Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Введение
1. Сущность, принципы и классификация методов прогнозирования
2.Методы экстраполяции
3. Параметрические методы
4. Экспертные методы
5. Сущность нормативного, экспериментального, индексного методов прогнозирования
6. Организация работ по прогнозированию
Заключение
Список литературы
ВВЕДЕНИЕ
Прогнозирование служит для выяснения тенденций развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов маркетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продуктов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспроизводить предложение и спрос.
Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами.
Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).
Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.
В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития фирмы.
Цель работы: рассмотреть основные методы прогнозирования в стратегическом маркетинге.
Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:
сущность основных понятий и классификация методов прогнозирования;
краткая характеристика основных методов прогнозирования в стратегическом маркетинге;
ознакомление с принципами организации работ по прогнозированию.
1.СУЩНОСТЬ, ПРИНЦИПЫ И КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Прогнозирование -- процесс разработки прогнозов. Прогноз -- научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.
Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием.
План и прогноз представляют взаимодополняющие стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогноза план содержит однозначно определенные сроки осуществления события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.
Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат. Поэтому внимание в большей мере будет уделено этим вопросам.
К основным задачам прогнозирования относятся:
* разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;
* выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, влияющих на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;
* выбор показателей, существенно влияющих на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;
* выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;
* прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов, ее цены, затрат в сфере эксплуатации, качества, параметров рынка;
* прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;
* оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;
* обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции, исходя из наличных ресурсов и приоритетов.
Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за срок ее службы. При определении полезного эффекта всю промышленную продукцию можно разделить на:
* продукцию, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);
* продукцию, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование, нефтеаппаратура и т.д.).
При определении полезного эффекта следует брать только ту часть работы, которую получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной аппаратом за нормативный срок службы.
К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона.
Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза.
Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.
В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.
Основные источники исходной информации для прогнозирования:
* статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;
* научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;
* патентно-лицензионная документация.
Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и OKR разработке системы норм и нормативов целесообразно использовать единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления.
Использование информационной базы АСУ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объем трудозатрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.
По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-техническую и технико-экономическую, справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи.
Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов.
Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов.
Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов.
Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.
В условиях ужесточения борьбы за рынки сбыта организации и страны ищут пути экономии ресурсов как главного фактора решения экономических, социальных, технических и других проблем.
Например, в США разработаны "Стратегия национальной безопасности", программа "Национальные цели просвещения", "Структура ВВП по сферам хозяйства до 2015 г.", "Структура конечного использования ВВП до 2015 г.", "Инвестиции в "человека" в США до 2015 г." и др. Эти прогнозы были разработаны в 1990--1995 гг.
В Японии разработаны долгосрочные программы развития образования, науки и техники, здравоохранения, охраны окружающей природной среды, прогнозы землетрясений, развития искусственного интеллекта, новых информационных технологий, обработки отходов и др.
В литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования.
Например, М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури прогнозы подразделяют на экономические, социальные, развития конкуренции, а по методам -- на количественные (анализ временных рядов, причинно-следственное моделирование или корреляционные зависимости) и качественные (экспертные методы).
Приведенная классификация не отражает сущности методов прогнозирования развития объектов или решения проблем. В настоящее время трудно выделить конкретный вид прогноза: экономический, социальный, технический, или какой-либо другой. В экономике все взаимосвязано. На основе структурного подхода к управлению можно говорить только о приоритете направления прогноза при существовании остальных аспектов проблемы.
Например, при прогнозировании развития технологий приоритет отдается технологическим аспектам при обязательном (подчеркиваем) учете всех остальных аспектов: экологических, социальных, экономических, организационных и др. решения проблемы.
Приоритет отдельного аспекта проблемы устанавливается и закрепляется при формулировании цели в два этапа.
На первом этапе -- с применением экспертной оценки, методов корреляционно-регрессионного анализа и др. Приоритеты (аспекты проблемы, метода и т.д.) ранжируются. Это необходимо для оптимизации распределения ресурсов и финансирования сначала наиболее значимого фактора, потом, по очереди, остальных.
Допустим, при разработке и внедрении мероприятия по совершенствованию технологических процессов изготовления продукции решаются следующие задачи: 1) повышение качества продукции; 2) снижение удельных затрат на производство продукции; 3) экономия ресурсов у потребителя за счет повышения качества продукции; 4) повышение уровня автоматизации труда; 5) улучшение показателей эргономичности труда.
Перечисленные задачи отражают все аспекты комплексности проблемы. Приоритеты отдельных аспектов определяются, исходя из позиций организации на рынке, ее возможностей и стоимости аспектов. Экспертная оценка перечисленных пяти аспектов (задач) позволила определить их значимость и установить следующие приоритеты (сумма равна 100): 45: 15: 25: 10: 5. Экспертная оценка приоритетов свидетельствует об актуальности для данной продукции повышения ее качества. Значит, при совершенствовании технологических процессов изготовления продукции следует, прежде всего, финансировать меры по повышению качества изготовления продукции. Для этого необходимо провести диагностику технологических процессов, технологического оборудования и оснастки, повысить их жесткость и точность, внедрить автоматизированные статистические методы контроля продукции и т.д.
На втором этапе приоритеты должны быть закреплены документально при формулировании цели.
В продолжение предыдущего примера сформулируем цель по совершенствованию упомянутых технологических процессов: разработать мероприятия, обеспечивающие значительное (указываются конкретные задания) повышение качества изготовления продукции путем комплексной отладки системы оборудование -- приспособление -- инструмент -- деталь -- процесс -- менеджмент.
Наряду с классификацией методов прогнозирования по признаку, отражающему какой-либо один аспект проблемы, вряд ли методически верно это осуществлять по признаку возможности измерения параметров прогноза: количественные или качественные методы. Во-первых, какой это прогноз, если он не может быть оценен количественно. Во-вторых, при применении любого прогноза на первых этапах прогнозисты пользуются качественными методами или приемами анализа.
Таким образом, практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется не аспектом проблемы и не возможностью измерения результатов прогноза, а сложностью и стоимостью объекта, наличием необходимой информации и отработанной методики прогнозирования, квалификации прогнозиста и др. факторов. Краткая характеристика предлагаемых нами методов прогнозирования представлена в табл. 1
Таблица 1
Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений
|
Применение |
||||
|
основные условия |
особенности |
|||
|
1. Нормативный |
Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и показатели организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. |
Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов. |
Для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения - до 10--15 |
|
|
2. Эксперимен- |
Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения экспериментальных работ. |
Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точность Прогнозов. |
Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения -- до 10--15 лет. |
|
|
3. Параметри- |
Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта. |
Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирования, учет функций объекта и показателей организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. Достаточная точность и простота расчета. |
Составление среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования -- |
|
|
4. Экстрапо- |
Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за пять лет. |
Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе предположения, что тенденции развития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Выборка исходной информации должна не менее чем в два раза превышать выбранный период упреждения. |
Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования -- до пяти лет. |
|
|
Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период. |
Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе значения прогнозируемого параметра в базисном периоде и индексов изменения нормативов. Простота расчетов, но невысокая их точность. |
Прогнозирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования -- до пяти лет. |
||
|
6. Экспертный |
Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек. |
Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области. |
Проведение прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен. |
|
|
технических стратегий |
Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов. |
Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды. |
Для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных |
|
|
8. Функцио- |
Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия. |
Создание функциональной схемы будущего объекта. |
При прогнозировании возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен. |
|
|
9. Комбини- рованный |
Условия, определенные для прогнозирования (пп. 1-8). |
Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на проведение прогнозирования. |
Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен. |
2. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ
На ранних стадиях разработки часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования -- экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.
Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.
Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в 2000 г. в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но учитываются все элементы затрат на эксплуатацию и ремонты компрессорной станции в целом, а также ее годовая производительность. Поделив сумму годовых затрат на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.
Себестоимость одной тысячи м3сжатого воздуха на заводе за 1992--1999 гг. составила по годам 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,85; 1,80 у.е.
По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воздуха на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически.
После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестоимости.
Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26.
Линию снижения себестоимости можно построить также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.
В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 г. на анализируемом заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.
3. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.
А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.
В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат -- с другой.
Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.
Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов.
По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям.
По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта.
Коэффициенты определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта.
Затраты на изготовление объекта с применением метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования.
Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Например, затраты на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля -- гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.
4. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ
Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.
Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны -- эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.
Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один -- метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.
Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.
Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3--5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.
Следующий шаг -- установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10.
Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру -- 7 баллов, второму -- 6 баллов, третьему -- 2, четвертому -- 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта -- 20 (= 7 + 6 + 2 + 5), второго -- 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 7.
Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике*. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.
При построении данной системы баллов для упрощения принято, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения системы баллов можно построить и криволинейные зависимости.
С применением экспертных методов несколько параметров объекта приводятся к единой размерности. Пользуясь балльной оценкой совокупности параметров объектов, аналогично методу удельных показателей, можно рассчитать элементы затрат по новому объекту.
Допустим, себестоимость базового объекта равна 115 млн. руб., сумма баллов по параметрам для прогнозирования себестоимости равна для базового объекта 10,85, нового -- 12,77, тогда себестоимость нового объекта без учета корректирующих коэффициентов будет.
Экспертные методы могут применяться не только для прогнозирования полезного эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного эффекта (технического уровня) серийно выпускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями.
5. СУЩНОСТЬ НОРМАТИВНОГО, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО, ИНДЕКСНОГО МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
прогнозирование маркетинг развитие фирма
Сущность нормативного метода
Одной из функций стратегического менеджмента является разработка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей товаров, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нормативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево показателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогнозируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения. Для прогнозирования перечисленных показателей может применяться любой из методов.
Вместе с тем, фирмы, ориентирующие свою деятельность на воспроизводство конкурентоспособных на внешнем рынке товаров, не всегда имеют аналог-ориентир. Эти фирмы чаще всего являются пионерами (эксплерентами) в данной области. Поэтому для прогнозирования нормативов конкурентоспособности будущих товаров фирмы-эксплеренты применяют экспертные (при наличии квалифицированной экспертной группы из не менее семи человек) и нормативные методы прогнозирования (при отсутствии экспертной группы, но наличии профессионала в данной области и необходимой информации). Остальные методы являются вспомогательными.
Нормативный метод прогнозирования основывается на установлении: а) зависимостей между экономическими и организационно-техническими показателями (факторами); 6) ориентира (норматива) будущего развития объекта.
Анализ позволяет сделать следующие выводы: 1) зависимость между показателями качества товаров и производственными затратами но их достижение прямо пропорциональная; 2) каждая последующая единица качества требует все больше единиц затрат. Например, как показано, при повышении качества на 20 % с точки "А" до точки "Б" затраты увеличились на 100 %. Подобные соотношения индивидуальны для конкретного показателя качества.
Зависимость между показателями качество товаров и эксплуатационными затратами на их использование имеет обратную форму связи: с повышением качества затраты в сфере эксплуатации ("себестоимость") снижаются. Оптимальный уровень качества (норматив) определяется, исходя либо из требований потребителей, либо из минимизации совокупных затрат за жизненный цикл товара на единицу его полезного эффекта.
Конкуренция "невидимой рукой" неуклонно повышает качество товаров и снижает удельные затраты (на единицу полезного эффекта товара). Поэтому после исследования рынка и прогнозирования тенденций изменения показателей качества товара и элементов затрат фирма-изготовитель принимает в 1998 г. решение о повышении данного показателя качества к 2001 г. с точки "А" до точки "Б", снижении эксплуатационных затрат с точки "В" до точки "Д". Производственные затраты на качество при этом увеличились с точки "В до точки "Г", так как организационно-технический уровень производств почти не изменился. Однако совокупные затраты уменьшились, так как прирост производственных затрат оказался примерно в два раза меньше экономии на эксплуатационных затратах. Экономия времени выражается не только в уменьшении абсолютного значения совокупных затрат, но и в дополнительном снижении удельных совокупных затрат за счет повышения качество товара.
На стадии стратегического маркетинга нового товара следует скрупулезно изучать рынок, прогнозировать тенденции научно-технического прогресса и разрабатывать нормативы конкурентоспособности товаров и фирмы в целом. На этой стадии не проводятся сложные экспериментальные работы, а собирается и изучается разного рода информация. На стадии стратегического маркетинга устанавливаются нормативы конкурентоспособности, на стадии НИОКР проверяется теоретически и практически возможность материализации нормативов. И если маркетологи не "в ту сторону" направят работников последующих стадий жизненного цикла товара, жди потерь.
Повышение конкурентоспособности во всех сферах деятельности и экономия ресурсов особенно важны для российских предприятий, организаций, фирм, так как в целом Россия по эффективности использования ресурсов в 2--2,8 раза отстает от передовых стран, а по уровню конкурентоспособности находилась в 1995 г. на 48-м месте.
Сущность экспериментального метода.
Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организационно-технологической подготовки производства. На экспериментальных установках, испытательных полигонах, опытно-промышленных партиях товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонты товара, нормативы потерь, показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега автомобиля конкретной марки в типовых условиях, норматив расхода электроэнергии за час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения, и т.п.
Экспериментальный метод прогнозирования дорог, так как требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимы тщательное технико-экономическое обоснование, высокий уровень организации работ.
Сущность индексного метода
Этот метод прогнозирования основан на приведении значений показателей объекта в настоящем к будущему моменту при помощи индексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий по сравнению с настоящими условиями.
6. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ
Организация работ по прогнозированию представляет комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачи организации работ по прогнозированию:
v сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования;
v подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;
v формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления.
Принципы организации работ по прогнозированию
Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени но проведение прогнозирования.
Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.
Принцип адресности состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия -- изготовителя объекта.
Принцип параллельности проведения работ по прогнозированию различными службами используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза.
Принцип непрерывности состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости.
Принцип прямоточности предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути.
Принцип автоматичности является одним из основных для сокращения времени и затрат на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования.
Принцип адекватности помогает точнее оценить вероятность реализации выявленной тенденции изменения полезного эффекта и затрат на его получение. Для использования принципа управляемости необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления.
Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей.
Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации.
Прогнозирование полезного эффекта и элементов совокупных затрат, являясь неотъемлемой составной частью системы планирования качества и эффективности продукции, выполняет в ней функции вероятностного, вариантного (альтернативного) предвидения будущего на основе раскрытия и измерения объективных тенденций повышения качества продукции ^затрат на его достижение.
Прогнозные разработки являются неотъемлемой составной частью комплексных целевых программ.
При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы: сбор, анализ и корректировка материалов по прогнозированию; анализ сложившихся тенденций и проблем повышения качества продукции; разработка прогнозов в составе предполагаемой комплексной программы.
Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он разрабатывается, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от "срока жизни" тенденций, сложившихся в период, предшествующий их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Так, цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла воспроизводства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда и т.д.
Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно обоснованного, оптимального плана повышения качества и эффективности продукции на основе использования вариантов прогноза показателей качества и затрат на его достижение.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, прогноз сбыта строится на основе анализа продаж товара в прошлом и их экстраполяции. В крупных розничных организациях прогнозирование сбыта объединяет в себе процессы планирования сверху вниз и снизу вверх. Планирование сверху вниз означает, что цели устанавливаются руководством организации и спускаются вниз по всем уровням иерархии. При планировании снизу вверх специалисты по закупкам и другие оперативные менеджеры определяют для себя цели по товарам и прибыли, а затем согласуют их с высшим руководством.
При прогнозировании сбыта, основанного на прогнозах спроса, применяются, как уже отмечалось, методы статистического и экспертного прогнозирования. Среди последних, наряду с рассмотренными выше, можно выделить также широко применяемые их разновидности: метод получения мнений жюри, метод совокупных мнений работников сбыта, метод ожидаемых запросов потребителей, дедуктивные методы.
Одним из средств повышения качества стратегического управленческого решения ради всеобщей экономии ресурсов на современном этапе является прогнозирование деятельности объектов и развития проблем на 5--20 лет.
Классифицировать методы прогнозирования следует не по аспекту проблемы (технический, социальный, экономический и др.) и не по степени количественной оценки прогноза, а по сущности метода прогнозирования (нормативный; экспериментальный, параметрический, экстраполяции, индексный, экспертный, оценки технических стратегий, функциональный, комбинированный).
Работы по прогнозированию следует организовывать на основе следующих принципов: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.
В заключение хотелось бы упомянуть еще один источник, используемый при разработке прогнозов сбыта, -- всевозможные издания органов государственной статистики, розничных ассоциаций, отчеты о демографических показателях. Не стоит забывать и о маркетинговых компаниях, специализирующихся на проведении исследований рынка и предоставляющих (за плату, разумеется) агрегированные и сырые данные, полученные с кассовых терминалов, психографические профили рынков и т. д.
Список литературы
1. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг: Учебник. -- М.: ЗАО "Бизнес-школа "Интел-Синтез", 2000. -- 640 с.
2. Л.И. Бушуева Методы прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 2002 №1.
3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2007.
4. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2004.
5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии пла-новых решений. М.: Экономика, 2006.
6. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 2008.
7. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 2006.
8. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 2008.
9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.
10. Кунц Г., О" Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ.: В 2 т. Т. 2 / Общая ред. акад. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 2005.
11. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2008.
12. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2006.
13. Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 2006.
14. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 2007.
15. Янч Эрих. Прогнозирование научно-технического прогресса. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1974.
16. Журнал “Проблемы прогнозирования”.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Сущность методов экспертных оценок и методов принятия решений в маркетинге и их программное обеспечение. Провести выбор и оценку поставщика с помощью экспертных методов для конкретного предприятия (рынка). Организация проведения экспертных оценок.
контрольная работа , добавлен 02.10.2010
Сущность социально-экономического прогнозирования, его предмет, объекты и основные формы предвидения. Анализ прогнозирования сбыта на примере предприятия ОАО "Лето", которое занимается реализацией кондиционеров. Прогноз объема продаж продукции.
курсовая работа , добавлен 25.09.2011
Прогнозирование как инструмент стратегического планирования предприятия. Проблемы применения наиболее известных методов прогнозирования сбыта. Внедрение эконометрической модели прогнозирования на основе "разладки" процесса сбыта на ОАО "ГМС Насосы".
курсовая работа , добавлен 23.08.2011
Сущность казуальных исследований в маркетинге. Формулирование целей и выбор методов проведения. Концепция причинности в маркетинге и ее условия. Внутренняя и внешняя валидность (достоверность) экспериментов. Преимущества и недостатки причинных методов.
курсовая работа , добавлен 03.03.2009
Развитие маркетинговой деятельности фирмы и рекламы. Понятие, сущность и анализ факторов конкурентоспособности предприятия. Методы конкуренции и конкурентные стратегии в маркетинге. Методы, теоретические и методические основы маркетинговых коммуникаций.
курсовая работа , добавлен 09.11.2010
Сущность и природа инновационных процессов в маркетинге. Стратегия позиционирования инновационного продукта. Методы прогнозирования реакции потребителей и основные инструменты позиционирования инновационного продукта. Оценка эффективности стратегии.
дипломная работа , добавлен 05.04.2011
Сущность и элементы прямого и косвенного воздействия внешней среды организации. Роль прогнозирования в деятельности предприятия. SWOT–анализ и управление организацией в условиях неопределенности внешней среды. Особенности кадровой политики предприятия.
курсовая работа , добавлен 06.03.2014
Субъективные стороны и структура страхового маркетинга. Анализ системы сбыта страхового продукта в ОАО "СОГАЗ". Принципы моделирования и прогнозирования ситуаций поведения страхователей фирмы. Внедрение инноваций в маркетинговую систему СК "СОГАЗ".
дипломная работа , добавлен 19.09.2011
Место и роль потребителя в современном маркетинге организации. Сущность и характерные проявления консьюмеризма, его основные виды и история развития в маркетинге, критические аргументы и механизм действия. Разработка рекламного продукта кофе "Чибо".
курсовая работа , добавлен 04.10.2010
Понятие спроса. Виды и экономическое содержание спроса. Механизм государственного воздействия на активизацию потребительского спроса в условиях российской экономики. Потребительский спрос в городе. Особенности и методы прогнозирования спроса в городе.
3. Объективность прогнозирования в маркетинге
В современной экономической литературе под термином «прогнозирование» обычно понимается некоторый исследовательский процесс, в результате которого можно получить вероятностные данные о будущем состоянии прогнозируемого процесса или явления.
Существующие методы и способы прогнозирования, как известно, основаны на двух подходах: эвристическом и математическом.
Эвристический метод прежде всего базируется на использовании мнений специалистов (экспертов) в данной отрасли знаний и применяется в основном для прогнозирования неформализуемых процессов.
Математические методы используются в том случае, когда помимо вышесказанного возможно в той или иной степени формализовать прогнозируемый процесс и использовать тот или иной математический аппарат.
В современной практике вес более часто используют также комбинированный метод, который является синтезом эвристического и математического методов прогнозирования с целью объединения достоинств этих методов и, по возможности, исключения их недостатков. В основе единства эвристического и математическою методов прогнозирования лежит в самом общем смысле единый объект исследования.
Прогнозирующая система должна удовлетворять ряду необходимых требований. Естественным и наиболее важным требованием, которое к ней предъявляется, является обеспечение достаточной точности прогнозных результатов на ее выходе. Поскольку неопределенность будущего развития рынка в принципе неустранима, то более точной считается та прогнозирующая система, которая при прочих равных условиях даст меньшую область прогнозных значений.
Другим качеством прогнозирующей системы должна являться ее способность гибко реагировать на изменения, происходящие в объекте прогнозирования. Ошибки прогнозирования могут быть вызваны, во-первых, за счет неопределенности будущей ситуации и, во-вторых, изменениями в самом объекте прогнозирования.
Реализация всех перечисленных выше требований, предъявляемых к прогнозирующей системе, или другими словами, применение методов прогнозирования, обычно осуществляется в несколько этапов, среди которых можно выделить следующие наиболее важные:
Корректная постановка задачи, т. е. четкое понимание цели прогностического исследования, выбор прогнозируемых параметров, базисного периода и периода упреждения, наконец, оценка возможностей по созданию прогнозирующей системы (т. е. наличие людских и материальных ресурсов, технических средств, наличие и доступность нужной информации и т. д.), составление детального плана проведения исследований.
Тщательный качественный анализ прогнозируемого объекта. Определение основных закономерностей его поведения - выявление и познание основных причинно-следственных связей рассматриваемого процесса.
На этом этапе проводятся все необходимые мероприятия для получения конечных результатов применения тех или иных конкретных методов прогнозирования. Сюда входят выбор конкретного математического аппарата и типа математических моделей в случае использования математических методов для прогнозирования, а при применении эвристического метода - отбор наиболее представительных экспертов, проведение необходимых организационных мероприятий и т. д. Результатом этого этапа должны быть прогнозные оценки (количественные или качественные). Причем их может быть несколько вариантов.
Важное место в прогнозировании занимает завершающий этап - логический анализ полученных результатов, которые должны быть сопоставлены с результатом прогнозирования других подобных объектов, либо аналогичных прогнозов других авторов и другими методами. Логический анализ позволяет в некоторых случаях устанавливать несоответствие принятой для прогнозирования математической модели реальному объекту и таким образом является как бы обратной связью в прогнозирующей системе. Именно на этом этане проверяется непротиворечивость всех элементов системы и результатов прогнозирования на предыдущих этапах исследования, исследуются различные варианты развития прогнозируемого объекта, и строится дерево целей для осуществления выбранного варианта; выявляются возможности и время появления скачкообразных изменений в развитии процесса.
Несомненным достоинством эвристического прогнозирования является то, что он принципиально применим для прогнозирования любых процессов, независимо от их природы и уровня знаний о предмете исследования, а также наличия или отсутствия той или иной информации. Наибольший эффект эвристическое прогнозирование, как показывает опыт, даст при определении новых направлений развития и их возможностей.
Широко распространенным методом организации экспертных опросов в современной практике прогнозирования является метод Дельфи и его модификации. При этом придерживаются следующих основных правил:
опрос проводится в несколько туров;
ответы даются обязательно в форме количественных оценок;
после каждого тура проводится специальная статистическая обработка результатов и все опрашиваемые эксперты знакомятся с ответами других участников опроса;
от экспертов требуют обоснования их мнений, и эти обоснования доводятся до других участников опроса;
эксперты дают ответы независимо друг от друга. Как показывает опыт, применение метода Дельфи и его модификаций - достаточно трудоемкая и дорогостоящая операция и требует определенного времени. Поэтому в практике краткосрочного прогнозирования, в том числе и цен, этот метод практически не используется, хотя для целей получения средне- и долгосрочного прогноза он может быть весьма эффективен.
Эвристическое прогнозирование является, несомненно, необходимым и важным инструментом предвидения будущего, его роль особенно велика там, где применение других методов пока невозможно.
Производят и продают. Компания с высокой степенью централизации управления, как правило, создает в центре сильную плановую группу. В случае децентрализации разные компании по-разному организуют планирование маркетинга. Главное - найти личность, которая координировала бы огромный поток данных со всех рынков. Нужны блестящие личностные качества руководителя, возглавившего планирование маркетинга: ...
Должно позволять приспосабливаться к быстроменяющимся условиям. Планирование маркетинга имеет в этой связи особое значение. В условиях, когда сбыт становится наиболее узким местом, планирование маркетинга представляет основу для планирования других областей предприятия - снабжения, производства. Финансов. Процесс планирования маркетинга. Как и планирования в целом, включает 3 логические и...
Оценка его рыночной, финансовой эффективности, которые базируются, как правило, в рыночных условиях на маркетинговой направленности при разработке любых видов планов предприятия Таким образом, планирование маркетинга охватывает и опирается на все вышеперечисленные виды планов, помогает принять им маркетинговую ориентацию и направленность, функционально определяет наилучшие пути достижения планов...
Комплекса маркетинга (продукт, цена, распределение, стимулирование), в соответствии с принятыми стратегическими решениями. Такой план включает: название мероприятия; сроки выполнения; ответственного за исполнение мероприятия; стоимость мероприятия; ожидаемые результаты. 1.2. Планирование маркетинговых возможностей предприятия Анализ использования маркетинговых возможностей...
1. Понятие экономического прогнозирования
Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.
Прогнозирование имеет две стороны или плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную); предуказательную (предписательную). Предсказание означает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание означает решение этих проблем, путем использования информации о будущем в целенаправленной деятельности.
Таким образом, в прогнозировании различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий.
Экономическое прогнозирование имеет своим объектом процесс конкретного расширенного воспроизводства во всем его многообразии. Предметом экономического прогнозирования является познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
В основе экономического прогнозирования лежит предположение о том, что будущее состояние экономики в значительной мере предопределяется ее прошлым и настоящим состояниями. Будущее несет в себе и элементы неопределенности. Это объясняется следующими моментами:
Наличием не одного, а множества вариантов возможного развития;
Действие экономических законов в будущем зависит не только от прошлого и настоящего состояний экономики, но и от управленческих решений, которые еще только должны быть приняты и реализованы;
Неполнота степени познания экономических законов, дефицит и недостаточная надежность информации.
Единство определенности (детерминированности) и неопределенности будущего – решающая предпосылка экономического прогнозирования. Если бы будущее было полностью определенным, то тогда бы не было потребности в прогнозировании. При неопределенности будущего сама возможность экономического прогнозирования исключается.
Важную роль в развитии экономического прогнозирования играет прикладная научная дисциплина прогностика и ее составная часть – экономическая прогностика.
Прогнозирование следует рассматривать в комплексе с более широким понятием – предвидением, которое дает опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления. Различают три формы научного предвидения: гипотезу, прогноз и план.
Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне общей теории. На уровне гипотезы дается качественная характеристика исследуемых объектов, выражающая общие закономерности их поведения.
Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую качественную и количественную определенность и отличается большей достоверностью.
В зависимости от объектов прогнозирования принято разделять прогнозы на научно-технические, экономические, социальные, военно-политические и т.д. Такая классификация носит условный характер, т.к. между этими прогнозами, как правило, существует множество прямых и обратных связей.
Выделяют следующие виды экономических прогнозов:
1. По масштабности объекта прогнозирования:
Глобальные,
Макропрогнозы,
Межотраслевые и межрегиональные прогнозы,
Региональные прогнозы,
Прогнозы развития народнохозяйственных комплексов,
Отраслевые прогнозы,
Микропрогнозы.
2. По времени утверждения:
Долгосрочные прогнозы,
Среднесрочные прогнозы,
Краткосрочные прогнозы,
Оперативные прогнозы.
3. По цели прогнозирования:
Поисковые,
Нормативыне.
4. По времени упреждения экономические прогнозы делятся на:
Оперативные (с периодом упреждения до одного месяца),
Краткосрочные (период упреждения- от одного, нескольких месяцев до года),
Среднесрочные (период упреждения более 1 года, но не превышает 5 лет),
Долгосрочные (с периодом упреждения более 5 лет).
Прогнозирование экономических явлений и процессов включает в себя следующие этапы:
1. постановка задачи и сбор необходимой информации;
2. первичная обработка исходных данных;
3. определение круга возможных моделей прогнозирования;
4. оценка параметров моделей;
5. исследование качества выбранных моделей, адекватности их реальному процессу. Выбор лучшей из моделей;
6. построение прогноза;
Таким образом, задача экономического прогнозирования состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования экономики, опираясь на составленный прогноз.
2. Методы индивидуального экспертного прогнозирования
Дадим 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 рисунке 2.1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах
Рисунок 2.1. Классификация методов прогнозирования
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
Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:
По количеству привлеченных экспертов;
По наличию аналитической обработки данных экспертизы (таблица 2.1).
Таблица 2.1. Классификация экспертных методов прогнозирования
| Вид экспертизы | Вид обработки мнений |
||||||
| без аналитической обработки | с аналитической обработкой | ||||||
| Индивидуальная | Интервью | Экспертные | Генерация идей | Построение сценария | Метод “дерева целей” | Матричный метод | Морфоло-гический анализ |
| Коллективная | Метод “мозгового штурма” | Метод коллективных экспертных оценок | Метод “Дельфи | ||||
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.
Метод индивидуальной экспертной оценки – метод прогнозирования, основанный на использовании в качестве источника информации оценки одного эксперта.
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.
Рассмотрим более подробно некоторые индивидуальные методы экспертных оценок.
Метод интервью предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с экспертом-прогнозистом о будущем состоянии предприятия и его среды. Этот метод требует от эксперта умения быстро, фактически экспромтом, давать качественные советы на поставленные вопросы.
Одновременно может проводиться опрос нескольких экспертов, однако в этом случае есть опасность потери самостоятельности экспертов и, кроме того, интервью грозит превратиться в дискуссию
Метод интервью по своей сути (но не по форме) очень схож с методом очного анкетирования. Анкетирование заключается в предъявлении эксперту опросного листа-анкеты, на которую он должен дать ответ в письменной форме (в то время как интервьюирование предполагает устный ответ эксперта интервьюеру). Анкетирование может быть и заочным, когда нет непосредственного контакта эксперта с организатором прогнозной деятельности.
Аналитический метод предусматривает тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Эксперт может использовать всю необходимую ему информацию об объекте прогноза. Свои выводы он оформляет в виде докладной записки. Основное преимущество этого метода - возможность максимального использования индивидуальных способностей эксперта. Однако он мало пригоден для прогнозирования сложных систем и выработки стратегии из-за ограниченности знаний одного специалиста-эксперта в смежных областях знаний.
Метод составления сценариев - наиболее популярный за последние десятилетия метод экспертных оценок. Термин “сценарий” впервые был употреблен в 1960 г. футурологом Х. Каном при разработке картин будущего, необходимых для решения стратегических вопросов в военной области.
Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Для прогноза ситуации, как правило, характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний - наиболее вероятный, ожидаемый.
Составление сценария, как правило, включат в себя несколько этапов:
1) структурирование и формулировка вопроса. Вопрос, выбранный для анализа, должен быть определен настолько точно, насколько это возможно.
На данном этапе должна быть собрана и проанализирована базовая информация. Поставленная задача должна быть согласована со всеми участниками проекта. Необходимо осветить структурные характеристики и внутренние проблемы проекта;
2) определение и группировка сфер влияния. Для осуществления данного этапа необходимо выделить критические среды бизнеса и оценить их влияние на будущее предприятия;
3) установление показателей будущего развития критически важных факторов среды предприятия. После того как основные сферы влияния обозначены, необходимо определить их возможное состояние в будущем исходя из намеченных предприятием целей. Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.
Для сфер, развитие которых может включать несколько вариантов, будущее состояние должно быть описано при помощи нескольких альтернативных показателей (например, предприятие устраивает, чтобы численность населения увеличилась на 2,3 или 5%);
4) формирование и отбор согласующихся наборов предположений. Если на предыдущем этапе предприятие определило будущее состояние среды и ее влияние на предприятие исходя из собственных целей, то на данном этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.
Сценарий в готовом виде должен быть подвергнут анализу. На основании анализа информации, признанной пригодной для предстоящего прогноза, формулируются цели, определяются критерии, рассматриваются альтернативные решения.
Задача 1
Спрогнозировать емкость рынка компьютеров и его сегментную структуру, имея следующие данные:
Факторы емкости рынка
| Регион | Число домохозяйств (семей) | Среднедушевое потребление в базисном периоде, ед. / семью | Коэффициент эластичности, % | Наличие товаров у потребителей, ед. | Износ (в процентах от наличия) | Натуральное потребление (в процентах к общему) | ||
| От цен | От дохода | физический | моральный | |||||
| Минская область | 3000 | 0,2 | -0,8 | +1,1 | 125 | 5 | 50 | 50 |
| Гродненская область | 1800 | 0,1 | -1,5 | +2,0 | 45 | 8 | 72 | 20 |
| Гомельская область | 3120 | 0,2 | -2,0 | +2,5 | 61 | 10 | 35 | 30 |
| Брестская область | 2100 | 0,7 | -3,0 | +1,8 | 90 | 7 | 10 | 27 |
| Витебская область | 2890 | 0,5 | -2,3 | +1,9 | 140 | 13 | 6 | 50 |
| Могилевская область | 3500 | 0,9 | -1,7 | +1,8 | 200 | 17 | 13 | 28 |
Согласно прогнозу доходы населения (в расчете на одну семью) могут вырасти на 15%. Предполагается, что цены в Минской области вырастут на 23%, в Гомельской области - на 15%, в Гродненской области - на 19%, в Брестской области - на 20%, в Витебской области – на 24% и Могилевской областях - на 25%.
Пересчет базисного потребления в текущее:
Минская область:
0,2 – (0,2 . 0,23 . 0,008) + (0,2 . 0,15 . 0,011) = 0,199962 ед./семью.
Гродненская область:
0,1 – (0,1 . 0,19 . 0,015) + (0,1 . 0,15 . 0,02) = 0,100015 ед./семью.
Гомельская область:
0,2 – (0,2 . 0,15 . 0,02) + (0,2 . 0,15 . 0,025) = 0,20015 ед./семью.
Брестская область:
0,7 – (0,7 . 0,20 . 0,03) + (0,7 . 0,15 . 0,018) = 0,69769 ед./семью.
Витебская область:
0,5 – (0,5 . 0,24 . 0,023) + (0,5 . 0,15 . 0,019) = 0,498665 ед./семью.
Могилевская область:
0,9 – (0,9 . 0,25 . 0,017) + (0,9 . 0,15 . 0,018) = 0,898605 ед./семью.
Полный расчет: Минская область:
(3000 . 0,199962) – 125 + (125 . 0,05 + 125 . 0,5) – (3000 . 0,199962 . 0,5) = 243,693 ≈ 244 ед.
Гродненская область:
(1800 . 0,100015) – 45 + (45 . 0,08 + 45 х 0,72) – (1800 . 0,100015 . 0,20) = 135,0216 ≈ 135 ед.
Гомельская область:
(3120 . 0,20015) – 61 + (61 . 0,1 + 61 . 0,35) – (3120 . 0,20015 . 0,3) = 403,5776 ≈ 404 ед.
Брестская область:
(2100 . 0,69769) – 90 + (90 . 0,07 + 90 . 0,1) – (2100 . 0,69769 . 0,27) = 994,85877 ≈ 995 ед.
Витебская область:
(2890 . 0,498665) – 140 + (140 . 0,13 + 140 . 0,06) – (2890 . 0,498665 . 0,5) = 605,770925 ≈ 606 ед.
Могилевская область:
(3500 . 0,898605) – 200 + (200 . 0,17 + 200 . 0,13) – (3500 . 0,898605 . 0,28) = 2124,4846 ≈ 2124 ед.
Общая емкость рынка находится суммированием емкости сегментов:
Е = 244 + 135 + 404 + 995 + 606 + 2124 = 4508 ед.
Структура рынка:
Минская область: 244 / 4508 . 100% = 5,4 %.
Гродненская область: 135 / 4508 . 100% = 3,0 %.
Гомельская область: 404 / 4508 . 100% = 9,0 %.
Брестская область: 995 / 4508 . 100% = 22,1 %.
Витебская область: 606 / 4508 . 100% = 13,4 %.
Могилевская область: 2124 / 4508 . 100% = 47,1 %.
Задача 2
Спрогнозировать объем продаж тракторов в 2003 году методом экспоненциального сглаживания, используя следующие данные:
Динамика объемов продаж колбасных изделий, шт.
| Квартал | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | Константа сглаживания |
| I | 1234 | 1243 | 1171 | 1235 | 1260 | 1261 | 0,2 |
| II | 1271 | 1283 | 1273 | 1279 | 1279 | 1281 | 0,1 |
| III | 1200 | 1250 | 1300 | 1360 | 1410 | 1420 | 0,5 |
| IV | 1271 | 1234 | 1280 | 1294 | 1278 | 1296 | 0,4 |
Чтобы предсказать продажи тракторов в 2003 году, нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды.
Сглаженная оценка за 2 кв. 1997 года:
Q (II) 1997 = 0,1 . 1271 + 0,9 . 1234 = 1237,7.
Здесь в качестве сглаженной оценки за предыдущий период взяты данные за I кв. 1997 года (1234 шт.), поскольку сглаженные данные за этот период не могут быть рассчитаны.
Аналогично рассчитываем:
Q (III) 1997 = 0,5 . 1200 + 0,5 . 1237,7 = 1218,85.
Q (IV) 1997 = 0,4 . 1271 + 0,6 . 1218,85 = 1239,71.
Q (I) 1998 = 0,2 . 1243 + 0,8 . 1239,71 = 1240,368.
Q (II) 1998 = 0,1 . 1283 + 0,9 . 1240,368 = 1244,6312.
Q (III) 1998 = 0,5 . 1250 + 0,5 . 1244,6312 = 1247,3156.
Q (IV) 1998 = 0,4 . 1234 + 0,6 . 1247,3156 = 1241,98936.
Q (I) 1999 = 0,2 . 1171 + 0,8 . 1241,98936 = 1227,791488.
Q (II) 1999 = 0,1 . 1273 + 0,9 . 1227,791488 = 1232,312339.
Q (III) 1999 = 0,5 . 1300 + 0,5 . 1232,312339 = 1266,15617.
Q (IV) 1999 = 0,4 . 1280 + 0,6 . 1266,15617 = 1271,693702.
Q (I) 2000 = 0,2 . 1235 + 0,8 . 1271,693702 = 1264,354961.
Q (II) 2000 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1264,354961 = 1265,819465.
Q (III) 2000 = 0,5 . 1360 + 0,5 . 1265,819465 = 1312,909733.
Q (IV) 2000 = 0,4 . 1294 + 0,6 . 1312,909733 = 1305,34584.
Q (I) 2001 = 0,2 . 1260 + 0,8 . 1305,34584 = 1296,276672.
Q (II) 2001 = 0,1 . 1279 + 0,9 . 1296,276672 = 1294,549004.
Q (III) 2001 = 0,5 . 1410 + 0,5 . 1294,549004 = 1352,274502.
Q (IV) 2001 = 0,4 . 1278 + 0,6 . 1352,274502 = 1322,564701.
Q (I) 2002 = 0,2 . 1261 + 0,8 . 1322,564701 = 1310,251761.
Q (II) 2002 = 0,1 . 1281 + 0,9 . 1310,251761 = 1307,326585.
Q (III) 2002 = 0,5 . 1420 + 0,5 . 1307,326585 = 1363,663292.
Q (IV) 2002 = 0,4 . 1296 + 0,6 . 1363,663292 = 1336,597975.
Таким образом, прогноз на 2003:
Е(Q 2003) = Q 2002 = 1310,251761 + 1307,326585 + 1363,663292 +
1336,597975 = 5317,839568 ≈ 5318 шт.
Практическое задание
Динамика цен по месяцам:
| 01 | 02 | 03 | 04 | 05 | 06 | 07 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 |
| 776 | 664 | 756 | 730 | 739 | 669 | 728 | 726 | 705 | 653 | 647 | 788 |
Исходные данные о динамике цен представим графически:
Таким образом, в динамике цен наметилась общая тенденция к их снижению. Однако в последнем месяце наблюдается рост цен. Зависимость цен от месяца близка к линейной.
С помощью программы REG 45 спрогнозируем цену на 13 месяц:
| № наблюден. | Х | Y | YR | Y - YR |
| 1 | 1 | 776 | 731,37 | 44,628 |
| 2 | 2 | 664 | 728,41 | -64,410 |
| 3 | 3 | 756 | 725,45 | 30,551 |
| 4 | 4 | 730 | 722,49 | 7,513 |
| 5 | 5 | 739 | 719,53 | 19,474 |
| 6 | 6 | 669 | 716,56 | -47,564 |
| 7 | 7 | 728 | 713,60 | 14,397 |
| 8 | 8 | 726 | 710,64 | 15,359 |
| 9 | 9 | 705 | 707,68 | -2,679 |
| 10 | 10 | 653 | 704,72 | -51,718 |
| 11 | 11 | 647 | 701,76 | -54,756 |
| 12 | 12 | 788 | 698,79 | 89,205 |
| ПРОГНОЗ | 13 | 695,83 | 48,839 | |
| NF = | 1 | 744,673 | 646,994 |
| ПАРАМЕТРЫ УРАВНЕНИЙ РЕГРЕССИИ | |||||||
| Функция | NF | Ao | A1 | R | So | KA | Rotn |
| 1 | 734,333 | -2,962 | -0,224 | 48,839 | 0,052 | 0,224 | |
| 2 | 0,001 | 0,000 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 | |
| 3 | 699,613 | 59,823 | 0,330 | 47,306 | 0,052 | 0,330 | |
| 4 | 0,000 | 0,001 | 0,988 | 47,744 | 0,054 | 0,303 | |
| 5 | 733,889 | -0,002 | -0,231 | 48,845 | 0,052 | 0,223 | |
| 1/(Ao+E(-x)) | 6 | 0,001 | 0,000 | -0,298 | 47,584 | 0,053 | 0,313 |
| 7 | 744,424 | -0,025 | -0,286 | 48,031 | 0,052 | 0,285 | |
| 8 | 745,085 | -18,012 | -0,285 | 48,029 | 0,052 | 0,285 | |
| 9 | 159313,678 | 217,213 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 | |
| 10 | 6,974E+02 | -7,993E-02 | -0,319 | 47,336 | 0,052 | 0,328 | |
| 11 | 705,943 | 0,036 | 0,349 | 47,780 | 0,050 | 0,301 | |
| 12 | 723,641 | -0,158 | -0,159 | 49,467 | 0,053 | 0,159 | |
Для прогноза выберем функцию №4: X/(Ao+A 1 X), т.к.
1) Коэффициент линейной корреляции (R):
R = -0,988. При R >= |0.7| высокая линейная связь между факторами.
2) Коэффициент аппроксимации (КА) минимальный.
0,05<0,054 <0,1 – хорошая степень приближения.
3) Отношение Sост/Yср = 0,06, т.е не превышает 0,1. Т.е. можно говорить об удовлетворительном качестве подбора функции.
Прогноз цены на 13 месяц с помощью функции №12.
| № наблюден. | Х | Y | YR | Y - YR |
| 1 | 33,322 | |||
| 2 | 2 | 664 | 720,77 | -56,771 |
| 3 | 3 | 756 | 713,75 | 42,247 |
| 4 | 4 | 730 | 710,29 | 19,705 |
| 5 | 5 | 739 | 708,24 | 30,764 |
| 6 | 6 | 669 | 706,87 | -37,870 |
| 7 | 7 | 728 | 705,90 | 22,102 |
| 8 | 8 | 726 | 705,17 | 20,830 |
| 9 | 9 | 705 | 704,61 | 0,395 |
| 10 | 10 | 653 | 704,15 | -51,154 |
| 11 | 11 | 647 | 703,79 | -56,785 |
| 12 | 12 | 788 | 703,48 | 84,522 |
| ПРОГНОЗ | 13 | 703,22 | 47,744 | |
| NF = | 4 | 750,962 | 655,475 |
Графическое представление прогнозирования:
Доверительный интервал прогноза:
ДИ
для Р = 0,795:
С вероятностью осуществления прогноза Р = 0,795, доверительный интервал равен:
ДИ =
Таким образом, точечный прогноз цены 703,22, интервальный прогноз .
Список использованных источников
1. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие. М.: Издат.дом «Дашков и К 0 », 2000. 308 с.
Анализа, развитие статистических методик и технологические достижения, составление достоверных прогнозов остается достаточно сложной задачей. Кроме того, прогнозирование сегмента автомобильного рынка на примере московского региона осложняется тем, что рынок достаточно молодой и зависит от множества параметров. Практические примеры показывают, что точность прогнозов влияет не только на конкретного...
Маркетинг образования Ванькина Инна Вячеславовна
4.3. Прогнозирование в маркетинговых исследованиях
Прогнозирование – наиболее сложный вид деятельности в системе маркетинговых исследований, завершающий этап, результаты которого образовательное учреждение использует для планирования своей деятельности. Так как одна из основных целей маркетингового исследования – определение рыночных возможностей образовательного учреждения в будущем, средне– и долгосрочные прогнозы являются базой для стратегического планирования, а краткосрочные используются при текущем планировании деятельности вуза. Оба этих направления как составная часть системы маркетинговой деятельности образовательного учреждения тесно взаимодействуют между собой, увязывая стратегию с оперативной работой. Стратегическое планирование выполняет функции связующего звена между рынком образовательных услуг и вузом.
Прогнозирование вследствие быстрых и мало предсказуемых изменений внешней среды достаточно проблематично для сферы отечественного образования. Однако образовательные учреждения, делающие хотя бы краткосрочные прогнозы изменения тех или иных исследуемых параметров, имеют гораздо больше шансов на успех, чем те вузы, которые прогнозами пренебрегают. Разработка прогнозов будущего состояния условий хозяйствования включает оценку предстоящей конъюнктуры рынка (для краткосрочных прогнозов) и тенденций изменения рынка (для средне–и долгосрочных прогнозов). В методическом плане важно обеспечить последовательность «прогноз – план», установив периоды прогнозирования в соответствии с задачами планирования. Методически при средне–и долгосрочном прогнозировании не учитываются частные и случайные факторы развития рынка. Чем длительнее прогнозный период, тем более обобщенным становится прогноз, а факторы воздействия на конъюнктуру рынка уступают место факторам, формирующим длительные существенные тенденции рынка.
Существует широкий спектр методик и методических подходов к прогнозированию. Однако общепринятый набор конкретных методик и процедур прогнозирования отсутствует. Все более обогащаемый опыт прогнозной работы позволил выявить достоинства и недостатки каждого метода (табл. 4.3).
Задача маркетолога – выбрать такой метод, который в наибольшей мере соответствовал бы задачам прогнозирования объекта маркетингового исследования. Для выбора метода прогноза рекомендуется выявлять уровень (категорию) надежности ожидания информации. Различают четыре категории надежности:
1) надежные ожидания – имеется полная и точная информация; такая ситуация благоприятная, но редко встречающаяся;
2) рискованные ожидания – имеющаяся информация не является достаточно надежной, в таком случае рекомендуется выполнить расчет для определения ее отклонения от предлагаемой.
3) субъективно ненадежные ожидания – имеющаяся информация неточная и ненадежная, но получить новую невозможно.
4) объективно ненадежные ожидания – имеется в виду отсутствие данных для оценки возможного реального развития события.
Результаты прогноза оформляются в виде справки.
Из книги Маркетинг. А теперь вопросы! автора Манн Игорь Борисович Из книги Маркетинг в социально-культурном сервисе и туризме автора Безрутченко Юлия3.4. Метод фокус-групп в маркетинговых исследованиях Фокус-группа – это свободная дискуссия, в которой принимают участие 8-10 человек и обсуждают определенную тему под руководством профессионального модератора в течение 1,5–2 часов. В таких случаях, как правило,
Из книги Маркетинг: Шпаргалка автора Автор неизвестен Из книги Маркетинг автора Розова Наталья КонстантиновнаВопрос 76 Прогнозирование в маркетинге Ответ Планирование маркетинговой деятельности нуждается не только в изучении достигнутых результатов, но и в прогнозировании переменных параметров, к числу которых в первую очередь относятся следующие: объем
Из книги Бюрократия. Теоретические концепции: учебное пособие автора Кабашов Сергей ЮрьевичКакие элементы концепции кокуса М. Я. Острогорского использовал в своих исследованиях бюрократии М. Вебер? Идеи М. Я. Острогорского оказали заметное влияние на последующее развитие политической социологии. В частности, М. Вебер во многом опирался на его концепцию
Из книги Библия личных финансов автора Евстегнеев Александр Николаевич Из книги Маркетинг для государственных и общественных организаций автора Котлер Филип Из книги Практика управления человеческими ресурсами автора Армстронг Майкл Из книги Метод McKinsey. Использование техник ведущих стратегических консультантов для решения личных и деловых задач автора Расиел Итан Из книги Надежная база: лидерство для руководителей высшего звена автора Колризер Джордж Из книги Хорошая стратегия, плохая стратегия. В чем отличие и почему это важно автора Румельт Ричард Из книги МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира автора Силбигер СтивенПрогнозирование Хороший стратег умеет предсказывать будущее, то есть предвидеть характер изменений и поведение людей; эта способность оборачивается весьма серьезным преимуществом. Стратегия инвестирования в недвижимость Манхэттена на простейшем уровне основана
Из книги Основы менеджмента автора Мескон МайклПрогнозирование Одним из основных компонентов стратегии является прогнозирование мыслей и поступков окружающих и их своевременная оценка. Изучая битву при Каннах, проще всего решить, что ключевым фактором успеха стало окружение римской армии. Но это не вполне верно,
Из книги Преимущество сетей [Как извлечь максимальную пользу из альянсов и партнерских отношений] автора Шипилов АндрейПрогнозирование в маркетинге
(J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie)
Введение
Существует достаточно много исследований в области прогнозирования. Цель настоящей работы - описать ключевые моменты применения аппарата прогнозирования в маркетинге.
В данной статье будут рассмотрены следующие методы:
Анализ намерений контрагентов
- Delphi
- Ролевые игры
- conjoint анализ
- бутстрапирование оценок
- построение моделей на основе поведения аналогов
- прогнозирование с использованием дополнительной информации
- экспертные системы
- эконометрические методы
Мы также обсудим целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования следующих объектов:
Объем рынка
- действия ЛПР (лиц, принимающих решения)
- доля рынка
- продажи
- финансовые потоки.
Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами. Обратимся, к примеру, к работе Dalrymple 1987, в которой 99 % из 134 опрошенных компаний заявили о том, что для прогнозирования они используют "формальные методы". В 1975 г тот же автор получил результат, показавший, что 93% респондентов считают точный план залогом успеха бизнеса. В 1985 г. Jobber, Hooley и Sanderson пришли к выводу, что прогнозирование чаше всего встречается в top 9 наиболее актуальных задач, стоящих перед директорами по маркетингу британских текстильных компаний.
Одним словом, прогнозирование - проблема важная, но в каждом случае контекст у нее свой.
Некоторые компании изучают объем рынка и свою долю, другие - планируют спрос по позициям, третьи - анализируют возможную реакцию конкурентов или партнеров по бизнесу на выбранную компанией стратегию. Спланировав объемы реализации, и рассчитав издержки, компания получает прогноз денежных потоков. Взаимосвязь этих составляющих можно увидеть на Диаграмме 1 :
Еще раз подчеркнем, что цель данной работы - дать менеджерам обзор по "формальным методам" решения проблемы прогнозирования в маркетинге. К "формальным методам" ЛПР относятся по-разному: о результатах внедрения есть и положительные и отрицательные отзывы. В основе последних, как правило, лежит одна из трех ситуаций:
- качество полученного прогноза оказалось неудовлетворительным
- ЛПР неадекватно оценил надежность построенного прогноза
- Прогноз не совпадает с личными ожиданиями ЛПР.
Решение проблемы прогнозирования подразумевает использование целого комплекса методов, начиная от ролевых игр, заканчивая анализом финансовых потоков. На диаграмме 2 мы попытались объединить их в единое целое с тем, чтобы показать возможные пути повышения качества полученного прогноза, применяя различные техники анализа.
Методы, основанные на суждениях
Изучение намерений контрагентов
Суть подхода состоит в том, что респондентов просят описать свое поведение в различных ситуациях. Опросы с целью изучения намерений контрагентов используют чаще всего в ситуации, когда отсутствуют данные об исторических продажах. Примером может послужить вывод нового продукта на рынок. Описание технической стороны реализации данного подхода можно найти в работе Moritz (2001)
Ролевые игры
Ролевые игры используются для того, чтобы учесть так называемый "человеческий фактор". Этот подход незаменим при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Главное здесь - максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. Данный метод используется в настоящее время достаточно редко, хотя и обладает неплохим потенциалом (Armstrong, 2001)
Экспертные оценки
Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективные способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами.
Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода можно поднять путем применения процедур типа Delphi. Суть Delphi заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Об эффективности применения Delphi см. Rowe&Wright (2001).
Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.
Conjoint анализ
Намерения контрагентов можно предсказать, изучая взаимосвязи между поведением контрагентов и различными факторами. К примеру, анализируя реакцию покупателя на различные предложения по одному продукту, можно выявить факторы, определяющие спрос. Процедура сonjoint и заключается в изучении зависимости поведения контрагента от набора факторов. Часто этот метод используется при выводе на рынок нового продукта. В основе подхода лежит инструментарий, применяемый при планировании экспериментов.
Бутстрапирование оценок
Как и в сonjoint анализе можно построить модель поведения эксперта. Этот подход, известный как бутстрапирование оценок, позволяет снизить уровень субъективности получаемых оценок. Одним из методов построения такого рода моделей является применение регрессионного анализа. Подробнее см. Wittink & Bergesteun, 2001.
Методы, основанные на статистических данных
Экстраполяция
Методы экстраполяции предполагают использование исторических данных по изучаемому ряду. Наиболее популярным методом экстраполяции сейчас является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами. Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.
Использование подходов, основанных на экстраполяции, подразумевает стабильность объекта изучения. В случае, когда ситуация существенно изменилась, целесообразно применение методов из предыдущей группы.
Важным принципом экстраполяции является применение ее для прогнозирования долгосрочных тенденций. На коротких горизонтах слишком велико влияние "шумовой составляющей".
Существенным фактором, определяющим эффективность применения метода, является также надежность данных, лежащих в основе анализа.
Что касается альтернативных процедур экстраполяции, рекомендуется не применять сверхсложные аналитические методы построения прогноза. К примеру, подход Бокса Дженкинса, существенно превосходящий экспоненциальное сглаживание по технической сложности, зачастую дает сопоставимые по качеству результаты (Makridakis, et al., 1984; Armstrong 1985). В частности можно говорить о неоправданности применения нейросетей для решения данного комплекса проблем. Существуют, однако, сведения о том, что есть успешные результаты использования этих методов для прогнозирования доли рынка (Agrawal & Schorling 1996), и для предсказания поведения потребителя (West et al., 1997).
Прогнозирование с использованием дополнительной информации
Количественные методы, основанные на экстраполяции, не позволяют в полной мере использовать информацию, которой располагает менеджер, анализирующий ряд. Методы экстраполяции предполагают стабильность окружающей среды, но на практике эта предпосылка часто не работает. Прогнозирование с использованием дополнительной информации представляет собой низко затратный метод, позволяющий учесть качественные моменты, о которых осведомлены менеджеры. Примером такого рода модели является система, в которой предлагаемый машиной прогноз проверяется аналитиком на предмет реалистичности и принимается только в том случае, если он не противоречит его ожиданиям.
Построение моделей на основе поведения аналогов
Эксперт может идентифицировать ситуацию, прецедент которой уже имел место и экстраполировать текущие результаты с учетом информации о том, как вел себя аналог. Подробнее см. Duncan, Gore & Szczypula, 2001.
Экспертные системы
Экспертные системы пытаются воспроизвести ход рассуждения, которое проводит аналитик в ходе выставления оценки. На практике экспертные системы конструируются с помощью применения эконометрического аппарата к историческим данным об экономических взаимосвязях. Развитие идей conjoint анализа, экспертных оценок и бутстреп часто выливается в создание экспертной системы.
Многомерные техники анализа
Данная область достаточно хорошо изучена, однако, как правило, результаты, получаемые на практике, оказываются неудовлетворительными. Данную группу методов в дальнейшем обсуждать мы не будем.
Эконометрические методы
Эконометрические методы используют априорные теоретические знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных.
Эконометрические модели обладают тем преимуществом, что они непосредственно связаны с планированием и принятием решений. С их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым, генерируя различные сценарии развития. При выборе этой группы методов следует учесть, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например - мода) могут возникнуть существенные проблемы.
Применение эконометрических моделей оправдано в ситуации, когда
1. Существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например - продажи) и набором факторов.
2. Форма зависимости известна, и ее можно оценить
3. Предполагается, что факторы на горизонте прогноза существенно изменят свое поведение
4. Эти изменения поддаются прогнозированию
Нарушение этих условий (что типично для «short run») делает использование данной группы методов нецелесообразным.
