Перед началом составления прогноза необходимо проанализировать имеющиеся данные. Это позволит сделать прогноз точнее (произвести корректировку). Рассмотрим, например, показатель рентабельность продукции. Для исчисления этого показателя необходимо знать прибыль и себестоимость продукции. Динамика этих показателей отражена на диаграммах 1 и 2.
Из диаграмм хорошо прослеживаются изменения показателей. Для объективной оценки данный необходимо учитывать факторы: динамику инфляции, экономический кризис августа 1998 г., неопределённость рыночной ситуации в стране и как следствие – снижение объёмов продаж, залёживание товаров на складах и др. Эти факторы необходимо учитывать при прогнозировании показателей на 2000 г.
Метод прогнозирования используют для оценки будущих доходов, показателей экономической эффективности производства на основе показателей прошедших периодов. При этом возникает необходимость в оценке некоторых количественных характеристик, например, таких как объём товарной продукции, прибыль и т. д.
Многие компании слишком импровизируют при составлении прогнозов доходов, экономической эффективности производства и не используют новых эффективных способов прогнозирования при планировании своей хозяйственной деятельности. С помощью Ехсеl можно прогнозировать изменения многих переменных величин, если, есть приемлемая базовая линия для составления прогноза.
Если менеджер управляет определенной производственной линией, то наверняка он будет прогнозировать количество единиц продукции, которое предполагаете продать, рентабельность производства, т. е. доходность. Такой вид прогноза способен помочь определить ресурсы, необходимые для поддержания деятельности, например, такие как установка оборудования, складские помещения и обеспечение технического обслуживания, определения потребности в основном и оборотном капитале.
Для начала необходимо убедиться, что базовая линия действительно хороша. Базовая линия – числовое выражение результатов наблюдений, проводимых на протяжении длительного периода времени. С точки зрения прогнозирования, существует 4 важнейших характеристики базовых линий:
ьбазовая линия включает в себя результаты наблюдений, – начиная самыми ранними и заканчивая последними;
ьвсе временные периоды базовой линии имеют одинаковую продолжительность;
ьнаблюдения фиксируются в один и тот же момент каждого временного периода;
ьпропуск данных не допускается. Пропуск даже одного результата наблюдений нежелателен при прогнозировании, поэтому, если в наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, желательно восполнить их хотя бы приблизительными данными.
Если базовая линия отвечает всем 4-м требованиям, то имеется гораздо больше шансов составить точный прогноз.
В данном примере применяется метод скользящего среднего, который применять достаточно несложно. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда.
Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях. Например, составляется прогноз производительности труда давно и хорошо освоенной предприятием продукции, средний показатель объёма которой за последних несколько лет составляет 70000 единиц. Если предприятие планирует значительное увеличение штата рабочих, логично предположить, что среднемесячная производительность труда будет сокращаться, по крайней мере, на протяжении нескольких месяцев.
Чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Как правило, прогноз с применением скользящего среднего рассматривается как прогноз на период, непосредственно следующий за периодом наблюдения.
Формула скользящего среднего:
Aj – фактическое значение в момент времени j
Fj – прогнозируемое значение в момент времени j
N – число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее
Таблица 3.
Прогноз на 2000 г. с помощью скользящего среднего
Показатели
|
1997 г. |
1998 г. |
1999 г. |
прогноз на 2000 г. |
|
1. Общая рентабельность производства, % |
36,067
|
11,783 |
23,263 |
23,70 |
|
2. Рентабельность продукции, % |
29,818
|
9,899 |
15,714 |
18,48 |
|
3. Рентабельность продаж, % |
22,969
|
9,007 |
13,58 |
15,19 |
|
4. Рентабельность использования ОПФ, % |
59,375
|
20,894 |
45,555 |
41,94 |
|
5. Фондоотдача |
2,333
|
2,543 |
3,505 |
2,79 |
|
6. Фондоёмкость |
0,429
|
0,393 |
0,285 |
0,37 |
|
7. Производительность живого труда, руб. |
28000
|
28028,6 |
39094,2 |
31707,60 |
|
8. Коэфф. оборачиваемости ОбС |
4
|
3 |
3,501 |
3,50 |
Метод скользящего среднего слишком прост для создания точного прогноза и поэтому, можно использовать и другие методы прогнозирования.
Описание или объяснение многих экономических явлений представляет собой процесс решения неточной задачи, базирующейся на субъективных оценках. И действительно, если производственный процесс можно в известном приближении описать с помощью математических формул, внося в них время от времени определённые коррективы, то, например, при планировании хозяйственной деятельности предприятия математические методы уже не дают требуемой точности. Например, нельзя (или, во всяком случае, очень рискованно) просчитать сбыт продукции даже на ближайший период, опираясь лишь на математический аппарат.
В этом, а также во многих других случаях, нет объективного критерия, позволяющего сделать прогноз надёжным.
Относиться к подобного рода обстоятельствам следует философски, ведь если было бы возможно владеть всей опорной информацией, экономике не потребовались бы менеджеры в современном понимании этого слова, да и специалисты множества других профессий.
Так как наряду с объективными данными приходится использовать субъективную информацию, то возникает потребность в соответствующем методологическом обеспечении обработки собранных данных.
Таким образом, потребность в менеджерах, их знание, опыт и интуиция требуются именно в тех направлениях производственной и коммерческой деятельности, которые менее всего поддаются формализации. К числу этих процессов относятся стратегическое планирование и прогнозирование.
Список литературы
1. Большая энциклопедия Кирилла и Мефодия – 2000 (2 CD). 4-е изд. изм. и доп. М.: Кирилл и Мефодий, Большая Российская Энциклопедия, 2000.
2. Гольдштейн Г. Я. Основы менеджмента: Конспект лекций. 2-е изд., доп. Таганрог: ТРТУ, 1997. 258 с.
3. Орлов А. И. Учебник по менеджменту. Ростов-на-Дону: Феникс, 1998. 351 с.
4. Справочник директора предприятия / Под ред. М. Г. Лапусты. 4-е изд., испр., измен. и доп. М.: ИНФРА-М, 2000. 784 с.
5. Экономическая статистика: Учебник / под ред. Ю. Н. Иванова. 2-е изд., доп. М.: ИНФРА-М, 2000. 480 с.
PAGE 1
PAGE 2
Эффективность =(результат (эффект), т. е. доход) / затраты или ресурсы
EMBED Equation.3
EMBED Equation.3
Диаграмма 2.
Динамика прибыли от реализации и себестоимости продукции за 1997 – 1999 гг.
Диаграмма 1.
Динамика рентабельности продукции за 1997 – 1999 гг.
Диаграмма 3.
Прогноз скользящего среднего с помощью диаграммы
К числу кривых, достаточно точно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, является экспонента, то есть функция вида:
y=a•ebt,
где t—время,
a и b—параметры экспоненциальной кривой.
К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций, и имеющую вид:
y=L/(1+a•e-bt),
где L —верхний предел переменной y.
Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), имеющая вид:
,
где k—также параметр экспоненты.
Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа судов торгового флота и т.д.
Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.
Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются рассмотренные нами кривые Перла и Гомперца.
В качестве примера можно привести дифференциальное уравнение, описывающее приращение объема информации (знания) I в зависимости от числа исследователей N, среднего коэффициента продуктивности одного исследователя q в единицу времени t и С— постоянного коэффициента, характеризующего динамики изменения объема информации. Оно имеет следующий вид:
.
Интегрируя это дифференциальное уравнение получаем формулу для объема информации:
В общем виде динамика изменения прогнозируемых показателей и параметров во времени может быть представлена в виде:
,
где y(t)—функция-тренд, описывающая тенденцию изменения параметра,
e(t)—случайная функция, характеризующая отклонение прогнозируемой переменной от тренда.
При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели. Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирующей функции и определения значений её параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.
Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.
Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса, с учетом его особенностей и ограничений и принятыми гипотезами о его будущем развитии.
При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые в прошлом оказывали большее влияние на развитие событий в прошлом.
Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то, в зависимости от характера прогнозируемых показателей, менее удаленных от момента прогнозирования по шкале времени и т.д. Также должен быть учтен тот факт, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего могут отличаться излишним оптимизмом, а оценки относительно более отдаленного будущего излишним пессимизмом.
Если в прогнозируемом процессе может участвовать несколько различных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей экспертной кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.
4.Нормативное прогнозирование.
Нормативное прогнозирование представляет собой подход к разработке прогноза исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде. Основным методом, использующимся в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.
Обычно используются двумерные и трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, её качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.
В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение—ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.
Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.
В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе—ресурсам, третье—времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.
Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий. Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования по рекомендациям Стэнфоррдского института может выглядеть примерно так (рис.2.4.1.):
|
Стадия исследований и разработок
|
Продукт |
Заказчик |
Ресурсы |
Открытие |
|
|
|
|
Создать
|
|
|
|
|
Воплотить
|
|
|
|
|
Разработать
|
|
|
|
Рис.2.4.1.
В частности, трехмерная вертикальная матрица решений под названием «Общая схема разработки системы национальной космической программы» была разработана в компании «Норт америкэн авиэйшн».
Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций такие, как:
Ёлинейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;
Ёдинамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;
Ёцелочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.
В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения деревьев целей, методы типа ПАТТЕРН и др.
В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели. Эта процедура может быть проиллюстрирована следующим примером (рис.2.4.2):
| Наименование проектов |
Цели обеспечения качества продукции |
Цели обеспечения ритмичности производства |
Все цели |
0,6 |
0,4 |
|
Ценность проекта А=0,6*8+0,4*5=6,8
|
8 |
5
|
|
Ценность проекта В=0,6*4+0,4*7=5,2
|
4 |
7 |
|
Ценность проекта С=0,6*6+0,4*6=6,0.
|
6 |
6 |
Рис.2.4.2.
Естественно для реализации целесообразно выбрать проект, представляющий наибольшую ценность.
5.МЕТОД СЦЕНАРИЕВ.
При разработке управленческих решений широкое распространение нашел метод сценариев, также дающий возможность оценить наиболее вероятный ход развития событий и возможные последствия принимаемых решений.
Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с, тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий.
Профессионально разработанные сценарии позволяют более полно и отчетливо определить перспективы развития ситуации как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии.
С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий.
Высказывается мнение, что необходимость в предвидении наиболее вероятного развития ситуации впервые возникла с возникновением промышленного производства, поскольку при сезонно повторяющемся сельскохозяйственном производстве в этом не было никакой необходимости.
Полностью согласиться с такой точкой зрения трудно, поскольку испокон веков человечество воевало, время от времени вело грандиозное строительство. И без представления возможного развития ситуации такие, целенаправленные действия вряд ли были бы возможны.
В то же время прототипы метода сценариев нередко мы находим в разные времена в разных странах.
Так Кутузов собравший военный совет в Филях, и прослушавший различные варианты возможных действий, оценивал различные сценарии развития войны с французами, предлагавшиеся военноначальниками.
Он сопоставлял их сильные и слабые стороны и пришел к тяжелому, но, пожалуй, единственно верному решению оставить Москву, обрекая ее на пожары и разрушения.
Однако, последующее развитие событий подтвердило его правоту. Предпочтенный им сценарий развития событий полностью себя оправдал.
