Спрос и его задачи

Сценарий заставляет размышлять и обеспечивает:

- лучшее понимание рыночной ситуации и ее эволюции в прошлом, настоящем и будущем;

- оценку потенциальных угроз для фирмы;

- выявление благоприятных возможностей для фирмы;

- выявление ……………………

Таким образом, метод  сценариев позволяет повысить способность  к предвидению и развить гибкость и адаптивность фирмы к переменам. Этот метод, который исходит из убеждения о том, что будущее некогда не может быть полностью измерено и управляемо, обладает, с точки зрения управления, рядом важных достоинств:

  1. Прежде всего он заостряет внимание фирмы на неопределенности, которая характеризует любую рыночную ситуацию: управление в турбулентной среде подразумевает способность предвидеть эволюцию этой среды;

2. метод сценариев облегчает интеграцию данных, полученных разными методами, качественными или количественными;

3. ……………..

Можно выделить два метода разработки прогнозов спроса, основанных на методах математической статистики: экстраполяцию и моделирование.

В первом случае в качестве базы прогнозирования спроса используется прошлый опыт, который проецируется на будущее. Делается предположение, что система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях. Чем крупнее система, тем более вероятно сохранение ее параметров без изменения - конечно, на срок, не слишком большой. временной базы.

Во втором случае строится прогнозная модель спроса, характеризуется  зависимость изучаемого параметра  от ряда факторов, на него влияющих. Она  связывает условия, которые, как  ожидается, будут иметь место, и  характер их влияния на изучаемый параметр.

Данные.

Возникает вопрос: как  еще до наступления будущего оценить  точность прогнозных оценок? Для этого  обычно расчеты по выбранной прогнозной модели сравнивают с данными, полученными  в прошлом, и для каждого момента  времени определяют различие оценок. Затем определяется средняя разность оценок, скажем, среднее квадратическое отклонение. По его величине определяется прогнозная точность модели.

При построении прогнозных моделей спроса чаще всего используется В основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

Парный регрессионный  анализ основан на использовании  уравнений прямой линии:  

у = а + вх,            (1)

где   у - оцениваемая  или прогнозируемая зависимая переменная     (результативный признак);

а - свободный член уравнения;

х - независимая переменная (факторный признак), используемая для  определения зависимой переменной;

в - коэффициент регрессии, изменяющий среднее отношение отклонения результативного признака от его  средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения - вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

Коэффициент парной линейной регрессии "в" имеет смысл тесноты  связи между вариацией факторного признака "х" и вариацией результативного  признака "у".

При проведении регрессионного анализа следует не только рассчитывать коэффициенты а и в, но и провести их испытание на статистическую значимость, т. е. определить, насколько выборочные значения а и в отличаются от их значений для генеральной совокупности. Для этого используется t - критерий Стъюдента.

При использовании уравнения  регрессии в целях прогнозирования  спроса надо иметь в виду, что  перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в  статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условной допустимости такого переноса (экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект исследования и возможности его развития в будущем.

Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Однако, регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов.

При прогнозировании  спроса идентифицируются ………….роса.

Все, что касается множественной  регрессии, концептуально является идентичным парной регрессии, за исключением  того, что используется более чем  одна переменная. Под этим углом зрения слегка изменяется терминология и статистические расчеты.

Многофакторное уравнение  множественной регрессии имеет  следующий вид:

у = а + в1х1 + в2х2 + в3х3 + … + вмхм,                                                     (2)

где           у - зависимая или прогнозируемая переменная;

хi - независимая переменная;

а - свободный член уравнения;

вi - коэффициент условно-чистой регрессии;

i = 1, m;

m - число независимых переменных (факторных признаков).

  Термин "коэффициент условно-чистой регрессии" означает, что каждая из величин в измеряет среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного признака) от ее средней величины при отклонении зависимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются. [21, с.102].

Таким образом, в отличие  от коэффициента парной регрессии коэффициент  условно-чистой регрессии измеряет влияние фактора, абстрагируясь от связи вариации этого фактора с вариацией остальных факторов. Если было бы возможным включать в уравнение регрессии все факторы, влияющие на вариацию результативного признака, то величины в можно было бы считать мерами чистого влияния факторов. Но так как реально невозможно включить все факторы в уравнение, то коэффициенты в не свободны от примеси влияния факторов, не входящих в уравнение.

Метод экспоненциального  сглаживания используется для краткосрочного прогноза спроса и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам. Прогнозное значение рассчитывается по формуле:

Qt = a * Qt + (1 - a) * Qt - 1,                                                            (3)

где,      

Qt - сглаженный объем продаж в текущем периоде;

a - константа сглаживания;

Q - объем продаж в период t;

Qt - 1 - сглаженный объем продаж для периода t - 1.

         Константа сглаживания выбирается аналитиком итеративным способом в интервале от 0 до 1. Ее значение мало при малых изменениях продаж и приближается к 1 в случае сильных флуктуаций.

Существуют компьютерные программы для определения этой константы.

Для большей наглядности  методы изучения потребительского спроса представлены в таблице 3.[5, с 29 ]

 

 

 

 

 

 

Таблица 3

Методы изучения потребительского спроса в современных условиях.

Методы	Достоинства	Недостатки
Метод сценариев ………………… …………………. ………………….. ……………	Позволяет повысить способность  к предвидению и развить гибкость и адаптивность фирмы к переменам ……………………………. ……………………………. ……………………………. ……………………………. ………………	Наиболее трудоемкий метод ……………………………. …………………………….. …………………………….. …………………………. …………………………….. ……………………….

 

         Нужно отметить, что даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования спроса - субъективные оценки и экстраполяцию трендов.

Полезными эти методы будут и для российских предприятий  по двум причинам:

- они не требуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм значительных затрат и привлечения дорогостоящих специалистов;

- в силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

           Можно сделать следующий вывод, что изучение и прогнозирование потребительского спроса необходимо. Для успешной работы каждого торгового предприятия важно приобретать и реализовывать только ту продукцию, которая пользуется наибольшим спросом у населения, то есть конкурентоспособную продукцию, которая позволит, в конечном счете, улучшить финансовое состояние предприятия и найти свою нишу на рынке.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Исследование покупательского  спроса на примере магазина

«Магазин Обуви»

2.1. Характеристика магазина «Магазин Обуви»

 

Магазин «Магазин Обуви» был открыт в начале 2007 года, расположен по улице ул. 70 Лет Октября, д. 25/1. ИП Михалкова Зинаида Анатольевна.

Всего   в   работе   предприятия   задействовано 6 человек:

•   Директор
• Бухгалтер
• 4 продавца

График выхода на работу персонала (см. приложение 3)

Форма собственности – частная.

Тип – магазин, так  как реализует не большой ассортимент  обуви и сопутствующий ассортимент  непродовольственных товаров. Общая площадь магазина составляет 40 м² , в этом числе используется для торговой деятельности 25 м².  Продажа товаров осуществляется методами: продажа товаров по образцам.

История компании:

• 30 июля 2006 года – открыт первый магазин;
• 2007 год – 3 магазина;
• 2009 год – 6 магазинов;

Режим работы магазина «Магазин обуви» с 10.00 до 21.00 Без обеда и выходных.

Магазин расположен на пересечении оживлённых пешеходных дорожек, соединяющих разные части города. Фактически, это центр города, что благоприятно сказывается на посещаемости магазина. Около магазина имеется парковка для автомобилей.

Материально-техническая  база торгового предприятия оснащена по высшему уровню. У предприятия на балансе состоит собственный автотранспорт, витрины, стеллажи, кассовый аппарат.

В соответствии  с «Правилами продажи отдельных видов товаров» Постановление Правительства РФ от 19.01.98г. №55, в ред. От 27.03.2007г. №21 гл.1 магазин «Магазин Обуви» имеет вывеску с информацией (фирменное наименование предприятия, режим работы) (см. приложение 1), которая размещена в удобной для ознакомления покупателей месте, магазин «MIKKO TREK» имеет книгу отзывов и предложений, которая выдается покупателям по первому требованию.

Планировка торгового  зала магазина «Магазин обуви» - смешанная (см. приложение 2). 

Помещения магазина подразделяются:

• Торговое – торговый зал по реализации товаров;
• Для приемки и хранения товаров – разгрузочные, приемочные склады-накопители.
• …………….

Магазин «Магазин обуви» реализует непродовольственные товары, а именно обувь и сопутствующие ей товары.

Ассортиментный перечень товаров «Магазин обуви» представлен в таблице 1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1

Оценка ассортимента товаров «Магазин обуви»

Наименование секции	Наименование товара	Количество разновидностей товара	Период торговли
1. Обувь
2. Кожгалантерея
3. Аксессуары
4. Средства по уходу за обувью

 

Из данных таблицы 1 следует, что основной товарной группой для рассматриваемого торгового предприятия является обувь.

Для обувной продукции  оптимальным является значение коэффициента, равное 0,75. На основании данных таблицы 2, мы рассчитали коэффициент устойчивости товарного ассортимента

 

 

 

 

 

Таблица 2

Оценка устойчивости товарного ассортимента «Магазин обуви»

№

Наименование  Товара ……………

2009. …………

2010 …………

2011 ……….

Отклонения 2011 к 2009 …………