Пиши Дома Нужные Работы

Обратная связь

Метод индекса рыночных показателей

Метод индекса рыночных показателейпозволяет оценить потенциал рынка потребительских товаров. Производитель мужских сорочек хотел бы оценить потенциальные показатели объема продаж своей продукции в Шотландии. По существующим данным, суммарный потенциал продаж сорочек по стране составляет 400 млн фунтов стерлингов в год. Текущий объем продаж компании в масштабах всей страны равен 4 800 000 фун­тов стерлингов в год, то есть около 1,2 процента от суммарного потенци­ального рынка. Объем продаж по Шотландии составляет 1 200 000 фун­тов стерлингов. Компании хотелось бы узнать, является ли ее доля шот­ландского рынка больше или меньше, чем ее же доля рынка в целом по стране. Для этого в первую очередь необходимо рассчитать рыночный потенциал Шотландии. Одним из способов расчета является умножение численности населения на доход на душу населения по региону и на среднюю долю дохода, расходуемую на приобретение сорочек. Затем полученное произведение необходимо сравнить с соответствующим показателем для страны в це­лом. Следуя такому методу расчета, производитель определил, что на Шотландию приходится 8 процентов суммарного потенциального спроса на мужские сорочки, существующего в Великобритании. Поскольку сум­марный потенциал по стране равен 400 млн фунтов стерлингов в год, суммарный потенциал по Шотландии составляет 0,08 х £400 млн = = 32 млн фунтов стерлингов. Следовательно, исходя из объема продаж компании в Шотландии, равного 1 200 000 фунтов стерлингов, ее доля в рыночном потенциале данного региона равна £1 200 000/£32 млн = = 3,75 процента. Сравнив этот показатель со значением доли на общего­сударственном рынке, равном 1,2 процента, компания обнаружила, что ее коммерческая производительность по Шотландии гораздо лучше, чем по другим регионам Соединенного Королевства.



ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ СПРОСА В ПРОШЛОМ

Для проведения анализа временных рядов используются прошлые пока­затели продаж или других аспектов деятельности с целью оценки буду­щего. Хотя в основном этот способ можно назвать элементарным, по качеству прогнозирования он нередко превосходит более усложненные методы. Одной из причин успешности этого метода является его объек­тивность. Анализ временных рядов является настолько механическим, что вряд ли остается возможность управленческого вмешательства, из-за которого результаты могут быть искажены.

Анализ временных рядов

Многие фирмы в своих прогнозах исходят из прошлых показателей продаж - метод, который наш циничный Ральф Харрис назвал "живо сопоставимым с управлением кораблем по следу, остающемуся от него на волнах". Предполагается, что статистический анализ позволяет вы­явить причины прошлых продаж. Затем чтобы предсказать объемы бу­дущих продаж, аналитики могут воспользоваться причинно-следствен­ной связью.

Анализ временных рядовсостоит из деления продаж на четыре составляющие: тенденция, цикличность, сезонность и непостоянные фак­торы (рис. 9.2). Затем выполняется рекомбинация этих составляющих с целью формирования прогноза продаж:

1. Тенденция- это долгосрочный основополагающий фактор роста/ падения объема продаж в результате базовых изменений численно­сти населения, формирования капитала и технологий. Тенденцию определяют, соединяя показатели продаж за прошлые периоды пря­мой или кривой.

2. Цикличность- это среднесрочные волнообразные колебания про­даж в результате общих изменений в экономической и конкурент­ной деятельности. Цикличность может использоваться для прогно­зирования в рамках средних по длительности периодов. Цикличес­кие колебания тем не менее трудно поддаются прогнозированию, поскольку они не происходят на регулярной основе.

' Рис. 9.2. Анализ временных рядов

3. Сезонностьобусловлена последовательным изменением объема про­даж на протяжении года. Термин "сезонность" может относиться к любым повторяющимся ежечасно, еженедельно, ежемесячно или ежеквартально колебаниям объемов продаж. Компонент сезоннос­ти может быть связан с погодными факторами, праздниками и тор­говыми обычаями. Принцип сезонности определяет стандарт про­гнозирования объемов продаж в рамках кратких по длительности периодов.

4.К непостоянным факторамотносятся веяния моды, забастовки, восстания, пожары и прочие нарушения обычного порядка. Эти компоненты по определению являются непредсказуемыми и долж­ны быть исключены из данных о прежних объемах продаж, чтобы выявить колебания объемов продаж в нормальных условиях. Одна британская компания розничной торговли обнаружила, что луч­шим признаком для предсказания дневного объема продаж была глубина снежного покрова! Реальный, но совершенно бесполезный результат!

Согласно этому методу, объем продаж Vt , за период t рассчитывают путем перемножения всех составляющих: объема продаж продукта за про­шлый период Vt-1, тенденции Тt цикличности Ct и сезонности St .

Vt =Vt-1 х Тt х Сt х St.

Продав в этом году 12 000 страховых полисов (Vt-1=12 000), компания, специализирующаяся на страховании жизни, хотела бы предсказать объем продаж на декабрь следующего года. Согласно долгосрочной тенденции, темп ежегодного роста составляет 5 процентов (Tt = 1,05). Таким обра­зом объем продаж в следующем году составит £12 000 х 1,05 = £12 600. Тем не менее в следующем году ожидается спад деловой активности, в результате которого суммарный объем продаж, вероятно, составит не более 90 процентов от ожидаемого объема продаж, определенного со­гласно существующей тенденции (Ct = 0,90). Следовательно, объем про­даж в следующем году скорее всего составит £12 000 х 1,05 х 0,90 = £11 340. Если бы объем продаж был одинаковым в каждом месяце, то соста­вил бы £11 340/12 = £945. Но в декабре обычно объем продаж страхо­вых полисов превышает среднемесячный, т.е. индекс сезонности Sl2 ра­вен 1,30. Следовательно, объем продаж в декабре может достичь £945 х 1,30 = £1 228.

Основную проблему в анализе временных рядов представляет оценка составляющих сезонности, цикличности и тенденции. Простой подход к решению данной проблемы - это вычисление средних показателей за несколько лет, хотя он и не позволяет придать дополнительный вес пос­ледним событиям, и остается нерешенным вопрос о том, по какому имен­но количеству периодов следует вычислять средний показатель. Метод скользящего среднего с экспоненциальным взвешиванием позволяет пре­одолеть эту проблему путем включения всех статистических данных за прошлые периоды с присвоением более высокого весового коэффициента только последним данным. Это позволяет избежать проблемы, связанной с отбрасыванием данных, зато возникает новый вопрос - определение скорости экспоненциального затухания при определении показателей за прошлые периоды. Было разработано множество методов автоматичес­кой корректировки весовых коэффициентов, но всем им свойствен тот же недостаток, что и любому виду анализа временных рядов: они основа­ны на предпосылке о повторении принципов колебаний, существовавших в прошлые периоды.






ТОП 5 статей:
Экономическая сущность инвестиций - Экономическая сущность инвестиций – долгосрочные вложения экономических ресурсов сроком более 1 года для получения прибыли путем...
Тема: Федеральный закон от 26.07.2006 N 135-ФЗ - На основании изучения ФЗ № 135, дайте максимально короткое определение следующих понятий с указанием статей и пунктов закона...
Сущность, функции и виды управления в телекоммуникациях - Цели достигаются с помощью различных принципов, функций и методов социально-экономического менеджмента...
Схема построения базисных индексов - Индекс (лат. INDEX – указатель, показатель) - относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления...
Тема 11. Международное космическое право - Правовой режим космического пространства и небесных тел. Принципы деятельности государств по исследованию...



©2015- 2024 pdnr.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.