Методы экстраполяции трендов
Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и
продолжении этой тенденции для будущего периода.
Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта/услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.
Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.
Например, если объем продаж составил:
· в марте — 270 единиц,
· в апреле — 260 единиц,
· в мае — 290 единиц, то
Прогноз продаж (на июнь) = Скользящая (средняя) = (270+260+290)/3=273.
Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен (260+290+280)/3 = 277 и т, д.
Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.
Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда:
где Ft + 1 — прогноз продаж на месяц t + 1; Xt — продажи в месяце t (фактические данные); Ft — прогноз продаж на месяц t; a — специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере.
Предположим, что а — 0,3.
Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу «Прогноз продаж» в табл. 6.1 при условии, что известны фактические данные о продажах.
Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январь = 0,3 х 504 — 0,7 х 0,65 = 61.
Полученные данные можно отразить на графике (рис.6.6).
Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.
Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).
Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл.6.2.
Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования — субъективные оценки и экстраполяцию трендов.
Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:
· они не требуют от ослабленных или только стано вящихся на ноги фирм значительных затрат и привле чения дорогостоящих специалистов;
· в силу чрезвычайно высокой неопределенности внеш ней среды большинство предприятий российской эконо мики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффектив ными именно в условиях краткосрочного планирования.