Таким образом, расчет потенциала рынка идёт параллельно с прогнозированием спроса и предложения.
В зависимости от охвата объектов исследования прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельной фирмы. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.
Прогнозы рыночной конъюнктуры различаются по срокам предсказания. В соответствии с этим принято деление на следующие виды прогноза:
оперативный (на декаду, месяц, квартал, полугодие);
краткосрочный (на год);
среднесрочный (до пяти лет);
долгосрочный, или перспективный (от пяти лет и более).
Прогнозы могут быть точечными, когда результат выражается в виде одного уровня, интервальными и многовариантными, когда результат представляется в виде интервала или варьирующей величины. Точность прогноза зависит:
от надежности и полноты информации о рыночных процессах и факторах, определяющих их уровень и развитие;
от степени устойчивости рынка и экономики в целом (чем менее устойчив рынок, тем меньше степень надежности прогноза);
от адекватности прогнозной модели (т. е. от правильности выбора вида модели, от степени аппроксимации ею эмпирических данных);
от технической вооруженности прогноза (от типа ЭВМ, качества программ,
алгоритмов и т. п.).
Существуют различные приемы и методы прогнозирования. Чаще других в прогнозировании спроса и предложения применяются следующие:
аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные показатели рыночной ситуации в каком-либо регионе или стране;
имитационные модели, когда вместо реальных данных используются построения, созданные по специальной программе с помощью ЭВМ;
нормативные, или рационализированные, прогнозные расчеты, например, проистекающие из рационального бюджета или рациональных рекомендуемых норм потребления (примечание: этот метод больше подходит для рынка средств производства, где большую роль играют производственно-технические нормативы и прочие детерминанты, чем для потребительского рынка, где потребности проявляются в форме статистических закономерностей);
прогнозирование по экспертным оценкам (обычно Дельфи - метод);
методы экстраполяции: техническое, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели:
методы статистического моделирования (парные и многофакторные уравнения регрессии);
прогнозирование по коэффициентам эластичности.
В практике статистического исследования и прогнозирования покупательского спроса по различным видам продуктов и услуг используются различные типы моделей, наиболее соответствующие характеру и закономерностям развития данного рынка.
Выбор функции зависит от результата предварительных исследований и конкретных условий рыночной конъюнктуры, вида товара, сегмента рынка и т. д. В мировой практике широко используют формулу Торнквиста, причем 1-ю для моделирования спроса на продукты питания, а 3-ю - для моделирования спроса на 1 предметы роскоши. Спрос ряда непродовольственных товаров аппроксимируется степенной функцией, или экспонентой (особенно на активных этапах жизненного цикла товаров). Общие закономерности спроса нередко отражаются кривой Гомперца. При изучении влияния фактора дохода на спрос может быть использована логистическая (сигмоидальная) кривая .
Процесс затухания роста спроса по мере перехода к группам населения с высоким доходом удачно отражается полулогарифмической функцией.
Важным моментом прогнозирования является проверка надежности и точности прогноза. Рассчитывается ошибка прогноза, т. е. его отклонение от фактического уровня. Мерой качества прогноза служит показатель
К = р/(р+q)
где р - число подтвердившихся прогнозов; q-число неподтвердившихся прогнозов.
Таким образом проверяется достоверность прогноза, т. е. Верификация прогнозов спроса. Очень важно осуществлять ее не по окончании прогнозного срока, а при составлении самого прогноза. Существует, например, метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется составлением прогноза на уже истекший период и сопоставлением его с фактическими данными.