81391 (Моделювання і прогнозування споживчого попиту), страница 3

До заповнення листів експертам надається загальна інформація: дані промислової і торговельної статистики в досліджуваній галузі, інформація про виробництво, продаж, запаси товарів на ринку і на фірмі, динаміка змін показників та ін. Аналізуючи цю інформацію, експерти дають свої прогнозні оцінки. Дані з листів експертів вносяться в ПЕОМ та обробляються з розрахунком середніх величин прогнозу, інтервалу оцінок тощо. Можуть проводитися декілька турів експертизи з метою уточнення експертних оцінок, наводяться пояснення (мотивація) оцінок експертів.

Оброблення одержаних за цим методом даних виконується із застосуванням спеціального програмного забезпечення («Да-система», SPSS) чи електронних таблиць за стандартною технологією оброблення даних анкетування.

Нормативний метод. Найчастіше поширений у практиці маркетингових досліджень нормативний метод прогнозування попиту на товари та послуги використовується за вивчення попиту на продовольчі та інші товари широкого вжитку, товари довгострокового користування, а також на деякі товари виробничого призначення. Цей метод не пов’язаний з трудомістким процесом збирання даних і водночас дає можливість прогнозувати попит на певний період.

Оскільки ринок продовольчих товарів — один з найскладніших, вивчення попиту на ці товари є суттєвим як для підприємств АПК з різними формами власності, так і для торговельних підприємств, що реалізують продукти безпосередньо населенню. Для груп продовольчих товарів попит може бути встановлений на основі потреби в товаpax виходячи з норм споживання товарів на душу населення, які розробляються спеціалізованими науково-дослідними інститутами на декілька років. Ці норми враховують фізіологічні потреби організму, а також національні та регіональні особливості споживання товарів (досить стійкі традиції та тенденції у ставленні до певних товарів). Вони можуть бути фізіологічними, оптимальними і мінімальними для кризисних умов та ін. У розрахунках потреби у продукції сегментація ринку виконується за адміністративно-територіальною ознакою або за типологічною групою споживачів.

Розглянемо розрахунок потреби у плодоовочевій продукції на основі норм споживання продуктів на душу населення, а також статистичних даних про чисельність населення. Потреба в j-му товарі для s-го сегменту покупців (P_js) розраховується за формулою

Р_js = N_j · Ч_s,

де N_j — норма споживання j-го продукту;

Ч_s — чисельність населення s-го сегменту.

Інформаційна модель розв’язання задачі з розрахунку потреб у товарах та аналізу їх забезпечення наведено на рис. 3.2.6.

Рис. 3.2.6. Інформаційна модель розв’язання задач з розрахунку потреб у товарах та аналізу забезпечення ними

За розв’язання задачі потреба може бути визначена за кожним видом продовольчих товарів по Україні і по сегментах (областях, регіонах чи інших ознаках). Так, для розрахунків потреби населення України в плодоовочах використовуються дані про норми споживання — файл NSPO і статистичні дані про кількість населення по областях, районах України — файл NAS (може враховуватися й тенденція у зміні приросту населення). Файли NSPO та NAS мають незначну кількість записів і можуть зберігатися в електронній таблиці або в базі даних. Результати розрахунків формуються у відомості потреби в плодоовочевій продукції по області на 2002 р.

Після закінчення року (півріччя) доцільно виконати розрахунок рівня забезпеченості ринку плодоовочевою продукцією. Для цього використовуються дані торговельної статистики про продаж товарів (файл PRODTF). Відхилення в насиченості ринку (Z_js) установлюються за формулою

Z_js = F_js – Р_js,

де F_js — фактичний продаж j-го товару в s-му сегменті.

Результатні дані розрахунку частки фірми на ринку (використано файл про фактичний продаж продукції, PROD) наведено у табл. 3.2.6.

Таблиця 3.2.6

РІВЕНЬ ЗАБЕЗПЕЧЕНОСТІ РИНКУ ПЛОДООВОЧЕВОЮ ПРОДУКЦІЄЮ ПО ОБЛАСТІ ТА ЧАСТКА ФІРМИ НА РИНКУ У 2002 p.

Аналіз даних таблиці показує, що фактична реалізація плодоовочевої продукції у наведеному асортименті нижча за нормативні потреби. Якщо мета фірми полягає у збільшенні частки ринку, то для цього є потенційні можливості. Розрахунками можуть бути визначені фактичне споживання відповідних продуктів на душу населення та їх відхилення від норм.

Фактичне споживання на душу населення розраховується за формулою

,

а відхилення від норм (Q_js) за формулою

.

Нормативний метод дає змогу отримати дані про перспективний попит (наприклад, з використанням перспективних норм споживання продуктів, витрат на товари культурно-побутового та господарського призначення), але найдоцільніше застосовувати його для оцінювання поточного ринкового попиту.

Точніше визначити обсяг споживання продовольчих товарів можна за формулою, яка враховує фактичні норми споживання та середньорічний індекс зростання (зниження) чисельності населення у прогнозному періоді.

У практиці маркетингу використовується багато методів і моделей розрахунку поточного і перспективного попиту, описаних у спеціальній літературі [10, 11, 34]. Вибір конкретного методу чи моделі пов’язаний із характеристикою товару та особливостями його споживання, станом ринку, рівнем доходів та іншими факторами.

Одним з розповсюджених методів визначення попиту на товари широкого вжитку є метод ланцюгових співвідношень. Розрахунок попиту на j-й товар у s-му сегменті q-ї групи споживачів (П_jsq) виконується за формулою

П_jsq = H_sq · D_sq · K₁ · K₂ ·…· K_j,

де H_sq — чисельність населення в s-му сегменті q-ї групи споживачів;

D_sq — грошові доходи населення в s-му сегменті q-ї групи споживачів;

K₁ — частка доходу, що витрачається для придбання групи товарів;

K₂ — частка доходу, що витрачається для придбання підгрупи товарів;

K_j — частка доходу, що витрачається для придбання j-го товару (наприклад, група товарів — продовольчі товари; підгрупа — овочеві, молоко та молокопродукти, хлібобулочні вироби; товар — помідори, морква, молоко тощо).

Для виконання розрахунків необхідні дані про чисельність населення в s-му сегменті q-ї групи споживачів (файл NAS) і грошові доходи населення (файл DOX). Вони формуються на основі статистичних збірників і зберігаються в базі даних. Дані про частки грошових доходів, які витрачаються споживачами на придбання груп, підгруп і конкретних товарів, можуть бути встановлені за фактичними витратами населення (дані статистики) або за методом опитування.

За такою самою моделлю можна визначити попит на товари виробничого призначення (П_i):

де P_n — середній розмір прибутків п-го підприємства-споживача;

K₁, K₂, …, K_i — частки прибутків, які витрачаються послідовно на різні види діяльності (наприклад, K₁ — частка прибутків, що в середньому витрачається підприємством на технічне переобладнання та реконструкцію свого виробництва; K₂ — питома вага витрат на машини та обладнання у частці прибутків, установлюваній коефіцієнтом K₁; K₃ — питома вага витрат на металообробне обладнання у сумі витрат, що визначається коефіцієнтом K₂; K_i — прогнозована питома вага витрат на придбання верстатів з числовим програмним управлінням у сумі витрат, що визначаються коефіцієнтом K₃; п — підприємства—споживачі продукції, п = 1, 2, 3,..., m).

У разі застосування методу ланцюгових співвідношень

необхідні спеціальні маркетингові дослідження для встановлення показників часток доходів, витрат на товари. Його поширенню сприяють удосконалення системи показників статистичної звітності, збирання та надання даних спеціалізованими фірмами.

Нестабільність ринкової економіки в Україні, зростання цін, відносне зменшення грошових доходів зумовлюють необхідність урахування у прогнозуванні попиту поведінки споживачів товарів. Для цього будуються моделі, які відбивають обсяг споживання продуктів залежно від сукупності факторів: ціни, рівня грошових доходів, складу сім’ї тощо. Поширеним варіантом розрахунку попиту є розроблення класичної моделі споживання, за якою визначаються загальні витрати сім’ї на споживання корисних (необхідних) наборів продуктів q₁, q₂, q₃,..., q_k за цінами відповідно р₁, р₂, р₃,..., p_k («споживацький кошик»):

С = q₁ · р₁ + q₂ · р₂ + q₃ · р₃ +...+ q_k · p_k.

Модель споживання товарів з урахуванням факторів пропозицій і цін має такий вигляд:

,

де Q_k — набори різновидів товарів;

P_k — ціни на різновиди товарів;

і — кількість різновидів товарів (і = 1, 2, 3,..., k).

За прогнозування попиту можна моделювати зміни цін або наборів продуктів. Для розрахунків використовуються матеріали науково-дослідних інститутів, агентств, що вивчають кон’юнктуру ринку, де наведено матриці наборів продуктів на душу населення (враховано фізіологічні норми потреби організму) та дані про рівень цін на товари.

Короткостроковий прогноз обсягу продажу для фірми, що випускає широкий асортимент товарів, може бути виконаний за методом експоненціонального згладжування. Він базується на середньозваженому значенні продажу за встановленою кількістю минулих періодів. При цьому найвагоміші коефіцієнти притаманні найпізнішому продажу. Прогнозні значення для конкретного товару визначаються за формулою

,

де — вирівняний (згладжений) обсяг продажу в поточному періоді;

а — коефіцієнт згладжування (0 < а <1);

— обсяг продажу за t-й період;

— вирівняний (згладжений) обсяг продажу для періоду t – 1.

Для кожного виробу маркетологи встановлюють початковий рівень згладженого обсягу збуту та коефіцієнт згладжування, який вибирається маркетологом за ітеративним методом і значно впливає на вірогідність прогнозу, похибку якого можна розрахувати [11]. Перевага методу — можливість практичної реалізації. Майже всі фірми (підприємства) ведуть облік продажу продукції, товарів і формують файл продажу (PROD), зберігають ці дані тривалий час і можуть використати його для прогнозу. За аналізу отриманих результатів можна робити перерахунки, змінюючи вхідні величини. Вірогідність результатів за даними фактичного продажу можна перевірити та зробити висновки щодо коефіцієнта згладжування та ефективності використання цього методу.

Відомі два основних методи розроблення прогнозів — екстраполяції та моделювання, які базуються на методах математичної статистики [11, 12, 34]. В основу першого методу покладено аналіз часових рядів, який передбачає: розділення даних про продаж в минулому на компоненти, що характеризують цикли, сезонні та випадкові зміни; встановлення причин змін у попиті в минулому та перенесення отриманих закономірностей на майбутнє.