2004 Г фирма Universal частично поменяла свой курс и подняла оптовые цены,

однако она осталась в худшем положении по сравнению с тем, которое у нее

было до начала ≪JumpStart≫.

РЕЗЮМЕ

Как показывают приведенные выше примеры, для менеджеров или предпри-

нимателей очень важно понимать подобные причинно-следственные связи.

В экономике кривые спроса и предложения находятся в постоянном движении.

Задача менеджмента заключается в определении таких движений, понимании

их последовательностей и выработке стратегий и тактик для сведения к мини-

муму неблагоприятных результатов и использования новых возможностей.

Знание экономических взаимосвязей является инструментом, который помо-

жет людям, принимающим решения, осуществить эти задачи.

A B A S

ЗАДАЧИ

Прочитав эту главу, читатель должен быть в состоянии:

•перечислить компоненты регрессионной модели, которые могут быть ис-

пользованы для оценки уравнения спроса;

•интерпретировать результаты регрессии (т, е. объяснять количественное

влияние, которое оказывает изменение факторов на величину спроса);

•объяснять значение R2;

•оценивать статистическую значимость коэффициентов регрессии с ис-

пользованием t-теста и статистической значимости Я2 с использованием

f-теста;

•распознавать возможность получения надежных перекрестных и времен-

ных наборов данных по поведению потребителей, которые могут быть

использованы в регрессионных моделях спроса;

•понимать важность прогнозирования в бизнесе;

•описывать шесть различных методик прогнозирования;

•показывать, как осуществляются проекции наименьших квадратов, и раз-

бирать их на тренды, сезонные, циклические и нерегулярные изменения;

•объяснять основные сглаживающие методы прогнозирования, такие как

скользящее среднее и экспоненциальное скользящее.

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

СПРОСА

СИТУАЦИЯ

Фрэнк Робинсон (Frank Robinson) недавно пришедший в Global Foods для создания от-

дела прогнозирования, считает свою должность очень перспективной и. достаточно ин-

тересной, Однако он знает, что прогнозирование даже в такой относительно стабильной

отрасли, как производство прохладительных напитков, может быть неблагодарным за-

нятием. Из различных запросов прогнозов он выбирает запрос, касающийся лимонада

•瓩itronade≫. Этот бренд компания недавно приобрела у другой, более старой фирмы.

Фрэнка попросили оценить продажи на следующий год, и срок сдачи отчета уже близко.

У него есть данные по ежегодным продажам этого лимонада за последние одиннадцать

лет, а также поквартальные данные о продажах. В отрасли, в которой продажи значи-

тельно увеличиваются в ходе летних месяцев, посезонный прогноз продаж очень важен.1

Для начала Франк рассматривает ежегодные данные и быстро вычисляет междуго-

дичные изменения. Эти цифры приведены в табл. 5.1. Он замечает, что, несмотря на то

что продажи с каждым годом увеличивались, процентный рост из года в год имеет тен-

денцию к снижению. При составлении своего прогноза ему будет необходимо учитывать

это явление.

Таблица 5.1. Продажи ≪Citronade* (тыс. ящиков)

Год	Продаж за год	Изменение	Процентное изменение
1994	3892	311	8,0
1995	4203	274	6.5
1996	4477	333	7,4
1997	4В10	322	6.7
199В	5132	275	5,4
1999	5407	319	5.9
2000	5726	297	5,2
2001	6023	337	5,6
2002	6360	281	4,4
2003	5641	313	4,7

Квартальные данные приведены в табл. 5.2, Глядя та эти цифры, Фрэнк понимает,

что ему предстоит несколько напряженных дней.

Таблица 5.2. Квартальные продажи ≪Citronade≫, 1994-2004 гг. (тыс.

ящиков)

Год	1-й квартал	2-й квартал	3-й квартал	4-й квартал	Сумма
1994	942	939	1236	875	3892
1995	907	1017	1331	948	4203 • 4477
1996	953	1103	1496	1015	4810
1997	1047	1180	1505	1078	5132
1998	1124	1267	1576	1165	S407
1999	1167	1340	1670	1230	5726
2GO0	1255	1403	1766	1302	6023
2001	1311	1495	1837	1380	6360
2002	13S0	1565	1940	1465	6641
2003	1455	1649	2026	1511	6954

ОЦЕНКА СПРОСА: ВВЕДЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ГЛАВЫ

В предыдущей главе мы анализировали функцию спроса с теоретической точ-

ки зрения. Мы показываем, как каждый из определяющих факторов спроса — цена и неценовые факторы, такие как вкусы и предпочтения или доход, —вли-

яют на количество товаров, которые люди готовы купить. Мы предлагали раз-

личные гипотетические численные примеры для иллюстрации концепции эла-

стичности, ключевого способа оценки чувствительности величины спроса

к изменениям цены и неценовых факторов спроса. Для менеджеров жизненно

необходимо использование любых доступных инструментов и данных для

объяснения и прогнозирования спроса. Задумайтесь, насколько бы лучше ра-

ботали менеджеры компании Krispy Kreme, если бы они могли спрогнозиро-

вать влияние, которое окажет изменение диетических пристрастий американ-

ских потребителей на потребление пирожных. Также задумайтесь о том

преимуществе, которым обладали бы менеджеры компаний, производящих

LCD-телевизоры, если бы они могли спрогнозировать продажи телевизоров

шестого и седьмого поколений. Они смогли бы произвести оптимальные инве-

стиции в мощности заводов и свои операции.

В этой главе представлены два важных статистических подхода, которые

используются для оценки и прогнозирования спроса на товар. Мы понимаем,

что обе эти темы широко раскрыты во многих других учебниках по бизнесу.

Более того, мощность и простота использования разнообразных пакетов про-

граммного обеспечения упрощают менеджерам задачу составления количе-

ственных анализов спроса с использованием регрессионных методов и мето-

дов прогнозирования. Поэтому эта глава —обзор того, как методики анализа

используются в различных типах исследований. Однако эти достижения не

умоляют значимости получения качественных данных, корректного интерпре-

тирования и оценки аналитических результатов и использования этих резуль-

татов для принятия качественных управленческих решений. Данные факторы

обусловливают то, как мы раскрываем эту тему. Давайте начнем с формули-

ровки важности получения качественных данных, которые могут применять

менеджеры, для использования в любом статистическом анализе.

ОСОБАЯ ВАЖНОСТЬ КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ

Когда для коммерческих операций и анализа бизнеса стали использоваться

компьютеры, часто использовался акроним ≪GIGO≫ (≪garbage in, garbage outs-),

который означает ≪вводимый и получаемый мусор?. Читатели могут не помнить

этого достаточно старого выражения, но оно может помочь понять один важный

момент: статистические анализы хороши лишь в той степени, в какой точной

и подходящей является используемая информация.

Готовая и надежная информация для использования в экономических ис-

следованиях, касающихся стран, регионов и отраслей (например, анализ и про-

гнозирование ВВП процентных ставок, обменных курсов, производительности

отрасли), предоставляется официальными источниками, такими как U. S.

Department of Commerce, U. S. Department of Labor, Organization of Economic

Development, World Bank, United Nations. Однако получение данных, которые

могут быть использованы для анализа особых товарных категорий (например,

спроса на пиццу или сотовые телефоны), может оказаться сложными и дорогими.

Ведущими поставщиками услуг исследования рынка в США являются ком-

пании ACNielsen и IRI. АСШекеп уже долго существует на мировом рынке, тог-

да как IRI начала расширяться за пределы США несколько лет назад. В 2001 г.

ACNielsen была приобретена VNU, голландской компанией. Посетив веб-сайт

компании ACNielsen (www. acniefeen.com), читатели поймут, какие товары и услу-

ги компания предлагает своим клиентам, большинство из которых являются

крупными производителями продуктов питания и напитков, а также других

быстро меняющихся потребительских товаров. Сайт также содержит полезные

статьи, посвященные современным темам потребительского маркетинга, таким

как менеджмент категорий, стратегии запуска новых товаров и анализ потре-

бительского поведения в различных странах и частях света.

Существуют различные способы, которыми исследователи рынка выясня-

ют ≪истину≫ поведения потребителей. Они могут использовать прямой опрос

потребителей, который проводится лицом к лицу (например, в торговых цент-

рах) или по телефону. Другим вариантом прямого подхода являются ≪фокус-

группы*-. Обычно при проведении такого исследования исследователи наблю-

дают из-за двустороннего зеркала за ответами и невербальным языком группы

потребителей, которым задают специальные вопросы, связанные с компанией

и ее конкурентами. Возможно, кто-то из вас участвовал в таком сборе данных.2

Еще один способ, которым ACNielsen оценивает поведение потребителей, — это проведение анализа покупок. Волонтерам предоставляется сканер, кото-

рый дает возможность записывать их покупки в магазинах путем считывания

штрихкодов с каждого купленного товара. Участники исследования регулярно

передают сканированные данные в компанию, проводящую исследования рын-

ка, при помощи специального модема, встроенного в домашние телефоны.

Технология дает магазинам возможность аккумулировать, хранить и обра-

батывать большое количество информации о поведении потребителя. Данные

собираются преимущественно при помощи технологии сканирования, напри-

мер устройств, считывающих штрихкоды, и кассовых автоматов. Недавнее по-

явление технологии RFID (компьютерные чипы, настроенные на определен-

ную радиочастоту) еще больше упростит для магазинов отслеживание товаров

и продаж. Wal-Mart, крупнейшая компания в мире, распорядилась, чтобы ее

основные поставщики присоединяли эти устройства к своим товарам. Wal-Mart

уже создала базу данных, в которой хранится информация о покупках, которые

Ежедневно делает каждый потребитель в каждом магазине компании. Утвержда-

ют, что объем информации, хранящейся в этой базе данных, занимает второе

место после информации, которой располагает правительство США.

Как правило, для оценки потребительского спроса при наличии любых до-

ступных данных экономистами используется регрессионный анализ. Кроме

использования этого анализа для оценки спроса он используется лдя вычисле-

ния производственной функции и функции издержек (см. главы 6 и 7). Также

регрессионный анализ используется в макроэкономических исследованиях

потребления, инвестиций, международной торговли и процентных ставок. В раз-

деле, посвященном регрессионному анализу, мы вкратце объясняем его суть

интерпретацию результатов анализа и применение его результатов для приня-

тия управленческих решений. Более подробное обсуждение этой темы, вклю-

чая теоретические основы регрессионного анализа, можно найти в книгах по

статистике и эконометрике. Поэтому презентация регрессионного анализа,

приводящаяся здесь, в большей степени статья по менеджменту, чем научная

работа.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ: КРАТКОЕ

ИЗЛОЖЕНИЕ В КУРСЕ МЕНЕДЖМЕНТА

ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ

И ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ

При оценке спроса иа конкретный товар или услугу для начала следует устано-

вить все факторы, которые могут влиять на спрос. Предположим, мы хотим

оценить спрос на пиццу у студентов США. Какие переменные могут влиять на

спрос иа пиццу? Мы могли бы начать ответ на этот вопрос с использования

ценовых и неценовых факторов, приведенных в главе 3 (а именно: вкусы и пред-

почтения, доход, цены на связанные товары, ожидание, число покупателей).

Однако не всегда возможно или необходимо включать все переменные в ана-

лиз спроса. В качестве примера в случае со спросом на пиццу ожидание вряд ли

будет играть важную роль. Кроме того, могут произойти изменения вкусов

и предпочтений, которые будет не так легко измерить. Например, мода на дие-

ту с пониженным содержанием углеводов оказывает влияние на спрос на пиц-

цу, однако оценить это влияние будет не так просто.5

В идеале в регрессионный анализ следует включать все факторы, которые

могут оказать влияние на спрос. В реальной жизни переменные, используемые

в регрессионном анализе, выбираются на основе доступности данных и стоимо-

сти отбора новой информации. В регрессионном анализе используются два типа

данных: перекрестные и временные. Перекрестные данные представляют ин-

формацию о переменных в определенный период времени. Временные данные

предоставляют информацию о переменных за различные периоды времени. Для

иллюстрации, давайте предположим, что мы получили перекрестные данные о

студентах колледжей путем проведения опросов в тридцати случайно отобран-

ных студенческих городках в США в течение одного месяца.

Далее, в результате проведения опроса мы собрали следующую информа-

цию по каждому студенческому городку: 1) среднее число кусков пиццы, по-

требляемое студентам в месяц; 2) средняя цена куска пиццы в местах продажи

пиццы в студенческом городке и рядом с ним; 3) стоимость обучения за год;