План закупок и нормативных затрат. Корректировки рядов цен с применением скользящих средних

Здесь мы поговорим о том, как при планировании цен (закупочных цен) корректировать ценовые ряды, приближая их к наиболее вероятным значениям. Эта методика позволяет улучшить качество бизнес-планов при разработки планов продаж и затрат (закупок). Мы разберем примеры методов корректировки цен – корректировки рядов цен, с учетом внешних факторов, метод сглаживания краткосрочных колебаний и построения краткосрочных прогнозов.

В любом бизнес-плане, независимо от содержания, прогнозирование рядов цен является ответственным этапом планирования. Но прежде всего, цены должны быть аргументированы, то есть каким-то образом нужно объяснить значение ценового ряда. Один из рыночных механизмов, объясняющий закономерности ценообразования, является фактор сезонности. Но также необходимо учесть и другие факторы. И для этого существует различные методики корректировок цен.

В меню настроек параметров скользящих средних можно выбрать одну из 3-х моделей скользящих средних и настроить соответствующие параметры.

1. Выбор модели скользящего среднего (SMA, WMA и EMA)
2. Сглаживающий интервал (3-6)
3. Прогнозный интервал (1-3)
4. Константа сглаживания (0.1-1.0)

1. Выбор модели скользящего среднего: SMA
2. Сглаживающий интервал: 3
3. Прогнозный интервал: 1
4. Константа сглаживания: 0.5

1. Прогноз цены на указанном интервале...
2. Сглаживание ряда цены...
3. Сохранение данных (Сохранить текущие значения / Восстановить прежние значения)

Метод корректировки рядов цен, учитывающий изменения (скачки) цен под влиянием внешних, коррелирующих, факторов. Он позволяет скорректировать ряд цены с учетом этого фактора или нескольких факторов.

Иными словами, предположительно, этот метод используется для корректировок рядов цен, связанных с изменениями внешних факторов, которые влияют на уровень ценовых диапазонов. Например, фактор курса валюты, деловой активности, цены на энергоносители, перевозки и т. д. Проще говоря – все то, что может влиять на ценообразование.

При этом, вы можете рассчитать влияние сразу нескольких факторов, делая последовательные расчеты.

Важно! Коррелирующий ряд, который вы выбираете в форме редактирования, предварительно должен быть заполнен – во всех периодах, то есть 36 месяцев. Эти данные – тренды, сначала редактируются в настройках, где указывается имя (вкладка тренды), а затем на странице «финансовый анализ», где уже заполняются ряды.

Здесь мы не выявляем корреляцию, коэффициент корреляции. А предполагаем, что корреляция или взаимосвязь существует. И если, например, использовать экспоненциальную модель, то степень корреляции или коэффициент корреляции будет больше, если в модели коэффициент сглаживания будет стремиться к нулю. И наоборот корреляция меньше, если этот коэффициент будет установлен ближе к единице.

То есть вы самостоятельно определяете предположительный коэффициент корреляции – как возможный фактор риска. Ну а если вы, например, умудрились его каким-то образом расчитать :-), а его значение может быть от 0 до +/- 1, то здесь, в настройках, коэффициент средней скользящей как раз соответствует коэффициенту корреляции или обратной корреляции.

Вы как бы устанавливаете чувствительность модели с помощью коэффициента сглаживания. То есть предположительный коэффициент корреляции или влияния мы определяем самостоятельно. Здесь мы его предполагаем, и на основе этого предположения выполняются корректировки рядов цен.

Так же, эта модель также может рассчитывать критические отклонения ряда внешнюю фактора. Когда, например, курс валюты, в каких-то периодах, резко отклоняется от средних значений, от средней линии ряда. И мы этот пример также здесь рассмотрим. То есть модель не будет реагировать на незначительные отклонения, она их «не увидит», а только – на существенные. Но в этом случае, в настройках программы, нужно установить неэкспоненциальную модель. В неэкспоненциальных моделях также устанавливается чувствительность, только для этого используется сглаживающий интервал.

Корректировка ряда закупочных цен с помощью экспоненциальной модели

При планировании затрат, пусть определены закупочные цены на китайском рынке – на недорогие ноутбуки. Также дан прогнозный курс юаня. Выполнены 2 расчета. Для корректировки ряда цены использовалось экспоненциальная модель, в 1 случае – с коэффициентом 0,7 и во 2 случае – с коэффициентом 0,3.

Пусть изменение цен по месяцам за 3 года, по экспертным оценкам, следующее:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
19 000
19 190
19 570
19 760
19 380
18 620
18 430
18 620
19 570
19 950
19 570
17 480
19 008
19 352
19 718
19 999
19 945
19 527
19 221
19 166
19 625
20 050
20 068
19 004
20 002
20 606
21 118
21 479
21 449
21 015
20 692
20 636
21 133
21 592
21 611
19 320

Это предполагаемые закупочные цены ноутбуков, в пересчете на рубли, у производителей в КНР.

И так как мы планируем закупки в КНР, мы также должны учесть изменения курсов валют, которые также могут влиять на ряд цены. И неважно, мы будем покупать в юанях или в рублях. Пусть дан следующий прогнозный тренд курса юаня к рублю, на 23, 24 и 25 годы по месяцам:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
10,16
10,66
10,88
10,40
11,50
10,70
9,90
9,30
10,20
11,10
10,50
9,70
9,20
8,60
8,10
8,00
8,30
8,90
9,80
10,10
10,00
10,60
10,90
11,80
12,50
12,80
13,60
13,70
13,90
13,90
13,60
13,60
12,90
12,30
11,70
10,60

Корректировка ряда с коэффициентом 0,7:



Корректировка ряда с коэффициентом 0,3:

Корректировка ряда цен с помощью неэкспоненциальной модели

В этом примере взят прогнозный курс доллара, предварительно созданный в программе. Предположительно, курс доллара – это влияющий фактор на ряд цены, и пусть в 4 месяце проекта наблюдается резкий скачок курса – до 90,00, при среднем 65,00. Посмотрите, как отреагировала модель на этот скачок, как на внешний корелирующий фактор.




Предположим, цена товара зависит от изменений курса доллара. Пусть, прогнозный курс доллара за первый год следующий:

Курс_i = {67,64 | 66,92 | 66,20 | 65,00 | 64,76 | 64,04 | 63,32 | 62,60 | 61,88 | 61,16 | 60,44 | 59,00}.

Предположим, что в 4 месяце ожидается резкий скачок курса, например, до уровня 90,00 ( вместо 65,00) долларов за рубль:

Курс_i = {67,64 | 66,92 | 66,20 | 90,00 | 64,76 | 64,04 | 63,32 | 62,60 | 61,88 | 61,16 | 60,44 | 59,00}.

Планирование цены будет выполнено с помощью инструментов программы. Пусть, прогнозная цена на начало периода планирования равна «200», прогнозные сезонные колебания цен (в %) следующие:

А_i = {0% 4% -1% 3% 2% -2% 2% 3% 2% -1% -4% 4%}.

В "Настройках параметров моделей" (меню формы) - установки по умолчанию:


1. Выбор модели скользящего среднего - SMA -simple moving average
2. Сглаживающий интервал - 3

Нужно выполнить расчет цены с учетом скачка курса в 4 месяце до уровня 90,00.

Пошаговые действия:


1. шаг. Перейдем на страницу "Финансовый анализ" и установим курс доллара в 4 месяце 90,00, вместо 65,00.
2. шаг. Перейдем в форму планирования продукта и установим цену 200 для всего периода.
3. шаг. Установим значения сезонности – {0% 4% -1% 3% 2% -2% 2% 3% 2% -1% -4% 4%}.


4. шаг. Кнопка «Считать» → "интерполяция ряда по тренду":



Периоды	Янв	Фев	Март	Апр	Май	Июнь	Июль	Авг	Сен	Окт	Ноя	Дек
Результат расчет цены за 1 год	200	208	198	206	204	196	204	206	204	198	192	208




5. шаг. Нажмем кнопку "Коррелирующий тренд" → "Курс доллара" → "ОК":




Периоды	Янв	Фев	Март	Апр	Май	Июнь	Июль	Авг	Сен	Окт	Ноя	Дек
Результат расчет цены за 1 год	200	208	176	252	181	196	204	206	204	198	192	208




6. шаг. Полученный расчет можно сохранить, или можно восстановить старые значения: "Построение скользящих средних" → "Сохранение данных" → "Сохранить (восстановить) текущие значения"


Для вызова графика цены, выделите строку цены (щелчок мышью по наименованию строки), нажмите правую кнопку мыши для вызова контекстного меню...

Графики тренда цены после расчета - шаг 4:





Графики тренда цены после расчета - шаг 5:






Важно понимать, что на результат расчета влияет не только волатильность тренда, но и настройки моделей скользящих средних.

Чтобы учесть инертность влияния внешних факторов, тренд должен быть «сдвинут» на несколько периодов вперед.

В Budget-Plan Express используются три основных модели скользящих SMA (простое скользящее среднее), WMA (взвешенное скользящее среднее) и EMA (экспоненциальное скользящее среднее). Для модификации ряда могут быть выбраны любые модели, в зависимости от типа расчетов и данных.   Перед началом расчетов, с использованием метода сглаживания, нужно установить настройки параметром меню, как описано выше, затем выбрать пункт меню: "Построение скользящих средних" → "Сглаживание ряда цены". Результат модификации ряда можно посмотреть на графике.

1. шаг. В форме планирования продукта: 1) установим переключатель "Прогноз цен", 2) установим цену 200 для всего периода.
2. шаг. Установим значения сезонности.
3. шаг. Кнопка "Считать" → "интерполяцию ряда по тренду":

Результат расчета представлен на графике:





Для вызова графика, выделите строку цены (щелчок мышью по наименованию строки) и вызовите контекстное меню.



4. шаг. Установим в меню настроек модель EMA: "Настройки параметров моделей" → "Выбор модели скользящего среднего" → EMA
5. шаг. Установим в меню настроек константу сглаживания для EMA: "Настройки параметров моделей" → "Константа сглаживания" → 0.5


6. шаг. Выполним расчет: "Построение скользящих средних" → "Сглаживание ряда цены".

Результат расчета представлен на графике:





Обратите внимание, появились два графика - график с новыми значениями и график со старыми значениями.


Для EMA чувствительность зависит от коэффициента – a: при a → 1, значения EMA_t → к значениям исходного ряда, и – наоборот: при a → 0, значения EMA_t → к значениям средней линии ряда.



7. шаг. Сохранить данные: "Построение скользящих средних" → "Сохранить текущие значения".
Обратите внимание, исходные значения ряда (расчет 36 месяцев) находились в пределах: 186-225, после сглаживания колебаний ряда - в пределах: 192-218.

Результат, после сохранения, представлен на графике:





Таблица результатов расчета за 1 год:

Перед началом построения краткосрочного прогноза, на основе моделей скользящих средних, нужно установить настройки параметром меню, как описано выше, затем выбрать пункт меню: "Построение скользящих средних" → "Прогноз цены на указанном интервале". Результат модификации ряда можно посмотреть на графике.

1. шаг. Перейдем в форму планирования продукта и установим цену «200» для всего периода.
2. шаг. Установим значения сезонности.
3. шаг. Кнопка "Считать" → "интерполяцию ряда по тренду":

Результат расчета на графике:





Для вызова графика, выделите строку цены (щелчок мышью по наименованию строки) и вызовите контекстное меню (правая кнопка мыши).



4. шаг. Установим в меню настроек модель SMA: "Настройки параметров моделей" → "Выбор модели скользящего среднего" → SMA.
5. шаг. Установим в меню настроек Прогнозный интервал: "Настройки параметров моделей" → "Прогнозный интервал" → 3.


6. шаг. Установим период начала расчета: "10.2015".


Для построения краткосрочного прогноза, необходимо не менее трех периодов наблюдения, не включая текущего периода. Если период расчета установлен некорректно, программа выведет сообщение об ошибке.


7. шаг. Выполним расчет: "Построение скользящих средних" → "Прогноз цены на указанном интервале". Количество рассчитываемых периодов ≡ N + 1.

Программа выполнит расчет и выведет следующее сообщение на экран:






Результат расчета на графике:






8. шаг. Сохранить данные: "Построение скользящих средних" → "Сохранить текущие значения".

Выберите лицензию Budget-Plan Express и оплатите в личном кабинете – в рублях или другой валютой