Седьмой этап. Установление последствий. На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более широкого ос­воения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определя­ются характер и степень воздействия тех или иных вариантов раз­вития на стратегические области действий фирмы.

Восьмой этап. Принятие мер.

В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он естественно вытекает из предыдущих этапов.

3.3. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ ТРЕНДОВ.

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тен­денции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстра­поляции трендов закономерности прошлого развития объекта пере­носятся в будущее.

Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число из­менений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следую­щий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экс­траполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сфе­рах внутрифирменного планирования, включая общее стратегиче­ское планирование, финансовое планирование, планирование про­изводства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трен­дов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциаль­ного сглаживания.

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

Например, если объем продаж составил:

в марте - 270 единиц

в апреле - 260 единиц

в мае - 290 единиц, то

Прогноз продаж на июнь = Скользящая средняя = (270+260+290)/3 =273

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

(260+290+280)/3 = 277

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

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц.

Тогда:

Ft+1 = aXt + (l-a)Ft

где Ft+1 - прогноз продаж на месяц t+1;

Xt - продажи в месяце t (фактические данные);

Ft - прогноз продаж на месяц t;

а - специальный коэффициент, определяемый статистиче­ским путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциаль­ного сглаживания на конкретном примере. Предположим, что а =0,3.

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

Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январь = 0,3х50+0,7х0,65=61.

Полученные данные можно отразить на графике:

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

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

Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь меж­ду двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был про­веден опрос о применении методов прогнозирования в британ­ских фирмах.