Система функций менеджмента. Функция прогнозирования: общая характеристика

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ  И  НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ БИЗНЕСА  И НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ /МУБиНТ/

ВОЛОГОДСКИЙ ФИЛИАЛ 
 
 
 
 
 
 
 

Контрольная работа 
 

по  маркетингу 

Тема:    Система функций менеджмента.  Функция прогнозирования: общая

характеристика.

Выполнил:  студент группы В34КМ-21

         Жидков Роман Александрович       7 октября 2011г. 

Преподаватель:  
 
 
 

«___» ________ 200__ г. 

Оценка___________________________ 
 
 
 
 
 

Вологда  2011 

Содержание: 

1 .Общая  характеристика функций менеджмента…………………………….2

2. Роль функции прогнозирования в системе менеджмента…………………3

3. Методы  прогнозирования……………………………………………………5 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Основные функции  менеджмента

Решение задач  осуществляется в процессе выполнения основных функций менеджмента его при помощи определенных методов и инструментов. Выполнение управленческих функций связано с принятием решений, включающим сбор информации, выявление и анализ возможных альтернатив, выбор варианта действий, реализацию решения и анализ его эффективности.

Основными функциями управления являются планирование, организация, мотивация, регулирование и контроль. Некоторые авторы к числу функций относят также прогнозирование, анализ, руководство, координацию и т.д. Однако принципиальным является не число выделенных функций, а трактовка их содержания.

Все функции  управления взаимосвязаны, образуют систему. Исходный пункт разработки плана - обоснование стратегии развития организации на основе прогнозов. Необходимо также учитывать анализ выполнения плана в предшествующем периоде на основе информации, полученной в ходе контроля. Мотивация исполнителей требует ресурсов, которые должны быть предусмотрены в ходе их планового распределения. Организация как функция менеджмента должна обеспечить реализацию разработанных планов. В то же время и сама организационная структура является результатом планирования.

Функции управления образуют единый процесс управленческой деятельности, где каждая функция относительно самостоятельна, имеет свои специфические методы, инструменты. Содержание каждой из функций также развивается.

Рис. 1. Схема управленческих ролей (по Минцбергу)

Выполнением основных функций менеджмента занят весь аппарат управления. Однако определяющее значение имеет деятельность руководителя, который выполняет различные роли. Эти роли взаимосвязаны (см. рис. 1).

Ведущая роль руководителя связана с принятием решений. Для обоснования принятия решений  необходим обмен информацией внутри организации и с внешней средой. Определяющей характеристикой менеджмента является то, что это управление людьми. Отсюда - значимость межличностных ролей руководителя.

Рассмотрение  основных функций управления и ролей  руководителя является центральной проблемой менеджмента. 
 

3. Методы прогнозирования.

Метод прогнозирования  – это способ исследования объекта  прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Совокупность специальных  правил, приемов и методов составляет методику прогнозирования. 
К наиболее распространенным методам прогнозирования относятся: экспертное прогнозирование, технологическое прогнозирование, нормативное прогнозирование, метод сценариев. 
Рассмотрим подробнее каждый из этих методов. 
 
1. Метод технологического прогнозирования.  
Технологическое прогнозирование подразделяется на изыскательское (иногда его еще называют поисковым) и нормативное. 
В основе изыскательского прогнозирования положена ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуаций на основании при разработке прогноза информации. 
Перемещение в пространстве технологий от технологий более низкого уровня к технологиям более высокого уровня относится к изыскательскому прогнозированию. Или иначе можно сказать, что потребности и цели должны соответствовать средствам и возможностям коммерческой организации. 
Примером изыскательского прогнозирования может служить прогнозирование в области электроники, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий, начиная от квантовой электродинамики и кончая мгновенно осуществляемой всемирной связью. Нормативное прогнозирование ориентировано на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от технологий более высоких уровней к технологиям более низкого уровня, то есть от потребностей и целей к средствам их реализации. 
Примером нормативного прогнозирования может служить прогнозирование в области космоса, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий от понимания проблемы космоса как среды, которая должна служить на благо человеку, до конкретных средств её решения – условий для ядерного деления и количества высвобождаемой при этом энергии и т.д. 
В рамках технологического прогнозирования решаются такие задачи, как разработка прогнозов в области экономической, коммерческой деятельности, социальной и политической. 
Одной из главных проблем точности и эффективности прогнозов является максимально полезное сочетание методов изыскательского и нормативного прогнозирования. Это является следствием различия используемых методов. Так для изыскательского прогнозирования, характерно использование таких методов, как:  
• экстраполяция; 
• моделирование; 
• метод исторической аналогии; 
• написание сценариев;  
• другие методы; 
базирующихся на анализе точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации. Использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно. 
Примером тому, является использование интуитивных методов, того же метода сценариев или метода экспертных кривых, позволяющих определять наметившиеся тенденции изменения ситуации, базируясь не только на эмпирических данных, но и на опыте высококвалифицированных специалистов – экспертов. 
Основными же методами, использующимися при нормативном прогнозировании являются, в первую очередь, методы Паттерн, Делфи, Глушкова, Поспелова и др.  
К новым видам прогнозирования относят прогнозирование с использованием обратной связи, интуитивные методы, «обходные» и др. Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно полно представлены именно в изыскательском и нормативном прогнозировании. 
Также следует отметить, что очень важным моментом (как для процесса сбора, так и для процессов анализа и обработки данных) определения того является ли информация количественной или неколичественной (качественной). 
Количественная информация, если она достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что позволяет использовать точные математические методы и модели и определять тенденции развития ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностях при расчетах и т.д. Но даже более существенным является то обстоятельство, что круг проблем, для которых удается разработать адекватные математические модели, оказывается значительно уже того множества ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения. 
Гораздо чаще при разработке прогнозов приходится иметь дело с качественной информацией. 
При разработке прогноза к их числу относят ситуации, когда данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью вербальных или вербально числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов. 
Существуют также ситуации, когда полученная количественная информация не может быть «вписана» ни в одну из имеющихся математических моделей, также может быть проанализирована с помощью специально разрабатываемых методов качественного анализа. 
В последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в большей степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.  
 
2. Метод экспертного прогнозирования.  
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. 
В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы. 
Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения. 
При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития. 
Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и другие модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования. 
При разработке прогноза, внешним условиям, внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньше внимания, чем внутренним. 
Внутренняя среда, как внутреннее условие объекта прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общее внешнее окружение и непосредственно деловое окружение организации. 
Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза, на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно. 
На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени. 
Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий. 
В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть одно-туровыми и много туровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями-т. д.  
Разнообразные методы используются при сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование. 
Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия. Из этого можно сделать вывод, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий, как благоприятные, так и неблагоприятные. 
На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий. Для наиболее вероятных альтернативных вариантов, их изменений, должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий. 
Допустим, одной из целей разработки прогноза является определение динамики развития количественных показателей и параметров, то используется полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие методы экстраполирования (определения изменения прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени. Но мы не всегда имеем необходимую информацию для использования количественных методов экстраполяции. Эта черта характерна для современного этапа экономической жизни России, отсутствие необходимых для расчетов статистических данных, поскольку прежние экономические зависимости и закономерности изменились. Поэтому, как правило, единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых. Эти кривые отражают оценку динамики изменения прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами. 
Эксперты определяют критические точки, в которых тенденция изменения значений прогнозируемых показателей и параметров может измениться под действием тех или иных факторов. А затем, в каждой из критических точек, расположенных на оси времени, оцениваются ожидаемые значения прогнозируемых показателей и параметров, а также характер их изменения в интервале между двумя критическими точками. 
При разработке вариантного прогноза должна быть произведена экстраполяция прогнозируемых значений показателей и параметров для различных вариантов исходных условий и для различных вариантов возможных альтернативных вариантов динамики их изменений. Вместе с этим, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться описанием прогнозируемого развития событий. 
Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза – одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза. 
Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному. 
Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления конца прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно. 
После разработки прогноза должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена. Обычно для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный. 
Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющих достаточно четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д. 
Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегральное качество экспертного прогноза». 
Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как: 
• компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта; 
• качество информации, представляемой экспертам; 
• качество экспертной информации, поступающей от экспертов; 
• уровень технологии разработки прогноза. 
Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий. 
И здесь на первый план выступает вопрос, – по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу:

K1=¦X-И¦K2=¦lnX/И¦,

где X—прогнозировавшееся  значение оценки показателя; 
U—истинное значение оценки показателя. 
После того, как прогноз подготовлен и представлен руководству организации, наступает этап после прогнозной работы с подготовленным материалом. 
Вариантная разработка прогноза предполагает разработку прогноза при различных альтернативных вариантах условий и предположений. А они могут измениться. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят. 
Поэтому неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих изменений, осуществляемый мониторинг хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке. 
Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений – дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. Последнее необходимо, в особенности, в тех случаях, когда для корректировки прогноза требуется привлечение специалистов другой профессиональной ориентации. 
 
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), 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. 
В качестве примера можно привести дифференциальное уравнение, описывающее приращение объема информации (знания) I в зависимости от числа исследователей N, среднего коэффициента продуктивности одного исследователя q в единицу времени t и С— постоянного коэффициента, характеризующего динамики изменения объема информации.  
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.  
 
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.  
В то же время прототипы метода сценариев нередко мы находим в разные времена в разных странах.  
Так Кутузов собравший военный совет в Филях, и прослушавший различные варианты возможных действий, оценивал различные сценарии развития войны с французами, предлагавшиеся военноначальниками.  
Он сопоставлял их сильные и слабые стороны и пришел к тяжелому, но, пожалуй, единственно верному решению оставить Москву, обрекая ее на пожары и разрушения.  
Однако последующее развитие событий подтвердило его правоту. Предпочтенный им сценарий развития событий полностью себя оправдал.  
Государственный деятель, занимающий ответственный пост, и бизнесмен, принимающий важное для судьбы проекта решение, финансист, анализирующий фондовый рынок, хирург накануне сложной нетрадиционной операции, конструктор, закладывающий основы принципиально нового объекта при принятии важных решений, как правило, пытаются предугадать возможный сценарий развития событий с тем, чтобы принять решение, обеспечивающее успех.  
Считается, что первым сценарии для прогнозирования развития сложных систем использовал Герман Кан. Первые из разработанных сценариев носили преимущественно описательный характер.  
Впоследствии метод сценариев был в значительной степени развит за счет использования более точных качественно-количественных моделей. 
Метод сценариев предполагает создание технологий разработки сценариев, обеспечивающих более высокую вероятность выработки эффективного решения в тех ситуациях, когда это возможно, и более высокую вероятность сведения ожидаемых потерь к минимуму в тех ситуациях, когда потери неизбежны.  
В настоящее время известны различные реализации метода сценариев такие, как:  
• получение согласованного мнения,  
• повторяющаяся процедура независимых сценариев,  
• использование матриц взаимодействия и др.  
Метод получения согласованного мнения является, по существу, одной из реализаций метода Делфи, ориентированной на получение коллективного мнения различных групп экспертов относительно крупных событий в той или иной области в заданный период будущего.  
К недостаткам этого метода можно отнести недостаточное внимание, уделяемое взаимозависимости и взаимодействию различных факторов, влияющих на развитие событий, динамике развития ситуации.  
Метод повторяющегося объединения независимых сценариев состоит в составлении независимых сценариев по каждому из аспектов, оказывающих существенное влияние на развитие ситуации, и повторяющемся итеративном процессе согласования сценариев развития различных аспектов ситуации.  
Достоинством этого метода является более углубленный анализ взаимодействия различных аспектов развития ситуации.  
К его недостаткам можно отнести недостаточную разработанность и методическую обеспеченность процедур согласования сценариев.  
Метод матриц взаимовлияний, разработанный Гордоном и Хелмером, предполагает определение на основании экспертных оценок потенциального взаимовлияния событий рассматриваемой совокупности.  
Оценки, связывающие все возможные комбинации событий по их силе, распределению во времени и т.д., позволяют уточнить первоначальные оценки вероятностей событий и их комбинаций. К недостаткам метода можно отнести трудоемкость получения большого количества оценок и корректной их обработки.  
В работе предлагается методология составления сценариев, предполагающая предварительное определение пространства, параметров, характеризующих систему.  
Состояние системы в момент времени t является точкой S(t) в этом пространстве параметров. Определение возможных тенденций развития ситуации позволяет определить вероятное направление эволюции положения системы в пространстве выявленных параметров S(t) в различные моменты времени в будущем S(t+l), S(t+2) и т.д.  
Если управляющие воздействия отсутствуют, то предполагается, что система будет эволюционировать в наиболее вероятном направлении.  
Управляющие воздействия эквивалентны воздействию сил, способных изменить направление траектории S(t).  
Естественно, что управляющие воздействия должны рассматриваться как с учетом ограничений накладываемых как внешними, так и внутренними факторами.  
Предлагаемая технология разработки сценариев предполагает рассмотрение положения системы в дискретные моменты времени t, t+1, t+2, ... .  
При этом предполагается, что точка, соответствующая системе S(t) в пространстве параметров расположенным в конусе, расширяющемся при удалении от исходного момента времени t.  
В некоторый момент времени t+T ожидается, что система будет расположена в сечении конуса, соответствующем моменту времени t+T.  
Все точки этого сечения могут считаться вероятным расположением системы в пространстве параметров. Естественно, что наиболее вероятным считается положение системы на центральной оси конуса.  
Управляющие воздействия приводят к смещению положения системы в пространстве параметров. В этом случае также целесообразно рассматривать лишь дискретные точки, наибольшее внимание, уделяя при этом наиболее вероятным точкам. При таком анализе необходимо предвидеть возможность возникновения дополнительных внутренних напряжении между элементами системы, поскольку они также могут изменять положение системы в пространстве параметров.  
Для оценки напряжений могут быть использованы соответствующие индикаторы, в частности, экономического или социального характера, а также пороговые значения индикаторов, при превышении которых положение системы может значительно измениться.  
Управляющие воздействия в ряде случаев могут быть направлены на предотвращение превышения пороговых значений индикаторов, если нашей целью является сохранение стабильности.  
В некоторых случаях можно целенаправленно стремиться к превышению пороговых значений индикаторов, если это соответствует поставленным перед системой задачам.  
Одним из наиболее важных результатов использования этой разновидности метода сценариев, как впрочем, и других его разновидностей, является лучшее понимание анализируемой ситуации и основных закономерностей и особенностей ее развития.  
Заслуживает внимания разновидность метода сценариев, предложенная Абтом, Фостером и Ри.  
Авторы подчеркивают, что их метод разработки сценариев относится скорее к анализу возможного, а не к вероятного будущего.  
Действительно, полученное в процессе разработки прогноза более глубокое понимание ситуации предполагает в качестве следующего шага выработку системы воздействий, которая может изменить рассмотренные сценарии развития ситуации. И вероятное будущее может оказаться скорректированным.  
Разработанный авторами метод предусматривает отбор только тех переменных, которые имеют непосредственное отношение к развитию анализируемой системы, будь то система контроля за окружающей средой или система управления технологическим процессом в действующем производстве и т.д.  
Далее предполагается разработка достаточно детальных сценариев для выявления опасностей, угрожающих системе, и необходимого противодействия им. Предусматривается отбор среди множества возможных сценариев наиболее пригодных для последующего анализа, а также процедуры использования компьютеров для разработки неискаженных сценарных прогнозов.  
Рассмотрим перечисленные процедуры более детально. Прежде, чем приступить к разработке сценария, предполагается провести анализ ситуации с определением основных действующих сил, основных взаимоотношений между основными действующими в ней факторами, необходимую детализацию и структуризацию ситуации.  
Отбор переменных в этом методе предполагает использование экспертов. 
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.  
Определяются все значения парных взаимодействий между переменными, которые оказывают взаимное влияние при развитии данной ситуации.  
Такое взаимодействие между переменными, как правило, представляется в матричном виде.  
После разработки и представления сценария с помощью переменных и оценки их взаимодействия и внутренней согласованности возможен, с использованием вербально – числовых шкал, переход к представлению сценария в виде содержательного описания.  
Такая форма нередко оказывается более удобной при подготовке отчета о проделанной работе. Иногда целесообразно включение в состав сценария предыстории развития анализируемой ситуации.  
Отличительной особенностью излагаемого метода является многовариантность, т.е. рассмотрение нескольких альтернативных вариантов возможного развития ситуации с учетом базисных сценариев.  
Группируя сценарии в классы можно определить рациональную стратегию воздействия на ситуацию.  
Как правило, данные о нескольких возможных сценариях развития ситуации более информативны, чем один единственный сценарий и способствуют принятию более эффективных решений.  
Особенность этого метода состоит также в том, что, возможно, оценивать значения взаимодействия переменных лишь на границах области допустимых значений, а не по всей области, как это предполагается в методе, использующем матрицы взаимовлияний.  
Использование специальных программ для компьютеров, а так же датчиков случайных чисел с последующим отсечением невозможных ситуаций для генерирования альтернативных вариантов сценариев расширяет горизонт анализа возможных в будущем ситуаций.  
Разработанный широкий спектр возможных альтернативных вариантов развития ситуации позволяет более полно определить критические ситуации для принятия решений, а также определить возможные последствия предлагаемы; альтернативных вариантов решений с целью их сопоставления и выбора наиболее эффективного.  
Профессионально разработанный и периодически актуализируемый прогноз – неотъемлемая составляющая процесса выработки и принятия важных управленческих решений.