Прогнозирование спроса представляет собой научно обоснованное предвидение развития платежеспособных потребностей населения на товары и услуги.
В зависимости от временного периода различают следующие виды прогнозирования:
оперативное (до одного месяца);
краткосрочное (от 1 до 2 лет);
среднесрочное (от 2 до 5 лет);
долгосрочное (от 5 до 10 лет).
При прогнозировании микроспроса наиболее распространенными являются следующие методы:
экономико-математические;
с использованием коэффициента эластичности спроса;
с использованием структурных моделей.
Экономико-математические методы предполагают использование трендовых, факторных и авторегрессионных моделей.
Трендовые модели применяются, когда предполагается, что спрос является функцией времени:
,
где Y - показатель спроса;
t - фактор времени.
Эта зависимость характеризует динамическое развитие спроса во времени.
Формы зависимости спроса от времени могут быть различными.
1. Прямолинейная форма связи имеет вид:
,
где Y - показатель спроса;
t - время;
а0 а1- параметры уравнения.
Для определения параметров уравнения а0 и а1 необходимо решить систему уравнений следующего вида:
Применение данной модели предполагает примерно одинаковые показатели абсолютных приростов в динамическом ряду при снижении относительных темпов прироста.
2. Логарифмическая форма связи имеет вид:
.
Для определения параметров уравнения ад и а, в данном случае необходимо решить систему уравнений следующего вида:
Применение данной модели предполагает снижение в динамическом ряду как абсолютных, так и относительных приростов спроса.
3. Показательная форма связи имеет вид:
Для определения параметров уравнения а0 и а1 необходимо решить систему уравнений следующего вида:
Применение данной модели предполагает примерно постоянные относительные темпы прироста показателей спроса в динамическом ряду.
4. Параболическая форма связи имеет вид:
Для определения параметров уравнения а0, а1, а2 необходимо решить систему уравнений следующего вида:
Применение данной модели предполагает, что изменение спроса в динамическом ряду происходит либо в виде линейно увеличивающегося прироста, либо в виде линейно снижающегося прироста.
Выбор формы связи спроса во времени является одним из сложных моментов при прогнозировании на основании трендовых моделей. Поэтому прежде всего рекомендуется провести графический анализ, для чего показатели динамического ряда спроса за каждый период времени следует нанести на оси координат. В результате наглядно можно определить возможную форму связи и, применив соответствующую формулу, провести расчеты по определению параметров уравнения и теоретических значений спроса за каждый период времени.
Прогноз на основе рассчитанной модели может иметь место только в том случае, если отклонение теоретических значений показателей спроса ( 
) от эмпирических (Y) в каждом конкретном случае составляет не более 3-5%, при этом средний процент отклонений также не должен быть более 3-5%. Необходимо оценить модель, рассчитав среднюю ошибку аппроксимации:
где 
- ошибка аппроксимации;
уi – эмпирические показатели ряда динамики;
– теоретические показатели ряда динамики, рассчитанные по модели;
n – количество показателей в динамическом ряду.
Если отклонения и ошибка аппроксимации находятся в пределах нормы, значит, данную модель можно использовать для прогнозирования. Для этого надо задать значение t для прогнозируемого периода (оно будет равно соответствующему значению в уже имеющемся ряду динамики) и, подставив это значение в уравнение, рассчитать показатель Y для прогнозируемого периода.
Факторные экономико-математические модели предполагают, что спрос является функцией нескольких факторов. При этом в качестве факторов могут быть приняты цены, общий объем спроса, объем реализации заменяемого товара и др.
,
где Y - показатель спроса;
х - фактор.
Зависимость характеризует динамическое развитие спроса в связи с изменением выбранных факторов.
В практике прогнозирования находят применение различные формы зависимости:
прямолинейная:
где Y - показатель спроса;
х - фактор;
а0, а1- параметры уравнения.
Применяются также различные формы криволинейной зависимости (параболы, гиперболы, логарифмические и др.).
Методика применения факторных моделей аналогична рассмотренной методике трендовых моделей, только в качестве фактора берется не время (t), а другой показатель (х).
Разновидностью экономико-математических методов при прогнозировании спроса является авторегрессионная модель, которая имеет вид:
,
где Y - показатель спроса отчетного периода;
Yi-1 – показатель спроса за предшествующий период.
Зависимость характеризует связь показателей отчетного периода с предшествующими. Форма связи имеет вид:
,
где Y- показатель спроса в отчетном периоде;
Yt-1 - показатель спроса в предшествующем периоде;
а0, а1 - параметры уравнения.
Для определения параметров уравнения а0 и а1 необходимо решить систему уравнений следующего вида:
Для целей прогнозирования также надо оценить полученную модель с точки зрения соответствия теоретических значений эмпирическим. Модель может быть использована при прогнозировании, если среднее значение отклонений составляет не более 3 - 5%.
Сложность использования для прогнозирования спроса рассмотренных моделей состоит в том, что достаточно трудно получить статистическую и оперативную информацию о реализации как отдельных товарных групп, так и отдельных товаров на предприятиях торговли. В настоящее время отсутствует официальная статистическая отчетность о реализации по товарным группам. Однако предприятия торговли и общественного питания, имея современные средства обработки данных (современные кассовые аппараты, компьютеры и замкнутые компьютерные сети), такой информацией обладают, а, значит, могут разрабатывать, вводить и использовать соответствующие программы для прогноза реализации как в целом по предприятию, так и по отдельным группам товаров и даже отдельным товарам.
Наиболее простым и приемлемым методом прогнозирования спроса для оперативных и краткосрочных целей является применение коэффициента эластичности.
Способность спроса повышаться или понижаться под влиянием воздействия различных факторов называется эластичностью спроса.Для количественного измерения влияния какого-либо фактора на спрос используют коэффициент эластичности.
Коэффициент эластичности спроса – это показатель, характеризующий относительное изменение спроса под влиянием изменения фактора. Коэффициент эластичности можно рассчитать по формуле:
,
где Кэл – коэффициент эластичности;
Dу – изменение спроса в отчетном периоде по сравнению с базисным;
у – показатель спроса в базисном периоде;
Dx – изменение фактора в отчетном периоде по сравнению с базисным;
х – показатель фактора в базисном периоде.
При прогнозировании спроса в качестве фактора могут выступать цены, спрос в целом по предприятию, спрос на другой товар, на уровне региона - доходы на душу населения.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится спрос (Y) при изменении фактора (Х) на 1%.
Коэффициент эластичности может быть равен 1, быть больше или меньше 1. При отсутствии эластичности спроса значение коэффициента равно О.
Если коэффициент эластичности больше 1, то спрос на товар (услуги) является эластичным. Это значит, что спрос растет быстрее, чем увеличивается фактор. Например, при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию обычно более быстрыми темпами увеличивается спрос на товары длительного пользования, особенно на электробытовые товары.
Если коэффициент эластичности меньше 1, то спрос на товар (услуги) считается неэластичным. Увеличение фактора на 1% ведет также к увеличению спроса, но более медленными темпами. Например, при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию спрос на товары первой необходимости также растет, но медленнее.
Если коэффициент эластичности равен 1, то это означает, что увеличение фактора на 1% ведет к увеличению спроса также на 1%.
Рассмотренные варианты характеризуют прямую зависимость между фактором и спросом, так как в любом случае увеличение фактора на 1% ведет к увеличению спроса.
Однако коэффициент эластичности может быть и отрицательным. Тогда зависимость между фактором и спросом будет обратной, т.е. рост фактора на 1% приводит к снижению спроса на величину коэффициента эластичности.
Коэффициент эластичности дает представление о направлении влияния фактора на спрос и мере воздействия (рост цен, как правило, отрицательно влияет на спрос, рост доходов оказывает положительное влияние).
При расчете коэффициента эластичности изменение спроса (Dу) и выбранного фактора (Dx) должно быть проанализировано не менее чем за 2-3 периода в ряду.динамики.
Показатели Y и X могут быть выражены как в абсолютных, так и в относительных показателях.
Если показатели Y и X в базисном периоде равны 100%, то формула коэффициента эластичности будет иметь следующий вид:
.
Рассчитанный коэффициент эластичности может быть использован для краткосрочного прогнозирования при условии, что известно, на сколько изменится фактор в прогнозируемом периоде.
,
где 
– изменение спроса в прогнозируемом периоде;
– изменение фактора в прогнозируемом периоде;
– коэффициент эластичности между спросом и выбранным фактором.
По этой формуле можно рассчитать, на сколько процентов изменится спрос в прогнозируемом периоде по сравнению с последним значением в ряду динамики. Затем можно определить объем спроса в прогнозируемом периоде
,
где Рn- объем опроса в прогнозируемом периоде;
Рn-1 - объем спроса в последнем периоде до прогноза.
Пример.Имеется динамический ряд показателей.
| Периоды | Общий объем реализованного спроса по предприятию (Х), цепной темп роста, % | Спрос на группу А(Y), цепной темп роста, % | ||
| I вариант | II вариант | I вариант | II вариант | |
| Базисный | 100,0 | 100,0 | 100,0 | 100,0 |
| Предшествующий | 104,0 | 104,0 | 105,0 | 103,0 |
| Отчетный | 107,0 | 107,0 | 109,0 | 106,0 |
Для I варианта
=[(109-100)/100]/[(107-100)/100] = 1,29,
или = [(109-100)/(107-100)] = 9/7 = 1,29.
Это означает, что при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию на 1% спрос на группу А растет на 1,29%, т.е. быстрее, чем общий объем реализованного спроса.
Для II варианта = [(106-100)/100]/[(107-100)/100] = 0,86,
или =[(106-100)/(107-100)]=6/7=0,86.
Это означает, что при увеличении общего объема реализованного спроса в целом по предприятию на 1% спрос на группу А растет на 0,86%, т.е. медленнее, чем общий объем реализованного спроса.
Далее, по имеющимся прогнозам, в планируемом периоде общий объем реализованного спроса по предприятию увеличится на 3%. Тогда спрос на группу А в планируемом периоде возрастет: в 1 варианте - на 3,87% ( 
= 3 1,29); во II варианте - на 2,58% ( = 3 0,86).
С учетом того, что в отчетном периоде объем реализации по группе А составил 1500 руб., в прогнозируемом периоде возможный объем спроса по данной группе может составить:
в I варианте – 1558 руб. ( 
);
во II варианте - 1519 руб. ( 
).
В процессе прогнозирования спроса могут быть использованы и структурные модели, основанные на данных бюджетной статистики. В основе разработки таких моделей лежат данные опросов потребителей, при этом предварительно потребности группируются по выбранным признакам. Структурная модель имеет вид
,
где Y - показатель спроса; Si - число потребителей в i-й группе; Аi- предпочтительный набор потребностей в i-й группе; n - число групп потребителей.
Предположим, что на основании опроса произведена первичная группировка потребителей по уровню среднедушевого дохода. В результате все опрошенные были распределены на 4 группы. Далее внутри каждой группы на основании опроса определяется спрос на какой-либо товар, либо предпочтение одного товара перед другим. С учетом полученных данных применяется формула структурной модели.
Кроме рассмотренных методов могут использоваться и другие, например экономико-статистические.
В условиях цивилизованных рыночных отношений изучение и прогнозирование спроса на товары и услуги является необходимым условием успешного функционирования предприятий торговли, общественного питания и сферы услуг.