- •1 Прогноз как форма научного предвидения
- •2 Сущность прогнозирования
- •1.3 Классификация прогноза, объекты прогноза
- •Тема 2. Информационная база прогнозирования
- •2.1 Основные типы информации и источники ее получения
- •2.2 Методы получения первичной и вторичной информации
- •2.3 Оценка качества собранной информационной базы прогнозирования
- •Тема 3. Методологические основы прогнозирования
- •3.1 Научные основы методологии прогнозирования
- •3.2 Классификация методов прогнозирования
- •3.3 Выбор метода прогнозирования
- •3.4 Необходимость и методы верификации прогноза
- •4.1 История возникновения методов прогнозирования
- •4.2 Наблюдение и эксперимент
- •4.3 Анализ и синтез
- •4.4 Предположение и гипотеза
- •4.5 Дедуктивные и индуктивные умозаключения
- •4.6 Аналогия
- •4.7 Классификация и систематизация
- •Тема 5. Методы экспертных оценок
- •5.1 Область применения экспертных методов
- •5.2 Подготовка и проведение экспертизы
- •5.3 Методы индивидуальных экспертных оценок
- •5.4 Методы коллективных экспертных оценок
- •5.5 Методы обработки информации, получаемой от экспертов
- •Тема 6. Логические методы прогнозирования
- •6.1 Метод исторической аналогии
- •6.3 Метод прогнозного сценария
- •7.1 Понятие экономических рядов динамики
- •7.2 Предварительный анализ исходных временных рядов
- •7.3 Модели временных рядов
- •7.4 Метод адаптивного прогнозирования
- •7.5 Оценка адекватности и точности моделей
- •7.6 Получение точечного и интервального прогнозов
- •Тема 8. Методы моделирования
- •8.1 Матричные модели
- •8.2 Оптимизационные модели
- •8.3 Модели принятия решений
- •8.4 Имитационное моделирование
- •Тема 9. Экономико-математические методы
- •9.1 Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей
- •9.2 Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- •10.1 Наиболее распространенные комплексные системы прогнозирования
- •10.3 Структурное прогнозирование
- •1 Сущность внутрифирменного прогнозирования
- •11.3 Автоматизированные системы прогнозирования
- •Тема 12. Прогнозирование товарооборота оптовой фирмы
- •12.1Прогнозирование спроса
- •12.2 Методы и модели прогнозирования продаж товаров
- •Тема 13. Экономико-математические модели управления запасами оптовой фирмы
- •13.2 Однономенклатурные модели
- •13.3 Многономенклатурные модели.
- •13.4 Прогнозирование страхового запаса
- •14. 1 Методы и модели анализа инвестиционных проектов
- •14. 2 Имитационное моделирование денежных потоков проекта
- •14.3 Прогнозирование хозяйственного риска
элементов, числом значащих переменных и характером связей между ними. По этим признакам можно выделить объекты: сверхпростые, в которых переменные существенно не связаны друг с другом; простые – парные взаимосвязи между переменными; сложные – взаимосвязи между тремя переменными и более; сверхсложные, при изучении которых учитываются взаимосвязи между всеми переменными.
4.Степень детерминированности: детерминированные объекты, в которых случайная составляющая несущественна и ею можно пренебречь; стохастические объекты, при описании которых необходим учет их случайной составляющей; смешанные объекты с детерминированными и стохастическими характеристиками.
5.Характер развития во времени: дискретные объекты, регулярная составляющая (тренд) которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени, тренд – аналитическое или графическое представление об изменении переменной во времени. Апериодические объекты, регулярная составляющая которых описывается апериодической непрерывной функцией времен; циклические объекты, имеющие регулярную составляющую в виде периодической функции времени
6.Степень информационной обеспеченности, определяемая полнотой имеющихся качественной или количественной ретроспективой информации об объектах прогноза.
Объектом экономического прогнозирования являются как натуральновещественные, так и стоимостные показатели.
Тема 2. Информационная база прогнозирования
2.1Основные типы информации и источники ее получения
2.2Методы получения первичной и вторичной информации
2.3Оценка качества собранной информационной базы прогнозирования
2.1 Основные типы информации и источники ее получения
Наличие полной и точной информации о прошлом, настоящем и будущем является залогом качества прогноза.
Информация в переводе с латинского (informare) означает "размышление, истолкование". Информация в прогнозировании — это исторические знания, представленные в формализованном виде и подлежащие интерпретации. Известно определение Норберта Винера, в соответствии с которым информацией считаются данные, снижающие неопределенность в знаниях об объекте управления, среде.
Возможны несколько вариантов структурирования информации, используемой при разработке прогнозов.
1 по характеру отражения свойств вся имеющаяся информация об объекте прогнозирования может быть отнесена к следующим трем видам:
1.1) подсознательная или интуитивная (неосознанная);
1.2) предметное описание объекта;
1.3) формальные статистические данные.
2 По степени достоверности информация делятся на
-достоверную (знания, полученные из официальных источников),
-информацию относительной достоверности (знания полученные из случайных источников),
-информация с возможным умышленным искажением информации.
3) исходя из принципов получения информации ее деля на:
3.1 Первичные данные получают в результате исследований, специально
3
проведенных для решения конкретной проблемы.
3.2 Вторичные данные – это данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей данного исследования
К источникам информации относятся информационные ресурсы современного общества, поставляющие периодическую информацию на основе любых типов носителей. К носителям информации могут быть отнесены средства периодической печати, телевидение, радио, специальные маркетинговые базы данных, коммуникационные сети, правительственные источники и информация от частных лиц.
2.2 Методы получения первичной и вторичной информации
Прогнозирование явно или неявно основывается на информации, которая может быть получена с использованием первичных и вторичных данных, или первичной и вторичной информации.
Методы сбора первичных данных можно классифицировать как количественные и качественные.
Количественное исследование отвечает на вопросы «кто» и «сколько». Количественные исследования обычно отождествляют с проведением измерений
и различных опросов.
Опрос предполагает выяснение мнения респондента по определенному кругу включенных в анкету вопросов путем личного либо опосредованного контакта интервьюера с респондентом.
Опросы могут различаться:
o по способу контакта с респондентом: лично, по телефону, по почте (в том числе по электронной) и через Internet;
o по типу респондентов: опрос физических лиц, опрос юридических лиц, опрос экспертов;
o по месту проведения опроса: дома, в офисе, в местах продаж;
o по типу выборки: опрос репрезентативной либо целевой выборки. Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпретацию данных
путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят. Основные методы качественных исследований: фокус-группы, глубинные интервью, анализ протокола.
• Фокус-группа представляет собой групповое интервью, проводимое модератором в форме групповой дискуссии по заранее разработанному сценарию с небольшой группой «типичных» представителей изучаемой части населения, сходных по основным социальным характеристикам.
Среди недостатков данного метода данного метода следует отметить:
o возможную нерепрезентативность (мнения, высказанные членами фокусгруппы, нельзя считать мнением всех потребителей);
o субъективную интерпретацию полученных результатов (которая, впрочем, всегда присутствует в качественных методах исследований).
К числу достоинств фокус-групп можно отнести:
o максимальную возможность для свободной генерации новых идей; o разнообразие направлений использования данного метода;
o возможность изучать респондентов, которые в более формальной ситуации не поддаются изучению;
возможность для заказчика принимать участие на всех этапах исследования.
• Глубинное интервью — слабоструктурированная личная беседа интервьюера с респондентом в форме, побуждающей последнего к подробным ответам на задаваемые вопросы.
4
Основные недостатки метода глубинных интервью связаны со сложностью поиска интервьюеров. Во-первых, для проведения глубинных интервью требуются квалифицированные специалисты, которых нелегко найти. Далее, на качество результатов интервью сильно влияет личность и профессионализм интервьюера. И, наконец, сложность обработки и интерпретации полученных в ходе интервью данных, как правило, требует привлечения для их анализа специалистов-психологов.
Достоинства. С помощью глубинных интервью можно получить более полную информацию о поведении человека, о причинах такого поведения, его глубинных мотивах, что не всегда возможно в фокус-группе, где респонденты оказывают давление друг на друга и сложно определить, кто именно дал тот или иной ответ
• Анализ протокола заключается в помещении респондента в ситуацию принятия решения о покупке, в процессе которого он должен подробно описать все факторы, которыми он руководствовался при принятии этого решения.
Методами получения вторичной информации являются методы анализа документов. Выделяют два основных типа анализа:
-традиционный (классический) ,
-формализованный (количественный) – контент-анализ.
Для того чтобы получить обзор вторичной информации, необходимо: o Определить возможные источники необходимой информации.
o Изучить все выбранные источники информации, проанализировать их содержание и выбрать нужную информацию.
oПодготовить итоговый отчет.
2.3Оценка качества собранной информационной базы прогнозирования
Полнота исходной информации определяет степень обеспеченности
прогнозирования достоверными данными. В информационном массиве учитывается количество информации, под которой понимается мера уменьшения неопределенности ситуации вследствие того, что становятся известными исходы другой ситуации.
Для выбора прогнозируемого решения рекомендуется выявлять уровень {категорию) надежности ожидания информации. Различают четыре категории надежности:
I категория — надежные ожидания, т. е. имеется полная и точная информация. Такая ситуация благоприятная, но редко встречающаяся.
II категория — рискованные ожидания, т. е. имеющаяся информация не является достаточно надежной. В таком случае рекомендуется выполнить расчет с целью определения ее отклонения от предполагаемой.
III категория — субъективно ненадежные ожидания, т. е. имеющаяся информация является неточной и ненадежной, но получить новую невозможно.
IV категория — объективно ненадежные ожидания. В этом случае говорят об отсутствии данных для оценки возможно реального развития события.
Отбор информации построен на основе оценки ряда критериев источника информации и качественного состояния информации, поступающей от него.
Критерий "полезность" информации. Критерий "достоверности" информации. Критерий "периодичности".
Критерий "систематизации"
5