оцінка отриманого прогнозу. p> 4. Використання прогнозу для прийняття рішення. p> 5. Аналіз "прогноз-факт". p> Всі починається з коректного формулювання проблеми. Залежно від неї завдання прогнозування може бути зведена, наприклад, до задачі оптимізації. Для короткострокового планування виробництва не так важливо, яким буде обсяг продажів в найближчі дні. Важливіше максимально ефективно розподілити обсяги виробництва продукції за наявними потужностями.
Наріжним обмеженням при виборі методу прогнозування буде вихідна інформація: її тип, доступність, можливість обробки, однорідність, формализуемость, обсяг. Наприклад, при прогнозуванні темпів науково-технічного прогресу в разі масштабного контакту і співпраці з позаземною цивілізацією застосування фактографічних методів навряд чи буде можливим. Для таких прогнозів необхідно використовувати методи моделювання, експертні, сценарні. З іншого боку, для прогнозування обсягів продажів туалетного паперу з прийнятною точністю досить простий екстраполяції тренда.
Вибір конкретного методу прогнозування залежить від багатьох моментів. Чи достатньо об'єктивної інформації про прогнозований явищі (чи існує даний товар або аналоги досить довго)? Чи очікуються якісні зміни досліджуваного явища (оснащення автомобіля антигравітаційним обладнанням)? Чи є залежності між досліджуваними явищами і/або всередині масивів даних (обсяги продажів, як правило, залежать від обсягів вкладень у рекламу)? Чи є дані тимчасовим поруч (інформація про наявність власності у позичальників не є тимчасовим поруч)? Чи є повторювані події (сезонні коливання)? br/>
4. Використовувані методи
З всього набору методів прогнозування в реальній практиці бізнесу використовуються лише деякі.
Абсолютний хіт - метод оцінки прогнозів співробітниками компанії. Мається на увазі, що працівники володіють необхідним досвідом і інтуїтивним знанням предметної області, ринку. До цієї ж групи можна віднести опитування споживачів, які покликані виявити їхні уподобання та очікування, на основі чого моделюється майбутнє.
Другий за популярністю є екстраполяція трендів, яка передбачає виявлення в тимчасовому ряді основної тенденції і продовження її в майбутнє. Цей метод гранично простий і дає приблизні результати.
Ковзаюче середня застосовується при короткостроковому прогнозуванні: кожне наступне значення середнього розраховується на основі зрушується вперед набору попередніх значень.
Метод аналогій передбачає побудову прогнозу на основі відомої динаміки споріднених явищ, наприклад товарів-субститутів. Цей спосіб прогнозування схожий з методом подоби, застосовуваним на фінансових ринках, але менш трудомісткий, використовується зазвичай у разі нових товарів.
Експоненціальне згладжування видає в якості прогнозу комбінацію минулих значень. Метод працює при невеликих коливаннях рівнів ряду або при короткостроковому прогнозуванні.
Регресійний аналіз досліджує взаємозв'язок залежною змінною від інших незалежних, застосовується за наявності зв'язку між прогнозованим процесом і якими-небудь чинниками, що впливають на нього.
З експертних оцінок зазвичай використовують добре відомий метод "Дельфі".
У бізнесі в основному застосовують суб'єктивні методи прогнозування та деякі кількісні. Виникає питання: чому, маючи значний набір засобів прогнозування, аналітики в переважній більшості випадків продовжують користуватися найпростішими з них? Причин тут декілька. p> перше, використання більш складних методів не завжди призводить до підвищення точності прогнозів. Багато речей можна відчути, але практично неможливо прорахувати. Інтуїція в бізнесі все ще залишається незамінною. По-друге, чим складніше метод, тим більше часу потрібно на підготовку даних, на розрахунки, аналіз, чисельні експерименти. Чим більше асортимент, тим простіше використовувані методи прогнозування (чи більше штат прогнозистів).
третє, навколишнє середовище, продукція, внутрішньофірмові фактори та інші умови змінюються занадто часто, що не дозволяє спертися при прогнозуванні на репрезентативні вибірки вихідних даних. При цьому переважна більшість методів прогнозування так чи інакше використовує саме історичні дані.
четверте, грамотне застосування наукових методів прогнозування зазвичай вимагає спеціальних знань, відповідної освіти, вміння користуватися математичним і статистичними апаратом, прикладними пакетами аналізу і т. д.
Який ж точності прогнозу вдається домогтися за допомогою використовуваних на практиці методів? Тут все, як правило, залежить від ступеня агрегированности показника. Так, якщо прогнозувати сукупний загальний обсяг реалізації в грошах - точність прогнозу може досягати + -5%. Але якщо прогнозувати, наприклад, обсяги оптових продажів споживчих товарів за асортиментним позиціям у розрізі регіонів - дуже високим результатом вважається 40-відсоткова точність попадання в інтервал + ...
