Независимый спрос — это спрос, никак не связанный со спросом
на другой продукт. Такой спрос характерен для большинства про-
54
дуктов рынка конечного потребления. Независимый спрос про-
гнозируется отдельно для каждого наименования продукции или
услуги
1
.
Продукция и услуги с различным характером потребления нуж-
даются в различных методах прогнозирования, которые можно
разделить на три категории
2
:
1) количественные методы;
2) качественные методы;
3) методы, комбинирующие количественный и качественный
подходы.
Количественный подход к прогнозированию
спроса на продукцию и услуги
При количественном подходе оценивают спрос либо на основе
временных рядов накопленной за прошлые периоды времени ста-
тистики потребления, либо на основе статистических данных из-
менения фактической величины спроса и связанного, определя-
ющего спрос показателя. Оба класса в качестве исходной инфор-
мации используют накопленные за прошлые периоды данные о
продажах продукции или услуг.
Прогнозирование спроса по временным рядам
Временной ряд представляет собой упорядоченные во времени
наблюдения. Такие наблюдения производят через равные интер-
валы времени, и фиксируют объемы продаж в ответ на заявленный
спрос. На основе анализа временных рядов можно строить прогно-
зы потребления на будущие периоды. В общем случае во времен-
ном ряде потребности выделим следующие составляющие
3
:
а) относительно равномерный спрос;
б) сезонную потребность;
в) тенденции изменения спроса;
г) циклические колебания спроса;
д) наличие эффекта стимулирования продаж;
е) случайные колебания спроса.
a) Относительно равномерный (или базовый) спрос характерен для
регулярно продаваемых продуктов или оказываемых услуг, не име-
ющих сезонных периодов потребления. Относительно равномер-
1
Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.:
ИНФРА-М, 2008. — С. 84–86.
2
Там же. — С. 89.
3 Там же.— С. 91–103.
55
ный спрос типичен для запаса основных материалов производ-
ственных предприятий. Для прогнозирования такого спроса мож-
но использовать методы наивного прогноза и группу методов
прогнозирования по среднему значению (простой средней, сколь-
зящей средней, взвешенной скользящей средней), а также метод
экспоненциального сглаживания.
б) Спрос является сезонным, если в нем имеются краткосрочные
(менее года) регулярные изменения, связанные с погодой или с
определенными календарными периодами (время отпусков, празд-
ники, времена года и пр.). Сезонный спрос проявляется в перио-
дическом увеличении или уменьшении спроса в течение года. Для
прогнозирования такого явно выраженного сезонного спроса тре-
буется использовать статистику отгрузок соответствующих перио-
дов прошлых лет
1
.
в) Кроме сезонного спроса во временном ряде могут просле-
живаться и иные тенденции изменения спроса краткосрочного (ме-
нее одного года) и долгосрочного (более одного года) характера.
Тенденции изменения спроса краткосрочного характера могут
иметь сезонную повторяемость из года в год. При отсутствии се-
зонных особенностей (например, в условиях, когда статистическая
база еще не накоплена) принципиальной разницы работы с крат-
косрочными и долгосрочными тенденциями нет.
Процесс прогнозирования спроса для временных рядов, име-
ющих долгосрочные тенденции, проводится в несколько этапов:
фильтрация значений статистического ряда, выбор вида уравнения
тренда, прогнозирование объема потребления, оценка точности
прогноза
2
.
г) Циклические колебания спроса
3
представляют продолжитель-
ные изменения тенденций потребления, сменяющие друг друга в
периоды, как правило, более двух лет. Выявление циклических
колебаний спроса затруднено необходимостью использования ста-
тистической базы за длительный период времени и влиянием на
спрос различных нерегулярных тенденций. Для учета циклических
колебаний спроса при отсутствии очевидной картины по статис-
тической базе следует полагаться на знание типовых циклов, ха-
рактерных для данной отрасли или вида бизнеса. Отслеживание
текущего этапа жизненного цикла изделия и планирование ввода
(вывода) новых позиций (например, при обновлении ассортимен-
1
Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.:
ИНФРА-М, 2008. — С. 103–106.
2
Там же. — С. 156–168.
3
Там же. — С. 117–118.
56
та бренда) позволяет и без накопления статистической базы за
длительный период делать выводы о наличии циклических коле-
баний спроса.
Другим приемом отслеживания циклических изменений спро-
са является выявление ведущих показателей циклического изме-
нения спроса на продукцию или услугу. Такими ведущими показа-
телями могут быть, например, начало строительства крупного
предприятия или принятие программ, соглашений операторов
рынка о будущей деятельности и т.п.
д) Эффект стимулирования спроса
1
представляет собой измене-
ние спроса на продукцию в ответ на маркетинговые мероприя-
тия.
Маркетинговые мероприятия по стимулированию сбыта суще-
ственно влияют на изменение потребности в запасе. Результат
маркетинговых мероприятий дополняет тенденции развития рын-
ка, определяемые отделом маркетинга или отделом продаж. Он
также может существенно изменить тенденции спроса и сезонную
потребность, имеющиеся во временных рядах статистических дан-
ных. Обеспечение своевременности получения информации о пла-
нируемых рекламных акциях — залог корректного прогнозирова-
ния спроса. Знание плана проведения маркетинговых акций осо-
бенно важно при составлении прогноза спроса продукции рынка
конечного потребления, который чрезвычайно гибко реагирует на
стимулирующие мероприятия.
Стимулирующие маркетинговые мероприятия организации мо-
гут носить регулярный характер, т.е. повторяться в одни и те же
периоды года. В этом случае такое стимулирование спроса играет
роль сезонного фактора и должно быть учтено при прогнозирова-
нии сезонной потребности.
е) При работе по выявлению периодов времени, в течение ко-
торых присутствует относительно равномерный спрос, приходится
сталкиваться со случайными и неожиданными факторами спроса.
К случайным изменениям спроса
2
относят те изменения, на кото-
рые не повлияли сезонные, циклические и прочие тенденции из-
менения спроса, а также мероприятия по стимулированию спроса.
Появление таких случайных изменений в спросе нельзя исклю-
чить, что, естественно, снижает точность прогнозирования. Один
из приемов преодоления влияния случайных факторов на точность
прогнозирования — фильтрация статистического ряда, использу-
1
Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.:
ИНФРА-М, 2008. — С. 118–119.
2
Там же. — С. 119–120.
57
емого при составлении прогноза. Более сложные методы учета
случайного фактора при прогнозировании спроса (например, ими-
тационного моделирования, нейросетевых методов, модели авто-
регрессивной интегрированной скользящей средней Бокс—Джен-
кинса и др.) требуют специальной математической подготовки, их,
как правило, выполняют специалисты отделов бизнес-аналитики
и бизнес-информатики. Универсальные пакеты SYSTAT, SPSS,
язык GPSS, специализированные пакеты анализа временных рядов
( Forecast Expert, FreeFore, МЕЗОЗАВР и др.), а также Neural Connec-
tion и др. существенно упрощают эту задачу.
Достарыңызбен бөлісу: |