Навигация
Прогнозирование сегмента автомобильного рынка на примере Московского региона
45872
знака
6
таблиц
6
изображений
Окатьев Константин Викторович
Москва 2009
1. Разработка процедур и инструментария прогнозирования
Автомобильный рынок, в силу своей специфичности, является очень динамичным, поэтому, для проведения оценки первоначального состояния автомобильного сегмента на определенный период времени и построения дальнейшего прогноза развития могут быть использованы различные экономические методики, процедуры и инструменты.
В свете мирового финансово-экономического кризиса, построение прогнозов в автомобильном секторе приобретает огромную актуальность.
По мере развития экономического кризиса у участников рынка возрастает необходимость в получении как можно более полной и достоверной информации, с тем, чтобы все предпринимаемые шаги были тщательно взвешены и делались с открытыми глазами. Растут требования к регулярности и стабильности получения информации. Оперативность получения информации о происходящих на рынке изменениях становится более важной. Своевременность получения такой информации позволяет корректировать планы и повышать эффективность маркетинговых мероприятий.
В качестве первоначального инструмента прогнозирования автомобильного сегмента рынка может быть рассмотрен обзор автомобильных рынков зарубежных стран, включающий регистрацию автомобилей в странах Европы и продажи автомобилей по брендам. Это позволяет прогнозировать возможное развитие ситуации в нашей стране и общее состояние тех или иных автопроизводителей.
Обзор основных событий на автомобильном рынке России позволяет исследовать причины, влияющие на те, или иные происходящие на нем процессы, а также позволяет спрогнозировать возможные процессы. В этом случае, следует рассматривать структуру рынка с раскладкой по маркам и моделям в динамике, а также
группировку по классам и типам автомобилей, что позволит оперативно отслеживать потребительские предпочтения и тренды их изменений.
Точность составления прогнозов будет зависеть от количества и качества учтенных факторов внешней и внутренней экономической среды. Конечно же, построить абсолютно достоверный прогноз невозможно. Однако, рассматривая максимально широкий круг факторов, возможно построить прогноз с определенной долей вероятности, наиболее близкой к реальной ситуации.
Среди основных факторов выделяют:
Ситуация на мировых автомобильных рынках;
Основные события на автомобильном рынке России;
Ключевые макроэкономические показатели;
Динамика продаж новых автомобилей;
Динамика продаж автомобилей с пробегом;
Изменение марочной структуры рынка;
Изменение модельной структуры рынка;
Динамика и структура импорта легковых автомобилей;
Обзор ценовой политики основных участников рынка.
Рассматривая мировую практику прогнозирования автомобильного рынка можно выделить два основных метода - технический и фундаментальный анализ. Технический анализ основывается на значениях продаж предыдущих периодов. На основании этих данных строится прогноз статистическими методами: выделяются сезонный и календарный факторы, тренды, циклы и пр.
Для построения наиболее точных и качественных прогнозов, западными маркетологами используются все современные методы математической статистики. Для простых случаев обычно используется метод ARIMA(Autoregressive integrated moving average), основанная на методологии Бокса-Женкинса.[1] Для более сложных, - хорошо зарекомендовали себя методы прогнозирования на базе теории хаоса, волн Эллиотта, нейронных сетей и прочего.
Для установления возможности применения асимптотических результатов при конечных (т. н. «малых») объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели. Отметим полезность методов размножения данных (бутстреп-методов). Системы прогнозирования с интенсивным использованием компьютеров объединяют различные методы прогнозирования в рамках единого автоматизированного рабочего места прогнозиста.
Прогнозирование на основе данных, имеющих нечисловую природу, в частности, прогнозирование качественных признаков основано на результатах статистики нечисловых данных. Весьма перспективными для прогнозирования представляются регрессионный анализ на основе интервальных данных, включающий, в частности, определение и расчет нотны и рационального объема выборки, а также регрессионный анализ нечетких данных.[2] Общая постановка регрессионного анализа в рамках статистики нечисловых данных и ее частные случаи - дисперсионный анализ и дискриминантный анализ, давая единый подход к формально различным методам, полезна при программной реализации современных статистических методов прогнозирования.[3]
Основными процедурами обработки прогностических экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-анализ и нахождение группового мнения. Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. Используются параметрические модели парных сравнений - Терстоуна, Бредли-Терри-Льюса - и непараметрические модели теории люсианов.[4] Полезна процедура согласования ранжировок и классификаций путем построения согласующих бинарных отношений. При отсутствии согласованности разбиение мнений экспертов на группы сходных между собой проводят методом ближайшего соседа или другими методами кластерного анализа (автоматического построения классификаций, распознавания образов без учителя). Классификация люсианов осуществляется на основе вероятностно-статистической модели.
Используют различные методы построения итогового мнения комиссии экспертов. Своей простотой выделяются методы средних арифметических и медиан рангов. Компьютерное моделирование позволило установить ряд свойств медианы Кемени, часто рекомендуемой для использования в качестве итогового (обобщенного, среднего) мнения комиссии экспертов. Интерпретация закона больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса такова: итоговое мнение устойчиво, то есть мало меняется при изменении состава экспертной комиссии, и при росте числа экспертов приближается к «истине». При этом в соответствии с принятым в подходом предполагается, что ответы экспертов можно рассматривать как результаты измерений с ошибками, все они — независимые одинаково распределенные случайные элементы, вероятность принятия определенного значения убывает по мере удаления от некоторого центра — «истины», а общее число экспертов достаточно велико.
Эти инструменты позволяют давать наиболее реалистичные прогнозы с достаточной степенью достоверности, но проблема в том, что для современного этапа развития автомобильного рынка в РФ методы технического анализа не применимы в принципе. Не завершился этап становления этого рынка, не хватает периодов наблюдения для составления прогнозов. Вообще, в отличие от стационарных, переходные процессы самые трудные – и в математике, и в физике, и в экономике. Россия находится сейчас именно на этой стадии развития рынка. Но это не значит, что рынок не предсказуем в принципе. Просто необходимо применять другой метод – фундаментальный анализ.
Фундаментальный анализ основывается на предположении, что объём продаж, в первую очередь, зависит от макроэкономических параметров: стоимости нефти, динамики валютных курсов, ликвидности (остатки на корреспондентских счетах, денежные агрегаты), стоимости денег и пр. На основании статистических данных строится эконометрическая модель рынка(сегмента рынка) для этих параметров. При этом определённой проблемой является устранение мультиколлинеарности, так как параметры не являются в чистом виде независимыми, но современные эконометрические методы дают возможность легко с этим справляться. Построенная модель позволяет отсечь некоторое количество параметров, оказывающих наименьшее воздействие на результат.
Так, для автомобильного рынка определяющими являются всего 6-7 параметров, а для сегмента автомобильного рынка подбирается большее количество параметров. На первом месте, конечно, стоимость нефти (весовой коэффициент более 30%). Именно этот фактор определяет непохожесть российского рынка на другие рынки, ведь во всём мире с ростом цен на нефть падают объёмы продаж автомобилей, а в России – растут. Это же объясняет повышенный интерес иностранных автопроизводителей к нашей стране. Присутствие на рынке России, или, как говорят экономисты, включение в портфель рынков, позволяет им хеджировать свои риски, связанные со стоимостью нефти. Ведь, если стоимость нефти будет расти, объём продаж в России позволит им смягчить последствия падения продаж на других рынках, а, если нефть будет падать, то снижение продаж в РФ будет скомпенсировано ростом продаж на других рынках. Таким образом, повышается стабильность процессов, а это для производства – главное. Конечно, при этом подходе не все параметры могут быть помещены в модель, например, демографические, структурные и пр. Но это не означает, что метод плохо работает, просто модель надо постоянно обновлять. А поскольку экономические процессы инертны, то при постоянном обновлении модели погрешность будет минимальной.
Частично некоторые аналитики автомобильного рынка используют фундаментальный метод, правда, в качестве макроэкономического параметра берут такой показатель как количество автомобилей на 1000 населения. Это не совсем оправданный подход. Кроме того, что он однобок, он зависит не столько от продаж автомобилей, сколько от «удачных» реформ Правительства, в результате которых численность населения может стремительно снижаться, а, значит, этот показатель будет увеличиваться.
На следующем этапе можно произвести кластерный анализ, т.е. выбрать те сегменты рынка, для которых второй по воздействию параметр (после цен на нефть) одинаков. Так для автомобильного рынка первый кластер занимает нишу автомобилей стоимостью примерно до $ 12 000. В этом кластере вторым после стоимости нефти параметром является динамика курса доллара. В следующем кластере (стоимость от $ 12 000 до $ 25 000) этот параметр перемещается на третье место, а второе занимает стоимость квадратного метра жилья. В следующем кластере этот параметр перемещается назад, а на второе место выдвигается динамика индекса РТС. Вот почему в этом году ожидаются драматические изменения между кластерами. При наиболее вероятном сценарии среднегодовая стоимость нефти незначительно упадёт, но общий объём продаж увеличится благодаря другим факторам, и значительно изменятся объёмы продаж в тех кластерах, где наиболее значимые параметры претерпят наибольшие изменения. И что очень важно, для различных кластеров различается оптимальная маркетинговая стратегия.
Помимо основных методов экономического прогнозирования в автомобильной отрасли, следует рассмотреть наиболее распространенные инструменты прогнозирования, которые, в наиболее общем виде, могут быть разделены на классические и специфические экономические инструменты прогнозирования.
Среди классических инструментов прогнозирования выделяют такие, как спрос и предложение в сегменте рынка, цены, инфляция, другие макроэкономические категории, которые выбираются в зависимости от специфики исследования. Также, к классическим инструментам прогнозирования можно отнести ретроспективный PEST анализ и экспертные оценки, оценки рисков, оценки отдельных внутренних/внешних факторов, влияющих на сегмент рынка, отрасль или отдельно взятый рынок.
Среди специфических инструментов прогнозирования выделяют такие, как анализ основных игроков(стейколдеров) рынка или сегмента рынка, анализ смежных отраслей, анализ финансовой зависимости и другие инструменты, в зависимости от глубины и качества предполагаемого прогноза.
Рассматривая спрос и предложение в автомобильном сегменте, объектом прогнозирования в первую очередь должно стать количество автомобилей, которые поступят в продажу за период, относительно которого составляется прогноз. Функционирование предприятий самым непосредственным образом ориентировано на удовлетворение спроса физических и юридических лиц на выпускаемые товары и оказываемые услуги, подтверждая известный тезис о том, что спрос рождает предложение.
Основная цель прогнозирования спроса на предприятии – определить тенденции факторов, воздействующих на него.
При прогнозировании обычно выделяют прогнозы краткосрочные – на 1-1,5 года, среднесрочные – на 4-6 лет и долгосрочные – на 10-15 лет.
Главный акцент при краткосрочном прогнозировании спроса делается на количественной и качественной оценке изменений объема спроса и предложения, уровня конкурентоспособности товара и индексов цен, валютных курсов, соотношений валют и кредитных условий. Здесь учитываются также временные, случайные факторы.
Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование спроса основывается на системе прогнозов – соотношения спроса и предложения.
При среднесрочном и долгосрочном прогнозировании спроса, как правило, не учитывают временные и случайные факторы воздействия на рынок. Если краткосрочные прогнозы нацелены на количественные оценки, то среднесрочные и долгосрочные прогнозы рассматриваются как вероятностные оценки динамики изменения спроса.
В качестве инструментария прогнозирования спроса применяются количественные методы (факторные, статистического анализа, математического моделирования), методы экспертных оценок, базирующиеся на опыте и интуиции специалистов по данному товару и рынку.
Исследование конъюнктуры строится на систематизации, обработке и анализе экономических показателей и иной информации, характеризующей состояние экономики. Состав показателей и иной информации определяется целями конкретного исследования, будь то анализ длительных тенденций развития отрасли, изменения ее технико-экономических характеристик или анализ ситуации на рынке за относительно короткий отрезок времени или на определенный момент.
Конъюнктура хозяйства представляет собой конкретное состояние процесса общественного воспроизводства в определенных временных, географических и иных рамках, складывающееся под воздействием совокупности конъюнктурно образующих факторов. Конъюнктура включает в себя следующие области: производственный потенциал и его элементы, включая производственные ресурсы и максимальный выпуск продукции, отраслевую и производственную структуру хозяйства; рынок, его емкость и структуру; численность населения, уровень экономического развития, распределение доходов среди слоев населения, разделение труда в обществе, состояние производственных фондов; организационная структура хозяйства, включая фирменную структуру хозяйства, состояние концентрации, комбинирования и специализации производства и сбыта, государственное регулирование хозяйства; соотношение спроса и предложения на рынке; коммерческие условия реализации продукции. [5]
Конъюнктура формируется и развивается под влиянием многих факторов – экономических, политических, научно-технических, социальных и др. Все эти факторы можно разбить на постоянные и временные, циклические и нециклические, стимулирующие развитие рынка или сдерживающие его. Все они влияют на конъюнктуру во взаимодействии, одновременно дополняя, усиливая или ослабляя друг друга.
Главная причина конъюнктурных колебаний – циклический характер развития рыночной экономики. Однако конъюнктура, как правило, более динамическое явление, чем фазы цикла.
Основная сложность в изучении конъюнктуры (особенно при разработке прогнозов) заключается не в том, чтобы определить круг факторов и элементов ее формирования. Важнейшая задача любого исследования конъюнктуры состоит в установлении значимости, силы воздействия определенных факторов на формирование конъюнктуры, а также выявление ведущих факторов.
Одним из наиболее распространенных и эффективных инструментов прогнозирования рынка является PEST-анализ, предназначенный для выявления политических, экономических, социальных и технологических аспектов внешней среды, которые могут повлиять на сегмент автомобильного рынка.[6]
Политика изучается, потому что она регулирует власть, которая в свою очередь определяет среду компании и получение ключевых ресурсов для её деятельности. Основная причина изучения экономики это создание картины распределения ресурсов на уровне государства, которая является важнейшим условием деятельности предприятия. Не менее важные потребительские предпочтения определяются с помощью социальной компоненты PEST-анализа. Последним фактором является технологическая компонента. Целью её исследования принято считать выявление тенденций в технологическом развитии, которые зачастую являются причинами изменений и потерь рынка, а также появления новых продуктов.
Таблица 3.1
| ПОЛИТИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ | ВЛИЯНИЕ ЭКОНОМИКИ |
| Текущее законодательство на рынке Будущие изменения в законодательстве Европейское/международное законодательство Регулирующие органы и нормы Правительственная политика, изменение Государственное регулирование конкуренции Торговая политика Ужесточение госконтроля за деятельностью бизнес-субъектов и штрафные санкции Выборы на всех уровнях власти Финансирование, гранты и инициативы Группы лоббирования/давления рынка Международные группы давления Экологические проблемы Прочее влияние государства в отрасли | Экономическая ситуация и тенденции Динамика ставки рефинансирования Уровень инфляции Инвестиционный климат в отрасли Заграничные экономические системы и тенденции Общие проблемы налогообложения Налогообложение, определенное для продукта / услуг Сезонность / влияние погоды Рынок и торговые циклы Платежеспособный спрос Специфика производства Товаропроводящие цепи и дистрибуция Потребности конечного пользователя Обменные курсы валют Основные внешние издержки Энергоносители Транспорт Сырье и комплектующие Коммуникации |
| СОЦИОКУЛЬТУРНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ | ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ |
| Демография Изменения законодательства, затрагивающие социальные факторы Структура доходов и расходов Базовые ценности Тенденции образа жизни Бренд, репутация компании, имидж используемой технологии Модели поведения покупателей Мода и образцы для подражания Главные события и факторы влияния Мнения и отношение потребителей Потребительские предпочтения Представления СМИ Точки контакта покупателей Этнические / религиозные факторы Реклама и связи с общественностью | Развитие конкурентных технологий Финансирование исследований Связанные / зависимые технологии Замещающие технологии/решения Зрелость технологий Изменение и адаптация новых технологий Производственная емкость, уровень Информация и коммуникации, влияние сети Интернет Потребители, покупающие технологии Законодательство по технологиям Потенциал инноваций Доступ к технологиям, лицензирование, патенты Проблемы интеллектуальной собственности |
Авторская методика прогнозирования сегмента автомобильного рынка предполагает следующие шаги:
Использование и анализ готовых прогнозов. Метод основывается на исследованиях, проведенных авторитетными международными, европейскими и российскими исследовательскими агентствами и экспертами.
Составление собственных прогнозов. Так как все методы и инструменты имеют свои преимущества и недостатки, то для составления наиболее достоверного прогноза следует попытаться совместить различные методы и техники, учитывая, таким образом, различные параметры.
Разделить анализ и прогнозирование весьма не просто. Большая часть сложных методик анализа уже заточена на прогнозирование. Фактически анализ нужен для того, что бы создать прогноз.[7] Содержание итогового прогнозного документа аналитика должен быть примерно следующим:
Прогноз развития
- Сценарии воздействия на объект возможностей, преимуществ, угроз, слабостей и заинтересованных сил;
- Сравнение с аналогичными ситуациями и/или с аналогичным объектом;
- Возможные сценарии поведения в тех или иных ситуациях;
- Определение верхних и нижних пределов развития объекта с учетом возможностей, преимуществ, угроз и слабостей.
Многочисленные примеры ситуаций, связанных с социальными, технологическими, экономическими, политическими, экологическими и другими рисками. Именно в таких ситуациях обычно и необходимо прогнозирование. Известны различные виды критериев, используемых в теории принятия решений в условиях неопределенности (риска).[8] Из-за противоречивости решений, получаемых по различным критериям, очевидна необходимость применения оценок экспертов.
Как показывает практика, несмотря на широкий круг инструментов анализа, развитие статистических методик и технологические достижения, составление достоверных прогнозов остается достаточно сложной задачей. Кроме того, прогнозирование сегмента автомобильного рынка на примере московского региона осложняется тем, что рынок достаточно молодой и зависит от множества параметров.
Практические примеры показывают, что точность прогнозов влияет не только на конкретного субъекта рынка, а на всех участников рынка.
Похожие работы
... цен, валютных курсов, соотношений валют и кредитных условий. Учитывают также временные, случайные факторы. Среднесрочное (на 5 лет) и долгосрочное (на 10 - 15 лет) прогнозирование товарных рынков основывается на системе прогнозов: конъюнктуры рынка, соотношения спроса и предложения, международной торговли, охраны окружающей среды. При среднесрочном и долгосрочном прогнозировании не учитывают ...
... новатора. Таким образом, в данной части работы мы рассмотрели теоретический аспект маркетинга в банковском секторе, его сущность, роль, стратегию. Далее целесообразно рассмотреть на примере коммерческого банка роль маркетинга в его деятельности. 2. Анализ деятельности ОАО "Татфондбанк" в области маркетинга 2.1 Характеристика деятельности банка Акционерный инвестиционный коммерческий банк ...
... вариант разрешения данной проблемы. Выход из данной ситуации может быть осуществлен посредством реструктуризации материнской компании с целью повышения рыночной стоимости всего холдинга ЗАО «Жилищный капитал», которая обеспечит инвестиционную привлекательность для инвесторов. Как следствие реструктуризации предлагается размещение облигаций компании посредством дочерней компании Группы « ЖК- ...
... собранных и сгруппированных данных осуществляется в основном тремя способами: экспертными методами, аналитическими или сочетанием этих двух приемов. Место экспертных методов в системе маркетинга, и в частности при исследовании рынка, довольно значительно. Однако в последнее время более активное применение нашли математические методы и аппараты моделирования, что позволило сформировать в системе ...
0 комментариев