[frame="9 90"] تستند هذه الطريقة على استقراء البيانات السابقة . وبتحليل هذه البيانات يمكن اكتشاف العوامل التي تؤثر في حجم المبيعات والتي تتكرر باستمرار.
3-التنبؤ بالصناعة Industry Factors:
تستطيع إدارة المشروع أن تتنبأ بحجم المبيعات في الفترة المقبلة إذا ما وجد تنبؤ مناسب للصناعة كلها. وتصبح هذه العملية ميسورة إذا كان المشروع يمثل جزء كبير من الصناعة أو فروع التجارة ، إلا إذا حدث تغيير جوهري في مركز هذا المشروع بين المشروعات المتنافسة في نفس الصناعة أو فروع التجارة.
4-تحليل المستخدم النهائي End Use Analysis :
تختلف أهمية هذه الطريقة باختلاف نشاط المشروع. ففي المشروعات المنتجة للأدوات الصحية مثلا يمكن التوصل إلى رقم المبيعات المتوقعة بتحليل شركات المقاولات ( في قطاع الإسكان ) من منتجات المشروع التي تعتبر بمثابة سلع وسيطة بالنسبة لهم.

ثانياً : النماذج الاقتصادية
1- متوسط استهلاك الفرد :
تستند هذه الطريقة إلى حصر بيانات الاستهلاك الفعلي في السنة أو السنوات السابقة وكذلك تقديرات السكان المرتبطة بها واستخراج متوسط استهلاك الفرد من خلال المعادلة التالية:
متوسط استهلاك الفرد =
الاستهلاك الفعلي في سنة معينة
عدد السكان في تلك السنة
وهذا التقدير يكون مفيدا بصفة خاصة في حالة السلع الشائعة الاستخدام مثل الخبز. وتقل أهميته إذا كانت هناك فئة مستهلكة للسلعة وفئة لا تستهلكها.
2- مرونة السعر :
وهي المرونة العادية للطلب ، أي المرونة التي تستخدم عادة في النظرية الاقتصادية وهي تدل على المدى الذي يصل إليه التغير في الطلب على سلعة ما تجاريا مع التغير في سعرها والمعادلة التالية تحدد المعامل العددي للمرونة السعرية:
معامل المرونة =
التغير النسبي في الكمية المطلوبة من السلعة
التغير النسبي في سعر السلعة
[IMG]file:///C:/DOCUME%7E1/AHMEDM%7E1/LOCALS%7E1/Temp/msohtml1/23/clip_image002.gif[/IMG]

الجدول التالي يبين العلاقة بين الطلب والأسعار لسلعة معينة
السنوات
2007
2008
2009
السعر بالجنيه
60
50
40
الطلب بالوحدة
80
100
120

المطلوب :
تقدير الطلب في الفترة القادمة بفرض أن السعر سينخفض إلى 16 جنيه
الحـــل
معامل المرونة =
التغير النسبي في الكمية المطلوبة من السلعة
التغير النسبي في سعر السلعة
ولما كان :
التغير النسبي في الكمية المطلوبة =
الكمية في السنة ما – كمية السنة السابقة
كمية السنة السابقة

التغير النسبي في السعر =
السعر في السنة ما – سعر السنة السابقة
سعر السنة السابقة

المرونة بين 50 ، 40 =
120 - 100
×
50
= 0.6
100
40 - 50

وبالتعويض في معادلة تقدير المرونة وبمعلومية المرونة السعرية يمكن تقدير الطلب عندما ينخفض السعر إلى 16 جنيه كما يلي:
0.6 =
ط - 60
×
20
60
16 - 20


0.6 =
ط - 60
×
- 0.2
= 67.2 وحدة
60


( 0.6 × 60 × - 0.2 ) = ط - 60
7.2 = ط - 60
ط = 60 + 7.2
ط = 67.2 وحدة


3-المرونة الدخلية :
وتدل المرونة الدخلية على درجة استجابة الكميات التي يشتريها المستهلك من سلعة ما نتيجة للتغير في دخله وعلى ذلك فإن :
المرونة الدخلية =
التغير النسبي في الكمية المطلوبة من السلعة
التغير النسبي في الدخل
[IMG]file:///C:/DOCUME%7E1/AHMEDM%7E1/LOCALS%7E1/Temp/msohtml1/23/clip_image003.gif[/IMG]

الجدول التالي يبين العلاقة بين الطلب والدخل لسلعة معينة
السنوات
2004
2005
الدخل بمليون بالجنيه
3200
4000
الطلب بالمليون وحدة
20
24
المطلوب تقدير الطلب في الفترة القادمة بفرض ارتفاع الدخل ليصل إلى 4200 مليون وحدة في عام 2006 وأن معدل الاستهلاك الخاص بالسلعة 70 %
الحـــل
مجموع إنفاق المستهلكين عام 2004 = 3200 × 70 % = 2240
مجموع إنفاق المستهلكين عام 2005 = 4000 × 70 % = 2800
مجموع إنفاق المستهلكين عام 2006 = 4200 × 70 % = 2840
المرونة الدخلية بين عامي 2004 ، 2005 =
ط في سنة ما - ط لسنة السابقة
÷
إنفاق سنة ما - إنفاق السنة السابقة
ط لسنة السابقة
إنفاق السنة السابقة

المرونة الدخلية بين عامي 2004 ، 2005 =
ط 2005 - ط 2004
÷
إنفاق 2005 - إنفاق 2004
ط 2004
إنفاق 2004


المرونة الدخلية بين عامي 2004 ، 2005 =
24 - 20
÷
2800 - 2240
= 0.8
20
2240

0.8 =
ط - 24
÷
2840 - 2800
24
2800

0.8 =
ط - 24
×
2800
24
140

0.8 =
ط - 24
×
20
24

0.8 × 24 ÷ 20 =
ط - 24

ط =
0.96 + 24
= 24.96 وحدة

ثالثاً : النماذج الرياضية والإحصائية
1- تحليل السلاسل الزمنية :
إن منطق استخدام تحليل السلاسل الزمنية في التنبؤ بالمبيعات المستقبلية يستند إلى فكرة ضرورة وجود علاقة معينة تربط بين المبيعات لمنتج معين والزمن فإذا تتبعنا هذه العلاقة فأننا نحصل على ما يسمى بسلسلة زمنية تعبر عن مدى التغير الذي حدث في المبيعات بالنسبة للوقت.
وترجع أهمية تحليل السلاسل الزمنية إلى أنها تفيدنا في تقدير التغيرات المستقبلية لبعض المتغيرات التي تمثل بياناتها التغير خلال فترة مستمرة من الزمن.
وعند التحليل من فترة لأخرى فيما يتعلق بهذه المتغيرات تواجهنا ثلاث تساؤلات على جانب كبير من الأهمية يجب أن يوضحها تحليل السلاسل الزمنية هي :
1. ما هي العوامل التي أدت إلى زيادة أو انخفاض هذه المتغيرات في الفترة السابقة ؟.
2. ما هي العوامل التي تؤثر في هذه المتغيرات في الفترة الحالية ؟.
3. ما هو تأثير العوامل الحالية على الاتجاه المتوقع في المستقبل ؟.
ولهذا أصبح من الضروري معرفة العوامل الموجودة في أي سلسلة زمنية وكيفية قياس كل منها.
ويمكن تقسيم التغيرات الموجودة في أي سلسلة زمنية إلى أربعة أنواع رئيسية هي:
1- التغيرات طويلة الأجل ( تغيرات الاتجاه العام ).
2- التغيرات الموسمية.
3- التغيرات الدورية.
4- التغيرات غير المنتظمة.
ومن الممكن قياس هذه التغيرات رياضيا وسنكتفي بكيفية قياس التغيرات طويلة الأجل( تغيرات الاتجاه العام ) بطريقة المربعات الصغرى

[IMG]file:///C:/DOCUME%7E1/AHMEDM%7E1/LOCALS%7E1/Temp/msohtml1/23/clip_image004.gif[/IMG]
[/frame]