Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ "прогноз-факт".

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, формализуемость, объем. Например, при прогнозировании темпов научно-технического прогресса в случае масштабного контакта и сотрудничества с внеземной цивилизацией применение фактографических методов вряд ли будет возможным. Для таких прогнозов необходимо использовать методы моделирования, экспертные, сценарные. С другой стороны, для прогнозирования объемов продаж туалетной бумаги с приемлемой точностью достаточно простой экстраполяции тренда.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления (оснащение автомобиля антигравитационным оборудованием)? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Используемые методы

Из всего набора методов прогнозирования в реальной практике бизнеса используются лишь некоторые.

Абсолютный хит - метод оценки прогнозов сотрудниками компании. Подразумевается, что работники обладают необходимым опытом и интуитивным знанием предметной области, рынка. К этой же группе можно отнести опросы потребителей, которые призваны выявить их предпочтения и ожидания, на основе чего моделируется будущее.

Второй по популярности является экстраполяция трендов, которая подразумевает выявление во временном ряде основной тенденции и продление ее в будущее. Этот метод предельно прост и дает приблизительные результаты.

Скользящее среднее применяется при краткосрочном прогнозировании: каждое последующее значение среднего рассчитывается на основе сдвигающегося вперед набора предыдущих значений.

Метод аналогий предполагает построение прогноза на основе известной динамики родственных явлений, например товаров-субститутов. Этот способ прогнозирования схож с методом подобия, применяемым на финансовых рынках, но менее трудоемок, используется обычно в случае новых товаров.

Экспоненциальное сглаживание выдает в качестве прогноза комбинацию прошлых значений. Метод работает при небольших колебаниях уровней ряда или при краткосрочном прогнозировании.

Регрессионный анализ исследует взаимосвязь зависимой переменной от других независимых, применяется при наличии связи между прогнозируемым процессом и какими-либо факторами, влияющими на него.

Из экспертных оценок обычно используют хорошо известный метод "Дельфи".

В бизнесе в основном применяют субъективные методы прогнозирования и некоторые количественные. Возникает вопрос: почему, имея значительный набор средств прогнозирования, аналитики в подавляющем большинстве случаев продолжают пользоваться простейшими из них? Причин здесь несколько.

Во-первых, использование более сложных методов не всегда приводит к повышению точности прогнозов. Многие вещи можно прочувствовать, но практически невозможно просчитать. Интуиция в бизнесе все еще остается незаменимой. Во-вторых, чем сложнее метод, тем больше времени требуется на подготовку данных, на расчеты, анализ, численные эксперименты. Чем больше ассортимент, тем проще используемые методы прогнозирования (или больше штат прогнозистов).

В-третьих, окружающая среда, продукция, внутрифирменные факторы и прочие условия меняются слишком часто, что не позволяет опереться при прогнозировании на репрезентативные выборки исходных данных. При этом подавляющее большинство методов прогнозирования так или иначе использует именно исторические данные.

В-четвертых, грамотное применение научных методов прогнозирования обычно требует специальных знаний, соответствующего образования, умения пользоваться математическим и статистическим аппаратом, прикладными пакетами анализа и т. д.

Какой же точности прогноза удается добиться с помощью используемых на практике методов? Здесь все, как правило, зависит от степени агрегированности показателя. Так, если прогнозировать совокупный общий объем реализации в деньгах - точность прогноза может достигать +-5%. Но если прогнозировать, например, объемы оптовых продаж потребительских товаров по ассортиментным позициям в разрезе регионов - очень высоким результатом считается 40-процентная точность попадания в интервал +-20% в пределах месяца, то есть объем реализации 40% позиций ассортимента угадан с точностью +-20%.

Широко известным является факт значительного роста объемов оптовых продаж к концу месяца. Если сравнивать объемы продаж первой и последней недель внутри месяца - разница может достигать нескольких сотен процентов, тогда как разница между двумя месяцами обычно не так велика.

Чем более агрегированный по объему или по времени показатель анализируется, тем точнее будет прогноз. Со снижением степени агрегированности снижается и польза от статистических методов. Поэтому необходимо искать баланс между детализацией и точностью.

100 р бонус за первый заказ

Выберите тип работы Дипломная работа Курсовая работа Реферат Магистерская диссертация Отчёт по практике Статья Доклад Рецензия Контрольная работа Монография Решение задач Бизнес-план Ответы на вопросы Творческая работа Эссе Чертёж Сочинения Перевод Презентации Набор текста Другое Повышение уникальности текста Кандидатская диссертация Лабораторная работа Помощь on-line

Узнать цену

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации.

Как свидетельствует схема, по степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

В изученной литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушение принципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополнения новыми методами).

В большинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. Для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

С другой стороны, методы экстраполяции – не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком.

На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.

Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.

В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов экономического прогнозирования.

В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков, недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математической формализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка, результат решения); обработку результатов решения – полученных от экспертов - оценок.

Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа.

Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструктурирование (разрушение, критику) этих идей с формированием контридеей. Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов.

Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек. Состав группы участников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одного ранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участники не знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по номеру). Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей. Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников. Запись высказываемых идей целесообразно вести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность систематизировать их для следующего этапа.

Четвертый этап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности: составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идей формулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие и дополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены; идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам; составляется перечень идей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).

Пятый этап – деструктурирование (разрушение) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки, когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки).

Основное правило этапа деструктурирования – рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею. Особенно ценным является то обстоятельство, что в процессе деструктурования может быть генерирована контридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о возможности снятия этих ограничений.

Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей.

Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.

В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий.

Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.

Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.

Анонимность заключается в том, что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.

Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и непосредственная оценка.

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.

Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.

Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.

Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции.

Простейшим способом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени

Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – на 5-7 лет.

Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.

Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа. Регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей – регрессионным анализом. Достоинством регрессионного метода следует считать его универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени.

Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария – определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести технико-экономические характеристики и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.

Сценарий – это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.

Следовательно, в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой.

Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективным воздействием на динамику экономики: объем и качество основного капитала, наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.

Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской, кредитно-финансовой и бюджетной политики государства. Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающих при его становлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируются на предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей: объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времени важнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыночной экономикой, наличие однородных статистических выборок достаточной длины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладной статистики и экономико-математические модели.

В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов (СНС).

СНС основана на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночной экономике национальный учет, который на макроуровне завершается набором показателей, характеризующих результаты экономической деятельности, структуру экономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельности операции, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНС построена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих макет функционирования звеньев народного хозяйства.

СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.

В качестве первичных элементов в системе национального счетоводства выступают экономические операции и экономические агенты. Под экономической операцией понимается процесс, в котором одна из участвующих сторон передает или продает, а другая получает или покупает материальные и финансовые ценности и услуги. Юридические и физические лица, осуществляющие экономическую операцию, являются экономическими агентами.

Экономические операции фиксируются в счетах, построенных на принципе двойной записи, в соответствии с которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе «использования». По каждому счету выводится балансирующее сальдо – разность между ресурсами и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел «использования», при недостатке – в раздел «ресурсов».

Счета составляются как для экономических операций, так и для экономических агентов. В целях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства.

Центральное место в системе показателей СНС занимает показатель валового национального продукта, являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов и услуг.

В основу макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых потоков или кругооборота ВНП. В своей элементарной форме эта модель включает в себя только две категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вмешательства государства в экономику, а также каких-либо связей с внешним миром

В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется. Когда в модель вводятся другие группы экономических агентов, - правительство и внешний мир, - указанное равенство нарушается, так как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства – инвестиции, государственные налоги и экспорт.

Следовательно, реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объему производства.

Таким образом, модель доходов и расходов базируется на основном макроэкономическом тождестве.

В связи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление, затраты государства, капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, с другой.

Следовательно, прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощью производственного метода.

При расчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов, использующих ВНП. Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов.

Личные потребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товары длительного пользования и текущего потребления, а так же на услуги.

Валовые инвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоят из инвестиций в основные производственные фонды, в строительство и запасы.

Государственные закупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов, которые включаются в государственный бюджет. В эту группу не входят трансфертные платежи, так как они не связаны с движением товаров и услуг.

Чистый экспорт товаров и услуг за рубеж рассчитывается как разность экспорта и импорта. Различия между составляющими ВНП базируются главным образом на различии между типами экономических агентов, осуществляющих затраты, а не на различиях в покупаемых благах и услугах.

При расчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов, а также амортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес. В составе ВНП обычно выделяют следующие виды факторных доходов: компенсация за труд работников по найму, доходы собственников, рентные доходы, прибыль корпораций и чистый процент.

В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные модели производственной функции, основанные на теории факторов производства. В этих моделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемых факторов производства и придельной производительности каждого из них. Под предельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства, получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора.

Прогнозирование составляет фундаментальную основу предприни­мательской и управленческой деятельности в любой сфере деятельно­сти при выполнении любой из базовых функций управления.

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедея­тельности предприятия и становящихся предметом прогнозирования при принятии управленческих решений, приводит к появлению боль­шого количества разнонаправленных прогнозов, требующих определен­ной систематизации. В таб. представлена обобщенная классифика­ция прогнозов.

При выполнении прогнозирования в типовую последовательность операций включается:

Предпрогнозная ориентация на основе системно-структурного анализа объекта;

Постановка задачи для разработки прогноза - уточнение характе­ристик объекта, масштабов выпуска или рынка сбыта, установление периода прогнозирования, а также условий, ограничений и ожидаемо­го гипотетического результата;

Анализ и установление активных факторов прогнозного фона;

Формирование информационной базы по объекту прогноза и про­гнозному фону (патенты, научно-техническая, экономическая инфор­мация и т.п.);

Разработка прогноза развития объекта и оценка его достоверно­сти с учетом действия факторов прогнозного фона;

Анализ результатов прогнозирования;

Специфика проблемы или задачи прогнозирования могут потребо­вать изменения и дополнения перечисленных операций.

Таблица

Классификация прогнозов

Признак	Группы прогнозов
классификации
Назначение	Научно-технические (развитие НИР, ОКР, изобретений,
	техники, новых материалов, продукции)
	Технико-экономические (развитие и размещение пред-
	приятий, организационно-экономические показатели
	производства продукции и т.д.)
	Социально-экономические (демография, трудовые ре-
	сурсы, благосостояние, спрос и т.п.)
	Военно-политические
	Естественно-природные
Масштаб	Международные
действия	Национальные
	Межотраслевые
	Отраслевые
	Прогнозы объединений
	Прогнозы предприятий
	Внутризаводские
Период	Оперативные (на период менее одного года)
	Краткосрочные (на один-два года)
	Среднесрочные (на период от двух до пяти лет)
	Долгосрочные (от пяти до 15 лет)
Цели	Поисковые (определение объективно существующих
	тенденций развития путем анализа исторических тен-
	денций)
	Нормативные (определение путей и сроков достиже-
	ния возможных состояний и явлений, принятых в ка-
	честве целей)
Время осуществления	В реальном масштабе времени (прогноз, который реа-
	лизуется настолько быстро, что воздействует на про-
	цесс во времени его протекания)
	Этапные (решение принимается в течение одного эта-
	па цикла, а реализуется в течение другого этапа про-
	гнозного цикла)
	Неограниченные по времени принятия решения (вре-
	мя на прогнозирование и принятие решения не огра-
	ничено)
По степени	С детерминированными условиями
определенности	Со случайными условиями (условиями, имеющими из-
условий	вестное вероятностное распределение)
	С неопределенными условиями
По степени	С высокой степенью формализации условий
формализации	Со средней степенью формализации условий
условий	С низкой степенью формализации условий

В процессе прогнозирования используют два подхода:

- индуктивный подход - рассмотрение проблем от частного к об­щему, т.е. на основании фактических или зарегистрированных данных (эксперимента или развития процесса) об объекте устанавливается тенденция (или закономерность) общего развития объекта, которая и используется при обосновании прогноза;

- дедуктивный подход (подход от общего к частному) - определе­ние общих тенденций или закономерностей развития анализи­руемой области техники, а затем - на основе выявленной общей
перспективы - уровней и путей развития отдельных направле­ний, а также конкретных технических характеристик интересующих в данном случае объектов прогнозирования.

Индуктивному подходу в наибольшей степени соответствуют мето­ды поискового прогнозирования, а дедуктивному - нормативного.

При поисковом прогнозировании состояние объекта в будущем оп­ределяется закономерностями, выявленными по частным результатам опыта (эксперимента) его поведения в прошлом и настоящем. В этом случае прогнозирование осуществляется от имеющегося уровня знаний, а конечные результаты развития объекта составляют содержание про­гноза.

В свою очередь нормативное прогнозирование ориентировано на то, что задается конечная цель (или закономерность) развития (поведе­ния) объекта в будущем, а содержанием прогноза становится определе­ние частных путей, средств и сроков достижения цели. Прогнозирова­ние в этом случае осуществляется от заданной цели как бы навстречу ходу времени.

Современная прогностика располагает большим арсеналом методов прогнозирования (более 150), но ни один из них не может быть при­знан универсальным. На рис. представлена систематизация мето­дов прогнозирования.

Рис. Систематизация (классификация) методов прогнозирования

Экспертные индивидуальные методы прогнозирования подразделяются на:

Метод интервью;

Метод экспертных оценок;

Метод генерации идей.

Экспертные коллективные методы прогнозирования подразделяются на:

Метод круглого стола;

Метод Дельфи;

Матричный метод;

Метод дерева целей;

Метод сценариев.

Фактографические статистические методы подразделяются на:

Метод экстраполяции;

Метод интерполяции;

Факторный анализ.

Методы анализа публикаций подразделяются на:

Метод аналогий;

Анализ динамики публикования;

Анализ динамики патентования.

На выбор метода прогнозирования влияют следующие факторы:

Существо практической проблемы, подлежащей решению;

Динамические характеристики объекта прогнозирования и ры­ночной среды;

Вид и характер имеющейся информации, типовое представление объекта прогнозирования;

Фаза жизненного цикла товара, услуги или организационно-про­изводственной системы;

Период упреждения и его соотношение с предполагаемой дли­тельностью жизненного цикла товара, услуги, организационно-производственной системы;

Требования к результатам прогнозирования, и т.п.

Методы, реализующие поисковое и нормативное прогнозирование, не конкурируют и не заменяют друг друга, а взаимосвязаны. Например, перед разработкой нормативного прогноза необходимо составить по­исковый, чтобы определить предварительную возможность достижения устанавливаемой цели.

Всю совокупность методов прогнозирования можно разделить по степени их однородности на группы простых и комплексных методов (см. рис.). Группа простых методов объединяет однородные по со­держанию и используемому инструментарию методы прогнозирования. Комплексные методы представляют собой совокупность, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами.

В зависимости от характера информации, на базе которой составля­ется прогноз, все методы прогнозирования делят на классы:

- экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в буду­щем, такие методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию динамичных процессов развития;

- фактографические методы базируются на фактическом инфор­мационном материале о развитии объекта прогнозирования в прошлом и настоящем и чаще всего применяются в поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

- комбинированные методы включают в себя методы со смешан­ной информационной основой, в которых в качестве первичной используется фактографическая информация наряду с эксперт­ной.

Экспертные методы прогнозирования. В условиях переходной эконо­мики этот вид прогнозирования приобретает гораздо большее значе­ние, чем в условиях стабильной экономики. В основе всех видов мето­дов заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Базируются эти методы на мобилизации професси­онального опыта и интуиции. Обычно такие методы используются в случае, если:

Развитие объектов либо полностью, либо частично не поддается предметному описанию или математической формализации;

Отсутствует достаточно представительная и достоверная статис­тика по характеристикам объекта;

Наблюдается большая неопределенность среды функционирова­ния объекта, рыночной среды;

Осуществляется средне- и долгосрочное прогнозирование новых рынков, объектов новых областей промышленности, подвержен­ных сильному влиянию открытий в фундаментальных науках (на­пример, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);

Время или средства, выделяемые на прогнозирование и приня­тие решений, не позволяют исследовать проблему с применени­ем формальных моделей;

Отсутствуют необходимые технические средства моделирования, например вычислительная техника с соответствующими харак­теристиками;

Складываются экстремальные ситуации.

Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.

«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опыт­ный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном спосо­бах определения эксперта значительную роль играет его профессио­нальный опыт и развитая интуиция.

Требования к эксперту включают следующие положения:

1) высокий уровень общей эрудиции;

2) оценки стабильны во времени и транзитивны;

3) наличие дополнительной информации о прогнозируемых при­знаках;

4) наличие определенного практического и (или) исследовательского опыта (эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний);

5) психологическая установка на будущее;

6) способность к адекватному отображению тенденций развития исследуемого объекта;

7) незаинтересованность в конкретном результате прогноза.

Экспертные оценки могут быть коллективными и индивидуальны­ми, которые могут быть как с аналитической обработкой, так и без нее. Индивидуальные экспертные методы используют при прогнозирова­нии в относительно узких областях науки и практики.

Эти методы основаны на использовании мнений экспертов, не зави­симых друг от друга. Рассмотрим наиболее часто применяющиеся ме­тоды подробнее.

Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экспертом, в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной програм­мой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив разви­тия прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в значительной сте­пени зависит от психологической способности эксперта быстро давать заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам. Недостаток этого метода в значительном психологическом давлении на эксперта.

Метод аналитических экспертных оценок предполагает длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенден­ций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Этот метод позволяет эксперту использовать всю доступную информа­цию об объекте прогноза. Свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки. Психологическое давление на эксперта в этом слу­чае минимально.

Основные принципы этих методов - максимальное использование индивидуальных способностей эксперта и незначительное психологи­ческое давление, оказываемое на отдельного работника.

Однако индивидуальные экспертные методы мало пригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий из-за ограниченности зна­ний одного эксперта о развитии смежных областей науки и практики.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуаль­ной деятельности. Этот метод может иметь несколько разновидностей. В качестве метода индивидуальной экспертной оценки он предполага­ет выявление мнения эксперта с помощью программированного управ­ления, включающего в себя обращение к памяти человека или запоми­нающему устройству компьютера. Возможна и коллективная генерация идей. Цель метода - получение большого количества оригинальных идей за короткий промежуток времени. Основная проблема при ис­пользовании этого метода - необходимость формирования группы эк­спертов.

Коллективные экспертные оценки применяют при прогнозирова­нии объектов и процессов, имеющих междисциплинарный характер. Эти методы основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования. В основе применения этих методов лежит гипотеза о наличии у экспер­тов умения с достаточной степенью достоверности оценить важность и значение исследуемой проблемы. Существует большое число модифи­каций методов коллективных экспертных оценок. Рассмотрим наибо­лее популярные из этих методов подробнее.

Метод круглого стола предполагает обсуждение специальной комис­сии, соответствующих проблем с целью согласования мнений и выра­ботки единого мнения. Этот метод имеет недостаток, заключающийся в том, что эксперты в своих суждениях изначально ориентированы и руководствуются в основном логикой компромисса, что увеличивает риск получения искаженных результатов прогноза.

Метод Делъфи, связанный с обобщением и статистической обработ­кой мнений группы экспертов, используется, если не имеется доста­точной теоретической базы в момент составления прогноза (прогнозы развития науки и техники, будущих открытий и изобретений, составле­ние картины будущего мира). Метод был разработан в США в 1964 г. сотрудниками научно-исследовательской корпорации РЭНД О. Халмером и Т. Гордоном.

Сущность метода Дельфи состоит в последовательном анкетирова­нии мнений экспертов различных областей науки и техники и форми­ровании массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на строго логическом анализе, так и на ин­туитивном опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержатся информация и мнения, полу­ченные из предыдущей анкеты.

Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о прогнозах развития объекта производится исходя из следующих принципов:

Вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;

Опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;

Все опрашиваемые эксперты после каждого тура знакомятся с ре­зультатами опроса;

Эксперты обязательно обосновывают оценки и мнения, отклоня­ющиеся от мнения большинства;

Статистическая обработка ответов производится последователь­но от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик.

Таким образом, с помощью метода Дельфи выявляется преоблада­ющее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. Пересмотр и возможность изменения своих прежних оценок на основе выяснения соображений каждого из экспертов и последую­щий анализ каждым участником совокупности причин, представлен­ных экспертами, стимулируют опрашиваемых обратить внимание и на те факторы, которые вначале они склонны были опустить как не­значительные.

При использовании метода Дельфи следует учитывать следующее:

Группы экспертов должны быть стабильными и их численность должна удерживаться в благоразумных рамках;

Время между турами должно быть не более месяца;

Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы;

Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всем участникам возможность ознакомиться с причиной той или иной оценки, а также и для критики этих причин;

Должен проводиться систематический отбор экспертов;

Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рас­сматриваемым проблемам;

Необходимо иметь формулу согласованности оценок, основан­ную на данных самооценок;

Должно быть выявлено влияние различных видов передачи ин­формации экспертам по каналам обратной связи;

Должно быть выявлено влияние общественного мнения на экс­пертные оценки и на согласованность этих оценок.

Основные задачи при прогнозировании с помощью метода Дельфи:

Формирование репрезентативной экспертной группы;

Подготовка экспертизы;

Проведение экспертизы;

Статистическая обработка полученных ответов;

Анализ результатов;

Разработка сценария и мероприятий по устранению выявленных
недостатков;

Сдача прогноза заказчику.

К недостаткам метода следует отнести трудность формулирования анкетных вопросов, достаточно большой период времени экспертизы и отсутствие учета различной степени компетентности экспертов.

Метод дерева целей. Граф - фигура, состоящая из точек, называемых вершинами и соединяющих их отрезков, называемых ребрами. Графы могут быть связными и несвязными, ориентированными и неориенти­рованными, могут содержать и не содержать циклы (петли). Выбор той или иной структуры графа определяется существом тех отношений между элементами, которые он должен выразить.

Деревом называется связный ориентированный граф, не содержащий петель. Каждая пара его вершин соединяется единственным ребром.

Дерево целей - граф-дерево, выражающее отношение между верши­нами, обозначающими этапы или проблемы, подлежащие решению при достижении некоторой цели (рис.)

Рис. Пример дерева целей

Дерево целей, вершины которого ранжированы, т.е. выражены коли­чественными оценками их важности, широко используется для коли­чественной оценки приоритета различных направлений развития.

Построение дерева целей требует решения многих прогнозных за­дач, таких как:

Прогноз развития объекта в целом;

Формулировка сценария достижения прогнозируемой цели;

Формулировка уровня цели;

Формулировка критерия и весов, ранжированных вершин.

Порядок построения дерева целей:

1) идентифицируются цели, концепции по исследуемым пробле­мам и технические возможности развития для отдельных компонентов и функциональных подсистем, а также для систем в целом;

2) формулируются критерии для оценки значимости элементов на каждом уровне (например, организационно-технической или финансо­вой готовности к реализации, коэффициент взаимной полезности и др.);

3) определяются весовые коэффициенты для каждого элемента на каждом уровне дерева по принятому критерию.

Матричный метод логически связан с методом дерева целей и осно­ван на использовании матриц, отражающих влияние факторов на объект прогнозирования. Для построения матриц осуществляют ряд последо­вательных действий:

1) выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение по­ставленной цели, по характеру их влияния;

2) выделяют однородные комплексы факторов;

3) определяют влияние комплексов друг на друга;

4) определяют полное влияние каждого фактора на достижение ко­нечных целей.

Метод сценариев используется в практике прогнозирования и как самостоятельный метод прогнозирования, и как технологический эле­мент прогнозирования при использовании других методов (т.е. может выступать элементом комплексной системы прогнозирования) для оп­ределения прогнозного горизонта или условий, при которых необхо­димо корректировать прогноз.

Написание сценария - это метод, при котором устанавливается ло­гическая последовательность событий для того, чтобы показать, как исходя из существующих ситуаций может шаг за шагом развиваться в будущем состояние объектов.

Сценарий обычно разворачивается в явно выраженных временных признаках (координатах). Эта способность существенна при прогнози­ровании в области социально-экономических проблем. При научно-техническом прогнозировании эта зависимость от времени не всегда обязательна. Основное значение при написании сценария имеет выяв­ление основных факторов, позволяющих достичь поставленной цели, и «фона», а также определение критериев достижения поставленной цели. При разработке сценария может возникнуть неопределенность, связан­ная с субъективностью суждений разработчиков сценария.

Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенно­сти или больше согласованность мнений экспертов. Сценарий - это основа, на которой проводится вся дальнейшая работа. Готовый сцена­рий должен быть подвергнут анализу. Из дальнейшего рассмотрения исключается все, что, по мнению сценаристов, уже обеспечено на рас­сматриваемый период. И наоборот, концентрируется внимание на том, что должно быть сделано для дальнейшего достижения поставленной цели.

Сценарий носит системный характер. Это один из основных мето­дов прогноза при структурной перестройке, он зависит от интеллекта, уровня знаний, осведомленности и фантазии разработчика проблемы.

Прогнозная оценка чаще всего представляется в виде трех возмож­ных вариантов сценария:

1) оптимистического;

2) пессимистического;

3) ожидаемого, наиболее вероятного.

Сценарий используют для принятия решений в сфере стратегиче­ского развития фирм, регионов, технологий, рынков. Выделяют следующие этапы составления сценария:

1) формулирование проблемы:

Сбор и анализ информации;

Согласование со всеми участниками проекта решения сути зада­чи и ее формулирования;

2) определение и группировка сфер влияния:

3) выделение критических точек среды бизнеса;

4) оценка их возможного влияния на будущее фирмы;

5) определение показателей будущего развития объекта - они не должны быть амбициозными или завышенными. Те сферы деятельно­сти, развитие которых может идти по нескольким вариантам, описыва­ются при помощи нескольких альтернативных показателей;

6) формулирование и отбор согласующихся наборов предположе­ний:

Определение развития исходя из сегодняшнего положения и все­возможных изменений;

Комбинирование различных предположений о будущем в на­боры;

Отбор из всех полученных наборов, как правило, трех с учетом определенных критериев (высокая сочетаемость, совместимость предположений, входящих в набор; наличие большого числа зна­чимых переменных; высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений);

7) сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер (фирмы) с предположениями об их развитии:

Сравнение результатов третьего и четвертого этапов;

Корректировка завышенных и заниженных показателей состоя­ния при помощи данных четвертого этапа.

Для более точного прогноза необходимо сократить интервал про­гнозирования, т.е. разделить его на несколько фрагментов, составляя несколько сценариев;

8) введение в анализ разрушительных событий (под разрушитель­ным событием понимается как негативный, так и позитивный момен­ты);

9) установление последствий. На данном этапе происходит сравне­ние стратегических проблем фирмы и выбранных вариантов ее разви­тия.

Метод эвристического прогнозирования. Основная задача, стоящая пе­ред специалистами по анализу и проектированию больших систем, в об­щем случае заключается в нахождении оптимальных способов создания более эффективных систем-либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность решения этой задачи состоит прежде всего в том, что здесь обычно нет возможности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как правило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие оптимизации (экстремализации) в мате­матическом смысле. Это связано не только со сложностью описания функ­ционирования больших систем, но и со спецификой целей, для дости­жения которых предназначена система.

Методом эвристического прогнозирования называется метод полу­чения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных спе­циалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или производ­ства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суж­дение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.

Элементы этого метода - сбор и обработка суждений экспертов, вы­сказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от описанных выше методов большей четкостью теорети­ческих основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком ра­боты с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирования, а также в связи с использованием экспертами специфических приемов, приво­дящих к правдоподобным умозаключениям.

Фактографические методы прогнозирования. Среди фактографиче­ских методов выделяют группы статистических (параметрических) и опережающих методов. Рассмотрим некоторые наиболее часто исполь­зуемые в практике принятия решений методы.

Статистические (параметрические) методы прогнозирования осно­ваны на построении и анализе динамических рядов характеристик (па­раметров) объектов прогнозирования. Существуют достаточно жесткие ограничения на применение статистических методов. Эти ограниче­ния связаны со следующими обстоятельствами:

Статистические методы прогнозирования применяются, если ве­личина времени (глубины) упреждения укладывается в рамки од­ного из циклов объекта прогнозирования. Глубину прогноза оп­ределяют как отношение абсолютного времени упреждения к величине соответствующего цикла объекта прогнозирования. При возникновении в рамках времени упреждения скачка в раз­витии объекта прогнозирования рекомендуется использовать интуитивные методы для определения силы скачка и времени, в течение которого он будет иметь место;

Каждый из статистических методов имеет довольно жесткие тре­бования к качеству обрабатываемых данных (например, к их од­нородности) и гипотезам о характере поведения анализируемых величин (их распределений). На практике же прогнозист имеет дело с данными, качество которых либо вообще неизвестно, либо оставляет желать лучшего. Чаще всего неизвестен и тип распре­деления переменных;

В условиях переходной экономики происходят кардинальные изменения в структурах (спроса, потребностей, цен, технологиче­ского базиса и т.д.), причем оценить, когда произошло и про­изошло ли вообще такое структурное изменение, довольно труд­но. А следовательно, довольно трудно понять, можно ли доверять результатам статистического прогнозирования.

Вообще в настоящее время в условиях переходной экономики стати­стические методы прогнозирования справедливо занимают гораздо бо­лее скромное место, чем в сформировавшейся экономике. В этой ситу­ации статистические методы могут применяться при прогнозировании:

Краткосрочном, когда вероятность структурных изменений дос­таточно низка;

Когда исходные статистические данные соответствуют требова­ниям, предъявляемым конкретным статистическим методом;

С дополнительной верификацией результата другим методом.

Метод экстраполяции применяется, если время упреждения укла­дывается в рамки эволюционного цикла. Методы прогнозной экстра­поляции оперируют с количественной информацией. Они хорошо раз­работаны. Чаще всего вычисления в соответствии с этими методами включены в резидентное программное обеспечение современных вы­числительных средств.

Временной ряд при экстраполяции представляется в виде суммы детерминированной (неслучайной) составляющей, называемой трен­дом, и стохастической (случайной) составляющей. Тренд характеризу­ет существующую динамику развития процесса в целом. Случайная со­ставляющая отражает случайные колебания, или шумы, процесса.

Условно прогнозная экстраполяция может быть разделена на два этапа:

1) выбор оптимального вида функции, описывающей эмпириче­ский ретроспективный ряд. Для этого ретроспективный ряд предва­рительно обрабатывается, производится преобразование исходных данных для облегчения выбора вида тренда. При этом используют сглаживание и выравнивание временного ряда. Кроме этого, в тех же целях могут определяться функции дифференциального роста, проводиться формальный, в частности логический, анализ процесса или объекта про­гнозирования.

2) расчет коэффициентов выбранной экстраполяционной функции. Наиболее распространенные методы оценки коэффициентов - метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания и т.д.

Метод интерполяции используется в случае, когда по известным на­чальным (х0, х1, х2) и конечным (хn-2. xn-1. xn) значениям искомой харак­теристики объекта определяют неизвестные промежуточные величины хi. Классический пример использования метода интерполяции - про­гнозирование Д. И. Менделеевым появления новых химических элемен­тов на основе известных с помощью установленной функции периоди­ческого распределения элементов.

Методы факторного анализа при прогнозировании позволяют прово­дить максимально возможный учет переменных, характеризующих объект и взаимосвязи между ними. При этом прогнозист вынужден ис­кать компромисс между числом переменных в описании, отражающем полноту прогноза, и его сложностью, трудоемкостью. Факторный ана­лиз представляет собой раздел математической статистики и включает большое число методов.

Прогнозирование методом аналогии. Прогнозирование по аналогии - это наиболее часто используемый тип прогнозирования. Многих прак­тиков - предпринимателей и менеджеров - подкупает кажущаяся про­стота применения этого вида прогнозирования. Поэтому в организациях предпринимаются всевозможные поездки по изучению опыта, результатов и т.п. Но часто этих менеджеров ожидает весьма горькое разочарование.

Причина в том, что прогнозирование по аналогии корректно только тогда, когда установлена, доказана аналогия между объектами управле­ния, типами менеджмента, реакциями внешней и внутренней среды в случае, имевшем место ранее, и конкретном случае прогнозирования. Кроме того, этот метод нельзя использовать при прогнозировании яв­лений, не имеющих аналогов, т.е. принципиально новых объектов, про­цессов, ситуаций. Однако этот момент не всегда учитывается на прак­тике.

Понятие аналогии связано с понятием адекватности в той мере, в которой один объект (объект прогнозирования) может рассматривать­ся как физическая полномасштабная модель другого объекта (аналога), а цели и задачи его прогнозирования и управления соответствуют та­ким же целям и задачам объекта-аналога. Таким образом, понятие ана­логии более широкое и включает схожесть не только объектов прогно­зирования, но и целей, а также последствий прогноза. Последние определяются не только характеристиками объекта прогнозирования, но и реакцией среды.

Следовательно, должны рассматриваться не менее четырех направ­лений аналогии:

Объекта прогнозирования и объекта, выбранного в качестве ана­лога;

Типов менеджмента и целей управления;

Реакции системы (внутренней среды) на управляющие воздей­ствия;

Реакции внешней среды системы на изменение состояния объек­та прогнозирования.

Аналогии реакции внешней и внутренней среды особенно важны в связи с тенденцией повышения роли человеческого фактора. Это об­стоятельство может сыграть решающую роль в успехе или неудаче ме­неджмента.

Существуют различные методы, которые могут быть использованы для установления аналогии, среди них методы теории распознавания образов и методы логики предложений.

Методы теории распознавания образов могут быть использованы для установления аналогии. Существует несколько типов задач распозна­вания образов, важнейшие из которых:

Обучение распознаванию образов;

Задача сокращения (минимизации) описания;

Задача таксономии (самообучения).

Для распознавания образов необходимо по некоторому набору при­знаков с помощью выбранного решающего правила определить, к како­му классу относятся рассматриваемые объекты. Структурная схема ре­шения задачи обучения распознаванию образов приведена на рис. . Процедура прогнозирования на основе распознавания образов состоит в том, что выбираются классы состояний исследуемых объек­тов, которые могут быть заданы как диапазонами изменения некоторых параметров, так и определенными качественными характеристиками. По совокупности признаков, определяющих состояние объектов, нахо­дится соответствие принадлежности каждого нового объекта или объекта в будущем времени к определенному классу. Это позволяет дать про­гноз состояния объекта или указать диапазон изменения параметров, характеризующих его на прогнозируемый период.

Рис. Структурная схема решения задачи распознавания образов

Методы логики предложений - наиболее простой и доступный прак­тически метод качественного доказательства аналогии и идентифика­ции состояний объекта прогнозирования. Логика дает схему и спо­собы проведения правильных умозаключений. Формальная логика устанавливает общие методы и схемы правильных умозаключений. Прак­тику может показаться излишним доказывать логические предложения (теоремы) по «выводу» одних (искомых) знаний из других (располага­емых). Однако если этого не сделать, то, во-первых, возможна ошибка, а во-вторых, останутся сомнения в правильности результатов, получен­ных без соблюдения формальных правил. Формальная логика устанав­ливает общие методы и схемы правильных умозаключений, поскольку схемы правильных умозаключений строятся с помощью логических символов, будучи сокращенными знаками, заменяют более длинные речевые обороты.

Группа опережающих методов (методов анализа публикаций), относящихся к фактографическим методам, включает в себя методы, основанные на использовании свойства научно-технической инфор­мации опережать реализацию научно-технических достижений в прак­тической деятельности. К опережающим методам относятся метод анализа динамики публикаций и метод анализа динамики патенто­вания.

Метод анализа динамики публикаций позволяет выявить направле­ние развития науки и техники и организовать подбор перспективных материалов по интересующей тематике путем исследования закономер­ностей изменения количества и качества публикуемой информации.

Метод анализа динамики патентования основан на оценке изобрете­ний и исследования динамики их патентования. По динамике интен­сивности патентования можно оценивать и прогнозировать развитие того или иного направления.

Комбинированные методы прогнозирования. Стремление уменьшить погрешности прогнозирования, обеспечить решение проблем широ­кого профиля (от формализуемых до неформализуемых) привело к по­явлению комбинированных методов прогнозирования и созданию ком­плексных прогнозирующих систем.

Эта группа включает в себя методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной используется как фактогра­фическая, так и экспертная информация.

Практическое использование такие комплексные системы прогно­зирования находят на высших уровнях управления крупных организа­ционно-производственных систем: страны, отрасли, региона, холдин­га, финансово-промышленной группы, транснациональной компании и т.п. Исторически эти системы прогнозирования начали применяться в области военно-технического прогнозирования. В малом и среднем бизнесе из-за больших затрат времени и средств на их создание такие системы применяются редко.

Разработку комплексных систем прогнозирования ведут исходя из структуры прогнозируемого объекта или процесса.

При разработке и анализе комплексных систем прогнозирования к основным операциям следует отнести определение состава и процедур сингулярных (простых) методов прогнозирования, входящих в систему, а также логических правил их объединения в систему. Простые проце­дуры используют для прогнозирования подсистем и блоков, входящих в структуру прогнозируемого объекта или процесса.

Необходимо отметить, что известные образцы комплексных систем прогнозирования достаточно близки по методологии построения, так как разрабатывались для схожих объектов и со схожими целями.

К комбинированным методам прогнозирования можно отнести: метод прогнозного графа, метод ПАТТЕРН и др.

Метод прогнозного графа разработан группой специалистов институ­та кибернетики в г. Киеве под руководством академика В.М. Глушкова. Комплексная система, построенная в соответствии с этим методом ре­ализует следующие процедуры:

Выбор объектов прогноза;

Исследование фона (внешней среды);

Классификация событий;

Формирование задачи и генеральной цели прогноза;

Анализ иерархии;

Формулирование событий;

Принятие внутренней и внешней структуры объекта прогноза;

Анкетирование экспертов;

Математическая обработка данных анкетного опроса;

Количественная оценка структуры;

Верификация полученных результатов.

Граф может быть построен с использованием методов эвристическо­го прогнозирования, в частности метода Дельфи. При помощи повтор­ных опросов близкие планы графов приводятся к совпадающим.

Метод ПАТТЕРН. Разработан в США как средство помощи руковод­ству компаний в принятии решений по важнейшим вопросам опреде­ления перспектив военного производства. Используется для обоснова­ния прогнозов и планов посредством научно-технической оценки количественных данных. Принципы, заложенные в эту систему, позво­ляют осуществить прогноз и провести анализ данных в любой области деятельности. Рассматриваемая система позволяет:

1) выбрать объект прогноза;

2) выявить внутренние закономерности его развития;

3) написать сценарий;

4) сформулировать задачи и генеральную цель прогноза;

5) провести анализ иерархии и декомпозицию целей;

6) принять внутреннюю и внешнюю структуры объекта прогнози­рования;

7)провести анкетирование;

8) выполнить математическую обработку данных анкетного опроса;

9) количественно оценить структуры;

10) верифицировать результат;

11) разработать алгоритм распределения ресурсов;

12) провести распределение ресурсов;

13) оценить распределение ресурсов.

Сравнение методов прогнозного графа и метода ПАТТЕРН показы­вает, что основное преимущество последнего состоит в наличии меха­низма реализации прогноза. Впрочем, это может быть отнесено уже к методам стратегического планирования. По сути, метод ПАТТЕРН стал комбинацией методов прогнозирования и стратегического планирова­ния.

Эффективность процесса прогнозирования. Качество получаемых про­гнозов определяется степенью соблюдения основных принципов:

Системности, т.е. взаимоувязки и соподчиненности прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона;

Согласованности (прогнозов нормативных и поисковых, различ­ного периода упреждения и природы объектов);

Верификации (определения достоверности и обоснованности);

Непрерывности (корректировки по мере поступления новых данных об объекте).

Основная тенденция в развитии прогнозирования в настоящее время заключается в создании полностью интегрированных систем информа­ции, содержащих службы прогнозирования. Однако даже такая всеобъ­емлющая система информации не может уменьшить роль человеческих суждений.

Таким образом, методы многокритериальной оценки альтернатив, методы экспертной оценки и методы прогнозирования могут быть ис­пользованы ЛПР для определения достоинств и недостатков, а также возможных последствий реализации каждой из имеющихся альтерна­тив для последующего выбора одной из них в качестве оптимального по выбранным критериям или наиболее рационального решения. Имен­но эффективность выполнения этого этапа определяет степень обосно­ванности принимаемого управленческого решения.

Введение

1. Прогнозирование и виды прогнозов

2. Методы прогнозирования

3. Статистическое прогнозирование

4. Прогнозирование на основе сезонных колебаний

5. Экспертное прогнозирование

6. Прогнозирование сбыта

7. Информация, полученная в магазинах конкурентов

8. Поставщики и закупочные центры

Заключение

Список литературы

Введение

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель работы: рассмотреть прогнозирование сбыта. Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий в области прогнозирования;

признаки классификации, виды прогнозов и их краткая характеристика;

методы прогнозирования (рассмотрены, по возможности, на конкретных примерах);

1. Прогнозирование и виды прогнозов

Прогнозирование (греч. Prognosis — знание наперед) — это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие — это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия».

Прогноз — это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Мы воспользуемся подходом, разработанным в Финансовой академии при Правительстве РФ и на его основе составим следующую классификационную таблицу.

Таблица 1

Виды прогнозов

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования — в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени — до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят к среднесрочным.

По типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование — способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два вида поискового прогнозирования:

экстраполятивное (традиционное),

альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия — гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;

во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

во-первых, определение общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий период;

во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, — использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” — литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

Данный вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий.

Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

Каждый из вариантов развития учитывает специфическое состояние будущей среды предприятия и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния предприятия называют сценарием.

По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз — это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

2. Методы прогнозирования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) — это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике — метод — это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Законодательство достигает своей цели, как ранее отмечалось, лишь при условии его реализации. Следовательно, цель законодательства имеет как бы две органически взаимосвязанные стадии своего развития: на первой стадии она намечает, планирует, определяет характер правового регулирования соответствующих общественных отношений или иных правовых мероприятий; на второй - представляет собой установку на активные действия, направленные на последовательное осуществление этой цели. Отсюда вытекает двуединая задача правового прогнозирования: в сфере правотворчества и в сфере правореализации. Синтез прогнозов в этих двух сферах будет наиболее надежным критерием научной обоснованности цели законодательства и его осуществления.

Прогнозирование в юридической науке - это, на наш взгляд, определение комплекса возможных вариантов перспективного развития правовой действительности путем использования широкого диапазона специальных методов, обеспечивающих научную обоснованность и достаточную точность выдвинутых предложений, моделей, проектов. Отсюда вытекает, что горизонт прогнозирования в юридической науке чрезвычайно широк; он может и должен охватывать как практически прикладные вопросы правового развития (например, прогноз состояния преступности по определенной категории дел в таком-то регионе в предстоящем году), так и глобальные, фундаментальные, крупномасштабные проблемы будущего изменения правовой системы в перспективе (например, прогноз развития правовой системы, планирование законодательной деятельности на длительную перспективу и т. д.). При этом, разумеется, как практически прикладные, так и фундаментальные прогнозы должны быть тесно соподчинены между собой, увязаны; и только в этом случае они будут социально и юридически ценными.

Если попытаться конкретизировать направления правового прогнозирования , то их можно обозначить следующим комплексом основных проблем:

какие общественные отношения (или их стороны) предполагается в будущем подвергнуть правовому регулированию, т. е. в каком направлении будет развиваться действующее законодательство;

в какой последовательности должно и будет развиваться действующее законодательство, т. е. каков план законопроектных работ;

каковы пути дальнейшего совершенствования действующего законодательства (научная обоснованность правового регулирования, перспективы инкорпорации и кодификации законодательства, повышение уровня законодательной техники и т. д.);

каковы перспективы демократизации законодательной деятельности вообще и законодательной процедуры в частности;

какова будет роль правовой системы в различных сферах общественной жизнедеятельности (в повышении уровня управления, в укреплении законности, в правовом информировании населения и т. д.);

какова будет эффективность действия отдельных норм, институтов и отраслей законодательства в зависимости от предполагаемых изменений в экономической, политической, социальной и культурной жизни общества;

каковы будут последствия (результаты) реализации правовых установлений как в разрезе общей динамики общественного развития, так и в разрезе группового и индивидуального сознания, действия и поведения;

какова вероятность изменения, в количественном и качественном отношениях, характеристики преступности, правонарушений, антиобщественных явлений и процессов как в масштабе страны в целом, так и в отдельных ее регионах;

каковы будут наиболее действенные меры по борьбе с преступностью и причинами, ее порождающими;

каковы общесоциальные и специально юридические пути дальнейшего укрепления законности и упрочения режима правопорядка в стране.

Эти проблемы правового прогнозирования могут быть, конечно же, дополнены, конкретизированы, развиты.

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Очевидно, однако, что их решение окажется тем более успешным, чем в большей степени оно будет научно обоснованным. Научность прогнозируемых тенденций в сфере правовой жизни позволит так воздействовать на соответствующие условия, среду и факторы, чтобы они наилучшим образом способствовали дальнейшему совершенствованию законодательства, укреплению законности, упрочению правопорядка в стране. Прогнозы должны основываться только на объективных закономерностях общественного развития, на естественных, необходимых и существенных связях и отношениях развивающейся правовой действительности (с учетом, разумеется, случайных факторов). Нельзя прогнозировать, тем более в правовой сфере, рассчитывая лишь на случайное стечение обстоятельств, поскольку оно может и не наступить. Вместе с тем при исследовании будущего необходимо считаться со всеми возможными, в том числе и случайными, факторами и их комбинациями. Лишь изучив действительное состояние правовых явлений и процессов в настоящем, можно предсказать неизбежность того или иного направления их развития в будущем.

Следовательно, знание объективной внутренней логики процесса движения законодательства есть тот необходимый фундамент, на основе которого оказывается возможным предусмотреть закономерные последствия его действия в грядущей перспективе.

Существенное значение для методологии прогнозирования развития законодательства имеют, по крайней мере, два наиболее важных момента.

Во-первых, к процессу прогнозирования развития правовой действительности следует подходить не только с точки зрения внутренних тенденций закономерного движения правовых явлений, но и со стороны тех внешних факторов, которые будут или смогут оказывать воздействие как на процесс превращения правовой возможности в действительность, так и на результат этого превращения. Глубокая зависимость законодательства от той социальной среды, в которой оно развивается, требует прогнозирования и изменения самой этой среды. Только в этом случае может быть обеспечена достоверность соответствующих правовых прогнозов.

Во-вторых, правовая действительность порождает не одну, а множество возможностей для ее развития. В этих условиях прогнозирование развития законодательства должно не только выявить «спектр возможностей» и вероятность их превращения в действительность, но и избрать именно ту возможность, реализация которой окажется наиболее действенной с точки зрения социальной эффективности предстоящего правового регулирования общественных отношений. Ценность правового прогнозирования состоит в однозначном ответе на вопрос, какую из правовых возможностей следует избрать для превращения в действительность правовой жизни.

Правовое прогнозирование конкретизируется в практике законодательного планирования. В этой связи следует остановиться на соотношении правового прогнозирования и плана законодательной деятельности.

Если правовая цель является отражением определенной правовой возможности и установкой превращения этой цели в действительность, то план законодательной деятельности представляет собой конкретную программу этого превращения. В законодательном плане определяются этапы, последовательность, темпы, сроки, средства реализации прогноза, выраженного в правовой цели. Тем самым законодательный план учитывает общественные возможности, существующие средства и наличные силы, на основе которых устанавливает конкретные показатели и их взаимную связь.

Следовательно, правовая цель не только пронизывает содержание законодательного плана, но и конкретизируется им. В законодательном плане прогностическая цель локализуется в пространственно- временном отношении; вместе с тем она получает четкую определенность, ориентацию на осуществимость. Если, далее, правовое прогнозирование есть прежде всего результат теоретического поиска и исследования возможных путей изменения соответствующего объекта, то законодательный план является фиксацией желаемого движения к правовой цели. Следовательно, правовой прогноз представляет собой ту научно-информационную основу, из которой выводятся правовая цель и законодательный план. Реализация же правовой цели и законодательного плана в порядке обратной связи является критерием правильности правового прогноза.

Все высказанные методологические соображения имеют практическое значение. Поэтому необходимо подробно рассмотреть важное для юридической науки соотношение теоретического (методологического) и практического в сфере права, законодательства и законности.

Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

Метод прогнозирования — это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. В настоящее время существует около 150 методов прогнозирования, но практически используются около 20-30 основных методов.

Методика прогнозирования — это совокупность специальных приемов и правил разработки конкретных прогнозов. Прием прогнозирования — это математическая или логическая операция, направленная на получение конкретных результатов в процессе разработки прогнозов.

Классификация методов прогнозирования осуществляется по трем основным признакам :

• по степени формализации методов;
• по общему принципу действия;
• по способу получения прогнозной информации.

По степени формализации методы прогнозирования делятся на формализованные и интуитивные.

Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном количественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.

Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.

В свою очередь эти две группы можно разделить по общему принципу деятельности и способу получения прогнозной информации. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и методы моделирования.

Экстраполяция — это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования.

К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней , метод экспоненциального сглаживания , метод наименьших квадратов . Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом.

Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения , которые в большинстве случаев характерны для экономических процессов:

• основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем;
• исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически.

  Основные методы прогнозирования (стр. 1 из 7)

К методам моделирования относятся : методы информационного моделирования (патентный и публикационный), статистического моделирования, логического моделирования (прогнозной аналогии, «дерево целей»).

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с научно-техническим прогрессом (НТП). Они основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность. В настоящее время эти методы применяются и при прогнозировании экономических процессов.

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер — характер закономерности. К таким методам относятся методы математической аналогии и исторической аналогии.

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней. Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях.

Интуитивные методы прогнозирования применяются для тех процессов, которые невозможно описать математическими формулами. Использование данных методов дает возможность получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Сущность интуитивных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. Решение проблемы в этом случае базируется на обобщенном мнении экспертов.

Интуитивные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Индивидуальные экспертные оценки основаны на обобщении мнений отдельных экспертов, выраженных независимо друг от друга. К ним относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания сценария. Коллективные экспертные оценки базируются на получении объединенной оценки от всей группы специалистов-экспертов, выработанной при непосредственном контакте. К таким методам относятся метод Дельфи, метод «мозговой атаки», метод экспертных комиссий.

Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

Всякий прогноз должен иметь высокую точность, которая является важнейшей его характеристикой. Существует несколько способов оценки точности прогноза:

1. Cредняя абсолютная оценка :

Чем ближе к нулю первый и второй показатели, тем выше точность прогноза.

3. Cредняя относительная ошибка :

Методы качественного прогноза

Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов — людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:

Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;

Модель ожидания потребностей — метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;

Метод экспертных оценок — отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Качественные методы, базируются на исследовании имеющихся опыта, знаний и интуиции исследователя. Наибольшее распространение в данной группе получили методы экспертных оценок. Сущность метода состоит в том, что прогнозные оценки определяются на основе заключений экспертов, которым поручается аргументированное обоснование своего мнения о состоянии и развитии того или иного рынка либо проблемы. Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер.

Для прогнозирования рынка методы экспертных оценок могут быть использованы для:

разработки средне- и долгосрочных прогнозов спроса;

краткосрочного прогнозирования спроса по широкому ассортименту продукции;

оценки формирующегося спроса на новые товары;

определения отношений потребителей к новым товарам и возможного спроса на них;

оценки конкуренции на рынке;

определения положения фирмы на рынке и т.

Достоинствами экспертных методов являются их относительная простота и применимость в прогнозировании практически любых ситуаций, в том числе в условиях неполной информации. Важной особенностью этих методов является возможность прогнозировать качественные характеристики рынка, например изменение социально-политического положения на рынке или влияние экологии на производство и потребление тех или иных товаров.

К недостаткам экспертных методов относятся субъективизм мнений экспертов, ограниченность их суждений.

Экспертные оценки разделяются на индивидуальные и коллективные.

К индивидуальным экспертным оценкам относят:

метод интервью;

аналитические докладные записки;

сценарии.

Реже экспертные методы применяются для прогнозирования емкости рынка и объемов продаж фирмы.

Из всей совокупности возможных методов анализа, вероятно, одним из наиболее перспективных является балловый метод. Его можно использовать не только для прогнозирования, но и для планирования и для анализа.

Обзор методов прогнозирования

Этот метод позволяет объективизировать совокупность субъективных мнений.

Впервые балловый метод был разработан и использован аналитиками из США для оценки оборонной мощи Советского Союза.

В настоящее время балловый метод широко используется при решении множества задач планирования и прогнозирования в условиях ограниченности исходных данных, например определение возможных вариантов решения управленческой задачи с количественным исчислением предпочтительности каждого из вариантов, количественной оценки степени влияния на анализируемый объект различных факторов и многих других.

В каждом конкретном случае этапы и последовательность их проведения имеют свою специфику, тем не менее, существует общая методология баллового метода, которую в формализованном варианте можно представить следующим образом:

формулирование цели проведения экспертного анализа;

определение группы специалистов, обеспечивающей проведение экспертизы;

разработка и обеспечение проведения экспертного анализа;

формирование группы экспертов, участвующих в экспертизе;

разработка анкеты с формулированием вопросов, исключающих их двоякую трактовку и ориентированных на количественную оценку;

проведение анкетирования;

анализ анкет;

Перейти на страницу: 1 2

Cтраница 1

Выбор метода прогнозирования зависит от цели прогноза, периода его упреждения, уровня детализации и наличия исходной (базисной) информации. Если прогноз возможной продажи товаров делается для определения перспектив развития розничной торговой сети, то могут применяться более грубые, оценочные методы прогнозирования. Если же он выполняется для обоснования закупки конкретных товаров на ближайший месяц, то должны использоваться более точные методы. Если имеются данные о спросе за последние несколько лет, а также материалы, характеризующие изменение факторов, формирующих спрос, то можно применить очень надежные методы прогнозирования.  

Выбор метода прогнозирования является вспомогательным, но ключевым решением при прогнозировании. Это решение, с одной стороны, должно обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой стороны, уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.  

Выбор метода прогнозирования является вспомогательным, но ключевым решением, которое, с одной стороны, должно обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой - уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование. Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно метода прогнозирования возрастает под воздействием трех групп причин.  

Выбор метода прогнозирования в значительной степени определяется наличием исходной информации. Так как для большинства предприятий машиностроения отсутствует точная и полная информация (особенно за прошлые годы), при долгосрочном прогнозировании трудно применять такие методы, как экстраполяция и моделирование, требующие большого числа статистических данных за прошедший период. Метод экспертных оценок дает возможность вести прогнозирование как количественных, так и качественных показателей при минимальных исходных данных.  

Выбор метода прогнозирования спроса и его эффективность зависит от конкретных условий и специфики хозяйственной деятельности предприятия.  

Выбор методов прогнозирования потребности в конкретной продукции зависит от специфики ее производства и применения, задач прогноза, его дальности и т.п. Методические подходы к прогнозированию потребности в малотоннажной химической продукции рассмотрим на примере одной из наиболее характерных ее групп - химических реактивов и высокочистых веществ.  

На выбор метода прогнозирования в большей степени влияет стадия жизненного цикла продукта и в меньшей - особенности фирмы или отрасли, для которой принимаются решения.  

При выборе методов прогнозирования необходимо учитывать количество и качество информации, а также характер реального процесса изменения параметров состояния машин. Для решения задач в области диагностики машин следует использовать простые и достаточно точные методы прогнозирования. Они должны быть универсальными, пригодными для оценки состояния любых деталей и узлов машины.  

В выборе методов прогнозирования, комплексируемых в систему, важным показателем является глубина упреждения прогноза. При этом необходимо знать не только абсолютную величину этого показателя, но и отнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования.  

При выборе метода прогнозирования следует учитывать, для какого метода управления предполагается использовать прогноз. Это объясняется тем, что различные типы управления предъявляют различные требования к виду результатов и точности прогнозирования.  

Какие причины определяют выбор метода прогнозирования.  

Какие критерии определяют выбор метода прогнозирования.  

Если руководствоваться принципом выбора метода прогнозирования по степени трудности решаемой задачи, как это широко принято за рубежом , то можно отнести составление прогноза развития АСУ к группе задач самой большой трудности. Это означает, что для составления экономического прогноза развития АСУ характерны качественные методы получения информации (методы дедукции, индукции, системного анализа и др.) которые еще недостаточно распространены в экономических исследованиях.  

Для ориентации при выборе метода прогнозирования под конкретный объект можно успешно использовать существующие таблицы соответствия между классами объектов и используемыми для их прогнозирования классами методов.