2. Методы экстраполяции трендов

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тен­денции его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода.

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. 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;

• метод экспоненциального сглаживания.

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

Например, если объем продаж составил.

1. в марте – 270 единиц

2. в апреле – 260 единиц

3. в мае – 290 единиц, то

= =

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

и так далее.

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:

,где

прогноз продаж на месяц i+1;

продажи в текущем месяце,

продажи за месяц i-1;

специальный коэффициент, определяемый статистиче­ским путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциаль­ного сглаживания (за 2 периода) на конкретном примере.

Предположим, что

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу “Прогноз продаж” в таблице 1 при усло­вии, что известны фактические данные о продажах.

Таблица 1

Месяц	Фактические продажи	Прогноз продаж
Январь	50	-
Февраль	65	-
Март	47	60,5
Апрель	39	52,4
Май	55	41,4
Июнь	64	50,2
Июль	70	61,3
Август	75	68,2
Сентябрь	80	73,5
Октябрь	72	78,5
Ноябрь	67	74,4
Декабрь	75	68,5
Январь	58	72,6
Февраль	62	63,1

Так, если фактические продажи в январе составили 50, а в феврале 65, то при =0,3 прогноз на март следующий:

Полученные данные можно отразить на рисунке ниже.

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. Результаты опроса отражены в таблице 2.

Таблица 2

Методы прогнозирования	Процент компаний, применяющих метод	Процент компаний, полагающихся исключительно на данный метод
Субъективные оценки	73	14
Статистическая экстраполяция	76	16
Исследование операций или экономические модели	44	7
Технологическое прогнозирование	29	6

Как видно из таблицы 2, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов. Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

• не требуют от ослабленных или только становя­щихся на ноги фирм значительных затрат;

• не требуют привлечения дорогостоящих специалистов;

В силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.