Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Основные стадии прогнозирования

Этап прогнозирования – это часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами.

Процесс разработки прогнозов (вне зависимости от объекта прогнозирования) включает следующие основные этапы:

1) Предпрогнозная ориентация (программа исследования) – это стадия, предшествующая прогнозированию. Она предполагает уточнение задания на прогноз, формулировку цели и задач, предмета, проблем и рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования.

2) Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа, для уточнения которой возможно проведение опроса населения и экспертов.

3) Сбор данных прогнозного фона.

Прогнозный фон - это совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза.

4) Построение рядов динамики показателей основы будущих прогнозных моделей методами экстраполяции;

5) Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей.

6) Построение серии гипотетических норматвных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т. е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т. е. привязанного к этим рамкам) оптимума.

7) Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза.

9) Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

10) Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования с целью соблюдения принципа непрерывности.

Верификация результатов прогнозов:

Ценность прогнозирования определяется тем, насколько правдоподобно отражено в нем будущее. Научный прогноз должен быть проверяемым, т.е. должна существовать реальная возможность проверить, оказался прогноз правильным или нет, причем должна существовать вероятность для обоих исходов.

Под верификацией результатов прогнозирования понимают проверку точности и достоверности прогноза, она может быть абсолютной и относительной.

Относительная верификация - это различные способы оценки качества прогнозов до наступления прогнозируемого события. Результаты относительной верификации будут менее точны, чем результаты абсолютной, но более оперативны и в силу этого более ценны для принятия управленческих решений.

Абсолютная верификация прогноза, т.е. установление степени его соответствия действительному состоянию объекта в прогнозируемом будущем, практически возможна лишь к завершению периода упреждения. Это особая задача, которая выходит за рамки собственно прогнозирования.

Процедура верификации желательна и обязательна. В сравнительно простых случаях роль этой процедуры фактически играют экспертные опросы. В более сложных случаях требуется специальная процедура по одному из восьми видов верификации: (ВИДЫ НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНЫ)

1) Прямая верификация – проверка прогноза путем его разработки методом, отличным от первоначально использованного.

2) Косвенная верификация - проверка прогноза путем его сопоставления с прогнозами, полученными из других источников информации.

3) Инверсная верификация – проверка прогноза путем проверки адекватности прогностической модели на ретроспективном периоде.

4) Консеквентная (дублирующая) верификация - проверка прогноза путем аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.

5) Верификация повторным опросом - проверка прогноза путем использования дополнительного мнения, отличающегося от мнения большинства.

6) Верификация оппонентом - проверка прогноза путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.

7) Верификация учетом ошибок - проверка прогноза путем выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.

8) Верификация компетентным экспертом - проверка прогноза путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.

Министерство экономического развития России. Основные задачи и функции в системе макроэкономического прогнозирования и планирования

Минэкономразвития – федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий проведение единой гос социально-эконом политики. Главная задача - определение путей и разработка методов эффективного развития экономики.

Функции: (в скобках примеры)

1.аналитическая (анализ экономического положения РФ, тенденций социально-экономического развития, экономической ситуации в регионах, хода проводимых в стране реформ)

2. информационная (подготовка годовых и ежеквартальных докладов о состоянии российской экономики)

3. экспертная (заключения по вопросам развития отдельных отраслей экономики и регионов страны, развитию инфраструктуры рынка; совершенствованию законодательной базы)

4. консультационная (предложения по ценовой политики в РФ; развитию рыночной инфраструктуры)

5. разработка и обоснование различных аспектов внутренней политики государства (формирование и обоснование региональной экономической политики; социально-экономической политики государства)

6. выработка методов реализации внутренней политики государства (решение задач экономической, социальной, структурной политики)

7. разработка прогнозов, проектов стратегических федеральных программ и планов (разрабатывает комплексный прогноз соц-эк развития РФ, ее регионов, отраслей и секторов экономики)

8. организационно-методическое руководство плановой работы в РФ (координация работы по составлению и реализации федеральных и межгосударственных целевых программ; формирование перечня целевых программ)

Стратегическое планирование как инструмент государственного регулирования современной рыночной экономики.

Важность государственного планирования состоит в реизмерении системы

экономических отношений.

Концептуальная модель стратегического планирования

Любая организация создается с определенной целью, и по своему характеру они

разделяются на рыночные и не рыночные .

В свою очередь, рыночные организации делятся на коммерческие и не

коммерческие организации (государственные предприятия и объекты

инфраструктуры).

Целью коммерческих организаций является прибыль. Цель не коммерческих

организаций, это обеспечение работы рыночного механизма.

Общая цель стратегического планирования – конкретизировать статус фирмы и

обеспечить направление и ориентиры для выработки более конкретных целей и

стратегий на различных уровнях. Эти цели должны быть конкретными и

измеримыми, чтобы создать базу для принятия последующих решений и оценки

работ по их выполнению. Если цели превышают реальные возможности организации,

то деятельность фирмы может зайти в тупик.

Вырабатывая стратегию и осуществляя стратегическое планирование руководство

фирмы должно учитывать множественность и иерархичность целей объективно

существующих в рамках фирмы, для того чтобы избежать разнобоя в стратегиях и

программах.

Общая концепция путей достижения поставленных целей называется стратегией.

Стратегия отражает общее движение к цели, направление движения, способы

достижения и ресурсы, которые должны быть для этого использованы. Стратегия

должна быть официально документирована, а ее выполнение подлежит строгому

контролю. В соответствии с выработанной стратегией осуществляется перестройка

организационной системы, ее управление, формирование планов, предание общего

направления оперативным решениям. Разработанная в фирме стратегия не

является единственной, возможно наличие других альтернативных стратегий,

которые могут определять и другие виды деятельности. В случае наступления

непредвиденной ситуации разрабатываются ситуационные планы, на основе которых

в дальнейшем составляется стратегический план действий.

Единой стратегии, готовой на все случаи жизни не существует.

Основные цели, принципы и функции системы государственного стратегического планирования (ФЗ о стратегическом планировании РФ, 2014г)

Основные принципы государственного стратегического планирования

· Принцип единства и целостности

· Принцип единства и целостности системы государственного стратегического планирования означает единство подходов к организации и функционированию системы государственного стратегического планирования, единство порядка осуществления процесса государственного стратегического планирования, совершенствование мониторинга и формирования отчетности по реализации документов государственного стратегического планирования.

· Принцип внутренней сбалансированности

· Принцип внутренней сбалансированности системы государственного стратегического планирования означает согласованность основных элементов системы государственного стратегического планирования между собой по целям, задачам и мероприятиям социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности.

· Принцип результативности и эффективности функционирования системы

· Принцип результативности и эффективности функционирования системы государственного стратегического планирования означает, что выбор способов и методов достижения целей социально-экономического развития Российской Федерации и укрепления национальной безопасности должен основываться на необходимости достижения заданных результатов с рациональными затратами ресурсов.

· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач

· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач означает, что участники процесса государственного стратегического планирования в пределах своей компетенции самостоятельны в выборе путей и методов достижения целей и решения задач социально-экономического развития.

· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования

· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования означает, что участники процесса несут ответственность за эффективность решения задач и осуществление мероприятий по достижению целей социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности в пределах своей компетенции и в соответствии с законодательством Российской Федерации.

· Принцип разграничения предметов ведения и полномочий в закрепленной сфере ответственности

· Принцип «Открытости»

Основные цели

1. повышения качества жизни населения,

2. рост российской экономики

3. обеспечения безопасности страны

Основные функции

Первая группа функций связана с оценкой внутренних и внешних условий и тенденций социально-экономического развития и выявлением на этой основе возможностей и ограничений социально-экономического развития.

Вторая группа функций связана с целеполаганием. Согласно закону задача системы государственного стратегического планирования – своевременно определить конкретные цели социально-экономического развития Российской Федерации на перспективу и четко сформулировать приоритеты социально-экономической политики.

Третья группа функций нацелена на выбор путей и способов достижения установленных рубежей, обеспечивающих наибольшую эффективность использования имеющихся ресурсов.

Реализация этой группы функций требует, в свою очередь, во-первых, формирования комплексов мероприятий, обеспечивающих достижение поставленных целей социально-экономического развития в соответствующих областях экономики и социальной сферы.

Основными этапами прогнозирования являются: ретроспекция, диагноз и проспекция. Кроме основных, в любой прогнозной разработке, как правило, присутствуют предпрогнозные и постпрогнозные исследования. Учитывая весь комплекс исследований, необходимых для разработки прогноза, следует выделить семь следующих этапов.

Первый этап – этап предпрогнозной ориентации. В его рамках выполняется совокупность работ, предшествующих разработке заданий на прогноз и включающих определение объекта, цели и задач прогнозирования, а также периода основания и периода упреждения прогноза. Фактически, результатом этого этапа является первичное описание объекта прогнозирования.

Следующий этап – задание на прогноз. Результатом этого этапа является документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки.

Фактически, эти два предпрогнозных этапа обеспечивают подготовку первого из трех основных этапов – этап прогнозной ретроспекции . Содержанием ретроспекции является исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания. В результате целенаправленных исследований уточняются источники информации, первоначальное описание объекта прогнозирования и шкалы измерения его характеристик, принимается решение о методах сбора, обработки, хранения информации, оптимизируется состав источников информации и окончательно формируется структура и состав характеристик объекта.

На этапе прогнозного диагноза исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и разработки (выбора) моделей и методов прогнозирования. Фактически, на этой стадии анализ объекта прогнозирования тесно переплетается с вопросами синтеза прогнозной модели, готовый вариант которой является финальным результатом диагноза.

Следующий этап – прогнозная проспекция – предусматривает разработку прогнозов по результатам прогнозного диагноза. Другими словами, на этом этапе проводятся вычислительные эксперименты с построенной моделью.

Полученные на предыдущем этапе прогнозные расчеты требуют проверки своей достоверности. Такая проверка осуществляется на этапе верификации прогноза . Результатом этого этапа является оценка точности и выводы, гарантирующие надежность и обоснованность полученных прогнозов.

Завершаются прогнозные расчеты этапом «Корректировка прогноза ». Основное назначение этого этапа – уточнение прогнозных расчетов на основе их верификации и дополнительных данных.

Этапы экономического прогнозирования на уровне предприятия

Последовательность действий при разработке каждого конкретного прогноза может варьироваться, но в целом весь процесс происходит в три основные стадии:

• ретроспекция,
• диагнозирование,
• проспекция.

1. Прогнозные ретроспекции – этап прогнозирования , на котором исследуют историю развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

   На стадии ретроспекции решают следующие задачи:

   • формирование описания объекта прогноза в прошлом;
   • окончательная формулировка и уточнения задачи прогнозирования.

   К этой стадии относятся, как правило, следующие работы:

   • предпрогнозный анализ объекта. Исходя из задания на прогноз и предыдущего исследования объекта, уточняют перечень характеристик и параметров объекта, рассматривающих в поданном задании, дают предыдущие оценки их важности и взаимных связей;
   • определение и оценка источников информации, порядок организации и работа с ними. Окончательная формулировка постановки задачи;
   • сбор ретроспективной информации и формирование базы данных для проведения практических расчетов.

2. Прогнозный диагноз – этап прогнозирования, на котором исследуют систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявление зависимостей.

   На стадии диагноза решаются следующие задачи:

   • разработка модели объекта прогноза;
   • выбор метода прогнозирования.

   На этой стадии осуществляют следующие этапы исследования :

   • создание формализованного описания объекта (математической модели) на основе принятой структуры объекта и полученной ретроспективной информации;
   • определение текущих значений характеристик объекта на основе источников информации, проверка степени адекватности модели объекта прогноза;
   • осуществление выбора метода прогнозирования, адекватного классификации объекта, характера его развития и задаче прогноза;
   • выбор инструментов (программного обеспечения) процесса прогнозирования.

3. Проспекция – этап прогнозирования, на котором по результатам диагноза разрабатывают прогнозы объекта прогнозирования и прогнозного фона, проводят оценку достоверности и точности прогноза.

   Стадия проспекции предусматривает получение результатов прогноза на основе всех предыдущих этапов:

   • расчет прогнозных параметров на заданном периоде упреждения;
   • согласование и синтез отдельных прогнозов в соответствии с принятыми правилами;
   • верификация прогноза и выяснение степени его точности.

Замечание 1

Такая последовательность в разработке прогнозов характерна для методов прогнозирования, основанных на математическом моделировании объектов. В случае использования экспертных методов прогнозирования состав и содержание этапов несколько меняется.

Завершается разработка прогноза, как правило, разработкой рекомендаций по принятию решений. По истечении определенного времени проводят экспертизу прогноза, а по ее результатам – доработку прогноза и рекомендаций.

Этапы экономического прогнозирования на макроуровне

Процесс прогнозирования макроэкономических показателей можно представить в виде следующих последовательных этапов:

1. Начальный:

   • выявление объектов и периода прогноза;
   • формулировка целей разработки прогноза;
   • определение источников информации;
   • обоснование инструментов прогноза.

2. Аналитический:

   • формирование для каждой цели системы обоснованных показателей;
   • определение группы экспертов для проведения анализа;
   • сбор и анализ информации для определения состояния объекта прогноза.

3. Организационный:

   • формирование команды исполнителей;
   • обоснование системы основных показателей для прогнозирования.

4. Прогнозный:

   • разработка непосредственно прогноза;
   • определение альтернативных сценариев прогноза.

5. Заключительный:

   • мониторинг уровня результативности по вариантам прогноза;
   • разработка системы контроля;
   • стимулирование и регулирование процесса реализации прогнозных значений.

Чистые риски. Причины и факторы риска. Риск на различных этапах маркетингового цикла . Допустимый, неизбежный и недопустимый (чрезмерный) риск. Цена риска . Коэффициент риска. Понятие управления рисками в маркетинге. Задачи управления рисками. Прогнозирование рисков. Страхование рисков . Методы снижения уровня риска диверсификация , страхование, информационная обеспеченность , использование достижений НТП. Роль человеческого фактора в управлении рисками . Стохастический характер ряда рисков.  

Построение КП связано с большими сложностями. Если бы удалось предсказать положение КП для всех плановых периодов в течение, например, ближайших 10 лет, то можно было бы достаточно уверенно предсказывать экономический результат за этот период. Все стадии освоения ресурсов ГРР, разбуривание, обустройство и эксплуатация имеют долгосрочный характер. Следовательно, совокупность ресурсов (запасов) на каждом из этих этапов есть результат предшествующей деятельности, отражающей уровень потребности в нефти, геологические, налоговые и экономические условия производства на перспективу. Состояние ресурсной базы на современном этапе характеризуется истощением основных месторождений, что, в свою очередь, влияет на формирование объектов и структуры потребления нефти и газа. Таким образом, значения КП являются функцией таких параметров, как потребность в нефти уровень затрат и цен, наличие и качество открытых запасов. Варианты добычи отражают один или несколько сценариев в отношении возможных значений технико-экономических показателей в прогнозируемом периоде. Источник неопределенности возникает из-за невозможности точной оценки качества запасов нефти (газа), а также достоверного прогнозирования цен на длительный период.  

Создание информационных систем, обеспечивающих сбор и подготовку информации , способствует решению задач по прогнозированию, планированию и распределению газа с учетом проведения многовариантных расчетов. На этом этапе развития решаются также задачи оперативного регулирования запасами  

Все это накладывает своеобразный отпечаток на современное прогнозирование на всех этапах, начиная с постановки задачи и кончая конкретными расчетами.  

Взаимодействие между предприятием и вузом должно начинаться еще на этапе, предшествующем учебному процессу, что существенно повышает эффективность деятельности обоих участников взаимодействия. Прогнозирование и учет перспективных потребностей в работниках интеллектуального труда позволят предприятию своевременно реагировать на тенденции развития отрасли и действовать адекватно складывающейся ситуации. Задача вуза - помочь предприятию развиваться согласно требованиям времени и конъюнктуры рынка , а предложенный нами инновационный подход позволяет сделать это.  

В данном издании рассматриваются особенности экономического прогнозирования и планирования национальной экономики ведущих стран мира и России, методологические подходы к управлению национальной экономикой и роль отдельных методов в данном процессе, этапы эволюции рыночных отношений , особенности экономических моделей хозяйствования. Особое внимание уделяется структурно-функциональному и комплексному подходу при решении сложнейших задач прогнозирования и планирования.  

Прогнозирование - важнейший этап системы управления национальной экономики , так как любое управленческое решение по своей сути является реализацией результата прогноза. В связи с этим гипотезы, на которых основаны прогнозы, должны быть ясно сформулированы.  

На этапе прогнозирования формируются возможные цели развития как на общенациональном, так и отраслевом и региональном уровнях управления. Прогнозы на федеральном, отраслевом и региональном уровнях учитывают и результаты прогнозных исследований, проводимых частными организациями и корпорациями.  

На этапе прогнозирования формируются возможные цели развития как на общенациональном, так и отраслевом и региональном уровнях управления. Прогнозированием занимаются государственные подразделения различного у ровня, Центральный банк страны, специализированные коммерческие фирмы, частные промышленные, банковские, страховые и торговые корпорации. Прогнозы на федеральном, отраслевом и региональном уровнях учитывают и результаты прогнозных  

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ - ОСНОВНОЙ ЭТАП УПРАВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКОЙ  

На этапе прогнозирования разрабатывается комплекс прогнозов в вариантной постановке. Варианты прогнозов могут отличаться намеченными целями  

Таким образом, если этапы ретроспективного анализа и прогнозирования носят сугубо научный характер, то этап выработки концепции, политики государственных органов имеет преимущественно политический характер, и выбранный вариант развития СЭС страны не обязательно бывает рациональным по чисто экономическим критериям.  

Ввиду сложности использования системы экономических индикаторов и индексов в прогнозировании некоторые исследователи считают этот подход (или метод) больше искусством, чем наукой. Поэтому на первый план выдвигается умение и опыт исследователя, хорошее знание им закономерностей развития экономики в целом и ее особенностей на данном этапе.  

Я. Тинберген выделил четыре стадии (этапа) прогнозирования  

Однако чаще всего проблемы появляются на практике. Если государство проводит активную структурную политику и в то же время существует четкая шкала предпочтений относительно отраслевой структуры экономики , а характер распределения экономической деятельности по регионам при этом практически не имеет значения, то отраслевые расчеты должны выполняться на втором этапе прогнозирования, региональные - на третьем. В этом случае в региональном прогнозировании учитываются ограничения, обусловленные решениями, принятыми на отраслевом уровне.  

Напомним, что в схеме не отражены региональные прогнозы, включение которых расширит систему прогнозов и увеличит число стадий (этапов) прогнозирования.  

На различных этапах прогнозирования, особенно при анализе объекта прогнозирования, его классификации и моделировании, а также при выявлении функций объекта может применяться метод аналогий и ассоциаций. Он предназначен для активизации творческого мышления и получения дополнительной информации об исследуемом объекте при поиске новых идей и решений. Метод включает в себя два типа приемов активизации творческого мышления и получения информации об исследуемом объекте, т.е. средств анализа и синтеза информации при поиске идей для решения поставленных задач.  

В условиях ограниченного финансирования решения любой социально-экономической проблемы оценка соотношения желаемого и действительного становится существенной. Прогнозирование как элемент управления не приносит сразу каких-то материальных результатов. В то же время затраты на каждый его этап должны быть строго регламентированы. Для получения наилучшего из возможных по критерию стоимости решения применяют метод функционально-стоимостного анализа.  

В качестве вспомогательного творческого элемента при прогнозировании метод может успешно применяться на всех этапах, особенно в условиях неопределенности и при возникновении тупиковых ситуаций, когда другие способы не позволяют получить удовлетворительный результат.  

Процесс прогнозирования на основе имитационного моделирования включает в себя несколько основных этапов  

Второй этап - выделение существенных факторов, влияющих на объект прогнозирования  

Вторая группа проблем, занимающих центральное место в работе, связана со спецификой конкретной энергосырьевой политики, которую проводят арабские прогрессивные государства, находящиеся на этапе национально-демократической революции,- мировые экспортеры жидкого топлива. Как центральное звено в их общенациональной стратегии хозяйственнрго и социально-культурного Строительства, а также в качестве внешнеполитического инструмента нефтяная политика формируется с учетом разнообразных многочисленных параметров, макроэкономических и отраслевых, испытывая одновременно воздействие целого ряда неэкономических факторов. Возможно более полный охват этого сложного комплекса причинно-следственных связей - важнейшая гарантия глубины его анализа и надежности прогнозирования. Эти элементы несомненно нуждаются в систематизации. Но излишняя схематичность, увлеченность моделированием иногда опаснее чрезмерной осторожности в обобщениях. Нередко аналогичные, а порой и идентичные объективные предпосылки служат основой принципиально различных сырьевых стратегий, что весьма наглядно прослеживалось в Ираке 60-х и Ливии на рубеже 70-х годов. Это еще раз убедило автора в необходимости особого внимания к социально-классовым истокам нефтяной политики, при прочих равных условиях зачастую определяющим ее характер, как и характер субъективных факторов вообще. Тот же момент существенно повлиял на выбор стран - основных предметов изучения в данной работе.  

Слабаяинтеграциясдругимисистемами. Этапы постановки целей и проверки результатов должны сочетаться с другими мерами, например, прогнозированием, составлением бюджета и иными процессами.  

Организации действуют в условиях неопределенности, однако несмотря на это, менеджеры должны принимать те решения, которые будут оказывать влияние на будущую деятельность компании и принимать максимально верные решения . Поскольку процедуры прогнозирования вне зависимости от их типа качественные они или количественные являются обоснованными, то именно это служит причиной опираться на данных полученные из прогнозов, а не на другие полученные необоснованным путем .

Соотношение использования количественных и качественных методов в прогнозировании значительным образом изменилось в последние годы, в связи с распространением компьютеров, ранее до возникновения серьезного математического аппарата прогнозирования оценка менеджера, часто интуитивного характера была единственно возможным вариантов получить какие-либо предположения о характере наблюдаемых событий в будущем. Благодаря работам, связанным с количественными методами прогнозирования Макридакиса стало понятно, что использование тех прогнозов, которые основываются только на качественных оценках не могут быть настолько же точными, как те, которые имеют математическое обоснование полученных значений . Также в долгосрочной перспективе использование качественных методов прогнозирования оказывается существенно дороже, чем использование программного обеспечения, основывающегося на количественных подходах .

Тем не менее, точность в прогнозировании не может быть достигнута лишь путем использования программ соответствующего назначения . В такой ситуации мы лишь получим лишь информацию, которая без должного знания и понимая даже если будет точной, может оказаться совершенно бесполезной для нужд компании, с другой стороны менеджер, игнорирующий все возможные техники количественного анализа. Данные примеры служат показать, что применение лишь одного подхода, может быть чересчур категоричным шагом менеджера и в конечном итоге привести к негативным последствиям для всей организации .

Программное обеспечение и компьютеры стали совершенно неотъемлемой частью любой организации вне зависимости от ее размеров или направленности, а также принадлежности к частному бизнесу или государственному, потому что каждая компания нуждается в процедуре планирования . Причем важно понимать, что прогнозы используются компанией практически во всех стратегически важных ее отделах, таких как: финансовый, маркетинг, рекрутинг, логистика и многих других для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

Существуют различные классификации по типам прогнозов, которые могут рассматривать их в зависимости от временной перспективы прогнозирования, так и по их позиции, которую они занимают в макро или микро-континууме, также как уже упоминалось может быть произведено деление путем отнесения прогнозов к количественным или к качественным типам прогнозов, от того какие цели стоят перед тем или иным отделом, или конкретным менеджером будут использованы различные подходы к прогнозированию . Долгосрочное прогнозирование свойственно для стратегического отдела предприятия, обычно прогнозы данного типа являются основной потребностью высшего звена менеджмента, которое определяет перспективы развития организации, напротив краткосрочные прогнозы должны использоваться оперативными отделами, в которых необходимо получение данных для принятия безотлагательных решений . Использование краткосрочных прогнозов осуществляется на уровне среднего и нижнего менеджмента, которые ответственны за принятие решений в конкретный момент для организации.

На начальном этапе выборе метода требуется определить степень детализации, то есть понять какой из макро или микро-прогнозов нам нужен, следующим шагом будет определение временной перспективы, на которую должен быть рассчитан прогноз и заключающим этапом станет детерминация фактора использования количественных или качественных оценок, либо определения их соотношения при принятии конечного решения . Возможность анализа методов прогноза при выборе одного из них для целей прогнозирования должна позволить менеджеру упростить процедуру принятия решения . Основополагающим требованиям будет не возможная сложность математического аппарата, а точный и понятный результат прогноза, который можно интерпретировать для принятия менеджером решений, также важно отметить, что помимо вышеперечисленного прогнозирование используется как возможность косвенно влиять на прибыльность, поэтому процедура проведения прогнозной оценки должна в первую очередь быть рентабельной .

Процесс прогнозирования представляет собой экстраполяцию предыдущих наблюдений для получения некоторого представления о том, как ситуация будет выглядеть в будущем. Понимание этого факта, приводит к тому, что аппарат прогнозирования анализирует и подвергает обработке те данные, которые произошли и неотличимы от условий будущего, однако это не всегда верно, поскольку расчет показателей эффективности рабочих основанных лишь на их оценках при приеме на должность будет не точном, поскольку возможно изменение данных показателей, поэтому процесс прогнозирования может быть разбит на несколько составляющих:

• - Сбор данных
• - Редукция или уплотнение данных
• - Построение модели и ее оценка
• - Экстраполяция выбранной модели
• - Оценка полученного прогноза

Первый этап предполагает получение верных данных, а также проведение необходимой проверки достоверности и полученных данных . Данный этап является наиболее важным для всей последующей процедуры прогнозирования, поскольку без должной проверки корректности данных, мы можем провести прогноз для неверных данных, соответственно получив в итог результат несоотносимый с реальными показателями.

Второй этап может быть необязательным, однако очень часто без его наличия корректно осуществить прогнозирование не представляется возможным. Возможны ситуации, когда на втором этапе специалисту по построению прогнозов становится понятно, что исходные данные полученные для проведения прогноза собраны в недостаточном количестве, либо в избыточном . И тот и другой вариант не позволяют построить точный прогноз, если в случае с недостаточным количеством данных это представляется очевидным, то во втором случае возможно собраны данные, которые не относятся к исследуемому предмету прогнозирования, тем самым лишь увеличивая количество ошибок прогноза и снижая его точность. Также на этом этапе данные проходят проверку на соответствие контексту, поскольку если мы собираемся построить прогноз для продаж электрических автомобилей, то целесообразно брать данные за последние 5 лет, а не за 50, во втором случае мы получим неточный прогноз из-за несоответствия контексту рассматриваемой задачи .

Третий этап может быть описан, как построение модели прогноза и ее оценка, суть данного этапа сводится к выбору конкретной модели прогнозирования, которая будет осуществлять посредством заданного алгоритма экстраполяцию предыдущих наблюдений. На данном этапе менеджеру следует осознавать, что чем проще представленная модель прогнозирования, тем легче она будет для понимания ее результатов, что является важнейших фактором при принятии решения топ-менеджментом. Это означает, что более простые модели представляют понятные результаты, которые активно используются при принятии решений .

Четвертый этап заключается в переносе выбранной модели прогнозирования на будущие периоды, что подразумевает получение конкретных значений прогноза, также на данном этапе совершается моделирование прогноза для уже наблюдаемых данных, для оценки точности прогноза, таким образом будут получены ошибки прогноза. Однако непосредственно анализ полученных отклонений в ходе проведения процедуры прогнозирования на уже совершившиеся события будет рассмотрен в пятом этапе .

Пятый этап является заключительным на данном этапе производится оценка полученных прогнозных значений, оценке ошибок прогноза. Для оценки ошибки прогноза используются различные техники, которые подразумевают сложение абсолютных значений прогноза, которая в зависимости от техники оценки может оставаться как суммой отклонений при прогнозе, так и делится на количество наблюдаемых ошибок, с целью поиска средней ошибки по прогнозу. Существуют также методы, которые основываются на сумме квадратов ошибок.

Основная часть прогнозирования стоит на фундаментальных статистических понятиях , они и будут рассматриваться в данной части главы. В основном статистические показатели используют, чтобы дать более детальное представление о структуре данных в генеральной совокупности. Цель данных процедур в статистике сводится к возможности описать большой массив данных с помощью некоторых наиболее важных, ключевых значений. Подавляющее большинство статистик описывают массиву путем усреднения значений наблюдений . Самая распространенная процедура заключается в поиске выборочного среднего значения, которое определяется по формуле сложения всех имеющихся наблюдений и деленных на количество наблюдений:

Наряду с частным использованием выборочного среднего, при процессе определения тенденции данных к группировке вокруг среднего значения используют показатель средне квадратического отклонения:

В данном уравнении мы имеем суму квадратов разностей между наблюдениями и их средним значением .

Среднее значение и среднеквадратическое отклонение считаются одними из наиболее важных характеристик при необходимости описания набора данных совокупности. Их основное преимущество заключается в том, что они достаточно просты к вычислениям и предоставляют содержательные характеристики данных наблюдений. Также наряду с использованием среднеквадратического отклонения и нахождения выборочного среднего, для определения центрального значения из рассматриваемых данных применяется процедура поиска медианы. Медианой называют значение, которое делит выборку на две части, причем в одной они будут меньше, а в другой больше значения медианы. Размах используется для того, чтобы примерно оценить дисперсию выборки, чтобы вычислить размах требуется из самого большого значения выборки вычесть наименьшее.

Для изучения присутствия линейной зависимости в наборе данных между двумя величинами, а также для определения силы данной зависимости может быть использован коэффициент корреляции . Данный коэффициент измеряется от -1 до 1. Минимальное значение коэффициента корреляции равное -1 показывает, что рассматриваемые величины имеют совершенную отрицательную зависимость, в данном случае увеличение одной повлечет уменьшение другой, с другой стороны коэффициент равный +1 будет свидетельствовать о наличии совершенной положительной зависимости между двумя величинами . В том случае если коэффициент корреляции равен 0, то линейная зависимость отсутствует. Коэффициент корреляции можно найти по формуле:

При использовании коэффициента корреляции следует учитывать несколько критически важных моментов, первое на что требуется обратить внимание, это что коэффициент корреляции показывает данные о наличии зависимости между двумя величинами, однако он не может быть использован в качестве средства при определении причинно-следственной связи между факторами, таким образом будет некорректно сказать, что если между величинами присутствует корреляция, то это означает влияние одного фактора на другой, поскольку изменение двух величин может быть вызвано изменением третьего фактора, который не включен в анализ коэффициента корреляции . В данном случае решение о наличии причинно-следственной связи между величинами принимает эксперт, поскольку в реальной жизни могут цена на продукты в Санкт-Петербурге коррелировать с ценами на продукты в Екатеринбурге, однако неверно будет полагать, что какая-то из этих величин оказывает влияние на другую, в данном примере цены будут зависеть от экономической обстановки в стране.

Во-вторых, коэффициент корреляции направлен на определение наличия линейной зависимости, в то время если расчет коэффициента показывает, что линейная зависимость равна 0 или находится в пределах низкой корреляции, то неверно будет полагать, что между переменными не существует совершенно никакой зависимости, поскольку рассматриваемые величины, могут быть подвержены нелинейной зависимости .

Этап представляющий собой сбор данных, проверку их на достоверность, является одним из наиболее сложных из всех этапов прогнозирования, поскольку, если будет допущена ошибка на данном этапе, то заметить ее присутствие будет крайне сложно при последующих вычислениях, поэтому неверные данные на входе дают на выходе неверные прогнозные значения, которые не имеют релевантности по отношению к прогнозируемой величине. Точность прогноза во многом определяется точностью данных, которые будут использованы при построении модели прогнозирования . Из-за большого развития интернета, в общественном доступе появились практически все необходимые показатели для составления макропрогнозов для государств, также присутствует достаточно информации, чтобы делать прогнозы в рамках развития организации, однако наличие большого количества информации в общем доступе не всегда благоприятно сказывается на точности прогноза, поскольку факторы, которые включаются в модель прогнозирования должны иметь непосредственное отношение к исследуемому объекту . Для того, чтобы оценить будут ли искомые данные полезны при поиске решения для какой-то конкретной задачи можно воспользоваться проверкой по следующим четырем критериям:

а) Точность и достоверность исходных данных.

Соблюдение данного критерия подразумевает использование данных, которые получены из источников достоверной информации, а также требует, чтобы данные соответствовали контексту исследуемого объекта.

б) Значимость данных.

Данные будут отражать анализируемые обстоятельства.

в) Согласованность данных.

В данном случае имеется ввиду, что при обстоятельстве изменения данных для объекта, для которого они были собраны должны быть внесены соответствующие корректировки, которые позволят сохранить согласованность новых данных с исторически сложившейся структурой.

г) Привязка ко времени.

Данный критерий позволяет проверить данные на их хронологическое соответствие, таким образом данные которые удовлетворяют данному критерию являются наиболее предпочтительными для проведения прогноза, также здесь необходимо отметить, что данных может быть слишком мало, это означает, что недостаточно исторической предыстории, однако также важно понимать, что использование слишком большого количества данных накопленных за время, может повредить точности прогноза из-за возможной низкой релевантности в контексте прогнозируемого объекта .

Основными при проведении прогнозов могут считаться две категории данных. Первые представляются собой набор данных, которые были собраны в какой-то конкретный момент времени, это могут быть данные за различные промежутки времени: часы, недели, годы, декады и так далее. Вторая категория данных показывает данные которые были собраны с течением времени. Первый тип данных называют кросс-секционными, их основная задача заключается в том, чтобы выяснить взаимосвязи внутри исследуемой совокупности, с целью экстраполяции полученных результатов на генеральную совокупность. Данные, которые были собраны с течением времени называются временными рядами, обычно для этих данных существуют одинаковые интервалы во времени, через которые собираются данные об этих объектах.

Количественная модель прогнозирования используется при прогнозировании временных рядов, для обозначения величины в конкретный момент времени, прогнозного значения и ошибки прогноза используются следующие показатели :

При оценке ошибки прогноза используется несколько методов, большинство которых заключается в усреднении некоторых функций ошибок и фактических значений. Для вычисления ошибки прогноза используется разность между фактическим значением и значением прогноза, полученным для данного момента времени.

Наиболее распространенный метод вычисления ошибки прогноза заключается в сложении абсолютных значений погрешности прогноза и деление на количество наблюдений. Данный метод называется среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Deviation, MAD) . Использование данной техники оценки ошибки прогноза возможно в случае, если специалист осуществляющий измерение ошибки прогноза пытается получить в тех же единицах, в которых находится исходный ряд. Ошибка среднего абсолютного отклонения измеряется по формуле:

Следующий способ оценки ошибки прогнозирования - среднеквадратическая ошибка (Mean Squared Error, MSE) , который заключается в возведении в квадрат каждой ошибки прогноза и последующего суммирования всех ошибок в квадрате, сумма которых делится на количество наблюдений. Данная техника в силу своей особенности возведения ошибок в квадрат, является необходимой для того чтобы обратить внимание специалиста на большие погрешности, допущенные моделью при прогнозировании. В таком случае при сравнении двух методов, один из которых дает ошибки средней величины, а другой дает небольшие, но пиково попадаются существенные отклонения, может оказаться первый метод предпочтительнее. Среднеквадратическая ошибка прогноза вычисляется по формуле:

Однако вычисление абсолютных величин погрешностей не всегда является предпочтительным, поскольку расчет средней абсолютной ошибки в процентах позволяет оценить величину расхождения прогнозного значения и фактическими данными в процентном отношении. Средняя абсолютная ошибка в процентах (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) высчитывается путем расчета абсолютной величины ошибки в каждый конкретный момент и делением на фактическое значение наблюдаемое в данный период времени, сумма данных действий по всем позиция прогноза суммируется и делится на количество наблюдений прогноза. Существенным преимуществом данного подхода является то, что в случае если исходный ряд содержит большие значения, то в итоге мы получим оценку прогноза в процентах, значение которой не будет превышать трех знаков. Расчет данного показатель оценки ошибки прогноза, средней абсолютной процентной ошибки производится по формуле:

Метод средней процентной ошибки (Mean Percentage Error, MPE) помогает определить существует ли смещение в прогнозных значениях, является ли полученный прогноз постоянно заниженным или завышенным. Вычисление средней процентной ошибки происходит путем выявления ошибки прогноза в каждый момент времени, с последующим делением найденной погрешности на фактическое значение характеризующее данный период, последующее суммирование полученных результатов предыдущих действий и деление на количество наблюдений позволяет оценить ошибку прогноза методов средней процентной ошибки. Для анализа данного показателя требуется понимать, что полученное слишком большое положительное значение в процентах означает, что метод является постоянно недооценивающим, то есть прогнозные значения меньше фактических, в случае если значение прогноза является большим отрицательным, то это означает, что рассматриваемый метод прогнозирования, для которого проводится оценка ошибок прогноза последовательно переоценивающий. Формула, которая описывает процесс нахождения средней процентной ошибки:

Решении о выборе того или иного метода прогнозирования часто основывается на оценки ошибок прогноза, которые получается при вычислении таких показателей как MAD, MSE, MAPE, MPE, правильно выбранный метод будет давать наименьшее отклонение от фактических значений, то есть будет является наиболее точным в прогнозировании будущих показателей.