Основы экономического прогнозирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

Глава 1. Сущность экономического прогнозирования

1.1 Характеристика основных форм предвидения

1.2 Виды прогнозов

Глава 2. Этапы и технология прогнозирования

2.1 Этапы прогнозирования

2.2 Технология прогнозирования

Глава 3. Описание методов прогнозирования спроса

3.1 Методы прогнозирования спроса

3.2 Метод экспертных оценок

3.3 Статистические методы

3.4 Комбинированные методы

Заключение

Список использованной литературы



Введение

Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Широка сфера его применения. Так, например, прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В менеджменте понятие «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены. Они не идентичны и не подменяют друг друга. Планы и прогнозы различаются между собой временными границами, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точности и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой основой. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают силой директивного характера. Не подмена и противопоставление плана и прогноза, а их правильное сочетание - таков путь планомерного регулирования экономики в условиях рыночной экономики и перехода к ней.

В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстраполяцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно разных процессов, явлений, реакций, операций. экономический прогнозирование спрос

Определённую нишу прогнозирование занимает и в военных дисциплинах. Используя методы прогнозирования, можно определить (оценить) радиоактивную обстановку местности и т. д.

Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их общее число, необходимо выбрать оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторского характера. Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с действительно реальными показателями, и, сделав выводы, приступить к следующему прогнозу уже с существующими данными, т.е. имеющейся тенденцией. Опираясь на полученные данные, можно во временном аспекте переходить на более высокую ступень.

Актуальность темы обусловлена тем, что очень важно учесть и предусмотреть все факторы и риски в современных условиях для дальнейшей эффективной деятельности предприятия. Для этого и применяются всевозможные методы прогнозирования.

Целью работы является изучение основных этапов и методов прогнозирования.

В работе поставлены следующие задачи:

- дать характеристику процессу прогнозирования и видам прогноза;

- рассмотреть этапы и технологию прогнозирования;

- описать основные методы прогнозирования на примере спроса.



Глава 1.Сущность экономического прогнозирования

1.1 Характеристика основных форм предвидения

В научной литературе, посвященной изучению будущего, понятие «прогнозирование» рассматривается как одна из форм предвидения.

Автор учебного пособия «Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов» М.М. Бутакова пишет: предвидение - это опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы и общества. В зависимости от целей исследования будущего, назначения и области использования полученных результатов могут быть выделены различные формы предвидения. Прогноз - это вероятностное суждение о состоянии исследуемого объекта в определённый момент времени в будущем или о путях достижения этого состояния..

Прогноз, по мнению учёного и автора многих научных трудов И.В. Бестужева - Лады - вероятностное научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта или об альтернативных путях и сроках достижения объектом этих состояний. В литературе встречаются и другие определения прогноза. Например, Н.Д. Кондратьев считал, что прогноз - это обоснованное заключение от событий, уже данных в опыте, к возможному выходу событий, которые ещё не даны и не наступили. Автор книги «Прогнозирование научно-технического прогресса» Э. Янч писал, что прогноз - вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности. Прогноз характеризует будущее с качественной и с количественной стороны. Он выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории и отличается от гипотезы большей определённостью и достоверностью. Специалист в области консультационного бизнеса Б. Карлофф в книге «Деловая стратегия» писал, что «прогноз - это предсказание будущего, основанное на известных тенденциях и известных фактах».

Опираясь на вышеперечисленные высказывания авторов научной литературы, дадим следующее определение:

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

В научной литературе прогнозирование сравнивают с планированием будущего, как одну из форм предвидения. Но в торговле прогнозирование является начальной точкой планирования. Рассмотрим понятие план.

План - это образ исследуемого объекта, модель будущего, система мер, направленных на достижение поставленных целей. Говоря об экономических объектах, его определяют как систему целевых показателей развития экономической системы, функционирования конкретного объекта, а также указание на этапы и способы их достижения, распределение ресурсов, определение ожидаемых результатов и способов их использования . Главная отличительная черта плана - определённость заданий, в нем предвидение получает наибольшую конкретность и определенность. Представляют интерес трактовки понятия планирования отечественными и зарубежными учеными, из множества которых можно выделить определение сущности планирования как самого процесса.

Ученый А.М. Ковалевский определят планирование как научное предвидение хода развития и определение конкретных путей осуществления конкретных путей осуществления расширенного воспроизводства, базирующееся на экономической теории, результатах научно-технического прогресса, передового опыта, направленное на достижение поставленных целей.

Автор учебного пособия В.А. Грузинов подчеркивает, что планирование есть непрерывный процесс, в ходе которого устанавливаются и постоянно уточняются во времени цели и задачи развития предприятия, определяются стратегия и политика по их достижению.

Дадим сравнительную характеристику прогнозирования и планирования, которая заключается в следующем:

1. Общие черты прогнозов и планов - опережающий характер содержащейся в них информации, что отличает предвидение от экономического анализа и статистики. Прогнозирование и планирование могут использовать одинаковые методы и показатели, строиться на основе общей информационной базы. Взаимосвязь между прогнозом и планом заключается прежде всего в том, что прогнозирование-это исследовательская база планирования. Традиционно прогноз предшествует разработке плана, но он может также следовать за ним, определяя возможности достижения запланированных ориентиров.

2. Различия между прогнозом и планом обусловлены тем, что прогнозирование по своему существу носит характер исследования, научного описания будущего (предсказания), а план - характер целеполагания (предуказания). Прогноз носит вероятностный характер, а план - нормативный. Прогноз имеет вариантное содержание, в то время как план представляет собой однозначное решение, даже если он разработан на вариантной основе. Прогнозирование существует независимо от планирования, хотя может быть составной частью процесса планирования. Непременное требование к планам - их ресурсная обеспеченность, в то время как прогнозы могут предсказывать вероятность достижения цели при неполном обеспечении ресурсами. В процессе планирования в большей степени проявляется влияние субъективного фактора - воли, желаний, устремлений человека, принимающего решения в постановке цели, в выборе способов её достижения.

Итак, как планирование, прогнозирование - это род предвидения, поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Вместе с тем между планированием и прогнозированием существуют серьёзные различия. По своему составу прогнозирование шире планирования, так как включает не только показатели деятельности организации, но и разнообразные данные о её внешней среде.

1.2 Виды прогнозов

Виды прогнозов можно квалифицировать по нескольким признакам (табл. 1).

Таблица 1. Классификация и виды прогнозов

Признаки классификации прогнозов	Виды прогнозов
Временной охват (горизонт прогнозирования)	краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные
Типы прогнозирования	поисковые, нормативные, основанные на творческом видении
Возможностью воздействия	пассивные, активные
Степень вероятности будущих событий	вариантные, инвариантные
Способ представления результатов прогноза	точечные, интервальные

Во-первых, прогнозы разделяют в зависимости от временного охвата. Различная длительность прогнозов определяется существованием различных горизонтов планирования - краткосрочные (до 1 года), среднесрочные (до 5 лет), долгосрочные (от 5 лет и дальше).

Существуют прогнозы на очень короткий период времени - сроком до месяца. К таким прогнозам относятся месячные и недельные прогнозы продаж. Краткосрочные прогнозы обычно применяются при составлении годичных планов.

Средние и долгосрочные прогнозы иначе называют перспективными.

Во-вторых, прогнозы делятся по типам прогнозирования на:

· поисковые,

· нормативные,

· основанные на творческом видении.

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

Существуют два вида поискового прогнозирования:

· экстраполятивное (традиционное),

· альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее. Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего:

· развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто;

· существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

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

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

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

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

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

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

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

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

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию. Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

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

В-третьих, в связи с возможностью воздействия предприятия на своё будущее прогнозы делятся на пассивные и активные.

Пассивный прогноз исходит из того, что предприятие в силу ряда причин (отсутствие необходимых средств, наличие благоприятных тенденций развития и т.д.) не намерено воздействовать на свою среду и предполагает возможность самостоятельного, не зависимого от действий предприятия развития внешних процессов.

Активный прогноз предусматривает возможность активных действий предприятия по проектированию собственного будущего, его реальное воздействие на внешнюю среду.

В-четвёртых, прогнозы делятся на вариантные и инвариантные в зависимости от степени вероятности будущих событий. Если вероятность прогнозируемых событий велика, или, другими словами, предприятие рассчитывает на высокую степень определённости будущей среды, то прогноз включает в себя только один вариант развития, т.е. является инвариантным. Обычно инвариантный прогноз основывается на экстраполятивном подходе, простом продолжении сложившейся тенденции.

Вариантный прогноз основан на предположении о значительной неопределённости будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития. Таким образом, в рамках вариантного прогноза описывается несколько вероятных состояний предприятия в будущий период времени.

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

В-пятых, прогнозы подразделяются по способу представления результатов на точечные и интервальные.

Точечный прогноз предполагает, что данный вариант включает единственное значение прогнозируемого показателя.



Глава 2. Этапы и технология прогнозирования

2.1 Этапы прогнозирования

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Можно выделить следующие пять этапов в процессе прогнозирования:

1) сбор данных;

2) редукция или уплотнение данных;

3) построение модели и ее оценка;

4) экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз);

5) оценка полученного прогноза.

Первый этап, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Второй этап, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования.

Третий этап, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются.

Четввертый этап, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются.

Пятый этап, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

2.2 Технология прогнозирования

Технология прогнозирования включает в себя ряд последовательных этапов, описанных в таблице 2 и наглядно представленных на рисунке 2. Содержание работ на каждом этапе будет определяться и спецификой объекта исследования, и избранными методами прогнозирования.

Таблица 2. Процедурная схема прогнозирования

Этап	Содержание работ
Прогнозная ориентация (программа исследования)	Совокупность работ, включающая определение цели, объекта и задач прогнозирования, периода упреждения и перехода основания прогноза, заданной точности и вероятности прогноза. Завершается разработкой задания на прогноз
Прогнозная ретроспекция	Исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их системного описания (сбор информации о развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в ретроспективном периоде)
Прогнозный диагноз	Обобщение и систематизация полученной на предыдущем этапе информации, построение динамических рядов показателей для выявления тенденций развития объекта прогнозирования и прогнозного фона, выбора (разработки) моделей и методов их прогнозирования. Качественная и количественная оценка сложившихся в прошлом закономерностей
Прогнозная проспекция	Разработка альтернативных вариантов прогноза развития объекта прогнозирования, конкретизация пассимистического, оптимистического, инерционного и реального вариантов
Верификация прогноза	Оценка достоверности и точности прогноза
Корректировка прогноза	Уточнение прогноза на основании его верификации и дополнительной информации

Далее подробно рассмотри подсистемы, обеспечивающие процесс прогнозирования.

Организационное обеспечение будет различным при разработке прогноза самостоятельно менеджером предприятия, использующим его результаты для принятия управленческих решений, собственными службами предприятия либо специализированными организациями.

Информационное обеспечение в значительной степени определяет возможность использования тех или иных методов прогнозирования.

Техническое обеспечение создаёт материальную базу для применения аппарата математического моделирования, обработки больших массивов информации, использования современных справочно-поисковых систем.

Кадровое обеспечение включает специалистов по организации технологии прогнозирования, а при применении интуитивных методов - компетентных экспертов. Они определяют выбор методов и инструментария прогнозирования, оценивают качество исходной прогнозной информации, дают содержательную интерпретацию полученных результатов.

Программное обеспечение характеризуется в последние годы огромным влиянием на развитие прогнозирования через разработку пакетов прикладных программ, специально предназначенных для применения различных методов прогнозирования. Они позволяют оперативно проводить расчеты, необходимые для обоснования будущего.

Для специалиста при разработке прогноза представляют интерес два типа компьютерных пакета. Во-первых, это статистические пакеты, позволяющие проводить регрессионный анализ, анализ временных радов и т.п. Типичной программой, позволяющей использовать статистические пакеты, является Microsoft Excel. Во-вторых, это пакеты, специально созданные для прогнозирования. В настоящее время их число постоянно растёт, а внутреннее наполнение совершенствуется в направлении усовершенствования математического аппарата и максимального упрощения их использования и интерпретации результатов.

Методическое обеспечение включает совокупность методов прогнозирования, из которых необходимо выбрать наиболее адекватный задачам прогнозирования и собранной информации.



Глава 3. Описание методов прогнозирования

3.1 Методы прогнозирования спроса

Методы прогнозирования - это совокупность приёмов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных об исследуемом объекте вывести суждения определённой достоверности относительно будущего развития объекта.

По оценкам отечественных и зарубежных учёных, в настоящее время насчитываются сотни методов прогнозирования, однако на практике регулярно используются несколько десятков базовых методов.

Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

· простые методы;

· комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

· фактографические методы;

· экспертные методы;

· комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

· статистических (параметрических) методов;

· опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

· по количеству привлеченных экспертов;

· по наличию аналитической обработки данных экспертизы.

Прогнозирование спроса в теории осуществляется различными методами. На практике, как правило, реализуется комплексный подход, учитывающий сильные и слабые стороны применяемых методов. Общие методы прогнозирования спроса основываются на:

· метод экспертных оценок;

· статистические методы (фактографические);

· комбинированные методы.

3.2 Методы экспертных оценок

Под экспертными оценками понимают комплекс логических и математических пpoцeдyp, направленных на получение от специалистов инфopмaции, ee aнaлиз и oбoбщeниe c цeлью пoдгoтoвки и выpaбoтки paциoнaльныx peшeний.

Экспертные методы прогнозирования, как правило, используются в случаях:

· когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования;

· наличия высокой степени неопределенности информации, имеющейся в прогностической базе, или вовсе при отсутствии информации об объекте прогнозирования.

Мeтoды экcпepтныx oцeнoк мoжнo paздeлить нa двe гpyппы:

· мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы;

· мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы пpeдпoлaгaют пoлyчeниe oбщeгo мнeния в xoдe coвмecтнoгo oбcyждeния peшaeмoй пpoблeмы. Инoгдa эти мeтoды нaзывaют мeтoдaми пpямoгo пoлyчeния кoллeктивнoгo мнeния. Оcнoвнoe пpeимyщecтвo этиx мeтoдoв зaключaeтcя в вoзмoжнocти paзнocтopoннeгo aнaлизa пpoблeм. Нeдocтaткaми мeтoдoв являeтcя cлoжнocть пpoцeдypы пoлyчeния инфopмaции, cлoжнocть фopмиpoвaния гpyппoвoгo мнeния пo индивидyaльным cyждeниям экcпepтoв, вoзмoжнocть дaвлeния aвтopитeтoв в гpyппe.

Мeтoды кoллeктивнoй paбoты включaют мeтoды "мoзгoвoй aтaки", "cцeнapиeв", "дeлoвыx игp", "coвeщaний" и "cyдa".

· Мeтoд "мoзгoвoй aтaки".

Мeтoды этoгo типa извecтны тaкжe пoд нaзвaниeм кoллeктивнoй гeнepaции идeй, мoзгoвoгo штypмa, диcкyccиoнныx мeтoдoв. Вce эти мeтoды ocнoвaны нa cвoбoднoм выдвижeнии идeй, нaпpaвлeнныx нa peшeниe пpoблeмы. Зaтeм из этиx идeй oтбиpaютcя нaибoлee цeнныe.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" являeтcя выcoкaя oпepaтивнocть пoлyчeния тpeбyeмoгo peшeния. Оcнoвным нeдocтaткoм eгo - cлoжнocть opгaнизaции экcпepтизы, тaк кaк инoгдa нeвoзмoжнo coбpaть вмecтe тpeбyeмыx cпeциaлиcтoв, coздaть нeпpинyждeннyю aтмocфepy и иcключить влияниe дoлжнocтныx взaимooтнoшeний.

· Мeтoд "cцeнapиeв" пpeдcтaвляeт coбoй coвoкyпнocть пpaвил пo излoжeнию в пиcьмeннoм видe пpeдлoжeний cпeциaлиcтoв пo peшaeмoй пpoблeмe.

Сцeнapий пpeдcтaвляeт coбoй дoкyмeнт, coдepжaщий aнaлиз пpoблeмы и пpeдлoжeния пo ee peaлизaции. Пpeдлoжeния внaчaлe пишyт экcпepты индивидyaльнo, a зaтeм oни coглacyютcя и излaгaютcя в фopмe eдинoгo дoкyмeнтa.

Оcнoвным пpeимyщecтвoм cцeнapия являeтcя кoмплeкcный oxвaт peшaeмoй пpoблeмы в дocтyпнoй для вocпpиятия фopмe. К нeдocтaткaм мoжнo oтнecти вoзмoжныe нeoднoзнaчнocть, нeчeткocть излaгaeмыx вoпpocoв и нeдocтaтoчнyю oбocнoвaннocти oтдeльныx peшeния.

· "Дeлoвыe игpы" ocнoвaны нa мoдeлиpoвaнии фyнкциoниpoвaния coциaльнoй cиcтeмы yпpaвлeния пpи выпoлнeния oпepaций, нaпpaвлeнныx нa дocтижeниe пocтaвлeннoй цeли.

В oтличиe oт пpeдыдyщиx мeтoдoв, гдe экcпepтныe oцeнки фopмиpyютcя в xoдe кoллeктивнoгo oбcyждeния, дeлoвыe игpы пpeдпoлaгaют aктивнyю дeятeльнocть экcпepтнoй гpyппы, зa кaждым члeнoм кoтopoй зaкpeплeнa oпpeдeлeннaя oбязaннocть в cooтвeтcтвии c зapaнee cocтaвлeнными пpaвилaми и пpoгpaммoй.

Оcнoвным дocтoинcтвoм дeлoвыx игp являeтcя вoзмoжнocть выpaбoтки peшeния в динaмикe c yчeтoм вcex этaпoв иccлeдyeмoгo пpoцecca пpи взaимoдeйcтвии вcex элeмeнтoв oбщecтвeннoй cиcтeмы yпpaвлeния. Нeдocтaтoк зaключaeтcя в cлoжнocти opгaнизaции дeлoвoй игpы в ycлoвияx, пpиближeнныx к peaльнoй пpoблeмнoй cитyaции.

· Мeтoд "coвeщaний" ("кoмиccий", "кpyглoгo cтoлa") - caмый пpocтoй и тpaдициoнный.

Он пpeдпoлaгaeт пpoвeдeниe coвeщaния или диcкyccии c цeлью выpaбoтки eдинoгo кoллeктивнoгo мнeния пo peшaeмoй пpoблeмe. В oтличиe oт мeтoдa "мoзгoвoй aтaки" кaждый экcпepт мoжeт нe тoлькo выcкaзывaть cвoe мнeниe, нo и кpитикoвaть пpeдлoжeния дpyгиx. В peзyльтaтe тaкoгo тщaтeльнoгo oбcyждeния yмeньшaeтcя вoзмoжнocть oшибoк пpи выpaбoткe peшeния.

Достоинствoм мeтoдa являeтcя пpocтoтa eгo peaлизaции. Однако на совещании может быть пpинятo oшибoчнoe мнeниe oднoгo из yчacтникoв в cилy eгo aвтopитeтa, cлyжeбнoгo пoлoжeния, нacтoйчивocти или opaтopcкиx cпocoбнocтeй.

· Мeтoд "cyдa" являeтcя paзнoвиднocтью мeтoдa "coвeщaний" и peaлизyeтcя пo aнaлoгии c вeдeниeм cyдeбнoгo пpoцecca.

В poли "пoдcyдимыx" выcтyпaют выбиpaeмыe вapиaнты peшeния; в poли "cyдeй" - лицa, пpинимaющиe peшeниe; в poли "пpoкypopoв" и "зaщитникoв" - члeны экcпepтнoй гpyппы. Рoль "cвидeтeлeй" выпoлняют paзличныe ycлoвия выбopa и дoвoды экcпepтoв. Пpи вeдeнии тaкoгo "cyдeбнoгo пpoцecca" oтклoняютcя или пpинимaютcя тe или иныe peшeния.

Мeтoд "cyдa" цeлecooбpaзнo иcпoльзoвaть пpи нaличии нecкoлькиx гpyпп экcпepтoв, пpидepживaющиxcя paзличныx вapиaнтoв peшeния.

Мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы ocнoвaны нa пpeдвapитeльнoм пoлyчeнии инфopмaции oт экcпepтoв, oпpaшивaeмыx нeзaвиcимo дpyг oт дpyгa, c пocлeдyющeй oбpaбoткoй пoлyчeнныx дaнныx. К этим мeтoдaм мoжнo oтнecти мeтoды aнкeтнoгo oпpoca, интepвью и мeтoды "Дeльфи".

Оcнoвныe пpeимyщecтвa мeтoдa индивидyaльнoгo экcпepтнoгo oцeнивaния cocтoят в иx oпepaтивнocти, вoзмoжнocти в пoлнoй мepe иcпoльзoвaть индивидyaльныe cпocoбнocти экcпepтa, oтcyтcтвии дaвлeния co cтopoны aвтopитeтoв и в низкиx зaтpaтax нa экcпepтизy. Глaвным иx нeдocтaткoм являeтcя выcoкaя cтeпeнь cyбъeктивнocти пoлyчaeмыx oцeнoк из-зa oгpaничeннocти знaний oднoгo экcпepтa.

· Мeтoд "Дeльфи", или мeтoд "дeльфийcкoгo opaкyлa", пpeдcтaвляeт coбoй итepaтивнyю пpoцeдypy aнкeтнoгo oпpoca.

Пpи этoм coблюдaeтcя тpeбoвaниe oтcyтcтвия личныx кoнтaктoв мeждy экcпepтaми и oбecпeчeния иx пoлнoй инфopмaциeй пo вceм peзyльтaтaм oцeнoк пocлe кaждoгo тypa oпpoca c coxpaнeниeм aнoнимнocти oцeнoк, apгyмeнтaции и кpитики.

Пpoцeдypa мeтoдa включaeт нecкoлькo пocлeдoвaтeльныx этaпoв oпpoca. Нa пepвoм этaпe пpoизвoдитcя индивидyaльный oпpoc экcпepтoв, oбычнo в фopмe aнкeт. Экcпepты дaют oтвeты, нe apгyмeнтиpyя иx. Зaтeм peзyльтaты oпpoca oбpaбaтывaютcя и фopмиpyeтcя кoллeктивнoe мнeниe гpyппы экcпepтoв, выявляютcя и oбoбщaютcя apгyмeнтaции в пoльзy paзличныx cyждeний. Нa втopoм - вcя инфopмaция cooбщaeтcя экcпepтaм и иx пpocят пepecмoтpeть oцeнки и oбъяcнить пpичины cвoeгo нecoглacия c кoллeктивным cyждeниeм. Нoвыe oцeнки внoвь oбpaбaтывaютcя и ocyщecтвляeтcя пepexoд к cлeдyющeмy этaпy. Пpaктикa пoкaзывaeт, чтo пocлe тpex-чeтыpex этaпoв oтвeты экcпepтoв cтaбилизиpyютcя, и нeoбxoдимo пpeкpaщaть пpoцeдypy.

Дocтoинcтвoм мeтoдa "Дeльфи" являeтcя иcпoльзoвaниe oбpaтнoй cвязи в xoдe oпpoca, чтo знaчитeльнo пoвышaeт oбъeктивнocть экcпepтныx oцeнoк. Однaкo дaнный мeтoд тpeбyeт знaчитeльнoгo вpeмeни нa peaлизaцию вceй мнoгoэтaпнoй пpoцeдypы.

Оcнoвныe этaпы пpoцecca экcпepтнoгo oцeнивaния:

· фopмиpoвaниe цeли и зaдaч экcпepтнoгo oцeнивaния;

· фopмиpoвaниe гpyппы yпpaвлeния и oфopмлeниe peшeния нa пpoвeдeниe экcпepтнoгo oцeнивaния;

· выбop мeтoдa пoлyчeния экcпepтнoй инфopмaции и cпocoбoв ee oбpaбoтки;

· пoдбop экcпepтнoй гpyппы и фopмиpoвaниe пpи нeoбxoдимocти aнкeт oпpoca;

· oпpoc экcпepтoв (экcпepтизa);

· oбpaбoткa и aнaлиз peзyльтaтoв экcпepтизы;

· интepпpeтaция пoлyчeнныx peзyльтaтoв;

· cocтaвлeниe oтчeтa.

3.3 Статистические методы прогнозирования

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Методы экстраполяции трендов, основанные на статистическом анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара, в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого товара. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются:

· метод скользящего среднего;

· метод экспоненциального сглаживания;

· прогнозирование на основе метода сезонных колебаний;

· прогнозирование методом линейной регрессии.

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

· Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе. Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

· Экспоненциальная средняя. При рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем "старше" наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. То есть влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от момента, для которого определяется средняя.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом "устаревания" является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:

Qt+1 = L*yt + (1 - L) * Q t-1 (1)

где Q - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда);

L - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0<L<1;

t - индекс текущего периода;

y - фактическое значение уровня ряда.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

· Прогнозирование на основе сезонных колебаний.

Сезонные колебания -- повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в торговле продуктами питания, на транспорте и др. Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания.

Возникновение собственных циклов в одномерном точечном отображении исследовано американским специалистом М. Фейгенбаумом, а то, что аналогичная динамика присутствует в экономических моделях, отмечалось неоднократно автором научных трудов Нижегородцевым Р.М.

Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда к теоретическим (расчетным) уровням, выступающих в качестве базы сравнения. Индексы сезонности рассчитываются по формуле:

Is t = Yt * Yi (2)

где Is t - индивидуальный индекс сезонности;

Yt - эмпирический уровень ряда динамики;

Yi - теоретический уровень ряда динамики.

В результате того, что в формуле измерение сезонных колебаний проводится на базе соответствующих теоретических уровней тренда, в индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития устраняется. Поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов сезонности одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is):

Is = Is t / n (3)

где n - число периодов годового цикла.

Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности свободны от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.

· Прогнозирование методом линейной регрессии.

Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых формализованных методов прогнозирования. Метод базируется на взаимосвязи (линейной зависимости) факторного и результативного показателя:

Y (x) = a + bx (4)

где x - факторный показатель;

Y - результативный показатель.

Приведенные методы измерения сезонных колебаний не являются единственными. Так, для выявления сезонных колебаний можно применять и рассмотренный выше метод скользящей средней, и другие методы.

3.4 Комбинированные методы

На практике существует тенденция сочетать различные методы прогнозирования спроса. Поскольку итоговый прогноз играет очень важную роль для всех аспектов внутрифирменного планирования, то желательно создать прогнозную систему, в которой может использоваться любой вводимый фактор.

В качестве примера сочетания различных методов при прогнозировании спроса можно привести матрицу “Товар - Рынок”.

Составление прогноза спроса начинается с анализа продаж существующих товаров и существующих потребителей в динамике за ряд лет (прогноз сбыта А). При этом необходимо ответить на следующие вопросы:

· Каким был объем реализации продукции на предприятии за последние 3-5 лет и в прошлом году?

· Будут ли потребители и дальше продолжать приобретать продукцию?

· Можно ли в дальнейшем рассчитывать на такой же спрос, как и в прошлом периоде?

Прогноз А очень важен, т.к. скорее всего он является базовым и будет более точным, ибо базируется на проверенной информации прошлых лет. Если бизнес рассчитан на высокий уровень регулярных продаж, то объемы реализации можно прогнозировать, опираясь на привычку постоянных клиентов приобретать данную продукцию. В случае же, когда происходит больше разовых продаж, необходимо проанализировать общий объем продаж и продумать, как лучше приспособиться к условиям рынка в целом.

Составление прогноза спроса В (оценка ожидаемого спроса на новые товары на существующих рынках) гораздо сложнее, чем предыдущего, а сам прогноз менее точен. Здесь придется существенно расширить применение экспертных методов прогнозирования - в первую очередь, необходимо опереться на мнение своих агентов (метод совокупных мнений работников сбыта), провести опросы непосредственных потребителей (метод ожидаемых запросов потребителей), а также привлечь экспертов в этой области “со стороны”.

Разработка прогноза спроса Г (оценка ожидаемого спроса на новые товары на новых рынках) наиболее сложна, а такой способ развития предприятия наиболее рискованный. Методы прогнозирования спроса, скорее всего, будут аналогичны методам, применяемым при разработке предыдущего прогноза.

При составлении любого из рассмотренных вариантов прогнозов продаж не следует забывать о конкурентах. Необходимо также иметь в виду, что расчет объемов продаж никогда не бывает легким, точность прогнозов не может быть абсолютной, но их необходимо выполнять, т.к. от этого будет зависеть точность прогнозов прибыли (убытков) предприятия.

Заключение

Любая экономическая организация в своей деятельности неизбежно сталкивается с подвижностью, неопределённостью внешней среды.

Одним из достаточно апробированных способов оценки перспективного спроса на товары, является прогнозирование. Несмотря на то, что в научных исследованиях, элементы прогнозирования используется достаточно широко, в области комплексного изучения спроса, их применение требует углубленных изысканий и разработок. Это в первую очередь, обусловлено сложностью и спецификой объекта прогнозирования, требующего переосмысления методологических и организационных подходов к формированию целостной системы предпрогнозных исследований и непосредственно прогнозов.

Прогнозирование является одним из способов предвидения внутренних и внешних условий деятельности. Прогнозирование как метод снижения рисков, вызванных неопределённостью, позволяет узнать наиболее вероятное состояние внешней среды в будущем (политической, научно-технической, финансовой, экологической, социальной). Прогнозирование даёт возможность оценки ближайших и отдалённых последствий принимаемых решений.

Можно выделить следующие пять этапов в процессе прогнозирования:

1) сбор данных;

2) редукция или уплотнение данных;

3) построение модели и ее оценка;

4) экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз);

5) оценка полученного прогноза.

В работе выявлено, что виды прогнозов можно квалифицировать по нескольким признакам:

· по временному охвату (горизонт прогнозирования): краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные;

· по типу прогнозирования: поисковые, нормативные, основанные на творческом видении;

· по возможности воздействия: пассивные, активные;

· по степени вероятности будущих событий: вариантные, инвариантные;

· по способу представления результатов прогноза: точечные, интервальные.

В работе рассмотрены методы прогнозирования и выявлено, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

· простые методы;

· комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

· фактографические методы;

· экспертные методы;

· комбинированные методы.

Список использованной литературы

1. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 2006.

2.Бутакова М.М. «Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учебное пособие - 2-е изд., испр.-М.КНОРУС, 2010.

3.Грузинов В.П., Грибов В.Д. Экономика предприятия: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2006.

4.Головань С.И.,Спиридонов М.А. «Бизнес-планирование и инвестирование: учебное пособие - Ростов н/Д: Феникс, 2009.

5. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 2006.

6. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. -- 5-е изд., перераб. и доп. -- М.: Дело, 2006.

7. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2008.

8. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. - М.: Вильямс, 2009.

9.Нижегородцев Р.М. Модели логистической динамики как инструмент экономического анализа и прогнозирования // Моделирование экономической динамики. М.: Проспект, 2007.

10.Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. -- 3-е изд., перераб., доп. -- М.: Дело, 2007.

Размещено на Allbest.ru