Как правильно составлять точные прогнозы на матчи? Как составить предварительный прогноз на матч.

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

    существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

  • сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

Объем продаж, тыс. руб.

Четырехквартальная скользящая средняя

Сумма двух соседних значений

Тренд, тыс. руб.

Объем продаж / тренд × 100

I кв. 2007 г.

II кв. 2007 г.

III кв. 2007 г.

IV кв. 2007 г.

I кв. 2008 г.

II кв. 2008 г.

III кв. 2008 г.

IV кв. 2008 г.

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

2009 г.

Объем продаж, тыс. руб.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

I квартал

II квартал

III квартал

IV квартал

Нескорректированная средняя

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

    динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

    сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

При разработке прогноза сбыта важны комплексный подход, использование одновременно нескольких методов прогнозирования и сопоставления полученных результатов. Среди этих методов наиболее распространенными являются следующие:

1. Опрос группы руководителей различных служб и отделов компании. Предварительно эти руководители должны получить соответствующую информацию относительно анализа рынка. В таком случае прогноз сбыта представляет собой нечто «среднее» из взглядов и наметок опрашиваемой группы руководителей. Подобный метод составления прогноза наиболее подходит для новых предприятий, не имеющих достаточно опыта в использовании других методов. Этот метод применим и тогда, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта тех или иных видов изделий.

2. Обобщение оценок отдельных торговых агентов компании и руководителей ее сбытовых подразделений. В этом случае анализ рынка дополняется мнением тех, кто непосредственно ощущает реакцию потребителей, острее всего чувствует малейшие колебания потребительских предпочтений. Принимается в расчет здесь и региональный аспект: отдельные работники или руководители сбыта могут предоставить дополнительную информацию об особенностях реализации тех или иных изделий в разных районах страны. Соответственно точность оценок при таком методе выше, чем при первом. Но организация подобной работы сопряжена с большими накладными расходами (прежде всего с дополнительными затратами на оплату труда специалистов и аналитиков, на обработку данных и т.п.). И хотя фирмы, которые дорожат своей маркой (особенно речь идет о ведущих промышленных компаниях с производством мирового класса или стремящихся стать таковыми), никогда не скупятся на них, часто требуется разработка специальных процедур контроля и бюджетирования этих расходов. В противном случае точность прогноза может негативно отразиться на финансовом положении предприятия.

3. Прогнозирование на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем. Предполагается, что оборот следующего года превысит или будет ниже оборота нынешнего года на определенную величину (обычно берется процентное увеличение к данным за предыдущий год по так называемому принципу «от достигнутого»).Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, с вялотекущим НТП, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко. Типичнейшим примером такой отрасли является коммунальное хозяйство. Применяя данный метод, невозможно учесть быстрые изменения в характере коммерческой деятельности, в структуре потребительского спроса и т.п. Что же до конкуренции, то ее степень здесь вообще не учитывается.

4. Анализ тенденций и циклов, факторов, вызывающих изменения в объеме сбыта. Прогноз сбыта основывается на выявлении с помощью анализа рынка вероятностных тенденций и статистически значимых факторов, лежащих в их основе. Обычно в расчет принимаются следующие основные факторы: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта компании, возможные влияния забастовок, технические сдвиги, появление на рынке новых конкурентов. Этот метод наиболее предпочтителен при составлении долгосрочных прогнозов.Статистические закономерности, выявленные тенденции и зависимости на протяжении многих лет нивелируют действие случайных и второстепенных факторов. Вместе с тем, с помощью этого метода трудно прогнозировать на период менее 3-5 лет, слишком малы выборка, массив обрабатываемой статистической информации, а также период проявления действия циклических колебаний. Этот метод наиболее пригоден в капиталоемких отраслях промышленности.

5. Корреляционный анализ, т.е. определение статистически значимых факторов влияния на сбыт продукции компании. Он логически дополняет предыдущий метод, но основывается на более сложном научном инструментарии статистического анализа рынка. Обычно в рамках специальных обследований определяется теснота корреляционной связи между уровнем сбыта предприятия и различными сторонами хозяйственной деятельности, влияние на сбыт которых может быть логически доказано или обосновано. Таким образом, выявляются и ранжируются (по степени влияния) наиболее значимые факторы, в зависимости от которых в будущем может меняться объем сбыта. Следует заметить, что такой метод прогноза обязательно требует серьезных специальных и комплексных, а значит, и достаточно дорогостоящих, не всегда экономически оправданных, исследований рынка. Наиболее точные результаты, тем не менее, с помощью этого метода могут быть получены в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнктуре отраслях.

Основные методы прогнозирования

Введение

1. Прогнозирование и виды прогнозов

2. Методы прогнозирования

3. Статистическое прогнозирование

4. Прогнозирование на основе сезонных колебаний

5. Экспертное прогнозирование

6. Прогнозирование сбыта

7. Информация, полученная в магазинах конкурентов

8. Поставщики и закупочные центры

Заключение

Список литературы


Введение

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель работы: рассмотреть прогнозирование сбыта. Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий в области прогнозирования;

признаки классификации, виды прогнозов и их краткая характеристика;

методы прогнозирования (рассмотрены, по возможности, на конкретных примерах);

1. Прогнозирование и виды прогнозов

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «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». В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия».

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

Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Мы воспользуемся подходом, разработанным в Финансовой академии при Правительстве РФ и на его основе составим следующую классификационную таблицу.

Таблица 1

Виды прогнозов

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят к среднесрочным.

По типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

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

Существуют два вида поискового прогнозирования:

экстраполятивное (традиционное),

альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

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

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

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

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

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

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

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

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

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

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

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

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

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

По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

2. Методы прогнозирования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

В данной статье описываются методы прогнозирования, их значение, классификация и краткие характеристики. Представлены основные критерии выбора данных методов и приведены примеры их эффективного практического применения. Также подчеркнута особая роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной нестабильности.

Суть и значение методологии прогнозирования

В общем понятии прогнозирование является процессом предопределения будущего на основании исходных параметров (опыта, выявленных закономерностей, тенденций, связей, возможных перспектив и т. п.). На научной основе прогнозирование используется в самых различных областях жизнедеятельности человека: экономике, социологии, демографии, политологии, метеорологии, генетике и многих других. Наиболее показательным примером использования прогнозирования в повседневной жизни человека является привычный всем ежедневный прогноз погоды.

В свою очередь, эффективное использование прогнозов на научной основе требует применения определенных методик, включающих в себя целый ряд методов прогнозирования. В начале прошлого века при зарождении научных исследований по данному направлению предлагалось всего лишь несколько подобных методов с ограниченным спектром применения. На данный момент существует множество таких методов (более 150), хотя практически используется не более нескольких десятков основных методов прогнозирования. При этом выбор тех или иных методов зависит как от сферы их применения, так и от поставленных целей проводимых прогнозных исследований, а также от доступности для исследователя конкретных инструментов прогнозирования.

Базисные понятия в методологии прогнозирования

Метод прогнозирования - конкретный способ, направленный на исследование объекта прогнозирования с целью получения целевого прогноза.

Методология прогнозирования - общая совокупность знаний о методах, приемах и инструментах составления прогнозов.

Методика прогнозирования - сочетание методов, приемов и инструментов, избранных для получения целевого прогноза.

Объект прогнозирования - определенная область процессов, в рамках которых проводятся исследования субъекта прогнозирования.

Субъект прогнозирования - юридическое либо физическое лицо, осуществляющее исследовательскую работу с целью получения прогнозов.

Различия и взаимосвязь планирования с процессом составления прогнозов

Прогнозирование в отличие от планирования:

  • носит информативный, а не директивный характер;
  • охватывает не только деятельность конкретного предприятия или организации, а всю совокупность внешней и внутренней среды;
  • может носить более долгосрочный характер;
  • не требует значительной детализации.

Однако при всех различиях прогнозирование и планирование имеют тесную взаимосвязь, в особенности в экономической области. Полученный целевой прогноз показывает область потенциальных рисков и возможностей, в разрезе которых формируются конкретные проблемы, задачи и цели, которые необходимо решить и учитывать при составлении планов различных форм (стратегических, оперативных и т. д.). Кроме того, прогнозы дают возможность аналитически обоснованного многовариантного взгляда на потенциальное развитие, что необходимо для построения альтернативных планов. В общем смысле можно сказать, что взаимосвязь прогнозирования и планирования заключается в том, что хотя прогноз и не определяет конкретных плановых задач, но содержит необходимые информативные материалы для осуществления эффективного целевого планирования.

Основные классификаторы в методологии прогнозирования

Основная классификация методов прогнозирования обычно осуществляется по следующим признакам:

По степени формализации:

  • интуитивные которые используются при сложно прогнозируемых задачах с применением экспертных оценок (интервью, метод сценариев, метод "Дельфи", мозговой штурм и т.п.);
  • формализованные методы, которые преимущественно подразумевают более точный математический расчет (метод экстраполяции, метод наименьших квадратов и т. п., а также различные методы моделирования).

По характеру прогностического процесса:

  • качественные методы, базирующиеся на экспертных оценках и аналитике;
  • количественные методы, базирующиеся на математических методах;
  • комбинированные методы, включающие (синтезирующие) элементы как качественных, так и количественных методик.

По способу получения и обработки информационных данных:

  • статистические методы, подразумевающие использование для обработки информационных данных количественных (динамических) структурных закономерностей;
  • методы аналогий, базирующихся на логических выводах о схожести закономерностей развития различных процессов;
  • опережающие методы, характеризующиеся способностью построения прогнозов на основе новейших тенденций и закономерностей развития исследуемого объекта.

Также всю совокупность данных методов можно условно разделить на общие методы прогнозирования и специализированные методы. К общим методам можно отнести те, которые охватывают широкий спектр решения прогностических задач в различных сферах жизнедеятельности. Примером таких прогнозов могут служить экспертные оценки в разных областях. С другой стороны, существуют методы, ориентированные лишь на определенную сферу деятельности, как, например, балансовый метод получивший распространение в экономической сфере и ориентированный на информацию бухгалтерского учета.

Краткая характеристика методов прогнозирования

Как уже отмечалось, в прогнозировании на данный момент существует множество методов. К основным методам прогнозирования можно отнести те, которые получили на данный момент наибольшее распространение и применение в различных областях.

  • Метод Поскольку при решении многих прогнозных задач зачастую недостаточно достоверных формализованных, в том числе математических, данных, этот метод является достаточно популярным. Он основывается на профессиональном мнении опытных экспертов и специалистов в различных сферах с последующей обработкой и анализом проведенных опросов.
  • Метод экстраполяции используется при стабильной системной динамике различных процессов, когда тенденции развития сохраняются в долгосрочном периоде и существует возможность их проецирования на будущие результаты. Также данный метод используется для объектов одной сферы деятельности со схожими параметрами, предполагая, что воздействие тех или иных процессов на один объект, вызвавшие определенные последствия вызовут аналогичные результаты и в других подобных объектах. Такое прогнозирование еще называют методом аналогий.
  • Методы моделирования. Разработка моделей осуществляется на основе об определенных объектах или системах, их элементах и процессах с последующими экспериментальными апробациями построенной модели и внесением в нее необходимых корректировок. На данный момент методы прогнозного моделирования имеют наиболее широкий спектр применения в различных областях от биологии до социально-экономической сферы. В особенности возможности этой методики раскрылись с появлением современных компьютерных технологий.
  • также является одним из основных методов. Он подразумевает подход к составлению прогнозов, ориентированных на конкретные цели и задачи, формулируемые субъектом прогнозирования с установкой определенных нормативных значений.
  • Метод сценариев получил распространение при разработке управленческих решений, позволяющих оценить вероятностное развитие событий и возможные результаты. То есть этот метод подразумевает анализ ситуации с последующим определением вероятных тенденций ее развития под воздействием принятия тех или иных управленческих решений.
  • Методы Форсайта. Новейшая методика, включающая целый комплекс различных методов и приемов, направленных не только на анализ и прогноз будущего, но и на его формирование.

Статистические методы прогнозирования

Одними из главных методов составления прогнозов являются статистические методы. Разработанные такими методами прогнозы могут быть наиболее точными при условии полноты и достоверности исходных информационных данных для анализа необходимых количественных и полуколичественных характеристик объектов прогнозирования. Данные методы являются формой математических приемов прогнозирования, дающих возможность строить перспективные динамические ряды. Статистические методы прогнозирования включают:

  • исследование и применение современной математико-статистической методики построения прогнозов на основе объективных данных;
  • теоретико-практические исследования в области вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования;
  • теоретико-практические исследования прогнозирования в рисковой среде, а также комбинированных методов симбиоза экономико-математических и эконометрических (в том числе формализованных и экспертных) моделей.

Вспомогательный инструментарий методологии прогнозирования

К вспомогательному инструментарию эвристических методов прогнозирования можно отнести: анкеты, карты, опросные листы, различный графический материал и т. п.

К инструментарию формализованных и смешанных методов относят большой спектр инструментов и приемов вспомогательного математического аппарата. В частности:

  • линейные и нелинейные функции;
  • дифференциальные функции;
  • статистическо-математический инструментарий корреляции и регрессии;
  • метод наименьших квадратов;
  • матричные приемы, аппарат нейронных и аналитических сетей;
  • аппарат многомерной центральной предельной теоремы теории вероятностей;
  • аппарат нечетких множеств и др.

Критерии и факторы выбора тех или иных методов при составлении прогнозов

На выбор методов прогнозирования влияют различные факторы. Так оперативные задачи требуют более оперативных методов. В то же время долгосрочные (стратегические прогнозы) требуют применения методов прогнозирования комплексного всеобъемлющего характера. Выбор тех или иных методов также зависит от сферы применения, доступности релевантной информации, возможности получения формализованных (количественных) оценок, квалификации и технической оснащенности субъектов прогнозирования и т. д.

Основными критериями методики могут служить:

  • системный характер при формировании прогнозов;
  • адаптивность (вариативность) к возможным параметрическим изменениям;
  • обоснованность выбора методики с точки зрения достоверности и относительной точности прогноза;
  • непрерывность процесса прогнозирования (если не ставится единоразовая задача);
  • экономическая обоснованность - затраты на осуществление процесса прогнозирования не должны превышать эффект от практического применения его результатов, в особенности в экономической сфере.

Примеры эффективного применения существующего прогностического аппарата

Эффективное практическое применение методов прогнозирования, пример которого наиболее распространен на нынешний момент, - их использование в бизнес-среде. Так наиболее прогрессивные фирмы уже не обходятся без составления прогнозов при осуществлении полноценного планирования своей деятельности. В данном контексте важными являются прогнозы конъюнктуры рынков, динамики цен, спроса, инновационных перспектив и прочие прогностические показатели вплоть до сезонно-климатических природных колебаний и социально-политического климата.

Кроме этого, существует множество примеров эффективного применения методологии прогнозирования в различных :

  • использование математического моделирования для прогнозирования потенциальных аварийных ситуаций на опасных предприятиях;
  • системное эколого-экономическое прогнозирование в разрезе страны и регионов;
  • социально-экономическое прогнозирование тенденций развития общества в целом и отдельных его элементов;
  • прогнозирование в области квантовой физики, новых биотехнологий, информационных технологий и многих других областях.

Роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной неопределенности и глобальных рисков

В заключение необходимо сказать, что методология прогнозирования уже давно полноценно вошла в жизнедеятельность человека, однако наибольшей актуальности она приобретает именно в наши дни. Данная тенденция связана как с быстрым развитием технологических процессов в мире, так и с повышением неопределенности во внутренней и внешней среде. Многочисленные кризисные явления в экономике, политике, социальной сфере провоцируют усиление рисковой нагрузки во всех сферах деятельности. Углубление процессов глобализации привели к появлению системных глобальных рисков генерирующих возможный эффект домино, когда проблемы в отдельных корпорациях или странах оказывают серьезное негативное воздействие на экономико-политическое состояние всего мирового сообщества. Также в последнее время усилились риски, связанные с природно-климатической нестабильностью, большими техногенными катастрофами, военно-политическими кризисами. Все это свидетельствует об особой роли прогнозирования как потенциальных глобальных, так и текущих индивидуальных рисковых явлений в современном мире. Эффективное системное прогнозирование, отвечающее на современные вызовы, может позволить избежать либо уменьшить последствия от многих угроз и даже трансформировать их в преимущества.

При разработке прогноза сбыта важны комплексный подход, использование одновременно нескольких методов прогнозирование и сопоставление полученных результатов. Среди этих методов наиболее распространенными являются следующие:

1) Метод экспертных оценок (в том числе мнение группы руководителей и комбинация мнений работников сбыта). Подобный метод составления прогноза наиболее подходит для новых предприятий, не имеющих достаточно опыта в использовании других методов. Этот метод применим и тогда, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта тех или иных видов изделий.

2) Экстраполяция тенденций и цикла. При использовании этого метода неизбежны ошибки, однако он неизменно применяется при прогнозировании сбыта, низкий процент предсказания последствий социально-экономических явлений не способствует высокой точности прогноза. Применение данного метода возможно в том случае, если в распоряжении аналитика находятся массивные объемы информации по различным направлениям деятельности фирмы за последние 10 лет.

Использование данного метода базируется на следующих приемах:

А)Определение скользящих средних значений.

Диаграмма сбыта продукции чаще всего носит скачкообразный характер. Усреднение результатов наблюдений позволит построить кривую сбыта во времени. Усредняется подходящее число результатов наблюдений. При этом могут использоваться кварталы, что означает сложение первых трех результатов и деление суммы на три. Затем складываются результаты второго, третьего и четвертого наблюдений и делятся на три и т.д. Результат представляет собой квартальное скользящее среднее. Построенный график определить перспективные значения сбыта.

Б)Модели сглаживания.

Со временем проводится все больше наблюдений и определяется размер ошибок прогнозирования. При этом представляется рациональным учитывать прошлые ошибки при прогнозировании будущего. Один из способов – прибавление фиксированного процента ошибки прошлого месяца к действительному значению продаж прошлого месяца и использование результата для прогнозирования следующего месяца. С помощью этого метода можно получить вполне хорошие краткосрочные прогнозы. Подобные прогнозы полезны для планирования производства и управления запасами, но практически неприменимы для планирования финансовой деятельности.

3) Прогнозирование по портфелю заказов, то есть на основе имеющихся или предполагаемых заказов потенциальных покупателей продукции, что является предпочтительным для формирования объема сбыта в наукоемких производствах. Применение данного метода требует проведения специальных исследований по основным отраслям, потребляющим продукцию данного предприятия, сбора и обработки значительного статистического и фактического материала. Этот метод предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического комплекса, а также на предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы.

4) Корреляционный анализ, то есть определение статистически значимых факторов влияния на сбыт продукции компании. С помощью корреляционного отношения определяется теснота связи между уровнем сбыта и различными результатами хозяйственной деятельности предприятия, влияние на сбыт которых может быть логически доказано и обосновано. Таким образом, выявляются и ранжируются факторы(по степени их влияния) наиболее значимые факторы, в зависимости от которых в будущем может меняться объем сбыта. Этот метод требует специальных и дорогостоящих исследований. Наиболее точные результаты можно получить в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнктуре отраслях.

Эффективность применения того или иного метода целиком зависит от конкурентных условий и специфики хозяйственной деятельности предприятия и может быть определена только в системе общих мероприятий по исследованию рынка. В маркетинговоориентированных компаниях составляется несколько вариантов прогнозов с использованием различных методов (3-4 метода). Затем полученные оценки сопоставляются с тем, чтобы установить возникающие расхождения оценок. Обычно считается, что прогноз составлен правильно, если разница между предполагаемым и фактическим сбытом не превышает 5%. Если эти расхождения значительные (разброс значений показателей прогнозов сбыта по различным методам превышает 10%), то, скорее всего при составлении прогноза сбыта по какой-либо методике были допущены ошибки.