Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Новосибирский государственный университет

Экономический факультет

Кафедра менеджмента

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА БАКАЛАВРА

Прогнозирование продаж на примере ОАО «Искитимцемент»

Яцко Артема Александровича

Новосибирск 2012

• Содержание
• Введение
• Глава 1. Роль прогнозирования в деятельности компании
• 1.1 Введение в теорию прогнозирования
• 1.1.1 Сущность прогнозирования
• 1.1.2 Виды прогнозов и этапы их построения.
• 1.2 Классификация методов прогнозирования
• 1.2.1 Эвристические методы.
• 1.2.2 Формализованные методы
• 1.3. Использование прогнозных оценок объемов продаж при принятии управленческих решений на предприятии
• Глава 2. Методические вопросы построения прогнозов, с помощью временных рядов
• 2.1 Составляющие временного ряда
• 2.2 Модели временных рядов
• 2.3 Сглаживание временных рядов
• 2.4 Выбор модели прогнозирования
• 2.5 Мониторинг полученных прогнозных оценок
• Глава 3. Прогнозирование продаж оао «искитимцемент»
• 3.1 Особенности рынка цемента
• 3.2 Общая характеристика ОАО «Искитимцемент»
• 3.3 Получение прогнозных оценок объемов продаж ОАО «Искитимцемент»
• 3.3.1 Анализ динамики продаж
• 3.3 Тренд-сезонные модели (аддитивная и мультипликативная)
• 3.3.3 Оценка адекватности выбора модели прогнозирования
• 3.4 Использование полученных прогнозных оценок для построения бюджетов во внутрифирменном планировании ОАО «Искитимцемент»
• Заключение
• Список литературы
• Введение

В процессе управления компанией все в большей степени возрастает спрос на прогнозные исследования на различных уровнях принятия решений. Не секрет, что спрос на прогнозные оценки имел место всегда, поскольку всегда интересно заглянуть в будущее и строить свои планы в соответствии с ним. Интерес к будущему обусловлен также практической потребностью субъекта в формировании собственной стратегии с учетом изменений во внешней среде. Важно отметить то, что в обществе в целом возрастает спрос на качественные и оперативные прогнозные разработки. В связи этим руководители обычно пытаются сделать лучшие оценки того, что случится в будущем. Поэтому в деятельности менеджеров упор приходится делать не на стандартные решения, а на способность достаточно оперативно и правильно изменять хозяйственную ситуацию и искать подход, являющийся оптимальным в конкретных условиях.

Экономическое прогнозирование, призванное выявить общие перспективы и эволюции, тенденции организационно-структурного развития, обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ является основой для такого подхода в принятии управленческих решений. При этом важно суметь обнаружить всю совокупность факторов и причин, определяющих функционирование и развитие исследуемой хозяйственной структуры, ведь правильный выбор решения находится в прямой зависимости от качества его обоснования. Создание обоснованных оценок приводит к снижению рисков при принятии решений.

Ключевым моментом развития любого предприятия становиться прогнозирование продаж. Для планирования производства, да и вообще всей деятельности предприятия: финансов, трудовых ресурсов и прочего - необходимо с определенной долей вероятности знать, сколько компания может продать за тот или иной период. Цель прогнозирования объема продаж заключается в том, чтобы позволить менеджерам заранее планировать деятельность наиболее эффективным образом.

Актуальность выбранной темы заключается в том, что, зная продажи за следующий период, организация способна не только планировать свой бюджет, но и перенаправлять высвобождаемые денежные потоки в нужное русло, рационально формировать свои запасы. Прогнозирование продаж позволяет не только экономить ресурсы предприятия, но и дает возможность получения новых видов прибыли.

Цель работы: построить прогноз продаж для компании ОАО «Искитимцемент» на основе различных методов прогнозирования и использовать его при принятии решений во внутрифирменном планировании организации.

Задачи работы:

· проанализировать методы и модели прогнозирования, используемые в менеджменте.

· на основе различных методов построить помесячные прогнозы продаж на 2012 год для компании ОАО «Искитимцемент».

· выбрать наиболее адекватный прогноз.

· Учитывая специфику рынка, на основе фактических данных и полученных прогнозных оценок построить бюджеты продаж и производства для ОАО «Искитимцемент»

Предмет исследования - методы получения прогнозных оценок.

Объект исследования - компания ОАО «Искитимцемент», занимающаяся производством и продажей цемента.

В первой главе показана сущность прогнозирования, его роль в управлении компанией, представлена классификация методов прогнозирования, изучены виды прогнозов, этапы их построения, рассмотрены качественные и количественные методы прогнозирования, их преимущества и недостатки.

Во второй главе рассмотрена характеристика методов прогнозирования, основанных на анализе временных рядов, а также подходы к оценке адекватности и точности построенных прогнозов.

В третьей главе построены помесячные прогнозные оценки объемов продаж в целом, и по видам выпускаемой цементной продукции ОАО «Искитимцемент» на период 2011-2012 гг., на основе количественных оценок, полученных с помощью различных трендовых моделей с сезонной компонентой, а также с учетом экспертных оценок спроса главными специалистами компании. Оценена адекватность построенных прогнозов, полученные прогнозные оценки использованы при построении бюджетов продаж и производства на 2012 г. Все расчеты реализованы в пакете Excel.

Глава 1. Роль прогнозирования в деятельности компании

Прогнозирование, как одна из составляющих управленческого процесса, является одним из приемов, которым менеджеры могут воспользоваться при оценке эффективности будущих управленческих решений. Прогнозы очень полезны тем, что задают определенный ориентир для деятельности. Отражают общее направление движения фирмы. Позволяют просчитывать различные варианты развития в зависимости от изменения всевозможных факторов. Помимо получения возможных будущих оценок тех или иных исследуемых параметров, целью прогнозирования также является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для фирмы это приведет. Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения в рыночных условиях.

1.1 Введение в теорию прогнозирования

1.1.1 Сущность прогнозирования

Прогнозирование - это научно-обоснованное предсказание наиболее вероятного состояния, тенденций и особенностей развития управляемого объекта в перспективном периоде на основе выявления и правильной оценки устойчивых связей и зависимостей между прошлым, настоящим и будущим.

Эконометрические прогнозные исследования, начало которым было положено в конце 20-х гг., к 70-м гг. образовали самостоятельное научное направление в мировой экономической науке. И у нас в стране, и за рубежом тысячи научных коллективов, отдельных исследователей в научных центрах, университетах и институтах, государственных учреждениях и частных компаниях занимаются разработкой и использованием эконометрических моделей и методов в решении многих и многих проблем. Например, только в США стоимость эконометрических разработок, по оценкам журнала «Business week», уже в 1981 г. превысила 100 млн. долларов. В теории и практике плановой деятельности за прошедшие годы накоплен значительный набор различных методов разработки прогнозов и планов. По оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования; на практике же в качестве основных используется лишь 15--20. Развитие информатики и средств вычислительной техники создает возможность расширения круга используемых методов прогнозирования и планирования и их совершенствования.

При принятии решений в управлении предприятием, прогнозирование является ключевым моментом. Конечная эффективность любого решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать неуправляемые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать наилучший выбор, который, в противном случае, мог бы быть не таким удачным. Поэтому системы планирования и управления, обычно, реализуют функцию прогноза. Составление прогнозов служит базисом корпоративного долгосрочного планирования.

Особое место занимает прогнозирование такого показателя, как объём продаж, или объём предоставляемых услуг. Так, например, в сфере финансов и бухгалтерии прогнозы объемов продаж являются основой бюджетного планирования (т.е. бюджетирование должно начинаться с составления бюджета продаж). Маркетинг опирается на прогнозирование продаж при планировании новых видов продукции, поощрении персонала, в сфере торговли, а также при принятии других ключевых решений.

Прогнозирование объема продаж -- неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема продаж и альтернативными возможностями развития ситуации, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Следует помнить, что невозможен идеальный прогноз из-за наличия слишком большого количества факторов, влияющих на экономическую деятельность, которые нельзя предвидеть. Однако это не означает, что надо отказаться от прогнозирования.

Все организации функционируют в условиях неопределенности, но, вопреки этому, их менеджеры должны принимать решения, оказывающие влияние на будущее организации. Обоснованные предположения о будущем более ценны для менеджеров, чем необоснованные. Пути создания прогнозов основываются на логических методах использования данных, порожденных естественными процессами. Однако это не означает, что интуитивный прогноз безусловно плох. Наоборот, иногда “внутреннее” чутье руководителя предприятия часто обеспечивает единственно приемлемый прогноз. Поэтому аппарат прогнозирования может использоваться для того, чтобы помочь обосновать интуитивные решения тем, кто их принимает. В этой связи логичен вывод о том, что тот, кто принимает решение, опираясь на понимание количественного и качественного аппаратов прогнозирования и разумное их использование, несомненно, имеет преимущество по сравнению с тем, кто пытается планировать будущее без учета какой-либо дополнительной информации. Прогнозирование невозможно без обладания широкой информацией об организации в целом, помехах на пути её функционирования и развития и т.п., то есть о наиболее важных моментах, оказывающих влияние на поведение организации и принятие решений. Анализ всей этой собранной информации позволяет сделать выводы о тенденциях развития, как самой организации, так и её окружения, имеющие в основном характер прогноза, то есть системы аргументированных представлений о направлениях развития и будущем состоянии объекта управления. Объектом любого прогноза в менеджменте могут выступать экономические, социальные, технические, организационные и иные процессы, происходящие как в самой организации, так и в её окружении.

Под прогнозированием в менеджменте подразумевается научный способ выявления состояния и вероятных путей развития организации. Особое внимание следует обратить описанию проблемной ситуации, найти те факторы, которые необходимо тщательно проанализировать и рассмотреть при решении. В первую очередь надо установить, являются ли они внутренними или внешними по отношению к данной организации, так как возможности воздействия на эти две группы факторов различные.

Внутренние факторы больше зависят от самого предприятия. К ним относят: цели и стратегия развития, состояние портфеля заказов, структуру производства и управления, финансовые и трудовые ресурсы, объем и качество работ и т.д. Они формируют предприятие как единую систему, взаимосвязь и взаимодействие элементов которой приводит к достижению стоящих перед ней целей. Поэтому изменение одного или нескольких факторов может привести к нарушению свойств всей системы. Следовательно, меры управленческого воздействия должны быть направлены на сохранение целостности этой системы.

Внешние факторы. Так как внешние факторы формируют среду, в которой работает организация, то эти факторы являются инертными и не поддаются воздействию со стороны менеджеров. Это вызвано тем, что эта среда характеризуется большей сложностью, динамичностью и неопределенностью, что существенно затрудняет учет факторов внешней среды при принятии организационных решений. Параллельно с этим, и факторы оказывают различное влияние на работу организации. Например, поставщики, потребители, конкуренты, другие организации и институты общества, непосредственно связанные с той областью деятельности, которой занимается данная организация, оказывает прямое влияние на её работу, характер возникающих проблем и их решений.

1.1.2 Виды прогнозов и этапы их построения

В литературе прогнозы обычно разделяют по временным горизонтам, которые они описывают. Хотя термины зависят от контекста, наиболее часто в бизнес-прогнозировании используются следующие:

· Предупреждающий (конъюнктурный) прогноз. Охватывает от одного дня, недели, декады до половины месяца. Используется для планирования закупок, работ, сбыта продукции, объема производства, спроса.

· Оперативный прогноз. Как правило, разрабатывается на месяц.

· Краткосрочный прогноз. Такой прогноз охватывает период до одного года, но обычно не меньше чем три месяца. Используется для планирования закупок, работ, сбыта продукции, объема производства, спроса.

· Среднесрочный прогноз. Охватывает обычно период от одного года до трех лет. Используется при планировании сбыта, планировании производства и распределения бюджета, бюджетировании наличности.

· Долгосрочный прогноз. На три года и более (до 15 лет). Долгосрочный прогноз используется в планировании новых товаров, расходов по основным фондам, прогнозировании макрособытий и т.д.

Разработку любого прогноза обычно разбивают на последовательные этапы:

1. Подготовка к разработке прогноза - подготовка организационного обеспечения разработки прогноза; формулировка задания на прогноз; формирование рабочей и аналитической группы сопровождения; формирование экспертной комиссии; подготовка методического обеспечения разработки прогноза; подготовка информационной базы для проведения прогноза; подготовка компьютерного сопровождения разработки прогноза.

2. Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий - четкое разделение количественной и качественной информации.

3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий - центральная задача разработки прогноза.

4. Проведение экспертизы - определение и оценка ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке. (Из этапа 3. получаем информацию для экспертизы).

5. Разработка альтернативных вариантов -при непосредственной разработке прогноза используется подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов.

6. Априорная и апостериорная оценки качества прогноза - степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на принимаемое решение и сказывается на эффективности решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

7. Контроль хода реализации и корректировка прогноза - мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий, что может привести к корректировке прогноза.

При прогнозировании управленческих решений, как правило, возникает вопрос: «Какой путь решения выбрать из допустимых вариантов?». Выбран будет тот, который наиболее полезен или предпочтителен для достижения целей организации. От того насколько обосновано они выбраны, зависит качество управленческих решений, а оно в свою очередь предопределяет конкурентоспособность организации, быстроту её адаптации к изменениям хозяйственной ситуации и, в конечном счете, ее эффективность и прибыльность.

Следует помнить, что идеальный прогноз обычно невозможен. Слишком много факторов, влияющих на экономическую деятельность, нельзя предвидеть со всей определенностью. Поэтому не следует искать идеальный прогноз, важнее ввести в практику постоянную корректировку прогнозов. Это, однако, не означает, что надо отказаться от совершенствования модели или методологии прогнозирования. В разумных пределах следует стремиться к поиску и использованию наилучшего доступного метода прогнозирования.

При прогнозировании целесообразно использовать два или три метода и рассматривать их с точки зрения здравого смысла. Наблюдаются ли в общей экономической деятельности изменения, которые окажут влияние на прогноз? Постоянный пересмотр и корректировка прогнозов в свете новых данных - это залог успешного прогнозирования.

1.2 Классификация методов прогнозирования

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). Главной задачей менеджера является выбор наиболее точной и адекватной модели прогноза, которая бы смогла наиболее близко к фактическим данным спрогнозировать показатели на будущий период.

Вся совокупность методов прогнозирования может быть поделена на две группы, в зависимости от степени их однородности - на простые и на комплексные методы. Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования. Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

По степени формализации методы экономического прогнозирования можно подразделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы базируются на интуитивно-логическом мышлении. Они используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расчетов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для повышения точности прогнозов.

Среди интуитивных методов широкое распространение получили методы экспертных оценок. Они используются как в нашей стране, так и за рубежом для получения прогнозных оценок развития производства, научно-технического прогресса, эффективности использования ресурсов и т.п. Применяются также методы исторических аналогий и прогнозирования по образцу. Здесь имеет место своеобразная экстраполяция. Техника прогнозирования состоит в анализе высокоразвитой системы (страны, региона, отрасли) одного и того же приближенного уровня, который теперь имеется в менее развитой аналогичной системе, и на основании истории развития изучаемого процесса в высокоразвитой системе строится прогноз для менее развитой системы. Практика свидетельствует, что такие аналогии можно использовать при определении путей развития новых отраслей и видов техники (производство компьютеров, телевизоров и т.п.), структуры производства, потребления и т.д. Естественно, что полученный таким образом “образец” - лишь начальный пункт прогнозирования. К окончательному выводу можно прийти, лишь исследуя внутренние условия и закономерности развития.

К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории. Среди методов экстраполяции широкое распространение получил метод подбора функций, основанный на методе наименьших квадратов (МНК). В современных условиях все большее значение стали придавать модификациям МНК: методу экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и методу адаптивного сглаживания.

Методы моделирования предполагают использование в процессе прогнозирования и планирования различного рода экономико-математических моделей, представляющих собой формализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и отношений. Различают следующие модели: матричные, оптимального планирования, экономико-статистические (трендовые, факторные, эконометрические), имитационные, принятия решений. Следует отметить, что представленный перечень методов и их групп не является исчерпывающим.

1.2.1 Эвристические методы

Для применения статистических методов прогнозирования необходимо проводить исследовательскую работу и пользоваться услугами квалифицированных статистиков - и то и другое может дорого стоить. Кроме того, в условиях динамичного развития общества, когда происходят какие-то кардинальные изменения - в экономике, в социальной сфере, в технике, в технологии и в других областях - эффективность применения статистических методов для прогнозирования и планирования, особенно на длительный период, снижается.

Существует также опасность, что управляющие станут чрезмерно полагаться на статистические методы и на полученные на их основе результаты и поэтому могут не заметить существенных изменений, значение которых мог бы оценить другой специалист. В таких условиях особую роль в предвидении будущего приобретает интуиция специалистов, называемых экспертами.

Методы анализа и обобщения суждений и предположений с помощью экспертов называются экспертными или методами экспертных оценок. Экспертные методы прогнозирования применяются, как правило, для конъюнктурных оценок, 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.

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение принимается как решение проблемы (в данном случае - прогноз).

В то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной стороны, нет гарантий, что полученные оценки в действительности достоверны, а с другой - имеются определенные трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных.

Центральным этапом экспертного прогнозирования является проведение опроса экспертов. В зависимости от целей и задач экспертизы, существа и сложности анализируемой проблемы, времени, отведенного на опрос и экспертизу в целом, и допустимой их стоимости, а также от подбора участвующих в ней специалистов, выбирается метод опроса:

· индивидуальный или групповой (коллективный);

· личный (очный) или заочный (путем пересылки анкет);

· устный или письменный;

· открытый или скрытый.

Индивидуальный опрос позволяет максимально использовать способности и знания каждого специалиста. В отличие от индивидуального при групповом опросе специалисты могут обмениваться мнениями, учесть упущенное каждым из них, скорректировать свою оценку. Обмен мнениями является обычно стимулирующим началом в выдвижении и творческой разработке новых идей. В то же время недостатки такого опроса состоят в сильном влиянии авторитетов на мнения большинства участников экспертизы, в трудности публичного отказа от своей точки зрения и в ряде других факторов психофизиологической совместимости.

Из сказанного видно, что методы индивидуального опроса предъявляют более высокие требования к эксперту по сравнению с групповым опросом, при котором ошибочные мнения и суждения отдельных экспертов могут быть “поправлены” при выведении общей оценки всей группой.

Все прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации, полученных на основе изучения: что люди говорят, что люди делают, и что люди сделали. Получение первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей, торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований и экспертные методы. Изучение того, что люди делают, предполагает проведение тестирования рынка. Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных о сделанных ими покупках.

1.2.2 Формализованные методы

В отличие от интуитивных методов прогнозирования, формализованные являются более объективными и основываются на учете данных за прошедшие периоды, что способствует выявлению взаимосвязей между данными величинами, а, следовательно, может способствовать более точному прогнозу на будущий период.

Из общего числа формализованных методов можно выделить следующие методы разработки прогнозов:

· Экстраполяция - основывается на учете данных за прошлые периоды, которые продлеваются на последующие, при этом делается допущение, что система в целом развивается эволюционно и в стабильных условиях. Желательно, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.

· Моделирование - строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих, и связывающая условия, которые, как ожидается, будут иметь место и характер их влияния на изучаемый параметр.

При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ, в то время как в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

К методам статистического моделирования относятся уравнения регрессии, описывающие взаимосвязи временных рядов независимых признаков и результативных признаков. Прогнозные уровни рассчитываться посредством подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений признаков-факторов, которые могут быть получены, например, на основе экстраполяции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей может выполняться только после оценки значимости коэффициентов регрессии и проверки модели на адекватность.

Методы экстраполяции трендов (анализ временных рядов, трендов) основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов, закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

Чаще всего методы экстраполяции трендов применяются для прогнозирования в краткосрочном (не более одного года) периоде, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.

Российскую экономику нельзя назвать стабильной, и компаниям приходится быстро реагировать и адаптироваться к происходящим изменениям. Поэтому большинство предприятий ориентированы скорее на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

1.3 Использование прогнозных оценок объемов продаж при принятии управленческих решений на предприятии

Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих решений и применение их на практике. Потребность в решении возникает только при наличии проблемы, которая в общем, виде характеризуется двумя состояниями - заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым). Рассогласование между этими состояниями предопределяет необходимость выработки - управленческого решения и контроля за его реализацией.

При принятии решений в управлении предприятием, прогнозирование является ключевым моментом. Конечная эффективность любого решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать неуправляемые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать наилучший выбор. Поэтому системы планирования и управления, обычно, реализуют функцию прогноза. Составление прогнозов служит базисом корпоративного долгосрочного планирования. Прогнозные оценки можно использовать на разных уровнях принятия решений, в различных областях внутрифирменного планировании: бюджетирование, прогноз конкурентной позиции на рынке, при маркетинговых исследованиях и т.д.

Планирование и бюджетирование -- это определение тех результатов, которые должны быть получены или являются желательными. Использование прогнозирования может существенным образом оптимизировать процессы управленческого планирования и контроля, повысить их эффективность. Точные прогнозы позволяют более осмысленно управлять бизнесом, повысить качество принимаемых решений.

Многие зарубежные специалисты непрерывно подчеркивают, что смысл внутрифирменного планирования в конечном счете сводится к определению решений, которые требуется принять сегодня для обеспечения эффективной деятельности фирмы, ее роста в будущем. Смысл планирования довольно точно определяется профессором Д.Сандерсом из Техасского университета: “Планировать - значит определять заранее будущий курс действий”.

Наиболее важными целями разных фирм являются: обеспечение определенного уровня прибылей, объема продаж, быстрая реализация товаров, проникновение на рынок, усовершенствование изделий, повышение производительности труда, более полное использование производственных мощностей, достижение ритмичного производства.

Назначение планирования как функции управления состоит в стремлении заблаговременно учесть по возможности все внутренние и внешние факторы, обеспечивающие благоприятные условия для нормального функционирования и развития предприятия. Оно предусматривает разработку комплекса мероприятий, определяющих последовательность достижения конкретных целей с учетом возможностей наиболее эффективного использования ресурсов каждой службой и всем предприятием в целом. Поэтому планирование призвано обеспечить взаимоувязку между отдельными структурными подразделениями предприятия, включающими всю технологическую цепочку: исследования и разработку, производство товаров и предоставление услуг. Эта деятельность опирается на выявление и прогнозирование потребительского спроса, анализ и оценку имеющихся ресурсов и перспектив развития.

Прогноз объема продаж - это необходимый предварительный этап работы. Прогноз объема продаж осуществляется на основании анализа и обсуждения различных микро- и макроэкономических факторов, в том числе описываемых статистическими данными. Факторы, влияющие на прогноз объема продаж, следующие:

- объем продаж предшествующих периодов;

- производственные мощности;

- зависимость продаж от общеэкономических показателей, уровня занятости, цен, уровня личных доходов и других;

- относительная прибыльность продукции;

- изучение рынка, рекламная компания;

- ценовая политика, качество продукции;

- конкуренция;

- сезонные колебания;

- долгосрочные тенденции продаж для различных товаров.

Решающим фактором, который способен заставить компании усовершенствовать свое прогнозирование, может стать боязнь потерять рынок в пользу конкурентов, которые уже установили соответствующие современные программные средства и в результате создают гораздо более точные бюджеты и прогнозы. Заинтересованность компаний в улучшении своих возможностей по обновлению прогнозов очень высока. То, какие пути они выбирают для достижения этой цели, зависит от их бизнес-моделей. При этом скорость, частота и точность прогнозов имеют разную ценность в различных организациях. Для некоторых приоритетом является создание более точных и детальных прогнозов, а частота их обновления не столь важна.

Но регулярное обновление прогнозов еще не всегда гарантирует создание работающих бюджетов. В 2007 г. 67% компаний назвали в качестве основной причины невыполнения бюджетов изменения в своем бизнесе или в экономике. Это произошло потому, что бюджеты данных компаний оказались недостаточно гибкими для оперативного реагирования на перемены, что, в свою очередь, вызывает разочарование как среди менеджеров, так и среди рядовых сотрудников.

Ответы на исследование 2007 г. подтверждают данную тенденцию: 76% компаний с годовым доходом, равным или превышающим один миллиард долларов, заявили, что им приходилось пересматривать свои прогнозы в связи со сложившимися обстоятельствами, поскольку изменения в их бизнесе, на рынках и в настроениях потребителей вынуждали их чаще корректировать свои бизнес-предпосылки.

Точные гибкие прогнозы позволяют более осмысленно управлять бизнесом, повысить качество принимаемых решений. Традиционные субъективные методы прогнозирования основываются на сравнительных суждениях и опыте, однако необъективность или некомпетентность специалиста может значительно снизить точность прогноза и лишить его практической ценности.

Далее рассмотрим методические вопросы, связанные с получением соответствующих прогнозных оценок.

Глава 2. Методические вопросы построения прогнозов, с помощью временных рядов

Как было показано в первой главе, существует множество методов построение прогнозов. В случае, когда все факторы можно свести ко времени, лучше всего воспользоваться методами, основанными на анализе временных рядов.

Характерной особенностью временных рядов является то, что наблюдения за некоторым объектом производятся последовательно во времени. Например, ежегодная урожайность зерновых, ежедневный объем продаж какого-нибудь товара, стоимость акции предприятия, уровень инфляции, обменный курс валют - все это временные ряды.

Вне зависимости от природы каждого временного ряда, можно выделить следующие основные типы задач, которые обычно решают при проведении анализа исходных данных:

1. На первом этапе пытаются построить простую математическую систему или модель, которая описывает поведение временного ряда в сжатой форме.

2. Затем делается попытка объяснить его поведение с помощью других переменных и выяснить степень связи как между наблюдениями одного ряда, так и между разными рядами;

3. Полученные выше в пунктах 1 и 2 результаты используют для прогнозирования временного ряда, причем более эффективны результаты пункта 2, так как здесь более полно выясняются причинно-следственные связи.

4. Часто возникает необходимость контроля и управления за динамикой развития одного или нескольких временных рядов. Выработки определенных сигналов, предупреждающих о нежелательных последствиях.

Простейшие методы восстановления зависимостей в детерминированном случае исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Задачам анализа и прогноза временных рядов посвящено огромное количество литературы. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы. Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция (т.е. собственно прогноз).

Экстраполяция является самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации, суть которого распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Временным рядом называют серию числовых величин, полученных через регулярные промежутки времени. Основным положением, на котором базируется использование временных рядов для прогнозирования, является то, что факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом и настоящем, и ожидается, что они будут действовать схожим образом и в не слишком далеком будущем. Поэтому основной целью анализа временных рядов является оценка и вычленение этих влияющих факторов с целью прогноза дальнейшего поведения системы и выработки рациональных управленческих решений.

Понятно, что такой прогноз имеет смысл как краткосрочный: на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменяются. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.

К числу главных ограничений экстраполяционных методов следует отнести следующие: большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем. Эта гипотеза редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни. Экстраполяционные методы не позволяют действительно “предсказать” эволюцию спроса, поскольку неспособны, предвидеть какие-либо “поворотные точки”. В лучшем случае они способны быстро учесть уже произошедшее изменение. Поэтому их называют “адаптивной прогнозной моделью”. Тем не менее, для многих проблем управления такой “апостериорный” прогноз оказывается полезным при условии, что имеется достаточно времени для адаптации, и факторы, определяющие уровень продаж, не подвержены резким изменениям.

Временные ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание ключевых факторов и оценку чувствительности организации к внешним угрозам.

Вышеназванное ни в кое мере не умаляет значимости экстраполяционных методов в прогнозировании. Как и любые методы, их надо уметь использовать. Прежде всего, экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25-30% от исходной временной базы. При использовании уравнений регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров (независимых переменных), получая, таким образом, оптимистические и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка будет находиться между ними.

В ряде случаев прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор желательности получения определенной величины прогнозируемого параметра. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины спроса на какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре и силе действия исходных факторов величина спроса к определенному моменту времени достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного прогноза, следует ответить на вопрос: “А устраивает ли нас данная величина спроса?” Если “Да”, то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения. Если “Нет”, то необходимо использовать внутренние возможности (например, провести дополнительную рекламную компанию) и постараться повлиять на определенные факторы внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию (например, повлиять на деятельность посредников). Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины спроса.

2.1 Составляющие временного ряда

Исходя из целей исследования, каждый временной ряд обычно рассматривают как смесь следующих компонент.

1. Тренд или долгосрочная тенденция в развитии ряда.

2. Сезонная компонента или, другими словами, некоторый эффект в динамике ряда, который повторяется через вполне определенный период.

3. Интервенция. Под интервенциями понимаются резкие изменения характера поведения процесса под воздействием каких-либо (обычно внешних) причин. Например взрыв на Чернобыльской АЭС резко изменил фоновый уровень радиации, "черный" вторник на валютной бирже, появление на рынке крупной партии товара.

4. Более или менее регулярные колебания относительно тренда. Эти колебания (в отличие от сезонных) обычно имеют неизвестный в начале исследования период и целью исследования как раз и является выявление таких периодичностей. Они часто присутствуют в финансовых данных в соответствии со стандартным циклом деловой активности, состоящим из резкого спада, роста, бурного роста и застоя.

5. Случайный остаток или несистематический случайный эффект. Это непредсказуемые случайные колебания, присутствующие в большинстве реальных временных рядов. Анализ таких колебаний можно использовать для вычисления вероятных ошибок и оценки надежности примененной модели прогнозирования. Такая нерегулярная компонента может быть рассмотрена как случайная, и потому непрогнозируемая; в терминах статистики ее можно считать ошибкой наблюдения и обрабатывать аналогично случайным ошибкам измерений в статистике.

Отличительной чертой временных данных является то, что они естественным образом упорядочены во времени, кроме того, наблюдения в близкие моменты времени часто бывают зависимыми.

2.2 Модели временных рядов

Статистические методы исследования исходят из предположения о возможности представления значений временного ряда в виде суммы или произведения нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития, в частности для краткосрочных прогнозов в виде:

Y(t) = T(t) + S(t) + E(t). (аддитивная модель)

Y(t) = T(t)ЧS(t)ЧE(t), (мультипликативная модель), где

T(t) - тренд (долговременная тенденция) развития;

S(t) - сезонная компонента;

E(t) - остаточная компонента.

При относительном постоянстве амплитуды сезонной волны целесообразно использовать аддитивную модель, при ее изменении в соответствии с тенденцией среднего уровня - мультипликативную. Отметим, что модели смешанного типа иногда дают более точный результат, но содержательно плохо интерпретируемы.

Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Практика показывает, что в случае, когда сезонные колебания исследуемого процесса велики и не очень стабильны, мультипликативная модель дает плохие результаты.

Сезонная компонента характеризует устойчивые, как правило, внутригодичные колебания уровней. Она проявляется в некоторых показателях, представленных квартальными или месячными данными. Для данных с иным шагом наблюдения S(t)=0.

При анализе данных методом временных рядов вначале обычно строят график изменения изучаемого показателя во времени для определения общей долговременной тенденции, повышающего или понижающего тренда. Если данные сильно осциллируют и общий тренд не угадывается, может потребоваться сглаживание временного ряда, после выполнения, которого тренд обычно выявляется. В дальнейшем для описания временного ряда используется один из методов регрессии данных ряда на временную ось, и полученное регрессионное описание используется в целях прогнозирования.

2.3 Сглаживание временных рядов

Не существует "автоматического" способа обнаружения тренда в временном ряде. Однако если тренд является монотонным (устойчиво возрастает или устойчиво убывает), то анализировать такой ряд обычно нетрудно. Если временные ряды содержат значительную ошибку, то первым шагом выделения тренда является сглаживание. Сглаживание всегда включает некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Самый общий метод сглаживания - скользящее среднее.

Метод скользящего среднего.

В техническом анализе широко используется метод скользящей средней, с целью выявления промежуточных и долгосрочных трендов. Метод крайне субъективен и результаты сглаживания очень подвержены влиянию длины периода сглаживания. С одной стороны при небольших периодах не удается выявить трендовую компоненту сильно зашумленного процесса, при больших же периодах происходят значительные потери данных на концах анализируемого интервала.

Скользящее среднее порядка L - это временной ряд, состоящий из средних арифметических L соседних значений Y_i, по всем возможным значениям времени. В качестве L выбирается нечетное число, обычно 3, 5 или 7, и эти схемы называют трехточечной, пятиточечной и т.д. Для примера рассмотрим трехточечную схему и обобщим ее на другие случаи.

Среднее рассчитывается по трем значениям Y_i, одно из которых относится к прошлому периоду, одно - к искомому и одно - к будущему. Так как для i = 1 не существует прошлого значения, то в первой точке невозможно рассчитать сглаженное значение. Для i = 2 сглаженное значение будет средним арифметическим Y_i при i = 1, 2, 3; для i = 3 среднее арифметическое берется для 2-го, 3-го и 4-го значений Y_i; в последней точке исходного интервала скользящее среднее также невозможно рассчитать из-за отсутствия будущего значения по отношению к рассчитываемому. В общем случае это можно представить как

 ,

где MA_i - значение скользящего среднего по L-точечной схеме в i-ом элементе ряда.

Как следует из формулы, на концах исходного интервала будет теряться по (L-1)/2 исходных точек; так для 5-точечного сглаживания будут потеряны два первых и два последних значения.

Метод экспоненциального сглаживания.

Метод экспоненциального сглаживания также дает возможность оценить степень воздействия трендовой и/или циклической компоненты на отклик системы, но в отличие от метода скользящих средних, еще и может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции на один период вперед. Именно поэтому метод обладает явным преимуществом над ранее рассмотренным.

Если бы на изучаемом интервале времени коэффициенты уравнения регрессии, которое описывает тренд, оставались бы неизменными, то для построения прогноза достаточно было бы использовать метод наименьших квадратов. Однако в течение исследуемого периода коэффициенты могут меняться. Естественно, что в таких случаях более поздние наблюдения несут большую информационную ценность по сравнению с более ранними наблюдениями, а следовательно, им нужно присвоить наибольший вес. Именно таким принципам и отвечает метод экспоненциального сглаживания, который может быть использован для краткосрочного прогнозирования объема продаж.

Название метода происходит из того факта, что на самом деле при его применении получаются экспоненциально взвешенные скользящие средние по всему временному ряду; а из этого следует, что сглаженное значение в любой точке ряда является некоторой функцией всех предшествующих наблюдаемых значений. При экспоненциальном сглаживании учитываются все предшествующие наблюдения - предыдущее учитывается с максимальным весом, предшествующее ему - с несколько меньшим, самое "старое" наблюдение влияет на результат с минимальным статистическим весом. Ручной расчет экспоненциального сглаживания требует крайне большого объема монотонной работы, но, реализованный программно, позволяет легко получить необходимые результаты.

Алгоритм расчета экспоненциально сглаженных значений в любой точке ряда i основан на трех величинах: наблюдаемом значении Y_i в данной точке ряда i, рассчитанном сглаженном значении для предшествующей точки ряда F_i-1 и некотором заранее заданном коэффициенте сглаживания , постоянным по всему ряду. Понятно, что в первой точке ряда нет сглаженного значения для предшествующей точки (нет самой такой точки), и сглаженным значением F₁ считается сама наблюдаемая в этой точке величина показателя Y₁. Для всех следующих точек действует простое правило вычислений:

F_i = Y_i + (1 - ) F_i-1

Это легко реализуется в электронных таблицах. В первой строке таблицы с данными, относящимися к первой точке ряда, достаточно продублировать значение Y_i, во вторую строку внести указанное выше выражение, сославшись в расчетной формуле на наблюдаемое значение из этой же строки таблицы и сглаженное значение из предшествующей строки. Далее формула просто копируется на все остальные строки с данными временного ряда и всю заботу о выполнении вычислений возьмет на себя программа.

Некоторой проблемой является выбор коэффициента сглаживания , который в значительной степени влияет на результаты. К сожалению объективного критерия при его выборе не существует. При равной степени сглаживания с использованием метода экспоненциального сглаживания и метода скользящего среднего коэффициент связан с интервалом L простым соотношением = 2/(L + 1); таким образом сглаживание по 5-точечной схеме эквивалентно по своему воздействию на исходные данные экспоненциальному сглаживанию с коэффициентом = 0.33. Хотя в принципе может принимать любые значения из диапазона 0 < < 1, обычно ограничиваются интервалом от 0.2 до 0.5.

При высоких значениях в большей степени учитываются мгновенные текущие наблюдения отклика и наоборот, при низких его значениях сглаженная величина определяется в большей степени прошлой тенденцией развития, нежели текущим состоянием отклика системы. Результаты экспоненциального сглаживания могут быть использованы для краткосрочных прогнозов на один шаг вперед по временной шкале.

Схема расчета для прогноза по методу экспоненциального сглаживания без запаздывания следующая:

...