Принятие решений при стимулировании сбыта. Сущность и задачи прогнозирования

Прогнозирование — это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим  прогнозирование объема продаж, используя  метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов  предполагает, что происходившие  изменения в объемах продаж могут  быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд — это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно  временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда  — общей долгосрочной тенденции  изменения временного ряда, лежащей  в основе его динамики;

2) сезонной  вариации — краткосрочного регулярно  повторяющегося колебания значений  временного ряда вокруг тренда;

3) циклических  колебаний, характеризующих так  называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий  из экономического подъема, спада,  депрессии и оживления. Этот  цикл повторяется регулярно.

Для объединения  отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают  показатели компании за последние несколько  лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим  данный метод для определения  объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В  табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов. 

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

 

 

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

• существующий тренд: объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;
• сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда. 

Первый  этап анализа временных рядов  — построение графика данных .

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем — сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд — это общая долгосрочная тенденция  изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если  у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой  будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая  средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Далее подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:

Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Далее продолжаем расчеты аналогичным  образом вплоть до последних четырех  кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем  столбце табл. 2.

Первая  рассчитанная средняя показывает средний  объем продаж за первый год  и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 — это тренд скользящих средних.

Но для  продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).   

Таблица 2. Анализ временного ряда

 

 

Для составления  прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд  скользящих средних. Так как процесс  сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).   

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

 

 

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз  продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:  

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем  продаж / Тренд = Сезонная вариация ×  Остаточная вариация.     (3) 

Результаты  расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь  будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4. 

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

 

 

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для  удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние.

В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий  коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет  сезонной вариации представлен в  табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

 

 

На основании  данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV — 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении  прогноза продаж исходим из следующих  предположений:

• динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;
• сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться  неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение  ситуации. Например, на рынок может  выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных  предположениях, можно составить  прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.