Принятие решений при прогнозировании

   · Особенности применения. Использование  метода при наличии аналогов объектов, процессов. Применение метода требует специальных навыков.

   При решении задач прогнозирования  и принятии решений существенной проблемой является количество и  качество требуемой информации. Ниже приведены несколько методов (приемов  и способов), позволяющих лицам, принимающим  решения, с минимальными материальными  и организационными затратами наполнять  информационную базу данных. Существуют различные методы получения информации:

   · Метод структурно-морфологический. Предназначен для выявления внутреннего состава предметной области, фиксации появления принципиально новых разработок (идей, технических решений и т. п.), что позволяет обоснованно формулировать стратегию научно-технического прогресса предприятия.

   · Метод определения публикационной активности. Поток документов, относящихся к различным областям знаний, цикличен. Отслеживая циклы, можно определить состояние разработки какой-то проблемы в стране, на предприятиях и принять меры по коррекции стратегий научно-технического прогресса в своей организации.

   · Метод выявления группы патентных документов. Любая организация, как правило, патентует только те идеи, которые имеют практическую значимость для ее развития и бизнеса. Изучая патенты-аналоги ведущих фирм, можно выявить направленность их деятельности и уровень решения ими интересующей вас проблемы.

   · Метод показателей. Каждая техническая система характеризуется набором показателей, которые совершенствуются, что отражается в документах. Анализируя динамику изменения характеристик показателей этой системы, можно сделать вывод о тенденции ее развития. 

   · Метод терминологического и лексического анализа. При развитии различных областей знаний происходит естественная смена терминологического аппарата. Лексический анализ текстов позволяет обнаружить на раннем этапе зарождение принципиальных инноваций и спрогнозировать действия своей организации.

   Выбор метода прогнозирования.

   Адекватно подобранные средства прогнозирования  значительно улучшают качество прогноза, поскольку:

   · обеспечивают функциональную полноту, достоверность и точность прогноза;

   · уменьшают временные и материальные затраты на прогнозирование.

   На  выбор метода прогнозирования  влияют:

   · сущность практической проблемы, подлежащей решению;

   · динамические характеристики объекта  прогнозирования в рыночной среде;

   · вид и характер имеющейся информации, типовое представление об объекте  прогнозирования;

   · комбинация фаз жизненного, рыночного  цикла товара или услуги;

   · период упреждения и его соотношение  с предполагаемой продолжительностью рыночного, жизненного цикла, цикла  разработки или модификации товара, услуги;

   · требование к результатам прогнозирования  и другие особенности конкретной проблемы.

   Все перечисленные факторы должны рассматриваться  в системном единстве, лишь несущественные могут исключаться из рассмотрения. На практике, выбирая метод прогнозирования, рекомендуется учитывать два  наиболее важных фактора -- затраты и точность. Следует выяснить, сколько средств выделено на подготовку прогноза, какова возможная цена спрогнозированных ошибок и выход. Лучший прогноз, как правило, представляет собой оптимальную комбинацию точности и стоимости.

   При выборе метода прогнозирования  нужно учитывать:

   · наличие статистических данных за необходимый  период;

   · компетентность прогнозиста, наличие  электронно-вычислительной техники (ЭВТ);

   · время, необходимое для сбора  и анализа информации.

   В ряде случаев для получения независимых  прогнозов используются одновременно несколько методов. Требования к прогнозам:

   · своевременность, с определенной степенью точности и определенности других показателей;

   · надежность, выраженная в знаковых единицах (долларах, единицах продукции, оборудовании, квалификации персонала  и т. п.) и зафиксированная на бумаге;

   · простота методики прогнозирования для использования.  

   Таким образом, методы прогнозирования подразделяются на качественные и количественные. Качественные методы основаны на суждении, опыте и экспертизе; количественные -- на использовании статистических данных за определенный период времени или на связи между переменными. Ни один из методов не является универсальным. Методы могут быть простыми и сложными. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  2 Типы прогнозов и этапы прогнозирования 

   Практически каждое предприятие, большое или  маленькое, частное или государственное, явно или неявно пользуется прогнозами, потому что каждое предприятие должно планировать будущее, о котором  оно пока ничего не знает. К тому же необходимость в прогнозах  пронизывает все функциональные линии так же, как и все типы организаций. Прогнозы необходимы в  финансировании, маркетинге, подборе  кадров и различных производственных областях, в правительственных и  коммерческих организациях, в маленьких  социальных клубах и национальных политических партиях. Вот несколько примеров вопросов, для получения ответов  на которые необходимы те или иные процедуры прогнозирования.

   · Как повлияет на объемы продаж увеличение финансирования рекламы на 10%?

   · Какой годовой доход может  ожидать государство по истечении  следующего двухлетнего периода?

   · Сколько единиц продукции необходимо продать, чтобы возвратить планируемые  капиталовложения в производственное оборудование?

   · Как определить факторы, которые  помогут объяснить изменчивость в ежемесячных объемах продажи  продукции?

   · Каков ежегодный прогноз на последующие 10 лет в отношении сводного баланса займов нашего банка?

   · Будет ли экономический спад? Если да, то когда он начнется, насколько  сильным он будет и когда он окончится? 

   Какие существуют типы прогнозов для менеджера, столкнувшегося с необходимостью принятия решения в условиях неопределенности? Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего. 

   Процедуры прогнозирования  могут также классифицироваться как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты. 

   Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

   Осмысление  того, что аппарат прогнозирования  оперирует данными, порожденными естественными  событиями, приводит к определению  следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

   1. Сбор данных

   2. Редукция или уплотнение данных

   3. Построение модели и ее оценка

   4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)

   5. Оценка полученного прогноза  

   Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

   Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода. Например, при прогнозировании продаж малолитражных автомобилей целесообразно будет использовать данные о продажах автомобилей только с момента введения эмбарго на нефть в 1970-х годах, а не данные за последние 50 лет.

   Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора.

   Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5.

   Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

   3. Управленческие решения в процессе прогнозирования

   В процесс прогнозирования непременно должны быть вовлечены способности  и здравый смысл руководящего персонала. Специалист, занимающийся прогнозированием, должен рассматриваться как советник менеджера, а не как оператор некоего  устройства, автоматически принимающего решения. К сожалению, именно эта  ситуация чаще всего встречается  на практике, особенно в связи с  появлением компьютеров. Повторим, что  количественный аппарат в процессе прогнозирования должен восприниматься как инструмент (чем он в действительности и является), используемый менеджером для принятия наилучшего решения.