Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота.
Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода.
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:
F>t+1 = aX>t + (1 – a)F>t,
где F>t+1 – прогноз продаж на месяц t + 1;
X>t – продажи в месяце t (фактические данные);
F>t – прогноз продаж на месяц t;
а – специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Метод прогнозирования на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностей сбыта в будущем.
Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется связь 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).
В рамках анализа цикличности выявляются изменения исследуемых величин, связанные с деловым циклом. Анализ цикличности применим в тех отраслях, где эта цикличность ярко выражена (например, в отраслях, производящих товары для строительной отрасли, отраслях, выпускающих потребительские товары длительного использования).
Сезонный характер использования товаров также накладывает отпечаток на величину спроса и продаж.
Регрессионный анализ заключается в построении модели зависимости определенной величины от другой величины или нескольких других величин. Он выполняется в два этапа:
1) выбор типа линии, выравнивающей ломаную регрессии (прямая, парабола, гипербола и т. д.);
2) определение параметров, входящих в уравнение линии выбранного типа таким образом, чтобы из множества линий этого типа выбрать ту, которая наиболее близко проходит около точек ломаной регрессии (наиболее точные результаты дает использование метода наименьших квадратов).
