Методы прогнозирования управленческих решений

Методы прогнозирования управленческих решений. 

Целью прогнозирования  управленческих решений является получение  научно обоснованных вариантов тенденций  развития показателей качества, элементов  затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы  менеджмента.

К основным задачам  прогнозирования относятся:

- 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:

- 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.

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.

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 прогнози-рования являются:

- 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.

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 диффренциации прогнозных расчетов.

Информацию прогнозной ситуации образуют данные, харак-теризующие 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.

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 прогноз качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.

Существуют различные  методы прогнозирования:

1. Нормативный  метод применяется для прогнозирования  эффективности, сроков замены  оборудования, возможностей насыщения  рынков сбыта для объектов  массового производства. Срок упреждения  до 10—15 лет.

2. Экспериментальный  метод применяется для прогнози-рования эффективности и сроков замены проектируемого оборудо-вания, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения до 10—15 лет.

3. Параметрический  метод применяется для составления  среднесрочных прогнозов полезного  эффекта, возможного изменения  рынков сбыта анализируемой продукции  серийного производства. Срок прогнозирования  до 10 лет.

4. Метод экстраполяции  применяется когда оцениваются  отдельные виды ресурсов в  целом по предприятию, объединению,  а также полезный эффект продукции  мелкосерийного производства. Срок  прогнозирования до 5 лет.

5. Индексный  метод применяется при прогнозировании  полезного эффекта, мощностей  оборудования каждого вида. Виды  укрупненных затрат ресурсов  в целом по предприятию. Срок  прогнозирования до 5 лет.

6. Экспертный  метод применяется при проведении  прогнозиро-вания 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. Метод оценки  технических стратегий применяется  для формирования требований  к разрабатываемому изделию в  виде набора целей и определения  средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей.

8. Функциональный  метод применяется при прогнозировании  возможности появления на данном  рынке сбыта новых материальных  носителей данного вида полезного  эффекта. Срок прогнозирования  не ограничен.

9. Комбинированный  метод применяется для всех  видов прог-нозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования неограничен.

Практическое  применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, его  точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др. 

О выборе подходящего  метода прогнозирования

При выборе подходящего  метода прогнозирования исследователь  должен последовательно ответить на следующие вопросы: 
- какой именно тип прогноза он собирается построить (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный; микро-, мезо- или макропрогноз); 
- какова природа и форма исходных статистических данных, на основе которых он собирается строить прогноз; 
- кто именно будет использовать этот прогноз (руководство компании, служба маркетинга и т. п.); 
- какова требуемая точность прогноза и какие потребуются расходы для обеспечения намеченного прогноза.

Ниже представлена общая логическая схема, определяющая выбор подходящего математического  инструментария прогнозирования.

  
 
 
 
 
 
 

Задача

Обычно применяемое  лекарство снимает послеоперационные  боли у 80% пациентов. Новое лекарство, применяемое для тех же целей, помогло 90 пациентам из первых 100 оперированных. Можно ли на уровне значимости = 0,05 считать, что новое лекарство лучше? А на уровне = 0,01?

Решение

Мы хотим выяснить, является ли новое лекарство лучшим, чем старое.  Нулевой гипотезой мы назовём неравенство р≤0,8, а противоположной – неравенство р>0,8. Вычислим Р(Х ≥90) для n=100, р=0,8 поскольку 8,8 есть стандартное значение превышение которого вероятностью р эффективности для нового лекарства необходимо, чтобы это лекарство было признано превосходящим старое. Используя подробные биномиальные таблицы, мы находим приблизительное значение гарантированного уровня значимости:

Р(Х ≥90)≈0,0055

При уровне значимости = 0,01 и = 0,05 отбрасывает нулевую гипотизу в пользу противоположной, а значит на практике вероятно лучше использовать новое лекарство взамен старого.