5. 3. 4. Методы экстраполяции при прогнозировании управленческих решений

На практике прогнозирования управленческих решений, на ранних стадиях разработки объекта часто огра­ничено количество известных параметров будущего объекта и по­казателей организационно-технического уровня производства у из­готовителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозиро­вания - методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом.

Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический.

Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом па­раметре объекта за период в 2 и более раза больше прогнозируе­мого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнози­руемом периоде и организационно-технического уровня произ­водства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

5. 3. 5. Индексный метод прогнозирования управленческих решений

Этот метод прогнозирования основан на приведении значений показателей объекта прогнозирования в настоящем (прошлом) к будущему моменту при помощи индексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий, по сравнению с настоящими (прошлыми) условиями.

Математически индек­сный метод прогнозирования выражается в следующей форме:

П_П = П_ТУ_1…У_п ,

где П_П – показатель на прогнозируемый период;

П_Т – показатель на текущий момент;

У₁,_…,У_п – индексы изменения экономических, организационных, технических и других условий применения объекта (протекания процесса) в прогнозируемом периоде по сравнению с текущим моментом.

Например, спрогнозировать расход материальных ресурсов на производство единицы конкретного товара в 2013 г. по следующим данным:

• расход материальных ресурсов на производство единицы товара в 2011г. – 145 у. е;

• индекс роста цен – 1,1 (в год);

• удельный расход материальных ресурсов на производство единицы товара в 2011г. – 210кг;

• норма расхода материальных ресурсов на производство единицы товара на 2013г. – 200 кг.

В расчете индекс роста цен должен быть в квадрате, т. к. горизонт прогнозирования равен двум годам.

Индекс снижения нормы расхода равен 210200=1,05. Этот индекс должен быть в знаменателе, т. к. с его увеличением снижается абсолютный расход материалов.

Расход материальных ресурсов на производство единицы товара в 2013 г. составляет

145 = 167 у. е.

Для повышения точности расчетов рекомендуется увеличивать количество учитываемых факторов, а также определять их весомость.

5. 3. 6. Экспертные методы прогнозирования управленческих решений

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов (экспертов) в дан­ной области.

Существует несколько различных методов эксперт­ной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим один из них - метод баллов, который можно применять для прогнозирования, как полезного эффекта объекта, так и элемен­тов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в дан­ной области, численность которой должна быть равна или больше 9. Для повышения однородности состава группы путем анонимно­го анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливаются или выбираются несколь­ко важнейших параметров (3-5) объекта прогнозирования, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг - установление важности параметра экспертным путем.

Каждый эксперт каждо­му параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до 10.

Тогда важность параметра объекта прогнозирования в баллах определяется по формуле:

,

где – весомость i-того параметра объекта прогнозирования;

– номер параметра объект прогнозирования;

– номер эксперта;

– количество экспертов в группе;

– балл, присвоенный i-тому параметру j-тым экспертом;

– сумма баллов, присвоенных j-тым экспертом всем параметрам объекта прогнозирования.

Например, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами. Эта группа состоит из 9 специалистов в данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру – 7, второму – 6, третьему – 2, четвертому – 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответствующие баллы: 6, 8, 4, 4, и т. д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта – 20 (7+6+2+5); второго – 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 6, 7, 8, 6, 7, 7.

Тогда весомость первого параметра будет равна

.

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта прогнозирования.