Зачем потрібно бизнес-прогнозирование

Зачем потрібно бизнес-прогнозирование

Кому необхідні прогнози? Практично підприємство, велике чи мале, приватне чи державне, явно чи неявно користується прогнозами, оскільки кожне підприємство має планувати майбутнє, про яку поки що щось знает.

Артур Дж. Райтш (Arthur G. Reitsch), почесний професор Східного Вашингтонського університету, Эмеритус.

Кому необхідні прогнози? Практично підприємство, велике чи маленьке, приватне чи державне, явно чи неявно користується прогнозами, оскільки кожне підприємство має планувати майбутнє, про яку поки що не знає. До до того ж потреба у прогнозах пронизує все функціональні лінії як і, як і всі типи організацій. Прогнози необхідні у фінансуванні, маркетингу, доборі кадрів різних виробничих областях, в урядових і комерційних організаціях, малих соціальних клубах і національних політичних партій. Ось лише кілька прикладів питань, щоб одержати відповіді необхідних ті чи інші процедури прогнозирования.

Как стимулюватиме обсяги продажу збільшення фінансування реклами на 10%?

Какой річний дохід нас може очікувати держава після закінчення наступного дворічного періоду?

Сколько одиниць продукції необхідно продати, щоб повернути плановані капіталовкладення в виробниче устаткування?

Как визначити чинники, які допоможуть пояснити мінливість в щомісячних обсягах продажу продукції?

Каков щорічний прогноз на наступні 10 років у відношенні зведеного балансу позик нашого банку?

Будет чи економічний спад? Якщо можна, те, коли він розпочнеться, наскільки сильним він і що він закінчиться?

Типы прогнозов

Какие існують типи прогнозів для менеджера, яке зіштовхнеться з необхідністю прийняття рішень за умов невизначеності? Прогнози можуть класифікуватися як довгострокові і короткострокові. Довгострокові прогнози необхідні того, аби накреслити основний курс підприємства на період, тому саме ними акцентується основну увагу менеджерів вищої ланки. Короткострокові прогнози йдуть на розробки невідкладних стратегій. Вони найчастіше застосовуються менеджерами середнього і нижчого ланки задоволення потреб найближчого будущего.

Процедуры прогнозування можуть також класифікуватися як кількісні і якісні. В одному полюсі тут суто якісний апарат, не вимагає явного математичного оперування даними. Використовується лише «оцінка », надана упорядником прогнозу. Звісно, навіть у такому разі «оцінка «упорядника прогнозу насправді є результатом уявної аналізу даних. В іншому полюсі перебуває суто кількісний апарат, який вимагає ніякої додаткової оцінки. Це суто механічні процедури, котрі з виході дають кількісні результаты.

Этапы прогнозирования

Все формальні процедури прогнозування передбачають перенесення минулого досвіду в невизначене майбутнє. Отже, всі побудовані на припущенні, що умови, породили отримані раніше дані, не відрізнити умов майбутнього. Виняток становлять ті перемінні, які найточніше розпізнані моделлю прогнозування. Наприклад, коли хтось будує прогноз показників продуктивності службовців, виходячи тільки з безлічі оцінок, виставлених їм під час випробувань у процесі прийому працювати, він, очевидно, передбачає, що показник продуктивності кожного працівника залежить від них. Насправді ж це припущення про нерозрізненості минулого й майбутнього не виконується в повною мірою. Тому отриманий прогноз буде неточний, коли він нічого очікувати модифікований виходячи з оцінки, виконаною упорядником прогноза.

Осмысление те, що апарат прогнозування оперує даними, породженими природними подіями, призводить до визначенню наступних п’яти етапів у процесі прогнозирования.

1. Збір данных.

2. Редукція чи ущільнення данных.

3. Побудова моделі і його оценка.

4. Екстраполяція обраної моделі (фактичний прогноз).

5. Оцінка отриманого прогноза Этап 1, збір даних, призів будуть по коректних даних, і обов’язкову перевірку того, що вони вірні. Цей етап часто є найбільш сумнівною частиною всього процесу прогнозування й те водночас найбільш складний для перевірки, оскільки наступні етапи з успіхом не можуть вироблятися з використанням даних, як відповідних досліджуваної проблемі, не відповідних їй. Щоразу, коли виникла потреба отримати у організації певні дані, їх збирання і перевірка обов’язково супроводжуються безліччю різних проблем.

Этап 2, редукція чи ущільнення даних, часто виявляється необхідним, оскільки для виконання прогнозування то, можливо зібрано як занадто багато вихідних даних, і замало. Деякі дані можуть мати безпосередньо до аналізованої завданню, а будуть лише знижувати точність прогнозування. Інші дані можуть відповідати проблемі, але у контексті деякого конкретного історичного періоду. Наприклад, при прогнозуванні продажів малолітражних автомобілів доцільно використовуватиме дані про продаж автомобілів тільки з часу введення ембарго не на нафту в 70-х роках, а чи не дані протягом останніх 50 лет.

Этап 3, побудова моделі і його оцінка, полягає у доборі моделі прогнозу, найбільш відповідної особливостям зібраних даних себто мінімізації помилки прогнозу. Чим простіше модель, то вона сприйматиметься менеджерами фірми, відповідальними за ухвалення рішення, і тих вищою буде їхню довіру до одержаному прогнозу. Часто слід віддавати перевагу трохи більше складного підходу до прогнозуванню, пропонує значно більше точності, ні тим більше простому, зрозуміле керівникам компанії. Коли обраний метод підтримують у менеджерів, те й результати прогнозування активно вони використовують. З сказаного очевидно, що оцінка неодмінно має застосовуватися у процесі выбора.

Этап 4, екстраполяція обраної моделі, передбачає фактичне отримання необхідного прогнозу, оскільки необхідні дані вже складені й, можливо, скорочені, а відповідна модель прогнозу визначено. Часто для перевірки точності отриманих результатів застосовується прогнозування на недавно минулі періоди, котрим досліджувані величини вже відомі. Спостережувані помилки потім належним чином аналізуються. Цю процедуру обговорюється нижче, в описах етапу 5.

Этап 5, оцінка отриманого прогнозу, полягає у порівнянні вирахуваних величин зі справді наблюдаемыми значеннями. З цією метою частина найбільш свіжої фактичної інформації зазвичай виключається з багатьох аналізованих даних. Коли модель прогнозу буде підібрана, виконується прогноз для цієї періоди і отримані результати порівнюються з такими відомими наблюдаемыми значеннями. Деякі процедури прогнозування передбачають підсумовування абсолютних значень помилок, і представляють або цю суму, або приватне від розподілу в число прогнозованих значень, що було значення середньої помилки прогнозу. Інші процедури використовують суму квадратів помилок, які потім порівнюється зі аналогічними числами, отриманими для альтернативних методів прогнозування. Деякі процедури відстежують і відзначають величину меж помилки у період прогнозирования.

Управление процесом прогнозирования

Здесь багаторазово підкреслюється, що у процес прогнозування неодмінно мають залучені здатності розуміти й здоровий глузд керівного персоналу. Фахівець, займається прогнозуванням, слід розглядати як радник менеджера, а не як оператор якогось устрою, автоматично який приймає рішення. До жалю, що ця ситуація найчастіше трапляється практично, особливо у зв’язки України із появою комп’ютерів. Повторимо, що кількісний апарат у процесі прогнозування сприймати її слід як інструмент (ніж у дійсності і є), використовуваний менеджером до ухвалення найкращого решения.

Эффективность і рівень використання прогнозування може бути підвищено, якщо менеджмент прийме стосовно нього більш реалістичне ставлення. Прогнозування слід розглядати не як певна пророцтво, а скоріш, як найкращий спосіб виявлення і екстраполяції існуючих схем чи відносин із метою прогнозування. Якщо така ставлення сприйнято, то помилки прогнозу розглядатимуться як неминучі, а обставини, їх які породжують, неодмінно підлягають исследованию.

Следовательно, щоб відповідним чином керувати процесом прогнозування, треба знайти відповіді кілька ключових вопросов.

Почему необхідний прогноз?

Кто буде використовувати прогноз, і що складаються його основні вимоги?

Какой рівень — окремі складові чи узагальнені показники — потрібні і які відповідні час проведення?

Какие є дані і чи матиме їхня цілком достатньо, щоб отримати необхідний прогноз?

Во що обійдеться виконання прогнозу?

Какова очікувана точність прогнозу?

Будет чи прогноз зроблено вчасно, аби допомогти процесу прийняття рішень?

Ясно чи розуміє створює прогноз фахівець те, як він використаний на підприємстві?

Существует чи зворотний процес, дозволяє оцінити прогноз по тому, як він зроблено, і внести відповідні уточнення у процес прогнозування?

Резюме

Целью створення прогнозу є зменшення від того рівня невизначеності, у якого менеджер має рішення. Ця мета диктує дві основні правила, яким має слідувати процес прогнозирования.

1. Прогнозування має бути технічно коректним це має породжувати прогнози, досить точні у тому, щоб відповідати потреб фирмы.

2. Процедура прогнозування і її мають бути досить ефективно представлені менеджменту, що забезпечить використання прогнозів у процесі рішення в інтересах фірми. Результати прогнозування також мають бути збалансовані в відношенні затрат/прибыли.

Последнее часто розуміється не так, що комп’ютер може заважати роботі професійних фахівців із прогнозуванню. І все-таки, якщо прогнози потрібно використовувати для фірми, то ті, хто відповідальний прийняття рішень, повинні користуватися ними. Це твердження порушує питання у тому, що можна вважати «нормою поведінки «в прогнозуванні. Істотні, котрий іноді основні статті витрат і розподіл ресурсів у фірмі найчастіше відповідають уявленню керівництва про майбутній розвиток подій. Оскільки рух ресурсів і засобів у організації часто будується на плановане напрямі розвитку майбутнього (прогнозі), не дивно, навколо процесу прогнозування зазвичай ведуться інтриги. Це спостереження підкреслює значення другого основного правила: «Прогнози, створені не більше фірми, мали бути зацікавленими зрозумілі і оцінені її керівництвом такою мірою, що дозволить ефективно використовувати ці прогнози під управлінням фірмою » .

Список литературы

Для підготовки даної праці були використані матеріали із російського сайту internet.