скачать рефераты

МЕНЮ


Механизм прогнозирования как инструмент управления устойчивым развитием

Можно выделить следующие пять этапов в процессе прогнозирования [24. С. 142].

Этап 1, 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.

Этап 2, 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.

Этап 3, 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.

Этап 4, 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. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5.

Этап 5, 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.

Успешность прогнозирования зависит от таких условий [9.С. 55]: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них – формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики. Принципы организации работ по прогнозированию представлены в Приложении Г.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий [29. С. 67]: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

 

1.2 Классификация методов прогнозирования в общем механизме стратегического планирования


Существует широкий круг методик и методических подходов к прогнозированию (Формы экономического прогноза представлены в приложении 4). Выбор прогностического аппарата и умелое его использование в целях прогнозирования – это довольно сложная проблема, в частности и в методолого-методическом плане, о чем свидетельствует отсутствие единого общепризнанного набора конкретных методик и процедур прогнозирования. Нельзя, однако, не отметить, что имеется существенное сходство методов прогнозирования, используемых зарубежными и российскими специалистами.

Все более обогащаемый опыт прогнозной работы дал возможность выявить достоинства и недостатки каждого метода. Фактически все эти методы являются взаимодополняющими, и эффективная прогнозная система может обеспечить возможность использования любого этого метода.

В условиях быстро меняющейся среды интуиция и воображение могут стать важным средством восприятия реальности, дополняя количественные подходы, основывающиеся только на фактах. Понятно, однако, что чисто качественным методам также присущи определенные недостатки, в силу чего интуиция должна проверяться с помощью фактов и знаний. Иначе говоря, все сильнее назревает потребность в сопоставлении этих двух методов и их интегрировании.

Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования.

Для выбора наиболее подходящего метода прогнозирования на предпрогнозном этапе необходимо структурировать информацию об объекте прогнозирования, проанализировать ее (оценить полноту, непротиворечивость, сопоставимость и соизмеримость данных, точность и достоверность информации).

Условно все существующие методы прогнозирования можно разбить на две большие группы (рис. 1.1) [8, С. 93]:

– фактографические (формализованные), которые базируются на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом;

– экспертные (интуитивные) методы используют мнения специалистов-экспертов и применяются тогда, когда невозможно формализовать изучаемые процессы или имеет место неопределенность развития хозяйственной системы.

Обоснованность прогноза в значительной мере зависит от выбора метода прогнозирования.

Особое место в классификации методов прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы прогнозирования. Использование комбинированных методов особенно актуально для сложных социально-экономических систем, когда при разработке прогноза показателей каждого элемента системы могут быть использованы различные сочетания методов прогнозирования. Разновидностью комбинированных методов можно считать эконометрическое моделирование [47, С. 86].

Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, сложность и структура системы, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста [34. С. 66]. В таблице 1.1 приведена характеристика различных методов прогнозирования экономических систем и область их применения.



Таблица 1.1. Краткая характеристика методов прогнозирования и область их применения

Метод

Основные условия применения

Особенности применения

Область применения

1

2

3

4

1. Сценарный (функционально-логическое прогнозирование)

Наличие определенного количества вариантов развития системы

Подчинение стратегической функции развития системы, выбор оптимальной альтернативы управления. Установление логической последовательности

Сценарии разрабатываются для определения рамок будущего развития технологии, рыночных сегментов, стран и регионов и т.д. Долгосрочный прогноз, практически неограничен

2. Экстраполяция

Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за 5 периодов

Прогнозирование на основе предположения о неизменности тенденций в будущем

Прогнозирование показателей по предприятию, прогноз потребностей в ресурсах, прогнозирование спроса, финансовое прогнозирование. Краткосрочный прогноз

3. Регрессионный анализ

Используется для объектов, имеющих сложную, многофакторную природу. Предполагает наличие выборки.

Исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких величин

Прогнозирование объема инвестиций, уровня затрат, финансовых результатов, объемов продаж и т.п. Используется в среднесрочном прогнозировании

4. Экспертный

Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области

Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам

Прогнозирование рынков сбыта, сроков обновления выпускаемой продукции, прогноз технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен

5. Структурное прогнозирование

Возможности решения проблемы при сохранении функций, но изменении структуры.

Построение прогнозных графов и «дерева целей»

Прогноз развития объекта в целом, формулировка сценария достижения прогнозируемой цели. Срок прогнозирования не ограничен

6. Прогнозирование по аналогии

Используется при схожести объектов прогнозирования, их целей, последствий прогноза

Применяется только для доказанной аналогии между объектами, нельзя применять для новых объектов, процессов, ситуаций, т.е. не имеющих аналогов

Может применяться для установления качественной и количественной аналогии с целью изучения опыта, результатов и т.п. Краткосрочное и среднесрочное прогнозирование

7. Комплексные системы прогнозирования (комбинированный метод)

Условия определенные для конкретных методов прогнозирования (п.п. 1–6)

Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на прогнозировании

Для всех видов прогнозирования. Срок не ограничен


Важную роль в выборе метода прогнозирования может сыграть типовое представление объекта прогнозирования [42, С. 100]. Это связано с тем, что каждому из типовых представлений объекта можно поставить в соответствие множество элементов методической среды прогнозирования. Прогнозист в процессе исследования выбирает вид методов прогнозирования, а затем в рамках этой группы отбирает наиболее подходящий, адаптирует его к особенностям объекта, при необходимости модифицирует или разрабатывает свой метод. Подбор адекватного метода позволяет обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, уменьшить затраты времени и ресурсов на прогнозирование.

Особое место в прогнозировании занимают качественные методы прогноза,

основные из них [25, С. 72]:

-     «деревья» решений – каждому событию предписывается субъективная степень вероятности, используется метод статистики Байеса;

-     оценка торговых работников – метод «снизу вверх», объединяющий оценки торговых агентов;

-     жюри управляющих – ответственные лица по маркетингу, производству, финансам сообща готовят прогноз;

-     сервисное обслуживание – ознакомление с намерениями потенциальных клиентов или планами деятельности;

-     технологические методы освоения – используется существующий уровень реальных знаний для широкой оценки условий будущего роста;

-     нормативный метод – начинается с оценки будущих задач, потребностей, желательных целей и т.д., на основе которых устанавливается обратная связь с мерами, необходимыми для достижения целей и т.п.

Как правило, качественный характер имеют 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.

-                   Область применения – экономическая конъюнктура, решение проблем научно-технического прогресса, развитие объектов большой сложности

-                   Предназначение, решаемые задачи – для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации, в условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления, в условиях большой неопределенности, при отсутствии ЭВМ, в экстремальных ситуациях.

-                   Особенности применения – по экспертным оценкам 7–9 специалистов, выработка коллективного мнения группы экспертов, требуется много времени для опроса и обработки данных.

Экспертные оценки разделяют на индивидуальные и коллективные [22, С. 50]. 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: во-первых, подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок; во-вторых, 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 которой происходит согласование мнений экспертов,

Для метода «мозговых атак» характерны коллективная генерация идей и 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 [45, С. 78], желательно, чтобы это были люди, имеющие различные профессии и специализации.

Метод Дельфи сочетает творческий подход к решению проблемы и достаточную точность прогноза. Он включает несколько этапов [32, С. 44]:

1. Формулирование прогноза каждым экспертом.

2. Уточнение нейтральным исследователем.

3. Повторный опрос экспертов с взаимным учетом мнений. (Его цель – исключить недоразумения и сообщить каждому эксперту то, что известно не всем).

М. Турофф называет несколько возможных применений метода «Дельфи» [26, С. 98]:

1. Определение круга возможных альтернатив.

2. Исследование предпосылок или информации, ведущих к различным допущениям.

3. Соотнесение компетентных суждений по вопросам, затрагивающим различные области знаний.

4. Информирование респондентов относительно различных и взаимосвязанных аспектов вопроса.

5. Достижение единства взглядов.

Особое место среди экспертных оценок занимает построение сценариев, так как помимо традиционной экспертизы этот метод включает целый ряд параметрических подходов и тяготеет к комбинированным методам.

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 [31, С. 83].

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.

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.

Четвертый этап. Формирование и отбор согласующихся наборов предположений. Здесь 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 о 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.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6


Copyright © 2012 г.
При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.