Методы экстраполяции трендов

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тен­денции его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода.

Обычно методы экстраполяции трендов применяются в крат­косрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число из­менений в средеминимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следую­щий момент времени. Результаты прогнозирования используются во всех сфе­рах внутрифирменного планирования, включая общее стратегиче­ское планирование, финансовое планирование, планирование про­изводства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трен­дов являются:

· метод скользящего среднего;

· метод экспоненциального сглаживания.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей ве­личине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.

Например, если объем продаж составил.

1. в марте – 270 единиц

2. в апреле – 260 единиц

3. в мае – 290 единиц, то

= =

Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 еди­ниц, то прогноз продаж на июль уже будет равен

и так далее.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на буду­щий период в виде суммы фактического показателя за данный пе­риод и прогноза на данный период, взвешенных при помощи спе­циальных коэффициентов.

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц, тогда:

,где

прогноз продаж на месяц i+1;

продажи в текущем месяце,

продажи за месяц i-1;

специальный коэффициент, определяемый статистиче­ским путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методомэкспоненциаль­ного сглаживания (за 2 периода) на конкретном примере.

Предположим, что

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу “Прогноз продаж” в таблице 1 при усло­вии, что известны фактические данные о продажах.

Таблица 1

Так, если фактические продажи в январе составили 50, а в феврале 65, то при =0,3 прогноз на март следующий:

Полученные данные можно отразить на рисунке ниже.

Как видноиз графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов до­полняютсяметодами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Корреляционный анализ можетисследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) илимежду многими показателями (множественная корреляция).

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в таблице 2.

Таблица 2

Как видно из таблицы 2, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов. Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

· не требуют от ослабленных или только становя­щихся на ноги фирм значительных затрат;

· не требуют привлечения дорогостоящих специалистов;

В силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.