Moving Media Metodo Di Domanda Di Previsione

Metodi di previsione Continua a leggere. Tutte le imprese si confrontano con il problema generale di dover prendere decisioni in condizioni di incertezza. La gestione deve comprendere la natura della domanda e della concorrenza, al fine di sviluppare piani d'impresa realistico, determinare una visione strategica per l'organizzazione, e determinare la tecnologia e le infrastrutture esigenze. Per affrontare queste sfide, viene utilizzato previsione. Secondo Makridakis (1989), la previsione di eventi futuri può essere caratterizzato come la ricerca di risposte a una o più delle seguenti domande: X Quali nuove forze economiche, tecniche o sociologici è l'organizzazione probabile che faccia sia nel breve e lungo termine X Quando potrebbe queste forze l'impatto delle imprese obiettivo ambiente X Chi è probabile che sia prima di adattarsi ad ogni competitiva sfida X Quanto cambiamento dovrebbe la società di anticipare sia nel breve che nel lungo periodo in questo lavoro, mi fornire una panoramica metodi di previsione e confrontare e contrapporre questi vari metodi. Il documento sarà poi concentrarsi su come Mattel, una delle nazioni più grandi produttori di giocattoli, utilizza la previsione della domanda in condizioni di incertezza V più specificatamente quelle relative al modello e velocità con cui clienti prodotti di domanda. Ciò che sta prevedendo nelle operazioni di gestione, la previsione della domanda è definito come il processo di business che cerca di stimare le vendite e l'uso dei prodotti in modo che possano essere acquistati, stoccati o prodotti in quantità adeguate in anticipo per sostenere il valore delle imprese l'aggiunta di attività. ( Ross, 1995). Previsione è un processo che trasforma i dati storici di serie temporali eo valutazioni qualitative in dichiarazioni su eventi futuri. Questo processo può produrre proiezioni sia qualitativi o soggettivi. Si noti che nessun processo di previsione in grado di fornire costantemente le previsioni perfette. Qualsiasi previsione che stima perfettamente gli eventi successivi dovrebbe sollevare motivo di allarme, in quanto questo è probabilmente indicativo di irregolarità come cucinare i libri o la trasmissione dei dati delle prestazioni che dimostra la conformità ai piani contro eventi reali (Makridakis, 1989). Metodi di previsione Ci sono quattro tipi fondamentali di metodi di previsione: qualitativi, analisi di serie temporali, relazioni causali, e la simulazione. Tecniche qualitative qualitative tecniche sono soggettive o discrezionali e sulla base di stime e opinioni (Chase, 2005). Tali previsioni riflettono popoli giudizi o opinioni e suggeriscono condizioni possibili, come ad esempio i popoli opinione sul fatto che pioverà oggi. Queste previsioni sono preferiti quando c'è un desiderio di impegnarsi individui all'interno dell'organizzazione, con un processo di business chiave. Un potenziale problema di questa tecnica è che alcuni individui basano i loro giudizi di eventi futuri sui dati storici, che non possono fornire modelli di domanda rilevanti che sono abbastanza stabili per giustificare il loro uso per la previsione di eventi futuri. Come citare questa citazione Pagina MLA: metodi di previsione. 123HelpMe. 25 Feb 2017 lt123HelpMeview. aspid165095gt. Inoltre, modelli di domanda emergente potrebbe essere troppo instabile per un approccio numerico. Di conseguenza, intima conoscenza del mercato dovrebbe essere la fonte dei dati di scelta. Ci sono numerosi approcci qualitativi di previsione della domanda, seguito sono alcuni degli approcci più comuni: X di base Previsione cerca di ingresso da parte di persone a livello dell'organizzazione che dà loro il miglior contatto con l'evento in fase di studio (Chase, 2005). Questa tecnica può consistere di condurre uno studio di marketing di rappresentanti di vendita per le loro letture sulle attuali condizioni di mercato. La colpa potenziale di questo strumento è che esso è soggetto alle prospettive a breve termine delle fonti. La fonte dei dati può essere indebitamente influenzato da eventi recenti. Per esempio, una persona di vendite che ha avuto una buona giornata può fornire una previsione eccessivamente ottimistica per il futuro che non rappresenta in modo accurato le condizioni del mercato nel suo complesso. X storica Analogia: Previsione sulla base di un'analogia storica esplora la possibilità che eventi del passato in grado di fornire intuizioni sulla previsione di eventi correlati futuri. Questo metodo lega ciò che è attualmente in fase prevede che un oggetto simile (Chase, 2005). Ad esempio, utilizzando il modello di vendita della televisione in bianco e nero set di prevedere le vendite televisori a colori. Gli economisti relè su questo tipo di modello di previsione per prevedere i cicli economici e relativi sviluppi. Questo metodo potrebbe rivelarsi inesatti se le forze che hanno spinto eventi del passato non sono più presenti. Previsione X Ricerca del mercato: questo metodo di previsione raccoglie i dati in una varietà di modi, come sondaggi, interviste e focus group per valutare i modelli di acquisto e gli atteggiamenti degli acquirenti attuali e potenziali di un bene o servizio. I progettisti di beni e servizi utilizzano questo metodo per capire i loro clienti attuali e gli acquirenti che vorrebbero servire. X Dlephi Metodo: Il metodo Delphi compila previsioni attraverso sequenziali, le risposte indipendenti da parte di un gruppo di esperti ad una serie di questionari. Il meteorologo compila e analizza l'input rispondenti e sviluppa un nuovo questionario per lo stesso gruppo di esperti. Questa sequenza funziona verso il consenso che riflette input da tutti gli esperti, evitando qualsiasi individuo di dominare il processo (Chase, 2005). Tecniche quantitative tecniche di previsione quantitativi trasformano in ingresso sotto forma di dati numerici nelle previsioni utilizzando metodi in una delle tre categorie. Ogni categoria di metodi di previsione quantitativi presuppone che eventi del passato forniscono una base eccellente per migliorare la comprensione dei risultati futuri probabili. X Time Series Analysis: analisi di serie storiche si basa sulla premessa che i dati relativi alla domanda o le prestazioni passato possono essere utilizzati per prevedere la domanda futura. Esempi di questo metodo includono: a. Semplice media mobile, in cui un periodo di tempo contenente un numero di punti di dati se media dividendo la somma dei valori di punto per il numero di punti. b. L'analisi di regressione, in cui il rapporto medio tra una variabile dipendente, vendite per esempio, e una o più variabili dipendenti, prezzo o pubblicitaria per esempio, è stimato da una linea retta per i dati passati per correlare il valore di dati per volta. c. proiezioni di tendenza, una tecnica di previsione che si basa principalmente sui dati storici delle serie temporali per predire il futuro. Questo metodo prevede il montaggio di una linea di tendenza matematica ai punti dei dati e poi proiettando nel futuro. X causali Studi: studi causali cercano relazioni causali tra le variabili principali e le previsioni di variabili. Questo metodo cerca di capire il sistema sottostante e circostante l'oggetto della previsione, come la influenza della pubblicità, la qualità e la concorrenza sulle vendite (Chase, 2005). X matematica o modelli di simulazione: modelli di simulazione sono what-if modelli che tentano di simulare gli effetti di politiche di gestione alternative e ipotesi circa le ditte ambiente esterno. Essi cercano di rappresentare il comportamento passato in relazione matematica valida e quindi alterano i dati per proiettare eventi futuri. La maggior parte dei modelli finanziari sono modelli di simulazione. Questi modelli sono efficaci nello svolgimento di una serie di analisi what-if che assistono la gestione nel determinare la migliore linea di azione per l'azienda. I progressi tecnologici nei computer hanno permesso sempre più aziende di costruire e utilizzare la modellazione per la pianificazione e gli sforzi decisionali (Chase, 2005). Mattel e previsione della domanda Con la stagione delle vacanze su di noi, molti bambini sono in trepidante attesa la comparsa di questa stagione calda nuovo giocattolo sotto l'albero di Natale. Ogni anno, fabbricanti di giocattoli come Mattel devono fare una serie di decisioni importanti che impostare il corso delle loro imprese di performance economica. Molti mesi prima dell'arrivo della stagione di Natale, la Mattel deve decidere quali giocattoli sarà probabilmente caldo e che sarà cani. Essi devono bilanciare attentamente la loro fornitura di questi giocattoli caldi con la domanda dei consumatori o saranno di fronte a clienti insoddisfatti o, peggio ancora, bloccato con merce in movimento lento. Questo non è un compito facile, dati i lunghi produzione e la distribuzione di piombo volte dell'industria manifatturiera giocattolo. Per soddisfare la domanda dei consumatori per le festività natalizie in corso, i produttori di giocattoli devono aumentare la produzione da metà anno per garantire che avranno un numero sufficiente di migliori giocattoli di vendita e alcuni motori lenti (Pereira, 2005). Un gap importante in questa equazione è presentato dal fatto che molti adulti realmente non capire ciò che i bambini avranno il desiderio per il momento arriva Natale. Parlando per esperienza personale, i miei bambini vogliono ogni giocattolo che vedono pubblicizzati in televisione tra settembre e Natale a comparire sotto l'albero. Purtroppo, quale valore adulti ha poco a che fare con ciò che la domanda bambini. Mentre gli adulti possono ritenere che un globo luminoso che parla anche voi è un gioco educativo molto cool, i bambini tendono a inclinarsi verso Tickle Me Elmo. Per colmare questa lacuna, Mattel utilizza ricerche di mercato per prevedere quale giocattolo sarà un vincitore. Ogni anno, Mattel sottopone i loro nuovi prodotti per la valutazione da parte dei consumatori finali V i bambini. Utilizzando un processo in due fasi, i giocattoli vengono valutati per il loro appello al mercato di destinazione. La prima fase del processo prevede la selezione di un mix specifico di 100 bambini dai centri di assistenza all'infanzia per valutare nuovi giocattoli. I bambini sono divisi in gruppi di discussione con pari rappresentanza di coloro che amano action figures, giochi da tavolo, giochi di costruzione, bambole, e arti e mestieri. (Pereira, 1997). Nel mese di giugno, i bambini vengono interrogati ed invitati a votare i loro primi tre scelte tra i giocattoli presentati in ogni categoria. Entro la fine di giugno, i focus group ridurre i 380 proposti giocattoli ad una collezione di 63 finalisti V i primi tre in ciascuna delle 21 categorie. Nella seconda fase, i giocattoli finalisti sono spediti in KinderCare Learning Centers in tutto il paese in cui gli insegnanti appositamente formati osservare che i giocattoli i bambini preferiscono e gettati voto segreto ranking loro favoriti (Pereira, 1997). So che un bambino di tre anni e un periodo di cinque anni, che vorrebbero far parte di questo gruppo Conclusione attenzione E 'evidente che la previsione della domanda fa parte l'arte e la scienza dell'arte. Si inizia con una comprensione della decisione organizzazioni rendendo esigenze e procede a uno studio dei dati per determinare come il miglior strumento di previsione può essere sviluppato per soddisfare le esigenze di organizzazioni imprenditoriali. Ogni pezzo di analisi crea nuove informazioni, aggiungendo ricchezza e profondità al processo globale di pensiero di business. Riferimenti Chase, R. et al. (2005). Operations Management per un vantaggio competitivo, 11 ° edizione. McGraw-Hill Companies: New York. Makridakis, S. et al. (1998). Metodi di previsione e applicazioni, 5 ° edizione. John Wiley Sons: New York. Pereira, J. (1997). A questi giovani, provare il Toys è difficilmente Kids Play. Wall Street Journal, 121797. Ross, D. (1995). Pianificazione e controllo distribuzione. Chapman & Hall: nuovo fattore stagionale York. FORECASTING - la percentuale della domanda medio trimestrale che si verifica in ogni trimestre. Previsione annuale per l'anno 4 è previsto per essere 400 unità. previsione media per trimestre è 4004 100 unità. Previsione trimestrale avg. prevedere fattore stagionale. Causali metodi di previsione metodi di previsione causali sono basate su un rapporto nota o percepito tra il fattore da meteo e di altri fattori esterni o interni 1. regressione: equazione matematica riferisce una variabile dipendente a una o più variabili indipendenti che si ritiene di influenzare la variabile dipendente 2. modelli econometrici: sistema di equazioni di regressione interdipendenti che descrivono alcuni settori di attività economica 3. modelli ingresso-uscita: descrive i flussi da un settore dell'economia ad un altro, e così predice gli input necessari per produrre risultati in un altro settore 4. simulazione modellistica MISURA errori di previsione ci sono due aspetti di errori di previsione per essere preoccupati - Bias e precisione Bias - una previsione è polarizzato se sbaglia di più in una direzione che nell'altra - il metodo tende a sotto-previsioni o over-previsioni. Precisione - Previsione accuratezza si riferisce alla distanza delle previsioni di domanda effettiva ignorare la direzione di tale errore. Esempio: Per sei previsioni periodi e la domanda effettiva è stato rintracciato La tabella seguente dà reale t domanda D e previsione della domanda F t per sei periodi: somma cumulativa degli errori di previsione (CFE) -20 deviazione assoluta media (MAD) 170 6 28.33 quadratico medio errore (MSE) 5150 6 858,33 deviazione standard degli errori di previsione 5150 6 29.30 significa errore percentuale assoluto (MAPE) 83,4 6 13,9 di quali informazioni dare ad ogni previsione ha la tendenza a un eccesso di stima domanda errore medio per la previsione era 28.33 unità, o 13.9 di attuale distribuzione campionaria richiesta degli errori di previsione ha deviazione standard di 29,3 unità. CRITERI DI SELEZIONE DI UN PREVISIONE Obiettivi Preparazione: 1. massimizzare l'accuratezza e 2. minimizzare i bias potenziali Norme per la selezione di un metodo di previsione di serie temporali. Selezionare il metodo che dà la più piccola distorsione, come misurato da errore di previsione cumulativa (CFE) o dà la più piccola deviazione assoluta media (MAD) o dà il segnale di tracking più piccolo o supporta gestioni convinzioni circa il modello di base della domanda o di altri. Appare evidente che un certo grado di accuratezza e di polarizzazione devono essere utilizzate insieme. Come cosa circa il numero di periodi da campionare se la domanda è intrinsecamente stabile, bassi valori di e ed i valori più elevati di N sono suggeriti se la domanda è intrinsecamente instabile, elevati valori di e ed i valori più bassi di N sono suggeriti FOCUS PREVISIONE quotfocus forecastingquot si riferisce a un approccio alla previsione che sviluppa le previsioni con varie tecniche, poi prende la previsione che è stato prodotto dal quotbestquot di queste tecniche, in cui quotbestquot è determinato da un certo grado di errore di previsione. FOCUS PREVISIONE: ESEMPIO Per i primi sei mesi dell'anno, la domanda di una voce di vendita al dettaglio è stato di 15, 14, 15, 17, 19, e 18 unità. Un rivenditore utilizza un sistema di previsione di messa a fuoco sulla base di due tecniche di previsione: una media mobile a due periodi, e un modello di livellamento esponenziale trend-regolato con 0,1 e 0,1. Con il modello esponenziale, le previsioni per gennaio è stato 15 e la media di tendenza alla fine di dicembre è 1. Il dettagliante utilizza la deviazione media assoluta (MAD) per gli ultimi tre mesi, come criterio per scegliere quale modello sarà utilizzato per prevedere per il mese successivo. un. Quale sarà la previsione per il mese di luglio e che il modello sarà utilizzato b. Ti risposta al punto a. essere diverso se la domanda di maggio era stato 14 invece di 19Demand Previsione: Itrsquos Significato, Tipi, le tecniche e le previsioni Metodo Economia stanno diventando la vita di business in un mondo, dove le onde di marea di cambiamento sono spazzare il più affermati di strutture, ereditato dalla società umana. Commerce succede solo a quella delle prime vittime. La sopravvivenza in questa epoca di predatori economiche, richiede il tatto, il talento e la tecnica di predire il futuro. Previsioni sta diventando il segno della sopravvivenza e la lingua degli affari. Tutti i requisiti del settore delle imprese hanno bisogno della tecnica di lettura accurata e pratica nel futuro. Le previsioni sono, quindi, requisito essenziale per la sopravvivenza delle imprese. Manshyagement richiede previsione informazioni quando si effettua una vasta gamma di scelte. La previsione di vendita è particolarmente importante in quanto è il fondamento su cui sono costruiti tutti i piani aziendali in termini di mercati e delle entrate. Gestione sarebbe una questione semplice se gli affari non era in un continuo stato di cambiamento, il cui ritmo si è accelerato negli ultimi anni. Sta diventando sempre più importante e necessario per le imprese di predire le loro prospettive future in termini di vendite, dei costi e dei profitti. Il valore delle vendite future è di fondamentale importanza in quanto incide sui costi dei profitti, quindi la previsione delle vendite future è il punto di partenza logico di tutta la pianificazione aziendale. Una previsione è una previsione o stima della situazione futura. Si tratta di una valutazione obiettiva della futura linea di condotta. Dal momento che il futuro è incerto, nessuna previsione può essere per cento corretta. Le previsioni possono essere sia fisica che di natura finanziaria. Il più realistico le previsioni, le decisioni più efficaci possono essere prese per domani. Nelle parole di Cundiff e ancora, la previsione della domanda è una stima delle vendite nel corso di un determinato periodo futuro che è legato ad un piano di marketing proposto e che assume un particolare insieme di forze unconshytrollable e competitivi. Pertanto, la previsione della domanda è una proiezione delle imprese livello di vendite sulla base di un piano di marketing scelto e ambiente attesi. Procedura per preparare previsioni di vendita: le aziende utilizzano comunemente una procedura in tre fasi per preparare una previsione di vendita. Fanno una previsione ambientale, seguita da una previsione del settore, e seguita da una previsione di vendita Companys, la previsione ambientale richiede per la proiezione di inflazione, la disoccupazione, tasso di interesse, spendshying dei consumatori, e il risparmio, gli investimenti delle imprese, la spesa pubblica, le esportazioni nette e altre ambientale grandezze ed eventi di importanza per la società. La previsione industria si basa su indagini di consumatori intenzione e analisi delle tendenze statistiche siano messe a disposizione dalle associazioni di categoria o chamshyber del commercio. Si può dare indicazione un'impresa materia di direzione tine in cui tutta l'industria si muoverà. L'azienda trae le sue previsioni di vendita assumendo che vincerà una certa quota di mercato. Tutte le previsioni sono costruiti su una delle tre basi informative: Cosa dicono Ciò che le persone hanno fatto Tipi di Previsione: Le previsioni possono essere classificati in: (i) Passive Previsione e (ii) Previsione attiva. In previsione passivo previsione per il futuro si basa sul presupposto che l'impresa non cambia il corso della sua azione. In previsione attiva, la previsione è fatto sotto la condizione di probabili futuri cambiamenti delle azioni delle imprese. Dal punto di vista lasso di tempo, la previsione può essere classificata in due, vale a dire. (I) previsione della domanda a breve termine e (ii) la previsione della domanda a lungo termine. In un breve tempo di esecuzione, i modelli stagionali sono di grande importanza. Si può coprire un periodo di tre mesi, sei mesi o un anno. E 'uno che fornisce informazioni per le decisioni tattiche. Che periodo è scelta dipende dalla natura del busishyness. Tale previsione aiuta nella preparazione politica commerciale adeguata. Le previsioni a lungo termine sono utili in appositi pianificazione del capitale. E 'uno che fornisce informazioni per le principali decisioni strategiche. Aiuta a salvare le sprechi in materia, ore uomo, Time Machine e la capacità. Programmazione di una nuova unità deve iniziare con un'analisi di lungo termine della domanda potenziale dei prodotti dell'azienda. Ci sono fondamentalmente due tipi di tempo, vale a dire. (I) gruppo esterno o nazionale di previsione, e (ii) interno o previsione gruppo di società. Previsioni esterno si occupa di tendenze nel mondo degli affari generali. Di solito è preparato da un'ala di ricerca aziendale o da consulenti esterni. previsioni interno include tutti quelli che si riferiscono al funzionamento di un particolare enterprise come gruppo vendite, gruppo di produzione, e gruppo finanziario. La struttura di previsione interna comprende previsioni di vendite annuali, previsioni di prodotti costo, previsione di utile operativo, previsione degli imponibili fiscali, previsione di risorse di cassa, previsione del numero di dipendenti, ecc A diversi livelli di previsione possono essere classificati in: ( i) previsione macro-livello, (ii) la previsione di livello Industria-, (iii) la previsione a livello di impresa e (iv) la previsione del prodotto-line. Macro-livello di forecastshying si occupa di condizioni di lavoro oltre l'intera economia. Si è misurata da un indice appropriato della produzione industriale, il reddito nazionale o le spese. la previsione a livello di industria si prepara diverse associazioni di categoria. Questo si basa su un'indagine dei consumatori intenzione e analisi delle tendenze statistiche. la previsione a livello aziendale è legata ad una singola impresa. E 'più importante dal punto di vista gestionale. previsione linea di prodotti aiuta l'azienda a decidere quale del prodotto o dei prodotti dovrebbero avere la priorità nella ripartizione delle imprese risorse limitate. Previsione può essere classificato in (i) generale e (ii) specifica. La previsione generale può generalmente essere utile per l'azienda. Molte aziende richiedono previsioni separate per i prodotti e per determinate zone, per questa previsione generale è suddiviso in previsioni specifiche. Ci sono previsioni diverse per i diversi tipi di prodotti come: (i) la previsione della domanda di beni di consumo nonshydurable, (ii) previsione della domanda di beni di consumo durevoli, (iii) deshymand Previsione per i beni strumentali, e (iv) previsione della domanda di nuovi prodotti . Non durevoli Beni di consumo: Questi sono anche conosciuti come beni di consumo monouso o beni di consumo deperibili. Questi svaniscono dopo un solo atto di consumo. Tra questi beni, come il cibo, il latte, la medicina, la frutta, ecc La domanda di questi beni dipende dal reddito disponibile delle famiglie, il prezzo della merce e relativi beni e della popolazione e le caratteristiche. Simbolicamente, Dc f (y, s, p, PR), dove Dc la domanda di materie prime il reddito disponibile prezzo p famiglia del prezzo pr delle materie prime delle sue merci di accompagnamento (i) Il reddito disponibile espressa come Dc f (y) vale a dire altre cose di essere parità di condizioni, la domanda di materie prime dipende dal reddito disponibile del nucleo familiare. Il reddito disponibile del houseshyhold si stima dopo la deduzione delle imposte personali dal reddito personale. Il reddito disponibile dà un'idea del potere di acquisto della casa. (Ii) il prezzo, espresso come Dc f (p, p r) cioè parità di altre condizioni, la domanda di materie prime dipende dal suo prezzo e il prezzo dei beni correlati. Mentre la domanda di un bene è inversamente proporzionale al proprio prezzo dei suoi complementi. Esso è legato positivamente alle sue elasticità substitutes.8217 dei prezzi e dell'elasticità incrociata di non durevoli beni di consumo aiuto nella loro previsione della domanda. (Iii) della popolazione, espresso come Dc f (5) cioè parità di altre condizioni, la domanda di materie prime dipende dalla dimensione della popolazione e la sua composizione. Inoltre, la popolazione può essere classificata sulla base del sesso, reddito, l'alfabetizzazione e lo status sociale. La domanda di beni di consumo non durevoli è influshyenced da tutti questi fattori. Per la popolazione generale previsione della domanda nel suo complesso è considerato, ma per specifica divisione previsione della domanda di popolazione secondo diverse caratteristiche risulta essere più utile. Beni di consumo durevoli: Questi beni possono essere consumati un certo numero di volte o più volte utilizzati senza troppa perdita per la loro utilità. Questi includono beni come auto, T. V. condizionatori d'aria, mobili ecc Dopo il loro uso a lungo, consumshyers hanno una scelta o questi potrebbero essere consumati in futuro o potrebbero essere smaltiti. La scelta dipende dai seguenti fattori: (i) se un consumatore andrà per la sostituzione di un bene durevole o continua ad usarlo dopo le riparazioni necessarie dipende dalla sua condizione sociale, livello di reddito denaro, il gusto e la moda, ecc domanda Reshyplacement tende a crescere con un aumento dello stock di merce con i consumatori. L'impresa può stimare il costo medio di sostituzione con l'aiuto della tabella di aspettativa di vita. (Ii) La maggior parte dei beni di consumo durevoli sono consumati in comune dai membri di una famiglia. Per esempio, frigorifero T. V., ecc sono utilizzati in comune da parte delle famiglie. Le previsioni della domanda di beni di uso comune dovrebbe tener conto del numero di famiglie piuttosto che la dimensione totale della popolazione. Mentre la stima del numero di famiglie, il reddito del nucleo familiare, il numero di bambini e la composizione per sesso, ecc dovrebbe essere preso in considerazione. (Iii) La domanda di beni di consumo durevoli dipende dalla disponibilità di strutture alleate. Ad esempio, l'uso di frigorifero T. V. ha bisogno di regolare fornitura di energia, l'uso di macchina ha bisogno disponibilità di carburante, ecc Mentre la previsione della domanda di beni di consumo durevoli, la fornitura di servizi affini e il loro costo dovrebbe anche essere presa in considerazione. (Iv) La domanda di beni di consumo durevoli è molto influenzata dalla loro prezzi e le loro linee di credito. beni di consumo durevoli sono molto sensibili alle variazioni di prezzo. Un piccolo calo del loro prezzo può portare grande aumento della domanda. La previsione della domanda per beni capitali: beni strumentali sono utilizzati per la produzione ulteriore. La domanda di capitale bene è un derivato. Essa dipenderà dalla redditività delle industrie. La domanda di beni strumentali è un caso di domanda derivata. In caso di particolari beni d'investimento, la domanda dipenderà dalle specifici mercati in cui operano e gli usi finali per il quale essi vengono acquistati. La domanda di macchine tessili sarà, per esempio, essere determinato dall'espansione dell'industria tessile in termini di nuove unità e sostituzione di macchine esistenti. Stima della nuova domanda così come la domanda di sostituzione è quindi necessario. Tre tipi di dati sono necessari per stimare la domanda di beni strumentali: (a) Le prospettive di crescita delle industrie devono essere conosciuti, (b) la norma del consumo dei beni di capitale per unità di ciascun prodotto uso finale deve essere conosciuta e (c) la velocità del loro uso. Previsione domanda di nuovi prodotti: I metodi di previsione della domanda per i nuovi prodotti sono in molti modi diversi da quelli per i prodotti consolidati. Poiché il prodotto è nuovo ai consumatori, uno studio intensivo del prodotto e della sua probabile impatto su altri prodotti dello stesso gruppo fornisce una chiave per una proiezione intelligente della domanda. Joel Dean ha classificato una serie di possibili approcci nel modo seguente: (a) approccio evolutivo: Si compone di proiettare la richiesta di un nuovo prodotto come una conseguenza e l'evoluzione di un vecchio prodotto esistente. (B) Sostituto Approccio: Secondo questo approccio il nuovo prodotto viene trattato come un sostituto per il prodotto o il servizio esistente. (C) Crescita Curva Approach: Si stima che il tasso di crescita e domanda potenziale per il nuovo prodotto come base di qualche modello di crescita di un prodotto stabilita. (D) Parere-Poll Approccio: In base a questo approccio la domanda è stimata dalle indagini dirette dai consumatori finali. (E) Vendite Approccio: Secondo questo metodo la domanda per il nuovo prodotto si stima, offrendo il nuovo prodotto per la vendita in un mercato campione. (F) Approccio Vicarious: Con questo metodo, le reazioni dei consumatori per un nuovo prodotto si trovano fuori indirettamente attraverso i rivenditori specializzati che sono in grado di giudicare le esigenze dei consumatori, i gusti e le preferenze. I vari passaggi necessari per la previsione della domanda di beni di consumo non durevoli sono i seguenti: (a) In primo luogo identificare le variabili che influenzano la domanda per il prodotto e di esprimere in forme appropriate, (b) raccogliere dati o approssimazione rilevanti per i dati relativi alla rappresentano le variabili, e (c) l'uso metodi di analisi statistica per determinare la relazione più probabile tra le variabili dipendenti e indipendenti. Previsione Tecniche: La previsione della domanda è un esercizio difficile. Rendere le stime per il futuro sotto le conshyditions mutevoli è un compito titanico. comportamento consumatori è quello più imprevedibile perché è motivato e influenzato da una molteplicità di forze. Non esiste un metodo facile o una semplice formula che permette al gestore di predire il futuro. Gli economisti e statistici hanno sviluppato diversi metodi di previsione della domanda. Ciascuno di questi metodi ha i suoi vantaggi e svantaggi. La scelta del metodo giusto è essenziale per rendere la previsione della domanda precisa. In previsione della domanda, è necessaria una combinazione giudiziosa di abilità e statistiche giudizio razionale. Le tecniche matematiche e statistiche sono essenziali per la classificazione rapporti e modalità tecniche di analisi, ma sono in alcun modo una alternativa a giudizio. capacità di giudizio è un requisito principale per una buona previsione. La sentenza dovrebbe essere basata su fatti e la polarizzazione personale del previsore non deve prevalere sui fatti. Pertanto, una a metà strada dovrebbe essere seguito tra le tecniche matematiche e di giudizio o di indovinare il lavoro puro. I metodi più comunemente utilizzati di previsione della domanda sono discussi di seguito: I vari metodi di previsione della domanda possono essere riassunti sotto forma di un grafico, come mostrato nella tabella 1. 1. sondaggi di opinione Metodo: In questo metodo, il parere degli acquirenti, le vendite forza e esperti potrebbero essere raccolte per determinare la tendenza emergente nel mercato. I metodi di sondaggi di opinione di previsione della domanda sono di tre tipi: (a) I consumatori Survey metodo o del sondaggio di acquirenti Intentions: In questo metodo, i consumatori sono direttamente avvicinati a rivelare i loro piani di acquisto future. Ho la sua è fatta intervistando tutti i consumatori o un gruppo selezionato di consumatori fuori dal popushylation rilevante. Questo è il metodo diretto di stimare la domanda nel breve periodo. Qui l'onere di previsione è spostato al compratore. L'azienda può andare in completa enumerazione o per indagini a campione. Se il prodotto in esame è un prodotto intermedio, allora le industrie che utilizzano come un prodotto finale vengono intervistati. (I) Completa Enumeration Survey: Sotto il completo Enumeration Survey, l'impresa deve andare a fare un sondaggio porta a porta per il periodo di previsione, contattando tutte le famiglie della zona. Questo metodo ha un vantaggio di prima mano, informazioni imparziali, eppure ha la sua quota di svantaggi anche. La maggiore limitazione di questo metodo è che richiede molte risorse, manodopera e tempo. In questo metodo, i consumatori possono essere riluttanti a rivelare i loro piani di acquisto a causa di privacy personale o del segreto commerciale. Inoltre, a volte le conshysumers non possono esprimere il loro parere correttamente o possono deliberatamente sviare gli investigatori. (Ii) campione di indagine e di prova Marketing: Con questo metodo alcune famiglie rappresentative sono selezionati in modo casuale come campioni e la loro opinione è presa come l'opinione generalizzata. Questo metodo si basa sul presupposto che il campione rappresenta veramente popolazione. Se il campione è il vero rappresentante, è probabile che vi sia alcuna differenza significativa nei risultati ottenuti dal sondaggio. Oltre a ciò, questo metodo è meno noioso e meno costosa. Una variante della tecnica di indagine campione è test di marketing. La prova di prodotto consiste essenzialmente collocando il prodotto con un numero di utenti per un determinato periodo. Le loro reazioni al prodotto sono indicati dopo un periodo di tempo e una stima della probabilità domanda è costituito dal risultato. Questi sono adatti per i nuovi prodotti o per i vecchi prodotti radicalmente modificati per i quali non esistono dati prima. Si tratta di un metodo più scientifico di stima probabile domanda perché stimola un lancio nazionale in una zona geoshygraphical strettamente definito. (Iii) Fine Utilizzare il metodo o il metodo di input-output: Questo metodo è molto utile per le industrie che sono principalmente i produttori di beni. In questo metodo, la vendita del prodotto in esame è proiettata come base della rilevazione della domanda delle industrie che utilizzano questo prodotto come un prodotto intermedio, che è, la domanda per il prodotto finale è la richiesta dell'utente finale del prodotto intermedio usato nella la produzione di tali prodotti finali. La domanda di stima utente finale di un prodotto intermedio può coinvolgere molte buone industrie finali che utilizzano questo prodotto in patria e all'estero. Essa ci aiuta a capire le relazioni inter-industry8217. In input-output che rappresentano due matrici utilizzate sono la matrice di transazione e la matrice coefficiente di ingresso. I maggiori sforzi richiesti da questo tipo non sono nel suo funzionamento, ma nella raccolta e presentazione dei dati. (B) parere Sales Force Metodo: Questo è anche conosciuto come metodo di opinione collettiva. In questo metodo, invece di consumatori, è richiesto il parere dei venditori. Si è a volte indicato come l'approccio radici dell'erba in quanto è un metodo bottom-up che richiede che ogni persona di vendite in azienda per fare una previsione individuale per il suo particolare territorio di vendita. Questi singoli previsioni sono discusse e concordate con il responsabile delle vendite. L'insieme di tutte le previsioni costituisce quindi le previsioni di vendita per l'organizzazione. I vantaggi di questo metodo sono che è facile ed economico. Non comporta alcun trattamento statistico elaborato. Il merito principale di questo metodo sta nella saggezza collettiva dei venditori. Questo metodo è più utile in previsione delle vendite dei nuovi prodotti. (C) Gli esperti Parere Metodo: Questo metodo è noto anche come Delphi tecnica di investigazione. Il metodo Delphi richiede un pannello di esperti, che vengono interrogati attraverso una sequenza di questionari in cui si utilizzano le risposte al questionario uno per produrre la prossima questionario. Così tutte le informazioni disponibili per alcuni esperti e non ad altri viene trasmesso, consentendo a tutti gli esperti di avere accesso a tutte le informazioni per la previsione. Il metodo è utilizzato per la previsione a lungo termine per valutare il potenziale di vendita per i nuovi prodotti. Questo metodo presuppone due condizioni: in primo luogo, i membri del panel devono essere ricco di loro competenza, in possesso di un'ampia gamma di conoscenze e di esperienze. In secondo luogo, i suoi conduttori sono oggettivi nel loro lavoro. Questo metodo ha alcuni vantaggi esclusivi di tempo e di altre risorse risparmio. 2. Metodo statistici: Metodi statistici hanno dimostrato di essere estremamente utile in previsione della domanda. Per mainshytain obiettività, cioè dalla considerazione del loro impatto e la visualizzazione del problema da un punto di vista esterno, sono utilizzati i metodi statistici. I metodi statistici importanti sono: (i) Metodo Trend di proiezione: Una ditta esistente per un lungo periodo di tempo avrà i propri dati sulle vendite per gli anni passati. Tali dati quando disposti in ordine cronologico producono quello che viene definito come serie storiche. serie storica mostra le vendite passate con la domanda effettiva di un particolare prodotto in condizioni normali. Tali dati possono essere forniti in forma tabellare o grafica per ulteriori analisi. Questo è il metodo più diffuso tra le imprese commerciali, in parte perché è semplice e poco costoso e in parte perché i dati di serie storiche mostrano spesso un trend di crescita persistente. serie storica ha quattro tipi di componenti e cioè, secolare Trend (T), secolare Variation (S), ciclico Element (C), e un irregolare o casuale Variation (I). Questi elementi sono espresse dalla equazione O TSCI. tendenza secolare riferisce ai lunghi modifiche run che si verificano come risultato della tendenza generale. Le variazioni stagionali si riferiscono ai cambiamenti nel modello di esecuzione tempo breve o abitudini sociali. variazioni cicliche si riferiscono ai cambiamenti che si verificano nel settore industriale durante la depressione e del braccio. variazione casuale si riferisce ai fattori che sono generalmente in grado, come le guerre, scioperi, inondazioni, carestie e così via. Quando una previsione è fatta le variazioni stagionali, ciclici e casuali vengono rimossi dai dati osservati. Così solo la tendenza secolare è a sinistra. Questa tendenza viene poi proiettato. proiezione di tendenza si inserisce una linea di tendenza a un'equazione matematica. La tendenza può essere stimata utilizzando uno qualsiasi dei metodi seguenti: (a) Il metodo grafico, (b) il metodo dei minimi Square. a) Metodo grafico: Questa è la tecnica più semplice per determinare la tendenza. Tutti i valori di output o vendita per diversi anni sono tracciate su un grafico e una curva a mano libera liscia è disegnato attraversando il maggior numero di punti possibili. La direzione di questo curveupward mano libera o verso il basso mostra l'andamento. Un semplice esempio di questo metodo è indicato nella tabella 2. Tabella 2: Le vendite di impresa in fig. 1, AB è la linea di tendenza che è stato disegnato come mano libera curva che passa attraverso i vari punti che rappresentano i valori di vendita attuali. (B) metodo dei minimi quadrati: Con il metodo dei minimi quadrati, una linea di tendenza può essere montato ai dati di serie temporali, con l'aiuto di tecniche statistiche quali almeno regressione quadrato. Quando l'andamento delle vendite nel tempo è dato dalla linea retta, l'equazione di questa linea è del tipo: y a bx. Dove A è l'intercetta e b mostra l'impatto della variabile indipendente. Abbiamo due variablesthe indeshypendent variabile x e la variabile dipendente y. La linea di best fit stabilisce una sorta di relazione matematica tra le due variabili x ed y. Ciò è espresso dalla regressione x. Al fine di risolvere l'equazione v una BX, dobbiamo utilizzare le seguenti equazioni normali: xy un x2 xb (ii) Tecnica barometrica: Un barometro è uno strumento per misurare il cambiamento. Questo metodo si basa sul concetto che il futuro può essere predetto da certi avvenimenti nel presente. In altre parole, tecniche barometrici sono basati sull'idea che certi eventi del presente possono essere utilizzati per prevedere le direzioni del cambiamento in futuro. Ciò si ottiene con l'uso di indicatori economici e statistici che servono come barometri del cambiamento economico. Generalmente previsori correlare una delle imprese di vendita con tre serie: Leading Series, coincidenti o serie concomitante e Serie di rivestimento isolante: (a) La serie d'esecuzione: La serie principale comprendono quei fattori che si muovono verso l'alto o verso il basso prima dell'inizio della recessione o di recupero. Essi tendono a riflettere i futuri cambiamenti del mercato. Ad esempio, le vendite in polvere per bambini possono essere previsti esaminando il modello di tasso di natalità cinque anni prima, perché non vi è una correlazione tra le vendite in polvere per bambini e bambini di cinque anni di età e dato che le vendite in polvere per bambini oggi sono correlati con tasso di natalità cinque anni prima , si chiama ritardato correlazione. Così possiamo dire che le nascite portano a vendite saponi per bambini. (B) coincidenti o concomitante Series: Il coincidenti o serie concomitante sono quelli che si muovono su e giù simultaneamente con il livello di economia. Essi sono utilizzati per confermare o confutare la validità del indicatore principale utilizzato dopo pochi mesi. Esempi comuni di coincidenza indicatori sono G. N.P stesso, la produzione industriale, il commercio e il commercio al dettaglio. (C) La serie di rivestimento isolante: La serie ritardo di sviluppo sono quelli che hanno luogo dopo un certo ritardo rispetto al ciclo economico. Esempi di serie in ritardo sono, il costo del lavoro per unità di produzione manifatturiera, prestiti, il tasso principale di prestiti a breve termine, ecc (iii) Analisi di regressione: Si tenta di valutare la relazione tra almeno due variabili (uno o più indipendente e uno dipendente), con lo scopo di prevedere il valore della variabile dipendente dal valore specifico della variabile indipendente. La base di questa previsione è generalmente dati storici. Questo metodo parte dal presupposto che esiste una relazione di base tra due variabili. Un pacchetto statistico interattivo del computer analisi viene utilizzata per formulare la relazione matematica che esiste. Ad esempio, si può costruire il modello di vendita come: Quantum of Sales a. prezzo b. pubblicità c. prezzo dei prodotti rivale d. reddito personale u dove a, b, c, d sono le costanti che mostrano l'effetto di variabili corrispondenti come vendite. L'u costante rappresenta l'effetto di tutte le variabili che sono stati lasciati fuori dall'equazione, ma di effetto sulle vendite. Nell'equazione di cui sopra, quantum di vendita è la variabile dipendente e le variabili sul lato destro dell'equazione sono variabili indipendenti. Se i valori attesi delle variabili indipendenti sono sostituiti nell'equazione, il quantum delle vendite verrà previsto. L'equazione di regressione può anche essere scritta in una forma moltiplicativa, come indicato di seguito: Quantum of Sales (prezzo) un (Pubblicità) b (prezzo dei prodotti concorrenti) C (Personal disposshyable reddito Y u Nel caso di cui sopra, l'esponente di ciascuna variabile indica le elasticità della variabile corrispondente. Dichiarando le variabili indipendenti in termini di notazione, la forma equazione è QS P 8. O42. R .83. Y 2 .68. 40 allora possiamo dire che l'1 per cento di aumento nei cavi dei prezzi . a 0,8 per il cambiamento cento nel quantum delle vendite e così via Se prendiamo forma logaritmica dell'equazione multipla, possiamo scrivere l'equazione in forma additiva come segue: log QS un log P b log un registro R d registro Y d registro u nella equazione di cui sopra, i coefficienti a, b, c, e d rappresentano le elasticità delle variabili P, a, rispettivamente, R e Y d. il coefficiente di regressione logaritmica sono molto utili nel processo decisionale politica dalla gestione . (iv) modelli econometrici: modelli econometrici sono un'estensione della tecnica di regressione in cui si risolve un sistema di equazione di regressione independshyent. Il requisito per l'uso soddisfacente del modello econometrico di previsione è sotto tre teste: variabili, equazioni e dati. La procedura appropriata in forecastshying con metodi econometrici è la costruzione del modello. Econometria tentativi di esprimere teorie economiche in termini matematici in modo tale che essi possono essere verificate mediante metodi statistici e di misurare l'impatto di una variabile economica sull'altro in modo da essere in grado di predire eventi futuri. Utilità di Previsione: Previsione riduce il rischio associato alle fluttuazioni di business che generalmente producono effetti harmshyful nel mondo degli affari, creare disoccupazione, indurre la speculazione, scoraggiare la formazione di capitale e ridurre il margine di profitto. Previsione è indispensabile e che svolge un ruolo molto importante nella determishynation delle varie politiche. In tempi moderni di previsione è stato messo sul piano scientifico in modo che i rischi ad esso associati sono stati notevolmente ridotti al minimo e le probabilità di precisione maggiore. Forecasts in India : In most of the advanced countries there are specialised agencies. In India businessmen are not at all interested in making scientific forecasts. They depend more on chance, luck and astrology. They are highly superstitious and hence their forecasts are not correct. Sufficient data are not available to make reliable forescasts. However, statistics alone do not forecast future conditions. Judgment, experience and knowledge of the particular trade are also necessary to make proper analysis and interpretation and to arrive at sound conclusions. Conclusion : Decision support systems consist of three elements: decision, prediction and control. It is, of course, with prediction that marketing forecasting is concerned. The forecasting of sales can be reshygarded as a system, having inputs apprises and an output. This simplistic view serves as a useful measure for the analysis of the true worth of sales forecasting as an aid to management. In spite of all these no one can predict future economic activity with certainty. Forecasts are estimates about which no one can be sure. Criteria of a Good Forecasting Method : There are thus, a good many ways to make a guess about future sales. They show contrast in cost, flexibility and the adequate skills and sophistication. Therefore, there is a problem of choosing the best method for a particular demand situation. There are certain economic criteria of broader applicashybility. They are: (i) Accuracy, (ii) Plausibility, (iii) Durability, (iv) Flexibility, (v) Availability, (vi) Economy, (vii) Simplicity and (viii) Consistency. (i) Accuracy : The forecast obtained must be accurate. How is an accurate forecast possible To obtain an accurate forecast, it is essential to check the accuracy of past forecasts against present performance and of present forecasts against future performance. Accuracy cannot be tested by precise measureshyment but buy judgment. (ii) Plausibility : The executive should have good understanding of the technique chosen and they should have confidence in the techniques used. Understanding is also needed for a proper interpretation of results. Plausibility requirements can often improve the accuracy of results. (iii) Durability : Unfortunately, a demand function fitted to past experience may back cost very greatly and still fall apart in a short time as a forecaster. The durability of the forecasting power of a demand function depends partly on the reasonableness and simplicity of functions fitted, but primarily on the stability of the understanding relationships measured in the past. Of course, the importance of durability detershymines the allowable cost of the forecast. (iv) Flexibility : Flexibility can be viewed as an alternative to generality. A long lasting function could be set up in terms of basic natural forces and human motives. Even though fundamental, it would nevertheless be hard to measure and thus not very useful. A set of variables whose co-efficient could be adjusted from time to time to meet changing conditions in more practical way to maintain intact the routine procedure of forecasting. (v) Availability : Immediate availability of data is a vital requirement and the search for reasonable approximations to relevance in late data is a constant strain on the forecasters patience. The techniques employed should be able to produce meaningful results quickly. Delay in result will adversely affect the managerial decisions. (vi) Economy : Cost is a primary consideration which should be weighted against the importance of the forecasts to the business operations. A question may arise: How much money and managerial effort should be allocated to obtain a high level of forecasting accuracy The criterion here is the economic considerashytion. (vii) Simplicity : Statistical and econometric models are certainly useful but they are intolerably complex. To those executives who have a fear of mathematics, these methods would appear to be Latin or Greek. The procedure should, therefore, be simple and easy so that the management may appreciate and understand why it has been adopted by the forecaster. (viii) Consistency : The forecaster has to deal with various components which are independent. If he does not make an adjustment in one component to bring it in line with a forecast of another, he would achieve a whole which would appear consistent. Conclusion : In fine, the ideal forecasting method is one that yields returns over cost with accuracy, seems reasonable, can be formalised for reasonably long periods, can meet new circumstances adeptly and can give up-to-date results. The method of forecasting is not the same for all products. There is no unique method for forecasting the sale of any commodity. The forecaster may try one or the other method depending upon his objective, data availability, the urgency with which forecasts are needed, resources he intends to devote to this work and type of commodity whose demand he wants to forecast.