Способы прогнозирования и использования его результатов при выборе решений

1-й этап (постановочный) включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми нас интересует; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых).

2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).

3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы.

4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, мы имеем в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).

5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которыми мы располагаем. При реализации этого этапа «прогнозист» должен сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.

6-й этап (верификация модели) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели. При пессимистическом характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1. Если же этап верификации модели дает положительные результаты, то модель может быть непосредственно использована для построения прогноза в соответствии с описанной выше общей схемой.

В описании содержания 1-го этапа процедуры  прогнозирования речь шла, в частности, о необходимости определения  конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает, в частности, и определение требуемого типа прогноза. Тип прогноза определяется двумя факторами: горизонтом прогнозирования; иерархическим уровнем прогнозируемого показателя.

По горизонту прогнозирования, прогнозы делятся на: краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед).

По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро-, мезо- и микропрогнозы. Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.

Следует подчеркнуть, что в реальности бизнесмен, руководитель предприятия  может, конечно, успешно вести бизнес и не владеть методами построения математических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции  знание этих методов предоставляет  бизнесмену и его бизнесу порой  не менее значимые конкурентные преимущества, чем завоевание определенной доли рынка  или получение выгодного кредита.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Роль прогнозирования  при принятии решений.

 

Прогнозирование - это взгляд в  будущее, оценка возможных путей  развития, последствий тех или  иных решений.

Иногда прогноз основан на хорошо изученных закономерностях и  осуществляется наверняка. Никто не сомневается, что вслед за ночью  наступит день. Методы прогнозирования  движения космических аппаратов  разработаны настолько, что возможна автоматическая стыковка кораблей. Однако встающие перед менеджером проблемы прогнозирования обычно не позволяют  дать однозначный обоснованный прогноз. Почему же остается неопределенность? (А где неопределенность, там и  риск!)

Не претендуя на полную классификацию  различных видов неопределенностей, укажем некоторые из них. Часть связана  с недостаточностью знаний о природных  явлениях и процессах, например:

- неопределенности, связанные с  недостаточными знаниями о природе  (например, нам неизвестен точный  объем полезных ископаемых в  конкретном месторождении, а потому  мы не можем точно предсказать  развитие добывающей промышленности  и объем налоговых поступлений  от ее предприятий),

- неопределенности природных явлений,  таких, как погода, влияющая на  урожайность, на затраты на  отопление, на туризм, на загрузку  транспортных путей и др.

- неопределенности, связанные с  осуществлением действующих (неожиданные  аварии) и проектируемых (возможные  ошибки разработчиков или физическая  невозможность осуществления процесса, которую заранее не удалось  предсказать) технологических процессов.

Многие возможные неопределенности связаны с ближайшим окружением фирмы, менеджер которой занимается прогнозированием:

- неопределенности, связанные с  деятельностью участников экономической  жизни (прежде всего партнеров  и конкурентов нашей фирмы), в  частности, с их деловой активностью,  финансовым положением,  соблюдением обязательств,

- неопределенности, связанные с  социальными и административными  факторами в конкретных регионах, в которых наша фирма имеет  деловые интересы.

Большое значение  имеют и неопределенности на уровне страны, в частности:

- неопределенность будущей рыночной  ситуации в стране, в том числе  отсутствие достоверной информации  о будущих действиях поставщиков  в связи с меняющимися предпочтениями  потребителей,

- неопределенности, связанные с  колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов  и других макроэкономических  показателей,

- неопределенности, порожденные нестабильностью  законодательства и текущей экономической  политики (т.е. с деятельностью  руководства страны, министерств  и ведомств), связанные с политической  ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций  в масштабе страны.

Часто приходится учитывать и внешнеэкономические  неопределенности, связанные с ситуацией  в зарубежных странах и международных  организациях, с которыми вы поддерживаете  деловые отношения.

Таким образом, менеджеру приходится прогнозировать будущее, принимать  решения и действовать, буквально  купаясь в океане неопределенностей. Полезно ввести их классификацию  на СТЭЭП-факторы (по первым буквам от слов - социальные, технологические, экономические, экологические, политические) и факторы  конкурентного окружения. СТЭЭП-факторы  действуют независимо от менеджера, а вот конкуренты отнюдь к нам  не безразличны. Возможно, они будут  бороться с нами, стремиться к вытеснению нашей фирмы с рынка. Но возможны и переговоры, ведущие к обоюдовыгодной договоренности.

Каждая из перечисленных видов  неопределенности может быть структуризована  далее. Так, имеются крупные разработки по анализу неопределенностей при  технологических авариях, в частности, на химических производствах и на атомных электростанциях. Ясно, что  аварии типа Чернобыльской существенно  влияют на значения СТЭЭП-факторов и  тем самым на поступления и  выплаты из бюджета как на местном, так и на федеральном уровне и  уровне субъектов федерации..