Нормативная модель прогнозирования спроса. Источники информации для ее разработки

Сущность нормативного прогнозирования спроса заключается в определении возможностей достижения рационального уровня и структуры спроса в будущем на основе заранее заданных критериев и норм. Ориентированность данной группы методов в основном на долгосрочную перспективу, а также кризисное состояние нашей экономики в настоящее время снижает их актуальность. Однако в условиях стабильно развивающейся экономики обоснованные нормы потребления товаров и услуг становятся необходимым ориентиром при формировании рациональной структуры потребления и потребительского спроса.

В развитых странах нормативное прогнозирование спроса заключается в стохастическом программировании личного спроса, исходя из нормативных предположений о склонности к потребелению, уровня личных доходов, с учетом прошлых и настоящей тенденций, рациональных норм потребления.

В нашей стране Академией медицинских наук СССР в 1985 г. разработаны физиологические нормы потребления продуктов питания, которые были скорректированы Министерством здравоохранения РФ в 1992 г. с учетом экономического кризиса. Научно-исследовательским институтом конъюнктуры и спроса были разработаны нормативы рациональной обеспеченности основными товарами длительного пользования. Оприаясь на рациональные нормы потребления товаров, можно установить степень их достижения в настоящее время или определить возможные сроки их достижения в будущем, исходя из сложившихся или прогнозируемых темпов роста спроса и предложения товаров на рынке.

При нормативном прогнозировании наиболее сложным является расчет возможного спроса на товары длительного пользования. Совокупный спрос на эти товары образуют первоначальный спрос новых покупателей и спрос на замену выбывающих изделий.

Норма потребления = среднемесячный объем покупки* среднемесячная частота покупки

Чаще всего нормативный подход используется тогда, когда фирма не

обладает необходимыми исходными (историческими) данными. Поэтому для

нормативного подхода характерно преимущественное применение

качественных методов исследования

Как и экстраполятивное, нормативное прогнозирование является в

большей степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды

организации.

Регрессионный анализ в прогнозировании. Кривые подгонки

Регрессионный анализ (выявление прошлых и настоящий тенденций: кривая подгонки)

Задача регрессионного анализа состоит в построении модели, позволяющей по значениям независимых показателей получать оценки значений зависимой переменной.

Самая распространенная – линейная регрессия, задается прямой в двумерной пространстве

Уравнение парной регрессии:

Линия в двумерном пространстве задается следующим уравнением: Y = b1 + b2X

B1 = Ycp – b2X cp

B2 = ∑(Xi - Xcp)(Yi - Ycp)/ ∑ (Xi - Xcp)²

B2 = cov (X; Y) / var (X)

Ковариация – основное понятие, отражающее взаимосвязь двух рядов данных X и Y.

Дата добавления: 2015-04-24