Прогнозирование и его методы
Прогнозирование и его методы
Многие предпосылки менеджеры делают в отношении будущих условий, которые они не могут контролировать, но в планировании без них не обойтись. Очевидно, что чем точнее менеджер способен предсказать внешние и внутренние условия, тем больше его шанс на составление реалистичных планов.
Прогнозирование – это метод, использующий как прошлый опыт, так и текущие предположения относительно будущего с целью его предсказания. Если прогнозирование проведено качественно, результатом является четкая картина будущего, вполне применимая в качестве базы для планирования. Во врезке 8.1 кратко описаны основные методы прогнозирования.
Врезка 8.1
Как составить хороший прогноз в бизнесе
Прогноз при планировании бизнеса полезен, только если его компоненты тщательно продуманы, а все ограничения признаются и учитываются.
Вот основные рекомендации по составлению хорошего прогноза.
Задайтесь вопросом, какие именно решения будут основаны на вашем прогнозе. От этого будет зависеть степень его точности. Одни решения принимать на основе прогноза опасно, даже если его возможная погрешность меньше 10 %; другие можно принимать даже при намного большей вероятности ошибки.
Определите, что должно произойти, чтобы ваш прогноз был достоверным, и объективно оцените вероятность этих событий.
Определите компоненты прогноза.
Четко определитесь с источниками данных.
Определите, насколько для вашего прогноза ценен прошлый опыт. Не слишком ли быстро меняется ситуация, что делает ваш прогноз бесполезным? Являются ли имеющиеся продукты (или прошлые события) надежной базой для вашего прогноза? Насколько легко собрать достоверную информацию о прошлом опыте?
Определите структуру прогноза. Например, при прогнозировании объема продаж полезно отдельно оценивать разные части рынка (растущие и устоявшиеся потребители, большие и малые потребители, вероятность появления новых потребителей т. д.).
Источник. Boardroom Reports, August 15, 1977, p. 10, in John С. Chambers, Satinder K. Mullick, and Donald D. Smith, An Executive’s Guide to Forecasting (New York: Wiley, 1974). Воспроизводится по Boardroom Reports, Inc. Management’s Source of Useful Information.
Сегодня прогнозирование стало узкоспециализированной областью деятельности. Существуют фирмы, которые занимаются им в конкретных сферах, например Американский институт общественного мнения, известный как Институт Гэллапа, специализирующийся на политических и социальных прогнозах. Большинство фирм проводят исследования рынка и на основе собранной информации стараются спрогнозировать, как будет воспринят потребителями новый продукт.
На сегодняшний день специалистами разработан ряд специфических методик составления и повышения качества прогнозов. В табл. 8.2 кратко описаны основные типы прогнозов, которые, как правило, используются в процессе организационного планирования. Результаты таких прогнозов становятся составной частью организационных целей.
Таблица 8.2. Типы прогнозов.
1. Экономические прогнозы применяются для предсказания экономических условий и перспектив сбыта компании в целом или ее конкретного продукта.
2. Технологические прогнозы применяются для предсказания появления новых технологий, времени их появления и их экономической выгоды для фирмы.
3. Прогнозы конкуренции позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов.
4. Прогнозы на основе опросов и исследований благодаря объединению знаний из разных областей позволяют предсказывать события в сложных ситуациях. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить, только учтя целый ряд факторов: грядущие изменения экономических условий, социальных ценностей, политики, технологий и стандартов контроля над загрязнением окружающей среды.
5. Социальное прогнозирование. Им занимается всего несколько крупных организаций; его цель – предсказать изменения социальных установок людей и социальных условий в целом. Понятно, что фирма, сумевшая правильно спрогнозировать перемены в обществе, получит серьезное конкурентное преимущество при планировании новых продуктов. Такие прогнозы полезны и в менеджменте, особенно в сфере мотивации персонала.
Неформальные методики
Вербальная информация
Конечно, в процессе прогнозирования и установки целей менеджеры пользуются целым рядом дополнительных источников письменной и устной информации. Например, при анализе внешней среды чаще всего используется методика сбора устной информации: сведений, полученных по радио и телевизору, от потребителей, поставщиков, конкурентов, во время отраслевых совещаний, от профессиональных организаций (Rotary, Kiwanis), от юристов, бухгалтеров и консультантов.
Такая информация охватывает все основные факторы внешней среды, которые могут заинтересовать организацию. Она своевременна, доступна и зачастую вполне надежна, хотя иногда бывает неточной и устаревшей. В этом случае использование менеджерами такой информации для формулировки организационных целей чревато большими проблемами при их дальнейшей реализации. Например, в свое время многие американские компании выпустили тысячи продуктов с символикой Московской Олимпиады 1980 года, поскольку вся собранная ими вербальная информация свидетельствовала о том, что США будут в ней участвовать. А когда президент Картер в последний момент отменил поездку американской команды в Москву, компании остались с миллионными залежами никому не нужных товаров.
Письменная информация
К письменным источникам информации о внешней среде относятся газеты, отраслевые журналы, информационные бюллетени и годовые отчеты. Одним из таких источников о конкурентах является отчет 10К – ежегодный отчет, который подается в Комиссию по ценным бумагам и биржам всеми открытыми акционерными компаниями США. Такие отчеты можно найти в библиотеках большинства колледжей и университетов.
Промышленный шпионаж
Недавно японские компании Hitachi и Mitsubishi – крупнейшие в мире поставщики электроники и компьютерной техники – были потрясены сообщениями о том, что представители их высшего руководства пойманы на промышленном шпионаже. Восемнадцать сотрудников были арестованы за попытку украсть ценные секреты фирмы IBM.
Их обвинили в передаче 645 тыс. долл. агенту ФБР, который должен был раздобыть сведения о новой компьютерной технологии конкурента. Промышленный шпионаж стал в жизни корпораций обычным явлением. Иногда он действительно оказывался весьма полезным способом сбора данных о конкурентах, которые использовались для изменения целей организации. Однако мы говорим об этом отнюдь не в качестве рекомендации, а для того, чтобы предупредить вас о необходимости защиты сведений, имеющих большую ценность для вашей компании.
Количественные методы прогнозирования
Количественные методы используются в прогнозировании, если есть основания считать, что в прошлом имела место определенная тенденция, которая сохранится и в будущем, а также если имеющейся информации достаточно для статистически достоверной оценки тенденций или взаимосвязей. Если менеджер умеет пользоваться количественными моделями, то выгоды от более верных решений, принятых с их помощью, с лихвой компенсируют расходы на их создание.
Самыми распространенными количественными методами прогнозирования являются анализ временных рядов и причинно-следственное моделирование.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов базируется на предпосылке, что случившееся в прошлом вполне четко указывает на то, что произойдет в будущем. Это методика для выявления прошлых шаблонов или тенденций и их применения для прогнозирования будущего. Анализ проводится путем составления таблицы или графика, на который наносятся прошлые события (рис. 8.6).
Рис. 8.6. Анализ временных рядов.
Данный анализ использован для прогнозирования сбыта тракторов и основан на прошлых тенденциях. (Заметьте, что он представлен в виде аналоговой модели. На практике анализ временных рядов требует сложнейших математических расчетов.)
Анализ временных рядов часто используется для прогнозирования спроса на товары и услуги, потребности в запасах, структуры сбыта с учетом сезонных колебаний и потребности в рабочей силе.
Чем надежнее и достовернее предпосылка, что будущее будет похоже на прошлое, тем точнее прогноз. Следовательно, в чрезвычайно изменчивой среде, либо если произошло какое-то значительное и всем известное изменение, анализ временных рядов, как правило, бесполезен. Так, например, региональная телефонная компания может воспользоваться данным методом для прогнозирования спроса на рекламу в телефонном справочнике Yellow Pages в будущем году, поскольку она работает в стабильной отрасли, в которой практически отсутствует конкуренция. А вот фирма Ralph Loren вряд ли смогла бы использовать его с большой пользой для оценки спроса на новый ассортимент мужских рубашек в предрождественский период, поскольку конкуренция в этой области очень высока, а вкусы потребителей ежегодно меняются.
Причинно-следственное моделирование
Причинно-следственное моделирование – самый сложный математический количественный метод бизнес-прогнозирования. Он используется при наличии более чем одной переменной. Например, будущий спрос на коттеджи зависит от уровня доходов населения, изменений структуры народонаселения и от процента по закладным. Причинно-следственное моделирование – это попытка спрогнозировать, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической взаимосвязи между анализируемым фактором и прочими переменными. С помощью такой модели можно, например, определить, что при повышении процента по закладным на 1 % спрос на новые коттеджи снизится на 5 %.
На языке статистики эту зависимость называют корреляцией. Чем «идеальнее» корреляция, тем лучший прогноз выдаст модель. Абсолютная корреляция (1,000) характерна для ситуаций, в которых в прошлом неизменно сохранялась определенная взаимосвязь. Например, если при снижении НВП на 4 % спрос на цветные телевизоры неизменно снижался на 10 %, можно с уверенностью сказать, что в будущем при подобных обстоятельствах ситуация будет повторяться.
Самыми сложными причинно-следственными моделями являются эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования экономического развития, например Уортоновская модель Пенсильванского университета. Они включают тысячи уравнений, и применять их стало возможным только благодаря появлению мощных компьютеров. Стоимость их разработки настолько высока, что даже крупные компании самостоятельно этим не занимаются. Следует также отметить, что, несмотря на сложность, такие модели не всегда дают точный прогноз, о чем наглядно свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние своих действий на экономику.
Качественные методы прогнозирования
Как уже говорилось, для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать объемом информации, достаточным для выявления тенденции либо статистически обоснованной взаимосвязи между переменными. Если информации недостаточно, если менеджеры не разбираются досконально в сложных количественных методиках или если их использование требует больших затрат, компания может воспользоваться качественными моделями прогнозирования. В этом случае прогноз составляется на основе мнений специалистов. Самыми распространенными методами прогнозирования данного типа являются метод экспертных оценок, совокупное мнение торгового персонала, модель ожиданий потребителей и метод Дельфи.
Метод экспертных оценок
При использовании метода экспертных оценок объединяются мнения экспертов из соответствующих сфер и выводится среднее мнение. Например, прогнозируя рентабельность новой модели компьютера, корпорация Control Data может предоставить менеджерам разных функциональных направлений всю доступную базовую информацию и попросить их высказать свое мнение о вероятном уровне сбыта и торговой наценке. Неформальным вариантом этого метода считается «мозговая атака». Участники такой атаки стараются представить как можно больше новых идей, после чего некоторые из них тщательно оцениваются. Эта методика, как правило, требует много времени, но, если организация нуждается в множестве новых идей и альтернатив, она очень полезна.
Совокупное мнение торгового персонала
Опытный торговый персонал часто способен весьма точно прогнозировать спрос. Эти люди знают потребителей и учитывают последние тенденции быстрее, чем создается соответствующая количественная модель. Кроме того, хороший торговый агент зачастую просто «чувствует» рынок и оценивает его точнее, чем количественные модели. Совокупное мнение торгового персонала формируется на основе этого бесценного опыта.
Модель ожиданий потребителей
Как следует из названия модели ожиданий потребителей, прогноз с ее использованием основывается на результатах опросов потребителей, во время которых их просят оценить их будущие потребности. Собрав эти данные и сделав поправки на пере– или недооценку исходя из собственного опыта, менеджер может довольно точно спрогнозировать будущий спрос.
Метод Дельфи
Данный метод – более формальная версия метода экспертных оценок. Изначально он был разработан корпорацией Rand Corporation для прогноза развития военных событий. В своей основе метод Дельфи представляет собой процедуру, позволяющую достигать консенсуса группы экспертов. Эксперты из самых разных областей заполняют подробную анкету по анализируемой проблеме и составляют письменное мнение. Затем каждому из них предлагают общий перечень ответов других экспертов, просят пересмотреть свой прогноз и, если он все же расходится с мнениями остальных специалистов, объяснить, почему. Процедура повторяется обычно три-четыре раза, пока эксперты не придут к единому мнению.
Очень важным условием в данном случае является анонимность, благодаря которой можно избежать группового мышления, межличностных конфликтов и учета различий в статусе экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности полученных результатов, на которые, несомненно, влияет, какие именно специалисты участвовали в оценке, метод Дельфи с большим успехом применялся для составления самых разных прогнозов – от ожидаемого объема сбыта продуктов до изменений социальных структур. Он использовался для прогноза военной мощи СССР, новой государственной политики США и оценки качества жизни в Америке.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.