Прогноз конъюнктуры рынка

 

Исходные и полученные данные сведены в таблице 15.

Таблица 15 - Расчет критерия t

Магазин		ti
1. Буратино	320	0,63
2. Детский мир	740	1,46
3. Августин	220	0,44
4. Школьник	640	1,27

Для однородной совокупности < 3. Таким образом, если  ti > 3, то цена Pi нетипична для данного ряда. Из таблицы 14 видно, что критерий ti для всех значений ряда соответствует типичному значению.

Изучение территориальной вариации цен на рюкзаки в пределах города Кургана не имеет смысла, так как цена на рюкзаки не зависит от места расположения магазинов, в магазинах одной сети в разных районах города цены одни и те же.

Для изучения колеблемости цен в динамике определяется тенденция изменения их уровня во времени. Для этого построим трендовую модель вида:

где t - номер временного периода (месяц).

Данная модель может быть получена на основе использования теории корреляции.

Процесс моделирования включает следующие этапы:

 

Этап 1 Сбор исходных данных.

Исходные данные представляют собой ретроспективную информацию, полученную на основе наблюдений и регистрации рыночных цен на школьный рюкзак " Villains" марки  «Erich krause» каждую неделю в магазине «Буратино». Исходные данные представлены в таблице 16.

Таблица 16 - Динамика рыночных цен школьный рюкзак " Villains" марки  «Erich krause»

Неделя	1	2	3		4	5
Цена, руб., Pi	1981,50	1981,50	1981,50		1981,50	1981,50
6	7	8		9	10
1882,50	1882,50	1882,50		1882,50	1 961.70

 

 

Этап 2 Построение поля корреляции.

На основе данных таблицы 16 построим поле корреляции.

Рисунок 3 – Поле корреляции

Внешний вид поля корреляции позволяет выбрать аналитическое выражение, отражающее зависимость уровня цены на товар от фактора времени - прямолинейная зависимость:

P (t) = a + bt,

где a, b - параметры уравнения связи.

Этап 3 Расчет параметров модели.

Определим параметры модели методом наименьших квадратов:

,

где n - число наблюдений (объем выборки).

Решив уравнение, получим: a = 1934,42; b = 11,8.

P = 1934,42 + 11,8 t.

В ходе анализа установлено, что характер динамики цен не претерпел качественных изменений. На рисунке 4 построим по полученному уравнению теоретическую линию регрессии.

Рисунок 4 – Теоретическая линия регрессии

                                  

Этап 4 Формирование модели, интерпретация результата.

Для количественной оценки колеблемости цен рассчитаем коэффициент аппроксимации:

 

где Ка - коэффициент аппроксимации;

Pi - фактический уровень цены в i-ом периоде;

Pti - аналитический выровненный уровень цены в i-ом периоде (рассчитанные по модели);

- средний уровень цены;

n - число наблюдений.

Расчет коэффициента аппроксимации представлены в таблице 17.

 

 

 

 

 

 

Таблица 17 - Данные для расчета коэффициента аппроксимации

Неделя	Pi	Pti
1	1981,5	1946,22	35,28	1244,68
2	1981,5	1958,02	23,48	551,31
3	1981,5	1969,82	11,68	136,42
4	1981,5	1981,62	-0,12	0,01
5	1981,5	1993,42	-11,92	142,09
6	1882,5	2005,22	-122,72	15060,20
7	1882,5	2017,02	-134,52	18095,63
8	1882,5	2028,82	-146,32	21409,54
9	1882,5	2040,62	-158,12	25001,93
10	1961,7	2052,42	-90,72	338,56
Итого:	1939,9			81980,38

 

 

Коэффициент аппроксимации варьируется в диапазоне от 0 до 1. Так как Ка равен 0,047, то из этого следует вывод, что колебания цен весьма невелики. В целом из данного анализа можно сделать вывод о существовании  тенденции постоянного изменения цен то в большую, то в меньшую сторону, характеризующаяся резкими скачками. Такое изменение цен на школьные рюкзаки является результатом окончания школьного сезона и применения сезонных скидок.

 

 

 

 

 

 

 

6 Прогнозирование рыночного  спроса

Определение спроса и размера рынка включает оценку величины и структуры текущего действительного спроса и его перспективную оценку. Текущий спрос можно представить в виде общего количества конкретного товара, покупаемого по определенной цене на рынке за конкретный период.

При определении текущего спроса необходимо установить величину фактической реализации данного товара за предшествующие периоды. Отсутствие достоверной статистической информации о величине спроса и о влиянии на него различных факторов необходимо компенсировать экспертными оценками.

Рассмотрим методы прогнозирования спроса.

 

6.1 Прогноз по среднему  проценту прироста показателя  спроса

На основе ретроспективной статистической информации рассчитаем платежеспособный спрос на школьные рюкзаки.

Прирост спроса рассчитывается за ряд периодов цепным методом в процентах:

 

где Сi - процент прироста спроса в периоде i;

- величина спроса в  предшествующем периоде;

- величина спроса в  последующем периоде.

Средний процент спроса равен:

 

где n - количество периодов в ряду динамики.

Тогда прогнозируемый спрос будет равен:

 

где Cn+1 - прогноз на (n+1) период;

dn - величина спроса, соответствующая последнему периоду.

Расчеты представлены в таблице 18.

 

Таблица 18 - Прогноз по среднему проценту прироста показателя спроса

Показатели	Годы
	2011	2012	2013	2014 (прогноз)
1. Величина спроса, шт.	6504	6523	6757	-
2. Прирост спроса, %	-	0,29	3,59	-
3. Средний процент прироста спроса				1,94
4. Прогноз спроса				6888

 

Прогнозируемый уровень спроса на 20115 год по среднему проценту его прироста составит 6 888 школьных рюкзаков. Из таблицы 18 можно еще раз заметить, что прослеживается тенденция устойчивого роста спроса на школьные рюкзаки в г. Кургане.

 

6.2 Прогноз на основе экспоненциально взвешенного среднего

Для построения прогноза по данному методу зададим начальную оценку прогноза. Дальнейшее прогнозирование осуществляется при поступлении новых данных.

Текущий прогноз на будущий период может быть рассчитан по формуле:

 

где dT - спрос текущего периода T;

UT-1 - прошлый прогноз текущего периода;

а - коэффициент, убывающий во времени по экспоненциальному закону.

На практике рекомендуется выбирать значение коэффициента а из интервала [0,05; 0,3]. Предпочтительнее брать более высокое значение коэффициента а. Это гарантирует более быстрое достижение фактического уровня спроса при поступлении новых данных, чем при низкочувствительном прогнозе. Итак, примем, а = 0,15.

Спрос текущего периода рассчитан в таблице 18, результаты прогнозирования по экспоненциальному взвешенному среднему представлены в таблице 19.

Таблица 19 - Прогноз спроса по методу экспоненциального взвешенного среднего

Показатели	Периоды
	2001	2012	2013	2014 (прогноз)
1. Спрос текущего периода, dT	6504	6523	6757	-
2. Прошлый прогноз текущего  периода, UT-1 (-15%)	6 179	6 197	6 419	-
3.	976	978	1 014	-
4.	5 252	5 267	5 456	-
5. Текущий прогноз на  будущий период (стр.3+стр.4)	6 228	6 246	6 470	-

 

Прогноз спроса на школьные рюкзаки по городу Кургану на 2014 год по методу экспоненциального взвешенного составил 6 470 шт.

Расхождение в прогнозах, полученных предложенными способами – 418 штук.

Причиной расхождения в прогнозах является то, что функция экспоненты не соответствует столь быстрому росту рынка. Экспоненциальный прогноз имеет смысл при прогнозировании на рынках с затухающим ростом (стабилизирующихся). Следует придерживаться прогноза по среднему проценту прироста показателя спроса, это обуславливается перспективами дальнейшего роста рынка школьных рюкзаков в Кургане и оптимистичной оценкой экспертов в данной области.

 

 

7 Анализ поведения покупателей  на рынке

В данном разделе определяется структура покупателей по признаку мотива покупки. Выясняется, в каких формах проявляется поведение покупателей на рынке.

 

7.1 Разработка моделей  покупательских предпочтений

Разработаем по результатам опроса покупателей модель покупательских предпочтений (таблица 20). Разработанная для опроса анкета представлена в приложении В.

 

Таблица 20 - Модель покупательских предпочтений

Группы покупателей с денежным доходом	Число опро- шенных, % к итогу	Цена товара	Распределение покупателей, %
			по цене покупки, %	по времени признания товара
				раннее	среднее	позднее	итого
Низкий	25	Низкая Высокая Итого:	70 30 100	8 17	55 63	37 20	100 100
Средний	60	Низкая Высокая Итого:	30 70 100	20 35	67 47	13 18	100 100
Высокий	15	Низкая Высокая Итого:	0 100 100	67 85	33 15	0 0	100 100
Всего:	100

 

Как видно из таблицы 20, наибольшее число опрошенных людей (60% опрошенных) – покупатели со средним достатком. При этом большинство из них готовы покупать дорогие рюкзаки известных фирм, рассчитывая на лучшее качество.