Газета «Планета Кроссвордов» — развлекательная газета. Периодичность: раз в две недели. День выхода: пятница. Полосность — 16А3. Тираж — 12 000 экз. Распространение:
«Первая Полоса»: 8900 экз.
«Газета-плюс»: 1000 экз.
Собственные точки: 500 экз.
Другие распространители: 1600 экз.
Цена розничная — 13 руб. 00 коп.
Аналитическая часть
Проведем прогнозирование спроса на газетную продукцию Издательского Дома «Планета».
Данные о продажах газетной продукции на общую сумму Период Продажи, руб. янв.
06 36 632 фев.
06 42 314 мар.
06 32 883 апр.
06 38 406 май.
06 39 559 июн.
06 38 808 июл.
06 40 468 авг.
06 47 677 сен.
06 37 685 окт.
06 44 226 ноя.
06 46 070 дек.
06 33 700 янв.
07 48 384 фев.
07 43 642 мар.
07 42 998 апр.
07 44 512 май.
07 49 792 июн.
07 48 185 июл.
07 48 573 авг.
07 50 927 сен.
07 51 168 окт.
07 50 223 ноя.
07 47 768 дек.
07 50 881 янв.
08 54 156 фев.
08 69 331 мар.
08 74 118 апр.
08 73 280 май.
08 71 643 июн.
08 74 570 июл.
08 78 844
Построим график продаж за два с половиной года по месяцам.
Проведем сглаживание по методу экспоненциального сглаживания, который был приведен в теоретическом обзоре и выглядит следующим образом:
где t — временной период (например, порядковый номер месяца или квартала);
Ft — прогноз продаж на период t;
Ft+1 — прогноз продаж на период (t+1);
(- константа экспоненциального сглаживания;
At — фактические продажи в период t.
Построим таблицы для метода с различными значениями (.
Период Продажи, руб. a=0,1 a=0,4 a=0,7 янв.
06 36 632 36 632 36 632 36 632 фев.
06 42 314 41 745,8 40 041,2 38 336,6 мар.
06 32 883 41 802,62 41 973,08 42 314 апр.
06 38 406 40 910,658 38 234,772 32 883 май.
06 39 559 40 660,1922 39 908,795 38 406 июн.
06 38 808 40 550,07298 40 219,715 39 559 июл.
06 40 468 40 375,86568 39 853,244 38 808 авг.
06 47 677 40 385,07911 40 412,719 40 468 сен.
06 37 685 41 114,2712 43 301,847 47 677 окт.
06 44 226 40 771,34408 39 742,563 37 685 ноя.
06 46 070 41 116,80967 42 153,206 44 226 дек.
06 33 700 41 612,12871 43 098,086 46 070 янв.
07 48 384 40 820,91584 38 447,277 33 700 фев.
07 43 642 41 577,22425 43 846,15 48 384 мар.
07 42 998 41 783,70183 42 403,135 43 642 апр.
07 44 512 41 905,13164 42 269,421 42 998 май.
07 49 792 42 165,81848 42 947,879 44 512 июн.
07 48 185 42 928,43663 45 216,291 49 792 июл.
07 48 573 43 454,09297 45 031,062 48 185 авг.
07 50 927 43 965,98367 45 501,656 48 573 сен.
07 51 168 44 662,0853 46 750,39 50 927 окт.
07 50 223 45 312,67677 47 264,451 51 168 ноя.
07 47 768 45 803,7091 47 276,806 50 223 дек.
07 50 881 46 000,13819 46 589,425 47 768 янв.
08 54 156 46 488,22437 47 952,483 50 881 фев.
08 69 331 47 255,00193 49 555,335 54 156 мар.
08 74 118 49 462,60174 56 085,401 69 331 апр.
08 73 280 51 928,14156 59 324,761 74 118 май.
08 71 643 54 063,32741 60 468,885 73 280 июн.
08 74 570 55 821,29467 61 095,196 71 643 июл.
08 78 844 57 696,1652 63 320,777 74 570
Для таблицы построим диаграммы:
Из полученных результатов видно, что чем больше значение параметра альфа, тем лучше график сглаживания приближает исходные данные, то есть, учитывая более поздние данные (как указано в теоретической части) получим лучшее приближения.
По полученным значениям можно прогнозировать спрос на квартал, на месяц, на год.
Например, необходимо построить прогноз на третий квартал текущего года
Допустим, что сглаживающая постоянная (= 0,2.
Прогноз предыдущего периода рассчитаем как средний уровень спроса в квартал по данным предыдущего года. Следовательно, А0 = (1200 + 700 + 900 + 1100)/4 = 975.
Допустим, что прогноз продаж в прошлом году в среднем соответствовал фактическим продажам, т. е. F0 = А0 = 975.
Тогда прогноз на первый квартал текущего года:
F1 = 0,2(A0 + (1 — 0,8)(F0 = 0,2(975 + 0,8(975 = 975
Прогноз на второй квартал текущего года:
F2 = 0,2(A1 + (1 — 0,8)(F1 = 0,2(1400 + 0,8(975 = 1060
Прогноз на третий квартал текущего года:
F3 = 0,2(A2 + (1 — 0,8)(F2 = 0,2(1000 + 0,8(1060 = 1048
В итоге получаем следующие результаты:
Построим уравнение линейного тренда. Для этого заполним таблицу:
Тогда уравнение линейного тренда будет иметь вид: y=1233t+31 545.
Построим график:
Используя полученное уравнение, можно вычислить прогноз спроса на продукцию.
Подставляя в уравнение линейного тренда значение t, равное 31, получим спрос на август 2008 года, и так далее.
Выводы по результатам анализа
При современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческой фирмой без эффективного прогнозирования её деятельности. Прибыли предприятия зависят от того, насколько точной и качественной была информация о спросе.
Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока, и соответствовать ресурсам предприятия.
Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.
Для рассматриваемого предприятия с помощью метода экспоненциального сглаживания проведено прогнозирование спроса по месяцам и кварталам, рассмотрена зависимость вида кривой и точность приближения от выбранного параметра сглаживания.
С помощью методов регрессионного анализа построено уравнение линейного тренда.
Рассмотренное предприятие увеличивает объем продаж, что показывает изученная тенденция за последние два с половиной года. В связи с экономическим кризисом, последние месяцы 2008 года были вычеркнуты из рассмотрения, чтобы не накапливать слишком большую статистическую ошибку.
Список использованных литературных источников
Аванесов Ю.А., Клочко А. Н., Васькин Е. В. Основы коммерции. М.: «Знание», 1995.
Виноградова С. Н. Коммерческая деятельность. Мн.: «Высшая школа», 1998.
Виноградова С. Н. Организация и технология торговли. Мн.: «Высшая школа», 1998.
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 — х книгах» — М., 1987
Елисеева И. И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. — М.: Финансы и статистика, 2004.
Киперман Б.C., Сурганов Г. Я. Популярный экономический словарь. М.: «Экономика», 1993.
Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: «Прогресс», 1993.
Кретов И. И. Маркетинг на предприятии. М.: АО «Финстатинформ», 1990.
Курс экономической теории //под ред. Чепуршина М. Н., М., 1993.
Одинец В. П. Рынок, спрос, цены: стратификация, анализ, прогноз. С-П., 1993.
Основы предпринимательского дела //под ред. Осипова Ю. М., М., 1992.
Панкратов Ф. Г. Коммерция и технология торговли. М.: ИВЦ «Маркетинг», 1994.
Пиндайк Р., Рубинфельд Микроэкономика. М.: «Экономика», 1992.
Пунин У. И. Маркетинг, менеджмент и ценообразование на предприятиях. М.: «Международные отношения», 1992.
Экономика торговли //под ред. Бирюкова Л. В., М.: «Экономика», 1990.
Ялебанова Т. В. Товарные рынки и прогнозирование спроса. М., МГУ, 1993
Ялебанова Т. В. Товарные рынки и прогнозирование спроса. М., МГУ, 1993, стр.
Виноградова С. Н. Организация и технология торговли. Мн.: «Высшая школа», 1998, стр.
Одинец В. П. Рынок, спрос, цены: стратификация, анализ, прогноз. С-П., 1993, стр. 18
Елисеева И. И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. — М.: Финансы и статистика, 2004.
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 — х книгах» — М., 1987
Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. «Математические методы в экономике» — М., 1997
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 — х книгах» — М., 1987
