IX Международная научно-практическая Интернет-конференция «НАУКА В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ» (10–11 октября 2013 г.)

К. е. н. Капленко Г. В.

Львівська державна фінансова академія, Україна

ВИСВІТЛЕННЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВЧОГО ПОПИТУ В ПРОЦЕСІ ВИКЛАДАННЯ КУРСУ СТАТИСТИКИ РИНКУ

У навчальній літературі зі статистики ринку не приділяється належна увага цілісному висвітленню однієї з її вузлових проблем – прогнозуванню споживчого попиту. Тому перед викладачами цієї дисципліни постає завдання самостійного визначення змісту відповідного лекційного матеріалу.

На наш погляд, характеризуючи сутність прогнозування споживчого попиту, достатньо обмежитися поданням такої точки зору на нього, за якою воно являє собою процес вироблення науково обґрунтованого судження щодо стану попиту в майбутньому періоді. Далі слід сказати про те, що прогноз попиту – це кінцевий результат, підсумок прогнозування, який має імовірнісний характер При цьому необхідно наголосити, що з останнього автоматично не випливає правомірність застосування імовірнісно-статистичного інструментарію під час розробки прогнозів попиту та їх верифікації: зокрема, воно є недоречним тоді, коли інформаційною основою прогнозування є дані суцільного спостереження, що найчастіше й має місце на практиці.

Ознайомлення студентів з основними видами прогнозів споживчого попиту слід розпочати з розгляду їх розрізнення відповідно до такої класифікаційної ознаки, як характер кінцевого результату прогнозування. Як відомо, за цією ознакою виділяють: а) якісні прогнози, покликані виявити загальні напрями динаміки попиту, перспективні тенденції розвитку його структури; б) кількісні прогнози, призначення яких полягає в тому, щоб давати кількісні оцінки майбутнього попиту.

Є ще три класифікації видів прогнозів попиту, ознайомлення студентської аудиторії з якими вважаємо обов’язковим. Це класифікації, в основі яких лежать такі ознаки: а) тривалість інтервалу випередження прогнозу, тобто періоду часу від кінця базисного періоду до кінця прогнозного періоду (за цією ознакою звичайно розрізняють поточні прогнози – на період до одного року; короткострокові прогнози – на 2 роки; середньострокові – на 3–5 років; довгострокові – на 6–10 років); б) ступінь деталізації товарного асортименту, за якою виділяють прогнози макро- і мікропопиту (останні розробляються в розрізі деталізованого асортименту, тоді як перші є прогнозами попиту на товарні агрегати, у тому числі й прогнозами загального обсягу споживчого попиту); в) тип прогнозних розрахунків (відповідно до цієї ознаки розрізняються: цільові прогнози попиту, які одержують на основі встановлення певного цільового орієнтиру, зокрема раціональної або фізіологічної норми споживання, та визначення траєкторії майбутнього руху попиту, необхідної для досягнення цього орієнтиру; пошукові прогнози, які базуються на закономірностях розвитку попиту в минулому).

Наступним етапом у висвітленні проблеми прогнозування попиту населення на споживчі товари має стати ознайомлення аудиторії із його принципами. На наш погляд, найбільш обґрунтованим є такий їх перелік: 1) неперервність прогнозування попиту, яка означає необхідність коректування прогнозів в міру надходження нової інформації про попит; 2) узгодження поточних прогнозів попиту з перспективними; 3) багатоваріантність прогнозів попиту; 4) узгодження прогнозів попиту з іншими соціально-економічними прогнозами; 5) урахування динамічності попиту, що націлює на здійснення аналізу в аспекті можливості стрибка в розвитку попиту в прогнозному періоді; 6) узгодження прогнозів попиту в асортиментному й територіальному розрізі; 7) рентабельність прогнозування попиту, що передбачає перевищення економічного ефекту від його наслідків над затратами на нього.

Під час розкриття питання про методи прогнозування споживчого попиту слід виходити з такого їх трактування, за яким вони являють собою сукупність прийомів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних зовнішніх і внутрішніх зв’язків, властивих попиту, судити про його майбутній розвиток. Відповідно до цього трактування правомірно говорити про існування таких методів прогнозування споживчого попиту: 1) нормативно-цільового, призначеного для побудови цільових прогнозів попиту; 2) евристичного, тобто методу експертних оцінок; 3) економіко-статистичного моделювання; 4) нормативних розрахунків на основі середніх фактичних рівнів споживання. Три останні служать для пошукового прогнозування попиту.

Необхідно повідомити аудиторії, що з-поміж методів прогнозування споживчого попиту найбільше використовуються ті, які призначені для розробки пошукових прогнозів, та пояснити, що це зумовлено насамперед таким: а) реальна поведінка сукупного споживача на ринку, як правило, істотно відхиляється від тієї, яку передбачають виходячи із цільових орієнтирів розвитку попиту й споживання; б) у пошукових прогнозах попиту враховується те, що розміри попиту в майбутньому періоді значною мірою визначені його розмірами в минулому, тобто феномен інерції попиту, завдяки якому дуже часто існує тенденція до стабільності характеру динаміки попиту навіть за істотної зміни його факторів.

Далі належить привернути увагу студентів до того, що економіко-статистичне моделювання має певні переваги над іншими методами пошукового прогнозування споживчого попиту, які насамперед зумовлені таким: 1) на практиці не завжди є можливість створити експертну групу необхідної чисельності; 2) виявлення середніх фактичних рівнів споживання вимагає спеціальних досліджень, проведення яких здатні організувати й фінансувати далеко не всі промислові й торгові підприємства.

З огляду на сказане, а також через те, що метод експертних оцінок розглядається в курсі соціології, викладачу варто обмежитися розглядом лише економіко-статистичного моделювання попиту. Його слід розпочати з ознайомлення із характеристикою суті основних класів прогностичних економіко-статистичних моделей (ЕСМ) попиту: 1) причинно-описових, що являють собою одне рівняння або систему рівнянь, за допомогою яких описується вплив факторів попиту на нього; 2) трендових – функцій аналітичного вирівнювання; 3) авторегресійних , які відображають зв’язок між значенням попиту в певному періоді та його значеннями в минулих періодах (кількість останніх називають порядком авторегресійної моделі); 4) адаптивних, які дозволяють описувати динаміку попиту, що має дуже складну конфігурацію, і враховувати ту обставину, що нерідко інформаційна цінність членів базисного ряду динаміки попиту тим вища, чим ближчими вони є до прогнозного періоду; 5) гібридних, тобто таких, які поєднують властивості моделей різних класів.

Далі належить охарактеризувати сфери й умови найбільш ефективного застосування основних класів ЕСМ попиту. При цьому доцільно почати із застереження, що факторні ЕСМ мають перевагу над моделями безпосередньої екстраполяції ( трендовими , авторегресійними й адаптивними) лише тоді, коли очікуються дуже істотні відхилення значень факторів від їх трендів, що склалися. Відтак слід зазначити, що:

а) трендові моделі головним чином є інструментом прогнозування макропопиту , у тому числі загального обсягу споживчого попиту. Це зумовлено тим, що умовою застосування цих моделей є наявність у базисній динаміці чітко вираженої тенденції;

б) авторегресійні моделі можуть успішно застосовуватися в прогнозуванні попиту в розрізі як макро- , так і мікропопиту , особливо при базуванні прогнозів на сезонній динаміці попиту, оскільки в даному випадку відсутня складна проблема визначення порядку авторегресійної моделі – його приймають рівним кількості сезонів у році;

в) адаптивні моделі належить застосовувати насамперед тоді, коли необхідно надати більшої ваги більш пізній інформації про фактичний попит;

г) гібридні моделі потрібні в ситуаціях, коли поєднання властивостей різних класів ЕСМ є істотним резервом забезпечення бажаної точності прогнозів, наприклад, якщо факторний прогноз попиту має враховувати те, що інформаційна цінність минулої інформації про попит зменшується в міру віддалення від прогнозного періоду.

На завершення необхідно ознайомити студентів з питанням верифікації результатів прогнозування попиту, обов’язково вказавши при цьому на умовність зіставлення фактичних даних із прогнозами, викликану їх активним характером, тобто наявністю в розробника або замовника прогнозу можливості впливати на хід його реалізації.