Метод аналогии, или, как его еще называют, сравнительный метод, заключается в прогнозировании уровня и структуры потребления бытовых услуг путем принятия за эталон фактического потребления, сложившегося в районах, имеющих наивысшие показатели душевого потребления. В качестве аналогового объекта можно принять семьи с максимальными доходами и предположить, что к тому периоду, когда соответствующий уровень доходов будет достигнут в среднем по всем семьям, структура потребляемых ими бытовых услуг сравняется со структурой потребления услуг, которая сформировалась к настоящему моменту в высоко обеспеченных семьях.

Методом аналогии можно пользоваться для определения перспектив развития новых для данной страны видов бытового обслуживания, опираясь на динамику их потребления в тех странах, где они хорошо и сравнительно давно освоены. С помощью сопоставлений устанавливаются не только количественные границы потребления, но и организационные формы обслуживания населения. Однако из-за недостаточной изученности данного метода применительно к задачам прогнозирования потребления услуг и имеющихся недостатков в отчетной информационной базе он не нашел пока еще широкого использования, хотя в принципе его использование не исключается.

Следует отметить, что модели прогнозирования спроса и потребления, до недавнего времени применяемые в России, не были ориентированы на рыночную экономику и поэтому в настоящее время во многом устарели, что связано не столько с математическим инструментарием, сколько с традиционно сложившейся системой информации, не отражающей структуру рыночной экономики, ее институты и механизмы функционирования. Изменение системы информации требует существенной доработки применяемых моделей прогнозирования. В связи с этим представляется целесообразным проанализировать возможности адаптации западных рыночных моделей прогнозирования к условиям российского потребительского рынка.

Наибольшую распространенность за рубежом получили два типа моделей прогнозирования потребительского спроса1:

1) модели потребления и сбережений Стоуна и Луча, ориентированные на среднедушевые оценки доходов и расходов,

2) модели Келли, Роджерс и др., основанные на группировке статистической информации по домашним хозяйствам в целом.

Модели Стоуна и Луча представляют собой системы линейных уравнений, что существенно снижает надежность прогнозных оценок, так как известно, что маркетинговые процессы в большинстве своем не являются линейными. Кроме того, обе модели предполагают использование фиксированных цен, поэтому применение их в условиях российской экономики, характеризующейся нестабильными темпами инфляции, представляется в ближайшем будущем нецелесообразным. В моделях Келли применяются не только линейные, но и мультипликативные и линейно-логарифмические функции, что повышает надежность результатов расчета. Они наиболее адаптируемы к условиям российского потребительского рынка. Потребление в них рассматривается как функция общих расходов домохозяйства и его размеров. Модель может быть построена на основе использования единовременных данных, что важно в связи с отсутствием в настоящее время необходимой информации в динамике. Требуемые данные можно получить из выборочных бюджетных обследований домохозяйств, которые содержат информацию о расходах на различные товары и услуги, количестве потребленных продуктов собственного производства, совокупных расходах. Несмотря на несомненную перспективность, применение данной модели для прогнозирования потребления бытовых услуг в России невозможно без ее существенной доработки. Это обусловлено тем, что современная структура доходов и потребления в России сильно отличается от сложившейся в странах Запада. В частности, необходимо существенным образом учитывать принцип остаточности потребления бытовых услуг в общей структуре расходов домохозяйства и сложность определения (и, соответственно, учета) уровня самообслуживания.

В настоящее время для рынка бытовых услуг возможно применять различные методы оценки конъюнктуры рынка. Выбор метода прогнозирования спроса и/или предложения зависит прежде всего от специфики объекта, задач и периода прогнозирования, а также от имеющейся информации по объекту. Имеет значение и степень разработанности самих методов. Применение в прогнозировании многофакторных моделей соответствует самой природе спроса, который отличается неравномерностью и носит во многом вероятностный характер. Однако следует принимать во внимание, что требуемый объем информации для определения коэффициентов модели напрямую связан с количеством учитываемых факторов и используемых уравнений. Сложные нелинейные многофакторные модели хорошо описывают развитие спроса, но требуют большого объема информации, который в данное время не обеспечивается существующими источниками. Целенаправленный сбор полного объема требуемой информации за короткое время является довольно дорогостоящей задачей. Поэтому, например, для уровня муниципальных образований первое время целесообразно использовать однофакторные модели, например, модель прогнозирования спроса на основе коэффициентов эластичности. По мере накопления информации могут быть использованы все более сложные многофакторные модели. Это обусловлено следующими достоинствами метода:

- относительно небольшое количество данных, необходимых для определения коэффициентов эластичности;

- относительная простота метода, в силу чего обработка данных может быть выполнена специалистами средней квалификации без использования математических расчетов на ЭВМ. Следствием является относительная дешевизна исследований.

По мере накопления информации могут быть использованы более сложные многофакторные модели, более полно описывающее нелинейное поведение спроса в зависимости от большого числа факторов. В данной работе предлагается к использованию итерационная модель уточняемого равновесия спроса и предложения, описанная ниже. В качестве дополнительных целесообразно использовать нормативный метод (для расчета минимальных социальных нормативов, гарантируемых каждому гражданину) и метод экспертных оценок ( в случае отсутствия объективной количественной информации). Степень использования вышеперечисленных методов определяется доступными финансовыми и временными ресурсами.

Прогнозирование спроса на основе коэффициентов эластичности осуществляется на основе анализа зависимости спроса от факторного признака (цены, дохода, доступности услуги и др.) в виде уравнения от одной переменной. В уравнение входит коэффициент эластичности спроса, который характеризует способность спроса изменяться под влиянием изменения факторного признака.

Коэффициент эластичности определяется как отношение процентного изменения одного (результативного) признака к заданному процентному изменению другого (факторного) признака:

Kэ.с.=(dY/dX)/(Y/X), где (1)

dX- прирост факторного признака,

X- базовое значение факторного признака,

dY- прирост результативного признака (спроса),

Y- базовое значение результативного признака (спроса).