Компании – качественное прогнозирование продаж. Правильно рассчитанный прогноз позволяет более эффективно вести бизнес, прежде всего, контролировать и оптимизировать расходы. Кроме того, если речь идет о продукции, это позволяет сформировать оптимальные (а не завышенные или заниженные) запасы продукции на складе.
Очень важно, чтобы менеджер по продажам имел представление о том, что произойдет в будущем, поскольку это поможет ему планировать свои действия в случае возникновения тех или иных событий. Многие менеджеры по продажам не признают того, что прогнозирование объема продаж является одной из их обязанностей и оставляют это на усмотрение бухгалтеров, которым необходимо заниматься прогнозированием для составления бюджетов.
Возможно, менеджеры по продажам просто не понимают, зачем им необходимо такое прогнозирование, так как полагают, что гораздо более важной их задачей являются сами продажи. И действительно, задача прогнозирования менеджером по продажам формулируется часто нечетко и поэтому выполняется так же: торопливо, без соответствующей научной базы. Результаты подобного прогнозирования нередко ненамного лучше, чем простая догадка.
Цели прогнозирования объема продаж
Цель прогнозирования объема продаж - позволить менеджерам заранее планировать деятельность наиболее эффективным образом. Следует еще раз подчеркнуть, что именно менеджер по продажам является тем человеком, который должен отвечать за эту задачу. У бухгалтера нет возможностей предсказывать, будет ли рынок подниматься или падать; все, что он может сделать в этих условиях, - это экстраполировать результаты на основе предыдущих продаж, оценивать общий тренд и делать прогнозы на основе этого. Именно менеджер по продажам является тем человеком, который должен знать, в каком направлении двигается рынок, и если задача прогнозирования объема продаж оставляется на усмотрение бухгалтера, это означает, что менеджер по продажам игнорирует важнейшую часть своих обязанностей. Кроме того, к процедуре прогнозирования объема продаж следует подходить серьезно, поскольку из нее вытекает планирование всего бизнеса; если прогноз является ошибочным, то и планы будут такими же неточными.
То есть планирование вытекает из прогнозирования объема продаж, и целью планирования является распределение ресурсов компании таким образом, чтобы обеспечить эти ожидаемые продажи. Компания может прогнозировать свой объем продаж либо на основе продаж на рынке в целом (что называется прогнозом рынка), определяя свою долю в этом объеме, либо прогнозировать непосредственно свой объем продаж.
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
Объема продаж можно разделить на три основные группы:
Методы экспертных оценок;
и прогнозирования временных рядов;
казуальные (причинно-следственные) методы.
Основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для 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.
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.
Необходимо разделять прогнозы на долгосрочные (на 1, 3, 5 или больше лет) и кратко- или среднесрочные (неделя, месяц, квартал). Прогнозы на более длинные периоды обычно менее точные (хотя и не всегда). Это понятно, ведь больше факторов могут на протяжении длительного периода времени скорректировать ожидаемые результаты в ту или другую сторону. Однако вполне реально сделать точные прогнозы деятельности вашего предприятия для любого промежутка времени.
Точный прогноз – это прогноз, который имеет отклонение от реальных объемов продаж в пределах 10% в большую или меньшую сторону. Например, вы спрогнозировали, что за период 3 месяцев продадите продукции в размере 1000 шт. В конце периода вы получили результат 900, или же 1100 шт. или любую цифру в этом промежутке. Такой прогноз можно считать точным и качественным. Если отклонения существенны (вместо прогнозируемой цифры 1000 шт. получен результат – 500 шт.) – это свидетельствует о некорректном, слишком завышенном прогнозе, или же о форс-мажорных обстоятельствах, которые повлекли за собой резкое падение объемов продаж.
Как построить точный прогноз
Эта работа состоит из нескольких этапов:
Запишите точные результаты деятельности за предыдущие промежутки времени (например, ежемесячные продажи вашей продукции на протяжении последнего года). Если ваша продукция новая и не имеет истории продаж, вам придется подождать 2-3 месяца, чтобы получить информацию о первых продажах. Без этого попытки построить точный прогноз, основываясь лишь на предположениях, будут напрасны.
Рассчитайте коэффициенты сезонности. Сформируйте график, который показал бы объем продаж на протяжении определенного отрезка времени. Для этого возьмите за основу, например, один из месяцев и сравните с объемами продаж в следующие месяцы. Важно знать, есть товары и услуги, спрос на которые имеет незначительные, иногда малозаметные сезонные колебания. Однако в таких сферах, как туристические услуги или же продажа пищевых продуктов, сезонные колебания очень значительные. Понятно, что если ваша фирма занимается продажами туристических путевок в дома отдыха Крыма, и в марте вы продали, например, 100 путевок, на июнь планируйте продажи в несколько раз выше. А на июль-август прогноз должен быть еще выше. В сфере питания вопрос точного прогнозирования продаж стоит острее, ведь продукция имеет сроки хранения, на протяжении которых ее нужно сбыть. Потому рассчитайте коэффициенты сезонности для каждого планового отрезка и запишите их.
Пример: вы занимаетесь продажами безалкогольных напитков. В начале мая вы должны рассчитать прогноз продаж на июль. У вас есть данные по продажам за каждый месяц предыдущего года, в частности, в апреле (5 000 шт.) и июле (12 000 шт.) прошлого года, а также за апрель этого года (7 000 шт.). Для того, чтобы определить коэффициент сезонности, нужно получить соотношение продаж за июль прошлого года к количеству продаж в апреле того же года. Полученную цифру (коэффициент сезонности) нужно перемножить на данные по количеству продаж за апрель этого года. В результате получим прогноз продаж на июль, взвешенный на коэффициент сезонности: 12 000/5 000 = 2,4. 7 000*2,4 = 16 800 шт. – прогноз на июль. Если другие факторы, которые влияют на объем продаж, остались неизменными, этот прогноз будет очень точным.
Рассчитайте по цене на вашу продукцию. Тут не помешает вспомнить студенческий курс экономики. Определите, как изменялся спрос после изменения цен на вашу продукцию. Если спрос на вашу продукцию имеет высокую (то есть, заметно падал при росте цен), пытайтесь в дальнейшем избегать значительного повышения стоимости продукции для ваших потребителей, и ни в коем случае не поднимайте цены раньше, чем ваши конкуренты.
Пример: данные свидетельствуют: при повышении цены на 1% спрос на вашу продукцию падает на 2,5%. Вы планируете в июне повысить цену на 10%, это повлечет падение спроса на 25%. В прошлом году в этот же период цена оставалась неизменной. Продажи апреля составили 400 шт., коэффициент сезонности – 3,0. Рассчитываем прогноз на июль: 400*3*(100%-25%)=900 шт.
Учтите рост производственных мощностей (или открытие новых магазинов, точек сбыта продукции). Если вы расширяете производство, выходите на новые рынки сбыта, обязательно учтите это в прогнозе.
Пример: раньше вы поставляли продукцию лишь в своем городе. Начиная со следующего месяца, вы начинаете сотрудничество с посредниками из других городов и открываете дополнительно 5 точек продаж. На данный момент 10 точек продаж сбывают 2 000 шт. продукции на месяц. Таким образом, ожидаемые продажи 15 точек дадут результат около 3 000 шт.
Рассчитайте коэффициент влияния внешних факторов (в первую очередь общеэкономической ситуации в государстве и конкурентов). Для расчета этого коэффициента вы должны тщательным образом отслеживать ваш рынок и следить за появлением новых игроков. Очень часто компании не учитывают инновации конкурентов, их деятельность на рынке. И в результате получают более низкие показатели, чем ожидали изначально. Как рассчитать коэффициент внешних факторов? Для этого нужно иметь историю продаж за длительный период (хотя бы 2 года, желательно больше). Рассчитайте прогноз продаж на прошлый год по данным позапрошлого (с учетом коэффициентов сезонности и эластичности). Сравните прогноз с реальными цифрами. Из разницы, которая вышла, высчитайте форс-мажорные обстоятельства. Остальные – это и есть показатель влияния внешних факторов.
Пример: вы имеете коэффициенты сезонности и эластичности спроса на вашу продукцию. Допустимо, суммарные продажи позапрошлого года составили 10 000 шт., суммарные продажи в прошлом году составили 14 000 шт. с учетом коэффициента эластичности прогноз на прошлый год должен был составить 9 000 шт. Однако увеличение объемов сбыта позволило увеличить объемы продаж вдвое (вдвое расширили штат работников отдела продаж и открыли еще 2 точки продаж дополнительно до двух существующих, как и было до этого). Это увеличивает прогноз до 18 000 шт. Следовательно, фактическое отклонение составило 4 000 шт. из них 2 000 шт. не было продано по причине непредвиденные обстоятельств – форс-мажор (проблемы с поставщиками сырья на протяжении двух месяцев). Отклонение, связанное с влиянием внешних факторов, составило 2 000 шт. (18 000 – 14 000 – 2 000). Коэффициент влияния составит таким образом: 1-(2 000 влияние внешних факторов /18 000 прогноз -2 000 форс-мажор)=0,875
Ознакомьте с прогнозом продаж каждого работника из отдела продаж (сбыта). Отметьте, что эти цифры получены на основе точных расчетов с учетом всех факторов. Это еще одна важная деталь, ведь работники будут знать, какие цифры от них ожидаются и что эти цифры не вымышленные, а вполне обоснованы реальными расчетами.
Создание точных прогнозов продаж позволит вам более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, сократить расходы, правильно разработать планы работы, оптимизировать деятельность вашей компании, в том числе сектора продаж.
Прогнозирование - важная часть процесса управления. Без него невозможно разрабатывать ни тактические, ни стратегические планы развития предприятия. Как для торгового, так и для производственного предприятия важно предсказания продаж товаров на следующий период. От этого будет зависеть объем и создаваемых запасов, и аккумулированных для этого денежных средств.
Теме прогнозирования уделяют внимание многие ученых и практиков. Необходимо отметить среди них Ю.И. Рыжикова , который, собственно, создавал в то время еще советскую школу теории запасов. Ученому удалось системно и последовательно изложить базовые теоретические положения теории очередей, дать практические рекомендации по оптимизации сложных систем сбыта, уменьшение времени обслуживания, ликвидации избыточных запасов. Это очень мощное научное исследование. Впрочем для ознакомления с методами прогнозирования на уровне первичного представления целесообразно будет воспользоваться базовыми положениями (методологии прогнозирования) и некоторой литературой по этому вопросу .
Под методологией прогнозирования понимают отрасль знаний о методах, способах и системы прогнозирования, а именно:
Метод прогнозирования - способ исследования объекта, направленный на разработку прогноза;
Методика прогнозирования - совокупность одного или нескольких методов прогнозирования;
Система прогнозирования - упорядоченная совокупность методик прогнозирования и средств их реализации.
Известно, что теория прогнозирования включает: анализ объекта прогнозирования; методы прогнозирования (математические - формализованные, экспертные - интуитивные) системы прогнозирования.
В работе по теории прогнозирования при анализе объектов применяют классификацию прогнозов, при этом в качестве основных признаков выступают: масштабность - количество главных переменных для описания объекта; сложность - характеризует степень взаимосвязи переменных детерминированность или стохастичность переменных информационная обеспеченность периода ретроспекции. Одной из главных классификационных признаков также период прогноза. Исходя из этого, большинство авторов определяет три вида прогнозов: краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Как отмечалось ранее, временные интервалы прогнозов зависят от природы объекта (мы уже приводили пример выше - по выбору периода для проведения АВС-ХУZ-анализа).
По двум группам методов прогнозирования, то эвристические методы базируются на интуитивных оценках, которые формулируются экспертами (менеджерами соответствующих направлений). Среди эвристических: индивидуальные - метод интервью, генерации идей; коллективные - метод простого ранжирования, метод весовых коэффициентов, метод последовательных сравнений, метод парных сравнений; комбинированные - метод "Дельфи" и его модификации.
Среди математических методов различают три группы: симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядами - метод наименьших квадратов, экспоненциальное сглаживание и тому подобное; статистические методы - корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ и др; комбинированные методы - синтез различных вариантов прогнозов.
Метод " наивного " прогноза основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равны продажам предыдущего периода.
Например, если продажи за январь составили 100 единиц, то, соответственно, прогноз продаж на февраль составит также 100 единиц. Или если продажи сегодня составляли 50 единиц, то прогноз продаж на завтра будет также 50 единиц. Чаще всего такой метод применяют магазины хлебобулочных изделий и работающих с товарами (запасами) устойчивого спроса - то есть X категории.
К достоинствам этого метода можно отнести моментальную реакцию на изменения спроса, но только при условии наличия тренда. К недостаткам - значительное чувствительность к случайным колебаниям. Среди оговорок необходимо назвать чрезвычайную чувствительность этого метода.
|
метод прогнозирования |
Наличие тренда |
наличие сезонности |
Требования к минимальному количеству данных |
прогноз возможен |
|||
|
несезонные |
сезонные |
На один шаг |
На несколько шагов |
||||
|
экспертный |
не обязательно |
не обязательно |
|||||
|
экспоненциальное сглаживания (Простое) |
|||||||
|
арифметическое сглаживания |
|||||||
|
метод Хольта |
|||||||
|
Метод экспоненциальных средних (метод Брауна) |
|||||||
|
экстраполяция |
|||||||
|
метод Винтерса |
|||||||
|
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения) |
|||||||
|
Комбинированный прогноз (оценка среднего значения и отклонения) |
|||||||
* Прогноз на несколько шагов возможен при соблюдении соотношения длины передпрогнозного периода и периода прогнозирования 3: 1.
** Т - периодичность сезонности.
*** Прогноз на один период, вмещающий сезонность (например, на 1 год ежеквартально).
**** "-" - Метод не применим для учета сезонности.
Дело в том, что основывать прогноз на двух точках не всегда правильно. Представим себе ситуацию, когда в определенной точке сбыта товар был распродан лишь благодаря посещению экскурсионной группой определенного памятника архитектуры, расположенного рядом. Прогноз заказ на следующий период - сутки или месяц - с учетом такого разового пикового всплеска неправильно. Поэтому его необходимо применять только при наличии устойчивого тренда при условии исключения разовых пиковых всплесков потребительской активности.
Арифметическое сглаживания (метод долгосрочной средней) предусматривает, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической продаж за все предыдущие периоды.
Например, продажи за 2011 г.. Составляли 10000 единиц. Тогда прогнозное значение на январь 2012 составит: 10000: 12 = 834 единицы. Реальные продажи за январь составили 500 единиц. Тогда прогнозное значение на февраль 2012 будет: (10000 + 500) :(12 + 1) = 808 единиц. И так далее, каждый раз добавляя новое значение реальных продаж к прежним значениям и деля полученную сумму на количество всех периодов.
К достоинствам метода можно отнести сглаживания случайных колебаний. Этот метод просто не видит их, поскольку влечет всю статистику предыдущих периодов. Собственно это и недостатком, поскольку метод таким образом не отражает изменения в тенденциях, всегда реагирует с задержанием на существенные колебания спроса. Но, если точка сбыта товара имеет свободные складские площади и договор с поставщиком составлен так, что по завершении периода продажи все расходы по реверсной логистикой (то есть расходы на отзыв непроданных товаров из точек) возложена на поставщика, то точка сбыта таким образом имеет 100- процентную защиту от колебаний спроса и несет умеренные расходы на содержание.
Метод скользящей средней (метод Хольта - Винтерса) является усовершенствованным методом экспоненциального сглаживания временного ряда. Экспоненциальное сглаживание обеспечивает наглядное представление о тренде и позволяет делать краткосрочные прогнозы, а при попытке распространить прогноз на больший период показывает абсолютно бессмысленные значения: создается впечатление, что развитие процесса в сторону увеличения или уменьшения совсем прекратился. Более совершенным является метод Хольта - Винтерса, успешно справляется и со среднесрочными и долгосрочным прогнозам, поскольку он способен проявлять микротренды (тренды, связанные с короткими периодами) в моменты времени, непосредственно предшествующих прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее. И хотя возможна только линейная экстраполяция в будущее, в большинстве реальных ситуаций ее оказывается достаточно.
Итак, метод основывается на условии, что продажи в следующем периоде будут равняться средней арифметической от объема продаж за предыдущие n-периода. Главное - выбирать оптимальное значение количества предыдущих периодов для получения корректных прогнозов. Вообще в зависимости от объекта исследования - конкретной позиции, товара, запаса, группы - можно выбирать 2, 5, 6, 10, 12 периодов. Пример расчета приведен в табл. 4.10.
Таблица 4.10.
Пример расчета прогнозного значения методом скользящей средней (период - с месяца)
Таблица 4.11.
Прогнозирование продаж товаров сезонного спроса
Источник : Бузукова ЭЛ. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / Е.А. Бузукова; под ред. С. Сысоевой. СПб. : Питер, 2009. - 432 с. : Ил. - (Розничная торговля).
Как видим, этот метод является компромиссным между предыдущими двумя. Он достаточно гибкий и реагирует на резкие изменения в продажах достаточно быстро, однако не мгновенно.
Метод экспоненциальной средней взвешенной схож с предыдущим, но с применением определенных значений коэффициента (ИС), который принимает значения от 0 до 1. В случае, когда речь идет о запасах (товары) с постоянным плавным трендом, то значение этого коэффициента равно 0,1 -0,2. Для запасов, имеющих слишком сильные колебания, и £ = 0,5 и выше. Приведем пример . Пусть спрос на продукцию в точке сбыта на продукцию А является постоянным. Итак, К = 0,2. За январь было реализовано 300 единиц товара, прогноз по ним был на уровне 290 единиц. Таким образом, прогноз заказ товара будет на уровне 0,2 300 + (1 - 0,2) 290 = 292 единицы.
К преимуществам метода относят то, что он базируется на предыдущих, ближайших к отчетного периода данных, гибко реагирует на изменения. К недостаткам относится то, что все данные всех периодов имеют одинаковый вес.
Это облегченные для восприятия основные подходы, на которых базируются определенные методы прогнозирования. Для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса на практике используют другой подход, основанный на коэффициенте тенденции. Этот коэффициент показывает, насколько изменились продажи по сравнению с предыдущими годами. Но в целом за год, как было показано в предыдущих примерах, а только по определенному периодом - высоким сезонным всплеском продаж. Итак, для прогнозирования продаж товаров сезонного спроса необходимо сравнивать аналогичные периоды прошлых лет и корректировать полученные данные с учетом экспертных оценок. Сравнение периодов необходимо для учета изменения в тенденциях - фиксации роста или уменьшения спроса по сравнению с аналогичными периодами прошлых лет (табл. 4.11). Сделать это помогает коэффициент тенденции (КД:
где Х1 - данные за отчетный период;
Х2 - данные за предыдущий период.
Для определения прогноза на июнь 2011 необходимо определить изменения по годам. Рост потребления за период март
Июнь 2009 составил: 26 единиц (3 + 5 + 18), за 2010
31 единица, за 2011г. - 41 единица:
Тенденция увеличения продаж в последние годы не изменилась - продажи имеют устойчивый тренд роста. Применив Кт до отчетного периода, получим прогнозное значение продаж на июнь 2011 г.: 60 + 32% = 79 единиц.
Бытует мнение, что такие расчеты всего удовлетворяют разработку прогнозов для групп С Z , BZ . Считается также, что для товаров, имеющих значительные продажи, такой подход - корректировка на аналогичные периоды прошлых лет - достаточно достоверным.
В бизнес-практике иногда применяют подход " коэффициентов ", который, собственно, также основывается на данных о продажах за предыдущий год. Сущность его заключается в том, что среди всех периодов продаж за год находят наименьшее значение, которому задают коэффициент, равный 1,0. Все остальные периоды получают собственные значения коэффициентов, отталкиваясь от 1,0. Например: известно месячные значения продаж товаров за 2012 г.., И установлены соответствующие коэффициенты (для февраля = 300 200 = 1,5 и т. Д.):
|
сентябрь |
|||||
Итак, план продаж на следующий год будет корректироваться с учетом коэффициенты и может составлять по месяцам следующие данные (в зависимости от продаж за январь):
август 1000
сентябрь 625
октябрь 812,5
ноябрь 1125
декабрь 1875
Этот подход достаточно легкий для понимания, благодаря чему его
собственно, и используют в основном для формирования планов продаж на следующий год, но несколько несовершенен.
Правило полтора ("Правило 1,5") чаще всего используют в розничной торговле торговые агенты или если предприятие начинает работать с новым товаром, за которым нет никакой статистики продаж. Для того чтобы определить объем заказа на следующий период (день, неделя, месяц), необходимо соблюдать шага 1,5. Например, первая поставка была в количестве 33 единиц. Продажи за неделю составили 25 единиц, соответственно остаток - 8 единиц. За "Правилом 1,5", следующий объем поставок должен быть: 251,5-8 = 29,5 "30 единиц. Это можно записать в виде следующей формулы:
где замнут - новый объем заказа, шт.;
СПП - остатки на начало отчетного периода, шт.;
Постп - поставка в отчетном периоде, шт.;
ЗКП - остатки на конец отчетного периода, шт.
Логика, заложенная в это правило, проста: целью любого коммерческого предприятия является увеличение (!) Дохода, а не его постоянство. Таким образом, предприятие постоянно закладывает рост продаж, увеличивая его наполовину от предыдущего значения, одновременно корректируя на остаток. Такой подход позволяет достаточно динамично отслеживать продажи и корректировать остатки, не приводит ни к накоплению (затоваривание), ни к отсутствию запаса (резерва). Проиллюстрируем это примером (табл. 4.12).
Итак, первый заказ партии товара находилось на уровне 33 единицы, из них 25 было продано и 8 в остатке. Следующий заказ был сделан в объеме ЗО единиц. Представим ситуацию, что продажи составили 28 единиц и в остатке, соответственно, осталось 10 единиц. За "Правилом 1,5", объем заказа на следующий, третий период будет составлять 32 единицы (28 * 1,5 - 10). В третьем периоде с 32 заказанных единиц было продано 22 остаток равен также 20 единиц
Таблица 4.12.
Пример движения запасов при использовании Правила полтора
|
Остатки на начало отчетного периода, шт. |
Заказ на поставку, шт. |
Продажи в отчетном периоде, шт. |
Остатки на конец отчетного периода, шт. |
|
|
(0 + 33-8) - 1,5-8 = 30 |
||||
|
(8+ 30-10) -1,5-10 = 32 |
||||
|
(10+ 32-20) -1,5-20 = 13 |
||||
|
(20 + 13-5) - 1,5-5 = 37 |
||||
(10 - с предыдущего периода и еще 10 из этого). Итак, на четвертый период объем заказа должен составлять лишь 13 единиц (22 1,5 - 20) и т. Д. Соответственно, это не приведет к затоваривания, и товары, остались, будут также реализованы. Пока не будет определенной определенной динамики продаж - это довольно интересный способ определения объемов заказа и контроля за остатками. Одно только замечание: при предыдущих заказах 33, 30, 32 шт. может произойти ситуация, когда поставщик не захочет удовлетворять партию в 13 единиц, поскольку у него определен так называемый целевой размер заказа, о чем пойдет речь далее.
Вообще вопросу применения методов прогнозирования запасов в зависимости от уровня стохастичности (меры неопределенности в его поведении) посвящено много научно-практической литературы. В нашем случае можно сказать, что ни один из методов не даст 100 % правильных результатов, то есть не обеспечит прогнозируемость на 100%, что позволит свести к нулю отклонения между прогнозируемыми значениями и реальными продажами. Метод прогнозирования для каждого конкретного запаса должен избираться по критерию минимального отклонения между прогнозом и фактом (в нашем примере - реальными продажами). Соответственно, чтобы остановиться на определенном методе прогнозирования, необходимо провести расчеты по нескольким и выбрать среди них один, содержащий самые погрешности. Но обязательно делать планирования, ведь, как говорил Дуайт Эйзенхауэр, "готовясь к бою, я всегда убеждался, что планы бесполезны, но планировать необходимо!".
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.
Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.
Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.
Способ 1: линия тренда
Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.
Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.
Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ . Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:
ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)
«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.
«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.
«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.
Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.
При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.
Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.
Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.
Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ . Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:
ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ , а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа» , но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.
Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.
Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.
Способ 4: оператор РОСТ
Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:
РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])
Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ , так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.
Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ . Его синтаксис имеет такой вид:
ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН , умноженный на количество лет.
Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.
Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ . Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:
ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])
Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.
Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.
Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.
