Оценка и прогнозирование спроса

Основным фактором, влияющим на поведение фирмы на рынке, является спрос на ее продукцию. Необходимо отметить, что на практике поведение потребителей с полной определенностью оценить нельзя, поскольку в распоряжении менеджера имеется отрывочная информация об отдельных точках кривой спроса, причем не в реальном времени, а о прошлом периоде. Однако, несмотря на это, спрос на производимый фирмой товар оценивать необходимо. Многие менеджеры оценивают спрос интуитивно, другие используют аналитические модели. Оценка кривой спроса включает в себя несколько этапов:

-выявление основных факторов, влияющих на спрос производимого фирмой товара;

- сбор данных о динамике основных факторов за определенный период времени;

-определение зависимости (модели) спроса от выявленных основных факторов (линейная, нелинейная);

-интерпретация полученных результатов и прогнозирование спроса.

В качестве примера оценим спрос на булку с сосиской у студентов учебных заведений Краснодарского края. Выявим основные факторы, влияющие на спрос, имеющие стоимостное выражение и относительную доступность информации:

-среднее количество булок с сосиской, потребляемое студентами в месяц;

-средняя цена булки с сосиской в местах продажи на территории учебного заведения и рядом с ним;

-стоимость обучения в год;

-средняя цена на лимонад в местах продажи булок с сосиской;

-расположение студенческих городков (в городе и пригороде).

При выборе переменных предполагалось, что лимонад – это дополняющий товар к булке с сосиской, а годовая стоимость обучения характеризует средний доход студентов как высших, так и средних учебных заведений.

Также предполагалось, что в черте города больше кафе, чем в пригороде, что окажет существенное неблагоприятное влияние на спрос. Для определения того, влияет ли количество заменителей булки с сосиской на ее спрос, была введена двоичная (фиктивная) переменная.

Используя эти данные, записываем уравнение регрессии в виде следующей суммы:

Y= a + b 1X1+ b 2X2+ b 3X3+ b 4X4,

где Y – величина спроса на булку с сосиской (среднее количество булок с сосиской в месяц на одного студента);

а – постоянное значение пересечения Y;

X1 – средняя цена булки с сосиской, руб.;

X2 – средняя плата за обучение в год, тыс. руб.;

X3 – средняя цена бутылки (0, 5л) лимонада, руб.;

X4 – расположение студенческого городка (1 – если он расположен в черте города, 0 – если он расположен вне города);

b 1, b 2, b 3, b 4 – коэффициенты переменной Х, показывающие влияние переменных на спрос на булку с сосиской.

Y (величина спроса) – называется зависимой переменной, а Х называется независимой переменной. Важно отметить единицы измерения каждой переменной.

Полученные данные представлены в таблице 4.

Таблица 4

Данные для оценки и прогнозирования спроса

Переменная X4 принимает значение 1 или 0. Такая переменная называется двоичной. Учитывая схему уравнения регрессии и систему измерений переменных можно вычислить значения коэффициента b независимой переменной, а также значение пересечения а, используя один из многих пакетов программ, содержащий регрессионный анализ.

В число пакетов программ, используемых экономистами и менеджерами для проведения регрессионного анализа спроса на товар или услугу, входят Regresia, Gretl, Scilab и другие.

Для оценки спроса на булку с сосиской была использована регрессионная функция, содержащаяся в более доступной программе Excel, и получим следующие значения уравнения регрессии спроса:

R2=0, 742 Стандартные ошибки Y приблизительно = 1, 77

R2=0, 67 F=10, 8

(Стандартные ошибки коэффициентов приведены в круглых скобках)

Интерпретируя результаты регрессии, можно сказать, что при изменении цены на булку с сосиской (Х1) величина спроса на нее будет меняться в противоположном направлении (об это говорит знак минус). Положительный знак коэффициента платы за обучения говорит о том, что стоимость обучения и величина спроса на булку с сосиской имеют прямую связь (более высокая стоимость обучения связана с более высоким спросом на булку с сосиской и наоборот). Таким образом, булка с сосиской оказывается нормальным товаром. Отрицательный знак цен на лимонад подтверждает тот факт, что булка с сосиской и лимонад являются дополняющими товарами. Когда цена на лимонад повышается, студенты начинают покупать меньше булок с сосиской. При снижении цены на лимонад спрос на булку с сосиской будет расти. Отрицательный знак бинарной переменной, отвечающей за расположение студенческого городка, говорит о том, что студенты, учащиеся в черте города, в месяц будут покупать почти на 2, 5 булки с сосиской меньше (2, 409), чем студенты из пригородов.

Интерпретация полученных коэффициентов говорит о том, насколько измениться величина спроса на булку с сосиской по отношению к единичному изменению каждой объясняющей переменной. Так b1 – показывает, что единичное изменение в цене приведет к изменению величины спроса на 0, 109 в противоположном направлении.

Увеличение цены булки с сосиской на 1 руб. приведет к снижению величины спроса на 0, 1. Увеличение платы за обучение на одну тысячу рублей приводит к увеличению спроса на булку с сосиской на 0, 037.

Чтобы выяснить являются ли эти изменения значимыми или незначительными можно использовать эластичность спроса.

Если предположить, что переменные имеют следующие значения:

Цена на булки с сосиской (Х1) = 100 руб.

Плата за обучение в год (Х2)= 60 тыс. руб.

Цена на лимонад (Х3)= 40 руб.

Расположение студенческого городка (Х4)= в черте города (1)

Подставляя эти значения в уравнение, получаем:

Y = 28, 22 - 0, 109(100) + 0, 037(60) - 0, 118(40) - 2, 409(1) = 12, 411

Для того чтобы вычислить значения точечной эластичности для каждой переменной, учитывая предшествующие значения, подставляем соответствующие значения в формулу точечной эластичности.

Ценовая эластичность: -0, 109× 100/12, 411 = -0, 878

Эластичность по стоимости обучения: 0, 037× 60/12, 411 = 0, 179

Перекрестная эластичность по цене: -0, 118× 40/12, 411 = -0, 380

При таких значениях можно сказать, что спрос на булку с сосиской является достаточно неэластичным и что существует определенная степень перекрестной ценовой эластичности между лимонадом и булкой с сосиской.

Судя по достаточно низкому коэффициенту эластичности по стоимости обучения (0, 380), плата за обучение не оказывает особого влияния на спрос на булку с сосиской. Коэффициент смешанной корреляции. =0, 742 показывает, какая часть изменения зависимой переменной вызвана изменением всех объясняющих переменных в уравнении регрессии (74 % изменения спроса вызвано изменениями цены на булку с сосиской, стоимости обучения, стоимости лимонада и расположением студенческого городка). увеличивается по мере того, как в уравнение регрессии добавляются независимые переменные. В нашем случае скорректированный (нормированный) = 0, 67.

Вместе с часто используется F-тест. Этот тест измеряет статистическую значимость всего уравнения регрессии. В нашем примере F-значение = 10, 8, следовательно, наше уравнение «статистически значимо» на уровне 0, 01.

Результаты показывают, что ключевыми факторами, влияющими на спрос на булку с сосиской, является цена на булку с сосиской и цена на лимонад, а плата за обучение и расположение студенческого городка не оказывают статистически значимого влияния.

Поэтому для менеджеров не важно, на территории какого учебного заведения (государственный или частный, среднего или высшего уровня) находится кафе и где оно расположено. А увеличить продажи можно только снизив цену на лимонад, рассчитывая, что более низкая цена на лимонад заставить покупать студентов больше булок с сосиской.

Поскольку в рыночных условиях все фирмы работают в условиях неопределенности, то основной задачей прогнозирования является снижение этой неопределенности. Рациональное использование имеющихся и приобретение дополнительных ресурсов требует максимума информации о будущем фирмы.

Прогнозирование спроса – это научно обоснованное предсказание развития рынка во времени на основе изучения причинноследственных связей, тенденций и закономерностей.

В зависимости от времени различают следующие виды прогнозирования спроса: оперативное – до 1 месяца; конъюнктурное – от 3 до 6 месяцев; краткосрочное – от 1 года до 2 лет; среднесрочное – от 2 до 5 лет; долгосрочное – от 5 до 10 лет; перспективное – свыше 10 лет.

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью различных методов, которые подразделяют на:

- социологические – основаны на опросах конечных покупателей, выявлении их мнений и намерений;

- экспертные методы – основаны на подборе и формировании группы достаточно компетентных специалистов, которые высказывают свое мнение на основе знаний, опыта, интуиции, и оно рассматривается как экспертная оценка (метод Дельфи, метод мозгового штурма);

- статистические методы – моделирование (строится прогнозная модель, которая характеризует зависимость изучаемого параметра от ряда факторов), расчет коэффициента эластичности спроса, экстраполяция (базируется на прошлом опыте, который пролонгируется на будущее);

- специальные методы (трендовые модели в графическом или математическом виде). Тренд – временной фактор, который характеризует основную тенденцию изменения показателей – учитывают особенности спроса на различные товары (товары длительного пользования – тестирование рынка, панельные опросы; товары единовременного пользования – метод пробных покупок, повторных покупок).

Контрольные вопросы

1. В чем сущность закона спроса и предложения?

2. Назовите основные неценовые факторы, которые влияют на спрос и предложение.

3. В чем сущность и значение рыночного равновесия?

4. Когда возникает дефицит и избыток товаров?

5. Как эластичность влияет на объем продаж?

6. Какова роль перекрестной эластичности в процессе принятия решений?

7. Как и зачем государство воздействует на рыночное равновесие?

8. С помощью каких инструментов государство регулирует производство социально значимых товаров?

9. Какие методы прогнозирования спроса Вы знаете? Как они используются на практике?