Ассортиментная концепция предприятия по материалам ЗАО "Автоком" (стр. 5 из 8)

где Qt – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t, ед. изм.;

a – коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания);

yt – фактическое значение прогнозируемой величины на момент t, ед. изм.;

Qt-1 – прогноз предыдущего периода, ед. изм.

Коэффициент а может находится в пределах 0…1.Однако практический диапазон находится в пределах 0,1…0,3.

Спрогнозируем объемы продаж ЗАО «Автоком» в 2007 году по месяцам с помощью вычисления экспоненциальных средних. В качестве коэффициента а выберем величину, равную 0,1. Для выполнения прогнозных расчетов запишем формулу 8 в следующем виде:

Подставляя в данное выражение данные о фактических продажах в каждом месяце 2007 года, получим ожидаемые объемы продаж на эти месяцы.

(тыс. руб.)

Таблица 2.4. – Экспоненциальные объемы продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г.

2007 г. 2008 г.

Месяц	Фактические продажи, тыс. руб.	Прогноз продаж, тыс. руб.
Январь	5640,46	5640,46
Февраль	10003,22	6076,71
Март	17883,1	7257,34
Апрель	14174,07	7949,005
Май	16859,78	8840,005
Июнь	16903,04	9646,3
Июль	19782,92	10659,88
Август	19928,1	11586,69
Сентябрь	18287,23	12256,72
Октябрь	26076,88	13638,65
Ноябрь	24534,46	14728,18
Декабрь	28157,6	16071,06

Рисунок 2.4 – Динамика фактических и экспоненциальных объемов продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г.

Экспоненциальные объемы продаж, представленные в таблице 2.4, отражают динамику изменений продаж ЗАО «Автоком» за рассматриваемый период. Динамика фактических и экспоненциальных объемов продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г. представлена на рисунке 2.4:

Представленный график фактических и прогнозных объемов продаж в 2007 году отражает более сглаженный характер развития тенденции прогноза и скачкообразный характер реальных продаж, что объясняется их зависимостью от внешних рыночных факторов.

2.3.2.2 Прогнозирование методом линейной регрессии

Прогнозирование методом линейной регрессии базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) – влияния вариации факторного показателя x на результативный показатель y. Взаимозависимость этих показателей можно выразить формулой 9:

, (9)

где y – результативный показатель, ед. изм.;

x – факторный показатель, ед. изм.;

а, b – коэффициенты, отражающие зависимость факторного и результативного показателей.

При этом для расчета коэффициентов а иb используют формулы 10 и 11:

, (10)

, (11)

где n – количество периодов, используемых в расчете, единиц.

Для нахождения коэффициента а также можно воспользоваться упрощенной формулой 13:

, (12)

где

- среднее значение результативного признака, ед. изм.;

- среднее значение факторного признака, ед. изм.

Средние значения факторного и результативного признаков можно вычислить по формулам 13 и 14:

, (13)

, (14)

Таблица 2.5 - Прогнозирование методом линейной регрессии

Периоды	Расходы на рекламу в 2007 г. (х),(тыс. руб.)	Объем продаж в 2007 г. (у),(тыс. руб.)
1	163,85	5640,46	267075,781	2242,0225	31814789,01
2	109,35	10003,22	553678,227	3063,6225	100064410,4
3	73,35	17883,1	1150777,485	4140,9225	319805265,6
4	75,35	14174,07	784534,7745	3063,6225	200904260,4
5	57,15	16859,78	963536,427	3266,1225	284252181,6
6	55,35	16903,04	986292,384	3404,7225	285712761,2
7	64,35	19782,92	1490643,022	5677,6225	391363923,7
8	47,35	19928,1	1601222,835	6456,1225	397129169,6
9	55,35	18287,23	1341368,321	5380,2225	334422781,1
10	58,35	26076,88	2981891,228	13075,9225	680003670,5
11	114,35	24534,46	2682843,201	11957,4225	601939727,5
12	80,35	28157,6	4613622,76	26846,8225	792850437,8
Итого:	954,5	218230,86	208301355,9	911070,25

Исходя из сводных данных таблицы 2.5 проведем прогнозирование методом линейной регрессии:

b= (12 * 208301355,9 – (954,5* 218230,86)) / (12* 911070,25 – (954,5)²)= 228,63

х = 954,5 / 12 = 79,54 (тыс. руб.) – средние затраты на рекламу в месяц;

у = 218230,86 / 12 = 18185,90 (тыс. руб.) – средний объем продаж продукции в месяц.

Рассчитаем значение коэффициента а по формуле 12:

а = 18185,90 – 228,63* 79,54 = 0,67

Подставляя в формулу 9 рассчитанные значения, получим следующее уравнение:

Зависимость объемов продаж ЗАО «Автоком» (результативный показатель) от расходов на рекламу данного предприятия (факторный показатель), выражается посредством коэффициента b (228,63), который в свою очередь больше 1.

Рисунок 2.5 – Графическое отражение зависимости между расходами на рекламы и объемом продаж ЗАО «Автоком».

Подставляя в формулу 9 значение параметра х, то есть величину расходов на рекламу, равную, например, 110 тыс. рублей, найдем ожидаемый объем продаж ЗАО «Автоком» в январе 2008 г:

(тыс. руб.) – ожидаемый объем продаж запчастей для автомобильной и тракторной промышленности ЗАО «Автоком» в январе 2008 года.

Краткосрочное прогнозирование имеет немаловажное значение в планировании производственной и сбытовой деятельности предприятия, так как позволяет сопоставить расходы на осуществление рекламной деятельности с объемом продаж предприятия.

2.3.2.3 Долгосрочное прогнозирование

Долгосрочное прогнозирование спроса проводится путем решения нормальных уравнений:

гдеn - количество лет;

у - теоретическое значение результативного признака;

х - значение факторного признака;

a₀, a₁ - параметры уравнения регрессии.

Прогнозируемое значение спроса выражается с помощью уравнения регрессии:

y_x=a_o+a₁x (15)

Таблица 2.6 — Исходные данные для расчета параметров уравнения регрессии

Год	Реальные доходы на 1 человека (тыс. руб.) - x	Реальный спрос на продукцию (тыс. руб.) - y
2003	4,6	97756,41	449679,486	21,16
2004	5,4	115119,17	621643,518	29,16
2005	5,9	104917,15	619011,185	34,81
2006	6,6	174864,34	1154104,64	43,56
2007	7,3	218230,86	1593085,28	53,29
2008	7,8
Итого	29,8	710887,9	4437524,11	181,98

Проведем расчет параметров уравнения регрессии: