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
[pic]=[pic]=[pic]
Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен
[pic] 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:
[pic],где
[pic]прогноз продаж на месяц 1+1;
[pic] продажи в месяце (фактические данные);
[pic]прогноз продаж на месяц I,
[pic]специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере
Предположим, что[pic]
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 |Прогноз | | |продажи |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
[pic]=[pic][pic][pic][pic][pic]
Полученные данные можно отразить на графике (рис 6).
[pic]
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 |Процент компаний, | | |компаний, |полагающихся | | |применяющих |исключительно на | | |метод |данный метод | |Субъективные оценки |73 |14 | |Статистическая экстраполяция |76 |16 | |Исследование операций или |44 |7 | |экономические модели | | | |Технологическое |29 |6 | |прогнозирование | | |
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”.
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
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5
