|
наборов отбираются, как правило, три набора. Отбор осуществляется исходя из
следующих критериев:
• высокая сочетаемость предположений, входящих в набор;
• наличие большого числа значимых переменных;
• высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений.
Пятый этап. Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер
влияния с предположениями о6 их развитии.
На этом этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого этапов
Повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при
помощи данных, полученных на четвертом этапе.
Так, если фирма на третьем этапе прогнозировала увеличение рождаемости в
регионе в 2000 г, на 5%, а анализ на четвертом этапе показал, что
произойдет ухудшение экономической конъюнктуры. экологической обстановки,
возможны политические и социальные коллизии, то на пятом этапе показатель
5°о должен быть изменен в сторону его уменьшения, например до 3%
Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между
сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Так, если прогноз
составляется в 1995 г. для 2000 г., то период прогнозирования нужно
разделить на два этапа по три года: сначала разработать сценарий для 1997
года. а уже затем для 2000 года.
Шестой этап. Введение в анализ разрушительных событий.
Разрушительное событие - это внезапно слоившийся инцидент, который не был
ранее спрогнозирован и который может изменить направление тенденции,
Разрушительные события могут иметь как отрицательный характер
(наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и
положительный (технологические взрывы, политические примирения между
бывшими противниками и т.д.),
Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны
оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев
(например, на состояние рождаемости в регионе могут повлиять, во-первых,
авария на атомной станции. во-вторых, вероятность локального конфликта, в-
третьих, открытие нового месторождения полезных ископаемых. Однако реальное
воздействие возможно только первого из событий).
Седьмой этап. Установление последствий. На этом этапе сопоставляются
стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более
широкого освоения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определяются
характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на
стратегические области действий фирмы.
Восьмой этап. Принятие мер.
В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он
естественно вытекает из предыдущих этапов.
2.4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ ТРЕНДОВ.
Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении
динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его
развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими
словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого
развития объекта переносятся в будущее.
Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более
одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально.
Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и
последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз
составляется для товара (продукта услуги), в задачи прогнозирования,
основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж
этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах
внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование,
финансовое планирование, планирование производства и управления запасами,
маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми
операциями.
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод
скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.
Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что
следующий во времени показатель по своей величине равен средней,
рассчитанной за последние три месяца.
Например, если объем продаж составил:
> в марте - 270 единиц
> в апреле - 260 единиц
> в мае - 290 единиц. то
Прогноз продаж на июнь = Скользящая средняя = (270+290+280)/3 =277
Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз
продаж на июль уже будет равен:
(260+290+280)/3 = 277 и так далее.
Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания
представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического
показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при
помощи специальных коэффициентов,
Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда:
Ft+1 = aXt + (l-a)Ft,
где Ft+1 - прогноз продаж на месяц t+1;
Xt - продажи в месяце t (фактические данные);
Ft - прогноз продаж на месяц t;
а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания
на конкретном примере. Предположим, что а =0,3.
Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить
графу "Прогноз продаж" в таблице 23 при условии что известны фактические
данные о продажах.
Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был
равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х
прогноз на январъ = 0,3х50+0,7х0,65=61.
Таблица 2.3.1.
|Месяц |Фактические |Прогноз продаж|
| |Продажи | |
|январь |50 |65 |
|февраль |68 |61 |
|март |47 |63 |
|апрель |39 |56 |
|май |55 |46 |
|июнь |64 |51 |
|июль |70 |57 |
|август |75 |62 |
|сентябрь |80 |67 |
|октябрь |72 |69 |
|ноябрь |67 |68 |
|декабрь |75 |80 |
|январь |58 |66 |
|февраль |62 |65 |
Как видно из таблицы, кривая прогнозов представляет собой сглаженную
тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами
корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между
различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и,
следовательно, повышения качества прогнозов.
Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя
показателями (парная корреляция) или между многими показателями
(множественная корреляция).
Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о
применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса
отражены в табл.2.3.2.
Таблица 2.3.2.
|Методы прогнозирования |Процент компаний, |Процент компаний, |
| |применяющих их |полагающихся |
| |метод |исключительно на |
| | |данные методы |
|Субъективные оценки |73 |14 |
|Статистическая |76 |16 |
|зкстраполяция | | |
|Исследование операций |44 |7 |
|или экономические | | |
|модели | | |
|Технологическое |29 |6 |
|прогнозирование | | |
Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики
большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные
методы прогнозирования -субъективные оценки и экстраполяцию трендов.
Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:
они не требуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм
значительных затрат и привлечения дорогостоящих: специалистов;
в силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство
предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на
краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее
эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.
2.5. МЕТОДЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА.
Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от
другой величины или нескольких других величин.
Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном
прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и
долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде
бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель,
Для осуществления регрессионного анализа необходимо:
• наличие ежегодных данных по исследуемым показателям,
• наличие одноразовых прогнозов, то есть таких прогнозов, которые не
поправляются с поступлением новых данных.
Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, имеющих сложную,
многофакгорную природу, таких, как:
• объем инвестиций;
• прибыль;
• объемы продаж и др.
2.6. МЕТОДЫ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
Во внутрифирменном прогнозировании используется:
модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;
макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели,
модели "затраты-выпуск".
Корпоративные модели обычно представляют собою набор формул (уравнений),
которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту;
например к объему продаж.
Помимо формульных моделей во внутрифирменном планировании могут
использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-
иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в
рамках экономической организации.
При использовании корпоративных моделей полезно делать не только
перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы.
Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый
период позволяет сделать вывод о надежности моделей.
Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ.
Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать
развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический
характер.
К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования
в рамках прогнозирования будущего экономической организации можно отнести:
• необходимость серьезных затрат на организацию исследовательской работы
и оплату труда специалистов,
• невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции
Страницы: 1, 2, 3
|
