2.2 Прогнозирование в системе менеджмента

Под прогнозированием понимается процесс исследования, направленный на выявление тенденций развития организации и ее внешнего окружения.

Целью прогнозирования, прежде всего, является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для организации это приведет. Прогнозирование позволяет оптимизировать деятельность компании, более точно распределить ресурсы.

На основе прогнозов строится все планирование производственной и финансовой деятельности организации.

В соответствии с прогнозами принимаются решения:

• о том, куда и в каких объемах направлять инвестиции,

• какие дополнительные производственные мощности потребуются и через какой период времени (например, операторы сотовой связи на основании прогнозов принимают решения об увеличении кол-ва базовых станций, контроллеров, коммутаторов и других элементов сети);

• какие технологии и услуги необходимо реализовать, чтобы успешно действовать на рынке в условиях жесткой конкуренции.

Прогнозирование повышает бдительность менеджеров и, следовательно, их способность реагировать на изменения.

Результатом данного этапа является некое научно обоснованное предположение о состоянии системы управления в будущем (прогноз).

Для того, чтобы успешно выполнять эту функцию необходимо знать:

• какие существуют методы прогнозирования,

• уметь применить соответствующую технику расчетов,

• преимущества и ограничения каждого из них,

• когда какие методы лучше применять.

Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, а также внешних и внутренних связей объекта прогнозирования вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Прежде чем заниматься прогнозированием в компании нам необходимо ответить на ряд вопросов:

• Для чего нам нужен этот прогноз?

• Что мы будем с ним делать? Кто им будет пользоваться?

• Какой требуется уровень детализации и временной охват?

• Какая точность прогноза необходима?

• Какими финансовыми ресурсами мы располагаем для решения этой задачи?

• Какие данные доступны и достаточно ли их?

Ответы на эти вопросы определяют тип прогноза, способы его получения, время и финансовые ресурсы, которые нам для этого необходимы.

Важно, чтобы в компании процесс прогнозирования был определенным образом ФОРМАЛИЗОВАН, т.е. должна быть описана методика его разработки, последовательность прохождения по всем подразделениям с четким указанием применяемых методов построения прогноза, сроков и форм подачи информации.

Если это не сделано, то процесс прогнозирования будет происходить стихийно. Выявляя отклонения прогнозных значений от фактических, мы не сможем определить, почему так произошло, соответственно, не сможем сделать выводов для недопущения этих ошибок в будущем, для повышения точности прогнозирования.

2.2 Виды прогнозов

Признак классификации	Виды прогнозов
по горизонту прогнозирования	краткосрочными (до 1 года, но обычно квартал), среднесрочными (от 1 года до 3 лет), долгосрочными (на 3 года и более).
по типу прогнозирования	поисковые прогнозы (основанные на поиске фактов связанных с тем или иным результатом или, иначе говоря, построенные на основе выявленных причинно-следственных связей), нормативные прогнозы (строятся в результате анализ временных рядов), основанные на творческом видении (или экспертные оценки)
по степени вероятности будущих событий	вариантные (предусматривается несколько вариантов развития событий), инвариантные (имеется только 1 вариант)
по способу представления результатов:	точечные прогнозы (объем продаж в следующем году составит 2,5 млн.руб) интервальные прогнозы (от 2 до 3 млн.)
по охвату рынка (в зависимости от того, что охватывает прогноз)	локальный рынок, глобальный рынок, товарная группа, отдельный товар.

Выбор метода прогнозирования зависит от множества факторов. Отметим некоторые из них:

• наличие данных,

• желаемая точность прогноза, а также

• временные и стоимостные затраты на его составление.

Методы прогнозирования условно можно разбить на две группы:

1. количественные,

2. качественные.

Количественные методы прогнозирования требуют значительного количества исходных данных и при их отсутствии не могут быть использованы.

Качественные методы, наоборот, предназначены для использования в условиях отсутствия достоверной количественной информации.

К количественным методам прогнозирования относятся:

• методы анализа временных рядов,

• каузальные (или причинно-следственные) методы.

В задачах прогнозирования метод анализа временных рядов используются при наличии значительного количества значений рассматриваемого показателя из прошлого и при условии, что наметившаяся тенденция ясна и относительно стабильна.

Анализ временных рядов предпочтительнее использовать при составлении краткосрочных прогнозов.

К данной группе методов относятся:

Суть метода скользящего среднего состоит в том, что значение прогнозируемого показателя определяется путем усреднения значений за несколько предшествующих моментов времени.

Метод экспоненциального сглаживаниятакже предполагает, суммирование значений за предшествующие периоды времени, но при этом им присваиваются весовые коэффициенты. Взвешивание осуществляется таким образом, что последние данные получают большие веса, нежели более старые. Это связано с тем,что значения показателя за более поздние временные периоды более точно отражают влияние совокупности факторов внешней среды, соответственно они более ценны для прогноза.

Для прогнозирования используется следующее рекуррентное соотношение (это означает, что последующий показатель вычисляется через предыдущий)

где - прогнозируемое значение показателя_.

- константа сглаживания. Значение выбирается исходя из конкретных условий.

В качестве рекомендаций можно использовать данные следующей таблицы:

	0,05	0,1	0,2	0,3
k	39	19	9	6

k – количество предшествующих моментов времени, используемых в расчете.

Пример:

Имеются данные о количестве пользователей сети за 7 месяцев текущего года. Необходимо составить прогноз на август месяц методом экспоненциального сглаживания. Константу сглаживания принять равной 0,4.

t	1	2	3	4	5	6	7	8
Y, тыс.чел.	3	5	9	7	9	12	14	?

Для прогнозирования методом экспоненциального сглаживания необходимо провести расчеты для всех временных периодов в следующей последовательности:

Прогнозное значение за январь месяц примем равным 3 тысяч пользователей, тогда кол-во пользователей в феврале будет равно:

поскольку фактическое и прогнозное кол-во совпадают, то в итоге получим

тыс.пользователей

В марте:

Таким образом, метод экспоненциального сглаживания показал, что в августе количество пользователей будет равно 11,1428 тыс. пользователей.

Метод экспоненциального сглаживания может быть использован только в относительно стационарных условиях, при стабильном развитии системы без резких изменений условий внешней и внутренней среды. Если же компания стала терпеть убытки, резко изменилась рыночная ситуация (например, цены на сырье, резко вырос уровень инфляции) данный метод не рекомендуется использовать, т.к. он не позволяет учесть влияние этих факторов.