що існуючі тенденції збережуться в майбутньому, що рідко виправдується в реальному економічному й громадському житті.  
Метод сценаріїв. Розгляд різних можливих методів прогнозування виявив переваги й недоліки кожного з них. Насправді всі ці методи є доповнюючи ми один одного й ефективна прогнозна система повинна забезпечити можливість використання кожного з них.  
Метод сценаріїв – це гарний засіб для організації взаємодії кількісного і якісного підходів і для інтегрування розглянутих прогнозних методів.  
Сценарій відрізняється від прогнозу. Прогноз – це судження, що прагне "пророчити" специфічну ситуацію й повинне бути прийняте або відкинуте на базі його переваг і недоліків. Навпроти, сценарій – це інструмент, що розробляється з метою змусити міркувати, насамперед для того, щоб:  
•    краще зрозуміти ринкову ситуацію і її еволюцію в минулому,  
•    підвищити чутливість до взаємодії фірми із середовищем,

•    оцінити її чутливість до загроз,  
•    виявити можливі напрямки своїх дій.  
Завдяки підвищенню чутливості до зовнішніх факторів метод дозволяє підвищити здатність до передбачення й розвити гнучкість і адаптивність фірми. Сценарій варто розглядати разом з іншими сценаріями, один із яких є базовим, а інші – альтернативними сценаріями, заснованими на ключових факторах.  
Цей підхід, що виходить із переконання про те, що майбутнє ніколи не може бути повністю обмірюване й кероване, володіє, з погляду управління, рядом важливих переваг:  
1.    Насамперед, він загострює увагу фірми на невизначеність, що характеризує будь-яку ринкову ситуацію; управління в турбулентному середовищі має на увазі здатність передбачати еволюцію середовища. 2.    Метод сценаріїв полегшує інтеграцію даних, отриманих різними методами, якісними або кількісними. 3.    Реалізація цього підходу вносить в управління додаткову гнучкість і сприяє розробці альтернативних планів і системи швидкого реагування.  
Сучасні досягнення комп’ютерних технологій істотно полегшили застосування цього методу, зробивши, зокрема, можливим його децентралізоване застосування на фірмах.

 

 

 

 

 

Використана література:

 

1.  Гамбаров Г. М., Журавель Н. М., Королев Ю. Г. Статистическое

прогнозирование и моделирвание: Учебное пособие. – Москва: Финансы и

статистика, 2008. – с. 383.

2. Селиверстов Д. В. Статистическое изучение спроса и потребления:

Учебное пособие. – Москва: Наука, 2008. – с. 225.

3. Eкономічна енциклопедія.

4. Стратегічний менеджмент - Кіндрацька Г.І.