Файл: Основные методы прогнозирования.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 30.04.2023

Просмотров: 192

Скачиваний: 8

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день большинство российских предприятий не обходятся без современных технологий планирования и прогнозирования, данный аспект становится одним из условий выживания и успешного функционирования предприятия, тем самым и обуславливается актуальность выбранной темы.

Однако обеспечение эффективности такого управления требует умения и навыков, предвидения вероятного будущего состояния предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные срывы и сбои в работе. Это достигается при помощи прогнозирования плановой и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, а так же в области прогнозирования сбыта продукции.

Проблемы, возникающие при обеспечении жизнедеятельности предприятия весьма разнообразны и являются предметом прогнозирования, приводящие к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Ввиду того, что современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, который несет ответственность за принятие стратегических решений, должен уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Целью данной работы является изучение и анализ основных методов прогнозирования, на примере сбыта. Исходя из поставленной цели, сформулированы следующие задачи:

- анализ сущности основных понятий применяемых в прогнозировании;

- изучение существующих методов прогнозирования;

- анализ основных методов прогнозирования, на примере различных ситуаций на предприятиях;

- применение рекомендаций, которые позволят сделать прогнозы полезными;

- содержание плана сбыта, в результате применения изученных и проанализированных материалов.

1. ВИДЫ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1.1 Виды прогнозов

Прогнозирование - это род предсказания (предвидения), так как имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание, подразумевает описание желательных или возможных аспектов, решений, состояний, проблем будущего.[10] Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию можно отнести предчувствие и предугадывание. Предчувствие в свою очередь, описывает будущее на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств. В более широком плане, как научное прогнозирование, так и предчувствие входят в такое понятие как, прогнозирование деятельности предприятия.


Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в математической, графической, словесной или другой форме суждения о возможном состоянии объекта и его среды в будущий период времени. Выделяют различные признаки классификации прогнозов. [10] В данной работе будут использоваться следующие подходы:

- по временному охвату: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные;

- по типу прогнозирования: нормативные, поисковые;

- по степени вероятности будущих событий: вариантные, инвариантные;

- по способу представления результатов прогноза: точечные и интервальные.

Для определенных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно определить такой признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным. Другими словами, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. [14]

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж) на год, а также среднесрочный прогноз 3-4 года и долгосрочный прогноз 5 и более лет.

Как говорилось ранее, по типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы. Поисковое прогнозирование представляет способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Поисковые виды прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования. [17]

Нормативное прогнозирование включает в себя:

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

- 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.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию. Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” - литературные описания 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. [9]


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. Вариантный прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и 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.

1.2 Методы прогнозирования

Для более точного понимания сущности данного вопроса необходимо дать определения некоторых понятий: метод, методика, методология.

В широком смысле слова метод - это способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; а так же - прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике понятие метод можно описать несколькими определениями:

- способ достижения определенных результатов в познании и практике;

- система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления;

- прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методика – это совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; учение о методах преподавания той или иной науки.

Методология - это учение о методе; основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке. [7]

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования. В таблице 1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

Таблица 1

Классификация методов прогнозирования

Методы прогнозирования

Простые (однородные)

Комплексные (прогнозирующие системы)

Фактографические

Экспертные

Комбинированные

Статистические

Методы анализа публикаций

Индивидуальные

Коллективные

Прогнозного графа

Метод Паттерна

Метод профайл

Экстраполяция, интерполяция

Анализ динамики публикования и патентования

Без аналитической обработки

С аналитической обработкой

- Интервью;

- Метод генерации идей

- Метод построения сценария;

- Метод дерева целей;

- Метод Дельфи;

- Матричный метод


Из таблицы 1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами: простые методы и комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования, например экстраполяция тенденций. [5] Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами, например система “Паттерн”. Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

- фактографические методы;

- экспертные методы;

- комбинированные методы.

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

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

- 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;

- 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: статистических (параметрических) методов и 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 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. [19]

11


2 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ И ЭКСПЕРТНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

2.1 Статистическое прогнозирование

Для рассмотрения выделим следующие методы статистического прогнозирования: экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования. [4]

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии). [7]

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

2.2 Прогнозирование на основе сезонных колебаний

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в агропромышленном комплексе, в торговле многими товарами, в строительстве, на транспорте, в заболеваемости и др. Сезонные колебания строго цикличны – повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью. [18]