Курс «Маркетинг и продажи трубопроводной арматуры». Модуль 6. Реагирование на внешние факторы

S – кривая – универсальный инструмент для анализа того, когда один вид продукции может быть заменен другим. Попытайтесь спрогнозировать, чем, когда и по каким видимым и скрытым причинам может произойти замена вашей продукции новыми видами товаров?

Прогнозирование методом соотношений

Четвертая группа методов прогнозирования – это прогнозы по соотношениям, согласно которым пытаются:

А) найти связь между двумя переменными, одну из которых мы хотим спрогнозировать.

б) причинную взаимосвязь, которая может иметь запаздывание во времени.

Обратим внимание на три разновидности метода:

– предшествующие индикаторы;

– корреляция и регрессия;

– эконометрические методы.

Предшествующие индикаторы

Предшествующий индикатор – это сдвиг по времени зависимости между двумя временными последовательностями, так как это показано на рис.3.3.

Рис. 3.3. Предшествующий индикатор – изгиб одной кривой перед изгибом другой

Например, предшествующим индикатором экономического цикла считается средний промышленный индекс Доу-Джонса цен биржевого рынка на Нью-Йоркской бирже.

Природа предшествующего индикатора может быть изложена следующим образом:

– Тенденции предшествуют тенденциям.

– Изменение предшествует изменению.

Другими словами, тенденция в переменной А проявляется раньше тенденции в переменной В, аналогично изменение А имеет место перед изменением переменной В.

Например, если долгосрочный предшествующий индикатор, спроектированный для предсказания изменений в деловом цикле на год вперед, упал в первый раз за восемь месяцев. Это падение может отражать снижение цен и подъем процентных ставок в течение месяца. Обе составляющие входят в долгосрочный предшествующий индикатор, как ранние предвестники снижения деловой активности. Тем временем, ближний предшествующий индекс, который показывает на 6 месяцев вперед, поднимается. Это означает, что в ближайшее время с перспективой на 1-2 года может начаться снижение деловой активности.

Методы корреляции и регрессии

Методы корреляции и регрессии прогнозируют поведение переменной величины исходя из временной взаимосвязи между ней и другими величинами, которые могут быть выражены в статистической взаимосвязи, называемой регрессией или корреляцией. Иначе говоря, они дают возможность определить, как сильно будет изменяться одна величина, если другая изменится в определенной степени.

Эконометрические модели

Заключительными методами прогнозирования по соотношению являются эконометрические модели. Как и другие модели, они формируют прогнозы на основании решения системы однородных уравнений. Эти уравнения могут отражать либо основные элементы всей экономики, либо некоторые факторы, воздействующие на какие – либо аспекты работы организации. Одна из крупнейших в Великобритании моделей – это 3G – модель, содержащая сотни переменных.

3.3. Оценка методов прогнозирования

Какой из методов наилучший? И снова у нас нет легкого ответа. Один из ответов – все они вместе.

По-другому можно ответить, что методы прогнозирования различаются по их применимости в соответствии со следующими факторами:

– Целями и требованиями к прогнозу.

– Условиями внешней среды.

– Ресурсами, которыми располагает компания.

Если требуется быстрый результат, то методы подсчета, такие как рыночное тестирование и обследование, занимающие значительное время для выработки и выполнения, будут в явном проигрыше перед методами, основанными на изучении мнений, такими как опрос продавцов или менеджерский аудит, которые можно провести довольно быстро.

Если внешние условия изменяются катастрофически быстро и возникает опасение, что методы анализа временных зависимостей, таких как экстраполяция и изменение среднего не могут быть проведены, то лучше всего обратиться к сценариям или дельфийскому методу.

Если ресурс у Вас ограничен (нет экспертов, статистических программ и недостаточно финансов), то разумно применить некоторые ассоциативные методы или причинно – следственные методы прогнозирования. Прогнозы потребляют ресурсы, начиная от затрат времени менеджеров и до денежных затрат. Методы прогнозирования по временным рядам или соотношениям требуют массы данных за истекший период, денег и высокопрофессиональных экспертов, тогда как методы, основанные на мнениях, потребуют гораздо меньше подобных ресурсов.

При решении, какой метод исследования использовать, среди ключевых требований, которые необходимо определить, есть следующие:

– Период времени, охватываемый прогнозом.

– Быстрота выполнения прогноза.

– Необходимость обновления данных для прогноза.

– Требуемая степень точности.

Что касается последнего требования – точности, то за правило можно принять следующее: желаемая точность прогноза зависит от его цели. В какой степени неточным будет прогноз, от которого зависит решение, основывающееся на этом прогнозе?

3.4. Оценка прогнозов, выполненных вне вашей компании