скачать книгу бесплатно
– необходимо отталкиваться от возможных неудач, как пускового момента для усиления раздумий;
– необходимо смело заявлять о возможных трудностях, с которыми может столкнуться компания, если не будет активно искать инновации в конкурентной борьбе.
Прогнозирование методами подсчета
Прогнозирование методами подсчета и изучения мнений предполагает опросы. Методы подсчета основываются на суммировании отношений многих потребителей. Различают две такие методики:
– Рыночное тестирование.
– Рыночное обследование.
Тестирование и обследование рынка состоят в опросе репрезентативной группы покупателей по поводу их реакции на новые товары и услуги, а затем выполняется экстраполяция результатов.
Решающими здесь являются выбор правильной группы покупателей и постановка правильных вопросов. Важность этих решений иллюстрируют классические примеры опросов, проводимых агентствами по опросам общественного мнения.
Однако известны и провальные опросы, проведенные даже на самых обширных аудиториях, или результаты, предсказываемые опросами, которые давали негативную оценку тем изделиям или услугам, которые в дальнейшем завоевали самые большие рейтинги или были шлягерами продаж. Многие опросы делают ошибку, не представляя респонденту возможности высказаться о его отношении к хорошо устоявшемуся продукту, который намеревается заменять новый. Пример вывода на рынок Нью кока – колы против старой кока – колы Классик является этому хорошим подтверждением.
Экстраполяция статистических трендов
Третий метод прогнозирования – это экстраполяция статистических трендов. Экстраполяция попросту означает продление тенденции. Есть два основных вида экстраполяции. Первый вид – это линейная экстраполяция, расширяющая существующие тенденции. Имеется множество статистических пакетов программ, которые реализуются на компьютере и рассчитывают будущие тенденции, основывающиеся на существующих данных. Вторая форма экстраполяции – это криволинейная (нелинейная) экстраполяция, т.е. продление тенденции кривой.
Широко используется экстраполяция временных зависимостей\изменение во времени – метод скользящего среднего значения. Некоторые виды экстраполяции основываются на изменении по времени среднего значения, рис. 3.1.
Рис. 3.1. Скользящее среднее значение
По сути, прогнозирование по изменению среднего значения есть усреднение падений и подъемов сезонных колебаний, продленное в будущее. Цель экстраполяции – сглаживание колебаний. Вот пример. Кривая инфляции изменяется от месяца к месяцу, поэтому единственным путем увидеть тенденцию является сглаживание ее методом изменения среднего значения. После получения данных по каждому месяцу они усредняются, скажем, по последним трем месяцам, давая кривую изменения среднего значения на четыре месяца.
S – кривая
S – форма экстраполяционной кривой применяется в случае предсказания замены одной технологии другой или одного вида товара другим. Так, рис. 3.2. дает пример S –кривой для промышленного товара.
Рис. 3.2. S- кривая
S – кривая демонстрирует, как некоторая промышленная продукция заменяет другие подобные товары. Вертикальная ось – доля рынка, горизонтальная – время. Форма S –кривой показывает зависимость, как новая продукция заменяет остальные продукты. Сначала смена происходит медленно, но затем S- кривая становится более крутой. В конце наклон кривой уменьшается.
Однако метод S – кривой имеет определенные ограничения применения. Вот одна из проблем. Хорошо известно, что данные ведут себя в форме S- кривой, но какой именно? Пологой или крутой? И какой процент внедрения может быть достигнут?
Задание
S – кривая – универсальный инструмент для анализа того, когда один вид продукции может быть заменен другим. Попытайтесь спрогнозировать, чем, когда и по каким видимым и скрытым причинам может произойти замена вашей продукции новыми видами товаров?
Прогнозирование методом соотношений
Четвертая группа методов прогнозирования – это прогнозы по соотношениям, согласно которым пытаются:
А) найти связь между двумя переменными, одну из которых мы хотим спрогнозировать.
б) причинную взаимосвязь, которая может иметь запаздывание во времени.
Обратим внимание на три разновидности метода:
– предшествующие индикаторы;
– корреляция и регрессия;
– эконометрические методы.
Предшествующие индикаторы
Предшествующий индикатор – это сдвиг по времени зависимости между двумя временными последовательностями, так как это показано на рис.3.3.
Рис. 3.3. Предшествующий индикатор – изгиб одной кривой перед изгибом другой
Например, предшествующим индикатором экономического цикла считается средний промышленный индекс Доу-Джонса цен биржевого рынка на Нью-Йоркской бирже.
Природа предшествующего индикатора может быть изложена следующим образом:
– Тенденции предшествуют тенденциям.
– Изменение предшествует изменению.
Другими словами, тенденция в переменной А проявляется раньше тенденции в переменной В, аналогично изменение А имеет место перед изменением переменной В.
Например, если долгосрочный предшествующий индикатор, спроектированный для предсказания изменений в деловом цикле на год вперед, упал в первый раз за восемь месяцев. Это падение может отражать снижение цен и подъем процентных ставок в течение месяца. Обе составляющие входят в долгосрочный предшествующий индикатор, как ранние предвестники снижения деловой активности. Тем временем, ближний предшествующий индекс, который показывает на 6 месяцев вперед, поднимается. Это означает, что в ближайшее время с перспективой на 1-2 года может начаться снижение деловой активности.
Методы корреляции и регрессии
Методы корреляции и регрессии прогнозируют поведение переменной величины исходя из временной взаимосвязи между ней и другими величинами, которые могут быть выражены в статистической взаимосвязи, называемой регрессией или корреляцией. Иначе говоря, они дают возможность определить, как сильно будет изменяться одна величина, если другая изменится в определенной степени.
Эконометрические модели
Заключительными методами прогнозирования по соотношению являются эконометрические модели. Как и другие модели, они формируют прогнозы на основании решения системы однородных уравнений. Эти уравнения могут отражать либо основные элементы всей экономики, либо некоторые факторы, воздействующие на какие – либо аспекты работы организации. Одна из крупнейших в Великобритании моделей – это 3G – модель, содержащая сотни переменных.
3.3. Оценка методов прогнозирования
Какой из методов наилучший? И снова у нас нет легкого ответа. Один из ответов – все они вместе.
По-другому можно ответить, что методы прогнозирования различаются по их применимости в соответствии со следующими факторами:
– Целями и требованиями к прогнозу.
– Условиями внешней среды.
– Ресурсами, которыми располагает компания.
Если требуется быстрый результат, то методы подсчета, такие как рыночное тестирование и обследование, занимающие значительное время для выработки и выполнения, будут в явном проигрыше перед методами, основанными на изучении мнений, такими как опрос продавцов или менеджерский аудит, которые можно провести довольно быстро.
Если внешние условия изменяются катастрофически быстро и возникает опасение, что методы анализа временных зависимостей, таких как экстраполяция и изменение среднего не могут быть проведены, то лучше всего обратиться к сценариям или дельфийскому методу.
Если ресурс у Вас ограничен (нет экспертов, статистических программ и недостаточно финансов), то разумно применить некоторые ассоциативные методы или причинно – следственные методы прогнозирования. Прогнозы потребляют ресурсы, начиная от затрат времени менеджеров и до денежных затрат. Методы прогнозирования по временным рядам или соотношениям требуют массы данных за истекший период, денег и высокопрофессиональных экспертов, тогда как методы, основанные на мнениях, потребуют гораздо меньше подобных ресурсов.
При решении, какой метод исследования использовать, среди ключевых требований, которые необходимо определить, есть следующие:
– Период времени, охватываемый прогнозом.
– Быстрота выполнения прогноза.
– Необходимость обновления данных для прогноза.
– Требуемая степень точности.
Что касается последнего требования – точности, то за правило можно принять следующее: желаемая точность прогноза зависит от его цели. В какой степени неточным будет прогноз, от которого зависит решение, основывающееся на этом прогнозе?
3.4. Оценка прогнозов, выполненных вне вашей компании
Кроме разработки собственных прогнозов, компании могут покупать прогнозы, сделанные другими. Оценивание приобретенного прогноза означает осведомление о самом прогнозе, его источнике и цели организации, обращающейся за прогнозом.
Во–первых, о самом выполненном прогнозе.
В чем точно заключается прогноз?
На каких допущениях основывался прогноз?
Во–вторых, каковы были цели компании.
Удовлетворяет ли прогноз цели компании?
Будет ли прогноз убедительным, поскольку прогноз – часто политическое взаимодействие сил внутри компании.
В-третьих, каков источник прогноза?
Что известно об организации, выполнившей прогноз?
Как и зачем он был выполнен?
Насколько точны были данные, использованные в прогнозе?
В России производится большое число прогнозов по различным сферам деятельности компаний. Они могут быть очень полезными для компании и охватывают диапазон от экономических прогнозов совокупных показателей, таких как ВВП, инфляция и т.д. до прогнозов по промышленности и рынку. Публикуемые прогнозы по таким переменным как цены, стоимость, рост производства, процентные ставки, могут быть использованы компаниями для выработки собственных прогнозов.
Задание
Прогноз будущего
Используя таблицу, приведенную ниже, сделайте прогноз изменения основных внешних факторов, воздействующих на вашу организацию на ближайшие три года.
4. Методы прогнозирования на основе построения моделей
ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ
Для чего нужен анализ моделей. Основные задачи, решаемые при помощи моделирования будущего. Основные факторы, которые можно моделировать. Экономические, технологические факторы как основа моделирования.
Экономические модели и их применение для прогнозирования.
Прогнозирование на основе закономерностей развития потребностей
Прогнозирование на основе макроэкономических показателей
Прогнозирование на основе микроэкономических показателей
Прогнозирование на основе закономерностей развития коммерческих услуг
Прогнозирование на основе закономерностей развития технических систем
Прогнозирование на основе анализа сложности.
В этом разделе мы займемся анализом моделей макро, микро и технологического развития с целью получения картин будущего состояния отрасли и нашего собственного предприятия, а также собственно нашего продукта – арматуры в зависимости от изменения показателей модели.
Каждый из факторов СТЭП может быть проанализирован отдельно. И каждый из них поможет внести свой вклад в общую модель будущего. Политические факторы оказывают значительную роль, и их прогнозирование может быть проведено на основе разработки сценарных моделей, принятых в политических исследованиях. Социальными прогнозами занимаются соответствующие организации, как государственные, так и общественные. Наиболее сильное влияние компании испытывают из–за влияния экономических и технологических факторов. Ниже мы рассмотрим их применение для прогнозирования рынка и деятельности копаний.
Основные методы прогнозирования, которые мы будем рассматривать в дальнейшем, это:
– Прогнозирование на основе использования макроэкономических показателей.
– Прогнозирование на основе использования микроэкономических показателей.
– Технологическое прогнозирование.
Кроме того развиваются и новые подходы к прогнозированию, связанные с новым представлением о хаосе и формировании и самоорганизации структур. Мы немного коснемся и этой темы.
4.1. Прогнозирование на основе развития закономерностей развития потребностей
При слове «потребность» к нам в голову приходит известная теория иерархии потребностей Маслоу. В основном она применяется для изучения и прогнозирования индивидуальных потребностей индивидуумов. Для промышленных потребителей, однако, требуется понимание структуры развития потребностей, в большей степени опирающиеся на объективные закономерности развития потребностей, характерные для промышленности. В настоящее время эти подходы только еще разрабатываются. И мы предлагаем Вам познакомиться с последними разработками в области определения закономерностей развития потребностей, выполненных известным специалистом ТРИЗ Петровым В. Материал с некоторыми сокращениями приводится в блок-вставке ниже.
БЛОК ВСТАВКА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ЗАКОНОВ РАЗВИТИЯ ПОТРЕБНОСТЕЙ
В представляемых материалах предлагаются разработанные автором законы развития потребностей и методика их использования.
Закономерности развития потребностей подчиняются закону возрастания потребностей. Общая тенденция развития потребностей, описанная Маслоу, идет от удовлетворения примитивных потребностей к удовлетворению интеллектуальных и творческих потребностей.
Удовлетворение потребностей может осуществляться известными и вновь появляющимися функциями. Известные функции могут выполняться существующими системами или вновь созданными системами. Новые функции могут осуществляться применением имеющихся систем по новому назначению или созданием качественно новых систем. Развитие каждого из видов потребностей происходит по определенным законам.
К законам развития потребностей автор относит:
• идеализация потребностей;
• динамизация потребностей;
