Изучение и прогнозирование рыночного спроса

- роста внутреннего валового продукта и основных направлений его использования;

- роста денежных доходов  и расходов населения;

- изменения уровня  цен на потребительские товары  и услуги;

- изменения численности  населения, его социально-экономической  и половозрастной структуры.

Кроме перечисленных  факторов общего порядка, учитывается  влияние специфических факторов, формирующих спрос на отдельные  группы товаров. Например, при расчете  прогнозов спроса на товары длительного  спроса необходим предварительный  прогноз роста числа семей, уровня обеспеченности семей данными товарами, сроков их физического и морального износа и т.п. Следовательно, сущность прогнозирования потребительского спроса заключается в определении и синтезе комплекса факторов, формирующих основные тенденции его развития.

Поскольку прогнозирование  спроса содержит элементы детерминированности  и неопределенности его будущего развития, постольку оно всегда имеет  вероятностный характер. Поэтому  прогнозирование потребительского спроса на четвертом этапе завершается расчетами вероятностных оценок и доверительных интервалов полученных прогнозов. Разрабатывается также система мер, направленная на корректировку полученных прогнозов при возможном изменении факторов и условий развития потребительского спроса в прогнозируемом периоде.

Таковы логика и содержание процесса прогнозирования потребительского спроса. Выбор же конкретных методов  его прогнозирования в значительной мере зависит от продолжительности  периода прогнозирования и степени  детализации или агрегирования  потребительского спроса.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1. Методы прогнозирования  рыночного спроса

 

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении маркетинговых исследований, можно классифицировать на генетический, нормативный, эвристический, сравнительный. Каждый из них реализуется посредством определенных способов расчетов спроса.

Генетический подход к прогнозированию спроса основывается на инерционном характере его развития, т.е. на оценках устойчивых тенденций развития потребительского спроса, перенесении зависимостей прошлого и настоящего на будущее.

Этот подход наиболее полно реализуется посредством  экономико-статистического моделирования  динамики спроса, которое сформировалось в самостоятельное направление  прогнозирования спроса в 20-30-е годы ХХ в. Экономико-статистические модели в зависимости от способов моделирования их параметров делятся на два вида: трендовые модели оценки и прогнозирования спроса и факторные модели оценки и прогнозирования спроса.

Трендовые модели основываются на математическом выравнивании и экстраполяции динамического ряда фактического спроса на отдельные товары по так называемым временным или трендовым моделям. Основное достоинство трендовых моделей заключается в простоте используемых моделей и расчетов прогнозов спроса на их основе. Они применяются для прогнозирования спроса, динамика которого характеризуется монотонным возрастанием или снижением. Надежность прогнозов при этом зависит от устойчивости тенденции изменения спроса. Основной же недостаток трендовых моделей заключается в том, что они не позволяют вскрыть внутренние взаимосвязи процесса изменения спроса и факторов, формирующих его уровень и динамику. В этом отношении более значительными возможностями обладают факторные модели оценки и прогнозирования спроса.

Сущность факторных моделей заключается в том, что спрос на какую-либо группу товаров выражается в виде функции одного или нескольких аргументов - факторов, определяющих его развитие. Они позволяют перейти от кинематического описания прогнозируемого спроса к моделированию движущих сил, формирующих его уровень и динамику.

Сущность нормативного прогнозирования спроса заключается в определении возможностей достижения рационального уровня и структуры спроса в будущем на основе заранее заданных критериев и норм. Ориентированность данной группы методов в основном на долгосрочную перспективу, а также кризисное состояние нашей экономики в настоящее время снижает их актуальность. Однако в условиях стабильно развивающейся экономики обоснованные нормы потребления товаров и услуг становятся необходимым ориентиром при формировании рациональной структуры потребления и потребительского спроса.

В развитых странах нормативное  прогнозирование спроса заключается  в стохастическом программировании личного спроса, исходя из нормативных  предположений о склонности к потреблению, уровня личных доходов, с учетом прошлых и настоящей тенденций, рациональных норм потребления.

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения, как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

Так при прогнозировании  спроса изучаются предпочтения потребителей; в качестве экспертов может рассматриваться  торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеры, дистрибьюторы, консультанты по маркетингу и т.д.

При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию  четко сформулированы и могут  быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза.

Если при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании  экономико-математических методов  структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Определение системы  факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления - исходная точка экономико-математического  моделирования.

На самом деле все  эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система  должна обеспечить возможность использования  любого из этих методов.

Примером сложной задачи прогнозирования, которая не решается с помощью какого-то одного метода, является прогнозирование объема продаж нового товара. При проведении маркетинговых исследований оцениваются объемы продаж нового товара в течение первых лет (скажем трех) после выпуска. Для этой цели могут быть применены экспертные методы, методы опросов, проведение продаж на контрольном рынке.

Экспертные оценки, сформулированные специалистами по маркетингу, базируются на сведениях, собранных на стадии предварительного анализа и учитывающих данные о продажах конкурентов, размере  потенциального рынка, общем спросе, долях продуктов различных марок на рынке, доступности сбытовых сетей и др.

Недостающая информация собирается путем прямых опросов  потенциальных пользователей, торговцев, поставщиков и, если это возможно, конкурентов.

Проверка рынка, или  контрольная продажа, в ходе которой наблюдается реальное рыночное поведение покупателей, позволяет оценить уровень пробных и повторных закупок и объем потенциальных продаж нового товара. Можно также провести пробные продажи по месту жительства или эксперименты в специальных лабораториях-магазинах.

Данные методы обычно применяются совместно. Используя  любой из перечисленных или какой-либо иной подход, служба маркетинга должна установить перспективный объем  продаж нового товара, на основе которого разрабатываются стратегии запуска товара.

Ясно, что в условиях сильно изменчивой внешней среды  интуиция и воображение способны стать важными инструментами  восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются  только на наблюдаемые факторы. С другой стороны, понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих двух подходов.

В зависимости от продолжительности  периода прогнозирование потребительского спроса может быть краткосрочным (на 1-2 года), среднесрочным (на 3-5 лет) и  долгосрочным (на срок выше 5 лет).

При долгосрочном прогнозе предполагается, что спрос будет определяться в основном внешними факторами, такими, как изменение в экономической, социальной, технологической обстановке, а потом уже комплексом маркетинга компании. Особенностью же краткосрочного прогноза является то, что большее внимание уделяется именно стратегии фирмы (политике ценообразования, комплексу стимулирования сбыта) и возможному влиянию данных мероприятий на спрос. Среднесрочное прогнозирование представляет собой сочетание элементов краткосрочного и долгосрочного прогноза, он учитывает как влияние внешних экономических факторов, так и маркетинговую стратегию фирмы, включающую в себя комплекс мер по стимулированию и повышению спроса. Но ситуация, сложившаяся в нашей экономике не позволяет составлять прогнозы на отдаленную перспективу с достаточной точностью из-за недостатка информации и непредсказуемости событий, как в экономической, так и политической обстановке.

Для предприятия представляет интерес как текущий уровень  платежеспособного спроса на его  продукты, так и потенциальный  спрос, который с той или иной вероятностью проявится в будущем периоде [5, c.233]. Для прогнозирования будущего спроса на товары могут использоваться различные методы, в том числе эвристические и экстраполяционные методы, экспликативные модели, экспертные и другие казуальные методы.

Одним из наиболее эффективных  способов краткосрочного прогнозирования  спроса является прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания. Этот метод основан на исчислении средневзвешенной величины продаж за некоторое число прошедших периодов и в краткосрочном периоде оказывается очень полезным в тех случаях, когда в рассматриваемом временном ряду наблюдаются значительные различия в уровнях данных, а также в случаях, если товар дешевый или быстропортящийся.

Преимущество метода экспоненциального сглаживания при краткосрочном прогнозировании состоит, главным образом, в том, что он достаточно прост и удобен в использовании по сравнению с другими методами. Кроме того, экспоненциальное сглаживание обеспечивает быстрое реагирование прогноза на все события, происходящие на протяжении определенного периода, что позволяет построить «адаптивную прогнозную модель». Такая модель значительно лучше учитывает случайную колеблемость функции, чем например, трендовая модель. Тем не менее, прогнозирование спроса методом экспоненциального сглаживания будет более точным, если факторы, определяющие спрос, не подвержены резким колебаниям.

При использовании методики экспоненциального сглаживания  более поздним данным уделяется  большее внимание, чем ранним данным. Такой метод обеспечивает быстрое получение прогноза на один период вперед, при этом автоматически корректируя любой прогноз в свете отличий фактических результатов от спрогнозированных.

Константа сглаживания  выбирается от 0 до 1. Величина константы  зависит от специфики данных. Если величина ближе к 0, это значит, что прогноз на следующий период будет, в основном, зависеть от данных прошлых периодов, в значительно меньшей степени учитывая последние фактические данные. Если же величина стремится к 1, то на прогноз в большей степени влияет фактический спрос в текущем периоде, чем данные прошлых периодов.

При относительно коротком горизонте прогнозирования можно  ожидать, что будущее значение спроса на товар не будет отличаться от спрогнозированного его значения более чем на два стандартных отклонения. Для вычисления стандартной ошибки прогноза можно использовать формулу экспоненциального взвешенного среднего абсолютного значения ошибок, умноженного на 1,25 (в условиях нормального закона распределения случайных величин).

Для определения степени  точности прогнозов могут быть задействованы  и другие критерии: средняя относительная  ошибка, средняя ошибка аппроксимации  и др. В общем случае прогноз  будет тем точнее, чем меньше ошибки.

Таким образом, исследование и прогнозирование спроса на товары является важным аспектом деятельности предприятий, поскольку помогает разработать стратегию и тактику поведения предприятия на рынке, а также дает возможность планировать объемы производства товаров в будущих периодах. При этом определяющую роль при построении качественного прогноза играет выбор метода прогнозирования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Краткий обзор информации по реализации произведенной продукции в целях изучения спроса на примере Открытого Акционерного Общества «Златоустовский Металлургический Завод» (ОАО «ЗМЗ»)

 

Следует проанализировать конкурентный рынок и цены на данный вид продукции.

Данные взяты по крупным  предприятиям Российской Федерации.

 

Производство основных видов продукции черной металлургии

 

Таблица №1

Виды продукции и наименование предприятий	Январь 2010 год
	Отчет, тыс тн	Цена за 1 тн	Отчет, руб	Рентабельность, %
1. Чугун - ОАО «Магнитогорский  меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский  меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	3437,5 686,3 716,1 818,0 513,0 356,0 - 348,1	6420 6350 6200 6520 6600 - 6700	4 406 046 4 547 235 5 071 600 3 344 760 2 349 600 - 2 332 270
2. Сталь - ОАО «Магнитогорский меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский  меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский  меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	3839,2 749,8 854,1 814,9 639,0 320,0 72,0 389,4	9200 11000 21500 20500 22700 21000 15050	6 898 160 9 395 100 17 520 350 13 099 500 7 264 000 1 512 000 5 860 470
3. Прокат готовый - ОАО «Магнитогорский  меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский  меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	2872,2 818,7 701,2 404,9 322,0 298,0 104,0 223,4	14920 18317 30063 27550 31650 31100 23506	12 215 004 12 843 880 12 172 508 8 871 100 9 431 700 3 234 400 5 251 240	23,9 22,6 16,6 1,6 12,6 1,8 2,3
4. Трубы стальные - ОАО «Магнитогорский  меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский  меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский  меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	31,6 5,8 25,8 - 0,0 - - -	37800 35500 - 32200 - - -	219 240 812 700 - 0 - - -	21,5 19,8
5. Кокс металлургический - ОАО «Магнитогорский  меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский  меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский  меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	1394,9 421,5 286,8 183,6 351,0 152,0 0,0 -	2500 2520 2535 2520 2550 2550 -	1 053 750 722 736 465 426 884 520 387 600 0 -
6. Железная  руда - ОАО «Магнитогорский  меткомбинат» - Череповецкий меткомбинат - ОАО «Новолипецкий  меткомбинат» - ОАО «Западно-Сибирский  меткомбинат» - ОАО «Нижнетагильский  меткомбинат» - ОАО «Новокузнецкий  меткомбинат» - ОАО «Челябинский  меткомбинат»	163,4 163,4 - - - - - -	3700 - - - - - -	604 580 - - - - - -