Заметки о статье С.А. Кошечкина «Алгоритм прогнозирования продаж в MS Eхсel»
Необходимость прогнозирования количественных характеристик вызывается рядом практических нужд и обстоятельств. Будущее многих процессов и явлений неизвестно, но это будущее имеет важное значение для решений, принимаемых в настоящий момент. К таким ключевым процессам, настоятельно требующим применения процедур прогнозирования, относится торгово-посредническая деятельность по реализации товаров и услуг. Поэтому статья С.А. Кошечкина «Алгоритм прогнозирования объема продаж в MS EXCEL», опубликованная в журнале «Маркетинг в России и за рубежом», № 5 (25) за 2001 г., вызывает законный интерес. Последний усиливается также тем, что в качестве инструмента прогнозирования автор предлагает использовать широко распространенный программный продукт.
В результате достаточно подробного изучения указанной статьи был выявлен ряд положений и тезисов, которые вызывают вопросы к автору. Придерживаясь конструктивного направления в критике, хотелось бы отметить следующее:
- Предлагаемые автором модели прогнозирования являются неполными. Например, отсутствует управляемая составляющая (компонента) модели, что существенно обесценивает предлагаемый алгоритм. Учет такой составляющей особенно необходим, когда объем продаж выражается в денежных единицах. Действительно, используя механизмы ценообразования, например наценки и скидки, торговая организация может в достаточно широких пределах корректировать объемы продаж и свой доход в будущем.
- Весьма спорным является тезис автора о том, что тренд должен наилучшим образом аппроксимировать фактические данные. В специальной литературе, посвященной теоретическим и прикладным аспектам прогнозирования (см., например, Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: «Статистика», 1973), отмечается, что тренд должен отражать основную закономерность изменения изучаемого явления во времени, соответствовать генеральной тенденции процесса. Пример, рассмотренный в статье, подчеркивает оригинальность трактовки автором понятия тренда, но не позволяет согласиться с нею. С одной стороны, правильным, по моему мнению, является использование полиномиальных функций для построения тренда. С другой — автор явно завышает степень этого полинома, забывая, очевидно, о теореме Вейерштрасса о наилучшем приближении функций многочленами (см., например, Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления для ВТУЗов. М.: ГИФМЛ, 1962). Предлагаемый автором подход к вычислению тренда и анализу информации правомочен, но только для задач интерполирования, а не экстраполяции, к коим относится проблема прогнозирования. К чему может привести предлагаемый подход, рассмотрим на примере оценки тренда на следующий год, который был построен в строгом соответствии с исходными данными и рекомендациями, указанными в статье С.А. Кошечкина. График, иллюстрирующий этот «прогноз» и приведенный ниже, достаточно красноречив и не требует дополнительных комментариев.
Кроме того, использование полиномиальной модели высокого порядка потребовало от автора вынужденного применения искусственного механизма корректировки сезонной компоненты.
- Отдельного анализа требует рассмотрение предлагаемой С.А. Кошечкиным процедуры, которую он назвал экспоненциальным сглаживанием. Не вдаваясь в подробности, которые потребовали бы слишком много места в журнале, хотелось бы только отметить, что метод Р. Брауна применяется для уточнения прогноза тренда, т.е. детерминированной составляющей изучаемого процесса, а не всей модели, как это предлагается, судя по материалам статьи, С.А. Кошечкиным. Поэтому автору необходимо внести соответствующие корректировки в свой алгоритм.
- Во многих практических случаях прогнозируемые динамические ряды имеют сложную структуру, что требует от исследователя применения весьма изощренных математических инструментов. Предлагаемый автором статьи MS EXCEL является по своей сути универсальным программным продуктом, не содержащим в полной мере необходимого для прогнозирования аналитического аппарата. Поэтому более перспективным и эффективным будет подход, когда MS EXCEL используется совместно со специализированными программными продуктами, адекватно решающими проблему прогнозирования динамических рядов. Выбор таких программных продуктов определяется как содержанием конкретных задач, так и квалификацией исследователей и уровнем их подготовки.
В заключение хочется выразить надежду на то, что высказанные в отношении статьи С.А. Кошечкина замечания и предложения помогут автору усовершенствовать предложенный им алгоритм прогнозирования продаж, обеспечив его корректность, а также достоверность получаемых с его помощью результатов.
