Прогнозирование и его методы

     Исходя  из этого, в рамках альтернативного  подхода:

• во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;
• во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

     Альтернативный  подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в  настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

     Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

     Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

• во-первых, определение общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий период;
• во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

     Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие  не располагает необходимыми историческими  данными. В силу этого оно опирается  на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия.

     Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

     Прогнозы  такого рода часто имеют формы  “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

     Данный  вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

     В зависимости от степени вероятности  будущих событий прогнозы делятся  на вариантные и инвариантные.

     Инвариантный  прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

     Вариантный  прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

     Каждый  из вариантов развития учитывает  специфическое состояние будущей  среды предприятия и, исходя из этого, определяет основные параметры данного  бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния предприятия называют сценарием.

     По  способу представления результатов  прогнозы делятся на точечные и интервальные.

     Точечный  прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

     Интервальный  прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

     2. Методы прогнозирования 

     Для понимания сущности данного вопроса  необходимо предварительно дать определения  некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

     В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

     Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

     Методика  - это: 1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; 2) учение о методах преподавания той или иной науки.

     Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

     Методология - это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

     Единого, универсального, метода прогнозирования  не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). На рис. 1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

     Из  рис.1 видно, что 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.).

     Кроме того все методы прогнозирования  поделены еще на три класса:

     фактографические  методы;

     экспертные  методы;

     комбинированные методы.

     В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

     1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

     

     2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

     3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

     В свою очередь, каждый из перечисленных  классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

     статистических (параметрических) методов, опережающих методов.

     Группа  статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

     Группа  опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

     Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

     по  количеству привлеченных экспертов;

     по наличию аналитической обработки данных экспертизы (табл. 2).

     Таблица 2

     Классификация экспертных методов  прогнозирования 

     3. Статистическое прогнозирование 

     Для рассмотрения выделим следующие  методы статистического прогнозирования:

     Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

     Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

     Метод скользящей средней состоит в  замене фактических уровней динамического  ряда расчетными, имеющими значительно  меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

     Метод скользящей средней называется так  потому, что при вычислении средние  как бы скользят от одного периода  к другому; с каждым новым шагом  средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.  
 
 
 
 

     4. 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 многими товарами, в строительстве, на транспорте, в заболеваемости и др. Сезонные колебания строго цикличны – повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь 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 (I_s).

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

     I_si = y_i : y_ti

     Именно  в результате того, что в приведенной  выше формуле измерение сезонных колебаний производится на базе соответствующих  теоретических уровней тренда y_ti, 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.