Как найти количество продаж по графику

Понимание, в каком положении находится компания, можно получить, если смотреть не только на выручку или объем проданного, но и на колебания покупательской активности, изменения в клиентской базе. Для этого необходимо проводить анализ продаж сразу несколькими методами.

Зачем нужен анализ продаж

Прибыль любого бизнеса зависит от того, насколько хорошо налажен процесс сбыта. Понимая, какова текущая прибыль, насколько выполняется план, руководитель предприятия сможет прогнозировать рост или спад выручки, оптимизировать продвижение продукции. Анализ выполняется, чтобы:

• получить данные, необходимые для формирования стратегии;
• понять, какие продукты более востребованы. Тогда слабые позиции можно вообще убрать из ассортимента и сконцентрироваться на прибыльных;
• оценить работу разных отделов, которые влияют на продажи, – отдела сбыта, отдела маркетинга или колл-центра;
• определить пути сбыта;
• выявить более перспективные сегменты потребителей.

Существует 10 методов анализа, которые концентрируются непосредственно на продажах, и еще несколько способов для изучения второстепенных факторов. Но какой бы метод ни был выбран, исследование проводят по одному алгоритму:

1. Собирают необходимые данные.
2. Из отчетности выбирают те показатели, которые требуются для анализа.
3. Выбранные данные оценивают.
4. На последнем этапе выявляют факторы, которые сильнее всего влияют на выручку.

Общий анализ продаж: что это такое и как осуществить?

Общий анализ продаж делается ради того, чтобы увидеть объемы проданных товаров. При этом данные сравниваются с несколькими периодами: прошлым месяцем, с тем же месяцем в прошлом году, а также со среднемесячным значением за последний год. В итоге аналитик делает такие выводы:

• удалось ли продать больше, чем в прошлом месяце, есть ли рост продаж;
• насколько выросли продажи по сравнению с прошлым годом;
• есть ли сезонность, то есть колебания спроса по сравнению со средним значением по году.

Обычно таким образом анализируется выручка. Но можно использовать и другие показатели, например размер клиентской базы (в том числе анализ только активных клиентов, которые за выбранный период хоть раз делали покупку), прибыль, объем продаж в штуках.

В любом случае будет использоваться одинаковая формула:

Показатель текущего периода / показатель прошлого периода

Если требуется рассчитать темп роста в процентах, то полученный результат нужно умножить на 100 %. Дальше анализируется итог:

• темп роста больше 100 % говорит о том, что по сравнению с прошлым периодом продаж стало больше;
• темп роста меньше 100 % говорит об упадке продаж;
• значение равно 100 % – продажи остались на том же уровне.

Общий анализ продаж выполняется просто и не требует применения специальных программ. Но если хочется автоматизировать расчеты, можно использовать Excel.

ABC-анализ

ABC-анализ относится к структурным, то есть позволяет взглянуть на продажи с точки зрения их состава. Аналитик увидит, что именно продавалось и принесло больше выручки. Базовым АВС-анализом является изучение выручки. Также с помощью методики можно анализировать продажи в разрезе товарной группы, каналов сбыта.

В любом случае продажи будут разделены на 3 или 9 групп в зависимости от вида анализа. В основе деления лежит принцип Парето: чтобы получить 80 % от нужного результата, нужно определить 20 % самых эффективных действий и сконцентрироваться на них.

Чтобы провести исследование, необходимо составить список всех товаров и указать объем продаж для каждого из них, а затем сформировать рейтинг от наибольшей выручки к наименьшей. Затем необходимо начать суммировать полученную выручку нарастающим итогом. То есть рядом с второй позицией нужно указывать сумму выручки с продаж первого и второго товара, рядом с третьей – выручку с товаров 1–3 и так далее. Для удобства можно рассчитать долю от общей выручки. Затем нужно все позиции из списка разделить на группы:

• в группу А войдут все позиции, выручка с которых составила 80 % от общего значения;
• в группу В попадут товары с совокупной выручкой от 5 до 15 %;
• в группу С войдут все оставшиеся товары.

Равномерность спроса

После АВС-анализа можно провести схожую XYZ-сегментацию. Для этого нужно выбрать второй показатель, связанный с первым. Например, если при АВС-анализе изучались товарные позиции, то при XYZ можно посмотреть на количество проданного. В итоге будет информация о том, какие товары пользуются спросом и одновременно приносят больше всего прибыли. Ведь иногда малопопулярный, но дорогой товар продается в течение месяца всего пару раз, но из-за высокой цены составляет большую часть выручки. А востребованные недорогие мелочи попадают в группы В и С.

Однако сегментация товаров по равномерности спроса проводится несколько иначе, чем по объему продаж в денежном выражении. Данные о продукции необходимо занести в таблицу Excel, в которую уже будут вписаны формулы для определения коэффициента вариации. В зависимости от коэффициента товары из списка попадают в группы:

• X – товары с коэффициентом менее 10 %;
• Y – позиции с коэффициентом 11–25 %;
• Z – товары, получившие более 25 %.

Коэффициент вариации – это отклонение объема продаж от среднего значения. Например, товар 1 на протяжении последнего года продавался стабильно, примерно по 1 000 единиц в месяц и в итоге за год принес в компанию 1 млн рублей. А товар 2 продавался с разной интенсивностью, от 200 до 5 000 штук в разные месяцы, но в итоге принес компании 7 млн выручки. Кажется, что второй продукт выгоднее, однако его сбыт нестабильный, плохо прогнозируемый.

Анализ структуры чека

Чем крупнее компания, чем больше у нее филиалов, дистрибьюторов или сетей, тем важнее ей анализировать, что и в каком количестве продано в каждой торговой точке. Для этого проводится анализ структуры выручки и чека. В рамках исследования аналитику важны несколько показателей:

• MML-позиции. Это минимально необходимые товарные позиции, или SKU (stock keeping unit), которые обязательно должны быть в наличие в магазине;
• среднее SKU, то есть единица товара или позиция ассортимента.

Анализ показывает, сколько SKU продавалось в течение периода в торговой точке. Чем разнообразнее продажи, тем более высокой считается представленность компании на рынке.

В идеале вести расчет в специальной программе, но можно посчитать и вручную по формуле:

Сумма проданных SKU во все торговые точки / количество точек

Если наблюдается положительная динамика среднего SKU, значит, компания занимает бóльшую долю рынка, что косвенно свидетельствует о росте спроса на ее товары. Поэтому этот анализ лучше проводить в сравнительной форме, рассчитывая среднее SKU и за прошлый, и за текущий период.

Анализ по матрице BCG

Анализируя динамику продаж, необходимо смотреть на товарные группы, которые приносят больше всего прибыли и дохода. Анализ основан на расчете нескольких показателей: доли рынка, которую занимает отдельный товар, динамики этой доли рынка по сравнению с несколькими прошлыми периодами, объема продаж в денежном или натуральном выражении.

В рамках анализа эти показатели вычисляются либо для всех товаров, которые есть в ассортименте, либо только для ключевой продукции или товарных группы в целом. Затем данные по продажам распределяются по матрице, представляющей собой график с горизонтальной и вертикальной осями. На одной оси отмечается доля рынка товара, причем для объективности лучше доли рынка всех товаров сопоставлять с заданным эталонным значением. Если принять за эталон Х, то доли рынка получатся 1Х, 3Х, 0,1Х и подобные значения. По второй оси следует отметить темпы прироста рынка от 0 до самого большого значения, которое получилось у продукции.

Товары распределяются по матрице с учетом своей доли и темпов роста. Объем продаж также заносится в матрицу: чем выше объем продаж отдельного продукта, тем более заметно он должен быть обозначен в графике.

В итоге получается график с четырьмя квадратами, в каждом из которых есть некоторое количество товаров. Для позиций из разных квадратов определяется разная стратегия продаж. Например, в ассортименте есть товары, которые очень активно продаются и быстро увеличивают свою долю рынка. Как правило, спрос на эти продукты продиктован временными трендами. Чтобы и дальше получать прибыль с их реализации, необходимо как можно дольше сохранять привлекательность на фоне аналогов.

Товары с высокой долей рынка, небольшими темпами роста и хорошим объемом продаж – это «дойные коровы» компании, которые лежат в основе всей выручки. Они будут приносить деньги даже без дополнительных инвестиций в рекламу. Главное – обеспечить наличие этой продукции на полках.

Остальные товары обладают малой долей рынка, но могут отличаться по темпам прироста. Есть позиции, которые растут быстро, то есть в них можно инвестировать дополнительные средства. Тогда они, возможно, перейдут в категорию трендовых и будут приносить большую выручку.

Оставшиеся товары отличаются низкой долей рынка, малыми темпами прироста и небольшим объемом продаж. Компании невыгодно держать их в ассортименте и нести расходы на доставку, хранение на складе. Проще вывести их из продаж.

Контрольный анализ объема продаж

Контрольный анализ объема продаж и объема прибыли стоит выполнять всем отделам, в которых перед работниками стоит план. Если план по продажам выполнен не полностью, руководителю необходимо с помощью контрольного анализа определить отклонение между планом и фактическими результатами.

Для исследования берутся планы продаж для каждой товарной группы или для важных позиций ассортимента. Лучше брать планы за один период, но дробить его на более мелкие. Например, на этапе постановки годового плана его следует декомпозировать, чтобы появились планы на день, неделю, месяц, квартал. Затем по окончании планового периода руководитель отдела сможет сопоставить выполнение планов и определить, в какой момент сотрудники начали отставать.

Проводить подобный анализ можно на основе разных показателей: не только выручки, но и прибыли, рентабельности и любых других метрик, при условии, что они характеризуют результативность продаж.

Например, на прошлый год в компании были поставлены плановые показатели:

• продать товар А на общую сумму 1 млн рублей;
• продать товар В на сумму 1,5 млн рублей.

Фактически товары А и В были проданы на сумму 750 и 950 тыс. рублей соответственно. Необходимо вычислить процент выполнения плана, разделив фактическое значение на плановое и умножив на 100 %. Получается, что план по товару А был выполнен на 75 %, а по товару В – на 63 %. Можно сравнить результаты работы с прошлым годом. Тогда выручка была по 650 тыс. и 1 млн рублей соответственно, а планы были выполнены на 95 % и 115 %. Такой анализ позволяет сделать следующие выводы:

• в целом наблюдается прирост выручки по сравнению с прошлым годом;
• так как выполнение планов сократилось, можно считать, что рост выручки связан не с развитием компании, а с инфляцией;
• увидев перевыполнение плана в прошлом году, директор на этот год задал более высокую планку, но не поддержал ее дополнительными вложениями в маркетинг и в обучение продавцов. В итоге менеджеры не смогли продать больше.

План по товару В был сильно недовыполнен, поэтому РОПу нужно понять, в какой момент у сотрудников начались проблемы. По декомпозиции плана видно, что в первый квартал необходимо было продать на 400 тыс. из 1,5 млн, и сотрудники справились с этой задачей. А во втором квартале из тех же 400 тыс. удалось продать только на 200 тыс. Важно понять, что повлияло на такой низкий результат.

Факторный анализ продаж

Если необходимо выявить факторы, влияющие на объем продаж и выручку, используется факторный анализ. Для исследования необходимо иметь данные по выручке, ценам на товары, объемам сбыта и расходам в процессе производства. Потому что цена на товары зависит от издержек и себестоимости продукции, а цена и объем продаж, в свою очередь, формируют выручку. Изменив любое из этих значений, можно корректировать выручку в большую или меньшую сторону.

Анализ проводится в виде сравнения текущего периода с прошлым. Например, в компании наблюдается рост выручки, но прибыль не увеличивается, потому что рост выручки случился благодаря масштабированию, которое потребовало дополнительных расходов. Тем не менее директор предприятия хочет повысить прибыль и ради этого пытается понять, что именно повлияло на нее. Для анализа он использует следующие данные:

• выручку за текущий и прошлый период;
• себестоимость товаров;
• коммерческие расходы;
• управленческие расходы;
• индекс изменения цен, то есть соотношение цены в текущем и прошлом периодах;
• объем продаж.

Если прибыль изменилась, необходимо смотреть на другие показатели и найти среди них те, которые тоже изменились. Чаще всего прибыль сокращается вслед за такими метриками:

• сокращением объема продаж;
• повышением себестоимости продукции;
• увеличением коммерческих и управленческих расходов.

Теперь необходимо посмотреть, действительно ли было изменение этих показателей. По отчету видно, что объем продаж и себестоимость остались прежними, а коммерческие расходы выросли. Значит, только они повлияли на прибыль. Их нужно сокращать, оптимизировать, тогда в следующим периоде можно рассчитывать на более высокую прибыль.

Анализ рентабельности

Рост выручки не всегда влечет за собой повышение эффективности продаж с экономической точки зрения. Например, объем сбыта вырос, а прибыль осталась на прежнем уровне. Чтобы увеличить выручку, компании пришлось вложиться, например, потратить больше на рекламу товаров и автоматизацию процессов продаж. Но так как прибыль осталась прежней, вложения компании не окупились.

Чтобы контролировать экономическую эффективность продаж, необходимо проводить анализ рентабельности. Он покажет, сколько прибыли компания получает с каждого вырученного рубля. Чем выше рентабельность, тем успешнее работает фирма.

Рентабельность определяется по формуле:

Прибыль / выручка

Например, предприятие торгует товарами из трех групп. За этот и прошлый год показатели были следующими:

• товар А имел план по рентабельности 45 %, а фактически этот показатель составил 51 %. То есть план был перевыполнен. Но в прошлом году рентабельность составила 53 %, то есть по сравнению с прошлым годом наблюдается упадок;
• товар В имел план по рентабельности 55 %, и фактически она оказалась такой же. В прошлом году рентабельность получилась 50 %, то есть сейчас наблюдается положительная динамика;
• товар С фактически перевыполнил план по рентабельности, потому что ожидалось 45 %, а в итоге вышло 48 %. В прошлом году стоял такой же план, и он был слегка перевыполнен. Значит, хоть в рамках этого года план оказался перевыполненным, но по сравнению с прошлым ничего не изменилось.

Теперь компания может оценить, какие именно товары выгоднее всего продавать. Оказывается, что это либо товар А, либо товар С, потому что экономически они приносят компании больше отдачи.

Анализ клиентской базы

Графики продаж зависят не только от оптимизации расходов, но и от активности клиентов. Разные покупатели обращаются в компанию с разной частотой и оставляют разные суммы. Поэтому стоит проанализировать клиентскую базу и найти те группы потребителей, которые покупают более активно.

Чтобы контролировать клиентскую базу, важно знать два показателя:

• общий размер базы. Сюда входят текущие клиенты, с которыми сделка находится в стадии обсуждения, прошлые клиенты, которые давно не активны, постоянные покупатели, которые делают покупки регулярно и с ними сделка уже не требует долгих обсуждений. В этом случае в клиентскую базу не нужно включать контактные данные тех, кто однажды подписался на рассылку, но с тех пор не проявлял интереса;
• активная клиентская база. Это число покупателей, которые проявили активность в отчетный период. Например, если таким периодом является квартал, то в него включаются только те, кто в течение квартала проявил активность. Если есть постоянные клиенты, которые делают покупки регулярно, но в этот квартал они не сотрудничали с компанией, то заносить их в активную клиентскую базу не нужно.

Далее анализируется прирост базы в целом и числа активных клиентов. Например, за последние полгода отдел продаж заключил 5 000 договоров, то есть за этот период активная база составила 4 500 человек, потому что часть из них за полгода совершили две и более покупок. Однако общая клиентская база равна 9 000 человек, то есть лишь половина из клиентов проявили активность.

Низкая активность покупателей может быть связана с несколькими причинами:

• менеджеры работают неэффективно при обзвоне клиентов. Часть базы не обзвонили, люди не узнали о новинках, акциях и поэтому не совершили покупку;
• в отделе маркетинга плохо настроен ремаркетинг и ретаргетинг, не ведется работа с ушедшими клиентами;
• на протяжении двух месяцев из шести в отделе продаж не хватало работников, потому что менеджеры уходили в отпуска и на больничные. При этом пик клиентской активности (относительно общей клиентской базы) пришелся на март, что связано с сезонным спросом на товары.

Подобный анализ клиентской базы покажет, насколько эффективно ведется работа с покупателями. Аналитик сможет выявить факторы, которые повлияли на плохой результат, и разработать стратегию по повышению этого показателя.

Экспертный анализ

Многих предпринимателей интересует, как определить объем продаж быстро. Это можно сделать с помощью экспертного анализа. Однако из-за того, что исследование осуществляется в экспресс-формате, его результаты могут оказаться необъективными. Тем не менее он поможет сформировать общее представление о том, как обстоят дела в компании.

В экспертном анализе принимают участие эксперты, например специалисты из компании или приглашенные экономисты, маркетологи, менеджеры по продажам. Однако если проводить анализ регулярно и каждый раз привлекать одних и тех же сотрудников, то повышается вероятность получения недостоверных результатов. Ведь у каждого эксперта есть свой устоявшийся взгляд на ситуацию на рынке.

Бóльшую пользу от исследования можно получить, если привлекать к нему клиентов или партнеров, поставщиков.

Суть экспертного анализа заключается в следующем: определяются факторы, которые влияют на успехи компании. Затем опрашиваются контрагенты: они высказываются, достаточно ли важен для них тот или иной фактор. Каждому фактору контрагенты выставляют оценку по степени значимости. Затем оценки группируются и аналитик получает сводную таблицу.

Экспертный анализ помогает понять, что в действительности влияет на продажи или спрос. Например, компания имеет большой объем продаж, потому что, как считает руководство, цены на продукты очень низкие. Но если опросить клиентов, может оказаться, что цена для них вообще не имеет значения, а компанию и ее продукты они выбирают благодаря качеству, сервису, удобству местоположения. Тогда предприятие может повысить цены без потери объема продаж и объема прибыли.

В некоторых случаях оправданно привлечение именно сотрудников фирмы, а не внешних контрагентов. Например, директор размышляет, в каком направлении следует развиваться, чтобы повысить продажи: внедрять в ассортимент новинки или привлекать новых клиентов, выходить на новые рынки. Директор привлекает экспертов:

• штатного финансового директора, чтобы он описал примерные финансовые расходы на тот или иной путь развития;
• специалиста по продажам, чтобы тот охарактеризовал потребности имеющихся клиентов;
• маркетолога, чтобы он дал характеристику текущим клиентам и новому рынку сбыта;
• менеджера по работе с поставщиками, чтобы он рассказал, есть ли у контрагентов какие-то интересные товары.

Заключение

Чтобы управлять продажами, необходимо постоянно контролировать их и проводить всесторонний анализ. Вот за какими показателями необходимо следить: деньги, полученные с продаж и выраженные в выручке, прибыли и рентабельности, клиенты – их количество и активность.

Дополнительно можно внедрить в работу еще несколько методов анализа, которые связаны с продажами косвенно, но оказывают на них влияние. Рекомендуется регулярно проверять, насколько эффективно построены процессы закупок, сбыта, раскладки продукции на полках магазинов.

Тогда анализ динамики продаж будет затрагивать все сферы работы компании. Чем более качественно и всесторонне ведется изучение продаж, тем выше шанс, что компания повысит прибыль и займет более высокое положение на рынке.

Биржи показывали объем торгов не всегда и не для всех участников. Одно время информация об объемах торгов внутри дня была доступна только трейдерам в “яме”, то есть тем, кто работал непосредственно в биржевом зале. 

Это связано с тем, что информация об объемах, как и умение ее правильно интерпретировать, может дать ощутимое конкурентное преимущество.

В этой статье расскажем: 

• что такое биржевые объемы;
• какие бывают объемы;
• с помощью каких инструментов их можно анализировать. 

Начни пользоваться ATAS абсолютно бесплатно! Первые две недели использования платформы дают доступ к полному функционалу с ограничением истории в 7 дней.

Попробовать ATAS бесплатно

Что такое объемы на бирже?

Объем — это суммарное количество совершенных сделок на бирже в виде покупки и продажи акций, фьючерсных контрактов, валюты за определенный период времени. 

Каждая сделка увеличивает объем. Чем больше объемов проходит в инструменте, тем он более ликвидный и привлекательный для трейдеров. Так как в ликвидных инструментах меньше спред (что такое спред), значит и торговать выгоднее, потому что рыночные ордера будут исполнены с меньшим проскальзыванием и в необходимом трейдеру объеме. 

Особенности биржевых объемов:

• Как правило, в первый и последний часы торгов объемы выше, чем в другое время дня. 
• Накануне праздников объемы обычно сокращаются. 
• В последние годы на рыночные объемы большое влияние оказывает HFT-торговля, на нее приходится более 50% всех сделок на американских биржах. 

Какие бывают объемы?

Как таковой классификации не существует. Мы разберем 3 самых популярных вида биржевых объемов, с которыми работают трейдеры:

• тиковые;
• вертикальные;
• горизонтальные.

Тиковый объем на форекс показывает активность изменения цены. То есть это количество изменений цены за определенный период времени без учета количества сделок.

Но в ATAS под тиком подразумевается сделка в ленте принтов. То есть тики это сделки покупателей и продавцов. Поэтому тиковый график в ATAS строится согласно количества тиков в ленте принтов, а не от количества минимальных изменений цены. Ниже на картинке информация об о биржевых инструментах и их спецификациях.

Тиковый объем очень важен для инструментов, где нет данных стандартного объема. Например, форекс.

Вертикальный объем показывает, сколько контрактов проторговано за определенный период времени в качестве гистограммы под графиком или в отдельном окне. 

Полезные статьи по теме:

• Анализ вертикальных объемов
• Торговля по объемам

Горизонтальный объем показывает, сколько контрактов проторговано на каждом уровне цены за определенный промежуток времени. Он появился относительно недавно и доступен не во всех торговых платформах. 

В платформе ATAS горизонтальный объем можно увидеть с левой или с правой части графика по горизонтальной оси, если подключить индикатор фиксированный TPO и профиль. 

Можно представить схему объемов фьючерсных рынков следующим образом:

Совет. Поскольку фьючерсные контракты тесно связаны с базовыми активами, надо обращать внимание на объемы в базовых активах. 

Как анализировать биржевые объемы?

Виды анализа рыночных объемов:

• Технический анализ
• Volume Spread Analysis (VSA)
• Кластерный анализ
• Анализ потока ордеров
• Профиль рынка

Рассмотрим каждый из них подробнее.

Технический анализ

Технический анализ – один из старейших и самых известных вариантов работы с биржевой информацией. 

В техническом анализе трейдеры с помощью индикаторов и осцилляторов подтверждают силу или слабость движения цены. Если объемы пропорционально возрастают, значит за движением цены стоят крупные игроки, так называемые “умные деньги”. 

Если объемы сокращаются, значит у участников нет интереса к этим уровням цены. Рост объемов, как правило, подтверждает существующий тренд. Увеличение или снижение цены вместе с уменьшением объема предупреждает о возможном развороте, потому что у трейдеров нет интереса к этому движению. 

В ATAS к графику объема можно применить скользящие средние, чтобы оценить, выше или ниже среднего находится показатель объема. 

Для этого надо в настройках средних выбрать в качестве источника объем, а не цену закрытия. Тогда на графике объема появится линия, как в нашем примере на 15-минутном графике фьючерса на индекс РТС RIH1 (картинка ниже).

Внимание трейдеров должны привлекать повышенные объемы в то время торговой сессии, когда обычно активности нет — например, днем.

Один из самых простых индикаторов технического анализа, связанных с объемом – OBV. Чаще всего движения индикатора On Balance Volume совпадают с движениями цены, поэтому основного внимания заслуживают ситуации, когда движения индикатора и цены расходятся. 

Например, цена растет, а индикатор остается на том же уровне — такие расхождения называют дивергенцией. Она предупреждает, что текущий тренд может измениться. Для анализа индикатора можно использовать линии тренда, каналы и другие инструменты технического анализа. Рассмотрим пример на 15-минутном графике фьючерса на индекс S&P 500 E-mini. Мы будем анализировать американскую сессию, потому что на нее приходятся основные объемы.

Цифрой 1 мы выделили растущую цену, но объем при этом сокращался, поэтому на индикаторе OBV новый максимум не появился (2). Локальный тренд меняется, и цена начинает снижаться.

Volume Spread Analysis

VSA – вид объемного анализа, где трейдеры сопоставляют размах баров, их объем и положение закрытия. VSA можно отнести к графическому анализу. 

Чаще всего трейдеры не используют дополнительные индикаторы, а распознают модели или определенные сочетания баров. В нашем блоге есть целый цикл статей, посвященных основным моделям VSA. 

В ATAS для подтверждения сигналов VSA можно использовать более современный и продвинутый кластерный анализ. 

Верхняя гистограмма красного и зеленого цвета отображает вертикальные объемы, которые используюn при анализе VSA. Но также в ATAS недавно появился индикатор, облегчающий VSA анализ. По этой ссылке вы перейдете на вебинар, в котором мы предложили простой и понятный метод анализа рынка. Он отлично совместим с паттерном индикатора VSA Better Volume.

Анализ кластерных графиков

Кластерный анализ появился чуть более 20 лет назад, когда стало технически возможно разбивать каждый бар на кластеры и видеть, на каком уровне цены сколько было продано контрактов. На данный момент это самый современный вид анализа, потому что трейдеры изучают “скелет” каждого бара в режиме реального времени. 

Кроме визуального анализа можно использовать индикаторы — например, Maximum Levels или Cluster Search. 

Рассмотрим пример на 15-минутном графике фьючерса на индекс РТС  RIH1. Мы добавили на график два индикатора — maximum levels и cluster search. Наш maximum levels показывает уровень максимального объема прошлой недели. А cluster search ищет уровни с объемом более 1500 контрактов.

Лиловые квадраты – это значительные объемы, которые находит Cluster Search. Максимальный объем прошлой недели находится выше. Хвосты свечей в лиловых квадратах показывают, что покупатели пытались остановить падение цены. Если максимальный объем следующих периодов будет выше, это будет хорошим знаком для покупателей. Но скорее всего цена еще будет тестировать эти уровни. 

Полезные статьи:

• Кластерный анализ с индикаторов Cluster Search
• 6 полезных настроек индикатора Cluster Search

Анализ потока ордеров

Анализ потока ордеров – это работа с лимитными и рыночными ордерами с помощью торгового стакана, ленты принтов и индикаторов. 

Торговый стакан ATAS называется Smart DOM, и этот инструмент показывает одновременно лимитные ордера и проторгованный объем. 

Трейдеры размещают лимитные ордера и показывают свои намерения. Но лимитные ордера не всегда исполняются, иногда трейдеры пытаются ими манипулировать и влиять на других участников торгов. Поэтому важно видеть реальный проторгованный объем и уровни, на которых цена может затормозить в дальнейшем.

Еще профессиональные трейдеры работают с лентой принтов и обязательно учатся ее читать, потому что она помогает выбрать лучшие точки для входа и выхода из позиции. 

Полезные ссылки:

• Как читать ленту принтов
• Торговля с модулем Smart DOM

Анализ профиля рынка

Профиль рынка — это еще один современный метод анализа объемов. Первым этот метод представил трейдерам Чикагской биржи Питер Стейдлмайер. Он предлагал рассматривать движения цены на бирже как бесконечную смену направленного и сбалансированного движений.

Когда рынок находится в балансе, распределение объемов принимает колоколообразную форму. А когда рынок находится в трендовом движении, объемы растягиваются и распределяются неравномерно. Профиль рынка учитывает цены, объемы и время. 

В ATAS есть несколько инструментов для работы с market profile. Например, на 15-минутный график фьючерса на индекс РТС RIH1 мы добавили индикатор Market profile.

На графике мы видим два периода баланса и между ними направленное движение цены — в точке 1. На следующий день цена не может перейти через этот уровень. А еще через день ускоряется через предыдущий тренд, чтобы торговаться выше. 

Полезные статьи по теме:

• Стратегия торговли по уровням дисбаланса.
• Топ стратегий торговли по объемам.
• Как улучшить торговлю по профилю рынка.

Выводы

Трейдеры анализируют объемы разными способами, и в зависимости от своих убеждений строят торговые стратегии. В ATAS можно совмещать преимущества современного кластерного анализа и профиля рынка с проверенными и подтвержденными временем методами технического анализа. Скачайте бесплатную тестовую версию платформы ATAS прямо сейчас.

Информация в этой статье не может быть воспринята как призыв к инвестированию или покупке/продаже какого-либо актива на бирже. Все рассмотренные в статье ситуации описаны с целью ознакомления с функционалом и преимуществами платформы ATAS.

Понравилось? Расскажите друзьям:

Другие статьи блога:

Анализ продаж – это понятная менеджерам «старой школы» интерпретация и смысловое наполнение модного выражения – «маркетинг, основанный на данных». Этот инструмент и двадцать и сто лет назад давал информацию для размышления и принятия решений управленцам в отношении выбранной стратегии, методов продвижения, качестве товара, эффективности продавцов и др. Современный инструментарий и вычислительные мощности позволяют делать невероятные по сложности и глубине исследования, что потенциально выводит анализ продаж на качественно новый уровень.

Но для начала разберемся с простыми вещами.

Что является предметом анализ продаж

Предметом для этого вида анализа могут быть следующие данные:

• количество сделок;
• объем продаж в натуральном выражении;
• объем продаж в денежном выражении;
• количество sales-менеджеров;
• маркетинговые бюджеты;
• статистика контактов с клиентами, «воронка продаж»;
• складские остатки.

Данные для анализа нужны не только на момент создания отчета, но и за прошлые периоды, соответствующие отчетному. Чем больше данных, тем больше можно произвести с ними манипуляций и получить подтверждение или опровержение своих гипотез. Поэтому стоит собирать следующие данные:

• помесячно, поквартально, ежегодно;
• по продуктам;
• по географическим регионам / рынкам;
• по подразделениям / sale-менеджерам.

Современные учетно-аналитические системы, такие как «1С:ERP Управление предприятием», предусматривают возможность регистрировать для каждой операции (сделки, продажи) признаки, на основе которых в последствии будет произведена сегментация данных. Например, заполняя в системе данные по сделке, мы указываем не только сумму, состав и объем заказа, цены, но и регион, подразделение, конкретного менеджера по продажам, осуществившего сделку. Кроме того, автоматически фиксируется дата и время регистрации сделки, а позже при анализе та сделка будет отнесена на конкретную дату, регион, подразделение и т.д.

Как анализировать динамику и структуру продаж

Проанализировать выручку –  первая мысль, которая приходит в голову в контексте продаж: если выручка растет – растут продажи.

Анализ выручки

Анализ выручки в первом приближении – это констатация факта – выросла она или нет? Для этого выручку за отчетный период сравнивают, во-первых, с таким же показателем за предыдущий период, а во-вторых, с выручкой за аналогичный период прошлого года (см. таблицу 1).

Попробую построить сквозной пример для этой статьи. Возьмем условную фабрику «Петрушкин Двор» по производству игрушек с ассортиментом из трех видов зверьков из меха: мишки, мышки и шалунишки.

Таблица 1. Анализ выручки за июнь 2020 года

 Как видно из таблицы, в июне выручка выросла на 1,5 млн рублей или на 7,5% относительно выручи за май. При этом, по сравнению с июнем прошлого года, выручка выросла на 10,3%. Что дает нам эта информация?

1. Мы видим, выручка выросла – это позитивный фактор, но быть может это связано с сезонностью?
2. Сезонность, скорее всего, не причем, так как выручка выросла и относительно аналогичного периода в прошлом году.

Чтобы убедиться в устойчивости тенденции роста выручки, следует проанализировать несколько периодов подряд. Можно анализировать помесячно, но я в своей практике с таким не сталкивался. Данные за месяц могут сильно отклоняться по случайным причинам или в результате действия факторов сезонности, тогда как годовые отклоняются из-за ошибок в планировании и управлении в целом или из-за динамики рынка в целом. Поэтому анализ тенденции продемонстрирую на данных за пять лет по годам (таблица 2).

Таблица 2. Анализ выручки за 2014–2019 годы

Из данной таблицы видим, что выручка из года в год у нас росла, и по итогу пяти лет выросла на 41,7%. Средний рост за год мы оценили посредством показателя CAGR – совокупного среднегодового темпа роста (Compound annual growth rate) по формуле:

CAGR = (Выручка Tn / Выручка T0)^(1/Tn-T0)— 1,

где Выручка Tn – выручка последнего года, в нашем случае 2019 года,

выручка T0 – выручка первого года, в нашем случае 2014 года,

Tn — T0 – количество лет.

Расчет показал, что в среднем выручка предприятия росла на 7,2% в год.

Анализ выручки в разрезе продуктов

Выше мы получили картину очень благоприятную – продажи растут и можно на этом успокоиться. Однако опыт показывает, что картина может быть не так однозначна.  Мы продаем три продукта, и тот факт, что выручка в целом по компании растет, не говорит нам, что все продукты у нас замечательные и показывают одинаковый по направлению и темпам рост – так бывает редко!

Необходимо провести аналитику выручки в разрезе каждого вида номенклатуры. Для современных учетных систем разделить выручку по номенклатуре не составляет труда. Результаты показаны выше в таблицах 1 и 2. Из них мы видим, что мишки из месяца в месяц и из года в год продаются все лучше, тогда как по мышкам, наоборот, выручка из года в год снижается. По шалунишкам ситуация тоже вызывает вопросы – продажи не растут, хотя и не падают.

Анализ временного ряда еще называют горизонтальным анализом, в то время как анализ структуры – вертикальным (см. таблицу 3).

Таблица 3. Динамика структуры выручки за 2014–2019 годы

Тогда как финансисты хорошо понимают числовые данные, менеджеры предпочитают наглядные иллюстрации, например, такие как на рисунках 1 и 2.

Рисунок 1. Структура выручки в 2014 году

Рисунок 2. Структура выручки в 2019 году

Аналогичным образом можно оценить динамику и структуру продаж в разрезе регионов, подразделений продаж и отдельных продавцов.

Оценка динамики продаж в натуральных величинах

Проанализировав выручку, мы констатировали ее изменение, в нашем случае рост за счет выручки по одной из номенклатурных единиц. Но выручка – это функция цены и количества проданных товаров или услуг. Нам потребуется углубиться в анализ и понять, за счет чего выросла выручка, чтобы принимать решения (см. таблицы 4 и 5).

Таблица 4. Динамика цен на продукцию фабрики «Петрушкин двор» в 2014–2019 годах

	2014	2015	2016	2017	2018	2019	Индекс цен	CAGR
Цена, руб.
в т.ч.:
мишки	90	90	90	110	110	110	1,22	4,1%
мышки	200	200	200	240	240	240	1,20	3,7%
шалунишки	50	50	50	53	53	53	1,06	1,2%

Таблица 5. Динамика продаж в натуральном выражении продукции фабрики «Петрушкин двор» в 2014–2019 годах

	2014	2015	2016	2017	2018	2019	Прирост за период	CAGR
Продажи, шт.
в т.ч.:
мишки	556	689	800	773	864	955	71,8%	11,4%
мышки	250	245	240	196	192	188	-25,0%	-5,6%
шалунишки	400	380	400	340	358	377	-5,7%	-1,2%

Факторный анализ проводится по следующей схеме:

Определяем вклад изменения цен в динамику выручки:

Вц = В1 — В* = В1 — В1 / Иц,

Где Вц – вклад изменения цены в динамику выручки,

В1 – выручка последнего года,

В0 – выручка первого года,

В* — выручка последнего года с учетом изменения цен,

Иц – индекс цен.

Определяем вклад изменения объема продаж в штуках в динамику выручки:

Вшт = В*- В0,

Где Вшт – вклад изменения объема продаж в динамику выручки,

В* – выручка последнего года с учетом инфляции;

В0 – выручка первого года.

Факторный анализ можно провести в разрезе номенклатуры.

1) По продукту «Мишки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц = 105 000 — 105 000 / 1,22 = 105 000 — 86 065 = 18 935

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт = 86 065 — 50 000 = 36 065

То есть главный вклад в рост выручки на «мишек» внесли продажи в штуках, а не рост цены.

2) По продукту «Мышки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц= 45 000 — 45 000 / 1,2 = 45 000 — 37 500 = 7 500

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт= 37 500 — 50 000 =-12 500

Фактор роста цен не смог компенсировать падение продаж по номенклатурной единице «мышки», что привело к падению выручки.

3) По продукту «шалунишки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц = 20 000 — 20 000 / 1,06 = 20 000 — 18 868 = 1 132

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт = 18 868 — 20 000 = -1 132

В случае с номенклатурной единицей «шалунишки» рост цен компенсировался падением продаж.

Анализ себестоимости

В контексте анализа прибыли можно и нужно проанализировать себестоимость продаж, изучив динамику и структуру аналогично анализу выручки. Получим аналогичные таблицы (см. таблицу 6) и графики (см. рисунки 3 и 4):

Таблица 6. Анализ себестоимости за 2014–2019 годы

	2014	2015	2016	2017	2018	2019	Прирост за период	CAGR
Себестоимость проданных товаров, всего руб.	81 600	88 426	96 320	104 320	111 960	119 600	46,6%	7,9%
в т.ч.:
мишки	38 400	47 219	54 720	64 600	72 200	79 800	107,8%	15,8%
мышки	30 400	29 047	28 800	28 200	27 600	27 000	-11,2%	-2,3%
шалунишки	12 800	12 160	12 800	11 520	12 160	12 800	0,0%	0,0%

 

Рисунок 3. Структура себестоимости в 2014 году

Рисунок 4. Структура себестоимости в 2019 году

Из диаграмм наглядно видно, что снизилась доля мышек и шалунишек, а таблица нам показывает, что себестоимость выросла больше, чем выручка, и это тревожный знак.

Анализируя структуру продаж, мы можем констатировать двукратный рост себестоимости мишек, неизменность шалунишек и снижение у мышек, причем себестоимость мышек снижалась быстрее, чем выручка по ним. В такой ситуации эффективность торговли мышками возрастает. Чтобы получить более ясную картину происходящего, следует обратиться к относительным показателям – коэффициентам.

Как применять коэффициент ROS – рентабельность продаж

Продажи в абсолютном выражении – это суммы, поступающие на счет компании, но информацию о том, насколько продажи эффективны, дает рентабельность продаж (Return On Sales (ROS)). Она рассчитывается как отношение операционной прибыли к выручке:

ROS = Операционная прибыль / Выручка

Рентабельность продаж характеризует эффективность ценовой политики и контроля над издержками, показывая, какая доля прибыли содержится в каждом полученном рубле выручки.

Если учетные системы позволяют распределить операционные расходы по производимым продуктам, мы можем рассчитать рентабельность продаж по каждому продукту и сопоставить вклад любого из них в общую рентабельность (см. таблицу 7).

Таблица 7. Рентабельность продаж в разрезе номенклатурных единиц за 2014–2019 годы

	2014	2015	2016	2017	2018	2019
ROS	15,0%	15,0%	14,0%	13,1%	12,5%	12,1%
в т.ч.:
мишки	4,0%	4,8%	5,0%	5,0%	5,0%	5,0%
мышки	24,0%	25,9%	25,0%	25,0%	25,0%	25,0%
шалунишки	20,0%	20,0%	20,0%	20,0%	20,0%	20,0%

Из расчетов видно, что рентабельность продаж в среднем по компании снизилась, хотя по всем номенклатурным единицам выросла. Все дело в том, что сильно снизились продажи самого рентабельного продукта – мышек, а выросла, и очень заметно, реализация низкорентабельных продуктов.

Что показывает план-факт анализ продаж

Анализируя управленческие решения, следует помнить, что процессы стратегического и операционного менеджмента разделены во времени. Планирование ведется, исходя из сформировавшихся на момент условий и параметров внешней среды, рынка, технологии, положения в компании; а реализация планов – уже в других условиях, и она может сильно отличаться от задуманного. Эффективность планирования оценивает план-факт анализ, в тоже время он дает основания для корректировки стратегии.

Оценивать управленческие решения имеет смысл на длинных горизонтах планирования – квартал, год (см. таблицы 8 и 9).

Таблица 8. План-факт анализ выручки фабрики «Петрушкин двор» за 2018–2019 годы

	2018 (план)	2019 (факт)	Исполнение плана, %	2019 (план)	2019 (факт)	Исполнение плана, %
Выручка, всего	170 000	160 000	94,1%	165 000	170 000	103,0%
в т.ч.:
мишки	100 000	95 000	95,0%	100 000	105 000	105,0%
мышки	50 000	46 000	92,0%	47 000	45 000	95,7%
шалунишки	20 000	19 000	95,0%	18 000	20 000	111,1%

Как видим из таблицы, в 2018 году план не был выполнен по всем номенклатурным единицам. В 2019 году ситуация улучшилась – план в целом по компании и по всем видам продукции был перевыполнен, исключение – мышки. Отклонение в планировании до 10% может считаться нормой, большие ошибки уже требуют пояснений, например, почему по продукту шалунишки на 2019 год был поставлен план ниже, чем факт 2018 года?

Таблица 9. План-факт анализ за июнь 2020 года

	Июнь (план) 2020	Июнь (факт), 2020	Исполнение плана, %	Отклонение, %
Выручка, всего	20 000	21 500	107,5%	7,5%
в т.ч.:
мишки	5 000	8 500	170,0%	70,0%
мышки	10 000	8 000	80,0%	-20,0%
шалунишки	5 000	5 000	100,0%	0,0%

Чтобы оптимизировать управление операционной деятельностью, настоятельно рекомендуется делать план-факт анализ как можно ближе к текущему моменту, насколько позволяют возможности экономистов и программного обеспечения. Получив план-факт за прошлый месяц, мы сможем увидеть, хоть и с небольшим опозданием, что наш план заметно отклоняется от реальности, как в приведенном примере (см. таблицу 8). Мы видим, что падают продажи нашего самого рентабельного продукта –мышек, а мишки, наоборот, расходятся как горячие пирожки. В первом случае нам надо что-то предпринимать, чтобы увеличить продажи, а во втором – учесть в производственной программе, и затем в планах закупки – рост производства по этой номенклатурной единице.

Алгоритм проведения анализа продаж

Описанные выше инструменты ложатся в прозрачный и понятный алгоритм анализа продаж:

1. Анализ динамики – растет ли выручка, продажи в натуральном выражении – используем горизонтальный анализ (таблицы 2 и 5).

2. Анализ структуры выручки – покажет, какую долю занимает каждый из продуктов в общей выручке, какой из них оказывает на выручку наибольшее влияние и как эта структура меняется с течением времени (таблица 3).

3. Анализ эффективности продаж – для этого мы оцениваем себестоимость и ее динамику (таблица 6) и рассчитываем показатель рентабельности продаж (таблица 7).

Теперь мы знаем все о нашей выручке – как она меняется, какие продукты как на нее влияют и насколько сильно, видим эффективность продаж в целом и по каждому продукту в отдельности. С этими данными мы можем принимать управленческие решения:

• тактические: менять планы и прогнозы по текущему период;
• и стратегические (планировать продажи будущего периода.

Но останавливаться на этом не следует:

4. Анализ динамики месяц к месяцу и за аналогичный период прошлого года (таблица 1) – с его помощью мы отслеживаем динамику продаж с и без учета фактора сезонности.

5. Анализ план-факт:

• по итогам года мы оцениваем, насколько точны наши прогнозы и методы, которыми мы пользуемся для планирования и готовим планы на будущий год (таблица 8);
• в течение года – мы отслеживаем, насколько сильно откланяются наши планы от текущей ситуации, анализируем причины этих отклонений и принимаем тактические решения в текущей ситуации. Меняем планы на оставшийся период года (таблица 9).

6. Для того, чтобы принимать управленческие решения в отношении организационной структуры, эффективности персонала и подразделений занятых в продажах, мы можем оценивать структуру выручки в разрезе подразделений и отдельных продавцов, аналогично тому, как мы анализировали структуру в разрезе продуктов (таблица 3).

Вне всяких сомнений можно обогатить аналитический инструментарий анализа продаж и другими разрезами, аналитиками – например, анализом «воронки продаж», конверсии и др. Это вопрос целесообразности, особенностей бизнеса и стоимости таких исследований. В вопросе анализа следует исходить из целесообразности и затрат ресурсов (времени, труда и т.п.).

В данной
статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования —  анализ временных рядов. На примере розничного
магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из
главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей
компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми
изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее,
меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров,
появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо
понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них
коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс
прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1.                 
Формулировка проблемы.

2.                 
Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3.                 
Применение метода и оценка полученного прогноза.

4.                 
Использование прогноза для принятия решения.

5.                 
Анализ «прогноз-факт».

Все
начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача
прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для
краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж
в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства
продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным
ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее
тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор
конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли
объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или
аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого
явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри
массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в
рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии
собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли
повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере
хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится
принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение
основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов
является прогнозирование.

Прогнозирование
— это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической
системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее
отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя
метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе
анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах
продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие
периоды времени.

Временной
ряд — это
ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год,
неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой
переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких
компонентов:

1) тренда — общей долгосрочной тенденции изменения временного
ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации — краткосрочного регулярно повторяющегося
колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических
колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или
экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и
оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда
можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная
вариация. (1)

В ходе
составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние
несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование
продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж
салона «Часы» на 2009 г.
В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на
розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика
объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Год	I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
2007	937,6	657,6	1001,8	1239,2
2008	1112,5	1056,2	1458,6	1715,7

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два
основных момента:

• существующий тренд: объем продаж в
  соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

• сезонная вариация: в
  первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на
  относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда
  приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год.
  Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет,
  например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто
  отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с
  продолжительностью временного ряда. 

Первый этап анализа временных рядов — построение
графика данных .

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала
рассчитать тренд, а затем — сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд — это общая долгосрочная тенденция изменения
временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы
можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть
математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно
применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя
является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой
будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Далее
подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:

Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075
тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж
в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три
квартала, а данные за ранний
квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в
ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6
+ 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Далее продолжаем расчеты аналогичным образом вплоть
до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем
столбце табл. 2.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем
продаж за первый год  и находится
посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие
четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы.
Таким образом, данные столбца 3 —
это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета
сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и
исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние,
сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть
значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ
временного ряда

Год	Объем продаж, тыс. руб.	Четырехквартальная скользящая средняя	Сумма двух соседних значений	Тренд, тыс. руб.	Объем продаж / тренд × 100
I кв. 2007 г.	937,6	959,05 1002,775 1102,425 1216,625 1335,75
II кв. 2007 г.	657,6
III кв. 2007 г.	1001,8	1961,825	980,9125	102,1
IV кв. 2007 г.	1239,2	2105,2	1052,6	117,7
I кв. 2008 г.	1112,5	2319,05	1159,525	95,9
II кв. 2008 г.	1056,2	2552,375	1276,188	82,8
III кв. 2008 г.	1458,6
IV кв. 2008 г.	1715,7

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на
графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все
колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда
показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого
квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз
тренда на 2009 г.

2009 г.	Объем продаж, тыс. руб.
I кв.	1346,378
II кв.	1420,429
III кв.	1498,553
IV кв.	1580,973
Итого	5846,333

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж
на каждый квартал 2009 г.,
необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать
сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и
пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как
для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель, необходимо разделить каждый
показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация ×
Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная
вариация.     (3)

Результаты расчетов
представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей
в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди
брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше
или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет
средней квартальной вариации, тыс. руб.

Год	I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
2007 г.			102,1	117,7
2008 г.	95,9	82,8
Нескорректированная средняя	95,9	82,8	102,1	117,7
Всего	398,6

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как
сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации
необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения
объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной,
на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные
компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма
нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить
каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних
составила 400.

Корректирующий
коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий
коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет
сезонной вариации

2009 г.	Процент
I квартал	95,9 × 1,0036 = 96,3
II квартал	82,8 ×1,0036 =83,1
III квартал	102,1 × 1,0036 =102,46
IV квартал	117,7 × 1,0036 =118,12
Итого	400

На основании данных табл.
5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет
составлять 96,3 % значения тренда, в IV — 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

• динамика тренда останется неизменной по сравнению с
  прошлыми периодами;

• сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться
неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение
ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить
цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных
предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные
значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной
вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление
прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

2009 г.	Объем продаж, тыс. руб.
I квартал	1346,378 × 102,46 % = 1380
II квартал	1420,429 × 118,12 % = 1678
III квартал	1498,553 × 96,3 % = 1443
IV квартал	1580,973 × 83,1 % = 1313
Итого	5814

Из полученного прогноза видно,
что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для
этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.