Анализ и прогнозирование рынка кондитерских изделий

Таким образом, конъюнктура рынка – это совокупность факторов, при которых в данный момент протекает деятельность на рынке. Она характеризуется определенным соотношением спроса и предложения на товары данного вида, а также уровнем и соотношением цен.

1.3 Прогнозирование  рынка

При изучении конъюнктуры рынка  ставится задача не только определения состояния рынка на тот или иной момент, но и предсказания вероятного характера дальнейшего его развития, по крайней мере, на один – два квартала, но не более чем на полтора года, то есть прогнозирование.

Прогноз рынка – это научное  предвидение перспектив развития спроса, товарного предложения и цен, выполненное в рамках определенной методики, на основе достоверной информации, с оценкой его возможной ошибки.

Прогноз рынка базируется на учете  закономерностей и тенденций  его развития, основных факторов, определяющих это развитие, соблюдении строгой объективности и научной добросовестности при оценке данных и результатов прогнозирования [25].

В общем виде разработка прогноза рынка имеет четыре этапа:

– установление объекта прогнозирования;

– выбор метода прогнозирования;

– процесс разработки прогноза;

– оценка точности прогноза;

Установление объекта прогнозирования  – важнейший этап научного предвидения. Например, на практике часто идентифицируют понятия продажи и спроса, поставок и товарного предложения, рыночных цен и цен реализации.

Результаты анализа прогнозируемых показателей конъюнктуры рынка в сочетании с отчетными и плановыми данными дают возможность заблаговременно выработать меры, направленные на развитие позитивных процессов, устранение имеющихся и предотвращение возможных диспропорций и могут быть предоставлены в виде различных аналитических документов.

Тематический (проблемный или товарный) обзор конъюнктуры. Документы, отражающие специфику конкретной ситуации или отдельно какого-либо рынка. Выявляются наиболее актуальные проблемы, типичные для ряда товаров, либо проблема конкретного товарного рынка.

Оперативная (сигнальная) конъюнктурная  информация. Документ, содержащий оперативную информацию, которая является своего рода “сигналом”, об отдельных процессах конъюнктуры рынка. Основными источниками оперативной информации являются данные торговых корреспондентов, опросов населения, экспертные оценки специалистов.

В определенных условиях такие замены возможны, но с соответствующими оговорками и последующей корректировкой результатов прогнозных расчетов.

Выбор метода прогнозирования зависит  от цели прогноза, периода его упреждения, уровня детализации и наличия  исходной (базисной) информации. Если прогноз возможной продажи товара делается для определения перспектив развития розничной торговой сети, то могут применяться более грубые, оценочные методы прогнозирования. Если же он выполняется для обоснования закупки конкретных товаров на ближайший месяц, то должны использоваться более точные методы [25].

Процесс разработки прогноза заключается  в проведении расчетов, выполняемых либо в ручную, либо с использованием ЭВМ с последующей корректировкой их результатов на качественном, профессиональном уровне.

Оценка точности прогноза выполняется  путем расчета его возможных  ошибок. Поэтому результаты прогноза практически всегда приводятся в интервальном виде.

Различают несколько видов прогнозирования: конъюнктурное (3–6 месяцев), краткосрочное (1–2 года), среднесрочное (3–5 лет), долгосрочное (5–10 лет), перспективное (более 10 лет).

По времени упреждения выделяются: краткосрочные прогнозы (от нескольких дней до 2 лет); среднесрочные прогнозы (от 2 до 7 лет); долгосрочные прогнозы (более 7 лет). Естественно, что они различаются не только периодом упреждения, но и уровнем детализации и применяемыми методами прогнозирования.

Таким образом, были изучены теоретические источники определения «рынок», «конъюнктура рынка», «прогноз рынка» и другие.

 

2 Классификация инструментов  анализа и прогноза как приема

2.1 Методы анализа конъюнктуры рынка

Анализ рыночной конъюнктуры следует начинать с характеристики масштаба и типа рынка. Масштаб рынка определяется объемом продажи товаров, а также числом и размером фирм, выступающих на нем в качестве продавцов. Фирмы ранжируются по размеру и формам собственности, а также по доли занимаемой ими на рынке. Качественная характеристика доли (большая, средняя, малая и т.п.) выводится из сопоставления доли, принадлежащей фирме и доле наиболее крупных конкурентов.

Оценка масштаба и типа рынка  дополняется характеристикой потенциала рынка, определяющего возможности товарного предложения и покупательского спроса. Потенциал рынка подразделяется на производственный и потребительский. Производственный потенциал определяет предельные возможности товарного предложения. Соответственно потребительский потенциал определяется величиной спроса и динамикой его возможных изменений [17].

Методы бывают следующих видов:

• полевые исследования (опрос, наблюдения, экспертные заключения);
• кабинетные исследования (внутренние и внешние).

К приемам и методам анализа относятся трендовый анализ и экстраполяция, регриссионый и дисперсионный анализ, факторный анализ, аналоговое и имитационное моделирование, нормативные расчеты, экспертные оценки и др. Рассмотрим подробнее данные методы.

Анализ трендовый — аудиторский анализ рынка, основанный на изучении относительных отклонений отчетных показателей за ряд лет от уровня базисного года.  Под трендовым (временным) анализом понимается анализ изменений показателей во времени, т.е. анализ их динамики. Основой трендового (временного) анализа является построение рядов динамики (динамических или временных радов). Под динамическим рядом понимается ряд числовых значений статистического показателя, расположенных в хронологической последовательности и характеризующих изменение каких-либо явлений во времени. Для построения динамического ряда необходимы два элемента:

- уровни ряда, под которыми понимаются  показатели, конкретные значения которых составляют динамический ряд;

- моменты или периоды времени,  к которым относятся уровни.

По  времени, отраженному в динамических рядах, их разделяют на моментные и интервальные.

Под моментным динамическим рядом  понимается ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени).

Под интервальным динамическим рядом  понимается ряд, уровни которого характеризуют  явление за конкретный период времени. Значения уровней интервального  ряда, в отличие от уровней моментного, не содержатся в предыдущих или последующих показателях, что позволяет их просуммировать и получить динамический ряд более укрупненного периода — ряд с нарастающим итогом.

Экстраполя́ция, экстраполи́рование (от лат. extrā — вне, снаружи, за, кроме и лат. polire — приглаживаю, выправляю, изменяю, меняю [18]) — особый тип аппроксимации, при котором функция аппроксимируется вне заданного интервала, а не между заданными значениями. Это логико-методологическая процедура распространения (переноса) выводов, сделанных относительно какой-либо части объектов или явлений на всю совокупность (множество) данных объектов или явлений, а также на их другую какую-либо часть; распространение выводов, сделанных на основе настоящих и (или) прошлых состояний явления или процесса на их будущее (предполагаемое) состояние.

Регрессионный анализ — метод моделирования  измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной). Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента.

Регрессионный анализ — раздел математической статистики и машинного обучения. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины. Относительно характера распределения этой величины делаются предположения, называемые гипотезой порождения данных. Для подтверждения или опровержения этой гипотезы выполняются статистические тесты, называемые анализом остатков. При этом предполагается, что независимая переменная не содержит ошибок. Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов, тестирования гипотез и выявления скрытых взаимосвязей в данных.

Дисперсионный анализ – анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. Дисперсионный анализ [variance analysis] — раздел математической статистики, посвященный методам выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента (физического, производственного, экономического эксперимента).

Обобщенно задача дисперсионного анализа  состоит в том, чтобы из общей вариативности признака выделить три частные вариативности:

- вариативность, обусловленную  действием каждой из исследуемых  независимых переменных.

- вариативность, обусловленную  взаимодействием исследуемых независмых переменных.

- вариативность случайную, обусловленную  всеми неучтенными обстоятельствами.

Факторный анализ — многомерный  метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных  переменных и случайной ошибки [32].

Аналоговое моделирование – один из важнейших видов моделирования, основанный на аналогии (в более точных терминах — изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими (дифференциальными, алгебраическими или какими-либо другими) уравнениями.

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование —  это метод исследования, при котором  изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Экспертное оценивание — процедура  получения оценки проблемы на основе мнения специалистов (экспертов) с целью  последующего принятия решения (выбора).

Существует две группы экспертных оценок:

• Индивидуальные оценки основаны на использовании мнения отдельных экспертов, независимых друг от друга.
• Коллективные оценки основаны на использовании коллективного мнения экспертов.

Совместное мнение обладает большей  точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод применяют для получения количественных оценок качественных характеристик и свойств. Например, оценка нескольких технических проектов по их степени соответствия заданному критерию, во время соревнования оценка судьями выступления фигуриста [7].

Известны следующие методы экспертных оценок.

Метод ассоциаций. Основан на изучении схожего по свойствам объекта  с другим объектом.

Метод парных (бинарных) сравнений. Основан  на сопоставлении экспертом альтернативных вариантов, из которых надо выбрать наиболее предпочтительные.

Метод векторов предпочтений. Эксперт  анализирует весь набор альтернативных вариантов и выбирает наиболее предпочтительные.

Метод фокальных объектов. Основан  на перенесении признаков случайно отобранных аналогов на исследуемый объект.

Индивидуальный экспертный опрос. Опрос в форме интервью или в виде анализа экспертных оценок. Означает беседу заказчика с экспертом, в ходе которой заказчик ставит перед экспертом вопросы, ответы на которые значимы для достижения программных целей. Анализ экспертных оценок предполагает индивидуальное заполнение экспертом разработанного заказчиком формуляра, по результатам которого производится всесторонний анализ проблемной ситуации и выявляются возможные пути ее решения. Свои соображения эксперт выносит в виде отдельного документа.

Метод средней точки. Формулируются  два альтернативных варианта решения, один из которых менее предпочтителен. После этого эксперту необходимо подобрать третий альтернативный вариант, оценка которого расположена между значений первой и второй альтернативы.

Количественное состояние конъюнктуры  может быть оценено с помощью следующих групп показателей:

– Измеряется объём и динамика производства в целом, размер инвестиций, уровень занятости, размеры заработной платы, данные о заказах. Это так называемые показатели сферы производства.

– Платёжеспособный спрос, размеры  реализации товаров в кредит, данные о розничной и оптовой торговле – относятся к показателям внутререгиональной торговли.

– Объёмы, динамика, географическое распределение  межрегиональных связей, объёмы импорта и экспорта, объемы грузоперевозок. Данная группа показателей относится к группе межрегиональных и внешнеэкономических связей.

– Кредитно-денежное обращение. К  этой группе оценки относятся курсы акций и других ценных бумаг, процентные ставки, размеры банковских депозитов, валютные курсы.

Основной характеристикой конъюнктуры  рынка является степень сбалансированности спроса и предложения. Она проявляется в поведении цен, скорости оборачиваемости товаров. Эта оценка позволяет определять тип конъюнктуры. Типы конъюнктуры разделяют на благоприятный или неблагоприятный.

При благоприятной конъюнктуре  достигается сбалансированность спроса и предложения, цены удерживаются на стабильном уровне.

При неблагоприятной конъюнктуре  спрос отстает от предложения, что приводит к росту товарных запасов, замедлению оборачиваемости товаров, наблюдаются затруднение в сбыте товаров.