Prognozavimas ir planavimas. Prognozavimas – tai žvilgsnis į ateitį, galimų raidos kelių, tam tikrų sprendimų pasekmių įvertinimas. Planavimas – tai veiksmų sekos sukūrimas norimam pasiekti. Vadovo darbe jie yra glaudžiai susiję.
Išanalizuokime paprastą pavyzdį, parodantį ryšį tarp prognozavimo ir planavimo. Įsivaizduokite, kad esate stepėje, ir jūsų Maksimalus greitis pėsčiomis – 6 kilometrai per valandą. Tada galite nuspėti, kad po valandos tam tikru momentu atsidursite 6 kilometrų spindulio apskritime, kurio centras yra pradiniame taške. Planuodami galite naudoti prognozavimo rezultatus. Jei vieta, į kurią vykstate, yra ne toliau kaip 6 kilometrai nuo starto vietos, tuomet pėsčiomis nueisite ne ilgiau nei per valandą. Jei šis atstumas yra 18 kilometrų, tada prognozė rodo, kad problemos išspręsti neįmanoma. Ką daryti? Arba atsisakykite savo ketinimo arba padidinkite skirtą laiką (iki 3 valandų), arba naudokite greitesnį transporto priemonė nei kojos (automobilis, malūnsparnis).
Kodėl sunku nuspėti? Kartais prognozė yra pagrįsta gerai ištirtais modeliais ir yra tikrai vykdoma. Niekas neabejoja, kad diena ateis po nakties. Erdvėlaivių judėjimo prognozavimo metodai buvo sukurti tiek, kad būtų galima automatiškai prijungti erdvėlaivius. Tačiau prognozavimo problemos, su kuriomis susiduria vadovas, dažniausiai neleidžia daryti vienareikšmiškos pagrįstos prognozės. Kodėl yra neapibrėžtumas?
Nepretenduoja į visišką klasifikaciją Įvairios rūšys neaiškumų, kai kuriuos iš jų nurodysime. Dalis yra susijusi su žinių apie gamtos reiškinius ir procesus stoka, pavyzdžiui:
- neapibrėžtumas, susijęs su nepakankamomis žiniomis apie gamtą (pavyzdžiui, mes nežinome tikslaus naudingųjų iškasenų kiekio konkrečiame telkinyje, todėl negalime tiksliai numatyti kalnakasybos pramonės plėtros ir mokestinių pajamų iš jos įmonių dydžio),
- neapibrėžtumas natūralus fenomenas, pavyzdžiui, oras, turintis įtakos pasėlių derliui, šildymo išlaidoms, turizmui, eismo spūstims ir kt.
- neapibrėžtumai, susiję su esamų (netikėtos avarijos) ir prognozuojamų (galimos kūrėjų klaidos arba fizinis proceso įgyvendinimo negalėjimas, kurio nebuvo galima numatyti iš anksto) technologinių procesų įgyvendinimu.
Daugelis galimų neaiškumų yra susiję su artimiausia įmonės, kurios vadovas užsiima prognozavimu, aplinka:
- neaiškumus, susijusius su ekonominio gyvenimo dalyvių (pirmiausia mūsų įmonės partnerių ir konkurentų) veikla, ypač su jų verslo veikla, Financinė padėtis, įsipareigojimų laikymasis,
- neaiškumų, susijusių su socialiniais ir administraciniais veiksniais konkrečiuose regionuose, kuriuose mūsų įmonė turi verslo interesų.
Neaiškumai šalies lygiu taip pat svarbūs, visų pirma:
- būsimos rinkos situacijos šalyje neapibrėžtumas, įskaitant patikimos informacijos apie būsimus tiekėjų veiksmus stoką dėl besikeičiančių vartotojų pageidavimų;
- neapibrėžtumas, susijęs su kainų svyravimais (infliacijos dinamika), palūkanų normomis, valiutų kursais ir kitais makroekonominiais rodikliais,
- neapibrėžtumų, kuriuos sukelia teisės aktų ir dabartinės ekonominės politikos (t. y. su šalies vadovybės, ministerijų ir departamentų veikla) nestabilumas, susijęs su politine situacija, partijų, profesinių sąjungų, aplinkosaugos ir kitų organizacijų veiksmais visoje šalyje.
Dažnai reikia atsižvelgti į išorinius ekonominius neapibrėžtumus, susijusius su situacija užsienio šalyse ir tarptautinės organizacijos su kuriais bendraujate.
Taigi vadovas turi numatyti ateitį, priimti sprendimus ir veikti, tiesiogine prasme plaukdamas netikrumo vandenyne. Naudinga juos suskirstyti į STAČIUS veiksnius (pagal pirmąsias žodžių raides - socialiniai, technologiniai, ekonominiai, aplinkosauginiai, politiniai) ir konkurencinės aplinkos veiksnius. STEEP veiksniai veikia nepriklausomai nuo vadovo, tačiau konkurentai mums jokiu būdu nėra abejingi. Galbūt jie kovos su mumis, sieks išstumti mūsų įmonę iš rinkos. Tačiau įmanomos ir derybos, vedančios prie abiem pusėms naudingo susitarimo.
Kiekvienas iš išvardytų neapibrėžtumo tipų gali būti struktūrizuotas toliau. Taigi, technologinių avarijų neapibrėžtumo analizės srityje pastebimi dideli pokyčiai, ypač chemijos pramonė ir atominėse elektrinėse. Akivaizdu, kad Černobylio tipo avarijos turi didelę įtaką TEEL faktorių vertėms, taigi ir įplaukoms bei mokėjimams iš biudžeto tiek vietos, tiek federaliniu lygmeniu.
Įvairių tipų prognozės. Prognozės visada yra pagrįstos tam tikromis prielaidomis. Labiausiai paplitusi yra stabilumo prielaida: „jei tęsis esamos tendencijos ir ryšiai“, „jei neatsitiks nieko neįprasto“... Tačiau kartais reikia nuspėti mus dominančio proceso raidą tiesiog neįprastomis sąlygomis. Pavyzdžiui, kas nutiks Rusijos ekonomikai apskritai ir konkrečiai jūsų įmonei, jei viskas muitinės pareigos ir eksporto bei importo muitai, t.y. Ar Rusija pereis prie „laisvosios prekybos“ politikos, propaguojamos daugelyje Amerikos ekonomikos vadovėlių?
Jei reikia atsižvelgti į situaciją, kai įvykiai gali vystytis pagal keletą iš esmės skirtingų variantų, tada naudojamas scenarijaus metodas. Tai prognozavimo problemos išskaidymo (t.y. supaprastinimo) metodas, numatantis įvykių (scenarijų) raidos atskirų variantų rinkinį, kuris kartu apima visus galimus plėtros variantus. Tuo pačiu metu kiekvienas atskiras scenarijus turėtų leisti pakankamai tiksliai prognozuoti, o bendras scenarijų skaičius turėtų būti matomas.
Konkrečioje situacijoje pati tokio skilimo galimybė ne visada yra akivaizdi. Taikant scenarijų metodą, būtina atlikti du tyrimo etapus:
- sukurti išsamų, bet valdomą scenarijų rinkinį;
- prognozavimas pagal kiekvieną konkretų scenarijų, siekiant gauti atsakymus į vadovui rūpimus klausimus.
Kiekvienas iš šių etapų formalizuotas tik iš dalies. Didelė samprotavimų dalis atliekama kokybiniu lygmeniu, kaip įprasta socialiniuose ir ekonominiuose bei humanitariniuose moksluose. Viena iš priežasčių yra ta, kad perteklinio formalizavimo ir matematizavimo troškimas veda prie dirbtinio tikrumo įvedimo ten, kur jo iš esmės nėra, arba į sudėtingo matematinio aparato naudojimą. Taigi samprotavimas verbaliniu lygmeniu daugelyje situacijų laikomas įrodomuoju, o bandymas išsiaiškinti vartojamų žodžių reikšmę, pavyzdžiui, naudojant neaiškių aibių teoriją (viena iš perspektyvių šiuolaikinės taikomosios matematikos sričių), sukuria labai sudėtingus matematinius modelius. .
Pavyzdžiui, pabudęs ryte tingus ir nesąžiningas vadovas gali apsvarstyti keletą savo elgesio scenarijų (juokauju!):
- eiti į darbą;
- likti namuose be jokių paaiškinimų;
- likti namuose dėl ligos;
- paskambink aukštesniam vadovui ir informuok, kad reikia eiti į derybas, o pačiam likti namie ir t.t.
Paliekame skaitytojui numatyti įvykių raidą kiekviename iš šių scenarijų.
Kai kurios prognozės dažniausiai išsipildo. Pats jų pareiškimas prisideda prie jų įgyvendinimo. Pavyzdžiui, per televiziją transliuojama konkretaus banko bankroto prognozė lemia tai, kad daugelis indėlininkų iš karto pareiškia norą atsiimti savo indėlius iš šio banko. Bet joks bankas negali grąžinti indėlių visiems indėlininkams vienu metu ar net pakankamai didelei jų daliai (pavyzdžiui, keturiems iš dešimties). Išties dalis lėšų buvo išduota kaip paskolos, dalis investuota į įvairaus likvidumo laipsnio vertybinius popierius, dalis išleista banko išlaikymui (pastatas, kompiuteriai, darbuotojų atlyginimai,...). Dėl to bankas negali vykdyti savo įsipareigojimų indėlininkams, o tai suteikia pagrindą iškelti bankroto bylą.
Vienas iš prognozavimo metodų pritaikymo būdų – pokyčių poreikio nustatymas „redukuojant iki absurdo“. Pavyzdžiui, jei Žemės gyventojų skaičius padvigubėja kas 50 metų, nesunku suskaičiuoti, kada vienam kvadratiniam Žemės paviršiaus metrui bus 10 000 žmonių. Iš tokios prognozės išplaukia, kad gyventojų augimo modeliai turi keistis.
Prognozavimo metu nustatytų nepageidaujamų tendencijų apskaita leidžia imtis reikiamų priemonių joms užkirsti kelią ir taip trukdyti prognozės įgyvendinimui. Prognozavimas yra tam tikras modeliavimo būdas, kaip žinių ir kontrolės pagrindas.
Prognozavimo metodai. Matematiniai priklausomybių atkūrimo metodai deterministiniu atveju vyksta iš tam tikros laiko eilutės, t.y. funkcija, apibrėžta baigtiniame laiko ašies taškų skaičiuje.
Taip pat naudojami bendresni metodai ir modeliai. Šiuo atveju laiko eilutės dažnai nagrinėjamos tikimybinio modelio rėmuose, be laiko įvedami ir kiti veiksniai (nepriklausomi kintamieji), pavyzdžiui, pinigų pasiūlos dydis (bendras M2). Laiko eilutė gali būti daugiamatė, t.y. atsakymų (priklausomų kintamųjų) skaičius gali būti daugiau nei vienas. Laiko eilučių analizės ir prognozavimo problemoms skirta didelė literatūra.
Pagrindiniai uždaviniai, kuriuos reikia išspręsti, yra interpoliacija ir ekstrapoliacija (tai yra faktinė prognozė). Mažiausių kvadratų metodą paprasčiausiu atveju (tiesinė vieno koeficiento funkcija) sukūrė vokiečių matematikas K. Gaussas 1794-1795 m. Gali būti naudingos išankstinės kintamųjų transformacijos. Žaidėjams finansinės rinkosšis metodas vadinamas „technine analize“.
Infliacijos indekso ir vartotojų krepšelio kainos prognozavimo patirtis sukaupta Aukštųjų statistinių technologijų ir ekonometrijos institute. Tuo pačiu metu pasirodė naudinga transformuoti (logaritmą) kintamąjį – esamą infliacijos indeksą. Būdinga tai, kad esant stabilioms sąlygoms prognozavimo tikslumas pasirodė pakankamai patenkinamas – 10-15%. Tačiau 1996 m. rudenį prognozuotas žymus kainų lygio kilimas nepasitvirtino. Faktas yra tas, kad 1996 metų vasarą šalies vadovybė perėjo prie naujos vartotojų kainų augimo stabdymo politikos. Ši politika buvo paprasta – masinis atlyginimų ir pensijų nemokėjimas. Sąlygos pasikeitė – statistinė prognozė pasirodė netinkama. Kitas pavyzdys – Maskvos vadovybės administracinė galia pasireiškė tuo, kad 1995 metų lapkritį (prieš parlamento rinkimus) kainos Maskvoje sumažėjo vidutiniškai 9,5 proc., nors lapkritis paprastai pasižymi spartesniu kainų kilimu nei kitose šalyse. metų mėnesiai, išskyrus gruodį ir sausį.
Norint taikyti statistinio prognozavimo metodus, reikalingos ilgos laiko eilutės. Todėl greitai besikeičiančioje aplinkoje, prognozuojant naujai atsirandančių situacijų raidą, jos negali būti taikomos. Ką tik buvo pateiktas konkretus pavyzdys: vyriausybės perėjimas prie naujos kainų ribojimo politikos pakeitė situaciją ir paneigia ankstesnes prognozes. alternatyva statistiniais metodais yra ekspertų prognozavimo metodai, pagrįsti specialistų patirtimi ir intuicija.
Prognozavimui gali būti naudojami įvairūs ekonometriniai ir ekonominiai-matematiniai modeliai, specialūs kompiuterių sistemos leidžiantis naudoti visus aukščiau išvardintus metodus kartu. Tikslas yra atsižvelgti į visus įmanomus veiksnius, su kuriais tikimasi pagerinti prognozę. Finansų rinkų žaidėjams šis metodas vadinamas " fundamentalioji analizė“. Kartais didelės valstybinės ar privačios organizacijos sukuria vadinamuosius „situacijų kambarius“, kuriuose situaciją analizuoja aukštos kvalifikacijos ekspertų grupė, turėdama prieigą prie įvairių statistinių duomenų bankų ir žinių bazių, naudodama Didelis pasirinkimas matematiniai ir simuliaciniai modeliai.
Kaip patikrinti prognozės patikimumą? Paprasčiausias dalykas – gauti iš kūrėjo prognozės tekstą, supakuoti į maišelį ir įdėti į seifą. Atėjus laikui, kuriam bus skaičiuojama prognozė, atidarykite pakuotę ir palyginkite prognozę su realybe. Žinoma, tam prognozė turi būti suformuluota taip, kad ateityje būtų galima nustatyti, ar prognozė išsipildė, ar ne. Nenuostabu, kad astrologų, chiromantų ir būrėjų prognozės tokios miglotos. Jei jūsų pašnekovas atsisako tokio prognozės patikimumo patikrinimo, nedvejokite – jis šarlatanas.
Jei turite prognozavimo technologiją, jums nereikia laukti, kol įvertinsite prognozės patikimumą. Tikslumo dėlei mes kalbame apie ateinančių metų prognozę. Išmeskite praeitų metų informaciją ir pritaikykite savo technologiją. Gaukite prognozę metams į priekį iš naujausių duomenų – t.y. Šiais laikais. Belieka palyginti ją su realybe ir įvertinti nuspėjimo taisyklės kokybę.
Planavimas
Planavimas mūsų gyvenime. Mes visi planuojame visą laiką. Kaip galiu patekti iš namų į koledžą? Surinkęs informaciją ir apgalvojęs (t. y. padaręs prognozę), suprantu, kad yra daugybė galimybių:
- galite eiti pėsčiomis (pasivaikščioti užtruksite pusantros valandos, bet nereikės leisti pinigų);
- galite važiuoti metro ir likusį kelią nueiti pėsčiomis;
- galite važiuoti metro, o tada dvi stotelės troleibusu;
- galite važiuoti taksi ir pan.
Kurį variantą pasirinkti? Priklausomai nuo aplinkybių. Jei skubiai reikia būti institute, teks važiuoti taksi, nors ši galimybė yra daug brangesnė nei kitos. Jei geras oras ir neturiu ką veikti, galiu eiti pėsčiomis. Tačiau įprastoje situacijoje nusprendžiu sėsti į metro ir nusipirkti mėnesinį bilietą. Jei autobuso stotelėje nėra, aš einu pėsčiomis, o jei yra, turiu naują pasirinkimą: ką taupyti – laiką ar pinigus?
Planuojame visą laiką – valandai, dienai, mėnesiui, metams ar visam gyvenimui. Nusprendžiame, ar imti pietums kotletą ar dešrą, stoti į Maskvos valstybinį universitetą ar MPEI, vesti Mašą ar Katją, likti tame pačiame darbe ar ieškoti naujo. Skiriasi tik šių sprendimų kaina. Nesvarbu, ar vakarienę pasirinkote teisingai, ar neteisingai, iki vakaro ji pasimirš, o su kitų sprendimų pasekmėmis teks kovoti metų metus ar net visą gyvenimą.
Planavimas kaip valdymo sprendimas. Planavimas kaip vadovo darbo dalis turi daug bendro su asmeninio gyvenimo planavimu. Jis taikomas ne įprastiems kasdieniams reikalams, o svarbiems sprendimams, lemiantiems tolimesnę įmonės plėtrą.
Pagal vokiečių profesoriaus D. Hahno koncepciją planavimas yra į ateitį orientuotas sistemingas sprendimų priėmimo procesas. Jo knygoje aprašomas koncernų „Daimler – Benz“ ir „Siemens“ planavimas. Taigi sprendimai planavimo srityje yra tam tikra valdymo sprendimų rūšis.
Paskirstyti Strateginis planavimas. orientuotas į tolesnį įmonės egzistavimą, užtikrinamą sėkmės (pelningumo) potencialo ieškant, kūrimu ir palaikymu bei veiklos planavimu – metinių (veiklos) planų, nulemsiančių organizacijos plėtrą trumpuoju ir vidutiniu laikotarpiu, formavimas. dėl strateginių tikslų.
Būtina perspėti apie vieną giliai įsišaknijusią klaidingą nuomonę. Žlugus SSRS, žodžius „planas“, „planinė ekonomika“ pradėjo vartoti neigiamą atspalvį turintys asmenys. SSRS ekonomikos trūkumus kai kurie nepakankamai kompetentingi ekonomikoje ir vadyboje žmonės siejo su tuo, kad tai buvo „planuota“. Tačiau susipažinimas su lyderiaujančių Vakarų įmonių patirtimi, su Vakarų vadybos mokslu rodo, kad Vakaruose daugiau dėmesio skiriama planavimo klausimams, planai buvo ruošiami ir rengiami kruopščiau nei buvo SSRS. Pavyzdžiui, eilės sovietinėse parduotuvėse ir daugybės prekių trūkumas pirmiausia atsiranda dėl prasto prekybos paslaugų sistemos planavimo ir atitinkamai plataus vartojimo prekių išleidimo.
Planavimo metodai. Planavimo technologija yra gerai išvystyta ir nuolat naudojama. Remiantis įmonės misija ir pagrindiniais principais, atsakant į klausimą „Kodėl?“, suformuluojami strateginiai tikslai, nurodantys, ką apskritai daryti. Tada jie sukonkretinami į užduotis, o tie – į konkrečias užduotis. Toliau apskaičiuojami reikalingi ištekliai – materialiniai, finansiniai, personaliniai, laikinieji – ir, jei reikia, peržiūrimi užduotys, uždaviniai ir tikslai. Rezultatas – realus planas. Labai svarbu, kad rezervai būtų reikalingi nenumatytoms aplinkybėms.
Pavyzdžiui, nusprendėte tapti ekonomistu. Tai jūsų misija. Strateginiai tikslai yra juos ištirti akademiniai dalykai kurie yra įtraukti į ekonomisto mokymo programą. Taigi, vienas iš šių tikslų – susipažinti su vadyba iš vadovėlio, kurį laikote rankose. Šis tikslas yra suskirstytas į užduotis, kurių kiekviena yra išstudijuoti konkretų skyrių. Konkreti užduotis – įvaldyti tam tikrą skyriaus skyrių. Jums reikalingi ištekliai yra laikas mokytis. Vadove yra apie 300 puslapių. Kiek tai užtruks? Detektyvus skaitote 60 puslapių per valandą greičiu, vadinasi, valdymas užtruks 5 valandas. Iš viso mokymo programoje yra apie 30 dalykų, tai reiškia, kad visas kursas užtruks 150 valandų. Jei treniruositės 8 valandas per dieną, tada ekonominis išsilavinimas galima gauti uz 150/8? 19 dienų. Kodėl studentas mokosi 5 metus? Kas negerai su samprotavimu? Pirma, studijuoti studijų vadovas Tai ne detektyvas. Reikia ne tik perskaityti tekstą, bet ir pagalvoti apie jį, atsakyti į tokius klausimus, kokie pateikiami paskaitų pabaigoje, rengti tezes, remtis papildoma literatūra ir galiausiai laikyti egzaminą. Todėl „Valdymas“ užtruks ne 5 valandas, o 10-30 kartų daugiau laiko. Antra, net 19 dienų labai sunku išlaisvinti nuo visko, išskyrus ekonomikos studijas. Nenumatyti vėlavimai (ligos, draugų atvykimai ir pan.) dar kelis kartus sumažins Jūsų darbo tempą.
Paprastai planavimo procese yra aštuoni etapai.
1 etapas. Tikslo nustatymas (tikslo nustatymas). Ką tiksliai norite pasiekti (ar jūsų įmonė)? Tai pats sunkiausias etapas. To negalima formalizuoti. Vadovo asmenybė pasireiškia būtent tuo, kokius tikslus jis kelia.
2 etapas. Tikslų pasiekimo būdų parinkimas, analizė ir įvertinimas. Paprastai tai galite padaryti įvairiais būdais. Kuris atrodo geriausias? Kokius tikslų siekimo būdus galima iš karto atmesti kaip netinkamus?
3 etapas. Būtinų veiksmų sąrašo sudarymas. Ką konkrečiai reikia padaryti norint įgyvendinti ankstesniame etape pasirinktą variantą, kad būtų pasiekti tikslai?
4 etapas. Darbo programos (veiksmų plano) sudarymas. Kokia tvarka geriausia atlikti ankstesniame žingsnyje nurodytus veiksmus, atsižvelgiant į tai, kad daugelis iš jų yra tarpusavyje susiję?
5 etapas. Išteklių analizė. Kokių materialinių, finansinių, informacinių, žmogiškųjų išteklių reikės planui įgyvendinti? Kiek laiko užtruks jį užbaigti?
6 etapas. Parengto plano varianto analizė. Ar parengtas planas išsprendžia 1 etape iškeltas užduotis? Ar išteklių sąnaudos yra priimtinos? Ar yra kokių nors svarstymų dėl plano tobulinimo rengiant planą, kai pereinate iš 2 į 5 etapą? Galbūt verta grįžti į 2 ar 3 veiksmą arba net 1 veiksmą.
7 etapas. Detalaus veiksmų plano parengimas. Būtina detalizuoti ankstesniuose etapuose parengtą planą, pasirinkti sutartus atskirų darbų įgyvendinimo terminus, apskaičiuoti reikiamus išteklius. Kas bus atsakingas už atskiras darbo sritis?
8 etapas. Plano įgyvendinimo stebėjimas, prireikus atlikti reikiamus pakeitimus. Kontrolė kaip valdymo funkcija bus aptarta vienoje iš tolesnių šios paskaitos skyrių.
Planavimo rezultatai dažnai rengiami pagal tam tikras taisykles specialaus dokumento forma. Kartais tai vadinama „verslo planu“.
Akivaizdu, kad įmonių faktiškai naudojamos planavimo technologijos yra gana sudėtingos. Paprastai juos tvarko specialūs padaliniai, pavyzdžiui, planavimo skyriai. Naudingi yra matematiniai metodai planavimas. 1975 m. Nobelio ekonomikos premija buvo įteikta sovietų matematikui Leonidui Vitalievičiui Kantorovičiui ir amerikiečių ekonomistui Tjallingui Koopmansui (gim. Nyderlanduose). Premija įteikta už optimalaus išteklių naudojimo teorijos sukūrimą, kuri yra svarbi planuotojo matematinio arsenalo dalis.
Dauguma prielaidų, kurias daro lyderis, yra apie ateitį, kurią lyderis mažai arba visai nekontroliuoja. Tačiau tokia prielaida yra būtina daugeliui planavimo operacijų. Kuo geriau vadovas gali numatyti išorines ir vidines ateities sąlygas, tuo didesnės galimybės sudaryti įgyvendinamus planus.
PROGNOZAVIMAS – tai metodas, kai jai nustatyti naudojama tiek praeities patirtis, tiek dabartinės ateities prielaidos. Jei prognozavimas atliktas gerai, rezultatas bus ateities vaizdas, kurį galima naudoti planuojant. Toliau aprašyti prognozavimo metodai.
Šiandien prognozavimas yra specializuota pramonė su poskyriais. Yra organizacijų, kurios užsiima tik prognozavimu konkrečiose veiklos srityse. Pavyzdys – Gallup institutas, kurio specializacija – informacijos rinkimas ir analizė, leidžianti numatyti įvairių politinių ir socialinių procesų naudą ir rezultatus. Daugelis firmų ir didelių įmonių padalinių atlieka rinkos analizę, siekdamos numatyti vartotojų požiūrį į planuojamus naujus produktus.
Atitinkami ekspertai sukūrė keletą specifinių metodų, kaip sudaryti ir pagerinti prognozių kokybę. Žemiau trumpai aprašomi pagrindiniai prognozių tipai, dažnai naudojami kartu su organizacijos veiklos planavimu. Prognozavimo rezultatai įtraukiami į visas organizacijas, kurias skatina vadovybė.
Prognozių įvairovė
1. Ekonominės prognozės naudojamos tam tikros įmonės ar produkto bendrai ekonomikos būklei ir pardavimams numatyti.
2. Technologijų plėtros prognozės leis numatyti, kokių naujų technologijų galima tikėtis, kada tai gali vykti, kiek jos gali būti ekonomiškai priimtinos.
3. Konkurencijos raidos prognozės leidžia numatyti konkurentų strategiją ir taktiką.
4. Apklausomis ir studijomis pagrįstos prognozės suteikia galimybę numatyti, kas bus sunkios situacijos naudojant duomenis iš daugelio žinių sričių. Pavyzdžiui, būsimą automobilių rinką galima įvertinti tik atsižvelgiant į numatomus ekonomikos, socialinių vertybių, politikos, technologijų ir taršos kontrolės standartų pokyčius.
5. Socialinis prognozavimas, kuriuo šiuo metu užsiima kelios didelės organizacijos, naudojamas prognozuoti žmonių socialinių nuostatų ir visuomenės būklės pokyčius. Akivaizdu, kad įmonė, kuri sugebėjo teisingai numatyti žmonių požiūrį į tokias problemas kaip komforto troškimas, materializmas ar patriotizmas arba nuspėti, kaip pasikeis gyvenimo kokybė ar sveikatos apsauga, planuodama naujų produktų rinką gali turėti pranašumą prieš konkurentus. ir teikti naujas paslaugas. Tokio pobūdžio prognozės gali būti naudingos valdant, ypač kalbant apie darbuotojų motyvaciją. Pavyzdžiui, „General Electric“ įmonė naudoja sudėtingą socialinio ir politinio prognozavimo metodą, kad pagerintų išankstinio planavimo kokybę darbo santykių srityje.
Neformalūs prognozavimo metodai
ŽODINĖ INFORMACIJA. Natūralu, kad vadovybė taip pat remiasi įvairiais rašytinės ir žodinės informacijos šaltiniais, kurie padeda numatyti ir nustatyti tikslus. Dažniausiai analizei naudojami žodinės, žodinės informacijos rinkimo metodai išorinė aplinka. Tai turėtų apimti informaciją, gautą iš radijo ir televizijos programų, iš vartotojų, tiekėjų, konkurentų, prekybos susitikimuose, profesinės organizacijos, iš teisininkų, buhalterių ir finansų auditorių, konsultantų.
Tokia žodinė informacija liečia visus pagrindinius išorinės aplinkos veiksnius, kurie domina organizaciją. Ji turi atvirai besikeičiantį charakterį, ją lengva gauti ir dažnai visiškai jai patikėta. Tačiau kartais duomenys gali būti netikslūs, pasenę arba netikslūs. Jei taip atsitiks, o vadovybė, formuluodama organizacijos tikslus, naudoja nekokybišką informaciją, problemų siekiant tikslų skaičius gali būti didelis. Pavyzdžiui, kai kurios organizacijos pagamino tūkstančius prekių, skirtų parduoti, susijusių su 1980 m. olimpinėmis žaidynėmis Maskvoje. Naujausia žinia iš lūpų į lūpas nurodė, kad žaidynėse dalyvaus JAV. Paskutinę minutę prezidentas Carteris atšaukė amerikiečių komandos kelionę į SSRS, o įmonės liko su milijoninėmis prekėmis, kurių niekas nenorėjo. Tuo pačiu metu komunistinio bloko šalių atsisakymas dalyvauti žaidynėse 1984 metais niekam nebuvo didelė staigmena ir todėl turėjo daug mažiau pastebimą poveikį Amerikos įmonėms.
RAŠYTINĖ INFORMACIJA. Rašytinės informacijos apie išorinę aplinką šaltiniai yra laikraščiai, prekybos žurnalai, informaciniai biuleteniai, profesiniai žurnalai ir metinės ataskaitos. Kitas rašytinės informacijos apie konkurentus šaltinis yra 10K ataskaita. Šią specialią metinę ataskaitą rengia visos akcinės bendrovės, dalyvaujant Vertybinių popierių ir biržos komisijai. Beveik visos kolegijų ir universitetų bibliotekos turi 10 tūkst. ataskaitų. Nors ši informacija yra lengvai prieinama, ji turi tuos pačius trūkumus kaip žodinė informacija, būtent, kad ji gali būti pasenusi ir nėra labai gili.
PRAMONINIS ŠNIAŽAS. Neseniai Japonijos firmų „Hitachi“ ir „Mitsubishi“, dviejų didžiausių pasaulyje elektronikos produktų, kompiuterių ir komponentų tiekėjų, pareigūnai buvo šokiruoti, kai 18 jų aukšto lygio darbuotojų buvo suimti per sudėtingą slaptą operaciją dėl bandymo pavogti I.B.Em.
Suimtieji buvo kaltinami pervedę 645 tūkst. FTB slaptasis agentas šiuolaikinėms kompiuterinėms technologijoms iš bendrovės „IBM“ ir atitinkamas asmuo techniniai vadovai. Kartais šnipinėjimas yra sėkmingas būdas rinkti duomenis apie konkurentų veiklą, o vėliau šie duomenys panaudojami performuluojant organizacijos tikslus.
Kіlkіsnі prognozavimo metodai
Kiekybiniai metodai gali būti naudojami prognozuojant, kai yra pagrindo manyti, kad veikla praeityje turėjo tam tikrą tendenciją, kurią galima tęsti ir ateityje, ir kai turimos informacijos pakanka statistiškai reikšmingoms tendencijoms ar ryšiams nustatyti. Be to, vadovas turi mokėti naudotis kiekybiniu modeliu ir atsiminti, kad geresnio sprendimo nauda turėtų būti didesnė už modelio sukūrimo išlaidas.
Du tipiški kiekybinio prognozavimo metodai yra laiko eilučių analizė ir priežastinis (priežastinis) modeliavimas.
LAIKO EILĖS ANALIZĖ. Kartais vadinama tendencija, laiko eilučių analizė grindžiama prielaida, kad praeities įvykiai yra gana geras ateities apytikslis vaizdas. Ši analizė yra būdas nustatyti praeities modelius ir tendencijas ir tęsti juos ateityje. Tai galima atlikti naudojant lentelę arba grafiką, koordinačių tinklelyje nubraižant taškus, atitinkančius praeities įvykius, kaip parodyta Fig. 2.
Ryžiai. 2. Laiko eilučių analizė (ši analizė naudojama traktorių pardavimo perspektyvoms įvertinti ir yra pagrįsta pardavimų modeliais praeityje. Atkreipkite dėmesį, kad čia rodoma analizė prilygsta analoginio modelio kūrimui. Tiesą sakant, norint atlikti laiko eilučių analizę , būtini skaičiavimai naudojant šiuolaikinius matematinius metodus).
Šis analizės metodas dažnai taikomas vertinant prekių ir paslaugų paklausą, įvertinant atsargų poreikį, prognozuojant pardavimų struktūrą, kuriai būdingi sezoniniai svyravimai ar personalo poreikiai. Pavyzdžiui, jei restorano vadovas nori nustatyti, kiek kilogramų mėsainio užsakyti lapkritį, jis savo sprendimą turi pagrįsti paskutinių penkerių metų lapkričio pardavimų skaičiais. Duomenų analizė gali parodyti, kad praeityje mėsainių paklausa lapkritį per padėkos dieną sumažėjo 10%. Jis taip pat gali parodyti, kad jo restorano pardavimai per pastaruosius ketverius metus išaugo 19 % per metus.
Kuo patikimesnė prielaida apie ateities panašumą į praeitį, tuo labiau tikėtinas prognozės tikslumas. Taigi laiko analizė greičiausiai bus bergždžia didelio mobilumo situacijose arba kai įvyko reikšmingas, gerai žinomas pokytis. Pavyzdžiui, restorano vadovas negalėtų numatyti mėsainių paklausos lapkritį, jei žinotų, kad paskutinę spalio savaitę McDonald's ketina atidaryti restoraną šalia jo restorano. Panašiai regioninė telefonų bendrovė galėjo naudoti laiko eilučių analizę, kad kitais metais prognozuotų skelbimų paklausą Geltonojo puslapio telefonų kataloge, nes jos verslas yra stabilus ir konkurencija yra nedidelė arba jos nėra. Tačiau Ralphas Laurenas tikriausiai negalėtų pasinaudoti šiuo metodu, kad prognozuotų kalėdinį naujų vyriškų marškinių dizaino poreikį, nes konkurencija šioje srityje madingi drabužiai išskirtinai aukštas, o vartotojų skoniai keičiasi kiekvienais metais.
PRIEŽASTINIS (PRIEŽASTIES IR PASEKMĖS) MODELIAVIMAS. Priežastinis modeliavimas yra moderniausias ir matematiškai sudėtingiausias kiekybinio prognozavimo metodas, naudojamas šiandien. Jis naudojamas situacijose, kuriose yra daugiau nei vienas kintamasis. Pavyzdžiui, asmeninių pajamų lygis, demografiniai pokyčiai ir didžiulės hipotekos palūkanų normos turi įtakos būsimai naujų vienos šeimos namų paklausai. PRIEŽASTINIS MODELIAVIMAS – tai bandymas numatyti, kas atsitiks panašiose situacijose, nagrinėjant statistinį ryšį tarp nagrinėjamo veiksnio ir kitų kintamųjų. Priežastinis modelis gali parodyti, kad kiekvieną kartą paskolų palūkanoms didėjant 1 proc., naujų būstų paklausa krenta 5 proc.
Statistikos kalba ši priklausomybė vadinama koreliacija. Kuo glaudesnė koreliacija, tuo labiau nuspėjamas modelis. Visiška koreliacija (1000) atsiranda situacijoje, kai praeityje priklausomybė visada buvo nuoširdi. Jei spalvotų televizorių paklausa visada mažėjo 10%, kai bendrasis nacionalinis produktas sumažėjo 4%, galima drąsiai teigti, kad taip bus ir ateityje.
Iš priežastinių priežasčių sudėtingiausi yra ekonometriniai modeliai, sukurti ekonomikos dinamikai prognozuoti. Tai apima Pensilvanijos universiteto Prognozavimo centro Wharton modelį. Tokie modeliai yra tūkstančiai lygčių, kurias galima išspręsti tik naudojant galingus kompiuterius. Modelių kaina yra tokia didelė, kad net didelės įmonės mieliau naudojasi ekonometrinio modelio tyrimų rezultatais, o ne kuria savo modelius. Nepaisant sudėtingumo, priežastiniai modeliai ne visada duoda teisingus rezultatus.
Kokybiniai prognozavimo metodai
Norint naudoti kiekybinius prognozavimo metodus, būtina turėti pakankamai informacijos, leidžiančios nustatyti tendenciją arba statistiškai reikšmingą ryšį tarp kintamųjų. Kai informacijos kiekis yra nepakankamas arba vadovybė nesupranta sudėtingo metodo arba kai kiekybinis modelis tampa be reikalo brangus, vadovybė gali griebtis kokybinių prognozavimo modelių. Tuo pačiu metu ateities prognozavimą atlieka ekspertai, kurių prašoma pagalbos. Keturi dažniausiai naudojami kokybinio prognozavimo metodai yra žiuri nuomonė, kaupiamoji mažmenininkų nuomonė, vartotojų lūkesčių modelis ir ekspertų vertinimo metodas.
žiuri NUOMONĖ. Šis prognozavimo metodas susideda iš ekspertų nuomonių derinimo ir vidurkio. Pavyzdžiui, norėdama numatyti naujo kompiuterinio modelio gamybos pelningumą, „Control Data“ gali pateikti savo gamybos, rinkodaros ir finansų vadovams turimą pagrindinę informaciją ir paklausti jų nuomonės apie galimą pardavimą ir jo ribas. Neformali šio metodo atmaina yra smegenų šturmas, kurio metu dalyviai pirmiausia bando sugeneruoti daugiausiai idėjų. Kai kurias idėjas galima įvertinti tik sustojus generavimo procesui. Tai gali užtrukti, bet dažniausiai duoda naudingų rezultatų, ypač kai organizacijai reikia daug naujų idėjų ir alternatyvų.
JUNGTINĖ NUOMONĖ ZBUTOVIKIV. Patyrę pardavimo agentai dažnai puikiai pranašavo būsimą paklausą. Jie yra gerai susipažinę su vartotojais ir gali greičiau atsižvelgti į savo naujausią veiklą, nei galima sukurti kiekybinį modelį. Be to, gražus prekybos agentas tam tikru valandiniu intervalu rinka dažniausiai „jaučia“ faktą tiksliau nei kiekybiniai modeliai.
VARTOTOJŲ LŪKESČIŲ MODELIS. Kaip rodo pavadinimas, vartotojų lūkesčių modelis yra prognozė, pagrįsta organizacijos klientų apklausa. Jų prašoma įvertinti savo ateities poreikius ir naujus reikalavimus. Surinkęs visus tokiu būdu gautus duomenis ir atlikęs korekciją dėl pervertinimo ar neįvertinimo, remdamasis savo patirtimi, vadovas dažniausiai gali tiksliai numatyti visuminę paklausą.
EKSPERTINIŲ VERTINIMŲ METODAS. Tai daugiau formalizuota kolektyvinio mąstymo metodo versija. Pirmą kartą šį metodą sukūrė „Rand Corporation“, kad nuspėtų kariuomenę dominančius įvykius. Tarpusavio vertinimo metodas iš esmės yra procedūra, leidžianti ekspertų grupei susitarti. Ekspertai, dirbantys labai skirtingose, bet tarpusavyje susijusiose veiklos srityse, užpildo išsamią klausimyną konkrečia problema. Jie taip pat rašo savo nuomonę apie tai. Tada kiekvienas ekspertas gauna kitų ekspertų atsakymus ir jo prašoma persvarstyti savo prognozes, o jei nesutinka su kitų prognozėmis, prašoma paaiškinti, kodėl taip yra. Procedūra paprastai kartojama tris ar keturis kartus, kol ekspertai pasieks bendrą sutarimą.
Labai svarbus dalykas yra ekspertų anonimiškumas. Tai padeda išvengti galimų grupinių samprotavimų dėl problemos, taip pat tarpasmeninių konfliktų, pagrįstų statuso skirtumais ar ekspertų nuomonių socialiniu koloritu, atsiradimo. Nepaisant tam tikrų abejonių dėl patikimumo, kadangi rezultatas akivaizdžiai priklauso nuo to, su kuriais ekspertais konsultuojamasi, ekspertinio vertinimo metodas buvo sėkmingai naudojamas prognozuojant įvairiose srityse – nuo numatomų produktų pardavimo iki pokyčių tokiose sudėtingose struktūrose kaip socialiniai santykiai. ir naujausia technologija. Metodas buvo naudojamas vertinant SSRS karinius pajėgumus ateityje, valstybės politiką šioje srityje mokslo ir technologijų pažanga ir matuoti gyvenimo kokybę Amerikoje.
Prognozavimas ir jo metodai
Daugelis vadovai daro prielaidas apie ateities sąlygas, kurių jie negali kontroliuoti, tačiau planavimas jiems yra būtinas. Akivaizdu, kad kuo tiksliau vadovas sugeba numatyti išorines ir vidines sąlygas, tuo didesnė jo galimybė kurti realistiškus planus.
Prognozavimas yra metodas, kuris naudoja ir praeities patirtį, ir dabartines ateities prielaidas. Jei prognozavimas atliktas gerai, rezultatas yra aiškus ateities vaizdas, tinkamas planavimui. 8.1 langelyje trumpai aprašomi pagrindiniai prognozavimo metodai.
8.1 langelis
Kaip sudaryti gerą verslo prognozę
Verslo planavimo prognozė yra naudinga tik tada, kai jos komponentai yra kruopščiai apgalvoti ir visi apribojimai yra atpažįstami ir į juos atsižvelgiama.
Tiksliai paklauskite savęs, kokie sprendimai bus pagrįsti jūsų prognozėmis. Nuo to priklausys jo tikslumo laipsnis. Pavojinga priimti kai kuriuos sprendimus remiantis prognoze, net jei galima jos paklaida mažesnė nei 10 %; kitus galima priimti net su daug didesne klaidos tikimybe.
Nustatykite, kas turi atsitikti, kad jūsų prognozė būtų patikima, ir objektyviai įvertinkite šių įvykių tikimybę.
Apibrėžkite prognozės komponentus.
Aiškiai nurodykite savo duomenų šaltinius.
Nustatykite, kiek vertinga ankstesnė patirtis jūsų prognozei. Ar situacija keičiasi per greitai, todėl jūsų prognozė tampa nenaudinga? Ar dabartiniai produktai (ar praeities įvykiai) yra tvirtas jūsų prognozės pagrindas? Kaip lengva surinkti patikimą informaciją apie ankstesnę patirtį?
Apibrėžkite prognozės struktūrą. Pavyzdžiui, prognozuojant pardavimų apimtis, pravartu atskirai įvertinti skirtingas rinkos dalis (augančius ir nusistovėjusius klientus, didelius ir mažus klientus, naujų klientų atsiradimo tikimybę ir kt.).
Šaltinis. Posėdžių ataskaitos, 1977 m. rugpjūčio 15 d., p. 10, John C. Chambers, Satinder K. Mullick ir Donald D. Smith, Vadovų vadovas prognozavimui ( Niujorkas: Wiley, 1974). Atkurta Boardroom Reports, Inc. Vadovybės naudingos informacijos šaltinis.
Šiandien prognozavimas tapo labai specializuota veiklos sritimi. Yra firmų, kurios su tuo užsiima konkrečiose srityse, pavyzdžiui, Amerikos institutas vieša nuomonė, žinomas kaip Gallup institutas, kurio specializacija – politinės ir socialinės prognozės. Dauguma firmų atlieka rinkos tyrimus ir remiasi surinkta informacija bandoma numatyti, kaip vartotojai suvoks naują produktą.
Iki šiol specialistai yra sukūrę daugybę specifinių metodų prognozėms sudaryti ir jų kokybei gerinti. Lentelėje. 8.2 trumpai aprašomi pagrindiniai prognozių tipai, kurie dažniausiai naudojami organizacijos planavimo procese. Tokių prognozių rezultatai tampa neatskiriama dalis organizacinius tikslus.
8.2 lentelė. Prognozių tipai.
1. Ekonominės prognozės naudojamas prognozuoti ekonominės sąlygos ir visos įmonės arba jos konkretaus produkto pardavimo perspektyvas.
2. Technologijų prognozės yra naudojami numatant naujų technologijų atsiradimą, jų atsiradimo laiką ir ekonominę naudą įmonei.
3. Varžybų prognozės leidžia numatyti konkurentų strategiją ir taktiką.
4. Apklausomis ir tyrimais pagrįstos prognozės Dėl skirtingų sričių žinių derinio jie leidžia numatyti įvykius sudėtingose situacijose. Pavyzdžiui, būsimą automobilių rinką galima įvertinti tik atsižvelgiant į daugybę veiksnių: artėjančius ekonominių sąlygų pokyčius, socialines vertybes, politiką, technologijas, taršos kontrolės standartus.
5. Socialinis prognozavimas. Su tuo užsiima tik kelios didelės organizacijos; jos tikslas – numatyti žmonių socialinių nuostatų ir apskritai socialinių sąlygų pokyčius. Akivaizdu, kad įmonė, kuri sugebėjo teisingai numatyti pokyčius visuomenėje, sulauks rimto Konkurencinis pranašumas planuojant naujus produktus. Tokios prognozės praverčia ir valdant, ypač darbuotojų motyvavimo srityje.
neformalūs metodai
žodinė informacija
Žinoma, prognozuodami ir nustatydami tikslus vadovai naudojasi nemažai papildomų rašytinės ir žodinės informacijos šaltinių. Pavyzdžiui, analizuojant išorinę aplinką, dažniausiai naudojamas žodinės informacijos rinkimo būdas: informacija, gaunama per radiją ir televiziją, iš vartotojų, tiekėjų, konkurentų, per pramonės susitikimus, iš profesinių organizacijų ( Rotary, Kiwanis), iš teisininkų, buhalterių ir konsultantų.
Tokia informacija apima visus pagrindinius aplinkos veiksnius, kurie gali būti svarbūs organizacijai. Ji yra naujausia, prieinama ir dažnai gana patikima, nors kartais būna netiksli ir pasenusi. Tokiu atveju vadovai dažnai naudoja tokią informaciją, kad suformuluotų organizacijos tikslus didelių problemų toliau juos įgyvendinant. Pavyzdžiui, vienu metu daugelis Amerikos kompanijų išleido tūkstančius gaminių su 1980 m. Maskvos olimpinių žaidynių simbolika, nes visa jų surinkta žodinė informacija rodė, kad JAV dalyvaus. O kai prezidentas Carteris paskutinę akimirką atšaukė amerikiečių komandos kelionę į Maskvą, įmonės liko su milijonais nepanaudotų prekių.
Rašytinė informacija
Rašytiniai informacijos apie išorinę aplinką šaltiniai yra laikraščiai, prekybos žurnalai, informaciniai biuleteniai ir metinės ataskaitos. Vienas iš tokių informacijos apie konkurentus šaltinių yra 10K ataskaita – metinė ataskaita, kurią Vertybinių popierių ir biržų komisijai pateikia visos JAV akcinės bendrovės. Tokias ataskaitas galima rasti daugumos kolegijų ir universitetų bibliotekose.
Pramoninis šnipinėjimas
Neseniai Japonijos įmonės Hitachi ir Mitsubishi yra didžiausi pasaulyje elektronikos tiekėjai ir Kompiuterinė technologija– buvo pasibaisėję pranešimais, kad jų aukščiausioji vadovybė buvo sučiupta pramoniniu šnipinėjimu. Aštuoniolika darbuotojų buvo suimti už bandymą pavogti vertingas įmonės paslaptis. IBM.
Jie buvo apkaltinti 645 000 USD perdavimu FTB agentui, kuris turėjo gauti informacijos apie konkurento naują kompiuterinę technologiją. Pramoninis šnipinėjimas tapo įprasta įmonių gyvenime. Kartais tai iš tikrųjų pasirodė esąs labai naudingas būdas rinkti duomenis apie konkurentus, kurie buvo naudojami siekiant pakeisti organizacijos tikslus. Tačiau apie tai kalbame ne kaip apie rekomendaciją, o norėdami įspėti apie būtinybę apsaugoti jūsų įmonei labai vertingą informaciją.
Kiekybiniai prognozavimo metodai
Kiekybiniai metodai prognozuojant taikomi, jei yra pagrindo manyti, kad tam tikra tendencija įvyko praeityje ir išliks ateityje, taip pat jei turimos informacijos pakanka statistiškai patikimai įvertinti tendencijas ar ryšius. Jei vadovas moka naudoti kiekybinius modelius, tai su jo pagalba priimtų geresnių sprendimų nauda daugiau nei kompensuoja jų sukūrimo išlaidas.
Labiausiai paplitę kiekybinio prognozavimo metodai yra laiko eilučių analizė ir priežastinis modeliavimas.
Laiko eilučių analizė
Laiko eilučių analizė Jis grindžiamas prielaida, kad tai, kas įvyko praeityje, gana aiškiai rodo, kas bus ateityje. Tai būdas nustatyti praeities modelius ar tendencijas ir juos pritaikyti prognozuojant ateitį. Analizė atliekama sudarant lentelę ar grafiką, kuriame vaizduojami praeities įvykiai (8.6 pav.).
Ryžiai. 8.6. Laiko eilučių analizė.
Ši analizė naudojama prognozuojant traktorių pardavimą ir yra pagrįsta praeities tendencijomis. (Atkreipkite dėmesį, kad jis pateikiamas kaip analoginis modelis. Praktiškai laiko eilučių analizei reikalingi sudėtingiausi matematiniai skaičiavimai.)
Laiko eilučių analizė dažnai naudojama prekių ir paslaugų paklausai, atsargų reikalavimams, sezoniškai pakoreguotiems pardavimo modeliams ir darbo poreikiams prognozuoti.
Kuo patikimesnė ir patikimesnė prielaida, kad ateitis bus panaši į praeitį, tuo tikslesnė prognozė. Todėl ypač nepastovioje aplinkoje arba įvykus kokiems nors reikšmingiems ir gerai žinomiems pokyčiams laiko eilučių analizė dažniausiai yra nenaudinga. Taigi, pavyzdžiui, regioninė telefono ryšio bendrovė gali naudoti šį metodą, kad prognozuotų reklamos paklausą telefonų kataloge geltonieji puslapiai kitais metais, nes ji veikia stabilioje pramonėje, kurioje konkurencija yra nedidelė arba visai nėra. Tačiau įmonė Ralfas Laurenas nebūtų galėję to išnaudoti, vertinant naujo vyriškų marškinių asortimento paklausą maždaug Kalėdų laikotarpiu, nes konkurencija šioje srityje labai didelė, o vartotojų skoniai kasmet keičiasi.
Priežasties ir pasekmės modeliavimas yra sudėtingiausias matematinis kiekybinis verslo prognozavimo metodas. Jis naudojamas, kai yra daugiau nei vienas kintamasis. Pavyzdžiui, būsima kotedžų paklausa priklauso nuo gyventojų pajamų lygio, gyventojų struktūros pokyčių ir nuo būsto paskolų palūkanų. Priežastinis modeliavimas yra bandymas numatyti, kas atsitiks panašiose situacijose, nagrinėjant statistinį ryšį tarp analizuojamo veiksnio ir kitų kintamųjų. Naudojant tokį modelį, pavyzdžiui, galima nustatyti, kad būsto paskolų palūkanoms padidėjus 1 proc., naujų kotedžų paklausa sumažės 5 proc.
Statistikos kalba ši priklausomybė vadinama koreliacija. Kuo „tobulesnė“ koreliacija, tuo geresnę prognozę pateiks modelis. Absoliuti koreliacija (1000) būdinga situacijoms, kuriose praeityje nepaliaujamai buvo tam tikri santykiai. Pavyzdžiui, jei, 4% sumažėjus bendrajam vidaus produktui, spalvotų televizorių paklausa nepaliaujamai sumažėjo 10 proc., galima drąsiai teigti, kad ateityje panašiomis aplinkybėmis situacija kartosis.
Sudėtingiausi priežasties ir pasekmės modeliai yra ekonometriniai modeliai, skirti prognozuoti ekonominę plėtrą, pavyzdžiui, Pensilvanijos universiteto Wharton modelis. Juose yra tūkstančiai lygčių, o jų taikymas tapo įmanomas tik dėl galingų kompiuterių atsiradimo. Jų kūrimo kaina yra tokia didelė, kad net didelės įmonės jie to nedaro patys. Taip pat reikėtų pažymėti, kad, nepaisant sudėtingumo, tokie modeliai ne visada pateikia tikslią prognozę, ką aiškiai rodo federalinės vyriausybės nesugebėjimas tiksliai numatyti savo veiksmų poveikio ekonomikai.
Kokybiniai prognozavimo metodai
Kaip jau minėta, norint naudoti kiekybinius prognozavimo metodus, būtina turėti pakankamai informacijos, kad būtų galima nustatyti tendenciją arba statistiškai pagrįstą ryšį tarp kintamųjų. Jei informacijos nepakanka, jei vadovai iki galo nesuvokia sudėtingų kiekybinių metodų arba jų naudojimas kainuoja brangiai, įmonė gali naudoti kokybinius prognozavimo modelius. Šiuo atveju prognozė sudaroma remiantis specialistų nuomonėmis. Labiausiai paplitę tokio tipo prognozavimo metodai yra tarpusavio peržiūros metodas, kombinuota pardavimų personalo nuomonė, vartotojų lūkesčių modelis ir Delphi metodas.
Ekspertinių vertinimų metodas
Naudojant ekspertinių vertinimų metodas derinamos atitinkamų sričių ekspertų nuomonės ir susidaro vidutinė nuomonė. Pavyzdžiui, prognozuojant naujo kompiuterinio modelio pelningumą, korporacija valdymo duomenis gali suteikti įvairių funkcinių sričių vadovams visą turimą pagrindinę informaciją ir paprašyti pareikšti savo nuomonę apie galimą pardavimų lygį ir prekybos marža. Neformalus šio metodo variantas vadinamas „smegenų šturmu“. Tokios atakos dalyviai stengiasi pateikti kuo daugiau naujų idėjų, po kurių kai kurios jų yra kruopščiai įvertinamos. Ši technika dažniausiai atima daug laiko, tačiau jei organizacijai reikia daug naujų idėjų ir alternatyvų, tai labai praverčia.
Patyrę pardavėjai dažnai gali gana tiksliai prognozuoti paklausą. Šie žmonės pažįsta vartotojus ir seka naujausias tendencijas greičiau nei sukuriamas atitinkamas kiekybinis modelis. Be to, geras pardavimo agentas dažnai tiesiog „jaučia“ rinką ir ją įvertina tiksliau nei kiekybiniai modeliai. Sukaupta pardavimų personalo nuomonė suformuota šios neįkainojamos patirties pagrindu.
Vartotojų lūkesčių modelis
Kaip rodo pavadinimas vartotojų lūkesčių modelius, prognozė ją naudojant pagrįsta vartotojų apklausų rezultatais, kurių metu prašoma įvertinti savo ateities poreikius. Surinkę šiuos duomenis ir pasikoreguodami dėl per didelio arba nepakankamo įvertinimo, pagrįsto savo patirtimi, vadovas gali gana tiksliai numatyti būsimą paklausą.
Delphi metodas
Šis metodas yra formalesnė tarpusavio peržiūros metodo versija. Iš pradžių jį sukūrė korporacija Rand korporacija numatyti karinių įvykių raidą. Jo esmė Delphi metodas yra procedūra, leidžianti pasiekti ekspertų grupės sutarimą. Įvairių sričių ekspertai užpildo išsamią anketą apie analizuojamą problemą ir raštu pateikia nuomonę. Tada kiekvienas iš jų pasiūlomas bendras sąrašas kitų ekspertų atsakymų prašoma patikslinti savo prognozę ir, jei ji vis tiek nesutampa su kitų ekspertų nuomonėmis, paaiškinti kodėl. Procedūra paprastai kartojama tris ar keturis kartus, kol ekspertai pasieks bendrą sutarimą.
Labai svarbi sąlyga šiuo atveju yra anonimiškumas, kurio dėka galima išvengti grupinio mąstymo, tarpasmeninių konfliktų ir ekspertų statuso skirtumų. Nepaisant tam tikrų abejonių dėl rezultatų patikimumo, kurioms neabejotinai įtakos turi tai, kokie ekspertai dalyvavo vertinime, Delphi metodas buvo sėkmingai naudojamas prognozuojant nuo numatomų produktų pardavimo iki socialinių struktūrų pokyčių. Juo buvo galima prognozuoti SSRS karinę galią, naująją JAV vyriausybės politiką, įvertinti gyvenimo kokybę Amerikoje.
Šis tekstas yra įžanginė dalis. Iš MBA knygos per 10 dienų. Svarbiausia pasaulyje pirmaujančių verslo mokyklų programa autorius Silbigeris SteponasRegresinė analizė ir prognozavimas Tiesinės regresijos modeliai naudojami įvairiose verslo situacijose, siekiant nustatyti ryšius tarp kintamųjų, kuriuos analitiko intuicija jam sako turėtų būti susiję. Po priklausomybės
Iš knygos „Cashing In on the Crisis of Capitalism ...“ arba „Kur teisingai investuoti pinigus“. autorius Chotimskis DmitrijusInfliacijos prognozavimas Norint dirbti su obligacijomis, labai svarbu mokėti numatyti infliaciją. Priešingu atveju galite prarasti daug pinigų. Kai tik infliacija įsibėgėja, vartotojai pradeda skubiai leisti pinigus. Jie bijo kylančių kainų ir nenori taupyti pinigų lietingai dienai.
Iš Warren Buffett knygos Investicijų portfelis pateikė Clarkas Davidas5 SKYRIUS Ateities grąžos prognozavimas Pradėkime nuo trumpos „Coca-Cola“ akcijų grąžos, kai 2011 m. buvo 65 USD už akciją, analizės. Šių akcijų našumo statistika per pastaruosius dešimt metų yra tokia: Pirmiausia pažvelkite į
Iš Biblijos knygos Asmeniniai finansai autorius Jevstegnejevas Aleksandras Nikolajevičius3 skyrius Finansų prognozavimas Geriausias būdas nuspėti savo ateitį yra ją sukurti. Stephen Covey Žmonės visada žvelgia į ateitį. Kartais jie tai daro sėkmingai, kartais – ne. Dažniau prognozės, kurių negalima suskaičiuoti, yra klaidingos, bet kadangi žmonės nėra duona
Iš knygos Įmonių kibernetikos pagrindai autorius Forrester Jay12. 3. Pokyčių rezultatų numatymas organizacinės formos arba valdymo politika. Mums viduje
Iš knygos Finansinė analizė autorius Bocharovas Vladimiras Vladimirovičius5.7. Prognozavimas pinigų srautai Svarbiausias įmonės pinigų srautų prognozavimo dokumentas yra lėšų banko sąskaitose ir grynųjų pinigų judėjimo planas (mokėjimų balansas). Jis kuriamas ateinančiam mėnesiui, suskirstytas pagal dešimtmetį arba
Iš knygos Žmogaus veiksmai. Ekonomikos teorijos traktatas autorius Ponia Liudvikas fon3. Prognozavimas kaip profesija Kada Verslo žmonės Pagaliau sužinoję, kad kreditų plėtimosi sukurtas bumas negali tęstis be galo ir neišvengiamai turi lemti staigų nuosmukį, jie suprato, kaip svarbu jiems laiku žinoti datą, kada kainos pradėjo kristi. Jie yra
autorius Dixon Peter R.Prognozavimas ir biudžeto sudarymas Finansinis planavimas, t. Biudžeto sudarymas susideda iš visų suplanuotų programų, taktikos ir užduočių pavertimo sąnaudomis, o tada jas atimant iš numatomų pardavimų apimties. Dauguma firmų naudoja
Iš knygos Marketingo valdymas autorius Dixon Peter R.Prognozavimas Biudžeto sudarymo procese visada reikia numatyti pardavimo apimtis ir išlaidas. Paprastai tokios prognozės yra pagrįstos duomenimis, gautais iš naujausių pardavimo apimčių ir išlaidų. Tokių prognozių atskaitos taškas visada yra praeitis
Iš knygos Marketingo valdymas autorius Dixon Peter R.Pardavimų apimčių reakcijos numatymas Rinkodaros strategijos pokyčiai lemia ir pardavimų apimčių pokyčius, o tai atitinkamai sukelia tam tikrą rinkos reakciją. Šis reiškinys dažniausiai įvardijamas kaip „elastingumas“, kurį iš tikrųjų lemia procentas
autorius Greenspanas Alanas Iš knygos Žemėlapis ir teritorija. Rizika, žmogaus prigimtis ir prognozavimo problemos autorius Greenspanas Alanas autorius Armstrongas MaiklasPAKLAUSOS PROGNOZAVIMAS Paklausos prognozavimas – tai ateityje reikalingų žmonių skaičiaus ir jų įgūdžių bei patirties įvertinimo procesas. Idealus prognozavimo pagrindas yra metinis biudžetas ir ilgesnio laikotarpio verslo planai tarnybų ir padalinių lygmeniu arba sprendimas
Iš knygos Žmogiškųjų išteklių valdymo praktika autorius Armstrongas MaiklasPASIŪLOS PROGNOZĖ Pasiūlos prognozėje įvertinamas žmonių, kurie gali būti prieinami organizacijoje ir už jos ribų, skaičius, atsižvelgiant į tam tikras išmokas dėl darbuotojų mažinimo (darbo sumažėjimo ir išėjimo į pensiją), pravaikštų, vidaus judėjimo ir
Iš knygos Žmogiškųjų išteklių valdymo praktika autorius Armstrongas MaiklasPASIŪLA IR PAKLAUSOS PROGNOZAVIMAS Pasiūlos ir paklausos prognozės sudaromos naudojant žmogiškųjų išteklių planavimo metodus ir modeliavimo metodus (žr. 25 skyrių). AT didelės organizacijos Modeliavimo naudojimas yra ypač naudingas, nes
Iš knygos Pagrindiniai strateginiai įrankiai pateikė Evans Vaughan3 skyrius Rinkos paklausos prognozavimas Trumpi paaiškinimai Trumpi paaiškinimai Pagrindinės priemonės 16. Rinkos dydžio nustatymas ir rinkos kūrimas (Evansas) 17. HOOF požiūris į paklausos prognozavimą (Evansas) Naudingos priemonės
Prognozavimas yra metodas, kuris jai nustatyti naudoja ir praeities patirtį, ir dabartines ateities prielaidas. Jei prognozavimas atliktas gerai, rezultatas bus ateities paveikslas, kuris gali būti naudojamas kaip planavimo pagrindas.
Specialistai sukūrė keletą specifinių metodų prognozėms sudaryti ir jų kokybei gerinti.
Pagrindiniai prognozių tipai, dažnai naudojami kartu su organizacijos veiklos planavimu, yra šie:
Ekonominė, kurios esmė – numatyti bendrą ūkio būklę ir pardavimų apimtis konkrečiai įmonei tam tikros prekės;
Technologijų plėtros prognozės, leidžiančios numatyti naujų technologijų kūrimo ekonominį pagrįstumą;
Konkurencijos raidos prognozės numato konkurentų strategiją ir taktiką;
Apklausomis ir tyrimais pagrįstos prognozės leidžia, naudojant daugelį žinių šakų, numatyti, kas nutiks sudėtingose situacijose;
Socialinis prognozavimas naudojamas prognozuojant žmonių socialinių nuostatų ir visuomenės būklės pokyčius.
Yra šie prognozavimo metodai:
1. Neformalus. Vadovybė naudoja įvairius rašytinės ir žodinės informacijos šaltinius kaip pagalbinę priemonę prognozuojant ir nustatant tikslus. Analizuojant išorinę aplinką, dažnai naudojami žodinės (žodinės) informacijos rinkimo metodai. Tai apima informaciją, gautą iš radijo ir televizijos laidų, iš vartotojų, tiekėjų, konkurentų, konsultantų, per pardavimų susitikimus profesinėse organizacijose. Rašytinės informacijos apie išorinę aplinką šaltiniai yra laikraščiai, prekybos žurnalai, informaciniai biuleteniai, profesiniai žurnalai ir metinės ataskaitos. Kai kurie vadovai naudoja duomenis apie konkurentų veiksmus, gautus pramoninio šnipinėjimo būdu.
2. Kiekybinis, naudojamas prognozavimui, jei yra pagrindo manyti, kad veikla praeityje turėjo tam tikrą tendenciją, kurią galima tęsti ateityje, ir kai turimos informacijos pakanka statistiškai reikšmingoms tendencijoms ar priklausomybėms nustatyti. Be to, vadovas turi mokėti naudotis kiekybiniu modeliu ir nepamiršti, kad priėmus geresnius sprendimus nauda turėtų padengti modelio sukūrimo išlaidas.
Yra šie tipiniai kiekybinio prognozavimo metodai:
Planavimo pagrindas yra laiko eilučių analizė, pagrįsta praeityje įvykusių įvykių tyrimu. Tai galima atlikti naudojant lentelę arba grafiką, koordinačių tinklelyje nubrėžiant taškus, atitinkančius praeities įvykius. Šis metodas dažnai naudojamas įvertinti prekių ir paslaugų paklausą, nustatyti atsargų poreikį ir prognozuoti pardavimo modelius;
Priežastinis (priežastinis) modeliavimas – tai bandymas numatyti, kas atsitiks panašiose situacijose, nagrinėjant statistinį ryšį tarp nagrinėjamo veiksnio ir kitų kintamųjų. Ši priklausomybė vadinama koreliacija. Kuo artimesnė koreliacija, tuo labiau nuspėjamas modelis.
3. Kokybė. Jei informacijos kokybė yra nepakankama arba vadovybė nesupranta sudėtingų metodų arba kai kiekybinis modelis yra per brangus, vadovybė gali naudoti kokybiški modeliai prognozavimas. Tuo pačiu metu ekspertai, kurie kreipiasi pagalbos, prognozuoja ateitį. Labiausiai paplitę kokybinio prognozavimo metodai laikomi; žiuri nuomonė, bendra pardavimo skyriaus darbuotojų nuomonė, vartotojų lūkesčių modelis ir ekspertinio vertinimo metodas.
Žiuri nuomonė. Šis prognozavimo metodas apima atitinkamų sričių ekspertų nuomonių derinimą ir vidurkį.
Bendra pardavimų personalo nuomonė. Patyrę pardavėjai dažnai teisingai numato būsimą paklausą. Jie yra artimai susipažinę su vartotojais ir atsižvelgia į savo naujausius veiksmus greičiau, nei galima sukurti kiekybinį modelį. Be to, geras pardavimo agentas tam tikru laikotarpiu dažnai „pajaučia“ rinką tiksliau nei kiekybiniai modeliai.
Vartotojų lūkesčių modelis – tai prognozė, pagrįsta organizacijos klientų apklausos rezultatais.
Tarpusavio vertinimo metodas – procedūra, leidžianti ekspertų grupei pasiekti susitarimą.
NIŽNIJI NOVGORODO KOMERCINĖS INSTITUTAS
ORGANIZAVIMO IR VALDYMO SKYRIUS
Vadybos kursiniai darbai
tema: Prognozavimas valdant: tikslai, formos, metodai.
Atlieka studentas
3-MT grupė
Butovas I. A.
mokytojas Gilman S.A
Nižnij Novgorodas 1999 m
Planuoti.
3 įvadas
1. Prognozavimo samprata ir esmė 5
2. Pagrindinės prognozavimo formos ir metodai komercinėje organizacijoje 13
2.1.Pagrindinių metodų klasifikacija
prognozė 14
2.2. Pagrindiniai ekspertinio prognozavimo etapai 18
2.3 Tiriamasis prognozavimas 28
2.4 Normatyvus prognozavimas 31
2.5 Scenarijaus metodas 34
3. Prognozių efektyvumo ir pagrįstumo gerinimo būdai 42
4. 44 išvada
Literatūra 46
1 priedas Technologijų lygiai 47
Įvadas
Įmonės valdymo procesas – tai nuolatinis valdymo sprendimų tobulinimas ir jų pritaikymas praktikoje. Bylos sėkmė labai priklauso nuo šių sprendimų kūrimo efektyvumo. Ir prieš pradedant bet kokį verslą, būtina nustatyti jų veiksmų tikslą. Gamybos procese įmonių vadovams labai dažnai tenka susidurti su kritinėmis problemomis, o nuo to, kaip optimaliai bus priimtas sprendimas, priklausys galutinis įmonės finansinis rezultatas.
Sprendimo poreikis atsiranda tik tada, kai yra problema, kuriai apskritai būdingos dvi būsenos – duotoji (norima) ir faktinė (numatyta), o būtent prognozavimas bus atskaitos taškas priimant vadovo sprendimą. . Šių būsenų neatitikimas nulemia poreikį parengti valdymo sprendimą ir kontroliuoti jo įgyvendinimą.
Kad prognozės būtų veiksmingiausios, tikslai turi būti konkretūs ir išmatuojami. Tai yra, kiekvienam tikslui turi būti nustatyti kriterijai, kurie leistų įvertinti tikslo pasiekimo laipsnį. Be šių kriterijų neįmanoma įgyvendinti vienos iš pagrindinių valdymo-kontrolės funkcijų. Remdamiesi tuo, galime daryti išvadą, kad tikslas, kurio pasiekimo laipsnį galima kiekybiškai įvertinti, visada bus geresnis už tikslą, suformuluotą tik žodžiu (žodiniu).
Prognozavimas – tai savotiškas gebėjimas numatyti, analizuoti situaciją ir numatomą jos eigą bei pokyčius ateityje. Kadangi kiekvienas sprendimas yra ateities projekcija, o ateitis turi neapibrėžtumo elementą, svarbu teisingai nustatyti rizikos, susijusios su priimtų sprendimų įgyvendinimu, laipsnį. Rizikos skaičiavimas taip pat yra neatsiejama prognozavimo dalis, kaip galimų nuostolių ir pelno įvertinimo sistema priimant duotą sprendimą.
Pažymėtina, kad sprendimo kūrimas – tai tikslų ir priemonių supratimo ir minties aptarimas bei veiksmo atlikimas, vykstantis prieš faktinį šio veiksmo įgyvendinimą. Valingas veiksnys yra vienas iš veiksnių, lemiančių kūrimo ir sprendimo priėmimo procesą. Kadangi sprendimas gali būti skirtingas, valios faktoriaus tikslas yra būtent vieno konkretaus sprendimo pasirinkimas. 1
Prognozavimo procese nereikėtų apsiriboti ekonominio ir matematinio modeliavimo uždavinių sprendimu ir optimalaus sprendimo parinkimu pagal tam tikrus kriterijus iš baigtinės alternatyvių sprendimų rinkinio.
Prognozavimo samprata ir esmė
Prognozavimas yra viena pagrindinių valdymo proceso grandžių. Jeigu neįsivaizduojame numatomos įvykio eigos, tai yra negalime numatyti šio įvykio, negalėsime efektyviai priimti valdymo sprendimų ir optimizuoti įmonės veiklos.
Pasaulio istorija turi daug pavyzdžių, kaip kai kurie puikūs žmonės (praeities valstybės veikėjai, kariuomenės vadovai, verslininkai) priiminėjo puikius vadybinius sprendimus, pavyzdžiui, sprendimą palikti tuščią Maskvą Napoleonui. Ir šie sprendimai buvo priimti ne veltui, juose buvo prognozavimo elementų, labiau susijusių su prognozavimo menu. Žodis menas šiuo atveju labiau tinka, nes tuo metu nebuvo prognozavimo ir valdymo mokslo kaip tokio. Nors kai kurios praeities prognozės neturėjo aiškaus pagrindimo, o rėmėsi numatymo dovana, pavyzdžiui, senovės „mantikos“ mokymas buvo mokymas apie ateities įvykių numatymą per žemiškus įvykius. Atrodė, kad tai papildo astrologiją, kuri savo išvadas grindžia dangaus kūnų vieta.
Tačiau visos šios žinios, išskyrus gana tikslias astronomines prognozes, negali būti laikomos mokslu šiuolaikine šio žodžio prasme, o prognozes, patvirtintas vėlesnių įvykių, geriausiu atveju galime priskirti prognozavimo menui. 1
Tačiau vis dėlto tokių prognozių dėka buvo priimti svarbūs valdymo sprendimai iki prognozavimo kaip mokslo formavimosi. Tai atsitiko XX amžiaus viduryje. Aiškios prognozavimo kaip mokslo gimimo datos nėra, tačiau arčiau Antrojo pasaulinio karo riba tarp galimo technologinio proceso numatymo ir tiesiog fantazijos buvo sunkiai atskiriama.
Šiandien prognozė (pagal G. Theil) yra „tam tikras sprendimas dėl nežinomybės, ypač ateities įvykių“.
Vienas pirmųjų darbų, atsiradusių prieš prognozavimo kaip šiuolaikinio mokslo formavimąsi, buvo technologinių prognozių rinkinys, kurį 1936 metais paskelbė garsus amerikiečių metalurgijos inžinierius Furnas. 1
Jifillanas taip pat daug prisidėjo kuriant prognozavimo mokslą. 1937 metais jis numatė televizijos kūrimą kaip vieną iš būdų užsidirbti pinigų. Tiksliau, savo darbe jis analizavo anksčiau skelbtas paties Edisono, Steinmetzo prognozes 1910-1920 m. ir nustatė, kad bent 75 % jų buvo teisingi.
1952 m. Gyfillanas paskelbė technologinio prognozavimo būklės apžvalgą, kur pirmą kartą pabrėžė paklausos-galimybės principą. Šiame darbe jis išvardija ir pagrindinius prognozavimo etapus, vėliau gavusius žvalgymo pavadinimą.
Kalbėdami apie technologinį prognozavimą, turime omenyje ne tradicinį, o išplėstinį technologijos termino supratimą, kuris reiškia plačią fizinių, gyvybės mokslų ir elgsenos mokslų tikslingo taikymo sritį. 2
Technologijų lygius rasite 1 priede.
Prognozuoti neįmanoma be plačios informacijos apie organizaciją kaip visumą, kliūtis jos funkcionavimui ir vystymuisi ir pan., tai yra apie svarbiausius dalykus, turinčius įtakos organizacijos elgesiui ir sprendimų priėmimui. Visos šios surinktos informacijos analizė leidžia daryti išvadas apie pačios organizacijos ir jos aplinkos vystymosi tendencijas, kurios daugiausia yra prognozės, tai yra pagrįstų idėjų apie plėtros kryptis ir ateitį sistema. valdymo objekto būsena.
Prognozių pagrindas yra: specialios apklausos, kitos prognozės, tikimybinė matematinė analizė ir laiko eilučių analizė, minčių šturmas, individualios specialistų apklausos, scenarijai nenumatytų aplinkybių atveju. 1
Bet kurios prognozės vadyboje objektas gali būti ekonominiai, socialiniai, techniniai, organizaciniai ir kiti procesai, vykstantys tiek pačioje organizacijoje, tiek jos aplinkoje. Reikalinga:
1) mokslinė šių procesų analizė, priežastinių ir kitų santykių tarp jų nustatymas ir analizė, esamos situacijos įvertinimas ir pagrindinių spręstinų problemų nustatymas;
2) bandymai numatyti organizacijos ateitį, ty sąlygas, kuriomis ji veiks, sunkumus ir iš jų kylančius uždavinius;
3) įvairių organizacijos, jos personalo, gamybinio ir mokslinio techninio potencialo plėtros galimybių analizė ir palyginimas.
Taigi prognozavimas vadyboje reiškia mokslinį būdą identifikuoti organizacijos būklę ir tikėtinus plėtros būdus. Prognozės sudaromos kokybinių charakteristikų pavidalu, o elementariais atvejais – teiginių apie bet kokio įvykio galimybę ar negalimumą. Šios charakteristikos turėtų apimti kiekybinius, taškinius arba intervalinius rodiklius ir jų pasiekimo tikimybės laipsnį.
Prognozė negali būti 100% tiksli, ji turi būti papildyta tam tikromis prielaidomis. Kartais, kai nėra pakankamai medžiagos konkrečioms išvadoms padaryti, prielaidos naudojamos kaip atskira strategijos kūrimo priemonė.
Kaip jau minėta, vienas iš prognozavimo tikslų – spręsti problemas, iškilusias vykdant organizacijos veiklą. Tai matyti sprendimų priėmimo proceso struktūrizavimo schemoje (1.1 pav.).
Ypatingas dėmesys turėtų būti skiriamas probleminės situacijos aprašymui, surasti tuos veiksnius, kuriuos sprendžiant reikia atidžiai išanalizuoti ir atsižvelgti. Pirmiausia reikia nustatyti, ar jie yra vidiniai, ar išoriniai šios organizacijos atžvilgiu, nes galimybės paveikti šias dvi veiksnių grupes yra skirtingos.
Vidiniai veiksniai labiau priklauso nuo pačios įmonės. Tai apima: tikslus ir plėtros strategiją, užsakymų portfelio būklę, gamybos ir valdymo struktūrą, finansinius ir darbo išteklius, darbų apimtį ir kokybę ir kt. Jie sudaro įmonę viena sistema, kurios elementų tarpusavio ryšys ir sąveika lemia jos tikslų pasiekimą. Todėl pasikeitus vienam ar daugiau veiksnių gali būti pažeistos visos sistemos savybės. Todėl vadovo poveikio priemonės turėtų būti nukreiptos į šios sistemos vientisumo palaikymą.
Išoriniai veiksniai. Kadangi išoriniai veiksniai formuoja aplinką, kurioje veikia organizacija, šie veiksniai yra inertiški ir jų negali įtakoti vadovai. Taip yra dėl to, kad šiai aplinkai būdingas didesnis kompleksiškumas, dinamiškumas ir neapibrėžtumas, todėl priimant organizacinius sprendimus sunku atsižvelgti į aplinkos veiksnius. Kartu su tuo ir veiksniai turi skirtingą įtaką organizacijos darbui.
Pavyzdžiui, tiekėjai, vartotojai, konkurentai, kitos organizacijos ir visuomenės institucijos, tiesiogiai susijusios su veiklos sritimi, kuria ši organizacija užsiima, daro tiesioginę įtaką jos darbui, iškylančių problemų pobūdžiui ir jų sprendimams. Kaip pavyzdį galime prisiminti šalies įmonių problemas, iškilusias sugriuvus buvusiai ekonominių ryšių sistemai ir pasikeitus produkcijos tiekėjų ir vartotojų santykiams. Kai kuriais atvejais tai lėmė gamybos sustabdymą, radikalų produkcijos asortimento pasikeitimą, būtinybę ieškoti naujų tiekėjų. Besikeičiantys vartotojų skoniai ir prioritetai taip pat sukelia daug problemų organizacijoje, kuri anksčiau savo produkciją orientavo į jų poreikių tenkinimą. Šiuo atžvilgiu iškyla tokie klausimai: Keisti prekių asortimentą ar kokybę? Ieškote naujų rinkų? Ar pristatyti naujų tipų produktus ir paslaugas? ir tt
Taip pat yra antroji išorinių veiksnių grupė, kurios organizacijos vadovai dar labiau nekontroliuoja. Ji (ši grupė) turi netiesioginę įtaką organizacijos veiklai. Tai įeina:
šalies (ar regiono) ekonomikos būklė
mokslo, technikos ir socialinio išsivystymo lygis
socialinė kultūrinė ir politinė aplinka
svarbius organizacijai renginius kitose šalyse
kiti veiksniai
Šalies (regiono) ekonominė būklė veikia organizacijos darbą per tokius aplinkos parametrus kaip kapitalo ir darbo jėgos prieinamumas, kainų lygis ir infliacija, darbo našumas, pirkėjų pajamos, valdžios finansų ir mokesčių politika ir kt. Konkretus poveikis bus maždaug toks: dėl infliacijos mažėja perkamoji galia ir sumažėja organizacijos gaminamos produkcijos paklausa; giminingų pramonės šakų produktų kainų padidėjimas sukelia atitinkamą gamybos sąnaudų padidėjimą organizacijoje, dėl ko padidėja jos produktų kainos ir gali „nutekėti“ tam tikra vartotojų grupė; mažėjant pajamoms, pirkėjai keičia vartojimo sudėtį ir struktūrą, o tai taip pat gali turėti įtakos paklausai; mokslo ir technologijų išsivystymo lygis šalyje turi didelę įtaką ūkio struktūrai, gamybos ir valdymo automatizavimo procesams, produktų gamybos technologijai, organizacijos personalo sudėčiai ir struktūrai, ir, svarbiausia, dėl produktų ir technologijų konkurencingumo. Prognozavimo uždavinys – atsižvelgti į daugybę ir įvairių aplinkos veiksnių, iš jų pasirinkti pagrindinius ir numatyti galimus jų tarpusavio įtakos pokyčius.
Veiksnių, lėmusių probleminės situacijos atsiradimą, analizė leidžia nustatyti išteklius (taip pat ir laikinuosius), kurie bus susieti su problemos sprendimu.
Sprendimo priėmimo procese vertinami veiksmai, kurie atliekami įvairiuose jo etapuose. Taigi problemos atpažinimo etape dažniausiai naudojamas tikslinis nustatymas, pagal nukrypimą nuo kurio sprendžiama problema.
Sprendimo priėmimo etapas prasideda renkant ir apdorojant informaciją, reikalingą veiksmų eigai sukurti. Paprastai, sprendžiant sudėtingas problemas, negalima apsiriboti tik esamų ataskaitų sistemų teikiama informacija; todėl reikia laiko ir išteklių informuoti apie problemos sprendimą.
Prognozuojant vadovo sprendimus, kaip taisyklė, kyla klausimas: „Kokį sprendimo būdą pasirinkti iš priimtinų variantų?“. Bus atrinkta ta, kuri yra naudingiausia arba pageidautina siekiant organizacijos tikslų. Nuo to, kiek jie pagrįsti, priklauso nuo to, kiek jie pagrįsti, valdymo sprendimų kokybė, o tai savo ruožtu lemia organizacijos konkurencingumą, jos prisitaikymo prie ekonominės situacijos pokyčių greitį ir galiausiai efektyvumą bei pelningumą.
Pagrindinės formos ir metodai
prognozavimas
komercinė organizacija
Pagrindinių prognozavimo metodų klasifikacija.
Pagrindiniai ekspertinio prognozavimo etapai.
Tiriamasis prognozavimas.
Normatyvinis prognozavimas.
scenarijų sudarymo metodas.
1.Pagrindinių metodų klasifikacija
prognozavimas.
Visuotinai priimti ir pagrindiniai prognozavimo metodai yra šie:
1. Ekspertinis prognozavimas;
2. Apklausos prognozavimas;
3. Normatyvinis prognozavimas;
4. Scenarijų metodas.
Technologinis prognozavimas skirstomas į tiriamąjį (kartais dar vadinamas tiriamuoju) ir normatyvinį.
Tiriamasis prognozavimas grindžiamas orientacija į pateiktas galimybes, situacijų raidos tendencijų nustatymu remiantis informacija kuriant prognozę.
Perėjimas technologijų erdvėje nuo žemesnio lygio technologijų prie aukštesnio lygio technologijų vadinamas tiriamuoju prognozavimu. Arba kitaip galima sakyti, kad poreikiai ir tikslai turi atitikti komercinės organizacijos priemones ir galimybes.
Žvalgomojo prognozavimo pavyzdys yra prognozavimas elektronikos srityje, kai prognozuojamas procesas pateikiamas kaip nuoseklus technologijų judėjimas, pradedant nuo kvantinės elektrodinamikos ir baigiant momentiniais pasauliniais ryšiais. 1
Normatyvus prognozavimas yra orientuotas į organizacijos misiją, į tuos poreikius ir tikslus, kuriuos ji siekia pasiekti. Normatyvinis prognozavimas atitinka judėjimą technologijų erdvėje nuo technologijų prie daugiau aukštus lygius prie žemesnio lygio technologijų, tai yra nuo poreikių ir tikslų iki jų įgyvendinimo priemonių.
Normatyvinio prognozavimo pavyzdžiu gali būti prognozavimas kosmoso srityje, kai prognozuojamas procesas pateikiamas kaip nuoseklus technologijų poslinkis nuo erdvės, kaip aplinkos, kuri turėtų tarnauti žmogaus labui, problemos supratimo prie konkrečių jos sprendimo priemonių. - branduolio dalijimosi sąlygos ir jo metu išsiskiriančios energijos kiekis ir kt.
Technologinio prognozavimo rėmuose sprendžiami tokie uždaviniai kaip prognozių rengimas ekonominės, komercinės, socialinės ir politinės veiklos srityje.
Viena iš pagrindinių prognozių tikslumo ir efektyvumo problemų – naudingiausias tiriamojo ir normatyvinio prognozavimo metodų derinys. Tai yra naudojamų metodų skirtumų pasekmė. Taigi tiriamajam prognozavimui įprasta naudoti tokius metodus kaip:
ekstrapoliacija;
modeliavimas;
istorinės analogijos metodas;
scenarijaus rašymas;
kiti metodai;
remiantis tikslių empirinių duomenų analize. Taikant tiriamuosius prognozavimo metodus, pirmenybė teikiama kiekybinei informacijai. Galimas ir kokybinės (nekiekybinės) informacijos panaudojimas žvalgomajame prognozavime.
To pavyzdys – intuityvių metodų, tų pačių scenarijų metodų ar ekspertinių kreivių metodo panaudojimas, leidžiantis nustatyti ryškėjančias situacijos keitimo tendencijas, remiantis ne tik empiriniais duomenimis, bet ir patirtimi. aukštos kvalifikacijos ekspertai.
Pagrindiniai normatyviniame prognozavime naudojami metodai, visų pirma, yra PATTERN, Delphi, Gluškovo, Pospelovo ir kt.
Šiuo metu plačiai naudojamas įrankių rinkinys – tikslo medžiai – pirmą kartą pasirodė kaip PATTERN metodo (planavimo pagrindimas, atliekant mokslinį ir techninį kiekybinių duomenų įvertinimą), sukurtas 1936 m. aeronautikai ir kosmosui, dalis.
Nauji prognozavimo tipai apima prognozavimą naudojant grįžtamąjį ryšį, intuityvius metodus, „aplenkimo“ metodus ir kt. Tačiau pagrindinės idėjos, naudojamos kuriant prognozes, gana pilnai atsispindi tiriamajame ir normatyviniame prognozavime.
Taip pat reikia pažymėti, kad labai svarbus momentas (tiek rinkimo procesui, tiek duomenų analizės ir apdorojimo procesams) yra nustatyti, ar informacija yra kiekybinė, ar ne kiekybinė (kokybinė).
Kiekybinė informacija, jei pakankamai patikima, turi privalumą, kad leidžia naudoti tikslius matematinius metodus ir modelius bei tam tikru tikslumu nustato situacijos raidos tendencijas, nurodant pasikliautinuosius intervalus, galimas skaičiavimų klaidas ir kt. Tačiau dar reikšmingesnė aplinkybė, kad problemų, kurioms galima sukurti adekvačius matematinius modelius, spektras yra daug siauresnis nei situacijų, kuriose reikia priimti realius sprendimus, rinkinys.
Kur kas dažniau rengiant prognozes tenka susidurti su kokybine informacija.
Rengiant prognozę į juos įtraukiamos situacijos, kai duomenys pateikiami žodinių (žodinių) aprašymų forma, kai įverčiai gaunami naudojant žodines arba verbalines-skaitines skales, kai yra informacijos tik apie alternatyvių variantų lyginamuosius įverčius.
Taip pat pasitaiko situacijų, kai gautos kiekybinės informacijos negalima „įtalpinti“ į jokį iš esamų matematinių modelių, o taip pat galima analizuoti naudojant specialiai sukurtus kokybinės analizės metodus.
Pastaraisiais metais buvo plėtojamas ekspertinis prognozavimas, labiau orientuotas į darbą ne tik su kiekybine, bet ir su kokybine informacija, gaunama tiesiogiai iš ekspertų.
2.Pagrindiniai etapai
ekspertų prognozės.
Taikant šį prognozavimo metodą, galima išspręsti daugumą problemų, kylančių kuriant prognozes. Yra keli pagrindiniai ekspertinio prognozavimo etapai, kurie parodyti Fig. 2.2.1. 1
Pagrindinių prognozių rengimo etapų blokinė schema.
2.2.1 pav
1. Pasirengimo prognozės rengimui etape turėtų būti išspręsti šie uždaviniai:
parengta organizacinė parama prognozės rengimui,
suformuluojama prognozės užduotis,
buvo suformuotos darbo ir analitinės paramos grupės,
buvo sudaryta ekspertų komisija,
parengta metodinė pagalba prognozės rengimui,
paruoštas informacinė bazė padaryti prognozę
parengta kompiuterinė pagalba prognozės rengimui.
Priėmus sprendimą parengti prognozę, būtina paskirti šios plėtros vykdytojus. Šiai darbuotojų grupei patikėtas organizacinis palaikymas rengiant prognozę. Jie taip pat turi teikti metodinę ir informacinę pagalbą.
Kokybiška ekspertinė prognozė gali būti parengta tik tada, kai ji yra gerai parengta, jei ją rengiant dalyvauja kompetentingi specialistai, kai naudojama patikima informacija, kai įvertinimai gauti teisingai ir teisingai apdoroti.
Norint parengti kokybišką prognozę, būtina naudoti modernias technologijas, kurios lydi ir palaiko kūrimo procesą.
Į ekspertų komisijos sudėtį kviečiami ekspertai, profesionaliai susipažinę su ekspertizės objektu. Jei reikalingas daugiamatis objekto vertinimas arba turi būti vertinami nevienalyčiai objektai ir tam reikalingi skirtingų profesijų specialistai, tuomet ekspertų komisija turėtų būti sudaryta taip, kad joje būtų specialistai, gebantys profesionaliai įvertinti visus pagrindinius objekto aspektus. prognozuojama problema.
Analitinės grupės užduotis – metodinis prognozavimo proceso paruošimas. Analitinėje grupėje dirba specialistai, turintys profesinių žinių ir patirties nuspėjamosios plėtros srityje. Prognozės rengimas turi būti atliktas metodiškai teisingai, taikomi metodai turi atitikti prognozuojamos situacijos pobūdį ir gaunamos, analizuojamos ir apdorojamos informacijos pobūdį. Be to, prognozės rengimas turėtų būti aiškiai reglamentuotas, tai yra, darbo grupė turėtų parengti reikiamą dokumentaciją, kuri apima: oficialų sprendimą atlikti prognozę, ekspertų komisijos sudėtį, prognozės rengimo grafiką, sutartis. su jos kūrime dalyvaujančiais specialistais ir kt. Specialistams turėtų būti suteikta visa reikalinga informacija apie prognozavimo objektą. Gali būti naudinga speciali analitinė apžvalga, kurią parengė svarstymų grupė dėl numatomos problemos. Dirbant su daugiamatėmis prognozėmis tenka susidurti su dideliais informacijos kiekiais, kurie, be to, turi būti analizuojami ir apdorojami pagal naudojamą prognozių kūrimo technologiją. To negalima padaryti be kompiuterio ir atitinkamos programinės įrangos.
2. Analizuojant retrospektyvinę informaciją apie prognozavimo objektą, daroma prielaida, kad yra aiškus kiekybinės ir kokybinės informacijos atskyrimas. Kiekybinė informacija (gana patikima) naudojama prognozuojamų parametrų pokyčių dinamikai ekstrapoliuoti, nustatyti tikėtiniausias jų kitimo tendencijas. Kokybinė informacija yra įslaptinta, sisteminama ir yra ekspertų vertinimų pagrindas bei naudojama ekspertų prognozėms rengti. Rengiant prognozę būtina išanalizuoti prognozavimo objekto vidines sąlygas, prasmingai išanalizuoti jų ypatumus ir raidos dinamiką.
Jei kuriama matematinė, simuliacinė, analoginė ir kt. prognozavimo objekto funkcionavimo ir vidinių sąlygų pokyčių modeliai, tada į juos įvedami reikiami duomenys ir jų pagrindu atliekami skaičiavimai, įvertinantys tikėtinus prognozavimo objekto vidinių sąlygų pokyčius.
Rengiant prognozę išorinėms sąlygoms, išorinei prognozavimo objekto funkcionavimo aplinkai turėtų būti skiriamas ne mažesnis dėmesys nei vidinėms.
Vidinė aplinka, kaip prognozavimo objekto vidinė sąlyga, apima: vidinius organizacijos procesus, technologijas, personalą, organizacijos kultūrą, funkcinių procesų valdymą. Išorinė apima bendrą išorinę aplinką ir tiesioginę organizacijos verslo aplinką.
3. Labiausiai tikėtinų prognozavimo objekto vidinių ir išorinių sąlygų raidos variantų nustatymas yra vienas iš pagrindinių prognozės rengimo uždavinių. Šiame prognozės rengimo etape, remiantis vidinių ir išorinių sąlygų analize ir visa turima informacija apie prognozavimo objektą, ekspertų komisijos darbo rezultatais, galimų alternatyvių vidaus ir išorės sąlygų keitimo variantų sąrašu. yra preliminariai nustatyta. Atlikus preliminarų jų įvertinimą, iš sąrašo išbraukiami alternatyvūs variantai, kurių įgyvendinamumas prognozuojamu laikotarpiu yra abejotinas arba jų įgyvendinimo tikimybė yra mažesnė už iš anksto nustatytą ribą. Likusios alternatyvos yra vertinamos nuodugniau, siekiant nustatyti alternatyvas besikeičiančioms vidaus ir išorės sąlygoms, kurių įgyvendinimas yra labiausiai tikėtinas.
4. Šiame prognozės rengimo etape aktyviausiu ekspertų darbu tikimasi nustatyti ir įvertinti svarbiausius įvykius, kurie turėtų įvykti per prognozuojamą laikotarpį.
Ankstesniame prognozės rengimo etape pateikiama informacija, reikalinga analitinei grupei atlikti tyrimą. Ekspertams pateikiama informacija apie labiausiai tikėtiną vidinių ir išorinių sąlygų pasikeitimą, remiantis ankstesne analize, suformuluojami klausimai, į kuriuos turėtų būti atsakyta atlikus tyrimą, nubrėžiami tikėtini įvykių raidos scenarijai.
Atsižvelgiant į prognozavimo objekto pobūdį, įvertinimų ir sprendimų, kuriuos reikia gauti atliekant ekspertizę, pobūdį, nustatomi konkretūs egzamino organizavimo ir atlikimo metodai. Egzaminai gali būti vieno ir kelių turų, anoniminiai ir su atviru pasikeitimu nuomonėmis ir pan.
Objektų lyginamajam vertinimui, numatant kiekybines ir kokybines numatomo objekto parametrų reikšmes, naudojami įvairūs metodai – nuo įvairių Delphi metodo modifikacijų iki įvairių protų šturmo metodo procedūrų. Ekspertinės informacijos, kuri turėtų būti naudojama rengiant prognozę, pobūdis kelia tam tikrus reikalavimus pasirenkant konkretų tyrimo organizavimo ir atlikimo metodą. Jei numatomas objektas yra gana sudėtingas ir daugialypis, tada prognozei sudaryti patartina tyrimo metu naudoti kompleksinius tyrimo organizavimo ir atlikimo metodus, analitinė grupė gali naudoti klausimynus ir interviu.
5. Ankstesniuose etapuose parengta informacija, įskaitant gautą iš ekspertų, naudojama tiesioginiam prognozės rengimui. Paprastai atvejai yra mažai tikėtini, kai iš anksto žinoma, kuria kryptimi pasikeis vidinės ir išorinės sąlygos, kokią strategiją pasirinks organizacija tam tikroje įvykių raidoje. Juk organizacijos vystymasis prognozuojamoje ateityje priklauso nuo įvairių veiksnių, taip pat nuo jų derinio ir sąveikos. Iš to galime daryti išvadą, kad strateginiame planavime ir kitais prognozių panaudojimo atvejais būtina atsižvelgti į įvairius alternatyvius įvykių raidos scenarijus – tiek palankius, tiek nepalankius.
Ankstesniuose etapuose buvo nustatyti labiausiai tikėtini pagrindinių vidinių ir išorinių sąlygų pokyčiai, lemiantys numatomų įvykių eigą. Labiausiai tikėtinoms alternatyvoms, jų pokyčiams, turėtų būti parengtos labiausiai tikėtinos prognozuojamų įvykių raidos alternatyvos.
Tarkime, kad vienas iš prognozės rengimo tikslų yra nustatyti kiekybinių rodiklių ir parametrų raidos dinamiką, tada naudojamas ankstesniuose prognozės rengimo etapuose gautos informacijos kiekis (kiekybinis ir kokybinis) ir atitinkami ekstrapoliacijos metodai (nustatant. prognozuojamų rodiklių ir parametrų pokyčiai ateityje), jų kitimo kreivės skaičiuojamos per numatomą laiko tarpą. Tačiau ne visada turime reikiamos informacijos, kad galėtume naudoti kiekybinius ekstrapoliacijos metodus. Ši savybė būdinga dabartiniam Rusijos ekonominio gyvenimo etapui, trūksta statistinių duomenų, reikalingų skaičiavimams, nes pasikeitė ankstesnės ekonominės priklausomybės ir modeliai. Todėl, kaip taisyklė, vienintelis būdas ekstrapoliuoti rodiklius ir parametrus numatomam laikotarpiui yra ekspertų kreivių sudarymo metodas. Šios kreivės atspindi prognozuojamų rodiklių verčių pokyčių dinamikos įvertinimą
Ir parametrai ekspertų. Jie (ekspertai) nustato kritinius taškus, kuriuose prognozuojamų rodiklių ir parametrų reikšmių tendencija gali keistis veikiant tam tikriems veiksniams. Ir tada kiekviename kritiniame taške, esančiame laiko ašyje, įvertinamos numatomos prognozuojamų rodiklių ir parametrų reikšmės, taip pat jų pasikeitimo intervale tarp dviejų kritinių taškų pobūdis.
Diskrečiosios eksperto kreivės pavyzdys parodytas 2.2.2 pav.
2.2.2 pav.
Rengiant variantų prognozę, turėtų būti ekstrapoliuojama prognozuojamų rodiklių ir parametrų verčių įvairiems pradinių sąlygų variantams ir įvairiems galimų alternatyvių jų pokyčių dinamikos variantų variantams. Kartu su kiekviena alternatyvia parengtos prognozės versija gali būti pateikiamas numatomos įvykių raidos aprašymas.
6. Prognozės kokybės įvertinimas a priori ir a posteriori. Prognozės kokybės vertinimas yra viena iš pagrindinių valdymo sprendimų kūrimo proceso problemų. Pasitikėjimo parengta prognoze laipsnis didžiąja dalimi turi įtakos sprendimui ir turi įtakos valdymo sprendimų, priimtų naudojant parengtą prognozę, efektyvumui.
Tačiau įvertinti prognozės kokybę yra gana sudėtinga užduotis ne tik tuo metu, kai prognozė dar tik parengta (a priori įvertinimas), bet ir tuo metu, kai prognozuojamas įvykis jau įvyko (a posteriori įvertinimas). Taip pat čia reikia pažymėti, kad priimant sprendimą kokybinė prognozė gali būti naudojama įvairiai.
Jei organizacijos vadovybė didelės įtakos įvykių eigai nedaro, o tik ją stebi, tai pasibaigus prognozuojamam laikotarpiui tereikia lyginti prognozuojamų rodiklių ir parametrų reikšmes su tais. gautas realybėje. Tai leidžia a posteriori įvertinti parengtos prognozės kokybę.
Parengus prognozę, turi būti apibrėžti kriterijai, pagal kuriuos būtų galima įvertinti prognozės tikslumą. Paprastai prognozei įvertinti naudojami du metodai: diferencinis ir integralinis.
Integralinis metodas apima apibendrintą prognozės kokybės vertinimą, pagrįstą prognozės kokybės įvertinimu pagal tam tikrus kriterijus. Diferenciniu metodu vertinami atskirų prognozės kokybės komponentų įverčių rinkiniai, turintys gana aiškią objektyvią reikšmę. Šie kriterijai gali būti: užduoties prognozei aiškumas ir aiškumas, prognozės atitikimas užduočiai, prognozės rengimo savalaikiškumas, prognozės rengimo profesionalumas, naudojamos informacijos patikimumas. ir kt.
Integralinio metodo naudojimo pavyzdys yra kriterijus „integrali ekspertinės prognozės kokybė“.
Eksperto prognozės kokybę lemia tokie kriterijai kaip:
eksperto kompetencija (arba, apskritai, kokybė);
ekspertams teikiamos informacijos kokybė;
iš ekspertų gaunamos ekspertinės informacijos kokybė;
prognozės kūrimo technologijos lygis.
Jei prognozavimo laikotarpis jau baigėsi, būtina palyginti prognozuojamas rodiklių ir parametrų reikšmes su tomis, kurios buvo gautos dėl faktinės numatomų įvykių eigos.
Ir čia iškyla klausimas – kokiu kriterijumi vertinti prognozės kokybę a posteriori. Kaip prognozės tikslumo vertinimo kriterijų pavyzdį galima pateikti šią formulę:
K 1 \u003d │X-I │ K 2 \u003d │lnX / Ir │,
kur X yra numatoma rodiklio balo reikšmė,
U yra tikroji rodiklio balo reikšmė.
7. Prognozę parengus ir pristačius organizacijos vadovybei, užsakovui ir kt. prasideda poprognozės darbo su paruošta medžiaga etapas.
Prognozės variantų kūrimas apima prognozės rengimą įvairiomis alternatyviomis sąlygų ir prielaidų versijomis. Ir jie gali pasikeisti. Įvykiai, kurie vakar atrodė mažai tikėtini, vyksta šiandien, o tie, kurie atrodė greičiausiai, neįvyksta.
Todėl neatsiejama šiuolaikinės prognozavimo technologijos dalis yra periodinis, priklausomai nuo vykstančių pokyčių, numatomos įvykių eigos įgyvendinimo stebėjimas. Stebėjimas leidžia laiku aptikti reikšmingus įvykių eigos nukrypimus. Jei jie gali turėti esminės įtakos tolimesnei įvykių eigai priimant svarbius strateginius sprendimus, prognozė turėtų būti koreguojama.
Koregavimai gali būti skirtingo reikšmingumo, sudėtingumo, darbo intensyvumo ir kt. Jei jie nėra labai reikšmingi, tada šią problemą galima išspręsti prognozės rengimą lydinčios analitinės grupės lygiu. Jei patikslinimai yra reikšmingesni, gali prireikti papildomo atskirų ekspertų įtraukimo, o ypač svarbiais atvejais, esant esminiams pokyčiams, papildomo ekspertų komisijos darbo su galimu jos sudėties pakeitimu. Pastarasis ypač reikalingas tais atvejais, kai prognozei koreguoti reikia pasitelkti kitokios profesinės orientacijos specialistus.
3. Apklausos prognozavimas.
Vienas iš pagrindinių tiriamojo prognozavimo metodų yra laiko eilučių-statistinių duomenų apie mus dominantį objektą ekstrapoliacija. Ekstrapoliacijos metodai remiasi prielaida, kad praeityje vykęs augimo dėsnis tęsis ir ateityje, atsižvelgiant į korekcijas dėl galimo prisotinimo efekto ir objekto gyvavimo ciklo etapus.
Tarp kreivių, kurios tiksliai atspindi numatomų parametrų pokyčius daugelyje įprastų situacijų, yra eksponentas, ty formos funkcija:
kur t laikas,
eksponentinės kreivės a ir b parametrai.
Tarp žinomiausių eksponentinių kreivių, naudojamų prognozuojant, yra Pearl kreivė, gauta atlikus išsamius tyrimus organizmų ir populiacijų augimo srityje ir turi tokią formą:
y=L/(1+ae-bt),
čia L yra viršutinė kintamojo y riba.
Ne mažiau paplitusi yra Gompertzo kreivė, gauta iš tyrimų rezultatų pajamų pasiskirstymo ir mirtingumo srityje (draudimo bendrovėms), kurios forma yra:
kur k taip pat yra eksponento parametras.
Perl ir Gompertz kreivės buvo panaudotos prognozuojant tokius parametrus kaip garo mašinų efektyvumo didėjimas, radijo stočių efektyvumo didėjimas, prekybinio laivyno laivų tonažo didėjimas ir kt.
Tiek Pearl kreivė, tiek Gompertz kreivė gali būti priskirtos vadinamųjų S formos kreivių klasei. Tokioms kreivėms būdingas eksponentinis arba artimas eksponentinis augimas pradiniame etape, o vėliau, artėjant prie prisotinimo taško, jos įgauna plokštesnę formą.
Daugelį minėtų procesų galima aprašyti naudojant atitinkamas diferencialines lygtis, kurių sprendiniai yra mūsų svarstytos Pearl ir Gompertz kreivės.
Kaip pavyzdį galime pateikti diferencialinę lygtį, kuri apibūdina informacijos (žinių) kiekio prieaugį I priklausomai nuo tyrėjų skaičiaus N, vidutinį vieno tyrėjo produktyvumo koeficientą q per laiko vienetą t, o C- pastovų koeficientą. charakterizuojantys informacijos kiekio kitimo dinamiką. Tai atrodo taip:
.
Integravę šią diferencialinę lygtį, gauname informacijos kiekio formulę:
Apskritai prognozuojamų rodiklių ir parametrų pokyčių dinamika laikui bėgant gali būti pavaizduota taip:
,
kur y(t) yra tendencijos funkcija, apibūdinanti parametro kitimo tendenciją,
e(t) yra atsitiktinė funkcija, apibūdinanti numatomo kintamojo nuokrypį nuo tendencijos.
Ekstrapoliacija naudoja regresiją ir fenomenologinius modelius. Regresijos modeliai yra sukurti remiantis nustatytais įvykių raidos modeliais, naudojant specialius ekstrapoliavimo funkcijos tipo pasirinkimo ir jos parametrų reikšmių nustatymo metodus. Visų pirma mažiausiųjų kvadratų metodas gali būti naudojamas ekstrapoliavimo funkcijos parametrams nustatyti.
Darant prielaidą, kad naudojamas vienas ar kitas ekstrapoliacijos modelis, vienoks ar kitoks pasiskirstymo dėsnis, galima nustatyti pasikliautinius intervalus, charakterizuojančius nuspėjamųjų įverčių patikimumą.
Fenomenologiniai modeliai kuriami remiantis maksimalaus priartėjimo prie proceso tendencijų sąlygomis, atsižvelgiant į jo ypatumus ir apribojimus bei priimtas hipotezes apie jo tolesnę raidą.
Taikant daugiafaktorinę prognozę fenomenologiniuose modeliuose, galima priskirti didelius svorio koeficientus veiksniams, kurie praeityje turėjo didesnę įtaką praeities įvykių raidai.
Jei prognozuojant atsižvelgiama į retrospektyvinį laikotarpį, susidedantį iš kelių laikotarpių, tai, priklausomai nuo prognozuojamų rodiklių pobūdžio, mažiau nutolęs nuo prognozavimo momento laiko skalėje ir pan. Taip pat reikėtų atsižvelgti į tai, kad dažnai prognozuojant ekspertų artimiausios ateities vertinimai gali būti pernelyg optimistiški, o tolimesnės – per daug pesimistiški.
Jei numatomame procese gali dalyvauti kelios skirtingos technologijos, kurių kiekviena pavaizduota atitinkama kreive, tai atskiras technologijas atitinkančių dalinių kreivių apvalkalas gali būti naudojamas kaip gauta eksperto kreivė.
4. Normatyvinis prognozavimas.
Normatyvus prognozavimas – tai požiūris į prognozės rengimą, remiantis tikslais ir uždaviniais, kuriuos organizacija išsikelia sau prognozuojamu laikotarpiu. Pagrindinis normatyvinio prognozavimo metodas yra horizontaliųjų sprendimų matricų metodas, kai nustatomas siūlomų projektų įgyvendinimo prioritetas iškeltiems tikslams pasiekti.
Dažniausiai naudojamos dvimatės ir trimatės matricos. Dažniausiai, siekiant nustatyti optimalų išteklių paskirstymą pagal tam tikrus apribojimus, naudojamos horizontalios sprendimų matricos. Tuo pačiu metu kaip ištekliai gali veikti grynieji pinigai, darbo jėga, jos kokybė ir kvalifikacija, įranga, energijos ištekliai ir kt.
Visų pirma, viena horizontaliosios sprendimų matricos dimensija gali atitikti pagrindines problemas, kylančias siekiant tikslo, antra dimensija – išteklius, kurių gali prireikti šioms problemoms išspręsti.
Sutartos žemesnių hierarchinių problemų lygmenų matricos jungiamos į aukštesnių lygių matricas iki pagrindinių organizacijos strateginių problemų matricų.
Trimatėje horizontalioje sprendimų matricoje viena dimensija, pavyzdžiui, gali atitikti komercines misijas (pardavimo sritis), antra – išteklius, trečia – laiką. Ištekliai savo ruožtu gali būti skirstomi į finansinius, komercinius, pardavimo, gamybos, įrangos ir kt.
Vertikalios sprendimų matricos skirtos vertikaliam technologijų judėjimui sekti. Vertikali sprendimų matrica planuojant įmonės viduje pagal Stanfordo instituto rekomendacijas gali atrodyti maždaug taip (2.4.1 pav.):
2.4.1 pav.
Visų pirma, Šiaurės Amerikos aviacija sukūrė trimatę vertikalių sprendimų matricą, pavadintą „Bendra nacionalinės kosmoso programos sistemos plėtros schema“.
Norint racionaliau atrinkti įgyvendinamus projektus, gali būti naudojami operacijų tyrimo metodai, tokie kaip:
tiesinis programavimas, leidžiantis suformuluoti optimizavimo problemą tiesinių apribojimų (nelygybių arba lygybių) ir tiesinės tikslo funkcijos pavidalu;
dinaminis programavimas, skirtas kelių etapų optimizavimo problemoms spręsti;
sveikųjų skaičių programavimas, leidžiantis išspręsti optimizavimo problemas, įskaitant optimalaus išteklių paskirstymo problemas, su diskrečiomis (sveikosiomis) kintamųjų reikšmėmis ir kt.
Normatyvūs prognozavimo įrankiai apima tikslų medžių konstravimo metodus, PATTERN tipo metodus ir kt.
Tokiu atveju kiekvienam iš svarstomų tikslų priskiriami kiekybiniai svoriniai koeficientai, o kiekvienam projektui įvertinamas indėlis į kiekvieno tikslo pasiekimą, jei jis yra ne nulis. Vėliau įnašo laipsnis padauginamas iš tikslinio svertinio koeficiento. Šią procedūrą galima iliustruoti tokiu pavyzdžiu (2.4.2 pav.) 1 :
2.4.2 pav.
Natūralu, kad įgyvendinimui patartina pasirinkti didžiausią vertę reprezentuojantį projektą.
5. SCENARIJAUS METODAS.
Rengiant valdymo sprendimus plačiai taikomas scenarijų metodas, leidžiantis įvertinti ir labiausiai tikėtiną įvykių eigą bei galimas priimtų sprendimų pasekmes.
Specialistų parengti analizuojamos situacijos raidos scenarijai leidžia vienokiu ar kitokiu tikrumo lygiu nustatyti galimas raidos tendencijas, santykius tarp veikiančių veiksnių, susidaryti vaizdą apie galimas būsenas, į kurias situacija gali ateiti veikiama tam tikrų veiksnių. įtakos.
Profesionaliai sukurti scenarijai leidžia išsamiau ir aiškiau nustatyti situacijos raidos perspektyvas tiek esant įvairiems kontrolės veiksmams, tiek jų nesant.
Kita vertus, numatomos situacijos raidos scenarijai leidžia laiku suvokti pavojus, kylančius dėl nesėkmingų valdymo veiksmų ar nepalankių įvykių.
Teigiama, kad poreikis numatyti labiausiai tikėtiną situacijos raidą pirmiausia atsirado atsiradus pramoninei gamybai, nes sezoniškai pasikartojančiai žemės ūkio produkcijai to nereikėjo.
Sunku visiškai sutikti su šiuo požiūriu, nes nuo neatmenamų laikų žmonija kariavo, laikas nuo laiko vykdė grandiozines statybas. Ir be idėjos apie galimą situacijos raidą tokie tikslingi veiksmai vargu ar būtų buvę įmanomi.
Tuo pačiu metu dažnai skirtingose šalyse randame scenarijų metodo prototipus skirtingu laiku.
Taigi Kutuzovas, Fili mieste subūręs karinę tarybą ir išklausęs įvairius galimų veiksmų variantus, įvertino įvairius karo vadų pasiūlytus karo su prancūzais raidos scenarijus.
Jis palygino jų stipriąsias ir silpnąsias puses ir priėmė sunkų, bet bene vienintelį teisingą sprendimą palikti Maskvą, pasmerkdamas ją gaisrams ir sunaikinimui.
Tačiau vėlesni įvykiai įrodė, kad jis teisus. Scenarijus, kurį jis pasirinko įvykių raidai, visiškai pasiteisino.
Atsakingas pareigas užimantis valstybės veikėjas ir projekto likimui svarbų sprendimą priimantis verslininkas, biržą analizuojantis finansininkas, chirurgas sudėtingos netradicinės operacijos išvakarėse, projektuotojas, dedantis pamatus iš esmės naujam objektui darydamas. svarbius sprendimus, kaip taisyklė, stengiamasi numatyti galimą įvykių raidos scenarijų, kad būtų priimtas sėkmę užtikrinantis sprendimas.
Manoma, kad pirmieji vystymosi scenarijai sudėtingos sistemos naudojo Hermanas Kahnas. Pirmieji sukurti scenarijai dažniausiai buvo aprašomieji.
Vėliau scenarijų metodas buvo iš esmės sukurtas naudojant tikslesnius kokybinius-kiekybinius modelius.
Scenarijų metodas apima scenarijų kūrimo technologijų kūrimą, kurios suteikia didesnę tikimybę sukurti efektyvų sprendimą situacijose, kuriose tai įmanoma, ir didesnę tikimybę sumažinti tikėtinus nuostolius situacijose, kai nuostoliai yra neišvengiami.
Šiuo metu yra žinomi įvairūs scenarijų metodo diegimai, tokie kaip:
pasiekti sutarimą
iteracinė nepriklausomų scenarijų procedūra,
sąveikos matricų naudojimas ir kt.
Konsensuso nuomonės gavimo būdas iš esmės yra vienas iš Delphi metodo įgyvendinimo būdų, orientuotas į kolektyvinės įvairių ekspertų grupių nuomonės apie svarbiausius įvykius konkrečioje srityje tam tikru ateities laikotarpiu gavimą.
Šio metodo trūkumai – nepakankamas dėmesys įvairių veiksnių, turinčių įtakos įvykių raidai, tarpusavio priklausomybei ir sąveikai, situacijos raidos dinamikai.
Iteratyvaus nepriklausomų scenarijų derinimo metodas susideda iš nepriklausomų scenarijų sudarymo kiekvienam iš aspektų, turinčių reikšmingą įtaką situacijos raidai, ir kartotinio kartotinio scenarijų derinimo proceso, skirto įvairių situacijos aspektų vystymui.
Šio metodo privalumas – nuodugnesnė įvairių situacijos raidos aspektų sąveikos analizė.
Jo trūkumai – nepakankamas scenarijų derinimo procedūrų vystymas ir metodologinis palaikymas.
Gordono ir Helmerio sukurtas abipusio poveikio matricų metodas apima galimos abipusės įvykių įtakos nagrinėjamoje populiacijoje nustatymą, remiantis ekspertų vertinimais.
Įverčiai, susiejantys visas galimas įvykių kombinacijas pagal jų stiprumą, pasiskirstymą laike ir pan., leidžia patikslinti pirminius įvykių ir jų derinių tikimybių įverčius.. Metodo trūkumai – tai didelio įverčių skaičiaus gavimo kruopštumas. ir teisingas jų apdorojimas.
Darbe siūloma scenarijų sudarymo metodika, kuri apima preliminarų erdvės apibrėžimą, sistemą apibūdinančius parametrus.
Sistemos būsena tam tikru momentu t yra S(t) taškas šioje parametrų erdvėje. Galimų situacijos raidos tendencijų nustatymas leidžia nustatyti tikėtiną sistemos padėties raidos kryptį nustatytų parametrų S(t) erdvėje įvairiais laiko momentais ateityje S(t+l). ), S(t+2) ir kt.
Jei nėra kontrolės veiksmų, tada daroma prielaida, kad sistema vystysis labiausiai tikėtinu kryptimi.
Valdymo veiksmai yra lygiaverčiai jėgų, galinčių pakeisti trajektorijos S(t) kryptį, veikimui.
Natūralu, kad kontrolės veiksmai turėtų būti svarstomi atsižvelgiant į išorinių ir vidinių veiksnių keliamus apribojimus.
Siūloma scenarijų kūrimo technologija apima sistemos padėties įvertinimą diskretiškais laikais t, t+1, t+2, ... .
Daroma prielaida, kad taškas, atitinkantis sistemą S(t) parametrų erdvėje, yra kūgiame, kuris plečiasi atstumu nuo pradinio laiko t.
Tikimasi, kad tam tikru metu t+T sistema bus kūgio atkarpoje, atitinkančioje laiką t+T.
Valdymo veiksmai lemia sistemos padėties pasikeitimą parametrų erdvėje. Šiuo atveju taip pat patartina atsižvelgti tik į atskirus taškus, didžiausią dėmesį kreipiant į labiausiai tikėtinus taškus. Atliekant tokią analizę, būtina numatyti papildomų vidinių įtempių tarp sistemos elementų galimybę, nes jie taip pat gali pakeisti sistemos padėtį parametrų erdvėje.
Įtempiams įvertinti gali būti naudojami atitinkami, ypač ekonominio ar socialinio pobūdžio, rodikliai, taip pat slenkstinės rodiklių vertės, kurias viršijus sistemos padėtis gali labai pasikeisti.
Kontrolės veiksmais kai kuriais atvejais gali būti nukreipti neleisti viršyti rodiklių ribinių verčių, jei mūsų tikslas yra išlaikyti stabilumą.
Kai kuriais atvejais galima tikslingai siekti viršyti rodiklių ribines vertes, jei tai atitinka sistemai nustatytas užduotis.
Vienas iš svarbiausių šios scenarijaus metodo versijos, kaip ir kitų jo atmainų, rezultatų yra geresnis analizuojamos situacijos ir pagrindinių jos raidos dėsningumų bei ypatybių supratimas.
Pažymėtina Abt, Foster ir Rea pasiūlyta scenarijaus metodo variacija.
Iš tiesų, gilesnis situacijos supratimas, gautas rengiant prognozę, kaip kitą žingsnį siūlo sukurti įtakų sistemą, galinčią pakeisti svarstomus situacijos raidos scenarijus. Ir tikėtina ateitis gali pasitaisyti.
Autorių sukurtas metodas numato atrinkti tik tuos kintamuosius, kurie yra tiesiogiai susiję su analizuojamos sistemos kūrimu, ar tai yra valdymo sistema aplinką arba proceso valdymo sistema esamoje gamyboje ir pan.
Toliau planuojama parengti pakankamai detalius scenarijus, leidžiančius nustatyti sistemai gresiančius pavojus ir būtiną jų neutralizavimą, iš daugelio galimų scenarijų atrinkti tinkamiausius tolesnei analizei, taip pat kompiuterių naudojimo procedūras. parengti neiškreiptas scenarijų prognozes.
Išsamiau apsvarstykime išvardytas procedūras. Prieš pradedant rengti scenarijų, reikėtų išanalizuoti situaciją, apibrėžiant pagrindines veikiančias jėgas, pagrindinius ryšius tarp pagrindinių jame veikiančių veiksnių, reikiamą detalumą ir situacijos struktūrizavimą.
Šio metodo kintamieji pasirenkami pasitelkiant ekspertus.
Analizuojamos ekspertų prognozės apie situacijos raidą, galimai pasitelkiant turinio analizę, išryškinami ekspertų loginio samprotavimo dalis esantys kintamieji ir jų tarpusavio ryšiai.
Pagrindinis uždavinys šiuo atveju yra gauti esminių kintamųjų rinkinį, kuris visiškai nulemtų analizuojamos situacijos raidą.
Kitas žingsnis – kiekvienam kintamajam nustatyti atitinkamą skalę, pagal kurią jį būtų galima išmatuoti.
Kadangi realiose situacijose kartu su kiekybiniais kintamaisiais naudojami ir kokybiniai, kiekvienam kintamajam planuojama sukurti žodinę-skaitinę skalę, kurioje būtų ir skaitinės gradacijų reikšmės, ir prasmingas jų aprašymas.
Kiekybinės kintamųjų reikšmės leidžia patikimiau nustatyti galimus pavojus.
Jei kintamieji yra tęstiniai, patartina išryškinti jiems būdingas reikšmes, kurios būtų naudojamos analizuojant situaciją.
Kai kuriais atvejais informacija apie kintamuosius gali būti pateikta tezauro forma, kuri atspindi pagrindinę informaciją – tiek kiekybinę, tiek aprašomąją, leidžiančią pakankamai išsamiai pavaizduoti kintamąjį.
Nepagrįstas kintamųjų skaičiaus padidėjimas apsunkina situacijos analizę, o per didelis jų apibendrinimas (agregavimas) apsunkina ir analizę.
Pagrindinė scenarijaus užduotis yra pateikti užuominą, kaip suprasti problemą. Analizuojant konkrečią situaciją, ją apibūdinantys kintamieji įgauna atitinkamas reikšmes – tam tikras kiekvieno kintamojo verbalinių-skaitinių skalių gradacijas.
Nustatomos visos porinės sąveikos tarp kintamųjų, turinčių abipusę įtaką tam tikros situacijos raidai, reikšmės.
Ši kintamųjų sąveika paprastai vaizduojama matricos forma.
Sukūrus ir pristačius scenarijų naudojant kintamuosius bei įvertinus jų sąveiką ir vidinį nuoseklumą, naudojant verbalines-skaitines skales galima pereiti prie scenarijaus pateikimo prasmingo aprašymo forma.
Ši forma dažnai yra patogesnė rengiant pažangos ataskaitą. Kartais į scenarijaus kompoziciją tikslinga įtraukti ir analizuojamos situacijos raidos priešistorę.
Pateikto metodo išskirtinis bruožas yra jo daugiavariacija, t.y. kelių alternatyvių galimo situacijos raidos variantų svarstymas, atsižvelgiant į pradinius scenarijus.
Grupuodami scenarijus į klases, galite nustatyti racionalią situacijos įtakos strategiją.
Paprastai kelių galimų situacijos raidos scenarijų duomenys yra informatyvesni nei vienas scenarijus ir padeda priimti efektyvesnius sprendimus.
Šio metodo ypatumas taip pat yra tas, kad kintamųjų sąveikos reikšmes galima įvertinti tik leistinų reikšmių srities ribose, o ne visame plote, kaip manoma naudojant metodą. tarpusavio įtakos matrica.
Specialių kompiuteriams skirtų programų, taip pat atsitiktinių skaičių generatorių naudojimas, o vėliau neįmanomų situacijų atkirtimas, generuojant alternatyvius scenarijus, praplečia galimų situacijų analizės horizontą ateityje.
Sukurtas platus galimų alternatyvių situacijos raidos scenarijų spektras leidžia išsamiau apibrėžti kritines situacijas sprendimų priėmimui, taip pat nustatyti galimas siūlomų pasekmes; alternatyvius sprendimus, kad juos palyginti ir pasirinkti efektyviausią.
Profesionaliai parengta ir periodiškai atnaujinama prognozė yra neatsiejama svarbių valdymo sprendimų kūrimo ir priėmimo proceso dalis.
Efektyvumo didinimo būdai
ir prognozių pagrįstumą
Prognozės efektyvumas daugiausia priklauso nuo to, kiek jos naudingos planuojant ir vykdant verslo operacijas. Prognozės yra naudingos, kai jų sudedamosios dalys yra kruopščiai apgalvotos ir prognozėje esantys apribojimai įvardijami atvirai. Yra keletas būdų tai padaryti.
Paklauskite savęs, kam skirta prognozė, kokie sprendimai bus ja grindžiami. Tai lemia reikiamą prognozės tikslumą. Kai kuriuos sprendimus priimti pavojinga, net jei galima prognozės paklaida yra mažesnė nei 10%. Kitus sprendimus galima priimti be baimės, net ir esant daug didesnei klaidų tolerancijai. Nustatykite pakeitimus, kurie turi įvykti, kad prognozė būtų patikima. Tada atidžiai įvertinkite atitinkamų įvykių tikimybę. Apibrėžkite prognozės komponentus. Pagalvokite apie duomenų šaltinius, nustatykite, kokia vertinga ankstesnė patirtis rengiant prognozę. Ar pokyčiai nėra tokie greiti, kad patirtimi pagrįsta prognozė būtų nenaudinga? Ar duomenys apie panašius produktus (ar kūrimo galimybes) yra pagrindas nuspėti jūsų produkto likimą? Kaip lengva ar nebrangu bus gauti patikimos informacijos apie ankstesnę patirtį? Nustatykite, kokia turėtų būti prognozės struktūra. Prognozuojant pardavimus, gali būti tikslinga nustatyti atskiras rinkos dalis (besivystančius klientus, stabilius klientus, didelius ir mažus klientus, naujų klientų atsiradimo tikimybę ir kt.). 1
Taip pat, didinant prognozių efektyvumą, naudojamasi lūžio analize. Ši analizė nustato tašką, kai bendros pajamos susilygina su bendromis išlaidomis, ty taškas, kai įmonė tampa pelninga.
Lūžio taškas reiškia situaciją, kai visos pajamos tampa lygios bendroms išlaidoms. Norint nustatyti lūžio tašką, reikia atsižvelgti į tris pagrindinius veiksnius: produkcijos vieneto pardavimo kainą, kintamąsias gamybos vieneto sąnaudas ir bendrąsias fiksuotos išlaidos vienam produkcijos vienetui:
,
kur BEP yra lūžio taškas;
TFC – bendrosios fiksuotos išlaidos;
P – produkcijos vieneto kaina;
VC-kintamieji kaštai vienam produkcijos vienetui.
Išvada.
Iš to, kas išdėstyta, galime daryti išvadą, kad dabartinėmis rinkos ekonomikos funkcionavimo sąlygomis neįmanoma sėkmingai valdyti komercinės įmonės be efektyvaus jos veiklos prognozavimo. Tai, kiek prognozės bus tikslios ir savalaikės, taip pat atitiks iškilusias problemas, galiausiai priklausys nuo įmonės gauto pelno.
Kad prognozės efektas būtų kuo naudingesnis, reikia prie vidutinių ir didelių įmonių sukurti vadinamuosius prognozavimo skyrius (mažoms įmonėms šių skyrių kūrimas bus nuostolingas). Bet net ir be tokių skyrių neįmanoma išsiversti be prognozavimo. Tokiu atveju prognozę turi gauti šiame procese dalyvaujančių vadovų ir specialistų pajėgos.
Kalbant apie pačias prognozes, jos turi būti tikroviškos, tai yra, jų tikimybė turi būti pakankamai didelė ir atitikti įmonės išteklius.
Norint pagerinti prognozės kokybę, būtina gerinti jos rengimui reikalingos informacijos kokybę. Ši informacija, visų pirma, turėtų turėti tokias savybes kaip patikimumas, išsamumas, savalaikiškumas ir tikslumas.
Kadangi prognozavimas yra atskiras mokslas, sprendžiant problemą patartina (kiek įmanoma) naudoti kelis prognozavimo metodus. Tai pagerins prognozės kokybę ir leis nustatyti „spąstus“, kurių galima nepastebėti naudojant tik vieną metodą.
Taip pat gautą prognozę būtina koreliuoti su precedentais sprendžiant šią problemą, jei tai vyko panašiomis panašios organizacijos (konkurento) funkcionavimo sąlygomis. Ir su tam tikru koregavimu, vadovaudamiesi šiuo precedentu, priimkite sprendimus.
Naudotos literatūros sąrašas.
M. Mescon, M. Albert, F. Hedouri. Vadybos pagrindai.-Maskvos "Delo" 1994m
Bendrasis vadybos kursas lentelėse ir grafikuose.-red. B.V. Prykina.-Maskva "Bankai ir biržos" 1998 m.
Organizacijų valdymas.-pamoka, red. Z.P. Rumyantseva.-Maskva Infra-M 1995 m.
Vadyba (MODERN RUSSIAN MANAGEMENT).-red. F.M. Rusinova.-Maskvos FBK-Press 1998 m.
Įmonės ekonominė strategija.-red. A.P. Gradova.-Sankt Peterburgas "Specialioji literatūra" 1995m.
B.G. litvakas. Valdymo sprendimai.-Maskva EKMOS 1998 m.
V.R. Vesninas. Vadybos pagrindai.-Maskva "Triada LTD" 1996m.
1 priedas.
Technologijų lygiai.
Technologijos skirstomos į 8 lygius, pradedant nuo pirmosios idėjos atsiradimo (lygis sąlyginai vadinamas „Moksliniais ištekliais“) ir baigiant plačiu jos įgyvendinimu visuomenėje (lygis sąlyginai vadinamas „visuomene“).
Pagrindiniai technologijų lygiai pateikti 1 lentelėje jų socialinio reikšmingumo ir idėjos įgyvendinimo stadijos didėjimo tvarka.
Perėjimas nuo žemesnio idėjos įgyvendinimo lygio prie aukštesnio vadinamas technologijų perkėlimu. Įgyvendintos svarbios idėjos pasižymi nuosekliu technologijų judėjimu nuo žemiausio iki aukščiausio lygio.
1 lentelė.
1 N.L. Kardanskaja. Vadybinio sprendimo priėmimas. 10 psl
1 B.G. litvakas. Valdymo sprendimai. 112 puslapis Valdymo metodai prognozavimas majoras finansinius rodiklius (2)Santrauka >> Finansai
Kad ji įkūnija išplėtotą strategiją tikslus in forma konkretūs finansiniai rodikliai; įgalina... , integruota metodus. Kaip finansinės dalies dalis valdymasšie metodus daugiausia naudojami įvertinti ir prognozavimas finansinis...
Inovatyvus valdymas tikslus ir pagrindiniai vystymosi etapai
Kursiniai darbai >> Vadyba... valdymas: tikslus ir pagrindiniai raidos etapai“ Baigė: 26 grupės II kurso studentas, dieninis formų ... valdymas taikyti metodus prievarta, paskatinimas, įtikinėjimas, metodus analizė ir metodus prognozavimas. Metodai prievarta - metodus valdymas, ...
Kaip išjungti skelbimus „Android“: pašalinkite iššokančiuosius skelbimus
Rusas gavo terminą ir milijoninę baudą už „piratavimą Neigiamos įstatymo pasekmės
Pagrindinių veiksnių nustatymas
Pasikeitė organizacijų ir individualių verslininkų priskyrimo prie smulkaus ir vidutinio verslo kriterijai
Pažiūrėkite, kas yra „autorinis atlyginimas“ kituose žodynuose. Teisės aktų spąstai