2014-02-24
1342
Зависимый и независимый спрос.
Цель управления спросом состоит в координации и контроле всех источников спроса для эффективного использования производственной системы и своевременной поставки продукции.
Существует два основных вида спроса - зависимый и независимый.
Зависимый спрос - это спрос на изделие или услугу, вызванный спросом на другие изделия или услуги. Например, спрос на ж/б стеновые панели для жилых домов будет зависеть от количества м2 возводимого жилья из сборного ж/б. Что касается возможного объема продаж квартир в этих домах, то это будет независимый спрос так как в этом случае спрос на квартиры не зависит от спроса на другую продукцию.
При зависимом спросе у фирмы мало возможностей, чтобы предпринять какие-либо действия. При независимом спросе фирма может сделать многое, чтобы повлиять на спрос.
Возможна активная и пассивная позиция фирмы при независимом спросе на ее продукцию.
Активная позиция: различные виды поощрения клиентов и собственного торгового персонала; рекламные кампании, акции и распродажи при снижении цен. Можно уменьшить спрос, подняв цены и /или ослабив усилия по продвижению товара.
Пассивная позиция: принимать происходящие события, не пытаясь изменить спрос, пассивная реакция на существующий спрос. Существует несколько причин пассивного поведения фирмы:
1. Мероприятия по повышению спроса не проводятся, когда фирма работает на полную мощность;
2. Для изменения спроса требуется слишком дорогая рекламная кампания;
3. Рынок статический и фиксированный по объему;
4. Наличие соглашений с конкурентами;
5. Правовые, этические, экологические причины.
Существуют качественные и количественные методы прогнозирования.
Качественные методы основаны на субъективных оценках и мнениях. К основным количественным методам относятся: анализ временных рядов, причинно-следственный (каузальный) анализ, моделирование с использованием подхода "А что, если…".
В основе анализа временных рядов лежит идея, что данные, относящиеся к спросу в прошлом, можно использовать для прогнозирования будущего спроса. Данные по спросу в прошлом включают тренды, сезонные или циклические колебания.
Причинно-следственное прогнозирование предполагает, что спрос связан с определенными факторами окружающей среды.
Моделирование с использованием подхода "А что, если…" позволяет бегло просмотреть ряд допущений, касающихся условия прогноза.
Ниже в таблице представлена краткая характеристика основных видов и методов прогнозирования.
Характеристика основных видов и методов прогнозирования
| 1. Качественные методы - "Корни травы" - Исследование рынка - Групповое согласие (мозговой штурм) - Историческая аналогия - Метод Дельфи | Субъективные, основанные на оценках и суждениях. Составляется прогноз методом сбора исходных данных у лиц, находящихся внизу иерархической лестницы, т.е. у тех, кто непосредственно связан с объектом прогноза. Например, полный прогноз рынка сбыта квартир можно дать, объединив исходные данные, полученные от каждого риэлтора, обслуживающего определенную территорию. Заключается в сборе данных различными методами (опросы, интервью, наблюдение и т.п.) для проверки гипотезы о рынке. Обычно этот метод используют при долгосрочном прогнозировании и прогнозе продаж новых видов товара. Прогноз основан на свободном открытом обмене мнениями на совещаниях. Идея состоит в том, что групповое обсуждение приводит к лучшему прогнозу, чем индивидуальное составление прогноза. Участниками обсуждения могут быть исполнительные директора, продавцы и клиенты. Метод связан с анализом жизненного цикла аналогичного товара. Используется при планировании нового вида продукции, когда прогноз можно получить на основе исследования истории продвижения аналогичного товара (Например, история реконструкции "хрущевок" в Москве для проведения аналогичной реконструкции в городах Украины). Группа экспертов отвечает на вопросы. Руководитель компилирует результаты и формулирует новый вопрос, который ставит на рассмотрение группы. Таким образом, в процессе изучения проблемы не наблюдается влияния группового давления или доминирования мнения отдельного лица. |
| 2. Анализ временных рядов - Простое скользящее среднее - Взвешенное скользящее среднее - Экспоненциальное сглаживание - Регрессионный анализ - Временные ряды Шискина - Метод Бокса Дженкинса (Box Jenkins) - Трендовое проецирование | Основан на идее, что прошлую статистическую информацию в динамике можно использовать для прогнозирования будущего. Проводится усреднение за конечный период времени путем деления суммы значений точек на число точек. Каждая точка оказывает одинаковое влияние на результат. Аналогичен предыдущему методу, но определенным точкам, исходя из опыта, можно присвоить большую или меньшую значимость по отношению к другим точкам. Самым "старым" точкам присваивают экспоненциально уменьшенный вес, т.е. эти данные считаются менее значимыми. Устанавливает прямую зависимость между значениями данных и временем. Самый распространенный метод наименьших квадратов. (Другое название - Х-11). Разработан Джулиусом Шискиным (Julius Shiskin) из Census Bureau. Эффективен при разложении временных рядов на сезонные, трендовые компоненты. Требует данных за последних три года. Очень хорош для определения коридора прогноза, например при прогнозировании продаж компании. Очень сложный, но, вероятно, наиболее точный статистический метод анализа. Связывает класс статистических моделей с данными и приспосабливает модель к временному ряду, используя байесово апостериорное распределение. Устанавливает математическую линию тренда по точкам данных о прошлом и проецирует их на будущее. |
| 3. Причинные (каузальные методы) - Регрессионный анализ - Эконометрические модели - Модели вход-выход - Упреждающие индикаторы | Основаны на выделении основных и второстепенных факторов, влияющих на прогнозируемый объект. Например, на продажи может оказывать влияние реклама, качество и конкуренция. Аналогичен методу наименьших квадратов, но может содержать множество переменных. Основан на том, что прогноз - это событие, зависящее от других событий. Модели описывают определенный сектор экономики с помощью системы независимых уравнений. Определяют взаимосвязь изменения объема продаж производителя с изменениями в закупках потребителей. Используется статистика развития процессов, влияющих на прогнозируемый процесс, но опережающая его. Например, увеличение цены на бензин сигнализирует о будущем падении спроса на легковые автомобили. |
| 4. Моделирование с использованием подхода "А что, если…" | Динамические модели, обычно компьютерные, которые позволяют определить влияние внешних и внутренних факторов. В зависимости от переменных в модели, можно задавать, например, такие вопросы: что случится с прогнозом, если цена возрастет на 10%? Какое влияние на прогноз окажет умеренный экономический спад в стране? |
