Меню Рубрики

Прогнозирование как метод стратегического анализа

SWOT–анализ как наиболее распространенный метод стратегического анализа

Сущность методов стратегического анализа

Лекция 5. Основные методы стратегического анализа

В теории и практике стратегического планирования нет четкой классификации методов (иногда еще говорят моделей) стратегического анализа. Более того, отнесение того или иного метода к стратегическому анализу или к стратегическому выбору чаще всего носит весьма условный характер.

В стратегическом анализе, как уже отмечалось выше, основное внимание акцентируется на качественных и содержательных аспектах. Количественные методы же играют в стратегическом анализе, в целом, подчиненно-вспомогательную роль. К формам представления результатов выдвигаются требования наглядности и простоты.

Наиболее распространенными методами стратегического анализа являются:

1) матрицы Бостонской консультативной группы (БКГ), компании «Мак-Кинси», «Мак-Кинси 7-S , модель PIMS.

3) Составление профиля среды;

4) Стратегический стоимостной анализ.

SWOT–анализ является одним из наиболее распространенных методов стратегического анализа (SWOT первые буквы, обозначающие силу, слабость, возможности и угрозы):

strength – сила (S), weakness – слабость (W)

opportunity – возможность (O), threat – угроза (T).

Метод SWOT- анализа является наиболее комплексной процедурой стратегического анализа, поскольку позволяет выявить во внешней среде предприятия факторы, представляющие возможности и угрозы для его развития при одновременной оценке сильных и слабых сторон во внутренней среде предприятия.

Внешние возможности и угрозы:

1) возможности – это положительные тенденции и явления во внешней среде, использование которых приводит к увеличению прибыли. Это появление новых групп потребителей, высокий спрос, ослабление позиций конкурентов, ноу-хау и ноу-вай, ослабление ограничивающего законодательства, благоприятные изменения курса валют, снижение торговых барьеров при выходе на внешние рынки и т.п.

2) угрозы – это отрицательные тенденции, которые при отсутствии реакции на них могут привести к кризисной ситуации. Это медленный рост рынка и собственных продаж, неблагоприятное изменение валютных курсов, появление мощных конкурентов, общий спад в экономике, изменение в законодательстве, неблагоприятные демографические тенденции, усиление требований поставщиков и т.п.

Внутренние сильные и слабые стороны:

1) сильные стороны — это то, в чем предприятие преуспело и что предоставляет ей дополнительные возможности. Если сильных сторон недостаточно, то предприятие должно их целенаправленно формировать. При этом одновременно должны приниматься меры по преодолению слабых сторон.

Примерами сильных сторон предприятия являются благоприятный имидж, лидерство на рынке, эффективный менеджмент, применение передовых технологий и прогрессивных форм организации труда, наличие крупных финансовых ресурсов, низкие издержки производства, наличие системы подготовки и переподготовки кадров, удачная реклама, хорошо организованная и надежная система сбыта продукции, патенты, научные открытия и т.д.

2) слабые стороны – недостатки функционирования предприятия. Примерами слабых сторон являются слабая маркетинговая работа, недостаточный финансовый контроль, неэффективный менеджмент, применение устаревших технологий, наличие большого парка физически и морально изношенного оборудования, высокие издержки производства, неудовлетворительный имидж и т.д.

Сильные и слабые стороны у каждого предприятия индивидуальны. Совместно с рыночными возможностями и угрозами они представляют основу формирования стратегии предприятия и достижения конкурентных преимуществ.

Внутренняя среда предприятия Внешняя среда
(О) Возможности (Т) Угрозы
(S) Сильные стороны Поле SO Получение максимальной отдачи от использования внешних возможностей, укрепление преимуществ предприятия, Поле ST Борьба с угрозами, опасностями за счет использования сильных сторон, внутренних резервов.
(W) Слабые стороны Поле WO Использование возможностей для преодоления недостатков. Подготовка к отражению неблагоприятной ситуации Поле WT Возможность кризиса, укрепление потенциала, ликвидация устранение недостатков для предотвращения внешних опасностей

Рис. 5. Матрица SWOT- анализа.

После того, как составлены конкретные перечни сильных и слабых сторон, а также внешних возможностей и угроз с указанием их балльной оценки, наступает этап установления связи между ними. Для этого составляются матрица с выделением четырех областей или полей, которая имеет следующий вид.

Самая выгодная для предприятия ситуация складывается в том случае, когда благоприятные возможности внешней среды совпадают с сильными сторонами предприятия. Напротив угрозы со стороны окружающей среды, наложенные на слабые стороны предприятия, создают предпосылки для кризисной ситуации. Руководство предприятия, учитывая различное сочетание и балльную оценку внешних и внутренних факторов, формирует основные стратегические направления деятельности.

Фактически поля пресечений SO, ST, WO, WT представляют собой наборы возможных сценариев развития событий. На каждом из полей нужно рассмотреть все возможные парные комбинации и выделить те, которые должны быть учтены при разработке стратегии поведения предприятия.

Внутренняя среда предприятия Внешняя среда
(О) Возможности 1. Рост интереса потребителей к товару 2. Появление новых групп клиентов (Т) Угрозы 1. Появление конкурентов с более низкими издержками за счет применения новой прогрессивной технологии
(S) Сильные стороны 1. Активная маркетинговая политика 2. Запас производственных мощностей 3. Большой производственный и технический опыт 4. Эффективный менеджмент SО Укрепление преимуществ предприятия, получение максимальной отдачи 1. Расширение сбыта за счет привлечения новых покупателей SТ Устранение недостатков предприятия 1. Повышение имиджа предприятия 2. Проведение более активной маркетинговой политики 3. Применение агрессивной конкурентной политики 4. Развитие послепродажного обслуживания 5. Совершенствование ценовой политики
(W) Слабые стороны 1. Устаревшая технология 2. Неудовлетворительное состояние сбытовых каналов 3. Высокие издержки производства в связи с устаревшей технологией WО Подготовка к отражению неблагоприятной ситуации 1. Модернизация производства, увеличение производствен- венной программы 2. Создание эффективных каналов сбыта WТ Возможность кризиса, укрепление потенциала для предотвращения внешних опасностей 1. Снижение издержек производства

Рис. 6. Пример SWOT–анализа на примере конкретного предприятия.

Например, возможность внешней среды «Рост интереса потребителей к товару» и сильная сторона предприятия «Активная маркетинговая политика» могут составить пару SO «Расширение сбыта за счет привлечения новых покупателей». Эта пара SO может стать реальным сценарием развития событий, благоприятным для предприятия. Его следует закрепить в стратегии и принять как одну из целей предприятия.

Для тех пар, которые оказались на поле WO, стратегия должна быть построена таким образом, чтобы за счет появившихся возможностей попытаться преодолеть имеющиеся на предприятии слабости.

Если пара находится на поле ST, то стратегия должна предполагать использование силы организации для устранения угрозы. Наконец, для пар, находящихся на поле WT, организация должна вырабатывать такую стратегию, которая позволила бы ей как избавиться от слабости, так и попытаться предотвратить нависшую над ней угрозу.

Вырабатывая стратегии, следует помнить, что возможности и угрозы могут переходить в свою противоположность. Так, неиспользованная возможность может стать угрозой, если ее использует конкурент. Или наоборот, удачно предотвращенная угроза может открыть перед организацией дополнительные возможности в том случае, если конкуренты не смогли устранить эту же угрозу.

Для успешного изучения окружения организации методом SWOT-анализа важно не только уметь вскрывать угрозы и возможности, но и уметь оценивать их с точки зрения важности и степени влияния на стратегию организации. Для оценки возможностей применяется метод позиционирования каждой конкретной возможности на матрице возможностей. Возможности и угрозы на практике ранжируются экспертами по степени влияния на предприятие (от 0 до 10 баллов или по системе сильное-умеренное-слабое) и вероятности их реализации (от 1 до 3 баллов или по системе высокая-средняя-низкая).

Таблица 10 Матрица позиционирования возможностей

Вероятность Сильное влияние Умеренное влияние Слабое влияние
Высокая Обязательно реализовывать Обязательно реализовывать Реализовывать при наличии ресурсов
Средняя Обязательно реализовывать Реализовывать при наличии ресурсов Не рассматривать
Низкая Реализовывать при наличии ресурсов Не рассматривать Не рассматривать

Таблица 11 Матрица позиционирования угроз

Вероятность Угроза разрушения Критическое состояние Тяжелое состояние «Легкие ушибы»
Высокая Немедленное устранение вследствие большой опасности Немедленное устранение вследствие большой опасности Опасность средняя, устраняется во вторую очередь Следить за ситуацией, с действиями не спешить
Средняя Немедленное устранение вследствие большой опасности Опасность средняя, устраняется во вторую очередь Следить за ситуацией, готовиться к действиям Контролировать ситуацию, готовиться к действиям
Низкая Опасность средняя, устраняется во вторую очередь Следить за ситуацией, готовиться к действиям Контролировать ситуацию, с действиями не спешить Контролировать ситуацию, с действиями не спешить

SWOT-анализ помогает ответить на следующие вопросы:

1.Использует ли компания внутренние сильные стороны или отличительные преимущества в своей стратегии? Если компания не имеет отличительных преимуществ, какие из ее потенциальных сильных сторон могут ими стать?

2.Являются ли слабости компании ее уязвимыми местами в конкуренции и (или) они не дают возможности использовать определенные благоприятные обстоятельства? Какие слабые стороны требуют корректировки, исходя из стратегических соображений?

3.Какие благоприятные обстоятельства дают компании реальные шансы на успех при использовании ее квалификации и доступа к ресурсам? Заметим: благоприятные возможности без способов их реализации — иллюзия. Сильные и слабые стороны компании дела ют ее лучше или хуже приспособленной к использованию благоприятных возможностей, чем другие организации.

4.Какие угрозы должны наиболее беспокоить менеджера, и какие стратегические действия он должен предпринять для хорошей защиты?

2. Составление профиля среды

Наряду с методами изучения угроз, возможностей, силы и слабости организации для анализа среды может быть применен метод составления ее профиля. Данный метод удобно применять для составления профиля отдельно макроокружения, непосредственного окружения и внутренней среды. С помощью метода составления профиля среды удается оценить относительную значимость для организации отдельных факторов среды.

Метод составления профиля среды состоит в следующем. В таблицу профиля среды выписываются отдельные факторы среды. Каждому из факторов экспертным образом дается оценка:

• важности для отрасли по шкале: 3 — большая, 2 — умеренная, 1 — слабая;

• влияния на организацию по шкале: 3 — сильное, 2 — умеренное, 1 — слабое, 0 — отсутствие влияния;

• направленности влияния по шкале: +1 — позитивная, —1 —негативная.

Далее все три экспертных оценки перемножаются и получается интегральная оценка, показывающая степень важности фактора для организации. По этой оценке руководство может заключить, какие из факторов среды имеют относительно более важное значение для их организации и, следовательно, заслуживают самого серьезного внимания, а какие факторы заслуживают меньшего внимания.

Таблица 12 Оценка профиля среды (оценка значимости факторов среды)

Факторы среды Важность для отрасли Важность для предприятия Направленность влияния (+ или -) Степень важности Гр.5 = гр. 2хгр. 3хгр. 4
Конкуренты
Правительство
Налоги
Финансы
Рынок
Профсоюзы
Другие факторы

3. Стратегический стоимостный анализ

Один из наиболее четких индикаторов ситуации компании — ее ценовая позиция по отношению к конкурентам. Особенно это относится к отраслям со слабо дифференцированной продукцией, но даже в противном случае компании вынуждены не отставать от соперников, иначе они рискуют потерять конкурентную позицию.

Различия в издержках соперников могут вызваться:

· разницей цен на сырье, материалы, комплектующие, энергию и т.д.;

· разницей в базовых технологиях, возрасте оборудования;

· разницей во внутренней себестоимости разницей в чувствительности к инфляции и изменениям курсов валют;

· разницей в транспортных расходах;

· разницей затрат в каналах распределения.

Стратегический стоимостный анализ фокусируется на относительной стоимостной позиции организации по отношению к ее соперникам. Данный анализ показывает, что имеется три главных области, где возможны наибольшие различия для конкурирующих фирм:

· собственно внутренняя деятельность организации;

Лекция 6. Стратегии предприятия, их классификация

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Как то на паре, один преподаватель сказал, когда лекция заканчивалась — это был конец пары: «Что-то тут концом пахнет». 8462 — | 8060 — или читать все.

195.133.146.119 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

источник

Важный принцип стратегического планирования — следует разраба­тывать несколько вариантов стратегий и стратегических планов,со­ответствующих возможным прогнозным стратегическим сцена­риям развития фирмы в условиях возможных изменений внешней и внутренней среды, так как одна стратегия и план не могут учесть все возможные изменения. При изменении сценария развития менеджмент фирмы переходит к заранее разработанному альтер­нативному варианту стратегии и стратегического плана. Стратегический сценарийпредставляет собой прогноз состоя­ния будущей внешней и внутренней среды при определенной комбинации наиболее значимых факторов, оказывающих вли­яние на фирму.

Например, если для фирмы основными факторами воздействия явля­ются параметры спроса на ее продукцию, тарифы на энергоресурсы и нало­ги, то следует сформировать несколько сценариев наиболее вероятных ком­бинаций этих факторов и изучить ее развитие в этих условиях. Сценариев может быть несколько. Учитывать нужно как минимум три, отвечающие сле­дующим условиям:

— благоприятная стратегическая конфигурация факторов,оптимистичес­кий прогноз развития (например, рыночный спрос будет увеличиваться не менее чем на 20% в год, тарифы на энергоресурсы будут расти менее, чем на 2% в год, налоги останутся без изменений, введут льготный налог на внедре­ние новой техники);

— угрожающая стратегическая конфигурация факторов,пессимистичес­кий прогноз развития (например, рыночные спрос будет снижаться с темпа­ми не менее 10% в год, тарифы на энергоресурсы будут расти на 20% в год, налоги увеличатся в среднем на 15%);

— сбалансированная стратегическая конфигурация факторов(например, рыночные спрос будет расти 5 % в год, тарифы на энергоресурсы будут увели­чиваться на 3% в год, налоги останутся без изменений).

В основных прогнозах нецелесообразно учитывать все маловероятные варианты. При анализе слишком большого количества сценариев (их число часто исчисляется десятками и даже сотнями), можно быстро потерять глав­ное направление развития, надежные и обоснованные стратегии. Особенно это касается множества маловероятных пессимистических и оптимистичес­ких сценариев. Следует оперировать в первую очередь с наиболее вероятны­ми наилучшими, наихудшими и реально ожидаемыми комбинациями фак­торов внешней и внутренней сред.

В практике стратегического планирования применяют терминологию прогнозов: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный прогнозы. Из этого следует, что оптимистический и пессимистический ва­рианты развития менее вероятны, чем «наиболее вероятный». Но так бывает далеко не всегда. Нередко оптимистический или пессимистический про­гнозы оказываются наиболее вероятными.

В прогнозировании используют различные методы, включая экстрапо­ляцию, регрессионный анализ, построение сценариев, моделирование, моз­говую атаку, экспертные, Дельфи факторного анализа, формирование дерева проблем и решений.

1) прогнозы мегатенденций развития общества—глобальных изменений в обще­стве, влияющих на все его сферы развития. К этим тенденциям относятся:

— глобализация и интернационализация мировой экономики, исчез­новение границ для международных корпораций и их альянсов (союзов),

— переход от индустриального к информационному человеческому со­обществу в котором наиболее эффективное использование и контроль пото­ков информации является ключевым фактором успеха, информационный сервис начинает доминировать во всех областях жизни,

— растущая децентрализация экономики,

— переход к высоким технологиям в основных отраслях,

— сохранение и обострение экономических и социальных противоре­чий в обществе, поляризация богатых и бедных слоев, появление устойчивых слоев государств-лидеров, диктующих экономическую политику, поли­тические условия и государств-аутсайдеров (отстающих),

— изменение моральных и нравственных систем ценностей;

2) макроэкономические прогнозы —прогнозы изменений в мировой эко­номике и экономиках стран в целом, включают:

— ситуации в сфере налогообложения,

— индексы и рейтинги деловой активности. Например, индекс Доу-Джонса, основанный на средневзвешенной оценке стоимости акций 30 наи­более важных компаний, включая в частности General Electric (электротех­ническая промышленность и широкий спектр диверсифицированых компаний), Exxon Corp. (крупнейшая нефтяная компания), DuPont Со. (хи­мическая промышленность) и др.;

3) техническое и технологическое прогнозирование,предусматривает оцен­ки изменения технических характеристик оборудования, новых технологий, создаваемых продуктов. Например, прогнозы мощности котлов варки целлю­лозы, пассажировместимости и грузоподъемности самолетов, количества ко­пий, производимых в минуту ксероксом (копировальным аппаратом);

4) маркетинговое прогнозирование— прогнозы доли рынка компании, ее конкурентоспособности, динамики развития конкурентов, лояльности кли­ентов марке фирмы, изменений их предпочтений, целей, интересов и вкусов;

5) экономическое прогнозирование— оценки ожидаемых доходов, цен на ресурсы, себестоимости производства, уровня оплаты труда и других эконо­мических показателей;

6) социальное прогнозирование —прогнозы, описывающие все, что свя­зано с развитием личности работника и трудовых коллективов, включая ква­лификацию работников, условия и сложность труда.

Применение современных методов прогнозирования существенно по­вышает качество стратегического управления, но на практике менеджеры редко применяют научные методы прогнозирования, больше полагаясь на свою интуицию и качественный анализ в терминах: динамичный рост, за­медление, застой, спад, кризис.

Среди методов разработки стратегических сценариев особое значение имеют методы построения деревьев сценариев на основе графов и методы многокритериального анализа риска.

Метод построения дерева сценариев основан на разработке модели, узла­ми которой являются критические для жизни фирмы события, например, по­явление новых конкурентов, изменение спроса, рост цен на ресурсы и другие значимые факторы. В зависимости от реализации того или иного события формируется новая ветвь развития. При серьезных изменениях внешней или внутренней среды фирмы возникает новый сценарий развития, который дол­жен быть обеспечен соответствующим стратегическим планом.

Читайте также:  Виды экономического анализа какой прогноз

Исходные положения сценарного менеджмента основываются на постро­ении менеджерами моделей сценариев будущего фирмы в условиях ожидае­мых изменений внешней и внутренней среды. Когда эти изменения предска­зуемы с высокой вероятностью и общие тенденции процессов известны, то можно использовать методы количественного прогнозирования, основываю­щиеся на анализе трендов (тенденций) развития. Если же уровень неопреде­ленности факторов, влияющих на развитие фирмы высок, характер их измене­ний неясен и противоречив, то целесообразно использовать методы сценарного менеджмента.

Риск фирмы представляет собой опасность, оцениваемую веро­ятностно , при выборе определенного варианта развития поне­сти в будущем существенные потери в виде убытков, снижения конкурентоспособности, потери клиентов, ухудшения репута­ции, спаду темпов развития.

Существуют различные классификации рисков. По сферам возникнове­ния — политические, социальные, экономические, технологические. По срокам действия можно различать: краткосрочные (до 1 года), среднесроч­ные от 1 до 3 лет и долгосрочные, сроком свыше 3 лет. Следует отметить, что стратегическим риском нужно считать все опасности и угрозы для фирмы, которые влияют на нее в целом и меняют ее положение на рынке. Стратеги­ческие риски могут быть краткосрочными по длительности, но изменять всю фирму — например, при смене менеджмента компании, выходе на но­вые рынки.

Классификация рисков разделяет их также на внешние риски, опреде­ляемые внешней средой, и внутренние, зависящие от менеджмента, органи­зационной культуры, персонала, технологий и оборудования.

Также различают: допустимые риски, когда фирма даже при негативных исходах может себя восстановить; критические риски, которые влияют на судьбу фирмы в целом; и катастрофические риски, когда фирму придется ликвидировать, или она будет поглощена другой компанией.

Методы многокритериального управления экономическими рисками являются одними из основных в сценарном прогнозировании и включают оценку возможных результатов, прибылей или убытков в результате выбора фирмой той или иной стратегии. Даже в условиях всего нескольких страте­гий этот выбор довольно сложен.

Дата добавления: 2015-10-27 ; просмотров: 1690 | Нарушение авторских прав

источник

Таким образом, прогнозирование – это предсказание будущего состояния внутренней и внешней среды фирмы, основанное на научных методах и интуиции.

Прогнозирование применяется как на этапах исследования и анализа среды и построения стратегий, так и на этапе их реализации. При реализации стратегий прогнозирование используется для оценки возможных результатов и их отклонений от плановых показателей. Основные компоненты прогнозирования показаны на рис. 11.

Типы прогнозирования. Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, использует субъективное знание менеджера, его интуицию, опыт. Это – предчувствие и предугадывание. Такое прогнозирование может дать хорошие результаты при постоянном его применении и накапливании соответствующего опыта. Оно дополняет методы количественного прогноза.

2. Поисковое прогнозирование – способ научного прогнозирования от прошлого и настоящего к будущему . В результате поискового прогнозирования возможно создание стратегических сценариев, как видов прогнозов.

3. Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование. В рамках нормативного прогнозирования сначала определяются общие цели и стратегические ориентиры на будущий период времени, а затем менеджеры оценивают возможности развития фирмы, исходя из этих целей и состояния среды. Оно применяется при обратном стратегическом планировании.

Прогноз – это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии фирмы и внешней среды в будущий период времени.

Прогнозы разделяются в зависимости от их временного охвата – краткосрочные и долгосрочные (перспективные) прогнозы. Краткосрочные прогнозы могут быть построены на неделю, месяц, год.

Прогнозирования выполняется следующими методами:

методы экстраполяции трендов;

методы регрессионного анализа;

методы экономико-математического моделирования.

Стратегические исследование и планирование широко используют методы моделирования. Моделирование представляет собой метод опосредованного познания с помощью использования объектов-заменителей. Основным видом мыслительных моделей являются знаковые модели. Наиболее широко применяемой в настоящее время разновидностью знаковых моделей являются логико-математические модели, представляющие собой систему математических и логических выражений, отражающую существенные свойства исследуемого объекта. Эти модели включают в себя три группы элементов:

характеристики объекта, которые необходимо определить;

характеристики, меняющихся внешних условий;

внутренние параметры объекта.

Используемые в исследовании, анализе и планировании логико-математические модели можно классифицировать по нескольким признакам. По объекту исследования выделяются макроэкономические и локальные модели. По направлениям познания и отражения сущности объекта – структурные, описывающие внутреннюю организацию оригинала, его составные части, внутренние взаимосвязи и отношения и т. д.; функциональные, характеризующие деятельность, процессы, связи и отношения между процессами (например, моделирование бизнес-процессов организации).

По целевому назначению модели могут быть теоретико-аналитическими, используемыми в научно-познавательных целях, и прикладными, применяемыми в целях решения конкретных задач управления и планирования. По способу отражения фактора времени модели делятся на статистические, состоящие из зависимостей, относящиеся к одному моменту или периоду времени, и динамические (имитационные), описывающие протекание каких-либо процессов во времени.

источник

Прогнозирование в стратегическом менеджменте используется прежде всего на этапе стратегического предпланового анализа при определении предполагаемого изменения факторов внешней и внутренней среды организации и степени их воздействия на деятельность организации в будущем. По сути дела, объектом прогнозирования может быть любая совокупность таких факторов, рассмотренных в гл. 1.

Прогнозист спрашивает заказчика: «Какой вариант развития вам разработать: оптимистический, пессимистический или реальный? Только предупреждаю, что реальный вариант будет намного хуже пессимистического».

Виды прогнозов можно классифицировать на основе нескольких классификационных признаков.

Помимо признака объекта прогнозирования прогнозы можно классифицировать по уровням управления, начиная с международных, страновых, региональных финансово-экономических, научно-технических, социальных и других прогнозов и заканчивая уровнем конкретных организаций и их функциональных подразделений.

Прогнозирование развития организации обычно осуществляется при помощи поисковых или нормативных прогнозов.

Поисковые прогнозы основаны на анализе функционирования организации за предыдущие годы. На этой базе формируются гипотезы о будущих тенденциях и механизмах развития.

Нормативные прогнозы опираются на то, что предварительно задается конечная цель развития организации на определенную дату горизонта прогноза. Содержанием прогноза является определение стратегий, средств, промежуточных результатов и сроков достижения этой цели. Прогнозирование в этом случае осуществляется от заданной цели (конечных значений показателей) как бы навстречу ходу времени. Нормативное прогнозирование, например, используется в методе анализа разрывов.

Нормативный и поисковый прогнозы взаимосвязаны, так как поисковый прогноз определяет потенциальную возможность достижения устанавливаемой цели.

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении стратегического анализа, можно также классифицировать на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на экономико-математические — преобладают объективные начала, к числу которых относятся статистические методы.

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории относятся методы социологических исследований и экспертные методы, которые будут более подробно рассмотрены в гл. 9.

При использовании экономико-математических методов подходы к прогнозированию четко сформулированы и могут быть воспроизведены другими лицами.

Если при применении экспертных методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может быть различной, то при использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению. Определение системы факторов и причинно-следственной (казуальной) структуры исследуемого явления — исходная точка экономико-математического моделирования.

Наиболее широко в прогнозировании социально-экономических процессов из экономико-математических методов используются статистические методы.

Можно выделить две главные группы методов разработки прогнозов, основанные на методах математической статистики: экономико-математическое моделирование и экстраполяцию.

1. Экономико-математическое моделирование включает две группы методов регрессии: статическое и динамическое моделирование.

При статическом моделировании измеряется влияние ряда факторов , х2, лг3. хп) на изучаемый показатель (Y). Устанавливается связь между условиями, которые, как ожидается, будут иметь место, и характером их влияния на изучаемый параметр.

Если изучается показатель чистой прибыли, то в качестве факторов будут выступать такие характеристики, как уровень себестоимости единицы продукции, уровень рыночных цен на продукцию, ставки налогообложения, уровень транзакционных издержек и т.д. Эта зависимость выражается в виде математической функции Y=f (xv х2, х3,хп), с помощью которой получают количественную меру силы влияния каждого фактора. Характеристики силы связи, называемые коэффициентами регрессии, определяются при построении уравнений регрессии и показывают, на сколько единиц изменится величина изучаемого показателя-следствия (У) при увеличении значения показателя-фактора (х) на единицу.

С учетом полученных коэффициентов регрессии методом экспертных оценок формируют гипотезы о предполагаемой силе влияния каждого фактора на каждый год прогнозируемого периода. Если подставить эти гипотетические значения коэффициентов регрессии в уравнение регрессии и произвести соответствующие расчеты, то получим на каждый предстоящий год в пределах горизонта прогноза ожидаемое значение показателя Y.

При динамическом моделировании чаще всего используются парный (двумерный) регрессионный анализ и анализ на основе множественной регрессии, а также экстраполяционные методы, в основе которых лежит анализ временных рядов.

Парный (двумерный) регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии:

где yt значение исследуемого параметра; а, аЛ коэффициенты уравнения регрессии; t — время.

Возможна также характеристика тренда с помощью параболы второй степени, параболы третьей степени и других функций.

Достоинством парной регрессионной модели анализа является его относительная простота. Недостатком данного метода является то, что уравнением прямой линии описывается динамика весьма небольшого числа прогнозируемых показателей. Далее следует отметить, что ограничением прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или, по крайней мере, малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится внешняя среда протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение.

Прогноз, полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала. Необходимо сопроводить его значение средней ошибкой прогноза или доверительным интервалом прогноза, в который с достаточно большой вероятностью попадают прогнозные оценки. Средняя ошибка является мерой точности прогноза на основе уравнения регрессии.

При использовании уравнений регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров (независимых переменных), получая таким образом оптимистические и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка должна находиться между ними.

Анализ на основе множественной регрессии основан на использовании более чем одной независимой переменной в уравнении регрессии. Это усложняет анализ, делая его многомерным. Все, что касается множественной регрессии, концептуально является идентичным парной регрессии, за исключением того, что используется более чем одна переменная. Так, при прогнозировании спроса идентифицируются факторы, определяющие спрос, устанавливаются взаимосвязи, существующие между ними, и прогнозируются их вероятные будущие значения; из них при реализации условий, для которых уравнение множественной регрессии остается справедливым, выводится прогнозное значение спроса.

Регрессионная модель более полно отражает действительность, так как в реальности исследуемый параметр, как правило, зависит от множества факторов. Это обстоятельство определяет главное достоинство данного вида анализа по сравнению с методом парной регрессии.

Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей (компонент) изменения данных: тренда, цикличности и сезонности.

Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений.

Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (урожайность отдельных культур, экономическая активность).

Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они и являются предметом изучения прежде всего маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.

В процессе выравнивания колебаний динамического ряда достигается возможность измерить параметры, определяющие тенденцию развития объекта. В итоге вычисляются значения прогнозируемых показателей на предстоящие даты. С использованием специального математического аппарата производится подбор математической функции, наиболее точно описывающей тренд в каждом конкретном ряде динамики.

2. В стратегическом планировании достаточно широко применяются экстраполяционные методы прогнозирования. При их применении в качестве базы прогнозирования используется прошлый опыт, который пролонгируется на будущее. Делается предположение, что объекты и процессы (страна, отрасль, организация-конкурент, демографические и рыночные процессы и др.) развиваются эволюционно в достаточно стабильных условиях. Обычно рекомендуется, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности расчетной временной базы. Однако на практике достаточно много случаев, когда на основе временной базы, скажем, пять лет разрабатываются экстраполяционные прогнозы на 10—15 лет. О какой точности прогноза в данном случае можно говорить?

В отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет «проигрывать» разные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную модель в лучшем случае возможно включить в явном виде не более 10—20 факторов.

В простейшем варианте метод экстраполяции может применяться без разложения временного ряда на компоненты, а в простом графическом отображении закономерностей изменения изучаемого показателя — в прошлом и продлении этих закономерностей в будущее. Простота данного подхода определяет главное достоинство методов экстраполяции.

Большинство прогнозных ошибок при применении экстраполяционных методов связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем. Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни. Порой неожиданно начинают вступать в действие все новые и новые факторы, которые раньше не учитывались.

Можно привести много примеров ошибочных рекомендаций, сделанных на основе применения экстраполяционных методов. Эти ошибки в прогнозах носили не математический, а чисто логический характер: ведь при прогнозировании использовались временные ряды, достаточно хорошо отражающие имеющийся на момент проведения анализа статистический материал.

Развитие общества определяется очень большим числом факторов. Они тесно связаны между собой, и далеко не все они поддаются непосредственному измерению. Кроме того, по мере развития общества порой неожиданно начинают вступать в действие новые факторы, которые до этого не оказывали влияния на динамику объекта прогнозирования.

Временные ряды могут становиться все более ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика страны приобретает международный характер и все в большей степени подвергается действию международных факторов. Без хорошего знания ключевых факторов, влияющих на динамику изучаемого параметра, их возможного изменения в будущем и оценки чувствительности прогнозируемого параметра к изменению факторов не представляется возможным без крупных ошибок определить прогнозное значение изучаемого параметра, а следовательно, и величину разрыва.

Вышеназванное ни в коей мере не умаляет значимости экстраполяционных методов в прогнозировании. Как и любые методы, их надо уметь применять. Прежде всего экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов.

Прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор возможности получения определенной величины прогнозируемого показателя. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины объема продаж на какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре и силе действия исходных факторов прогнозируемая величина к определенному моменту времени достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного прогноза, следует ответить на вопрос: устраивает ли данная величина объема продаж? Если да, то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения. Если нет, то существует разрыв и необходимо использовать маркетинговые и другие инструменты, а также постараться воздействовать на определенные факторы внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию (например, повлиять на деятельность посредников, пролоббировать изменение определенных тарифов, импортных пошлин). Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины объема продаж.

Более точные оценки по сравнению с простым анализом трендов при прогнозировании дает возможность получить усовершенствованный экстраполяционный метод — метод экспоненциального сглаживания. В нем прогнозная оценка в большей степени соответствует тенденциям последних лет, что является главным его достоинством, см., например, |6, 111.

Данный метод используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении исследуемого показателя, например объема продаж, по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам.

Читайте также:  Простата анализ какие надо сдать

Главным слабым местом рассмотренного метода прогнозирования является то, что он не позволяет действительно предсказать эволюцию прогнозируемого параметра, поскольку не способен предвидеть какие-либо «поворотные точки». В лучшем случае он может быстро учесть уже произошедшее изменение. Тем нс менее для многих проблем управления такой «апостериорный» прогноз оказывается полезным при условии, что исследуемые факторы не подвержены резким изменениям.

Другим методом прогнозирования, основанным на анализе временных рядов, является метод ведущих индикаторов.

Ведущие индикаторы — показатели или их временные ряды, изменяющиеся в том же направлении, что и исследуемый показатель, но опережая его по времени. Например, рост показателей жизненного уровня опережает показатель роста спроса. Таким образом, изучая динамику изменения показателей жизненного уровня, можно сделать выводы о возможном изменении показателя спроса на определенную продукцию, привлекательности отдельных видов бизнеса.

Фирмы, изучающие рынки, предлагают два подхода к определению перспективности рынков: использовать стандартный индекс покупательной способности или построить индекс специально для анализируемого сектора экономики или гаммы продуктов.

При реализации метода ведущих индикаторов широко применяются экспертные оценки и регрессионный анализ. К достоинствам данного метода следует отнести легкость расчетов по простым формулам, достаточно высокую предсказательную точность. В то же время практически невозможно найти информацию об индикаторах для конкретного бизнеса на достаточно локальном рынке. Для этого требуется проводить дорогие специальные исследования.

Каждый из рассмотренных методов прогнозирования обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании. Они сильно упрощают реальные процессы, чтобы можно было рассчитывать на получение с их помощью результатов, выходящих за рамки представлений сегодняшнего дня. Практически невозможно отразить в моделях долгосрочного прогнозирования структурные сдвиги, постоянно происходящие в изменяющемся мире.

На самом деле все эти методы являются взаимодополняющими. Эффективная прогнозная система должна обеспечивать возможность использования любого из этих методов.

В условиях турбулентной внешней среды интуиция и воображение способны стать важными инструментами восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факторы. Вместе с тем очевидно, что чисто качественному методу также присущи значительные погрешности и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний. Таким образом, следует обеспечить совместное использование этих двух подходов.

Любой прогноз имеет вероятностную природу, и полученные итоговые показатели содержат определенную погрешность, источником которой могут быть неточность исходных данных, неадекватность выбранного метода прогноза, ошибки в вычислении, случайные погрешности. Помимо оценки погрешности прогноза проводят общую экспертизу качества прогноза в целом на основе специальных критериев оценок [20].

Проблема прогнозирования вследствие быстрых, порой плохо предсказуемых изменений внешней среды за последнее десятилетие стала особенно сложной. С учетом этих трудностей и критичности ошибок в прогнозах некоторые специалисты были вынуждены заговорить о тщетности прогнозирования. На самом деле прогнозирование — это обязанность, которую в явной или неявной форме неизбежно должны выполнять все организации.

Помимо получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для организации это приведет. Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения. Этот эффект достигается даже тогда, когда план не выполнен, в связи с тем что некоторые гипотезы, положенные в основу прогнозного сценария, не материализовались.

источник

Прогнозирование представляет собой целенаправленную деятельность органов управления по определению перспектив развития объекта прогнозирования. Прогноз – это комплекс аргументированных предположений (выраженных в качественной и количественной формах) относительно будущих параметров экономической системы.

Прогнозирование соотносится с более широким понятием – предвидением. Предвидение опережает отражение действительности и основано на познании законов природы, общества и мышления. В зависимости от степени конкретности и характера воздействия на ход исследуемых процессов различают следующие его формы: гипотеза, прогноз, план.

Гипотеза характеризует научное предвидение, исходя из общей теории, т.е. исходную базу построения гипотезы составляют теория и открытые на ее основе закономерности ипричинно-следственные связи функционирования и развития исследуемых объектов. На уровне гипотезы дается их качественная характеристика, выражающая общие закономерности поведения.

Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития. Прогноз по сравнению с гипотезой имеет гораздо большую определенность, так как основывается не только на качественных, но и на количественных показателях ипоэтому позволяет количественно характеризовать будущее состояние объекта. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, поэтому по сравнению с гипотезой более достоверен. В то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.

Прогнозирование это процесс разработки прогноза, построенный на вероятностном научно обоснованном суждении о перспективах развития объекта в будущем, его возможном состоянии и альтернативных путях его достижения.

Существуют два подхода к пониманию сущности планирования: широкий и узкий.

В широком понимании планирование состоит в принятии комплекса решений, относящихся к будущим событиям. Такие решения могут быть связаны с постановкой целей и задач развития предприятия, выработкой стратегии, распределением и перераспределением ресурсов, определением стандартов поведения предприятия в предстоящем периоде.

В узком понимании планирование сводится к составлению специальных документов — планов, определяющих конкретные действия предприятия по осуществлениюпринятых решений.

Планирование – это процесс принятия управленческого решения, основанный на обработке исходной информации и включающий в себя определение и научную постановку целей, средств и путей их достижения посредством сравнительной оценки альтернативных вариантов и выбора наиболее приемлемого из них в ожидаемых условиях развития.

Прогноз в системе управления является предплановой разработкой сценариев развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок.

К основным задачам прогнозирования в стратегическом менеджменте относятся:

– разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде товара или услуге в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

– выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах продукции;

– выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта от реализации продукции;

– прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов;

– прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

– оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минималь­ных совокупных затратах за жизненный цикл продукции.

Основными источниками исходной информации для прогнозирования являются:

– статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;

– научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;

В рамках стратегического менеджмента применяются как интуитивные, так и формализованные методы прогнозирования. Практически, прогнозирующие развития экономической системы часто используют комбинацию неформализованных и формализованных методов, образуя таким образом смешанные методы.

Под методом прогнозированияпонимают прием, способ, посредством которого на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей прогнозируемого объекта можно получить суждение о возможном его состоянии в будущем. Под методами планирования понимаются способы создания, разработки и обоснования плановых решений.

Все методы прогнозирования и планирования могут быть объединены в следующие группы (рис. 2.2).

Рис. 2.2– Классификация методов прогнозирования и планирования

Методы прогнозирования и планирования группируют по различным признакам: степени формализации, общему принципу действия, способу получения и обработки информации, направлениям и назначению прогно­зирования, процедуре получения параметров прогнозной модели и др.

По принципам обработкиинформации об объекте можно выделить статистические методы, методы аналогий, опережающие методы. Статистическиеобъединяют методы обработки количественной информации, выявляя содержащиеся в ней математические закономерности развития и математические взаимосвязи характеристик с целью получения прогнозных моделей. Методы аналогийнаправлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов, на основании чего делаются прогнозы. Опережающиеметоды прогнозирования строятся на принципах специальной обработки информации, реализующих в прогнозе ее свойство опережающе отражать развитие объекта прогнозирования. В свою очередь, их можно разделить на методы исследования динамики развития объекта и методы исследования и оценки уровня развития объекта.

В теории и практике управления самой распространенной является груп­пировка методов по степени формализации, являющаяся универсальной и открытой для включения вновь создаваемых методов. По степени формализацииметоды делят на две большие группы: интуитивные, или методы экспертных оценок, и формализованные.

Интуитивные методы (методы экспертных оценок) базируются на интуитивно-логическом мышлении. Они используются в тех случаях когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расчетов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для повышения точности прогнозов.

Интуитивные методыпозволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Они применяются, когда математическая формализация объекта прогнозирования нецелесообразна в силу его простоты либо неосуществима вследствие новизны и сложности объекта или траектории его дви­жения, либо если период упреждения прогноза значительно превышает период его освоения. Оправданы эти методы и при возможном скачке в развитии объекта в прогнозном периоде.

Основой формализованных методов прогнозирования является математическая теория,повышающая достоверность, точность прогнозов, облегчающая обработку информации и результатов прогноза, значительно сокращающая сроки его производства.

Формализованные методы прогнозирования можно разделить на две группы: методы экстраполяции и методы математического моделирования. Экстраполяциязаключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития объекта прогноза и перенесении их на будущее. При простой экстраполяции все действующие ранее факторы, обуславливающие исследуемую тенденцию в прошлом и настоящем, останутся неизмененными и в будущем. Однако сохранение тенденций прошлого и настоящего неизменными для будущего чаще всего маловероятно. И поэтому хотя экстраполяция лежит в основе всякого прогноза, она способна давать эффект только в очень узком диапазоне времени относительно не особенно сложного процесса.

В основе экстраполяционных методов прогнозирования лежит изучение временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений различных характеристик исследуемого объекта прогнозирования. Эмпирический ряд – это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.

Экстраполяция в прогнозировании предполагает, что рассматриваемый процесс изменения переменной является сочетанием двух составляющих xt – регулярной (детерминированная неслучайная) и et – случайной.

Регулярная составляющая называется трендом, тенденцией. В этих терминах заключено интуитивное представление об очищенной от помех сущности анализируемого процесса (интуитивное потому, что для большинства процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей). Регулярная составляющая (тренд) xtхарактеризует динамику раз­вития процесса в целом, случайная составляющая etотражает случайные колебания или шумы процесса. Обе составляющие процесса определяются функциональным механизмом, характеризующим их поведение во времени.

Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций xtи etна основе исходных эмпирических данных и параметров выбранной функции. Первым этапом является выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее описание тренда.

Выбор оптимального вида функции осуществляется при помощи метода наименьших квадратов. Суть данного метода в отыскании параметров модели минимизации отклонений расчетных значений от соответствующих значений эмпирического ряда. Искомые параметры должны соответствовать следующему условию:

Где S – сумма квадратов отклонений значений рассчитываемой величины планируемого показателя;

i = 1,n – число наблюдений в эмпирическом ряду, т.е. накопленных собранных банных по анализируемому показателю, за рассматриваемый период;

— расчетные значения исходного ряда;

— фактические значения исходного ряда

Следующий этап – расчет параметров выбранной экстраполяционной функции.

В большинстве исследований товарных рынков в качестве важнейшего фактора, определяющего развитие рынка, в модели вводится временной фактор (тренд). Процедура экстраполяции тенденций предполагает выбор трендовых моделей прогнозирования и формы кривой, наиболее близко описывающей ряд эмпирических данных. В табл. 2.2 приводится схема выбора трендовых моделей прогнозирования в зависимости от основных тенденций развития спроса населения.

Таблица 2.2. –Схема выбора возможных трендовых моделей прогнозирования

№ п/п Степень удовлетворения спроса и основная тенденция его развития Гипотеза развития целевого рынка Модель прогнозирования
В основном удовлетворен и растет равномерно При должном и своевременном обновлении ассортимента изделия тенденция роста сохраняется Линейная функция Прямая: у = a + а1*t Или y = ax + b
Удовлетворяется и растет, но приросты уменьшаются Рынок насыщен, уровень обеспеченности близок к рациональному нормативу, тенденции замедления роста спроса сохраняются Логарифмическая функция: у = a + а1*log t или y = a*log x + b или Гипербола: y=ao+a1/t или y = a/x + b
Удовлетворяется и снижается Товар вытесняется с рынка другими товарами или покупается определенным контингентом населения, численность которого уменьшается. Тенденция сохранится в будущем Гипербола: y=ao+a1/t или y = a/x + b
Не удовлетворяется, растет ускоренно, темпы роста одинаковы Рынок далек от насыщения, высокие темпы роста спроса сохраняются Показательная функция: у = a + а t 1 Или у = b + а x 1
Не удовлетворяется в значительной мере, растет при увеличении темпов роста Рынок далек от насыщения, товар относится к категории дефицитных, производство и продажа растут высокими темпами, в обозримом периоде тенденция сохранится Экспоненциальная: у = aс х или Парабола: у =a+a1t+a2t 2 или у =c+bx+ax 2
Вначале наблюдаются высокие темпы роста, а затем тенденция меняется на противоположную (резкое сжатие рынка) Поисходят существенные изменения на рынке, приводящие к смене тенденции его развития. Парабола: у =a+a1t+a2t 2 или у =c+bx+ax 2 или Степенная: у =t n или у = x n

В данных уравнениях Х – переменная (которую мы меняем);

a, b и c – постоянные параметры в уравнении.

После выбора типа функции отражающей взаимосвязь и влияющего фактора необходимо найти её параметры, которые выражены постоянными a, b и c. Для этого необходимо решить систему уравнений:

К методам экстраполяции относятся также метод скользящей средней и метод экспоненциального сглаживания

Метод скользящей средней даёт возможность выравнивать динамичный ряд, путем его расчленения на равные части, с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений. В начале рассчитывается обычная среднеарифметическая путем деления фактического значения показателя по всем периодам за которые собранны данные в анализируемый период. Затем, при поступлении новых данных, в числителе прибавляются новые значения подчиненного фактического объема анализируемого показателя, а первые значения ряда исключаются. Знаменатель остается постоянным.

Продажа некоторого товара в магазине составила: в апреле – 380 шт.; в мае – 440 шт.; в июне – 378 шт. Необходимо составить прогноз продаж на июль и август.

Таким образом, план продаж на июль будет составлять 399 шт., а на август – 406 штук.

Метод экспоненциального сглаживания позволяет определить плановые значения показателя исходя из имеющихся фактических данных ранее сделанных прогнозов. Данный метод позволяет учесть скорость старения данных, при этом предпочтение отдается данным накопленным ранее:

Где — прогнозируемый объем, на период времени t;

— прогноз объема на предыдущий период;

— коэффициент, отражающий скорость старения данных;

— фактический, т.е. реальный объем за предшествующий период;

=а/(N+1)

N – число периодов, за которые собрана информация.

Большую группу формализованных методов прогнозиро­вания составляют методы моделирования.С их помощью конструируются модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик, проводится экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставляются результаты с данными объекта, корректируется модель. Моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков. Прогнозирование экономических и социальных процессов с использованием моделей включает разработку модели, ее экспериментальный анализ, сопоставление результатов прогнозных расчетов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса, корректировку и уточнение модели.

Модели оптимального планирования используются для определения оптимального варианта функционирования экономики в целом и ее отдельных звеньев. Экономико-математическая модель представляет собой формализованное описание экономического процесса и состоит из целевой функции и системы ограничений. Целевая функция описывает цель оптимизации и представляет собой зависимость показателя, по которому ведется оптимизация, от независимых переменных. Влияние каждой из переменных на величину целевой функции выражается коэффициентом – значением показателя, экстремум которого используется в качестве критерия оптимальности. Система ограничений отражает объективные экономические связи и зависимости и представляет собой систему равенств и неравенств. На макроуровне критерием оптимальности является максимум валового национального продукта. На микроуровне в качестве критерия оптимальности могут быть использованы экстремумы показателей: максимум прибыли, минимум затрат, максимум выпуска продукции (услуг) и др.

Модели оптимального планирования используются для определения наилучшего варианта функционирования субъекта хозяйствования, наилучшего значения прогнозируемых показателей его деятельности при имеющихся ограничениях ресурсов. Экономико-математическая модель оптимального планирования включает в себя формализованное описание экономического процесса, состоящего из целевой функции и системы ограничений по ресурсам. Целевая функция описывает цель оптимизации (объем товарного производства, объем реализации, объем прибыли) и представляет собой зависимость показателя по которому ведется оптимизация от независимых переменных. Система ограничений представляет собой систему уравнений отражающую расход различного вида ресурсов на производство продукции, работ, услуг и имеющегося их лимита.

Читайте также:  Медкнижка какие анализы сдавать 2017

Модель оптимального планирования имеет следующий вид:

j=1…n – это планируемое к выпуску количество видов продукции, работ, услуг;

— значение оптимизируемого показателя j-го вида продукции (цена продукции, прибыль не единицу продукции);

— искомый объем выпуска ( искомое количество) j-го вида продукции, работы, услуги, который предприятию необходимо произвести в плановом периоде для получения max значения оптимизируемого показателя (например объём продаж, прибыли);

— норма расхода сырья вида g на единицу продукции вида j;

— имеющийся на предприятии объем сырья (или тот V который предприятие планирует использовать в рассчитываемом периоде);

— норма времени на изготовление единицы продукции виды j;

— рассчитанный по предприятию фонд рабочего времени;

— затраты времени на оборудование типа s для производства продукции типа j;

— плановый эффективный фонд времени работы оборудования;

Qjmin – минимальный объем производства, который определяется себестоимостью единицы продукции и загрузкой производственных мощностей (этот объем равен точке безубыточности);

Qjmax – максимальный объем производства, который определяется производственной мощностью предприятия или емкостью рынка.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами. Имитационные модели позволяют воспроизводить реальные процессы и предвидеть результаты различных действий. Например, имитационную модель оптимизационного процесса можно представить как систематическое изменение значений управляемых переменных с последующим получением результатов прогноза и их анализа.

Модели принятия решений основываются на теории игр и применяются в условиях неопределенности или в ситуациях, когда интересы сторон не совпадают. Каждая из сторон принимает такие решения, т.е. выбирает такую стратегию действий, которая, с их точки зрения, обеспечивает наибольший выигрыш или наименьший проигрыш. Причем каждой из сторон ясно, что результат зависит не только от собственных действий, но и от действий партнеров, например противоборство конкурентов в процессе борьбы за рынок сбыта конкретного вида продукции.

Модели сетевого планирования применяются с целью сокращения сроков выполнения сложных проектов и других работ и оптимального использования предназначенных для этого ресурсов.

Основой сетевого планирования служит изображение комплекса взаимосвязанных работ в виде графа, обычно именуемого сетевым графиком, стрелочной диаграммой, логической сетью или сетевой моделью. В сетевом графике отражается последовательность этапов планирования, необходимых для достижения заранее поставленной цели.

. Для построения сетевого графика рассчитываются такие показатели как:

1) раннее начало работы;

2) раннее окончание работы;

3) позднее начало работы;

4) позднее окончание работы;

5) продолжительность работы;

6) общий резерв времени работы;

7) частный резерв времени работы;

t – продолжительность работы (мин, час.)

hi – код работы которая предшествует данной работе;

Т – срок начала либо окончания работы;

РН – раннее начало работы ij

РО – раннее окончание рассматриваемой работы;

ПН – позднее начало работы;

ПО – позднее окончание работы

— общий резерв времени работы;

r – частный (свободный) резерв времени.

При этом особую важность имеют работы, находящиеся на так называемом критическом пути, те. те работы, которые должны выполняться безотлагательно, без общего и частного резерва времени, и их последовательность не может быть технологически изменена (например, при строительстве дома невозможно возведение каркаса здания без окончания рытья котлована и заливки фундамента дома с плитами перекрытия цокольного этажа).

Сущность корреляционно-регрессионного метода заключается в определении зависимости показателя от различных факторов. Этот метод предполагает установление наличия корреляционной связи между прогнозируемым показателем и влияющими на него факторами, определение формы связи, составление уравнения и осуществление прогноза на его основе. Форма связи характеризует изменение значений одного признака в зависимости от изменения другого. Она может быть линейной и нелинейной и выражаться уравнениями.

Корреляционно-регрессионный метод широко распространен и решает две основные задачи:

♦ устанавливает степень тесноты связи между планируемым (прогнозируемым) параметром и влияющими на него факторами;

♦ определяет с помощью уравнений регрессии форму связи между планируемым (прогнозируемым) параметром и влияющими на него факторами.

Корреляция бывает множественная и парная. При парной есть один влияющий показатель, при множественной несколько влияющих показателей. Применение корреляционного анализа связано со следующими условиями:

1) исследуемые факторы должны иметь количественные измерения,

2) факторный и результативный показатель должны быть в причинно-следственной зависимости,

3) собранная информация по показателям должна соответствовать закону нормального распределения, т.е. быть однородной.

Для этого рассчитывается среднеквадратичные отклонения и коэффициент вариации.

Среднеквадратичные отклонения показывают абсолютные отклонения индивидуальных значений от среднеарифметической величины и рассчитывается:

Коэффициент вариации показывает относительную меру отклонений отдельных значений от среднеарифметической:

Чем больше коэффициент вариации, тем, относительно, больший разброс и неоднородность информации. Наилучшее значение коэффициент вариации для принятия решений на основании анализа не более 10%. Если значение составляет от 10% до 20%, то качество информации хорошее, разброс данных средний. Если коэффициент в пределах 20-33%,то разброс информации значительный, и принятое управленческое решение будет иметь погрешность, хотя и будет допустимым. Если показатель больше 33% — разброс значений существенный, информация не однородна и принимать управленческое решение на основе анализа таких данных не рекомендуется.

Корреляционный анализ предполагает также измерение тесноты связи между факторными и результативными показателями. Для этого рассчитываются коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.

1) Для линейной зависимости:

Коэффициент корреляции может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе к 1, тем теснее взаимосвязь между факторным и результативным показателями, и тем обоснованнее принимаемое решение.

2) Для нелинейной (криволинейной) зависимости:

, где ,

а

Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, то получится коэффициент детерминации, который определяет в какой степени (на сколько %) значение искомого результативного показателя зависит от факторного показателя.

Среди экономико-статистических моделей распространен метод Монте — Карло. Метод Монте-Карло основан на теории вероятности и математической статистике, и широко применяется для определения параметров и результатов функционирования предприятий и организаций, деятельность которых связана с процессами имеющими случайный характер. В частности данный метод широко используется для определения показателей работы предприятий и организаций сферы обслуживания.

Суть данного метода заключается в следующем:

1) определяется показатель, характеризующий ту или иную сторону деятельности предприятия, который необходимо рассчитать;

2) определяются показатели, которые влияют на рассчитываемый показатель, который требуется найти. При этом, данные показатели являются случайными величинами, их min и max определяется опытным путем;

3) в результате наблюдений определяется вероятность размера величины влияющих показателей;

4) далее, случайным образом, определяется для каждого влияющего показателя его значение и вероятность наступления, при этом проводится несколько туров подбора влияющих факторов по результатам которых определяется главный искомый показатель.

Моделирование с использованием метода Монте — Карло является удобным, т.к. оптимизировать и рассчитывать с его помощью можно любые показатели и процессы, важны лишь вероятность и значение влияющих показателей.

Пример: Обслуживание в ресторане

При планировании стратегии ресторана быстрого обслуживания необходимо выяснить как долго, в среднем, посетителю приходится ждать обслуживания (среднее время ожидания), при этом известно следующее:

— посетители обслуживаются последовательно.

— у ресторана имеется одна кухня.

В качестве влияющих показателей (случайные величины) используется интервал между поступлением заказа и длительность обслуживания.

Расчет данного примера по методу Монте –Карло представлен в таблице 2.3

Таблица 2.3.– Расчет среднего времени ожидания и среднего срока выполнения заказа в ресторане

№ Клиента Первая случайная цифра Интервал до прибытия мин. Время прибытия мин. Время начала обслуживания мин Вторая случайная величина Время до обслуживания мин. Время окончания обслуживания мин. Время ожиданий мин. Время простоя мин.
30(10+20) 40(10+30) 0(40-40)
50(10+20+20) 70(20+50) 20(70-50)
30(90-60)
Σ130 Σ140

Колонка 10 = колонка 5-колонка 8 в предыдущем периоде

Среднее ожидание заказа: 130/10=13 мин.

Среднее исполнение заказа: 140/10=14 мин.

Поступление заказов характеризуется следующими данными наблюдений:

— максимальное время между заказами 20 мин., при этом интервал поступления заказов от 0 до 10 мин. составили 40% случаев, на оставшиеся то 10 до 20 мин составили 60%.

Продолжительность обслуживания зависит от вкусов клиентов и времени приготовления заказываемых блюд, при этом мах продолжительность обслуживания 30мин.

В 80% случаев на обслуживание требовалось 10 мин, в остальных случаях от 20 до 30 мин.

Числами от 0 до 9 будем обозначать то или иное значение случайной величины и, соответственно, определение вероятности от оттого или иного события.

Для 1-ой случайной величины (поступление заказов) условие будет следующее:

— если выпадают числа 0, 1, 2 или 3, то продолжительность интервала между поступлениями двух заказов составит 10 мин.

— если выпадут числа от 4 до 9, то продолжительность интервала 20 мин.

Для 2-ой случайной величины (время обслуживания) условие будет следующее:

— если выпадают числа от 0 до 7, то время обслуживания будет 10 мин.

Сущность методов экономического анализа заключается в том, что экономический процесс или явление расчленяется на составные части и выявляются взаимосвязью влияние этих частей друг на друга и на ход развития всего процесса. Анализ позволяет раскрыть сущность такого про­цесса, определить закономерности его изменения в прогнозном (плановом) периоде, всесторонне оценить возможности и пути достижения поставленных целей. С помощью балансового метода реализуется принцип сбалансированности и пропорциональности. Он применяется при разработке прогнозов, планов и программ. Балансовый метод предполагает разработку балансов, представляющих собой систему показателей, в которой одна часть, характеризующая ресурсы по источникам поступления, равна другой, показывающей распределение (использование) по всем направлениям их расхода.

Сущность нормативного метода заключается в технико-экономическом обосновании прогнозов, планов, программ с использованием норм и нормативов. Последние применяются для расчета потребности в ресурсах и показателей их использования. С помощью норм и нормативов обосновываются важнейшие пропорции, развитие материального производства и непроизводственной сферы, осуществляется регулирование экономики. Норма характеризует научно обоснованную меру расхода ресурса на единицу продукции (работы) в принятых единицах измерения. Нормативы – это относительные показатели, характеризующие уровень использования ресурсов.

Программно-целевой метод применяется при разработке целевых комплексных программ, представляющих собой документ, в котором отражаются цель и комплекс научно-исследовательских, производственных, организационно-хозяйственных, социальных и других заданий и мероприятий, увязанных по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления.

Сущность методов экспертных оценок при принятии решений заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов основанная на их профессиональном, научном и практическом опыте.

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 решений. Иными словами, методы ЭО применяются как для количественного измерения событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.

Методы экспертных оценок делятся на 2 группы в зависимости от того, сколько специалистов привлекается к решению задач:

Среди индивидуальных методов ЭО наибольшее распространение получили 3 метода:

1. Метод интервью основанный на беседе прогнозиста с экспертом по схеме «вопрос – ответ»в процессе которого прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития той или иной стороны деятельности предприятия.

2. аналитический метод это метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо ситуации предполагает длительную самостоятельную работу эксперта над оценкой состояния той или иной сферы деятельности предприятия, тенденций и путей его развития. Результат представляется в виде аналитической записки, отчета.

3. метод написания сценария основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях. Он предполагает установление последовательности событий развивающихся при переходе от существующей ситуации к будущему состоянию объекта. Обычно формируется 3 вида сценариев: оптимистический, пессимистический и средний.

Методы коллективных ЭО предполагают определенные степени согласованности мнений экспертов по проблемам и перспективным направлениям развития субъекта хозяйствования. Среди методов коллективных ЭО наибольшие распространения получили следующие:

1. Метод комиссии состоящий в том, что группа экспертов за круглым столом обсуждает ту или иную проблему с целью согласования точек зрения и выработки единого мнения..

2. Метод Дельфи (по имени древнегреческого города Дельфы, который известен своими оракулами) заключается в разработке программы и проведении последовательных, многотуровых, индивидуальных опросов экспертов со статистической обработкой их мнений. В начале формируется группа экспертов на условиях анонимности, т.е. эксперты не знают кто ещё выступает в роли эксперта и, соответственно, не контактируют друг с другом. К участникам обращаются с просьбой не только высказать свое мнение, но и обосновать его, 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.

В основу метода «Дельфи» положены следующие предпосылки:

1) Поставленные вопросы должны допускать возможность выражения ответа в виде числа.

2) Эксперты должны обладать достаточной информацией, для того чтобы дать оценку.

3) Ответ на каждый из вопросов (оценка) должен быть экспертом обоснован.

3 Метод мозговой атаки (метод коллективной генерации идей) направлен на получение большого количества идей, в том числе и от лиц, которые, обладая достаточно высокой степенью эрудиции, обычно воздерживаются от высказываний. При этом методе формируются две группы участников:

1) специалисты которые будут высказывать идеи по поводу решения поставленной задачи (проблемы)

2) эксперты которые будут критиковать идеи.

В начале первая группа высказывает идеи которые фиксируются без критики, при этом быть высказана любая идея, даже труднореализуемая. Затем идеи систематизируются (обобщаются), объединяются по принципу схожести. Следующий этап – критика идей экспертами второй группы. Авторы защищают свои идеи. В конце проводится оценка критических замечаний и ответов на них. В качестве решения выбирается та идея, которая выдержала критику лучше 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.

4 Метод 635 – цифры означают: 6 участников каждый из которых должен записать 3 идеи в течении 5 минут.

5 Метод прогнозного графа ребра которого отражают последовательность решения поставленных целей и задач.

При проведении анализа собранных экспертных данных в соответствии с целями исследования и принятыми моделями необходимо определить согласованность действий экспертов и достоверность экспертных оценок.

В настоящее время для оценки степени согласованности мнений экспертов наиболее часто используются следующие показатели: дисперсия, коэффициенты вариации, корреляции рядов и конкордации.

Дисперсия Dj оценок, данных j-му событию, вычисляется по формуле:

Где — оценки, назначенные i-м экспертом j-му событию;

Коэффициент вариации vj оценок, данных j-му событию, вычисляется по формуле:

j – среднеквадратическое отклонение оценок, данных j-му событию;

Mj(x) – среднеквадратические значения, определяемые как

Коэффициент корреляции рядов рассчитывается по формуле:

для оценки степени согласованности экспертов при оценке двух событий (1 и 2) (коэффициент парной корреляции). Он изменяется в диапазоне -1 ≤ r1,2 ≤ 1. В случае оценки N > 2 событий следует пользоваться коэффициентом множественной корреляции, в основу применения которого лежит поочередное определение коэффициентов парной корреляции для всех пар оценок с последующей интеграцией полученных значений коэффициентов парной корреляции.

Коэффициент конкордации рассчитывается по формуле:

ti число повторений каждого ранга в i-м ряду;

ki – число повторяющихся рангов в i-м ряду.

Величина W изменяется в пределах от 0 до 1. При W = 0 согласованности совершенно нет, то есть связь между оценками различных экспертов отсутствует. Наоборот, при W = 1 согласованность мнений экспертов полная. (В работе относительно коэффициента W приводится более подробная информация.)

Первые два показателя (Djи vj) характеризует степень согласованности экспертов только при оценке одного события (при определенной трансформации приведенных формул – двух событий), но не дают возможности получить интегральную оценку степени согласованности, когда N > 2.

Дата добавления: 2014-01-07 ; Просмотров: 2610 ; Нарушение авторских прав? ;

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

источник