регистрация / вход

Статистика потребления и покупательского спроса

ВВЕДЕНИЕ С ростом материальной обеспеченности у населения возникает всё большее желание удовлетворять безгранично растущие потребности. Для удовлетворения повышенных запросов населения к ассортименту и качеству товаров торговым организациям, предприятиям необходимо всесторонне изучать потребительский спрос.

ВВЕДЕНИЕ

С ростом материальной обеспеченности у населения возникает всё большее желание удовлетворять безгранично растущие потребности. Для удовлетворения повышенных запросов населения к ассортименту и качеству товаров торговым организациям, предприятиям необходимо всесторонне изучать потребительский спрос. Его учёт является обязательным условием функционирования как государственной, так и иной формы собственности коммерческих торговых организаций, предприятий, компаний, фирм. Без систематического изучения спроса невозможно успешно решать задачи по удовлетворению потребностей населения, хозяйственных и социальных организаций в продуктах (товарах, услугах, интеллектуальной собственности).

1. Определение и классификация спроса

Важное направление исследования рынка – оценка состояния спроса. Если спрос на продукцию падает по каким-либо причинам, то идёт спад производства, растут себестоимость продукции, убытки и предприятие может стать банкротом. Поэтому анализ спроса на продукцию предприятия имеет большое значение. Это один из наиболее важных и ответственных этапов исследования рынка.

Несмотря на кажущуюся простоту понятия «спрос», его трактовку как экономической категории специалисты воспринимают по-разному. Спрос как экономическая категория характеризует объём товаров, которые потребитель желает и в состоянии приобрести по определённой цене на протяжении определённого периода времени на определённом рынке. Можно так же сказать, что спрос выражает число альтернативных возможностей приобретения продукции при разных ценах и прочих равных условиях. На уровень спроса влияют многие факторы: цены на предлагаемый товар, его качество, доходы покупателей, потребительские предпочтения, цены на сопряжённые (взаимозаменяемые) товары, ожидание потребителями изменения их доходов и цен на товары, насыщенность рынка, процентные ставки по вкладам и т.д.

Существуют табличный, графический и аналитический способы отображения спроса. В таблице можно представить ранжированный ряд значений цены продукции в порядке её возрастания или убывания и соответствующее ей число единиц товара, на которое предъявлен спрос. Графическое изображение даёт возможность увидеть направления его изменения, что широко применяется для прогнозирования спроса, определения типа товаров, по которым он изучается, рассчитать степень гибкости спроса по отношению к основным, влияющим на него факторам. Аналитический способ позволяет проанализировать сложившуюся тенденцию спроса на основные товары и спрогнозировать ситуацию на перспективу.

Спрос может быть потенциальным и реальным. Реальный спрос подкрепляется денежной возможностью покупателя, то есть отражает платёжеспособность. Потенциальной спрос ещё не означает, что все 100 % потребителей могут купить данный товар, часть их, имея желание приобрести товар, в данное время не сможет это сделать из-за отсутствия средств. В таких случаях говорят: есть потенциальный спрос, но в данный период нет реального спроса.

В зависимости от ситуации на рынке товаров и услуг различают следующие виды спроса:

1) Отрицательный. Ситуация, при которой потенциальный потребитель недолюбливает товар и согласна даже на определённые издержки, лишь бы избежать его покупки.

2) Отсутствие спроса. Целевые потребители могут быть не заинтересованы в товаре или не знают о нём, о месте его продажи.

3) Скрытый. Многие потребители испытывают сильное желание, которое невозможно удовлетворить с помощью имеющихся на рынке товаров и услуг. Может иметь место в следующих ситуациях: предприятие-изготовитель не имеет информации о возникшем спросе; предприятие-изготовитель только узнал о возникшем спросе, и торопится его удовлетворить; желание потребителей иметь товар, на который отсутствует предложение, и поэтому его не спрашивают в магазинах.

4) Падающий. Ситуация, когда рано или поздно любая организация сталкивается с падением спроса на один или несколько своих товаров.

5) Нерегулярный. Сбыт колеблется в течение определённых промежутков времени (часа, дня, недели, месяца, сезона), что вызывает проблемы недогрузки и перегрузки. Это характерно для пищевой промышленности, предприятий с сезонным характером производства и других.

6) Полный. О полном спросе говорят, когда сложилось наиболее благоприятное соотношение между спросом и предложением, как для производителя. Так и для потребителя продукции. Возникший спрос полностью удовлетворяется.

7) Чрезмерный. О чрезмерности спроса говорят, когда спрос на продукцию организации превышает её производительные возможности.

8) Иррациональный. Спросу на товары, вредные для здоровья (алкогольные напитки, табачные изделия).

Спрос является одной из наиболее сложных для рассмотрения экономических категорий. Рассмотрим ниже причины затрудняющие исследования.

1) Спрос, выражающийся в желании или потребности чего-либо, не поддаётся точному, количественному измерению.

2) Анализ спроса предполагает исследование товаров или услуг, предлагаемых для продажи. Отсюда область экономического анализа лежит в сфере их реализации. Там же сосредоточена значительная часть аналитической информации.

3) Информация о спросе и особенностях его динамики рассредоточена по сферам производства и обращения.

4) Анализ спроса присутствует во всех видах временного анализа деятельности субъекта рынка – предварительном, оперативном и последующем.

5) Количество факторов спроса огромно.

6) Причины изменения спроса заключены в деятельности предприятия-изготовителя продукции. В процессах, лежащих в его внешней среде, и во взаимодействии внешней и внутренней среды.

7) Спрос динамичен одновременно в пространстве и во времени. Объём продаж одного и того же товара различается даже в двух соседних магазинах или в одном и том же в разное время.

8) Методы получения информации и её анализ существенно различаются.

9) Несмотря на то, что спрос частично лежит вне сферы деятельности производственного предприятия, на продукцию которого он предъявляется, его фактическая величина, и её измерение прямо влияют и на его финансовые результаты, и на результаты деятельности торговой организации.

Анализ спроса на продукцию и услуги предприятия является одним из важнейших направлений анализа деятельности предприятия. Он универсален одновременно и на макроуровне, и на микроуровне. На макроуровне он помогает анализировать мировые цены и оценивать влияние мер государственного регулирования цен на товарооборот, контролировать эффективность внешней торговли стран и изучать их экономическое положение, предвидеть экономические забастовки и изменение политической ситуации. На микроуровне (уровне отдельных предприятий) анализ спроса осуществляется на всех этапах управления: постановки цели, планирования будущих результатов, организации деятельности, контроля – анализа прохождения и достижения поставленных целей, передачи уточнённой в результате отобранного решения информации для продолжения деятельности предприятия. Он присутствует во всех видах временного анализа хозяйственной деятельности – предварительном, оперативном и последующем.

Каждому предприятию для планирования объёмов производства и реализации продукции или объёма оказания услуг необходимо знать в каком объёме, по какой цене и кому оно будет продавать свой товар. От этого зависят, в конечном счете, объём продаж и прибыли предприятия. Очевидно, что в условиях рыночной экономики анализ спроса на продукцию и услуги должен быть вынесен в ряд аналитических задач на первое место с целью управления им в соответствии со стратегией, избранной конкретным предприятием. Потребности населения в тех или иных товарах и услугах различают по степени их эластичности, т.е. изменчивости под влиянием ряда факторов, главным образом от величины дохода. Изменчивость потребления отдельных групп населения под влиянием дохода измеряется коэффициентом эластичности (гибкости) потребления. Он показывает процент изменения среднего потребления отдельных товаров, групп товаров под влиянием увеличения среднедушевого дохода на 1%. Этот коэффициент сильно варьируется по отдельным группам товаров.

Для того чтобы определить коэффициент эластичности (), нужно процент прироста потребления товара на одного человека разделить на процент прироста дохода на одного человека:

(1)

Коэффициент эластичности потребления может принимать разные значения.

1) Если коэффициент эластичности меньше 1, то потребление увеличивается медленнее, чем растет доход. Таким образом, этот товар можно отнести к группе малоэластичных, доля расходов на его приобретение сокращается (сахар, картофель, хлеб и др.).

2) Если коэффициент эластичности равен 1, то потребление изменяется пропорционально росту доходов населения (фрукты, колбасные изделия и др.).

3) Если коэффициент эластичности больше 1, то в этом случае потребление опережает рост денежных доходов, и товар будет иметь высокую эластичность спроса (мебель, ковровые изделия, ткани и др.), /5, с.98/.

Можно выделить несколько задач, определяющих содержание анализа спроса:

1) анализ потребности в выпускаемой или реализуемой продукции, выполняемой работе или оказываемой услуге;

2) изучение спроса на товары, работы или услуги и влияющих на него факторов;

3) анализ воздействия спроса на результаты деятельности предприятия;

4) исследование спроса как фактора экономического риска;

5) разработка плана производства и реализации продукции.

2. Статистические методы анализа спроса

Методология анализа подчинена целям исследования и в известной мере обусловлена имеющимися статистическими данными. Не следует во всех случаях стремиться к использованию сложных методов, если нужные выводы можно получить на основе более простых способов анализа. Статистические методы исследования – не самоцель, а средство получения обоснованных оценок и выводов об изучаемом рыночном процессе или явлении.

Статистическая сводка и группировка. Сводка – особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения. Группировкой называют расчленение множества наблюдаемых единиц статистической совокупности на однородные группы по определённым, существенным для них признакам. Она важна и как способ выделения типических однородных групп из многоструктурной и неоднородной рыночной совокупности, и как метод анализа структуры изучаемого явления, и как способ выявления связей и зависимостей. Главный вопрос процесса группировки – это выбор группировочного признака и выделение групп. Необходимо использовать тот, который разграничивал бы типы по главной сущности. Результаты группировки оформляют в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.

По задачам систематизации данных выделяют типологическую, структурную и аналитическую группировки. С помощью типологической группировки определяются основные типы явлений и процессов в изучаемой статистической совокупности. Структурная группировка характеризует состав (структуру) изучаемой статистической совокупности. Например, группировка рабочих цеха по квалификации. Аналитическая группировка определяет связи между двумя или более признаками. С её помощью устанавливают наличие связи между группировочными признаками – факторами и результативным признаком.

По количеству признаков группировки делят на простые (по одному признаку) и сложные (по двум и более признакам – комбинированные и многомерные). Комбинированные группировки строятся путём разбиения каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками и используются при изучении сложных многофакторных экономических процессов. Результаты таких группировок приводят в виде комбинационных таблиц.

При построении группировок по качественному признаку количество групп соответствует количеству уровней градации признака. При группировании по количественному признаку всё множество значений признака делится на интервалы. При этом бывает группировка с равными, неравными и со специальными интервалами.

Средние величины и показатели вариации. Средними величинами в статистике называют показатели, дающие характеристику совокупности или её части по количественно варьирующемуся признаку. Средняя отражает общее, характерное, типичное для совокупности благодаря взаимному погашению в ней случайных, нетипичных различий между признаками отдельных её единиц. Для того чтобы средние величины действительно отражали типичное явление, они должны определяться по однородным совокупностям, т.е. все составляющие её единицы относятся к одному и тому же типу и значения признака формируются под влиянием общих, систематически действующих факторов. Совокупность, также, должна быть достаточно большой, иначе случайные отклонения в величине признака не будут погашаться и средняя не проявит закономерности, свойственной данному процессу.

Используются различные виды средних. Эти виды наглядно представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 – Виды средних величин

Средняя арифметическая является самым распространённым видом средней. Она бывает простая и взвешенная. Простой средней арифметической называется сумма данных величин, делённая на их число:

(2)

Она применяется в тех случаях, когда каждое явление, характеризующее индивидуальное значение варьирующего признака, встречается в совокупности один раз. Взвешенная применяется тогда, когда каждое значение варьирующего признака встречается в совокупности по нескольку раз. При этом используются веса или частота признака :

(3)

Средняя гармоническая вычисляется для индивидуальных варьирующих признаков, выраженных в форме обратных показателей. Применяется в тех случаях, когда известны варианты признака, его объёмное значение, но не известны частоты. Простая средняя гармоническая вычисляется по следующей формуле:

(4)

Взвешенная средняя гармоническая:

(5)

где объёмное значение признака;

его варианты.

Среднюю геометрическую применяют для расчёта индексов в рядах динамики. Для этого используется формула:

(6)

Модой называется величина, которая чаще всего встречается в статистическом ряду, т.е. это наиболее типичное значение признака. В случае интервальных рядов с равными интервалами, модальным интервалом считается интервал с наибольшей частотой, а при неравных – с наибольшей плотностью. Мода интервального вариационного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле:

(7)

где нижняя граница модального интервала;

величина модального интервала;

, , частота предмодального, модального, постмодального интервала.

Медиана – это среднее значение показателя в ранжированном ряду, или значение варьирующего признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности. При исчислении медианы интервального ряда сначала находится интервал, содержащий медиану. Медианному интервалу соответствует первый из интервалов, для которых накопленная сумма частот превышает половину общей совокупности наблюдений. Внутри найденного интервала расчёт медианы производится по формуле:

(8)

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака . Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины изучаемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действием различных факторов. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Показатели вариации дополняют средние величины, характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку, границы вариации признака. Чаще всего в статистике используются следующие показатели (меры) вариации.

Размах вариации () определяется как разность между экстремальными значениями признака:

(9)

Среднее линейное отклонение рассчитывается по формуле:

(10)

где значение показателя;

среднее арифметическое значение.

Сумма квадратов отклонений является основой для вычисления относительного показателя – дисперсии . Дисперсия является основным, широко используемым в статистической практике, показателем меры вариации признака и для не сгруппированных данных рассчитывается по постой формуле:

(11)

А для сгруппированных данных рассчитывается по взвешенной формуле:


(12)

Для сгруппированных данных выделяют три вида дисперсий:

1) Общая дисперсия. Измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов. Для расчёта используется формула (12)

2) Внутригрупповая дисперсия. Измеряет вариацию признака внутри группы.

(13)

где групповая средняя.

Средняя из внутригрупповых дисперсий рассчитывается следующим образом:

(14)

3) Межгрупповая дисперсия. Измеряет колеблемость групповых средних вокруг общей средней.

(15)

Между общей, средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсиями существует связь – правило сложения дисперсий:

(16)


Среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение) . Оно выражается в тех же единицах измерения, что и сами варианты, и является именованной величиной. Стандартное отклонение рассчитывается на основе формулы:

(17)

Коэффициент вариации . По величине этого показателя можно судить о степени вариации признаков совокупности. Чем больше его величина, тем больше разброс значений вокруг средней, тем менее однородна совокупность по своему составу и тем менее представлена средняя.

(18)

Коэффициент вариации важен и в тех случаях, когда нужно сравнивать средние квадратические отклонения, выраженные в разных единицах измерения.

Ряд динамики - временная последовательность значений статистических показателей (хронологические ряды, временные ряды). Он состоит из двух элементов: моментов, или периодов времени, к которым относятся статистические показатели, и самих показателей, называемых уровнем ряда. Оба элемента называют членами ряда динамики.

По времени динамические ряды делятся на моментные и интервальные. В моментных рядах динамики уровень ряда выражает величину явления на определённую дату. Уровни моментных рядов суммировать не имеет смысла, а разница даёт представление об абсолютных изменениях показателя. Интервальные ряды представляют последовательности значений за определённый промежуток времени: за январь, за февраль… По способу выражения уровней ряды могут быть рядами абсолютных, средних и относительных величин.

К показателям динамики относят абсолютный прирост, темпы роста и прироста, абсолютное значение одного процента прироста и ряд других. Сравниваемый уровень называют текущим, а уровень, с которым производят сравнение, базисным. За базисный принимают либо предыдущий уровень, либо начальный в данном динамическом ряду. Если производится сравнение каждого уровня с предыдущим, то получаются цепные показатели динамики. Если же с начальным, то получаются базисные показатели динамики.

Рассмотрим аналитические характеристики рядов динамики.

Абсолютный прирост определяется формулой:

(19)

(20)

Темпы роста так же делятся на цепные и базисные:

(21)

(22)

Средний темп роста:

(23)

Темпы прироста:

(24)


(25)

Средний темп прироста:

(26)

При анализе рядов динамики важное значение имеет выявление сезонных колебаний. Одним из показателей сезонных колебаний является индекс сезонности:

(27)

где текущее значение признака;

среднегодовое значение признака.

Большое значение в изучении факторов формирования спроса имеет корреляционный анализ . С его помощью оценивается и прогнозируется степень зависимости спроса от исследуемых факторов. Если две какие-либо характеристики, полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться совместно, так, что создаётся возможность предсказать величину одной из них по значению другой, то говорят, что эти характеристики коррелируют между собой. Основная задача корреляционного анализа – ответить на вопрос - существует ли между признаками корреляционная зависимость. Корреляционная зависимость – зависимость случайных величин (признаков), при которой изменению среднего значения одной соответствует изменение среднего значения другой случайной величины. Показатели тесноты связи между признаками называют коэффициентами корреляции. Их выбор зависит от того, в каких шкалах измерены признаки. Для количественной шкалы используется линейный коэффициент корреляции. Его расчёт для не сгруппированных данных можно производить формуле:

(28)

где и значения признаков;

и средние значения признаков.

Если коэффициент меньше 0,3, то связь практически отсутствует, если же он находится в пределах между 0,3 и 0,5, то связь слабая, если в пределах 0,5 и 0,7, то связь достаточно сильная, если же коэффициент больше 0,7, то имеется высокая степень зависимости между признаками.

Применим все вышерассмотренные методы для детального анализа спроса рассматриваемой продукции.

Список использованной литературы

1. Гришин А.Ф. Статистика: Учеб пособие / А.Ф. Гришин. - М.: Финансы и статистика, 2003.- 240 с.

2. Ким С.А. Маркетинг: Учеб. пособие / С.А. Ким. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2008.- 210 с.

3. Крылова Г.Д. Маркетинг. Теория и практика: Учебник для вузов / Г.Д. Крылова, М.И. Соколова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.- 655 с.

4. Маркетинг: общий курс: учеб. пособие / Под ред. Н.Я. Колюжновой. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006.- 476 с.

5. Микроэкономическая статистика: Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: Финансы и статистика, 2004.- 544 с.

6. Савицкая Г.В. Эк. Анализ: Учеб.- 8-е изд., перераб. / Г.В. Савицкая. - М.: Новое знание, 2003.- 640 с.- (Эконом. образование).

7. Спрос: анализ и управление: Учеб. пособие / Под ред. И.К. Беляевского. - 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2000.- 256 с.: ил.

8. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник.- 2-е изд. Перераб. и доп. / Под ред. И.К. Беляевского. - М.: Финансы и статистика, 2003.- 656 с.: ил.

9. Экономика: Учебник 3-е изд., перераб. и доп. / Под ред. д-ра экон. наук проф. А.С. Булатова. - М.: Экономистъ.- 2003.- 896с.

10. Экономико-статистический анализ: Учеб. пособие для вузов / Под ред. С.Д. Ильенковой. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 215 с.

ОТКРЫТЬ САМ ДОКУМЕНТ В НОВОМ ОКНЕ

Комментариев на модерации: 2.

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ  [можно без регистрации]

Ваше имя:

Комментарий