35. Аналіз часових рядів: метод екстраполяції на основі аналітичних показників рядів динаміки, екстраполяції на основі плинної середньої, екстраполяція тренда.

Розглянемо кількісні методи прогнозування більш детально.

Аналіз часових рядів. Часові ряди бувають моментні й інтервальні. Для прогнозування з використанням аналізу часових рядів потрібна достатня кількість інформації в минулому для передбачення майбутнього стану. Попередня інформація дає можливість визначення тенденції розвитку процесу. Для аналізу часових рядів використовують методи:

Метод плинної середньої. Ґрунтується на ідеї обчислення середньої величини для проміжку, який є сумою кількох послідовних проміжків із заданими на їх кінцях рівнями ряду. Особливістю методу плинної середньої є те, що рівень показників, який ближчий до прогнозованого періоду, більше впливає на значення прогнозованих показників порівняно з віддаленими періодами.

Метод екстраполяції на основі аналітичних показників. Цей метод передбачає дослідження й аналіз основних показників ряду. Перевагою цього методу є відносна простота прогнозування, наявність невеликої кількості даних, а до недоліків - метод не дає можливості сформувати довірчий інтервал прогнозованої величини, і неможливість отримання якісного прогнозу за нерівномірного зростання (спадання) час. рядів.

Метод екстраполяції тренда. Тренд - це тенденції зміни певного показника в часі. Особливості:- прогнозування за трендом припустиме зі збереженням основної тенденції та умов розвитку і неприпустиме в разі настання стрибкоподібних, революційних змін;- прогноз на основі трендів охоплює всі фактори в неявному й узагальненому вигляді.

36. Каузальні методи прогнозування.

Каузальні методи прогнозування використовуються тоді, коли прогнозована величина залежить від великої кількості складних факторів, які можна використовувати тільки за наявності обчислювальної техніки та відповідного програмного забезпечення (наприклад, пакетів: Statistica, SPSS, Excel, Mathcad, Mathlab, Maple тощо).

Каузальні методи прогнозування поділяються на такі:

1) багатовимірні регресійні моделі, які є узагальненням вищенаве-деного методу проекціювання тренда, коли враховується не один, а кілька факторів і залежності можуть бути як лінійні, так і нелінійні;

2) економетричні моделі - це складні моделі, які враховують велику кількість параметрів і розв'язуються як екстремальні задачі або зводяться до розв'язання великих систем лінійних або нелінійних рівнянь;

3) комп'ютерна імітація.

37. Застосування якісних методів прогнозування при прийнятті управлінських рішень

Якісні методи прогнозування належать до інтуїтивних методів, їх використовують за відсутності числових даних або коли отримати їх дуже складно, а зокрема й витратно. Якісні методи поділяються на такі.

Думка "журі": полягає у поєднанні й усередненні думок експертів у релевантних сферах. Неформальним різновидом цього методу є "мозковий штурм", під час якого учасники спочатку намагаються генерувати якомога більше ідей. Тільки після закінчення процесу генерування деякі ідеї оцінюються.

Спільна думка працівників збуту. Досвідчені торгові агенти часто дуже добре передбачають майбутній попит. Вони близько знайомі зі споживачами та можуть ураховувати їх минулі дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, добрий торговий агент на певному часовому інтервалі часто "відчуває" ринок точніше, ніж кількісні моделі.

Модель очікування споживача ґрунтується на результатах опитувань клієнтів організації. їх просять оцінити власні потреби в майбутньому, а також нові потреби. Зібравши всі отримані таким шляхом дані, зробивши корегування на пере- або недооцінку, виходячи з власного досвіду, керівник часто цілком спроможний точно передбачити сукупний попит.

Метод експертних оцінок. Це процедура, котра дозволяє групі експертів дійти згоди. Експерти, які заповнюють опитувальний лист щодо проблеми, записують свої погляди на неї. Кожний експерт потім отримує відповіді колег. Йому пропонують знову розглянути свій прогноз і, якщо він не збігається з прогнозами інших, просять пояснити, чому це так. Процедура повторюється три або чотири рази, доки експерти не дійдуть згоди.

Виділяють такі етапи експертного прогнозування: 1) підготовка прогнозу; 2) аналіз інформації, внутрішніх і зовнішніх умов; 3) визначення найбільш імовірних варіантів зовнішніх і внутрішніх умов об'єкта прогнозування; 4) проведення експертизи (прогнозування) 5) розробка альтернативних варіантів розвитку подій у разі збігу сприятливих і несприятливих факторів; 6) оцінка якості прогнозу; 7) контроль ходу реалізації та коригування прогнозу. Прогнозування управлінських рішень може відбуватись і на основі інших неформальних методів:

1) словесної інформації (радіо, телебачення, розмови); 2)письмової інформації(газети, журнали, бюлетені, звіти) 3) за результатами промислового шпіонажу.

Особливу увагу слід звернути на вибір оптимального методу прогнозування.

На вибір методу прогнозування впливають:

- сутність практичної проблеми;

- динамічні характеристики об'єкта прогнозування в ринковому середовищі;

- вид і характер наявної інформації про об'єкт прогнозування тощо.

Усі перераховані фактори мають розглядатися в системній єдності, лише несуттєві можуть виключатися з розгляду. Обираючи метод прогнозування, рекомендується враховувати два найважливіші фактори - витрати і точність. Слід з'ясувати, скільки коштів виділено на підготовку прогнозу та яка можлива ціна прогнозованих помилок. Кращий прогноз, як правило, являє собою оптимальну комбінацію точності й вартості. Обираючи метод прогнозування, слід ураховувати: наявність статистичних даних за необхідний період; компетентність прогнозиста, наявність обладнання; час, потрібний для збирання й аналізу інформації. Зазвичай для одержання незалежних прогнозів використовуються одночасно кілька методів.