3 Прогнозирование объема продаж.

Методы прогнозирования можно представить в виде статистических и оценочных прогнозов. Статистические прогнозы включают: метод наименьших квадратов, метод регресионно-корреляционного анализа и метода скользящей средней.

Оценочные прогнозы основаны на мнении экспертов. Экспертами являются специалисты в области сбыта: знающие рынок, продукцию конкурентов, новые тенденции, движения цен и другую информацию о возможных изменениях в потребности товара. Прогнозирование объема продаж является основой для планирования производственной программы.

1) Метод наименьших квадратов – способ нахождения наилучшего приближения прогнозируемого объема продаж по совокупности наблюдений. Например, потребление бензина примем за Х, рынок запасных частей для автомобилей – У. Тогда У=а+ в*Х. на основании статистической выборки по объему продаж бензина и запчастей составляется статистический ряд наблюдений (n наблюдений) за какой-то промежуток времени. Для нахождения (а) и (в) составляются стандартные уравнения:

Следовательно, изменение продаж бензина может быть положено в основу расчета прогноза выпуска запчастей к автомобилям. Результаты расчета анализируют эксперты и принимают решения об объемах продаж.

2)метод регресионно-корреляционного анализа также основан на статистической выборке объемов продаж (у) и различных факторов, влияющих на этот показатель (x₁, x₂, …, x_n). Эта зависимость может быть линейной, параболической, гиперболической. При парной корреляции и линейной форме связи уравнение будет

- многофакторная корреляция, линейная форма связи.

Форма корреляционной связи выражается коэффициентом регрессии а₀, а₁, а₂, …, а_n. Криволинейная зависимость при многофакторной корреляции уравнения связи будут типа:

Для нахождения а₀, а₁ решаются стандартные уравнения. Затем, подставляя их значения в уравнения прямой или другой формы, получаем варианты объемов продаж (у) при различных значениях (х).

3) Наиболее простым и более распространенным методом прогнозирования является среднегодовая, рассчитываемая путем деления фактического объема продаж по месяцам или неделям на продолжительность анализируемого периода.

Скользящая средняя определяется аналогично, только изменяется ретроспективная выборка. Например, предприятие захотело использовать скользящую среднюю за 12 недель для прогноза продаж. Для этого мы за 12 недель суммируем продажи и делим на 12. Через неделю добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая продажу за 12 недель и находят среднюю за последние 12 недель.

Взвешенная средняя рассчитывается с учетом значимости исходных данных. Например, по старому прогнозу продажи за месяц составляют 100 машин, фактическая продажа последнего месяца – 80 машин. Обычно предпочтительнее отдать преимущество старому прогнозу и меньшее текущим продажам, т.к. они могут иметь случайную величину. Сумма весовых коэффициентов должна равняться единице. Старому – 0,8, новому – 0,2.

штук.

Для того чтобы избежать больших отклонений в прогнозе объемов продаж, необходимо знать, что точность прогнозов выше для более широких групп товаров и более коротких периодов времени.

4) К оценочным прогнозам можно отнести метод стандартного распределения вероятностей. Этот метод требует изучения мнений специалистов предприятий, торгово-сбытовых и розничных торговых организаций об объемах продаж продукции в предстоящем периоде. На их основе экспертным путем определяется 3 вида прогноза сбыта: оптимистический, наиболее вероятный, пессимистический. Ожидаемый объем продаж определяется по формуле:

,

где О – оптимистический прогноз, В – наиболее вероятный, П - пессимистический прогноз, ПО – прогноз ожидаемый. Т.к. прогноз носит вероятностный характер, то определяется доверительный интервал возможного объема продаж (ДИП):

,

где - стандартное ожидание оценки сбыта. Результаты прогноза служат основой при определении объема выпуска продукции. Для этого прогноз продаж необходимо скорректировать на требуемый период остатков готовой продукции на складе предприятия и в пути.

,

где ВП_t – выпуск продукции, ПО_t – прогнозируемый объем продаж, ∆О_гп – прирост (уменьшение) остатки готовой продукции на складе предприятия, ∆О_путь - прирост (уменьшение) продукции в пути.