Page 76 - 4230

Інформаційна база, на якій ґрунтується метод, — дані про обсяг продажу
за певний інтервал часу (попередні місяці, роки), які називаються часовими
рядами. На основі цих даних визначається тренд – загальна тенденція зміни
показників за певний період часу.
Тренд може бути вираженим рівнянням прямої, логарифмічної, гіперболічної,
показникової функції і параболи другого порядку.
Суттєвий недолік цього методу – він є придатним лише для ринків і галузей
зі стабільною кон'юнктурою ринку. До таких галузей можна віднести,
наприклад, комунальне господарство. Щодо ринків споживчих товарів і ринків
багатьох промислових товарів, прогнозування їхнього розвитку виключно на
основі екстраполяції тренда було б недалекоглядним, оскільки основна умова
використання цього методу — стабільність показників макросередовища – не
дотримується, так само, як і щодо ринків країн з перехідною економікою.
Метод згладжування за експонентою – прогноз попиту, який базується на
середньозваженому значенні обсягу продажу за певну кількість попередніх періодів.
Метод може бути використаний лише для короткострокових прогнозів.
Методи кореляційно-регресивного аналізу. Прогнозування попиту
можливе також, якщо знайдено статистичну модель, яка характеризує
залежність між обсягом продажу та незалежними змінними, що впливають на
його величину.
Для вирішення завдань такого типу можуть бути використані два методи —
кореляційний аналіз і регресивний аналіз.
Завдання регресивного аналізу – визначення форми залежності і побудова
прогнозної моделі, яка характеризує залежність збуту від факторів, які впливають на
нього.
Завдання кореляційного аналізу полягає у визначенні щільності зв'язку між
збутом продукції та зовнішніми статистично значущими факторами, які впливають на
збут.
Ряд дослідників об'єднують ці методи в кореляційно-регресивний аналіз, що
має певні підстави, враховуючи наявність деяких загальних процедур обчислення,
взаємодоповнення під час інтерпретації тощо.
Тому можна говорити про кореляційний аналіз у широкому розумінні — коли
всебічно характеризується взаємозв'язок. Водночас виділяють кореляційний аналіз у
вузькому розумінні — коли досліджується щільність зв'язку, і регресивний аналіз, в
процесі якого оцінюють його форму і вплив одних факторів на інші.
До факторів, які впливають на попит, можна віднести ціни, витрати на
рекламу, доходи населення та інші.
За умов побудови прогнозних моделей може бути використаний парний і
багатофакторний регресивний аналіз.
Парний регресивний аналіз заснований на використанні рівняння прямої лінії:
у = ах + b.
Для цього визначають значення коефіцієнтів а і b.
Тільки в цьому випадку незалежна змінна х — не час (як у рівнянні тренду), а
незалежна змінна.

75