- •Глава 4 эластичность спроса
- •Iroro (особенно если мы включаем в это понятие другие хлебобулочные продук-
- •Влияние эластичности на цену и количество
- •10%, То коэффициент эластичности по доходу равняется 1. То есть та часть до-
- •1,6. Очевидно, что потребителям требуется некоторое время, чтобы приспосо-
- •19. Канадская компания Roots, занимающаяся выпуском одежды, согласи-
- •2. В общих чертах функция спроса на кока-колу выглядит следующим об-
- •4. Мистер Смит имеет следующее уравнение спроса на определенный то-
- •6. Компания abc производит am/fm-радиоприемники с часами и прода-
- •7. Футбольная команда ≪Mesa Redbirds≫ играет на стадионе, который вме-
- •8. The Software Store продавала в месяц по 100 программ табличных вычис-
- •15. Уравнение спроса товара X выглядит следующим образом: q- 2000 - 20р.
- •16. Первого января 2004 г. Transportation Authority (Транспортное управле-
- •17. (Перед тем как отвечать на этот вопрос, прочитайте раздел ≪Газеты и их
- •18. Distinctive Fashions Company увеличила рекламный бюджет на ведущие
- •1. Мы обсудим некоторые конкретные применения спроса и предложения,
- •2. Мы представим и обсудим различные реальные ситуации, которые были
- •0„ Работники, которые хотят устроиться на работу при такой зарплате, будут
- •Valorem. Мы могли бы обсудить сферы действия налогов ad valorem и специ-
- •1980-Х гг. Было предложение по введению очень высокого налога (от 30 до
- •50 Центов за галлон) на бензин. Популярная оценка заключалась в том, что каж-
- •28% От общей численности работающих граждан. Затем женщины вновь стали
- •45% Всех расходов на продукты питания. Прибыли производителей расфасо-
- •5. Разрозненная природа французской отрасли виноделия не позволяет ей
- •2004 Г фирма Universal частично поменяла свой курс и подняла оптовые цены,
- •4) Средняя цена на прохладительные напитки в местах продажи пиццы и 5) рас-
- •X* •расположение.
- •1,708 При уровне значимости 0,05 и использовании одностороннего критерия.
- •X (плата за обучение) и Хл (расположение студенческого городка), не являют-
- •2,76. На уровне 0,01 критическое значение равняется 4,18. Так как результаты
- •1. Доля рынка сигарет с пониженным содержанием никотина.
- •2. Яркие предупреждения о вреде курения, принятые в 1992 г. Была ис-
- •1. Намерения потребителей. Так как расходы потребителей являются са-
- •Index (Индекс доверия потребителей), Present Situation Index (Индекс
- •2. Ожидаемые объемы продаж и производственных запасов. Ежемесячный
- •1) Темп роста в сложных процентах;
- •2) Визуальное проецирование временного ряда;
- •3) Проецирование временного ряда с использованием метода наименьших
- •7 Млн 371 тыс., что составит 6%-ный ежегодный прирост? Глядя на ежегодное
- •5%. В течение 10 дет темпы роста снижались.
- •7 Млн 371 тыс. Штук. Прогнозирование продаж с использованием абсолютного
- •1. Тренд. Это направление изменения денных за относительно долгий пе-
- •2. Циклические изменения. Это отклонение от тренда вследствие общих
- •4. Неравномерность. Отклонения от нормы могут быть вызваны особыми
- •973,0 В колонке 3 должно было быть расположено между 2-м и 3-м кварта-
- •1) Валютный курс спот —цена одной валюты по отношению к другой для
- •2) Форвардный валютный курс —цена одной валюты по отношению к дру-
- •1) Современная система обменных курсов не позволяет валютам свободно
- •2) Несмотря на то что форвардные курсы могут устанавливаться на доста-
- •3) Надежные форвардные рынки существуют только для валют ведущих
- •2) Использует сезонные факторы;
- •3) Может сделать поправку на циклическое влияние.
- •100% Вызвано изменениями независимой переменной. Во множественном рег-
- •2. Вы менеджер крупной компании-автодилера и хотите узнать больше об
- •3. Производитель ведущего бренда низкокалорийных продуктов питания
- •4. Производители компьютерных станций собрали информацию о средних
- •1. Основываясь на данных за прошлые периоды, Mack's Pool Supply по-
- •2. Данные о продажах за последние 10 лет в компании Acme Hardware Store
- •5. Office Enterprises {oe) производит линию металлических картотечных
- •6. Ниже приведен номинальный и реальный ввп сша с 1987 по 2001 г.:
- •7. По оценке экономиста, линия тренда продаж компании Sun Beit юу
- •9. В исследовании Columbia Gas of Ohio, в котором был спрогнозирован
1. Доля рынка сигарет с пониженным содержанием никотина.
2. Яркие предупреждения о вреде курения, принятые в 1992 г. Была ис-
пользована фиктивная переменная; 0 —обозначает период до 1991 г., 1 — после.
Некоторые другие объяснительные переменные включали запоздалое по-
требление, долю рынка, занимаемую импортными сигаретами, и привлечение
женской рабочей силы.
Результаты общей модели были следующими:
•ценовая эластичность от -0,5 до -0,6;
•эластичность по доходу от 0,14 до 0,22;
•влияние сигарет с пониженным содержанием никотина -0,04.
Все три показателя имели статистически значимые коэффициенты на 1%-
ном и 5%-ном уровне. Влияние предупреждений было отрицательным, но стати-
стически незначимым, а влияние импортных сигарет было положительным, но
статистически значимым только на 10%-ном уровне в некоторых моделях.
Когда отечественные и импортные сигареты рассматривались отдельно, ре-
зультаты оказывались схожими. Перекрестные эластичности в обеих моделях
были положительными, что указывает на то, что отечественные и импортные
сигареты являются заменителями. Коэффициенты смешанной корреляции
были удовлетворительными. Они равнялись примерно 0,91 для общего урав-
нения и от 0,71 до 0,88 для уравнений, в которых отечественные и импортные
сигареты исследовались раздельно.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Много лет назад в одной крупной корпорации автор этой книги увидел плакат
на степе офиса у директора отдела исследования рынка крупной корпорации.
Плакат гласил: *Строить прогнозы очень сложно, особенно на будущее≫. Мож-
но добавить: ≪Строить точные прогнозы еще сложнее≫. Конечно, это утвержде-
ние во многом справедливо, но, несмотря на сложность прогнозирования, в ча-
стности точного, оно является неотъемлемой частью нашей жизни. Многие из
нас с готовностью смотрят прогнозы погоды по телевизору или следят за про-
гнозами известных гуру фондового рынка, при этом зная, насколько неточны-
ми они могут быть. В еще менее формальном смысле мы делаем прогнозы, ко-
гда покупаем лотерейные билеты, делаем ставки на лошадиных бегах и решаем,
орать ли с собой зонтик, выходя из дома.
В бизнесе, правительстве или даже некоммерческих учреждениях прогно-
зирование является еще более важным. В мире, в котором организации и их
окружение становятся более сложными, а изменения происходят все быстрее,
людям, принимающим решения, нужна помощь в оценке многих факторов и по-
нимании постоянно меняющихся взаимоотношений; это помогает принимать
О
.
все более и более значимые решения. Правильное использование имеющихся
ресурсов И приобретение дополнительных ресурсов требуют максимума инфор-
мации о будущем компании.
Все организации работают в условиях неопределенности, и, наверное, ос-
новной задачей прогнозирования является снижение этой неопределенности.
Но прогнозирование, каким бы обширным и дорогостоящим оно ни было, не
может полностью убрать неопределенность. Менеджеры, использующие про-
гнозирование в своей работе, должны выработать реалистичное понимание того
чего можно добиться с помощью прогнозирования, а чего нет. Прогнозирова-
ние не является заменой управленческому суждению в принятии решений; оно
просто помогает этому процессу.
ОБЪЕКТЫ ПРОГНОЗОВ
В бизнесе прогнозирование используется для получения информации о мно-
гих объектах. В результате анализа фирмы интересуют будущие прибыли и убыт-
ки —итоговая строчка годового отчета о прибылях и убытках. Но, для того что-
бы достигнуть этого результата, может потребоваться большое количество
прогнозов. В этом разделе мы рассматриваем различные категории прогнозов — эт макро- до индивидуальных прогнозов:
Прогнозы ВВП, которые описывают общий объем произведенных това-
ров и услуг в стране.
Прогнозы компонентой ВВП, например потребительских расходов, рас-
ходов производителей на оборудование длительного пользования и жи-
лые здания.
•Отраслевые прогнозы —для Global Foods это будут прогнозы продаж про-
хладительных напитков, питьевой воды и других товаров.
•Прогнозы продаж конкретных товаров —например, диетической колы.
ОЦЕНКА СПРОСА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА
В первой части этой главы мы обсуждали регрессионный анализ и оценку спро-
:а. Прогнозирование спроса схоже с оценкой спроса. Различие между этими
ч^умя анализами во многом заключается в их цели.
Методика оценки спроса будет использоваться менеджером, которого ин-
гересует исследование влияния на спрос (или величину спроса) одной или не-
жольких независимых переменных. Так, например, менеджер по ценообразо-
ванию может захотеть узнать, как повлияют на продажи газированной воды
компании изменение цен у конкурента или, например, изменения расходов ком-
пании на рекламу.
В прогнозировании уделяется меньше внимания объяснению причин изме-
нения спроса. Большее ударение делается на получение информации, касаю-
щейся будущих уровней продаж, при учете наиболее вероятных предположе-
ний о независимых переменных. В действительности в некоторых случаях,
которые мы будем обсуждать далее в этой главе, прогнозирование осуществля-
ется без введения каких-либо причинных факторов; будущие продажи прогво-
шруются только за счет проектирования прошлого в будущем.
ПРЕДПОСЫЛКИ ХОРОШЕГО ПРОГНОЗА
Тюбой хороший прогноз должен отвечать ряду требований:
•Прогноз должен соответствовать другим аспектам бизнеса, например про-
гнозирование роста продаж на 10% должно гарантировать наличие необ-
ходимых производственных возможностей и рабочей силы для создания
этого роста.
•Прогноз должен быть основан на знаниях, полученных в прошлом. Од-
нако когда базовые условия значительно меняются, пропитый опыт мо-
жет оказаться бесполезным при составлении прогноза. Более того, иног-
да прошлого, на котором можно было бы основываться, просто не
существует. Это происходит, когда мы имеем дело с новыми товаром или
технологией. При таких условиях процесс прогнозирования должен вклю-
чать в себя мнение аналитиков. В некоторых случаях для формулировки
прогноза или сценария на будущее используются прогнозы, основываю-
щиеся только на мнении экспертов.
•Прогнозы должны учитывать экономические и политические условия,
а также любые потенциальные изменения.
•Прогноз должен быть своевременным. Работа на основе точного, но за-
поздалого прогноза может быть бесполезной,
ТЕХНИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Существует много различных методов прогнозирования. Одна из задач, с ко-
торой сталкивается человек, составляющий прогноз, —это выбор правильной
техники. Подходящий метод зависит от предмета прогнозирования и человека,
составляющего прогноз. Однако мы можем обсудить некоторые факторы, ко-
торые следует принимать во внимание.
1. Суть прогноза. Что мы пытаемся с прогнозировать —продолжительность
исторической модели, продолжительность основной зависимости или
переломный момент?
2. Взаимосвязь ситуации и характеристик доступных методов прогнози-
рования. Менеджер должен принимать решения, основываясь на соот-
ношении цены и качества. Если для достижения желаемого результата
может быть использован менее дорогостоящий метод, именно его и сле-
дует использовать.
3. Доступный объем данных за прошедшие периоды.
4. Время, отпущенное на составление прогноза. Выбор определенного ме-
тода может зависеть от срочности ситуации.
Также следует добавить еще один пункт, касающийся стоимости прогноза
и его точности. Как правило, когда требования точности прогноза высоки, мо-
гут быть использованы более сложные методы. Обычно такие методы являют-
ся более дорогостоящими. Таким образом, когда гарантируется достаточно
высокая точность прогноза, менеджеры имеют право на более высокие расхо-
ды. Однако эмпирические исследования показали, что простота методов про-
гноза не обязательно является негативной характеристикой и не всегда вредит
точности прогноза. Поэтому авторы советуют не пренебрегать простыми мето-
дами и не стремиться заменять их более сложными.
Методы прогнозирования можно классифицировать различными способами.
Мы используем следующие шесть категорий:
1) экспертное мнение;
2) опросы общественного мнения и исследования рынка;
3) исследование планируемых затрат;
4) экономические показатели;
5) планирование;
6) эконометрические модели.
0)
Как мы увидим далее, методы можно разделить на количественные и каче-
ственные. Качественное прогнозирование основывается на суждениях отдель-
ных людей иля групп. Результаты качественного прогноза могут быть пред-
ставлены в числовой форме, но в целом они не основываются на наборах
временных данных.
Количественное прогнозирование, наоборот, использует значительные
объемы данных за прошлые периоды в качестве основы. Количественные ме-
тоды могут быть простыми или причинными (объяснительными). При простом
прогнозировании данные за прошлые периоды проецируются в будущее без
объяснения будущих тенденций. Причинное, или объяснительное, прогнози-
рование пытается объяснить функциональные различия между оцениваемой
переменной (зависимая переменная) и переменной или переменными, которые
отвечают за изменения (независимые переменные). Несмотря на частое исполь-
зование качественного прогнозирования (на основе мнений), использование
количественных методов быстро растет. Недавний опрос, проводимый Institute
of Business Forecasting, показал, что временные модели, экстраполирующие
данные за прошедшие периоды в будущее, использовались 60% опрошенных
компаний. Причинные модели прогнозирования использовались 24% компа-
ний, в то время как качественными методами пользовались только 8%. Однако
это исследование также показало, что члены различных функциональных под-
разделений компаний (маркетинг, производство, финансы и продажи) перио-
дически встречаются для рассмотрения количественных прогнозов и при не-
обходимости, высказывают свои мнения, чтобы прийти к итоговому прогнозу.
Такая практика применялась в 78% опрошенных компаниях. Однако в резуль-
тате более раннего исследования производственных компаний был сделан вы-
вод, что качественные методы по-прежнему преобладают во многих коммер-
ческих организациях.
ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ
В категорию экспертного мнения входят различные типы и методы прогнози-
рования. Мы обсудим только два из них.
Жюри нз мнения руководителей: прогнозы создаются группой руководи-
телей корпорации, которые собираются вместе. Участники собрания могут пред-
ставлять различные функциональные подразделения корпорации или различ-
ные корпорации. Эта технология успешно себя зарекомендовала. Однако
существует опасность, что убедительное, но не всегда компетентное мнение
участника может оказать чрезмерное влияние на результаты. Похожий метод
заключается в сборе мнений отдельных продавцов. Однако зачастую продавцы
ведут себя излишне пессимистично или оптимистично. В иных случаях они не
осведомлены о многих экономических моделях, в которых оценивается влия-
ние тех или иных факторов спроса.
Метод Delphi: метод, разработанный Rand Corporation в 1950-х гг. Этот ме-
тод в основном используется для прогнозирования технологических трендов и
изменений. В методе Delphi также используется группа экспертов, но они не
встречаются. Процесс осуществляется посредством серий письменных вопро-
сов и ответов. В прошлом эта повторяющаяся процедура могла занимать слиш-
ком много времени, однако использование компьютеров и электронной почты
существенно сократило этот процесс. Повторные опросы проводятся до тех пор,
пока спектр ответов ни сужается. В итоге достигается сходимость или согласие
ответов. Ранним примером этого метода было исследование прогноза по шести
пунктам на 50 лет. Этими пунктами были научные открытия, рост населения,
автоматизация, космические программы и военные технологии будущего. Хотя
метод Delphi зачастую был успешным, у него есть ряд недостатков: недостаточ-
ная надежность, излишняя чувствительность результатов к двусмысленности
вопросов, расхождение результатов при использовании разных экспертов, слож-
ность оценки степени компетентности и невозможность прогнозирования не-
предсказуемого. Учитывая долгосрочный характер прогнозов с использовани-
ем метода Delphi, эти недостатки не сильно отличаются от критики в отношении
прогнозов в целом.
ОПРОС ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ
И ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА
Скорее всего, вы знакомы с опросами общественного мнения, потому что каж-
дый из нас хотя бы однажды участвовал в телефонных или письменных опро-
сах, в которых нас просили оценить товар или выразить мнение по какому-либо
политическому вопросу. В ходе опроса общественного мнения объектами
опроса являются не эксперты, а население, чье поведение может определять
будущие тенденции. Опросы общественного мнения могут быть весьма полез-
ными, потому что они могут устанавливать изменения тенденций, которые, как
будет показано в этой главе дальше, могут ускользнуть от нашего внимания
при использовании количественных методов (как простых, так и объяснитель-
ных).
Выбор группы населения является предельно важным, потому что исполь-
зование нерепрезентативной выборки может привести к абсолютно обманчи-
вым результатам. Кроме того, вопросы должны быть сформулированы просто
и четко. Часто вопросы повторяются в несколько отличающейся форме, что
дает возможность перекрестной проверки ответов.
Рыночные исследования тесно связаны с опросами общественного мнения.
Точные определения этого метода можно найти в книгах по маркетингу. Ры-
ночное исследование устанавливает не только причину, по которой потреби-
тель покупает или не покупает (или его склонность к покупке), но и кем потре-
битель является, как он или она использует товар и какие характеристики
потребитель считает наиболее важными при принятии решения о покупке. Эта
информация впоследствии может быть использована для оценки рыночного
потенциала и возможной доли рынка.
ИССЛЕДОВАНИЯ ПЛАНИРУЕМЫХ ЗАТРАТ
Использование исследований планируемых затрат схоже с использованием
опросов общественного мнения и рыночных исследований. Методы сбора дан-
ных в этих методах тоже похожи между собой. Однако опросы общественного
мнения и рыночные исследования, как правило, имеют дело с конкретными
товарами и зачастую проводятся отдельными фирмами, тогда как исследова-
ния, о которых мы говорим сейчас, стремятся получить информацию, относя-
щуюся к экономике на макроуровне.