• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Задача 8.

Інвестиційний проект підприємства передбачає виробництво та збут молока та молочних продуктів на ринках великих міст регіону. Визначити потенційну місткість ринку та збуту даної продукції на основі нормативного рівня її споживання у натуральному виразі, використовуючи підхід стандартного розподілу ймовірностей загальної теорії статистики.

Вихідні дані:

Загальна чисельність населення регіону складає 2,5 млн. осіб, з яких у великих містах проживає 60 %. Нормативний рівень споживання молока та молочних продуктів на одну особу протягом року становить 380,2 кг. На регіональному ринку функціонують декілька потужних торгових марок, що можуть зменшити обсяг реалізації продукції на 55 % (К_з). Проте внаслідок очікуваного підвищення заробітної плати, стипендій та пенсій передбачається підвищення рівня життя населення, що повинно збільшити обсяг споживання молока та молочної продукції на 20 % (К_п1). Для посилення конкурентоспроможності підприємство планує впровадження комплексу маркетингу, реалізація заходів якого забезпечує приріст базової місткості досліджуваного товару на 25 % (К_п2).

Методика розв’язання

1) Потенційна місткість окремих сегментів ринку у натуральних одиницях виміру знаходиться за формулою:

M^П_іс = Ч_і * H_і; де M^П_іс - потенційна місткість і-го сегменту ринку у натуральних одиницях виміру;

Ч_і - кількість потенційних покупців даного товару у і-му сегменті ринку;

H_і – річна норма споживання товару одним і-им покупцем.

2) Потенційна місткість ринку, що враховує вплив фактора, який її підвищує, визначається за формулою:

М_1,2 = М_баз * (1 + К_п1,2);

3) Потенційна місткість ринку, що враховує вплив фактора, який її зменшує, визначається за формулою:

М₃ = М_баз * (1 – К_з);

4) Прогнозування обсягів збутуна основі стандартного розподілу ймовірностейпроводиться через використання положень загальної теорії статистики. Згідно ним, визначається оптимістичний (О), песимістичний (П) та найімовірніший (Н) прогноз збуту продукції підприємства. На цій підставі розраховується очікуване значення обсягу збуту (П_з):

П_з = (О + 4Н + П) / 6.

Розраховується також показник стандартного відхилення очікуваного обсягу збуту (СВ):

СВ= (О – П) / 6.

Найбільш ймовірний прогноз обсягів збуту продукції (З_п) становитиме:

З_п = П_з ± 2 СВ.

Методи прогнозування обсягів збуту[6;17]

Прогнозування обсягів збуту продукції відбувається на основі якісних та кількісних методів. Якісні методи прогнозування обсягів збуту продукції включають: експертні оцінки, ринкові тестування, передбачення сценарію розвитку ринку. До кількісних методів прогнозування обсягів збуту продукції відносяться: екстраполяція тренда, згладжування за експонентою, кореляційно-регресивний аналіз, прогноз на основі індикаторів, нормативний підхід, прогноз ринкової частки, стандартний розподіл ймовірностей.

Екстраполяція тренда передбачає прогнозування на основі статистичного аналізу часових рядів збуту. Величини останнього в конкретний момент часу формують ряд фактичних показників. Їх індивідуальні значення, змінюючись на досить тривалому відрізку часу, можуть мати змінну середню величину, яка називається трендом. (Якщо ж ряд стаціонарний, то при змінні індивідуальних значень протягом певного періоду часу середнє значення не змінюється). Рівняння тренду використовується за припущення, що існуюча в минулому тенденція показників збуту є стабільною і збережеться в прогнозованому майбутньому. Модель тренду виражається через функції:

- прямі – модель прогнозує рівномірне зростання збуту;

- логарифмічні – модель прогнозує, що збут зростає, але темпи зростання уповільнюються;

- гіперболічні - модель показує, що збут має тенденцію до зниження;

- показникові - модель демонструє високі темпи стабільного зростання збуту;

- параболічні – модель характеризує збільшення темпів зростання збуту.

Згладжування за експонентою передбачає прогнозування збуту, що базується на середньозваженому значенні обсягу продажу за певну кількість попередніх періодів:

У_t = а у_t + (1 - a) у _t-1 ; (5.1)

Де

У_t - згладжений обсяг продажу в поточному періоді;

а – константа згладжування (0 ≤ а ≤ 1); константа може бути зміненою для надання більшої ваги поточним або попереднім змінам;

у_t – обсяг продажу в період t;

у _t-1 - згладжений обсяг продажу для періоду ( t-1).

Фахівці [6] звертають увагу на те, що метод згладжування за експонентою може бути використаний для короткострокових прогнозів.

Прогнозування обсягів збутуна основі кореляційно-регресивного аналізу ґрунтується на статистичній залежності збуту віддії різнопланових (економічних, соціальних, правових тощо) чинників. Кореляційно-регресивнийаналіз показує, з одного боку, щільність зв’язку між збутом продукції та відповідними факторами (кореляційний аналіз), з другого – характеризує форму та залежність обсягу продажу від діючих на нього зовнішніх незалежних факторів (регресивний аналіз). Коефіцієнт кореляції змінюється від – 1 до + 1. Якщо коефіцієнт кореляції дорівнює нулю, то досліджувані фактори зовсім не впливають на збут продукції.

Модель збуту будується у вигляді парного чи багатофакторного рівняння. Парна регресивна модель лінійного типу має такий вигляд:

у = а₀ + а₁х₁; (5.2)

де

у – прогнозний обсяг збуту (залежна перемінна);

а₀ – початковий рівень ряду;

а₁ – коефіцієнт пропорціональності (коефіцієнт регресії рівняння зв’язку);

х₁ – незалежна змінна, фактор.

Коефіцієнт регресії (а₁) показує середню зміну обсягу збуту (у, залежна змінна) при змінах незалежної перемінної (х₁) на одиницю. Одиниці виміру коефіцієнту регресії відповідають одиницям виміру величин у та х₁.

Багатофакторна регресивна модель лінійного типу має такий вигляд:

у = а₀ + а₁х₁ + а₂х₂+ а₃х₃+...+ а_nх_n; (5.3)

де

у – прогнозний обсяг збуту (залежна змінна);

а₀ – початковий рівень ряду;

а_1, а₂, а₃,...а_n – коефіцієнти регресії рівняння зв’язку;

х_1, х₂,х₃,...х_n – незалежні перемінні, фактори.

Коефіцієнти регресії при багатофакторному зв’язку також показують степінь середньої зміни обсягу продажу (у, залежної змінної) при змінах фактора на одиницю, за умови, що решта факторів рівняння залишаються незмінними [6].

Слід вказати на те, що для вибору регресивної моделі прогнозу повинні виконуватися дві умови. Перша умова передбачає наявність зв’язку між залежною змінною і незалежними факторами, що засвідчують дані за минулий період. Друга умова ґрунтується на тому, що значення незалежної змінної за період, на який необхідно зробити прогноз, повинно бути відомим.

Прогнозування обсягів збутуна основі індикаторів передбачає попереднє експертне визначення індексів купівельної спроможності для різних груп населення. Такий підхід будується на основі оцінки національних чи регіональних показників соціально-економічного розвитку, макроекономічні та демографічні зрушення яких дозволяють наперед визначити перспективи збуту цілком конкретних груп товарів.

Прогнозування обсягів збутуна основі нормативного підходу здійснюється через визначені стандарти (соціальні, економічні, правові, технічні, технологічні тощо) споживання та використання товарів певних груп.

Прогнозування обсягів збутуна основі ринкової частки відбувається через передбачення темпів розвитку сектора економіки, до якого належить підприємство. Динаміка галузі та питома вага в ній суб’єкта господарювання дозволяють визначити орієнтовні обсяги реалізації.

Прогнозування обсягів збутуна основі стандартного розподілу ймовірностей [6] проводиться через використання положень загальної теорії статистики. Згідно ним, робиться оптимістичний (О), песимістичний (П) та найімовірніший (М) прогноз збуту продукції підприємства. На цій підставі розраховується очікуване значення обсягу збуту (П_з):

П_з = (О + 4М + П) / 6. (5.4)

Розраховується також показник стандартного відхилення очікуваного обсягу збуту (СВ):

СВ= (О – П) / 6.

Найбільш ймовірний прогноз обсягів збуту продукції (З_п) становитиме:

З_п = П_з ± 2 СВ.

Читайте також:

1. Б. Задача
2. Взаємне положення площин. Перша позиційна задача
3. Взаємне положення прямої і площини. Друга позиційна задача.
4. Вторая задача анализа на чувствительность
5. Головна задача м/н фінансового менеджменту полягає у оцінці короткострокових і довгострокових активів і зобов’язань фірми у часовому і просторовому використанні м/н ринків.
6. Двоїста задача
7. Двухмерная задача Коши
8. З праці В. Леніна «О задачах пролетариата в данной революции»
9. Загальна задача лінійного програмування (ЗЛТ)
10. Задача # 12 (з тих, що вона скидувала)
11. Задача 1
12. ЗАДАЧА 1

Переглядів: 682