После прекращения фонтанирования из-за нехватки плас­товой энергии переходят на механизированный способ эксплу­атации скважин, при котором вводят дополнительную энергию извне (с поверхности). Одним из таких способов, при котором вводят энергию в виде сжатого газа, является газлифт.

Использование газлифтного способа эксплуатации скважин в общем виде определяется его преимуществами.

Возможность отбора больших объемов жидкости практи­чески при всех диаметрах эксплуатационных колонн и форси­рованного отбора сильнообводненных скважин.

Эксплуатация скважин с большим газовым фактором, т.е. использование энергии пластового газа, в том числе и сква­жин с забойным давлением ниже давления насыщения.

Малое влияние профиля ствола скважины на эффектив­ность работы газлифта, что особенно важно для наклонно на­правленных скважин, т.е. для условий морских месторожде­ний и районов освоения Севера и Сибири.

Отсутствие влияния высоких давлений и температуры продукции скважин, а также наличия в ней мехпримесей (песка) на работу скважин.

Гибкость и сравнительная простота регулирования ре­жима работы скважин по дебиту.

Простота обслуживания и ремонта газлифтных скважин и большой межремонтный период их работы при использова­нии современного оборудования.

Возможность применения одновременной раздельной эксплуатации, эффективной борьбы с коррозией, отложениями солей и парафина, а также простота исследования скважин.

Указанным преимуществам могут быть противопоставлены недостатки.

Большие начальные капитальные вложения в строитель­ство компрессорных станций.

Сравнительно низкий коэффициент полезного действия (КПД) газлифтной системы.

Возможность образования стойких эмульсий в процессе подъема продукции скважин.

Исходя из указанного выше, газлифтный (компрессорный) способ эксплуатации скважин, в первую очередь, выгодно ис­пользовать на крупных месторождениях при наличии скважин с большими дебитами и высокими забойными давлениями по­сле периода фонтанирования.

Далее он может быть применен в наклонно направленных скважинах и скважинах с большим содержанием мехпримесей в продукции, т.е. в условиях, когда за основу рациональной эксплуатации принимается межремонтный период (МРП) ра­боты скважин.

При наличии вблизи газовых месторождений (или сква­жин) с достаточными запасами и необходимым давлением ис­пользуют бескомпрессорный газлифт для добычи нефти.

Эта система может быть временной мерой - до окончания строительства компрессорной станции. В данном случае сис­тема газлифта остается практически одинаковой с компрессор­ным газлифтом и отличается только иным источником газа вы­сокого давления.

Газлифтная эксплуатация может быть непрерывной или периодической. Периодический газлифт применяется на сква­жинах с дебитами до 40-60 т/сут или с низкими пластовыми давлениями. Высота подъема жидкости при газлифте зависит от возможного давления ввода газа и глубины погружения ко­лонны НКТ под уровень жидкости.

В среднем диапазон применяемых значений давления ввода газа составляет 4,0-14,0 МПа. Диапазон производительности газлифтных скважин при непрерывном газлифте 60­2000 т/сут.

Технико-экономический анализ, проведенный при выборе способа эксплуатации, может определить приоритет использо­вания газлифта в различных регионах страны с учетом мест­ных условий. Так, большой МРП работы газлифтных скважин, сравнительная простота ремонта и возможность автоматизации предопределили создание больших газлифтных комплексов на Самотлорском, Федоровском, Правдинском месторождениях в Западной Сибири. Это дало возможность снизить необходимые

трудовые ресурсы региона и создать необходимые инфраст­руктуры (жилье и т.д.) для рационального их использования.

Системы и конструкции газовых подъемников

Газлифт (эрлифт) - система, состоящая из эксплуатацион­ной (обсадной) колонны труб и опущенных в нее НКТ, в ко­торой подъем жидкости осуществляется с помощью сжатого газа (воздуха). Иногда эту систему называют газовый (воздушный) подъемник. Способ эксплуатации скважин при этом называется газлифтным.

По схеме подачи от вида источника рабочего агента - газа (воздуха) различают компрессорный и бескомпрессорный газ­лифт, а по схеме действия - непрерывный и периодический газлифт.

Схема работы газлифтного подъемника показана на рис. 4.1. В затрубное пространство нагнетают газ высокого давле­ния, в результате чего уровень жидкости в нем будет пони­жаться, а в НКТ - повышаться. Когда уровень жидкости по­низится до нижнего конца НКТ, сжатый газ начнет поступать в НКТ и перемешиваться с жидкостью. В результате плот­ность такой газожидкостной смеси становится ниже плотности жидкости, поступающей из пласта, а уровень в НКТ будет повышаться. Чем больше будет введено газа, тем меньше будет плотность смеси и тем на большую высоту она поднимется. При непрерывной подаче газа в скважину жидкость (смесь) поднимается до устья и изливается на поверхность, а из плас­та постоянно поступает в скважину новая порция жидкости.

Дебит газлифтной скважины зависит от количества и дав­ления нагнетания газа, глубины погружения НКТ в жидкость, их диаметра, вязкости жидкости и т.п.

Конструкции газлифтных подъемников определяются в за­висимости от числа рядов насосно-компрессорных труб, спус­каемых в скважину, и направления движения сжатого газа. По числу спускаемых рядов труб подъемники бывают одно- и двухрядными, а по направлению нагнетания газа - кольцевы­ми и центральными (см. рис. 4.1).

При однорядном подъемнике в скважину спускают один ряд НКТ. Сжатый газ нагнетается в кольцевое пространство меж­ду обсадной колонной и насосно-компрессорными трубами, а га-

зожидкостная смесь поднимается по НКТ, или газ нагнетается по насосно-компрессорным трубам, а газожидкостная смесь поднимается по кольцевому пространству. В первом случае имеем однорядный подъемник кольцевой системы (см. рис. 4.1, ф), а во втором - однородный подъемник центральной системы (см. рис. 4.1, ).

При двухрядном подъемнике в скважину спускают два ряда концентрически расположенных труб. Если сжатый газ на­правляется в кольцевое пространство между двумя колоннами НКТ, а газожидкостная смесь поднимается по внутренним подъемным трубам, то такой подъемник называется двухрядным кольцевой систем ы (см. рис. 4.1,). Наружный ряд насосно­компрессорных труб обычно спускают до фильтра скважины.

При двухрядном ступенчатом подъемнике кольцевой систе­мы в скважину спускают два ряда насосно-компрессорных труб, один из которых (наружный ряд) ступенчатый; в верх­ней части - трубы большего диаметра, а в нижней - меньшего диаметра. Сжатый газ нагнетают в кольцевое пространство между внутренним и наружным рядами НКТ, а газожидкостная смесь поднимается по внутреннему ряду.

Если сжатый газ подается по внутренним НКТ, а газожид­костная смесь поднимается по кольцевому пространству между двумя рядами насосно-компрессорных труб, то такой подъемник называется двухрЕ^ным центральной системы (см. рис. 4.1, „).

Недостатком кольцевой системы является возможность абра­зивного износа соединительных труб колонн при наличии в продукции скважины механических примесей (песок). Кроме того, возможны отложения парафина и солей в затрубном про­странстве, борьба с которыми в нем затруднительна.

Преимущество двухрядного подъемника перед однорядным в том, что его работа происходит более плавно и с более интен­сивным выносом песка из скважины. Недостатком двухрядного подъемника является необходимость спуска двух рядов труб, что увеличивает металлоемкость процесса добычи. Поэтому в практике нефтедобывающих предприятий более широко рас­пространен третий вариант кольцевой системы - полутора- рЁ^ный подъемник (см. рис. 4.1, %), которйй имеет преимуще­ства двухрядного при меньшей его стоимости.

Наземное оборудование газлифтных скважин

В состав оборудования для обслуживания и эксплуатации газлифтных скважин входят: оборудование устья скважин ОУГ-80х35, инструмент ГК и установка ЛСГ1К-131А или ЛСГ- 16А для проведения скважинных работ.

Оборудование устья ОУГ-80х35 предназначено для снятия и посадки газлифтного клапана в эксцентричной скважинной камере без глушения и последующего освоения скважины (рис.

Оно состоит из уплотнительного узла проволоки 1 с на­правляющими роликами, трехсекционного лубрикатора 2, ма­нометра 3 с разделителем, плашечного превентора 4 с ручным управлением, натяжного ролика 5 с очистительным устройст­вом, полиспаста 8, монтажной мачты 6 и стяжного ключа 7. Ниже указаны его характеристики.

Прогноз продаж – один из важных этапов ведения бизнеса: предприниматель должен иметь представление о том, сколько он продаст, на какую сумму, с какой рентабельностью. Причем, это должно быть не просто предположение о том, что «было бы неплохо»: прогноз продаж должен готовиться тщательно, иметь под собой весомую базу. Методы прогнозирования продаж бывают разными, начиная от элементарных, заканчивая теми, которые составляются с помощью сложных математических инструментов.

Скачать материалы по расчету объемов продаж :

Чем отличается прогноз продаж от плана?

«План» и «Прогноз продаж» – это далеко не одно и тоже, это термины, обозначающие разные элементы управления.

План – директивное понятие, это задача, которая ставится перед менеджером, задача, которую тот должен выполнить.

Прогноз – предположение о том, что в некой перспективе магазин продаст определенное количество товара. Прогноз – это не задача, которую необходимо выполнить, это именно предположение о том, как может развиваться бизнес.

Прогноз всегда имеет под собой определенную базу, он никогда не делается из предположений, связанных, например, с желанием предпринимателя получить ту или иную выгоду в каком-то периоде. Прогнозирование всегда основывается на определенной базе.

Обычно базой для прогнозирования являются данные о предыдущих объемах. Самый элементарный случай прогнозирования выглядит следующим образом:

Если предприниматель продал товаров в прошлом месяце на 1,5 миллиона рублей, то при прочих неизменных условиях (магазин будет стоять в том же месте, проходимость будет такая же, в районе не появится серьезный конкурент, доходы населения резко не сократятся и т. д.) в следующем месяце объемы продаж составят не менее 1,5 миллионов рублей.

Это уже прогноз, который имеет под собой основания и элементарный расчет. На его основе предприниматель поставит перед своими менеджерами задачи на планируемый месяц: реализовать продукции в общем объеме на 1,5 миллиона рублей.

Это еще одно отличие плана от прогноза: план строится на основе прогноза – сначала производится прогнозирование параметров бизнеса (объемы реализации, рентабельность) на определенный период времени (месяц, год), после этого спрогнозированные показатели указываются в планы и раздаются в работу менеджерам.

По времени делятся на:

1. Краткосрочные – на периоды в течение 1 года: на месяц, квартал, полугодие и год.
2. Среднесрочные – это обычно на период от 1 до 3 лет.
3. Долгосрочные – больше 3-5 лет.

В практической деятельности применяют три основных метода:

1. Метод экспертных оценок.
2. Анализ временных рядов.
3. Казуальный метод.

Метод экспертных оценок

То, что было рассмотрено в качестве примера выше, является также элементарным примером первого метода. Метод экспертных оценок заключается в том, что определение тех или иных параметров бизнеса, включая объемы реализации, строится на мнении экспертов и специалистов в той или иной сфере деятельности.

Примечание
Уважаемые читатели! Для представителей малого и среднего бизнеса в области торговли и услуг мы разработали специальную программу "Бизнес.Ру", которая позволяет вести полноценный складской учет, торговый учет, финансовый учет, а также имеет встроенную CRM систему. Имеются как бесплатный, так и платные тарифы.

Например, предприниматель, торгующий алкогольными напитками, пивом может спрогнозировать то, как успешно будет развиваться его бизнес в ближайшей перспективе, на основе выводов экспертов в этой области. Если эксперты говорят, что в следующем году рынок «просядет» на 12% (это пример, естественно), то и предприниматель вполне обосновано может просчитать возможное падение своих продаж на уровень около 12%.

Обратно, если специалисты говорят, что, например, в 4 квартале рынок мяса и колбасных изделий вырастет на 16%, то владелец мясного магазина может прогнозировать рост и своей реализации примерно на эту же относительную величину. Соответственно, перед менеджерами будут ставиться более амбициозные задачи с повышенными индивидуальными плановыми показателями.

Для применения метода экспертных оценок представители более крупного ритейла могут не только использовать мнения экспертов и аналитиков, которые находятся в открытом и бесплатном доступе, например, в интернете. Более крупные фирмы могут заказывать отдельные маркетинговые исследования: тогда эксперты и аналитики проведут более тщательный анализ и составят более точный прогноз для продаж конкретно для этого магазина (сети).

Анализ временных рядов

Это методы прогнозирования, когда прогнозирование базируется на данных о предыдущих продажах. Обычно для этих целей лучше брать объемы за прошедший год по месяцам. Если фирма только начала свою деятельность, например, магазин открылся всего 1-2 месяца назад, то в этом случае прогнозирование необходимо строить, исходя из других параметров, например, общих тенденций на рынке и т. д. А когда бизнесу исполнится год и более, применять другие методы расчета.

Для анализа временных рядов, для того, как рассчитать прогноз продаж, необходимо показатели реализации сначала выписать в таблицу пол месяцам. Для этого лучше использовать всем известное офисное приложение Excel.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Временные ряды – это данные о продажах (колонка 2) в каждом месяце (колонка 1) прошедшего года. В нашем примере проведен анализ объемов в 2015 году, на основе которого реализация продукции спрогнозирована на 2016 год.

В таблице анализ временных рядов проведен с целью выявления тренда. Мы видим, что в январе товаров продали в магазине на 150212 рублей, а в феврале уже на 160547 рублей. Рост составил 7%.

В колонке 3 рассчитан рост в каждом месяце по сравнению с предыдущим, например, в августе по сравнению с июлем рост продаж составил всего 1%, а в декабре по сравнению с ноябрем уже 6%. При этом среднемесячный прирост в 2015 году составил 4% (последняя строка колонки 3).

Получается, что если в январе 2015 года мы продали товаров на 150212 рублей, то на январь следующего года мы продадим на сумму в объеме 156220 рублей, то есть, на 4% больше.

Годовой же объем реализации в магазине также вырастет на 4%: с 2,3 миллионов рублей до 2,4 миллионов рублей.

В Excel все эти указанные расчеты делаются элементарно: формулы проставляются вручную один раз, в следующие ячейки копируются. Специальных знаний для этого не требуется.

Анализ временных рядов с учетом сезонности

Данные о прошлых продажах необходимо анализировать также для того, чтобы определить, насколько торговля сезонна и объемы их отличаются по периодам. Рассмотрим другой пример.

2015 год			2016 год ПРОГНОЗ
Месяц	Продажи, руб.	Рост
Сентябрь

Проанализировав данные за прошлый 2015 год, мы видим, что в летний период времени с апреля по июль включительно, наблюдалась сезонность, объемы продаж падали – снижение в столбце 3.

Соответственно, применяя значения тренда с поправкой на сезонность, мы составили правильный прогноз для продаж на следующий год.

Реалистичность и исполнимость бюджета компании во многом зависит от того, насколько корректно составили план реализации продукции и, соответственно, спрогнозировали поступление выручки. В этом решении предлагается несколько способов планировать продажи, из которых можно выбрать наиболее подходящий под специфику деятельности компании.

Преимущества и недостатки

В решении подробно и на примерах раскрывается порядок планирования объемов реализации в натуральном и денежном выражении, а также согласования плана продаж с бюджетом доходов и расходов, движения денежных средств. Если планирование продаж – прерогатива коммерческой службы, предлагаемая методика пригодится собственнику бизнеса для проверки обоснованности и корректности заявленных цифр.

Так как большинство компаний работают в условиях конкуренции и успешность бизнеса зависит от возможности реализовать продукцию, рассмотрим вариант – когда план продаж служит отправной точкой при составлении бюджета.

Как организовать планирование продаж

Продажи, как правило, планируют коммерсанты и экономисты. Первые из них прогнозируют состояние рынка, взаимоотношения с покупателями, определяют величину коэффициентов роста продаж и (или) цен; вторые обеспечивают аналитический материал (на базе бухгалтерской и (или) управленческой отчетности). В зависимости от того, какие критерии особенно важны для предприятия, план продаж можно структурировать по-разному: по контрагентам, номенклатуре, группам цен, условиям, платежам и т. д. Продажи можно планировать на горизонт как в месяц, так и несколько лет. Как правило, их прогнозируют на год в разбивке по месяцам и на последующие несколько лет – без разбивки. При необходимости (сложном финансовом положении и угрозе кассовых разрывов) возможна большая детализация – например, только первый (ближайший) квартал раскрывается подекадно, а далее дается помесячный план.

Как подготовить план продаж

Для планирования «от достигнутого» основой служит информация о динамике продаж (в натуральном и стоимостном выражении) за предыдущий период, сопоставимый как по продолжительности, так и по сезонности с плановым. Это требование бывает трудно выполнить, так как продажи обычно прогнозируются в IV квартале, когда год еще не закончился и итоги по нему не подведены. В этом случае используют информацию о фактической реализации за 9 или 10 прошедших месяцев и плановой – за оставшееся до конца года время (ноябрь–декабрь).

Если компания применяет различные ставки НДС или занимается несколькими видами деятельности, предусматривающими разные системы налогообложения, то для нее особенно важно прогнозировать продажи в стоимостном выражении без НДС – так план будет корректнее. Это можно рекомендовать и компаниям, применяющим стандартный, 18-процентный НДС. В дальнейшем, при уточнении направлений использования базового прогноза (например, для подготовки бюджета движения денежных средств, для расчета налоговой нагрузки, для постановки задач отделу продаж и т. п.), следует рассчитывать выручку с НДС.

В зависимости от ассортимента продукции, количества контрагентов и других особенностей бизнеса могут использоваться различные методики планирования объема реализации: по одному продукту, с детализацией по контрагентам и номенклатуре, с учетом не только конечной стоимости, но и ее составляющих (количество, цена, ресурсные ограничения).

Самый простой способ спланировать продажи – взять объем реализации за базовый период (тот, что берется за основу, например, прошлый месяц или аналогичный месяц прошлого года – при планировании по месяцам) и скорректировать его на желаемый прирост по формуле 1.

Формула 1. Расчет плана продаж

Такой способ используется в том случае, когда компания выпускает только один продукт, а продажи планируются на один месяц или в течение года нет сезонных колебаний спроса.

Учесть структуру продаж.

Объем реализации может прогнозироваться в детальном виде, по товарам или (и) клиентам. Расчеты проводятся по формуле 1, но данные за базовый период берутся в той же аналитике (товары или покупатели). Более того, целевые коэффициенты роста продаж придется также задать индивидуально для каждого вида продукции (покупателя). Прогноз формируется на год в целом либо по периодам – но только при отсутствии сезонных колебаний спроса. При планировании в разрезе по клиентам коэффициенты устанавливаются в зависимости от состояния бизнеса контрагентов (например, если компания-покупатель активно развивается, можно планировать прирост продаж), исходя из достигнутых договоренностей, а также на основе экспертных оценок коммерсантов (см. таблицу 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам).

Таблица 1. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам

Пономенклатурный план реализации формируется с учетом индивидуальных коэффициентов роста продаж по каждому продукту, в зависимости от того, предполагается ли увеличить продажи или вывести товар с рынка (см. таблицу 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре).

Таблица 2. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре

Можно предусмотреть и двухуровневую структуру плана продаж:

• по контрагентам (покупателям) и закупаемой ими номенклатуре товаров (см. таблицу 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции);
• по номенклатуре и ее покупателям (см. таблицу 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям).

Этот способ позволяет подготовить более детализированный план. Целевые коэффициенты при этом устанавливаются с учетом как состояния взаимоотношений с покупателями, так и намерений компании по продвижению своих продуктов.

Таблица 3. План продаж в стоимостном выражении по контрагентам и продукции

Контрагент	Номенклатура
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	1500,00	1,015	1522,50
	Конфеты «Грильяж»	1000,00	1,040	1040,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,070	1605,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,050	1050,00
	Итого	5000,00	1,044	5217,50
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	5000,00	1,010	5050,00
	Конфеты «Грильяж»	2000,00	1,040	2080,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,075	2150,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,015	1015,00
	Итого	10 000,00	1,030	10 295,00
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	1000,00	1,110	1110,00
	Конфеты «Грильяж»	500,00	1,090	545,00
	Конфеты «Сладкоежка»	1500,00	1,100	1650,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,040	1040,00
	Итого	4000,00	1,086	4345,00
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	7500,00	1,010	7575,00
	Конфеты «Грильяж»	9500,00	1,040	9880,00
	Конфеты «Сладкоежка»	2000,00	1,050	2100,00
	Конфеты «Солнышко»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	20 000,00	1,029	20 585,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Определение коэффициентов роста продаж по контрагентам с учетом закупаемой ими продукции дает несколько иные результаты, чем планирование только по покупателям или только по видам продукции. Принимая во внимание двухуровневую структуру продаж, нужно анализировать не только тенденции взаимоотношений с контрагентом, но и состояние рынка, соотносить интересы предприятия по продвижению того или иного продукта с потребностями и возможностями покупателей. Эта работа сложнее, но ее результаты ценнее для компании.

Таблица 4. План продаж в стоимостном выражении по номенклатуре продукции и покупателям

Номенклатура	Контрагент	Объем продаж за базовый период, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
Конфеты «Бриз»	ООО «Елочка»	1500	1,015	1522,50
	ООО «Замок»	5000	1,010	5050,00
	ООО «Зебра»	1000	1,110	1110,00
	ООО «Кенгуру»	7500	1,010	7575,00
	Итого	15 000	1,017	15 257,50
Конфеты «Грильяж»	ООО «Елочка»	1000	1,040	1040,00
	ООО «Замок»	2000	1,040	2080,00
	ООО «Зебра»	500	1,090	545,00
	ООО «Кенгуру»	9500	1,040	9880,00
	Итого	13 000	1,042	13 545,00
Конфеты «Сладкоежка»	ООО «Елочка»	1500	1,070	1605,00
	ООО «Замок»	2000	1,075	2150,00
	ООО «Зебра»	1500	1,100	1650,00
	ООО «Кенгуру»	2000	1,050	2100,00
	Итого	7000,00	1,072	7505,00
Конфеты «Солнышко»	ООО «Елочка»	1000,00	1,050	1050,00
	ООО «Замок»	1000,00	1,015	1015,00
	ООО «Зебра»	1000,00	1,040	1040,00
	ООО «Кенгуру»	1000,00	1,030	1030,00
	Итого	4000,00	1,034	4135,00
Всего		39 000,00	1,037	40 442,50

Учесть факторы, влияющие на рост продаж

На величину выручки влияют два показателя: цена и объем продаж в натуральном выражении. При планировании можно учитывать желаемую динамику каждого из них. Различные источники прироста (цена и количество) принимаются во внимание при формировании целевого процента увеличения (прироста) продаж (см. формулу 2 Расчет целевого процента прироста продаж):

Формула 2. Расчет целевого процента прироста продаж

Например, перед коммерсантами поставили задачу: увеличить объем продаж на 10 процентов. При этом не уточняется, что должно быть источником этого роста. Можно сформулировать цель четче: увеличить количество продаваемого товара на 5 процентов при росте цен на 6 процентов. В этом случае целевой прирост продаж будет равен 11,3 процента ((100% + 5%) × (100% + 6%) : 100% – 100%). Применяя этот способ планирования продаж, нужно учитывать двухуровневую структуру прогноза реализации продукции – ее можно раскрыть как по видам продукции с разделением по контрагентам, так и наоборот (см. таблицу 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации). Если у компании большой ассортимент продукции или широкий круг контрагентов, номенклатуры или клиентов лучше объединить в группы. Например, контрагентов можно агрегировать по регионам, масштабам закупок, целям приобретения товара, способам оплаты и т. п.

Таблица 5. План продаж с учетом динамики цен и объемов реализации

Контрагент	Номенклатура	Факт			Коэффи- циент роста цен, ед.	Коэффи- циент роста объема реализации, ед.	Коэффи- циент роста продаж, ед.	План
		Цена, руб.	Коли- чество, кг	Объем продаж, руб.				Цена, руб.	Количество, кг	Объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	Конфеты «Бриз»	50,00	30,00	1500,00	1,05	1,06	1,113	52,50	31,80	1669,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	10,00	1000,00	1,03	1,06	1,092	103,00	10,60	1091,80
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,04	1,07	1,113	26,00	64,20	1669,20
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,05	1,05	1,103	42,00	26,25	1102,50
Итого	–	125,00	5000,00	–	–-	–	–	132,85	5533,00
ООО «Замок»	Конфеты «Бриз»	40,00	125,00	5000,00	1,07	1,09	1,166	42,80	136,25	5831,50
	Конфеты «Грильяж»	100,00	20,00	2000,00	1,04	1,08	1,123	104,00	21,60	2246,40
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,06	1,05	1,113	21,20	105,00	2226,00
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,10	1,06	1,166	44,00	26,50	1166,00
Итого	–	270,00	10 000,00	–	–	–	–	289,35	11 469,90
ООО «Зебра»	Конфеты «Бриз»	50,00	20,00	1000,00	1,08	1,10	1,188	54,00	22,00	1188,00
	Конфеты «Грильяж»	100,00	5,00	500,00	1,09	1,06	1,155	109,00	5,30	577,70
	Конфеты «Сладкоежка»	25,00	60,00	1500,00	1,11	1,10	1,221	27,75	66,00	1831,50
	Конфеты «Солнышко»	40,00	25,00	1000,00	1,06	1,09	1,155	42,40	27,25	1155,40
Итого	–	110,00	4000,00	–	–	–	–	120,55	4752,60
ООО «Кенгуру»	Конфеты «Бриз»	34,90	215,00	7500,00	1,20	1,10	1,320	41,88	236,39	9900,00
	Конфеты «Грильяж»	95,00	100,00	9500,00	1,09	1,03	1,123	103,55	103,00	10 665,65
	Конфеты «Сладкоежка»	20,00	100,00	2000,00	1,08	1,04	1,123	21,60	104,00	2246,40
	Конфеты «Солнышко»	40,000	25,00	1000,00	1,06	1,06	1,124	42,40	26,50	1123,60
Итого	–	440,00	20 000,00	–	–	–	–	469,89	23 935,65
Всего		–	944,90	39 000,00	–	–	–	–	1012,64	45 691,15

Ситуация: как составить прогноз поступления выручки исходя из бюджета продаж

Для подготовки бюджета движения денежных средств необходимо планировать продажи по месяцам, желательно в разрезе контрагентов, так как это позволит учитывать динамику дебиторской задолженности. Выручка прогнозируется с НДС. Если компания не применяет специальные ставки этого налога (10% и 0%), то весь запланированный объем продаж умножается на 18 процентов (см. таблицу 8. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств). В обратном случае потребуется группировать контрагентов и продажи по ним, а затем умножить полученные объемы реализации на соответствующие ставки налога. Составляя бюджет движения денежных средств, не забудьте скорректировать план продаж на прирост и погашение дебиторской задолженности. Если условия платежа для всех контрагентов одинаковы (например, оплата в течение 14 календарных дней после отгрузки), можно уточнять общий план продаж на переходящую дебиторскую задолженность. При различных условиях оплаты необходимо группировать покупателей по длительности отсрочки (см. таблицу 9. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств).

Таблица 6. План продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Контрагент	Январь			…	Декабрь			Итого за год
		Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	…	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.	Объем продаж за аналогичный период прошлого года, руб.	Коэффициент роста продаж, ед.	Планируемый объем продаж, руб.
ООО «Елочка»	500,00	1,05	525,00	…	400,00	1,05	420,00	6000,00	1,05	6300,00
ООО «Замок»	600,00	1,04	624,00	…	700,00	1,04	728,00	7800,00	1,04	8112,00
ООО «Зебра»	300,00	1,10	330,00	…	150,00	1,10	165,00	3000,00	1,10	3300,00
ООО «Кенгуру»	2000,00	1,03	2060,00	…	1500,00	1,03	1545,00	21 000,00	1,03	21 630,00
Всего	3400,00	–	3539,00	…	2750,00	–	2858,00	37 800,00	–	39 342,00
НДС (18%)	612,00	–	637,02	…	495,00	–	514,44	6804,00	–	7081,56
Всего с НДС	4012,00	–	4176,02	…	3245,00	–	3372,44	44 604,00	–	46 423,56

Таблица 7. Корректировка плана продаж в стоимостном выражении с НДС для бюджета движения денежных средств (фрагмент)

Показатель	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	…
Дебиторская задолженность на начало периода, руб.	30 000	31 250	27 500	32 750	36 250	…
Объем продаж, руб. с НДС, в т. ч.:	75 000	65 000	74 000	85 000	73 000	…
с отсрочкой платежа 14 календарных дней (приблизительно 50% продаж оплачивается в следующем месяце)	50 000	45 000	57 000	60 000	55 000	…
ООО «Елочка»	20 000	25 000	27 000	30 000	25 000	…
ООО «Замок»	30 000	20 000	30 000	30 000	30 000	…
с отсрочкой платежа 7 календарных дней (приблизительно 25% продаж оплачивается в следующем месяце)	25 000	20 000	17 000	25 000	18 000	…
ООО «Зебра»	10 000	10 000	10 000	10 000	10 000	…
ООО «Кенгуру»	15 000	10 000	7000	15 000	8000	…
Плановая дебиторская задолженность, руб., в т. ч. длиной:	31 250	27 500	32 750	36 250	32 000	…
14 дней	25 000	22 500	28 500	30 000	27 500	…
7 дней	10 000	5000	4250	6250	4500	…
Поступления с учетом прироста (погашения) дебиторской задолженности (дебиторская задолженность на начало периода + объем продаж – плановая дебиторская задолженность)	73 750	68 750	68 750	81 500	77 250	…

Ситуация: как учесть в прогнозе продаж маркетинговые акции и периоды дефицита

Планировать продажи нужно исходя из спроса, а не динамики объемов реализации за прошлые периоды. Ведь спрос может быть искусственно ограничен размерами поставок или дефицитом на складе. Когда для прогнозов используются заниженные оценки – это приводит к очередному дефициту. Ситуация с маркетинговыми акциями обратная. На некоторое время спрос искусственно увеличен проводимой акцией. Если при планировании закупок ориентироваться на данные за этот период, то ожидания будут необоснованно завышены.

Существует несколько подходов к обработке информации за периоды маркетинговых акций и дефицита. Один из способов – полностью исключить периоды с недостоверными показателями и не учитывать их при планировании. Однако, применяя такой подход, можно столкнуться с тем, что будет упущена значимая информация об изменении тренда продаж или о сезонности. Более того – существенно сократится объем исторических данных. Поэтому лучше воспользоваться альтернативным способом и провести восстановление спроса – очистить его от нехарактерных пиков и спадов. Самое простое – заменить эти значения средними показателями за достоверные периоды. Более сложный вариант – с помощью ретроспективного прогнозирования сформировать данные на прошлые периоды маркетинговых акций и дефицита.

Полученные восстановленные показатели служат более точной оценкой реальному спросу на продукцию. Кроме того, на основе этой информации можно рассчитать упущенную выгоду от дефицита и дополнительную прибыль от проведенной маркетинговой акции. Иногда следует рассматривать как недостоверный и период снижения спроса после маркетинговой акции. Во время нее покупатели приобретают товары на более длительный срок, чем обычно. Часто за значительным подъемом следует спад продаж. Восстанавливая спрос за этот период, можно посчитать негативный эффект от проведения маркетинговой акции. Сопоставление данных (фактических за период спада продаж после маркетинговой акции и с учетом восстановленного спроса за это же время) позволит оценить рентабельность проведенной акции и принять решение о целесообразности ее повторения. После дефицита, напротив, может наблюдаться рост продаж. Однако стоит учитывать то, какие товары реализует компания. Если они могут быть легко приобретены покупателями у других поставщиков, то резкого всплеска спроса не будет и данные за этот период можно будет считать достоверными.

Цель данной статьи — изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:

• методы экспертных оценок;
• методы анализа и прогнозирования временных рядов;
• казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию — построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема продаж, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временны2е ограничения.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут быть получены в одной из трех форм:

1. точечного прогноза;
2. интервального прогноза;
3. прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж — это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: «В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. руб.».

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

Выбор метода остается за исследователем и зависит от конкретной ситуации. Ни один из них не может быть рекомендован для использования в любой ситуации.

Избежать проблемы взвешивания индивидуальных прогнозов экспертов и искажающего влияния отмеченных нежелательных факторов позволяет Дельфи-метод (см., например, ). Его основу составляет работа по сближению точек зрения экспертов. Всех экспертов знакомят с оценками и обоснованиями других экспертов и предоставляют возможность изменить свою оценку.

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Таблица 1 представляет временной ряд по показателю потребления безалкогольного напитка «Тархун» в декалитрах (дал) в одном из регионов начиная с 1993 г. Анализ временных рядов может проводиться не только по годовым или месячным данным, но также могут использоваться ежеквартальные, недельные или ежедневные данные об объемах продаж. Для расчетов был использован программный продукт Statistica 5.0 for Windows.

Таблица 1
Ежемесячное потребление безалкогольного напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

По данным таблицы 1 построим график потребления напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (рис. 1), где на оси абсцисс представлены даты наблюдения, на оси ординат — объемы потребления напитка.

Рис. 1. Ежемесячное потребление напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 1, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд — это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов . Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции — методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления — укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Так, например, месячные данные таблицы 1 могут быть преобразованы в ряд годовых данных. График ежегодного потребления напитка «Тархун», приведенный на рисунке 2, показывает, что потребление возрастает из года в год в течение исследуемого периода. Тренд в потреблении является характеристикой относительно стабильного темпа роста показателя за период.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Рис. 2. Ежегодное потребление напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Порядок расчета скользящих средних по потреблению напитка «Тархун» в 1993 г. приведен в таблице 2. Аналогичный расчет может быть проведен на основе всех данных за 1993—1999 гг.

Таблица 2
Расчет скользящих средних по данным за 1993 г.

В данном случае расчет скользящей средней не позволяет сделать вывод об устойчивой тенденции в потреблении напитка «Тархун», поскольку на нее влияет внутригодовое сезонное колебание, которое может быть устранено лишь при расчете скользящих средних за год.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

Y t = f(t).

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

1. при равномерном развитии — линейная функция: Y t = b 0 + b 1 t;
2. при росте с ускорением:
   1. парабола второго порядка: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 ;
   2. кубическая парабола: Y t = b 0 + b 1 t + b 2 t 2 + b 3 t 3 ;
3. при постоянных темпах роста — показательная функция: Y t = b 0 b 1 t;
4. при снижении с замедлением — гиперболическая функция: Y t = b 0 + b 1 x1/t.

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров b 0 , b 1 , ... b n находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Расчетные значения параметров уравнения регрессии и графики теоретических и фактических годовых объемов потребления напитка «Тархун» представлены на рисунке 3.

Рис. 3. Теоретические и фактические значения объемов потребления напитка «Тархун» в 1993—1999 гг. (тыс. дал)

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выравненными значениями () характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Среднеквадратическая ошибка, рассчитанная по годовым данным потребления напитка «Тархун» для уравнения прямой (рис. 1), составила 1,028 тыс. дал. На основании среднеквадратической ошибки можно рассчитать предельную ошибку прогноза. Для того чтобы гарантировать результат с вероятностью 95%, используется коэффициент, равный 2; а для вероятности 99% этот коэффициент увеличится до 3. Итак, мы можем гарантировать с вероятностью 95%, что объем потребления в 2000 г. составит 134,882 тыс. дал. плюс (минус) 2,056 тыс. дал.

Расчеты по подбору функций, описывающих объем потребления напитка «Тархун» в отдельные месяцы с 1993 г. по 1999 г., показали, что ни одно из перечисленных уравнений не подходит для прогнозирования этого показателя. Во всех случаях объясненная вариация не превысила 28,8%.

Сезонные колебания — повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

При проверке ежемесячных данных из таблицы 1 можно обнаружить, что пик потребления напитка приходится на летние месяцы. Объем продаж детской обуви приходится на период перед началом учебного года, увеличение потребления свежих овощей и фруктов происходит осенью, повышение объемов строительных работ — летом, увеличение закупочных и розничных цен на сельхозпродукты — в зимний период и т.п. Периодические колебания в розничной торговле можно обнаружить и в течение недели (например, перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение какой-либо недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выравненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера. Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней. Для того чтобы его проиллюстрировать, предположим, что в начале 1999 г. мы хотели рассчитать индекс сезонности для потребления напитка «Тархун» в июне 1999 г. Используя метод скользящей средней, мы должны были бы последовательно осуществить следующие этапы:

Сравнение средних квадратических отклонений, вычисленных за разные периоды времени, показывает сдвиги в сезонности (рост свидетельствует об увеличении сезонности потребления напитка «Тархун»).

Другим методом расчета индексов сезонности, часто используемым в различного рода экономических исследованиях, является метод сезонной корректировки, известный в компьютерных программах как метод переписи (Census Method II). Он является своего рода модификацией метода скользящих средних. Специальная компьютерная программа элиминирует трендовую и циклическую компоненты, используя целый комплекс скользящих средних. Кроме того, из средних сезонных индексов удалены и случайные колебания, поскольку под контролем находятся крайние значения признаков.

Расчет индексов сезонности является первым этапом в составлении прогноза. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, полученных по тренду. При этом необходимо учитывать, что сезонные компоненты могут быть аддитивными и мультипликативными. Например, каждый год в летние месяцы продажа безалкогольных напитков увеличивается на 2000 дал, таким образом, в эти месяцы к существующим прогнозам необходимо добавлять 2000 дал, чтобы учесть сезонные колебания. В этом случае сезонность аддитивна. Однако в течение летних месяцев продажа безалкогольных напитков может увеличиваться на 30%, то есть коэффициент равен 1,3. В этом случае сезонность носит мультипликативный характер, или другими словами, мультипликативный сезонный компонент равен 1,3.

В таблице 3 приведены расчеты индексов и факторов сезонности методами переписи и центрированной скользящей средней.

Таблица 3
Индексы сезонности объема продаж напитка «Тархун», рассчитанные по данным за 1993—1999 гг.

Данные таблицы 3 характеризуют природу сезонности потребления напитка «Тархун»: в летние месяцы объем потребления возрастает, а в зимние — падает. Причем данные обоих методов — переписи и центрированной скользящей средней — дают практически одинаковые результаты. Выбор метода определяется в зависимости от ошибки прогноза, о которой упоминалось выше. Итак, индексы, или факторы, сезонности могут быть учтены при прогнозировании объемов продаж через корректировку трендового значения прогнозируемого показателя. Например, предположим, что был сделан прогноз на июнь 1999 г. методом скользящей средней и он составил 10,480 тыс дал. Индекс сезонности в июне (по методу переписи) равен 115,1. Таким образом, окончательный прогноз для июня 1999 г. составит: (10,480 x 115,1)/100 = 12,062 тыс. дал.

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж. Расчет осуществляется с помощью экспоненциально-взвешенных скользящих средних:

где Z — сглаженный (экспоненциальный) объем продаж;
t — период времени;
a — константа сглаживания;
Y — фактический объем продаж.

Последовательно используя эту формулу, экспоненциальный объем продаж Zt можно выразить через фактические значения объема продаж Y:

где SO — начальное значение экспоненциальной средней.

При построении прогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального значения параметра сглаживания a . Ясно, что при разных значениях a результаты прогноза будут различными. Если a близка к единице, то это приводит к учету в прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если a близка к нулю, то веса, по которым взвешиваются объемы продаж во временном ряду, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) наблюдения. Если нет достаточной уверенности в выборе начальных условий прогнозирования, то можно использовать итеративный способ вычисления a в интервале от 0 до 1. Существуют специальные компьютерные программы для определения этой константы. Результаты расчетов объема продаж напитка «Тархун» методом экспоненциального сглаживания приведены на рисунке 4.

На графике видно, что выравненный ряд достаточно точно воспроизводит фактические данные объема продаж. При этом при прогнозе учитываются данные всех прошлых наблюдений, веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, a = 0,032.

Количественные значения прогнозных показателей объема продаж напитка «Тархун» в 2000 г., полученные с помощью метода экспоненциального сглаживания, приведены в таблице 4.

Рис. 4. График результатов экспоненциального сглаживания

Таблица 4
Прогнозируемый объем продаж напитка «Тархун» в 2000 г.

В таблице 4 приведены не все прогнозные данные за 2000 г., что обусловлено зависимостью между количеством исходных данных и возможным количеством прогнозируемых данных.

Обобщая результаты прогнозирования с помощью методов временных рядов, необходимо оценить точность расчетов, на основании которой можно сделать вывод об аппроксимирующей способности моделей. Для того чтобы продемонстрировать возможности всех методов прогнозирования временных рядов рассмотрим, насколько точно были предсказаны объемы продаж в 1999 г., и сравним расчетные данные с фактически полученными. Соответствующие расчеты приведены в таблице 5.

Данные таблицы 5 показывают, что все методы прогнозирования дают примерно одинаковые результаты с ошибкой, не превышающей 5%. Следовательно, любой из этих методов может быть использован для прогнозирования объема продаж фирмы в будущем.

Статистические таблицы, характеризующие сезонность потребления напитка «Тархун», могут дополниться графиками, позволяющими подчеркнуть сезонный характер исходных данных и провести сравнение.

Объемы продаж большинства компаний показывают более значительные колебания, чем те, что представлены в таблице 1. Они растут и падают в зависимости от общей ситуации в бизнесе, уровня спроса на продукты, производимые компаниями, деятельности конкурентов и других факторов. Колебания, отражающие конъюнктурные циклы перехода от более или менее благоприятной рыночной ситуации к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации, называются циклическими колебаниями. Существуют различные классификации циклов, их последовательности и продолжительности. Например, выделяются двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства; циклы Джанглера (7—10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов; циклы Катчина (3—5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов; частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности .

Таблица 5
Результаты прогнозирования объема продаж напитка «Тархун» в 1999 г.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взхаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

Казуальные методы прогнозирования объема продаж включают разработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения в уровне продаж являются результатом изменения одной и более переменных.

Казуальные методы прогнозирования требуют определения факторных признаков, оценки их изменений и установления зависимости между ними и объемом продаж. Из всех казуальных методов прогнозирования рассмотрим только те, которые с наибольшим эффектом могут быть использованы для прогнозирования объема продаж. К таким методам относятся:

• корреляционно-регрессионный анализ;
• метод ведущих индикаторов;
• метод обследования намерений потребителей и др.

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ. Техника этого анализа достаточно подробно рассмотрена во всех статистических справочниках и учебниках. Рассмотрим лишь возможности этого метода применительно к прогнозированию объема продаж.

Может быть построена регрессионная модель, в которой в качестве факторных признаков могут быть выбраны такие переменные, как уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов, расходы на рекламу и др. Уравнение множественной регрессии имеет вид

Y (X 1 ; X 2 ; ...; X n) = b 0 + b 1 x X 1 + b 2 x X 2 + ... + b n x X n ,

где Y — прогнозируемый (результативный) показатель; в данном случае — объем продаж;
X 1 ; X 2 ; ...; X n — факторы (независимые переменные); в данном случае — уровень доходов потребителей, цены на продукты конку- рентов и т.д.;
n — количество независимых переменных;
b 0 — свободный член уравнения регрессии;
b 1 ; b 2 ; ...; b n — коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение ре- зультативного признака от его средней величины при от- клонении факторного признака на единицу его измере- ния.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования объема продаж включает следующие этапы:

1. предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют объем продаж. Эти факторы должны быть либо известны (например, при прогнозировании объема продаж цветных телевизоров (результативный показатель) в качестве факторного признака может выступать число цветных телевизоров, находящихся в эксплуатации в настоящее время); либо легко определяемы (например, соотношение цены на исследуемый продукт фирмы с ценами конкурентов);
2. сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности (например, совокупности предприятий). Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;
3. определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;
4. проведение регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;
5. повтор этапов 1—4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;
6. сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора X j на один процент при фиксированном положении других факторов. Коэффициент эластичности определяется по формуле

где b j — коэффициент регрессии при j-м факторе.

Регрессионные модели могут использоваться при прогнозировании спроса на потребительские товары и средства производства. В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа объема продаж напитка «Тархун» была получена модель

Y t+1 = 2,021 + 0,743A t + 0,856Y t ,

где Y t+1 — прогнозируемый объем продаж в месяце t + 1;
A t — затраты на рекламу в текущем месяце t;
Y t — объем продаж в текущем месяце t.

Возможна следующая интерпретация уравнения многофакторной регрессии: величина объема продаж напитка в среднем увеличивалась на 2,021 тыс. дал, при увеличении затрат на рекламу на 1 руб. объем продаж в среднем увеличивался на 0,743 тыс. дал., при увеличении объема продаж предыдущего месяца на 1 тыс. дал объем продаж в последующем месяце увеличивался на 0,856 тыс. дал.

Ведущие индикаторы — это показатели, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережающие его во времени. Например, изменение уровня жизни населения влечет за собой изменение спроса на отдельные товары, а следовательно, изучая динамику показателей уровня жизни, можно сделать выводы о возможном изменении спроса на эти товары. Известно, что в развитых странах по мере увеличения доходов возрастают потребности в услугах, а в развивающихся странах — в товарах длительного пользования.

Метод ведущих индикаторов чаще используется для прогнозирования изменений в бизнесе в целом, чем для прогнозирования объема продаж отдельных компаний. Хотя нельзя отрицать, что уровень объема продаж большинства компаний зависит от общей рыночной ситуации, сложившейся в регионах и стране в целом. Поэтому перед прогнозированием собственного объема продаж фирмам часто бывает необходимо оценить общий уровень экономической активности в регионе.

Существенным обоснованием прогноза объема продаж товаров потребительского назначения могут служить данные обследований намерений потребителей. Они знают о собственных перспективных покупках больше, чем кто-либо, поэтому многие компании проводят периодические обследования мнений потребителей о производимой продукции и вероятности ее покупки в будущем. Чаще всего эти обследования касаются товаров и услуг, приобретение которых планируется потенциальными покупателями заранее (как правило, это дорогие покупки типа автомобиля, квартиры или путешествия).

Конечно, нельзя недооценивать полезность такого рода обследований, но также нельзя не учитывать, что намерения потребителей относительно какого-то товара могут измениться, что скажется на отклонении фактических данных о потреблении от прогнозных.

Итак, при прогнозировании объема продаж могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Естественно, возникает вопрос об оптимальном методе прогнозирования в конкретной ситуации. Выбор метода связан, по крайней мере, с тремя ограничивающими условиями:

1. точность прогноза;
2. наличие необходимых исходных данных;
3. наличие времени для осуществления прогнозирования.

Если требуется прогноз с точностью 5%, то все методы прогнозирования, обеспечивающие точность 10%, могут не рассматриваться. Если нет необходимых для прогноза данных (например, данные временных рядов при прогнозировании объема продаж нового продукта), то исследователь вынужден прибегнуть к казуальным методам или экспертным оценкам. Подобная ситуация может возникнуть в связи со срочной потребностью в прогнозных данных. В этом случае исследователь должен руководствоваться временем, имеющимся в его распоряжении, осознавая, что срочность расчетов может сказаться на их точности.

Необходимо отметить, что мерой качества прогноза может служить коэффициент, характеризующий отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов. Очень важно осуществлять расчет этого коэффициента не по окончании прогнозируемого срока, а при составлении самого прогноза. Для этого можно использовать метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется ее способностью воспроизводить фактические данные в прошлом. Других формальных критериев, знание которых позволило бы априорно заявить об аппроксимирующей способности прогнозной модели, не существует .

Прогнозирование объема продаж — неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Литература

1. Баззел Р.Д. и др. Информация и риск в маркетинге. — М.: Финстатинформ, 1993.
2. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. — М.: Финансы и статистика, 2001.
3. Березин И.С. Маркетинг и исследования рынков. — М.: Русская деловая литература, 1999.
4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Издательство «Финпресс», 1998.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 1996.
6. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 1991.
7. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. — М.: Патент, 1996.
8. Лобанова Е. Прогнозирование с учетом экономического роста // Экономические науки. — 1992. — № 1.
9. Рыночная экономика: Учебник. Т. 1. Теория рыночной экономики. Часть 1. Микроэкономика / Под ред. В.Ф. Максимова — М.: Соминтэк, 1992.
10. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. И.К. Беляевского. — М.: Финансы и статистика, 1995.
11. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева — М.: Финансы и статистика, 1989.
12. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А.Г. Гранберга. — М.: Финансы и статистика, 1990.
13. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. — М.: Финансы и статистика, 1983.
14. Aaker, David A. and Day George S. Marketing Research. — 4th ed. — NewYork: John Wiley and Sons, 1990. — Chapter 22 «Forecasting».
15. Dalrymple, D.J. Sales forecasting practices // International Journal of Forecasting. — 1987. — Vol. 3.
16. Kress G.J., Shyder J. Forecasting and Market Analysis Techniques: A Practical Approach. — Hardcover, 1994.
17. Schnaars, S.P. The use of multiple scenarios in sales forecasting // The International Journal of Forecasting. — 1987. — Vol. 3.
18. Waddell D., Sohal A. Forecasting: The Key to Managerial Decision Making // Management Decision. — 1994. — Vol 32, Issue 1.
19. Wheelwright, S. and Makridakis, S. Forecasting Methods for Management. — 4th ed. — John Wiley & Sons, Canada, 1985.