Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения

Применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных тесно привязано к проблемам соответствующей области. Результаты третьего из выделенных видов научной и прикладной деятельности находятся на стыке дисциплин. Их можно рассматривать как примеры практического применения статистических методов. Но не меньше оснований относить их к соответствующей области деятельности человека.

Например, результаты опроса потребителей растворимого кофе естественно отнести к маркетингу (что и делают, читая лекции по маркетинговым исследованиям). Исследование динамики роста цен с помощью индексов инфляции, рассчитанных по независимо собранной информации, представляет интерес прежде всего с точки зрения экономики и управления народным хозяйством (как на макроуровне, так и на уровне отдельных организаций).

Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании научно-технического прогресса применяются в следующих случаях:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);

б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозов человеко-машинной системы в космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);

г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.

Данный метод можно рекомендовать для получения качественных оценок, ранжирования – например для сравнения нескольких проектов по их степени соответствия заданному критерию.

Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов - это узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельства, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.

В формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.

Важно установить не абсолютную степень надежности экспертной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста, а также корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса тех гипотез, которыми оперирует эксперт. В общем, нужно определить, что такое эксперт. Перечислим некоторые требования, которым должен удовлетворять эксперт:

1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны;

2) наличие дополнительной информации  о прогнозируемых признаках лишь  улучшает оценку эксперта;

3) эксперт должен быть признанным  специалистом в данной области  знаний; 4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.

Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида — как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.

Организация стимуляции работы эксперта состоит в разработке:

1. эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспертной оценки;
2. правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета и авторства, а также неразглашения всех научно-технических идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы;
3. форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках;
4. организационных форм работы эксперта (включение в план работы).

Исходя из полученной в результате анализа модели объекта прогнозирования, определяются научные и технические направления, по которым необходимо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фундаментальных, прикладных наук или к стыковым научным направлениям.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ожидаемые результаты реализации инвестиционного проекта (запуск новой технологической линии) приведены в таблице 1.

Таблица 1

Показатель	Год
	1-й	2-й	3-й
1. Объем выпуска продукции после  освоения технологической линии, шт.	10000	15000	20000
2. Оптовая цена (без НДС) единицы продукции, руб.	200	180	175
3. Себестоимость единицы продукции, руб.	150	140	135
4. В том числе амортизация, руб/шт	15	10	7,5
5. Налоги и прочие отчисления  из прибыли, руб.	250000	300000	350000

 

Определить сумму приведенных (дисконтированных) эффектов при норме дисконта, равной 0,3.

Решение:

1. Найдем объем реализованной продукции:

Для 1-го года: 10 000 х 200 = 2 000 000 (руб.)

Для 2-го года: 15 000 х 180 = 2 700 000 (руб.)

Для 3-го года: 20 000 х 175 = 3 500 000 (руб.)

 

2. Найдем общую себестоимость всех товаров:

Для 1-го года: 10 000 х 150 = 1 500 000 (руб.)

Для 2-го года: 15 000 х 140 = 2 100 000 (руб.)

Для 3-го года: 20 000 х 135 = 2 700 000 (руб.)

 

3. Найдем общую амортизацию для всех товаров:

Для 1-го года: 10 000 х 15 = 150 000 (руб.)

Для 2-го года: 15 000 х 10 = 150 000 (руб.)

Для 3-го года: 20 000 х 7,5 = 150 000 (руб.)

 

4. Теперь для удобства вычислений  занесем полученные результаты  в таблицу.

 

 

 

 

 

Таблица 2

 

Показатели	Годы
	1-й	2-й	3-й
Результат	500 000	600 000	800 000
Инвестиционные затраты	400 000	450 000	500 000
Коэффициент дисконтирования	0,77	0,59	0,45
Э (∂)	77 000	88 500	135 000
Ку∂	0,8	0,75	0,625

 

 

5. Э (∂) = S(Pi-Зi)*at

          

Э(∂) = (500000-400000)*0,77+(600000-450000)*0,59+(800000-500000)*0,45 = 300 500 (руб.)

 

            

6. Ку∂ =   S(Зi*ai) / S(Pi*ai)

 

    Ку∂ =  308000/385000+265500/354000+225000/360000 = 2,175

Ответ: суммарный экономический эффект от внедрения новой машины равен 300 500 рублей, а величина удельных затрат равна 2,175.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что при современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческой фирмой, без эффективного прогнозирования её деятельности. От того, на сколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть, в конечном счете, прибыли, получаемые предприятием.

Для того, чтобы эффект прогноза был максимально полезен, необходимо создание на средних и крупных предприятиях так называемых прогнозных отделов (для малых предприятий создание этих отделов будет нерентабельным). Но даже без таких отделов обойтись, без прогнозирования невозможно. В этом случае прогноз должен быть получен силами менеджеров и задействованными в этом процессе специалистами.

Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам предприятия.

Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

 

1. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2004.
2. Градов А.П. Экономическая стратегия фирмы. Учебник – С-П.: Специальная литература 2000.
3. Лабунская Н.Л. Система прогнозирования. М: 1990.
4. Прогнозирование и планирование экономики: учебник/ Г.А.Кандаурова (и др.); под общ. ред. Г.А.Кандауровой, В.И.Борисевича. – Мн.: Современная школа, 2005.
5. Теория прогнозирования и принятия решений. М: 1989.