Традиционные методы прогнозирования

Министерство науки и образования Украины

Запорожский государственный университет

Курсовая работа
по теме

“Традиционные методы прогнозирования”

Выполнила: студентка 3-го курса

экономич. факультета

гр. 5120-2

Малеева Светлана

Приняла: доц. кафедры

эконом. кибернетики

Максишко Н.К.

Запорожье

2002

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3

1. Прогнозирование и его роль 5

1.1 Типы прогнозов 8

1.2 Виды прогнозов 10

2. Методы прогнозирования деловой среды 13

2.1 Методы экспертных оценок 13

2.2 Методы составления сценариев 15

2.3 Методы экстраполяции трендов 18

2.4 Методы регрессионного анализа 21

2.5 Методы экономико-математического моделирования 21

3. Технологическое прогнозирование 23

3.1 Морфологический анализ 25

3.2 Анализ перекрестного влияния 26

4. Социально-политическое прогнозирование 27

4.1 Профили общественных ценностей 28

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 31

Введение

В народе говорят, что мудрость – это умение предвидеть будущие последствия происходящих в данный момент действий и умение руководить ими. Другими словами, мудрость – это обращение в будущее, то есть человек знающий пытается влиять на будущее. Особенно это важно в экономике.

Для того чтобы управлять будущим, человечество создало определенные механизмы, которые в экономической науке называются прогнозирование, макроэкономическое планирование и экономическое программирование.

В данной курсовой работе мы попытаемся разобраться, что представляет собой прогнозирование.

Убедительное истолкование даётся в проекте Закона Украины “ Про державне прогнозування, планування і розробку програм економічного і соціального розвитку України та її регіонів”, автором которого является доктор экономических наук, профессор Беседин В. Ф.

Прогнозирование – это получение информации о будущем; это предвидение, которое делится на научное и ненаучное (интуитивное, каждодневное и религиозное – псевдопредвидение).

Научное предвидение базируется на знаниях закономерностей развития природы, общества и мышления; интуитивное – на так называемом жизненном опыте, связанными с аналогиями, приметами и т. д.; религиозное предвидение ещё называют пророчеством, то есть верой в надприродные силы, предрассудки и др.

Прогнозирование – это предвидение, которое базируется на специальном научном исследовании. Какие же бывают прогнозы? Поисковый – это определение возможного положения явления в будущем; нормативный – определение путей и сроков достижения возможного положения явления, которое принято за цель. Целевой прогноз отвечает на вопрос: что именно желательно и почему? Программный прогноз отвечает на вопрос: что конкретно необходимо сделать, чтобы достичь желаемого?

За отрезком времени, на который они рассчитаны, различают краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и длительносрочные (за пределами долгосрочных) прогнозы.

Понятие срока относительно – например, в некоторых научно-технических прогнозах период может измеряться днями (в бурении газовых скважина), а собственно говоря в геологии – миллионами лет. В сфере политики диапазон между кратко- и долгосрочностью сужается к ближайшему десятилетию, а в городостроение – на целые столетия.

Основные сферы прогнозирования – гидрометеорология, геология, медицина, география, экология, наука и техника, экономика и социология и др.

Прогнозирование имеет два конкретных аспекта: предсказывать и предвидеть. В зависимости от того, какой результат необходимо получить или, что необходимо спрогнозировать, преимущество предоставляется то одному, то другому аспекту.

Прогнозирование необходимо, потому что будущее необычно и эффект многих решений, принимаемых сегодня, на протяжении определённого времени не ощущаются. Поэтому точное предвидение будущего повышает эффективность процесса принятия решения.

1. Прогнозирование и его роль

Прогноз – это поиск реального и экономически оправданного решения. Прогнозирование определяет процессы, которые необходимо учитывать в будущем периоде, и позволяет обосновывать методы активного воздействия на них.

Основными, или базисными, понятиями прогностики являются:

Вариант прогноза – один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов объекта прогнозирования.

Метод прогнозирования – способ исследования объекта прогнозирования направленный на разработку прогноза.

Методика прогнозирования – совокупность методов и правил разработки прогнозов конкретных объектов.

Объект прогнозирования – процессы, явления и события, на которые направлена деятельность субъекта прогнозирования. В зависимости от:

    природы объекта различают:

      социальные;

      научно-технические;

      экономические;

      экологические;

    возможности воздействия на него субъекта прогнозирования:

    управляемые;

    неуправляемые.

Потребитель прогноза – организация, предприятие, учреждение или отдельное лицо, использующее результаты прогнозов, а также в ряде случаев формулирующее задание на прогноз. Иногда потребитель может выступать в качестве заказчика.

Приём прогнозирования – одна или несколько математических или логических и других операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза (например: а) вычисление средневзвешенного значения оценок эксперта; б) определение компетентности эксперта; в) сглаживание и выравнивание динамического ряда и т.д.).

Прогнозная модель – модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и/или путях и сроках их осуществления. Прогнозная модель в виде графика называется “граф-моделью объекта прогнозирования” или “граф-моделью”.

Прогнозный фон – совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий (факторов). Существенных для решения задачи прогноза.

Система прогнозирования – система методов прогнозирования и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования.

Средствами реализации являются экспертная группа, организационные мероприятия, технические средства и т.д. Системы прогнозирования могут быть автоматизированными и неавтоматизированными и разрабатываться на различных уровнях управления.

Субъект прогнозирования – организация, предприятие, учреждение или отдельное лицо, разрабатывающее данный прогноз.

Этап прогнозирования – часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования. Сбором данных прогнозного фона, с построением поисковой и нормативной моделей, верификацией прогноза. Особое место занимает прогнозная ориентация, предшествующая операциям собственного прогнозирования, а также разработка рекомендаций для целеполагания, программирования, планирования, проектирования, т.е. для управления на основе данных, полученных в результате прогнозирования.

Необходимость прогнозирования возникает из-за неопределённости будущего и из-за того, что эффект многих решений, которые принимаются сегодня, в течении определённого времени не ощущается.

Можно привести такой общеизвестный пример. В большинстве стран составляются и публикуются средствами массовой информации прогнозы погоды, к которым проявляют интерес работники сельского хозяйства, путешественники и широкая масса населения. Если бы погода не менялась ежедневно, то такие прогнозы не составлялись бы. Именно изменчивость погоды делает её прогнозы необходимыми.

Как и планирование, прогнозирование – это род предвидения, поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Вместе с тем между планированием и прогнозированием существуют серьёзные различия.

Известный отечественный футуролог И. Бестужев-Лада разделил прогнозирование и планирование как предсказание и предуказания.

Предсказание, к которому относится прогнозирование, предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие – это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств.

Прогнозы экономического и социального развития Украины разрабатываются на длительносрочные, долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные перспективы. Они выполняться, исходя из анализа демографической ситуации, научно-технического потенциала, накопленного национального богатства, внешнеэкономического положения Украины, наличия природных ресурсов, социальной структуры общества, а также принятой стратегии экономического развития. Прогнозы составляются в нескольких вариантах с учётом возможного влияния внутренних и внешних политических, экономических и других факторов.

Прогнозы разрабатываться в целом по Украине с выделением народнохозяйственных комплексов, отраслей и регионов, а так же по отдельным социально значимым сферам экономики и конъюнктуры рынка.

Результаты прогнозов экономического и социального развития Украины и прогнозы конъюнктуры рынка используются во время принятия органами законодательной и исполнительной власти конкретных решений в области экономической политики и во время разработки индикативных планов и государственных программ.

Процесс разработки прогнозов и планов очень трудоёмкий. Кроме того, он требует сведения прогнозов и планом разных уровней. Для проведения таких работ необходимо обеспечения единства методологии.

Методология – это совокупность методов и приёмов исследования, которые применяются в какой-либо науке с учётом специфики объекта его познания.

Экономическое прогнозирование – это система научных исследований про возможные направления будущего развития экономики её отдельных отраслей. В макроэкономическом планировании оно играет особую роль, потому как даёт возможность вероятного видения исследования объекта в будущем. Научное прогнозирование есть формой научного предвидения. Оно как правило предшествует разработке социально-экономических и научно-технических программ и планов.

В зависимости от сферы применения прогнозирование бывает социально-экономическим и научно-техническим. Социально-экономическое прогнозирование даёт оценку возможным перспективным изменениям экономических и социальных условий жизнедеятельности общества. Научно-техническое прогнозирование направлено на разработку научных, технических и технологических способов реализации планов социально-экономического развития.

В зависимости от уровня управления прогнозирование делится на народно-хозяйственное, отраслевое (или региональное) и прогнозирование развития предприятия. Народно-хозяйственное прогнозирование учитывает возможности оптимального достижения цели производства, выполнения задач экономического развития. Отраслевое прогнозирование осуществляется с учетом предложения различных отраслей и регионов. Прогнозирование развития фирм, корпораций, предприятий выполняется с учётом новых тенденций экономического и социального аспекта и новейших достижений техники и технологии производства.

По уровню обоснованности прогнозы делят на поисковые (исследовательские) и нормативные. Поисковое прогнозирование оценивает перспективные тенденции развития экономики, а нормативное связано с определением путей и сроков достижения желаемого состояния экономики и социального развития страны на основе достигнутых результатов. Нормативное прогнозирование осуществляется на основе заблаговременно определённой цели. Его задание – определить пути и сроки достижения возможного состояния экономики в будущем на основе заданных нормативов.

1.1 Типы прогнозирования

Для предсказания будущего фирмы используют следующие типы прогнозирования:

    Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию. Часто прогнозы такого рода имеют фирмы “утопий” или “антиутопий” – литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдалённость от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу. Недаром для обоснования своих идей некоторые известные отечественные экономисты использовали не только научные теории, но и литературные утопии. Прогнозирование, основанное на творческом видении, может использоваться для непосредственного предсказания менеджерами и др. участниками экономической организации будущих результатов её деятельности.

    Поисковое прогнозирование – способ научного прогнозирования от настоящего к будущему. Прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее (рис. 1).

Рис 1. Схема поискового прогнозирования

Поисковое прогнозирование может быть двух видов:

    Традиционным, или экстраполятивным;

    Новаторским – альтернативным.

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз, может быть, простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее.

Экстраполятивный подход означает, во-первых, оценку прошлых показателей деятельности фирмы и тенденций их развития (трендов) и, во-вторых, перенесение этих тенденций в будущее.

Таким образом, главное предположение экстраполятивного подхода в прогнозировании заключено в признании того, что в диапазоне ключевых интересов фирмы силы прошлого в состоянии контролировать будущее.

Несмотря на возникновение альтернативного подхода, экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход исходит из того, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, и в следствии этого:

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

    существует определённое число вариантов будущего развития фирмы (или определённое число положений равновесия фирмы).

Таким образом, в рамках альтернативного подхода, во-первых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. Каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего. Во-вторых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития – гладкий и скачкообразны, создавая синтетическую картину будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (широкое применение его началось в 80-е годы), однако он быстро завоёвывает популярность в практике внутрифирменного планирования.

В целом поисковое прогнозирование опирается как на количественные, так и на качественные методы.

* Примером качественных (не количественных) прогнозов могут быть опросы руководителей промышленных предприятий, брокерских и посреднических фирм. В основу опросов положена неколичественная методика мюнхенского IFO-института. Респонденты оценивают текущее и будущее состояние отрасли и фирмы не в количественных показателях, а в категориях “больше-меньше”, “лучше-хуже”.

Специальные исследования, проводившиеся в Европе, показали, что участники опросов признали подобные конъюнктурные опросы полезными для себя, особенно в отраслевом разрезе. Фирмы – участники опросов – сообщают, что используют прогнозы при разработке краткосрочных оперативных планов и бюджета. Около четверти респондентов применяют результаты опросов в бизнес-планировании.

Исходя из результатов опросов о динамике объема производства, предприятия фирмы определяют направленность деловой политики и текущих планов.

Таким образом, качественные (не количественные) методы прогнозирования оказывают не меньшую помощь в определении будущей деятельности предприятия, чем прогнозы, выраженные в конкретных цифрах и абсолютных показателях.*

    Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование. В рамках нормативного прогнозирования сначала определяются общие цели и стратегические ориентиры на будущий период времени, а затем менеджеры оценивают развитие фирмы, исходя из этих целей.

Чаще всего нормативный подход используется тогда, когда фирма не обладает необходимыми исходными (историческими) данными. Поэтому для нормативного подхода характерно преимущественное применение качественных методов исследования (рис. 2)

Рис 2. Схема нормативного прогнозирования

Как и экстраполятивное, нормативное прогнозирование является в большей степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды организации.

1.2 Виды прогнозов

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

Виды прогнозов можно классифицировать по нескольким признакам.

Во-первых, прогнозы разделяют в зависимости от их временного охвата. Различная длительность прогнозов определяется существованием различных горизонтов планирования: от краткосрочного до долгосрочного.

Существуют прогнозы на очень короткий период времени – сроком до месяца. К таким прогнозам относятся месячные и недельные прогнозы движения наличности.

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 и основанные на творческом видении.

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

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

Активный прогноз – предусматривает возможность активных действий фирмы по проектированию собственного будущего, её реальное воздействие на внешнюю среду.

В заключении можно отметить некоторые источники ошибок применения методов прогнозирования среды бизнеса и способы их преодоления.

Основными источниками могут быть названы:

    простое перенесение (экстраполяция) данных из прошлого в будущее (например, отсутствие у фирмы иных вариантов прогноза, кроме 10% роста продаж).

    невозможность точного определить вероятность события и его воздействия на исследуемый объект.

    непредвиденные трудности (разрушительные трудности), влияющие на осуществление плана, например, внезапное увольнение начальника отдел сбыта.

Ошибки первой категории могут быть сужены путем применения методов регрессионного анализа, криволинейного сглаживания и других техник.

Ошибки второй категории частично могут быть преодолены при помощи метода Дельфи, сценариев, моделей, анализа модели жизненного цикла.

В целом точность прогнозирования повышается по мере накопления опыта прогнозирования и отработки его методов.

*Например, предприятие, выпускающее известь, столкнулось с насыщением спроса на свою продукцию на рынке строительных материалов. Пассивный прогноз в этом случае предположил бы сохранение тенденции падения спроса на известь, а значит, сокращение ее производства. Активный прогноз напротив, мог бы включить дополнительные усилия фирмы по стимулированию спроса на известь, например, за счет прове­дения агрессивной рекламной кампании на рынке товаров для садоводов с акцентом на универсальное применение извести на их участках. Тогда в рамках активного прогноза могло бы быть высказано суждение о возможном сохранении или даже увеличении спроса на известь. *

В-четвертых, прогнозы делятся на вариантные и инвариант­ные в зависимости от степени вероятности будущих событий.

Если вероятность прогнозируемых событий велика, или, дру­гими словами, фирма рассчитывает на высокую степень определен­ности будущей среды, то прогноз включает в себя только один ва­риант развития, то есть является инвариантным. Обычно инвари­антный прогноз основывается на экстраполятивном подходе, про­стом продолжении сложившейся тенденции.

Вариантный прогноз основан на предположении о значитель­ной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

Таким образом, в рамках вариантного прогноза описывается несколько вероятных состояний фирмы в будущий период времени (рис. 3).

Рис. 3. Вариантный прогноз

Каждый из вариантов развития учитывает специфическое состоя­ние будущей среды фирмы 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. Напри­мер, через 6 месяцев цены на фотоаппараты вырастут на 10%.

Рис. 4. Точечный и интервальный прогнозы

Интервальный прогноз – это такое предсказание будущего, в котором предлагается некоторый интервал, диапазон значений про­гнозируемого показателя (рис. 4). Например, через 6 месяцев це­ны на фотоаппараты вырастут на 10-15%.

2. Методы прогнозирования деловой среды

Первоначально прогнозирование в рамках фирмы возникло как предсказание экономических параметров длительности бизнеса (как внешних по отношению к фирме, так и внутренних).

Позднее фирмы освоили прогнозирование технологического (технологическое прогнозирование), а также социального и поли­тического компонентов (социально-политическое прогнозирование) своей среды.

Поэтому общие, наиболее распространенные методы прогно­зирования возникли в рамках экологического прогнозирования, од­нако позднее они нашли свое применение также и в технологиче­ском, и в социально-политическом прогнозировании. Кроме того, для технологического и социально-политического прогнозирования характерны собственные, специфические методы исследования.

Общие методы прогнозирования можно разделить на четыре крупные группы-

    методы экспертных оценок;

    методы экстраполяции трендов;

    методы регрессионного анализа;

    методы экономико-математического моделирования.

Методы экстраполяции трендов и методы регрессионного анализа объединяют в общее понятие “методы анализа временных рядов”.

Методы регрессионного анализа и метод экономико-математи­ческого моделирования вместе составляют понятие “методы анализа причинных связей”.

2.1 Методы экспертных оценок

Эта группа методов прогнозирования предполагает учет субъ­ективного мнения экспертов о будущем состоянии дел. Для экс­пертных оценок характерно предсказание будущего на основе как рациональных доводов, так и интуитивного знания. Методы экс­пертных оценок, как правило, имеют качественный характер. Экспертные оценки разделяют на индивидуальные и коллективные.

К индивидуальным экспертным оценкам относят:

    сценарии;

    метод “интервью”

    аналитические докладные записки.

Метод “интервью” предполагает беседу организатора прогноз­ной деятельности с прогнозистом-экспертом, в которой ставятся во­просы о будущем состоянии фирмы и ее среды.

Метод аналитических докладных записок означает самостоя­тельную работу эксперта над анализом деловой ситуации и воз­можных путей ее развития.

Коллективные экспертные оценки можно назвать комплекс­ными методами прогнозирования, поскольку они включают:

    подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок;

    статистические методы обработки полученных материалов.

Коллективные экспертные оценки включают:

    метод “комиссий”

    метод “мозговых атак”;

    метод Дельфи.

Метод “комиссий” может означать организацию “круглого стола” и других подобных мероприятий, в рамках которых происхо­дит согласование мнений экспертов.

Для метода “мозговых атак” характерны:

    коллективная гене­рация идей

    творческое решение проблем.

Мозговая атака пред­ставляет собой свободный, неструктурированный процесс генери­рования любых идей по избранной теме, которые спонтанно выска­зываются участниками встречи. Оптимальное число участников -6-12 человек, желательно, чтобы это были люди, имеющие различ­ные профессии и специализации.

Метод Дельфи был разработан известным экспертом из ис­следовательской корпорации “РЭНД” Олафом Хельмером, матема­тиком по образованию. Может быть, поэтому в методе Дельфи со­четаются творческий подход к решению проблемы и достаточная точность прогноза.

Свое название метод получил по древнегреческому городу Дельфи, прославившемуся своими предсказателями.

Суть метода Дельфи состоит в проведении анкетных опросов специалистов выбранной области знаний (наиболее часто этот ме­тод используется в технологическом прогнозировании, при пред­сказании открытий и нововведений в области технологии). Полу­ченные анкетные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отра­жающий их коллективное мнение по избранной проблеме.

Обычно после первого опроса наблюдается значительный раз­брос мнений. Поэтому процедура осуществления метода Дельфи предполагает проведение еще трех-четырех опросов, в преддверии которых каждого из экспертов знакомят с итогами предыдущего оп­роса, но не для того, чтобы оказать на него давление, а для того, чтобы эксперт мог получить дополнительную информацию о пред­мете опроса. Идеально опрос повторяется до совпадения мнений экс­пертов, реально – до получения наиболее узкого диапазона мнений.

Из всех перечисленных методов экспертных оценок очень вы­сокую популярность в последние десятилетия получил метод со­ставления сценариев. Рассмотрим его более подробно.

2.2 Метод составления сценариев

Впервые термин “сценарий” был употреблен в 1960 г. футурологом Х. Каном при разработке картин будущего, необходимых для решения стратегических вопросов в военной области.

Сценарий – это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Как правило, для прогно­за ситуации характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев (рис. 5). В большинстве случаев это три сценария:

    оптимистический;

    пессимистический;

    средний (наиболее вероятный, ожидаемый).

Рис.5. Так изобразил модель сценариев немецкий исследователь X. Гешка

Сценарии разрабатываются для определения рамок будущего развития:

    технологии;

    рыночных сегментов;

    стран или регионов и т.д.

Экономическая организация со смежной структурой и разно­образием направлений деятельности меньше поддается прогнозиро­ванию в рамках сценария.

В целом сценарий подчинен стратегической функции фирмы и разрабатывается в процессе долгосрочного планирования. Широ­кий временной охват предполагает усиление неопределенности сре­ди бизнеса, и поэтому для сценария, как правило, характерны неко­торая недостоверность и повышенное количество ошибок. Посколь­ку определение количественных параметров будущего затруднено (так, трудно точно определить величину продаж фирмы через 5 лет), при составлении сценариев чаще всего используются качест­венные методы и интервальные прогнозы показателей.

Вместе с тем сценарий предполагает комплексный подход для его разработки, помимо качественных могут использоваться количественные мето­ды:

    экономико-математические;

    моделирование;

    анализ перекрестного влияния;

    корреляционный анализ и т.д.

Составление сценария обычно включает в себя несколько этапов.

Первый этап. Структурирование и формулировка вопроса.

Вопрос, выбранный для анализа, должен быть определен так точно, как это возможно. На данном этапе должна быть собрана и проанализирована базовая информация. Поставленная задача должна быть согласована со всеми участниками проекта.

Необходимо осветить структурные характеристики и внутрен­ние проблемы проекта.

Второй этап. Определение и группировка сфер влияния.

Для осуществления второго этапа необходимо выделить крити­ческие точки среды бизнеса и оценить их влияние на будущее орга­низации.

Третий этап. Установление показателей будущего развития критически важных факторов среды организации.

После того, как основные сферы влияния обозначены, необхо­димо определить их возможное состояние в будущем, исходя из на­меченных фирмой целей.

Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.

Для сфер, развитие которых может включать несколько вари­антов, будущее состояние должно быть описано при помощи нескольких альтернативных показателей (например, фирму устраивает. чтобы численность населения в регионе увеличилась на 2,3 или 5%).

Четвертый этап. Формирование и отбор согласующихся наборов предположений.

Если на третьем этапе фирма определяла будущее состояние среды и ее влияние на фирму, исходя из собственных целей, то на четвертом этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.

Различные альтернативные предположения о будущем состоя­нии наиболее значимых компонентов среды комбинируются в набо­ры. Формирование наборов обычно осуществляется при помощи компьютерных программ. Из полученных наборов отбираются, как правило, три набора. Отбор осуществляется исходя из следующих критериев:

    высокая сочетаемость предположений, входящих в набор;

    наличие большого числа значимых переменных;

    высокая вероятность событий, относящихся к набору пред­положений.

Пятый этап. Сопоставление намеченных показателей буду­щего состояния сфер влияния с предположениями об их развитии.

На этом этапе сопоставляются результаты третьего и четверто­го этапов. Повышенные или заниженные показатели состояния сре­ды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом этапе.

Так, если фирма на третьем этапе прогнозировала увеличение рождаемости в регионе в 2000 г. на 5%, а анализ на четвертом этапе показал, что произойдет ухудшение экономической конъюнктуры, экологической обстановки, возможны политические и социальные коллизии, то на пятом этапе показатель 5% должен быть изменен в сторону его уменьшения, например до 3%.

Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Так, если прогноз составляется в 1995 г для 2000 г., то период про­гнозирования нужно разделить на два этапа по три года: сначала разработать сценарий для 1997 года, а уже затем для 2000 года.

Шестой этап. Введение в анализ разрушительных событий.

Разрушительное событие – это внезапно случившийся инци­дент, который не был ранее спрогнозирован и который может изме­нить направление тенденции.

Разрушительные события могут иметь как отрицательный ха­рактер (наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения между бывшими противниками и т.д.).

Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев (например, на состояние рождаемо­сти в регионе могут повлиять: во-первых, авария на атомной стан­ции; во-вторых, вероятность локального конфликта; в-третьих, от­крытие нового месторождения полезных ископаемых. Однако ре­альное воздействие возможно только первого из событий).

Седьмой этап. Установление последствий.

На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более широкого ос­воения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определя­ются характер и степень воздействия тех или иных вариантов раз­вития на стратегические области действий фирмы.

Восьмой этап. Принятие мер.

В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он 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.

    в марте – 270 единиц

    в апреле – 260 единиц

    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:

    модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

    макроэкономические модели, к которым относят

    эконометрические модели;

    модели “затраты-выпуск”.

Корпоративные модели 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:

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

    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);

    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

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

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

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

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

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

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

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

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


Январь 60 65
Февраль 68 61
Март 47 63
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 73 70
Январь 58 66
февраль 62 65