9.2. Методика прогнозирования объема продаж

Прогнозирование объема продаж является основой для планирования производственной программы. Поэтому целесообразнее использовать простые статистические методы в сочетании с применением качественных методов прогнозирования.

В количественные методы прогнозирования можно включать преимущественно следующие: наименьших квадратов, регрессионного и корреляционного анализа, скользящей средней, экспоненциального сглаживания (взвешенной скользящей средней), следящего сигнала и др.

Качественные методы прогнозирования основаны на оценках экспертов. Экспертами являются специалисты, работающие в области сбыта, знающие рынок, продукцию конкурентов, новые тенденции движения цен, а также любую другую информацию о возможных изменениях потребности товара.

При прогнозировании, важно помнить, что все его методы не обладают полной надежностью.

Распространенным методом прогнозирования объема продаж является расчет средней величины. Среднегодовая рассчитывается путем деления фактического объема продаж по месяцам или неделям на продолжительность анализируемого периода. Скользящая средняя определяется аналогично, только изменяется ретроспективная выборка. Например, предприятие желает использовать скользящую среднюю на 10 недель для объема продажи какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 10 недель и делят на 10, получая среднюю величину. Через неделю добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая опять 10 недель.

Взвешенная средняя рассчитывается с учетом значимости исходных данных. Например, согласно предыдущему прогнозу месячные продажи должны составить 50 автомобилей, а фактическая продажа последнего месяца – 40. Обычно предпочтение отдается старому прогнозу и реже – текущим продажам, так как они могут представлять случайную величину, выходящую за рамки тенденции. При этом коэффициенты взвешивания предыдущего прогноза составляют 0,6, а нового – 0,4. Сумма весовых коэффициентов должна быть равна 1.

Новый прогноз: 50 х 0,6 + 40 х 0,4 = 46.

Метод экспоненциального сглаживания предполагает исчисление взвешенной скользящей средней. Он упрощает вычисления и позволяет хранить меньший объем данных. Для его использования требуются данные о предыдущем прогнозе и альфа-множителе (весовом коэффициенте). С учетом текущих продаж исчисляется новый прогноз. Проблемой этого метода является определение альфа-множителя. На практике можно использовать следующие коэффициенты: при применении скользящей средней за 9 периодов – 0,2; за 3 периода – 0,5. Когда речь идет о модных товарах, более точным может быть множитель 0,3 при интервале прогнозирования 1 неделя.

Взаимосвязь между альфа-множителем (А) и количеством периодов, по которым рассчитывается показатель (N), описывается следующими формулами:

А=2/(N+1), (62) N=(2-А)/А. (63)

Пример расчета:

0,2=2/(9+1), 3=(2–0,5)/0,5.

Если применен множитель 0,5, то прогноз предполагает скользящую среднюю за три периода.

В условиях случайного, разового спроса для прогнозирования объема продаж следует руководствоваться не статистическими, а экспертными методами. Высокопрофессиональный менеджер по продажам, проанализировав их состояние с медленной оборачиваемостью, может определить эффективный уровень производства продукции без формул расчета.

В данном случае этот специалист сравнивает прогноз объема продаж с фактической реализацией за рассматриваемый период (см. табл. 71).

Таблица 71

Оценка объема продаж

Месяц	Прогноз	Факт	Отклонение (+,–)
1-й	800	750	–50
2-й	900	960	+60
3-й	950	1030	+80
4-й	1000	980	–20
5-й	1050	1010	–40
6-й	1100	1180	+80
Итого…			330
Среднее отклонение			55

Для учета ошибки прогноза рассчитывается «критерий качества» прогноза продаж путем деления абсолютной суммы отклонений (знаками «плюс» и «минус» пренебрегают) на среднее отклонение: 330/55 = 6.

Согласно практике эффективных экспертных заключений оптимальным признается колебание «критерия качества» в пределах 3,0–7,0. По пользующимся спросом товарам следует задавать более узкие пределы, в результате чего данные будут анализироваться чаще. По недорогостоящим товарам продажи можно анализировать реже, следовательно, уместны более широкие пределы. Сумма ошибок прогноза позволяет определить, имеет ли прогноз какое-либо положительное смещение. Репрезентативный прогноз должен включать примерно равное количество отклонений со знаками «плюс» и «минус». В ненадежном прогнозе преобладают отклонения со знаком «минус».

С целью исключения больших отклонений в прогнозе объема продаж необходимо знать, что точность прогнозов выше:

• для товаров преимущественно массового спроса;

• на короткие периоды времени.

Разрабатывая прогнозы объема продаж, следует иметь в виду, что календарные планы производства начинают корректировать, если запаздывает поступление какого-либо материала или детали, меняется график поставки всех компонентов изделия и т.д. (срочный заказ выгодного покупателя может отодвинуть другие заказы, а это требует изменения графика прохождения данного изделия, некоторых деталей и узлов. Новая продукция требует изменения технологии. Забастовки, брак, переделки, прогулы, поломки оборудования – все это влияет на выполнение производственной программы).

Обосновывая прогноз объема продаж, следует принимать во внимание, что для предприятия и его партнеров приоритетное значение имеет рост удельного веса экспортной продукции в общем объеме продаж.

Поэтому необходимо в прогнозных расчетах выделять дополнительно показатели экспорта продукции. Например, плановый объем продаж равен 500 тыс. рублей, фактический – 590 тыс. рублей, в том числе экспортная продукция – 200 тыс. рублей.

Рост объема продаж = 590 х 100 / 500 = 118 %.

Прирост объема продаж = 590 х 100 / 500 – 100 = 18 %.

Абсолютный прирост объема продаж = 590 – 500 = 90 тыс. руб.

Удельный вес экспортной продукции = 200 / 590 х 100 = 33,8 %.

Динамика объема продаж за ряд лет может быть представлена в стоимостных и относительных показателях (процентах или индексах).

Индекс роста объема продаж = 590 / 500 = 1,18.

Индекс прироста объема продаж = (590 / 500) – 1 = 0,18.

Наряду с общей оценкой прогноза следует осуществлять анализ выполнения производственной программы по другим показателям добавленной стоимости, валовой, балансовой, чистой прибыли и т.д.

Стоимостные показатели производственной программы дают основание для проведения более глубокого анализа факторов, влияющих на отклонение фактического значения от планового.