Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Марта 2014 в 21:05, реферат
Изучение спроса населения является одним из ключевых элементов маркетинговых программ предприятий. Основным маркетинговым параметром , управление которым обеспечивает достижение маркетинговых целей предприятия является именно спрос. Он незримо пpиcутствуeт во всех функциях управления, ибо на его повышение направлена маркетинговая деятельность фирм. И цели фирмы, их значение также определяются спросом.
Введение ( стр. 2-3)
1 Основы теории спроса и предложения (стр. 4-12)
1.1 Понятия "спрос" и "предложение"
1.2 Эластичность спроса и практическое значение показателей эластичности
2 Методы изучения и прогнозирования спроса (стр. 13-23)
2.1 Системный подход к анализу спроса
2.2 Методы изучения спроса на торговом предприятии а) изучение реализованного спроса б) изучение неудовлетворенного и формирующегося спроса
2.3 Основные методы прогнозирования спроса а) экономико-математические методы б) нормативные методы в) методы экспертных оценок
3 Анализ спроса на мебельном рынке России (стр. 25-29)
Вывод (стр. 30-31) Список использованной литературы (стр. 32-33)
Наиболее разработанными и практически сложившимися являются методы изучения реализованного спроса. Их можно условно разделить на две группы: методы непосредственной регистрации продажи товаров и методы, основанные на балансовых расчетах (например, на основе товарного баланса) .
Методы регистрации продажи включают такие приемы и технические средства, как учет продажи по товарным ярлыкам, ярлыкам-вкладышам, то-варным (мягким чекам), а так же учет продажи при расчете с покупателями с применением электронных кассовых аппаратов. В магазинах по продаже товаров повседневного спроса наиболее удобно использовать отрывные ярлыки, ярлыки-вкладыши, товарные чеки. В них, кроме обязательных признаков (артикул, цена), могут быть дописаны те признаки товара, по которым ведется изучение спроса, например фасон, модель, цвет и др. В конце рабочего дня заведущие секциями подсчитывают количество проданных товаров и записывают их наименования в журнал регистрации, группируя по видам изделий и учитываемым ассортиментным признакам. По мере необходимости эти сведения представляют в торговый отдел.
Механизированная обработка товарных ярлыков с помощью вычислительной техники позволяет обобщить все содержащиеся в них ассортиментные признаки товара и получить оперативную информацию о продаже в развернутом ассортименте. Учет продажи с помощью товарных признаков может быть выборочно использован по многим непродовольственным товарам. В то же время применение этого метода даже с использованием современной вычислительной техники затруднено в связи с медленным переходом отечественной промышленности на международный торговый штриховой код.
При применении международного торгового штрихового кода получение данных о продаже товаров в ассортименте обеспечивается в момент совершения покупки с последующей обработкой этих данных на ПЭВМ.
На основе таких автоматизированных систем в узлах расчета с покупателями появляется возможность получить и накапливать данные о продаже товаров в развернутом ассортименте за любой период в так называемом реальном масштабе времени.
В розничных торговых организациях широко применяется балансовый метод учета реализованного спроса. Он основан на формуле товарного баланса: Р = Оц + П -0^
Р - реализованный спрос
Он - остаток товаров на начало периода учета П - поступление товаров за период учета Ок. - остаток на конец периода учета
Исходные данные берут из документов бухгалтерской отчетности картотеки складов и затем рассчитывают размер продажи товаров за отчетный период. Но очевидно, что такой метод является слишком громоздким и с его помощью трудно организовать оперативный учет реализованного спроса за день, декаду, пятидневку, что необходимо для коммерческой работы.
При изучении спроса с применением ПЭВМ учет продажи товаров ведется на основе их движения: поступления от поставщиков, отпуска в магазины, данных инвентаризации.
Изучение неудовлетворенного спроса может проводиться в процесс изучения реализованного спроса. Для этого могут быть использованы например, коэффициенты удовлетворения спроса, показывающие степень его удовлетворения:
реализованный спрос
^ общий объем предъявленного спроса ^^ "
неудовлетворенный спрос рассчитывается по формуле: Рц = (1 - К) Рп или Рц = (100% - К)^
где Р» - размер неудовлетворенного спроса рп - фактическая продажа за период учета
К - коэф. удовлетворения спроса (в % или относительных числах) Неудовлетворенный спрос могут регистрировать продавцы, однако точность и эффективность этих методов незначительны.
Комплексное изучение неудовлетворенного и формирующегося спроса может быть широко организовано с помощью опроса покупателей, предста
вителей торговых организаций и предприятий, экспертов.
Следующим этапом изучения спроса населения на товары народного потребления является определение его товарно-групповой структуры. Товарно-групповая структура спроса - это соотношение расходов населения на приобретение различных групп товаров в пределах общего объема платежеспособного спроса. Расчет структуры спроса позволяет обосновать структуру розничного товарооборота, предъявить промышленности требования по выпуску товаров, что в свою очередь требует от предприятий изыскания ресурсов роста товарооборота в соответствии с развивающимся спросом населения. В целом по стране рассчитывают структуру по основным товарным группам; розничные и оптовые торговые предприятия для задач текущего планирования и оперативного управления осуществляют расчет структуры во внутригрупповом ассортименте. В зависимости от принятого подхода товарно-групповая структура спроса может рассчитываться по принципу "от общего к частному" или "от частного к общему". В первом случае осуществляется поэтапный расчет структуры от объема до отдельных товарных групп. Во втором - применяется метод прямого товарного расчета структуры спроса с последующей балансировкой полученных прогнозов спроса на отдельные товарные группы в рамках общего объема спроса. На практике целесообразно сочетание товарного и поэтапного методов расчета.
2.3 Основные методы прогнозирования спроса
Прогнозирование ассортиментной структуры платежеспособного спроса на конкретные товары осуществляется предприятиями торговли и сферы услуг всех форм собственности как самостоятельными рыночными структурами. Оно реализуется как правило в оперативном периоде (день, декада, месяц, квартал) и формируется как проблема прогнозирования микроспроса
При постановке задач прогнозирования спроса необходимо иметь в виду, что они решаются по мере выявления основных закономерностей и тенденций развития спроса в прошлом, настоящем и при условии сохранениях в определенном будущем. Поэтому важно правильно выбрать и обосновать период для анализа процесса изучения формирования спроса.
Процесс формирования спроса населения, как уже отмечалось, представляет собой сложное экономическое явление. В торговых предприятиях завершается процесс обращения товаров, путем приобретения определенных товаров покупатели удовлетворяют свои потребности. В фокусе торгового предприятия реализуется воздействие всей массы факторов платежеспособного спроса. Однако при изучении поведения конкретного потребителя трудно разделить воздействие каждого из социально-экономических факторов, выявить их особенности на уровне торгового предприятия, количественно определить их воздействие. В то же время на данном уровне управления при общем воздействии на формирование и развитие спроса факторов экономического характера значительное влияние на конечные результаты продажи товаров оказывают организация торгового процесса и снабжения товарами, реклама, поведение покупателей. Кроме того, трудно получить исходные данные о комплексе факторов, формирующих спрос в районе деятельности предприятия. Поэтому, как правило, торговые предприятия располагают и вынуждены оперировать данными о продаже товаров, более или менее репрезентативно отражающими процесс удовлетворения спроса. Их можно также использовать для исследования процесса формирования спроса покупателей района деятельности как во внутригрупповом, так и детальном ассортименте. Ожидаемый спрос можно представить в виде следующих составляющих:
С = Р„ + С„
где Рп - реализованный спрос Сц - неудовлетворенный спрос
Но данная формула не отражает влияния таких факторов, как сезонные (переодические) и случайные колебания спроса, вызванные такими объективными причинами, как разрыв между производством и потреблением или сезонным характером спроса на определенные товары. Например, спрос на зимнюю обувь значительно возрастает в осенний период и падает в летний. Поэтому сезонные колебания обязательно учитываются и накладываются на тенденции развития микроспроса.
Влияние же случайных факторов колебания спроса, вызванных непредсказуемыми изменениями экономической ситуации в экономике в целом или стихийными бедствиями, предсказать практически невозможно, поэтому надо учитывать, что область распределения возможных фактических значений спроса будет находиться в определенном интервале (а не обязательно совпадать с прогнозом), гарантирующем определенную вероятность прогноза.
Практическое применение рассмотренного подхода к формированию спроса на предприятиях розничной и оптовой торговли, а в дальнейшем и его прогнозирования становится возможным при применении электронно-вычислительной техники и автоматизированных систем управления (АСУ). Их применение позволяет решать задачи оперативного прогнозирования спроса для обоснования заявок на поставку товаров, заказов при заключении договоров и контрактов, прогнозировать уровень и объем сделок.
Анализ и прогнозирование тенденции развития спроса являются объектами использования методов экономического прогнозирования. Однако выбирать метод прогнозирования необходимо с учетом особенностей формирования спроса в зависимости от конкретных целей прогнозирования и уровня управления торговлей и сферой услуг.
Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три основные группы:
- методы экономико-математического моделирования (экстрополяцион-ные методы)
- нормативные методы
- методы экспертных оценок.
Методы простой (формальной) экстраполяции заключаются в перенесении на будущий период прошлых и настоящих тенденций в развитии товарно-групповой структуры спроса на базе анализа динамического ряда. Чтобы перенести сложившиеся в базисном периоде темпы роста или удельные значения той или иной товарной группы на прогнозируемый период, можно использовать например, коэффициенты изменения спроса ( ):
с ь ' "-• •
^ ^ ^ А ^ ° :. ^ • - ^
где^1), - темп прироста общего объема спроса в плановом году л d-i- темп прироста спроса на данную группу товаров в текущем
году по сравнению с прошлым годом
^-.- средний темп прироста общего объема спроса за три предплановых года (чем больше предплановых периодов взято, тем точнее прогноз)
Данный коэффициент показывает ожидаемый темп прироста объема спроса в предстоящем периоде. Произведение объема спроса базового пе-
риода на этот коэффициент позволяет судить об ожидаемом объеме спроса в будущем периоде.
Для экстраполяции информацию о динамике рынка представляют в той или иной форме - графической, статистической, математической, логической. В любом случае считают, что экономическим процессам присуща "инерция" или обязательное продолжение направления их течения в ближайшем будущем. Экстраполяции требуют от исследователя рынка крайней осмотрительности. Мало изучить прошлые тенденции рынка - необходимо принять в расчет новые условия и факторы, которые не были характерны для прошлого, но возможно появятся в будущем. Одновременно необходимо избавляться от учета факторов и обстоятельств, которые потеряли свою актуальность и уже не оказывают влияния на ход развития событий на данном рынке.
Данный метод достаточно прост и доступен, однако использование его целесообразно только на такой период, в котором маловероятно изменение тенденций, то есть на краткосрочный, и для укрупненных товарных групп.
К методам простой экстраполяции относятся и расчеты эластичности спроса в зависимости от изменения какого-либо фактора. Эти методы были подробно описаны в предыдущей главе.
Экономико-математические методы основаны на использовании корреляционного и регрессионного анализа, позволяющего устанавливать тесноту связи и вид зависимости среднего значения какой-либо величины от некоторой другой или от нескольких величин. В нашем случае - это установление зависимости развития спроса от влияния наиболее главных факторов. в практике прогнозирования товарно-групповой структуры спроса чаще всего применяются трендовые и регрессионные модели:
Трендовые модели прогнозирования спроса представляют собой уравнения, формализующие устойчивые процессы его развития. Они применяются для прогнозирования наиболее стабильных закономерностей по крупным товарным подотраслям (например, соотношение спроса на продовольственные и непродовольственные товары). Основной параметр трендовых моделей -время, то есть по существу речь также идет об экстраполяции на прогнозируемый период тенденций и закономерностей базисного периода.
Регрессионные (факторные) модели отражают количественную связь одного показателя с другим или с группой других (множественная регрессия). В качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. Математическую основу построения моделей составляют важнейшие положения теории вероятности, математической статистики и высшей математики. Процесс построения подобных моделей состоит из нескольких последовательных этапов.
Первым и важнейшим этапом моделирования развития товарно-групповой структуры спроса населения является отбор факторов. Они должны отражать объективные процессы изучаемого явления, быть количественно измеримыми и независимыми друг от друга.
На втором этапе рассчитывается сила влияния или теснота связи между факторами и спросом в базисном периоде. Она определяется с помощью коэффициентов корреляции и критериев согласия.
На третьем этапе выявляется математическая форма связи или вид зависимости спроса от факторов, подбираются функции, наиболее точно описывается процесс развития спроса.
Четвертый этап: расчет параметров уравнения. Параметры уравнений выражают степень и направление воздействия каждого фактора на спрос и рассчитываются методом наименьших квадратов.