Кількісні методи прогнозування

Прогнозування розвитку ринку

Метою прогнозування розвитку ринку є прогноз появи нових потреб, змін уподобань споживачів, можливих дій конкурентів, змін у законодавстві, політичних змін, кон’юнктури ринку в цілому і окремих показників, що формують її, тощо.

Особлива увага приділяється прогнозуванню попиту.

Методи прогнозування можна поділити на кількісні та якісні.

До кількісних методів відносять:

- метод екстраполяції тренда;

- метод згладжування за експонентою;

- методи кореляційно-регресивного аналізу;

- прогноз на основі індикаторів;

- нормативний метод;

- метод частки ринку;

- метод стандартного розподілу ймовірностей.

Метод екстраполяції тренда – це метод прогнозування на основі статистичного аналізу часових рядів, за якого обчислюють значення економічних показників (наприклад, обсяг продажу) за межами наявних фактичних даних, виходячи з припущення, що виявлена тенденція зберігатиметься й надалі.

Метод ґрунтується на даних про обсяг продажу за певний інтервал часу (попередні місяці, роки). Ці інтервали називаються часовими рядами. На основі цих даних визначається тренд – загальна тенденція зміни показників за певний період часу.

Наприклад, трендова модель (рівняння тренда):

U = 500 + 46,54 t

показує, що в наступному періоді продаж продукції збільшиться на 46 одиниць.

Тренд може бути виражений такими рівняннями (рис. 1).

	За умов своєчасного оновлення асортименту тенденція зростання зберігається	Пряма: у = а0 + а1t*
Попит задовольняється та зростає, але темпи зростання зменшуються	Ринок насичений, тенденції уповільнення попиту зберігаються	Логарифмічна функція: у = а0 + а1log t
Попит задовольняється та знижується	Товар витісняється з ринку іншими товарами або купується певною групою населення, чисельність якої зменшується. Тенденція буде зберігатися	Гіперболічна функція
Попит не задовольняється, зростає прискорено	Ринок далекий від насичення. Високі темпи зростання попиту зберігаються	Показникові функція
Попит не задовольняється значною мірою, зростає	Ринок далекий від насичення, товар належить до категорії дефіцитних, виробництво і продаж зростають високими темпами і ця тенденція зберігається	Парабола другого порядку

Рис. 1. Характеристика трендових моделей

Метод згладжування за експонентою – прогноз попиту, базується на середньому обсягу продажу за певну кількість попередніх періодів:

- згладжений обсяг продажу в поточному періоді;

a - константа згладжування (0£a£1)

- обсяг продажу в періоді t;

- згладжений обсяг продажу для періоду (t-1).

Дата добавления: 2014-11-08; Просмотров: 784; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!