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?

Основные методы прогнозирования

Введение

1. Прогнозирование и виды прогнозов

2. Методы прогнозирования

3. Статистическое прогнозирование

4. Прогнозирование на основе сезонных колебаний

5. Экспертное прогнозирование

6. Прогнозирование сбыта

7. Информация, полученная в магазинах конкурентов

8. Поставщики и закупочные центры

Заключение

Список литературы

Введение

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель работы: рассмотреть прогнозирование сбыта. Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий в области прогнозирования;

признаки классификации, виды прогнозов и их краткая характеристика;

методы прогнозирования (рассмотрены, по возможности, на конкретных примерах);

1. Прогнозирование и виды прогнозов

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия».

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Мы воспользуемся подходом, разработанным в Финансовой академии при Правительстве РФ и на его основе составим следующую классификационную таблицу.

Таблица 1

Виды прогнозов

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят к среднесрочным.

По типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование - способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два вида поискового прогнозирования:

экстраполятивное (традиционное),

альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;

во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

во-первых, определение общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий период;

во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

Данный вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

Каждый из вариантов развития учитывает специфическое состояние будущей среды предприятия и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния предприятия называют сценарием.

По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

2. Методы прогнозирования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Качественные методы - термин, обозначающий, что в ходе исследования была получена информация, которую невозможно количественно измерить или для анализа которой невозможно применить количественные методы. Всегда гораздо дешевле, чем количественные; помогают выявить скрытые мотивы покупок и поведения людей; позволяет выявить некоторые характеристики, которые могут быть скрыты во время количественного анализа. Также их могут называть эвристические , при применении которых преобладают субъективные начала.

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.

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.

Методы экспертных оценок используются для прогнозирования событий будущего, если отсутствуют статистические данные или их недостаточно. Они также применяются для количественного измерения таких событий, для которых не существует других способов измерения, например, при оценке важности целей и предпочтительности отдельных методов продвижения. Иными словами, методы экспертных оценок применяются как для количественного измерения событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.

В то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной стороны, нет гарантий, что полученные оценки в действительности достоверны, а с другой - имеются определенные трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Если второй недостаток относится к преодолимым трудностям, то первый имеет принципиальное значение. Существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны на предположении, что в случае согласованности действий экспертов достоверность оценок гарантируется. Это на самом деле не всегда верно, и можно привести случаи, когда отдельные эксперты, не согласные с мнением большинства, давали правильные оценки.

Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно не стандартных, например, прогнозирование рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные «средними» экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.

При нахождении оценок экспертным путем помимо погрешности, вносимой недостатком информации о событиях и недостаточной компетентностью экспертов, возможна и погрешность совсем иного рода, обусловленная заинтересованностью экспертов в результатах оценки, что обязательно скажется на их достоверности. Наличие такого рода погрешности может значительно искажать оценки, вследствие чего необходимо предусмотреть соответствующие меры для устранения погрешности.

Метод «Дельфи» представляет набор процедур, выполняемых в определенной очередности и имеющих целью формирования группового мнения по проблеме, характеризующейся недостаточностью информации для использования других методов. Создатели этого метода назвали его «Дельфи» по имени древнегреческого города Дельфи, который заслужил свою известность оракулами, занимавшимися предсказанием будущего.

Метод Дельфи - это типичный представитель методов группового анкетирования. Опрос экспертов осуществляется либо через внешние устройства ЭВМ, либо с помощью опросных листов, как правило, в несколько туров. Результаты опросов обрабатываются, с целью получения среднего из крайних мнений. От тура к туру ответы экспертов носят более устойчивый характер, перестают изменятся. Такое положение служит основанием для прекращения опросов.

В методе «Дельфи» делается попытка усовершенствовать групповой подход к решению задачи разработки прогноза или оценки путем взаимной критики субъективных взглядов, высказываемых отдельными специалистами без непосредственных контактов между ними и при сохранении анонимности мнений или аргументаций в защиту этих мнений.

В одном из вариантов этого метода прямое обсуждение заменяется обменом информацией и мнениями с помощью тщательно разработанных вопросников. К участникам обращаются с просьбой высказать свои мнения и привести их обоснование, а в каждом из последующих туров опроса им выдается новая и уточненная информация по высказанным мнениям, которая образуется в результате расчета совпадения точек по ранее выполненным этапам работы. Этот процесс продолжается до тех пор, пока продвижение в направлении повышения совпадения точек зрения не становится незначительным. После этого фиксируются расходящиеся точки зрения.

Методы экстраполяции представляют предположение о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта, и заключаются в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее. Сущность этих методов заключается в том, что на основе статистической обработки и анализа динамического ряда определяется его тенденция, так называемый тренд ряда. Группу простых методов экстраполяции, составляют методы прогнозирования, основанные на предположении относительного постоянства в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Группа сложных методов экстраполяции, основана на выявлении основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд.

Метод коллективной генерации идей (по американской терминологии метод «мозговой атаки») относится к типу групповых экспертных оценок и направлен на получение большого количества идей, в том числе и от лиц, которые, обладая достаточно высокой степенью эрудиции, обычно воздерживаются от высказываний.

При проведении экспертного опроса с помощью метода коллективной генерации идей проблема должна быть сформулирована в основных терминах с выделением центрального вопроса. Кроме того, предусматривается отсутствие любого вида критики, препятствующей формулировке идей, свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса, стремление к получению максимального количества идей, учитывая принцип повышения вероятности полезных предложений с увеличением общего их количества и, наконец, поощрение различных комбинаций идей и путей их усовершенствования.

Процесс выдвижения идей протекает в определенном смысле лавинообразно: высказываемая одним из членов группы идея порождает творческую реакцию у других. Исследования эффективности метода коллективной генерации идей показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Наиболее продуктивными признаны группы в 10 - 15 человек, хотя имеются примеры использования и более многочисленных групп - до 200 человек.

Так как результаты этого метода представляют не совокупность несвязанных высказываний, а систему идей, ни одно предложение не персонифицируется. Результаты обсуждения считаются плодом коллективного труда всей группы. Это вполне закономерно. Ведь любая идея, высказанная в данный момент одним из участников опроса, могла уже ранее «мысленно принадлежать» его коллеге, ожидающему слова. Кроме того, конкретное предложение может быть прямо подсказано идеей, поданной кем-то несколькими минутами раньше. Принимая во внимание указанный аспект, на рассмотрение не рекомендуется выносить проблемы, затрагивающие чей-либо приоритет в рассматриваемой области.

С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи маркетинговых исследований, например:

• - определение возможных путей развития прогнозируемого процесса или объекта, один из которых оптимальный; при решении подобных задач данный метод применяется с целью определения полного набора возможных путей развития;
• - определение наиболее широкого круга применяемых методов, если решение проблемы требует параллельного или последовательного использования ряда разнообразных методов;
• - выявление круга факторов, которые необходимо принимать во внимание, определяя окончательный вариант решения. Например, величину спроса.

К числу важнейших недостатков метода коллективной генерации идей относится значительный уровень информационного шума, создаваемого тривиальными идеями, спонтанный и стихийный характер генерации идей.

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.

Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, что 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:

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.