Факторные модели прогнозирования спроса

Сущность данных методов заключается в том, что спрос на ка­кую-либо группу товаров выражается в виде функции одного или нескольких аргументов – факторов, определяющих его развитие. Они позволяют перейти от кинематического описания прогнози­руемого спроса к моделированию движущих сил, формирующих его уровень и динамику.

Принято различать однофакторные и многофакторные модели оценки и прогнозирования потребительского спроса.

2.1. Однофакторные модели оценки и прогнозирования спроса

К простейшим относятся однофакторные модели спроса, бази­рующиеся на следующих наиболее часто применяемых уравнениях регрессии:

Y_x = a₀ + a₁x

Y_x = a₀ + a₁x + a₂x₂

lgY_x = lga₀ + xlga₁ и др.

В приведенных уравнениях:

У_х – расчетная усредненная величина продаж (спроса) товаров, зависящая от фактора Х в рублях или любых других единицах из­мерения;

Х – учитываемый в модели фактор спроса;

а₀, а₁, а₂ – параметры уравнения, характеризующие:

а₀ – свободный параметр уравнения;

а₁ – коэффициент регрессии, показывающий на сколько в сред­нем изменяется спрос У при изменении фактора Х на единицу;

а₂ – коэффициент регрессии, отражающий нелинейное прира­щение спроса У на единицу приращения фактора X.

Однофакторные модели обладают теми же достоинствами, что и трендовые модели. Однако они более содержательны, поскольку вместо аргумента t в них используется фактор-аргумент X, кото­рый представляет собой наиболее существенный из множества факторов, формирующих спрос. В качестве такого фактора чаще всего выступают денежные доходы в расчете на душу населения, общий объем потребительского спроса, уровень цен на потреби­тельские товары.

Основной недостаток однофакторных моделей заключается в том, что они не охватывают комплекса факторов, формирующих спрос на тот или иной товар. Поэтому в процессе прогнозирования товарно-групповой структуры спроса предпочтение отдается мно­гофакторным моделям.

2.2. Многофакторные модели оценки и прогнозирования спроса

При многофакторном моделировании спроса наиболее часто применяются уравнения регрессии линейного, параболического, полулогарифмического и логарифмического типов.

Примеры многофакторных моделей прогнозирования спроса:

а) модель прогноза спроса на все потребительские товары:

Y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂

где Y – индекс расходов населения на все потребительские товары;

x₁ – индекс денежных доходов или покупательных фондов населения;

x₂ – индекс цен на потребительские товары.

б) модель прогноза спроса на продовольственные товары:

где Y – расходы населения на продовольственные товары;

x₁ – расходы населения на псе потребительские товары;

x₂ – индекс цен на потребительские товары;

x₃ – индекс цен на продовольственные товары.

2.3. Прогнозирование спроса с помощью коэффициентов эластичности

Особым инструментом факторного моделирования и прогнози­рования потребительского спроса являются коэффициенты эластичности спроса, введенные в арсенал исследователей рынка анг­лийским экономистом А. Маршаллом (1842–1924).

Способность спроса повышаться или понижаться под влиянием воздействия различных факторов называется эластичностью спроса. Для количественного измерения влияния какого-либо фактора на спрос используют коэффициент эластичности.

Коэффициент эластичности спроса – это показатель, характеризующий относительное изменение спроса под влиянием изменения фактора.

Коэффициент эластичности можно рассчитать по формуле:

∆У ∆Х

К_эл = ----- / -----

У Х

где К_эл – коэффициент эластичности;

∆У – изменение спроса в отчетном периоде по сравнению с базисным;

У – показатель спроса в базисном периоде;

∆Х – изменение фактора в отчетном периоде по сравнению с базисным;

Х – показатель фактора в базисном периоде.

При прогнозировании спроса в качестве фактора могут выступать цены, спрос в целом по предприятию, спрос на другой товар, на уровне региона – доходы на душу населения.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится спрос (Y) при изменении фактора (X) на 1%;

Коэффициент эластичности может быть равен 1, быть больше или меньше 1. При отсутствии эластичности спроса значение коэффициента равно 0.

Если коэффициент эластичности больше 1, то спрос на товар (услуги) является эластичным. Это значит, что спрос растет быстрее, чем увеличивается фактор. Например, при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию обычно более быстрыми темпами увеличивается спрос на товары длительного пользования, особенно на электробытовые товары.

Если коэффициент эластичности меньше 1, то спрос на товар (услуги) считается неэластичным. Увеличение фактора на 1% ведет также к увеличению спроса, но более медленными темпами. Например, при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию спрос на товары первой необходимости также растет, но медленнее.

Если коэффициент эластичности равен 1, то это означает, что увеличение фактора на 1% ведет к увеличению спроса также на 1%.

Рассмотренные варианты характеризуют прямую зависимость между фактором и спросом, так как в любом случае увеличение фактора на 1% ведет к увеличению спроса.

Однако коэффициент эластичности может быть и отрицательным. Тогда зависимость между фактором и спросом будет обратной, т.е. рост фактора на 1% приводит к снижению спроса на величину коэффициента эластичности.

Коэффициент эластичности дает представление о направлении влияния фактора на спрос и мере воздействия (рост цен, как правило, отрицательно влияет на спрос, рост доходов оказывает положительное влияние).

При расчете коэффициента эластичности изменение спроса (∆У) и выбранного фактора (∆Х) должно быть проанализировано не менее чем за 2–3 периода в ряду динамики.

Показатели Y и Х могут быть выражены как в абсолютных, так и в относительных показателях.

Если показатели Y и Х в базисном периоде равны 100%, то формула коэффициента эластичности будет иметь следующий вид:

∆У

К_эл = -----

∆Х

Рассчитанный коэффициент эластичности может быть использован для краткосрочного прогнозирования при условии, что известно, на сколько изменится фактор в прогнозируемом периоде.

∆У_пр = ∆Х * К_эл

где ∆У_пр – изменение спроса в прогнозируемом периоде;

∆Х – изменение фактора в прогнозируемом периоде;

К_эл – коэффициент эластичности между спросом и выбранным фактором. По этой формуле можно рассчитать, на сколько процентов изменится спрос в прогнозируемом периоде по сравнению с последним значением в ряду динамики. Затем можно определить объем спроса в прогнозируемом периоде

Р_n = [Р_n-1 (100 + ∆у)] / 100,

где Р_n – объем опроса в прогнозируемом периоде;

Р_n-1 – объем спроса в последнем периоде до прогноза.

Если спрос на данный товар зависит не только от его цены, но и от цен на другие товары, то рекомендуется применять в прогнозных и коммерческих расчетах показатель перекрестной эластичности спроса по цене. Он рассчитывается отношением темпа прироста спроса на данный товар (∆У₁ / У₁) к темпу прироста цены на другой товар ((∆Р₂ / Р₂):

∆У₁ ∆Р₂ ∆У₁ Р₂

Э_р = ----- * 100 + ----- * 100 = ------ * ---- (Э_р → К_эл)

У₁ Р₂ ∆Р₂ У₁

или при наличии уравнения регрессии спроса на данный товар от изменения цены на другой товар:

где У’ – первая производная принятого уравнения регрессии спроса на товар У₁ от цены на другой товар Р₂.

2. Нормативное прогнозирование структуры потребительского спроса

Его сущность заключается в определении возможностей дости­жения рационального уровня и структуры потребительского 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 потреблению, уровня личных доходов, с учетом прошлых и настоящей тенденций, рациональных норм потребления.

В 1985 г. Академией медицинских наук СССР 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. Опираясь 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.

Первоначальный спрос новых покупателей (D_n) определяется как разность между рациональным перспективным парком этих изделий (D_t+1) и фактическим их наличием в базисном году пер­спективного периода (D_t).

D_n = D_t+1 - D_t

Спрос на замену выбывающих изделий (D_t) определяется по формуле

где R – срок службы изделия.

Перспективный наличный парк изделий длительного пользова­ния (D_t+1) определяется по формуле:

где h_t+1 – прогнозируемая обеспеченность домашних хозяйств изделиями в году t+1 перспективного периода;

Q_t+1 – прогнозируемая численность домашних хозяйств в году t+1 перспективного периода.

При этом принимается, что обеспеченность домашних хозяйств товарами длительного пользования развивается по логистической функции:

где Н – предел насыщения обеспеченности;

е – основание натурального логарифма.

Сравнивая возможности первых двух направлений прогнозиро­вания потребительского спроса можно сделать следующие выводы:

– экономико-статистические методы прогнозирования опира­ются на инерционный характер динамики спроса и в конечном счете сводятся к перенесению зависимостей прошлого и настоящего на будущее. Нормативное же прогнозирование связано с регулируемостью экономики и основывается на рациональных целях ее развития, которые необходимо достичь в прогнозируемом периоде;

– основной недостаток экономико-статистического прогнози­рования спроса заключается в том, что оно не содержит полной совокупности условий прогнозирования спроса на перспективу, поскольку основано на принципе инерционности развития экономики. Нормативный подход не обеспечивает необходимого соответствия возможностей динамики факторов потребительского спроса намечаемым целям экономического роста;

– отсюда следует необходимость использования достоинств обоих подходов на основе сочетания возможностей эконо­мико-статистического и нормативного прогнозирования потребительского спроса.

3. Методы экспертных оценок и прогнозирования спроса

Методы экспертных оценок базируются на оценках тенденций развития спроса на отдельные товары в будущем, которые дают высококвалифицированные специалисты, имеющие большой на­учный и практический опыт. Их основное содержание заключается в рациональной организации проведения экспертизы проблемы прогнозирования спроса и в обработке результатов индивидуальных экспертных оценок. Обобщенная оценка индивидуальных резуль­татов экспертов принимается в качестве прогноза спроса.

Применяются следующие методы опросов и формирования экс­пертных оценок:

– анкетирование – письменный опрос экспертов с помощью анкет;

– интервьюирование – устный опрос экспертов в форме беседы-интервью;

– метод Дельфи – многотуровая процедура анкетирования с обработкой и сообщением результатов каждого тура экспер­там, работающим независимо друг от друга;

– «мозговая атака» – групповое обсуждение проблемы с целью получения новых идей и путей ее решения (критика выдви­гаемых идей запрещена);

– дискуссия – открытое коллективное обсуждение проблемы с целью всестороннего анализа и оценки факторов и условий динамики спроса (взаимная критика поощряется).

В соответствии с принятой гипотезой о том, что эксперты явля­ются достаточно точными «измерителями» анализируемых и про­гнозируемых тенденций развития спроса, обобщающие оценки строятся на основе осреднений индивидуальных оценок экспертов. Наиболее распространенными способами получения обобщающих оценок являются расчеты с помощью простой арифметической средней:

где с – обобщающая экспертная оценка;

с_i – индивидуальная оценка эксперта i;

i = 1,2,..., n – порядковый номер эксперта;

или с помощью взвешенной арифметической средней:

где С_min – минимальная экспертная оценка;

С₀ – наиболее вероятная (часто встречающаяся) экспертная оценка;

С_max – максимальная экспертная оценка.

Основной недостаток методов экспертных оценок заключается в их субъективности, которую нельзя исключить. Поэтому они применяются в тех случаях, когда отсутствует информация о про­гнозируемом спросе и, следовательно, неприменимы более строгие и формальные методы прогнозирования. Их применение наиболее эффективно при среднесрочном и долгосрочном прогнозировании.

4. Прогнозирование спроса с помощью методов аналогии

Методы аналогии основываются на использовании опыта высо­коразвитого процесса для прогнозирования возможной структуры спроса менее развитого процесса или при определении возможного спроса на новые виды товаров.

Прогнозирование спроса по аналогии включает:

– анализ закономерностей развития более высокой структуры спроса (или товара – аналога нового товара);

– оценку возможностей использования этих закономерностей для прогнозирования развития в этом направлении менее развитой структуры потребительского спроса.

Примером применения аналогии является структурное модели­рование и прогнозирование потребительского спроса. Суть его заключается в применении для целей прогнозирования спроса известного закона Энгеля. Если, например, имеются данные ста­тистических выборочных обследований структуры потребления в разрезе экономических групп, выделенных в зависимости от уровня денежных доходов на одного человека, тогда, анализируя их дина­мику, заметим, что по мере развития экономики и роста средне-душевых доходов определенная часть населения низших групп переходит в более высокие группы доходности. При этом структура спроса населения более низких групп доходности по мере перехода в более высокие группы доходности приближается к более про­грессивной структуре спроса последних.

Следовательно, процедура структурного моделирования и про­гнозирования спроса включает два основных расчета:

– обоснование возможных темпов или масштабов перемещения в будущем населения из более низких в более высокие группы доходности;

– прогнозную оценку возможной структуры потребительского спроса в разрезе экономических групп и в целом по всем группам населения.

При этом могут быть использованы закономерности развития структуры потребительского спроса (в том числе, спроса на анало­гичные товары) в развитых странах или регионах.

Несмотря на количественные оценки прогнозов спроса при его структурном моделировании, методы аналогии рекомендуется ис­пользовать в основном для качественного описания возможного развития потребительского спроса в прогнозируемом периоде. Их применение должно опираться на всесторонний анализ специфи­ческих экономических, природно-климатических и национально-исторических условий развития спроса в данной стране или в данном регионе, чтобы избежать механического копирования закономер­ностей развития используемого аналога.

Таким образом, экономической теорией разработаны и на прак­тике применяются разнообразные методы прогнозирования товарно-групповой структуры потребительского спроса. Однако примене­ние каждого метода прогнозирования в отдельности, как правило, малоэффективно.

Современная практика свидетельствует об эф­фективности многовариантных расчетов прогнозов структуры по­требительского спроса на основе сочетания различных методов. Этим достигается синтез генетических прогнозов, основанных на использовании сложившихся закономерностей развития спроса, и нормативных прогнозов, ориентированных на рациональную структуру потребления и спроса. В результате обеспечивается комп­лексный подход и активная роль прогнозирования спроса в системе государственного регулирования рынкам обращения потребитель­ских товаров.

Дата добавления: 2014-01-04