2. Методы прогнозирования.

Многообразие видов прогнозов предполагает использование различных методов для их разработки, которые условно делятся на три группы: количественные, качественные и неформальные (рис. 10.1). Каждая из этих групп, в свою очередь, имеет свои подвиды [11].

Анализ временных радов 1ричинно-слсдс гвеннос

Рис. 10.1. Классификация методов прогнозировании. В состав количественных методов включается множество методов прогнозирования, простейшим из которых являются мето-

206

ды экстраполяции, иногда называемые проецированием тренда.

Тренд - это аналитическое или графическое представление изменения переменной, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда.

Методами экстраполяции (анализа временных или динамических рядов) рассчитываются, в частности, прогнозы объема и структура товарооборота, производство продукции, потребности в кадрах и т.д. Имеющаяся информация позволяет выявить статистически достоверные зависимости для внесения возможных корректировок [11].

Анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Иными словами, этот метод является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Экстраполяцию можно провести с помощью таблицы или графика путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого (рис.

25.0 'k 24,0

Рис. 10.2. Анализ временных рядов

Метод экстраполяции основан на расчете среднегодовых коэффициентов роста или снижения прогнозируемого показателя. Так, например, имея динамический ряд продажи товаров ( 1П ), можно рассчитать прогноз возможной реализации на следующий ( ) год, используя уравнение прямой:

у = а + Ы

Параметры уравнения а и b определяются методом «наименьших квадратов» по формулам:

ь_ Y^yt-nly О)

yv -ПР

^ 207

а = у - bt

(2)

где у - продажа товаров;

t - порядковый помер года в ряду динамики;

пц число лет базисного периода;

y^t - среднее значение данных показателей/ Данный метод расчета прогнозов известен как метод аналитического выравнивания динамических рядов (см. таблица 10.1) Таблица 10.1

Порядок расчета прогноза методом анализа временных рядов Годы Порядковый номер года в ряду динамики Продажа товара (в млн. руб) (уО I'2) 1997 1 42,2 42.2 1 1998 2 48,2 96.4 4 1999 3 53.7 161,1 9 2000 4 55.3 221,2 16 2001 5 65.7 328,5 25 2002 6 63.9 383.4 36 Итого: 21 329,0 1232.8 91 На основе приведенных данных рассчитываются параметры а и Ь. Среднее значение продажи товаров:

у = 329,0 : б = 54,83

Среднее значение года в ряду динамики: Г = 21 : 6 = 3,5

Подставляем полученные данные в формулы (1) и (2), и находим параметры уравнения прямой а и Ь:

Ъ - (1232,8 - 6 х 3,5 х 54,83): (91 - 6 х 3,52) = 4,65 а = 54, 83 - 4,65 х 3,5 = 38,55

Таким образом, уравнение, характеризующее развитие продажи товаров во времени, имеет вид:

у = 38,55 + 4,65*

Для прогноза возможной продажи в следующем году (текущем, плановом) подставляем порядковые номера ряда динамики, соответствующие этим годам: 2003 - 7; 2004 - 8.

Тогда возможный объем продажи будет

у2т = 38,55 + 4,65 х 7 = 71,1 (млн. руб.)

У2004= 38-55 + 4.65 х 8 = 75,75 (млн. руб.)

Математические методы прогнозирования. Это достаточно обширная группа методов, к числу которых относятся: корреляционный и регрессионный анализ; факторный анализ; теория распознавания образов; вариационное исчисление; теория игр и ряд других.

Так, например, с позиции системного подхода к прогнозированию сложных объектов, необходимо максимально учитывать совокупность переменных, характеризующих объект и взаимосвязи между ними.

Большое значение в прогнозировании имеет математическое моделирование, которое позволяет создать модели будущего явления, раскрыть их многочисленные внутренние связи, а также связи явления с внешней средой. Математическое моделирование позволяет определить качественные и количественные характеристики прогнозируемых событий. Данный метод дает возможность строить множество моделей и на основе многовариантности находить оптимальное решение.

Причинно-следственное или каузальное моделирование - это наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа используемых в настоящее время [5]. Данный метод применяется в ситуациях с более чем одной переменной (например, в ситуации прогнозирования демографических изменений).

Каузальное моделирование - это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемыми факторами и другими переменными. Чем выше корреляция между переменными, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция (1,000) бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Например, если спрос на видеотехнику всегда падал на 10%, когда валовой национальный доход снижался на 3%, то можно с уверенностью утверждать, что именно это в подобных обстоятельствах произойдет и в будущем.

Из каузальных моделей самыми сложными являются экономет-рические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. Подобные модели представляют собой тысячи

14 — 2412

209

208

уравнений, решаемых только с помощью очень мощных компьютеров.

В составе качественных методов прогнозирования отметим метод опроса клиентов (или модель ожидания потребителя) и экспертные оценки. Как можно судить по названию, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав таким путем, данные и сделав поправки не переоценку или недооценку потребностей, оказывается вполне возможным относительно точно предсказать совокупный спрос на продукцию.

Метод экспертных оценок является более формализованным вариантом метода коллективного мнения, включающий такие модификации как:

• Метод индивидуальной экспертной оценки;

• Метод психоинтеллектуальной генерации идей;

• Метод интервью;

• Метод коллективной экспертной оценки;

• Матричный метод прогнозирования;

• Дельфийский метод;

• Метод коллективной генерации идей (метод «мозговой» атаки)

• Аналитический метод прогнозирования;

• Метод эвристического прогнозирования;

• Метод построения прогнозного сценария;

• Морфологический анализ;

• Историко-логический анализ и др.

Сценарный прогноз - это преимущественно качественное описание возможных вариантов развития исследуемого объекта при различных сочетаниях заранее определенных условий. Сценарный прогноз не предназначен для предсказания будущего, он лишь должен в развернутой форме показать возможные варианты развития событий для их дальнейшего анализа и выбора наиболее реальных, благоприятных.

Метод «Делгфы» используется для получения относительно надежной информации в ситуациях ее острой недостаточности (например, в задачах долгосрочного научно-технического комплексного прогнозирования), также широко используется и метод «мозговой атаки».

Метод исторически-логического анализа (не следует путать с методом анализа причинных связей или методом исторических аналогий), основан на системе структурно-временных карт и/или построении тезаурусов с последующим анализом изме

210

нений их структур.

Аналитический метод прогнозирования основан на получении экспертных оценок путем логического анализа прогнозной модели.

Метод эвристического прогнозирования - это аналитический метод, состоящий в построении и последующем усечении дерева поиска экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики.

Морфологический анализ - это метод прогнозирования, основанный на построении матрицы характеристик объекта прогнозирования и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний этих значений.

В составе методов, отнесенных к группе неформальных, наиболее активно используются вербальная информация, письменная информация и промышленный шпионаж.

Вербальная информация как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки целей, наиболее часто используются в анализе внешней среды. Методы сбора вербальной (устной) информации достаточно разнообразны: радио- и телепередачи, информация от потребителей, поставщиков, конкурентов, от профессиональных организаций, юристов, бухгалтеров, консультантов и т.д. Такая вербальная информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Эта информация имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, но данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью.

Источники письменной информации о внешнем окружении также достаточно разнообразны: публикации, специализированные отчеты, информационные бюллетени, профессиональные журналы, каталоги и т.п. Эта информация тоже легко доступна, но часто страдает такими же недостатками, как и вербальная информация.

Промышленный шпионаж иногда оказывается успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные впоследствии используются для переориентации деятельности организации, изменении целей, рынков сбыта продукции и др.

Перечисление методов можно продолжить и далее, но следует сказать, что при большом многообразии методов прогнозирования

14;

211

наиболее успешно применяются не более 10-15. Подавляющая часть других методов находится в стадии разработки и экспериментальной проверки.

Использование того или иного метода зависит от специфики прогнозируемого объекта и наличия достаточного количества надежных данных о его развитии. Кроме того, следует помнить о том, что даже при наличии необходимой информации, разные методы обеспечивают разную точность прогноза.

Так, например, метод экстраполяции наименее надежный, механический метод, нередко приводящий к ошибочным выводам. Метод экспертных оценок, в принципе, нельзя считать вполне объективным, поскольку на специалиста-эксперта могут воздействовать различные побочные факторы.

Таким образом, выбор метода прогнозирования зависит от трех основных компонентов:

1. Периода, на который необходимо составить прогноз.

2. Возможности получить соответствующие исходные данные.

3. Требований к точности прогноза5.

Очевидно, что чем сложнее технические приемы, тем большую степень точности прогноза следует ожидать. Но чем сложнее приемы, тем больше затраты.