Экономико-статистические методы.
Данные методы включают обширный арсенал различных количественных средств. Наиболее часто на практике применяются методы регрессионного и корреляционного анализа; скользящей средней; взвешенной скользящей средней (экспоненциального сглаживания); следящего сигнала.
Метод регрессионного и корреляционного анализа — это способ нахождения объема продаж конкретного изделия, основанный на выявлении и установлении зависимости искомого показателя от других факторов. Например, можно установить зависимость изменения объема продаж бензина от объема продаж или производства запасных частей к автомобилям; объема продаж сахара от изменения численности населения в регионе и т.д. На основании статистической выборки по объёму продаж планируемого товара (у) и различных факторов, влияющих на него (x1, x2, x3, …, xn), за предшествующие плановому периоды составляются статистический ряд наблюдений и стандартные уравнения. Зависимость показателей может быть линейной, параболической, гиперболической и экспоненциальной. Например, на рисунке 6.2 представлена линейная зависимость объема продаж от цены товара, а на рисунке 6.1 — гиперболическая.
Для выявления формы связи, тесноты связи и различных показателей, характеризующих пригодность исходного статистического материала для анализа и прогнозирования, разработаны соответствующие программы для ЭВМ.
Исследования, проведенные в Чикагском университете за много лет, выявили следующую линейную зависимость количества продаж любого товара (х) от его цены (у):
Х = 91,2099 - 4,7356y, (6.8)
Рис. 6.2. Линейная форма зависимости объема продаж и цены товара
Эту зависимость с успехом используют в практических расчетах при планировании цен и объемов продаж. Конечно, форма взаимосвязи для отдельных товаров, товарных рынков, времени года, направления моды, качества продукции и других специфических факторов различна. Поэтому каждое предприятие для каждого конкретного товара должно иметь такие зависимости, что является надежным инструментом планирования производства товара. Из этого подхода видно, что фактически планирование продаж сводится к установлению цены исходя из выбранной стратегии.
К числу простых методов прогнозирования объема продаж относится расчет скользящей средней величины продаж, которая рассчитывается путем деления фактического объема продаж на продолжительность анализируемого периода. Планируемый объем продаж принимается равным этой величине. Например, предприятие рассчитывает объем продаж на планируемый месяц по этому методу. Для этого объем продаж за предшествующие 12 месяцев делится на количество месяцев, то есть 12. В следующем месяце к исходной величине продаж добавляют фактические продажи за последний месяц и вычитают этот показатель за первый месяц ретроспективного периода.
Метод взвешенной скользящей средней (экспоненциального сглаживания) отличается от рассмотренного метода тем, что при расчете средней величины продаж за ретроспективный период в модель вводятся весовые коэффициенты, отражающие меру влияния различных факторов. Данный подход может применяться в случае, если при расчете планируемого объема продаж необходимо учесть не только фактические данные о продажах за предшествующий период, но и результаты прежнего прогноза на этот период. Тогда фактическим продажам за конкретный период и прогнозу за этот же период присваиваются весовые коэффициенты, дающие в сумме единицу.
Наиболее точные результаты прогноза продаж достигаются в тех случаях, когда фактическая величина продаж рассматривается в сравнении с прогнозировавшейся ранее.
Метод «следящего сигнала» учитывает ошибку прогноза и рассчитывается путем деления абсолютной суммы отклонений (без учета знака) на среднее отклонение. Нормальное колебание «следящего сигнала» должно быть в пределах 3,0 - 7,0. Если этот показатель выходит за пределы норматива, то метод расчета планируемого показателя не адекватен условиям данного предприятия и подлежит усовершенствованию.