Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования. Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогноза план содержит однозначно определенные сроки осуществления события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант. [3]

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке стратегических планов и проведении научно -- исследовательских (НИР) и опытно -- конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат. Поэтому ниже в большей мере будет уделено внимание этим вопросам. [3]

К основным задачам прогнозирования относятся: [2]

· разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

· выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;

· выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;

· выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

· прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов;

· прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

· оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;

· обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за ее срок службы. При определении полезного эффекта всю продукцию можно разделить на: [3]

· промышленную продукцию, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);

· промышленную продукцию, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование, нефтеаппаратура и т.д.).

При определении полезного эффекта следует брать только ту часть работы, которую получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной аппаратом за нормативный срок службы.

К основным принципам научно--технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона. [2]

Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза.

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

Основными источниками исходной информации для прогнозирования являются: [2]

· статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;

· научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;

· патентно-лицензионная документация.

Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и ОКР, разработке системы норм и нормативов, целесообразно использовать для этих целей единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно--технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления. [3]

Использование информационной базы АСУ для решения задач научно--технического прогнозирования в значительной мере снижает объем трудозатрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса. [3]

По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-- техническую и технико--экономическую информацию, справочно-нормативную информацию, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи.

Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно -- нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов.

Объем и состав справочно -- нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов. [2]

Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов. [10]

Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно -- технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно--нормативных материалов и выявить причины отклонений. [3]

2. Классификация основных методов прогнозирования управленческих решений

Основные условия применения:

Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, гак и показатели организационно технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации.

Особенности применения:

Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов.

Основные условия применения:

Область массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения -- до 10-- 15 лет.

2. Экспериментальный.

Основные условия применения: [2]

Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально -технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения экспериментальных работ.

Особенности применения:

Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точность прогнозов.

Основные условия применения:

Для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения -- до 10--15 лет.

3. Параметрический

Основные условия применения: [2]

Наличие качественной нормативной база по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта.

Особенности применения:

Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирования, учет функций объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. Достаточная точная точность и простота расчета.

Основные условия применения:

Составление среднесуточных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования - до 10 лет.

4. Экстраполяция

Основные условия применения: [3]

Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за 5 лет.

Особенности применения:

Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе предположения, что тенденции развития объекта в будущем будут такими же, кА и в прошлом периоде. Выборка исходной информации должна не менее чем в 2 раза превышать выбранный период упреждения.

Основные условия применения:

Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования - до 5 лет.

5. Индексный

Основные условия применения: [2]

Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период.

Особенности применения:

Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе значения прогнозируемого параметра в базисном периоде и индексов изменения нормативов. Простота расчетов, но невысокая их точность.

Основные условия применения:

Прогнозирование полезного эффекта мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования - до 5 лет.

6. Экспертный

Основные условия применения: [2]

Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек.

Особенности применения:

Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области.

Основные условия применения:

Проведение прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен.

7. Оценки технических стратегий

Основные условия применения: [2]

Разработка матриц генеральной определенной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов.

Особенности применения:

Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды.

Основные условия применения:

Для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей необходимых для достижения поставленных целей.

8. Функциональный

Основные условия применения: [2]

Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия.

Особенности применения:

Создание функциональной схемы будущего объекта.

Основные условия применения:

При проведении прогнозирования возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

9. Комбинированный

Основные условия применения: [2]

Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования (пп. 1-8).

Особенности применения:

Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на их проведение.

Основные условия применения: для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

2.2 Классификация методов прогнозирования

Наибольшее распространение имеет группировка методов прогнозирования по степени формализации, в соответствии с которой все методы можно разделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы прогнозирования позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Их сущность заключается в построении рациональной процедуры, интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. При этом обобщенное мнение экспертов применяется как решение проблемы. [10]

Характерным для методов экспертных оценок является научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом этапе; применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждения экспертов и формальной групповой обработке результатов. Наиболее часто эти методы используются при рассмотрении специальных вопросов, где невозможно выработать формализованную прогностическую модель. [8]

При помощи экспертных методов можно решать следующие типовые задачи: составление перечня возможных событий за определенный промежуток времени; определение наиболее вероятных интервалов времени совершения совокупности событий; определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности; разработка альтернативных вариантов решения задачи с оценкой их предпочтения; альтернативное распределение ресурсов для решения с ранжированием их очередности; альтернативные варианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их предпочтительности. [8]

Организация процедуры экспертной оценки включает несколько направлений: формирование репрезентативной экспертной группы; подготовку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса. В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок. [8]

Метод индивидуальных экспертных оценок имеют несколько разновидностей: метод «интервью», аналитический метод, метод написания сценария. [3]

При методе «интервью» происходит непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ», в ходе которого прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта.

При аналитическом методе осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются докладные записки. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. [8]

Метод написания сценария основан на определении логики процесса или явления при различных условиях во времени. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития объекта прогнозирования, выявление основных факторов фона и формулирование критериев для оценки верхнего уровня дерева целей. Ценность сценария тем выше, чем степень неопределенности, т.е. чем больше степень согласования мнений экспертов в осуществимости событий, в развитии процесса и т.д. [3]

Основные преимущества вышеперечисленных методов - возможность максимально использовать индивидуальные способности экспертов, при этом оказывая незначительное психологическое давление на отдельных работников. [8]

Метод коллективных экспертных оценок имеет следующие разновидности: метод «комиссий», метод «Дельфи», метод «коллективной генерации идей» («мозговой атаки»), метод морфологического анализа и т.д.

Метод «комиссий» имеет следующее содержание: [10]

создается рабочая группа (функции: назначение экспертов, проведение опроса, обработка материала, анализ результатов коллективной экспертной оценки);

уточняются основные направления развития объекта, и составляется матрица, которая отображает генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели;

разрабатываются вопросы для экспертов, которые определяются спецификой прогнозируемого объекта;

проводится опрос экспертов и статистическая обработка материалов, которые характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. [10]

Методика представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами, каждого из оцениваемых направлений исследований и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значение от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т.д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицу, строки которой соответствуют направлениям исследований, а столбцы - порядковым номерам экспертов. [10]

Метод «Дельфи» - один из наиболее распространенных методов экспертных оценок. Его основными особенностями являются: анонимность экспертов, полный отказ от личных контактов экспертов и коллективных обсуждений; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен между экспертами после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок, аргументации и критики; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов. [10]

Метод «коллективной генерации идей» включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объектов прогнозирования и их оценка. При «мозговой атаке» сначала активизируются творческий потенциал специалистов, что находит отражение в генерации определенной идеи. Затем следует процесс деструктирования (разрушения, критики) этой идеи и формулируется контридея. Это позволяет за короткое время путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс получить продуктивные результаты. [10]

Метод морфологического анализа представляет собой упорядоченный способ рассмотрения объекта и получения систематизированной информации по всем возможным вариантам его развития. Он включает ряд приемов, имеющих единый принцип действия: систематизированное рассмотрение характеристик объекта, стремление не пропустить ни одной из них, ничего не отбрасывать без предварительного исчерпывающего исследования. Этой цели служит прием систематизированного охвата информации с последующим исследованием ее по методу «морфологического ящика». Последний строиться в виде дерева или матрицы, в клетках которых помещены соответствующие характеристики объекта. Последовательное соединение одного из параметров первого уровня с одним из параметров последующего уровня представляет собой одно из возможных состояний объекта или решений проблемы. В результате создается новая информация об изучаемом объекте и вырабатывается оценка всех возможных альтернатив его состояния. [10]

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении выше точность результата, а при обработке индивидуальных независимых оценок могут возникнуть продуктивные идеи.

Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет облегчить деятельность по обработке информации и оценке результатов. В состав формализованных методов прогнозирования входят: методы экстраполяции и методы математического моделирования. [10]

Термин «экстраполяция» имеет несколько толкований. В широком смысле слова экстраполяция - это метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле - это нахождение на ряду данных функций других ее значений, находящиеся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстраполяция применяется при изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функций за пределами области ее определения с использованием информации о поведении данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения. [3]

В экстраполяционных прогнозах предсказание конкретных значений изучаемого объекта или параметра в какой - то определенный период времени не считается основным компонентом. Особо важным здесь является своевременное фиксирование объективно намечающихся сдвигов, выявление закономерных тенденций развития явления или процесса. Под тенденцией развития понимают некоторое его общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории.

Для повышения точности экстраполяции используют различные приемы. Например, экстраполируемая часть общей кривой развития (тренд) корректируется с учетом реального опыта функционирования отрасли - аналога исследований или объекта, опережающих в своем развитии прогнозируемый объект. [3]

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Под ним понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Тренд - это длительная тенденция изменения экономических показателей. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие. Результат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех остальных факторов. [8]

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции( по формуле1):

Y_i + L = F (Y_i^k * L), (1)

где Y_i + L - экстраполируемое значение уровня; L - период упреждения; Y_i^k - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций на основе исходных эмпирических данных и параметров выбранной функции. Первым этапом является выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее описание тренда. Следующим этапом является расчет параметров выбранной экстраполяционной функции. При оценке параметров зависимости наиболее распространенными являются метод наименьших квадратов и его модификаций, метод экспоненциального сглаживания, метод скользящей средней и др. [8]

Сущность метода наименьших квадратов состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами. Данный метод широко применяется в прогнозировании в силу его простоты и возможности реализации на ЭВМ. Недостаток метода состоит в том, что модель тренда жестко фиксируется, а это делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения, т.е. при краткосрочном прогнозировании. [8]

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Данный метод применяется при кратко- и среднесрочном прогнозировании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и предполагает ее интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, описывающие динамику показателя, имеют простую математическую формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность и текучесть свойств временного ряда. [8]

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд путем его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений.

В составе технологии прогнозирования выделяют следующие основные элементы: [8]

формализованные экономико-математические модели и методы;

правила и процедуры принятия неформализованных решений;

методы согласования формализованных и неформализованных процедур в процессе проведения прогнозных расчетов.

3. Типологии прогнозов на основе выбора классификационных признаков