Раздел 2. Прогнозирование и планирование на предприятии

Глава 1. Прогнозирование на предприятии

План

§1. Прогнозирование спроса на продукцию и услуги предприятия.

§2. Прогнозирование финансово-экономического состояния предприятия.

§3. Прогнозирование производства конкурентоспособной продукции.

§1. Прогнозирование спроса на продукцию

иуслуги предприятия

Деятельность организации, работающей на рынке, предпо-

лагает прогнозирование спроса на продукцию и услуги. Данное прогнозирование происходит в различных формах, прежде всего в рамках стратегического маркетинга.

Исследователи выделяют два вида маркетинговой деятельности:

—операционный маркетинг — организацию сбыта, продаж

икоммуникации для информирования потенциальных покупателей;

—стратегический маркетинг — систематический и постоянный анализ и прогноз потребностей и требований ключевых групп потребителей, а также разработка концепций эффективных товаров или услуг (рис. 3).

Операционный маркетинг — это процесс с краткосрочным горизонтом планирования, регулирующий уже налаженные продажи на известных рынках. Его цель — получение заданного объема продаж путем использования тактических средств, относящихся к товару, сбыту, цене, коммуникации.

105

Без стратегического анализа и прогноза операционный маркетинг не может создать спрос там, где отсутствует потребность, и не может сохранить направление деятельности, не востребованное потребителем. Таким образом, операционный маркетинг для обеспечения прибыльности должен основываться на стратегическом маркетинге, который в свою очередь опирается на анализ и прогноз потребностей рынка, прогноз потребительского спроса.

	СТРАТЕГИЧЕСКИЙ			ОПЕРАЦИОННЫЙ
	МАРКЕТИНГ			МАРКЕТИНГ
	Анализ потребностей:
	определение базового рынка
				Выбор целевого
	Сегментация рынка: микро-			сегмента
	и макросегментация
				План маркетинга
	Анализ и прогноз			(цели, позиционирование,
	привлекательности:			тактика)
	потенциал рынка —
	жизненный цикл			Бюджет маркетинга
	Анализ и прогноз			Реализация плана
	конкурентоспособности:			и контроль
	устойчивое конкурентное
	преимущество
	Прогноз глобального спроса

Рис. 3. Два «лица» маркетинга1

При прогнозировании спроса применяются как общенаучные (описанные в главе 3 пособия), так и специальные методы. Специальные методы прогнозирования спроса исследователи классифицируют по двум измерениям: степень свободы процесса прогнозирования от субъективности и большей или меньшей

1 Ламбен Ж. Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива : пер. с фр. СПб. : Наука, 1996. С. 258 —275.

106

степени аналитичности этого процесса1. В крайних точках этих измерений находятся субъективные, объективные, наивные и причинно-следственные методы (рис. 4).

				Аналитические методы
	Область качественного			Область количественного
	Экспертные методы			Объясняющие модели
Субъективность					Объективность
	Интуиция
				Эвристические
				и экстраполяционные методы
				Наивные методы

Рис. 4. Типология методов прогнозирования1

Первое измерение различает количественные и качественные методы, объективные и субъективные методы:

—использование объективных методов предполагает, что технологии прогнозирования четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами;

—использование субъективных методов предполагает, что способы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз.

Второе измерение противопоставляет методы экстраполяции методам, объясняющим взаимосвязь, независимо от качественного или количественного характера.

Комбинация этих двух измерений позволяет выделить четыре типа прогнозных методов. Рассмотрим основные методы, за исключением наивных.

1 См. об этом: Ламбен Ж. Ж. Указ. соч. С. 258 —275.

107

Экспертные методы

В том случае, когда прогноз опирается не на объективные данные, а на мнение менеджера или потребителя, говорят об экспертных методах. В основе этого подхода лежит суждение «эксперта», основанное на выявлении причинных факторов, оценке вероятности их реализации и их вероятное влияние на уровень спроса.

Используются три метода прогнозирования, основанные на суждении лиц, принимающих решения, оценке торгового персонала и намерении покупателей:

1.Суждения менеджера (лиц, принимающих решения).

Данный прогноз основывается на интуиции и опыте лица, принимающего решение. Этот вариант применяется преимущественно в тех организациях, где руководитель обладает сильными лидерскими качествами. Основным недостатком является невозможность проверки правильности прогноза. Уменьшить риск субъективности индивидуального суждения можно используя групповую экспертизу. Эффективным способом для этого является метод «Дельфи».

2.Оценка торгового персонала. Для осуществления прогно-

за торговые работники дают оценки по каждому товару, а после организатор прогноза суммирует оценки всех работников. Недостаток этого метода — возможность систематического занижения оценок со стороны персонала, который заинтересован иметь невысокий план по продажам. Для снижения риска систематической погрешности возможно:

— ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых прогнозах;

— попросить персонал самостоятельно определять степень погрешности их оценок.

3.Анализ планов покупателей. Метод основан на прямом опросе покупателей о их планах на покупки в определенной перспективе. Желание совершить покупку рассматривается на двух уровнях: общем и уровне определенной товарной категории.

На общем уровне оцениваются настроение, или степень уверенности покупателей в состоянии экономики, их представления о благосостоянии и их намерения совершить покупку длительного пользования.

108

Европейское сообщество (ЕС) ежеквартально проводит в каждой

стране ЕС опрос, оценивающий степень уверенности потребителей в состоянии экономики. Эти исследования публикуются в издании «Евробарометр», который представляет собой форму постоянного опроса общественного мнения. «Евробарометр» формирует индекс уверенности европейских потребителей по отдельным странам и по ЕС в целом.

В сфере промышленности центральные банки ЕС проводят ежемесячные опросы конъюнктуры среди покупателей. Цель этих опросов состоит в измерении ожиданий предприятий по развитию конъюнктуры. Задаваемые вопросы касаются состояния портфеля заказов и поставок, уровня загрузки производственных мощностей, уровня занятости, инвестиционных намерений. Эти данные имеются по всем основным секторам промышленности; они используются для построения сводного индикатора конъюнктуры, который доказал бы свою эффективность в качестве надежного раннего индикатора наступающего спада или подъема в экономике1.

На конкретном уровне организуют опросы относительно вероятности совершения покупки определенной торговой категории, особенно при проведении исследования в случаях введения новых видов товаров.

Субъективные методы имеют ограничения, однако они могут служить отправной точкой для дальнейшего анализа и прогноза спроса, который рекомендуется проводить объективными методами.

Эвристические и эстраполяционные методы

Если аналитические методы применить сложно, но есть объективная маркетинговая информация, применяются так называемые эвристические методы. Речь идет о методах, основанных на предшествующем опыте или на более или менее сложной экстраполяции данных о прошлых продажах.

Метод цепочки отношений предполагает последовательную декомпозицию абсолютного потенциала рынка вплоть до нахождения оценки спроса на конкретный товар или марку.

1 См.: Ламбен Ж. Ж. Указ. соч. С. 272.

109

В качестве примера рассмотрим случай фирмы, продающей до-

бавку, предназначенную для применения совместно с реактивами для смягчения воды в котельных. Поскольку многие предприятия пока еще не используют данную добавку, требуется оценить текущий потенциал рынка, а также реальный уровень спроса в определенной географической зоне. Расчет производится следующим образом:

—потребление воды фирмами, имеющими котельные: 7 500 000 гл1;

—норма расхода средства смягчения на литр воды: 1 %;

—доля фирм, применяющих это средство: 72 %;

—норма расхода добавки на литр средства: 9 %;

—текущий потенциал рынка:

7 500 000 гл · 0,01 · 0,72 · 0,09 = 486 000 л;

—доля фирм, уже применяющих добавку: 54 %;

—текущий уровень первичного спроса:

7 500 000 гл · 0,01 · 0,72 · 0,09 · 0,54 = 262 000 л.

Если цель фирмы в том, чтобы добиться доли рынка 40 %, продажи товара в данном регионе должны быть доведены до 105 000 л2.

Трудность данного метода состоит в выборе соответствующих долей, если отсутствуют их точные оценки на базе исследований рынка. При этом погрешность в каждом множителе переносится на каждый следующий уровень и на итоговый результат. Чтобы избежать этой опасности, следует использовать несколько наиболее вероятных значений, т. е. получать не одну оценку, а их диапазон. В любом случае данный метод следует применять совместно с другими аналитическими методами.

При оценке потенциала территорий, регионов или стран ча-

сто используют метод индикатора покупательной способно-

сти. Он используется для оценки привлекательности рынка по средневзвешенному значению трех ключевых компонентов потенциала рынка:

—количества потребляющих единиц;

—покупательной способности этих потребляющих единиц;

—готовности этих потребляющих единиц к расходам.

1Один литр равен 0,1 гл (гекталитра).

2Ламбен Ж. Ж. Указ. соч. С. 263.

110

Статистические индикаторы этих трех переменных выявляются для выбранной территории, после чего определяется средневзвешенный индекс для каждой зоны. Существуют два подхода: использовать стандартный индекс покупательной способности (ИПС), который предлагают фирмы по изучению рынка, или построить индекс самостоятельно, специально для анализируемого сектора или гаммы товаров.

Стандартные ИПС обычно основаны на трех следующих индикаторах:

ИПСi = 0,50 (Ni) + 0,30 (Ri) + 0,20 (Vi),

где N — процент общего числа жителей данной зоны i; R — процент общего дохода в зоне i;

V — процент розничных продаж в зоне i.

Такие весовые коэффициенты представлены в американ-

ском журнале «Sales & Marketing Management», который еже-

годно публикует ИПС для различных регионов США. Эти коэффициенты определены эмпирически с использованием регрессионного анализа и в основном применимы к товарам массового спроса. Аналогичные индексы публикуются и в Европе, например изданиями «Чейз Эконометрикс» (Chase Econometrics) (для регионов ЕС) и «Бизнес Интернэшнл» (Business International) (1991) для 117 стран во всем мире. В случае необходимости можно применять другие коэффициенты.

Анализ и декомпозиция тренда предполагают разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причин- но-следственных связей и регулярность эволюции факторов среды, что делает возможным использование экстраполяции. Временной ряд разлагается на пять компонентов:

—структурный, или долгосрочный тренд, связанный с жизненным циклом рынка товара;

—циклический, соответствующий колебаниям относительно долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;

111

—сезонный, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами (социально-психологи- ческие факторы, климат, количество праздничных дней и т. д.);

—маркетинговый, связанный с эффективностью маркетинговой деятельности;

—случайный.

Для каждого компонента рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста продаж, конъюнктурных флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах. Затем эти параметры используют для составления прогноза.

Такой прогноз имеет смысл составлять только на краткосрочный период, когда параметры существенно не меняются.

Экспликативные («объясняющие») модели

Экспликативные методы являются самыми эффективными и научно обоснованными. Они базируются на создании объясняющих математических моделей, которые позволяют имитировать рыночные ситуации в рамках альтернативных сценариев. В своей концептуальной основе математическое моделирование близко описанным ранее экспертным методам: необходимо установить причинную структуру, разработать сценарии и для каждого отобранного сценария дать оценку вероятного спроса. Специфика метода заключается в том, что причинная структура устанавливается и проверяется экспериментально в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Определение причинной (казуальной) структуры исследуе-

мого явления — исходная точка математического моделирования. Строится последовательность причинных связей, где первая зависимая переменная становится причинной переменной для второй зависимой переменной, которая в свою очередь определяет долгосрочную приверженность.

Речь идет о наборе гипотез, основанных на понимании поведения потребителей при покупке и вытекающих из теории поведения. Этот набор гипотез должен затем проверяться аналити-

112

ком на основе наблюдений. В случае подтверждения модель может применяться для целей управления.

Метод сценариев

Рассмотрение методов прогнозирования выявило достоинства и недостатки каждого из них. Все эти методы являются взаимодополняемыми, а эффективная прогнозная система должна обеспечить возможность использования любого из этих методов.

В условиях турбулентной среды интуиция и опыт являются важными инструментами прогнозирования спроса, дополняя количественные подходы. Качественным методам также присущи значительные риски, и интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить комбинацию этих двух подходов.

Метод сценариев — это хорошее средство для организации взаимодействия количественного и качественного подходов и для интегрирования рассмотренных прогнозных методов. Сценарий может быть определен следующим образом:

—представление ключевых причинных факторов, которые должны быть приняты во внимание;

—раскрытие способов, которыми эти факторы могут повлиять на первичный спрос.

Задание 1. Какие три метода, основанные на суждении «эксперта», применяются при прогнозировании спроса?

Итак, прогнозирование спроса и сбыта товара в организации осуществляется в рамках стратегического маркетинга. При прогнозировании спроса применяются методы, классифицирующиеся по двум измерениям: степени субъективности и степени аналитичности этого процесса. Выделяют экспертизу, эвристические и эстраполяционные методы, объясняющие модели, интуитивные методы.

113

§ 2. Прогнозирование финансово-экономического состояния предприятия

Прогнозирование финансово-экономического состояния предприятия (ФСП) базируется на изучении финансово-хозяйствен- ной деятельности в прошедшем периоде и изменении внешних и внутренних условий деятельности в будущем. Прогноз ФСП может быть представлен в двух формах:

1)прогноз одного или нескольких отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например: выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции и т. д.;

2)прогноз в форме таблиц отчетности предприятия в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о прибылях и убытках. Большое преимущество этой формы состоит в том, что полученный прогноз позволяет всесторонне проанализировать ФСП.

Вторая форма, в свою очередь, подразделяется на подход,

вкотором каждая статья баланса и отчета о прибылях и убытках прогнозируется отдельно, исходя из ее индивидуальной динамики, и подход, учитывающий существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и из разных форм.

Объектами финансово-экономического прогнозирования являются такие показатели, как прирост производственной программы и производственных мощностей, удельные капиталовложения, объемы замены живого труда автоматизированным.

При прогнозировании финансового состояния предприятия

используются количественные методы, в том числе экспертные, детерминированные, стохастические (рис. 5)1.

1 За основу взята классификация, представленная в статье: Румянцев Э. О. Методы прогнозирования финансового состояния предприятий // Рос. предпринимательство. 2008. Вып. 2 (111), № 5. C. 64—68. URL: http://www.creativeconomy.ru/articles/12324/

114

	На Западе около 50 % крупных и 18 % мелких и средних фирм
	ориентируются на формализованные количественные методы в управлении
	финансовыми ресурсами и анализе финансового состояния предприятия.
	Количественные методы прогнозирования
	финансового состояния предприятия
		Экспертные
		методы
	Детерминированные	Стохастические
	методы	методы
	Метод	Простой
		динамический
	пропорциональных
		анализ
	зависимостей
		Многофакторный
	Балансовый метод	регрессионный
		анализ
	Рис. 5. Основные методы прогнозирования
	финансового состояния предприятия

Методы экспертных оценок предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку результатов с помощью инструментария экономической статистики. Применение этих методов на практике обычно заключается в использовании опыта и знаний коммерческих, финансовых и других менеджеров. Недостатком этих методов является невысокая точность прогнозирования и отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки чаще всего используются для прогнозирования значений выручки, прибыли и доли рынка.

115

Детерминированные методы предполагают наличие функ-

циональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Метод пропорциональных зависимостей предполагает, что можно идентифицировать показатель, являющийся наиболее важным с точки зрения характеристики деятельности компании, и можно было бы использовать как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они «привязываются» к нему с помощью простейших пропорциональных зависимостей. Например, для определения себестоимости реализованной продукции используется выручка предприятия.

Суть балансовой модели прогнозирования экономического потенциала предприятия ясна уже из ее названия. Баланс предприятия может быть описан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаимосвязь между активами и пассивами предприятия. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид:

A = E + L,

(1)

где А — активы; Е — собственный капитал;

L — обязательства предприятия.

Прогнозируемое изменение ресурсного потенциала должно сопровождаться соответствующим изменением источников средств и возможными изменениями в их соотношении.

Таким образом, балансовая модель дает возможность рассчитать прогнозную величину одного из параметров уравнения: суммарных активов, собственного капитала или заемных средств при наличии прогнозных значений двух других.

Стохастические методы предполагают вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных.

116

Метод простого динамического анализа исходит из пред-

посылки, что прогнозируемый показатель изменяется прямо (обратно) пропорционально с течением времени. Поэтому для определения прогнозных значений данного показателя строится, например, следующая зависимость:

Yt = a + b · t,

(2)

где Yt — прогнозируемый показатель; a, b — параметры регрессии;

t — порядковый номер периода.

Параметры уравнения регрессии (a, b) находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Подставляя в формулу

(2) нужное значение t, можно рассчитать требуемый прогноз. Данный метод наиболее приемлем при прогнозировании выручки, прочих доходов и расходов предприятия, так как изменение данных показателей во времени чаще всего происходит в соответствии с «исторической» динамикой — трендом, построенным на основе данных предшествующих периодов.

В основу метода авторегрессионых зависимостей заложе-

на предпосылка о том, что экономические процессы отличаются взаимозависимостью и определенной инерционностью. Следовательно, значение практически любого экономического показателя в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах. Уравнение авторегрессионой зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

Yt = A0 + A1 Yt – 1, + A2 Yt – 2 + … Ak Yt – k,

(3)

где Yt — прогнозируемое значение показателя Y в момент времени t; Yt – 1 — значение показателя Y в момент времени (t – 1);

Ak —коэффициент регрессии.

Многофакторный регрессионный анализ применяется для построения прогноза какого-либо показателя с учетом существующих связей между ним и другими показателями. Сначала в результате качественного анализа выделяется k факторов

117

(X1, X2, …, Xk), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится, как правило, линейная регрессионная зависимость типа:

Yt = A0 + A1 X1, + A2 X2 + … Ak Xk,

(4)

где Ai — коэффициенты регрессии, i = 1, 2, …, k.

Значения коэффициентов регрессии (A0, A1, A2, …, Ak) определяются в результате математических вычислений, которые обычно проводятся с помощью стандартных статистических компьютерных программ.

Многофакторный регрессионный анализ может быть использован при прогнозировании величин оборотных и внеоборотных активов предприятия.

Детерминированные и стохастические методы можно также обозначить как экономико-математические.

Синтез экономико-математических методов и экспертных процедур оценки необходим в тех случаях, когда сама структура модели не может быть полностью сформирована заранее, а уточняется и дополняется в процессе проведения экспериментов. Часто при этом в пределах каждой итерации оптимизация проводится формальными методами, а переход от итерации к итерации — с помощью эксперта.

Основными критериями при оценке эффективности методов прогнозирования служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния предприятия. С точки зрения полноты, безусловно, наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение.

Полученные на основе представленных методов прогнозные значения основных статей баланса и отчета о прибылях и убытках могут быть использованы для определения будущего финансового состояния предприятия финансовыми аналитиками, рейтинговыми агентствами, кредиторами, госорганами и т. д.

118

Задание 2. В каком случае необходим синтез экспертных и эко- номико-математических методов?

Итак, прогнозирование финансово-экономического состояния предприятия может проводиться в форме прогноза одного или нескольких показателей или в форме таблиц отчетности предприятия в типовой или укрупненной номенклатуре статей. При прогнозировании финансового состояния предприятия используются детерминированные, стохастические и экспертные методы.

§ 3. Прогнозирование производства конкурентоспособной продукции

Прогнозирование новой конкурентоспособной продукции

включает в себя проведение экономического анализа, планирование и принятие управленческих решений по маркетингу, проектированию, организации производства, реализации, обновлению или замене товаров и услуг.

Входе прогнозирования производства конкурентоспособной продукции каждое предприятие определяет на долгосрочный период не только вид или тип основных товаров, но и их ассортимент. Ассортимент характеризуется шириной и количеством предлагаемых групп товаров, глубиной и числом позиций

вкаждой ассортиментной группе.

Воснове долгосрочного прогнозирования конкурентоспособной продукции в современном производстве лежит концепция жизненного цикла продукции. При планировании необхо-

димо различать в каждом цикле несколько э т а п о в ж и з - н и т о в а р о в: внедрение, рост, зрелость, спад.

На этапе внедрения создается рынок для нового товара. Темп роста продаж зависит от новизны, качества, конкурентоспособности, цены продукции и многих других ее показателей, определяющих желание покупателей приобрести данный товар. На этом этапе бывают большие издержки производства, и доля прибыли получается незначительной. В зависимости от вида

119

продукции и выбора потребительского рынка устанавливается цена товара и начинается продвижение товара на рынок.

На этапе роста расширяется сбыт товара и появляется прибыль от его продажи. Проводятся необходимые модификации базовой модели продукта, разрабатывается планируемый диапазон цен, проводится рекламная компания.

На этапе зрелости сохраняется и стабилизируется объем продаж. В конце этой стадии происходит насыщение рынка данным товаром, возрастает конкуренция и снижается спрос. В результате сокращается как общая, так и удельная прибыль. На рынке имеется полная ассортиментная группа продукции с разными уровнями цен. Продвижение товара на рынок усложняется и приобретает высококонкурентный характер.

На этапе спада снижается количество продаж товаров и величина доходов. Сокращается объем производства данного товара, а затем вообще прекращается выпуск этой продукции.

В зависимости от продолжительности тех или иных этапов, объема продаж, уровня конкуренции, массы прибыли и многих

других	факторов следует	различать несколько	в и д о в
к р и в ы х ж и з н е н н о г о ц и к л а т о в а р о в.
Традиционная кривая включает в себя четыре отчетливых
периода	жизни продукта:	введение, рост, зрелость	и снятие

с производства.

Классическая кривая описывает чрезвычайно популярный продукт со стабильным сбытом в течение продолжительного периода времени.

Кривая увлечения описывает быстрый взлет спроса на товар и соответствующее падение его популярности.

Сезонная кривая имеет место в тех случаях, когда товар хорошо продается в течение определенных периодов времени.

Кривая возобновления описывает товар, который после падения спроса вновь получил популярность.

Применение данных кривых к описанию жизненных циклов продукции служит основой долгосрочного прогнозирования и планирования. Кривые показывают, что при падении спроса на один вид продукции предприятие должно заблаговременно запланировать выпуск другого вида конкурентоспособного товара. Однако эти кривые не могут с определенной точностью

120

предсказать, когда закончится одна стадия и начнется следующая, как долго она продлится и какого уровня продаж и дохода сможет достичь предприятие. Поэтому долгосрочное прогнозирование конкурентной продукции должно быть дополнено на каждом предприятии краткосрочным прогнозированием и планированием.

Для краткосрочного прогнозирования и планирования мо-

жет быть использована матрица бостонской консультационной группы — БКГ (рис. 6).

Темпы роста

«Трудный ребенок»

«Звезда»

«Собака»

«Дойная корова»

Доля рынка

Рис. 6. Матрица бостонской консультационной группы

Она позволяет классифицировать каждый вид продукции по доле или удельному весу на рынке относительно основных конкурентов или в общем объеме производства данного предприятия.

Матрица БКГ основана на гипотезе в соответствии с которой, чем больше доля продукции на рынке, тем ниже относительные издержки и выше общая прибыль. В матрице выделяются четыре основных вида продукции, или типа стратегических подразделений: «звезда», «дойная корова», «трудный ребенок (кошка)» и «собака». Для каждой из них предусматривается своя стратегия развития, которая должна учитываться при планировании.

«Звезда» — это товар, занимающий лидирующее положение на рынке (высокая доля и быстрый рост). Он дает значительную

121

прибыль, но требует больших объемов финансирования для продолжающегося роста. Высокую долю на рынке можно поддерживать различными способами. По мере замедления развития производства «звезда» превращается в «дойную корову».

«Дойная корова» — товар, который сохраняет ведущее положение на рынке в относительно зрелом или сокращающемся производстве. При этом положении обеспечивается стабильный рост продукции и стабильную прибыль.

«Трудный ребенок» — товар, который незначительно воздействует на рынок (малая доля) в развивающемся производстве (быстрый рост). Для поддержания доли на рынке в условиях сильной конкуренции нужны значительные средства. Предприятие должно решить вопрос, следует ли увеличивать расходы на продвижение товара и улучшение его характеристик или снизить цены.

«Собака» — товар, который имеет на рынке малую долю при сокращающемся или медленном росте. Для этого положения характерны чрезмерные издержки и незначительные возможности роста.

Задание 3. Приведите примеры кривых жизненного цикла товаров.

Таким образом, прогнозирование конкурентоспособной продукции является основой процесса разработки новых товаров, планирования и управления производства и выпуска продукции на протяжении всего их жизненного цикла и прекращения выпуска нежелательных товаров. Долгосрочное прогнозирование проводится на основе концепции жизненного цикла товара, краткосрочное, которое дополняет долгосрочное, может проводиться на основе матрицы бостонской консультационной группы

Контрольные вопросы и задания

1. Каковы прогнозные составляющие стратегического маркетинга?

122

2.Приведите примеры и покажите область применения эвристических и экстраполяционных методов.

3.Какие методы прогнозирования, основанные на суждении, используются для прогнозирования спроса?

4.Приведите примеры индикаторов, определяющих индекс потребительской способности.

5.В каких формах проводится прогноз финансово-эконо- мического состояния предприятия?

6.В каких случаях увеличивается вероятность получения точного прогноза финансового состояния предприятия, проведенного стохастическим методом?

7.Почему в современном мире возрастает роль концепции жизненного цикла товаров?

8.Какие задачи позволяет решать матрица бостонской консультационной группы?

Библиографический список

Основная литература

1.Бархатов, В. И. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : учеб. пособие / В. И. Бархатов, А. А. Горшков, Ю. Ш. Капкаев, М. А. Усачев. — Челябинск : ЮУрГУ, 2001. — С. 108—120.

2.Бухалков, М. И. Внутрифирменное планирование : учеб. / М. И. Бухалков. — Москва : ИНФРА-М, 2007. — С. 240—270.

3.Тихонов, Э. Е. Методы прогнозирования в условиях рынка : учеб. пособие / Э. Е. Тихонов. — Невинномысск : Сев.-Кавказ. гос. техн. ун-т, 2006. — С. 36—89.

Дополнительная литература

1.Ламбен, Ж. Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива : пер. с фр. / Ж. Ж. Ламбен. — Санкт-Петербург : Наука,

1996. — 534 с.

2.Прогнозирование и планирование в условиях рынка : учеб. пособие для вузов / под ред. Т. Г. Морозовой, А. В. Пикулькина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 279 с.

3.Румянцев, Э. О. Методы прогнозирования финансового состояния предприятий / Э. О. Румянцев // Рос. предпринимательство. —

2008. — Вып. 2 (111), № 5. — C. 64—68.

123