<< Предыдущая

стр. 29
(из 84 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>


Прогнозные
Аналоговое
Экспертные сценарии
и имитационное
и альтернативные
оценки
моделирование
модели
Рис. 4.12. Методы прогнозирования рынка

137
ГЛАВА 4. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЫНКА


У каждого из этих методов имеются определенные достоинства и недостатки. Пре-
дупреждающая информация относится к классу оперативного прогнозирования. Она бази-
руется на постоянных наблюдениях рыночной ситуации, основана на опыте и интуиции
работников сбыта и торговли, финансовых подразделений, их наблюдениях за покупками
и запросами потребителей. Предупреждающая информация базируется на постоянном от-
слеживании тенденций развития рынка. Она заключается в появлении любых указаний на
возможность непредвиденных изменений, диспропорций, резких сдвигов в устоявшемся
развитии, которые необходимо оперативно отслеживать. Однако эти данные не могут
быть точными и долгосрочными, они лишь указывают на возможность/вероятность изме-
нений в сложившихся ранее тенденциях и пропорциях развития рынка. Иногда достаточно
предположения о том, что могут произойти непредвиденные изменения в устоявшейся си-
туации. В этом виде прогнозирования широко используются методы неформального ана-
лиза, в частности, качественные оценки.
Наиболее простым способом прогноза является экстраполяция, т.е. распростране-
ние тенденций, сложившихся в прошлом, на ближайшее будущее. Краткосрочное прогно-
зирование рыночной деятельности хорошо решается методом экстраполяции. Экстрапо-
ляция осуществляется сравнительно просто: используются два метода. Первый из них на-
зывается техническим способом, который заключается в продолжении ранее построенной
линии тренда. При этом прогноз отражает тенденцию развития «на глаз» в виде графика.
Второй способ требует построения статистической трендовой модели, куда вводится фак-
тор времени — t, который заменяется номером прогнозируемого периода. Конечно, точ-
ность экстраполяции зависит от того, насколько правильно линия тренда отражает эмпи-
рические данные. Чем устойчивее развитие рынка, тем надежнее выводы экстраполяции.
Приведем пример прогноза по трендовой экстраполяционной модели параболы 2-го по-
рядка (см. рис. 4.13).
Товарооборот (млн.руб.)




14
12
10
8
6
4
2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Периоды
Рис. 4.13. Экстраполяционный прогноз

Однако существуют определенные ограничения подобного метода прогнозирова-
ния. Главное из них заключается в невозможности учитывать вероятные изменения усло-
вий, определяющих рыночную ситуацию будущего. В то же время необходимо признать,
что любой прогноз, как предвидение будущего, опирается на информацию, полученную в
прошлом. Известно, что многие рыночные процессы обладают некоторой инерционно-
стью. Особенно это проявляется в краткосрочном развитии. Это оправдывает использова-
ние методов экстраполяции при наличии соответствующих предпосылок. В то же время
более глубокий прогноз, особенно на отдаленный период, должен максимально принимать

138
ГЛАВА 4. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЫНКА


во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.
Искусство прогноза как раз заключается в умении предвидеть и смоделировать изменение
социально-экономической и демографической обстановки. Допускается многовариант-
ность прогноза в заданных границах достоверности. В процессе прогнозировании разраба-
тывается несколько сценариев развития, исходящих из различных вариантов изменения
условий.
В маркетинговом планировании может быть поставлена несколько иная задача, ко-
гда требуется выделить некоторые ориентиры развития рынка, которых нужно достичь к
определенному сроку. В этом случае прогноз представляет своеобразную ожидаемую
траекторию развития.
Аналоговая модель прогноза в принципе проста. Необходимо отслеживать состоя-
ние и развитие рынка в разных регионах, социальных и демографических группах, струк-
турных подразделениях и ориентироваться на аналогичные условия. Однако нужно со-
блюдать некоторые требования. Во-первых, необходимо обеспечить одинаковые старто-
вые условия (или внести поправки на различие условий). Например, нельзя в качестве ба-
зы сравнения прогноза брать регион/страну с особо благоприятной ситуацией. Во-вторых,
аналоговая модель является скорее ориентиром, чем реальным прогнозом.
Имитационная модель прогнозирования требует предварительного выявления точ-
ных пропорций и взаимосвязей параметров рынка и факторов, влияющих на спрос и пред-
ложение. Однако преимущество такого метода заключается в возможности оперативно
рассчитывать различные варианты прогноза.
В долгосрочном и среднесрочном прогнозировании чаще других используют ме-
тоды статистического моделирования, в том числе многофакторного. Сущность стати-
стического прогнозирования заключается в том, что на основе массовых наблюдений вы-
являются определенные закономерности развития рынка, определяются некоторые взаи-
мосвязи. Подставляя известные или заранее запланированные характеристики в уравнения
регрессии, получаем нужные прогнозы. В практике статистического исследования и про-
гнозирования рынка используются различные типы моделей, наиболее соответствующие
характеру и закономерностям развития данного рынка. В маркетинге часто обращаются к
следующим статистическим функциям:

Таблица 4.3
Функции, используемые для статистического моделирования
товарного рынка

Аналитическое
Название функции Преобразование функции
выражение функции
˜ = a+bx
y
Линейная не требует
˜ = a + b lg x
y
Полулогарифмическая не требует

˜ = a + b x + ... + b x n
y не требует
Параболы n-го порядка 1 n


lg ˜ = lg a + b lg x
˜ = ax b y
y
Степенная



139
ГЛАВА 4. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЫНКА



Продолжение таблицы 4.3

Аналитическое
Название функции Преобразование функции
выражение функции

lg ˜ = lg a + x lg b
˜ = ab x y
y
Показательная

lg ˜ = lg a + b lg x + x lg c
˜ = ax b c x y
y
Показательно-степенная

a
a
˜= lg( ˜ ? 1) = lg b ? cx lg c
y
Логистическая
1 + bc ?cx y

lg(lg a ? lg ˜ ) = lg(?b) + x lg c
lg ˜ = lg a + bc
y y
Гомперца
1 b1 1
˜ = ax
˜ = a?x + a
y
Торнквиста 1-го типа
b+ x y
x?b 1
˜ = a ( x ? b) c
= x+
y
Торнквиста 2-го типа ˜
x+c y a x
x?b 1 c 1
˜ = ax( x ? b)
˜ = a + a?x
y
Торнквиста 3-го типа
x+c y
1
˜ = a+b1
˜ = a + bx
y
Гиперболическая
y
x

Выбор функции зависит от результата предварительных исследований (в частно-
сти, от минимизации остаточной дисперсии) и конкретных условий рыночной конъюнк-
туры, вида товара, сегмента рынка и т.д. В мировой практике маркетинговых исследова-
ний, например, широко используют формулу Торнквиста, причем, 1-ю — для моделиро-
вания спроса на продукты питания, а 3-ю — для моделирования спроса на предметы рос-
коши. Спрос ряда непродовольственных товаров апроксимируется степенной функцией
или экспонентой (особенно на активных этапах жизненного цикла товаров). Общие зако-
номерности спроса нередко отражаются кривой Гомперца. При изучении влияния фактора
дохода на спрос может быть использована логистическая (сигмоидальная) кривая. Про-
цесс затухания роста спроса по мере перехода к группам населения с высоким доходом
удачно отражается логарифмической функцией.
В маркетинговом исследовании часто используется очень эффективный, хотя и
достаточно сложный и трудоемкий инструмент прогнозирования развития рынка, когда
используются различные типы моделей, наиболее соответствующие характеру и
закономерностям развития данного рынка. Выбор прогнозных моделей зависит от
результата предварительных исследований (в частности разведочного исследования и
конкретной рыночной ситуации). Надо иметь в виду, что у каждого вида товара свои
особенности развития спроса, различаются также его реакции на маркетинговые действия
и влияние макросреды.
В рыночной экономике одновременно действуют не один, а несколько факторов,
целый комплекс факторов, поэтому в прогнозировании используются методы множест-
венной регрессии, позволяющие установить связи и пропорции экономического развития,
которые можно распространить на будущий период. Стратегический прогноз рыночной

140
ГЛАВА 4. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЫНКА


ситуации осуществляется с помощью многофакторного моделирования, причем, для ак-
кумуляции неучтенных факторов развития и устранения авторегрессии в модель, постро-
енную на основе динамических рядов, вводится фактор времени:
˜
y x1 K x n t = a + b1 x1 + b2 x2 + K + bn xn + bn +1t

где y x1 , x2 Kxn — результативный признак прогнозируемой независимой переменной;
bi — коэффициент регрессии, характеризующий прогнозное изменение i-го фактора;
bn+1 — коэффициент регрессии, отражающий влияние фактора времени (t);
xi — независимый признак i-го фактора;
n — число факторов.

Однако развитие рынка редко бывает равномерным, линейным. Чаще закономерно-
сти динамики выражаются криволинейными функциями. Однако строить смешанную
многофакторную модель очень сложно. Для того чтобы избавиться от линейности модели,
все ее члены логарифмируют, т.е. строится многофакторное уравнение по степенной или
показательной функциям:
˜ = a ? b x1 ? b x2 ? K ? b xn ; ˜ = a ? x b1 ? x b2 ? K ? x bn .
y y
x1Kxn 1 2 n x1Kxn 1 2 n


Для удобства расчета их целесообразно представить в линеаризированной форме:
lg ˜ = lg a + b lg x + b lg x + K + b lg x ;
y x1 K x n 1 1 2 2 n n

lg ˜x1 K x n = lg a + x1 lg b1 + x2 lg b2 + K + xn lg bn .
y

В последние годы в маркетинге получили значительное распространение методы
прогнозирования экспертным путем, на основе эвристического использования знаний,
опыта и интуиции специалистов. Специальные математические способы обработки тех
экспертных оценок повышают их надежность и точность. Суть экспертного прогнозиро-
вания заключается в подборе и формировании группы независимых достаточно компе-
тентных в изучаемой проблеме специалистов, которые высказывают свое согласованное
мнение, которое рассматривается как экспертная оценка.
Экспертной оценкой называется средняя или модальная характеристика из
высказанных группой компетентных специалистов мнений о тенденциях и законо-
мерностях развития рынка, при условии, что удалось обеспечить согласованность
или близость взглядов
Экспертные оценки могут быть количественными и качественными. В первом слу-
чае экспертиза базируется на применении статистических и эконометрических методов, во
втором — на эвристические процедуры, опирающиеся на опыт и интуицию, знание пред-
мета исследования и граничащие с искусством.

Экспертные оценки — способ прогнозирования данных, основанный на исполь-
зовании знаний, опыта, и интуиции группы квалифицированных экспертов

В прогнозировании довольно часто используется один из наиболее распространен-
ных и наиболее результативных методов получения достоверной информации, ориентиро-
ванной на будущее развитие. Он носит название Дельфи-метода, название которого про-
исходит от античного города Дельфы, известного своим оракулом, изрекавшим пророче-

141
ГЛАВА 4. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЫНКА


<< Предыдущая

стр. 29
(из 84 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>