3.1 Теоретические сведения

Рассмотрим методы, которые используются для прогнозирования неопределенного будущего с целью помочь менеджерам в принятии наилучшего решения. Эти методы состоят в изучении и анализе накопленных данных с целью нахождения моделей, которые могут быть эффективно продолжены в будущее.

С развитием и ростом сложности аппарата прогнозирования, а также с появлением компьютеров, оснащенных соответствующим программным обеспечением, прогнозированию уделяется все больше и больше внимания. Сейчас каждый менеджер имеет реальную возможность использовать в прогнозировании очень сложный математический аппарат анализа данных, и знание этого аппарата является для него весьма существенным. По этой же причине менеджеры, использующие прогнозы в своей деятельности, должны понимать опасность выбора неадекватных методов прогнозирования, так как некорректные прогнозы могут привести к принятию неверных решений.

Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.

Как правило, под прогнозированием понимается процедура предсказания важных показателей для отдельных компаний или даже одного из подразделений компании. Примерами могут служить месячный объем продаж компании, объем продаж отдельных видов продукции для одного из магазинов компании или же количество пропущенных рабочих часов, которое приходится на одного работника фабрики.

В противоположность этому, наблюдается растущий интерес к прогнозированию важных параметров экономики всей страны. Например, правительство интересует прогноз уровня безработицы, роста национального продукта и значения основной учетной ставки. В частности, вся экономическая политика строится на планировании основных экономических показателей.

При выборе метода прогнозирования следует учитывать несколько факторов. Следует определить уровень детализации. Нужен ли прогноз определенных деталей (микро-прогноз)? Или же требуется прогноз будущего состояния всеобъемлющих или обобщенных факторов (макропрогноз)? Необходим ли прогноз в ближайшем будущем (краткосрочный прогноз) или в отдаленном будущем (долгосрочный прогноз)? И в какой степени являются приемлемыми качественные (оценочные) и количественные (оперирующие данными) методы прогнозирования?

Так как аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, определяют следующие пять этапов в процессе прогнозирования.

1. Сбор данных.

2. Редукция или уплотнение данных. Предварительная обработка данных, удаление аномальных значений и сглаживание шумов в данных.

3. Построение модели и ее оценка.

4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз).

5. Оценка полученного прогноза.

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки. Часто сбор и проверка данных сопровождается множеством различных проблем.

Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Кроме того, данные могут иметь случайные аномальные выбросы, которые лучше убрать перед построением модели.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются на этапе 5.