Основы прогнозирования спроса

1. Объективная необходимость прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования к складывающейся конъюнктуре рынка. Прогноз спроса - это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния.

Прогноз спроса рассматривается как прогноз физического объема реализации товара (услуги). Он может дифференцироваться по категориям потребителей и регионам. Прогнозирование может осуществляться по любому периоду упреждения. Главный акцент в краткосрочном прогнозе делается на количественной, качественной и ценовой оценках изменений объема и структуры спроса; учитываются временные и случайные факторы. Долгосрочные прогнозы спроса определяют прежде всего возможный физический объем продажи товара (услуги) и динамику изменения цен.

Спрос прогнозируется на отдельный товар или товарную группу. Такой прогноз дает представление о реальном уровне спроса на товар в будущем на конкретный период. Причем чем короче период, тем точнее прогноз. Прогноз спроса (объема продажи) является фундаментом для планирования и всех других экономических расчетов. На основе прогноза спроса в дальнейшем разрабатываются:

прогнозы сбыта (продажи) и объемов производства предприятий отрасли, региона, страны;

показатели индикативных планов отрасли, регионов, страны.

Прогноз спроса на товар по отрасли, региону или стране характеризует потенциал рынка товара. С учетом знаний о конкурентах и импорте такой прогноз способствует принятию правильного решения: во-первых, по регулированию экономическими процессами на уровне государства, региона, отрасли; во-вторых, по формированию стратегии деятельности фирмы.

Поэтому прогноз спроса осуществляется как специальными научными учреждениями государства, так и независимыми предпринимательскими фирмами, в том числе консалтинговыми.

На спрос оказывают влияние различные факторы. К основным факторам относятся:

потребительские вкусы, в том числе доверие и отношение покупателей к товару и товаропроизводящей фирме;

число покупателей;

цены, в том числе на сопряженные товары;

доходы покупателей;

потребительские ожидания;

жизненный цикл товара;

время года, в том числе сезонность спроса;

наличие ресурсов и их поступление;

цены на ресурсы, сырье, полуфабрикаты и материалы;

наличие капитала, в том числе основного и оборотного, собственного и заемного;

кредитная политика;

производственные мощности и уровень технического прогресса;

производительность труда;

подготовленность персонала;

объем продажи в прошлом;

организация продажи;

качество товара;

упаковка и дозировка товара;

реклама;

дизайн;

сервис и сфера платных услуг;

случайные совпадения и др.

Прогноз спроса представляет собой расчет возможного влияния перечисленных факторов. Однако включение в расчет значительного числа факторов при построении прогнозной модели считается неоправданным: вместо повышения точности и надежности это приводит к значительному усложнению и без того громоздкой вычислительной работы. К тому же многие факторы дублируют или взаимозаменяют друг друга. Поэтому рекомендуется включать в экономико-математическую модель прогноза спроса лишь два-три определяющих фактора.

Для задач прогнозирования надо иметь обширный массив информации: за прошлые годы, настоящего времени, на будущее, в том числе по годам. Прогнозирование спроса требует привлечения следующей пространственно-временной информации, касающейся:

численности населения и его состава;

денежных доходов населения;

доли рынка товара предприятий отрасли (региона);

состояния рыночных цен на товар (товарную группу) и сопряженные с ним товары;

обеспеченности населения данным товаром в расчете на одного человека (одну семью, 100 семей или 1000 человек в зависимости от специфики товара);

складывающихся тенденций рынка;

прибыльности деятельности;

состояния рынка взаимозаменяемых и взаимодополняемых товаров;

физиологических и рациональных норм потребления и др.

Кроме того, используется информация, базирующаяся на материалах бюджетной и торговой статистики. Бюджетная статистика включает выборочные обследования доходов и расходов по отдельным слоям населения. Торговая статистика включает информацию об обороте товара по всем каналам его реализации. Также рассчитываются различные коэффициенты и вносятся коррективы, которые учитывают факторы влияния и характеризующие их показатели.

2. Методы прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса осуществляется с помощью качественных и количественных методов (в том числе нормативно-целевого метода).

Для краткосрочных и среднесрочных прогнозов применяются качественные методы (экспертной оценки; оценки уровня продажи, высказанные ведущими торговыми фирмами; анкетирование потребителей) и количественные методы (использование коэффициента эластичности спроса; метод геометрической прогрессии; трендовая модель; многофакторные корреляционные и регрессионные модели, в том числе множественной линейной регрессии).

Для долгосрочных прогнозов применяется нормативно-целевой метод, который также можно отнести к группе количественных методов прогнозирования спроса.

Рассмотрим некоторые из указанных типовых методов прогнозирования спроса.

Особое значение в прогнозировании спроса имеет показатель его эластичности, выражающий зависимость одного фактора от состояния другого, например, зависимость количества товара от денежных доходов или цены товара. Обычно используется коэффициент эластичности спроса, который выражает величину изменения спроса (в процентах) при изменении цены товара (доходов населения) на 1%.

Коэффициент эластичности спроса Э рассчитывается по формуле:

,

где y - спрос на товар;

x - цена или доходы;

- изменение показателя.

Следует отметить, что использование коэффициента есть своего рода упрощение понятия эластичности. При более точной трактовке эластичность рассматривается как предел соотношения между относительным приращением функции у: (зависимой переменной) и относительным приращением независимой переменной х: , когда 0 обозначается символом Е (у) и выражается формулой:

Е (у) = .

Соответственно коэффициент эластичности характеризует приближенный процент функции (повышение или понижение), соответствующий приращению независимой переменной на 1%.

В практическом использовании коэффициент эластичности спроса от дохода показывает относительное изменение спроса (соответственно потребления, сбыта, продажи) при изменении денежных доходов на единицу. Здесь используется лишь один решающий фактор. Считается, что остальные факторы явления остаются неизменными и их влиянием можно пренебречь, т.е. от их воздействия абстрагируются. Точно так же характеризуется эластичность спроса от цены товара. Этот показатель имеет еще большее значение в прогнозных расчетах, чем эластичность спроса от доходов. Коэффициент эластичности спроса от цены показывает относительное изменение спроса при изменении цены товара на единицу. Понятно, что в данном случае зависимость этих двух составляющих будет обратной: чем выше цена, тем меньше спрос. В экономических расчетах во избежание путаницы минусовый знак при коэффициенте принято отбрасывать, но при этом каждый специалист об этом всегда помнит.

Определение коэффициента эластичности спроса от цены следует производить в количественном, а не стоимостном измерении спроса. В условиях фиксированных цен на товары это условие не имело значения. При подвижных ценах это обстоятельство надо учитывать обязательно.

Все товары по эластичности делятся на две группы: эластичного спроса и неэластичного спроса.

Специалисты выделяют еще третью группу, в которой эластичность равна единице.

В первую группу входят товары с коэффициентом выше 1. Снижение цены на такой товар и рост доходов населения ведут к увеличению количества продаваемых товаров и соответственно к росту прибыли от их продажи, так как при меньшей цене прирост продажи бывает достаточным для компенсации потерь от снижения цены. К таким товарам относятся: качественные одежда и обувь, кондитерские изделия, товары длительного пользования и ряд других. Причем чем выше коэффициент эластичности спроса, тем сильнее зависимость продажи товара от цены или доходов.

Во вторую группу (неэластичного спроса) входят товары с коэффициентом ниже 1. Снижение цены на такие товары может быть выгодно покупателям, но невыгодно фирме, так как обычно ведет к уменьшению ее прибыли при сокращающемся или неизменном объеме продажи товаров. Снижение доходов населения также почти не оказывает влияния на величину спроса. К таким товарам относятся: хлеб, соль, спички, основные молокопродукты, овощи и некоторые другие, т.е. товары первой необходимости.

Коэффициент эластичности спроса от доходов может быть и с отрицательным знаком. Это означает, что с ростом денежных доходов спрос на данный товар уменьшается. К таким товарам обычно относятся те, которые отличаются низкой питательной ценностью, являются малокалорийными или не отражают высокую степень готовности товара к потреблению.

Различают эластичность: а) дуговую, т.е. среднюю на отрезке кривой, и б) точечную, т.е. представленную в заданной точке. К этому делению эластичности близко, но не идентично, иное ее различие: деление коэффициентов эластичности на статические и динамические. Статический коэффициент эластичности рассчитывается за определенный период, обычно до 1 года. Динамический коэффициент эластичности исчисляется за более длительный период. Прогностическая ценность статических коэффициентов невелика, так как они не отражают процесса развития спроса во времени. Динамические коэффициенты эластичности исчисляются на основе данных об изменении спроса и того или иного его определяющего фактора за ряд лет. Такие коэффициенты эластичности рассчитываются от года к году. Они более пригодны для прогнозирования спроса, так как в них отражается тенденция изменения спроса во времени.

Расчет коэффициента эластичности требует специальных знаний теории и методик, которыми обычно обладают специалисты научных организаций и институтов, прогнозирующих экономические показатели. Это методики подробно излагаются в специальной литературе. Однако есть и более простой прием расчета коэффициента эластичности спроса, основанный на мнении эксперта, которым может выступить опытный продавец данного товара. Такой работник всегда может хотя бы примерно назвать величину изменения продажи товара при изменении его цены в условиях сложившейся конъюнктуры рынка.

Пример 1. Определить коэффициент эластичности спроса на электробатарейки, продаваемые по цене 5 руб. за штуку. В среднем за неделю магазин продает их 15 штук. Если снизить цену на батарейки до 4,3 руб., то, по мнению продавца, за неделю можно будет продать их уже 18 штук. На основе этой информации можно определить статический коэффициент эластичности спроса на батарейки от цены.

Расчет. Коэффициент эластичности спроса от цены в данном случае составит:

Э = .

Вывод. При снижении цены на батарейки на 1% прирост спроса на них при сложившихся условиях продажи может составить 1,43%.

Полученный коэффициент эластичности может быть использован для составления прогноза продажи товара на следующую неделю или месяц. Однако надо помнить, что эластичность спроса не есть нечто постоянно заданное. Она может меняться при изменениях условий продажи. И тогда надо определять коэффициент эластичности заново.

Рассмотрим пример прогнозирования спроса на товар при известном коэффициенте эластичности спроса.

Пример 2. Определить прогноз на товар «А» при коэффициенте эластичности спроса от цены 1,21. Число покупателей в регионе может составить 400 тыс. человек. Сложившийся уровень продажи товара составляет 5 кг на человека за период. Намечается снижение цены товара на 4%.

Расчет. 1. Определяется рост спроса на товар «А» при снижении его цены на 4%.

4 х 1,21 = 4,84% ,

100% + 4,84% = 104,84%.

2. Определяется новый уровень потребления товара «А» одним покупателем после уменьшения цены:

5 х 1,0484 = 5,242 (кг).

3. Определяется возможный объем продажи товара «А» в расчете на весь контингент покупателей:

5,242 х 400000 = 2096800 (кг или 2097 т).

Вывод. Прогноз спроса на товар «А» после снижения цены на 4% составляет 2097 т.

Зная новую цену товара «А», можно определить спрос на него в стоимостной форме и соответственно объем розничного товарооборота по региону, а в дальнейшем, с учетом доли рынка товара - и по отдельным фирмам.

Пример 3. Составить прогноз продажи товара «В» при коэффициенте эластичности спроса от цены 1,08. В регионе возможен рост цены товара с 15 до 17 руб. Фактический товарооборот товара составил в регионе за прошлый год 80 тыс. руб.

Расчет. 1. Определяется процент роста цены товара «В»:

17: 15 х 100% = 113,3% ,

тогда прирост цены составит 13,3% .

2. Определяется уменьшение спроса на товар под влиянием роста цены:

1,08 х 13,3 = 14,364% ,

т.е. спрос на товар составит: 100% - 14,364% = 85,636%.

3. Определяется прогноз продажи товара «В» в регионе после увеличения цены:

80000 х 0,85636 = 68,509 (тыс. руб.).

Вывод. После увеличения цены товара «В» с 15 до 17 руб. можно ожидать, что объем его продажи составит 68,5 тыс. руб. при сложившейся конъюнктуре рынка.

Зная емкость рынка товара «В» в регионе и долю рынка товара (ведущих фирм региона) в каждом районе региона (на всем рынке), можно определить возможный объем его продажи по районам и ведущим фирмам региона при условии неизменности среды хозяйствования.

Когда в развитии спроса проявляется устойчивая тенденция к его повышению или снижению, то состояние ряда динамики можно прогнозировать по средним темпам изменения. В основе этого метода лежит предположение, что ряд показателей развития спроса во времени представляет собой геометрическую прогрессию. Это означает, что каждый последующий член динамического ряда a равен предыдущему, умноженному на средний коэффициент темпа изменения k.

Другим методом краткосрочного прогнозирования спроса является трендовая модель, основой которой также являются временные (динамические) ряды. Изучение временных рядов - важная область исследований экономической динамики времени. Ряды могут быть, во-первых, моментными и интервальными и, во-вторых, эволюторных и стационарных процессов.

Для моментного ряда характерна величина явления по состоянию на определенную дату, а для интервального - величина явления по состоянию за определенный период;

Эволюторный процесс временного ряда содержит тренд, чего нет при стационарном процессе.

Временные (динамические) ряды могут быть в виде: тренда, лага, периодических колебаний.

Тренду, как уже отмечалось, присуща длительная «вековая» тенденция. У лага имеется запаздывание одного явления от другого, связанного с ним. Периодические колебания зависят от сезона, циклов и иных повторяющихся изменений. Для выявления тенденций указанных видов временных рядов используются такие методы их математико-статистической обработки, как экстраполяция, выравнивание и анализ автокорреляции.

Трендовая модель наиболее популярна в прогнозировании. Она основана на том, что объем и особенно структура спроса характеризуются определенной степенью инерционности, т.е. потребление с запаздыванием приспосабливается к изменившимся условиям. Инерционность означает в данном случае невозможность произвольно в короткое время существенно изменить не только структуру, но и привычки потребления населения. Трендовая модель прогнозирования - это уравнение, формализующее закономерности развития спроса в базисном периоде. Модель применяется в том случае, если установлено, что найденные закономерности будут действовать на определенном отрезке времени в будущем.

В этом случае ряд динамики рассматривается как функция времени и с известным приближением описывается различными математическими уравнениями.

Из трендовых моделей в прогнозировании спроса наиболее широко используются следующие виды:

а) уравнение прямой

y = a + bx ,

б) логарифмическая функция

y = a + blgx ,

в) экспоненциальная функция

y = a,

г) параболическая функция

y = a + bx + cx .

д) логистическая функция

н = .

Прогноз спроса на базе трендовых моделей основывается на допущении, что все факторы, действовавшие в базисном периоде, и взаимосвязь этих факторов останутся неизменными и в прогнозном периоде. Однако такое условие в жизни часто нарушается. Поэтому метод трендовых моделей в прогнозировании спроса можно применять с упреждением на один, максимум на два интервала динамического ряда с детальным учетом всех факторов, влияющих на формирование покупательского спроса.

В таком явлении, как спрос, когда наблюдается одновременное влияние многих разнородных факторов, тесно взаимодействующих друг с другом, довольно трудно создать точную модель с хорошо интерпретирующими функциональными связями.

Простейшая модель спроса основывается на выделении одного главного фактора, его определяющего: доходов, цены или объема сбыта (продажи). Такая модель в силу своего упрощения называется эскизной. Примерами эскизных моделей служат те, в которых главным фактором выступает, например, эластичность спроса или экстраполяция спроса как функции времени.

Более сложным подходом отличается аналитическая модель спроса в потреблении, которая строится с использованием методов математической статистики на основе информации о структуре доходов населения, цен на товары и других факторов. Например, для прогнозирования спроса на предметы длительного пользования (холодильники, телевизоры, стиральные машины и т.д.) нужны данные о наличии и возрасте таких предметов, уже имеющихся у населения, составе семей и др.

Рассмотрим характеристику известной модели Энгеля. Однофакторная модель спроса от доходов, называемая кривой Энгеля (по имени немецкого ученого, впервые изучившего группу этих кривых), позволяет установить, какую долю своих доходов семьи определенного сегмента рынка выделяют на приобретение тех или иных благ (товаров и услуг). Их еще называют функциями потребления.

В обобщенной форме эти кривые выражаются формулой:

 ,

где S - средние доходы;

- объем потребления i-го блага (спроса).

Формы кривых могут быть различны. Далее, как и при экстраполяции, зная динамический ряд показателя спроса в зависимости от доходов, можно определить прогноз спроса на товар в будущем. В практике среднесрочного прогнозирования спроса всегда были популярны многофакторные корреляционные и регрессионные модели. Эти модели выступают как функции спроса, в которых в качестве переменных используются факторы, определяющие динамику спроса. Приведем математическую форму записи такой модели:

у = f (x, z, d и т.д.).

В многофакторных моделях спрос на определенный товар характеризуется как функция нескольких независимых переменных. Суть экономического предсказания заключается в том, чтобы на базе имеющихся объемных и структурных параметров потребления за прошлый и настоящий периоды определить траекторию развития спроса на будущий период и исчислить его важнейшие параметры. Многофакторная модель позволяет точнее отразить процесс формирования спроса, чем трендовые однофакторные модели. Среди многофакторных моделей особое признание получила множественная линейная регрессия. Такую форму связи тем или иным способом необходимо привести к линейному виду, единственным требованием которого является достаточная близость теоретической кривой к эмпирическим значениям ряда. Оценка близости производится посредством исчисления среднеквадратического отклонения. Критерий пригодности модели спроса может быть формально записан как:

k = min.

Предположение о линейном характере связи между спросом и формирующими его факторами, допустимое при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов, становится неприемлемым, когда речь идет о периоде, превышающем 7-8 лет. Долгосрочные прогнозы требуют перехода к нелинейным типам взаимосвязей, предполагающим наличие скачков, перегибов и проч., т.е. от экстраполяционных методов надо переходить к интерполяционным. С расширением горизонта прогнозирования уменьшается зависимость будущего развития от достигнутого состояния и сложившихся тенденций. Поэтому генетические методы в прогнозировании постепенно уступают место нормативно-целевым. Эти методы можно охарактеризовать и как методы обоснования альтернативных путей перехода от сложившихся тенденций к желательным.

Долгосрочные прогнозы спроса используют нормативы обеспеченности населения материальными и духовными благами. В настоящее время в практике прогнозирования спроса широко применяются различные нормативы потребления важнейших продуктов питания, изделий легкой промышленности, предметов культурно-бытового назначения. Эти нормы разрабатываются специальными организациями, они характеризуют научно обоснованное представление общества об идеальном потреблении того или иного товара. Напомним, что прогнозирование с помощью нормативного метода сводится к тому, чтобы на основе известных значений крайних членов ряда (последнего фактического и нормативного) определить возможный уровень потребления в различные периоды внутри этого ряда.

При прогнозировании спроса продовольственных и непродовольственных товаров применяются разные подходы.

Для продовольственных товаров характерна сравнительная стабильность потребления в целом. Сложившийся уровень потребления продуктов питания обычно меняется постепенно за счет изменения привычек и вкусов населения. Например, можно довольно-таки точно спрогнозировать спрос на хлебобулочные и кондитерские изделия, мясопродукты, рыбопродукты, сахар, овощи и фрукты. Сложившиеся тенденции увеличения или снижения потребления этих товаров обычно не подвержены резким колебаниям по годам. Возможны лишь сезонные колебания и изменение потребления при резком изменении политико-экономического состояния страны.

Для прогнозирования потребления непродовольственных товаров требуется учет следующих факторов:

величины рационального гардероба;

перспективной нормы потребления товара;

износа имеющегося товара у населения для его замены;

дополнительной потребности в товаре для обеспечения им естественного прироста населения до среднего уровня, сложившегося в обществе.

3. Прогнозирование совокупного спроса

Совокупный спрос - это модель поведения всех хозяйствующих субъектов (домохозяйств, фирм и правительства) как потребителей товаров и услуг, которая показывает, сколько этих товаров и услуг при разных (возможных) уровнях цен на них готовы купить эти субъекты.

Из курса макроэкономики известны ценовые и неценовые факторы совокупного спроса. Обращает на себя внимание сходность состава показателей, определяющих ВНП по сумме расходов, и неценовых факторов, учитывающих совокупный спрос - АД:

ВНП = ,

где C - личные потребительские расходы;

J - валовые частные внутренние инвестиции;

G - государственные закупки товаров и услуг;

X - чистый экспорт.

Совокупный спрос представляет собой сумму потребительских, инвестиционных, государственных расходов и объема чистого экспорта. Если сложить эти неценовые факторы, то получим значение совокупного спроса при определенных ценах (средневзвешенной цене) на товары и услуги. В чем же разница между ВНП и АД. Дело в том, что когда рассматриваются потребительские расходы (С) как элемент ВНП, то учитывается только та часть товаров и услуг, к которой предъявлен спрос, т.е. реализованная продукция. В этом случае при анализе и прогнозе можно оперировать и понятием личные потребительские расходы (С) и понятием потребительский спрос. Но та часть ВНП, которая не нашла потребителя, включается в расчетах ВНП в объем валовых частных внутренних инвестиций (J) в виде изменения в запасах товаров и услуг в качестве инвестиций. При этом увеличение запасов означает, что произведено больше (предложение), чем продано (спрос), и это увеличение должно учитываться в расчетах ВНП.

Если же наблюдается уменьшение запасов, то значит, что в этом году продано больше, чем изготовлено, т.е. проданы товары, произведенные в предыдущие годы. В этом случае необходимо сократить объем ВНП на величину уменьшения запасов. Кроме того, в состав личных потребительских расходов товаров длительного пользования (холодильники, телевизоры и т.п.) включается лишь их амортизированная в этом году стоимость. Это касается товаров, купленных как в этом году, так и в прошлые годы. Оставшаяся, не проданная часть товаров длительного пользования, включается в запасы в качестве инвестиций.

4. Прогнозирование потребительского спроса

В прогнозных исследованиях на краткосрочный и среднесрочный период на макроуровне моделирование потребительского спроса занимает приоритетное место. Это обусловлено тем, что потребительский спрос определяет большую долю ВВП, влияет на структуру производства, общий уровень цен (инфляцию), динамику цен в разных секторах экономики. Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос населения, от определяющих этот спрос основных факторов (располагаемый - чистый - личный доход населения, уровень цен, уровень налогов на физических лиц, изменение процентной ставки по кредитам).

В общем случае функция потребительского спроса выглядит таким образом:

С = (Ц, Д, Д, Д, КР, Н, Пр),

где Ц - изменения уровня цен, влияющих на спрос через эффекты процентной ставки, богатства (или реальных кассовых остатков), импортных закупок;

Д - текущий располагаемый личный доход населения (оплата труда, рента, проценты, дивиденды, трансфертные платежи и т.п.);

Д - доходы прошлых лет (объем личного состояния, объем ликвидных остатков, обеспеченность жилой площадью);

Д - ожидаемые доходы будущих лет (реальные с учетом ожидаемой инфляции или дефляции);

КР - задолженность потребителей по кредитам;

Н - уровень налогов на физических лиц;

Пр - изменение процентной ставки по кредитам.

Для долгосрочных моделей можно добавить фактор изменения численности населения, половозрастной структуры населения.

Для краткосрочного прогноза можно использовать кейнсианский вариант:

С = f ( Д),

т.е. при неизменных (негибких, жестких) ценах в краткосрочном периоде потребительский спрос зависит только от личного располагаемого дохода текущего года.

В разных странах в зависимости от специфики национальной экономики и теоретических концепций, преобладающих в правительстве, разрабатываются модели личных потребительских расходов (личного потребления), или потребительского спроса, отличающиеся по набору существенных факторов.

Как пример можно привести макроэкономическую линейную эконометрическую модель, разработанную в США:

С = -0,47 + 0,999С + 0,17 У - 7,134РС,

где С - личное потребление, млрд. дол. (в неизменных ценах);

С - личное потребление в году предыдущем (базовом);

У - национальный доход в базовом году;

РС - индекс цен на товары личного потребления.

В довольно стабильной высокоразвитой системе США рост национального дохода определяется простым экстраполяционным методом с использованием тренда национального дохода, и он оказывается довольно существенным фактором.