Бизнес-планирование: конспект лекций

Бекетова Ольга Николаевна

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов:

F_t+1 = aX_t + (1 – a)F_t,

где F_t+1 – прогноз продаж на месяц t + 1;

X_t –

продажи в месяце t (фактические данные);

F_t – прогноз продаж на месяц t;

а – специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

Метод прогнозирования на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностей сбыта в будущем.

Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется связь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

В рамках анализа цикличности выявляются изменения исследуемых величин, связанные с деловым циклом. Анализ цикличности применим в тех отраслях, где эта цикличность ярко выражена (например, в отраслях, производящих товары для строительной отрасли, отраслях, выпускающих потребительские товары длительного использования).

Сезонный характер использования товаров также накладывает отпечаток на величину спроса и продаж.

Регрессионный анализ заключается в построении модели зависимости определенной величины от другой величины или нескольких других величин. Он выполняется в два этапа:

1) выбор типа линии, выравнивающей ломаную регрессии (прямая, парабола, гипербола и т. д.);

2) определение параметров, входящих в уравнение линии выбранного типа таким образом, чтобы из множества линий этого типа выбрать ту, которая наиболее близко проходит около точек ломаной регрессии (наиболее точные результаты дает использование метода наименьших квадратов).

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне– и долгосрочные периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.

Методы экономико-математического моделирования. В бизнес-прогнозировании используются:

1) модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

2) макроэкономические модели, к которым относятся эконометрические модели, модели «затраты – выпуск».

Корпоративные модели обычно представляют собой набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Помимо формульных моделей, во внутрифирменном планировании могут использоваться

матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации.

При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.

С помощью эконометрических моделей связывают размеры продаж с макроэкономическими переменными (ростом ВНП, колебаними учетной ставки и т. д.), а также с отраслевыми данными (например, емкостью отраслевого рынка, уровнем конкуренции).

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, т. е. придают моделям динамический характер.

Метод аналогий заключается в прогнозировании, например, уровня и структуры спроса путем принятия за эталон фактических данных отдельных рынков. Этим методом прогнозирования можно пользоваться для определения перспектив развития новых видов продукции и услуг.

Нормативный метод довольно широко используется для прогнозирования спроса. Он позволяет учесть большой круг факторов, формирующих спрос, и тем самым повысить достоверность прогнозируемых оценок. При нормативном методе используются данные переписи населения, которые позволяют определить значение таких факторов, как средний размер семьи, половозрастной состав населения и т. д.

Результаты выборочных обследований статистических органов позволяют уточнить обеспеченность населения предметами длительного пользования и др. Согласно данному методу определение объема спроса на ремонтные виды услуг, например, может производиться по следующей формуле:

V = (P x C_p x Q)/N,

где V – объем услуг в расчете на одного жителя;

P – парк предметов, подлежащих ремонту;

C_р – средняя стоимость одного ремонта;

Q – количество ремонтов, приходящихся на один предмет;

N – численность населения.

По приведенной формуле определяют спрос населения на услуги по ремонту обуви, одежды, мебели и т. п.

Спрос на услуги санитарно-гигиенического характера (химчистка, прачечная) можно прогнозировать с использованием следующей формулы:

СН = Н – С_р,

где СН – спрос населения;

Н – норма накопления изделий, кг;

С_р – средняя стоимость обработки одного килограмма изделий.