Применение статистических методов для изучения спроса

   5. Нерегулярный спрос - естественное  состояние спроса в отраслях, подверженных сезонным, недельным  и даже ежедневным колебаниям.

   Задача  маркетинга - изыскать способы сгладить колебания в распределении спроса по времени с помощью гибких цен, мер стимулирования и прочих приемов  побуждения.

   6. Полноценный спрос - временное,  весьма приятное для производителя  и продавца, но в то же самое  время и тревожное состояние.  Под полноценным понимается устойчивый  спрос, растущий стабильными темпами.

   Задача  маркетинга - поддерживать существующий уровень спроса, несмотря на меняющиеся потребительские предпочтения и  усиливающуюся конкуренцию.

   7. Чрезмерный спрос - спрос такого  высокого уровня, который фирма  не может или не хочет удовлетворить  по тем или иным причинам.

   Задача  маркетинга, именуемая в данном случае "демаркетингом", - изыскать способы  временного или постоянного снижения спроса. При этом цель демаркетинга - не ликвидировать спрос, а всего  лишь снизить его уровень.

   8. Нерациональный спрос - спрос  на товары и услуги со стороны  одних групп потребителей, который  вызывает противодействие со  стороны других групп граждан  и их организаций.

   Задача  маркетинга - убедить любителей чего-то отказаться от своих привычек, распространяя  устрашающие сведения, резко поднимая цены и ограничивая доступность  товара.

   Спрос представляет собой также совокупность отдельных требований к конкретным товарам с известными потребительскими свойствами. Спрос более дифференцирован, нежели потребности, что связано  с неодинаковым уровнем денежных доходов населения. Кроме того, потребности  имели и имеют место во всех общественно-экономических формациях, где даже нет товарного обмена, а спрос - это категория рыночных, товарно-денежных отношений.

   Спрос населения на потребительские товары формируется под влиянием экономических, социальных, демографических, природно-климатический  и других факторов, изменяющихся в  процессе развития общественного производства. И вместе с тем меняются направление  и степень их влияния на спрос. Поэтому необходимы тщательное изучение спроса, анализ тенденций и закономерностей  его развития, прогнозирование объемов  и структуры спроса и розничного товарооборота.

   Покупательский  спрос подразделяется на реальный, удовлетворенный и неудовлетворенный. Реальный спрос определяется суммой денежных средств, направляемых населением на покупку товаров и оплату услуг  при определенном уровне цен на них. Удовлетворенный (или реализованный) спрос составляет основную часть  платежеспособной потребности. Он меньше реального спроса на величину неудовлетворенного спроса на товары и услуги.

   Договорные  отношения торговли с промышленностью  определяются на основе прогнозных расчетов товарооборота и его ресурсного обеспечения, что, в свою очередь, невозможно без научно обоснованных прогнозов  спроса населения, позволяющих торговым предприятиям более четко формулировать  требования к промышленности на оптовых  ярмарках по продаже товаров. С учетом спроса и результатов оптовых  ярмарок торговля формирует заказы промышленности, устанавливая необходимые  требования по количественным и основным качественным параметрам поставки потребительских  товаров. С изменением конъюнктуры  рынка ассортимент и сроки  поставки периодически уточняются. 

   1.3 Методы изучения и анализа спроса.

   Проблема  прогнозирования спроса, вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых  изменений внешней среды, за последние  десятилетия стала особенной  сложной. С учетом этих трудностей и  критичности ошибок в прогнозах  спроса некоторые специалисты были вынуждены заговорить о тщательности прогнозирования спроса. На самом  деле, прогнозирование спроса - это обязанность, которую в явной или неявной форме должны неизбежно выполнять все фирмы.

   Помимо  получения возможных будущих  оценок тех или иных исследуемых  параметров, целью прогнозирования  спроса также является побуждение к  размышлению о том, что может  произойти во внешней среде и  к каким последствиям для фирмы  это приведет. Прогнозирование спроса повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения. Этот эффект достигается даже тогда, когда план не выполнен в связи  с тем, некоторые гипотезы, положенные в основу прогнозного сценария, не материализовались.

   Методы прогнозирования спроса, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические, при применении которых преобладают объективные начала, и к числу которых относятся статистические методы.

   Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза спроса, не изложены в явной форме и  неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

   Так, при прогнозировании спроса изучаются  предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться  торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистребьютеры, консультанты по маркетингу и т.д.

     При использовании математических  методов подходы к прогнозированию  спроса четко сформулированы  и могут быть воспроизведены  другими лицами, которые неизбежно  приведут к получению такого  же прогноза.

   Если  при применении экспертных методов  структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может  быть различной, то при использовании  экономико-математических методов  структура моделей устанавливается  и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

   Определение системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления - исходная точка экономико-математического  моделирования.

   Метод сценариев - это хорошее средство для организации взаимодействия количественного и качественного  подходов, для интегрирования рассмотренных  прогнозных методов. Сценарий - это  динамическая модель будущего, в которой  шаг за шагом описывается возможный  ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии представляются ключевые причинные факторы, которые  должны быть приняты во внимание, и  указываются способы, которыми эти  факторы могут повлиять, скажем, на первичный спрос.

   Сценарий  заставляет исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, изолировано  используя отдельные методы прогнозирования.

   Сценарий, следовательно, отличается от прогноза. Прогноз - это суждение, которое стремиться "предсказать" специфическую ситуацию и должно быть принято или отвергнуто на базе его достоинств и недостатков. Сценарий же является инструментом, который  используется для определения, какие  виды прогнозов должны быть разработаны, чтобы будущая ситуация была описана  полно, с учетом всех главных факторов.

   Наиболее  широко в прогнозировании спроса, как и в целом при проведении маркетинговых исследований, из математических методов используются статистические методы.

   Можно выделить два метода разработки прогнозов  спроса, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

   В первом случае в качестве базы прогнозирования  спроса используется прошлый опыт, который проецируется на будущее. Делается предположение, что система развивается  эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем  более вероятно сохранение ее параметров без изменения - конечно, на срок, не слишком большой. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза спроса не превышал одной трети длительности расчетной  временной базы.

   Во  втором случае строится прогнозная модель спроса, характеризуется зависимость  изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает  условия, которые, как ожидается, будут  иметь место, и характер их влияния  на изучаемый параметр.

   Данные  модели не используют функциональные зависимости; они основаны только на статистических взаимосвязях.

   Для достоверности точности прогнозных оценок до наступления будущего обычно расчеты по выбранной прогнозной модели сравнивают с данными, полученными в прошлом, и для каждого момента времени определяют различие оценок. Затем определяется средняя разность оценок, скажем, среднее квадратическое отклонение. По его величине определяется прогнозная точность модели.

   При построении прогнозных моделей спроса чаще всего используется парный и  множественный регрессионный анализ.

   В основе экстраполяционных методов  лежит анализ временных рядов.

   Парный  регрессионный анализ основан на использовании уравнений прямой линии:  

     у = а + вх,  

   где у - оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);

     а - свободный член уравнения;

     х - независимая переменная (факторный  признак), используемая для определения  зависимой переменной;

     в - коэффициент регрессии, изменяющий  среднее отношение отклонения  результативного признака от  его средней величины к отклонению  факторного признака от его  средней величины на одну единицу  его измерения - вариация у,  приходящаяся на единицу вариации  х.

   Коэффициент парной линейной регрессии "в" имеет  смысл тесноты связи между  вариацией факторного признака "х" и вариацией результативного  признака "у".

   Анализ  на основе множественной регрессии  основан на использовании более  чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет  анализ, делая его многомерным. Однако, регрессионная модель более полно  отражает действительность, так как  в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества  факторов.

   При прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос, определяются взаимосвязи, существующие между ними, и прогнозируются их вероятные будущие  значения; из них при условии реализации условий, для которых уравнение  множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.

   Все, что касается множественной регрессии, концептуально является идентичным парной регрессии, за исключением того, что используется более чем одна переменная. Под этим углом зрения слегка изменяется терминология и статистические расчеты.

   Многофакторное  уравнение множественной регрессии  имеет следующий вид: 

   у = а + в1х1 + в2х2 + в3х3 + … + вмхм,  

   где у - зависимая или прогнозируемая переменная;

     хi - независимая переменная;

     а - свободный член уравнения;

     вi - коэффициент условно-чистой регрессии; 

    i = 1, m;

    m - число независимых переменных (факторных признаков). 

   Термин "коэффициент условно-чистой регрессии" означает, что каждая из величин  в измеряет среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного  признака) от ее средней величины при  отклонении зависимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при  условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются.

   Таким образом, в отличие от коэффициента парной регрессии коэффициент условно-чистой регрессии измеряет влияние фактора, абстрагируясь от связи вариации этого фактора с вариацией  остальных факторов.  

1.4. Характеристика изменчивости спроса под влиянием факторов, его определяющих.

Для характеристики изменчивости спроса рассчитывают коэффициент  эластичности

спроса.

   Эластичность  спроса - изменение спроса на данный товар под влиянием экономических и социальных факторов, связанных с изменением цен; спрос может быть эластичным, если процентное изменение его объема превышает снижение уровня цен, и неэластичным, если степень снижения цен выше прироста спроса.

   Коэффициент может быть и положительным и  отрицательным и рассчитывается по двум формулам:

1. Эмпирический: