А. Прогноз развития поведения фирмы в конкурентной среде

 

Предпосылкой получения прогноза развития является наличие достаточно точной и полной информации о предыдущей динамике прогнозируемого показателя и предположение, что основная тенденция — его развитие в прогнозируемом периоде не изменится. Иными словами, этот тип прогноза предполагает неизменность внешних конъюнктуро-образующих и внутренних (для каждого вида деятельности) факторов в прогнозируемом периоде.

Анализ производится посредством построения и изучения статистических рядов динамики. Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие исследуемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени I и соответствующие ему уровни развития изучаемого явления у. В качестве показателя времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты времени), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы). Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления, в частности экономического, например курса какой-либо ценной бумаги. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

Изменения уровней рядов динамики обусловливаются влиянием на изучаемое явление ряда факторов, которые, как правило, неоднородны по силе, направлению и времени их действия. Постоянно действующие факторы оказывают определяющее влияние и формируют в рядах динамики основную тенденцию развития (тренд). Воздействие других факторов проявляется периодически. Это вызывает повторяемые во времени колебания уровней рядов динамики. Действия разовых факторов отображаются случайными (кратковременными) изменениями уровней рядов динамики.

В прогнозе развития могут использоваться различные методы.

1. Прогноз на основании рассчитанного коэффициента среднего темпа роста. Для определения среднего темпа роста Тр_ср применяется формула

 

 

где Тр ₁, Тр ₂ ,..., Тр_n - темпы роста в периоды 1... п, п — число рассматриваемых периодов.

Темп роста в 1-м периоде вычисляется по следующей формуле:

 

 

где у_i — уровень ряда динамики в i -й период.

Проблема с применением этого метода в управлении маркетингом возникает в случае небольшого количества данных о динамике и достаточно сильных колебаний (сезонных, конъюнктурных) прогнозируемых показателей.

2. Сглаживание методом скользящей средней. В основу положено определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция развития выражается в виде некоторой плавной линии. В соответствии с этим методом сбыт в период (t + 1) есть средняя арифметическая сбыта в предыдущие периоды. Скользящей она называется потому, что может быть использована не только для прогноза, но и для выравнивания показателя сбыта в любом периоде. Очевидно, что при небольшом количестве периодов, применяемых для прогноза, сильно влияние конъюнктурных колебаний, а при большом их количестве существует опасность замедленной реакции прогноза на структурные изменения в тренде. Метод сглаживания удобен скорее для анализа прошлой динамики и для краткосрочного (на один период) прогноза, нежели для среднесрочного анализа.

3. Метод аналитического выравнивания в рядах динамики. Основная тенденция развития у рассчитывается как функция времени:

 

 

Теоретические (расчетные) уровни у_ti определяются на основе так называемой адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики. Адекватная функция подбирается методом наименьших квадратов - минимумом отклонений суммы квадратов разности между теоретическими y_i и эмпирическими y_ti уровнями:

 

 

При изучении тренда это уравнение используется в качестве критерия оценки соответствия расчетных (теоретических) уровней фактическим (эмпирическим).

Подбор функции. Важнейшей проблемой, требующей своего решения при применении метода аналитического выравнивания, является подборматематической функции, по которой рассчитываются теоретические уровни тренда. От правильности решения этой проблемы зависят выводы о закономерностях тренда изучаемых явлений. Если выбранный вид математической функции адекватен основной тенденции развития изучаемого явления во времени, то синтезированная на этой основе трендовая модель может быть полезна при изучении сезонных колебаний, прогнозировании и в других практических целях.

Одно из условий обоснованного применения метода аналитического выравнивания в анализе рядов динамики — знание типов развития социально-экономических явлений во времени, их основных отличительных признаков. В практике статистического изучения тренда различают следующие эталонные типы развития социально-экономических явлений во времени.

1) Равномерное развитие. Этому типу динамики присущи постоянные абсолютные приросты: Δ y = const.

Основная тенденция развития в рядах динамики со стабильными абсолютными приростами отображается уравнением линейной зависимости

 

 

где а ₀ и а ₁ - параметры уравнения, t - время. Параметр а ₁ является коэффициентом регрессии, определяющим направление развития. Если a ₁ > 0, то уровни ряда динамики равномерно возрастают, а при a ₁ < 0 происходит их равномерное снижение.

2) Равноускоренное (равнозамедленное) развитие. Этому типу динамики свойственно постоянное во времени увеличение (замедление) развития. Уровни таких рядов динамики изменяются с постоянными темпами прироста: Тп = const, где Тп = Тр — 1.

Основная тенденция развития в рядах динамики со стабильными темпами прироста отображается квадратичной функцией: у_t = a ₀ + a ₁ t + a ₂ t ² (параболой).

Здесь значения параметров a ₀ и a ₁ идентичны параметрам, используемым в уравнении линейной функции. Параметр а ₂ характеризует постоянное изменение интенсивности развития (в единицу времени). При a ₂ > 0 происходит ускорение развития, а при a ₂ < 0 идет процесс замедления роста.

3) Развитие по экспоненте. Этот тип динамики характеризуют стабильные темпы роста: Tp const,

 

 

Основная тенденция в рядах динамики с постоянными темпами роста может отображаться также показательной функцией у_t = а ₀ a ₁ ^t, где a ₁ — темп роста (снижения) изучаемого явления в единицу времени, т.е. интенсивность развития.

4) Развитие с замедлением роста в конце периода. Основная тенденция развития в таких рядах динамики выражается логарифмической функцией у_t = a ₀ + a ₁lg t.

Широкое применение при аналитическом выравнивании находят также степенная функция (y_t = a ₀ t^{a 1}) и обратная зависимость (y_t = а ₀ +).

Практика статистического изучения тренда социально-экономических явлений показывает, что порой невозможно однозначно решить вопрос, какому типу развития больше всего отвечают показатели ряда динамики. Рассмотренные признаки классификации типов развития (абсолютные приросты, темпы роста и прироста) весьма схематичны. На практике ряды динамики с показателями, соответствующими признакам эталонных математических функций, скорее исключение, чем правило. Реальные условия формирования уровней развития социально-экономических явлений таковы, что совокупное действие факторов (постоянных, периодических, разовых) обусловливает такие изменения показателей рядов динамики, которые не согласуются с основными признаками эталонных функций. Это усложняет выбор адекватной математической функции для аналитического выравнивания.