Etterspørselsprognose: Det er betydning, typer, teknikker og metode

Etterspørselsprognose: Det er mening, typer, teknikker og metode!

Innhold:

1. Betydning

2. Typer av prognoser

3. Forecasting Techniques

4. Kriterier for en god prognosemetode

Betydning:

Prognoser blir forretningslivets levetid i en verden, hvor tidevannsbølgene av forandring svekker den mest etablerte av strukturer, arvet av det menneskelige samfunn. Handel skjer bare med den ene av de første dødsfallene. Overlevelse i denne tiden av økonomiske rovdyr, krever takt, talent og teknikk for å forutsi fremtiden.

Prognosen blir tegn på overlevelse og forretningsspråk. Alle krav til næringslivet trenger teknikken for nøyaktig og praktisk lesing inn i fremtiden. Prognoser er derfor svært viktig for virksomhetenes overlevelse. Ledelsen krever forutsetning av informasjon når man tar et bredt spekter av beslutninger.

Salgsforutsetningen er spesielt viktig, da det er grunnlaget for alle selskapsplaner er bygget i form av markeder og inntekter. Ledelsen ville være en enkel sak hvis virksomheten ikke var i en kontinuerlig tilstand av forandring, hvis tempo har forandret seg de siste årene.

Det blir stadig viktigere og nødvendig for virksomheten å forutsi sine fremtidsmuligheter i form av salg, kostnader og fortjeneste. Verdien av fremtidig salg er avgjørende, da det påvirker kostnadsoverskudd, slik at prognosen for fremtidig salg er det logiske utgangspunktet for all forretningsplanlegging.

En prognose er en prognose eller estimering av fremtidig situasjon. Det er en objektiv vurdering av fremtidig handlingsplan. Siden fremtiden er usikker, kan ingen prognose være riktig. Prognoser kan være både fysiske og økonomiske. Jo mer realistiske prognosene er, desto mer effektive beslutninger kan tas i morgen.

I ordene til Cundiff og Still, er etterspørselsforespørsel et estimat av salg i en angitt fremtidig periode som er knyttet til en foreslått markedsføringsplan, og som forutsetter et bestemt sett av ukontrollable og konkurransedyktige krefter ". Derfor er etterspørselsforespørsel et prognose av firmaets forventede salgsnivå basert på en valgt markedsplan og miljø.

Fremgangsmåte for å forberede salgsprognose:

Bedrifter bruker vanligvis en tre-trinns prosedyre for å utarbeide en salgsprognose. De foretar en miljøprognose, etterfulgt av en industriprognose, og etterfulgt av et selskaps salgsforventning, krever miljøprognosen at det skal projiseres inflasjon, arbeidsledighet, rentesats, forbruksutgifter og sparing, forretningsinvesteringer, offentlige utgifter, nettoeksport og andre miljømessige størrelser og hendelser av betydning for selskapet.

Industriprognosen er basert på undersøkelser av forbrukernes hensikt og analyse av statistiske trender er gjort tilgjengelig av fagforeninger eller handelskammer. Det kan gi indikasjon til et firma angående tine retning der hele næringen vil bevege seg. Selskapet oppnår salgsprognose ved å anta at det vil vinne en viss markedsandel.

Alle prognosene er bygd på en av de tre informasjonsbasisene:

Hva sier folk?

Hva folk gjør?

Hva har folk gjort?

Typer av prognoser:

---

Prognoser kan bredt klassifiseres i:

(i) Passiv prognose og

(ii) Aktiv prognose. Under passiv prognose er forutsetningen om fremtiden basert på antagelsen om at firmaet ikke endrer løpet av handlingen. Under aktiv prognose er prediksjonen gjort under betingelse av sannsynlige fremtidige endringer i virksomhetenes handlinger.

Fra utsiktspunktet "tidsperiode" kan prognosen bli klassifisert i to, nemlig:

(i) Kortsiktig etterspørselsforespørsel og (ii) langsiktig etterspørsel etterspørsel. I en kortvarig prognose er sesongmønstre av stor betydning. Det kan omfatte en periode på tre måneder, seks måneder eller ett år. Det er en som gir informasjon for taktiske beslutninger.

Hvilken periode er valgt, avhenger av virksomheten. En slik prognose bidrar til å forberede en egnet salgspolitikk. Langsiktig prognoser er nyttige i egnet kapitalplanlegging. Det er en som gir informasjon om store strategiske beslutninger. Det hjelper med å spare spild i materiale, man timer, maskin tid og kapasitet. Planlegging av en ny enhet må starte med en analyse av det langsiktige etterspørselspotensialet til selskapets produkter.

Det er i utgangspunktet to typer prognoser, det vil si:

(i) Ekstern eller nasjonal gruppe av prognoser, og (ii) Interne eller konsernprognoser. Ekstern prognose omhandler trender i generell virksomhet. Det er vanligvis utarbeidet av et selskaps forskningsfløy eller av eksterne konsulenter. Intern prognose inkluderer alle de som er relatert til driften av et bestemt foretak som salgsgruppe, produksjonsgruppe og finansgruppe. Strukturen av intern prognose inkluderer prognose av årlig salg, prognose for produktkostnad, prognose av driftsresultat, prognose for skattepliktig inntekt, prognose for kontantressurser, prognose for antall ansatte, etc.

På forskjellige nivåer kan prognoser klassifiseres i:

(i) Makro-nivå prognoser,

(ii) Forutsetninger på næringsnivå,

(iii) Prognose på fast nivå og

(iv) prognose for produktlinje.

Makro-nivå prognoser er opptatt av forretningsforhold over hele økonomien. Det måles med en passende indeks for industriproduksjon, nasjonal inntekt eller utgift. Forutsetninger på næringsnivå er utarbeidet av ulike fagforeninger.

Dette er basert på undersøkelse av forbrukernes intensjon og analyse av statistiske trender. Fast nivå prognose er relatert til et enkelt firma. Det er viktigst fra ledelsesmessig synspunkt. Prognosen for produktlinjen hjelper firmaet til å avgjøre hvilket produkt eller produkt som skal prioriteres ved tildeling av firmaets begrensede ressurser.

Prognosen kan klassifiseres i (i) generell og (ii) spesifikk. Den generelle prognosen kan generelt være nyttig for firmaet. Mange bedrifter krever separate prognoser for spesifikke produkter og spesifikke områder, for denne generelle prognosen er oppdelt i bestemte prognoser.

Det finnes ulike prognoser for ulike typer produkter som:

(i) Forutsigbar etterspørsel etter uskadelige forbruksvarer,

(ii) Forspørsel etter etterspørsel etter varige forbruksvarer,

(iii) Forecasting etterspørsel etter kapitalvarer, og

(iv) Forespørsel etter etterspørsel etter nye produkter.

Ikke-varige forbruksvarer:

Disse er også kjent som "engangs forbruksvarer" eller forgjengelige forbruksvarer. Disse forsvinne etter en enkelt forbruk. Disse inkluderer varer som mat, melk, medisin, frukt, etc. Etterspørselen etter disse varene avhenger av husholdningens disponible inntekt, pris på varen og tilhørende varer og populasjon og egenskaper. symbolsk

Dc = f (y, s, p, p _r ) hvor

Dc = etterspørselen etter vare с

у = husholdningens disponible inntekt

s = populasjon

p = pris på varen с

p _r = pris på tilhørende varer

(i) Disponibel inntekt uttrykt som Dc = f (y), dvs. i likhet med andre, avhenger etterspørselen etter varen av husholdningenes disponible inntekt. Husholdningenes disponible inntekt estimeres etter fradrag av personlige skatter fra personlig inntekt. Disponibel inntekt gir en ide om kjøpekraften til husholdningen.

(ii) Pris, uttrykt som Dc = f (p, p _r ) dvs. andre ting like, etterspørsel etter vare с avhenger av egen pris og prisen på relaterte varer. Mens etterspørselen etter en vare er omvendt knyttet til sin egen pris på sine komplementer. Det er positivt knyttet til sine erstatninger. ' Priselasticitet og kryss elastisitet av ikke-varige forbruksvarer hjelper i etterspørselen etterspørsel.

(iii) Befolkning, uttrykt som Dc = f (5) dvs. andre ting som er like, etterspørsel etter vare с avhenger av befolkningens størrelse og dens sammensetning. Dessuten kan befolkningen også klassifiseres på grunnlag av kjønn, inntekt, leseferdighet og sosial status. Etterspørselen etter ikke-holdbare forbruksvarer påvirkes av alle disse faktorene. For den generelle etterspørselsforespørselen er befolkningen som helhet vurdert, men for spesifikk etterspørselsforespørsel viser befolkningsdeling etter forskjellige egenskaper seg å være mer nyttig.

Varige forbruksvarer:

Disse varene kan konsumeres flere ganger eller gjentatte ganger brukes uten mye tap av deres brukervennlighet. Disse inkluderer varer som bil, TV, klimaanlegg, møbler osv. Etter lang bruk har forbrukerne valget om disse kan bli konsumert i fremtiden eller kunne bortskaffes.

Valget avhenger av følgende faktorer:

(i) Hvorvidt en forbruker vil gå for å erstatte en varig god eller fortsette å bruke den etter nødvendige reparasjoner, avhenger av hans sosiale status, nivå av pengerinntekt, smak og mote, etc. Utskiftningsbehov har en tendens til å vokse med økning i aksjen av varen med forbrukerne. Firmaet kan estimere gjennomsnittlig erstatningskostnad ved hjelp av forventet levetidstabell.

(Ii) De fleste forbruksvarer er forbrukes felles av familiemedlemmer. For eksempel brukes TV, kjøleskap, etc. til felles av husholdninger. Etterspørselsprognoser for varer som vanligvis brukes, bør ta hensyn til antall husholdninger i stedet for den totale befolkningsstørrelsen. Ved estimering av antall husholdninger, bør husholdningens inntekt, antall barn og kjønsammensetning mv. Tas i betraktning.

(Iii) Etterspørselen etter varige forbruksvarer avhenger av tilgjengeligheten av allierte anlegg. For eksempel, bruk av TV, kjøleskap trenger regelmessig strømforsyning, bruk av bil trenger tilgjengelighet av drivstoff, etc. Mens prognose etterspørsel etter varige forbruksvarer bør det også tas hensyn til tildeling av allierte tjenester og deres kostnader.

(iv) Etterspørselen etter varige forbruksvarer påvirkes veldig mye av sine priser og deres kredittfasiliteter. Forbrukervarige er svært sensitive for prisendringer. Et lite fall i prisen kan gi stor økning i etterspørselen.

Forutsette etterspørsel etter kapitalvarer:

Kapitalvarer brukes til videre produksjon. Etterspørselen etter kapital god er en avledet. Det vil avhenge av lønnsomheten til næringer. Etterspørselen etter kapitalvarer er et tilfelle av avledet etterspørsel. Når det gjelder spesielle kapitalvarer, vil etterspørselen avhenge av de spesifikke markedene de betjener og sluttbrukene de kjøpes for.

Etterspørselen etter tekstilmaskiner vil for eksempel bestemmes av utvidelse av tekstilindustrien når det gjelder nye enheter og erstatning av eksisterende maskiner. Estimering av ny etterspørsel samt etterspørselsbehov er derfor nødvendig.

Tre typer data kreves ved estimering av etterspørselen etter investeringsgoder:

(a) Vekstutsikterne til brukerindustrien må være kjent,

b) normen for forbruket av kapitalvarene per enhet av hvert sluttbruksprodukt må være kjent, og

(c) hastigheten av deres bruk.

Forutsette etterspørsel etter nye produkter:

Metodene for å prognose etterspørselen etter nye produkter er på mange måter forskjellig fra de for etablerte produkter. Siden produktet er nytt for forbrukerne, gir en intensiv studie av produktet og dens sannsynlige innvirkning på andre produkter i samme gruppe en nøkkel til en intelligent projeksjon av etterspørsel.

Joel Dean har klassifisert en rekke mulige tilnærminger som følger:

(a) Evolusjonær tilnærming:

Det består i å projisere etterspørselen etter et nytt produkt som utvækst og evolusjon av et eksisterende gammelt produkt.

(b) Stedfortredende tilnærming:

I følge denne tilnærmingen blir det nye produktet behandlet som erstatning for eksisterende produkt eller tjeneste.

(c) Vekstkurve tilnærming:

Det anslår vekstraten og potensiell etterspørsel etter det nye produktet som grunnlag for et visst vekstmønster for et etablert produkt.

(d) Opinion-Poll-tilnærming:

Under denne tilnærmingen er etterspørselen estimert ved direkte henvendelser fra de endelige forbrukere.

(e) Salgserfaringsmetode:

Etter denne metoden er etterspørselen etter det nye produktet estimert ved å tilby det nye produktet til salgs i et utvalgsmarked.

(f) Vicarious Approach:

Med denne metoden er forbrukernes reaksjoner på et nytt produkt funnet ut indirekte gjennom spesialiserte forhandlere som er i stand til å bedømme forbrukernes behov, smak og preferanser.

De ulike trinnene som er involvert i å prognose etterspørselen etter ikke-varige konsumvarer er følgende:

(a) Først identifisere variablene som påvirker etterspørselen etter produktet og uttrykk dem i passende former, (b) samle relevante data eller tilnærming til relevante data for å representere variablene, og (c) bruke metoder for statistisk analyse for å bestemme de mest sannsynlige forholdet mellom de avhengige og uavhengige variablene.

Forecasting Techniques:

---

Etterspørselsforespørsel er en vanskelig øvelse. Å gjøre estimater for fremtid under endrede forhold er en herculean oppgave. Forbrukeres oppførsel er den mest uforutsigbare fordi den er motivert og påvirket av en rekke krefter. Det er ingen enkel metode eller en enkel formel som gjør det mulig for lederen å forutsi fremtiden.

Økonomer og statistikere har utviklet flere metoder for etterspørselsforespørsel. Hver av disse metodene har sine relative fordeler og ulemper. Valg av riktig metode er viktig for å gjøre etterspørselsforutsetningene nøyaktige. I etterspørselsforespørsel er det nødvendig med en god kombinasjon av statistisk ferdighet og rasjonell vurdering.

Matematiske og statistiske teknikker er avgjørende for å klassifisere relasjoner og gi analysemetoder, men de er på ingen måte et alternativ for god vurdering. En god vurdering er en viktig forutsetning for god prognose.

Dommen skal være basert på fakta og den personlige forspissen av forspilleren bør ikke seire på fakta. Derfor bør en middelvei følges mellom matematiske teknikker og lyddømmelse eller rent gjetningsarbeid.

De mest brukte metodene for etterspørselsforespørsel diskuteres nedenfor:

De ulike metodene for etterspørselsforespørsel kan oppsummeres i form av et diagram som vist i tabell 1.

1. Opinion polling metode:

I denne metoden kunne man anse at kjøperne, salgsstyrkenes og eksperternes oppfatning ble samlet for å fastslå den fremvoksende trenden i markedet.

Meningsmålingene for etterspørselsforespørsel er av tre slag:

(a) Forbrukerundersøkelsesmetode eller undersøkelse av kjøperens intensjoner:

I denne metoden er forbrukerne direkte nærmet seg for å avdekke sine fremtidige kjøpsplaner. Jeg hans er gjort ved å intervjue alle forbrukere eller en valgt gruppe forbrukere ut av den aktuelle befolkningen. Dette er den direkte metoden for å estimere etterspørselen på kort sikt. Her blir byrden av prognoser skiftet til kjøperen. Firmaet kan gå inn for fullstendig opptelling eller for prøveundersøkelser. Hvis varen som vurderes er et mellomprodukt, undersøkes næringene som bruker det som sluttprodukt.

(i) Fullstendig opptaksundersøkelse:

Under den samlede opptaksundersøkelsen må firmaet gå til en dør til dørundersøkelse for prognoseperioden ved å kontakte alle husholdningene i området. Denne metoden har en fordel av førstehånds, upartisk informasjon, men den har også en del ulemper. Hovedbegrensningen av denne metoden er at den krever mye ressurser, arbeidskraft og tid.

I denne metoden kan forbrukerne være motvillige til å avsløre sine kjøpsplaner på grunn av personvern eller kommersiell hemmelighold. Videre kan forbrukerne kanskje ikke uttrykke sin mening riktig eller kan bevisst misvisende etterforskerne.

(ii) Prøveundersøkelse og testmarkedsføring:

Under denne metoden velges noen representative husholdninger som tilfeldig utvalg som prøver, og deres oppfatning er tatt som generalisert oppfatning. Denne metoden er basert på den grunnleggende forutsetningen at prøven virkelig representerer befolkningen. Hvis prøven er den sanne representanten, er det sannsynlig at det ikke vil være noen signifikant forskjell i resultatene oppnådd av undersøkelsen. Bortsett fra det, er denne metoden mindre kjedelig og mindre kostbar.

En variant av prøveundersøkelsesteknikk er testmarkedsføring. Produkttest involverer i hovedsak å plassere produktet med en rekke brukere i en bestemt periode. Deres reaksjoner på produktet er notert etter en tidsperiode, og et estimat av sannsynlig etterspørsel er gjort fra resultatet. Disse er egnet for nye produkter eller for radikalt modifiserte gamle produkter som ingen tidligere data eksisterer for. Det er en mer vitenskapelig metode for å estimere sannsynlig etterspørsel fordi den stimulerer en nasjonal lansering i et nært definert geografisk område.

(iii) Sluttbruk Metode eller Input-Output Metode:

Denne metoden er ganske nyttig for næringer som hovedsakelig er produsentens varer. I denne metoden forventes salget av produktet under vurdering som grunnlag for etterspørselsundersøkelse av næringene som bruker dette produktet som et mellomprodukt, det vil si etterspørselen etter sluttproduktet er sluttbrukerens etterspørsel av mellomproduktet som brukes i produksjonen av dette sluttproduktet.

Slutbrukerens etterspørselsestimering av et mellomprodukt kan innebære mange endelige gode næringer som bruker dette produktet i inn-og utland. Det hjelper oss å forstå inter-industriens relasjoner. I input-output-regnskapet er to matriser brukt, transaksjonsmatrisen og den innkommende koeffektive matrisen. Den store innsatsen som kreves av denne typen er ikke i drift, men i innsamling og presentasjon av data.

(b) Salgsstyrke Opinion Metode:

Dette er også kjent som kollektiv mening metode. I denne metoden, i stedet for forbrukere, søktes selgerens mening. Det er noen ganger referert til som "gressrøtter tilnærming", da det er en bottom-up metode som krever at hver selger i selskapet skal lage en individuell prognose for hans eller hennes bestemte salgsområde.

Disse individuelle prognosene blir diskutert og avtalt med salgsansvarlig. Sammensetningen av alle prognoser utgjør deretter salgsforespørselen for organisasjonen. Fordelene ved denne metoden er at det er enkelt og billig. Det innebærer ingen utførlig statistisk behandling. Hovedverdien av denne metoden ligger i kollektive visdom av selgere. Denne metoden er mer nyttig i prognoser for salg av nye produkter.

(c) Eksperter Opinion Metode:

Denne metoden er også kjent som "Delphi Technique" av etterforskning. Delphi-metoden krever et panel av eksperter, som blir forhørt gjennom en rekke spørreskjemaer hvor svarene på ett spørreskjema brukes til å produsere det neste spørreskjemaet. Dermed er all informasjon tilgjengelig for noen eksperter og ikke til andre videreført, slik at alle eksperter har tilgang til all informasjon for prognoser.

Metoden brukes til langsiktig prognose for å estimere potensielt salg for nye produkter. Denne metoden antar to forhold: For det første må panellistene være rike på sin kompetanse, ha bred spekter av kunnskap og erfaring. For det andre er dets ledere objektive i jobben sin. Denne metoden har noen eksklusive fordeler ved å spare tid og andre ressurser.

2. Statistisk metode:

Statistiske metoder har vist seg å være svært nyttige i etterspørselsforespørsel. For å opprettholde objektivitet, er det ved å vurdere alle implikasjoner og se på problemet fra et eksternt synspunkt, de statistiske metodene benyttet.

De viktige statistiske metodene er:

(i) Trendprojeksjonsmetode :

Et firma som eksisterer lenge vil ha egne data om salg i de siste årene. Slike data, når de er ordnet, gir kronologisk det som er referert til som "tidsserier". Tidsserier viser det siste salget med effektiv etterspørsel etter et bestemt produkt under normale forhold. Slike data kan gis i tabellform eller grafisk form for videre analyse. Dette er den mest populære metoden blant bedriftsfirmaer, dels fordi det er enkelt og rimelig, og dels fordi tidsseriedata ofte utviser en vedvarende veksttrend.

Tidsserien har fire typer komponenter, nemlig sekulær trend (T), sekulær variasjon (S), cyklisk element (C) og en uregelmessig eller tilfeldig variasjon (I). Disse elementene uttrykkes av ligningen O = TSCI. Sekulær trend refererer til de langsiktige forandringene som oppstår som følge av generell tendens.

Sesongvariasjoner refererer til endringer i kortvarig værmønster eller sosiale vaner. Sykliske variasjoner refererer til endringene som skjer i industrien under depresjon og bommen. Tilfeldig variasjon refererer til de faktorene som generelt er i stand til som kriger, streiker, flom, hungersnød og så videre.

Når en prognose er gjort, fjernes sesongmessige, sykliske og tilfeldige variasjoner fra de observerte dataene. Dermed er bare den sekulære trenden igjen. Denne trenden blir da projisert. Trendprojeksjon passer til en trendlinje til en matematisk ligning.

Trenden kan estimeres ved å bruke en av følgende metoder:

(a) Den grafiske metoden,

(b) Den minste kvadratmetoden.

a) Grafisk metode:

Dette er den enkleste teknikken for å bestemme trenden. Alle verdier av produksjon eller salg for forskjellige år er plottet på en graf og en jevn frihåndskurve tegnes gjennom så mange poeng som mulig. Retningen for denne frihåndskurven oppover eller nedover viser trenden. En enkel illustrasjon av denne metoden er gitt i tabell 2.

Tabell 2: Salg av firma

I figur 1 er AB trendlinjen som er tegnet som frihåndskurve som går gjennom de ulike punktene som representerer faktiske salgsverdier.

(b) minste kvadratmetode:

Under den minste firkantede metoden kan en trendlinje tilpasses tidsseriedataene ved hjelp av statistiske teknikker som minst kvadratisk regresjon. Når trenden i salg over tid er gitt med rett linje, er ligningen av denne linjen av formen: y = a + bx. Hvor 'a' er avskjæringen og 'b' viser virkningen av den uavhengige variabelen. Vi har to variabler - den uavhengige variabelen x og den avhengige variabelen y. Linjen med best egnethet etablerer et slags matematisk forhold mellom de to variablene .v og y. Dette uttrykkes av regresjonen du på x.

For å løse ligningen v = a + bx må vi gjøre bruk av følgende normale ligninger:

Σ y = na + b Σ _X

Σ ^{xy = a} Σ ^{x + b} Σ ^x2

(ii) Barometrisk Teknikk:

Et barometer er et instrument for måling av endring. Denne metoden er basert på tanken om at "fremtiden kan forutsies fra visse hendelser i nåtiden." Barometriske teknikker er med andre ord basert på ideen om at enkelte hendelser i nutiden kan brukes til å forutsi retningen for forandring i framtid. Dette oppnås ved bruk av økonomiske og statistiske indikatorer som fungerer som barometre for økonomisk forandring.

Generelle prognoser korrelerer et firmas salg med tre serier: Leading Series, Coincident eller Contemporary Series and Lagging Series:

(a) Den ledende serien:

Den ledende serien består av de faktorene som beveger seg opp eller ned før lavkonjunkturen eller gjenopprettingen starter. De pleier å reflektere fremtidige markedsendringer. For eksempel kan babypuddersalg prognostiseres ved å undersøke fødselsratemønsteret fem år tidligere, fordi det er en sammenheng mellom babypulversalg og barn på fem år, og siden babypuddersalg i dag er korrelert med fødselsfrekvens fem år tidligere, det kalles lagged korrelasjon. Dermed kan vi si at fødsler fører til salg av baby såper.

(b) Sammenfallende eller samtidig serie:

Den sammenfallende eller samtidige serien er de som beveger seg opp eller ned samtidig med økonomienivået. De brukes til å bekrefte eller tilbakestille gyldigheten av den ledende indikatoren som brukes noen måneder etterpå. Vanlige eksempler på sammenfallende indikatorer er BNP selv, industriproduksjon, handel og detaljhandel.

(c) Lagging Series:

Den forsinkende serien er de som finner sted etter noe tidsforsinkelse med hensyn til konjunktursyklusen. Eksempler på forsinkende serier er arbeidskostnad per enhet av produksjonsproduksjon, utestående lån, ledende rente på kortsiktige lån, etc.

(iii) Regresjonsanalyse:

Det forsøker å vurdere forholdet mellom minst to variabler (en eller flere uavhengige og en avhengige), idet formålet er å forutsi verdien av den avhengige variabelen fra den spesifikke verdien av den uavhengige variabelen. Grunnlaget for denne prediksjonen er generelt historiske data. Denne metoden starter ut fra antagelsen om at et grunnleggende forhold eksisterer mellom to variabler. En interaktiv statistisk analyse datapakke brukes til å formulere det matematiske forholdet som eksisterer.

For eksempel kan man bygge opp salgsmodellen som:

Kvantum av salg = a. pris + b. reklame + c. Prisen på de konkurrerende produktene + d. personlig disponibel inntekt + u

Hvor a, b, c, d er konstantene som viser effekten av tilsvarende variabler som salg. Konstanten representerer effekten av alle variablene som er utelatt i ligningen, men har effekt på salget. I ovennevnte ligning er kvantum av salg den avhengige variabelen, og variablene på høyre side av ligningen er uavhengige variabler. Hvis de forventede verdiene for de uavhengige variablene er erstattet i ligningen, vil kvantumet av salget bli prognostisert.

Regresjonsligningen kan også skrives i en multiplikativ form som angitt nedenfor:

Kvantum av salg = (Pris) ^a + (Reklame) ^b + (Pris på konkurrerende produkter) ^c + (Personlig disponibel inntekt Y + u

I det ovennevnte tilfellet angir eksponenten til hver variabel elasticiteten til den tilsvarende variabelen. Angi de uavhengige variablene i form av notasjon, er ligningsformen QS = P ° ⁸ . En ^o42 . R ° ^.83 . Y ₂ ° ^.68 . 40

Da kan vi si at 1 prosent økning i pris fører til 0, 8 prosent endring i kvantum salg og så videre.

Hvis vi tar logaritmisk form av den multiple likningen, kan vi skrive ligningen i en additiv form som følger:

logg QS = en logg P + b logg A + logg R + d logg Y _d + logg deg

I ovennevnte ligning representerer koeffisientene a, b, c og d elasticitetene av variablene P, A, R og Y _d .

Samvirkningsgraden i logaritmisk regresjonsligning er svært nyttig i ledelsenes politiske beslutningsprosesser.

(iv) Økonometriske modeller:

Økonometriske modeller er en utvidelse av regresjonsteknikken hvorved et system med uavhengig regresjonsligning løses. Kravet på tilfredsstillende bruk av den økonomiske metoden i prognoser er under tre hoder: variabler, ligninger og data.

Den riktige prosedyren i prognoser ved økonometriske metoder er modellbygging. Econometrics forsøker å uttrykke økonomiske teorier matematisk på en slik måte at de kan verifiseres med statistiske metoder og måle effekten av en økonomisk variabel på en annen for å kunne forutsi fremtidige hendelser.

Utility of Forecasting:

Forecasting reduserer risikoen forbundet med svingninger i virksomheten som generelt gir skadelige effekter i virksomheten, skaper ledighet, fremkaller spekulasjon, motvirker kapitaldannelse og reduserer fortjenestemarginen. Forecasting er uunnværlig, og det spiller en svært viktig rolle i fastsettelsen av ulike politikker. I modemtider har prognoser blitt lagt på vitenskapelig grunnlag, slik at risikoen forbundet med det er blitt betydelig redusert og sjansene for presisjon økt.

Prognoser i India:

I de fleste av de avanserte landene er det spesialiserte byråer. I India er forretningsmenn ikke interessert i å lage vitenskapelige prognoser. De er mer avhengige av sjanse, lykke og astrologi. De er svært overtroiske, og derfor er prognosene ikke korrekte. Tilstrekkelig data er ikke tilgjengelig for å gjøre pålitelige forescaster. Statistikken alene forutsier imidlertid ikke fremtidige forhold. Dommer, erfaring og kunnskap om den aktuelle handel er også nødvendig for å kunne skikkelig analysere og tolke og komme til gode konklusjoner.

Konklusjon:

Beslutningsstøttesystemer består av tre elementer: beslutning, prediksjon og kontroll. Det er selvfølgelig med forutsigelse at markedsføringsprognoser er opptatt. Forutsigelsen av salg kan betraktes som et system, med innspill av apprises og en utgang.

Denne forenklede oppfatningen tjener som et nyttig mål for analysen av den sanne verdien av salgsprognoser som et hjelpemiddel til ledelsen. Til tross for alle disse kan ingen forutsi fremtidig økonomisk aktivitet med sikkerhet. Prognoser er anslag om hvilke ingen kan være sikker på.

Kriterier for en god prognosemetode:

---

Det er dermed mange gode måter å gjette på om fremtidig salg. De viser kontrast i kostnad, fleksibilitet og tilstrekkelig ferdigheter og raffinement. Derfor er det et problem å velge den beste metoden for en bestemt etterspørselssituasjon.

Det er visse økonomiske kriterier for bredere anvendelighet. De er:

(i) Nøyaktighet, (ii) Troverdighet, (iii) Holdbarhet, (iv) Fleksibilitet, (v) Tilgjengelighet, (vi) Økonomi, (vii) Enkelhet og (viii) Konsistens.

(i) Nøyaktighet:

Forventet prognose må være nøyaktig. Hvordan er en nøyaktig prognose mulig? For å oppnå en nøyaktig prognose, er det viktig å kontrollere nøyaktigheten av tidligere prognoser mot dagens ytelse og nåværende prognoser mot fremtidig ytelse. Nøyaktighet kan ikke testes med presis måling, men kjøper vurdering.

(ii) Sannhet:

Konsernsjefen bør ha god forståelse av den valgte teknikken, og de burde ha tillit til de anvendte teknikkene. Forståelse er også nødvendig for en riktig tolkning av resultatene. Klarhetskrav kan ofte forbedre nøyaktigheten av resultatene.

(iii) Holdbarhet:

Dessverre kan en etterspørselsfunksjon som er tilpasset tidligere erfaring, koste svært mye igjen og fortsatt falle fra hverandre på kort tid som forspiller. Holdbarheten til prognosekraften i en etterspørselfunksjon avhenger delvis av rimelighet og enkelhet av funksjoner montert, men først og fremst på stabiliteten av forståelsesforholdene målt tidligere. Selvfølgelig bestemmer betydningen av holdbarhet den tillatte kostnaden av prognosen.

(iv) Fleksibilitet:

Fleksibilitet kan ses som et alternativ til generellitet. En langvarig funksjon kan settes opp når det gjelder grunnleggende naturlige krefter og menneskelige motiver. Selv om det er grunnleggende, vil det likevel være vanskelig å måle og dermed ikke veldig nyttig. Et sett med variabler hvis koeffektivitet kunne justeres fra tid til annen for å møte endrede forhold på en mer praktisk måte for å opprettholde intakt rutinemessige prosedyre for prognoser.

(v) Tilgjengelighet:

Umiddelbar tilgjengelighet av data er et viktig krav, og søket etter fornuftige tilnærminger til relevans i sentdata er en konstant belastning på prognosemannens tålmodighet. De anvendte teknikkene skal kunne produsere meningsfulle resultater raskt. Forsinkelse i resultat vil påvirke lederavgjørelsene negativt.

(vi) Økonomi:

Kostnad er en primær vurdering som bør vektes mot viktigheten av prognosene til forretningsvirksomheten. Et spørsmål kan oppstå: Hvor mye penger og ledelsesinnsats skal allokeres for å oppnå et høyt nivå av prognose nøyaktighet? Kriteriet her er det økonomiske hensynet.

(vii) Enkelhet:

Statistiske og økonometriske modeller er absolutt nyttige, men de er utålelig komplekse. Til de ledere som har frykt for matematikk, ser disse metodene ut som latin eller gresk. Prosedyren bør derfor være enkel og enkel, slik at ledelsen kan sette pris på og forstå hvorfor det har blitt vedtatt av forecasteren.

(viii) Konsistens:

Forecaster har å håndtere ulike komponenter som er uavhengige. Hvis han ikke foretar en justering i en komponent for å bringe den i tråd med en prognose fra en annen, ville han oppnå en helhet som synes å være konsistent.

Konklusjon:

Den ideelle prognosemetoden er i orden den som gir avkastning over kostnadene med nøyaktighet, virker fornuftig, kan formaliseres i rimelig lange perioder, kan møte nye forhold adept og kan gi oppdaterte resultater. Fremgangsmåten for prognoser er ikke den samme for alle produkter.

Det er ingen unik metode for prognoser for salg av varer. Forecasteren kan prøve den ene eller den andre metoden avhengig av hans mål, datatilgjengelighet, det haster med hvilke prognoser som trengs, ressurser han har til hensikt å bruke på dette arbeidet og typen vare hvis etterspørsel han ønsker å prognose.