Сетевое издание

Международный студенческий научный вестник

ISSN 2409-529X

К методам прогнозирования объемов продаж производимой продукции можно отнести три основные группы методов:

- методы экспертных оценок;

- методы анализа и прогнозирования временных рядов;

- казуальные (причинно-следственные) методы.

Рисунок 1 – Методы прогнозирования объемов продаж продукции

Рассматривая методы экспертных оценок можно увидеть, что они основываются на подходе, в котором используется субъективная оценка текущего состояния и развития предприятия на перспективу. Эта группа методов используется в основном для исследования конъюнктурных оценок, особенно в тех случаях, когда нет возможности получить необходимую информацию о том или ином явлении или процессе. Второй и третьей группе методов присуще прогнозирование, проводимое на основе анализа количественных показателей, существенно отличающихся друг от друга [2].

Сущность методов анализа и прогнозирования динамических рядов связана с исследованием разносторонних показателей, которые состоят из двух составляющих: прогноз детерминированного компонента и прогноз случайного компонента. При разработке прогноза по первой составляющей не требуется больших затрат по времени, если существует основная тенденция перспектив и развития предприятия, то можно проводить ее дальнейшую экстраполяцию. Прогноз случайного компонента сам по себе сложнее, в силу того, что его появление, возможно, оценить только лишь с незначительной вероятностью [3].

Казуальные методы представляются попыткой поиска факторов, определяющих поведение прогнозируемых показателей. После поиска и отбора необходимых факторов собственно проводится экономико-математическое моделирование – построение моделей поведения экономического объекта на перспективу, учитывающих развитие предприятия с учетом взаимосвязанных процессов и явлений. Можно отметить, что при применении многофакторного прогнозирования необходимо решение сложной и возникающей проблемы, связанной с выбором факторов, данную проблему нельзя решить чисто статистическими методами, ее решение, возможно при применении глубокого анализа экономической сущности исследуемого явления или процесса. Здесь важно отметить превосходство экономического анализа перед чисто статистическими методами исследования явления или процесса [8].

При рассмотрении каждой из представленных групп методов можно отметить, что у каждой из них имеются определенные достоинства и недостатки. Применять их для большей реалистичности прогноза лучше всего при построении краткосрочных прогнозов, так как они в определенных условиях упрощают некоторые реальные процессы и не выходят за рамки существующих тенденций текущего периода. При их использовании необходимо обеспечение одновременного использования количественных и качественных оценок прогнозирования [4].

Рассмотрим более подробно структуру некоторых методов, направленных на прогнозирование объемов продаж выпускаемой продукции, возможности их использования в экономическом анализе, с учетом необходимых исходных данных и временных ограничений.

Рисунок 2- - Классификация моделей и методов прогнозирования

С использованием методов экспертных оценок, основанных на мнениях и суждениях экспертов, построить прогноз объемов продаж реализации производимой продукции возможно одним из трех способов:

1) точечным прогнозом;

2) интервальным прогнозом;

3) прогнозом распределения вероятностей [7].

При точечном прогнозе объемов продаж продукции прогнозируются конкретные цифры. Прогноз считается как наиболее простой из всех известных прогнозов, т.к. в нем содержится наименьший массив информации. Как правило, заранее известно, что результаты точечного прогноза могут быть ошибочными, но методике не предусмотрено проведение расчетов прогнозных ошибок или вероятности точного прогноза. На основе этого, при практическом применении чаще всего используют два других способа построения прогнозов.

Обойти проблему оценки индивидуальных прогнозов, сделанных экспертами и искажающего эффекта возможных нежелательных факторов, возможно, с помощью метода Дельфи. Его работа основана на сближении мнений экспертов. Все задействованные эксперты знакомятся с оценками и обоснованными мнениями других экспертов, и на основе этого им дается возможность изменения своей оценки [6].

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания [3].

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления – укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени [10].

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени [2].

Сезонные колебания – повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний [6].

В завершении экспертного исследования выстраивается регрессионная модель, которая учитывает факторные признаки с необходимыми переменными, связанных с уровнем доходов покупателей, прайс-листами цен на продукцию конкурентов, расходами на рекламную компанию и пр. Регрессионная модель имеет вид:

где Y – прогнозируемый (результативный) показатель; объемы продаж продукции;

– факторы (независимые переменные); уровень доходов покупателей, цены на продукцию конкурентов и т.п.;

n – количество независимых переменных;

– свободный член уравнения регрессии;

– коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение результативного признака от его средней величины при отклонении факторного признака на единицу его измерения.

Метод экстраполяции в прогнозе сбыта предприятия определяет объем деятельности как функцию времени. Как обычно, в таких случаях необходим учет динамического (временного) ряда показателя. Проведем прогнозирование спроса методом экспоненциального сглаживания. Данные о фактических объемах продаж предприятия «А» за 3 года представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Фактический объем продаж предприятия «А» за 2016-2017 годы.

С помощью MS Excel были рассчитаны оставшиеся показатели для составления прогноза. Полученные данные были занесены в таблицу 2.

Таблица 2 - Расчетные значения для составления прогноза

Таким образом, прогнозное значение объемов продаж продукции на 2018 год деятельности предприятия может составить 207112,72 тыс.руб. Ниже представлен график, отражающий фактические объемы продаж продукции предприятием за периоды, а также прогнозное значение, полученное на основе вышеприведенных расчетов.

Рисунок 3 - График фактического и прогнозного объемов продаж

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что значение объема продаж предприятия «А» в 2018 прогнозном году будет находиться в пределах от 179502,91 тыс.руб. до 207112,72 тыс.руб. и только 0,05 остается на то, что выручка будет выше или ниже этих значений.

Среднее прогнозное значение объемов продаж предприятия составляет 207112,72 тыс. руб. Данное значение попадает в доверительные интервалы прогноза.

Положительный характер прогноза свидетельствует об улучшении показателя в будущем, о наличии тенденций и резервов увеличения выручки и объемов продаж продукции.

Так как нижний предел доверительных интервалов прогноза выручки на следующий год работы составляет 207112,72 тыс. руб., то на основании проведенного прогноза можно сделать вывод о том, что предприятие в следующем за отчетным годом получит прибыль и увеличит свои показатели по объему продаж продукции.