Как в большинстве случаев осуществляются прогнозы развития бизнеса? Предприниматель должен собрать данные о выручке, затратах (скорее всего, постатейно). Далее он делает прогноз на базе среднего значения роста выручки и затрат. Но как именно рассчитать это «среднее», ведь существует множество способов это сделать, кроме всем известного вычисления среднего арифметического? Для таких целей подойдет математическая статистика. Кроме прогнозов будущих значений выручки, затрат и иных показателей работы предприятия, статистика поможет определить взаимосвязь между ними, просчитать взаимозависимость. Это позволит в будущем выбрать правильные способы воздействия на показатели бизнеса. О методах математической статистики читайте в данной статье.
Делаем прогноз
Для примера возьмем предпринимателя Игоря Нестерова, который занимается торговлей обувью, имеет свой обувной магазин в спальном районе города. Каждый раз для заказа определенного количества товара Игорю требовался прогноз продаж на будущий период. Причем чем точнее был прогноз, тем меньше впоследствии Игорю приходилось устраивать распродажи, чтобы избавиться от излишков старых коллекций обуви.
Чтобы рассчитать прогноз продаж обуви по месяцам на год вперед и согласовать график поставок с поставщиками, Игорь решил прибегнуть к помощи математической статистики. Для этого он рассчитал продажи в прошлых пяти месяцах (см. Таблицу 1).
Таблица 1. Фактический размер продаж за последние 5 месяцев
Как можно понять, каковы будут продажи в апреле, мае, июне и далее (то есть сколько пар нужно закупать)? Игорь воспользовался тремя моделями математической статистики для создания прогнозов:
- моделью постоянного среднего прироста;
- моделью постоянного среднего темпа;
- моделью сглаживания по параболе.
Смысл приема таков: выбирается модель, которая позволяет построить график, наиболее приближенный к реальной динамике продаж. Именно по этому графику и будет сделан прогноз.
Модель постоянного среднего прироста
В случае модели постоянного среднего прироста вычисляется средний прирост. Для этого рассчитывается прирост для каждого месяца, а потом вычисляется среднее арифметическое:
Прирост за 2-й месяц: 310 – 240 = 70
Прирост за 3-й месяц: 200 – 310 = – 110
Прирост за 4-й месяц: 220 – 200 = 20
Прирост за 5-й месяц: 350 – 220 = 130
Средний прирост: (70 – 110 + 20 + 130) / 4 = 27,5.
Таким образом, мы получаем определенную модель, по которой можно будет вычислить прогнозы продаж на следующие месяцы. Значения прогнозов будут определяться по формуле:
XT+1 = X1 + 27,5 × t,
где XТ+1 – прогнозное значение продаж;
X1 – значение продаж в первом месяце (фактические данные). В нашем случае X1 = 240;
t – месяц по счету, начиная с первого.
Получаем прогнозную таблицу значений продаж на базе модели постоянного среднего прироста (см. Таблицу 2). Считается, что график модели непременно проходит через точки продаж за первый и последний месяцы.
Таблица 2. Значения продаж по модели постоянного среднего прироста и фактические данные
