Романенко доклад. Количественные и качественные методы прогнозирования
 Скачать 22.49 Kb.
|
|
Количественные и качественные методы прогнозирования Достаточно распространенным является выделение количественных и качественных методов прогнозирования. Отмстим, что в данной терминологии искать особого смысла не следует. Количественные данные могут применяться и там и там. Классификация весьма условная. Иногда количественные методы называют формализованными, а качественные методы – интуитивными или экспертными, что весьма содержательно. При выяснении различий между этими методами продуктивно акцентировать внимание па принципиальных особенностях и тех и других методов. Количественные методы основаны на математических и статистических методах и моделях. При этом исходной информацией служат как временны́е ряды прогнозируемого показателя, так и уровни факторных признаков. Качественные (экспертные) методы основаны на мнениях и оценках, на опыте и знаниях экспертов. Применяются специальные формы опроса и обработки мнений экспертов, которыми могут быть руководители предприятия, сотрудники, независимые аналитики рынка. Количественные методы прогнозирования можно использовать когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Применение таких методов целесообразно в случаях устойчивой экстраполяционной направленности исследуемого явления. Экстраполяция - предложение о повторении в будущем тенденции, имевшей место в прошлом. Иначе говоря, лишь тогда, когда можно предположить, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно ожидать и в перспективе, имеющейся информации достаточно для внесения возможных корректив и выявления статистически достоверных зависимостей. Для прогнозирования таких явлений, как динамика спроса на товары, потребности в запасах, структура сбыта, изменения потребности в кадрах и т.д., чаще всего используют анализ временных рядов. - Анализ временных рядов (Проецирование тренда). Он основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод анализа используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта или потребности в кадрах. Чем более достоверно предположение о подобии будущего прошлому, тем вероятнее точность прогноза. Т.о. анализ временных рядов будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение. - Каузальное (причинно-следственное) моделирование - наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Каузальное моделирование- это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. На языке статистики эта зависимость называется корреляцией. Чем теснее корреляция, тем выше пригодность модели для прогнозирования. Полная корреляция бывает в ситуации, когда в прошлом зависимость всегда была истинной. Причинно-следственное моделирование - наиболее сложное и используется для прогнозирования явлений с несколькими (хотя бы двумя) независимыми переменными. Например, при исследовании перспектив изменения спроса на односемейные дома в зависимости от изменений уровня личных доходов, демографических изменений, ставки процента на закладные, прочих воздействующих изменений. Такое моделирование строится на основе корреляционных и регрессионных зависимостей и анализа. Наиболее часто встречающиеся методы причинно-следственного анализа следующие: 1. Регрессионные модели - статистическая оценка, используемая для выяснения влияния независимых переменных, значения которых известны, на искомую величину. 2. Эконометрические модели - статистическая оценка на основе системы регрессионных уравнений, используемая для расчета состояния экономики и основных экономических тенденций (например, прогноз состояния платежного баланса). 3. Эконометрические индикаторы - регулярно повторяющаяся регрессионная оценка, направленная на прогнозирование изменения основных экономических показателей. Одна из центральных проблем - оценка и повышение точности прогнозов. Фактическая точность может быть оценена только путём сравнения прогностических и фактических данных. Если точность модели недостаточна, то метод модифицируется или заменяется. Хотя внешне результаты измерений (особенно долгосрочных) могут выглядеть хаотичными, в них можно выявить довольно простые составляющие. Циклическая составляющая описывает ту часть процесса, которая повторяется с низкой частотой. Сезонная составляющая описывает циклы, повторяющиеся с высокой частотой раз в течение года. Периоды циклической и сезонной составляющих могут находиться между собой в определённых отношениях. Случайная флуктуация представляет собой случайное отклонение временного рада от неслучайной функции, описываемой трендом, циклической и сезонной составляющими. При исследовании и анализе рынка количественные методы прогнозирования применяются для решения таких задач как: прогнозирования спроса; прогнозирования емкости рынка; прогнозирования объемов продаж фирмы и др. К группе количественных методов относятся: анализ временных рядов; экономико-математическое моделирование; метод аналогий (перенос знаний об 1 предмете на 2); нормативный метод, базирующийся на оценке потребления товара в будущем в соответствии с его рациональными или нормативными уровнями. Здесь учитываются факторы изменения размера и состава целевого рынка. Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции в будущем периоде. Иначе говоря, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более 1 года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются: метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота. Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период. Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота. Следует выделить преимущества и недостатки данного метода. Кроме количественных показателей метод позволяет получить также и качественные показатели, такие как, например, изменение отношения людей к товару и их мнения о нем. Однако здесь существует ограничение: выясняется лишь то, что люди чувствуют сегодня, а не в будущем. Главным недостатком метода являются большие затраты. Исследование рынка - один из наиболее дорогих методов прогнозирования для отдельной организации, хотя эти расходы могут быть снижены, если опрос - проводится либо торговой организацией, такой, например, как Общество автомобильных производителей и торговцев Великобритании, либо профессиональными: организациями, специализирующимися на анализе рынка для всей отрасли. В России действуют организации, которые специализировались на анализе рынков еще в советское время - это Всероссийский научно-исследовательский институт конъюнктурной информации, а также отраслевые институты информации. Подготовка исследовательских отчетов может стоить от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов. Ограниченное число экземпляров обычно означает большую стоимость, но возможно и больший объем информации, особенно важной для Вашей организации. Другим недостатком метода является то, что требуется тщательная формулировка задаваемых вопросов, чтобы не было какой-либо "наводки" на определенный ответ. Люди могут давать ответы, которые, по их мнению, Вы хотели бы услышать, или такие, которые связаны с наименьшими неудобствами для них. Эффективность некоторых из подобных методов прогнозирования совсем недавно была поставлена под сомнение в связи с выяснением мнения по поводу выборов. Расхождение между результатами выборов и результатами предварительных исследований заставило усомниться в пользе подобных прогнозов. Таким образом, прогнозирование на основе количественных методов заключается прежде всего в определении вида и параметров функций, описывающих неслучайные составляющие. Как следствие, прогнозирование на основе количественных методов наиболее трудоемкое. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных метода прогнозирования - это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок. Мнение жюри. Этот метод прогнозирования заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма "Контрол Дейта" может снабдить имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является "мозговой штурм", во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив. Совокупное мнение сбытовиков. Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую "чувствует" рынок по сути дела точнее, чем количественные модели. Модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправку на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос. Метод экспертных оценок является более формализованным вариантом метода коллективного мнения. Первоначально метод был разработан фирмой "Рэнд Корпорейшн" для прогнозирования событий, интересующих военных. Метод экспертных оценок в принципе представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. o Область применения. Экономическая конъюнктура. Решение проблем научно-технического прогресса. Развитие объектов большой сложности o Предназначение, решаемые задачи. Для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации. В условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления. В условиях большой неопределенности. При отсутствии ЭВМ. В экстремальных ситуациях. o Особенности применения. По экспертным оценкам 7-9 специалистов. Выработка коллективного мнения группы экспертов. Требуется много времени для опроса и обработки данных. Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения р. межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности, поскольку результат с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, метод экспертных оценок с успехом использовался для прогнозирования в самых разных сферах — от ожидаемого сбыта изделий до изменений в таких сложных структурах, как социальные отношения и новейшая технология. Метод использовался для оценки военных возможностей СССР в будущем, государственной политики в области научно-технического прогресса и для измерения качества жизни в Америке. Таким образом, методы прогнозирования можно разделить на качественные (основанные на суждении, опыте, экспертизе) и количественные (базируются на использовании статистических данных за определенный период времени или на связи между переменной ними). Количественные методы прогнозирования, в свою очередь, разделяют на анализ временных рядов и каузальное моделирование . Среди качественных методов прогнозирования выделяют следующие: мнение жюри, общее мнение работников сбыта (основан на предположении спроса группой опытных торговых агентов), модель ожидания потребителей, метод экспертных оценок. Ни один из отдельных методов прогнозирования не может быть универсальным. Нужно установить степень их точности и целесообразности, для чего и разработаны рекомендации расчета точности, оценки эффективности методик и выбора метода прогнозирования, который отвечал бы поставленной задаче на должном уровне затрат и точности. |