Вопрос №5 Методы прогнозирования
Прогнозирование — способ определения будущего на основе использования как накопленного прошлого опыта, так и текущих допущений насчет этого будущего.
Рассмотрим некоторые методы прогнозирования.
Неформальные методы прогнозирования с использованием:
Вербальной информации — получаемой из радио-, телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов;
Письменной информации (о внешнем окружении) — поступающей из газет, торговых журналов, информационных бюллетеней, профессиональных журналов и годовых отчетов.
Промышленного шпионажа.
Качественные методы прогнозирования:
Мнение жюри — формируется в результате соединения и усреднения мнений экспертов в релевантных сферах. Разновидность — «мозговой штурм».
Совокупное мнение сбытовиков — опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос и чувствуют рынок точнее, чем количественные модели.
Ожидания потребителя — базируется на результатах опроса
клиентов организации.
Экспертные оценки - процедура, позволяющая группе экспертов приходить к согласию.
Количественные методы прогнозирования можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели:
анализ временных рядов, иногда называемый проецированием тренда, — основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее.
Казуальное причинно-следственное моделирование — наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Так, уровень личных доходов, демографические изменения, например, влияют на будущий спрос на недвижимость. Каузальное моделирование — это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. На языке статистики подобная зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (1.000) бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, которые представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров.Стоимость моделей настолько высока, что даже крупные предприятия предпочитают использовать результаты исследований с применением эконометрической модели, а не разрабатывать свои собственные модели. Несмотря на сложность, каузальные модели дают не всегда правильные результаты, о чем с очевидностью свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние различных своих действий на экономику.