10. Методы прогнозирования: качественные и количественные. Выбор метода прогнозирования.

Предприятие может выбирать различные методы прогнозирования, которые делятся на две большие группы: количественные и качественные.

1. Качественные методы:

• Опрос специалистов

• Метод Делфи (метод экспертных оценок)

• Голосование (упорядоченный опрос) торговых агентов

• Изучение покупателей

2. Количественные методы:

а) прогнозирование на основе данных прошлых периодов

• интуитивный подход

• скользящее среднее

• экспоненциальное сглаживание . анализ трендов

• анализ временных рядов

б) причинно-следственное прогнозирование

• простая регрессия

• множественная регрессия

• эконометрическое моделирование

Представленный набор не носит исчерпывающего характера.

Количественные модели работают хорошо в ситуациях, когда окружающие условия не претерпевают системных или больших изменений. Если линия поведения или среда изменяются сами по себе, то целевые количественные модели теряют смысл и становится обязательным качественный подход, основанный на экспертных оценках. Он также страдает недостатками, так как свои прогнозы эксперты основывают на тенденциях, выявленных в текущей ситуации. К преимуществам качественного подхода относится то, что с его помощью скорее обнаруживаются систематические изменения и глубже объясняются последствия этих изменений.Выбор метода прогнозированияНа выбор метода прогнозирования в большей степени влияет стадия жизненного цикла продукта и в меньшей - особенности фирмы или отрасли, для которой принимаются решения.В начале жизненного цикла сравнительно небольшой капитал инвестируется для исследования и изучения рынка. Во время первой стадии — внедрения товара - эти средства начинают возрастать, на следующей стадии - быстрого роста, - чтобы получить высокую точность, значительные средства затрачиваются на выработку решений. После того как продукт вступил в стадию зрелости, решения становятся более упорядоченными и касаются производства и маркетинга. Рассуждения, приведенные выше, играют большую роль для выбора подходящего метода прогнозирования.После определения стадии жизненного цикла продукта, а также циклов функционирования предприятия и отрасли, необходимо дальнейшее исследование. Не выбирать то, что в принципе может подойти, а определить метод, наиболее подходящий, -это обязанность менеджера, принимающего решения. Некоторые методы просты и дешевы в применении, другие - очень сложные, требуют большого времени на реализацию и могут быть дорогостоящими. Некоторые методы хорошо работают для краткосрочного проектирования, другие - для среднесрочного и долгосрочного проектирования.

Выбор метода или методов зависит от следующих факторов:

1. Каковы затраты на разработку модели прогнозирования в сравнении с потенциальным результатом от ее использования? - Выбор - это компромисс между затратами и выгодами.

2. Насколько сложна функция, для которой разрабатывается модель?

3. Какие преследуются цели: краткосрочные или долгосрочные?

4. Какая требуется точность?

5. Установлен ли нижний допустимый уровень ошибок?

6. Какой объем выборки требуется? - Разные методы требуют разные объемы выборки.

Допущения и принципы, на которых строится прогнозирование

Как уже говорилось выше, методы прогнозирования отличаются друг от друга, тем не менее, одинаковые принципы и допущения лежат в основе всех методов:

1. В общем случае предполагается, что причинно-следственные закономерности, характерные для прошлых периодов, будут также превалировать и в будущем. Другими словами, большинство методов основано на анализе данных прошлых периодов.

2. Прогнозы резко бывают абсолютно точными. Поэтому для целей планирования необходимо учитывать отклонения. Например, нужно всегда поддерживать достаточный уровень запасов, чтобы предусмотреть их внезапное истощение.

3. Точность прогноза снижается по мере увеличения периода прогнозирования (горизонта прогнозирования). В общем случае долгосрочный прогноз менее точен, чем краткосрочный, из-за высокой вероятности неожиданных событий.

4. Прогнозирование относительно крупного объекта более точно, чем прогнозирование относительно компонента, так как ошибки в предсказании разных событий компенсируют друг друга. Например, прогнозы по отрасли более точны, чем прогнозы по отдельному предприятию.