1. Доля рынка сигарет с пониженным содержанием никотина.

2. Яркие предупреждения о вреде курения, принятые в 1992 г. Была ис-

пользована фиктивная переменная; 0 —обозначает период до 1991 г., 1 — после.

Некоторые другие объяснительные переменные включали запоздалое по-

требление, долю рынка, занимаемую импортными сигаретами, и привлечение

женской рабочей силы.

Результаты общей модели были следующими:

•ценовая эластичность от -0,5 до -0,6;

•эластичность по доходу от 0,14 до 0,22;

•влияние сигарет с пониженным содержанием никотина -0,04.

Все три показателя имели статистически значимые коэффициенты на 1%-

ном и 5%-ном уровне. Влияние предупреждений было отрицательным, но стати-

стически незначимым, а влияние импортных сигарет было положительным, но

статистически значимым только на 10%-ном уровне в некоторых моделях.

Когда отечественные и импортные сигареты рассматривались отдельно, ре-

зультаты оказывались схожими. Перекрестные эластичности в обеих моделях

были положительными, что указывает на то, что отечественные и импортные

сигареты являются заменителями. Коэффициенты смешанной корреляции

были удовлетворительными. Они равнялись примерно 0,91 для общего урав-

нения и от 0,71 до 0,88 для уравнений, в которых отечественные и импортные

сигареты исследовались раздельно.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Много лет назад в одной крупной корпорации автор этой книги увидел плакат

на степе офиса у директора отдела исследования рынка крупной корпорации.

Плакат гласил: *Строить прогнозы очень сложно, особенно на будущее≫. Мож-

но добавить: ≪Строить точные прогнозы еще сложнее≫. Конечно, это утвержде-

ние во многом справедливо, но, несмотря на сложность прогнозирования, в ча-

стности точного, оно является неотъемлемой частью нашей жизни. Многие из

нас с готовностью смотрят прогнозы погоды по телевизору или следят за про-

гнозами известных гуру фондового рынка, при этом зная, насколько неточны-

ми они могут быть. В еще менее формальном смысле мы делаем прогнозы, ко-

гда покупаем лотерейные билеты, делаем ставки на лошадиных бегах и решаем,

орать ли с собой зонтик, выходя из дома.

В бизнесе, правительстве или даже некоммерческих учреждениях прогно-

зирование является еще более важным. В мире, в котором организации и их

окружение становятся более сложными, а изменения происходят все быстрее,

людям, принимающим решения, нужна помощь в оценке многих факторов и по-

нимании постоянно меняющихся взаимоотношений; это помогает принимать

О

.

все более и более значимые решения. Правильное использование имеющихся

ресурсов И приобретение дополнительных ресурсов требуют максимума инфор-

мации о будущем компании.

Все организации работают в условиях неопределенности, и, наверное, ос-

новной задачей прогнозирования является снижение этой неопределенности.

Но прогнозирование, каким бы обширным и дорогостоящим оно ни было, не

может полностью убрать неопределенность. Менеджеры, использующие про-

гнозирование в своей работе, должны выработать реалистичное понимание того

чего можно добиться с помощью прогнозирования, а чего нет. Прогнозирова-

ние не является заменой управленческому суждению в принятии решений; оно

просто помогает этому процессу.

ОБЪЕКТЫ ПРОГНОЗОВ

В бизнесе прогнозирование используется для получения информации о мно-

гих объектах. В результате анализа фирмы интересуют будущие прибыли и убыт-

ки —итоговая строчка годового отчета о прибылях и убытках. Но, для того что-

бы достигнуть этого результата, может потребоваться большое количество

прогнозов. В этом разделе мы рассматриваем различные категории прогнозов — эт макро- до индивидуальных прогнозов:

Прогнозы ВВП, которые описывают общий объем произведенных това-

ров и услуг в стране.

Прогнозы компонентой ВВП, например потребительских расходов, рас-

ходов производителей на оборудование длительного пользования и жи-

лые здания.

•Отраслевые прогнозы —для Global Foods это будут прогнозы продаж про-

хладительных напитков, питьевой воды и других товаров.

•Прогнозы продаж конкретных товаров —например, диетической колы.

ОЦЕНКА СПРОСА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА

В первой части этой главы мы обсуждали регрессионный анализ и оценку спро-

:а. Прогнозирование спроса схоже с оценкой спроса. Различие между этими

ч^умя анализами во многом заключается в их цели.

Методика оценки спроса будет использоваться менеджером, которого ин-

гересует исследование влияния на спрос (или величину спроса) одной или не-

жольких независимых переменных. Так, например, менеджер по ценообразо-

ванию может захотеть узнать, как повлияют на продажи газированной воды

компании изменение цен у конкурента или, например, изменения расходов ком-

пании на рекламу.

В прогнозировании уделяется меньше внимания объяснению причин изме-

нения спроса. Большее ударение делается на получение информации, касаю-

щейся будущих уровней продаж, при учете наиболее вероятных предположе-

ний о независимых переменных. В действительности в некоторых случаях,

которые мы будем обсуждать далее в этой главе, прогнозирование осуществля-

ется без введения каких-либо причинных факторов; будущие продажи прогво-

шруются только за счет проектирования прошлого в будущем.

ПРЕДПОСЫЛКИ ХОРОШЕГО ПРОГНОЗА

Тюбой хороший прогноз должен отвечать ряду требований:

•Прогноз должен соответствовать другим аспектам бизнеса, например про-

гнозирование роста продаж на 10% должно гарантировать наличие необ-

ходимых производственных возможностей и рабочей силы для создания

этого роста.

•Прогноз должен быть основан на знаниях, полученных в прошлом. Од-

нако когда базовые условия значительно меняются, пропитый опыт мо-

жет оказаться бесполезным при составлении прогноза. Более того, иног-

да прошлого, на котором можно было бы основываться, просто не

существует. Это происходит, когда мы имеем дело с новыми товаром или

технологией. При таких условиях процесс прогнозирования должен вклю-

чать в себя мнение аналитиков. В некоторых случаях для формулировки

прогноза или сценария на будущее используются прогнозы, основываю-

щиеся только на мнении экспертов.

•Прогнозы должны учитывать экономические и политические условия,

а также любые потенциальные изменения.

•Прогноз должен быть своевременным. Работа на основе точного, но за-

поздалого прогноза может быть бесполезной,

ТЕХНИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Существует много различных методов прогнозирования. Одна из задач, с ко-

торой сталкивается человек, составляющий прогноз, —это выбор правильной

техники. Подходящий метод зависит от предмета прогнозирования и человека,

составляющего прогноз. Однако мы можем обсудить некоторые факторы, ко-

торые следует принимать во внимание.

1. Суть прогноза. Что мы пытаемся с прогнозировать —продолжительность

исторической модели, продолжительность основной зависимости или

переломный момент?

2. Взаимосвязь ситуации и характеристик доступных методов прогнози-

рования. Менеджер должен принимать решения, основываясь на соот-

ношении цены и качества. Если для достижения желаемого результата

может быть использован менее дорогостоящий метод, именно его и сле-

дует использовать.

3. Доступный объем данных за прошедшие периоды.

4. Время, отпущенное на составление прогноза. Выбор определенного ме-

тода может зависеть от срочности ситуации.

Также следует добавить еще один пункт, касающийся стоимости прогноза

и его точности. Как правило, когда требования точности прогноза высоки, мо-

гут быть использованы более сложные методы. Обычно такие методы являют-

ся более дорогостоящими. Таким образом, когда гарантируется достаточно

высокая точность прогноза, менеджеры имеют право на более высокие расхо-

ды. Однако эмпирические исследования показали, что простота методов про-

гноза не обязательно является негативной характеристикой и не всегда вредит

точности прогноза. Поэтому авторы советуют не пренебрегать простыми мето-

дами и не стремиться заменять их более сложными.

Методы прогнозирования можно классифицировать различными способами.

Мы используем следующие шесть категорий:

1) экспертное мнение;

2) опросы общественного мнения и исследования рынка;

3) исследование планируемых затрат;

4) экономические показатели;

5) планирование;

6) эконометрические модели.

0)

Как мы увидим далее, методы можно разделить на количественные и каче-

ственные. Качественное прогнозирование основывается на суждениях отдель-

ных людей иля групп. Результаты качественного прогноза могут быть пред-

ставлены в числовой форме, но в целом они не основываются на наборах

временных данных.

Количественное прогнозирование, наоборот, использует значительные

объемы данных за прошлые периоды в качестве основы. Количественные ме-

тоды могут быть простыми или причинными (объяснительными). При простом

прогнозировании данные за прошлые периоды проецируются в будущее без

объяснения будущих тенденций. Причинное, или объяснительное, прогнози-

рование пытается объяснить функциональные различия между оцениваемой

переменной (зависимая переменная) и переменной или переменными, которые

отвечают за изменения (независимые переменные). Несмотря на частое исполь-

зование качественного прогнозирования (на основе мнений), использование

количественных методов быстро растет. Недавний опрос, проводимый Institute

of Business Forecasting, показал, что временные модели, экстраполирующие

данные за прошедшие периоды в будущее, использовались 60% опрошенных

компаний. Причинные модели прогнозирования использовались 24% компа-

ний, в то время как качественными методами пользовались только 8%. Однако

это исследование также показало, что члены различных функциональных под-

разделений компаний (маркетинг, производство, финансы и продажи) перио-

дически встречаются для рассмотрения количественных прогнозов и при не-

обходимости, высказывают свои мнения, чтобы прийти к итоговому прогнозу.

Такая практика применялась в 78% опрошенных компаниях. Однако в резуль-

тате более раннего исследования производственных компаний был сделан вы-

вод, что качественные методы по-прежнему преобладают во многих коммер-

ческих организациях.

ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ

В категорию экспертного мнения входят различные типы и методы прогнози-

рования. Мы обсудим только два из них.

Жюри нз мнения руководителей: прогнозы создаются группой руководи-

телей корпорации, которые собираются вместе. Участники собрания могут пред-

ставлять различные функциональные подразделения корпорации или различ-

ные корпорации. Эта технология успешно себя зарекомендовала. Однако

существует опасность, что убедительное, но не всегда компетентное мнение

участника может оказать чрезмерное влияние на результаты. Похожий метод

заключается в сборе мнений отдельных продавцов. Однако зачастую продавцы

ведут себя излишне пессимистично или оптимистично. В иных случаях они не

осведомлены о многих экономических моделях, в которых оценивается влия-

ние тех или иных факторов спроса.

Метод Delphi: метод, разработанный Rand Corporation в 1950-х гг. Этот ме-

тод в основном используется для прогнозирования технологических трендов и

изменений. В методе Delphi также используется группа экспертов, но они не

встречаются. Процесс осуществляется посредством серий письменных вопро-

сов и ответов. В прошлом эта повторяющаяся процедура могла занимать слиш-

ком много времени, однако использование компьютеров и электронной почты

существенно сократило этот процесс. Повторные опросы проводятся до тех пор,

пока спектр ответов ни сужается. В итоге достигается сходимость или согласие

ответов. Ранним примером этого метода было исследование прогноза по шести

пунктам на 50 лет. Этими пунктами были научные открытия, рост населения,

автоматизация, космические программы и военные технологии будущего. Хотя

метод Delphi зачастую был успешным, у него есть ряд недостатков: недостаточ-

ная надежность, излишняя чувствительность результатов к двусмысленности

вопросов, расхождение результатов при использовании разных экспертов, слож-

ность оценки степени компетентности и невозможность прогнозирования не-

предсказуемого. Учитывая долгосрочный характер прогнозов с использовани-

ем метода Delphi, эти недостатки не сильно отличаются от критики в отношении

прогнозов в целом.

ОПРОС ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ

И ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА

Скорее всего, вы знакомы с опросами общественного мнения, потому что каж-

дый из нас хотя бы однажды участвовал в телефонных или письменных опро-

сах, в которых нас просили оценить товар или выразить мнение по какому-либо

политическому вопросу. В ходе опроса общественного мнения объектами

опроса являются не эксперты, а население, чье поведение может определять

будущие тенденции. Опросы общественного мнения могут быть весьма полез-

ными, потому что они могут устанавливать изменения тенденций, которые, как

будет показано в этой главе дальше, могут ускользнуть от нашего внимания

при использовании количественных методов (как простых, так и объяснитель-

ных).

Выбор группы населения является предельно важным, потому что исполь-

зование нерепрезентативной выборки может привести к абсолютно обманчи-

вым результатам. Кроме того, вопросы должны быть сформулированы просто

и четко. Часто вопросы повторяются в несколько отличающейся форме, что

дает возможность перекрестной проверки ответов.

Рыночные исследования тесно связаны с опросами общественного мнения.

Точные определения этого метода можно найти в книгах по маркетингу. Ры-

ночное исследование устанавливает не только причину, по которой потреби-

тель покупает или не покупает (или его склонность к покупке), но и кем потре-

битель является, как он или она использует товар и какие характеристики

потребитель считает наиболее важными при принятии решения о покупке. Эта

информация впоследствии может быть использована для оценки рыночного

потенциала и возможной доли рынка.

ИССЛЕДОВАНИЯ ПЛАНИРУЕМЫХ ЗАТРАТ

Использование исследований планируемых затрат схоже с использованием

опросов общественного мнения и рыночных исследований. Методы сбора дан-

ных в этих методах тоже похожи между собой. Однако опросы общественного

мнения и рыночные исследования, как правило, имеют дело с конкретными

товарами и зачастую проводятся отдельными фирмами, тогда как исследова-

ния, о которых мы говорим сейчас, стремятся получить информацию, относя-

щуюся к экономике на макроуровне.