Прогнозирование в принятии управленческих решений. Прогнозирования в принятии управленческих решений. Планирование и прогнозирование в нашей жизни

• Название: Прогнозирования в принятии управленческих решений. Планирование и прогнозирование в нашей жизни
• Дата: 31.05.2018
• Размер: 0.66 Mb.
• Имя файла: Прогнозирование в принятии управленческих решений.rtf
• Тип: Литература; #45541
• страница: 4 из 6

6. Определение метода прогнозирования

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

В широком смысле слова - метод (от 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.

Методика - это: 1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; 2) учение о методах преподавания той или иной науки. Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология - это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

Методами прогнозирования называется совокупность приемов мышления, позволяющих на основе прошлых (ретроспективных) внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их изменений в рамках рассматриваемой модели, вынести суждение определенной достоверности относительно будущего развития объекта.

Следует заметить, что единого, универсального, метода бизнес-прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (150 - 200) вообще. Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

ü простые методы;

ü комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система "Паттерн" и др.).

Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

ü фактографические методы;

ü экспертные методы;

ü комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

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

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

ü статистических (параметрических) методов;

ü опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

ü по количеству привлеченных экспертов;

ü по наличию аналитической обработки данных экспертизы.

С научной точки зрения, математические методы являются самыми мощными и объективными. Эти методы на основе выявленных закономерностей позволяют построить математическую модель. По этой модели рассчитываются прогнозные значения исследуемого явления (например, уровня спроса) при тех или иных сочетаниях факторов прогнозного фона.

Реализация математических методов прогнозирования включает в себя следующие этапы.

. Определение причинной структуры явления: выявление факторов, влияющих на объект прогнозирования, т.е. поиск зависимости между рядом параметров. Определение причинной (казуальной) структуры исследуемого явления - исходная точка математического моделирования. Причинная структура выявляется путем качественного логического анализа на основе наблюдений (возможен и обратный процесс выявления причинной структуры - сначала замечают наличие эмпирической зависимости, затем подтверждают или отвергают взаимосвязь между явлениями путём теоретического анализа).

2. Выявление формы и тесноты связи между параметрами. Нам известно, что существует 2 типа связей в зависимости от характера связи: функциональная (полная) и корреляционная (неполная). При функциональной связи определённому значению одного параметра (или совокупности параметров) полностью соответствует значение другого параметра. Эта зависимость может быть выражена некоторой аналитической функцией. При корреляционной связи не существует строгого соответствия между значениями двух (нескольких) параметров в каждом конкретном случае. Одному значению параметра соответствует несколько значений другого параметра (в некотором диапазоне). Связь может быть описана только в среднем, в большинстве случаев. Вообще, корреляционная связь обнаруживается только при изучении массовых наблюдений за исследуемым явлением и не обязательно подтверждается при рассмотрении одного конкретного наблюдения. Исходной информацией для корреляционного анализа является эмпирические данные, полученные путём наблюдений.

Назовем некоторые основные математические методы прогнозирования бизнес-процессов:

. Дисперсионный анализ.

2. Корреляционный анализ.

. Регрессионный анализ.

. Факторный анализ.

. Теория распознавания образов.

. Спектральный анализ.

. Вариационное исчисление.

. Методы группировки прогнозной информации:

a) кластерный анализ.

b) дискриминантный анализ.

Достоинства данной группы методов в том, что модель становится инструментом выявления и исследования многочисленных ситуаций и переменных, которые человеческий ум при всём своём воображении проанализировать не в силах.

Необходимо, однако, учитывать, что данный подход применим лишь до тех пор, пока выявленная причинная структура остаётся стабильной. В условиях глубоких и быстрых мутаций среды математическая модель не в состоянии предсказать влияние изменения, которое изначально не было в ней учтено. В отличие от эксперта математическая модель не способна к импровизации и не может приспособиться к глубоким изменениям среды.

Математические методы прогнозирования используются при сочетании следующих условий.

. Решается тривиальная задача прогнозирования (например, прогноз спроса на традиционный товар для традиционного рынка).

2. Аналитик имеет в своем распоряжении фактографическую информацию количественного характера.

. Среда (прогнозный фон) стабильна или претерпела незначительные изменения.

. Динамику изменения прогнозируемой переменной можно описать простой функций (линейной, экспоненциальной и т. д.).

. Выявлены взаимосвязи между факторами, которые описываются простыми количественными зависимостями.

. Период упреждения не слишком велик (оперативное или краткосрочное прогнозирование).

Как же выбирать метод прогнозирования по степени формализации? В выборе методов важным показателем является глубина упреждения прогноза. При этом необходимо не только знать абсолютную величину этого показателя, но и отнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования.

Для этого можно использовать предложенный В. Белоконем безразмерный показатель глубины (дальности) прогнозирования ():
,
где - абсолютное время упреждения,

- величина эволюционного цикла объекта прогнозирования.

Формализованные методы прогнозирования являются действенными, если величина глубины упреждения укладывается в рамки эволюционного цикла, то есть 1. При возникновении в рамках прогнозного периода "скачка" в развитии объекта прогнозирования ( 1), то при выборе методов большее значение имеют интуитивные.