Прогнозування економічних процесів

Потреба в прогнозуванні може виникнути на декількох рівнях системи управління підприємством, оскільки попит на продукцію і послуги може змінюватися з різною періодичністю.

Для систем управління підприємством найбільш важливими моментами є:

• ієрархія прогнозів;

• структура формування прогнозів;

• якісні методи прогнозування;

• кількісні методи прогнозування;

• поєднання прогнозування і планування.

Нижче приводяться приклади основних прогнозів.

1. Довгострокові прогнози. Горизонт прогнозування — роки. Об’єкти прогнозування: потреби ринку в нових видах продукції (у вартісному або натуральному вираженні); потреби ринку в старій, тобто тій, що випускається сьогодні, продукції (у вартісному або натуральному вираженні); необхідна продуктивність підприємства; капіталовкладення; потреби у виробничих потужностях підприємства.

2. Середньострокові прогнози. Горизонт прогнозування — місяці. Об’єкти прогнозування: нові типи або групи продукції; продуктивність окремих виробництв і підрозділів; потреби в кадрах; потреби по закупівлі матеріалів; оцінка запасів.

3. Короткострокові прогнози. Горизонт прогнозування — тижні. Об’єкти прогнозування: окремі найменування продукції; працівники певних спеціальностей і кваліфікації; продуктивність обладнання в окремих цехах і на дільницях; рівень запасів.

На рис.4.6 показана укрупнена схема формування прогнозу і його використання як першого кроку в плануванні.

Якісні методи прогнозування звичайно базуються виявленні чинників, які визначають об’єми продажу або сервісу. Потім формуються думки відносно імовірностей прояву цих чинників в майбутньому.

Рис. 4.6. Схема формування прогнозу

Нижче приводяться основні якісні методи.

1. Мозковий штурм.Робочій групі надається будь-яка необхідна інформація з бази даних підприємства і зовнішньої бази даних. Учасники групи створюють індивідуальні прогнози. Крайні прогнози відкидаються, а роль компромісного виконує прогноз, заснований на індивідуальних прогнозах, що залишилися.

2. Метод Делфі.У цьому методі учасники анонімно відповідають на питання, отримують інформацію про відповіді всіх учасників, а потім процес повторюється знову до досягнення згоди.

3. Огляд діяльності з продажів.Оцінка продажу в майбутньому по регіонах виходить тут на основі оцінок окремих продавців.

4. Аналіз інформації від покупців.Оцінки майбутнього продажу виходять прямо від покупців. Індивідуальні оцінки зводяться воєдино.

5. Історичні аналогії.Маркетингові дослідження, опитування, інтерв’ю, пробний продаж дозволяє сформувати основу для перевірки гіпотез відносно поведінки реального ринку.

Якісні методи засновані на нескладних алгоритмах обробки інформації. Обсяг інформації може бути значним. Роль комп’ютерних систем полягає в інформаційній підтримці.

Кількісні методи прогнозування реалізовуються за допомогою математичних моделей, що базуються на попередні історії. Подібні моделі будуються, виходячи з припущення, що дані про поведінку процесу в минулому можуть бути поширені і на майбутнє.

Частіше за все в базові системи і пакети прикладних програм включаються методи, засновані на часових рядах, отриманих шляхом вимірювань в певних часових періодах.

Як правило, результати вимірювань поведінки процесу в минулому можуть бути розкладені на декілька компонент.

Тренд —це постійна, довготривала тенденція.

Циклічна складоваописує ту частину процесу, яка повторюється з низькою частотою.

Сезонна складоваописує цикли, що повторюються з високою частотою протягом року.

Випадкова флуктуаціяявляє собою випадкове відхилення часового ряду від невипадкової функції, що описується трендом, циклічною і сезонною складовими.

Прогнозування на основі кількісних методів полягає передусім у визначенні вигляду і параметрів функцій, що описують невипадкові складові.

Найчастіше застосовуються наступні кількісні моделі прогнозування:

1. Лінійна регресія.Модель направлена на виявлення зв’язку між залежною змінною (тобто величиною, що прогнозується ) і однією або більшою кількістю незалежних змінних, які представлені у вигляді даних про попередню історію. У простій регресії є тільки одна незалежна змінна, а у множинній регресії їх декілька. Якщо передісторія представлена у вигляді часового ряду, то незалежна змінна — це часовий період, а залежна — це величина, що прогнозується,наприклад, об’єм продажу.

2. Методи ковзаючого середнього.Прогностична модель для короткострокових прогнозів, заснована на часових рядах. У ній середнє арифметичне фактичних показників, обчислене для прийнятого числа останніх минулих часових періодів, приймається за прогноз на наступний часовий період.

3. Метод зваженого ковзаючого середнього.Ця модель працює подібно попередній моделі, але в ній обчислюється не середнє, а середньозважене значення, яке і приймається за прогноз на найближчий часової період. Менші ваги приписуються більш віддаленим періодам.

4. Експоненціальне згладжування.Це модель, що використовує часові ряди і призначена для короткострокових прогнозів. У даному методі величина, спрогнозована для останнього періоду, коректується на основі інформації про помилку прогнозу в останньому періоді. Скорегований за останній період прогноз стає прогнозом на наступний період.

Функції прогнозування і планування можуть перетинатися, оскільки перетинаються періоди прогнозування і планування, а об’єктом прогнозування і планування може бути одна і та ж продукція. При цьому об’єктом планування є продукція, на яку є замовлення. Прогноз же за своєю природою напряму не пов’язаний із існуючим замовленням.

У деяких системах передбачена наступна логіка визначення потреб в продукції при одночасному прогнозуванні і плануванні. Горизонт планування ділиться на три часових зони. Для кожної зони використовується свій варіант прийняття рішення про величину потреб в продукції.

Варіант 1.Потреби обчислюються на основі фактичного існуючого попиту.

Варіант2. Потреби обчислюються на основі попиту, заякий приймається максимальне значення з двох величин — прогнозу і фактичного попиту.

Варіант 3.Матеріальні потреби визначаються на основі попиту, що прогнозується.

Вибір варіанту взаємодії фактичного попиту і попиту, що прогнозується, залишається за користувачем. Вибір залежить від типу виробництва, номера зони, зовнішніх умов, в яких працює підприємство.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.