Содержание:

Введение

В 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.

Коммерция как разновидность человеческой деятельности у большинства из нас ассоциируется с торговлей. Это совершенно естественно, так как происходит данный термин от латинского COMMERCIUM (торговля). Однако такое толкование коммерции как термин является слишком узким и явно недостаточным для выяснения понятия и сущности коммерческой деятельности.

Коммерческая деятельность представляет собой часть предпринимательской деятельности на товарном рынке и отличается от нее по большому счету лишь тем, что не охватывает сам процесс изготовления товара или оказания услуги. В широком смысле любая организация, предлагающая на рынок продукты труда своих работников, а, значит, участвующая в процессе обмена, может быть отнесена к категории субъектов продажи. Важно учитывать, что, если данный субъект предполагает получение доходов от продажи (сбыта) товаров или оказания услуг, превышающих по размеру затраты на их создание, то его деятельность принято квалифицировать как коммерческую. Аналогичным образом формируется и представление о деятельности по приобретению сырья, материалов и изделий для производства товаров, и оказания услуг.

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 зараннее, 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.

Предметом выбранной работы будет являться один из видов коммерческого процесса – это изучение прогнозной оценки спроса на рынке товаров (услуг).

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:

- определить понятие спроса;

- изучить прогнозирование спроса на рынке товаров и его процессы;

- рассмотреть общие характеристики методов прогнозирования;

- изучить три основных метода оценки прогнозирования спроса;

- рассмотреть прогнозирование спроса на примере хлебобулочного предприятия

Метод исследования в данной работе: теоретический -изучение и анализ литературы (научно-популярные статьи из интернета) и документов (научных трудов, учебных пособий и учебников отечественных ученых в коммерческой деятельности) , такие как - учебник Голубкова Е.П. и Синецкого Б.И. ; анализ экспериментального материала, обобщение.

Глава 1. Определение спроса: услуги и понятие

Любой человек нуждается в определенном наборе благ, позволяющих удовлетворить его потребности. За теми товарами и услугами, которые потребитель не способен произвести самостоятельно, он идет на рынок. В этот момент возникает спрос.

Причем интересно, что для понимания процессов, происходящих на рынке, важно не столько желание приобрести товар, сколько реальная возможность сделать это. Каждый человек сегодня имеет приблизительное представление о том, что такое спрос^[1]. Но мало кто отдает себе отчет в этом. Для экономистов же понятие спроса является основополагающим.

1.1 Понятие спроса

Спросом называют потребность покупателей в каком-либо товаре или услуге, которая подкреплена реальными деньгами.

Для экономистов важно также понятие величины спроса, определяемой как максимальное количество блага, которое потребители захотят купить в данный момент по существующей на рынке цене. Интуитивно понятно, что этот показатель имеет обратную зависимость от цены, иными словами, чем больше стоимость, тем меньше благ готовы приобрести покупатели, и наоборот. Такая взаимосвязь носит название закона спроса^[2].

Изображение на графике этой закономерности позволяет более наглядно представить действие закона и понять, что такое спрос. Такой график обычно называют кривой спроса.

Работа данного закона объясняется действием двух взаимодополняющих явлений:

- падение цены при неизменном номинальном доходе ведет к возможности приобрести большее количество товара, поэтому спрос возрастает, такое явление носит название эффект дохода;

- рост цены на определенный товар ведет к тому, что покупатели постараются заменить его более дешевым – это эффект замещения.

В самом общем виде определение спроса сводится к количеству товара или услуг, которое готов потребить покупатель в определенный период времени по определенной цене^[3]. 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^[4]. 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.

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^[5]. 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^[6]. 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.

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).

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^[7].

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^[8].

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.

1.2 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.

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^[9]. 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.

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. 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^[10].

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.

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^[11]. Он равен соотношению разницы между приростом прибыли и объемом инвестиций, к объему инвестиций.

1.3 Формирование спроса

Наряду с ценой товара на формирование спроса оказывает влияние огромное формирование спроса^[12]. Он может изменяться при одной и той же стоимости под влиянием:

1.Непостоянных предпочтений потребителей. Спрос на товар может возрастать, если он становится модным и популярным.

2.Рост доходов населения. Под влиянием этого фактора спрос на обычные товары растет. Однако существуют блага, относящиеся к низшей категории, количество их продаж имеет обратную зависимость от уровня доходов.

3.Стоимость других благ. В экономике выделяют такие понятия, как взаимозаменяемые и взаимодополняемые товары^[13]. Разберемся подробнее, что такое спрос на подобные блага.

Взаимозаменяемые товары при определенных условиях могут заменить друг друга. Например, чай и кофе, различные марки сигарет. В случае роста цены на один из этих товаров многие покупатели предпочтут употреблять другой, поэтому спрос на него вырастет.

С взаимодополняемыми благами наоборот. При росте цены на одно из них его потребление снизится, что повлечет за собой сокращение спроса на другой. К таким товарам относятся те, которые невозможно использовать друг без друга. Например, значительное увеличение спроса на автомобили повлечет за собой рост продаж топлива.

Изучение экономической науки неизменно начинается с понимания того, что такое спрос. Экономисты отводят закономерностям изменения этого показателя настолько огромную роль, что многие ученые даже характеризуют их как первый закон экономики^[14].

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. 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.

ГЛАВА 2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА: ПОНЯТИЕ, ВИДЫ И ФУНКЦИИ

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^[15].

2.1 Что такое прогнозирование спроса

Это процесс, в котором исторические данные о продажах используются для разработки различных оценок ожидаемого предсказания потребительских нужд. Для предприятий данный критерий аналитикипредоставляет 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^[16].

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^[17].

•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^[18].

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. Эти пункты включают в себя годовой прогноз торговли, оценку себестоимости проданных товаров, чистой прибыли, денежного потока и так далее.

Предлагаем вашему вниманию некоторые практические варианты.

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^[19]. 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^[20].

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.

Важно знать, какие существуют методы прогнозирования спроса.

Одним из наиболее важных этапов процесса является выбор подходящего способа. Их можно применять с использованием количественных или качественных методик прогнозирования спроса^[21]. Рассмотрим их более подробно.

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^[22].

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^[23].

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.

Барометрический

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.

Эконометрический анализ

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^[24]. 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.

Анализ временных рядов

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 (Приложение 1). Как и в случае анализа временных рядов, исторические данные являются ключом к созданию прогноза причинной модели^[25].

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.

2.3 Прогнозирование сезонности и тенденций

Данный термин относится к колебаниям спроса, которые происходят в определенное время на периодической основе (например, в праздничные дни). Тенденции могут возникать в любой период и сигнализировать об общем изменении поведения (например, о росте популярности конкретного продукта)^[26].

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^[27].

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 напереддолжен происходить в режиме реального времени. Это означает использование технологий для выполнения тяжелой работы.

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^[28].

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.

Расчеты напередиграют 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^[29].

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^[30].

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^[31].

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^[32]. 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.

•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^[33].

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.^[34]

•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.

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^[35].

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.

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.

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^[36].

3.1 Исследование рынка хлебобулочных изделий

Рынок хлебобулочных изделий в России велик. И прежде чем представить вам его разнообразие, хочется рассказать, что это вообще за продукт.

Хлебобулочные изделия — это изделия, относящиеся к хлебопекарному производству. Как правило, к ним относятся различные булочки, мелкоштучные булочные изделия, изделия пониженной влажности, а также пирожки, пироги и пончики. Все упомянутые продукты, приготовленные на основе мелкомолотой муки, можно в любое время приобрести в супермаркете или фирменных киосках от той или иной пекарни^[37].

Ассортимент хлебобулочных изделий в магазине всегда велик и разнообразен. Это связано с тем, что производство данного продукта не очень дорогое. И в том же время он пользуется большим спросом среди населения. Ведь практически ни одна российская семья не садится за стол без ломтика хлеба или булочки.

Хлеб представляет собой изделие, выпеченное из теста. Разрыхление такой основы происходит биологически-естественным путем, за счет брожения используемых ингредиентов. При этом описанный процесс может инициироваться посредством добавления дрожжей или же кисломолочных бактерий.

Российский рынок хлебобулочных изделий всегда был и является одним из самых емких. Благодаря развитой аграрной промышленности наша страна вполне способна обеспечить себя выпечкой, а также поставлять ее на экспорт. Но прежде чем хлеб попадет на прилавки магазинов, он пройдет очень долгий процесс производства.

Ведь чтобы сделать такую выпечку, следует приготовить тесто, сформировать из него изделия нужной формы и определенного веса, а затем подвергнуть термической обработке, осуществить отбраковку и упаковать.

Если производитель решил заняться выпуском сухарей, то помимо перечисленных действий, предусматриваются и другие, а именно: выдержка, резка на ломтики, отделка, сушка-обжарка и охлаждение.

Хлеба и булочки обычно оценивают по физико-химическим и органолептическим показателям. К ним относятся кислотность, влажность, пористость, а также состояние мякиша, внешний вид, вкус и аромат.

Хлеба и другие хлебные изделия не должны иметь трещин и надрывов на корке. При этом их форма должна быть правильной, окраска – золотисто-желтой или темно-коричневой (зависит от сорта), мякиш — эластичным, хорошо пропеченным, нелипким, некрошащимся, без пустот и равномерно пористым.

Аромат и вкус булочек и хлеба должны быть характерны для каждого сорта. При этом не допускаются привкусы горечи, соленость, запах плесени и излишняя кислотность. Во время употребления хлеб не должен хрустеть на зубах.

3.2 Анализ прогнозирования продаж ООО «Пекарь»

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»^[38].

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^[39].

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^[40].

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»^[41].

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 ^[42]. 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 ^[43]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^[44].

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^[45].

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

Таким образом, спросом называют потребность покупателей в каком-либо товаре или услуге, которая подкреплена реальными деньгами.

Изучили прогнозирование спроса на рынке товаров и его процессы. 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.

Рассмотрели общие характеристики методов прогнозирования. 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.

Рассмотрели прогнозирование спроса на примере хлебобулочного предприятия. 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).

Список использованной литературы

Нормативно-правовые акты

1. "Конституция Российской Федерации" (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 N 6-ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014 N 2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ)

Литература

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. 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 акаде-мии естественных наук. - 2018. - № 4. - С. 105-109.

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

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

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

9. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 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 акаде-мии естественных наук. - 2018. - № 4. - С. 105.

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

14. 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.

15. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребитель-ские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2018. - № 1. - С. 44.

16.Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2017. - № 1. - С. 46.

17.Антохонова И.В. Проблемы эволюции потребительского спроса в пере-ходной 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 совре-менной 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. Нор-дин. – Калининград: Издво БФУ им. И. Канта, 2017. – 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

Приложения

приложение 1

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

2. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2012. – с. 84. ↑

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

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

5. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребительские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2017. - № 1. - С. 46. ↑

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

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. 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. ↑

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

10. 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 ↑

11. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Издательство «Финпресс», 2017 ↑

12. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребитель-ские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2018. - № 1. - С. 44. ↑

13. 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, 2017. – 212 с. ↑

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

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

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

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

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

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

21. 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. ↑

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

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

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

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

26. . 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. ↑

27. 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, 2017. – 212 с. ↑

28. 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 ↑

29. 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. ↑

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

31. Череданова Л.Н. Основы экономики и предпринимательства. – М.: Ака-демия, 2012. – с. 84. ↑

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

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

34. 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 ↑

35. 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, 2017. – 212 с. ↑

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

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

38. Колгушкина А.В., Христофорова И.В. Оценка спроса на потребитель-ские товары и услуги в различных типовых зонах мегаполиса // Маркетинг услуг. - 2018. - № 1. - С. 44. ↑

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

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

41. 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, 2017. – 212 с. ↑

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

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

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

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