Качественные методы прогнозирования рыночные тесты. Организационные основы менеджмента. Определение, сфера применения, прогнозируемые параметры

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:

1. Мнение жюри , как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;

2. Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;

3. Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Качественные методы, базируются на исследовании имеющихся опыта, знаний и интуиции исследователя.

Наибольшее распространение в данной группе получили методы экспертных оценок . Сущность метода состоит в том, что прогнозные оценки определяются на основе заключений экспертов, которым поручается аргументированное обоснование своего мнения о состоянии и развитии того или иного рынка либо проблемы.

Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер.

Для прогнозирования рынка методы экспертных оценок могут быть использованы для: разработки средне- и долгосрочных прогнозов спроса; краткосрочного прогнозирования спроса по широкому ассортименту продукции; оценки формирующегося спроса на новые товары; определения отношений потребителей к новым товарам и возможного спроса на них; оценки конкуренции на рынке; определения положения фирмы на рынке и т. д.

Достоинствами экспертных методов являются их относительная простота и применимость в прогнозировании практически любых ситуаций, в том числе в условиях неполной информации. Важной особенностью этих методов является возможность прогнозировать качественные характеристики рынка, например изменение социально-политического положения на рынке или влияние экологии на производство и потребление тех или иных товаров.

К недостаткам экспертных методов относятся субъективизм мнений экспертов, ограниченность их суждений.

Экспертные оценки разделяются на индивидуальные и коллективные.

К индивидуальным экспертным оценкам относят: метод интервью; аналитические докладные записки; сценарии.

Реже экспертные методы применяются для прогнозирования емкости рынка и объемов продаж фирмы.

Из всей совокупности возможных методов анализа, одним из наиболее перспективных является балловый метод.

Его можно использовать не только для прогнозирования, но и для планирования и для анализа. Этот метод позволяет объективизировать совокупность субъективных мнений.

Впервые балловый метод был разработан и использован аналитиками из США для оценки оборонной мощи Советского Союза.

В настоящее время балловый метод широко используется при решении множества задач планирования и прогнозирования в условиях ограниченности исходных данных, например определение возможных вариантов решения управленческой задачи с количественным исчислением предпочтительности каждого из вариантов, количественной оценки степени влияния на анализируемый объект различных факторов и многих других.

В каждом конкретном случае этапы и последовательность их проведения имеют свою специфику, тем не менее, существует общая методология баллового метода, которую в формализованном варианте можно представить следующим образом:

~ формулирование цели проведения экспертного анализа;

~ определение группы специалистов, обеспечивающей проведение экспертизы;

~ разработка и обеспечение проведения экспертного анализа;

~ формирование группы экспертов, участвующих в экспертизе;

~ разработка анкеты с формулированием вопросов, исключающих их двоякую трактовку и ориентированных на количественную оценку;

~ проведение анкетирования;

~ анализ анкет;

~ проведение анкетирования во второй, третий, четвертый раз, в зависимости от сложности исследования и требуемой точности;

~ обобщение результатов.

В основном исполнение практически всех этапов носит технический характер. Полученные результаты могут быть использованы для принятия управленческих решений. Следует еще раз отметить, что метод экспертных оценок универсален и пригоден для решения различных проблем.

Выделим опорные моменты, которые необходимо учитывать при качественном прогнозе.

1.До начала прогнозирования необходимо определить направленность прогноза, его цель.

2. Следует представить себе перечень возможных решений, управленческий уровень решений, которые могут быть приняты на основе прогноза.

3. Для определения ограничений (в том числе и временных) необходимо оговорить требуемую точность прогноза.

4. Некоторые решения, прежде всего относящиеся к разряду важнейших, управленческий уровень которых достаточно высок, нежелательно принимать даже в тех случаях, когда вероятность осуществления прогноза 90-95%, поскольку слишком велика будет цена ошибки. Однако есть решения, которые можно принимать при значительно меньших вероятностях осуществления прогноза.

5. При оценке достоверности прогноза необходимо определить те изменения, которые могут произойти и повлиять на развитие событий.

6. После определения источников информации устанавливаются ценность прошлого опыта (проводится так называемый ретроспективный анализ), а также быстрота и объем текущих изменений.

Таким образом, качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам. Высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

3. Выбор оптимального метода планирования

Выбор оптимального метода мало зависит от области использования результатов решения. Вместе с тем методология решения оптимизационных задач формировалась и развивалась применительно к областям их использования. В постановке каждого из указанных методов имеются особенности, заслуживающие внимания.

Важной в этом смысле процедурой является выявление варьируемых параметров, оптимальные значения которых подлежат определению.

Указанные выше методы различаются именно по составу варьируемых параметров, выбор которых встречается в задачах проектирования и управления. А также неуправляемых факторов, влияющих на выбор решений.

Неуправляемыми факторами называются такие, изменение которых в процессе функционирования системы не относится к числу управляемых воздействий.

Во-первых, это неуправляемые воздействия внешней среды, в том числе внешние возмущения и изменение условий.

Во-вторых, это внутренние возмущения.

Применительно к задачам планирования и управления производственными системами выделим две основные категории неуправляемых факторов:

1. Краткосрочные внешние и внутренние возмущения, в том числе изменение погодных условий, колебания качества исходного сырья, колебание параметров энергоснабжения и т. д.

2. Изменение экономических условий (конъюнктуры), в том числе рост или снижение дефицитности ресурсов, потребности в продукции и др.

С наиболее сложной категорией оптимизационных задач мы сталкиваемся при перспективном планировании. В них сочетаются стремления к оптимальному использованию действующих мощностей (близкое к рассмотренной выше задаче текущего планирования) и к развитию промышленной системы.

Выбор решений по развитию производственных мощностей и инфраструктуры должен обеспечить максимальный прирост целевой функции системы в пределах выделенных ресурсов. Изменение экономических условий (конъюнктуры) в плановом периоде подлежит прогнозированию.

Принятие решения на основе исходной информации различной полноты .

Чтобы использовать математические (формализованные) методы выбора решений, необходимо располагать полной и достаточно определенной информацией.

Полноту информации, используемой для выбора альтернативных вариантов, будем считать такую, которая позволяет определить численные значения целевой функции для каждой из сравниваемых альтернатив в условиях заданных ограничений.

Для решения оптимизационной задачи необходимо также располагать заданными ограничениями и иметь возможность построить целевую функцию, которая зависела бы только от варьируемых (искомых) параметров и известных (заданных) показателей.

Иногда утверждают, что для этого необходимо знать зависимости всех выходных параметров системы от всех ее входных параметров. Такое утверждение не вполне обосновано. Требования к полноте математического описания процесса функционирования системы зависят от конкретной постановки задачи; ниже это будет показано на примерах.

Сложные системы находятся под воздействием случайных факторов. При строго стационарных стохатических процессах для выбора решения используется вероятностный подход. Это означает, что принимаемое решение обусловливает определенный риск и с некоторой вероятностью является наилучшим.

Наконец, при нестационарных случайных воздействиях значения параметров процесса и условий чаще всего математически непредсказуемы.

Таким образом, по полноте и определенности исходной информации можно выделить три методологических подхода, позволяющих выбрать решение однозначно, с определенной степенью вероятности и в условиях неопределенности.

Строгий выбор метода, однозначно определяющего результат, может быть получен формализованными методами исследования операций при наличии полной и определенной исходной информации.

Выбор метода, определяющего результат с определенной вероятностью и оценивающего степень риска, может быть получен формализованными методами с использованием теории вероятностей, если система описывается стохатическими моделями, а объем информации достаточно полный.

Решение принимается в условиях неопределенности, когда отсутствует необходимая информация, либо потому, что не было проведено должное исследование системы, тенденции ее развития и внешних условий, либо потому, что система находится под воздействием нестационарных случайных факторов. Особый случай принятия решений в условиях неопределенности - это выбор стратегии в ходе состязательной борьбы. Для принятия решений в условиях неопределенности используются эвристические методы, теория игр и комбинированные методы, в том числе имитационное моделирование.

Выявление альтернатив - это нахождение двух или нескольких взаимно исключающих вариантов решения. Примерами крупных, принципиальных альтернатив могут служить направления технической политики, стратегия развития промышленной системы и т. д. Примерами более частных альтернатив, выявлять и решать которые приходится повседневно, являются решение о том, стоит ли осуществлять то или иное мероприятие, выбор одного из возможных вариантов мероприятий, выбор лиц на замещение определенной должности и т. д.

Нередко возможные альтернативные варианты выдвигает сама обстановка, конкретные условия. Тогда необходимость в подобной самостоятельной процедуре отпадает. В то же время, если подпроблема может иметь разные, но еще не ясные варианты решения, то выявление этих вариантов представляет собой ответственную и сложную процедуру. Опыт показывает, что наиболее полно удается выявить альтернативы, привлекая для этого группу специалистов (экспертов). Причем на первом этапе целесообразно провести анкетирование, чтобы каждый эксперт дал свои варианты в независимо от других. А затем провести дискуссию в сравнительно узком кругу и в условиях, которые именуются иногда мозговым штурмом.

Выбор альтернатив в условиях определенности, как правило, не представляет особых затруднений. Пользуясь принятыми выше понятиями полноты и определенности информации, будем руководствоваться следующим выводом: при наличии достаточной исходной информации выбор варианта осуществляется на основании сопоставления значений целевой функции по всем сравниваемым варианта, с учетом заданных ограничений.

Выбор альтернатив в условиях неопределенности. Принято считать, что альтернативные решения выбираются в условиях неопределенности, если исходной информации недостаточно для определения численных значений целевой функции по каждому из сравниваемых вариантов. Подход к выбору решений в таких случаях требует, в первую очередь, анализа характера неопределенности, уточнения того, какой именно информации недостает и по каким причинам.

Таким образом, при выявлении альтернатив следует помнить, что зачастую сравниваемые варианты только на первый взгляд кажутся взаимоисключающими. При более тщательном анализе удается выявить возможность некоторой их комбинации или найти промежуточный вариант, который в значительной степени сохраняет положительные качества исходных сравниваемых вариантов, но в то же время не имеет многих присущих им негативных особенностей.

4. Заключение

Таким образом, прогноз в организации строится на основе анализа продаж товара в прошлом и их экстраполяции. В крупных организациях прогнозирование объединяет в себе процессы планирования сверху вниз и снизу вверх. Планирование сверху вниз означает, что цели устанавливаются руководством организации и спускаются вниз по всем уровням иерархии. При планировании снизу вверх специалисты по закупкам и другие оперативные менеджеры определяют для себя цели по товарам и прибыли, а затем согласуют их с высшим руководством.

При прогнозировании, основанного на прогнозах спроса, применяются, как уже отмечалось, методы статистического и экспертного прогнозирования. Среди последних, наряду с рассмотренными выше, можно выделить также широко применяемые их разновидности: метод получения мнений жюри, метод совокупных мнений работников сбыта, метод ожидаемых запросов потребителей, дедуктивные методы.

В заключение хотелось бы упомянуть еще один источник, используемый при разработке прогнозов, - всевозможные издания органов государственной статистики, розничных ассоциаций, отчеты о демографических показателях. Не стоит забывать и о маркетинговых компаниях, специализирующихся на проведении исследований рынка и предоставляющих (за плату, разумеется) агрегированные и сырые данные, полученные с кассовых терминалов, психографические профили рынков.

Похожая информация.

Как указывалось выше, для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных метода прогнозирования - это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок.

МНЕНИЕ ЖЮРИ. Этот метод прогнозирования заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма «Контрол Дейта» может снабдить имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

СОВОКУПНОЕ МНЕНИЕ СБЫТОВИКОВ. Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.

МОДЕЛЬ ОЖИДАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ. Как можно судить по названию, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК. Он является более формализованным вариантом метода коллективного мнения. Первоначально метод был разработан фирмой «Рэнд Корпорейшн» для прогнозирования событий, интересующих военных. Метод экспертных оценок, в принципе, представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свои прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.

Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности, поскольку результат с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, метод экспертных оценок с успехом использовался для прогнозирования в самых разных сферах - от ожидаемого сбыта изделий до изменений в таких сложных структурах, как социальные отношения и новейшая технология. Метод использовался для оценки военных возможностей СССР в будущем, государственной политики в области научно-технического прогресса и для измерения качества жизни в Америке.

Резюме

1. Методы науки управления повышают качество принимаемых решений за счет использования научного подхода, системной ориентации и моделей.

2. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Руководителю часто приходится использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей науки управления: физические, аналоговые и математические или символические.

3. Этапы построения модели таковы: постановка задачи, определение информационных ограничений, проверка на достоверность, реализация выводов и обновление модели.

4. Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.

5. Теория игр - это метод, используемый для оценки влияния какого-либо действия на конкурентов. Моделями теории очередей можно пользоваться в соответствии со спросом на них. Модели управления запасами помогают руководителю синхронизировать размещение заказов на ресурсы и оптимизировать их объемы, а также определять оптимальное для склада количество готовой продукции. Модели линейного программирования позволяют установить оптимальный способ распределения дефицитных ресурсов между конкурирующими потребностями в них. Имитационное моделирование - это использование устройства, которое имитирует реальный мир. В экономическом анализе используется ряд методов для определения экономического положения организации или осуществимости действия с экономической точки зрения.

6. Метод платежной матрицы полезен, когда требуется установить, какая альтернатива способна внести наибольший вклад в достижение целей. Ожидаемое значение последствий (сумма возможных значений, умноженных на их вероятности) необходимо определить прежде, чем составлять платежную матрицу.

7. Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально. Этот метод можно использовать в применении к сложным ситуациям, когда результат принимаемого решения влияет на последующие.

8. Прогнозирование используется для выявления альтернатив и их вероятности. К количественным методам прогнозирования относятся анализ временных рядов и каузальное моделирование. Под качественными методами понимаются мнения жюри, совокупное мнение сбытовиков и метод экспертных оценок.

ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОВТОРЕНИЯ

1. Каковы три отличительных свойства подхода к решению проблем на базе науки управления?

2. Обсудите модели трех типов: физические, аналоговые и математические.

3. Опишите этапы процесса построения модели.

4. Обсудите следующие проблемы построения модели: информационные ограничения, страх пользователей, плохое использование результатов и высокая стоимость.

5. Кратко опишите модели науки управления, рассмотренные в главе.

6. Рассмотрите следующие методы принятия решений: анализ безубыточности, метод платежной матрицы, метод ожидаемых значений и метод дерева решений.

7. Что такое прогнозирование?

8. Рассмотрите два типичных количественных метода прогнозирования: анализ временных рядов и каузальное моделирование.

9. Рассмотрите четыре широко применяемых качественных метода прогнозирования: мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, метод ожидания потребителя и метод экспертных оценок.

10. Как руководитель может составлять полезные прогнозы в среде бизнеса?

ВОПРОСЫ ДЛЯ ОБСУЖДЕНИЯ

1. Сведите воедино различные определения модели, представленные в главе, и предложите собственное ее определение.

2. Сравните количественные и качественные методы прогнозирования.

3. Дэвид Б. Херц говорит: «Руководитель должен находить способы выбора между альтернативами для распределения своих ресурсов, определения последовательности действий для себя и других людей и для привлечения новых специалистов разного профиля и материальных ресурсов». Как современный руководитель может справиться с этими проблемами?

4. Рассмотрите различные технические компоненты и человеческий фактор, о которых должен помнить руководитель, разрабатывая модель.

5. Как руководитель может преодолеть многочисленные проблемы, естественно возникающие при построении модели?

Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов – людей, наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие.

А. Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением. Одна из разновидностей “мнения жюри” - “мозговой штурм”.

Высказанные экспертами мнения оцениваются также экспертами. Так, достаточно распространена процедура - совокупное мнение специалистов по сбыту, когда, например, торговые органы высказывают свои суждения относительно спроса на те или иные производимые или осваиваемые в производстве товары.

Б. Модель ожидания потребителей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения. Происходит опрос клиентов (как действительных, так и потенциальных), в сфере интересов которых оказывается анализируемая продукция, товары или услуги.

В. Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Выделим опорные моменты, которые необходимо учитывать при прогнозе.

1. До начала прогнозирования необходимо определить направленность прогноза, его цель.

3. Для определения ограничений (в том числе и временных) необходимо оговорить требуемую точность прогноза.

4. Некоторые решения, прежде всего относящиеся к разряду важнейших, управленческий уровень которых достаточно высок, нежелательно принимать даже в тех случаях, когда вероятность осуществления прогноза 90-95 %, поскольку слишком велика будет цена ошибки. Однако есть решения, которые можно принимать при значительно меньших вероятностях осуществления прогноза.

А вот какую трактовку процессу прогнозирования дают Ю.В. Кузнецов и В.И. Подлесных.

Прогнозирование - это метод научно обоснованного предвидения возможных направлений будущего развития организации, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей ее средой. Прогнозы носят вероятностный характер, однако, если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет прогноз будущего, который вполне можно использовать как основу для планирования. Таким образом, прогнозирование составляет первую ступень планирования. Оно призвано обеспечить решение следующих задач:

Научное предвидение будущего на основе выявления тенденций и закономерностей развития;

Определение динамики экономических явлений;

Составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития организации;

Определение в перспективе конечного состояния системы, ее переходных состояний, а также ее поведения в различных ситуациях на пути к заданному оптимальному режиму функционирования.

Важнейшее условие прогнозирования - моделирование различных ситуаций и состояний системы в течение планируемого периода. Экономическое моделирование в известной мере призвано служить эквивалентом экспериментированию в естественных науках.

Задача программирования - исходя из реальных условий функционирования системы алгоритмировать ее перевод в новое заданное состояние. Сюда входит разработка способа функционирования системы, определение требующихся ресурсов, выбор научных средств и методов управления.

В этой связи полезно упомянуть термин экономическое программирование - “индикативное планирование”, система государственного регулирования экономики на основе комплексных общехозяйственных программ, отражающих предпочтительный вариант развития общественного производства и стратегическую концепцию социально-экономической политики. Возникло после Второй мировой войны во Франции, Нидерландах, Норвегии, Японии; в 50-60-х гг.XXв. получило распространение в Швеции, Финляндии, Великобритании, Италии, Бельгии, ФРГ, Испании; в 70-х гг. - в США и Канаде. Экономическое программирование носит индикативный, т.е. рекомендательный, характер: показатели программ представляют собой общие ориентиры развития.

Качественные (экспертные) методы прогнозирования используются в следующих случаях:

Чрезвычайной сложности системы,

Новизны системы,

Неопределенности формирования некоторых существенных признаков,

Недостаточной полноты информации,

Невозможности полной математической формализации процесса решения задачи прогнозирования.

По принципу действия экспертные методы разделяются на:

Индивидуальные экспертные оценки,

Коллективные экспертные оценки.

К индивидуальной экспертной оценке относятся: метод интервью, метод аналитической индивидуальной оценки, метод сценариев и т.д.

Метод интервью основан на беседе эксперта с прогнозистом по схеме «вопрос – ответ».

При аналитической индивидуальной оценке эксперт анализирует предоставленную ему совокупность достоверных и разнообразных сведений по исследуемой проблеме.

Сценарий - это модель будущего, в котором описывается возможный ход событий с указанием вероятности реализации сценария.

Рисунок - Модель построения сценариев

Этапы составления сценария:

Структурирование и формулировка вопроса.

Определение и группировка сфер влияния.

Установление показателей будущего развития критически важных факторов ДС.

Формирование и отбор согласующихся наборов предположений.

Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями об их развитии.

Введение в анализ разрушительных событий

Установление последствий.

Принятие мер.

Метод коллективного экспертного опроса - э то метод прогнозирования, основанный на выявлении обобщенной объективной оценки экспертной группой путем обработки индивидуальных независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу:

Метод мозговой атаки.

Метод Дельфи.

Метод исследования рынка – наиболее сложный из качественных методов. Исследователи рынка получают информацию путем почтовых опросов, групповых и индивидуальных интервью. Собранные данные затем подвергаются различной статистической обработке с целью проверки рыночных гипотез.

Локальные прогнозы – индивидуальные прогнозы с мест, дать их могут люди, наиболее близко сталкивающиеся с проблемой (продавцы). Эти прогнозы затем обобщаются с целью составления комплексного прогноза (продаж);

Метод исторической аналогии или производных прогнозов.

Таблица. Качественные методы прогнозирования

	Метод Дельфи	Исследование рынка	Групповое согласие	Локальный прогноз	Историческая аналогия
Точность* краткосрочный среднесрочный долгосрочный
Стоимость
Время подготовки

* 5 – отличная, 4 – хорошая, 3 – средняя, 2 – неудовлетворительная, 1 – плохая.

Тема. Аналитические методы динамических рядов

Ряд значений, взятых за временной период, называется временным рядом .

Статистические методы исследования исходят из предположения о возможности представления значений временного ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития:

Y(t) = T(t) + S(t) + С (t) + I(t),

где Y (t ) – величина временного ряда в момент времени t.

T(t) - тренд (долговременная тенденция) развития. Показывает общий тип изменений в исторических данных.

S(t) - сезонная компонента. Это колебания вокруг тренда, которые возникают на регулярной основе. Обычно такие регулярные колебания возникают в периоды до одного года.

С(t) – циклическая компонента. Эти колебания возникают в периоды свыше одного года. Они часто присутствуют в финансовых данных в соответствии со стандартным циклом деловой активности, состоящим из резкого спада, роста, бурного роста и застоя.

I (t ) – иррегулярная компонента. Это непредсказуемые случайные колебания, присутствующие в большинстве реальных временных рядов.

Требования к исходным данным:

Сопоставимость достигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования временного ряда. Уровни во временных рядах должны выражаться в одних и тех же единицах измерения, иметь одинаковый шаг наблюдений, рассчитываться для одного и того же интервала времени, по одной и той же методике, охватывать одни и те же элементы, принадлежащие одной территории, относящейся к неизменной совокупности.

Представительность данных характеризуется прежде всего их полнотой. Достаточное число наблюдений определяется в зависимости от цели проводимого исследования.

Однородность , т.е. отсутствие нетипичных, аномальных наблюдений, а также изломов тенденций.

Устойчивость . Свойство устойчивости отражает преобладание закономерности над случайностью в изменении уровней ряда.

Показатели динамики изменений уровней временного ряда:

Показатель	Формула
Абсолютный прирост базисный	АПБ(t) = Y(t) - Y(1)
Абсолютный прирост цепной	АПЦ(t) = Y(t) - Y(t-1)
Базисный коэффициент роста	БКР(t) = Y(t) / Y(1)
Цепной коэффициент роста	ЦКР(t) = Y(t) / Y(t-1)
Базисный коэффициент прироста	БКП(t) = (Y(t) - Y(1)) / Y(1)
Темп роста	ТР(t) = ЦКР100%
Темп прироста	ТП(t) = ТР(t) - 100%
Средний темп роста	СТР ={Y(N)/Y(1)} 1 / (N-1)* 100
Средний темп прироста	СТП = СТР - 100%
Средний абсолютный прирост	САП = (Y(N) - Y(1)) / (N-1)

Формирование набора моделей прогнозирования

1 Для описания процессов без предела роста служат функции:

Y(t) = A 0 + A 1 t
Y(t) = A 0 + A 1 t + A 2 t 2	Парабола II порядка
Y(t) = exp(A 0 )t A1	- степенная
Y(t) = exp(A 0 + A 1 t)	- экспонента
Y(t) = exp(A 0 + A 1 t)t A2	Кинетическая кривая
Y(t) = A 0 + A 1 Lnt (1+ A 2 Lnt)	- линейно-логарифмическая функция II порядка
Y(t) = A 0 + A 1 Ln(t)	- линейно -логарифмическая функция I порядка

Процессы развития такого типа характерны в основном для абсолютных объемных показателей, но часто им соответствует и развитие некоторых качественных относительных показателей.

2 Для описания процессов с пределом роста служат функции:

Y (t ) = exp (A 0 + A 1 / t )	Кривая Джонсона
Y(t) = A 0 + t / (t + A 1 )	Вторая функция Торнквиста
Y (t ) = A 0 - A 1 exp (- t )	Модифицированная экспонента

Процессы с пределом роста характерны для многих относительных показателей (душевое потребление продуктов питания, внесение удобрений на единицу площади, затраты на один рубль произведенной продукции и т.п.).

3 Для описания процессов третьего типа - с пределом роста и точкой перегиба используются кинетическая кривая (кривая Перла - Рида) и кривая Гомперца:

Y(t) = exp (A 0 - A 1 exp(t)).

Такой тип развития характерен для спроса на некоторые новые товары.

Параметры моделей могут быть содержательно интерпретированы. Так, параметр А 0 во всех моделях без предела роста задает начальные условия развития, а в моделях с пределом роста - асимптоту функций, параметр А 1 определяет скорость или интенсивность развития, параметр А 2 - изменение скорости или интенсивности развития.

Методы сглаживания:

Модели скользящего среднего.

Данный метод исходит из того, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней рассчитанной величине, как правило, за последние 3 месяца.

Пример: общий объем продаж составил в марте 270 ед, в апреле 260, а в мае – 290. Прогноз продаж на июль равен скользящей средней и равен (270+260+290)/3=273.

Если реальный показатель продаж за июнь составил 280, то прогноз продаж на июль равен (260+290+280)/3=277

Метод экспоненциального сглаживания.

Данный метод представляет собой прогноз показателя за данный период и прогноза на данный период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

где Ft+1 – прогноз продаж на месяцt+1,

Xt– продажи в месяцеt(фактические данные)

Ft– прогноз продаж на месяцt

 - специальный поправочный коэффициент (как правило равен 0,3)

Используя формулу экспоненциального сглаживания можно подсчитать прогноз продаж при условии, если известны фактические данные о продажах.

Пример: продажи в январе составили 50 ед, а прогноз на январь – 65 ед.

0,3*50+0,7*65=61

Проекция тренда – подбор к имеющемуся временному ряду показателей прямой линии таким образом, чтобы разброс наблюдений по обе стороны от нее был бы наименьшим, и экстраполяция полученной линии на требуемую глубину горизонта прогнозирования.

Декомпозиция временных рядов – выделение из мультипликативной модели сезонной составляющей.

Смешанные модели интегрированного скользящего среднего). Модели последнего класса обычно реализуются по методике Бокса- Дженкинса. Они, как и многие другие сложные с теоретической и практической точки зрения средства статистического анализа, требуют индивидуального подхода к исследуемому показателю и высокой квалификации исследователя. Метод Бокса-Дженкинса (ARIMA) отличается от большинства методов, поскольку в нем не предполагается какой-либо особой структуры в данных временных рядов, для которых делается прогноз. В нем используется итеративный подход к определению допустимой модели среди общего класса моделей. Потом выбранная модель сопоставляется с историческими данными, чтобы проверить, точно ли она описывает ряды. Если заданная модель не удовлетворительна, процесс повторяется, но уже с использованием новой, улучшенной модели.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:

Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;

Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;

Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Из всей совокупности возможных методов анализа, вероятно, одним из наиболее перспективных является балловый метод. Его можно использовать не только для прогнозирования, но и для планирования и для анализа. Этот метод позволяет объективизировать совокупность субъективных мнений.

В настоящее время балловый метод широко используется при решении множества задач планирования и прогнозирования в условиях ограниченности исходных данных, например определение возможных вариантов решения управленческой задачи с количественным исчислением предпочтительности каждого из вариантов, количествен- ной оценки степени влияния на анализируемый объект различных факторов и многих других.

В каждом конкретном случае этапы и последовательность их проведения имеют свою специфику, тем не менее существует общая методология баллового метода, которую в формализованном варианте можно представить следующим образом:

Формулирование цели проведения экспертного анализа;

Определение группы специалистов, обеспечивающей проведение экспертизы;

Разработка и обеспечение проведения экспертного анализа;

Формирование группы экспертов, участвующих в экспертизе;

Разработка анкеты с формулированием вопросов, исключающих их двоякую трактовку и ориентированных на количественную оценку;

Проведение анкетирования;

Анализ анкет;

Проведение анкетирования во второй, третий, четвертый раз, в зависимости от сложности исследования и требуемой точности;

Обобщение результатов.

Большую роль в стратегическом планировании в условиях неопределенности играют резервы:

1. Страховка внутри фирмы - наличие запасов сырья, свободных мощностей, денежных средств, контактов и связей. Основой та- кого подхода к резервам являются финансы.

2. Доступ к кредитам - выработка финансовой политики, управления активами и пассивами.

Этапы разработки внутрифирменного плана.

Процесс стратегического планирования состоит из семи взаимосвязанных этапов; осуществляется совместно руководством фирмы и сотрудниками маркетинговых служб.