С помощью этого метода прогнозирования  может быть решена большая часть  проблем, возникающих при разработке прогнозов. В экспертном прогнозировании  существует несколько основных этапов.

     1.Подготовка к разработке прогноза.

     2.Анализ  ретроспективной информации, внутренних  и внешних условий.

     3.Определение  наиболее вероятных вариантов  развития внутренних и внешних  условий.

     4.Проведение  экспертизы

     5.Разработка  альтернативных вариантов

     6.Априорная и апостериорная оценка качества прогноза

     7.Контроль  хода реализации прогноза и  корректировка прогноза

     На  стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

• подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,
• сформулировано задание на прогноз,
• сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,
• сформулирована экспертная комиссия,
• подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,
• подготовлена информационная база для проведения прогноза,
• подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

     После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение  разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

     Качественный  экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы  компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны.

     Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных  технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки.

3. Метод изыскательского  прогнозирования.

     Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов - статистических данных об интересующем нас объекте. Экстраполяционные методы основаны на предположении о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем, с учетом поправок из-за возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

     К числу кривых, достаточно точно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, является экспонента, то есть функция  вида:

     y=a•ebt,

     где t—время, a и b—параметры экспоненциальной кривой.

     К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании  можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и  популяций, и имеющую вид:

     Y = L/(1+a•e-bt),

     где L —верхний предел переменной y.

     Не  менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов  исследований в области распределения  дохода и уровня смертности (для  страховых компаний), имеющая вид:

     где k—также параметр экспоненты.

     Кривые  Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как  возрастание коэффициента полезного  действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа  судов торгового флота и т.д.

     Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.

     Многие  из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих  дифференциальных уравнений, решением которых и являются кривые Перла  и Гомперца.

     При экстраполяции используются регрессионные  и феноменологические модели. Регрессионные  модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирующей функции и определения значений её параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

     Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного  закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие  надежность прогнозных оценок.

     Феноменологические  модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса, с учетом его особенностей и ограничений и принятыми гипотезами о его будущем развитии.

     При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие  коэффициенты весомости факторам, которые в прошлом оказывали большее влияние на развитие событий в прошлом.

     Если  при прогнозировании рассматривается  ретроспективный период, состоящий  из нескольких отрезков времени, то, в  зависимости от характера прогнозируемых показателей, менее удаленных от момента прогнозирования по шкале времени и т.д. Также должен быть учтен тот факт, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего могут отличаться излишним оптимизмом, а оценки относительно более отдаленного будущего излишним пессимизмом.

     Если  в прогнозируемом процессе может  участвовать несколько различных  технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей экспертной кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.

4. Метод нормативного  прогнозирования.

     Нормативное прогнозирование представляет собой  подход, к разработке прогноза исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде. Основным методом, использующимся в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.

     Обычно  используются двумерные и трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для  определения оптимального распределения  ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут  выступать денежные средства, рабочая сила, её качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.

     В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать  основным проблемам, возникающим при  достижении цели, второе измерение - ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

     Согласованные матрицы более низких иерархических  уровней проблем объединяются в  матрицы более высоких уровней  вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.

     В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе - ресурсам, третье - времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.

     Вертикальные  матрицы решений предназначены  для отслеживания вертикального  перемещения технологий.

     В инструментарий нормативного прогнозирования  входят методы построения деревьев целей, методы типа Паттерн и др.

     В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели.

     Естественно для реализации целесообразно выбрать проект, представляющий наибольшую ценность.

5. Метод сценариев.

     При разработке управленческих решений  широкое распространение нашел  метод сценариев, также дающий возможность  оценить наиболее вероятный ход  развития событий и возможные последствия принимаемых решений. Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с, тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий. Профессионально разработанные сценарии позволяют более полно и отчетливо определить перспективы развития ситуации, как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии. С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий. Высказывается мнение, что необходимость в предвидении наиболее вероятного развития ситуации впервые возникла с возникновением промышленного производства, поскольку при сезонно повторяющемся сельскохозяйственном производстве в этом не было никакой необходимости. Полностью согласиться с такой точкой зрения трудно, поскольку испокон веков человечество воевало, время от времени вело грандиозное строительство. И без представления возможного развития ситуации такие, целенаправленные действия вряд ли были бы возможны.

     Анализируются, с возможным использованием контент-анализа, прогнозы экспертов развития ситуации и выделяются переменные, являющиеся частью логических рассуждений экспертов, и их взаимосвязи. Основной задачей при этом является получение набора существенных переменных, достаточно полно определяющих развитие анализируемой ситуации. Следующим этапом является определение для каждой переменной соответствующей шкалы, в которой она могла бы быть измерена. Поскольку в реальных ситуациях, наряду с количественными переменными, используются и качественные, предполагается разработка для каждой переменной вербально числовой шкалы, содержащей как численные значения градаций, так и их содержательное описание. Содержательное описание позволяет расширить состав переменных, включая в него переменные, действительно отражающие характер анализируемой ситуации, хотя и не имеющие количественной природы. Количественные значения переменных позволяют более надежно определять возможные опасности. Если переменные непрерывны, то целесообразно выделение характерных их значений, для использования при анализе ситуации. В некоторых случаях информация о переменных может представляться в виде некоторого тезауруса, в котором отражается основная информация как количественная, так и описательная, позволяющая достаточно полно представить переменную. Неоправданное увеличение числа переменных затрудняет возможность анализа ситуации, в то же время излишнее их обобщение (агрегирование) также затрудняет проведение анализа. Основная задача сценария - дать ключ к пониманию проблемы. При анализе конкретной ситуации переменные ее характеризующие принимают соответствующие значения - те или иные градации вербально числовых шкал каждой из переменных.

     Профессионально разработанный и периодически актуализируемый  прогноз - неотъемлемая составляющая процесса выработки и принятия важных управленческих решений.

 

     

Глава 2. Формирование финансового  плана предприятия

2.1. Расчет плановой  суммы амортизационных  отчислений, отчислений  в ремонтный фонд  и плановой суммы  прибыли.

 

Расчет  финансовых показателей производится на квартал. Для этого предварительно рассчитываются следующие показатели:

- плановая  сумма амортизационных отчислений,

- сумма  отчислений в ремонтный фонд,

- плановая  сумма прибыли,

- суммы  необходимого прироста оборотных  средств,

- сумма  прироста кредиторской задолженности,  постоянно находящейся в распоряжении  предприятия.

Индекс = 0,8

1. Расчет плановой  суммы амортизационных  отчислений (табл.1).

Таблица 1

Расчет  суммы амортизационных  отчислений на плановый год