Источники информации для анализа рынка сбыта инновации

А. Источники вторичной (внешней) информации:

1. Данные, размещаемые в сети Internet.

2. Данные гос. органов управления: а) Национальный статистический комитет; б) Отраслевые министерства; в) Таможенный комитет РБ; г) Министерство экономики; д) Государственный комитет по науке и технике.

3. Справочники.

4. Статьи в специализированных изданиях.

5. Материалы публикации предприятиями и организациями.

6. Базы данных и результаты исследований, публикуемые консалтинговыми и различными исследовательскими компаниями.

Таблица 3.1 – Исходные данные для прогнозирования сбыта

Год	Розничный товарооборот, трлн.р.	Денежные доходы, трлн. р.	Инвестиции в торговлю, трлн. р.	Товарные запасы, трлн р.	Индекс потребительских цен (ИПЦ)
в факт. ценах.	в сопост. ценах.	в факт. ценах.	в сопост. ценах	в факт. ценах	в сопост. ценах.	в факт. ценах	в сопост. ценах
	3 936	3 936	5 577		47,03
	7 698	5 272	11 505		91,48				1,46
	11 273	5 720	17 085		165,93				1,35
	14 400	5 845	22 792		249,59		1 044		1,25
	18 432	6 562	29 573		442,12		1 314		1,14
	23 951	7 896	38 622		588,74		1 684		1,08
	29 488	9 085	48 702		814,96		2 150		1,07
	36 272	9 978	59 758		1 042		2 706		1,12
	48 202	11 734	75 305		1 600		2 834		1,13
	52 033	11 515	87 401		1518,2		3 803		1,1
	64 865	13 050	108 468		1993,7		4 722		1,1
	112 899	10 868	164 980		4340,7		11 884		2,09
		15 963			7722,1				1,22
					9121,3				1,17

Примечание – Источник: собственная разработка на основе [33].

На четвертом этапе предполагается построение модели посредством использования различных функций прогнозирования в MS Excel. Прогнозирование с помощью функций MS Excel предоставляет большие возможности, чем графические средства [14]. Приведем список и описание функций, используемых в процессе прогнозирования (рисунок 3.2).

Рисунок 3.2 - Список функций MS Excel применяемых при прогнозировании элементов сбыта продукции

Все эти функции доступны через инструмент «мастер функций» в MS Excel. Каждая из этих функций имеет не менее двух аргументов, один из которых задает массив значений независимой переменной X, а второй – массив значений зависимой переменной Y. В некоторых функциях можно задавать не только одномерный массив переменной X, но и двумерный, т.е. существует возможность исследовать зависимость между набором факторов X и переменной Y и строить множественную регрессию. Функции ЛГРФПРИБЛ и РОСТ работают с экспоненциальной регрессией, остальные – с линейной [32].

y = 961,32x + 2479,9 линейный тренд y = 4715,9ln(x) + 1204,2 логарифмический y = 35,666x2+ 426,34x + 3906,5 полиномиальный y = 3294,4x0,5494 степенной y = 4039,1e0,1046x экспоненциальный

Рисунок 3 – Линейный, экспоненциальный, логарифмический, полиномиальный, степенной тренды

На рисунке 3 представлен объем розничного товарооборота в сопоставимых ценах, базисным является 2000 г. Из рисунка видно, что данные отражают единую тенденцию развития, обеспечивают необходимую адекватность, устойчивость, однородность и представительность, что позволяет использовать средства MS Excel при расчете прогнозных значений на 2014 г. Сводная таблица результатов прогнозирования розничного товарооборота в целом по республике различными средствами MS Excel представлена в таблице 3.2.

Таблица 3.2 – Результаты прогноза розничного товарооборота Республики Беларусь на 2014 г.

Метод прогноза	Розничный товарооборот, в сопоставимых ценах	Модель	Коэффициент детерминации
Линейный тренд	16899,7	y = 961,32x + 2479,9	R²=0,9175
Логарифмический тренд	13975,1	y = 4715,9ln(x) + 1204,2	R²=0,7561
Полиномиальный тренд	18326,5	y = 35,666x2 + 426,34x + 3906,5	R²=0,9337
Степенной тренд	14585,5	y = 3294,4x0,5494	R²=0,8984
Экспоненциальный тренд	19395,1	y = 4039,1e0,1046x	R²=0,9517
Среднее значение	16636,4	-	-

Примечание – Источник: собственная разработка на основе [32;30]

Для прогноза розничного товарооборота на 2014 г. используется его рост за ряд лет. Результаты добавление линейных трендов представлены в таблице 2. Все тренды имеют высокий коэффициент детерминации, наибольший соответствует экспоненциальному тренду (R=0,9517), наименьший – логарифмическому (R=0,7561).

На основе составленной прогнозной модели можно сделать следующий вывод: на объем розничного товарооборота сильное влияние оказывают денежные доходы, инвестиции в торговлю и товарные запасы. В связи с этим в стратегии развития товарных рынков следует предусмотреть возможность реализации следующих перспективных направлений привлечения инвестиций в инфраструктурные активы:

• удержание достигнутого уровня насыщенности товарных рын­ков, обеспечивающего дифференциацию товарного предложения для удовлетворения потребностей различных контингентов потребителей при одновременном увеличении массы товарооборота;

• преодоление резких различий между региональными рынками в структуре спроса и предложения, а также несоответствия в развитии сегментов рынка, обслуживающих раз­личные группы потребителей;

• формирование современного оснащения оп­тового звена, отвечающего требованиям потребительского рынка, оптимизация структуры товарных запасов;

• развитие институтов защиты прав потребителя, ужесточение ме­ханизма сертификации и стандартизации товаров и услуг, защиты оте­чественного рынка от недоброкачественного импорта;

• привлечение инвестиций в товаропроводящую сеть, которая должна учитывать выгодное географическое положение страны, наличие транспортно-логистического потенциала и специализацию регионов.