Прогнозная оценка спроса на рынке товаров (услуг)

Содержание:

Введение

В современных условиях рыночной экономики господствующими являются товарно-денежные отношения. Поэтому практически каждый продукт труда, произведенный на предприятиях, обязательно продается и покупается, т.е. проходит стадию обмена. Продавцы и покупатели товара заключают сделки купли-продажи, осуществляют сбыт и закупки товаров, оказывают посреднические и другие услуги.

Обосновывая выбор темы данной работы можно сказать следующее, что последние годы несбалансированность спроса и предложения породила иллюзию ненужности изучения спроса, но уже сейчас становится очевидным, что нельзя успешно вести коммерческую работу, особенно это актуально для предприятий торговли, не владея методикой анализа потребительского спроса. Приватизация предприятий торговли и нарождающаяся конкуренция усиливают актуальность этой проблемы, так как владельцам предприятия уже недостаточно просто выявить товары ограниченного спроса и предотвратить их дальнейшее поступление на рынок. Необходимо заранее, еще до того, как возникнет проблемная ситуация на рынке, предусмотреть и устранить ее.

Научное прогнозирование спроса необходимо для выработки долгосрочной экономической политики и принятия тактических управленческих решений в области производства продукции и торговли товарами народного потребления.

В этих условиях старые, традиционные методы анализа могут оказаться малоэффективными из-за недостатка информации о состоянии рынка, и в полной мере проявляется необходимость адаптации к современным условиям традиционных способов анализа и прогнозирования спроса таких, как экономико-математические модели, экспертные методы и системные оценки, которые в настоящее время приобретают все большую распространенность.

Таким образом - изучение спроса населения, а так же прогнозная оценка спроса на рынке товаров (услуг) является одним из ключевых элементов маркетинговых программ предприятий. Основным маркетинговым параметром, управление которым обеспечивает достижение коммерческих целей предприятия - является именно спрос. Он незримо присутствует во всех функциях управления, ибо на его повышение направлена маркетинговая деятельность фирм. И цели фирмы, их значение также определяются спросом.

Актуальность темы исследования состоит в том, что на данный момент прогнозирование спроса на товары и услуги, является важным процессом, при помощи которого можно минимизировать риски, затраты, а также выстроить точный план работы организации, товары и услуги которой будут актуальны среди потребителей, это повлечет за собой получение прибыли, а также укрепит позиции организации на рынке товаров и услуг.

Любая организация подвержена воздействию, как с внутренней среды, так и с внешней. В настоящее время в СМИ и на всевозможных совещаниях говорят об экономическом кризисе, охватившем страну, поэтому нужно правильно и точно спрогнозировать потребительский спрос, чтобы остаться на лидирующих позициях в своем сегменте производства.

В настоящее время дефицит аналитико-прогнозных сведений нормального функционирования предприятия, надежных, проверенных прогнозных знаний и новых путей к стратегическому управлению, основанному на видении грядущих возможностей.

Предметом выбранной работы будет являться один из видов коммерческого процесса – это изучение и прогнозирование покупательского спроса.

Объектом данной курсовой работы будет коммерческая деятельность предприятий.

Целью исследования работы является изучение прогнозной оценки спроса на рынке товаров (услуг). Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- изучить виды, определение и понятие спроса;

- рассмотреть общие характеристики методов прогнозирования;

- исследовать прогнозирование спроса при планировании бизнеса;

- раскрыть прогнозирование сезонности и тенденций

- рассмотреть пример прогнозирования спроса на примере ООО «Пекарь».

Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений.

Глава 1 Определение и понятие спроса

В условиях растущей конкуренции величина спроса, определение его размеров и прогнозирование являются важными факторами, способствующими успешной деятельности практически любой компании, предоставляющей услуги и продающей товары^[1]. Для маркетинга спрос – главнейший показатель состояния рынка. Он является объектом перманентного изучения, формирования, наблюдения. Расскажем о сути этого рыночного явления, о том, какое на данный момент существует определение спроса, как он формируется и какие факторы на него влияют.

1.1 Понятие спроса

В самом общем виде определение спроса сводится к количеству товара или услуг, которое готов потребить покупатель в определенный период времени по определенной цене. Покупательский спрос является важнейшей характеристикой рынка, он всегда базируется на потребностях людей. Если не будет потребностей, то не будет ни продаж, ни предложения, а значит, не будет никаких рыночных отношений. Покупательская способность всегда выражается в денежной форме. Определение спроса – это функция покупателя, только он решает, готов ли он приобрести товар или услугу в данный момент по данной цене. В связи с большим разнообразием рынков и человеческих потребностей существует множество факторов, влияющих на спрос, на его объем и на процессы формирования, а также выделяется множество видов этого явления.

Производителям товаров или услуг, маркетологам необходимо понимать, сколько единиц своей продукции они могут реализовать в потенциале. Поэтому определение объема спроса чрезвычайно важно при планировании производства и управлении продажами. Величина спроса – это количество определенных товаров по конкретной цене, которое покупатель реально готов купить в определенный промежуток времени. На объем продаж влияют многочисленные факторы как рыночного, так и потребительского характера.

У каждого человека есть потребности к приобретению тех или иных благ, а для этого он должен иметь деньги, ведь на рынке ничего бесплатного нет. Именно деньги превращают потребность в спрос. Это экономический термин, который отображается в кривой.

Спрос — это желание купить товар в определенном количестве и по конкретной цене за какое-то время. Для того чтобы он был, должны быть желание и возможность^[2]. Есть понятие "величина спроса" или, по-другому, "объем спроса" - это то, сколько товара хочет и может купить потребитель за определенную цену и в данное время.

Есть факторы, которые влияют на спрос, изменяя его величину и динамику. Вот они:

1.Цены, которые стоят на первом месте среди всех факторов, предсказуемо и наиболее устойчиво влияющих на спрос. Так, при высокой цене его величина уменьшается, а при понижении цены на товар — увеличивается. Это называется законом спроса.

2.Предпочтения, вкусы, мода — это факторы, через которые выражается потребность в товаре. Один и тот же товар у одного человека может вызвать желание его купить, а у другого - нет.

3.Численность покупателей — количество людей, которые хотят и могут покупать товары. Если покупателей очень много, то спрос будет избыточным, если мало, то незначительным.

4.Доходы людей (покупателей). Рост доходов покупателей может привести к повышению спроса на более дорогие товары, но понижению - на дешевые. Однако, в общем, с повышением доходов растет и спрос.

5.Цены на товары-заменители или товары-комплементы. Если цена на товар выросла, то люди будут его меньше покупать, но будут приобретать товар, заменяющий первый (менее дорогой). Спрос на товар, который невозможен без другого, дополняющего его, зависит от цены первого.

6.Ожидания покупателей — это ситуация, при которой они, ожидая исчезновения товара, начинают скупать его (независимо от цены), и наоборот, спрос падает, когда покупатели знают о предстоящем снижении цены. Для того чтобы показать, как меняется величина спроса в зависимости от цены, используют кривую, каждая точка которой определяет, сколько продано товара (или будет продано) при определенной цене на него. Так, спрос - это величина, которая имеет тенденцию к изменению^[3].

В экономике существует такой термин, как "инвестиционный спрос". Это планирование и желание фирм пополнить свой капитал. Это основной фактор, определяющий конечный спрос. Фирмы стремятся осуществить инвестиции с целью получения дополнительной прибыли, то есть увеличение инвестиционного спроса позволяет им увеличить доход (прибыль), повысив объем используемого капитала. Доход от инвестиций выражается в виде процента от затрат на них. Он равен соотношению разницы между приростом прибыли и объемом инвестиций, к объему инвестиций.

1.2 Виды спроса

1. Индивидуальный — это спрос отдельного человека или субъекта экономики.

2. Совокупный — объем общего спроса на конкретный товар на уровне всей экономики.

В свою очередь, индивидуальный спрос бывает повседневным (на товары, ежедневно потребляемые человеком) и периодическим (на товары не первой необходимости).

Существует несколько критериев, по которым можно классифицировать спрос на товары или услуги. В первую очередь определение спроса связывают с намерениями покупателя. В этом случае выделяют устойчивый, он же жесткий, консервативный, твердо сформулированный спрос. Покупатель заранее обдумывает покупку, предъявляя жесткие требования к марке, качеству, цене товара и не допуская замены его на однородный товар. Чаще всего такой спрос наблюдается на привычные, повседневные продукты (хлеб, молоко), которые покупаются с определенными интервалами в конкретном количестве. Также существует альтернативный или неустойчивый, компромиссный или мягкий спрос. Он формируется под воздействием разных факторов непосредственно в точке продаж. Покупатель принимает решение о покупке при ознакомлении с предложением. Так, например, люди приобретают обувь, одежду, косметику. И третий вид спроса – импульсивный. Когда человек вообще не планирует совершать покупку, но под воздействием каких-либо факторов решает приобрести товар. Чаще всего этот спрос наблюдается при покупке мелких товаров: жевательной резинки, шоколада.

По числу объектов сбыта выделяют макроспрос и микроспрос. Первый распространяется на все население, а второй – только на узкую целевую аудиторию.

По степени удовлетворения выделяют такие виды спроса, как реальный, реализованный и нереализованный. Первый связан с реальными потребностями покупателей в товаре. Второй – это фактические продажи товаров и услуг. Третий – это количество единиц товара, которые потребитель недополучил в силу разных причин: несоответствие ассортимента и претензий покупателя, отсутствие товара.

По тенденции развития выделяют растущий, стабильный и угасающий спрос. Также он может быть повседневным, периодическим и эпизодическим. Эти виды выделяются в зависимости от цикла покупки.

По формам образования спроса выделяют такие его виды, как формирующийся, т. е. создаваемый в результате изучения спроса и продвижения товаров, потенциальный, т. е. максимально возможная способность купить товар по данной цене, совокупный – это, по сути, емкость рынка. Существуют и другие основания для классификации спроса.

Факторы, влияющие на спрос

Объем покупок не бесконечен и зависит от множества факторов. Специалисты выделяют следующие их группы: экономические, социальные, демографические, политические и природно-климатические^[4].

В экономике и маркетинге факторы спроса традиционно делятся на ценовые и неценовые. Остановимся на этом вопросе немного подробнее.

Ценовые факторы спроса, определение которых является самым простым, связаны со стоимостью услуги или товара и реакцией на цену со стороны покупателя. Доходы потребителей конечны, и именно цена товара является фактором регуляции спроса. Покупатель реагирует на изменение стоимости покупки, часто ее понижение ведет к увеличению спроса^[5]. К этой группе относят собственно цену на товар и на сопутствующие товары, а также ожидания покупателей, психологические реакции на стоимость. К неценовым факторам, влияющим на спрос, относят потребительские предпочтения, моду, покупательскую способность, стоимость продукции конкурентов, замещаемость товара.

1.3 Закон спроса и предложения

Этот закон устанавливает взаимосвязи между тремя важными экономическими понятиями: ценой, спросом и предложением. В самом простом виде его можно сформулировать так: если есть спрос, то будет и предложение. Обычно чем выше спрос, тем больше предложение и, соответственно, выше цена. Для баланса системы должно быть установлено равновесие между идеальным и реальным спросом, адекватной ценой и достаточным предложением. Определение спроса и предложения, нахождение их баланса – это важная задача менеджмента. Производитель должен тщательно анализировать колебания спроса и реакцию потребителя на цену и предложение. На соотношение покупательских возможностей и предложения влияют еще два закона:

1. Закон спроса. Он гласит, что величина спроса имеет обратную зависимость от цены. Чем выше стоимость услуги или товара, тем меньше спрос на них.

2. Закон предложения. Он гласит, что рост цены прямо влечет за собой рост предложения. Так как растущая цена дает возможность производителю получить большую прибыль, это привлекает все большее количество предпринимателей в данный сегмент рынка.

Однако растущее предложение всегда влечет снижение спроса, так как потребитель может приобрести только определенное количество товаров и услуг. Таким образом, избыточное предложение приводит к снижению цены, и далее механизм спроса и предложения запускается по новому кругу. Цена в этом случае является средством регуляции баланса между названными категориями.

Эластичность спроса

В зависимости от цены, влияющей на потребительскую активность покупателей, выделяют два вида спроса: эластичный и неэластичный.

Эластичным называют спрос, который изменяется при колебаниях цены на товары и услуги и при колебаниях доходов населения. Потребитель чувствителен к стоимости определенных товаров и готов отказаться от их покупки, если цена высока или его доходы падают. Так, мы видим, что в период экономического спада снижается потребление товаров класса люкс, автомобилей и т. п.

Неэластичным, соответственно, является спрос, который остается неизменным при изменении доходов населения и цены на товар. Это относится прежде всего к товарам первой необходимости. Люди будут покупать продукты питания даже при росте цены и падении своей платежеспособности. Однако вряд ли люди станут потреблять больше хлеба, даже если цена сильно снизится. Эластичность спроса, определение которой входит в задачи маркетологов, является инструментом регуляции продаж. Так, при высокой эластичности продавец может увеличить оборот, снизив цены. На эластичность сильно влияет предложение: чем больше продавцов предлагают сходные товары и услуги, тем эластичней становится спрос^[6].

Чтобы понять потенциальную величину спроса, производителю необходимо прилагать определенные исследовательские усилия. Обычно различают изучение текущего спроса, который влияет на формулирование краткосрочных целей продавца и производителя, и его прогнозирование, которое связано со стратегическими решениями. Определение спроса важно для построения планов. Изучается это явление различными методами: статистическими, маркетинговыми, экономическими. Для производителя важно учитывать и психологию потребителя, чтобы понимать его потребности и успевать их удовлетворять.

Формирование спроса

Определение спроса на товар или услугу позволяет выработать при необходимости программу по его регулированию. Самым главным инструментом управления сбытом является цена: ее снижение и повышение может снижать и увеличивать количество покупок. Но ценовое регулирование не всегда возможно и часто экономически не выгодно. Поэтому на помощь производителю приходят маркетинговые инструменты, к ним относятся: реклама, создание и поддержание имиджа, различные методы содействия торговле и послепродажная поддержка покупателя^[7].

Каждому производителю важно видеть перспективы своего развития и существования на рынке. Спрос, определение которого является важной составляющей планирования и менеджмента, - это главная цель любого продавца и производителя. Поэтому им необходимо систематически вести изучение объемов возможного сбыта, потребительского поведения и изменений рынка, чтобы вовремя скорректировать прогнозы по величине спроса. Для выработки прогнозов используют различные методы, которые делятся на эвристические, экономико-статистические и специальные.

Глава 2 Прогнозирование спроса при планировании бизнеса

Прогнозирование спроса — это область аналитики, которая пытается понять и предсказать потребительские нужды. Чтобы оптимизировать решения о поставках с помощью корпоративной цепочки и управления бизнесом. Прогнозирование спроса включает количественные методы, такие как использование исторических данных о продажах, а также статистические. Кроме того, аналитика может использоваться при планировании производства и управлении запасами, а иногда и при оценке будущих требований к мощности и при принятии решений о выходе на новый рынок.

2.1 Методы прогнозирования

Это процесс, в котором исторические данные о продажах используются для разработки различных оценок ожидаемого предсказания потребительских нужд. Для предприятий данный критерий аналитики предоставляет информацию о количестве товаров и услуг, которые его клиенты купят в обозримом будущем. Критические бизнес-допущения, такие как оборот, размер прибыли, денежные потоки, капитальные затраты, снижения рисков и т. д. также можно просчитывать наперед.

Прогнозирования спроса может быть широко классифицировано на основе уровня детализации, который рассматривает различные периоды времени и всевозможные объемы рынка^[8].

Ниже перечислены основные виды потребностей, которые используются на сегодняшний день чаще всего:

•Пассивное изучение и прогнозирование спроса. Оно проводится для стабильных предприятий с очень консервативными планами роста. Простая экстраполяция исторических данных осуществляется с минимальными допущениями. Это редкий вид прогнозирования, ограниченный малым и местным бизнесом.

•Активное изучение. Проводится для масштабирования и диверсификации предприятия с агрессивными планами роста, с точки зрения маркетинговой деятельности, расширения ассортимента продукции и учета работы конкурентов и внешнеэкономической среды.

•Краткосрочное прогнозирование. Осуществляется на более короткий срок - от 3 до 12 месяцев. В такой перспективе учитывается сезонная структура и влияние тактических решений на покупательские нужды.

•Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование спроса населения. Как правило, осуществляется на срок от 12 до 24 месяцев (36–48 в некоторых компаниях). Второй вариант определяет планирование бизнес-стратегий, продаж и маркетинга, капитальные затраты и так далее.

2.2 Этапы прогнозирования спроса

Этот тип прогнозирования ориентирован на более широкое движение рынка, которое непосредственно зависит от макроэкономической среды. Внешний макроуровень проводится для оценки всевозможных стратегических целей бизнеса, таких как расширение ассортимента продукции, выход на новые сегменты клиентов, технологические сбои, изменение парадигмы в поведении потребителей и стратегии снижения рисков.

Как следует из самого названия, этот тип прогнозирования имеет дело уже не с внешними операциями бизнеса, а с такими, как категория продукта, отдел продаж или производственная группа^[9]. Эти пункты включают в себя годовой прогноз торговли, оценку себестоимости проданных товаров, чистой прибыли, денежного потока и так далее.

Ведущий производитель, изучающий за последние 12 месяцев объем фактических продаж своих автомобилей по модели, типу двигателя и уровню цвета. На основе ожидаемого роста он прогнозирует краткосрочный спрос на следующие 12 месяцев для целей закупок, производства и планирования запасов.

Ведущая компания по созданию продуктов питания ориентируется на объем фактических продаж своих сезонных товаров, таких как супы и картофельное пюре, за последние 24 месяца. Анализ прогнозирования спроса проводится на уровне вкуса и размера упаковки. Затем, исходя из рыночного потенциала, составляется анализ на следующие 12–24 месяца на поставку ключевых ингредиентов, таких как помидоры, картофель и так далее, а также на планирование мощностей и оценку потребности во внешней упаковке.

Понятие прогнозирование спроса — это основной бизнес-процесс, вокруг которого разрабатываются стратегические и операционные планы компании. На основе аналитики формируются долгосрочные планы бизнеса. Они включают финансовое планирование, продажи и маркетинг, оценку и прогнозирование спроса, рисков и так далее.

Краткосрочные и среднесрочные тактические стратегии, такие как предварительная сборка, изготовление на заказ, контрактное производство, планирование поставок, балансировка сети и так далее, основаны на исполнении. Прогнозирование спроса также облегчает важные управленческие действия. Оно дает представление об оценках эффективности, разумном распределении ресурсов в стесненных условиях и расширении бизнеса.

Одним из наиболее важных этапов процесса является выбор подходящего способа. Их можно применять с использованием количественных или качественных методик прогнозирования спроса. Рассмотрим их более подробно.

2.3 Маркетинговые исследования

Это наиболее важный участок работы, отражающий конкретное положение дел с тем или иным товаром. По этой методике прогнозирования спроса рыночных оценок проводятся индивидуальные опросы клиентов для формирования потенциальных данных. Такие тесты обычно проходят в форме своеобразных анкет, которые напрямую запрашивают личную, демографическую, предпочтительную и экономическую информацию у конечных потребителей^[10].

Так как этот тип исследования проводится на основе случайной выборки, необходимо проявлять осторожность с точки зрения регионов, местоположения и демографии конечного покупателя. Этот вид деятельности может быть полезен для продуктов, которые практически не имеют истории спроса.

Он может быть эффективно применен на предприятиях с большой историей данных продаж, например, превышающей 18–24 месяца. Эта историческая информация генерирует «временной ряд», который представляет прошлые торговли и прогнозируемый спрос на конкретную категорию продукта при нормальных условиях с помощью метода графического построения или наименьших квадратов.

Такой метод прогнозирования спроса основан на принципе записи событий в настоящем для будущего. В процессе аналитики спроса это достигается путем анализа статистических и экономических показателей. Как правило, прогнозисты используют графический разбор. Пример прогнозирования спроса — ряды Leading, Concurrent series или Lagging series^[11].

Он использует авторегрессионные интегрированные скользящие, средние и сложные математические уравнения для установления взаимосвязей между спросом и факторами, влияющими на него. Формула получена и точно настроена для обеспечения надежного исторического представления. Прогнозируемые значения влияющих переменных вставляются в уравнение для создания предсказания.

Существуют различные модели прогнозирования спроса. Например, на основе конкретных требований бизнеса или категории продуктов может быть разработана настроенная схема. Такая модель является расширением или комбинацией различных качественных и количественных методов. Задача разработки настраиваемой схемы часто является многократной, детализированной и основанной на опыте. Она может быть разработана путем внедрения подходящего программного обеспечения для управления спросом.

Когда для продукта доступны исторические данные, а тенденции ясны, предприятия склонны использовать подход анализа временных рядов для прогнозирования спроса. Он полезен для выявления сезонных колебаний, циклических моделей и ключевых тенденций продаж.

Подход анализа временных рядов наиболее эффективно используется устоявшимися предприятиями, у которых есть данные за несколько лет для работы и относительно стабильные трендовые модели.

Система прогнозирования спроса основана на моделировании. Причинная модель является наиболее сложным инструментом для предприятий, поскольку она использует конкретную информацию о взаимосвязях между переменными, влияющими на спрос на рынке, такими как конкуренты, экономические возможности и другие социальные факторы. Как и в случае анализа временных рядов, исторические данные являются ключом к созданию прогноза причинной модели.

Например, предприятие, занимающееся мороженым, может основать анализ, рассматривая исторические данные о продажах, маркетинговый бюджет, рекламные мероприятия, любые новые магазины мороженого в их районе, цены их конкурентов, погоду, общий спрос в их области, даже местный уровень безработицы^[12].

Успешное прогнозирование спроса не является односторонней задачей. Это постоянный процесс тестирования и обучения, который должен:

•Активно формировать спрос путем оптимизации обслуживания клиентов, предложения продуктов, каналов продаж и так далее.

•Обеспечение интеллектуального и гибкого реагирования на спрос путем использования и применения передовой аналитики.

•Работать над уменьшением систематических ошибок.

Хороший способ прогнозирования спроса - предвидеть, что клиенты будут ожидать от бизнеса в будущем. Поэтому предприниматель может подготовить запасы и ресурсы для удовлетворения этих потребностей.

Автоматизированный этап прогнозирования спроса - это устранение догадок о росте.

Благодаря аналитике можно сократить расходы на удержание и другие операционные траты, когда они не нужны. При этом можно справиться с пиковыми периодами, когда они случаются.

Традиционные методы ручного манипулирования и интерпретации данных для прогнозирования спроса непрактичны для предприятий, которые связаны с быстро меняющимися ожиданиями клиентов и рынка. Чтобы организации могли по-настоящему гибко подходить к принятию решений, основываясь на актуальных данных, просчет наперед должен происходить в режиме реального времени. Это означает использование технологий для выполнения тяжелой работы^[13].

Например, функция прогнозирования спроса в TradeGecko использует ключевые данные о продажах и запасах для определения моделей. Получение информации о будущих потребностях на выбранном уровне детализации осуществляется по продукту, варианту, местоположению и так далее.

Система прогнозирования спроса также запускает автоматические оповещения о запасах с рекомендованным изменением порядка и количества на основе аналитики. Другими словами, предприниматель может знать, когда нужно менять порядок запасов и принимать бизнес-решения, основанные на данных, без необходимости делать какие-либо прогнозы вручную. Это означает большую эффективность и экономию времени — две вещи, которые являются неотъемлемой частью успеха любого бизнеса.

2.4 Значение прогнозов

Расчеты наперед играют решающую роль в управлении любым бизнесом. Это помогает организации снизить риски, связанные с предпринимательской деятельностью, и принимать важные решения. Прогнозирования спроса также дает представление о постановлениях по капитальным вложениям и расширению организации.

Значимость аналитики показана в следующих пунктах:

1. Выполнение задач. Подразумевается, что каждая бизнес-единица начинается с определенных заранее целей. Аналитика помогает в их достижении. Организация оценивает прогнозирование спроса на услуги на рынке и продвигается к достижению задач.

Например, организация поставила цель — продажи 50 000 единиц своей продукции. В таком случае она будет осуществлять прогнозирование спроса на данный товар. Если он окажется низкий, организация предпримет корректирующие действия, чтобы можно было достичь поставленной цели.

2. Подготовка бюджета. Играет решающую роль в его формировании путем оценки затрат и ожидаемых доходов. Например, организация прогнозировала, что спрос на ее продукт, который оценивается в 10 рублей, будет 100 тыс. единиц. В таком случае общий ожидаемый доход 10 * 100 000 = 1 миллион. Таким образом прогнозирование спроса позволяет организациям просчитать свой бюджет.

3. Стабилизация занятости и производства. Помогает организации контролировать свою кадровую деятельность. В соответствии с прогнозируемым спросом на продукцию, планирование помогает избежать потери ресурсов организации. Это также ей позволяет нанимать персонал, соответствующий требованиям. Например, если организация ожидает рост спроса на свою продукцию, она может использовать дополнительную рабочую силу для удовлетворения возросших потребностей.

4. Расширяющиеся компании. В данном случае подразумевается, что прогнозирование спроса помогает в принятии решения о расширении бизнеса. Если ожидаемый поток на продукцию выше, то организация может планировать дальнейшее расширение. Если ожидается, что спрос на продукты упадет, компания может сократить инвестиции в бизнес^[14].

5. Принятие управленческих решений. Помогает в создании глобальных постановлений, таких как определение мощности завода, потребности в сырье и обеспечение доступности труда и капитала.

6. Оценка производительности. Помогает корректировать задачи и методы их решения. Например, если спрос на продукцию организации меньше, она может предпринять корректирующие действия и повысить уровень, повышая качество своих продуктов или тратя больше средств на рекламу.

7. Помощь правительству. Позволяет государству координировать деятельность по импорту и экспорту и планировать международную торговлю.

8. Цели прогнозирования спроса. Аналитика является важной частью принятия деловых решений. Эти цели делятся на краткосрочные и долгосрочные. Первые включают следующие критерии:

•Формулировка производственной политики. Прогнозирование спроса помогает в оценке будущих потребностей в сырье, чтобы можно было поддерживать регулярные поставки продукции. Это также позволяет по максимуму использовать ресурсы, поскольку операции планируются на основании прогнозов. Потребности в людских ресурсах также легко удовлетворяются с помощью аналитики.

•Формулировка ценовой политики. Относится к одной из важнейших задач прогнозирования спроса. Организация устанавливает цены на свою продукцию, ориентируясь на потребности рынка. Например, если экономика вступает в фазу депрессии или рецессии, спрос на продукты падает. В таком случае организация устанавливает низкие цены на свою продукцию^[15].

•Контроль продаж. Помогает в определении целей продаж, которые служат основой для оценки эффективности. Организация делает прогнозы спроса для разных регионов и устанавливает стратегии для каждого из них.

•Организация финансирования. Подразумевается, что денежные потребности предприятия оцениваются с помощью прогнозирования спроса. Это помогает в обеспечении надлежащей ликвидности в организации.

Долгосрочные цели включают следующее:

•Выбор производственной мощности. Подразумевается, что с помощью прогнозирования спроса организация может определить размер завода, необходимый для производства. Он должен соответствовать требованиям продаж предприятия.

•Планирование долгосрочной деятельности. Подразумевает, что расчет прогнозирования спроса помогает и в данном аспекте. Например, если планируемые потребности на продукцию организации высоки, то потребители могут инвестировать средства в различные проекты расширения и развития.

•Влияющие факторы. Прогнозирование спроса — это упреждающий процесс, который помогает определить, какие продукты нужны, где, когда и в каких количествах. Существует ряд факторов, которые влияют на данный параметр.

Типы продукции

Товары могут быть продуктами производителя, потребительскими вещами или услугами. Кроме того, они могут быть новые или продаваться повторно. Установленные товары — это те, которые уже существуют на рынке. А новые — это те, которые еще не представлены на продаже.

Информация о спросе и уровне конкуренции известна только в случае установленных товаров, так как сложно рассчитать спрос на новые продукты. Поэтому прогнозирование для разных видов товаров отличается.

На рынке с высокой конкуренцией спрос на продукцию зависит от количества конкурентов, существующих в данный момент. Более того, всегда существует риск появления новых участников. В таком случае что-либо прогнозировать становится еще более сложным.

Цена товара выступает в качестве основного фактора, который непосредственно влияет на процесс прогнозирования спроса. Любая аналитическая деятельность организаций сильно зависят от изменения их ценовой политики. При таком сценарии сложно рассчитать идеально точный спрос на продукцию^[16].

Уровень техники также является важным фактором в получении надежных прогнозов спроса. В случае быстрого изменения технологий, существующие изобретения или типичные продукты могут устареть. Например, наблюдается значительный спад спроса на дискеты с появлением компакт-дисков и различных накопителей для сохранения данных на компьютере. В условиях постоянно развивающихся технологий сложно прогнозировать потребность на существующие продукты в будущем.

Экономическая точка зрения играет одну из главных ролей в получении прогнозов спроса. Например, если в экономике наблюдается позитивное развитие, то аналитика любой компании также будут позитивной.

2.5 Прогнозирование сезонности и тенденций

Ни для кого не секрет, что одни товары лучше продаются летом, другие – зимой. Примеров существует множество: мороженое, теплая одежда и так далее. Большинство людей не очень обращают внимание на эти скачки, однако, если у вас собственный бизнес, обязательно нужно ориентироваться в сезонности. Именно для этого и была написана данная статья. Она поможет понять, что такое коэффициент сезонности, научит его рассчитывать, чтобы можно было грамотно планировать свои дальнейшие продажи.

Если не задумываться о сезонности тех или иных товаров, бизнес постоянно будет терпеть убытки, и вы не сможете нормально планировать свою деятельность. Итак, пришло время узнать, что представляет собой коэффициент сезонности, каково его применение в реальной жизни и, естественно, как именно его можно рассчитать^[17].

Коэффициент сезонности – это термин, который должен знать каждый маркетолог, так как он используется повсеместно и играет очень важную роль в грамотном планировании продаж. Это коэффициент, который демонстрирует, на сколько увеличиваются или уменьшаются продажи того или иного товара в зависимости от сезона, в который происходит реализация.

Соответственно, если в ассортименте торговой точки имеется большое количество сезонных товаров, вам обязательно нужно научиться обращаться с этим коэффициентом, так как он позволит добиться очень многого. Но как именно можно использовать коэффициент сезонности в реальной жизни?

Это соотношение является далеко не только цифрой на бумаге, которую можно высчитать и отложить в сторону. Оно играет очень важную роль в реальной деятельности, если вы торгуете сезонными товарами. Область применения этого коэффициента чрезвычайно широка, но в первую очередь стоит отметить тот факт, что он используется для прогнозирования дальнейшей деятельности. Это значит, что вы сможете решить, на какой месяц вам заказывать больше товаров того или иного типа, а на какой - меньше, как их позиционировать, чтобы обеспечить большее количество продаж, и так далее.

Соответственно, с помощью этого коэффициента вы сможете распланировать также и маркетинговые мероприятия, а вместе с ними и рекламный бюджет, который будет выделен на привлечение внимания покупателей к сезонным товарам. Как видите, этот показатель может сыграть ключевую роль в вашей деятельности. Если вы не будете обращать на него внимания, ваш рекламный бюджет будет в большинстве случаев тратиться впустую.

Соответственно, теперь вы знаете немного теории об этом коэффициенте, поэтому пора переходить к практике, а именно к вопросу расчета данного коэффициента. Сделать это можно довольно просто, однако для получения достоверных результатов вам придется проделать довольно большой объем работы. Однако данная статья проведет вас пошагово по всем этапам расчета, чтобы в итоге вы смогли самостоятельно узнавать этот показатель при наличии необходимых финансовых сведений^[18].

Прежде чем рассматривать непосредственно сам алгоритм расчета, необходимо уточнить одну важную деталь. Дело в том, что этот коэффициент является универсальным, то есть его можно использовать для самых разнообразных периодов и отрезков времени. Это значит, что вы можете даже рассчитать коэффициент сезонности для одной недели вашей деятельности, чтобы уточнить, в какой из дней недели торговля идет лучше всего, а в какой – хуже.

Естественно, у этого имеются свои особенности, например, вам нужно будет заказывать товары несколько раз в неделю, чтобы определить эффективность максимально точно, а также брать во внимание некоторые другие факторы. Также стоит отметить, что неделя – это слишком короткий срок, который не может дать вам полного представления о том, насколько хорошо или плохо продаются те или иные товары в конкретный день недели.

Таким образом, необходимо сосредоточиться на традиционном для данного типа расчетов периоде. Это значит, что в расчет берутся среднемесячные продажи, чтобы затем рассчитать коэффициент для каждого из месяцев года. В результате полученные коэффициенты вы сможете использовать для того, чтобы прогнозировать успешную реализацию сразу на несколько месяцев вперед, что является очень полезным инструментом при планировании деятельности^[19].

Итак, теперь вы понимаете, что лучше всего в качестве отрезка времени выбрать месяц и при этом рассматривать все периоды в контексте одного года, чтобы провести полноценное сравнение. Что ж, теперь у вас имеется достаточно сведений, чтобы пройтись от первого до последнего шага расчета коэффициента сезонности.

Если вы хотите провести полноценное и эффективное планирование продаж с помощью данного коэффициента, вам понадобится довольно обширная статистика. В ассортименте вашего магазина может быть довольно много различных сезонных товаров, поэтому вам сразу же стоит понять, что расчет должен производиться отдельно для каждого из них.

Итак, выбирайте один из товаров и поднимайте статистику его продаж каждый месяц в течение года. Чем глубже в статистику вы сможете копнуть, тем более точные у вас получатся данные. Конечно, можно использовать данные одного года, но лучше всего будет иметь под рукой статистику продаж за последние 2-3 года как минимум. Все товары сезонного спроса должны иметь свою собственную статистику продаж, с которой вы будете работать в дальнейшем, чтобы получить коэффициент.

Чтобы продолжить работу, вам нужно вычислить средние продажи за каждый год, суммируя продажи за каждый месяц, а затем деля их на двенадцать, то есть на количество месяцев в году. Вот теперь вы готовы к тому, чтобы заполучить столь желанный коэффициент.

Коэффициент для каждого месяца

Первым шагом будет получение коэффициента для каждого месяца года. Делается это довольно просто: вам необходимо взять показатель продаж за каждый месяц и разделить его на средний показатель продаж за год. Полученное число должно быть в районе единицы. Если оно меньше единицы, это значит, что в конкретный месяц товар продавался хуже, если больше - соответственно, товар продавался лучше, чем в среднем за год.

Собственно говоря, вот вы и получили коэффициент сезонности. Вы знаете, в каком месяце ваш товар продается лучше, а в каком хуже, и теперь вы можете соответственно осуществлять прогнозирование продаж и рекламные акции. Если вы торгуете окнами, то можете узнать, в какой месяц лучше сделать скидки на пластиковые окна; если вы продаете теплую одежду - сможете понять, когда заказывать ее в больших количествах, а когда не заказывать вообще. Однако, если вы хотите получить максимальный результат, работа на этом не заканчивается^[20].

Средний коэффициент

Прежде чем вы начнете делать скидки на пластиковые окна, мороженое или шубы, стоит вспомнить, что для получения лучшего результат у вас должна быть в руках более глубокая статистика за последние несколько лет. Если у вас получилось обзавестись подобной информацией, стоит высчитать коэффициенты для каждого из месяцев в каждом году, а затем подсчитать среднее арифметическое за каждый месяц. Результат может отличаться от первоначального, и причиной этого является тот факт, что ваши данные стали более точными, поэтому и расчеты смогли дать более достоверное отношение.

Экспертное мнение

Ну и последнее, о чем не стоит забывать, – это экспертное мнение. Что подразумевается под этим термином? Это рассмотрение всех дополнительных аспектов, которые могли повлиять на продажи в один из тех месяцев, которые рассматривались при расчете. Это может быть дефицит товара либо его обширная поставка; начало продаж товара, которое привело к огромному спросу на него. Это даже может быть финансовый кризис, который очень сильно чувствовался в один из календарных периодов. Без экспертной оценки ваш коэффициент будет слишком математическим, оторванным от реальности. Именно поэтому рекомендуется обращаться к специалистам по маркетингу, чтобы получить наилучший результат.

Глава 3 Прогнозирование спроса на товары и услуги на примере продаж хлебобулочной продукции

Каждому предприятию для успешного продвижения бизнеса необходим постоянный контроль и анализ прогнозирования спроса. В данной главе курсовой работы рассмотрены методы прогнозирования спроса на хлебобулочную продукцию, приведены результаты анализа продаж по методам экспонентного сглаживания и недельной корреляции.

ООО «Пекарь» - молодое предприятие г. Новосибирск, занимающееся производством и реализацией оптовым покупателям хлебобулочной продукции. Из-за недолгого существования на рынке продаж организация столкнулась с рядом проблем, связанных с недостаточно надежным прогнозированием рынка спроса и, как следствие, большими возвратами продукции от контрагентов.

В современном мире ни одно предприятие не может обойтись без анализа прогнозирования объема продаж. Как уже определили в первой главе курсовой работы «Прогнозирование – система научных исследований качественного и количественного характера, направленных на выяснение тенденции развития народного хозяйства или его частей (отраслей, регионов, предприятий и т.п.) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития»^[21].

Прогнозирование спроса на продукцию служит источником информации для составления производственных графиков. В большинстве случаев составление подобных прогнозов

- сложная задача, требующая учета многих факторов. Из-за их вариации в прогнозы приходится вносить изменения, обусловленные уже поступившими заказами. Кроме того, в ряде случаев прогнозы объемов продаж изделий отдельных типов, составленные в денежном выражении, не могут напрямую использоваться для формирования производственных графиков. Они требуют дополнительного времени для их преобразования в прогнозируемые объемы выпуска в количественном выражении.

Цель проведенного исследования – проанализировать модели прогнозирования и установить наиболее адекватные из них для предприятия ООО «Пекарь», чтобы сблизить объем производства продукции со спросом на нее, тем самым, минимизируя количество возвратов.

Процесс прогнозирования спроса на продукцию может включать ряд этапов:

Первый этап - логический анализ, заключающийся в выявлении наиболее существенных факторов, влияющих на спрос. Здесь устанавливаются общие тенденции колебаний спроса, а также наличие и направление связи между результативными и факторными показателями.

Второй этап - статистический анализ, включающий расчет средних величин и показателей вариации.

Третий этап - построение графических зависимостей, позволяющих установить вид регрессионных связей.

Четвертый этап - расчёт параметров регрессии, прогнозирование спроса и сравнение с реальными результатами.

Такой анализ даёт возможность из совокупности факторных признаков отобрать наиболее существенные и, опираясь на них, обоснованно строить прогнозные модели и производить по ним необходимые расчёты. Факторные признаки, предопределяющие собой реальный спрос, могут быть как качественными, так и количественными. Известно достаточно много методов прогнозирования и моделей, с ними связанных, объединенных в четыре группы:

- качественные методы: «корни травы», исследование рынка, групповое согласие, историческая аналогия, метод Дельфи;

- анализ временных рядов: простое и взвешенное скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессионный анализ, метод Бокса Дженкиса, временные ряды Шискина, трендовое проецирование;

- причинные (казуальные) методы: регрессионный анализ, эконометрические методы, модели «вход – выход», упреждающие индикаторы;

- моделирование.

С помощью приведенной классификации можно выбрать методы прогнозирования для любого предприятия, деятельность которого подвергается прогнозу. Основываясь на этом, ниже проведен анализ реализации продукции и поиск наиболее адекватных моделей прогнозирования спроса на примере предприятия ООО «Пекарь».

Проведя анализ продаж за месяц, можно увидеть, что продажи не стабильны, и требуется регулярное прогнозирование спроса на продукцию, чтобы минимизировать её возврат (Приложение 1).

Одна из наиболее часто применяющихся моделей - это прогноз по методу экспоненциального сглаживания ^[22]. Формула расчета прогнозного спроса:

Ẏ𝑡 + 1 = 𝑘 × 𝑌𝑡 + (1 − 𝑘) × 𝑌𝑡, (1)

где Ẏ𝑡– прогноз на следующий период t+1;

Yt – данные для прогноза за текущий период t (например, продажи по месяцам);

k - коэффициент сглаживания ряда k задается вручную и находится в диапазоне от 0 до 1;

Ẏt – значение прогноза на текущий период t.

В качестве примера принимались два значения коэффициента k – 0,8 и 0,2.

Из Приложения 2 следует, что при k = 0,8 ("Экспоненциальная модель 1" прогноз Y1) прогноз на следующий период недостаточно близок к фактическим продажам, по расчетам точность равна 68%, и только периодически фактические продажи соответствуют прогнозным. При k=0,2 ("Экспоненциальная модель 2" прогноз Y2) точность прогнозирования равна 82%, это значительно выше, чем в предыдущей модели, следовательно, для этого ряда из двух коэффициентов правильней для прогноза будет использовать k=0,2.

В исследованиях рассматривалась также возможность интерпретации прогнозного спроса с помощью недельной корреляции (Приложение 3).

На основе реализации продукции за 1,5 месяца были рассчитаны средние реализации по дням недели. Обработка по методу наименьших квадратов ^[23]позволила определить уравнение регрессии (зависимость спроса от порядкового дня недели):

𝐶 = 1940 + 7Д

2 − 150Д, (2)

где С – объем реализации, шт.;

Д – порядковый день недели.

Однако более надежное прогнозирование может осуществляться по экспоненциальной зависимости:

С = 𝑒

(7.5−0.011Д

2−0,014Д) (3)

Таким образом, в данной главе были рассмотрены методы прогнозирования спроса на примере продаж хлебобулочной продукции в ООО «Пекарь»

По мнению руководителей хлеботоргующих предприятий, спрос населения на хлеб и хлебобулочные изделия в целом по городу удовлетворяется. Потребительскому спросу на хлеб и хлебобулочные изделия на рынке города Новосибирска присуще сезонные колебания следующего характера:

- в осенне-зимний период наблюдается существенное увеличение объема реализации с наибольшими сезонными пиками продаж в начале осени и конце зимы;

- в летний период объем реализации заметно сокращается; одновременно в летний период наблюдаются локальные всплески спроса в предвыходные дни.

Потребительские предпочтения населения города Новосибирска выглядят следующим образом:

1) В среднем по городу среднестатистический покупатель приобретает 1,75 сорта хлеба и хлебобулочных изделий из имеющихся в наличие 9 сортов. В целом, потребительские предпочтения по количеству сортов формируются под влиянием проводимой магазинами ассортиментной политики.

2) Наибольшей популярностью у потребителей пользуется хлеб белых (52,6%) и ржаных (43,4%) сортов. Структура потребительских предпочтений по хлебу определяется комплексом причин субъективно-психологического характера при минимальном воздействии ценовых факторов. Отсутствие детерминирующего влияния цен на структуру потребительских предпочтений, также, как и объем потребления хлеба объясняется традиционно низкой ценовой эластичностью данной товарной группы наряду с другими товарами первой необходимости^[24].

3) Было выявлено, что 2% опрошенных покупателей не приобретают кроме хлеба никаких хлебобулочных изделий. Среди приобретающей части населения города наибольшей популярностью пользуются батоны различных видов (46,0%), булочки и рожки (29,8%), печенье (11,0%), пряники (9,8%), пирожки (2,2%).

4) Потребительские предпочтения по поставщикам характеризуются значительной степенью консерватизма. Большинство потребителей (66,7%) предпочитают покупать в традиционных точках хлеб, выпеченный на хлебокомбинатах. При этом, подавляющее большинство покупателей (93,0%) обычно приобретают хлеб и хлебобулочные изделия полюбившегося им производителя, и лишь 7,0% покупателей не отдает своих предпочтений в адрес каких-либо конкретных хлебокомбинатов. Еще приблизительно каждый пятый потребитель не высказывает особых предпочтений при выборе совершения покупки (приобретают где придется). С высокой долей вероятности можно утверждать, что данная тенденция сохранит свое действие в краткосрочном периоде и окажет сдерживающее влияние на развитие частных хлебопекарен в долгосрочном периоде (но не хлебных ларьков). Преломление данной тенденции в долгосрочном периоде окажется невозможным без принятия органами власти соответствующих программ по поддержке малого бизнеса на рынке хлебобулочных изделий города Хабаровска. Очевидно, что исходя из анализа выявленных на рынке хлебобулочных тенденций и состояния экономики края, в настоящее время на основе изучения важнейших факторов, определяющих ситуацию в потребительской сфере, необходимо наметить меры, позволяющие создать условия для увеличения товарного предложения и улучшения его реализации. Таким образом, при анализе потребительского спроса на рынке хлебобулочных изделий мы убедились, что на формирование спроса на хлебобулочные изделия, а, следовательно, и на объем продаж хлебобулочных изделий, оказывают влияние многие факторы внешней и внутренней среды (одни из них называются количественно-измеримыми факторами; другие - стохастическими факторами, так как их влияние на объем продаж невозможно количественно измерить).

Заключение

Итак, одним из достаточно апробированных способов оценки перспективного спроса на товары, является прогнозирование. Несмотря на то, что в научных исследованиях, элементы прогнозирования используется достаточно широко, в области комплексного изучения спроса, их применение требует углубленных изысканий и разработок. Это в первую очередь, обусловлено сложностью и спецификой объекта прогнозирования, требующего переосмысления методологических и организационных подходов к формированию целостной системы предпрогнозных исследований и непосредственно прогнозов.

Системы прогнозирования спроса позволяют также преобразовывать прогнозы в планы продаж, с учетом различных ограничений, которые становятся основой для планирования финансовых показателей, маркетинговых мероприятий, закупок товаров и т.д.

И, наконец, эти решения являются удобным инструментом для формирования всевозможных отчетов о деятельности компании, которые помогают руководству определить узкие места в организации процессов и разработать долговременную программу, направленную на совершенствование процесса прогнозирования и планирования продаж, а также повышение лояльности покупателей.

Специализированные решения по прогнозированию спроса позволяют улучшить точность прогнозов и увеличить прозрачность потребительского спроса. Решения позволяет также непрерывно отслеживать и производить динамические корректировки созданных планов, что приводит к улучшению уровня обслуживания покупателей при минимизации инвестиций в запасы продукции. Улучшение этих бизнес-процессов приводят в конечном итоге, увеличению продаж и доходности компаний.

Розничным сетям необходимо обеспечить составление согласованных прогнозов. В этом процессе должны быть задействованы не только отделы продаж, или маркетинга, но также, отдел сбыта, логистики и коммерческий департамент.

Кроме того, очень важно, чтобы информация об изменениях спроса была доступна поставщикам и производителям товаров, чтобы они смогли скорректировать свои логистические процессы и обеспечить своевременную поставку.

Библиография

Нормативно-правовые документы

Конституция Российской Федерации от 12 декабря 1993 г. (с изм. и доп., вступ. в силу с 21.07.2014)

Произведения из многотомного издания

1. Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в переходной экономике региона // Проблемы прогнозирования. - 2018. - № 2. - С. 111-117.

2. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либроком, 2017.

3. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2016. - № 1. - С. 42-47.

4. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232-241.

5. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской академии естественных наук. - 2018. - № 4. - С. 105-109.

6. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Академия, 2012.

7. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Академия, 2012. – с. 84.

8. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либроком, 2015. – с. 57.

9. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Академия, 2015. – с. 91.

10. Кошелев А.Н. Национальная экономика. Конспект лекций. – М.: Эксмо, 2011. – с. 139.

11. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232.

12. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской академии естественных наук. - 2018. - № 4. - С. 105.

13. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской академии естественных наук. - 2015. - № 4. - С. 107.

14. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2016. - № 1. - С. 42.

15. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2011. - № 1. - С. 44.

16.Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2013. - № 1. - С. 46.

17.Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в переходной экономике региона // Проблемы прогнозирования. - 2015. - № 2. - С. 111.

18. Батурин, А. Н. Временные ряды и модели прогнозирования / А. Н. Батурин [Электронный ресурс] Статья на сайте «Решения для прогнозирования – Analitics». – URL: http://4analytics.ru/

19. Беляевский, И. К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз / И.К. Беляевский. - Москва: Финансы и статистика, 2016. – 320 с.

20. Лопатников, Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки / Л. И. Лопатников.– 5-е изд., перераб. и доп.– Москва: Дело, 2013.– 520 с.

21. Нордин, В. В. Практические методы повышения качества управления в транспортной и сервисной отраслях: учебно-практическое пособие / В. В. Нордин. – Калининград: Издво БФУ им. И. Канта, 2010. – 212 с.

22. Чейз, Р. Б. Производственный и операционный менеджмент / Р. Б. Чейз, Н. Д. Эквилайн, Р. Ф. Якобс: пер. с англ. – 8-е изд. – Москва: Вильямс, 2014. – 704 с

Приложение 1

Рисунок 1 - Реализация продукции ООО «Пекарь»:

1 – реализация, 2 – итог, 3 – возврат

Приложение 2

Рисунок 2 - Метод экспоненциального сглаживания:

1 – продажи, 2 – прогноз Y1, 3 - прогноз Y2

Приложение 3

Рисунок 3 - График недельной корреляции

1. Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в пере-ходной экономике региона // Проблемы прогнозирования. - 2018. - № 2. - С. 111-117. ↑

2. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2017. ↑

3. Кошелев А.Н. Национальная экономика. Конспект лекций. – М.: Эксмо, 2011. – с. 139. ↑

4. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2013. - № 1. - С. 46. ↑

5. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2015. – с. 57. ↑

6. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской акаде-мии естественных наук. - 2015. - № 4. - С. 107. ↑

7. Лопатников, Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь совре-менной экономической науки / Л. И. Лопатников.– 5-е изд., перераб. и доп.– Москва: Дело, 2013.– 520 с. ↑

8. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2015. – с. 91. ↑

9. .Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в пере-ходной экономике региона // Проблемы прогнозирования. - 2015. - № 2. - С. 111. ↑

10. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232. ↑

11. Лопатников, Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь совре-менной экономической науки / Л. И. Лопатников.– 5-е изд., перераб. и доп.– Москва: Дело, 2013.– 520 с. ↑

12. Степнова И.В. Прогнозирование потребительского спроса в зависимости от цены на товар // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2015. - № 3. - С. 232-241. ↑

13. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской акаде-мии естественных наук. ↑

14. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребитель-ские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2011. - № 1. - С. 44 ↑

15. Столярова А.Н. Методические вопросы прогнозирования совокупного спроса и предложения на потребительском рынке // Вестник Российской акаде-мии естественных наук. - 2015. - № 4. - С. 107. ↑

16. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2015. – с. 57. ↑

17. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2016. - № 1. - С. 42-47. ↑

18. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2012. ↑

19. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребитель-ские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2016. - № 1. - С. 42. ↑

20. Жуликов П.П., Фузеев А.С. Основы предпринимательства. – М.: Либро-ком, 2017. ↑

21. Нордин, В. В. Практические методы повышения качества управления в транспортной и сервисной отраслях: учебно-практическое пособие / В. В. Нор-дин. – Калининград: Издво БФУ им. И. Канта, 2010. – 212 с. ↑

22. Чейз, Р. Б. Производственный и операционный менеджмент / Р. Б. Чейз, Н. Д. Эквилайн, Р. Ф. Якобс: пер. с англ. – 8-е изд. – Москва: Вильямс, 2014. – 704 с ↑

23. Беляевский, И. К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз / И.К. Беляевский. - Москва: Финансы и статистика, 2017. – 320 с. ↑

24. Батурин, А. Н. Временные ряды и модели прогнозирования / А. Н. Батурин [Электронный ресурс] Статья на сайте «Решения для прогнозирования – Analitics». – URL: http://4analytics.ru/ ↑