Прогнозирование как научная база планирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Понятие, принципы и виды прогнозирования

2. Этапы прогнозирования

3. Методы прогнозирования и их характеристика

3.1 Статистическое прогнозирование

3.1.1 Метод экстраполяции

3.2 Экспертное прогнозирование

3.3 Параметрические методы

3.4 Метод нормативного прогнозирования

3.5 Метод Паттерн

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Процесс прогнозирования в настоящее время достаточно актуален и имеет широкую сферу применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. Понятия «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены, они не являются идентичными друг другу. Планы и прогнозы различаются между собой временными границами, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точности и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой основой. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают силой директивного характера.

Прогнозирование способствует разработке научного обоснованных целей его функционирования, стратегических и текущих планов, в основу которых положены различные варианты прогнозов, характеризующих перспективы развития самого предприятия, а также предопределяет принятие руководителями правильных управленческих решений.

Существует множество различных методов прогнозирования. Проанализировав каждый из них, необходимо выбрать самый оптимальный для использования в конкретной ситуации. Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторского характера. Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с существующими показателями, и, сделав выводы, приступить к следующему прогнозу уже с существующими данными. Опираясь на полученные данные, можно во временном аспекте переходить на следующий уровень.

Цель данной работы: определить сущность понятия прогнозирования, признаки классификации, методы и цели.

прогнозирование экстраполяция экспертный паттерн

1. Понятие, принципы и виды прогнозирования

Эффективная деятельность предприятий и фирм в условиях рыночной экономики в значительной степени зависит от того, насколько достоверно они предвидят дальнюю и ближнюю перспективу своего развития, то есть от прогнозирования.

Прогнозирование -- это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования. [7, С. 227]

Существует и другое определение понятия прогнозирования. Прогнозирование - это специфический вид человеческой деятельности, некий процесс, в котором применяются конкретные инструменты. В прогнозном процессе предметом деятельности выступает информация. После ее переработки, систематизации, упорядочения появляется возможность форматировать суждения о том, как изменится прогнозируемый объект. [5, С. 67]

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно-обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и др.

Прогнозирование должно носить системный характер. Необходимость системного подхода в прогнозировании вытекает из особенностей развития науки и техники, народного хозяйства в период научно-технической революции. Научно-техническая революция привела к принципиальному изменению свойств, характеристик и структуры современной техники и народного хозяйства. Рост количества элементов, объектов различной природы, усложнение связей между ними и поведения объекта во внешней среде привели к созданию больших технических и производственных (организационно-экономических) систем.

Процесс прогнозирования всегда базируется на определенных принципах. [2, С. 20] Основные из них:

· целеустремленность - содержательное описание поставленных исследовательских задач;

· системность - построение прогноза на основе системы методов и моделей, характеризующихся определенной иерархией и последовательностью;

· научная обоснованность - всесторонний учет требований объективных законов развития общества, использование мирового опыта;

· многоуровневое описание - описание объекта сложной системы, целостного явления и сложной структуры;

· информационное единство - применение информации на одном уровне обобщения и целостности признаков;

· адекватность объективным закономерностям развития - выявление и оценка постоянных взаимосвязей и тенденций развития объекта;

· последовательное решение неопределенности - итеративная процедура движения от выявления целей и сложившихся условий к возможным направлениям развития;

· альтернативность - выявление возможности развития объекта по различным траекториям, разным взаимосвязям и структурным соотношениям.

Система методов прогнозирования формируется с помощью фиксирования возможных и структурированных по определенным признакам методов разработки прогнозов будущего состояния (уровня развития) того или иного субъекта хозяйствования.

При прогнозировании обычно выделяют прогнозы краткосрочные - на 1-1.5 года, среднесрочные - на 4-6 лет и долгосрочные - на 10-15 лет. [3, С. 81]

Главный акцент при краткосрочном прогнозировании делается на количественной и качественной оценке изменений объема производства, спроса и предложения, уровня конкурентоспособности товара и индексов цен, валютных курсов, соотношений валют и кредитных условий. Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование основывается на системе прогнозов - конъюнктуры рынка, соотношения спроса и предложения, ограничений по защите окружающей среды, международной торговли. Такие виды прогнозирования, как правило, не учитывают временные и случайные факторы воздействия на рынок.

В зависимости от источников информации, технологии ее обработки и получения результатов методы прогнозирования делятся на две количественно больших группы - фактографические и эвристические (аналитически-интуитивные). Фактографические методы базируются на использовании фактических (статистических) материалов, которые детально характеризуют изменения во времени совокупности или отдельных признаков объекта прогнозирования. Эвристические методы предусматривают осуществление прогнозных разработок с помощью логических приемов и методических правил теоретических исследований.

В зависимости от того, какая задача решается в первую очередь, различают два вида прогнозирования: исследовательское (или поисковое) и нормативное. Формирование прогноза объективно существующих тенденций развития на основе анализа исторических тенденций называется исследовательским или поисковым прогнозированием. Этот вид прогнозирования основан на использовании принципа инерционности развития, при котором ориентация прогноза во времени происходит по схеме «от настоящего -- к будущему». Исследовательский прогноз -- это картина состояния объекта прогноза в определенный момент будущего, полученная в результате рассмотрения процесса развития как движения по инерции от настоящего времени до горизонта прогноза. Прогнозирование тенденций развития объекта прогноза, которые должны обеспечивать достижение в установленный момент будущего определенных социально-политических, экономических и оборонных целей, называется нормативным. В этом случае ориентация прогноза во времени происходит по схеме «от будущего -- к настоящему».

Рассогласование нормативных и исследовательских оценок объекта прогноза в каждый момент времени будущего является следствием противоречия «потребности -- возможности». Комплексный прогноз строится на основе композиции исследовательского и нормативного прогнозов.

Прогнозирование так же можно классифицировать по следующим признакам:

1. По уровню: макропрогнозы и микропрогнозы.

2. По факторам повторяемости: иррегулярные, прогноз более или менее повторяющийся, предвидение лишь общего контура явлений.

3. По содержанию: прогнозы научно-технического прогресса, демографические, экономические, социальные, отраслевые, территориальные, внешнеэкономические.

2. Этапы прогнозирования

Выделяют следующие этапы прогнозирования:

1. Предпрогнозная ориентация. Уточнение задания на прогноз: характер, масштабы, объект, периоды основания и упреждения и т.д. Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез, определение методов, структуры и организации исследования.

На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

· подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,

· сформулировано задание на прогноз,

· сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,

· сформулирована экспертная комиссия,

· подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,

· подготовлена информационная база для проведения прогноза,

· подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов.

3. Сбор данных прогнозного фона методами, о которых говорилось выше.

4. Построение динамических рядов показателей -- основы стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции, возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев.

5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений.

6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е. привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям.

7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза -- уточнение гипотетических моделей обычно методами опроса экспертов.

8. Выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения и экспертов. Иногда (правда, пока еще редко) при этом строятся серии поствероятностных прогнозных моделей-сценариев с учетом возможных последствий реализации выработанных рекомендаций для их дальнейшего уточнения.

9. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

10. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, программирование, проектирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить.

3. Методы прогнозирования и их характеристика

Под методами прогнозирования подразумевается совокупность приемов мышления, способов, позволяющих на основе анализа информации о прогнозном объекте вынести относительно достоверное суждение о будущем развитии объекта. От типа объекта зависит тип применяемого метода. [5, С. 69]

В широком смысле слова - метод - это способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни. [5, С. 69]

Методика - это совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо. Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология - это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

Методы прогнозирования можно разделить на качественные и количественные. Качественные методы представляют собой преимущественно логический анализ объектов, опирающийся на общие закономерности экономического и социального развития субъектов. Они, как правило, имеют целью очертить в общей форме круг долгосрочных проблем функционирования предприятий (организаций) и предусмотреть возможности их решения. Количественные методы прогнозирования, являющиеся по своей природе сугубо формальными, базируются на математическом анализе статистического материала, который характеризует тенденции развития объекта прогнозирования за определенный период.

Из Рис.1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности: простые методы и комплексные методы. [1]

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса: фактографические, экспертные и комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. В теоретическом аспекте правомерность использования экспертного метода подтверждается тем, что методологически правильно полученные экспертные суждения удовлетворяют двум общепринятым в науке критериям достоверности любого нового знания: точности и воспроизводимости результата. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

Каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Например, среди фактографических методов выделяются группы: статистических (параметрических) и опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам: по количеству привлеченных экспертов; по наличию аналитической обработки данных экспертизы.

3.1 Статистическое прогнозирование

Статические методы занимают особое место в прогнозировании. Методы математической и прикладной статистики применяются при планировании любых работ по прогнозированию, при обработке данных, полученных разными методами. В частности, с их помощью определяют численность групп экспертов, периодичность сбора данных и др.

Наиболее часто используют метод наименьших квадратов при небольшом числе факторов. Метод наименьших модулей и другие методы используют реже. Применяются также эвристические приемы, например, метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания.

Для рассмотрения выделим некоторые методы статистического прогнозирования.

Скользящая средняя может применяться для целей краткосрочного прогнозирования. Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода заключается в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений.

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в агропромышленном комплексе, в торговле многими товарами, в строительстве, на транспорте, в заболеваемости и др. Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

3.1.1 Метод экстраполяции

Метод экстраполяции являются, пожалуй, самым распространенным и наиболее разработанным среди всей совокупности методов прогнозирования. Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода нуждаются в наличие информации о прогнозируемом параметре объекта за период, превышающий прогнозируемый в два или более раз.

Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих -- регулярной и случайной:

Считается, что регулярная составляющая f(a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев -- времени), описываемую конечным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на период прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией.

Случайная составляющая n(х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза.

Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделение наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Тем не менее, сама по себе прогнозная экстраполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

3.2 Экспертное прогнозирование

Экспертные методы прогнозирования применяются, в случаях, когда отсутствуют какие-либо статистические данные, на которых мог бы базироваться количественный прогноз, как, например, в случае, когда предприятие собирается выпустить на рынок совершенно новый продукт. Метод применяется при проведении прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции и др.

Но даже когда статистическая информация имеется, при использовании ее для прогнозирования могут возникнуть трудности, которые можно разделить на четыре группы:

1. Исходная статистическая информация зачастую бывает недостоверной. Однако даже при наличии достоверных данных о прошлом, они не всегда могут служить надежной базой для принятия плановых решений, направленных в будущее;

2. некоторая часть информации, необходимой для выбора наилучшего варианта планового решения, имеет качественный характер и не поддается количественным измерениям (например, невозможно разработать формулу для прогнозирования (оценки) поведения людей в той или иной ситуации, в производственном коллективе);

3. в момент принятия решения необходимая статистическая информация отсутствует, а ее получение требует времени или средств;

4. существует большая группа факторов, которые будут влиять на реализацию планов, но при подготовке плановых решений их нельзя точно предсказать.

Рассмотрим характеристики некоторых видов экспертных методов:

1. Метод интервью

Метод заключает в себе беседу организатора прогнозной деятельности с экспертом о будущем состоянии предприятия и его среды. Данный метод требует от эксперта умения быстро давать качественные ответы на поставленные вопросы.

Метод интервью по своей сути похож на метод очного анкетирования. Анкетирование заключается в предъявлении эксперту анкеты, на которую он должен дать ответ в письменной форме

2. Метод аналитических докладных записок

Данный метод предполагает, что эксперт-прогнозист самостоятельно выполняет аналитическую работу с оценкой состояния и путей развития, излагая свои соображения письменно.

При использовании метода предпочтения эксперт должен пронумеровать возможные варианты в порядке предпочтения, начиная с наиболее важных.

3. Метод мозговой атаки

Данный метод является наиболее известным и широко используемым. Он представляет собой свободный процесс генерирования всевозможных идей по поставленной проблеме, спонтанно предлагаемых участниками. Обычно применяются две формы данного метода: обычное заседание (руководитель опрашивает каждого участника и просит назвать существующие проблемы, каждая из которых записывается, нумеруется и вывешивается на всеобщее обозрение) и проведение заседания по круговой системе (группа делится на подгруппы, каждая из которых записывает на карточке несколько идей, потом происходит обмен карточками между группами и составляется список сводных идей).

4. Метод составления сценариев.

Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Для прогноза ситуации, как правило, характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний - наиболее вероятный, ожидаемый.

В основном сценарии разрабатываются для определения рамок будущего развития - рыночных сегментов, технологий, регионов и т.д.

5. Метод дерева целей

Дерево целей - это структурированная, построенная по иерархическому принципу (распределенная по уровням, ранжированная) совокупность целей экономической системы, программы, плана, в которой выделены генеральная цель («вершина дерева»); подчиненные ей подцели первого, второго и последующего уровней («ветви дерева»). Название «дерево целей» связано с тем, что схематически представленная совокупность распределенных по уровням целей напоминает по виду перевернутое дерево.

Метод дерева целей ориентирован на получение относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений. Для достижения этого при построении первоначального варианта структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы формирования иерархических структур.

Этот метод широко применяется для прогнозирования возможных направлений развития науки, техники, технологий, а также для составления личных целей, профессиональных, целей любой компании.

6. Метод Дельфи

Метод Дельфи является наиболее формальным из всех методов экспертного прогнозирования и наиболее часто используется в технологическом прогнозировании, данные которого используются затем в планировании производства и сбыта продукции. Это групповой метод при котором проводится индивидуальный опрос группы экспертов относительно их предположений о будущих событиях в различных областях, где ожидаются новые открытия или усовершенствования. Надежность метода Дельфи считается высокой при прогнозировании на период как от 1 до 3 лет, так и на более отдаленный период времени. В зависимости от цели прогноза для получения экспертных оценок может привлекаться от 10 до 150 экспертов. [5, С.90]

Процедура экспертного опроса по методу Дельфи проводят по этапам:

I этап: Формирование рабочей группы

Задача рабочей группы заключается в организации процедуры экспертного опроса.

II этап: Формирование экспертной группы

На данном этапе формируется группа экспертов, которая должна включать 10-15 специалистов в этой области. Компетентность экспертов определяется путем анкетирования, анализом количества работ специалиста.

III этап: Формулирование вопросов

Формулировки вопросов должны быть четкими и однозначно трактуемыми, предполагать однозначные ответы.

IV этап: Проведение экспертизы

Предполагает повторение нескольких шагов проведения опроса.

V этап: Подведение итогов опроса

Для проведения первого тура экспертам предлагаются вопросы. Ответы должны быть представлены в виде количественных оценок на поставленный вопрос. Ответ должен быть обоснован экспертом.

Недостатки метода:

· время проведения зависит от средств коммуникации экспертов.

· опрашиваемые должны уметь хорошо излагать свои мысли, так как данный метод основан на получении информации в письменной форме, в противном случае обработка затрудняется

· анкетируемые должны обладать высоким уровнем мотивации, так как отсутствует поощрение за заполнение анкет.

7. Матричный метод

При прогнозировании развития сложных социально-экономических явлений большое значение имеет проблема определения взаимного влияния отдельных компонент исследуемой системы друг на друга и на цели объекта прогноза. Решение этой задачи может быть достигнуто на основе применения матричного метода. Этот метод позволяет сравнить различные направления прогноза по степени важности для достижения совокупности целей или отдельной цели. Поскольку развитие объекта прогноза обычно зависит от значительного числа взаимосвязанных факторов, то применение матричного метода требует все множество различных факторов разбить на комплексы (группы), в каждый из которых входят относительно однородные факторы. Далее оценивается влияние этих комплексов друг на друга и на достижение конечных целей на основе использования операций с матрицами. Это достигается путем ранжирования факторов и определения их относительных весов внутри комплекса.

Матричный метод является нормативным методом прогнозирования, в котором задаются конечные цели, а в процессе прогнозирования определяются пути и средства их достижения. Прогностическая функция матричного метода заключается в оценке влияния различных вариантов происходящих сдвигов на достижение конечных целей объекта прогноза.

8. Морфологический метод

Морфологический подход связан со структурными взаимосвязями между объектами, явлениями и концепциями. Один из его принципиальных аспектов - всеобщность, т. е. использование полной совокупности знаний об объекте; вследствие акцента на полноту знаний необходимым требованием для морфологического анализа является отсутствие какого-либо предвзятого предварительного суждения.

Метод позволяет ответить на вопросы: какие средства необходимы для получения всей информации о данной совокупности явлений; какова последовательность всех явлений, происходящих по определенной причине; как проследить все средства данного класса или все методы данного класса, все решения данной конкретной проблемы.

Недостатками метода являются сложность и трудоемкость анализа.

3.3 Параметрические методы

Во время разработки технического задания и проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения о каждой детали. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию или ремонт объектов.

В этих случаях применяют параметрические методы прогнозирования. Основу параметрических методов прогнозирования затрат и цен составляют количественные зависимости между ценами и основными потребительскими свойствами продукции или уровнем качества изделий в пределах параметрического ряда. Метод используют для составления среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции. Они подразделяются на следующие виды: удельной цены, структурной аналогии, агрегатный, балловый, корреляционно-регрессионного анализа.

Сущность метода удельной цены заключается в определении удельной себестоимости на единицу основного параметра (на основе себестоимости базового изделия и значения его основного параметра) и затем ее умножения на значение основного параметра нового изделия. Другие потребительские свойства можно учитывать в цене нового изделия путем установления доплат (скидок).

Метод структурной аналогии предполагает определение структуры себестоимости по элементам затрат, т.е. находится удельный вес материальных затрат, заработной платы и других элементов затрат в полной себестоимости продукции. Зная абсолютную величину материальных затрат, заработной платы по новому изделию и удельный вес затрат в структуре себестоимости по аналогичной группе продукции, можно рассчитать себестоимость нового изделия.

По агрегатному методу цена (себестоимость) нового изделия определяется путем суммирования цен (себестоимости) отдельных конструктивных частей или узлов изделия с добавлением стоимости оригинальных узлов и деталей.

По балловому методу цены формируются на основе экспертных оценок значимости параметров качества изделий для потребителей. Балловый метод применяется во многих странах мира. С его помощью осуществляется обоснование цен на продукцию часовой, радиотехнической, легкой, пищевой, парфюмерной промышленности.

Метод корреляционно-регрессионного анализа считается более совершенным методом параметрического прогнозирования. Суть его заключается в построении уравнений регрессии и определении зависимости цены от влияющих на нее факторов. При этом цена выступает как функция от параметров.

3.4 Метод нормативного прогнозирования

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 областям сбыта, второе - ресурсам, третье - времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства и т.д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий.

Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций такие, как:

· линейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;

· динамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;

· целочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.

3.5 Метод Паттерн

Метод "Паттерн", являясь разновидностью экспертных методов, позволяет анализировать и ранжировать по степени важности сведения в любой области деятельности таким образом, чтобы можно было представить сложное и взаимное соотношение постоянных и переменных факторов, на которых основываются принимаемые решения.

Главное достоинство методики Паттерн состоит в том, что в ней предложена идея структуризации целей и определены классы критериев: оценки (коэффициенты) относительной важности, взаимной полезности, состояния и сроков разработки («состояние - срок»). Эти классы критериев в различных модификациях используются в ряде других методик и до сих пор являются основой при определении системы оценок составляющих структур целей. Что касается собственно формирования структуры целей, то из опубликованных материалов известно, что в различных модификациях методики разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия.

Заключение

Подводя итог, можно сделать несколько выводов относительно методов прогнозирования:

1. Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно-обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и др.

2. Основные принципы прогнозирования: целеустремленность, системность, научная обоснованность, альтернативность, многоуровневое описание.

3. Метод - это прием или система приемов в какой-либо деятельности. Существует множество методов прогнозирования. Выделяют простые и комплексные методы прогнозирования. Простые методы делятся на фактографические и экспертные, которые, в свою очередь, так же подразделяются. Комплексные методы включают в себя комбинированные.

Итак, прогнозирование является важным аспектом деятельности предприятий и принятий управленческих решений.

Список используемой литературы

1. Анискин Ю. П. Внутрифирменное планирование: Учеб. пособие / МГИЭТ. М., 2009. - 94 с.

2. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. Учебное пособие. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 212 с.

3. Басовский Л.Е. Менеджмент: Учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 216 с.

4. Бассовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2009. - 259 с.

5. Вертакова Ю.В. Управленческие решения: разработка и выбор: учебное пособие / Вертакова Ю.В., Козьева И.А., Кузьбожев Э.Н. - М.: КНОРУС, 2005. - 352 с.

6. Глас Дж. Статистические методы в прогнозировании / Дж. Глас, Дж. Стенли. - М.: Прогресс, 2005. - 314 с.

7. Мескон М. Основы менеджмента. / Мескон М., Альберт М., Хедоури - Ф. М.: Дело, 1997. -- 704 с.

8. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения. - Учебник, 6-е изд. - М.: ИНФРА, 2007. - 314 с.

Размещено на Allbest.ru

...