Прогнозирование спроса и объема продаж на основе статистических методов
Вопросы:
1. Метод экспоненциального сглаживания
Модифицированный метод парной регрессии
Динамическая модель множественной регрессии
Метод ведущих индикаторов
Использование кривых жизненного цикла
В методологически правильной постановке прогнозирование спроса — это искусство оценки будущего спроса при предположении об определенном поведении покупателей в заданных условиях. Прогнозирование спроса в данном случае должно осуществляется в три этапа. Вначале разрабатывается прогноз внешней среды, затем — прогноз развития данной отрасли, наконец, разрабатывается прогноз величины спроса на товары конкретной компании. Такие комплексные, тем более аналитические модели, разработать и реализовать чрезвычайно сложно, поэтому на практике получили применение более простые статистические модели.
Обычно в данном случае речь идет о прогнозировании на основе статистических данных по объему продаж для конкретной компании или конкретного рынка величины текущего рыночного спроса на определенный товар. В литературе, в которой приводятся результаты использования тех или иных статистических моделей, очень часто не делается различия между разными видами спроса, и его прямым образом отождествляют с объемом продаж.
Простейшими методами прогнозирования спроса на основе статистической маркетинговой информации являются экстраполяционные методы, основанные на анализе временных рядов.
|
|
|
Анализ временных рядов применительно к прогнозированию величины спроса представляет собой разбиение данных об объеме продаж в прошлом на компоненты, характеризующие тренды, циклы, сезонные и случайные изменения, выявление причин изменения спроса в прошлом с последующим переносом полученных закономерностей на будущее. (Пример получения прогнозных оценок объема сбыта велосипедов на основе анализа тренда рассматривался выше.)
Вопрос. Метод экспоненциального сглаживания
Ниже рассматривается пример применение метода экспоненциального сглаживания при прогнозировании объема продаж, дающего возможность получить более точные оценки по сравнению с простым анализом трендов.
Метод экспоненциального сглаживания используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам. Прогнозное значение рассчитывается по формуле
Константа сглаживания выбирается аналитиком итеративным способом в интервале от 0 до 1. Ее значение мало при малых изменениях продаж и приближается к 1 в случае сильных флуктуаций.
|
|
|
Существуют компьютерные программы для определения этой константы.
В качестве примера рассмотрим данные табл. 7.2. Проведена сезонная коррекция данных, с тем чтобы найти оптимальное значение константы сглаживания. С целью проверки предсказательной силы модели привлечены данные за 1992 г. Чтобы предсказать продажи в первом квартале 1992 г., нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды. Например, сглаженная оценка за первый квартал 1988 г. соответствует
Дата добавления: 2019-02-12; просмотров: 239; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!