Прогнозирование деятельности предприятия

2).

Рис. 2. Метод экспоненциального сглаживания

Из графика видно, что кривая прогнозов продаж по сравнению с кривой фактических продаж представляет собой более плавную линию (сглаженную тенденцию).

Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней. Нужно отметить, что данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

3. 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, в строительстве, на транспорте и др.

Сезонные колебания строго цикличны — повторяются через каждый год. Для изучения сезонных колебаний необходимо знать уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т. е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности (Is).

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда динамики yi, к теоретическим (расчетным) уровням yti, выступающим в качестве базы сравнения:

Isi = yi: yti

Именно в результате того, что в приведенной выше формуле измерение сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических уровней тренда yti, в исчисляемых при этом индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития элиминируется (устраняется). И поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is), которые оказываются свободными от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.

Предложенная методика прогнозирования сезонных колебаний базируется на расчете индексов сезонности. Следует отметить, что индексный метод вообще очень широко применяется в прогнозировании социально-экономических явлений и, в частности, деятельности предприятий — для составления прогнозов как объемных, так и качественных показателей (в т.ч. изменения цен, производительности труда, издержек производства и обращения, прибыли и др.).

4. Прогнозирование методом линейной регрессии — является одним из наиболее широко применяемых методов статистического прогнозирования. Метод базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) — влияние вариации факторного показателя Х (например, расходов на рекламу) на результативный показатель У (например, на объем продаж):

ух = а + bx

Этот метод использует для расчета метод наименьших квадратов. В основу данного метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных уi от выравненных ухi:

å (yi — yxi)2 = min

Вторая группа методов (после статистических) наиболее часто применяемых в практике отечественных предприятий — методы экспертного прогнозирования.

Экспертные методы применяются, как правило, в случаях, когда отсутствуют какие-либо статистические данные, на которых мог бы базироваться количественный прогноз, как, например, в случае, когда предприятие собирается выпустить на рынок совершенно новый продукт.

Но даже когда статистическая информация имеется, при использовании ее для прогнозирования могут возникнуть трудности, которые можно разделить на четыре группы:

исходная статистическая информация зачастую бывает недостоверной. Однако, даже при наличии достоверных данных о прошлом, они не всегда могут служить надежной базой для принятия плановых решений, направленных в будущее;

некоторая часть информации, необходимой для выбора наилучшего варианта планового решения, имеет качественный характер и не поддается количественным измерениям (например, невозможно разработать формулу для прогнозирования (оценки) поведения людей в той или иной ситуации, в производственном коллективе);

в момент принятия решения необходимая статистическая информация отсутствует, а ее получение требует времени или средств;

существует большая группа факторов, которые будут влиять на реализацию планов, но при подготовке плановых решений их нельзя точно предсказать.

Для применения статистических методов прогнозирования необходимо проводить исследовательскую работу и пользоваться услугами квалифицированных статистиков — и то, и другое может дорого стоить.

Кроме того, в условиях динамичного развития общества, когда происходят кардинальные изменения — в экономике, в социальной сфере, в технике, в технологиях и в других областях — эффективность применения статистических методов для прогнозирования и планирования, особенно на длительный период, снижается.

Существует также опасность, что менеджеры станут чрезмерно полагаться на статистические методы и на полученные на их основе результаты, и поэтому могут не заметить существенных изменений, значение которых мог бы оценить другой специалист.

В таких условиях особую роль в предвидении будущего приобретает интуиция специалистов, называемых экспертами.

Интуиция — это способность человека делать заключения об исследуемом объекте, его будущих состояниях неосознанно, т. е. без осознания пути движения мысли к этим заключениям.

Методы анализа и обобщения суждений и предположений с помощью экспертов называются экспертными или методами экспертных оценок.

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение принимается как решение проблемы (в данном случае — прогноз).

Центральным этапом экспертного прогнозирования является проведение опроса экспертов. В зависимости от целей и задач экспертизы, существа и сложности анализируемой проблемы, времени, отведенного на опрос и экспертизу в целом, и допустимой их стоимости, а также от подбора участвующих в ней специалистов, выбирается метод опроса:

индивидуальный или групповой (коллективный);

личный (очный) или заочный (путем пересылки анкет);

устный или письменный;

открытый или скрытый.

Индивидуальный опрос позволяет максимально использовать способности и знания каждого специалиста. В отличие от индивидуального, при групповом опросе специалисты могут обмениваться мнениями, учесть упущенное каждым из них, скорректировать свою оценку. Обмен мнениями является обычно стимулирующим началом в выдвижении и творческой разработке новых идей. В то же время недостатки такого опроса состоят в сильном влиянии авторитетов на мнения большинства участников экспертизы, в трудности публичного отказа от своей точки зрения и в ряде других факторов психофизиологической совместимости.

Из сказанного видно, что методы индивидуального опроса предъявляют более высокие требования к эксперту по сравнению с групповым опросом, при котором ошибочные мнения и суждения отдельных экспертов могут быть «поправлены» при выведении общей оценки всей группой.

Среди методов индивидуального экспертного прогнозирования следует выделить метод интервью, аналитические экспертные оценки (например, в виде докладной записки), морфологический анализ и др., хотя некоторые из них, например, метод генерации идей, экспертных оценок и другие могут применяться и в коллективном варианте.

Заключение

По итогам проведенного в курсовой работе исследования можно сделать следующие выводы:

Прогнозирование деятельности предприятий представляет собой оценку перспектив их развития на основе анализа конъюнктуры рынка, изменения рыночных условий на предстоящий период. Результаты прогнозирования деятельности предприятий учитываются в программах предприятий по маркетингу, при определении возможных масштабов реализации продукции, ожидаемых изменений условий сбыта и продвижения товаров.

Прогнозирование как результат маркетинговых исследований является исходным пунктом организации производства и реализации именно той продукции, которая требуется потребителю.

Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Вместе с тем, можно классифицировать прогнозы по: горизонту прогнозирования, типам прогнозирования, степени вероятности будущих событии и способу представления результатов прогноза.

Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами — в зависимости от степени их однородности:

простые методы;

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.).

Среди методов прогнозирования, чаще всего встречающихся в практике отечественных предприятий, можно выделить статистические и экспертные методы.

Алексеева М. М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2002.

Анискин Ю. П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2003.

Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998.

Елисеева И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики / Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001.

Мазманова Б. Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2003.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1.

Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2000.

Пузов О. С. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию.

Ростов-на-Дону/РСГУ, 2000.

Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 2001.

Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 2002.

Журнал «Проблемы прогнозирования».

Алексеева М. М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 38.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1. С. 29.

Пузов О. С. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию.

Ростов-на-Дону/РСГУ, 2000. С. 26.

Елисеева И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики / Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001. С. 37.

Анискин Ю. П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2003. С. 39.

Анискин Ю. П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2003. С. 47.

Мазманова Б. Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2003. С. 48.

Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 2002. С. 28.

Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 2001. С. 63.

Алексеева М. М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 57.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1.

Анискин Ю. П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2003. С. 59.

Мазманова Б. Г. Методические основы прогнозирования сбыта// Маркетинг в России и за рубежом.- 2000. № 1.

Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998. С. 83.

Мазманова Б. Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2003. С. 84.

Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 2002. С. 24.

Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 2002. С. 25.

Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2000. С. 53.

Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998. С. 46.