Методы прогнозирования и оценки рисков поведения фирмы в конкурентной среде

Изучив данную главу, студент должен:

знать

• методы прогнозирования и оценки рисков поведения фирмы в конкурентной среде;

уметь

• • использовать данные методы, осуществлять анализ и разработку оценки и диагностики конкурентного позиционирования компаний, применяя обширную архитектуру методов прогнозирования и оценки рисков;
• • выявлять перспективные направления научных исследований;
• • обосновывать актуальность, теоретическую и практическую значимость исследуемой проблемы, формулировать гипотезы, проводить эмпирические и прикладные исследования, обрабатывать эмпирические и экспериментальные данные;
• • проводить количественное прогнозирование поведения компании на рынке;

владеть

• • методологией и методикой проведения научных исследований, навыками самостоятельной научной и исследовательской работы;
• • навыками количественного и качественного анализа для принятия управленческих решений по прогнозированию поведения фирмы в конкурентной среде;
• • методами оценки рисков в процессе маркетинговой деятельности;
• • активными методами преподавания.

Противник не раскрывает своих сил — значит, он задумал какую-то хитрость. Тут нельзя беспечно идти вперед. Нужно искать, где таится опасность.

Супь Цзы

Предпосылкой получения прогноза развития является наличие достаточно точной и полной информации о предыдущей динамике прогнозируемого показателя и предположение, что основная тенденция — его развитие — в прогнозируемом периоде не изменится. Иными словами, этот тип прогноза предполагает неизменность внешних конъюнктурообразующих и внутренних (для каждого вида деятельности) факторов в прогнозируемом периоде.

Анализ проводится посредством построения и изучения статистических рядов динамики. Рядами динамики называют статистические данные, отображающие развитие исследуемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени t и соответствующие ему уровни развития изучаемого явления у. В качестве показателя времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты времени), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы). Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления, в частности экономического, например курса какой-либо ценной бумаги. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

Изменения уровней рядов динамики обусловливаются влиянием на изучаемое явление различных факторов, которые, как правило, неоднородны по силе, направлению и продолжительности действия. Постоянно действующие факторы оказывают определяющее влияние и формируют в рядах динамики основную тенденцию развития (тренд). Воздействие других факторов проявляется периодически. Это приводит к повторяемым во времени колебаниям уровней рядов динамики. Действия разовых факторов отображаются случайными (кратковременными) изменениями уровней рядов динамики.

В прогнозе развития могут использоваться различные методы.

1. Прогноз на основании рассчитанного коэффициента среднего темпа роста. Для определения среднего темпа роста Тр_ср применяется формула.

где Тр_1?Тр₂,Тр_п — темпы роста в периоды 1,…, п п — число рассматриваемых периодов.

Темп роста в первом периоде вычисляется по следующей формуле:

где y_t — уровень ряда динамики в й период.

Трудность применения этого метода в управлении маркетингом возникает в случае небольшого количества данных о динамике и достаточно сильных колебаний (сезонных, конъюнктурных) прогнозируемых показателей.

2. Сглаживание методом скользящей средней. В основу метода положено определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция развития выражается в виде некоторой плавной линии. В соответствии с этим методом сбыт в период (t + 1) есть средняя арифметическая сбыта в предыдущие периоды.

Скользящей она называется потому, что может быть использована не только для прогноза, но и для выравнивания показателя сбыта в любом периоде. Очевидно, что при небольшом количестве периодов, применяемых для прогноза, сильно влияние конъюнктурных колебаний, а при большом их количестве существует опасность замедленной реакции полученной оценки на структурные изменения в тренде.

Метод сглаживания удобен скорее для анализа прошлой динамики и для краткосрочного (на один период) прогноза, нежели для среднесрочного анализа.

3. Метод аналитического выравнивания в рядах динамики. Основная тенденция развития у рассчитывается как функция времени.

Теоретические (расчетные) уровни y_ti определяются на основе так называемой адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики. Адекватная функция подбирается методом наименьших квадратов — минимумом отклонений суммы квадратов разности между теоретическими у_{ и эмпирическими y_tiуровнями:

При изучении тренда это уравнение используется в качестве критерия оценки соответствия расчетных (теоретических) уровней фактическим (эмпирическим).

Важнейшей проблемой, требующей своего решения при применении метода аналитического выравнивания, является подбор математической функции, по которой рассчитываются теоретические уровни тренда. От правильности решения этой проблемы зависят выводы о закономерностях тренда изучаемых явлений. Если выбранный вид математической функции адекватен основной тенденции развития изучаемого явления во времени, то синтезированная на этой основе трендовая модель может быть полезна при изучении сезонных колебаний, прогнозировании и в других практических целях.

Одно из условий обоснованного применения метода аналитического выравнивания в анализе рядов динамики — знание типов развития социально-экономических явлений во времени, их основных отличительных признаков. В практике статистического изучения тренда различают следующие эталонные типы развития социально-экономических явлений во времени: равномерное, равноускоренное, развитие по экспоненте, развитие с замедлением роста в конце периода.

Равномерное развитие в рядах динамики со стабильными абсолютными приростами. Этому типу динамики присущи постоянные абсолютные приросты: Ay = const.

Основная тенденция развития в рядах динамики со стабильными абсолютными приростами отображается уравнением линейной зависимости у = а₀ + a_xt, где а₀ и а_х — параметры уравнения; t — время. Параметр а_х является коэффициентом регрессии, определяющим направление развития. Если а_х > 0, то уровни ряда динамики равномерно возрастают, а при а_х < 0 происходит их равномерное снижение.

Равноускоренное {равнозамедленное) развитие. Этому типу динамики свойственно постоянное во времени увеличение (замедление) темпов развития. Уровни таких рядов динамики изменяются с постоянными коэффициентами прироста: Тп = const, где Тп = Тр — 1.

Основная тенденция развития в рядах динамики со стабильными темпами прироста отображается квадратичной функцией (параболой): у_г = а₀ + + a_xt + a₂t².

Здесь значения параметров а₀ и а_х идентичны параметрам, используемым в уравнении линейной функции. Параметр а₂ характеризует постоянное изменение интенсивности развития (в единицу времени). При ^а2 ^> О происходит ускорение развития, а при а₂ < 0 идет процесс замедления роста.

Развитие по экспоненте. Этот тип динамики характеризуют стабильные темпы роста: Тр = const;

Основная тенденция в рядах динамики с постоянными темпами роста может отображаться также показательной функцией y_t =а₀а[, где а_{ — темп роста (снижения) изучаемого явления в единицу времени, характеризующий интенсивность развития.

Развитие с замедлением роста в конце периода. Основная тенденция развития в таких рядах динамики выражается логарифмической функцией Уг=а o+"i lg?;

Широкое применение при аналитическом выравнивании находят также степенная функция и обратная зависимость

Практика статистического изучения тренда социально-экономических явлений показывает, что порой невозможно однозначно решить вопрос, какому тину развития больше всего отвечают показатели ряда динамики.

Рассмотренные признаки классификации типов развития (абсолютные приросты, темпы роста и прироста) весьма схематичны. На практике ряды динамики с показателями, соответствующими признакам эталонных математических функций, скорее исключение, чем правило. Реальные условия формирования уровней развития социально-экономических явлений таковы, что совокупное действие факторов (постоянных, периодических, разовых) обусловливает такие изменения показателей рядов динамики, которые не согласуются с основными параметрами эталонных функций. Это усложняет выбор адекватной математической функции для аналитического выравнивания.