- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9, Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
- •Глава 9. Прогнозирование
ГЛАВА
9
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Т ак как успешная деятельность фирмы основывается на эффективном планировании, а эффективное планирование, в свою очередь, основывается на точном прогнозировании деятельности фирмы и ее экономической политики, справедливо сказать, что неизменный успех в ведении бизнеса базируется на способности к точному прогнозированию. В настоящей главе приводится несколько методик прогнозирования микро- и макрособытий, которые уменьшают степень неопределенности, присущую всем деловым прогнозам.
Существуют много различных способов классификации методов прогнозирования, но наиболее распространенными являются:
механическая экстраполяция;
барометрические методы;
сбор мнений и обзоры целей;
эконометрические методы.
Хотя эти методы и различны, их нельзя считать взаимно несовместимыми. Некоторые методы больше подходит для краткосрочных прогнозов, например месячных или квартальных, другие — для долгосрочного прогнозирования (на год и более). Некоторые из них лучше применять на макроуровне, в то время как другие лучше использовать на уровне фирмы. Для многих организаций могут быть использованы два, три или даже четыре разных подхода с различными степенями расстановки акцентов и углубленности исследований.
План главы
Глава состоит из четырех параграфов, и приложения.
Механическая экстраполяция. В этом параграфе рассматриваются простейшие мо дели и способы анализа временных рядов, включая скользящее среднее и линей ную регрессию.
Барометрические методы. В этом параграфе рассматриваются эффекты опере жения, запаздывания, случайные показатели, композитные и диффузионные ин дексы.
264
Механическая экстраполяция
С бор мнений и обзоры целей. В этом параграфе рассматриваются способы обзоров экономических целей и прогнозирования объема продаж.
Эконометрические модели. В этом параграфе рассмотрены как модели, состоящие, из одного уравнения, так и системы уравнений, а также техника макроэкономичес кого прогнозирования.
Приложение 9А. Оценка прогнозирования. В приложении рассматриваются необ ходимость в оценке прогноза и некоторые способы ее проведения.
Механическая экстраполяция
Экстраполяция в той или иной форме широко используется управляющими фирм, экономистами, исследователями рынка и всеми, кто занимается прогнозированием. Как метод прогнозирования экстраполяция может включать различные процедуры — начиная от подбрасывания монеты и заканчивая проектированием трендов и другими более сложными математическими операциями. Типичным для экстраполяционных методов является то, что они изначально являются механическими и тесно не связаны с экономической теорией. Тем не менее ойи широко используются профессиональными экономистами, занимающимися составлением прогнозов, вероятно, потому, что удобны и в разумных пределах удовлетворяют требованиям менеджмента.
Простейшие модели
Простейшие модели обычно представляют как неразрывные модели, так как в них все будущие значения изучаемой переменной каким-либо образом являются функцией ее настоящего или недавнего состояния. Так, обозначив через Y эксперименталь-ное значение исследуемой переменной и через Y — ее прогнозируемое значение и используя индексы для различения периодов, рассмотрим в качестве примеров следующие простейшие модели.
1. Неизменяющаяся модель. Прогнозируемое значение переменной для следующего периода будет равняться ее значению в настоящий период:
Y =
(1)
2. Пропорционально-изменяющаяся модель. Изменение значения переменной от текущего до следующего периода, AYt+l= Y — Yt, будет пропорционально изменению значения переменной от предыдущего периода до текущего периода, = Yt - Yt_v Тогда
(2)
Оценить параметр к можно на основе ретроспективной информации с помощью более точных методов, таких, как усреднение или статистическая регрессия, или по отклонениям графика, если имеющиеся данные неадекватны. При к = 1 уравнение представляет собой равномерно изменяющуюся модель.
Подавляющее большинство всех экономических решений, а также, как правило, и всех политических и социальных решений, принимаются на основе использования простейших моделей, подобных рассмотренным. Нетрудно понять, почему так происходит. Простейшие модели либо являются прямолинейными, либо представляют собой модифицированные проекции настоящего или недавнего прошлого. Поэтому для
265
Глава 9. Прогнозирование
б ольшинства краткосрочных прогнозов они являются наиболее легко осуществимыми способами прогнозирования, так как они просты в применении и требуют минимума информации для расчета.
Анализ временных рядов
Временные ряды состоят из значений, соответствующих определенным точкам или периодам. Такие упорядоченные во времени показатели, как объем продаж, объем производства и цены представляют собой временные ряды. Простая линейная диаграмма является наиболее простым графическим инструментом для построения временных рядов. При этом зависимая переменная — объем продаж, объем производства и цены — откладывается по оси ординат, а независимая переменная -время, выраженное в годах, месяцах или других единицах измерения, — по оси абсцисс.
Почему для временных рядов типична флуктуация? Ответ на этот вопрос обычно состоит в том, что в экономических временных рядах обычно присутствуют четыре источника вариации:
тренд (Г); \^
сезонные изменения (S); '
циклические изменения (С);
иррегулярные силы {/).
Т]ренд представляет собой долговременное увеличение или уменьшение ряда. Сезонные изменения вследствие погодных условий и привычек проявляются примерно в одно и то же время года (например, Новый год, Пасха и другие праздники, во время которых делаются различные покупки). Циклические изменения, охватывающие периоды в несколько лет, отражают уровень экономического подъема и спада. И, наконец, иррегулярные события, такие, как забастовки, войны и бойкоты, непостоянны в своем влиянии на отдельные ряды, но, тем не менее, их необходимо учитывать.
Из четырех сил, действующих на экономические временные ряды, сезонный фактор достаточно, легко определить и предсказать. Иррегулярный фактор непредсказуем, но его можно устранить путем сглаживания, например способом скользящего среднего. Поэтому тренд, который представляет собой постепенное увеличение или уменьшение, и циклические изменения которого, весьма вероятно, рекурренты, привлекает основное внимание экономистов, применяющих анализ временных рядов для составления прогнозов.
Так как расчет тренда первоначально требует устранения сезонного влияния, вначале рассмотрим сезонные изменения и их корректировку, а затем обсудим вопросы трендовых проекций и циклического анализа.
Сезонные изменения и метод скользящего среднего. Сезонные изменения обычно могут быть учтены в прогнозе с помощью сезонного индекса, который может быть рассчитан по методу скользящего среднего. Скользящее среднее рассчитывается путем суммирования значений за каждый период в течение некоторого выбранного промежутка времени и последующего деления полученной суммы на количество периодов. Используя данные, представленные в табл. 9.1, мы покажем, как рассчитать скользящее среднее и определить сезонный индекс.
Данные, представленные в табл. 9.1, вначале необходимо перегруппировать так, как показано в табл. 9.2, после чего рассчитать четырехпериодные скользящие средние, центрированные скользящие средние и сезонные индексы. Результаты этих расчетов также представлены в табл. 9.2. Они получены при помощи четырехшаговой процедуры.
266
Меканическая экстраполяция
Т аблица 9.1
Нерегулируемый квартальный объем продаж за 1985-1989 гг. (в тыс. долл.)
К вартал 1985
1986
1987
1988
1989
1 2 3 4 |
$190 370 300 220 |
$280 420 310 180 |
$270 360 280 190 |
$300 430 290 . 200 |
$320 440 320 220 |
Итого |
$1080 |
$1190 |
$1100 |
$1220 |
$1300 |
|
|
|
|
|
Табл ица 9.2 |
С кользящие средние и квартальные сезонные индексы
Год
1 985
1986
1987
1988
1989
ртал |
Коли- |
Четырех- |
|
Центрированное |
Сезонный |
||||
|
чество |
периодное |
скользящее |
индекс |
|||||
|
продаж |
скользящее |
среднее |
|
|||||
|
на сумму |
среднее |
|
|
|||||
|
в 10 000 долл. |
|
|
|
|||||
1 |
Р~1*90 ' 1 370 1 |
|
|
|
|
|
|||
2 |
— |
1 |
|
|
|||||
3 |
1 зоо | |
— |
__ 1 |
|
281 |
|
1,07 |
||
|
292 |
|
|
|
|
||||
4 |
[noj |
305 |
298 |
0,74 |
|||||
1 |
280 |
|
306 |
0,91 |
|||||
|
|
307 |
|
|
|||||
2 |
420 |
|
302 |
1,39 |
|||||
|
|
297 |
|
|
|||||
3 |
310 |
|
296 |
1,04 |
|||||
|
|
295 |
|
|
|||||
4 |
180 |
|
' 287 |
0,63 |
|||||
|
|
280 |
|
|
|||||
1 |
270 |
|
276 |
0,98 |
|||||
|
|
273 |
|
|
|||||
2 |
360 |
|
274 |
1,32 |
|||||
|
|
275 |
|
|
|||||
3 |
280 |
|
279 |
1,00 |
|||||
|
|
283 |
|
|
|||||
4 |
190 |
|
286 |
0,66 |
|||||
|
|
300 |
|
|
|||||
1 |
300 |
|
301 |
1,00 |
|||||
|
|
303 |
|
|
|||||
2 |
430 |
|
304 |
1,42 |
|||||
|
|
305 |
|
|
|||||
3 |
290 |
|
307 |
0,94 |
|||||
|
|
310 |
|
|
|||||
4 |
200 |
|
311 |
0,64 |
|||||
|
|
312 |
|
|
|||||
1 |
320 |
|
316 |
1,01 |
|||||
|
|
320 |
|
|
|||||
2 |
440 |
|
322 |
1,37 |
|||||
|
|
325 |
|
|
|||||
3 |
320 |
|
|
|
|||||
4 |
220 |
|
|
|
|
|
|
щ
I if
2 67