Методы прогнозирования

Методы прогнозирования

Большинство предположений, из которых выходит руководитель, касаются будущего, над которым руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода предположение необходимые  для многих операций планирования. Чем лучше руководитель сможет предусматривать  внешние и внутренние условия  касательно будущего, тем выше шансы  на составление осуществимых планов.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – это  метод, в котором используются как  накоплен в прошлом опыт, так и  текущие предположения относительно будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать в качестве основу для планирования. Нище охарактеризованные методы прогнозирования.

Прогнозирование сегодня  – специализирована отрасль с  подразделами. Существуют организации, которые занимаются только прогнозированием в конкретных сферах деятельности. Примером может быть институт Геллапа, который специализируется на сборе и анализе информации, что позволяет прогнозировать преимущества и результаты разных политических и социальных процессов. Много фирм и отделения больших предприятий проводят анализ рынка, стремясь спрогнозировать отношение потребителей к запланированным новым видам продукции.

Соответствующие специалисты  разработали несколько специфических  методов составления и повышения  качества прогнозов. Нище коротко описаны  основные разновидности прогнозов, часто используемых в сочетании  с планированием деятельности организации. Результаты прогнозирования включаются в целые организации, обусловленные  руководством.

Разновидности прогнозов 

1. Экономические прогнозы  используются для пророчества  общего состояния экономики и  объема сбыта для конкретной  компании или по конкретному  продукту.

2. Прогнозы развития технологии  позволят предусматривать, разработки  каких новых технологий можно  ожидать, когда это может состояться, насколько экономически приемлемыми  они могут быть.

3. Прогнозы развития конкуренции  позволяют пророчить стратегию  и тактику конкурентов. 

4. Прогнозы на основе  опросов и исследований дают  возможность предусмотреть, что  состоится в сложных ситуациях,  используя данные многих областей  знания. Например, будущий рынок  автомобилей можно оценить только  с учетом предсказуемых изменений  состояния экономики, общественных  ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по  защите окружающей среды от  загрязнения. 

5. Социальное прогнозирование,  которым в это время занимается  несколько больших организаций,  используется для пророчества  изменений в социальных установках  людей и состоянии общества. Очевидно, фирма, которая сумела правильно  предусмотреть отношение людей  к таким вопросам, как стремление  к комфорту, склонность к материализму  или патриотизму или спрогнозировать,  как изменится качество жизни  или медицинское обслуживание, может иметь преимущество перед конкурентами, планируя выпуск новых товаров и предоставление новых услуг. Прогнозирование такого рода может быть полезным в управлении, особенно относительно мотивации трудящихся. Например, фирма «Дженерал Электрик» применяет сложный метод соціо-політичного прогнозирование для повышения качества перспективного планирования в сфере трудовых отношений.

Неформальные методы прогнозирования 

ВЕРБАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ. Естественно, что руководство также полагается на разные источники письменной и  устной информации как вспомогательные  средства для прогнозирования и  формулировки целей. Методы сбора вербальной, устной информации, по сути дела, наиболее часто используются в анализе  внешней среды. Сюда стоит отнести  информацию, получаемую из радіо- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов.

Такая вербальная информация касается всех основных факторов внешнего окружения, которые представляют интерес  для организации. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее полностью возлагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться  неточными, обветшалыми или неточными. Если такое происходит, и руководство  использует некачественную информацию для формулировки целей организации, количество проблем при осуществлении  целей может быть значительным. Например, ряд организаций выпустили тысячи наименований изделий, которые назначались  к продаже в связи с Олимпийскими играми в 1980 г. в Москве. Свежайшие вербальные данные свидетельствовали о том, что США примут участие в играх. В последнюю минуту президент Картер упразднил поездку американской команды в СССР, и компании остались с товарами миллионной стоимости, которые никому не были нужны. В то же время отказ стран коммунистического блока от участия в Играх в 1984 г. не стала ни для кого большим сюрпризом и потому оказала на американские фирмы намного менее заметное влияние.

ПИСЬМЕННАЯ ИНФОРМАЦИЯ. Источники  письменной информации о внешнем  окружении – это газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Еще  одним источником письменной информации о конкурентах служит отчет 10К. Этот специфический ежегодный отчет  складывается при участии Комиссии по ценным бумагам и биржам всеми  публичными акционерными компаниями. В библиотеках почти всех колледжей  и университетов есть отчеты 10К. Хотя эта информация легко доступна, она имеет те же недостатки, что и вербальная информация, а именно, она может быть несвежей и не очень глубокой.

ПРОМЫШЛЕННЫЙ ШПИОНАЖ. Недавно  официальные представители японских фирм «Хитачи» и «Мицубиси» – двух наибольших в мире поставщиков электронных изделий, компьютеров и компонентов к ним – были поражены: в ходе замысловатой секретной операции 18 их сотрудников высокого уровня были арестованы за попытку украсть секреты фирмы «Ай Би Эм».

Арестованных обвинили в  передаче 645 тыс. дол. тайному агенту ФБР за современную компьютерную технологию фирмы «Ай Би Эм» и соответствующие технические руководства. Иногда шпионаж оказывается успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные потом использовались для переформулювання целей организации.

Количественные методы прогнозирования 

Количественные методы можно  использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что  деятельность в прошлом имела  определенную тенденцию, которую можно  продолжить в будущем, и когда  имеющейся информации достаточно для  выявления статистически достоверных  тенденций или зависимостей. Кроме  того, руководитель обязан знать, как  использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели.

Два типичных метода количественного  прогнозирования – это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование.

АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Иногда называется построением тренда, анализ временных рядов основан  на предположении, в соответствии с  которым события прошлого дают достаточно красивое приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления  образцов и тенденций прошлого и  продолжения их в будущее. Его  можно провести с помощью таблицы  или графика путем нанесения  на координатную сетку точек, которые  отвечают событиям прошлого, как показано на рис. 2.

Рис. 2. Анализ временных рядов (этот анализ используется для оценки перспектив сбыта тракторов и основанный на картинах сбыта в прошлом. Отметим, что анализ, отображенный здесь, эквивалентен построению аналоговой модели. В действительности для выполнения анализа временных рядов нужные расчеты с использованием современных математических методов).

Данный метод анализа  часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности  в запасах, прогнозирование структуры  сбыта, который характеризуется  сезонными колебаниями, или потребности  в кадрах. Если, например, директор ресторана  хочет определить, сколько килограммов  гамбургера заказывать на ноября, он должен обосновать свое решение цифрами ноябрьских продаж в прошлые пять лет. Анализ данных может показать, что в прошлом спрос на гамбургеры в ноябре падал на 10% через день Благодарности. Он может показать также, что общий объем продаж в его ресторане за последние четыре года рос со скоростью 19% в год.

Чем более достоверное  предположение о подобии будущего прошлому, тем более вероятная  точность прогноза. Таким образом, анализ временных радовался, вероятно будет напрасен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда состоялись значительное, всем известное изменение. Например, директор ресторана не смог бы предусмотреть спрос на гамбургеры в ноябре, если бы знал, что фирма «Мак Доналдс» собралась открыть свой ресторан рядом с его рестораном в последнюю неделю октября. Подобным чином, региональная телефонная компания смогла использовать метод анализа временных рядов для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике «Йелоу Пейдж» в будущем году, поскольку ее бизнес стабилен, а конкуренции практически нет. Однако фирма «Ралф Лорен», вероятно, не смогла бы воспользоваться этим методом для прогнозирования рождественского спроса на новую модель мужских сорочек, поскольку конкуренция в области модной одежды исключительно высока, а вкусы потребителей меняются ежегодно.

КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование  – наиболее замысловатый и математически  сложный количественный метод прогнозирования  из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях из более чем одной переменной. Уровень личных доходов, демографические изменения и подавляющая ставка процента по кредитам, например, влияют на будущий спрос на новые одинсемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ – это попытка спрогнозировать то, которое состоится в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассмотренным фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что каждый раз, когда ставка процента по кредитам увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%.

Языком статистики эта  зависимость называется корреляцией. Чем более плотная корреляция, тем выше пригодность модели для  прогнозирования. Полная корреляция (1,000) бывает в ситуации, когда в прошлом  зависимость всегда была искренней. Если спрос на цветные телевизоры всегда падал на 10%, когда валовой  национальный продукт снижался на 4%, можно с уверенностью утверждать, что тоже именно в подобных обстоятельствах  состоятся и в будущем.

Из каузальных самими сложными является эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. К таким принадлежит Уортоновская модель Центра прогнозирования Пенсильванского университета. Подобные модели представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Стоимость моделей настолько высока, что даже большие предприятия предпочитают использовать результаты исследований с применением економетричної модели, а не разрабатывать свои собственные модели. Невзирая на сложность, каузальные модели дают не всегда правильные результаты.

Качественные методы прогнозирования 

Для использования количественных методов прогнозирования необходимо иметь информацию, достаточную для  выявления тенденции или статистически  достоверной зависимости между  переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда  количественная модель выходит излишне  дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирования будущего осуществляется экспертами, к которым  обращаются за помощью. Четыре самых  распространенных качественных метода прогнозирования – это мнение жюри, совокупное мнение збутовиків, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок.

МНЕНИЕ ЖЮРИ. Этот метод  прогнозирования заключается в  сочетании и усреднении мнений экспертов. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма «Контрол Дейта» может поставлять имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их выразить мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговая атака», во время которого участники сначала пытаются генерировать больше всего идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи поддаются оценке. Это может забирать много времени, но чаще всего дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

СОВОКУПНОЕ МНЕНИЕ ЗБУТОВИКИВ. Опытные торговые агенты часто прекрасно  пророчил будущий спрос. Они близко знакомые с потребителями и могут  принять во внимание их недавние действия быстрее, чем удастся построить  количественную модель. Кроме того, красивый торговый агент на определенном часовом отрезке чаще всего «чувствует»  рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.

МОДЕЛЬ ОЖИДАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ. Как можно судить за названием, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные  потребности в будущем, а также  новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав исправление  на пере- или недооценку, выходя по собственному опыту, руководитель чаще всего оказывается  в состоянии точно предусмотреть  совокупный спрос.

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК. Он является больше формализированным вариантом метода коллективной мысли. Сначала метод был разработан фирмой «Рэнд Корпорейшн» для прогнозирования событий, которые интересуют военных. Метод экспертных оценок, в принципе, являет собой процедуру, что позволяет группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, которые практикуют в самих разных, но взаимозависимых областях деятельности, заполняют подробную анкету относительно определенной проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт потом получает ответы других экспертов, и его просят заново рассмотреть свои прогнозы, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, отчего это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единственному мнению.

Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового рассуждения  над проблемой, а также возникновение  межличностных конфликтов на почве  расхождений в статусе или  социальном расцветка мнений экспертов. Невзирая на некоторые сомнения в  надежности, поскольку результат  с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, метод экспертных оценок с успехом использовался  для прогнозирования в самих  разных сферах – от ожидаемого сбыта  изделий к изменениям в таких  сложных структурах, как социальные отношения и новейшая технология. Метод использовался для оценки военных возможностей СССР в будущем, государственной политики в области  научно-технического прогресса и  для измерения качества жизни  в Америке.