ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

Оцените статью


072914 1314 1 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА Решение многоплановых задач менеджмента организации напрямую связано с процессом разработки, принятия и реализации управленческих решений. Менеджер должен принимать обоснованные взвешенные решения, представляющие собой звенья цепи, соединяющей оставленную цель и конечный результат, а также добиваться их исполнения.

При принятии многих управленческих решений можно столкнуться с непредсказуемостью, вероятностным характером результата, на который оказывает влияние множество различных факторов, как внутренних, так и внешних. Непредсказуемость результатов тем выше, чем ниже уровень профессионализма управленца (недостаточные знания в сфере менеджмента организации, управления персоналом, недостаточность навыков использования методов социально-психологического воздействия, технологии разработки и принятия управленческих решений).

Необходимость проведения оценки возможных последствий принятого решения обусловливает использование нескольких критериев при выборе действий из множества альтернатив. В этой связи управленческое решение определяется как выбор альтернативы. В управлении решение связывает все аспекты деятельности менеджера — от формулирования цели, описания ситуации, характеристики проблемы до разработки путей преодоления проблемы и достижения цели. Таким образом, управленческое решение, включающее оценку ситуации, определение альтернатив, выбор лучшей из них, формулировку задания и огранизационно-практическую работу при его реализации, в конечном итоге определяет эффективность всей системы и процессов менеджмента.

Прогнозирование составляет фундаментальную основу предпринимательской и управленческой деятельности в любой сфере деятельности при выполнении любой из базовых функций управления.

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и становящихся предметом прогнозирований при принятии управленческих решений, приводит к появлению большого количества разнонаправленных прогнозов, требующих определенной систематизации.

Современная прогностика располагает большим арсеналом методов прогнозирования (более 150), но ни один из них не может быть признан универсальным.

При выполнении прогнозирования в типовую последовательность операций включается:

  1. предпрогнозная ориентация на основе системно-структурного анализа объекта;
  2. постановка задачи для разработки прогноза — уточнение характеристик объекта, масштабов выпуска или рынка сбыта, установление периода прогнозирования, а также условий, ограничений и ожидаемого гипотетического результата;
  3. анализ и установление активных факторов прогнозного фона;
  4. формирование информационной базы по объекту прогноза и прогнозному фону (патенты, научно-техническая, экономическая информация и т.п.);
  5. разработка прогноза развития объекта и оценка его достоверности с учетом действия факторов прогнозного фона;
  6. анализ результатов прогнозирования;
  7. выработка рекомендаций по результатам анализа для принятия решений в сфере управления.

    Специфика проблемы или задачи прогнозирования могут потребовать изменения и дополнения перечисленных операций.

  • существо практической проблемы, подлежащей решению;
  • динамические характеристики объекта прогнозирования и рыночной среды;
  • вид и характер имеющейся информации, типовое представление объекта прогнозирования;
  • фаза жизненного цикла товара, услуги или организационно-производственной системы;
  • период упреждения и его соотношение с предполагаемой длительностью жизненного циклатовара, услуги, организационно-производственной системы;
  • требования к результатам прогнозирования, и т.п.

    Количественные методы прогнозирования используются при сочетании следующих условий:

  1. Решается тривиальная задача прогнозирования (например, прогноз спроса на традиционный товар для традиционного рынка).
  2. Аналитик имеет в своем распоряжении фактографическую информацию количественного характера.
  3. Среда (прогнозный фон) стабильна или претерпела незначительные изменения.
  4. Динамику изменения прогнозируемой переменной можно описать простой функций (линейной, экспоненциальной и т.д.).
  5. Выявлены взаимосвязи между факторами, которые описываются простыми количественными зависимостями.
  6. Период упреждения не слишком велик (оперативное или краткосрочное прогнозирование).

    Корреляционно-регрессионный анализ. Изучение действительности показывает, что вариация каждого изучаемого признака находится в тесной взаимосвязи с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Для осуществления прогноза деятельности предприятия на рынке необходимо учитывать многообразие различных факторов, которые оказывают неравнозначное воздействие на конечный результат. Сила и характер взаимодействия различных факторов определяют по средствам корреляционно-регрессивного анализа.

    Связи между признаками и явлениями ввиду их большого разнообразия классифицируют по ряду оснований. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса: результативные и факторные. Результативными называются признаки, изменяющиеся под действием других, связанных с ними признаков. Факторными называются признаки, обуславливающие изменение результативных признаков.

    Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить две категории зависимости:

  • функциональную (полную) связь;
  • корреляционную (неполную) связь.

    Функциональная
    – это связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Корреляционная
    – это связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует лишь среднее значение результативного признака.

    При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака. В отличие от жесткости однозначно функциональных связей корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий, и устанавливается лишь их тенденция.

    Связь между двумя признаками – результативным и факторным или двумя факторными – называется парной корреляцией. Зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков – это частная корреляция. Зависимость же результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование, называется множественной корреляцией.

    Дисперсия – мера вариации, определяемая как средняя из отклонений признака возведенных в квадрат. Межгрупповая дисперсия характеризует различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием признака – фактора, который положен в основу группировки.

    При исследовании корреляционной зависимости между признаками решению подлежит широкий круг вопросов, который включает:

  • предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц;
  • установление факта наличия связи, определение ее направления и формы;
  • измерение степени тесноты связи между признаками;
  • построение регрессионной модели, т.е. определение аналитической зависимости;
  • оценка модели и ее экономическая интерпретация и практическое использование.

    Все основные положения теории корреляции разрабатывались применительно к предположению о нормальном характере распределения исследуемых признаков. Поэтому, необходимо изучить форму распределения параметра, дающую возможность обосновать правомерность применения методов корреляционного анализа. Для проверки исходной предпосылки нормальности распределения необходимо в каждой группе иметь достаточно большое количество наблюдений, что на практике осуществить достаточно проблематично из-за проблем исследовательского характера. При построении корреляционных моделей все факторы должны иметь количественное выражения, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.

    Корреляционный анализ
    имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициента корреляции.

    Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение результативного признака обуславливается влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов применяется за постоянные (или усредненные) величины.

    Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты и направления связи, а также установление аналитического выражения (формы) связи.

    Наиболее применимой в практике прогнозирования является модель линейной корреляции. В этом случае показатель тесноты связи двух признаков определяется по формуле линейного коэффициента корреляции (r). При расчете коэффициента корреляции учитывается величина отклонения от среднего для факторного и для результативного признаков:

  • отклонение факторного признака 072914 1314 2 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА
  • отклонение результативного признака 072914 1314 3 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

    Однако непосредственно сопоставлять между собой полученные абсолютные величины нельзя, так как сами признаки могут быть выражены в различных единицах. Для этих целей используют показатели нормированного (среднеквадратичного) отклонения:

  • для факторного признака 072914 1314 4 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА
  • для результативного признака 072914 1314 5 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

    где s – среднеквадратичное отклонение.

    Тогда коэффициент линейной корреляции будет иметь вид:

    072914 1314 6 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

    Выполнив соответствующие преобразования можно получить следующую формулу для расчета:

    072914 1314 7 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

    где n – число взаимосвязанных пар показателей.

    Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии показаны в табл. 2.1. Линейный коэффициент корреляции может принимать любое значение в пределах от –1 до +1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютному значению к 1, тем теснее взаимосвязь между признаками. При |r|=1 зависимость между признаками практически линейная. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает направление связи: знак + означает прямую зависимость, а знак – обратную.

    Квадрат коэффициента корреляции (r2) носит название коэффициента детерминации. Для рассматриваемого примера его величина равна 0,865, а это значит, что 86,5% отклонений потребления на одного покупателя могут быть объяснены возрастом. Оставшиеся 13,5% причин отклонений должны быть приписаны влиянию других факторов. Чем меньше коэффициент детерминации, тем больше имеется оснований для того, чтобы включить в прогнозную модель более одной объясняющей переменной и перейти к множественной корреляционной зависимости.

    Коэффициент корреляции, исчисленный по данным сравнительно небольшой статистической совокупности, может искажаться под действием случайных причин. Поэтому необходима проверка их сущности. Для оценки значимости коэффициента корреляции r применяется t-критерий Стьюдента. При этом определяется фактическое значение критерия tr:

    072914 1314 8 ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗА

    Исчисленное tr сравнивается с критерием tк (критическое значение показателя), которое берется из таблицы значений t-критерия Стьюдента с учетом заданного уровня значения a и числа степеней свободы k. Если tr>tк, то величина коэффициента корреляции признается существенной (значимой для принятия решения).

    a – допустимая вероятность ошибки в установлении корреляционной связи (обычно принимают значения 0,05; 0,02; 0,01);

    k = n – 2 – степень свободы, которая определяется как число наблюдений минус количество исследуемых переменных.

    В рамках корреляционно-регрессивного анализа происходит выбор адекватного эмпирическим данным уравнения регрессии. При этом недостаточно только качественного (логического) анализа. Хотя рабочие гипотезы о возможной форме связи формулировать можно. Пример гипотезы: между ценой и приобретением товара существует обратно пропорциональная зависимость.

    ЗАКЛЮЧЕНИЕ

     

    Разработка и принятие решения – это, по существу, выбор из нескольких возможных решений данной проблемы. Варианты принимаемых решений могут быть реальными, оптимистическими и пессимистическими. Признаком научной организации управления, научного стиля и методов работы руководителя является выбор лучшего варианта решений из нескольких возможных. Окончательное решение проблемы наступает после «проигрывания» различных вариантов, группировки их по значимости, отклонения заведомо непригодных и нереальных. Следует также остерегаться стремления ускорить процесс принятия решений, что влечёт за собой подчас неточности и искажения в принимаемых решениях. Выбирая окончательный вариант решения, необходимо учитывать огромное множество различных влияний и возможностей просчёта, объясняемого как субъективными данными самого работника, так и некоторыми объективными данными самого механизма точности расчётов. Руководитель должен учитывать, что в практической, реальной действительности редко возникает возможность осуществления лишь одного варианта, который имеет явное и значительное преимущество перед другими. Принимая окончательное решение, необходимо предвидеть также возможность лишь частичного успеха или неуспеха принимаемого решения, а поэтому рекомендуется предварительно запланировать вспомогательные (резервные) мероприятия, которые в случае неудачи принятого решения могут быть проведены взамен намеченным.

     

     

     

     

     

     

     

     

    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

     

  1. Голубков Е.П. Какое принять решение? М., 2000.
  2. Гроув С. Э. Высоко эффективный менеджмент. М., 2004.
  3. Колпаков В.М. Теория и практика принятия управленческих решений: Учеб. пособие.- К.: МАУП, 2000.
  4. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учеб. — 2-е изд. — М.:Дело, 2001.
  5. Менеджмент организации. / Под редакцией З.П. Румянцевой. Москва, 2000.
  6. Реильян Я. Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1989.
  7. Ромащенко В.Н. Принятие решений: ситуации и советы. Воронеж, 2000.
  8. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения. М., 2001.
  9. Шегда А.В. Основы менеджмента. М., 2002.
  10. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. – М.: Банки и биржи, 2000.

     

     


     

Комментирование закрыто.

Вверх страницы