Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Управление конкурентоспособностью предприятия. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 127 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

необоснованное мнение о превосходстве предприятия над конкурентами, привести к самоуспокоению и ослаблению усилий, связанных с поддержкой необходимого уровня конкурентного преимущества своего предприятия.

В настоящее время, для того чтобы предприятие было конкурентоспособным в борьбе с ведущими предприятиями, требуются совершенно новые подходы к организации производства и управления, чем те, на которые руководители ориентировались в прошлом. И прежде всего новые подходы нужны в инвестиционной политике, при проведении на предприятии технической реконструкции, в процессе внедрения новой техники и технологии.

Необходимо помнить, что конкурентоспособность предприятия, его эффективная деятельность на занимаемом сегменте рынка, а также полноценное функционирование невозможно без предположений и оценки перспектив своего развития. Поэтому надежно выстроенная система прогнозирования – это залог успеха любого предприятия. Целью, построенной на предприятии, системы прогнозирования является оценка возможных последствий воздействия внешней среды, при которых предприятие четко реагирует на них и оперативно уточняет свои планы.

Прогнозирование служит важной основой для выявления тенденций развития предприятия в условиях непрерывного изменения и воздействия факторов внешней и внутренней среды, а также поиска рациональных мероприятий по поддержке необходимого уровня конкурентоспособности предприятия и устойчивости экономического положения [5].

Любой прогноз, построенный в системе управления конкурентоспособностью, будет носить вероятностный характер, но он будет способствовать повышению уровня адекватности, обоснованности и рациональности разрабатываемых на его основе конкурентных планов и стратегий развития.

Можно отметить, что применение методов прогнозирования на современном предприятии имеет довольно широкое применение. Они могут быть использованы для разработки планов развития производственной, финансовой, логистической и сбытовой подсистем предприятия, с целью приоритетных и альтернативных вариантов развития своей деятельности. Что позволит оценить возможное поведение потребителей продукции предприятия на рынке, выработать механизмы ценообразования на товары на конкурентном рынке, а также непрерывно следить за рыночной конъюнктурой.

Разрабатываемая система прогнозирования должна учитывать ряд основных принципов, перечень которых представлена на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Основные принципы построения системы прогнозирования

конкурентоспособности

Прогнозирование в системе управления конкурентоспособностью должно базироваться на строгом соблюдении последовательности разработки прогноза. На рис. 3.2 представлена детализированная последовательность этапов разработки прогноза предприятия.

Этап 1

Формирование задачи

прогнозирования

После реализации этапа составляется задание, в котором определены цели и задачи прогнозирования, а также порядок разработки прогноза

Этап 2

Прогнозирование

На этом этапе разрабатываются прогнозы с учетом поставленных задач, выбирается наиболее целесообразный метод прогнозирования и оценивается возможные результаты

Этап 3

Прогнозное

исследование объекта

Изучение истории развития объекта, выявление тенденций его развития, уточнение методов и моделей прогнозирования, верификация и синтез построенных прогнозов

Этап 4

Составление

прогнозной модели

Разработка модели изучаемого объекта, которая позволяет получить информацию о возможных состояния объекта

Этап 5

Прогнозный эксперимент

Получение с помощью построенной модели возможных и невозможных вариантов развития исследуемого объекта

Этап 6

Формирование

альтернативных

прогнозов

С помощью прогнозной модели получение множества альтернативных вариантов прогнозов

Этап 7

Выбор прогноза

Выбор из всего многообразия вариантов прогнозов рабочего прогнозного варианта

Этап 8

Оценка рабочего

прогноза

Оценка уровня надежности, адекватности и значимости рабочего варианта прогноза

Этап 9

Корректировка

прогноза

Уточнение прогноза на основании результатов оценки рабочего прогноза

Рис. 3.2. Последовательность этапов разработки прогноза

По-прежнему практическая разработка и реализация прогнозов

на предприятии решения проблем, снижающих точность и надежность построенных моделей. К таким проблемам можно отнести:

 невозможность получения необходимой информации, как о

планах конкурентов, так и о конечных результатах их деятельности;

 сложность выбора одного главного критерия оценки

конкурентоспособности;

 сложность выбора однозначного многовариантного метода

оценки конкурентоспособности;

 невозможность применения практического эксперимента для

анализа влияния на объект построенного прогноза;

 малые объемы или полное отсутствие необходимой

информации для прогнозирования.

Решение сформулированных проблем позволит не только

повысить точность прогнозов конкурентоспособности, но и обеспечит возможность ее эффективного управления.

Для прогнозирования в системе управления конкурентоспособностью разработано большое многообразие методов. Хотя можно отметить, что ни один из методов нельзя считать универсальным. На рис. 3.3 представлена схема систематизации методов прогнозирования.

На выбор метода прогнозирования, как правило, влияют следующие факторы:

 сформулированная практическая проблема, направленная на прогнозирование;

 динамические составляющие объекта прогнозирования и рыночной конкурентной среды;

 общая характеристика собранной информации, отражающей представление объекта прогнозирования;

 фаза жизненного цикла объекта прогнозирования;

 общие требования к результатам прогнозирования и др.

Методы, которые реализуют поисковое и нормативное прогнозирование, тесно взаимосвязаны.

Все методы прогнозирования в зависимости от характера информации, на базе которой выполняется прогноз, можно разделить на классы:

 фактографические – количественные, основанные на экстраполяции сформированных тенденций и моделей;

 экспертные – качественные, основанные на оценке экспертов, обеспечивающие принципиальные изменения в прогнозируемой системе.

Краткое описание методов прогнозирования по классам представлено в табл.3.1 [2, 3].

Методы прогнозирования

Простые (однородные)

Комплексные (прогнозирующие

системы)

Статистические

(ретроспективные)

Прогнозная

экстраполяция

Прогнозная

интерполяция

Метод

исторической

аналогии

Опережающий

метод

Метод

математической

аналогии

Патентный

метод

Публикационный

метод

Цитатно-индексный

метод

Казуальные

методы

Метод

экспоненциального

сглаживания

Фактографические

Метод экспертной

оценки

Метод психоинтел-

лектуальной

генерации идей

Метод интервью

Метод Дельфи

Метод

коллективной

генерации идей

Метод

деструктивной

отнесенной оценки

Аналитический

метод

Матричный

метод

Метод

сценариев

Морфологический

анализ

Синоптический

анализ

Экспертные

Комбинированные

Метод ПАТТЕРН

Метод прогнозного

графа

Поисковые

(исследовательские)

прогнозы

Нормативные

прогнозы

Рис. 3.3. Схема систематизации методов прогнозирования

Метод

Краткое описание

Метод

Краткое описание

Фактографические (количественные)

Экспертные (качественные)

Статистический (ретроспективный) метод прогнозирования

Основан на построении и анализе известныхдинамических рядов основных характеристик объекта прогнозирования

Метод экспертной оценки

Основан на использовании в качестве главного источника получения информации субъективного мнения либо одного эксперта, либо обобщенной объективной оценки экспертной групп

Прогнозная экстраполяция

Выбор аппроксимирующейфункцииосуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования

Метод психоинтеллектуальной генерации идей

Выявление эксперт-ной оценки осуществляется с помощью программированного управления

Прогнозная интерполяция

Основана на математической интерполяции, при которой выбор интерполирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования

Метод интервью

Базируется на сборе информации прогнозистом путем беседы с экспертом по схеме «вопросответ»

Метод исторической аналогии

Основан на установлении и использовании аналогии объекта с одинаковым объектом, опережающим первый в своем развитии

Матричный метод

Базируется на использовании матриц, отражающих веса вершин граф-модели объекта прогнозирования

Таблица 3.1

Классификация методов прогнозирования

Метод

Краткое описание

Метод

Краткое описание

Фактографические (количественные)

Экспертные (качественные)

Опережающий метод прогнозирования

Основан на использовании свойства научнотехнической информации, суть которого состоит в опережении реализации различных научнотехнических достижений

Метод Дельфи

Основан на выявлении согласованной оценки экспертной группы путем автономного их опроса, проводимого в несколько туров м туре

Метод математической аналогии

Основан на аналогии математических описаний процессов развития различных объектов с последующим использованием изученного или точного описания одного из них для разработки прогнозов другого

Метод коллективной генерации идей («мозговой атаки», «мозгового штурма»)

Основан на коллективном обсуждении экспертами конкретной проблемы. Обсуждение регламентируется определенными правилами.

Патентный метод прогнозирования

Основан на анализе и оценке изобретений, новшеств по принятой системе критериев и исследовании динамики их патентования

Метод деструктивной отнесенной оценки

Реализуется проведением2-х разнесенных во времени сессий. 1я – подчиняется правилам коллективной генерации идей. 2я –критика идей, высказанных на 1ой сессии

Публикационный метод прогнозирования

Основан на оценке публикаций об объекте прогнозирования по принятой системе критериев и исследовании динамики их опубликования

Аналитический метод

Базируется на получении экспертных оценок путем логического анализа построенной прогнозной модели

Продолжение табл. 3.1

Метод

Краткое описание

Метод

Краткое описание

Фактографические (количественные)

Экспертные (качественные)

Цитатноиндексный метод прогнозирования

Основан на анализе частоты, динамики цитирования авторов публикаций об объекте прогнозирования

Метод сценариев

Установлениелогической последовательности состояний объекта во времени при разных условиях для определения целей развития

Казуальные методы

В их основе лежит поиск факторов, определяющих изменение прогнозируемого показателя

Морфологический анализ

Построениематрицыхарактеристик объекта и их возможных значений

Метод экспоненциального сглаживания

Распространенный прием выравнивания временного ряда

Синоптический метод

Анализ экспертами известного множества прогнозов объекта с их последующим синтезом

К достоинствам фактографических методов можно отнести изученность используемых моделей, возможность получения количественных оценок анализируемых показателей. Однако при этом прогноз может оказаться ошибочным из-за принципиальных, качественных изменений, которые невозможно было предусмотреть заранее. Преимущество экспертных методов прогнозов состоит в возможности предсказать принципиально важные повороты в прогнозируемой системе. Однако при этом чаще всего прогнозы строятся на основе субъективного опыта экспертов, что значительно снижает прогностическую ценность этих исследований.

Конечно же, широкое многообразие методов прогнозирования конкурентоспособности с одной стороны дает возможность выбора подходящего метода, обеспечивающего достижение цели прогнозирования, но с другой стороны нет однозначного адекватного выбора с учетом всех задач исследования.

На практике выбор метода обусловлен периодом прогнозирования, возможностью получения соответствующей исходной информации, а также требованиями точности строящегося прогноза.

Окончание табл. 3.1

yxyx

YXvoC

yxxy

),(







yx,

Как правило, на практике используют несколько методов для решения сформулированной задачи прогнозирования, что обеспечивает исключение недостатков каждого отдельного способа оценки прогноза, повышение достоверности и надежности результатов.

Рассмотрим более подробно наиболее распространенные методы прогнозирования.

Статистический метод прогнозирования. Данный метод использует для моделирования данные прошлых периодов, на основе которых устанавливается регрессионная зависимость (тренд) по выборке прошлых лет, а затем прогнозируются данные в будущие периоды.

Чтобы выполнить прогноз значений между различными числовыми совокупностями необходимо:

1) установить значение связи между этими явлениями –

выполнить корреляционный анализ;

2) изучить возможность количественной оценки зависимости

между совокупностями – оценить параметры уравнения регрессии;

3) по полученным зависимостям выполнить расчет

прогнозируемых значений данных в совокупности.

На первом этапе выявляется корреляционная зависимость между показателями. Корреляция в широком смысле слова, означает связь, соотношение между объективно существующими явлениями и процессами.

Корреляция оценивается с помощью коэффициента корреляции, который для парной зависимости рассчитывается по формуле

где наблюдений; sx, sy – стандартные отклонения наблюдаемых значений yи

называется прямой, если r< 0, обратной.

свойствами:

1].

функциональную зависимость.

средние значения переменных, полученные по выборке

Если r> 0, то корреляционная связь между переменными

Выборочный коэффициент корреляции обладает следующими

1.Коэффициент корреляции принимает значения на отрезке [1:

2.Приr= ±1 корреляционная связь представляет линейную

3. При r = 0 линейная корреляционная связь отсутствует.

Величина коэффициента корреляции, r

0,1 – 0,3

0,31 – 0,5

0,51 – 0,7

0,71 – 0,9

0,91 – 1,0

Вербальная характеристика связи

Слабая

Умеренная

Заметная

Высокая

Весьма

высокая

Категория связи

Слабая

Средняя

Сильная

В табл. 3.2 представлено соответствие количественных оценок коэффициента корреляции его вербальным характеристикам (шкала Чеддока) [25].

На втором этапе рассмотрим моделирование линейных зависимостей как наиболее понятных в понимании.

Регрессия это односторонняя стохастическая зависимость одной случайной переменной от другой или нескольких других случайных переменных. Односторонняя стохастическая зависимость выражается с помощью функции, которая, для отличия ее от строгой математической функции, называется функцией регрессии или просто регрессией.

Таблица 3.2

Соответствие количественных оценок коэффициента корреляции

его вербальным характеристикам (шкала Чеддока)

Обозначим зависимую переменную через y, а объясняющие, факторные переменные через xk, k = 1, 2, …, p.Задача измерения связи решается на эмпирическом материале, содержащем случайности и влияние второстепенных причин. Однако в силу того, что случайности и второстепенные факторы не могут быть исключены из опытных данных, зависимость приобретает стохастический характер, за которым может быть скрыта однозначная функциональная связь. Поэтому с помощью функции регрессии

= f(x1, x2, …, xp)

количественно оценивается усредненная зависимость между исследуемыми переменными.

Случайная переменнаяe

e= y –

характеризует отклонение наблюдаемой переменной y от оцененной величины

, вычисленной по уравнению регрессии.

Случайная переменная eназывается возмущающей или, кратко, возмущением. Она включает влияние неучтенных факторовпеременных, случайных помех и ошибок наблюдений. Ее трудно исследовать, поскольку она меняется для каждого наблюдения y.

Таким образом, наблюдаемую переменную yможно представить в виде

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 127 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]