ㅤ Оптимальным ㅤ числом ㅤ считается ㅤ 9−16, ㅤ так ㅤ как ㅤ в ㅤ противном ㅤ случае ㅤ результаты ㅤ трудно ㅤинтерпретировать. ㅤ Количественные ㅤ оценки ㅤ факторов ㅤ (стратегических ㅤ индексов) ㅤ определяются ㅤ экспертным ㅤ путем ㅤ (в ㅤ баллах) ㅤ в ㅤ зависимости ㅤ от ㅤ величины ㅤ и ㅤ силы ㅤ действия ㅤ фактора. ㅤ.
Однако ㅤ в ㅤ целях ㅤ упрощения ㅤ количественные ㅤ оценки ㅤ можно ㅤ заменить ㅤ эквивалентными ㅤ качественными, ㅤ например: ㅤ хороший, ㅤ высокий ㅤ (ранг ㅤ 1), ㅤ плохой, ㅤ слабый ㅤ (ранг ㅤ 2). ㅤ На ㅤ представленном ㅤ рис. ㅤ 5 ㅤ позиция ㅤ предприятия ㅤ в ㅤ маркетинге ㅤ диктует ㅤ одну ㅤ из ㅤ стратегий: ㅤ стратегию ㅤ атаки ㅤ (С1), ㅤ когда ㅤ предприятие ㅤ занимает ㅤ сильную ㅤ позицию; ㅤ стратегию ㅤ обороны ㅤ (С2), ㅤ когда ㅤ позиция ㅤ оценивается ㅤ как ㅤ средняя; ㅤ стратегию ㅤ отступления ㅤ (С3), ㅤ когда ㅤ позиция ㅤ явно ㅤ невыгодная, ㅤ слабая. ㅤ Индексы ㅤ РН, ㅤ РС ㅤ и ㅤ РВ ㅤ означают ㅤ уровень ㅤ коммерческого ㅤ риска ㅤ - ㅤ соответственно ㅤ низкий, ㅤ средний ㅤ и ㅤ высокий. ㅤ.
Подробно ㅤ о ㅤ применении ㅤ матричного ㅤ метода ㅤ прогнозирования ㅤ в ㅤ практике ㅤ маркетинга ㅤ (в ㅤ сочетании ㅤ со ㅤ статистическими ㅤ методами). ㅤ 9. ㅤ Метод ㅤ Дельфи ㅤ является ㅤ наиболее ㅤ формальным ㅤ из ㅤ всех ㅤ методов ㅤ экспертного ㅤ прогнозирования ㅤ и ㅤ наиболее ㅤ часто ㅤ используется ㅤ в ㅤ технологическом ㅤ прогнозировании, ㅤ данные ㅤ которого ㅤ используются ㅤ затем ㅤ в ㅤ планировании ㅤ производства ㅤ и ㅤ сбыта ㅤ продукции. ㅤ Это ㅤ групповой ㅤ метод.
ㅤ при ㅤ котором ㅤ проводится ㅤ индивидуальный ㅤ опрос ㅤ группы ㅤ экспертов ㅤ относительно ㅤ их ㅤ предположений ㅤ о ㅤ будущих ㅤ событиях ㅤ в ㅤ различных ㅤ областях, ㅤ где ㅤ ожидаются ㅤ новые ㅤ открытия ㅤ или ㅤ усовершенствования. ㅤ Опрос ㅤ проводится ㅤ с ㅤ помощью ㅤ специальных ㅤ анкет ㅤ анонимно, ㅤ т. е. ㅤ личные ㅤ контакты ㅤ экспертов ㅤ и ㅤ коллективные ㅤ обсуждения ㅤ исключаются. ㅤ Полученные ㅤ ответы ㅤ сопоставляются ㅤ специальными ㅤ работниками, ㅤ и ㅤ обобщенные ㅤ результаты ㅤ снова ㅤ направляются ㅤ членам ㅤ группы. ㅤ На ㅤ основе ㅤ такой ㅤ информации ㅤ члены ㅤ группы, ㅤ по-прежнему ㅤ сохраняя ㅤ анонимность, ㅤ делают ㅤ дальнейшие ㅤ предположения ㅤ о ㅤ будущем, ㅤ причем ㅤ этот ㅤ процесс ㅤ может ㅤ повторяться ㅤ несколько ㅤ раз ㅤ (так ㅤ называемая ㅤ многотуровая ㅤ процедура ㅤ опроса). ㅤ.
После ㅤ того ㅤ как ㅤ начинает ㅤ появляться ㅤ совпадение ㅤ мнений, ㅤ результаты ㅤ используются ㅤ в ㅤ качестве ㅤ прогноза. ㅤ Применение ㅤ метода ㅤ Дельфи ㅤ можно ㅤ проиллюстрировать ㅤ на ㅤ следующем ㅤ примере: ㅤ компания, ㅤ занимающаяся ㅤ морским ㅤ нефтяным ㅤ промыслом ㅤ хочет ㅤ получить ㅤ информацию ㅤ о ㅤ том, ㅤ когда ㅤ можно ㅤ будет ㅤ использовать ㅤ роботов ㅤМетод ㅤ Дельфи ㅤ назван ㅤ в ㅤ честь ㅤ дельфийского ㅤ оракула ㅤ в ㅤ Древней ㅤ Греции. ㅤ Он ㅤ разработан ㅤ Олафом ㅤ Хельмером, ㅤ видным ㅤ математиком ㅤ из ㅤ корпорации ㅤ «РЭНД», ㅤ и ㅤ его ㅤ коллегами ㅤ и ㅤ вероятно ㅤ поэтому, ㅤ по ㅤ сравнению ㅤ с ㅤ другими ㅤ творческими ㅤ подходами, ㅤ дает ㅤ достаточную ㅤ точность ㅤ прогноза. ㅤ.
Рассмотренная ㅤ выше ㅤ классификация ㅤ методов ㅤ прогнозирования, ㅤ как ㅤ и ㅤ классификация ㅤ самих ㅤ прогнозов, ㅤ не ㅤ является ㅤ абсолютно ㅤ бесспорной, ㅤ имеются ㅤ и ㅤ другие ㅤ подходы ㅤ к ㅤ решению ㅤ этого ㅤ вопроса. ㅤ Успешность ㅤ применения ㅤ каждого ㅤ метода ㅤ зависит ㅤ от ㅤ его ㅤ соответствия ㅤ конкретной ㅤ ситуации, ㅤ цели ㅤ прогнозирования, ㅤ горизонта ㅤ прогнозирования, ㅤ исходных ㅤ данных, ㅤ квалификации ㅤ прогнозиста ㅤ и ㅤ др. ㅤ Так, ㅤ при ㅤ прогнозировании ㅤ спроса ㅤ и ㅤ предложения ㅤ чаще ㅤ других ㅤ применяются ㅤ следующие ㅤ методы ㅤ и ㅤ приемы ㅤ прогнозирования: ㅤаналоговые ㅤ модели, ㅤ когда ㅤ в ㅤ качестве ㅤ прогноза ㅤ рассматриваются ㅤ благоприятные ㅤ показатели ㅤ рыночной ㅤ ситуации ㅤ в ㅤ каком-либо ㅤ регионе ㅤ или ㅤ стране; ㅤимитационные ㅤ модели, ㅤ когда ㅤ вместо ㅤ реальных ㅤ данных ㅤ используются ㅤ построения, ㅤ созданные ㅤ по ㅤ специальной ㅤ программе ㅤ с ㅤ помощью ㅤ ЭВМ; ㅤнормативные, ㅤ или ㅤрационализированные, ㅤпрогнозные ㅤ расчеты, ㅤ например, ㅤ проистекающие ㅤ из ㅤ рационального ㅤ бюджета ㅤ или ㅤ рациональных ㅤ рекомендуемых ㅤ норм ㅤ потребления ㅤ (этот ㅤ метод ㅤ больше ㅤ подходит ㅤ для ㅤ рынка ㅤ средств ㅤ производства, ㅤ где ㅤ большую ㅤ роль ㅤ играют ㅤ производственно-технические ㅤ нормативы ㅤ и ㅤ прочие ㅤ детерминанты, ㅤ чем ㅤ для ㅤ потребительского ㅤ рынка, ㅤ где ㅤ потребности ㅤ проявляются ㅤ в ㅤ форме ㅤ статистических ㅤ закономерностей); ㅤпрогнозирование ㅤпо ㅤ экспертным ㅤ оценкам ㅤ (обычно ㅤ метод ㅤ «Дельфи»); ㅤметоды ㅤэкстраполяции: ㅤ технические, ㅤ механические ㅤ способы ㅤ сглаживания ㅤ динамических ㅤ рядов, ㅤ трендовые ㅤ модели; ㅤметоды ㅤстатистического ㅤ моделирования ㅤ (парные ㅤ и ㅤ многофакторные ㅤ уравнения ㅤ регрессии); ㅤпрогнозирование ㅤ по ㅤкоэффициентам ㅤ эластичности ㅤ [12]. ㅤ ㅤ Среди ㅤ последних, ㅤ наряду ㅤ с ㅤ рассмотренными ㅤ выше, ㅤ можно ㅤ выделить ㅤ также ㅤ широко ㅤ применяемые ㅤ их ㅤ разновидности: ㅤ метод ㅤ получения ㅤ мнений ㅤ жюри, ㅤ метод ㅤ совокупных ㅤ мнений ㅤ работников ㅤ сбыта, ㅤ метод ㅤ ожидаемых ㅤ запросов ㅤ потребителей, ㅤ дедуктивные ㅤ методы, ㅤ краткая ㅤ характеристика ㅤ которых ㅤ дана ㅤ ниже.
ㅤ Метод ㅤ получения ㅤ мнений ㅤ жюри ㅤ - ㅤ наиболее ㅤ старый ㅤ и ㅤ наиболее ㅤ простой ㅤ метод ㅤ прогнозирования ㅤ сбыта, ㅤ поскольку ㅤ в ㅤ этом ㅤ случае ㅤ просто ㅤ объединяются ㅤ и ㅤ усредняются ㅤ взгляды, ㅤ нередко ㅤ основанные ㅤ всего ㅤ лишь ㅤ на ㅤ интуиции ㅤ высших ㅤ администраторов. ㅤ Преимущества ㅤ метода ㅤ состоят ㅤ в ㅤ его ㅤ доступности ㅤ и ㅤ простоте, ㅤ недостатки ㅤ - ㅤ в ㅤ том, ㅤ что ㅤ прогнозы ㅤ основываются ㅤ на ㅤ предположениях, ㅤ а ㅤ не ㅤ на ㅤ фактах ㅤ и ㅤ их ㅤ анализе; ㅤ усреднение ㅤ мнений ㅤ уменьшает ㅤ ответственность ㅤ за ㅤ точность ㅤ прогноза; ㅤ прогнозы ㅤ обычно ㅤ не ㅤ разбиты ㅤ на ㅤ подразделы ㅤ (по ㅤ видам ㅤ продукции), ㅤ периоды ㅤ времени ㅤ или ㅤ структурные ㅤ подразделения. ㅤ Метод ㅤ совокупных ㅤ мнений ㅤ - ㅤ один ㅤ из ㅤ наиболее ㅤ часто ㅤ применяемых ㅤ методов ㅤ прогнозирования.
ㅤ Этот ㅤ метод ㅤ позволяет ㅤ детализировать ㅤ прогнозы ㅤ на ㅤ разделы ㅤ в ㅤ зависимости ㅤ от ㅤ вида ㅤ продукции, ㅤ клиентов ㅤ или ㅤ территории. ㅤ Часто ㅤ оказывается, ㅤ что ㅤ прогнозы, ㅤ полученные ㅤ методом ㅤ совокупных ㅤ мнений, ㅤ подтверждаются ㅤ прогнозами, ㅤ составленными ㅤ посредством ㅤ других ㅤ методов. ㅤ.
Метод ㅤ ожидаемых ㅤ запросов ㅤ (модель ㅤ ожидания ㅤ потребителей). ㅤ Как ㅤ можно ㅤ судить ㅤ по ㅤ названию, ㅤ модель ㅤ ожидания ㅤ потребителей ㅤ является ㅤ прогнозом, ㅤ основанным ㅤ на ㅤ результатах ㅤ опроса ㅤ клиентов ㅤ предприятия. ㅤ Данный ㅤ метод, ㅤ безусловно, ㅤ трудно ㅤ применять, ㅤ когда ㅤ число ㅤ потребителей ㅤ значительно, ㅤ их ㅤ трудно ㅤ выявить ㅤ или ㅤ они ㅤ не ㅤ проявляют ㅤ желания ㅤ к ㅤ сотрудничеству.
ㅤ Кроме ㅤ того, ㅤ оценка ㅤ потребностей ㅤ еще ㅤ не ㅤ означает ㅤ возникновения ㅤ обязательств. ㅤ Дедуктивные ㅤ методы. ㅤ.
Каждый ㅤ составитель ㅤ прогнозов ㅤ должен ㅤ не ㅤ забывать ㅤ о ㅤ том, ㅤ что ㅤ всегда ㅤ необходимо ㅤ руководствоваться ㅤ здравыми ㅤ суждениями ㅤ и ㅤ уметь ㅤ делать ㅤ логические ㅤ выводы ㅤ из ㅤ фактов ㅤ и ㅤ взаимосвязей. ㅤ Полученные ㅤ подобным ㅤ образом ㅤ данные ㅤ могут ㅤ быть ㅤ введены ㅤ в ㅤ математическую ㅤ модель, ㅤ но ㅤ могут ㅤ и ㅤ остаться ㅤ неиспользованными, ㅤ если ㅤ они ㅤ представляют ㅤ собой ㅤ неточно ㅤ скоррелированный ㅤ конгломерат ㅤ фактов ㅤ и ㅤ оценок. ㅤ Тем ㅤ не ㅤ менее ㅤ они ㅤ часто ㅤ служат ㅤ полезным ㅤ средством ㅤ проверки ㅤ результатов, ㅤ полученных ㅤ с ㅤ помощью ㅤ точных ㅤ методов. ㅤ Сочетание ㅤ методов.
ㅤ На ㅤ практике ㅤ существует ㅤ тенденция ㅤ сочетать ㅤ различные ㅤ методы ㅤ прогнозирования. ㅤ Поскольку ㅤ итоговый ㅤ прогноз ㅤ играет ㅤ очень ㅤ важную ㅤ роль ㅤ для ㅤ всех ㅤ аспектов ㅤ внутрифирменного ㅤ планирования, ㅤ то ㅤ желательно ㅤ создать ㅤ прогнозную ㅤ систему, ㅤ в ㅤ которой ㅤ может ㅤ использоваться ㅤ любой ㅤ вводимый ㅤ фактор. ㅤЗаключение.
Для ㅤ применения ㅤ методов ㅤ прогнозирования ㅤ необходимо ㅤ проводить ㅤ исследовательскую ㅤ работу. ㅤ Кроме ㅤ того, ㅤ в ㅤ условиях ㅤ динамичного ㅤ развития ㅤ общества, ㅤ когда ㅤ происходят ㅤ какие-то ㅤ кардинальные ㅤ изменения ㅤ - ㅤ в ㅤ экономике, ㅤ в ㅤ социальной ㅤ сфере, ㅤ в ㅤ технике, ㅤ в ㅤ технологии ㅤ и ㅤ в ㅤ других ㅤ областях ㅤ - ㅤ эффективность ㅤ применения ㅤ разнообразных ㅤ методов ㅤ для ㅤ прогнозирования ㅤ и ㅤ планирования ㅤ разная. ㅤСуществует ㅤ также ㅤ опасность, ㅤ что ㅤ при ㅤ анализе ㅤ и ㅤ оценке ㅤ специалисты ㅤ станут ㅤ чрезмерно ㅤ полагаться ㅤ на ㅤ прогнозные ㅤ методы ㅤ и ㅤ на ㅤ полученные ㅤ на ㅤ их ㅤ основе ㅤ результаты ㅤ и ㅤ поэтому ㅤ могут ㅤ не ㅤ заметить ㅤ существенных ㅤ изменений ㅤ в ㅤ тех ㅤ или ㅤ иных ㅤ ситуациях. ㅤСписок ㅤ литературы.
Алексеева ㅤ М.М. ㅤ Планирование ㅤ деятельности ㅤ фирмы: ㅤ Учебно-методическое ㅤ пособие. ㅤ М.: ㅤ Финансы ㅤ и ㅤ статистика, ㅤ 2012. ㅤ Анискин ㅤ Ю.П. ㅤ Внутрифирменное ㅤ планирование: ㅤ Учебное ㅤ пособие.
ㅤ М. ㅤ МГИЭТ ㅤ (ТУ), ㅤ 2014. ㅤ Бешелев ㅤ С.Д., ㅤ Гурвич ㅤ Ф.Г. ㅤ Экспертные ㅤ оценки ㅤ в ㅤ принятии ㅤ пла-новых ㅤ решений.
ㅤ М.: ㅤ Экономика, ㅤ 2013. ㅤ Голубков ㅤ Е.П. ㅤ Маркетинговые ㅤ исследования: ㅤ теория, ㅤ методология ㅤ и ㅤ практика.
ㅤ М.: ㅤ Финпресс, ㅤ 2012. ㅤ Дж. Гласс, ㅤ Дж.Стенли.
ㅤ Статистические ㅤ методы ㅤ в ㅤ прогнозировании. ㅤ М.: ㅤ Прогресс, ㅤ 2014.
ㅤ Евланов ㅤ Л.Г., ㅤ Кутузов ㅤ В.А. ㅤ Экспертные ㅤ оценки ㅤ в ㅤ управлении. ㅤ М.: ㅤ Экономика, ㅤ 2013. ㅤ Елисеева ㅤ И.И., ㅤ Юзбашев ㅤ М.М. ㅤ Общая ㅤ теория ㅤ статистики ㅤ / ㅤ Под ㅤ ред.
ㅤ И.И. ㅤ Елисеевой. ㅤ М.: ㅤ Финансы ㅤ и ㅤ статистика, ㅤ 2015. ㅤ Кунц ㅤ Г., ㅤ О' ㅤ Доннел ㅤ С.
ㅤ Управление. ㅤ Системный ㅤ и ㅤ ситуационный ㅤ анализ ㅤ управленческих ㅤ функций. ㅤ Пер. ㅤ с ㅤ англ.: ㅤ В ㅤ 2 ㅤ т.
ㅤ Т. ㅤ 2 ㅤ / ㅤ Общая ㅤ ред.
ㅤ акад. ㅤ Д.М. ㅤ Гвишиани. ㅤ М.: ㅤ Прогресс, ㅤ 2015. ㅤ.
Мазманова ㅤ Б.Г. ㅤ Основы ㅤ теории ㅤ и ㅤ практики ㅤ прогнозирования: ㅤ учебное ㅤ пособие. ㅤ Екатеринбург: ㅤ изд. ㅤ.
ИПК ㅤ УГТУ, ㅤ 2008. ㅤ Мескон ㅤ М.Х., ㅤ Альберт ㅤ М., ㅤ Хедоури ㅤ Ф. ㅤ Основы ㅤ менеджмента. ㅤ.
М.: ㅤ Дело, ㅤ 2013. ㅤ Общая ㅤ теория ㅤ статистики: ㅤ Статистическая ㅤ методология ㅤ в ㅤ изучении ㅤ коммерческой ㅤ деятельности: ㅤ Учебник ㅤ / ㅤ А.И. ㅤ Харламов, ㅤ О.Э. ㅤ Башина, ㅤ В.Т. ㅤ Бабурин ㅤ и ㅤ др. ㅤ.
Под ㅤ ред. ㅤ А.А. ㅤ Спирина, ㅤ О.Э. ㅤ Башиной. ㅤ М.: ㅤ Финансы ㅤ и ㅤ статистика, ㅤ 2014.
ㅤ Статистика ㅤ рынка ㅤ товаров ㅤ и ㅤ услуг: ㅤ Учебник ㅤ / ㅤ И.К. ㅤ Беляевский, ㅤ Г. Д. ㅤ Кулагина, ㅤ А.В. ㅤ Коротков ㅤ и ㅤ др. ㅤ Под ㅤ ред. ㅤ И.К. ㅤ Беляевского.
ㅤ М.: ㅤ Финансы ㅤ и ㅤ статистика, ㅤ 2015. ㅤ Хоскинг ㅤ А.
ㅤ Курс ㅤ предпринимательства: ㅤ Практическое ㅤ пособие. ㅤ Пер ㅤ с ㅤ англ.
ㅤ М.: ㅤ Международные ㅤ отношения, ㅤ 2012. ㅤ Четыркин ㅤ Е.М. ㅤ Статистические ㅤ методы ㅤ прогнозирования. ㅤ 2-е ㅤ изд., ㅤ перераб.
ㅤ И ㅤ доп. ㅤ М.: ㅤ Статистика, ㅤ 2014. ㅤ Янч ㅤ Эрих. ㅤ Прогнозирование ㅤ научно-технического ㅤ прогресса.
ㅤ Пер. ㅤ с ㅤ англ. ㅤ М.: ㅤ Прогресс, ㅤ 2012. ㅤЖурнал ㅤ «Проблемы ㅤ прогнозирования».
