2015-04-30
1050
Пример 4.1. Мы организуем детский лингвистический центр. В период летних каникул мы намерены предложить школьникам обучение и отдых в течение 21 дня. Требуется определенное время на организацию этого лагеря и достаточно высокие затраты на аренду пансионата, которые нужно осуществить за несколько месяцев до начала работы лагеря. Нас интересует, какое количество школьников будет отдыхать в лагере летом. Если наш центр только создается, мы можем провести встречи со школьниками и их родителями нескольких школ, рассказать им о центре и попросить ответить на вопросы анкеты. Допустим, мы получили следующие результаты анкетирования.
| Купите ли вы своему ребенку путевку в лингвистический лагерь по цене 15000 руб.? | Количество ответивших |
| Непременно | |
| Возможно | |
| Может быть, да, а может быть, нет | |
| Скорее нет | |
| Нет |
Всего было опрошено 449 родителей, из них, вероятно, 65 человек (25 х 0,8 + 34 х 0,5 + 66 х 0,25 + 124 х 0,1) действительно приобретут путёвки. Доля наших клиентов составит 14,47%. Если мы намерены предложить услуги лингвистического центра в других школах города, где обучается 3000 детей интересующего нас возраста, то можно ожидать, что 14,47% из них воспользуются нашими услугами, т.е. число наших клиентов может составить 434 человека, выручка составит 6 510 000 руб.
Мы можем усложнить анкетирование, предложив в разных группах опрашиваемых разные цены. Это позволит нам увидеть зависимость изменения спроса от изменения цен. Необходимо только помнить, что одному респонденту должна быть предложена одна цена или один ценовый диапазон.
Пример 4.2. Известно, что в январе текущего года средние цены производителей за 1 т льноволокна составили 7214 руб. При отсутствии более подробной информации можно наивно предположить, что и в феврале цена 1 т льноволокна останется на этом уровне и составит 7214 руб.
Если значения фактических величин изменяются во времени, наивный прогноз можно получить, учитывая последние изменения показателей.
Пример 4.3. Известна цена 1 тонны картофеля в январе - июне 2008 г.
| Месяц | ||||||
| Январь | Февраль | Март | Апрель | Май | Июнь | |
| Цена 1 т картофеля руб. | 3 708 | 3 720 |
Цена 1 т картофеля в июле может быть определена с учетом последних абсолютных изменений цен 3720 - 3716 = 4 руб., следовательно, цена в июле составит 3720 + 4 = 3724 руб.
Вы можете оценить будущее значение цен на основе последних относительных изменений. Для этого следует оценить индекс изменения цен (3720 - 3716): 3716 = 0,001, затем цену последнего периода умножить на индекс роста цен 3720 х 1,001 = 3724 руб.
Для организаций, имеющих в своем ассортименте тысячи наименований товаров, могут быть полезными методы прогнозирования, основанные на усреднении цен. Они позволяют оперативно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных.
Простое среднее - прогнозное значение принимается равным среднему всех значимых прошлых наблюдений.
Пример 4.4. Если вы рассчитаете прогнозную цену картофеля в июле, используя данный подход, то получите (3710 + 3715 + 3708 + 3712 + 3716 + 3720): 6 = 3713,5 руб.
Скользящее среднее рассчитывается как среднее арифметическое трех последних точек, оно и принимается прогнозным значением.
Пример 4.5. Организация продает топочный мазут. Средние цены за 1 т мазута за три последних года составили последовательно 1245 руб., 2245 руб., 1420 руб. Скользящее среднее составит 1637 (1245 + 2245 + 1420): 3, следовательно, цена топочного мазута в прогнозном году может составить 1637 руб./т.
