Типология прогнозов

Сущность прогнозирования

Прогнозирование

Эффективность функционирования, надежность и долгосрочность присутствия на целевом рынке фирм и предприятий в условиях рыночной экономики во многом зависит от того, насколько точно они смогут предвидеть перспективы своего развития, то есть от уровня научной обоснованности принятой к использованию системы прогнозирования.

Прогнозирование – это научно обоснованное предвидение, предсказание, предположение, суждение о возможном состоянии какого-либо явления, объекта, процесса в будущем с учетом привязки к определенному периоду времени.

Цель прогнозирования – оценка воздействия внешней среды, под влиянием которой предприятие уточняет свои цели и разрабатывает планы своего перспективного развития.

Прогноз – это предположительная научно обоснованная оценка экономического, финансового, технико-технологического состояния предприятия в перспективе. Он является основой для разработки перспективных планов.

Прогнозы носят вероятностный характер и в отличие от планов обычно не определяют конкретных путей и необходимых по объему средств (ресурсов) для осуществления намеченных перспективных конкретных целей. Они способствуют повышению уровня преемственности, обоснованности, рациональности и реальности разрабатываемых на их основе планов.

Предприятия могут использовать прогнозы с целью определения возможных и вместе с тем альтернативных вариантов развития своего бизнеса.

Одной из важных составляющих элементов прогнозирования является определение типологии (разновидностей) прогнозов.

Классифицировать прогнозы можно по следующим признакам.

1. По охвату прогнозированием объекта исследования:

q общие – прогнозы общего развития национальной экономики в целом;

q частные – прогнозы для отдельной отрасли, ее инфраструктуры, отдельных показателей.

2. По масштабу прогнозирования прогнозы объединяются в однородные группы:

q международные;

q национальные (народнохозяйственные);

q межотраслевые;

q отраслевые, подотраслевые, региональные;

q для самостоятельно хозяйствующих субъектов.

3. По назначению прогнозы подразделяются на:

q социально-экономические;

q научно-технические (в том числе технико-технологические);

q военные;

q демографические;

q политические.

4. По величине периода времени, на который разрабатывается прогноз:

q оперативные, продолжительностью до 1 года;

q краткосрочные, продолжительностью свыше 1 года до 3 лет;

q среднесрочные, продолжительностью свыше 3 лет до 10 лет;

q долгосрочные, продолжительностью свыше 10 лет до 20 лет;

5. По степени определенности используемых параметров:

q детерминированные (однозначно определяемые параметры);

q вероятностные (нечетко представляемые параметры).

6. По назначению:

q рекомендательные;

q обязательные для выполнения.

7. По масштабности формулируемых целей:

q глобальные;

q локальные.

8. По функциональной направленности:

q маркетинг;

q финансы;

q инвестиции;

q затраты на производство и издержки обращения и др.

9. По форме предоставления результата:

q интервальные – результат представлен в виде интервала характеристики состояния объекта прогнозирования;

q точечные – результат представлен в виде единственного состояния объекта прогнозирования.

10. В зависимости отнаправлений прогнозирования прогнозы подразделяются на:

q дескриптивные (описательные) – исходят из положения, что тенденции, отражающие прошлое и настоящее, сохранятся в будущем;

q нормативные (целевые) – исходят из необходимости прогнозирования от будущего к настоящему; в этом случае сначала определяются желаемые конечные цели, а затем рассчитываются потребные для их достижения ресурсы. Этот вид прогнозов применяется в тех случаях, когда отсутствует достаточная по объему информация о развитии объекта в прошлом.

Классификация методов прогнозирования

Методы прогнозирования можно разделить на два больших класса:

1) экспертные методы прогнозирования (то есть качественные, составляемые на основе оценок экспертов и дающие представление о возможных принципиальных изменениях в прогнозируемой системе);

2) экономико-математические или фактографические методы прогнозирования (то есть количественные, основанные на экстраполяции уже известных тенденций и моделей).

Достоинством метода экстраполяции является изученность используемых моделей, возможность получения, как правило, количественных оценок. Однако при этом прогноз может оказаться ошибочным из-за принципиальных, качественных изменений, которые невозможно было предусмотреть заранее.

Преимущество качественных прогнозов состоит в возможности предсказать принципиально важные изменения прогнозируемой системы. Однако при этом чаще всего прогнозы строятся на основе субъективного опыта экспертов, что значительно снижает прогностическую ценность этих исследований.

Основными экспертными методами прогнозирования являются метод составления сценариев, метод интервью, метод «мозгового штурма», метод «Дельфи».

Метод составления сценариев – эффективное средство для организации прогнозирования, объединяющего качественный и количественный подходы.

Сценарий это модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей из реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.

Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Наиболее вероятный вариант сценария рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются решения. Другие варианты сценария планируются в том случае, если реальность в большей мере начинает приближаться к их содержанию, а не к базовому варианту.

Сценарии обычно представляют собой описание событий и оценку показателей и характеристик во времени. Использование сценарного прогнозирования в условиях рынка обеспечивает:

q лучшее понимание ситуации и ее изменения;

q оценку потенциальных угроз;

q выявление благоприятных возможностей;

q повышение уровня адаптации к изменениям внешней среды.

Метод интервью базируется на сборе информации по рассматриваемой проблеме путем беседы с экспертом по схеме «вопрос – ответ».

Метод «мозгового штурма» позволяет получить большое количество конструктивных идей. В качестве экспертов выбираются лица, которые обладают достаточно высокой эрудицией в сочетании с развитым творческим мышлением.

При проведении экспертного опроса на заседании экспертов должна быть охарактеризована проблема и выделен центральный вопрос. Все идеи, оценки, предложения фиксируются, запрещается любая критика и поощряется свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса. Организаторы должны стремиться к получению максимального количества идей, поощрять различные комбинации идей и путей их усовершенствования.

Результаты этого метода представляют систему идей, которые считаются плодом коллективного труда всей группы. С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи, например:

q определять возможные пути развития процесса, выявлять наиболее полный набор этих путей;

q определять факторы, которые необходимо принимать во внимание при планировании.

Метод «Дельфи» является одним из наиболее эффективных и известных методов использования экспертов и предполагает проведение экспертных опросов в несколько туров. Сущность метода «Дельфи» состоит в последовательном анкетировании экспертов с целью выявления мнений и формирования массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов относительно тех или иных проблем, основанные как на строго логическом анализе, так и на интуитивном опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержатся информация и мнения, полученные из предыдущей анкеты.

Сбор и обработка результатов, отражающих индивидуальные мнения экспертов о прогнозах развития объекта, производится, исходя из следующих принципов:

q вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;

q опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;

q все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;

q эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;

q статистическая обработка ответов производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик.

Таким образом, с помощью метода «Дельфи» выявляется преобладающее мнение специалистов по какому-либо вопросу. Процесс продолжается до тех пор, пока продвижение в направлении согласования точек зрения не становится незначительным, тогда фиксируются расходящиеся точки зрения.

Экономико-математические методы включают обширный арсенал различных количественных средств. На практике наиболее часто применяются методы регрессионного и корреляционного анализа; скользящей средней; метод экспоненциального сглаживания. Степень обоснованности и точности результатов прогнозирования зависит от количества, характера данных, метода их обработки, степени соответствия данных.

Метод скользящей средней относится к числу простых методов прогнозирования. Скользящая средняя – это метод, использующий выравнивание по средним значениям фактических данных с определением сложившейся тенденции изменений и применением ее для обоснования планового показателя.

Для расчета скользящей средней используются формулы:

;

;

.

Полученный выравненный ряд скользящих средних позволяет определить среднее изменение:

,

где - завершающий показатель в ряду выравненных средних;

- 1-й показатель в ряду выравненных средних;

n – количество показателей выравненного ряда.

Расчет прогнозируемой величины:

.

Метод экспоненциального сглаживания – это распространенный прием выравнивания временного ряда, при котором более поздним значениям придается больший вес, что позволяет учитывать их большую информационную значимость. Используется чаще всего в краткосрочном периоде при условии, что тренд неустойчив или отсутствует.

Сначала рассчитывается коэффициент сглаживания:

(0,1 – 0,3)

где n – количество уровней в ряду динамики.

Расчет прогнозируемой величины:

,

где y_t+1 – прогнозируемая величина;

y₀ – начальное значение ряда.

Метод экстраполяции тренда. Экстраполяция – это продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Возможность экстраполяции обеспечивается двумя обстоятельствами:

1) общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпевают существенных изменений в будущем;

2) тенденция развития явления характеризуется тем или иным аналитическим уравнением.

Прогнозируемая величина определяется по линейной, линейной обратной, параболической, гиперболической, логарифмической или другой функции. Используется, если известны данные за 7 и более периодов. Для того чтобы установить, существует ли тренд, необходимо графически отобразить поведение показателя и рассчитать коэффициент корреляции по формуле:

(-1 < r < 1)

Если rà1 - функция линейная, связь тесная.

Если r à -1 - функция обратная линейная.

Если - то существует ярко выраженная зависимость между параметрами.

Если - тренд отсутствует.

Прогнозируемая величина рассчитывается по уравнению функции.

Дата добавления: 2014-01-05