CC BY
194
экономика
УДК 004.89
нейронные сети и прогнозирование товарооборота
Аннотация. В статье исследована проблема применимости нейронных сетей для прогнозирования розничного товарооборота.
Ключевые слова: розничный товарооборот; нейронные сети.
Abstract. In this article the problem of the applicability of neural networks to predict the retail turnover is formulated. Keywords: the retail turnover; neural networks.
Конихин С.В.,
магистрант факультета прикладной математики и информационных технологий Финансового университета Н 24k7s@maiL.ru
Сетевая розничная торговля является динамично развивающимся сектором российской экономики, от успеха которого напрямую зависит ситуация на потребительском рынке страны. Благодаря сетям у производителей появляется возможность увеличения реализации товаров, расширяется география сбыта продукции. Сетевая торговля способствует развитию конкуренции, стимулируя производителя к повышению качества товара.
В последние годы розничная торговля сохраняет быстрые темпы развития, но рынок близится к насыщению. Определены основные крупнейшие операторы рынка, для дополнительного роста оборотов сети используются всевозможные способы: от покупки сетей конкурентов до развития других форматов торговли.
Наращивая обороты на первоначальном этапе развития, сетевые операторы ориентированы в основном на открытие максимально возможного количества магазинов. Увеличение количества торговых точек требует больших инвестиций. Вместе
с тем любое предприятие имеет ограниченные финансовые ресурсы, доступные для инвестирования. Поэтому встает задача оптимизации инвестиционного решения. Принятие решений инвестиционного характера, как и любой другой вид управленческой деятельности, основывается на использовании различных формализованных и неформализованных методов и критериев. Степень их сочетания определяется разными обстоятельствами. Универсального метода, пригодного для всех случаев жизни, не существует. При этом управление инвестиционным процессом в большей степени является все же искусством, нежели наукой. Тем не менее, имея некоторые оценки, полученные формализованными методами, пусть даже в известной степени условные, легче принимать эффективные инвестиционные решения [1].
С точки зрения наращивания товарооборотов сетевой розницы с помощью открытия новых торговых точек актуальным становится вопрос прогнозирования розничного товарооборота потенциальных торговых точек, потому что ежегодно закрывается около 15% торговых площадей.
В розничной торговле прогнозирование товарооборота - неотъемлемая часть процесса принятия инвестиционного решения. Это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы [2]. Компания должна постоянно следить за динамикой товарооборота и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации,чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления деятельности.
Точность прогноза розничного товарооборота при открытии нового магазина во многом зависит от
в розничной торговле прогнозирование товарооборота - неотъемлемая часть процесса принятия инвестиционного
решения
Научный руководитель: Демин И.С., доктор экономических наук, профессор.
человеческого фактора. Менеджеры торговых сетей часто определяют розничный товарооборот новой торговой точк исходя «из практики, из опыта»: за основу берутся показатели действующих магазинов, находящихся в сходных условиях (по расположению, покупательскому потоку и т.п.). Иногда при расчете рентабельности открываемой торговой точки используются данные торговых точек конкурентов [3].
Методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:
• методы экспертных оценок;
• методы анализа и прогнозирования временных рядов;
• казуальные (причинно-следственные) методы.
Методы экспертных оценок основываются на
субъективной оценке текущего момента и перспектив развития.Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.
Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: прогнозов детерминированной и случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.
В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит к экономико-математическому моделированию - построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, поскольку связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса [4].
На сегодняшний день большинство российских предприятий розничной торговли используют статистические методы прогнозирования или экспертные оценки. Основными преимуществами данных методов являются относительная простота применения, единообразие анализа и проектирования, гибкость, прозрачность моделирования. В свою очередь, эти методы имеют существенные недо-
статки при использовании для прогнозирования розничного товарооборота новой торговой точки:
• отсутствие гарантии, что полученные в результате опроса экспертов данные достоверны;
• сложность определения функциональной зависимости;
• трудоемкость определения коэффициентов зависимости.
Высокая степень неопределенности, присущая инвестиционным проектам развития розничной сети, требует разработки и использования новых методов. В условиях неопределенности в распоряжении лица, принимающего решение, имеются весьма неполные, ограниченные данные. В такой ситуации оправданным представляется использование методов, которые позволяют формализовать и корректно учесть факторы неопределенности в процессе прогнозирования. Одним из таких методов являются нейронные сети.
Нейронные сети - это математические модели биологических нейронных сетей, выраженные как программным, так и аппаратным способом.
Основным достоинством нейросетевых моделей является нелинейность, т.е. способность устанавливать нелинейные зависимости между будущими и фактическими значениями процессов [5]. Другими важными достоинствами являются следующие.
• Адаптивность. Нейронные сети не зависят от свойств входных данных, для них не существует требования к определенному типу распределения исходных данных либо требования к линейности целевых функций.
• Масштабируемость. Способны моделировать зависимости в случае большого числа переменных.
• Ускорение процесса выявления зависимости за счет одновременной обработки данных всеми нейронами.
• Возможность установления скрытых зависимостей входных данных сети.
Прогнозирование товарооборота является весьма сложным процессом и представляет собой задачу
Точность прогноза розничного товарооборота при открытии нового магазина во многом зависит от человеческого фактора
Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития
многофакторного анализа. Это вызвано тем, что на величину товарооборота оказывает влияние большое количество различных факторов.
По мнению экспертов, наиболее влиятельными обстоятельствами внешней среды являются уровень доходов населения и качества жизни, новые технологии в управлении ассортиментом и следующая группа факторов: возникновение новых методов получения, хранения и обработки информации, доступность для населения потребительских кредитов, уровень налогов и пошлин.
Среди факторов внутренней среды наиболее влиятельными являются ценовая политика розничной сети, сервис и качество обслуживания, эффективность рекламной деятельности, организационные мероприятия (кадровая политика, структура численности работников, текучесть кадров, оптимизация рабочего времени, форма оплаты труда). В числе наименее влиятельных факторов эксперты указывают тип розничной торговой сети (локальная сеть, региональная или национальная) и специализацию розничной сети (продовольственная или непродовольственная) [6].
Перечисленные факторы по характеру воздействия на розничный товарооборот являются внешними, не зависимыми от коллективов торговых предприятий, однако они влияют на него опосредованно, через платежеспособный спрос населения на товары, его объем и структуру, колебания в течение года. Поэтому эти факторы необходимо учитывать как в процессе
стратегического анализа деятельности предприятия на перспективу, так и в текущем анализе розничного товарооборота.
В результате проведенного исследования были выделены следующие группы факторов и показатели, их характеризующие.
1. Расположение торговой точки:
• Количество домохозяйств в различных зонах доступности к магазину (300; 500; 800; 1200 м).
• Транзитные пешеходные потоки.
• Автомобильный поток.
• Наличие парковки.
• Классификация по территориальному признаку (бизнес-центр, «спальный» район, трасса).
2. Ассортиментная политика
• Тип розничного магазина (дискаунтер, супермаркет, гипермаркет).
• Количество SKU.
3. Ценовая политика
• Тип ценообразования (федеральный,регио-нальный).
• Наличие собственной торговой марки.
4. Конкурентная среда
• Количество конкурентов в различных зонах доступности к магазину (300; 500; 800; 1200 м).
• Площадь торгового зала конкурента.
• Количество покупателей у конкурента.
• Тип торговой точки конкурента (дискаунтер, супермаркет, гипермаркет).
Большинство перечисленных показателей не имеет числовых значений, что осложняет применение статистических методов. Нейронные сети позволяют все эти показатели формализовать.
Литература
1. Этапы разработки инвестиционного проекта. www.eLitarium. ги/2008/03/24/]е1ару_^гаЬо1к1_^е511сюпподо_ргоек1а.Ь|1т1
25.11.2013
2. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 22.10.2004 http://Wwwjppnou.ru/artide. php?idarticLe=000511 01.12.2013
3. Кананян К., Кананян Р. Прогнозирование показателей работы при открытии нового магазина. http://www.usconsuLt.ru/b_062.htmL
07.11.2013
4. Разовский Ю.В. Основные методы прогнозирования и экспертные оценки. http://www.razovskiy.eom/node/3 12 15.12.2013
5. Демин И.С. Концепция кластера в технологиях интеллектуального анализа данных // Риск: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция».- 2012.- № 1.
6. Никулина Т.А. Оценка факторов, влияющих на эффективность функционирования корпоративных торговых сетей. http://www.uecs.ru/ marketing/item/2280-2013-08-12-08-15-52 25.11.2013
7. Нейронные сети и прогнозирование товарооборота
Основным достоинством нейросетевых моделей является нелинейность, т.е. способность устанавливать нелинейные зависимости между будущими и фактическими значениями процессов
На сегодняшний день большинство российских предприятий розничной торговли используют статистические методы прогнозирования или экспертные оценки
С точки зрения наращивания товарооборота сетевой розницы путем открытия новых торговых точек актуальным становится вопрос прогнозирования розничного товарооборота потенциальных пунктов продаж
