Анализ рынка потребительских товаров: Учебное пособие, страница 32

В практике прогнозирования спроса чаще всего применяются трендовые регрессионные модели.

Трендовые модели прогнозирования спроса у = f (t) представляют собой уравнения, формализующие закономерности развития спроса в анализируемом периоде. Наиболее широко используются следующие виды трендовых моделей:

1). Линейная временная модель у = а + в t (предполагает примерно равные абсолютные приросты спроса при снижении относительных темпов прироста);

2). Логарифмическая временная функция у = а + в lg t (предполагает снижение абсолютных и относительных темпов приростов спроса);

3). Экспоненциальная (показательная) временная модель у = а * в Ù t (предполагает примерно постоянные относительные снижения прироста спроса);

4). Парабола у = а + в t + с t² (предполагает линейное изменение абсолютных приростов спроса): где у – величина спроса на товарную группу;

t – время;

а, в, с – параметры уравнений.

Регрессионные модели прогнозирования спроса у = f (х) представляют собой уравнения, в которых в качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. В практике прогнозирования спроса наиболее часто применяют линейное уравнение регрессии:

У = а + вх,                                                                                                  (45)

где     у – величина спроса на товарную группу;

х – величина товарооборота в целом на все продовольственные или непродовольственные товары;

а, в – параметры уравнения.

Степень соответствия выбранной функции эмпирическим данным можно оценить с помощью средней ошибки аппроксимации (Е), рассчитываемой по формуле:

Е = (1 / п) х å ((у – у) / у х 100),                                                               (46)

где у – фактический размер спроса;

у – расчетный размер спроса;

п – количество наблюдений (лет).

Методика решения задач по теме: «Прогнозирование спроса

 на рынке потребительских товаров»

Пример 1.Рассчитать возможный объем спроса на душу населения по сахару на будущий год, если известно, что:

1.  В отчетном году объем реализации на душу населения составил 870 руб.;

2.  Коэффициент эластичности спроса на сахар на душу населения равен 0,4;

3.  Денежные доходы населения по городу возрастут в планируемом году на 3,5%, а численность на 0,2%.

Решение: 1. Темп роста спроса на сахар равен:

Т р.с. = К эл * Т пр. ф = 0,4 * 3,5 = 1,4(%)

5.  Определяем прогнозируемую величину спроса на сахар:

С пр. = С тек. * ((100 + Т р.с.) / 100) * ((100 + Т р.ч.) / 100)

С пр. = 870 * ((100 + 1,4) / 100) * ((100 + 0,2) / 100) = 883,94 (руб.)

Ответ: Прогнозируемый спрос на сахар на душу населения составит 884 рубля.

Пример 2:

Определить возможный объем спроса на мясо в муниципальной торговле города на будущий год, если известно, что:

1.  Потребление мяса в 2000г. составило 57 кг на душу населения. Рациональная норма потребления на человека составляет 82 кг и будет предположительно достигнута к 2003г.;

2.  Продажа мяса за счет закупки на рынках города составляет 76% от всего объема потребления;

3.  Численность населения города в 2000г. составила 635 тыс. чел. Среднегодовой темп прироста численности на будущий год составляет 0,9%;

4.  Средняя розничная цена 1 кг мяса – 45 руб.

Решение:  1. Определяем прогнозируемый объем потребления мяса в расчете на душу населения:

П = 57 х (82 / 57) ^{1 / 3} = 62,4 (кг.)

6.  Определяем долю продажи мяса в муниципальной торговле города:

Д = 100 – 76 = 24 (%)

7.  Определяем численность населения города на предстоящий период:

Ч = (635 х 100,9) / 100 = 641 (тыс. чел.)

8.  Определяем прогнозируемую величину спроса на мясо:

С пр. = 62,4 х 0,24 х 641 х 0,045 = 431,98 (тыс. руб.)

Ответ: Прогнозируемая величина спроса на мясо составит 432 тыс. руб.

Задания для самостоятельной работы студентов

Тема: “ Прогнозирование спроса на рынке потребительских товаров ”

Прогнозирование спроса с использованием коэффициента эластичности

Задача 1

Рассчитать возможный объем спроса на будущий год по сахару и кондитерским изделиям, используя данные таблицы.