Материал: Разработка полноценной методологии для прогнозирования товарооборота в торговом объекте

В качестве достоверного источника данных по численности населения возможно использование данных, публикуемых государственными организациями, занимающимися статистикой. Так, для Москвы в открытом доступе можно получить численность населения с точностью до района[9].

Более точное соотнесение численности населения с зонами охвата, равно как и их определение, возможно произвести двумя способами. Как уже было сказано выше, возможно установить некоторый набор допущений, позволяющий однозначно, пусть и с погрешностями, сопоставить всех покупателей с той или иной зоной охвата. Другим вариантом является составление модели на более точных данных с использованием специализированных геоинформационных систем (ГИС).

Функциональные возможности современных ГИС позволяют решать широкий спектр задач, связанных с поиском объектов, работой с системой координат, сопоставлением географического расположения объектов с любой другой относящейся к ним информацией, визуализацией этих данных и выполнением графоаналитических операций[8].

Разработка модели оценки численности населения в зонах охвата средствами геоинформационной системы позволяет более точно выделить зоны и на основе проведенных границ рассчитать численность населения. С другой стороны, подобный анализ требует наличия более детальных данных, а также является более трудоемким, поскольку предполагает работу с API взятой в качестве платформы для разработки информационной системы.

2. Применяемый подход к решению задач

.1 Описание разработанной методологии

Созданная в рамках выпускной работы методология предназначена для прогнозирования товарооборота в торговых объектах и получения ряда требуемых для этого данных. Практическая реализация методологии проведена на базе табличного редактора Microsoft Excel и встроенного в него языка программирования Visual Basic.

Функциональность модели может быть разделена на ряд основных элементов, выполняющих оценку:

·        товарооборота по товарным категориям;

·        структуры потребительских расходов;

·        конкуренции для торговых объектов;

·        численности населения в зонах охвата торгового объекта;

·        товарооборота без разбивки на товарные категории.

Модели оценки товарооборота используют в качестве входных данных результаты, полученные при запуске остальных модулей. Кроме того, для расчета структуры потребительских расходов требуются данные о конкуренции и численности населения в зоне охвата объектов. Схематически, взаимосвязь между составляющими методологии представлена на рисунке 2.

Прогнозирование товарооборота с разбивкой на категории выполняется с помощью разработанной в рамках прошлогодней курсовой работы модели, основанной на описанном в разделе 1.1.4 подходе. Эта модель позволяла делать прогноз на несколько лет вперед, однако для части входных параметров нельзя было достаточно точные значения. К ним относятся, во-первых, доли рынка по каждой из товарных категорий, приходящиеся на объект, и, во-вторых, структура расходов населения, взятая из данных Росстата и слабо соответствовавшая специфике торговых центров. С целью устранения описанных проблем, были дополнительно спроектированы и реализованы инструменты для оценки долей рынка объектов в товарной категории, а также структуры потребительских расходов.

Рис. 2. Взаимосвязь данных в модели

Параллельно с этим, была реализована модель прогнозирования оборота для торговых центров в целом путем построения уравнений регрессии. Для выполнения оценки товарооборота этим способом требуется наличие данных по ряду объектов, однако список влияющих на оборот факторов состоит всего из двух элементов, что упрощает подбор входных значений.

Наконец, в обеих моделях оценки товарооборота применяются данные по населению в зонах охвата, в связи с чем была также разработан подход к оценке и этого типа данных.

.2 Исходная модель прогнозирования товарооборота

В соответствии с исходной моделью, оценка оборота по t-й категории  производится по следующей формуле[10]:

, (2.1)

где  - зоны охвата исследуемого ТЦ;

 - население, проживающее в k-й зоне охвата;

 - общие потребительские расходы по Москве;

 - общая численность населения Москвы;

 - доля t-й товарной категории в индивидуальной структуре расходов;

 - доля исследуемого ТЦ на рынке k-й зоны охвата в t-й товарной категории.

Основные допущения, принимаемые при использовании модели, включают в себя:

·        равномерность распределения продаж в объектах, не учтенных при оценке долей рынка анализируемого ТЦ (например, продуктовых магазинов с небольшой площадью, ориентированных только на близлежащие кварталы), что подразумевает отсутствие искажений, вызванных ими, в какой-либо из зон охвата;

·        итоговый товарооборот анализируемого объекта полностью состоит из средств, потраченных населением, проживающим в зонах охвата;

·        уровень и структура потребления одинаковы для всех потребителей.

Общий список входных параметров для данной модели включает в себя:

§  базовый год, для которого указываются данные, и год, для которого строится прогноз;

§  перечень зон охвата анализируемого объекта;

§  численность населения в зонах охвата;

§  динамика изменения населения во всем городе на период прогнозирования (также берущиеся и для населения в зонах охвата);

§  общая численность населения города в базовом году;

§  список товарных категорий, представленных в анализируемом объекте, и приходящиеся на них доли от общего потребления;

§  общие расходы населения города по указанным товарным категориям;

§  коэффициенты изменения общих расходов в течение прогнозного периода;

§  доли рынка, занимаемые объектом, в каждой зоне охвата и по каждой товарной категории.

На практике, использование данного метода затруднено отсутствием обоснованных значений для ряда входных переменных. Прежде всего, детальное прогнозирование для большого числа товарных категорий, которые в реальности будут представлены в ТЦ, требует адекватной оценки того, сколько денег будет тратиться посетителями в совокупности и отдельно на каждую категорию.

Помимо этого, для получения относительно точной оценки товарооборота важно правильно оценить уровни конкуренции, характерной для каждой из товарных категорий, представленных ТЦ. Наиболее простым способом является экспертная оценка «на глаз» существующих в зонах охвата торговых объектов, их параметров и привлекательности для покупателей, на основании которой возможно сделать предположение о рыночных долях, которые сможет занять исследуемый ТЦ. Однако более предпочтительным является использование формализованного подхода, т.к. это позволит более точно представлять уровень адекватности полученных данных.

.3 Модель прогнозирования товарооборота с помощью регрессий

Второй способ прогнозирования товарооборота в объектах предполагает построение линейной, степенной, экспоненциальной и логарифмической моделей регрессии по некоторой выборке, содержащей сведения о торговых объектах Москвы. В качестве зависимой переменной выступает оборот всего торгового центра, без разбивки на отдельные составляющие.

Табл. 2. Уравнения регрессионных моделей, с помощью которых прогнозируется оборот.

Каждая из рассчитываемых моделей имеет два независимых регрессора: совокупное население в зоне охвата торговых центров (рассматривается только одна зона) и суммарная привлекательность (площадь) объектов. В качестве второго регрессора также возможно использование долей рынка, приходящихся на объекты.

Значения независимых переменных определяются из имеющихся данных по торговым объектам, а также с помощью моделей, описанных в разделах 2.4 - 2.5 данной работы.

В целом, модель оценки оборота с помощью регрессий состоит из следующих элементов:

.        таблица, содержащая входные выборки для каждой из четырех регрессий (в качестве входных данных выступают названия торговых центров и соответствующие им данные для линейной модели);

.        блок расчета уравнений регрессии (реализован в виде скрипта на VBA, для расчета коэффициентов и оценок качества регрессий используется функция LINEST (ЛИНЕЙН));

.        таблицы, содержащие коэффициенты регрессий и численные оценки качества полученных моделей (коэффициент детерминации, статистики Фишера и Стьюдента);

.        таблица, содержащая проверочную выборку;

.        таблицы, содержащие сравнение прогнозных и фактических значений для проверочной выборки.

Исходный код скрипта из пункта 2 алгоритма представлен в приложении 1 к данной работе.

.4 Оценка численности населения в зонах охвата

Данные по населению в зонах охвата являются исходными для оценки товарооборота с помощью каждого из двух описанных выше подходов. С целью упрощения оценки этих значений был разработан отдельный модель в методологии, проводящий расчет численности для заданных торговых объектов и их зон охвата с учетом распределения населения по районам Москвы. Практическая реализация данного модуля также была проведена с использованием скрипта, написанного на VBA.

Исходные данные для модели имеют следующий вид:

·        - таблица объектов (содержит десятичные координаты объектов);

·        - таблица районов Москвы (включает численность населения и десятичные координаты центра каждого района);

·        - таблица зон охвата для объектов (содержит радиусы каждой из зон);

·        - массив границ зон охвата;

·        - граница полного включения района в зону охвата.

Все объекты и районы города интерпретируются как точки с указанными для них координатами.

Под зоной охвата понимается все территория Москвы, лежащая внутри окружности с центром в точке, соответствующей расположению торгового объекта, и соответствующим ей радиусом. При этом, из этой площади вычитаются все зоны охвата с меньшим радиусом.

Соответственно, для корректной работы алгоритма требуется ввести для  и  следующие ограничения:

§  каждый последующая зона имеет больший радиус ;

§  граница полного включения района в зону охвата .

Алгоритм расчета численности населения состоит из следующих частей:

.        Оценка расстояний между объектами и районами ;

.        Расчет коэффициентов вхождения р-нов в зоны охвата ;

.        Оценка численности населения в зоне охвата .

В качестве входных данных используются десятичные координаты объектов, поэтому для корректной оценки расстояний между ними в метрической системе применяется модификация формулы гаверсинусов для точек-антиподов[11]:

, (2.2)

где

;

;

 и  - широты двух точек;

 - разница координат точек по долготе.

После расчета расстояний  производится оценка коэффициентов вхождения j-го района в k-ю зону охвата i-го объекта . Смысл данных коэффициентов в отображении доли района, попадающей в соответствующую зону охвата, а их значения могут принимать значения от 0 до 1.