Как рассчитать величину спроса

Спрос и предложение – главные компоненты рынка, взаимосвязанные и взаимодействующие друг с другом. Эти категории помогают понять механизм формирования рыночной цены и потребления товаров, выстроить модель поведения покупателя и продавца.

Отслеживать спрос и предложение своего товара предприятие может средствами Microsoft Excel.

Как построить график спроса и предложения в Excel

Спрос – это желание обладать товаром или услугой, подкрепленное возможностью. То есть «хочу и могу». Не просто потребность, а платежеспособность в отношении определенного продукта в существующих рыночных условиях.

Величина спроса – число товаров и услуг, которое человек готов купить в данный момент, в данном месте, за данную цену.

На величину объема сбыта влияют прямо и косвенно множество факторов:

1. активность рекламной кампании;
2. мода;
3. вкус покупателя, ожидания;
4. размер дохода потребителя;
5. полезность товара;
6. доступность;
7. стоимость схожих категорий товаров и т.д.

Зависимость между величиной спроса и факторами – это функция спроса. В экономической практике принято рассматривать функцию спроса от цены. В данном случае все определяющие величину спроса факторы считаются неизменными.

Изменение спросa и изменение величины спроса | Макроэкономика

Графическая иллюстрация функции спроса от цены – кривая спроса. Основное свойство данного экономического параметра: уменьшение цены ведет к возрастанию сбыта продукта. И, напротив, высокая стоимость продукта ограничивает спрос на него.

Обратная зависимость имеет фундаментальный характер. Потому ее считают законом спроса. Изобразим его наглядно с помощью графика.

1. Внесем данные по ценам на товар и по количеству проданных единиц в шкалу спроса:
2. Переходим на вкладку «Вставка», инструмент «Диаграммы» — выбираем тип графика.
3. Для настройки делаем график активным, чтобы появилось дополнительная группа закладок под названием «Работа с диаграмами». Выбераем закладку «Конструктор», а в ней инструмент «Выбрать данные».
4. В окне «Выбор источника данных» из левой колонки «Элементы легенды (ряды)» удаляем данные «Продано».
5. В этом же окне в правой колонке «Подписи горизонтальной оси (категории)» жмем «Изменить».
6. Выделяем диапазон ячеек B2:B6 чтобы автоматически заполнить параметрами поле в появившимся окне «Подписи оси».

Обратите внимание! Количество продукции – ось абсцисс (горизонтальная). Цена – ось ординат (вертикальная).

2.1 Спрос и величина спроса

Полноценный анализ ситуации на рынке невозможен без рассмотрения предложения. Это совокупность продуктов и услуг, которые присутствуют на рынке и предлагаются продавцом покупателю за определенную цену.

У данной экономической категории есть величина (число товаров и услуг, предлагаемых в конкретный временной промежуток, в конкретном месте, по определенной цене).

Цена предложения – прогнозируемый показатель. Это минимальная сумма, за которую продавец согласен предложить потребителю свой товар.

Объем предложения зависит, соответственно, от цены. Только в данном случае наблюдается обратная зависимость (ср.: объем): чем ниже цена, тем меньше предлагаемой продукции. Продавец лучше придержит часть товара на складе, чем отдаст за бесценок. Хотя на объем предложения влияет не только стоимость.

Функция предложения от цены показывает зависимость величины предложения от его денежной оценки.

Добавим в демонстрационную табличку еще один столбец. Условно назовем его «Предложено»:

Теперь отобразим на графике сразу 2 показателя: «Спрос» и «Предложение». В одной области. Для этой цели подойдет точечная диаграмма.

Выделяем таблицу с исходными данными и выберем инструмент: «Вставка»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».

Снова выбираем «Конструктор»-«Выбрать данные» и задаем параметры в окне «Изменение ряда» для графиков:
спрос: предложение:

Следим, чтобы горизонталь показывала количество, а вертикаль – цену. Получаем результат:

Интерпретируем. Пересечение графиков иллюстрирует становление равновесной цены (50 рублей) и равновесного количества продаж (300 единиц). Область выше равновесной цены – избыток продукции. Производитель вынужден постепенно уменьшать стоимость. Область ниже равновесной цены – дефицит.

Цены будут повышаться.

Как найти эластичность спроса в Excel

Эластичность спроса – это степень чувствительности показателя к изменению факторов. Данный критерий расчетный, представлен в виде коэффициентов.

Прямая эластичность по привлекательной цене для потребителя определяется как процентное изменение объема к процентному изменению цены. Измерим коэффициент методом центральной точки (чаще всего используемым).

Для примера возьмем следующие данные:

Введем формулу коэффициента эластичности спроса по цене: =((E3-D3)/(E3+D3))/((C3-B3)/(C3+B3)).

Знак «минус» указывает на отрицательный наклон кривой спроса. Коэффициент эластичности характеризует относительное изменение объема продаж при бесконечно малом изменении стоимости. Так как показатель меньше 0, то график сдвинется влево. Экономический смысл: повышение цены в текущий момент времени повлечет уменьшение будущей стоимости.

Как найти эластичность предложения в Excel

Эластичность предложения – это расчетный показатель чувствительности объема к изменению рыночной цены.

При расчете коэффициента используется та же формула: изменение объема предложения / изменение стоимости.

Анализ результата. Относительно неэластичное предложение. Предлагаемый объем продукции остается неизменным для перепродажи по любой стоимости.

• Создать таблицу
• Форматирование
• Функции Excel
• Формулы и диапазоны
• Фильтр и сортировка
• Диаграммы и графики
• Сводные таблицы
• Печать документов
• Базы данных и XML
• Возможности Excel
• Настройки параметры
• Уроки Excel
• Макросы VBA
• Скачать примеры

Источник: exceltable.com

Презентация на тему: Виды спроса и расчет его величины

№ слайда 1

Описание слайда:

Виды спроса и расчет его величины. Факторы, формирующие потребление товаров аптечного ассортимента Работу выполнила: Короткова К. Т. Ивкина И. А. Гулая А. Д. Гарькавая А. С. Группа 49фм4 Преподователь: Осташук М. С. ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «БРЯНСКИЙ БАЗОВЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ КОЛЛЕДЖ»

№ слайда 2

Описание слайда:

Виды спроса Отрицательный спрос Отсутствие спроса Скрытый спрос Падающий спрос Нерегулярный спрос Полноценный спрос Черезмерный спрос

№ слайда 3

Описание слайда:

Расчет величины спроса Любая цена, назначаемая предприятием-продавцом, так или иначе скажется на уровне спроса на товар. Кривая спроса показывает, какое количество товара будет продано на рынке в течение конкретного отрезка времени по разным ценам.

№ слайда 4

Описание слайда:

Расчет величины спроса Чувствительность спроса к изменению цены характеризуется показателем эластичности. Если под влиянием небольшого изменения цены спрос почти не меняется, значит он — неэластичен. Если же при этом спрос претерпевает значительные изменения, то принято считать, что он эластичен.

№ слайда 5

Описание слайда:

Расчет величины спроса Если величину спроса (предложения) мы обозначили q, а цену товара — Р, то показатель (коэффициент) спроса (предложения) в зависимости от изменения цены, или ценовая эластичность спроса (предложения), Ep будет равен: Ep = Aq/Ap где Аq и Аp — изменение спроса (предложения) и цены %.

№ слайда 6

Описание слайда:

Расчет величины спроса Спрос, вероятнее всего, будет менее эластичен при следующих обстоятельствах: товару нет или почти нет замены, или отсутствуют конкуренты покупатели не сразу замечают повышение цен покупатели медленно меняют свои покупательские привычки покупатели считают, что повышенная цена оправдана улучшением качества товара, естественным ростом инфляции

№ слайда 7

Описание слайда:

Расчет величины спроса Эластичность спроса в зависимости от изменения цены обычно является отрицательной величиной, эластичность предложения — как правило, положительной величиной. Таким образом, изучение спроса — очень важная и необходимая часть методики ценообразования.

№ слайда 8

Описание слайда:

Факторы спроса Важнейшим фактором, определяющим уровень и рентабельность продаж, является соответствие ассортимента запросам потребителей. Покупательский спрос выступает в качестве основного фактора, влияющего на формирование ассортимента.

№ слайда 9

Описание слайда:

Факторы спроса Основные факторы, влияющие на формирование спроса и потребления на ЛС: рост численности и повышение материального благосостояния населения развитие медицинской и фармацевтической науки повышение общей культуры и медицинской грамотности населения увеличение контингента лиц пожилого возраста с более высоким уровнем заболеваемости, сближение уровней медицинской и лекарственной помощи городскому, и сельскому населению сезонные особенности развития спроса

№ слайда 10

Описание слайда:

Факторы спроса Управление ассортиментом — деятельность, направленная на достижение требований рациональности ассортимента. Формирование ассортимента — это процесс подбора групп, видов и разновидностей товаров. Показатель ассортимента — количественное выражение свойств ассортимента.

№ слайда 11

Описание слайда:

Факторы спроса Сокращение ассортимента – количественные и качественные изменения набора товаров за счёт уменьшения его широты и полноты. Расширение ассортимента — количественные и качественные изменения набора товаров за счёт его наращивания или насыщения. Совершенствование ассортимента — количественные и качественные изменения состояния набора товаров для повышения его рациональности.

№ слайда 12

Описание слайда:

Факторы спроса Гармонизация ассортимента — количественные и качественные изменения состояния набора товаров, отражающие степень близости реальности ассортимента к оптимальному или к лучшим зарубежным и отечественным аналогом, наиболее полно соответствующие целям организации

№ слайда 13

Описание слайда:

Факторы спроса Любой рынок с точки зрения маркетинга состоит их покупателей, которые отличаются друг от друга по своим вкусам, желаниям и потребностям. Определение потребности в ЛС и ИМН непосредственно связано с их товарными характеристиками.

№ слайда 14

Источник: ppt4web.ru

Обзор классических методов прогнозирования спроса. Их достоинства и недостатки

Вы подготовили данные для расчётов, «очистили» их от дефицита, акций, сезонности и прочих факторов. Об этом мы говорили в статье «Как подготовить историю продаж, чтобы получить корректный прогноз спроса». Как теперь спрогнозировать спрос, чтобы понять, какое количество товаров нужно заказать на будущее?

Сегодня разберёмся, какие существуют подходы и методы прогнозирования потребительского спроса и как с ними работать.

Методы прогнозирования спроса: их эволюция

Итак, какие методы прогнозирования спроса существуют? На графике ниже видно, как они развивались.
Мы видим, когда и какие методы прогнозирования спроса считались рабочими. Так «расцвет» классических методов пришёлся приблизительно на 2008-2009 гг., затем активнее стали использовать квантильное прогнозирование и постепенно перешли к методам вероятного прогнозирования. Конечно, временные рамки здесь условные, ведь несмотря на то, что уже появились более современные методы, классическое прогнозирование до сих пор используется.

Подробно о том, как развивались алгоритмы прогнозирования спроса смотрите в ролике на нашем youtube-канале.

Экспертные модели прогнозирования спроса

Прежде чем перейти к разбору каждого метода в отдельности, поговорим о так называемых экспертных способах прогнозирования спроса. Они до сих пор часто используются на практике. В чём их суть: некий эксперт, который хорошо знает ассортимент, выставляет пороговые значения спроса по отдельным позициям.

Классический экспертный метод – способ минимакса, где для каждой позиции устанавливается максимальное и минимальное значение запаса. Если он опускается до какого-то минимума, формируется точка запаса, и мы заказываем товара столько, чтобы хватало до максимума.

Недостаток этого метода в том, что мы не можем корректно выставлять и пересчитывать минимаксы по десяткам тысяч товарных позиций. Кроме того, спрос по товарам постоянно меняется. Возможно, такие методы прогнозирования потребительского спроса могут подойти для каких-то небольших объёмов. При широком ассортименте, множестве торговых точек и динамично меняющемся спросе применять такой метод прогнозирования нецелесообразно. Это может привести как к сверхзапасам, так и к дефицитам.

Общий принцип методов классического прогнозирования

На основании какого-то спроса в прошлом периоде мы можем спрогнозировать, какой спрос или какие продажи у нас будут в будущем. Общая особенность методов классического пронозирования в том, что прогноз спроса на день, на неделю, на месяц (исходя из нашего периода расчёта) будет равен какому-то одному числу.

Внутри классического прогнозирования могут использоваться разные модели прогнозирования спроса от простых до сложных. Например:

• по средним продажам (SMA и т.д.)
• экспоненциальное сглаживание (простое и двойное) — ES
• авторегрессия (1 и 2 порядка) – AR
• Arima (AR+MA)
• Метод Хольт-Винтерса
• Нейронные сети и генетические алгоритмы (NN+GA)

Набор методов разный, но главная их особенность в том, что на выходе получается одно число.

Рассмотрим основные методы.

Расчёт по среднему (SMA), или простая скользящая средняя

Это один из самых простых и распространённых методов прогнозирования спроса, которым до сих пор пользуются многие компании.
Формула простого скользящего среднего(SMA) выглядит так:

Прогноз(t+1) = (1/(T+1 )) *[Продажи(t)+ Продажи(t-1)+. + Продажи(t-T)]

Для того чтобы просчитать спрос по этому методу, необходимо:

• Выбрать ширину окна Т, где Т указывает, за какой период мы будем усреднять продажи. Если мы управляем дневным спросом, то за 2-3 последних дня, 7 последних дней и т.д. Если считаем спрос по месяцам, то за последние 2,3, 4, 5 месяцев.
• Для прогноза на следующий период будем брать среднее за выбранную ширину. Допустим, мы строим прогноз на 10-й день. Ширина окна 5 штук и значит мы берём среднее за последние 5 дней. Получили продажи за новый день и опять берём среднее за последние 5 дней. Таким образом мы прогнозируем данные и наш спрос на будущий период.
• Продажи мы можем брать как подряд, которые шли в предыдущем периоде, так продажи за тот же период в этом же месяцев в этом же году и т.д. Здесь можно гибко подходить к периоду расчёта данных, который мы берём для получения среднего.

Посмотрим, как работает такое прогнозирование на примере в Excel.

У нас есть ряд продаж и дальше мы хотим построить прогноз. Продажи агрегированы по месяцам, и, допустим, мы хотим сделать прогнозы на помесячные периоды. Для этого выбираем ширину окна – считаем среднее за последние 2,3, 4, 10 месяцев. Если выбираем ширину окна 2, а продажи в ноябре и декабре были 15 и 40 соответственно, то в январе в среднем прогнозируем 27,5, в феврале – 40.

Чем шире окно, тем ближе будут показатели к расчёту по средним за весь период. На графике это видно: синим цветом обозначены реальные продажи, остальные графики – это продажи с разной шириной окна.

Такой метод может подходить для хорошо продающихся товаров, которые гладко стабильно продаются с небольшими колебаниями. За всю нашу практику он подошёл только одной компании. В остальных наших кейсах методы расчёта продаж по среднему даёт достаточно большие погрешности и неэффективны с точки зрения управления товарными запасами. Они приводят к дефициту или излишним запасам.

На смену этому методу пришли различные расчёты по средневзвешенному среднему. Рассмотрим их особенности.

Метод по Шрайбфедеру, или метод средней взвешенной

Если в прошлом методе мы считали спрос по средним продажам, то в этом появляются различные веса разных месяцев. Что мы делаем?

• Рассчитываем продажи на один рабочий день прошедших месяцев. Если были какие-то выходные, важно знать количество рабочих дней, чтобы посчитать средние продажи за эти дни. Например, в феврале 28 дней, а в январе из 30 вы работали 25.
• Выбираем систему весов для прошедших месяцев. Какие-то данные будут более важными для построения расчётов, какие-то наоборот.
• Рассчитываем прогнозное потребление за 1 рабочий день будущего месяца исходя из прошлых продаж и весов.
• Рассчитываем прогнозное потребление за месяц исходя из числа рабочих дней.

Разберём на примере:

В первом столбце исходные данные по месяцам, и мы хотим построить на их основе прогноз на декабрь. Продажи в ноябре – 560 штук. Рабочих дней 28. Считаем потребление за один рабочий день – 20 штук.

После того как мы получили месячное потребление для каждого месяца, используем систему весов. Шрайбфедер предлагает разные варианты системы весов. В данном случае мы взяли модель, в которой говорится, что недавние продажи более сильно влияют на наше построение прогноза.

Вес для ноября – 3, для октября – 2,5 и т.д. Самый большой вес у прошлого периода, наиболее ближнему к тому, к которому мы проводим расчёт. В данном случае это ноябрь. Дальше каждый месяц умножаем на его вес. 20х3 = 60.

После считаем сумму всех месячных потреблений, умноженных на вес – 143. Общая сумма весов – 10.

Прогноз на декабрь = 143/10* 28(число рабочих дней) = 400 штук

В книге «Эффективное управление запасами» Шрайбфедер предлагает множество схем весов, которые могут подходить для разных товаров. Например:

• Простая шестимесячная (или трёхмесячная) средняя. Это расчёт среднего с окном 6. То есть необходимо взять 6 месяцев и посчитать среднее за этот период.
• Для сезонных товаров он выделял либо простую сезонную среднюю, либо сезонную взвешенную среднюю. Если мы строим прогноз на декабрь, то берём данные за последнюю зиму, либо сезонную взвешенную среднюю. В данном случае декабрь значит для нас больше, т.к. мы делаем прогноз на месяц.
• Коэффициенты взвешенной средней. Это то, что было в нашем примере – 3, 2,5 и на убыль.

То есть здесь есть какой-то предполагаемый набор весов. На нашей практике встречалось, что компания разрабатывает собственный набор весов. Работать так можно, но независимо от того, как ответственно мы походим к расчётам этих весов, данный метод построения прогнозов имеют довольно большие ограничения.

Посмотрим пример расчёта по средневзвешенным продажам в Excel.

У нас есть ряд продаж, известно число рабочих дней в каждом периоде, и мы хотим построить прогнозы. Имеются прогнозы на 5 месяцев с весами от 3 до 1. И на три месяца с весами от 5 до 1. Продажи делятся на число рабочих дней, умножаются на вес этого месяца. Получившийся показатель делим на сумму весов и умножаем на число рабочих дней. Реализовать всё это в Excel достаточно просто.

Логика такая: мы выбираем какую-то формулу весов, либо разработанную нами, либо предложенную в теории. И исходя из этой системы весов строим прогнозы.

Метод экспоненциального сглаживания (ES)

Это ещё одна из самых простых моделей прогнозирования спроса, которая также часто используется на практике. Здесь логика в том, что прогноз спроса зависит от двух факторов:

• продаж в прошлом периоде;
• прогноза спроса, построенного на этот период каким-то методом.