Экономико-статистические методы.

Данные методы включают обширный арсенал различных ко­личественных средств. Наиболее часто на практике применяются методы регрессионного и корреляционного анализа; скользящей средней; взвешенной скользящей средней (экспоненциального сглаживания); следящего сигнала.

Метод регрессионного и корреляционного анализа— это спо­соб нахождения объема продаж конкретного изделия, основанный на выявлении и установлении зависимости искомого показателя от других факторов. Например, можно установить зависимость изменения объема продаж бензина от объема продаж или произ­водства запасных частей к автомобилям; объема продаж сахара от изменения численности населения в регионе и т.д. На основа­нии статистической выборки по объёму продаж планируемого товара (у) и различных факторов, влияющих на него (x₁, x₂, x₃, …, x_n), за предшествующие плановому периоды составляются статистический ряд наблюдений и стандартные уравнения. Зависи­мость показателей может быть линейной, параболической, ги­перболической и экспоненциальной. Например, на рисунке 6.2 представлена линейная зависимость объема продаж от цены то­вара, а на рисунке 6.1 — гиперболическая.

Для выявления формы связи, тесноты связи и различных пока­зателей, характеризующих пригодность исходного статистического материала для анализа и прогнозирования, разработаны соот­ветствующие программы для ЭВМ.

Исследования, проведенные в Чикагском университете за мно­го лет, выявили следующую линейную зависимость количества продаж любого товара (х) от его цены (у):

Х = 91,2099 - 4,7356y, (6.8)

Рис. 6.2. Линейная форма зависимости объема продаж и цены товара

Эту зависимость с успехом используют в практических расче­тах при планировании цен и объемов продаж. Конечно, форма вза­имосвязи для отдельных товаров, товарных рынков, времени года, направления моды, качества продукции и других специфических факторов различна. Поэтому каждое предприятие для каждого конкретного товара должно иметь такие зависимости, что является надежным инструментом планирования производства товара. Из этого подхода видно, что фактически планирование продаж сво­дится к установлению цены исходя из выбранной стратегии.

К числу простых методов прогнозирования объема продаж от­носится расчет скользящей средней величины продаж, которая рассчитывается путем деления фактического объема продаж на продолжительность анализируемого периода. Планируемый объ­ем продаж принимается равным этой величине. Например, предприятие рассчитывает объем продаж на планируемый месяц по этому методу. Для этого объем продаж за предшествующие 12 ме­сяцев делится на количество месяцев, то есть 12. В следующем ме­сяце к исходной величине продаж добавляют фактические прода­жи за последний месяц и вычитают этот показатель за первый месяц ретроспективного периода.

Метод взвешенной скользящей средней (экспоненциального сглаживания)отличается от рассмотренного метода тем, что при расчете средней величины продаж за ретроспективный период в модель вводятся весовые коэффициенты, отражающие меру влия­ния различных факторов. Данный подход может применяться в слу­чае, если при расчете планируемого объема продаж необходимо учесть не только фактические данные о продажах за предшествую­щий период, но и результаты прежнего прогноза на этот период. То­гда фактическим продажам за конкретный период и прогнозу за этот же период присваиваются весовые коэффициенты, дающие в сумме единицу.

Наиболее точные результаты прогноза продаж достигаются в тех случаях, когда фактическая величина продаж рассматривает­ся в сравнении с прогнозировавшейся ранее.

Метод «следящего сигнала» учитывает ошибку прогноза и рассчитывается путем деления абсолютной суммы отклонений (без учета знака) на среднее отклонение. Нормальное колебание «следящего сигнала» должно быть в пределах 3,0 - 7,0. Если этот показатель выходит за пределы норматива, то метод расчета планируемого показателя не адекватен условиям данного предприя­тия и подлежит усовершенствованию.

ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ