1. Программа сбыта

Для прогноза объема продаж (сбыта) воспользуйтесь схемой выбора трендовых моделей (табл. 1), при выборе которых необходимо учитывать основные тенденции показателя.

Таблица 1

Схема выбора трендовой модели

Степень удовлетворения спроса и основные тенденции его развития	Гипотеза развития рынков	Модель прогнозирования (наиболее близко описывающая ряд эмпирических данных)
Спрос в основном удовлетворяется и растет равномерно Приросты одинаковы	Тенденции роста сохраняются (при должном и своевременном обновлении ассортимента изделия)	Прямая функция Линейная
Спрос удовлетворяется и растет, но приросты уменьшаются	Тенденции замедления роста сохраняются (рынок насыщен, уровень обеспеченности близок к рациону /рациональному нормативу)	Логарифмическая функция Криволинейная, возрастающая, темпы роста сокращаются
Спрос удовлетворяется и снижается	Число потребителей данного товара снижается, тенденция сохранится в будущем (товар вытесняется с рынка другими товарами или покупается определенным контингентом населения)	Гипербола Криволинейная, убывающая
Спрос не удовлетворяется в значительной мере, растет при увеличении темпов роста	Рынок далек от насыщения, т.к. товар относится к категории дефицитного, производство и продажа растут высокими темпами, тенденция сохранится и в будущем	Парабола второго порядка Криволинейная, возрастающая, темпы роста увеличиваются

Примечание: существуют и другие модели прогнозирования.

Для того чтобы установить, существует ли тренд, предварительно необходимо графически отобразить поведение показателя (объемов сбыта) и рассчитать коэффициент корреляции по формуле (1) или (2).

, (1)

, (2)

где r – коэффициент корреляции;

n – число уровней ряда (количество периодов в динамическом ряду);

х_i – номер уровня ряда (номер i-го периода/месяца);

у_i – фактическое значение показателя (например, объем сбыта) за i-й период;

– средние (среднеарифметические) значения.

Если r  0,7, то тренд имеет ярко выраженную устойчивую зависимость;

Если r 0,3, то тренд отсутствует;

Если 0,3r0,7, тренд имеет неустойчивую тенденцию.

Коэффициент корреляции позволяет судить о тесноте связи.

r изменяется от -1 до +1. Если r→1, имеет место линейная зависимость. Если r→0, линейная связь отсутствует. Если r→-1, существует обратная связь.

Для расчета параметров (a, b, с), где уравнения функции носит криволинейный характер можно использовать метод наименьших квадратов, т.е. функцию сперва следует привести к линейному виду при помощи преобразований (обратных) и натуральных логарифмов (табл. 2).

Таблица 2

Формулы для расчета параметров

Функция	Формула	Функция, приведенная к линейному виду	Расчет параметров
Линейная			Упрощенные формулы:
Парабола 2-го порядка		-	Упрощенные формулы:
Гипербола
Логарифмическая

В табл. 3 отражаются расчетные параметры и прогнозные значения объемов сбыта по товарам.

Таблица 3

Программа сбыта

Период (хi)	Объем сбыта товара (уi), шт.
	А	Б	В	Г
1
…
7
Итого (без прогноза):
Расчетные параметры: r = a = b = c = S = η =
Функция имеет вид:	у =	у =	у =	у =
Прогноз (шт.):	у8 =	у8 =	у8 =	у8 =

Затем необходимо оценить точность прогноза по формуле (3), результаты расчетов свести в таблицу 4.

→ min, (3)

где S – ошибка прогноза;

y′_i – прогнозная величина за i-й интервал времени (i = 1;20);

k – число параметров в уравнении.

Таблица 4

Оценка точности прогноза

хi	уi	уi ′	(уi – уi ′)2	Ошибка прогноза
1				S =
…
7
-	-	-	

При криволинейной зависимости коэффициент корреляции примерно оценивает тесноту связи, в этом случае в качестве меры тесноты связи используют корреляционное отношение, которое рассчитывается по формуле (4).

, (4)

где  – корреляционное отношение;

– средняя величина объемов сбыта.

Численное равенство между r и  свидетельствует о линейной зависимости между признаками.

Результаты расчетов свести в таблицу 5.

Таблица 5

Расчет корреляционного отношения

хi	уi	(уi – уi ′)2			Корреляционное отношение
1					 =
…
7
-	-			

2. Производственная программа рассчитывается по формуле (5):

Пi = Vi + ГПi_к – ГПi_н, (5)

где Пi – производственная программа i–го товара, шт.;

Vi – прогнозный объем реализации i–го товара, шт.;

ГПi_н, ГПi_к – запасы готовой продукции i–го вида на складе на начало и конец рассматриваемого периода, шт.

3. Смета использования основных материалов представлена в таблице 6.

Таблица 6

Смета использования основных материалов

Товар	Расход (использование) материала, шт.
	М1	М2	М3	М4
А
Б
В
Г
Итого:

Примечание: для расчета используются нормы расхода основных материалов при производстве конкретного товара и производственная программа этого товара.

4. Смета затрат на приобретение основных материалов представлена в таблице 7.

Таблица 7

Затраты на приобретение основных материалов

Показатель	Материал
	М1	М2	М3	М4
1. Расход (использование) основных материалов, шт.
2. Запас материалов на конец периода, шт.
3. Запас материалов на начало периода, шт.
4. Объем закупок, шт. (стр.1+стр.2-стр.3)
5. Цена единицы материала, д.е.
6. Стоимость закупок, д.е.
ИТОГО по материалам: