Содержание
Введение. 3
1. Понятие и сущность прогнозирования рынка. 4
2. Методы прогнозирования рынка: классификация, выбор, достоинства, недостатки 5
3. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. 17
Заключение. 20
Приложение 1. 21
Приложение 2. 23
Список литературы.. 25
Введение
Определение положения организации на рынке и, как следствие, оценка экономической эффективности ее функционирования, осуществляются посредством обоснования возможных объемов реализации продукции организации. Формирование прогнозных оценок объема продаж продукции конкретным предприятием связано с выявлением и анализом двух основных групп факторов: факторов, определяющих величину и динамику емкости рынка определенной группы товаров или услуг, на котором обращается продукция предприятия, и факторов, определяющих долю рынка, занимаемую продукцией с определенным уровнем конкурентоспособности в рамках одной группы товаров или услуг.
Прогнозирование – наиболее сложный вид деятельности в системе маркетинговых исследований. Оно является основным и завершающим этапом маркетинговых исследований, главные результаты которого товаропроизводители закладывают в основу программ своей деятельности.
Прогнозирование емкости рынка заключается в обосновании посредством различных методов совокупных объемов потребления конкретной группы товаров или услуг в определенном временном периоде.
Целью данной работы является изучение сущности прогнозирования товарных рынков. В работе поставлены следующие задачи: рассмотрение понятия и сущности прогнозирования товарных рынков, методологии прогнозирования, а также оценки качества прогнозирования
1. Понятие и сущность прогнозирования рынка
Прогнозирование рынка - оценка перспектив развития конъюнктуры, изменения рыночных условий для определения тенденций и путей развития изучаемого сектора или рынка в целом. Прогнозирование товарного рынка основывается на анализе фактических данных прошлого и настоящего исследуемого рынка. Цель прогноза - определить тенденции факторов, воздействующих на рыночную ситуацию, к которым относятся: общехозяйственная конъюнктура; структурные изменения экономики; изменения потребностей покупателей; изменение цен и показателей кредитной и валютно-финансовой сфер; появление новых товарных рынков.
Прогнозирование товарного рынка подразделяется на краткосрочное (на срок до 1,5 лет), среднесрочное (на 5 лет) и долгосрочные (до 15 лет)[1].
Различия в горизонте прогностической работы находят отражение и характере фирменного планирования: стратегическое планирование – на базе средне- и долгосрочных прогнозов, а текущее планирование – на основе краткосрочных прогнозов. Оба этих направления как составная часть системы маркетинговой деятельности тесно взаимодействуют между собой, увязывая стратегию маркетинга с оперативной деятельностью. Стратегическое планирование выполняет функции связующего звена между рынком и производством, между прогнозированием будущих условий хозяйствования и поисками путей достижения намеченных стратегических целей. В этом смысле прогнозирование условий хозяйствования подразумевает оценку будущих состояний внешней среды, в первую очередь рыночной, в которой предстоит действовать производителю. Одновременно прогнозируются внутренняя среда предприятия, ее вероятностные изменения.
Разработка прогнозов будущего состояния условий хозяйствования включает оценку предстоящей конъюнктуры рынка (для краткосрочных прогнозов) и тенденций изменения рынка и его «смежников» (для средне- и долгосрочных прогнозов).
В методическом плане важно обеспечить сопряжение звеньев цепи «прогноз-план» за счет установления периодов прогнозирования в соответствии с задачами планирования. В процессе разработки стратегий действий следует уделять достаточное внимание и долгосрочным и краткосрочным прогнозам с целью исключения доминирования каких-либо аспектов. По этой причине прогнозы проводятся как с кратко-, так и с долгосрочными периодами упреждения.
Методологически при средне- и долгосрочном прогнозировании не учитываются частные и случайные факторы развития рынка; чем длительнее прогнозный период, тем более обобщенным становится прогноз, а факторы воздействия на конъюнктуру рынка уступают место факторам, формирующим длительные, существенные тенденции рынка.
2. Методы прогнозирования рынка: классификация, выбор, достоинства, недостатки
Существует широкий круг методик и методических подходов к прогнозированию. Выбор прогностического аппарата и умелое его использование в целях прогнозирования – это довольно сложная проблема, в частности и в методолого-методическом плане, о чем свидетельствует отсутствие единого общепризнанного набора конкретных методик и процедур прогнозирования. Нельзя, однако, не отметить, что имеется существенное сходство методов прогнозирования, используемых зарубежными и российскими специалистами. Общепринятыми и основными методами прогнозирования являются: 1.Экспертное прогнозирование; 2.Изыскательское прогнозирование; 3.Нормативное прогнозирование; 4.Метод сценариев[2].
Технологическое прогнозирование подразделяется на изыскательское (иногда его еще называют поисковым) и нормативное. В основе изыскательского прогнозирования положена ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуаций на основании при разработке прогноза информации. Перемещение в пространстве технологий от технологий более низкого уровня к технологиям более высокого уровня относится к изыскательскому прогнозированию. Или иначе можно сказать, что потребности и цели должны соответствовать средствам и возможностям коммерческой организации. Нормативное прогнозирование ориентировано на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от технологий более высоких уровней к технологиям более низкого уровня, то есть от потребностей и целей к средствам их реализации. В рамках технологического прогнозирования решаются такие задачи, как разработка прогнозов в области экономической, коммерческой деятельности, социальной и политической.
Одной из главных проблем точности и эффективности прогнозов является максимально полезное сочетание методов изыскательского и нормативного прогнозирования. Это является следствием различия используемых методов. Так для изыскательского прогнозирования, характерно использование таких методов, как: экстраполяция; моделирование; метод исторической аналогии; написание сценариев; другие методы; базирующихся на анализе точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации. Использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно. Основными же методами, использующимися при нормативном прогнозировании являются, в первую очередь, методы ПАТТЕРН, Делфи, Глушкова, Поспелова и др.[3].
К новым видам прогнозирования относят прогнозирование с использованием обратной связи, интуитивные методы, «обходные» и др. Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно полно представлены именно в изыскательском и нормативном прогнозировании. Также следует отметить, что очень важным моментом (как для процесса сбора, так и для процессов анализа и обработки данных) определения того является ли информация количественной или неколичественной (качественной).
Количественная информация, если она достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что позволяет использовать точные математические методы и модели и определять тенденции развития ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностях при расчетах и т.д. Но даже более существенным является то обстоятельство, что круг проблем, для которых удается разработать адекватные математические модели, оказывается значительно уже того множества ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения. Гораздо чаще при разработке прогнозов приходится иметь дело с качественной информацией. При разработке прогноза к их числу относят ситуации, когда данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью вербальных или вербально-числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов. Существуют также ситуации, когда полученная количественная информация не может быть «вписана» ни в одну из имеющихся математических моделей, также может быть проанализирована с помощью специально разрабатываемых методов качественного анализа.
В последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в большей степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов. Типология методов прогнозирования представлена на рис. 1 (Приложение 1). На рис. 1. показан метод прогнозирования, классифицированный по двум измерениям: степень свободы процесса прогнозирования от субъективности и большей или меньшей степени аналитичности этого процесса. В крайних точках этих измерений — субъективные и объективные методы и методы наивные и причинно-следственные.
Субъективные методы — процессы, используемые для формирования прогноза, но не изложенные в явной форме и неотделимые от лица, делающего прогноз. Объективные методы — четко сформулированные процессы прогнозирования, которые могут быть воспроизведены другими лицами. Это первое измерение фактически противопоставляет количественные методы качественным, в которых преобладают интуиция, творчество, воображение. При использовании интуитивных методов прогноз формируется на базе наблюдений за прошлыми изменениями исследуемой переменной (к примеру, уровень вторичного спроса), без учета в явной форме основных движущих факторов. При использовании причинно-следственных (казуальных) методов факторы, определяющие спрос, идентифицированы, а их будущие вероятные значения спрогнозированы; из них выводится вероятное значение спроса (другой характеристики рынка) при условии реализации принятого сценария. Это второе измерение противопоставляет методы экстраполяции методов, объясняющим взаимосвязи, независимо от их количественного или качественного характера.
В экономической литературе представлены три основных подхода к прогнозированию емкости рынка, каждый из которых реализуется посредством определенных методов прогнозных расчетов. Общая классификация подходов и соответствующих им методов прогнозирования емкости рынка представлена в табл. 1. С помощью экспертного метода прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов. В экспертном прогнозировании существует несколько основных этапов, которые представлены на рис. 2 (Приложение 1)[3].
На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи: подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза, сформулировано задание на прогноз, сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения, сформулирована экспертная комиссия, подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза, подготовлена информационная база для проведения прогноза, подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза. После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.
Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки. В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития. Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и т.д. модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.
При разработке прогноза, внешним условиям, внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньше внимания, чем внутренним. Внутренняя среда, как внутреннее условие объекта прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя включает общее внешнее окружение и непосредственно деловое окружение организации. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно. На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени. Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий. В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть однотуровыми и многотуровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями т.д.
Классификация методов прогнозирования представлены в табл.1. (Приложение 2). Эвристический подход, основанный на привлечении экспертов, находит широкое применение в практике прогнозирования возможной емкости рынка. Специфика прогнозирования емкости рынка как макроэкономического явления обусловлена необходимостью наличия у организации, осуществляющей планирование своей деятельности на рынке, достаточной информации, прежде всего об ориентирах государственной политики по регулированию экономики и его последствиям для общего социально-экономического положения. Отсутствие указанной информации наряду с недостатком опыта у специалистов предприятия в формировании прогнозов на основе обработки обширной совокупности информации и выявления причинно-следственных связей в характере развития рыночных процессов на макроэкономическом уровне существенно затрудняют использование данного подхода на уровне отдельных предприятий. В подобных условиях, характеризующихся внешними и внутренними ограничениями, использование мнений экспертов - специалистов предприятия, отраслевых консультантов или специализированных организаций с их опытом анализа состояния рыночной конъюнктуры и прогнозирования ее изменения в плановом периоде, а также потребителей продукции, непосредственно определяющих потребление конкретных товаров и услуг, - является наиболее приемлемым и позволяет сформировать прогноз емкости рынка посредством различных методов, характеристика которых представлена в табл.2 (Приложение 2). Однако, несмотря на достоинства эвристического подхода, заключающиеся в возможности его применения для прогнозирования емкости любого рынка, в особенности рынков принципиально новых товаров и услуг, а также возможности получения квалифицированного заключения относительно емкости рынка со стороны специализированных организаций, в то же время мнения экспертов носят субъективный характер, связанный с неоднозначностью рассмотрения одних и тех же состояний рыночной конъюнктуры разными экспертами, психологическими особенностями различных потребителей продукции. Вследствие наличия указанных недостатков эвристического подхода более приоритетными при прогнозировании емкости рынка являются экономико-математический и нормативный подходы, которые основаны на более точных и формализованных, научно обоснованных методах прогнозирования.[4]
Основой прогнозирования емкости рынка в рамках экономико-математического подхода является выявление устойчивых тенденций изменений совокупного рыночного спроса на определенную группу товаров или услуг в прошлых периодах времени и, предполагая инерционный характер развитии рыночных процессов, перенесение выявленных зависимостей и закономерностей на будущие временные интервалы. Наиболее простым методом оценки емкости рынка при экономико-математическом подходе является формирование трендовых моделей, которые основываются на математическом выравнивании динамического ряда фактических значений общего потребления конкретной группы товаров или услуг, имевших место в отдельные моменты времени t, посредством выбора функциональной зависимости и расчета ее параметров, т.е. определение зависимостей вида:
E = f(t) ,
где E - величина емкости рынка конкретной группы товаров или услуг; t - временной параметр.
Полученные трендовые модели обеспечивают возможность экстраполяции выявленных зависимостей на планируемые моменты времени с целью получения прогнозных оценок емкости рынка. Выбор конкретной формы функциональной зависимости осуществляется на основе расчета коэффициентов, отражающих степень соответствия значений емкости рынка, получаемых посредством трендовой модели, фактическим ее значениям.
Однако в большинстве случаев фактические значения емкости рынка в прошлые моменты времени, используемые для построения трендовой модели, не могут быть аппроксимированы какой-либо одной из традиционных функциональных зависимостей (линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная и др.) для всей совокупности имеющихся данных о потреблении определенной группы продукции в течение достаточного длительного временного интервала: в развитии рынка имеют место существенные изменения темпов прироста или снижения емкости рынка с течением времени, которые не находят отражения в традиционных зависимостях. Изменения тенденций нарастания или снижения емкости рынка в экономическом анализе рассматриваются закономерно и обосновываются посредством концепции жизненного цикла продукта. Согласно данной концепции конкретная группа товаров или услуг, емкость рынка которой прогнозируется, является средством удовлетворения определенной базовой потребности потребителей. Вследствие научно-технического прогресса способы удовлетворения базовой потребности переходят на более высокий качественный уровень, что влечет за собой вытеснение с рынка данной группы продукции более новой группой продукции, обладающей большей привлекательностью для потребителей. Поэтому с момента появления новой группы продукции до момента полного прекращения ее продаж развитие объема потребления на рынке осуществляется через смену определенных стадий жизненного цикла рынка.
Для отражения закономерностей изменения объема продаж конкретной группы продукции по стадиям жизненного цикла рынка используются функциональные зависимости, которые аппроксимируют накопленные к каждому моменту времени совокупные продажи на рынке с помощью S-образных кривых. К числу таких зависимостей, наиболее часто используемых в практическом анализе, относятся:
Eн(t) = E* / (1 + a e-bt) (1),
где Eн(t)- накопленная (суммарная) емкость рынка к моменту времени t; E* - общая емкость рынка за весь жизненный цикл группы продукции; a и b - параметры регрессии a>0, b>0.
Параметр а определяет соотношение между емкостью рынка в момент первых продаж продукции на рынке (t=0) и общей емкостью рынка
E*: а = E* / E(t=0) - 1.
Параметр b характеризует темпы роста объема продаж в каждый момент времени и, следовательно, косвенным образом определяет длительность периода, по истечении которого суммарные продажи на рынке станут составлять общий объем продаж за весь жизненный цикл рынка E*.
Дифференцированием выражения (1) по времени определяют емкость рынка в каждый момент времени t:
E(t) = d Eн (t) / dt = b Eн (t) [E* - Eн (t)] / E* , (2)
Кривая Гомперца bt
Eн(t) = E* a , (3)
где a и b- параметры регрессии, 0<a<1, 0<b<1.
Параметр а определяется как соотношение между объемом продаж в момент времени t, равный нулю (при первых продажах продукции), и общим объемом продаж за весь жизненный цикл продукции: a = E(t=0) / E*.
Из выражения (2) емкость рынка в момент времени t равна:
E(t) = d Eн (t) / dt = log (b) Eн (t) [log (E*)- log (Eн (t))] , (4)
Процесс прогнозирования емкости рынка на основе логистической функции и кривой Гомперца осуществляется в следующей последовательности:
а) формирование статистической информации о значениях емкости рынка по ранним стадиям жизненного цикла рынка данной группы продукции или о емкости рынка на группу продукции предыдущего поколения; б) расчет параметров a и b в выражениях (1) и (3) на основе фактических данных о емкости рынка; при невозможности определить общую емкость рынка за весь жизненный цикл рынка на ранних его стадиях показатель E* в логистической функции заменяется выражением
E* = (a + 1) E(t=0), а в кривой Гомперца - E* = E(t=0) / a;
в) формирование зависимостей (2) и (4) и подстановка конкретного момента времени в эти зависимости, а также накопленной к данному моменту времени емкости рынка на конкретную продукцию (из выражений (1) и (3)) с целью определения емкости рынка в данный момент времени. Функциональные зависимости, имеющие S-образную форму, являются наиболее точным отражением фактических значений емкости рынка лишь в том случае, если в своем развитии рынок проходит все стадии жизненного цикла с характерными особенностями и тенденциями изменения продаж по каждой стадии. При других закономерностях изменения объема продаж на рынке с течением времени использование S-образных кривых не позволяет сформировать в достаточной степени надежные прогнозы емкости рынка.[5]
Также как и в случае построения трендовых моделей, основанных на традиционных функциональных зависимостях, при прогнозировании емкости рынка с использованием S-образных кривых находит отражение рассмотрение развития рыночных процессов только во времени, при этом не раскрываются и не учитываются существенные внутренние взаимосвязи изменения емкости рынка с различными факторами, определяющими ее динамику.
Возможность моделирования зависимостей величины емкости рынка с макроэкономическими параметрами обеспечивается посредством формирования факторных моделей прогнозирования емкости рынка. Сущность данных методов заключается в том, что величина емкости рынка представляется в виде функции одного или нескольких факторов. Это позволяет предприятиям - производителям конкретной продукции выявлять количественные влияния изменения факторов на величину емкости рынка производимой ими продукции, предсказывать изменение масштабов и длительности стадий жизненного цикла рынка, и, как следствие, реагировать наиболее эффективно с точки зрения конечных результатов функционирования организации на изменение рыночной конъюнктуры. Наиболее простыми факторными моделями являются однофакторные модели, описывающие зависимость емкости рынка от какого-либо одного фактора, который представляется наиболее значимым (существенным) в общей совокупности факторов, определяющих емкость конкретного рынка. К числу важнейших факторов емкости рынка относятся: 1) уровень доходов или расходная часть доходов в расчете на душу населения; 2) уровень цен на конкретную группу продукцию; 3) уровень цен на всю совокупность или другие отдельные группы товаров и услуг, представленных на рынке и необходимых для удовлетворения различных видов потребностей человека; 4) опережающий показатель - переменная рассматриваемого или другого рынка, которая реагирует на будущие изменения емкости рассматриваемого рынка заранее с определенным временным лагом.
Все более обогащаемый опыт прогнозной работы дал возможность выявить достоинства и недостатки каждого метода. Фактически все эти методы являются взаимодополняющими, и эффективная прогнозная система может обеспечить возможность использования любого этого метода. В условиях быстросменяющейся среды интуиция и воображение могут стать важным средством восприятия реальности, дополняя количественные подходы, основывающиеся только на фактах. Понятно, однако, что чисто качественным методам также присущи определенные недостатки, в силу чего интуиция должна проверятся с помощью фактов и знаний. Иначе говоря, все сильнее назревает необходимость в сопоставлении этих двух методов и их интегрировании. Метод сценариев (рис. 4, Приложение 1) дает представление о ключевых факторах, которые следует принять во внимание, и раскрывает способы влияния этих факторов на прогнозируемый объект (процесс, явление). Разнообразные методы используются при сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование.
3. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза.
Оценка качества прогноза - одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по- разному. Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления конца прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.
После разработки прогноза должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена. Обычно для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный. Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющих достаточно – четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д. Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегральное качество экспертного прогноза».
Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как: компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта; качество информации, представляемой экспертам; качество экспертной информации, поступающей от экспертов; уровень технологии разработки прогноза. Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий. И здесь на первый план выступает вопрос - по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу[2]:
K1=│X-И│K2=│lnX/И│,
где X—прогнозировавшееся значение оценки показателя, U—истинное значение оценки показателя.
После того, как прогноз подготовлен и представлен руководству организации, заказчику и т.д. наступает этап послепрогнозной работы с подготовленным материалом.
Вариантная разработка прогноза предполагает разработку прогноза при различных альтернативных вариантах условий и предположений. А они могут измениться. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят. Поэтому неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих изменений, осуществляемый мониторинг хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке. Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений - дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. «Эксперт» основывает свое суждение на группе причинных факторов, оценивая вероятность их проявления и влияния на уровень спроса. Достоинство экспертного метода по сравнению с чисто интуитивным подходом — возможность обмена и сопоставления идей вследствие наличия явно выраженной казуальной структуры. Используются обычно три метода, основанных на суждениях: суждения лиц, принимающих решения, оценка торгово-посреднического персонала и намерения покупателей.
Эвристические и экстраполяционные методы применяются обычно в случаях, когда аналитическая структура прогнозного процесса слаба, но прогноз опирается на объективную маркетинговую информацию. Это относительно простые методы, основанные на предшествующем опыте или на довольно сложной экстраполяции данных о прошлых продажах. К ним относится метод цепочки отношений, анализ покупательной способности, анализ и декомпозиция трендов, метод экспоненциального сглаживания.
Экспликативные («объясняющие») модели отличаются от других моделей математического моделирования тем, что причинная структура в них устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению. В наибольшей степени, эффективность прогноза зависит от того, насколько они полезны для планирования и осуществления деловых операций. Прогнозы полезны в тех случаях, когда его компоненты тщательно продуманы и ограничения, содержащиеся в прогнозе откровенно названы.
Заключение
Анализ разнообразной информации, в том числе рекламной, дает возможность выявить тенденции рынка. К сожалению, ситуация на рынке может измениться быстро и неожиданно. Примером является очередной этап экономического кризиса в России 17 августа 1998 г., характерными чертами которого (с точки зрения маркетинга) явились рост курса доллара США в несколько раз, паралич банковской системы и близкое к панике поведение потребителей. Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам предприятия.
При изучении рынка маркетологи используют в основном неэкспериментальные методы. Опросы сравнительно дороги и применяются тогда, когда без них не обойтись.
Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.
Так как прогнозирование является отдельной наукой, то целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить «подводные камни», которые могут быть незамечены при использовании только одного метода.
Также необходимо соотносить полученный прогноз с прецедентами в решении данной проблемы, если такие имели место при похожих условиях функционирования аналогичной организации (конкурента). И при определенной корректировке, в соответствии с этим прецедентом, принимать решения.
Приложение 1
Рисунок 1 – Типология методов прогнозирования
1.Подготовка к разработке прогноза. |
2.Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий. |
3.Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий. |
|
4.Проведение экспертизы |
5.Разработка альтернативных вариантов |
6.Априорная и апостериорная оценка качества прогноза |
7.Контроль хода реализации прогноза и корректировка прогноза |
Рисунок 2 - Блок-схема основных этапов разработки прогноза.
Рисунок 3 – Выбор способа и модели прогнозирования
Рисунок 4 – Порядок прогнозной работы по методу сценариев
Приложение 2
Таблица 1 - Подходы и методы прогнозирования емкости рынка
Подходы к прогнозированию емкости рынка |
Методы прогнозирования емкости рынка в рамках соответствующего подхода |
1. Эвристический подход |
1.1. Методы средней оценки по индивидуальным оценкам экспертов |
1.2. Метод оптимистических, пессимистических и вероятностных мнений экспертов |
|
1.3. Метод комиссии |
|
1.4. Метод Дельфи |
|
1.5. Метод сводного индекса готовности приобретения продукции целевыми потребителями |
|
2. Экономико - математический подход |
2.1. Трендовые модели |
2.2. Через кривые жизненного цикла |
|
2.3. Факторные модели: |
|
2.3.1. Однофакторные модели: - через коэффициенты эластичности - через кривые Энгеля и Торнквиста |
|
2.3.2. Многофакторные модели |
|
3. Нормативный подход |
3.1. Метод нормативных бюджетов потребления: |
3.1.1. Метод прожиточного минимума |
|
3.1.2. Метод бюджета достатка |
|
3.1.3. Метод рационального бюджета |
|
|
Таблица 2 – Методы прогнозирования поведения рынка, изменения его параметров
Неформальные методы прогнозирования |
Специальные оценочные или интуитивные методы |
Метод факторного анализа или регрессии |
|
Одно- или многофакторная регрессия |
Зависимые переменные вычисляются как функция одной переменной или нескольких переменных |
Экономические модели |
Система параллельной оценки нескольких многофакторных регрессий |
Качественные методы на основе рядов динамики |
|
Простейшие |
Простые правила: к примеру, прогнозируемый показатель соответствует самой последней реальной величине или величине за прошлый год для того же месяца (+7%) |
Экстраполяция трендов |
По линейной, экспоненциальной или другим видам функций |
Сглаживание по экспоненте |
Прогнозные показатели получаются в результате сглаживания по линейному или экспоненциальному типу |
Декомпозиция |
В динамическом ряду показателей вычисляются тенденция, сезонные и циклические колебания, возмущающие влияния |
Отсеивание |
Прогноз выражается в виде линейной комбинации показателей прошлых периодов. Возможно использование независимых моделей для учета изменяющихся данных |
Авторегрессия, или метод подвижной средней АРМА (метод Бокс Дженкинс) |
Прогноз выражается в виде линейной комбинации показателей прошлых периодов, а также прошлых ошибок |
Качественные методы |
|
Субъективные оценки «Деревья» решений |
Каждому событию предписывается субъективная степень вероятности, используется метод статистики Байеса |
Оценка торговых работников |
Метод «снизу вверх», объединяющий оценки торговых агентов |
Жюри управляющих |
Ответственные лица по маркетингу, производству, финансам сообща готовят прогноз |
Сервисное обслуживание |
Ознакомление с намерениями потенциальных клиентов или планами деятельности |
Технологические методы освоения |
Используется существующий уровень реальных знаний для широкой оценки условий будущего роста |
Нормативный метод |
Начинается с оценки будущих задач, потребностей, желательных целей и т.д. на основе которых устанавливается обратная связь с мерами, необходимыми для достижения целей, и т.п. |
Список литературы
1. Голубков Е.П. Маркетинг: стратегии, планы, структуры. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 328 с.
2. Завьялов П.С. Маркетинг в схемах, рисунках, таблицах. – М.: ИННФРА-М, 2004. – 469 с.
3. Котлер Ф. Основы маркетинга. – М.: Бизнес-книга, «ИМА-Кросс», 1995. – 702 с.
4. Михалева Е.П. Маркетинг.- М.: Юрайт-Издат, 2004. – 222 с.
5. Моисеева Н.К., Анискин Ю.П. Современное предприятие: конкурентоспособность, маркетинг, обновление. – М.: Экономика, 1999. – 309 с.