Прогнозирование потребности в товарах

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т. е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

ѕ методы экспертных оценок;

ѕ методы анализа и прогнозирования временных рядов;

ѕ казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Произведем прогнозирование потребности в товарах в ЗАО «Для Дома» на примере товарной группы «Посуда» по трендовой модели.

Таблица 7 Данные о продажи посуды в ЗАО «Для Дома» .

Уравнение линейного тренда имеет вид:

.

где — прогнозное значение y_t, соответствующее моменту времени; а₀, а₁ — параметры тренда.

.

Период.	t.	Товарооборот Yt, млн. руб.
Январь 2009.		7,7.
Февраль 2009.		8,7.
Март 2009.		9,1.
Апрель 2009.		9,6.
Май 2009.		12,4.
Июнь 2009.		15,1.
Июль 2009.		15,9.
Август 2009.		16,1.
Сентябрь 2009.		16,2.
Октябрь 2009.		16,4.
Ноябрь 2009.		15,9.
Декабрь 2009.		15,0.
Январь 2010.		16,0.
Февраль 2010.		17,1.
	191,2.	1 015.	1 596.

;

;

;

.

Таким образом, уравнение линейного тренда позволит спрогнозировать планы закупки товаров и заключения договоров с поставщиками.