Параметрическое прогнозирование. 
Маркетинговые исследования

Формирование набора факторов. Ведущие индикаторы

Общие рекомендации прогнозисту при формировании набора факторов для проведения параметрического прогнозирования могут быть такими:

• • при отборе факторов помнить, что он должен быть содержательным. Без достаточных оснований не следует как расширять набор факторов, так и ограничиваться каким-либо одним фактором;
• • отбирать факторы, которые являются релевантными^[1], коррелированными с прогнозируемыми показателями;
• • выбирать факторы, сбор информации, но которым возможен;
• • для анализа влияния факторов на результат проводить рыночное тестирование на основе эксперимента;
• • отслеживать и фиксировать появление новых потребностей, новых технологий и новых отраслей;
• • вести теоретический анализ причин изменений и аномалий;
• • вести мониторинг релевантных факторов и событий. Ф. Котлер приводит содержательный пример, когда единственной обязанностью сотрудника некоторой фирмы был поиск в Интернете интересной с профессиональной точки зрения информации^[2] [25];
• • анализировать действия потребителей, профессиональных участников рынка и других заинтересованных групп;
• • обращать внимание на «слабые сигналы» ;
• • находить «ведущие индикаторы» .

Акцентируя внимание на прогнозировании по факторам, следует отметить, что по отношению к прогнозируемому показателю факторы (индикаторы) могут быть запаздывающими, сопутствующими и опережающими (ведущими). Лучшими прогностическими свойствами в том смысле, что они позволяют предвидеть изменения заранее, обладают ведущие индикаторы — показатели, временны? е ряды которых изменяются в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его по времени. Например, доход, курс национальной валюты, цены на электроэнергию в стране являются ведущими индикаторами для объема потребления отечественных продуктов. Известно, что цена на газ следует за ценой на нефть, а инвестиционный климат определяет развитие предложения.

При проведении прогнозирования на уровне предприятия подбор факторов может быть основан на результатах предыдущих этапов процедуры прогнозирования — макроэкономического, отраслевого и микроэкономического прогнозов (см. подразд. 21.1). Очевидно, что оценки показателей, полученные в ходе макроэкономического и отраслевого прогнозов, являются факторами при построении многофакторных моделей прогнозирования показателей на микроуровне — для предприятия и его службы маркетинга. Например, прогноз спроса, предъявляемого к предприятию, зависит от спроса на уровне отрасли, который в свою очередь зависит и от прогноза макроэкономических показателей.

Детерминированные и вероятностные модели

Можно выделить два вида моделей параметрического прогнозирования^[3] — детерминированные (функциональные) и вероятностные (статистические), которые также называются эконометрическими.

В качестве примера детерминированной модели укажем на функциональную модель емкости рынка^[4] в виде Q = hps. Здесь h — интенсивность потребления продукта в натуральном выражении за рассматриваемый или кратный ему период времени; р — цена; s — число потребителей (размер рынка). Для прогнозирования сначала теми или иными способами определяются прогнозируемые значения факторов — интенсивности потребления, цены продукта и размера рынка. Затем проводится оценка емкости рынка по приведенной выше формуле.

Для параметрического прогнозирования распространено применение эконометрических моделей, основанных на регрессионном анализе. Для оценки такой модели требуется выбрать релевантные факторы и составить уравнение эконометрической модели в виде парной или многофакторной регрессии зависимости прогнозируемого показателя от набора факторов и случайной составляющей. Например, при прогнозировании объема сбыта или рыночной доли факторами могут выступать размер рынка, интенсивность рекламных мероприятий, охват рекламой, цены на товарысубституты и другие факторы.

Существенный недостаток эконометрических моделей состоит в том, что не все факторные процессы и явления могут быть измерены по количественной шкале и включены в регрессионную модель. Соответственно в таких моделях затруднительно учесть, например, изменение инвестиционного климата или моды, изменения в законодательстве, намерения потребителей, фазу ЖЦТ.

Примеры эконометрических моделей весьма разнообразны. Но, как правило, применяются модели, которые не относятся к какому-то одному способу прогнозирования. Интересен пример прогнозирования объема продаж напитка «Тархун» в зависимости от затрат па рекламу в текущем периоде и от объема продаж в текущем периоде [12]. Зависимость имеет вид . Фактически здесь применена комплексная модель, основанная не только на параметрическом прогнозировании, но и на авторегрессии (см. подразд. 21.4).

• [1] Релевантный — имеющий отношение, в данном случае — к прогнозируемому показателю.
• [2] Фактически речь идет о контент-анализе.
• [3] Конечно, и временного прогнозирования тоже.
• [4] В литературе иногда встречается ошибочное название — «функциональная модель спроса» .