Xreferat.com » Рефераты по кибернетике » Традиционные методы прогнозирования

Традиционные методы прогнозирования

естественно вытекает из предыдущих этапов.

2.3 Методы экстраполяции трендов

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тен­денции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстра­поляции трендов закономерности прошлого развития объекта пере­носятся в будущее.

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 (продукта/ услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экс­траполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта 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.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей ве­личине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.

Например, если объем продаж составил.

  1. в марте – 270 единиц

  2. в апреле – 260 единиц

  3. в мае – 290 единиц, то

==

Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 еди­ниц, то прогноз продаж на июль уже будет равен

и так далее.

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.

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц Тогда:

,где

прогноз продаж на месяц 1+1;

продажи в месяце (фактические данные);

прогноз продаж на месяц I,

специальный коэффициент, определяемый статистиче­ским путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциаль­ного сглаживания на конкретном примере

Предположим, что

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу “Прогноз продаж” в таблице 1 при усло­вии, что известны фактические данные о продажах.

Таблица 1

Месяц

Фактические
продажи

Прогноз
продаж

Январь

50

65

Февраль

68

61

Март

47

53

Апрель

39

56

Май

55

46

Июнь

64

51

Июль

70

57

Август

75

62

Сентябрь

80

67

Октябрь

72

69

Ноябрь

67

68

Декабрь

75

70

Январь

58

66

Февраль

62

65


Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то

=

Полученные данные можно отразить на графике (рис 6).

Рис. 6. Метод экспоненциального сглаживания

Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов до­полняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в таблице 2.

Таблица 2

Методы прогнозирования

Процент компаний, применяющих метод

Процент компаний, полагающихся исключительно на данный метод

Субъективные оценки

73

14

Статистическая экстраполяция

76

16

Исследование операций или экономические модели

44

7

Технологическое прогнозирование

29

6

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов. Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

  • не требуют от ослабленных или только становя­щихся на ноги фирм значительных затрат;

  • не требуют привлечения дорогостоящих специалистов;

В силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

2.4 Методы регрессионного анализа

Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель

Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

  • наличие ежегодных данных по исследуемым показателям;

  • наличие одноразовых прогнозов, то есть таких прогнозов, которые не поправляются с поступлением новых данных.

Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, име­ющих сложную, многофакторную природу таких, как:

  • объем инвестиций;

  • прибыль;

  • объемы продаж и др.

2.5 Методы экономико-математического моделирования

Во внутрифирменном прогнозировании используются:

  1. модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

  2. макроэкономические модели, к которым относят

  • эконометрические модели;

  • модели “затраты-выпуск”.

Корпоративныемодели обычно представляют собою набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Помимо формульных моделей во внутрифирменном планировании могут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели – описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации.

При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический характер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования будущего экономической организации можно отнести:

  • необходимость серьезных затрат на организацию исследовательской работы и оплату труда специалистов;

  • невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

  • высокую вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффект модели.

В качестве отдельной отрасли экономического прогнозирования на уровне фирмы выделяют прогнозирование продаж (сбыта).

В прогнозировании продаж применяется большинство названных здесь методов.

3. Технологическое прогнозирование

Технологическое прогнозирование возникло позже экономического. Его необходимость обусловили серьезные сдвиги в технологии, постоянно происходящие в современной экономике.

Технологическое прогнозирование имеет значение в первую очередь для подготовки стратегии исследований и разработок (стратегического плана НИОКР). Здесь технологические прогнозы находят свое выражение в решениях о том, на каких технологиях должна сосредоточиться фирма и от каких технологий отказаться.

При помощи технологических прогнозов формируется объем потенциальных технологий, который позднее, при разработке стратегии НИОКР, подвергнется отбору и селекции.

Технологические прогнозы находят свое применение также в краткосрочном планировании для оценки используемой технологии, Используя технологические прогнозы, можно определить возможности текущей технологии, потолок ее использования и необходимость в срочной смене технологии.

Техническое прогнозирование имеет наиболее важное значение для фирм, которые являются технологическими лидерами в отрасли и нацелены на дальнейший рост. Менее важно участие в технологическом прогнозировании для компаний, ориентированных на выживание. Вместе с тем выживание огромного числа современных российских предприятий связано в первую очередь с переориентацией производства и приспособлением его к рыночному спросу. А такая переориентация практически невозможна без технологической перестройки, перехода к новым, прогрессивным способам производства товаров. Поэтому специалисты по управлению рекомендуют создание технологических прогнозов даже небольшим предприятиям, не имеющим собственных подразделений НИОКР. Источниками информации для них могут стать публикации в специальной литературе, сведения, предоставляемые поставщиками и крупными клиентами, и т.д.

В целом роль технологического прогнозирования гораздо шире, чем только при подготовке стратегии НИОКР. Результаты технологического прогнозирования влияют на формирование новых взглядов в общем управленческом мышлении, оказывают воздействие на подготовку различных функциональных стратегий фирмы, например стратегии маркетинга.

Традиционная концепция маркетинга предполагает, что фирма адаптируется к уже сформировавшимся потребностям показателя. Вместе с тем сами потребности покупателей отстают от быстро меняющихся технологий. Многие товары не успевают завершить свой жизненный цикл и вытесняются с рынка под напором субститутов – технологических новинок. Следовательно, фирмы должны

  • уметь предусматривать возможные изменения в технологии;

  • уметь создавать новые потребности у покупателей, чтобы покупатели были готовы к восприятию товаров-новинок.

Технологическое прогнозирование способствует выработке новой концепции маркетинга, заключающейся в подготовке потребителей к будущим изменениям, ознакомлении и обучении потенциальных покупателей новых товаров.

Такой подход к воздействию фирмы на свой рынок не означает давление на потребителей и контроль над ними с целью заставить их изменить свои потребности, напротив, он приводит к сохранению существующих потребностей и обогащению их новыми, то есть к увеличению потребностей покупателей.

Как показывает опыт рыночной экономики, технологическое прогнозирование наиболее часто применяется в компьютерной, телекоммуникационной, нефтехимической, транспортной отраслях.

Рис. 7. Технологическое прогнозирование и подготовка стратегического плана

Технологическое прогнозирование широко использует методы, сложившиеся в общем экономическом прогнозировании, особенно:

  • метод подготовки сценариев;

  • метод Дельфи;

  • методы экстраполяции трендов и некоторые другие.

Вместе с тем для технологического прогнозирования характерны некоторые специфические методы, среди них:

  • морфологический анализ;

  • анализ перекрестного влияния.

На схеме (рис. 7) показана взаимосвязь методов технологического прогнозирования и подготовки стратегического плана предприятия.

Большой популярностью у фирм, занимающихся технологиче­ским прогнозированием, пользуются сценарии. Широко известны сценарии, разработанные для фирм, работающих в отраслях:

  • генной инженерии;

  • системы телекоммуникаций;

  • автомобилестроения;

  • техники и технологии для фармацевтической промышлен­ности;

  • автоматизации домашнего хозяйства и многих других.

3.1 Морфологический анализ

Базовый принцип заключается в занесении в двухфакторную матрицу ключевых параметров продукта или технологического процесса, а также альтернативных методов их достижения.

Здесь приведен морфологический анализ кирпичей, проведен­ный английскими специалистами (таблица 3).

Таблица 3 Морфологический анализ строительных брикетов (кирпичей)

Параметрические продукты

Альтернативные варианты параметров

1

2

3

4

Другие

A. Материал

Глина Металл Пластик Утилизирова­нные отходы

B. Процесс формовки

Штамповка Отливка Прессовка

C. Процесс скрепления

Нагревание Отливка Молекуляр­ный

D. Особые качества

Звуконепро­ницаемость Термоизо­ляция Эластичность Эстетичность

E. Форма

Прямоуголь­ная Сферическая Сцепляю­щиеся блоки Кубическая

Таким образом, морфологический анализ помогает выделить разнообразные комбинации основных технологических параметров (методов).

В будущем прогнозе могут быть использованы:

  • новые комбинации уже существующих методов;

  • совершенно новые технологические методы, открытые при помощи морфологического анализа.

Серьезный подход к морфологическому анализу может дать огромное число вариантов технологий.

3.2 Анализ перекрестного влияния

Многие технические достижения могут применяться в раз­личных отраслях экономики (например, лазеры или микропроцес­соры). Следовательно, эти технологии оказывают влияние на целый ряд хозяйственных сфер и в то же время сами подвергаются воз­действию других технологий.

Такие перекрестные влияния могут быть учтены в специаль­ной таблице (таблица 4).

В таблицу заносятся основные явления в сфере технологии, напрямую касающиеся деятельности фирмы. Затем далается первона­чальный прогноз их будущего состояния (без учета, перекрестного влияния). Далее выявляется перекрестное влияние одних событий на другие. И, наконец, составляется окончательный прогноз, учиты­вающий возможность перекрестного влияния,

Характер воздействия одного явления в технологии на другое может быть определен как позитивный, так и нейтральный, негативный. Интенсивность воздействия оценивается по 10-балльной шкале.

Так, открытие возможности записи звуков при помощи лазера существенно повлияло на индустрию виниловых дисков. Характер воздействия можно определить как отрицательный, интенсивность воздействия – не менее 7 баллов.

Таблица 4 Формат для анализа перекрестного влияния

Явления в технологии

Перспективный прогноз

Пересмотре­нный прогноз

Время

Вероят­ность

1

2

3

4

5

n

Время

Вероятность

1



Х








2




Х







3





Х






4






Х





5







Х




n








Х



Х – невозможность перекрестного влияния.

Метод анализа перекрестного влияния повышает основательность и точность прогнозов, может применяться в сочетании с методом Дельфи.

4. Социально-политическое прогнозирование

Социально-политическое прогнозирование – самая молодая отрасль предсказания будущего в рамках внутрифирменного плани­рования.

В западной экономике возникновение социально-политическо­го прогнозирования было связано с серьезными изменениями в этой сфере жизни. Среди наиболее значимых факторов последнего времени, оказывающих влияние на деятельность фирмы, называют:

  • социальные – консьюмеризм (движение в защиту факторов прав потребителей);

  • экологизм (движение в защиту окружающей среды);

  • рабочие движения;

  • политические – законодательство о труде;

  • факторы взаимоотношения правительства и бизнеса.

Для российских экономических организаций социально-поли­тический компонент имеет в настоящее время не меньшее, а, скорее, даже более важное значение.

В период централизованно управляемой экономики отечественные предприятия жили в условиях достаточно стабильной соци­ально-политической среды. Для советской экономики были харак­терны такие явления, как:

  • диктат производителя над потребителем;

  • отсутствие независимых экологических движений;

  • формальный характер защиты прав работников профсоюзами;

  • отрицание особых целей деятельности предприятия по срав­нению с целями общего народнохозяйственного комплекса и, следовательно, серьезных противоречий между предпри­ятиями и центральными органами управления-

Конечно, реальные противоречия между интересами предпри­ятий и интересами экономического центра существовали, однако они были подавлены, не принимали открытой формы и, таким об­разом, не учитывались в формальном планировании предприятия.

К тому же политика государства по отношению к предприятиям имела устойчивый, неизменный характер.

Современная социально-политическая среда российского пред­принимательства крайне изменчива и нуждается в постоянной, кропотливой работе по ее предсказанию, даже если полученные прогнозы не отличаются высокой степенью точности.

Методы социально-политического прогнозирования в большей степени заимствованы из двух ранее возникших отраслей прогнози­рования: экономической и технологической. В социально-политиче­ском прогнозировании используются;

  • сценарии;

  • метод перекрестного влияния;

  • метод Дельфи;

  • различные техники маркетинговых исследований в сфере политических и социальных явлений;

  • метод исторических аналогий (один из самых древних ме­тодов прогнозирования) и т.д.

Наряду с ними существуют особые техники, разработанные специально для получения социально-политических прогнозов. Среди них – создание профилей общественных ценностей, приме­нение матрицы “вероятность-воздействие”.

4.1 Профили общественных ценностей

Впервая техника определения профилей общественных ценно­стей была применена специалистами подразделения организацион­ной среды американской компании “Дженерал Электрик”.

Техника определения профилей означает:

  1. выделение пар противостоящих признаков, которые могут охарактеризовать выбранный объект (в нашем случае это такие противостоящие признаки, как “национализм-интернационализм”, “организация-индивид” и т.д.);

  2. оценку признака по п-балльной шкале, в нашем случае -по 6-балльной шкале. При этом если один из пары признаков полу­чает оценку т, то оставшийся – оценку (п-тп);

  3. занесение оценки в таблицу профилей в виде вертикаль­ной черты и соединение вертикальных черт в виде единого контура (профиля).

Таблица 5 Матрица “вероятность-воздействие”


Ядерная война
Госпере­ворот







Инфляция, 4% в месяц













Безрабо­тица, 10%
















Региона­льные конфликты







Средняя з/п в $500 в месяц

Полученный результат (профиль) говорит о тяготении соци­ально-политической среды к той или иной системе ценностей.

По горизонтали указана вероятность событий, справа налево она умень­шается. По вертикали – степень их воздействия на анализируемую среду, уменьшение диффузии или воздействия происходит от верхних секторов матрицы к нижним.

Матрица “вероятность-воздействие”, или “вероятность-диффу­зия”, позволяет оценить предполагаемое событие с точки зрения:

  • вероятности события или тенденции;

  • степени, с которой событие может быть рассеяно в рамках анализируемой среды – региона, страны, отрасли или мира (диффузия – это степень распространения события в среде).

Общим методом оценки социально-политической среды является анализ приоритетов социального давления, также предло­женный специалистами “Дженерал Электрик”. Иначе этот анализ называют: “социальные потребности – социальные риски” (рис. 8).

Рис. 8. Анализ “социальные потребности – социальные риски”

Заключение

В данной курсовой работе рассмотрены традиционные методы прогнозирования экономической внутрифирменной среды. На конкретных примерах рассмотрено их применение в действительности, а также методы, с помощью которых они применяются. Также показано, в каких отраслях, и к каким параметрам данной отрасли применим тот или иной метод.

Список литературы

  1. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. – М.: Финансы и статистика, 1998.- 248 с.

  2. Романенко И.В. Социальное и экономическое прогнозирование: Конспект лекций. – СПб.: Издательство Михайлова В.А., 2000 г. – 64 с.

  3. Прогнозирование и финансирование экономики в условиях рыночных отношений. – М.: Мысль, 1970. – 448 с.

  4. Рябушкин Б.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 75 c.

  5. Статистическое моделирование и прогнозирование: под ред. А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 382 с.

  6. Грисеев Ю.П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов: – Киев: Наукова думка, 1987 – 131 с.

  7. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. – М.: Наука, 1992 – 176 с.

  8. Суворов А.В. Методы построения макроэкономических сценариев социально-экономического развития// Проблемы прогнозирования. – 1993. – №4 – СС. 27-39

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Нужна помощь в написании работы?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Пишем статьи РИНЦ, ВАК, Scopus. Помогаем в публикации. Правки вносим бесплатно.

Похожие рефераты: