Прогноз деловой среды на предприятии

Если на третьем этапе фирма определяла будущее состояние среды и ее влияние на фирму, исходя из собственных целей, то на четвертом этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений. Различные альтернативные предположения о будущем состоянии наиболее значимых компонентов среды комбинируются в наборы. Формирование наборов обычно осуществляется при помощи компьютерных программ. Из полученных наборов отбираются, как правило, три набора. Отбор осуществляется исходя из следующих критериев: высокая сочетаемость предположений, входящих в набор; наличие большого числа значимых переменных; высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений. Пятый этап. Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями о6 их развитии. На этом этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого этапов Повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом этапе. Так, если фирма на третьем этапе прогнозировала увеличение рождаемости в регионе в 2000 г, на 5%, а анализ на четвертом этапе показал, что произойдет ухудшение экономической конъюнктуры. экологической обстановки, возможны политические и социальные коллизии, то на пятом этапе показатель 5°о должен быть изменен в сторону его уменьшения, например до 3% Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Так, если прогноз составляется в 1995 г. для 2000 г., то период прогнозирования нужно разделить на два этапа по три года: сначала разработать сценарий для 1997 года. а уже затем для 2000 года. Шестой этап. Введение в анализ разрушительных событий. Разрушительное событие - это внезапно слоившийся инцидент, который не был ранее спрогнозирован и который может изменить направление тенденции, Разрушительные события могут иметь как отрицательный характер (наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения между бывшими противниками и т.д.), Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев (например, на состояние рождаемости в регионе могут повлиять, во-первых, авария на атомной станции. во-вторых, вероятность локального конфликта, в-третьих, открытие нового месторождения полезных ископаемых. Однако реальное воздействие возможно только первого из событий). Седьмой этап. Установление последствий. На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более широкого освоения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определяются характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий фирмы. Восьмой этап. Принятие мер. В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он естественно вытекает из предыдущих этапов.

2.4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ ТРЕНДОВ.

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания. Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца. Например, если объем продаж составил: > в марте - 270 единиц > в апреле - 260 единиц > в мае - 290 единиц. то Прогноз продаж на июнь = Скользящая средняя = (270+290+280)/3 =277 Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен: (260+290+280)/3 = 277 и так далее. Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов, Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда: Ft+1 = aXt + (l-a)Ft, где Ft+1 - прогноз продаж на месяц t+1; Xt - продажи в месяце t (фактические данные); Ft - прогноз продаж на месяц t; а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем. Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере. Предположим, что а =0,3. Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 23 при условии что известны фактические данные о продажах. Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январъ = 0,3х50+0,7х0,65=61.

Таблица 2.3.1. Месяц Фактические ПродажиПрогноз продажянварь5065февраль6861март4763апрель3956май5546июнь6451июль7057август7562сентябрь8067октябрь7269ноябрь6768декабрь7580январь5866февраль6265 Как видно из таблицы, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж. В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция). Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл.2.3.2. Таблица 2.3.2. Методы прогнозированияПроцент компаний, применяющих их методПроцент компаний, полагающихся исключительно на данные методыСубъективные оценки7314Статистическая зкстраполяция7616Исследование операций или экономические модели447Технологическое прогнозирование296

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний