Прогнозирование в менеджменте : цели, формы и методы

 К формализованным методам прогнозирования относятся:

• Методы экстраполяции, то есть методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания , скользящих средних;
• Методы структурного, сетевого и матричного моделирования.

При применении форматизированных  методов используются данные , полученные при выборочных наблюдениях, временных  данных или пространственных данных. Под пространственными данными понимаются переменные состояния, то есть значение показателя определяется периодически и не зависит от времени. В качестве примера переменных постоянных можно привести такие сведение, как объем производства, совокупный доход, курсы покупки валюты в конкретный день. Под временными данными понимаются переменные интенсивности, то есть значения показателя рассматривается за определенный период. Примером переменных интенсивности являются Ежеквартальный доход, средняя зарплата, цены котировок ГКО за последние 3 года.

Также иногда применяют комбинированный метод. Он применяется при необходимости рассмотрения процессов, где важно мнение и экспертной комиссии, и значения факторнографической информации.

Также стоит отдельно выделить метод сценариев. Это метод декомпозиции (т.е. упрощения) задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. Более того, каждый сценарий должен быть разработан достаточно подробно, а их количество должно быть не слишком большим. Данный метод условно можно разделить на 2 этапа:

1. Разработка множества сценариев;
2. Подробное прогнозирование каждого варианта развития событий.

Из-за большого разнообразия методов прогнозирования невозможно выделить один универсальный, даже для похожих систем.  Это происходит из-за того, что каждая система обладает специфическими чертами, определяющими применяемы методы.

Существование большого количества объектов и методов прогнозирования объясняет наличие множества классификаций в зависимости от различных критериев и признаков. Рассмотрим основные классификации прогнозирования:

1. По масштабу прогнозирования:
• Макроэкономический прогноза;
• Межотраслевой и межрегиональный прогнозы;
• Прогнозы развития народохозяйственных комплексов;
• Прогнозы развития отдельных фирм;
• Отраслевой и региональный прогнозы.
2. По характеру исследуемого объекта:

• Развития научно-технического процесса;
• Развития производственных отношений;
• Динамики народного хозяйства;
• Внешних экономических связей;
• Воспроизводства населения и трудовых ресурсов;
• Воспроизводства основных фондов и др.

3. по временному горизонту:

• оперативные (меньше 1 месяца);
• краткосрочные (от месяца до года);
• среднесрочные (от года до 5 лет);
• долгосрочные ( от 5 до 20 лет);
• дальнесрочные (больше 20 лет).

4. по функциональному признаку:

• поисковые, то есть прогноз осуществляется на основе тенденций нынешнего и прошлого развития при условии следовать нынешним тенденциям. Также не рассматриваются факторы, которые могут повлиять на изменение тенденций;
• нормативные, то есть прогноз представляет собой постановку цели для объекта прогнозирования, а также пути и сроки достижения этой цели.

5. По степени определенности объектов прогнозирования:

• Предсказуемые;
• Вероятностные;
• Смешанные, то есть те, в котором описание возможно и предсказуемым и вероятностном  виде.

6. По степени информационной обеспеченности:

• Содержащие полную количественную информацию;
• Содержащие неполную количественную информацию;
• Содержащие качественную ретроспективную информацию;
• Не содержащие ретроспективную информацию.

7. по характеру развития объектов во времени:

• циклические;
• периодические;
• прерывные.

Подводя итоги стоит отметить, что существует множество разнообразных методов прогнозирования.  Эти методы в свою очередь делятся на общие и специфические. А специфические подразделяются на интуитивные и формализованные. Для эффективного прогнозирования применяют оба метода.

Большее значение имеют методы сценариев  и математического прогнозирования.

Существование большого разнообразия методов, объектов, временных рамок, степени информационной обеспеченности, функциональному признаку прогнозирования объясняет существования большого разнообразия классификаций.

2.3 Математическое прогнозирование, как основной метод разработки прогноза

Отдельно стоит выделить метод  математического прогнозирования, играющий все большую и большую роль. Объяснить широкое применение этого метода можно необходимостью в рациональном, обоснованном выборе. Более того математическое прогнозирование помогает более полно понять сущность происходящих процессов, уяснения их экономической природы и движущих сил.

Хорошее развитие направлений прикладной математики обеспечивает возможность  воспользоваться данным методом в полном масштабе. Для планирование применяются такие направления математики, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, формирование и оценка экспертных мнений, имитационное моделирование, система одновременных уравнений, дискриминантный анализ, логит- и пробит-моделт, аппарат логических решающих функций, дисперсионный или ковариационный анализ, анализ ранговых корреляций и таблиц сопряженности и т. д. Все эти приемы помогают произвести статистический анализ и прогнозирование. Также стоит отметить то, что применение данных методов может значительно снизить издержки субъекта при планировании.

Основным метод исследования систем является метод моделирования, то есть метод построения и изучения виртуально модели, схожей с развитием изучаемого субъекта.

В математическом методе обычно применяют  математическое моделирование, то есть разработка и представление вариантов развития событий через математические соотношения.

Рассмотрим основные характеристики математической модели:

• Математическая модель- это упрощенная модель оригинала;
• Математическая модель всегда меньше по размерам исходной модели;
• Поведение математической и исходной моделей должно примерно совпадать;

Рассмотрим поэтапно метод построение экономико-математической модели:

1. Постановка задач и целей моделирования;
2. Установление границ изучаемой системы и необходимого уровня детализации модели;
3. Формирование структуры и описание функционирования модели (разработка несколько альтернативных вариантов развития событий, различающихся детализацией модели и количества учитываемых влияющих факторов;
4. Анализ модели, то есть изучение ее свойств, закономерностей развития, расчет критериев эффективности. К критериям эффективности можно отнести минимальные издержек на единицу производимой продукции или максимальный уровень качества предоставляемой продукции.

Математические модели можно классифицировать следующим образом:

• аналитические - это модели, представляющие собой совокупность аналитических выражений и зависимостей;
• анионные - это модели, основанные на компьютерном эксперименте: являются переложением на машинный язык описаний моделируемых объектов. Эти модели позволяют имитировать функционирование систем на компьютере, производить при этом измерения и обработку необходимых данных;
• численные - это модели, представленные в виде различных численных методов и схем. Как правило, обеспечивающих приближенное решение задачи;
• алгоритмические - это модели, представленные алгоритмами в виде определенной логической последовательности выполнения операций на компьютере и так далее.

Практика показывает, что больше всего распространены следующие методы:

• регрессионный анализ. Это такой метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств, когда данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной).Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратическая ошибка.
• анализ временных рядов- это совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов (это собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких либо параметров исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени.) для их прогнозирования. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда.
• механизм формирования и статистического анализа экспертных оценок.

Достаточно широко в данный момент применяется математический метод прогнозирования. Актуальность данного метода заключается в его рациональности и точном обосновании результатов прогнозирования. Наиболее распространенными видами математического прогнозирования являются регрессионный анализ, анализ динамических рядов и механизм формирования и статистического анализа экспертных оценок.

5. Взаимосвязь прогнозирования и бизнес-планирования

Зачастую понятие прогнозирование  путают со схожем ему понятием планированием. Но между словами просматриваются существенная разница. Если прогнозирование– это отражение будущего, то планирование- это разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого. ¹⁰ Однако абсолютно очевидно, что эти 2 процесса сильно взаимосвязаны и основываются друг на друге.

Наиболее интересным будет рассмотрения связи между  бизнес-планированием и прогнозированием. Бизнес-планирование- это процесс описания планируемых действий в бизнесе, а также анализ вероятности наступления желаемых событий и появления желаемых результатов. Бизнес-план является инструментом прогнозирования и оценки вероятности успеха в осуществлении задуманного проекта. ¹¹Составление полного и основательного плана дает нам основания, с большим доверием относиться к прогнозам. 

Существует большое  разнообразие бизнес-планов. Во многие из них включены такие разделов как, прогноз продаж и анализ рисков. Прогноз продаж подразумевает предсказание объемов продаж с учетом большого количества внешних и внутренних факторов. Прогноз делается на основе анализа первичных данных, доли фирмы на рынке, деятельности конкурентов, уровень спроса и предложения на рынке и многое другое.

Бизнес-план позволяет оценить вероятность успеха и не допускает необдуманных действий, способных привести к банкротству. Оптимальным вариантом составления бизнес-планов является составление 3 сценариев: пессимистичного, оптимистичного и реалистичного. Наличие всех сценариев развития позволяет в кратчайшие сроки откорректировать бизнес-план с учетом неожиданно возникших обстоятельств.

Также в бизнес-плане зачастую отдельным параграфом прописываются риски. В этом пункте производится классификацию рисков, постановка задачи оценивания конкретного риска, производится структуризация риска, в частности, построение дерева и дерева последствий. Риски необходимо учитывать при прогнозировании экономических последствий принимаемых решений, поведения потребителей и конкурентного окружения, внешнеэкономических условий и макроэкономического развития России, экологического состояния окружающей среды, безопасности технологий, экологической опасности промышленных и иных объектов. Достаточно часто при прогнозировании рисков применяется метод сценариев.

Для управления рисками необходимо понимать их природу. Для более полного осознания их сущности предлагаем рассмотреть их классификацию.

Риски:

• Производственные риски;
• Коммерческие риски, то есть риски связанные с действиями конкурентов и потребителей;
• Финансовые риски, то есть риски возникающие под влиянием макроэкономической ситуации;
• Риски, Возникающие на уровне государства или Земли.