1. В умовах конкуренції фірм характеристики попиту виступають важливим атрибутом ринкової структури. Прогнозування попиту на продукцію є необхідною передумовою вирішення задач не тільки стратегічного, але й поточного управління фірмою.

2. Зміст прогнозування попиту на продукцію полягає у виокремленні основних факторів споживання, дослідженні їх взаємодії та впливу, визначенні тенденцій формування і розвитку попиту, а також визначенні на основі цього майбутнього його обсягу та структури. Типовий процес прогнозування попиту на продукцію фірми включає здійснення наступних етапів: передпрогнозної орієнтації, збору інформації, аналізу попиту, розробки прогнозу.

3. Методи прогнозування попиту на продукцію різняться за інструментарієм, сферою застосування, науковою обґрунтованістю і класифікуються за різними критеріями. Вибір конкретного методу залежить від особливостей фірми, мети аналізу, змісту конкретної задачі, особливостей попиту, якості первинної інформації тощо.

4. Найпоширенішою є класифікація методів прогнозування попиту за ступенем формалізації і виокремлення груп якісних, кількісних і комбінованих методів. Зміст якісних (неформалізованих) методів прогнозування попиту полягає у формуванні суб’єктивних якісних оцінок теперішнього стану, факторів попиту, напрямків і ступеня їх впливу, а також припущень відносно тенденцій змін обсягу і структури попиту на основі наданої інформації, досвіду, інтуїції та знань експертів. Якісні методи використовуються головним чином для формування

Оцінка прогнозних властивостей регресії

коротко- і середньострокових прогнозів і базуються на побудові неформалізованих моделей (зокрема, описових, аналітичних, моделей дерева цілей, сценарного розвитку).

5. Кількісні методи прогнозування попиту на продукцію передбачають кількісну оцінку теперішнього і майбутнього стану попиту на основі проведення математичних розрахунків та включають методи екстраполяції та економіко-математичного моделювання. На практиці найчастіше використовуються перші методи, зміст яких полягає у перенесенні минулих тенденцій формування та розвитку попиту на майбутнє.

6. Регресійний аналіз — кількісний метод прогнозування попиту на продукцію фірми, що ґрунтується на побудові моделей, які відображають залежність показників попиту від визначального фактору або їх групи. Залежно від цілей дослідження (аналіз, короткострокове, довгострокове прогнозування попиту) можуть бути обрані кореляційно-регресійний аналіз, трендовий метод. Метод кореляційно-регресійного аналізу базується на побудові факторних регресійних моделей, які являють собою залежності, що описують закономірності розвитку показників попиту під впливом його визначальних чинників. Трендові моделі, побудова яких лежить в основі трендового методу, відображають характер залежності показника попиту від фактору часу.

7. При побудові регресійних моделей попиту на основі даних динамічного ряду, як правило, виникають проблеми автокореляції та мультиколінеарності, що обумовлюють необґрунтовані висновки відносно адекватності регресійних залежностей. Існування залежності між величиною результативного показника регресійної моделі у базовому періоді та його значенням у попередньому періоді вказує на наявність автокореляції. Мультиколінеарність має місце в тому випадку, якщо обрані для регресійного рівняння впливові фактори не є незалежними. Неоднозначність причин виникнення автокореляції та мультиколінеарності обумовлює варіативність методів їх усунення.

8. Існує комплекс статистичних показників оцінки адекватності і прогнозних властивостей регресійних моделей. Найчастіше для розробки прогнозу попиту використовується метод, обраний для його аналізу. Проте трапляються випадки, коли модель, що лежить в основі обраного методу аналізу попиту, має високі аналітичні якості, і в той же час має незадовільні прогностичні властивості. Тоді для розробки прогнозу попиту обирається інший метод.

Терміни і поняття

Автокореляція

Мультиколінеарність

Регресійний аналіз