Метод экспоненциального сглаживания.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда:

где – прогноз продаж на месяц t + 1;

– продажи в месяце t (фактические данные);

– прогноз продаж на месяц t;

а – специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере.

Предположим, что а = 0,3.

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 5.1. при условии, что известны фактические данные о продажах.

Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а

прогноз на январь был равен 65 единицам,

то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х

прогноз на февраль = 0,3 х 50 + 0,7 х 65 = 61.

Таблица 5.1 – Прогноз продаж методом экспоненциального сглаживания

Месяц	Фактические продажи	Прогноз продаж
январь
февраль
март
апрель
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
ноябрь
декабрь
январь
февраль

Полученные данные можно отразить на графике (рис. 5.6).

Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

Рис. 5.6 Метод экспоненциального сглаживания

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл. 5.2.

Таблица 5.2 – Применение методов прогнозирования в британских фирмах

Методы прогнозирования	Процент компаний, применяющих метод	Процент компаний, полагающихся исключительно на данные методы
Субъективные оценки
Статистическая экстраполяция
Исследование операций или экономические модели
Технологическое прогнозирование

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов.

Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

- они не т ребуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм значительных затрат и привлечения дорогостоящих специалистов;

- в силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.