Виды управленческих прогнозов.

Основные этапы разработки прогнозов.

Основные этапы разработки прогнозов:

· 1 этап – разработка цели и задач прогнозирования, выбор способов и средств осуществления, обозначение путей;

· 2 этап – построение базовой и альтернативных моделей прогнозируемого объекта;

· 3 этап – сбор данных прогнозного фона;

· 4 этап – построение динамических рядов показателей для отслеживания продвижения объекта к намеченной модели;

· 5 этап – оценка достоверности и точности прогнозов;

· 6 этап – выработка практических рекомендаций.

Виды управленческих прогнозов.

Основания типологизации управленческих прогнозов:

· по объекту прогнозирования выделяются:

o экономические прогнозы (используются для предсказания общего состояния экономики или состояния конкретной организации),

o Ø технологические прогнозы (предсказание разработки новых технологий будущего, сроков разработки, экономических последствий внедрения),

o Ø сбытовые прогнозы (предсказание всего спектра проблем, возникающих в связи с реализацией производимой продукции),

o Ø социальные прогнозы (предсказание изменений в социальных установках людей и состояния общества в целом),

o Ø конкурентные прогнозы (предсказание возможных изменений стратегии и тактики конкурентов) и др.;

o по времени упреждения выделяются:

§ Ø оперативные,

§ Ø краткосрочные,

§ Ø среднесрочные,

§ Ø долгосрочные прогнозы (сроки вырабатываются в зависимости от стратегических целей организаций);

§ по охвату явлений выделяются:

§ Ø частные,

§ Ø комплексные;

§ по соотношению с различными формами управления выделяются:

§ Ø целевые прогнозы (ориентированы на максимальную оптимальность),

§ Ø плановые прогнозы (ориентированы на наиболее целесообразные ограничители и прогноз возможных последствий от их учета),

§ Ø программные (ориентированы на выявление основных тактических этапов и сроков их достижения),

§ Ø проектные (ориентированы на выбор из многообразия наиболее перспективного) прогнозы.

Наибольшее распространение получила классификация прогнозов по цели, которая позволяет выделять:

· Ø поисковые прогнозы (предсказание состояния системы или процесса в будущем, основанное на тенденциях настоящего развития),

· Ø нормативные прогнозы (предсказание состояния системы или процесса в будущем, основанное на неизменных нормативах);

Метод	Основные условия применения	Особенности применения	Область применения
1. Норма-тивный	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управ­ления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и пока­затели организационно-технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации	Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов	Для прогнозирова­ния эффективности, сроков замены оборудования, возмож­ностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения до 10—15 лет
2. Экспе-римен-тальный	Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения эксперимен­тальных работ	Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точ­ность прогнозов	Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проек­тируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии заверше­ния рабочего проектирования. Срок упреждения до 10—15 лет
3. Пара- метри-ческий	Наличие качественной нормативной базы по всем цикла каждого стадиям жизненного цикла каждого объекта	Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирова­ния, учет функций объекта и показателей организационно-технического уровня произ­водства у изго­товителя, потре­бителя и ре­монтной орга­низации. Доста­точная точность и простота расчета	Составление сред­ несрочных прогно­зов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования до 10 лет
4. Экстра-поляция	Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за 5 лет	Прогнозирова­ние полезного эффекта и эле­ментов затрат на основе предположения, что тенденции раз­вития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Вы­борка исходной информации должна не менее чем в 2 раза превышать выбранный период упреждения	Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования до 5 лет
5. Индекс-ный	Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период	Прогнозирова­ние полезного эффекта и эле­ментов затрат на основе значения прогнози­руемого пара­метра в базисном периоде и индексов изменения нормати­вов. Простота расчетов, но невысокая их точность	Протезирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования до 5 лет
6. Экс пертный	Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек	Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области	Проведение про­гнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопро­сам маркетинга и технического уровня продукции. Срок протезирования не ограничен
7. Оценки техниче- ских стра- тегий	Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентифика­тора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов	Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патен­тные фонды	Для формирования требований к раз­рабатываемому из­делию в виде набо­ра целей и опре­деления средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей
8. Функ- циональ- ный	Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив разви­тия изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия	Создание функциональной схе­мы будущего объекта с применением ФСА	При проведении протезирования возможности появ­ления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен
9. Комби- нирован- ный	Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования (пп. 1-8)	Возможность рационального сочетания методов с целью по­вышения точ­ности прогнози­рования, сниже­ния затрат на проведение прогнозирования	Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен

Экспертные методы прогнозирования. Необходимость и

общее представление о применении экспертных методов

прогнозирования при принятии решений на различных уровнях

управления - на уровне страны, отрасли, региона, предприятия -

вытекают из рассмотрений следующей главы. Отметим большое

практическое значение экспертиз при сравнении и выборе

инвестиционных и инновационных проектов, при управлении

проектами, экологических экспертиз. Роли лиц, принимающих

решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах принятия

решений, критерии принятия решений и место экспертных оценок в

процедурах принятие решений рассмотрены ниже. В качестве

примеров конкретных экспертных процедур, широко используемых

при прогнозировании, укажем метод Дельфи и метод сценариев. На их

основе формируются конкретные процедуры подготовки и принятия

решений с использованием методов экспертных оценок, например,

процедуры распределения финансирования научно-исследовательских

работ (на основе балльных оценок или парных сравнений), технико-

экономического анализа, кабинетных маркетинговых исследований

(противопоставляемых "полевым" выборочным исследованиям),

оценки, сравнения и выбора инвестиционных проектов.

В соотнесении с задачами прогнозирования напомним о

некоторых аспектах планирования и организации экспертного

исследования. Должны быть сформированы Рабочая группа и

экспертная комиссия. Основные этапы проведения экспертного

исследования рассмотрены ниже. Весьма ответственными этапами

являются формирование целей экспертного исследования (сбор

информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и

др.) и формирование состава экспертной комиссии (методы списков

(реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки) с

предварительным решением проблемы априорных предпочтений

экспертов. Различные варианты организации экспертного

исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не

фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно,

последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов),

организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с

ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений) позволяют

учесть специфику конкретного экспертного исследования.

Компьютерное обеспечение деятельности экспертов и Рабочей

группы, экономические вопросы проведения экспертного

исследования важны для успешного проведения экспертного

исследования.

Напомним, что экспертные оценки могут быть получены в

различных математических формах. Наиболее часто используются

количественные или качественные (порядковые, номинальные)

признаки, бинарные отношения (ранжировки, разбиения,

толерантности), интервалы, нечеткие множества, результаты парных

сравнений, тексты и др. Основные понятия (репрезентативной) теории

измерений: основные типы шкал, допустимые преобразования,

адекватные выводы и др. - важны применительно к экспертному

оцениванию. Необходимо использовать средние величины,

соответствующие основным шкалам измерения. Применительно к

различным видам рейтингов репрезентативная теория измерений

позволяет выяснить степень их адекватности прогностической

ситуации, предложить наиболее полезные для целей прогнозирования

(см. главу 2.1).

Например, анализ рейтингов политиков по степени их

влиятельности, публиковавшийся одной из известных центральных

газет, показал, что из-за неадекватности используемого

математического аппарата лишь первые 10 мест, возможно, имеют

некоторое отношение к реальности (они не меняются при переходе к

другому способу анализа данных, т.е. не зависят от субъективизма

членов Рабочей группы), остальные - "информационный шум",

попытки опираться на них при прогностическом анализе могут

привести лишь к ошибкам. Что же касается начального участка

рейтинга этой газеты, то он также может быть подвергнут сомнению,

но по более глубоким причинам, например, связанным с составом

экспертной комиссии.

Основными процедурами обработки прогностических

экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-

анализ и нахождение группового мнения.

Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных

ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой

корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой

конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. Используются

параметрические модели парных сравнений - Терстоуна, Бредли-

Терри-Льюса - и непараметрические модели теории люсианов. В

следующей главе рассмотрена процедура согласования ранжировок и

классификаций; построения согласующих бинарных отношений.

При отсутствии согласованности разбиение мнений экспертов

на группы сходных между собой проводят методом ближайшего

соседа или другими методами кластерного анализа (автоматического

построения классификаций, распознавания образов без учителя).

Классификация люсианов осуществляется на основе вероятностно-

статистической модели.

Используют различные методы построения итогового мнения

комиссии экспертов. Своей простотой выделяется метод средних

рангов. Компьютерное моделирование (см. работу [27]) позволило

установить ряд свойств медианы Кемени, часто рекомендуемой для

использования в качестве итогового (обобщенного, среднего) мнения

комиссии экспертов. Интерпретация закона больших чисел для

нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса такова:

итоговое мнение устойчиво, т.е. мало меняется при изменении состава

экспертной комиссии, и при росте числа экспертов приближается к

"истине". При этом в соответствии с принятым в монографии [3]

подходом предполагается, что ответы экспертов можно рассматривать

как результаты измерений с ошибками, все они - независимые

одинаково распределенные случайные элементы, вероятность

принятия определенного значения убывает по мере удаления от

некоторого центра - "истины", а общее число экспертов достаточно

велико.__

Дата добавления: 2015-07-15