Прогнозирование на предприятии. Как правильно составлять точные прогнозы на матчи? Базисные понятия в методологии прогнозирования

Составление прогноза

Доказательство валидности по критерию означает, что результаты теста можно использовать для получения выводов в форме прогнозов. Поэтому основная процедура, используемая для сбора этих доказательств, называется составлением прогноза (predictive design ).Вычисляется коэффициент корреляции между результатами теста и оценками, выставленными впоследствии тем же испытуемым по некоторому критерию. Именно такая процедура использовалась в примере, графически отображенном на рис. 3.3: выявлялась корреляция между результатами арифметического теста, полученными до приема на обучение, и оценками, выставленными руководителями после двух недель обучения по программе профессиональной подготовки.

Составление прогноза традиционно считается предпочтительным способом получения доказательств валидности по критерию, но его практическое применение имеет определенные недостатки. Главный из них связан с наличием нормального распределения испытуемых по всей шкале тестовых оценок. Для корректного использования предсказывающей схемы необходимо, чтобы диапазон результатов испытуемых из выборки, используемой при валидизации теста, был полным. Поэтому необходимо нанять несколько кандидатов с низкими результатами теста. Довольно трудно убедить работодателей в необходимости этого требования. Если тест будет использоваться для отбора при приеме на работу, естественно предположить, что люди, получившие низкие результаты теста, не смогут хорошо справляться с работой - так зачем же их нанимать?

Еще одна возможная проблема, связанная с составлением прогноза валидности по критерию, состоит в том, что между сбором данных теста (предсказывающая переменная) и сбором критериальных данных проходит некоторое время. При распространении прогнозов поведения на более далекое будущее их точность существенно снижается (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry & Noon, 1990). Оценки начальников, которые, по-видимому, чаще всего используются в таких исследованиях в качестве критериев, могут быть особенно подвержены влиянию этой проблемы, поскольку они делаются в конкретный момент времени и касаются выполнения определенной работы. Одним из способов обойти эту проблему является использование параллельной (concurrent) схемы доказательства валидности по критерию.

Прогнозирование — деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития фирмы. Главная роль здесь отводится прогнозированию сбыта продукции. Основная цель прогноза — определить тенденции факторов, воздействующих на конъюнктуру рынка.

При прогнозировании обычно выделяют прогнозы краткосрочные — на 1 — 1,5 года, среднесрочные — на 4-6 лет и долгосрочные — на 10-15 лет.

Главный акцент при краткосрочном прогнозировании делается на количественной и качественной оценке изменений объема производства, спроса и предложения, уровня и индексов цен, соотношений валют и кредитных условий. Учитываются также временные, случайные факторы.

Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование основывается на системе прогнозов — , соотношения спроса и предложения, ограничений по защите окружающей среды, международной торговли.

В качестве инструментария прогнозирования применяются формализованные количественные методы (факторные, статистического анализа, математического моделирования), методы экспертных оценок, базирующиеся на опыте и интуиции специалистов по данному товару и рынку.

Важнейшими прогнозами в деятельности фирм являются прогнозы сбыта, при разработке которых могут быть использованы следующие основные методы:

  • опрос группы руководителей различных служб и отделов фирмы, а также обобщение оценок отдельных торговых агентов предприятия и руководителей его сбытовых подразделений - прогноз предс тавляет собой среднее значение из их мнений. Метод применяется для новых фирм, не имеющих опыта использования других методов, а также когда отсутствует подробная информация о тенденциях развития рынка. В рамках данного метода создается возможность учитывать региональные особенности спроса и условий реализации продукции фирмы;
  • прогнозирование на базе прошлого оборота - определяется темп роста объема продаж в отчетном году по сравнению с предыдущим и делается предположение, что достигнутые темпы роста сохранятся в следующем году:
    Оборот следующего года = Оборот отчетного года х (Оборот текущего года: Оборот прошлого года).
    Метод применяется для рынков со стабильной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом, незначительными колебаниями оборота и вялотекущим НТП;
  • анализ тенденций, циклов и факторов, влияющих на объем сбыта. К наиболее значимым факторам относятся: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта, технические сдвиги, появление новых конкурентов и др. Метод используется для долгосрочных прогнозов на период не менее 3-5 лет и наиболее применим в капиталоемких видах деятельности;
  • корреляционный анализ - дополняет предыдущий метод, но основан на использовании более сложных методов статистического анализа. Выявляется теснота связи между уровнем сбыта и различными влияющими на него факторами, на основе чего факторы ранжируются по степени значимости. Метод требует больших затрат, связанных с глубоким исследованием рынка, и наиболее точные результаты дает на рынках со стабильной конъюнктурой;
  • прогнозирование на основе «доли рынка» сбыта фирмы — сбыт прогнозируется в виде определенного процента от доли фирмы на рынке в данной отрасли. Делается расчет доли фирмы в общем объеме продаж на рынке. При использовании метода важно быть уверенным в точности прогноза сбыта по рынку в целом и не принимать в расчет неценовую конкуренцию;
  • анализ конечного использования — прогноз основывается на предполагаемых объемах заказов основных клиентов фирмы. Общий объем сбыта обычно превышает этот показатель на определенный процент. Метод требует проведения исследований по основным отраслям, потребляющим продукцию предприятия, и наиболее предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического комплекса и на фирмах, выпускающих законченные изделия и узлы;
  • анализ ассортимента товаров — прогнозы сбыта по отдельным видам изделий сводятся воедино и образуют плановый оборот фирмы. Метод подходит для диверсифицированных фирм; его точность зависит от детального исследования рынка каждого вида изделий;
  • пробный маркетинг - один из самых точных подходов к прогнозированию сбыта. Новый продукт и система его продвижения на рынке (цены, виды рекламы, каналы сбыта, тип упаковки) проходят апробацию на небольшом региональном рынке, а затем информация об объеме продаж на нем распространяется на весь рынок сбыта фирмы;
  • методы стандартного распределения вероятностей — экспертным путем определяются три вида прогнозов сбыта: О — оптимистический прогноз; В - наиболее вероятный прогноз; П - пессимистическая оценка прогноза сбыта. Далее рассчитывается ожидаемое значение прогноза сбыта (С) по формуле

С = (О + 4В + П) : 6.

Стандартное отклонение (СО) вычисляется какС0 = (0 − П) : 6 . В соответствии с общей теорией статистики наиболее вероятное значение переменной — объема сбыта с вероятностью 95% будет находиться в пределах С ±2 СО.

Эффективность применения того или иного метода зависит от специфики деятельности фирмы. Обычно считается, что прогноз составлен правильно, если отклонение фактического оборота от планируемого не более 5%.

Прогноз сбыта является основой для составления плана производства и реализации продукции фирмы.

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

    существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

  • сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

Объем продаж, тыс. руб.

Четырехквартальная скользящая средняя

Сумма двух соседних значений

Тренд, тыс. руб.

Объем продаж / тренд × 100

I кв. 2007 г.

II кв. 2007 г.

III кв. 2007 г.

IV кв. 2007 г.

I кв. 2008 г.

II кв. 2008 г.

III кв. 2008 г.

IV кв. 2008 г.

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

2009 г.

Объем продаж, тыс. руб.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

I квартал

II квартал

III квартал

IV квартал

Нескорректированная средняя

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

    динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

    сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

1. Разработка технического состояния на прогноз объект и предмет

2. Ставим задачи

4. Показатели

2. этап Сбор объективной информации

3. этап Выборка и её составление

4. Составление поискового прогноза

5. Нормативный прогноз

6. Отдаём на экспертизу специалистам

7. Коллективная экспортная оценка

8. Вносим коррективы в наш прогноз

9. Сдаём заказчику

10. Реализуем

11. Вносим корректировку в прогноз

12. Подведение итогов

13.Критерии истинности социальных прогнозов, проектов .

Ценность социальных прогнозов определяется не только общественной значимостью прогнозируемого явления, но и степенью его точности, надежности. От уровня достоверности прогнозов зависит как исход будущих событий, так и своевременность воздействий на процессы настоящего, из которых рождается будущее. Настоящее представляет собой единственный период временного потока, в котором люди воздействуют на исторический процесс. Степень этого воздействия зависит от предполагаемого исхода будущих событий, от степени вероятного осуществления прогнозов. Принятие решений в настоящем, составление планов на будущее, определение очередных задач и более отдаленных целей как в индивидуальном поведении человека, так и в деятельности отдельных коллективов, социальных групп и всего общества в целом, - все это ставит проблему истинности или надежности социальных прогнозов в центр научного исследования.

Прогнозирование - необходимое звено процесса познания, органически входит в него и подчиняется всем его закономерностям и принципам. Важнейшим из этих принципов является правильное понимание сущности общественной практики, ее роли в процессе познания. Являясь основой, целью и критерием истинности, достоверности знаний человечества, практика выполняет аналогичную роль и применительно к прогностической функции процесса познания. Здесь, как и во всем процессе познания, практика выступает в диалектическом единстве, т. е. как основа, цель и критерий достоверности наших знаний о будущем.

Однако социальное прогнозирование имеет свою специфику, вытекающую из особенностей проявления и реализации законов общественной жизни через осознанную, целенаправленную деятельность людей. Изучение этих законов и на этой основе научное предположение направления и характера их действия в будущем и составляют по сути дела основу социального прогнозирования. Следовательно, и роль практики в социальном прогнозировании неизбежно должна характеризоваться той же спецификой, которая отличает социальное прогнозирование от процесса познания в целом и от прогнозирования вообще. Конечно, любое прогнозирование как функция общественного сознания социально, имеется в виду прогноз непосредственно социальных процессов, т. е. прогноз развития и дальнейшего функционирования самого общественного организма, социальное прогнозирование в собственном смысле слова.



Надежность прогноза. Под надежностью прогноза понимается необходимая или, по крайней мере, достаточная степень вероятности, оправдываемости разработанных прогнозов. Надежность прогнозов зависит от ряда факторов: глубины и четкости нашего знания объективных закономерностей и законов, определяющих развитие различных социальных систем; умения правильно отобразить, «смоделировать» социальные системы. Большую роль при этом играет степень изученности конкретных социальных процессов, полнота информации об условиях и причинно-следственных связях, определяющих развитие того или иного социального процесса, а также своевременность и быстрота обработки потока информационных данных о конкретных социальных процессах, отношениях. Качество, полнота, достоверность социальной информации, как правило, прямо пропорциональны достоверности социального прогноза.

Сказанное выше позволяет сделать некоторые общие теоретические и методологические выводы, основополагающие для всякой прогностической деятельности. Во-первых, становится очевидно, какое значение имеет теория для прогностики. Без теоретического проникновения в суть происходящих процессов и без практического опыта, без творческого применения научной теории вообще немыслимо научное прогнозирование. Прогностическая деятельность есть прежде всего научно-теоретическая деятельность. На любом участке общественной жизни она должна пониматься и осуществляться как непрерывный постоянный творческий процесс. Речь идет не о том, чтобы наспех составить некую картину будущего, представить будущее в соответствии с некими произвольными требованиями, а о том, чтобы организовать ответственную, целеустрем­ленную и непрерывную научную деятельность, которая должна быть свободна от всякой штурмовщины и некомпетентной опеки.



Во-вторых, решающим условием всякого прогнозирования является полнота информации относительно законов, определяющих ход прогнозируемого процесса, без этого создание серьезного прогноза вообще невозможно. Конечно, невозможно получить полную информацию о всех действующих законах. Во многих случаях придется иметь дело с гипотезами о закономерностях. Однако при этом нужно заранее знать, что надежность прогноза, как правило, тем меньше, чем больше придется прибегать к гипотетическим высказы­ваниям о законе, так что в итоге прогноз может потерять ценность. Поэтому анализ закона развития (а это является важным теоретическим условием) - «альфа и омега» любого прогноза.

В-третьих, решающее значение для прогноза имеет возможно более реальное и точное понимание определяющих условий, при которых начинаются прогнозируемые процессы и которые влияют на них. Это и предвидение реализации условий действия значительного (релевантного) для прогноза закона, и данные о других возможных условиях и факторах, могущих повлиять на объект прогноза. Как правило, информацию об исходных и сопутствующих условиях прогнозируемого процесса получить так же трудно, как и информацию о законе развития. Нередко приходится вначале иметь дело с большим количеством взаимодействующих факторов, которые затем могут быть включены в более крупные группы. Поэтому (особенно при про­гнозировании в области хозяйственного руководства) строжайшая объективность, научная достоверность, честность, исключение субъективизма и «украшательства» при анализе и оценке исходных и сопутствующих условий являются непременными предпосылками успешного прогнозирования.

В данной статье описываются методы прогнозирования, их значение, классификация и краткие характеристики. Представлены основные критерии выбора данных методов и приведены примеры их эффективного практического применения. Также подчеркнута особая роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной нестабильности.

Суть и значение методологии прогнозирования

В общем понятии прогнозирование является процессом предопределения будущего на основании исходных параметров (опыта, выявленных закономерностей, тенденций, связей, возможных перспектив и т. п.). На научной основе прогнозирование используется в самых различных областях жизнедеятельности человека: экономике, социологии, демографии, политологии, метеорологии, генетике и многих других. Наиболее показательным примером использования прогнозирования в повседневной жизни человека является привычный всем ежедневный прогноз погоды.

В свою очередь, эффективное использование прогнозов на научной основе требует применения определенных методик, включающих в себя целый ряд методов прогнозирования. В начале прошлого века при зарождении научных исследований по данному направлению предлагалось всего лишь несколько подобных методов с ограниченным спектром применения. На данный момент существует множество таких методов (более 150), хотя практически используется не более нескольких десятков основных методов прогнозирования. При этом выбор тех или иных методов зависит как от сферы их применения, так и от поставленных целей проводимых прогнозных исследований, а также от доступности для исследователя конкретных инструментов прогнозирования.

Базисные понятия в методологии прогнозирования

Метод прогнозирования - конкретный способ, направленный на исследование объекта прогнозирования с целью получения целевого прогноза.

Методология прогнозирования - общая совокупность знаний о методах, приемах и инструментах составления прогнозов.

Методика прогнозирования - сочетание методов, приемов и инструментов, избранных для получения целевого прогноза.

Объект прогнозирования - определенная область процессов, в рамках которых проводятся исследования субъекта прогнозирования.

Субъект прогнозирования - юридическое либо физическое лицо, осуществляющее исследовательскую работу с целью получения прогнозов.

Различия и взаимосвязь планирования с процессом составления прогнозов

Прогнозирование в отличие от планирования:

  • носит информативный, а не директивный характер;
  • охватывает не только деятельность конкретного предприятия или организации, а всю совокупность внешней и внутренней среды;
  • может носить более долгосрочный характер;
  • не требует значительной детализации.

Однако при всех различиях прогнозирование и планирование имеют тесную взаимосвязь, в особенности в экономической области. Полученный целевой прогноз показывает область потенциальных рисков и возможностей, в разрезе которых формируются конкретные проблемы, задачи и цели, которые необходимо решить и учитывать при составлении планов различных форм (стратегических, оперативных и т. д.). Кроме того, прогнозы дают возможность аналитически обоснованного многовариантного взгляда на потенциальное развитие, что необходимо для построения альтернативных планов. В общем смысле можно сказать, что взаимосвязь прогнозирования и планирования заключается в том, что хотя прогноз и не определяет конкретных плановых задач, но содержит необходимые информативные материалы для осуществления эффективного целевого планирования.

Основные классификаторы в методологии прогнозирования

Основная классификация методов прогнозирования обычно осуществляется по следующим признакам:

По степени формализации:

  • интуитивные которые используются при сложно прогнозируемых задачах с применением экспертных оценок (интервью, метод сценариев, метод "Дельфи", мозговой штурм и т.п.);
  • формализованные методы, которые преимущественно подразумевают более точный математический расчет (метод экстраполяции, метод наименьших квадратов и т. п., а также различные методы моделирования).

По характеру прогностического процесса:

  • качественные методы, базирующиеся на экспертных оценках и аналитике;
  • количественные методы, базирующиеся на математических методах;
  • комбинированные методы, включающие (синтезирующие) элементы как качественных, так и количественных методик.

По способу получения и обработки информационных данных:

  • статистические методы, подразумевающие использование для обработки информационных данных количественных (динамических) структурных закономерностей;
  • методы аналогий, базирующихся на логических выводах о схожести закономерностей развития различных процессов;
  • опережающие методы, характеризующиеся способностью построения прогнозов на основе новейших тенденций и закономерностей развития исследуемого объекта.

Также всю совокупность данных методов можно условно разделить на общие методы прогнозирования и специализированные методы. К общим методам можно отнести те, которые охватывают широкий спектр решения прогностических задач в различных сферах жизнедеятельности. Примером таких прогнозов могут служить экспертные оценки в разных областях. С другой стороны, существуют методы, ориентированные лишь на определенную сферу деятельности, как, например, балансовый метод получивший распространение в экономической сфере и ориентированный на информацию бухгалтерского учета.

Краткая характеристика методов прогнозирования

Как уже отмечалось, в прогнозировании на данный момент существует множество методов. К основным методам прогнозирования можно отнести те, которые получили на данный момент наибольшее распространение и применение в различных областях.

  • Метод Поскольку при решении многих прогнозных задач зачастую недостаточно достоверных формализованных, в том числе математических, данных, этот метод является достаточно популярным. Он основывается на профессиональном мнении опытных экспертов и специалистов в различных сферах с последующей обработкой и анализом проведенных опросов.
  • Метод экстраполяции используется при стабильной системной динамике различных процессов, когда тенденции развития сохраняются в долгосрочном периоде и существует возможность их проецирования на будущие результаты. Также данный метод используется для объектов одной сферы деятельности со схожими параметрами, предполагая, что воздействие тех или иных процессов на один объект, вызвавшие определенные последствия вызовут аналогичные результаты и в других подобных объектах. Такое прогнозирование еще называют методом аналогий.
  • Методы моделирования. Разработка моделей осуществляется на основе об определенных объектах или системах, их элементах и процессах с последующими экспериментальными апробациями построенной модели и внесением в нее необходимых корректировок. На данный момент методы прогнозного моделирования имеют наиболее широкий спектр применения в различных областях от биологии до социально-экономической сферы. В особенности возможности этой методики раскрылись с появлением современных компьютерных технологий.
  • также является одним из основных методов. Он подразумевает подход к составлению прогнозов, ориентированных на конкретные цели и задачи, формулируемые субъектом прогнозирования с установкой определенных нормативных значений.
  • Метод сценариев получил распространение при разработке управленческих решений, позволяющих оценить вероятностное развитие событий и возможные результаты. То есть этот метод подразумевает анализ ситуации с последующим определением вероятных тенденций ее развития под воздействием принятия тех или иных управленческих решений.
  • Методы Форсайта. Новейшая методика, включающая целый комплекс различных методов и приемов, направленных не только на анализ и прогноз будущего, но и на его формирование.

Статистические методы прогнозирования

Одними из главных методов составления прогнозов являются статистические методы. Разработанные такими методами прогнозы могут быть наиболее точными при условии полноты и достоверности исходных информационных данных для анализа необходимых количественных и полуколичественных характеристик объектов прогнозирования. Данные методы являются формой математических приемов прогнозирования, дающих возможность строить перспективные динамические ряды. Статистические методы прогнозирования включают:

  • исследование и применение современной математико-статистической методики построения прогнозов на основе объективных данных;
  • теоретико-практические исследования в области вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования;
  • теоретико-практические исследования прогнозирования в рисковой среде, а также комбинированных методов симбиоза экономико-математических и эконометрических (в том числе формализованных и экспертных) моделей.

Вспомогательный инструментарий методологии прогнозирования

К вспомогательному инструментарию эвристических методов прогнозирования можно отнести: анкеты, карты, опросные листы, различный графический материал и т. п.

К инструментарию формализованных и смешанных методов относят большой спектр инструментов и приемов вспомогательного математического аппарата. В частности:

  • линейные и нелинейные функции;
  • дифференциальные функции;
  • статистическо-математический инструментарий корреляции и регрессии;
  • метод наименьших квадратов;
  • матричные приемы, аппарат нейронных и аналитических сетей;
  • аппарат многомерной центральной предельной теоремы теории вероятностей;
  • аппарат нечетких множеств и др.

Критерии и факторы выбора тех или иных методов при составлении прогнозов

На выбор методов прогнозирования влияют различные факторы. Так оперативные задачи требуют более оперативных методов. В то же время долгосрочные (стратегические прогнозы) требуют применения методов прогнозирования комплексного всеобъемлющего характера. Выбор тех или иных методов также зависит от сферы применения, доступности релевантной информации, возможности получения формализованных (количественных) оценок, квалификации и технической оснащенности субъектов прогнозирования и т. д.

Основными критериями методики могут служить:

  • системный характер при формировании прогнозов;
  • адаптивность (вариативность) к возможным параметрическим изменениям;
  • обоснованность выбора методики с точки зрения достоверности и относительной точности прогноза;
  • непрерывность процесса прогнозирования (если не ставится единоразовая задача);
  • экономическая обоснованность - затраты на осуществление процесса прогнозирования не должны превышать эффект от практического применения его результатов, в особенности в экономической сфере.

Примеры эффективного применения существующего прогностического аппарата

Эффективное практическое применение методов прогнозирования, пример которого наиболее распространен на нынешний момент, - их использование в бизнес-среде. Так наиболее прогрессивные фирмы уже не обходятся без составления прогнозов при осуществлении полноценного планирования своей деятельности. В данном контексте важными являются прогнозы конъюнктуры рынков, динамики цен, спроса, инновационных перспектив и прочие прогностические показатели вплоть до сезонно-климатических природных колебаний и социально-политического климата.

Кроме этого, существует множество примеров эффективного применения методологии прогнозирования в различных :

  • использование математического моделирования для прогнозирования потенциальных аварийных ситуаций на опасных предприятиях;
  • системное эколого-экономическое прогнозирование в разрезе страны и регионов;
  • социально-экономическое прогнозирование тенденций развития общества в целом и отдельных его элементов;
  • прогнозирование в области квантовой физики, новых биотехнологий, информационных технологий и многих других областях.

Роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной неопределенности и глобальных рисков

В заключение необходимо сказать, что методология прогнозирования уже давно полноценно вошла в жизнедеятельность человека, однако наибольшей актуальности она приобретает именно в наши дни. Данная тенденция связана как с быстрым развитием технологических процессов в мире, так и с повышением неопределенности во внутренней и внешней среде. Многочисленные кризисные явления в экономике, политике, социальной сфере провоцируют усиление рисковой нагрузки во всех сферах деятельности. Углубление процессов глобализации привели к появлению системных глобальных рисков генерирующих возможный эффект домино, когда проблемы в отдельных корпорациях или странах оказывают серьезное негативное воздействие на экономико-политическое состояние всего мирового сообщества. Также в последнее время усилились риски, связанные с природно-климатической нестабильностью, большими техногенными катастрофами, военно-политическими кризисами. Все это свидетельствует об особой роли прогнозирования как потенциальных глобальных, так и текущих индивидуальных рисковых явлений в современном мире. Эффективное системное прогнозирование, отвечающее на современные вызовы, может позволить избежать либо уменьшить последствия от многих угроз и даже трансформировать их в преимущества.