Содержание

Введение. 3

1. Теоретические основы использования экспертных методов прогнозирования  5

1.1. Понятие прогнозирования и его методов в менеджменте. 5

1.2. Сущность   и специфика экспертных методов прогнозирования. 8

2. Виды и характеристика качественных методов прогнозирования. 21

2.1. Сущность качественных методов прогнозирования. 21

2.2.  Виды и характеристика качественных методов прогнозирования. 22

3. Практические применение некоторых качественных методов прогнозирования  26

3.1. Практические аспекты прогнозирования   отрасли сельского хозяйства  при использовании метода «Дельфи». 26

3.3. Практические аспекты прогнозирования сбыта на предприятии (на примере ФГУП ИЭМЗ «Купол») 31

Заключение. 42

Список литературы.. 44

Введение

Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих реше­ний и применение их на практике. От эффективности разработки этих решений в значительной степени зави­сит успех дела. И прежде чем начинать какое-либо дело, необходимо определить цель своих действий. В процессе производства руководителям предприятия очень часто приходится сталкиваться с критическими проблемами, и от того, на сколько оптимально  принятое решение, будет зависеть конечный финансовый результат дея­тельности предприятия.

         Потребность в решении возникает только при на­личии проблемы, которая в общем виде характеризу­ется двумя состояниями—заданным (желаемым) и фак­тическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управлен­ческого решения. Рассогласование между этими состоя­ниями предопределяет необходимость выработки –управленческого решения и контроля за его реализацией.

         Чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, которые позволили бы оценить степень достижения цели. Без этих критериев не возможна реализация одной из основных функций управления—контроля. Исходя из этого можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно количественно измерить, будет всегда лучше цели, сформулированной лишь словесно (вербально).

         Прогнозирование—это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение—это проекция в будущее, а будущее—содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений. Просчет рисков также является неотъемлемой частью прогнозирования, как системы оценки возможных потерь и выигрышей при принятии данного решения.

         Нужно отметить, что выработка решения есть процесс осознания целей и средств и мысленного обсуждения и совершения действия, предшествующего фактическому выполнению этого действия. Волевой фактор является одним из факторов, направляющих процесс выработки и принятия решения. Поскольку решение может быть различным, назначение волевого фактора состоит именно в выборе одного определенного варианта решения. 

         Целью данной работы является исследование экспертных методов прогнозирования.

         Поставленная цель конкретизируется рядом задач:

1.     рассмотреть теоретические основы экспертных методов прогнозирования

2.     рассмотреть понятие и виды качественных методов прогнозирования

3.     рассмотреть прогнозирование  отрасли сельского хозяйства  с использованием метода Дельфи

4.     рассмотреть прогнозирование сбыта при использовании экспертных методов  на предприятии

1. Теоретические основы использования экспертных методов прогнозирования

1.1. Понятие прогнозирования и его методов в менеджменте

Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Прогнозирование имеет две стороны или плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную); предсказательную (предписательную). Предсказание означает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание означает решение этих проблем, путем использования информации о будущем в целенаправленной деятельности.

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание “предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств” [1, с. 145 ]. В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия”.

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности[3,с . 165].

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методика - это: 1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; 2) учение о методах преподавания той или иной науки[2, с. 189].

Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология - это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности:

·   простые методы;

·   комплексные методы.

Большинство принимаемых предпринимателями решений относятся к будущим событиям, которые невозможно контролировать сегодня. Однако их оценка и предсказание необходимы для перспективного планирования бизнеса. При прогнозировании используются как накопленный опыт прошлого, так и текущие допущения относительно развития событий в будущем. Методы прогнозирования бывают количественные и качественные.

Применение прогнозирования в менеджменте различаются по срокам предсказания:

оперативный (месяц, квартал, полугодие)

краткосрочный (до года)

среднесрочный (до 3-5 лет)

долгосрочный (более 5 лет)

 

Количественные методы прогнозирования основываются на том, что тенденция развития событий в будущем связана с развитием ситуации в прошлом[6,с .123]:

метод экстраполяции (анализ временных рядов, трендов), при котором тенденции прошлого продлеваются в будущее развитие ситуации. Такой метод используется для оценки спроса на товары, объема сбыта, сезонности и др. Применение этого метода возможно лишь в ситуации, когда рыночная ситуация не изменяется слишком быстрыми темпами.

анализ корреляций, рассматривающий зависимость между различными рассматриваемыми факторами и другими переменными. Метод используется для рассмотрения влияния нескольких переменных на прогнозируемый параметр. Применение такого метода является достаточно сложным и дорогостоящим, однако в упрощенном виде его можно использовать и для практического бизнеса.

нормативный метод, базирующийся на оценке потребления товара в будущем в соответствии с его рациональными или нормативными уровнями. Здесь учитываются факторы изменения размера и состава целевого рынка.

 

Качественные методы прогнозирования используются при недостатке исходной информации, либо сложности ее применения и основываются на мнении экспертов[7,с . 134]:

 

оценки сбытовиков, работающих с потребителями и знающих их реакцию и поведение на рынке

оценка ожидания потребителей, основанной на результатах опроса клиентов компании в отношении их потребностей в будущем

метод экспертных оценок (метод «Дельфи»), представляющий анализ мнений специалистов из различных, но связанных областей деятельности. После заполнения анкет и ознакомления с мнением других экспертов специалисты делают новые оценки. Процедура может повторяться несколько раз для получения единого мнения по рассматриваемому вопросу.

 

1.2. Сущность   и специфика экспертных методов прогнозирования

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам[3,с . 176]:

·   по количеству привлеченных экспертов;

·   по наличию аналитической обработки данных экспертизы (табл. 2).

Таблица 1

Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы

Вид обработки мнений

 

Без аналитической обработки

с аналитической обработкой

 

Индивидуальная

Интервью

Экспертные

Генерация идей

Построение сценария

Метод “дерева целей”

Матричный метод

Морфоло-гический анализ

Коллективная

Метод “мозгового штурма”

Метод коллективных экспертных оценок

Метод “Дельфи”

В современной методологической литературе указывают, как правило, на существование трех основных методов сбора первич­ной социологической информации. К ним относят метод прямого на­блюдения, метод анализа документов и метод опроса[9, с. 165].

В комплексе перечисленных социологических методов в насто­ящее время наиболее популярен опрос. Его специфика состоит прежде всего в том, что источником первичной социологической инфор­мации является человек (респондент) - непосредственный участник исследуемых социальных процессов и явлений. В основе опросного метода лежит совокупность предлагаемых опрашиваемым вопросов, ответы на которые и образуют первичную информацию.

Обычно выделяют два больших класса опросных методов - анке­тирование и интервьюирование, связанные с письменной или устной формой общения с респондентами. Существует, однако, еще одно специфическое подразделение опросов, которое далеко не всегда учитывается при проведении социологического исследования, но настолько важное, что его следует рассматривать особо как пре­восходящее по значимости все прочие подразделения. Речь идет об обособлении массового и экспертного опросов.

Наиболее наглядно проявляется отличие экспертного опроса от массового в прогнозировании.

Так, например, программа опроса экспертов не столь детали­зирована и носит преимущественно концептуальный характер. В ней прежде всего однозначно формулируется подлежащее прогнозу явление, предусматриваются в виде гипотез возможные варианты его исхода.

В соответствии со степенью разработанности гипотез, знания направлений прогноза в инструментарий исследования включаются те или иные виды вопросов. В том случае, если исследователь распо­лагает информацией лишь о возможных вариантах исхода прогнози­руемого явления и затрудняется однозначно сформулировать их при­чины, предпочтительней в анкете эксперта использовать открытые вопросы с полной свободой выбора формы ответа. Если же исследователь располагает приемлемыми предположе­ниями о причинах исхода прогноза, он сам может сформулировать прогностические гипотезы. Последние в виде утверждений состав­ляют основу формализации анкеты эксперта[6,с .234].

Ориентация опроса на экспертный или массовый должна гарантироваться формулировкой вопросов, инструкцией интер­вьюеру и т.п., а также контролироваться при кодировке вариантов вопросов. В зависимости от того, какая ориентация опроса призна­на основной, зависит и включение получаемой информации в схему обработки и анализа. В противном случае в рамках одного опроса можно получить разнохарактерную информацию, не приводимую к од­ному основанию. Ориентация на массовый или экспертный опрос существенно влияет на постановку проблемы надежности полученной информации, в особенности если последняя носит оценочный характер.

Метод проведения экспертного опроса является одним из этапов экспертной оценки. Сегодня экспертные оценки стали одной из наиболее бурно развивающихся научно-практических дисциплин, задачей которой стало структурирование и системная организация процесса получения и кодирования данных и знаний, источником которых является человек-эксперт. Экспертные оценки стали единственным и незаменимым средством для решения неформализованных задач в научно-технической и научно-исследовательской деятельности.

Целью проведения экспертного опроса является извлечение экспертных знаний и кодирование их в соответствующую форму, интерпретируемую с помощью разработанного математического аппарата.

Метод проведения экспертного опроса является своеобразным интерфейсом между поставленной проблемой и людьми, решающими эту проблему – экспертами. Таким образом, от выбора метода проведения опроса напрямую зависит качество и объективность экспертной оценки. А областью применения экспертной оценки является решение современных задач системного анализа, связанных со стратегическим планированием и прогнозированием, выбором и принятием решений, структурным анализом и распределением ресурсов, поэтому выбор метода опроса становится трудной и ответственной задачей.

Этот отчёт не претендует на полноту и завершённость по сравнению с другими научными работами, но вполне способен создать общее представление о методах проведения экспертных опросов, их преимуществах и недостатках.

Методы опроса делятся на две группы:

1)  очные (личные) и заочные;

2)  индивидуальные и групповые (коллективные).

Личный опрос – это процедура, в процессе которой исследователь осуществляет очный контакт с экспертом. Недостатком очного опроса являются большие затраты труда и времени как со стороны исследователя, так и экспертов. Необходимость длительного участия в экспертизе обычно вызывает недовольство со стороны экспертов. Кроме того, при очном опросе могут возникать нежелательные искажения информации вследствие психологического воздействия исследователя на эксперта.

Заочный опрос осуществляется путем пересылки анкеты эксперту по почте, его преимущества – простота и дешевизна. Однако надежность полученных данных может быть ниже, чем при очном опросе, поскольку некоторые вопросы эксперт может неправильно истолковать, а на некоторые вообще не дать ответа[4,с . 188].

Рассмотрим вторую группу методов проведения опроса более подробно.

Сравнительно простым методом проведения индивидуального экспертного опроса является способ типа “интервью”. Название этого метода говорит само за себя. Свои суждения эксперт высказывает в беседе с человеком, осуществляющем опрос (прогнозистом), отвечая на поставленные перед ним вопросы. Эксперт в данном случае не имеет времени для предварительного анализа этих вопросов, поэтому прогнозист при проведении интервью должен тщательно продумывать формулировки и смысловое содержание вопросов. Необходимо учитывать тот факт, что наш язык является полиморфным, и в силу этого нужно вопросы формулировать так, чтобы всеми экспертами они понимались однозначно [6, c. 132]. Результаты интервью во многом зависят от специальной подготовленности прогнозиста и от его умения вести свободную беседу, удерживая инициативу в своих руках [2, c. 54].

Вторым способом проведения индивидуального экспертного опроса является “аналитический” способ. Сюда относятся докладная записка и морфологический анализ. Аналитический способ предполагает длительную работу эксперта по анализу поставленных перед ним вопросов. Термин “морфологический анализ” был впервые введен американским астрофизиком Цвики Ф., который занимался техническим прогнозированием в области реактивных двигателей. При использовании этого метода объект прогнозирования прежде всего рассматривается с точки зрения его структуры, а не с точки зрения выполняемых им функций [13, c. 143].

В основе морфологического метода лежит заранее разработанная схема рассмотрения объектов прогнозирования, предназначенная для выявления возможных вариантов решений некоторой многоаспектной проблемы. При этом выделяются различные типы характеристик анализируемых объектов, их различные свойства с указанием элементов каждого типа. Затем формируются различные варианты развития анализируемых объектов на основе перебора всех возможных сочетаний характеристик каждого типа. Общее число вариантов может быть определено как произведение количества элементов каждого типа:

где V – общее число вариантов построения некоторого технического средства; i=1,2,…, n;

i

 
n – количество различных характеристик; r  – количество характеристик i-го типа.

В процессе анализа каждого из выделенных вариантов эксперт определяет те из них, которые перспективны с точки зрения достижения определенной цели в будущем.

Важным при использовании морфологического метода является способ оценки эффективности различных вариантов.

В общем случае предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного индивидуума, что обусловило популярность групповых методов опроса. Основное преимущество этих методов заключается в возможности разностороннего анализа количественных и качественных аспектов проблемы. Недостатком является то, что мнения даже специалистов в одной узкой области могут расходиться, а, значит, не исключено, что на один и тот же вопрос можно получить от специалистов одного профиля различный ответ.

Групповые методы экспертного опроса делятся на два класса: одни используют открытую дискуссию, другие опрос при помощи анкет. Представителями открытой дискуссии являются методы комиссии, суда, мозговой атаки (мозговой штурм, отнесенная оценка). Недостатком дискуссии является то, что для оценки обобщенного мнения всей группы экспертов не используется аппарат математической статистики. Анкетирование исключает непосредственное общение между экспертами. Свои заключения по поставленным перед ними вопросам эксперты представляют анонимно. Этот способ организации работы экспертов использует метод Дельфы.

Метод опроса – это не изобретение социологов. Во всех отраслях науки, где для получение информации исследователь обращается к человеку с вопросами, он имеет дело с различными модификациями этого метода. Например, врачи, выясняя течение болезни и предшествующее состояние здоровья пациента, проводят анамнестические опросы. Юристы, выясняя у свидетелей обстоятельства дела, также пользуются методом опроса, специально изучают его психологические аспекты и возможности оценки достоверности ответов. Журналисты, педагоги, работники служб социального обеспечения и многих других сфер социальной практики используют этот метод для получения интересующей их информации.

         Специфика метода состоит прежде всего в том, что при его использовании источником первичной  информации является человек (респондент) – непосредственный участник исследуемых социальных процессов и явлений. Существует две разновидности опроса, связанные с письменной или устной формой общения с респондентами –анкетирование и интервьюирование. В их основе лежит совокупность предлагаемых опрашиваемых вопросов, ответы на которые и образуют первичную информацию.

Каждый вариант опроса представляет собой одну из наиболее сложных разновидностей социально-психологического общения, обусловленного рядом обстоятельств: содержанием анкеты или интервью, то есть перечнем вопросов, в которых реализован предмет исследования; качеством работы анкетёра или интервьюера; сосредоточенной работы респондента над предложенными вопросами; психологическим состоянием респондента в момент проведения опроса.

Метод опроса, опирающийся на достаточное число обученных анкетёров или интервьюеров, позволяет в максимально короткие сроки опрашивать довольно большое количество респондентов  и получать различную по своей природе информацию.

Однако, всегда следует учитывать возможное искажение информации, полученной методом опроса, связанное с особенностями процесса отражения различных сторон социальной практики в сознании людей.

Наиболее распространенный вид опроса - анкетирование. Оно может быть групповым или индивидуальным.

         Анкета - объединенная единым исследовательским замыслом система вопросов, направленных на выявление количественно-качественных характеристик объекта и предмета анализа. Ее предназначение - дать достоверную информацию. Для этого надо знать и соблюдать ряд правил и принципов ее конструирования, а также особенности различных вопросов. При составлении анкет необходимо учитывать, что вопрос должен быть одинаково понятен различным социально-демографическим группам респондентов (молодым и пожилым, людям с разным образованием и т.д.).

         Все вопросы можно классифицировать: по содержанию (вопросы о фактах сознания, о фактах поведения и о личности респондента); по форме (открытые и закрытые, прямые и косвенные); по функции (основные и неосновные).

         Особенности интервью по-разному проявляются в различных его организационных формах. Рассмотрим их.

         Интервью по месту работы, занятий, то есть в служебном помещении. Оно наиболее целесообразно, когда изучаются производственные или учебные коллективы, а предмет исследования связан с производственными или учебными делами.

         Интервью по месту жительства. Оно становится предпочтительным, если предмет опроса касается таких проблем, о которых удобнее поговорить в неофициальной обстановке, свободной от влияния служебных или учебных отношений.

         Различают три вида интервью: формализованное, фокусированное и свободное.

         Формализованное интервью - самая распространенная разновидность интервьюирования. В этом случае общение интервьюера и респондента строго регламентировано детально разработанными вопросником и инструкцией, предназначенной для интервьюера. При использовании этого вида опроса интервьюер обязан точно придерживаться формулировок вопросов и их последовательности.

         Фокусированное интервью - следующая ступень, ведущая к уменьшению стандартизации поведения интервьюера и опрашиваемого. Оно имеет своей целью сбор мнений, оценок по поводу конкретной ситуации, явления, его последствии или причин. Респондентов в этом виде интервью заранее знакомят с предметом беседы. Предварительно заготавливают и вопросы для такого интервью, причем их перечень для интервьюера обязателен: он может менять их последовательность и формулировки, но по каждому вопросу должен получить информацию.

         Свободное интервью отличается минимальной стандартизацией поведения интервьюера. Этот вид опроса применяется в тех случаях, когда исследователь приступает к определению проблемы исследования. Свободное интервью проводится без заранее подготовленного вопросника или разработанного плана беседы; определяется только тема интервью.

Глубинные интервью относятся к качественным методам исследования. Получаемая в ходе глубинного интервью информация отражает не только стандартное мышление людей, но и их глубокие психологические процессы, выявляет мотивацию к тем или иным действиям, механизмы создания установок по отношению к тем или иным товарам, услугам, событиям.

Для реализации процедуры экспертного оценивания не­обходимо сформировать группу экспертов. Общим тре­бованием при формировании группы экспертов является эффективное решение проблемы экспертизы. Эффектив­ность решения проблемы определяется характеристика­ми достоверности экспертизы и затрат на нее.

Достоверность группового экспертного оценивания зависит от общего числа экспертов в группе, долевого состава различных специалистов в группе, от характе­ристик экспертов.

Определение характера зависимости достоверности от перечисленных факторов является еще одной пробле­мой процедуры подбора экспертов.

Сложной проблемой процедуры подбора является формирование системы характеристик эксперта, сущест­венно влияющих на ход и результаты экспертизы. Эти характеристики должны описывать специфические свой­ства специалиста и возможные отношения между людь­ми, влияющие на экспертизу. Важным требованием к характеристикам эксперта является измеримость этих характеристик.

Еще одной проблемой является организация процеду­ры подбора экспертов, т.е. определение четкой последо­вательности работ, выполняемых в процессе подбора экс­пертов и необходимых ресурсов для их реализации.

После составления списка экспертов им направляют­ся письма с приглашением участвовать в экспертизе. В письмах объясняется цель проведения экспертизы, ее сроки, порядок проведения, объем работы и условия вознаграждения. К письмам прилагаются анкеты данных эксперта и самооценки компетентности. Получив ответы экспертов, группа управления состав­ляет окончательный список группы экспертов.

После составления и утверждения списка экспертам посылается сообщение о включении их в состав эксперт­ной группы. Если экспертное оценивание производится методом анкетирования, то одновременно с уведомлением о включении в экспертную группу всем экспертам высы­лается анкета с необходимыми инструкциями для их за­полнения. Сообщением экспертам о включении их в экс­пертизу заканчивается работа по подбору экспертов.

После проведения опроса группы экспертов осуществля­ется обработка результатов. Исходной информацией для обработки являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов, и содержательное обоснование этих предпочтений. Целью обработки является получе­ние обобщенных данных и новой информации, содержа­щейся в скрытой форме в экспертных оценках. На осно­ве результатов обработки формируется решение проб­лемы.

Наличие как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов приводит к необходимости при­менения качественных и количественных методов обра­ботки результатов группового экспертного оценивания. Удельный вес этих методов существенно зависит от клас­са проблем, решаемых экспертным оцениванием.

Все множество проб­лем можно разделить на два класса. К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется до­статочный уровень знаний и опыта, т. е. имеется необ­ходимый информационный потенциал. При решении про­блем, относящихся к этому классу, эксперты рассмат­риваются как хорошие в среднем измерители. Под тер­мином «хорошие в среднем» понимается возможность получения результатов измерения, близких к истинным. Для множества экспертов их суждения группируются вблизи истинного значения. Отсюда следует, что для об­работки результатов группового экспертного оценивания проблем первого класса можно успешно применять ме­тоды математической статистики, основанные на осред­нении данных.

Учитывая, что проблемы первого класса являются наиболее распространенными в практике экспертного оценивания, основное внимание в этой главе уделяется методам обработки результатов экспертизы для этого класса проблем.

В зависимости от целей экспертного оценивания и выбранного метода измерения при обработке результа­тов опроса возникают следующие основные задачи:

1) построение обобщенной оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;

2) построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым экспертом;

3) определение относительных весов объектов;

4) определение согласованности мнений экспертов;

5) определение зависимостей между ранжировками;

6) оценка надежности результатов обработки.

Задача построения обобщенной оценки объектов по индивидуальным оценкам экспертов возникает при груп­повом экспертном оценивании. Решение этой задачи за­висит от использованного экспертами метода измерения.

Определение согласованности мнений экспертов про­изводится путем вычисления числовой меры, характери­зующей степень близости индивидуальных мнений. Ана­лиз значения меры согласованности способствует выра­ботке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме и выявлению группировок мне­ний экспертов. Качественный анализ причин группиров­ки мнений позволяет установить существование различ­ных взглядов, концепций, выявить научные школы, опре­делить характер профессиональной деятельности и т. п. Все эти факторы дают возможность более глубоко осмыслить результаты опроса экспертов.

Обработкой результатов экспертного оценивания можно определять зависимости между ранжировками различных экспертов и тем самым устанавливать един­ство и различие в мнениях экспертов. Важную роль иг­рает также установление зависимости между ранжиров­ками, построенными по различным показателям сравне­ния объектов. Выявление таких зависимостей позволяет вскрыть связанные показатели сравнения и, может быть, осуществить их группировку по степени связи.

Обработка результатов экспертизы представляет со­бой трудоемкий процесс. Выполнение операций вычисления оценок и показателей их надежности вручную свя­зано с большими трудовыми затратами даже в случае решения простых задач упорядочения. В связи с этим целесообразно использовать вычислительную технику и особенно ЭВМ. Применение ЭВМ выдвигает проблему разработки машинных программ, реализующих алгорит­мы обработки результатов экспертного оценивания.

ВЫВОДЫ

Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Количественные методы прогнозирования основываются на том, что тенденция развития событий в будущем связана с развитием ситуации в прошлом.

Качественные методы прогнозирования используются при недостатке исходной информации, либо сложности ее применения и основываются на мнении экспертов.

В современной методологической литературе указывают, как правило, на существование трех основных методов сбора первич­ной социологической информации. К ним относят метод прямого на­блюдения, метод анализа документов и метод опроса.

Целью проведения экспертного опроса является извлечение экспертных знаний и кодирование их в соответствующую форму, интерпретируемую с помощью разработанного математического аппарата.

2. Виды и характеристика качественных методов прогнозирования

2.1. Сущность качественных методов прогнозирования

Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных методов прогнозирования – это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных цен[4, с. 166].

Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

Общими объектами качественного прогнозирования состояния внешней среды в  первую очередь для предприятия являются тенденции общественного и политико-  экономического развития, отражаемые в основном в законодательстве.  Например,  закон о налогах, закон об акционерных обществах, закон об участии в управлении  коммерческими и некоммерческими предприятиям, закон о местном  самоуправлении, тенденции государственной политики в области транспорта,  энергообеспечения, защиты окружающей среды, труда и занятости и т.п.  

Все это тесно связано с деятельностью предприятий, влияет на их развитие.  Однако, мировой опыт показывает, что политическая ситуация всегда представляет  для предприятий трудно прогнозируемую область и является зоной финансовых и  социальных рисков. К специальным объектам прогнозирования состояния внешней  среды относятся технологическое развитие, характер и сроки развития рыночной активности конкурентов и поставщиков, качественные изменения спроса на рынке.

2.2.  Виды и характеристика качественных методов прогнозирования

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие: - Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением; - Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов; - Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Мнение жюри. Этот метод заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Этот может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

Совокупное мнение сбытовиков.  Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.

Модель ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

Метод экспертных оценок.  Этот метод представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты заполняют подробные вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они также записывают свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Причем все опросники анонимны, как и анонимны сами эксперты, то есть эксперты не знают, кто еще входит в группу.

Из всей совокупности возможных методов анализа, вероятно, одним из наиболее перспективных является балловый метод. Его можно использовать не только для прогнозирования, но и для планирования и для анализа. Этот метод позволяет объективизировать совокупность субъективных мнений.

Впервые балловый метод был разработан и использован аналитиками из США для оценки оборонной мощи Советского Союза.

В настоящее время балловый метод широко используется при решении множества задач планирования и прогнозирования в условиях ограниченности исходных данных, например определение возможных вариантов решения управленческой задачи с количественным исчислением предпочтительности каждого из вариантов, количествен- ной оценки степени влияния на анализируемый объект различных факторов и многих других.

В каждом конкретном случае этапы и последовательность их проведения имеют свою специфику, тем не менее существует общая методология баллового метода, которую в формализованном варианте можно представить следующим образом: - формулирование цели проведения экспертного анализа; - определение группы специалистов, обеспечивающей проведение экспертизы; - разработка и обеспечение проведения экспертного анализа; - формирование группы экспертов, участвующих в экспертизе; - разработка анкеты с формулированием вопросов, исключающих их двоякую трактовку и ориентированных на количественную оценку; - проведение анкетирования; - анализ анкет; - проведение анкетирования во второй, третий, четвертый раз, в зависимости от сложности исследования и требуемой точности; - обобщение результатов.

В основном исполнение практически всех этапов носит технический характер. Полученные результаты могут быть использованы для принятия управленческих решений. Следует еще раз отметить, что метод экспертных оценок универсален и пригоден для решения различных проблем.

Методы качественного прогнозирования состояния внешней среды основаны на  различных видах опроса. дополнительные, как интернет, голосовая почта, мини телеконференция, что в данное время все Первая группа методов опроса - одноступенчатые методы - базируется на прямых опросах. При данном методе требуется точных подход к анализу выборок и вероятностей. Данный метод помогает спрогнозировать вид и сроки изменения рыночной активности, как конкурентов, так и потребителей.

Вторая группа методов опроса - многоступенчатые методы - основаны на обращении к определенному кругу экспертов (Метод Дельфи): - разработка опросника и передача его экспертам

- свод отдельных анонимных ответов в один групповой ответ

- информирование участников о содержании группового ответа и проведение нового, уточненного опроса

- подведение итогов опроса

Таким образом, информация поступающая имеет "обратную связь", что приводит к более точным данным.

         В третьей главе будет представлен пример использования метода Дельфи  при прогнозировании  отрасли сельского хозяйства.

ВЫВОДЫ

Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью.

К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие: - Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением; - Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов; - Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

3. Практические применение некоторых качественных методов прогнозирования

3.1. Практические аспекты прогнозирования   отрасли сельского хозяйства  при использовании метода «Дельфи»

Прогнозирование и программное планирование АПК базируется на ранее изложенных принципах, приемах и методах экономического прогнозирования и планирования.

В качестве объекта прогнозирования возьмем подкомплекс АПК Хабаровской области - зернопродуктовый. Основным показателем развития комплекса является валовой сбор зерна.  Исследуем изменение данного показателя в течении длительного временного промежутка.

Динамика валового сбора зерна в Хабаровской области представлена в следующей таблице 2.

Таблица 2

 ВАЛОВОЙ СБОР ЗЕРНА В 1919 - 2005 г.

(в первоначально-оприходованном весе)

(в хозяйствах всех категорий) [3,с . 187]

Годы

Тыс.тонн.

Годы

Тыс.тонн.

Годы

Тыс.тонн.

Годы

Тыс.тонн.

1919

1141.9

1965

1115

1979

2189.7

1993

2838.6

1 926

923.1

1966

1020.5

1980

2244.2

1994

2230,3

1942

1104.7

1967

1524.9

1981

1993.6

1995

2742.2

1946

1169.0

1968

1469.9

1982

2776.5

1996

2730.8

1951

380.1

1969

1086.6

1983

2289.6

1997

2031.7

1956

777.1

1970

1592.1

1984

2286.0

1998

2534.5

1957

831.5

1971

1670.2

1985

1427.6

1999

2682.8

1958

890.9

1972

1668.1

1986

1516.9

2000

2153.7

1959

936.3

1973

1787.0

1987

1383.4

2001

1489.6

1960

911.7

1974

2048.1

1988

1913.1

2002

1459.4

1961

120.7

1975

2756.2

1989

1982.3

2003

1776.4

1961

840.7

1976

2008.0

1990

1732.8

2004

1800.2

1963

1015.5

1977

2144.7

1991

2037.4

2005

1819.1

1964

1054.5

1978

2067.8

1992

2331.3

 

         Значительные колебания анализируемого временного ряда были вызваны социально-экономическими и природными факторами.

         Для прогнозирования валового сбора зерна была проведена экспертная оценка по методу “Дельфи”. В экспертизе приняло участие 14 человек. Экспертиза проводилась в письменном виде, в форме рассылки анкет. Условия проведения экспертизы были соблюдены: эксперты работали анонимно и  автономно. В вопросниках был поставлен следующий вопрос: ”Назовите объем валового сбора зерна в Хабаровской области в 2006 году в певоначально-оприходованном весе в хозяйствах всех категорий”. В качестве дополнительной информации экспертам предлагалась статистическая информация - таблица 3

         Экспертиза проводилась в два тура[4,с . 189].

Первый тур опроса. Результаты ,а также ранжированный ряд представлены в таблице 3.

Таблица 3

 Результаты первого тура экспертизы

Экспертные

данные (тыс.т)

2100

2200

1800

2600

1900

1950

1950

1975

1950

1950

2000

2050

2000

2000

Ранжированный ряд

1800

1900

1950

1950

1950

1950

1975

2000

2000

2000

2050

2100

2200

2600

                     

           n – число экспертов, участвующих в экспертизе.

Q0,25=1950           Q0,75=2050

Me

 

Ранжированный ряд

 

Экспертные данные

 

Рис 1. - Графики экспертных оценок  валового сбора зерна

2 тур опроса

Таблица 4

Результаты второго тура экспертизы

Экспертные

данные (тыс.т)

1975

1990

2000

2000

2000

2050

1900

2090

1900

1975

1960

1960

1975

1980

Ранжированный ряд

1900

1900

1960

1960

1975

1975

1975

1980

1990

2000

2000

2000

2050

2090

=1983             Q0,25=1960                    =47,72

Me=1978             Q0,75=2000                    n=2,40%

         Коэффициент вариации уже после первого тура экспертизы не превышал 33%, для уточнения результатов был проведен второй тур. Коэффициент вариации снизился  на 6,5%. Мнения экспертов практически полностью согласованы, точность экспертной оценки достаточно высока - n=2,40%.

Me

 

Ранжированный ряд

 

Экспертные данные

 

         Рис. 2 - Графики экспертных оценок второго тура

         Окончательные статистические результаты экспертизы “Дельфи” приведем в таблице 5.

Таблица 5

 Итоги экспертной оценки “Дельфи”

Тур

Интервал

Средняя оценка в туре

Дисперсия    б2

v = б/х 100%

1

1956 – 2056

2030

32873,2

8,9

2

1966 – 2006

1982,5

2277,6

2,4

         Результатом экспертизы является медиана ранжированного ряда в туре 2: Me=1978 (тыс.т.)

         Экспертами были приведены следующие аргументы за минимальный сбор зерна[6,с .1 76]:

·        негативная оценка материально-технической базы основных хозяйств;

·        прогнозная оценка погодных условий:

·        недостаточное финансирование АПК;

·        проблемы  в области управления АПК.

Аргументы за максимальный сбор зерна:

·        активизация хозяйственной деятельности фермерских хозяйств в связи с проводимой в области аграрной реформой;

·        увеличение посевных площадей.

         По результатам были сделаны следующие выводы:

1.     В результате 2-х туров оценки эксперты пришли к выводу, что валовой сбор зерна в Хабаровской области в 2006 году составит 1978 тыс.т, это на 159 тыс.т больше чем в 2005 г. Тенденция роста сбора зерна сохранится .                

2.     На  протяжении двух туров коэффициент вариации составил менее 33%, опрос можно было прекратить после первого тура, но для уточнения результата был проведен второй тур.

3.3. Практические аспекты прогнозирования сбыта на предприятии (на примере ФГУП ИЭМЗ «Купол»)

При прогнозировании сбыта чаще других применяются следующие методы[4,с .1 90]:

          1. Аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные показатели рыночной ситуации.

2. Имитационные модели, когда вместо реальных данных используются построения, созданные с помощью ЭВМ.

3. Нормативные прогнозные расчеты, проистекающие из рекомендуемых норм потребления.

4. Прогнозирование по экспертным оценкам (Метод Дельфи, метод опроса референтных групп).

5. Метод составления сценариев.

6. Методы экстраполяции: технические, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели.

7. Методы статистического моделирования (парные и много факторные уравнения регрессии)

8. Прогнозирование по коэффициентам эластичности.

Успешность применения каждого метода зависит от его соответствия конкретной ситуации, цели прогнозирования, исходных данных.

В рамках данного параграфа проводим анализ прогнозирования сбыта на примере предприятия ФГУП ИЭМЗ «Купол», которое занимается  реализацией кондиционеров в городе Хабаровске.

Оценка прогнозируемых объемов продаж будет иметь минимальную погрешность при комбинировании количественных и качественных методов расчета.

 Расчет прогноза продаж систем кондиционирования производства ФГУП "ИЭМЗ"Купол" на 2006 - 2009 год для наибольшей достоверности производился двумя  способами: метод Дельфи, методом опроса референтных групп. Для определения вероятного варианта развития событий разработана методика определения сценария прогноза продаж.

Составление прогноза начинается с анализа продаж существующих товаров и потребителей в динамике за прошлые 3-5- лет (сбытовая статистика).           Этот прогноз очень важен, так как он основывается на проверенной информации и является верным для сформированного рынка. При применении количественных методов предполагается, что рынок развивается стабильно. Прогноз составляется на срок, не более чем треть периода, на которые имеются данные.

При проведении прогноза продаж учитывались следующие особенности:           - объем имеющегося парка кондиционеров был оценен на основании мнения отраслевых экспертов и статистических данных - 4-5 % от объема рынка;           - срок службы систем кондиционирования с учетом факторов физического, экономического и морального старения составляет 5 лет;           - степень обновления рынка новыми моделями кондиционеров учитываемая при определении Пi и составляет 7% всего рынка.           Далее, с использованием статистических данных о количестве потребителей в каждом сегменте по РФ и в исследуемых регионах, были определены годовые объемы потребления кондиционеров в Хабаровском крае  в разрезе каждого сегмента.

Прогноз продаж был проведен методом прямого счета (1) по следующей формуле:

где    Vпр - объем продаж за период (год);

          Пi - количество i - ой группы потребителей;

Пi= Пк - Нр - Пн                                      (2)

где    Пк - количество потребителей в сегменте;

          Нр - насыщенность рынка (количество потребителей, имеющих системы кондиционирования на данный момент.

          Пн - количество потребителей, предпочитающих приобретение новых моделей кондиционеров (4 %).

          Нп - норма потребления продукции (в год);

         Пл - коэффициент платежеспособности сегмента;

          Кв - рыночная квота ФГУП "ИЭМЗ "Купол"

          Ксi - рассчитан на основании представленной структуры спроса на кондиционеры по сегментам рынка.

          При проведении расчетов по формуле (1) получен прогноз продаж, привязанный к территориям планируемого сбыта систем кондиционирования (таблицы 6,7 и 8).

Таблица 6

Расчет прогноза объема продаж систем кондиционирования Хабаровского края

Сегменты рынка

Кол - во Потреб., Пi

Пл

Н п.

Кв ФГУП "ИЭМЗ "Купол"

Кс

Прогноз продаж Хабаровский край

2006

2009

2006

2009

Финансовые структуры

2736

0,8

2

0.01

0.1

0,05

2

20

Офисы коммерческих фирм

3545

0,8

1

0.01

0.1

0,05

1

14

Торговля и предприятия питания

83396

0,8

0,6

0.01

0.1

0,25

100

1000

Муниципальные учреждения

18636

0,4

2

0.01

0.1

0,1

14

140

Ремонтно - строительные организации

22585

0,5

1

0.01

0.1

0,05

5

50

Промышленные предприятия

33529

0,4

10

0.01

0.1

0,1

134

1340

Частные покупатели (количество семей, городское население)

1918400

0,2

0,1

0.01

0.1

0,55

211

2110

прогноз объема продаж Vпр

467

4670

Таблица 7

Расчет прогноза объема продаж систем кондиционирования Красноярского края

Сегменты рынка

Кол - во Потреб., Пi

Пл

Н п.

Кв ФГУП "ИЭМЗ "Купол"

Кс

Прогноз продаж Южный регион

2006

2009

2006

2009

Финансовые структуры

1728

0,8

1,2

0.01

0.1

0,15

2

20

Офисы коммерческих фирм

2168

0,8

0,8

0.01

0.1

0,25

3

30

Торговля и предприятия питания

22761

0,8

0,4

0.01

0.1

0,25

20

200

Муниципальные учреждения

13893

0,4

2

0.01

0.1

0,1

10

100

Ремонтно - строительные организации

10459

0,5

0,6

0.01

0.1

0,25

8

80

Промышленные предприятия

13749

0,6

6

0.01

0.1

0,1

50

500

Частные покупатели (количество семей, городское население)

0,2

0,1

0.01

0.01

0.1

0,25

50

500

прогноз объема продаж Vпр

143

1430

Таблица 8

Объемы продаж (прогноз) для ФГУП "ИЭМЗ "Купол".

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России, 2006 год

Общий объем продаж по России, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Сплит - системы (бытовые)

110

1200

100

1000

750

8000

Мультисплит-системы

20

200

5

50

50

100

Оконные кондиционеры

300

3000

30

300

400

4500

Полупромышленные, в том числе канальные кондиционеры (40 %)

30 12

300 120

10 4

100 40

100 40

1400 550

Итого Vпр :

460

4600

145

1450

1300

14000

          Один из методов, который мы применили при расчете прогноза сбыта - метод референтных групп.

Был проведен экспертный опрос путем заполнения анкет в следующих экспертных группах:

- региональные менеджеры по продажам - 15 экспертов;

          - руководители высшего звена - 9 экспертов;

          - мнение клиентов - 11 экспертов.

        Анализ и обработка экспертных оценок дали следующие результаты:        1. Региональные менеджеры оценили будущий прогноз на 17 % ниже, чем в группа "руководителей высшего звена". Это объясняется тем, что сбытовики заинтересованы иметь легко выполнимый план по продажам, и в конце периода добиться повышения выполненных показателей. В то время, как руководители заинтересованы в увеличении оборотного капитала.

          2. Оценка экспертной группы "Клиенты" оказалась почти посередине между оценками вышеуказанных групп ( на 9% больше, чем региональные менеджеры и на 6% меньше, чем руководители). Оценка данной группы практически совпала (с небольшой погрешностью) с расчетными данными по прогнозу сбыта.

          Данные в итоговой табл. 9 рассчитаны с учетом специфики рынка. Профессионально реализацией кондиционеров в каждом городе исследуемых регионов занимаются не более 5 -10 ведущих специализированных фирм (среди них и проводился экспертный опрос), которые реализуют до 80 % всего объема продаж. Остальные 20 % объема продаж приходятся на фирмы, которые реализуют кондиционеры в единичных количествах в течение весенне - летнего сезона.

Таблица 9

Прогноз объема продаж на 2006 год (общий).

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России

Объем продаж, 100%

Объем продаж, 80%

Объем продаж, 100%

Объем продаж, 80%

Сплит - системы (бытовые)

10650

8512

7535

6028

70000

Мультисплит-системы

1550

1216

400

325

5000

Оконные кондиционеры

22800

18240

2380

1900

37500

Полупромышленные, в том числе канальные кондиционеры (40 %)

3000

2432

685

545

9375

Итого:

38000

30400

11000

8800

125000

По результатам методики референтных групп общий объем продаж систем кондиционирования составит по Хабаровскому краю 38 000 штук,  а по Красноярскому краю -  11000 штук.

Доля рынка предприятия в первый год выхода на рынок по оценке экспертов не превысит - 1 %, в третий год выхода на рынок целью предприятия является: занять 10 % рынка систем кондиционирования.

Привлечение отраслевых экспертов позволило оценить прогноз продаж с помощью Дельфи - метода.

          Каждого эксперта попросили дать оценку ожидаемого объема продаж с учетом и оценкой наиболее важных по их мнению факторов, влияющих на прогноз сбыта. А также необходимым условием было обоснование их мнения.           Опрос проводится с помощью анкет. Личные контакты экспертов и коллективные обсуждения исключены. Полученные ответы сопоставлялись группой сотрудников и обобщенные результаты снова направлялись экспертам.           После первого тура оценки экспертов имели небольшое расхождение. Двух туров оказалось достаточно для достижения консенсуса. Результаты второго тура были приняты в качестве значения групповой экспертной оценки прогнозируемого объема продаж.

          Результаты опроса отраслевых экспертов приведены в таблицах 10 и 11.

Таблица 10

Распределение кондиционеров на российском рынке по объему продаж в 2005 году, прогноз на 2006 - 2009 г.

Наименование оборудования

Количество, шт/год

Количество, %

2005 год

2006 год

2009 год

2005 год

2006 год

2009 год

Мобильные кондиционеры

3600

3100

3500

2,6

2,5

2,5

Полупромышленные сплит-системы

9000

9400

10500

6,6

7,5

7,5

Бытовые сплит-системы

75200

70000

81200

54,9

56,0

58,0

Мультисплит-системы

6300

5000

5600

4,6

4,0

4,0

Оконные кондиционеры

42900

37500

39200

31,3

30,0

28,0

ВСЕГО:

137000

125 000

140 000

100 %

100 %

100 %

Таблица 11

Прогноз объема продаж для ФГУП "ИЭМЗ "Купол" в целевых регионах

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России, 2006 год

Общий объем продаж по России, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Сплит - системы (бытовые)

110

1140

80

820

750

8000

Мультисплит-системы

10

130

3

50

50

100

Оконные кондиционеры

260

2800

20

260

400

4500

Промышленные,В том числе: *канальные кондиционеры

20 8

230 92

7 3

70 30

100 40

1400 550

Итого :

400

4300

110

1200

1300

14000

*Канальные кондиционеры в составе полупромышленных составляют до 40 % от объема продаж.

Разброс в оценке прогноза сбыта, учитывая результаты, полученные во всех использованных методах составил 12,5 %.

В результате анализа и усреднения всех проведенных расчетов определены три варианта развития событий: пессимистический (минимальный) прогноз объема продаж, оптимистический (максимальный) и оптимальный (наиболее вероятный) прогноз.

Таблица 12

Прогноз объема продаж кондиционеров производства ФГУП "ИЭМЗ "Купол" по целевым регионам. Среднее значение -оптимальный вариант

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России, 2006 год

Общий объем продаж по России, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Сплит - системы (бытовые)

90

1120

80

820

750

8000

Мультисплит-системы

15

160

3

50

50

100

Оконные кондиционеры

245

2400

20

260

400

4500

Промышленные,В том числе: канальные кондиционеры

30 12

320 120

7 3

70 30

100 40

1400 550

Итого :

380

4000

110

1200

1300

14000

         

 При расчете учтены тенденции роста рынка кондиционеров на 12 % к 2009 году. Данный прогноз справедлив для ситуации, когда факторы зависимости спроса будут соответствовать приведенным в табл.14 для оптимального варианта.

Таблица 13

Прогноз объема продаж кондиционеров производства ФГУП "ИЭМЗ "Купол" по целевым регионам. Пессимистический (минимальный) вариант.

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России, 2006 год

Объем продаж, 2006 год

Общий объем продаж по России, 2009 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Сплит - системы (бытовые)

80

630

60

500

600

6600

Мультисплит-системы

10

70

3

20

50

400

Оконные кондиционеры

190

1550

20

150

200

2200

Промышленные,В том числе: канальные кондиционеры

20 8

150 60

7 3

50 20

150 60

600 240

Итого :

300

2400

90

720

1000

9800

         

Минимальный прогноз объема продаж характерен для ситуации, обозначенной в табл.14., когда факторы зависимости спроса определяются в наиболее неблагоприятном варианте.

Доля рынка для предприятия в 2006 году по предварительным оценкам в такой ситуации не превысит 6 - 8 % рынка.

Таблица 14

Прогноз объема продаж кондиционеров производства ФГУП "ИЭМЗ "Купол" по целевым регионам. Оптимистический (максимально возможный) вариант.

Модели

Хабаровский край

Красноярский край

Общий объем продаж по России, 2006 год

Объем продаж, 2006 год

Общий объем продаж по России, 2009 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Объем продаж, 2006 год

Объем продаж, 2009 год

Сплит - системы (бытовые)

110

1300

100

1250

1100

12500

Мультисплит-системы

20

200

5

50

50

600

Оконные кондиционеры

300

3200

30

400

330

3600

Промышленные,В том числе: канальные кондиционеры

30 12

300 120

10 4

150 60

120 50

1300 550

Итого :

460

5000

145

1850

1600

18000

Наиболее благоприятный для предприятия вариант (правая колонка в табл.14, когда прогноз достигнет максимального значения. Доля рынка для предприятия по предварительным оценкам составит 12 - 14 % рынка.           По результатам и рекомендациям проведенного исследования ( апрель - май 2006 года) были получены практические результаты, подтверждающие верность прогноза:

          - по итогам года проведение пробных продаж подтвердило полученные результаты исследования, погрешность расчетов прогноза сбыта составила не более 5 %;

          - на основании рассчитанного прогноза продаж, разработан проект плана реализации и производства систем кондиционирования на 2007 год. По результатам 2007 года будет проведена ревизия "механизма" прогнозирования и, при необходимости, его корректировка.

ВЫВОДЫ

Прогнозирование и программное планирование АПК базируется на ранее изложенных принципах, приемах и методах экономического прогнозирования и планирования.

Результаты прогнозирования сельского хозяйства Хабаровского края при использовании метода Дельфи:

3.     В результате 2-х туров оценки эксперты пришли к выводу, что валовой сбор зерна в Хабаровской области в 2006 году составит 1978 тыс.т, это на 159 тыс.т больше чем в 2005 г. Тенденция роста сбора зерна сохранится .                

4.     На  протяжении двух туров коэффициент вариации составил менее 33%, опрос можно было прекратить после первого тура, но для уточнения результата был проведен второй тур.

При прогнозировании сбыта чаще других применяются следующие методы:

          1. Аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные показатели рыночной ситуации.

2. Имитационные модели, когда вместо реальных данных используются построения, созданные с помощью ЭВМ.

3. Нормативные прогнозные расчеты, проистекающие из рекомендуемых норм потребления.

4. Прогнозирование по экспертным оценкам (Метод Дельфи, метод опроса референтных групп).

5. Метод составления сценариев.

6. Методы экстраполяции: технические, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели.

7. Методы статистического моделирования (парные и много факторные уравнения регрессии)

8. Прогнозирование по коэффициентам эластичности.

Заключение

В заключении данной работы можно сделать вывод, что задачами экономического прогнозирования является выявление перспектив ближайшего или более отдалённого будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности, выработка оптимальных управленческих решений и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

           Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Количественные методы прогнозирования основываются на том, что тенденция развития событий в будущем связана с развитием ситуации в прошлом.

Качественные методы прогнозирования используются при недостатке исходной информации, либо сложности ее применения и основываются на мнении экспертов.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

·   по количеству привлеченных экспертов;

·   по наличию аналитической обработки данных экспертизы

Обычно выделяют два больших класса опросных методов - анке­тирование и интервьюирование, связанные с письменной или устной формой общения с респондентами.

Целью проведения экспертного опроса является извлечение экспертных знаний и кодирование их в соответствующую форму, интерпретируемую с помощью разработанного математического аппарата.

Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных методов прогнозирования – это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных цен.

Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением; - Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов; - Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

Результаты прогнозирования сельского хозяйства Хабаровского края при использовании метода Дельфи:

5.     В результате 2-х туров оценки эксперты пришли к выводу, что валовой сбор зерна в Хабаровской области в 2006 году составит 1978 тыс.т, это на 159 тыс.т больше чем в 2005 г. Тенденция роста сбора зерна сохранится .                

6.     На  протяжении двух туров коэффициент вариации составил менее 33%, опрос можно было прекратить после первого тура, но для уточнения результата был проведен второй тур.

Один из методов, который мы применили при расчете прогноза сбыта - метод референтных групп.

Был проведен экспертный опрос путем заполнения анкет в следующих экспертных группах:

- региональные менеджеры по продажам - 15 экспертов;

          - руководители высшего звена - 9 экспертов;

          - мнение клиентов - 11 экспертов.

Список литературы

1.     Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных». / Справочное издание под ред. Айвазяна С.А. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 471 с.

2.     Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. – М.: Экономика, 2002. – 256 с.

3.     Бешелев С.Д.,Гурвич Ф.Г.Математико-статистические методы экспертных оценок.2-е изд. перераб. и доп. М: Статистика, 2004 . -263с.

4.     Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование в управлении техническим уровнем и качеством продукции: Учеб. Пособие.-М:Издательство стандартов, 2003. - 232с.

5.     Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов.-г.Железнодорожный, Моск.обл.:ТОО НПЦ “Крылья”, 2003. - 400с.

6. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под         ред. Гранберга А.Г.- М:Финансы и статистика, 2002. - -383с.

7.     Кузьбожев Э.Н. Экономическое прогнозирование (методы и модели): Учеб. пособие.( Хабаровск. гос. техн. ун-т Хабаровска),2002. - 84с.

8.     Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений .  М: Патент, 2003. -217с.

9.     Матрусов Н.Д. Региональное прогнозирование и управление. – М.: Дело, 2003. – 178 с.

10.Мотышина М.С.Методы социально-экономического прогнозирования: Учебное пособие- СПб: Изд-во СПб УЭФ,2002.-114с.

11.Основы экономического и социального прогнозирования / Под. ред. В.Н. Мосина, Д.М. Крука. – М.: Высш. шк., 2003. – 433 с.

12.Прогнозирование и планирование в условиях рынка : Учеб. пособие для вузов . Под ред. Морозовой Т.Г., Пикулькина А.В.- М: ЮНИТИ-ДАТА,2003-318с.

13.Прогнозирование и планирование экономики:Учеб. пособие/ Борисевич В.И., Кандаурова Г.А. - Мн.:ИП”Экоперспектива”, 2004. - 432с.

14.Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В. Бес­тужев-Лада. М.: Мысль, 2002. – 267 с.

15.Стратегическое планирование / Под. ред. Уткина Е.А. – М.: “ТАНДЕМ”. Издательство ЭКМОС, 2002. – 256 с.

16.Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. – М.: Статистика, 1971. – 356 с.

17.Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. пособие . Под ред.   Саркисяна С.А. М: “Высш. Школа”,2002

18.Фахрутдинова А.З. Основы социального прогнозирования: УМК. - Новосибирск, СибАГС, 2003. – 367 с.

19.Хохлов Б.П. О состоянии и основных направлениях развития агропромышленного комплекса области в 2006году// Хабаровская правда . - 28 марта . - 2004 . -  с.2

20.Черныш Е.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. – М.: ПРИОР, 2003. – 245 с

21.Четыркин Е.М. Статистические  методы прогнозирования. – М.: Статистика,  2002. – 267 с.