Прогнозирование в маркетинге

(J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie)

Введение

Существует достаточно много исследований в области прогнозирования. Цель настоящей работы - описать ключевые моменты применения аппарата прогнозирования в маркетинге.

В данной статье будут рассмотрены следующие методы:

Анализ намерений контрагентов
- Delphi
- Ролевые игры
- conjoint анализ
- бутстрапирование оценок
- построение моделей на основе поведения аналогов
- прогнозирование с использованием дополнительной информации
- экспертные системы
- эконометрические методы

Мы также обсудим целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования следующих объектов:

Объем рынка
- действия ЛПР (лиц, принимающих решения)
- доля рынка
- продажи
- финансовые потоки.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами. Обратимся, к примеру, к работе Dalrymple 1987, в которой 99 % из 134 опрошенных компаний заявили о том, что для прогнозирования они используют "формальные методы". В 1975 г тот же автор получил результат, показавший, что 93% респондентов считают точный план залогом успеха бизнеса. В 1985 г. Jobber, Hooley и Sanderson пришли к выводу, что прогнозирование чаше всего встречается в top 9 наиболее актуальных задач, стоящих перед директорами по маркетингу британских текстильных компаний.

Одним словом, прогнозирование - проблема важная, но в каждом случае контекст у нее свой.

Некоторые компании изучают объем рынка и свою долю, другие - планируют спрос по позициям, третьи - анализируют возможную реакцию конкурентов или партнеров по бизнесу на выбранную компанией стратегию. Спланировав объемы реализации, и рассчитав издержки, компания получает прогноз денежных потоков. Взаимосвязь этих составляющих можно увидеть на Диаграмме 1 :

Еще раз подчеркнем, что цель данной работы - дать менеджерам обзор по "формальным методам" решения проблемы прогнозирования в маркетинге. К "формальным методам" ЛПР относятся по-разному: о результатах внедрения есть и положительные и отрицательные отзывы. В основе последних, как правило, лежит одна из трех ситуаций:
- качество полученного прогноза оказалось неудовлетворительным
- ЛПР неадекватно оценил надежность построенного прогноза
- Прогноз не совпадает с личными ожиданиями ЛПР.

Решение проблемы прогнозирования подразумевает использование целого комплекса методов, начиная от ролевых игр, заканчивая анализом финансовых потоков. На диаграмме 2 мы попытались объединить их в единое целое с тем, чтобы показать возможные пути повышения качества полученного прогноза, применяя различные техники анализа.

Методы, основанные на суждениях

Изучение намерений контрагентов

Суть подхода состоит в том, что респондентов просят описать свое поведение в различных ситуациях. Опросы с целью изучения намерений контрагентов используют чаще всего в ситуации, когда отсутствуют данные об исторических продажах. Примером может послужить вывод нового продукта на рынок. Описание технической стороны реализации данного подхода можно найти в работе Moritz (2001)

Ролевые игры

Ролевые игры используются для того, чтобы учесть так называемый "человеческий фактор". Этот подход незаменим при анализе возможных реакций контрагента на конкретный вариант выбранной политики. Главное здесь - максимально реалистично воспроизвести ситуацию, в которой происходит взаимодействие. Данный метод используется в настоящее время достаточно редко, хотя и обладает неплохим потенциалом (Armstrong, 2001)

Экспертные оценки

Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот - каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективные способ получения единой оценки - взвешивание отдельных результатов с равными весами.

Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода можно поднять путем применения процедур типа Delphi. Суть Delphi заключается в итеративной процедуре получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Об эффективности применения Delphi см. Rowe&Wright (2001).

Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.

Conjoint анализ

Намерения контрагентов можно предсказать, изучая взаимосвязи между поведением контрагентов и различными факторами. К примеру, анализируя реакцию покупателя на различные предложения по одному продукту, можно выявить факторы, определяющие спрос. Процедура сonjoint и заключается в изучении зависимости поведения контрагента от набора факторов. Часто этот метод используется при выводе на рынок нового продукта. В основе подхода лежит инструментарий, применяемый при планировании экспериментов.

Бутстрапирование оценок

Как и в сonjoint анализе можно построить модель поведения эксперта. Этот подход, известный как бутстрапирование оценок, позволяет снизить уровень субъективности получаемых оценок. Одним из методов построения такого рода моделей является применение регрессионного анализа. Подробнее см. Wittink & Bergesteun, 2001.

Методы, основанные на статистических данных

Экстраполяция

Методы экстраполяции предполагают использование исторических данных по изучаемому ряду. Наиболее популярным методом экстраполяции сейчас является экспоненциальное сглаживание. Основной принцип метода заключается в том, чтобы учесть в прогнозе все наблюдения, но с экспоненциально убывающими весами. Метод позволяет учесть сезонные колебания ряда и предсказать поведение трендовой составляющей.

Использование подходов, основанных на экстраполяции, подразумевает стабильность объекта изучения. В случае, когда ситуация существенно изменилась, целесообразно применение методов из предыдущей группы.
Важным принципом экстраполяции является применение ее для прогнозирования долгосрочных тенденций. На коротких горизонтах слишком велико влияние "шумовой составляющей".

Существенным фактором, определяющим эффективность применения метода, является также надежность данных, лежащих в основе анализа.

Что касается альтернативных процедур экстраполяции, рекомендуется не применять сверхсложные аналитические методы построения прогноза. К примеру, подход Бокса Дженкинса, существенно превосходящий экспоненциальное сглаживание по технической сложности, зачастую дает сопоставимые по качеству результаты (Makridakis, et al., 1984; Armstrong 1985). В частности можно говорить о неоправданности применения нейросетей для решения данного комплекса проблем. Существуют, однако, сведения о том, что есть успешные результаты использования этих методов для прогнозирования доли рынка (Agrawal & Schorling 1996), и для предсказания поведения потребителя (West et al., 1997).

Прогнозирование с использованием дополнительной информации

Количественные методы, основанные на экстраполяции, не позволяют в полной мере использовать информацию, которой располагает менеджер, анализирующий ряд. Методы экстраполяции предполагают стабильность окружающей среды, но на практике эта предпосылка часто не работает. Прогнозирование с использованием дополнительной информации представляет собой низко затратный метод, позволяющий учесть качественные моменты, о которых осведомлены менеджеры. Примером такого рода модели является система, в которой предлагаемый машиной прогноз проверяется аналитиком на предмет реалистичности и принимается только в том случае, если он не противоречит его ожиданиям.

Построение моделей на основе поведения аналогов

Эксперт может идентифицировать ситуацию, прецедент которой уже имел место и экстраполировать текущие результаты с учетом информации о том, как вел себя аналог. Подробнее см. Duncan, Gore & Szczypula, 2001.

Экспертные системы

Экспертные системы пытаются воспроизвести ход рассуждения, которое проводит аналитик в ходе выставления оценки. На практике экспертные системы конструируются с помощью применения эконометрического аппарата к историческим данным об экономических взаимосвязях. Развитие идей conjoint анализа, экспертных оценок и бутстреп часто выливается в создание экспертной системы.

Многомерные техники анализа

Данная область достаточно хорошо изучена, однако, как правило, результаты, получаемые на практике, оказываются неудовлетворительными. Данную группу методов в дальнейшем обсуждать мы не будем.

Эконометрические методы

Эконометрические методы используют априорные теоретические знания для разработки модели. Эконометрические методы подразумевают вовлечение объясняющих факторов в процесс построения прогноза. При этом в явном виде задается направление зависимости, функциональный вид, а также структурные ограничения на коэффициенты. Такого рода модели в маркетинге применяют, как правило, для анализа эластичности. При этом подразумевается достаточное количество надежных исторических данных.

Эконометрические модели обладают тем преимуществом, что они непосредственно связаны с планированием и принятием решений. С их помощью можно анализировать последствия реализации различных стратегий, планировать динамику рынка и бизнес-среды, тем самым, генерируя различные сценарии развития. При выборе этой группы методов следует учесть, что необходимо будет прогнозировать значения объясняющих факторов. С некоторыми из них (например - мода) могут возникнуть существенные проблемы.

Применение эконометрических моделей оправдано в ситуации, когда
1. Существует сильная причинно-следственная зависимость между изучаемой величиной (например - продажи) и набором факторов.
2. Форма зависимости известна, и ее можно оценить
3. Предполагается, что факторы на горизонте прогноза существенно изменят свое поведение
4. Эти изменения поддаются прогнозированию
Нарушение этих условий (что типично для «short run») делает использование данной группы методов нецелесообразным.

Составление прогнозов – важная часть административных и бизнес-решений. Этот функцию должны выполнять специалисты в любой организации.

Прогнозирование дает возможность оценить перспективу изменения различных показателей предприятия и внешней среды, чтобы реагировать на них максимально быстро, во избежание негативных последствий.

Прогнозирование – одна из важнейших задач маркетинга. Прогнозом в маркетинге называют научно обоснованное предвидение динамики спроса, предложения и стоимости товаров, сделанное определенным способом, на основе точных эмпирических исследований, учитывая возможную погрешность.

Классификация методов прогнозирования

По территориальному признаку прогнозы бывают:

• глобальными;
• национальными;
• региональными;
• определенного целевого рынка и его секторов;
• спроса конкретных потребительских групп.

По виду выпускаемой продукции:

• общей рыночной емкости;
• по группам товаров и комплексам потребителей;
• спроса на конкретные изделия.

По временному промежутку:

• краткосрочные (до 2 лет);
• среднесрочные (2-5 лет);
• долгосрочные (более 5 лет).

По характеру составления прогнозов:

• экстраполяция;
• оценки экспертов;
• математическое моделирование;
• аналогия.

Остановимся более подробно на самых популярных способах.

Экстраполяция — простейший метод прогнозирования в маркетинге

Простейшим методом прогнозирования принято считать экстраполяцию – определение неизвестной величины, входящей в динамический ряд, механическим переносом прошлых закономерностей и тенденций на будущее.

Для использования этого способа нужны самые минимальные данные – один динамический ряд исследуемого критерия примерно за 5-7 лет. Суть экстраполяции такова:

1. Если рассматривается длинный динамический ряд спроса, предложения или стоимости товаров, то он может быть продлен на конкретную перспективу, если считается функцией времени. Как предполагают прогнозисты, все условия, влияющие на динамику какого-либо рыночного элемента, со временем становятся незначительными.
2. Когда описанное предположение верно, прогнозы, сделанные методом экстраполяции, довольно точны. Но если за рассматриваемый промежуток времени изменится один из факторов, погрешность будет очень велика. И чем длиннее период, тем больше ошибка. По этой причине экстраполяцией пользуются только при краткосрочных прогнозах.

Основные плюсы метода экстраполяции – это простота расчетов и необходимость предоставления небольшого количества данных. Минус же состоит в том, что при использовании такого способа, тот или иной признак считается функцией времени, а другие условия не принимаются во внимание, в следствие чего экстраполяция актуальна только для малых временных периодов. Пользоваться методом в долгосрочных прогнозах можно лишь будучи уверенным, что факторы, оказывающие влияние на показатель, сильно не поменяют направление его развития.

Метод оценок экспертов

Этот способ составления прогнозов в маркетинге применяется довольно широко. Его суть состоит в поиске, преобразовании и применении в различных целях информации от определенного количества экспертов. Эксперты – люди, имеющие должную квалификацию и способные обосновать свое мнение реальными аргументами. Экспертиза – это процесс получения экспертной оценки. При ответе на любой вопрос, точка зрения каждого специалиста является субъективной, исходя из его опыта, известных ему данных, жизненных условий и т.д. Если квалифицированных мнений большое количество, они обобщаются, и в результате дается довольно точная оценка перспектив рыночного развития.

Экспертными оценками пользовались еще в древности, когда существовали советы старейшин.

Экспертиза состоит из нескольких этапов:

• постановка целей и задач;
• создание группы экспертов;
• составление и выбор способа опросов;
• опрос специалистов;
• преобразование и оценка полученной информации;
• принятие административного решения на основе выводов экспертов.

Сколько человек должно входить в экспертную группу? Конечно, оптимальной численности не существует, но нужно помнить, что при совсем небольшом количестве профессионалов, мнение каждого из них сильно влияет на оценку всей группы, а при излишнем – снижается роль тех выводов, которые отличны от большинства, что влияет на достоверность экспертизы.

В маркетинговых исследованиях, как правило, группа экспертов составляет 20-30 человек.

Исходя из цели экспертизы, в ней могут быть задействованы ученые, руководители торговых предприятий, специалисты в области коммерции, имеющие, как минимум, пятилетний опыт работы с продукцией.

Эксперты должны отвечать следующим требованиям:

• умение видеть неявные проблемы;
• интуиция;
• креативность – творческое решение поставленных вопросов;
• непредвзятость.

Способ экономико-математического моделирования

Моделирование – изучение не явления как такового, а его модели, после чего результаты рассматриваются, применительно к исследуемому объекту.

Математической моделью называют регрессионное уравнение зависимости одного критерия от нескольких условий. Таких уравнений существует множество, они могут описывать как прямые линии, так и логарифмические кривые.

Данный способ составления прогнозов сложен тем, что необходимо выбрать уравнение, наиболее точно описывающее изучаемый процесс.

Многофакторная модель строится так:

1. Выявляются основные факторы, воздействующие на развитие рыночных элементов.
2. Определяется уровень влияния указанных условий на итоговые показатели, отбираются самые решающие из них. Как правило, выбор этих условий зависит от обеспеченности данными.
3. Создается математическая форма модели, где все факторы учитываются одинаково.
4. Через систему уравнений вычисляются параметры модели.
5. Проводится оценка эффективности модели.

Данный метод прогнозирования самый достоверный, но и самый сложный. При построении модели могут учитываться лишь факторы, которые можно оценить количественно.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

1. Сущность, принципы и классификация методов прогнозирования

2.Методы экстраполяции

3. Параметрические методы

4. Экспертные методы

5. Сущность нормативного, экспериментального, индексного методов прогнозирования

6. Организация работ по прогнозированию

Заключение

Список литературы

ВВЕДЕНИЕ

Прогнозирование служит для выяснения тенденций развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов маркетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продуктов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспроизводить предложение и спрос.

Прогнозирование всегда представляло собой одну из ключевых задач, стоящих перед маркетологами.

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития фирмы.

Цель работы: рассмотреть основные методы прогнозирования в стратегическом маркетинге.

Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий и классификация методов прогнозирования;

краткая характеристика основных методов прогнозирования в стратегическом маркетинге;

ознакомление с принципами организации работ по прогнозированию.

1.СУЩНОСТЬ, ПРИНЦИПЫ И КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогнозирование -- процесс разработки прогнозов. Прогноз -- научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием.

План и прогноз представляют взаимодополняющие стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогноза план содержит однозначно определенные сроки осуществления события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат. Поэтому внимание в большей мере будет уделено этим вопросам.

К основным задачам прогнозирования относятся:

* разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

* выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, влияющих на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;

* выбор показателей, существенно влияющих на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;

* выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

* прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов, ее цены, затрат в сфере эксплуатации, качества, параметров рынка;

* прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

* оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;

* обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции, исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за срок ее службы. При определении полезного эффекта всю промышленную продукцию можно разделить на:

* продукцию, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);

* продукцию, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование, нефтеаппаратура и т.д.).

При определении полезного эффекта следует брать только ту часть работы, которую получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной аппаратом за нормативный срок службы.

К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона.

Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза.

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

Основные источники исходной информации для прогнозирования:

* статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;

* научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;

* патентно-лицензионная документация.

Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и OKR разработке системы норм и нормативов целесообразно использовать единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления.

Использование информационной базы АСУ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объем трудозатрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.

По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-техническую и технико-экономическую, справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи.

Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов.

Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов.

Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов.

Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.

В условиях ужесточения борьбы за рынки сбыта организации и страны ищут пути экономии ресурсов как главного фактора решения экономических, социальных, технических и других проблем.

Например, в США разработаны "Стратегия национальной безопасности", программа "Национальные цели просвещения", "Структура ВВП по сферам хозяйства до 2015 г.", "Структура конечного использования ВВП до 2015 г.", "Инвестиции в "человека" в США до 2015 г." и др. Эти прогнозы были разработаны в 1990--1995 гг.

В Японии разработаны долгосрочные программы развития образования, науки и техники, здравоохранения, охраны окружающей природной среды, прогнозы землетрясений, развития искусственного интеллекта, новых информационных технологий, обработки отходов и др.

В литературе приводятся различные классификации методов прогнозирования.

Например, М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури прогнозы подразделяют на экономические, социальные, развития конкуренции, а по методам -- на количественные (анализ временных рядов, причинно-следственное моделирование или корреляционные зависимости) и качественные (экспертные методы).

Приведенная классификация не отражает сущности методов прогнозирования развития объектов или решения проблем. В настоящее время трудно выделить конкретный вид прогноза: экономический, социальный, технический, или какой-либо другой. В экономике все взаимосвязано. На основе структурного подхода к управлению можно говорить только о приоритете направления прогноза при существовании остальных аспектов проблемы.

Например, при прогнозировании развития технологий приоритет отдается технологическим аспектам при обязательном (подчеркиваем) учете всех остальных аспектов: экологических, социальных, экономических, организационных и др. решения проблемы.

Приоритет отдельного аспекта проблемы устанавливается и закрепляется при формулировании цели в два этапа.

На первом этапе -- с применением экспертной оценки, методов корреляционно-регрессионного анализа и др. Приоритеты (аспекты проблемы, метода и т.д.) ранжируются. Это необходимо для оптимизации распределения ресурсов и финансирования сначала наиболее значимого фактора, потом, по очереди, остальных.

Допустим, при разработке и внедрении мероприятия по совершенствованию технологических процессов изготовления продукции решаются следующие задачи: 1) повышение качества продукции; 2) снижение удельных затрат на производство продукции; 3) экономия ресурсов у потребителя за счет повышения качества продукции; 4) повышение уровня автоматизации труда; 5) улучшение показателей эргономичности труда.

Перечисленные задачи отражают все аспекты комплексности проблемы. Приоритеты отдельных аспектов определяются, исходя из позиций организации на рынке, ее возможностей и стоимости аспектов. Экспертная оценка перечисленных пяти аспектов (задач) позволила определить их значимость и установить следующие приоритеты (сумма равна 100): 45: 15: 25: 10: 5. Экспертная оценка приоритетов свидетельствует об актуальности для данной продукции повышения ее качества. Значит, при совершенствовании технологических процессов изготовления продукции следует, прежде всего, финансировать меры по повышению качества изготовления продукции. Для этого необходимо провести диагностику технологических процессов, технологического оборудования и оснастки, повысить их жесткость и точность, внедрить автоматизированные статистические методы контроля продукции и т.д.

На втором этапе приоритеты должны быть закреплены документально при формулировании цели.

В продолжение предыдущего примера сформулируем цель по совершенствованию упомянутых технологических процессов: разработать мероприятия, обеспечивающие значительное (указываются конкретные задания) повышение качества изготовления продукции путем комплексной отладки системы оборудование -- приспособление -- инструмент -- деталь -- процесс -- менеджмент.

Наряду с классификацией методов прогнозирования по признаку, отражающему какой-либо один аспект проблемы, вряд ли методически верно это осуществлять по признаку возможности измерения параметров прогноза: количественные или качественные методы. Во-первых, какой это прогноз, если он не может быть оценен количественно. Во-вторых, при применении любого прогноза на первых этапах прогнозисты пользуются качественными методами или приемами анализа.

Таким образом, практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется не аспектом проблемы и не возможностью измерения результатов прогноза, а сложностью и стоимостью объекта, наличием необходимой информации и отработанной методики прогнозирования, квалификации прогнозиста и др. факторов. Краткая характеристика предлагаемых нами методов прогнозирования представлена в табл. 1

Таблица 1

Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений

	Применение
	основные условия	особенности
1. Нормативный	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и показатели организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации.	Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов.	Для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения - до 10--15
2. Эксперимен-	Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения экспериментальных работ.	Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точность Прогнозов.	Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения -- до 10--15 лет.
3. Параметри-	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта.	Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирования, учет функций объекта и показателей организационно- технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. Достаточная точность и простота расчета.	Составление среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования --
4. Экстрапо-	Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за пять лет.	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе предположения, что тенденции развития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Выборка исходной информации должна не менее чем в два раза превышать выбранный период упреждения.	Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования -- до пяти лет.
	Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период.	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе значения прогнозируемого параметра в базисном периоде и индексов изменения нормативов. Простота расчетов, но невысокая их точность.	Прогнозирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования -- до пяти лет.
6. Экспертный	Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек.	Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области.	Проведение прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен.
технических стратегий	Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов.	Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды.	Для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных
8. Функцио-	Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия.	Создание функциональной схемы будущего объекта.	При прогнозировании возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.
9. Комбини- рованный	Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования (пп. 1-8).	Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на проведение прогнозирования.	Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

2. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

На ранних стадиях разработки часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования -- экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в 2000 г. в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но учитываются все элементы затрат на эксплуатацию и ремонты компрессорной станции в целом, а также ее годовая производительность. Поделив сумму годовых затрат на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.

Себестоимость одной тысячи м3сжатого воздуха на заводе за 1992--1999 гг. составила по годам 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,85; 1,80 у.е.

По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воздуха на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически.

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестоимости.

Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26.

Линию снижения себестоимости можно построить также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 г. на анализируемом заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

3. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат -- с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов.

По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям.

По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта.

Коэффициенты определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования.

Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Например, затраты на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля -- гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

4. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны -- эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один -- метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3--5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг -- установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10.

Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру -- 7 баллов, второму -- 6 баллов, третьему -- 2, четвертому -- 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта -- 20 (= 7 + 6 + 2 + 5), второго -- 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 7.

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике*. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

При построении данной системы баллов для упрощения принято, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения системы баллов можно построить и криволинейные зависимости.

С применением экспертных методов несколько параметров объекта приводятся к единой размерности. Пользуясь балльной оценкой совокупности параметров объектов, аналогично методу удельных показателей, можно рассчитать элементы затрат по новому объекту.

Допустим, себестоимость базового объекта равна 115 млн. руб., сумма баллов по параметрам для прогнозирования себестоимости равна для базового объекта 10,85, нового -- 12,77, тогда себестоимость нового объекта без учета корректирующих коэффициентов будет.

Экспертные методы могут применяться не только для прогнозирования полезного эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного эффекта (технического уровня) серийно выпускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями.

5. СУЩНОСТЬ НОРМАТИВНОГО, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО, ИНДЕКСНОГО МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

прогнозирование маркетинг развитие фирма

Сущность нормативного метода

Одной из функций стратегического менеджмента является разработка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей товаров, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нормативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево показателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогнозируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения. Для прогнозирования перечисленных показателей может применяться любой из методов.

Вместе с тем, фирмы, ориентирующие свою деятельность на воспроизводство конкурентоспособных на внешнем рынке товаров, не всегда имеют аналог-ориентир. Эти фирмы чаще всего являются пионерами (эксплерентами) в данной области. Поэтому для прогнозирования нормативов конкурентоспособности будущих товаров фирмы-эксплеренты применяют экспертные (при наличии квалифицированной экспертной группы из не менее семи человек) и нормативные методы прогнозирования (при отсутствии экспертной группы, но наличии профессионала в данной области и необходимой информации). Остальные методы являются вспомогательными.

Нормативный метод прогнозирования основывается на установлении: а) зависимостей между экономическими и организационно-техническими показателями (факторами); 6) ориентира (норматива) будущего развития объекта.

Анализ позволяет сделать следующие выводы: 1) зависимость между показателями качества товаров и производственными затратами но их достижение прямо пропорциональная; 2) каждая последующая единица качества требует все больше единиц затрат. Например, как показано, при повышении качества на 20 % с точки "А" до точки "Б" затраты увеличились на 100 %. Подобные соотношения индивидуальны для конкретного показателя качества.

Зависимость между показателями качество товаров и эксплуатационными затратами на их использование имеет обратную форму связи: с повышением качества затраты в сфере эксплуатации ("себестоимость") снижаются. Оптимальный уровень качества (норматив) определяется, исходя либо из требований потребителей, либо из минимизации совокупных затрат за жизненный цикл товара на единицу его полезного эффекта.

Конкуренция "невидимой рукой" неуклонно повышает качество товаров и снижает удельные затраты (на единицу полезного эффекта товара). Поэтому после исследования рынка и прогнозирования тенденций изменения показателей качества товара и элементов затрат фирма-изготовитель принимает в 1998 г. решение о повышении данного показателя качества к 2001 г. с точки "А" до точки "Б", снижении эксплуатационных затрат с точки "В" до точки "Д". Производственные затраты на качество при этом увеличились с точки "В до точки "Г", так как организационно-технический уровень производств почти не изменился. Однако совокупные затраты уменьшились, так как прирост производственных затрат оказался примерно в два раза меньше экономии на эксплуатационных затратах. Экономия времени выражается не только в уменьшении абсолютного значения совокупных затрат, но и в дополнительном снижении удельных совокупных затрат за счет повышения качество товара.

На стадии стратегического маркетинга нового товара следует скрупулезно изучать рынок, прогнозировать тенденции научно-технического прогресса и разрабатывать нормативы конкурентоспособности товаров и фирмы в целом. На этой стадии не проводятся сложные экспериментальные работы, а собирается и изучается разного рода информация. На стадии стратегического маркетинга устанавливаются нормативы конкурентоспособности, на стадии НИОКР проверяется теоретически и практически возможность материализации нормативов. И если маркетологи не "в ту сторону" направят работников последующих стадий жизненного цикла товара, жди потерь.

Повышение конкурентоспособности во всех сферах деятельности и экономия ресурсов особенно важны для российских предприятий, организаций, фирм, так как в целом Россия по эффективности использования ресурсов в 2--2,8 раза отстает от передовых стран, а по уровню конкурентоспособности находилась в 1995 г. на 48-м месте.

Сущность экспериментального метода.

Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организационно-технологической подготовки производства. На экспериментальных установках, испытательных полигонах, опытно-промышленных партиях товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонты товара, нормативы потерь, показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега автомобиля конкретной марки в типовых условиях, норматив расхода электроэнергии за час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения, и т.п.

Экспериментальный метод прогнозирования дорог, так как требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимы тщательное технико-экономическое обоснование, высокий уровень организации работ.

Сущность индексного метода

Этот метод прогнозирования основан на приведении значений показателей объекта в настоящем к будущему моменту при помощи индексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий по сравнению с настоящими условиями.

6. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ

Организация работ по прогнозированию представляет комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачи организации работ по прогнозированию:

v сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования;

v подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;

v формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления.

Принципы организации работ по прогнозированию

Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени но проведение прогнозирования.

Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.

Принцип адресности состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия -- изготовителя объекта.

Принцип параллельности проведения работ по прогнозированию различными службами используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза.

Принцип непрерывности состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости.

Принцип прямоточности предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути.

Принцип автоматичности является одним из основных для сокращения времени и затрат на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования.

Принцип адекватности помогает точнее оценить вероятность реализации выявленной тенденции изменения полезного эффекта и затрат на его получение. Для использования принципа управляемости необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления.

Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей.

Принцип адаптивности прогнозирования заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации.

Прогнозирование полезного эффекта и элементов совокупных затрат, являясь неотъемлемой составной частью системы планирования качества и эффективности продукции, выполняет в ней функции вероятностного, вариантного (альтернативного) предвидения будущего на основе раскрытия и измерения объективных тенденций повышения качества продукции ^затрат на его достижение.

Прогнозные разработки являются неотъемлемой составной частью комплексных целевых программ.

При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы: сбор, анализ и корректировка материалов по прогнозированию; анализ сложившихся тенденций и проблем повышения качества продукции; разработка прогнозов в составе предполагаемой комплексной программы.

Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он разрабатывается, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от "срока жизни" тенденций, сложившихся в период, предшествующий их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Так, цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла воспроизводства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда и т.д.

Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно обоснованного, оптимального плана повышения качества и эффективности продукции на основе использования вариантов прогноза показателей качества и затрат на его достижение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, прогноз сбыта строится на основе анализа продаж товара в прошлом и их экстраполяции. В крупных розничных организациях прогнозирование сбыта объединяет в себе процессы планирования сверху вниз и снизу вверх. Планирование сверху вниз означает, что цели устанавливаются руководством организации и спускаются вниз по всем уровням иерархии. При планировании снизу вверх специалисты по закупкам и другие оперативные менеджеры определяют для себя цели по товарам и прибыли, а затем согласуют их с высшим руководством.

При прогнозировании сбыта, основанного на прогнозах спроса, применяются, как уже отмечалось, методы статистического и экспертного прогнозирования. Среди последних, наряду с рассмотренными выше, можно выделить также широко применяемые их разновидности: метод получения мнений жюри, метод совокупных мнений работников сбыта, метод ожидаемых запросов потребителей, дедуктивные методы.

Одним из средств повышения качества стратегического управленческого решения ради всеобщей экономии ресурсов на современном этапе является прогнозирование деятельности объектов и развития проблем на 5--20 лет.

Классифицировать методы прогнозирования следует не по аспекту проблемы (технический, социальный, экономический и др.) и не по степени количественной оценки прогноза, а по сущности метода прогнозирования (нормативный; экспериментальный, параметрический, экстраполяции, индексный, экспертный, оценки технических стратегий, функциональный, комбинированный).

Работы по прогнозированию следует организовывать на основе следующих принципов: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.

В заключение хотелось бы упомянуть еще один источник, используемый при разработке прогнозов сбыта, -- всевозможные издания органов государственной статистики, розничных ассоциаций, отчеты о демографических показателях. Не стоит забывать и о маркетинговых компаниях, специализирующихся на проведении исследований рынка и предоставляющих (за плату, разумеется) агрегированные и сырые данные, полученные с кассовых терминалов, психографические профили рынков и т. д.

Список литературы

1. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг: Учебник. -- М.: ЗАО "Бизнес-школа "Интел-Синтез", 2000. -- 640 с.

2. Л.И. Бушуева Методы прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. 2002 №1.

3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 2007.

4. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 2004.

5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии пла-новых решений. М.: Экономика, 2006.

6. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 2008.

7. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 2006.

8. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 2008.

9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.

10. Кунц Г., О" Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ.: В 2 т. Т. 2 / Общая ред. акад. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 2005.

11. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2008.

12. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2006.

13. Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 2006.

14. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 2007.

15. Янч Эрих. Прогнозирование научно-технического прогресса. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1974.

16. Журнал “Проблемы прогнозирования”.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Сущность методов экспертных оценок и методов принятия решений в маркетинге и их программное обеспечение. Провести выбор и оценку поставщика с помощью экспертных методов для конкретного предприятия (рынка). Организация проведения экспертных оценок.

контрольная работа , добавлен 02.10.2010


Сущность социально-экономического прогнозирования, его предмет, объекты и основные формы предвидения. Анализ прогнозирования сбыта на примере предприятия ОАО "Лето", которое занимается реализацией кондиционеров. Прогноз объема продаж продукции.

курсовая работа , добавлен 25.09.2011


Прогнозирование как инструмент стратегического планирования предприятия. Проблемы применения наиболее известных методов прогнозирования сбыта. Внедрение эконометрической модели прогнозирования на основе "разладки" процесса сбыта на ОАО "ГМС Насосы".

курсовая работа , добавлен 23.08.2011


Сущность казуальных исследований в маркетинге. Формулирование целей и выбор методов проведения. Концепция причинности в маркетинге и ее условия. Внутренняя и внешняя валидность (достоверность) экспериментов. Преимущества и недостатки причинных методов.

курсовая работа , добавлен 03.03.2009


Развитие маркетинговой деятельности фирмы и рекламы. Понятие, сущность и анализ факторов конкурентоспособности предприятия. Методы конкуренции и конкурентные стратегии в маркетинге. Методы, теоретические и методические основы маркетинговых коммуникаций.

курсовая работа , добавлен 09.11.2010


Сущность и природа инновационных процессов в маркетинге. Стратегия позиционирования инновационного продукта. Методы прогнозирования реакции потребителей и основные инструменты позиционирования инновационного продукта. Оценка эффективности стратегии.

дипломная работа , добавлен 05.04.2011


Сущность и элементы прямого и косвенного воздействия внешней среды организации. Роль прогнозирования в деятельности предприятия. SWOT–анализ и управление организацией в условиях неопределенности внешней среды. Особенности кадровой политики предприятия.

курсовая работа , добавлен 06.03.2014


Субъективные стороны и структура страхового маркетинга. Анализ системы сбыта страхового продукта в ОАО "СОГАЗ". Принципы моделирования и прогнозирования ситуаций поведения страхователей фирмы. Внедрение инноваций в маркетинговую систему СК "СОГАЗ".

дипломная работа , добавлен 19.09.2011


Место и роль потребителя в современном маркетинге организации. Сущность и характерные проявления консьюмеризма, его основные виды и история развития в маркетинге, критические аргументы и механизм действия. Разработка рекламного продукта кофе "Чибо".

курсовая работа , добавлен 04.10.2010


Понятие спроса. Виды и экономическое содержание спроса. Механизм государственного воздействия на активизацию потребительского спроса в условиях российской экономики. Потребительский спрос в городе. Особенности и методы прогнозирования спроса в городе.

Прогнозирование - необходимая часть принятия любого коммерческого и управленческого решения, обязанность, которую в явной и неявной форме неизбежно должны выполнять все предприятия.

Прогнозирование позволяет получить возможные будущие оценки тех или иных исследуемых параметров, оценить изменения но внешней среде и последствия, к которым они могут привести для предприятия, оперативно реагировать на эти изменения.

Слово "прогноз" в переводе с греческого означает "предвидение", "предсказание будущих явлений и событий". Одной из самых важных функций маркетинга является прогнозирование рынка.

Прогноз рынка - научное предвидение перспектив развития спроса, товарного предложения и цен, выполненное по определенной методике на основе достоверных эмпирических данных, с оценкой его возможной ошибки.

Методы прогнозирования можно классифицировать по следующим признакам:

• 1) по региональному признаку :
  • o глобальные прогнозы;
  • o национальные прогнозы;
  • o региональные прогнозы;
  • o прогнозы по конкретному целевому рынку и его сегментам;
  • o прогнозы спроса отдельных групп потребителей;
• 2) по товарному признаку :
  • o прогноз общего объема спроса (емкости) рынка;
  • o прогнозы спроса по товарным группам и потребительским комплексам;
  • o прогнозы спроса на конкретные товары;
• 3) по временному периоду :
  • o краткосрочные (до двух лет);
  • o среднесрочные (от двух до пяти лет);
  • o долгосрочные (свыше пяти лет);
• 4) по применяемому методу прогнозирования :
  • o экстраполяция;
  • o экспертные оценки;
  • o экономико-математическое моделирование;
  • o расчеты на основе коэффициентов эластичности;
  • o аналогия и др.

Первые три из перечисленных выше методов прогнозирования в силу их распространенности и актуальности рассмотрим несколько подробнее.

Самым простым способом прогнозирования является экстраполяция - нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса закономерностей и тенденций, сложившихся в прошлом, па будущий период.

Экстраполяция - сравнительно простой способ прогнозирования. Для ее применения нужен минимум информации - всего один динамический ряд прогнозируемого показателя обычно за пять-семь лет (периодов). Его суть заключается в следующем.

Если имеется достаточно длительный динамический ряд спроса, товарного предложения или цен, то, считая, что он является функцией времени, его можно продлить на определенную перспективу. При этом, по предположениям прогнозиста, все факторы, определяющие изменение того или иного элемента рынка, нивелируются во времени.

Когда такое предположение оправдывается, экстраполяция дает достаточно точные прогнозы развития рынка. Однако если тот или иной существенный фактор в прогнозируемом периоде резко изменится, ошибка прогноза может быть достаточно большой. Причем чем больше период упреждения, тем она больше. Поэтому экстраполяция как метод прогнозирования обычно используется лишь при краткосрочных прогнозах.

В маркетинговой практике применяют различные способы экстраполяции, зависящие от характера базисного динамического ряда.

1. Если ряд, характеризующий один из элементов рынка, например спрос или продажу товаров, не имеет достаточной четкой тенденции развития, т.е. его уровни колеблются около средней величины, прогноз его развития с упреждением на один-два уровня может быть выполнен по среднему уровню ряда динамики (формула 3.13):

где у - средний уровень ряда; у. - члены ряда динамики; п - число членов ряда динамики.

Необходимо выполнить прогноз развития продажи товара А на восьмой и девятый периоды, если ряд динамики продажи товара А за семь дней прошедшего периода имеет следующий вид (табл. 3.11).

Таблица 3.11. Продажа товара А по дням недели

Продажа, кг

Решение. Визуальная оценка такого ряда свидетельствует, что продажа этого товара не имеет тенденции к росту или снижению, а колеблется около средней величины. Следовательно, прогноз продажи товара А можно выполнить по среднедневной продаже этого товара, равной 1755 кг.

Разумеется, фактическая продажа может несколько отличаться от прогнозной, но возможную среднюю ошибку прогноза можно рассчитать по формуле 3.14:

где 82 - дисперсия; I - коэффициент кратности ошибок, равный 2. Дисперсию определяем по формуле 3.15:

Расчеты оформим в табл. 3.12.

Таблица 3. 12.

Следовательно, доверительный интервал прогноза составит от 1647,5 (1755 - 107,5) до 1862,5 кг (1755 + 107,5).

2. Если динамический ряд одного из элементов рынка имеет устойчивую тенденцию к росту или снижению и варьирует незначительно около этой тенденции, прогнозирование осуществляется по среднему темпу роста (снижения) ряда динамики.

В этом случае предполагается, что каждый последующий член динамического ряда равен предыдущему, умноженному на средний коэффициент темпов роста (К) (формула 3.16):

где Уж - прогнозный уровень ряда; У, - последний уровень базисного ряда; К - средний темп изменения уровней

ряда (/с = -,-||-0; ^1 - начальный уровень ряда; п - число V ^

уровней базисного ряда. Пример.

Используя следующие данные, методом экстраполяции рассчитайте прогноз потребления сока на четвертый и пятый годы (табл. 3.13).

Таблица 3. 1З

Определите доверительный интервал этого прогноза.

Решение. Динамический ряд, характеризующий потребление сока, имеет устойчивую тенденцию к росту, а уровни этого ряда варьируют незначительно. Следовательно, дальнейшее его развитие можно прогнозировать по средним темпам роста. - 142

В нашем примере К= I-- =1.183, а прогноз потребления сока в четвергом году составит: 49,7 кг, (42 х 1,183); в пятом году - 58,8 кг (49,7 х 1,183).

Для определения доверительного интервала необходимо рассчитать возможную ошибку прогноза (формула 3.17):

где: а - дисперсия отклонений фактических данных от теоретических, которая рассчитывается по формуле (3.18):

Расчет ошибки прогноза оформим в виде табл. 3.14.

Таблица 3.14

Выводы. Доверительный интервал прогноза потребления сока в четвертом году составит: от 49,4 л (49,7 - 0,3) до 50,0 л (49,7 + + 0,3); в пятом году - от 58,5 л (58,8 - 0,3) до 59,1 л (58,8 + 0,3).

3. Если динамический ряд, характеризующий какой-либо из элементов рынка, имеет ту или иную тенденцию, но существенно варьирует около нее, его экстраполяция выполняется методом аполитического выравнивания ряда динамики.

Пример.

Рассчитайте прогноз возможной продажи товара А в июне методом аналитического выравнивания ряда, используя следующие данные табл. 3.15.

Таблица 3.15

В данном случае динамический ряд продажи товара А имеет тенденцию к росту, но значительно варьирует около этой тенденции, поэтому предложено прогнозирование его будущего развития осуществлять методом аналитического выравнивания ряда. Выравнивание выполним по уравнению прямой у = а + 6/, рассчитав его параметры путем решения системы нормальных уравнений (формула 3.19):

Расчет оформим в виде табл. 3.16.

Таблица 3.16

Решив эту систему, получаем следующие значения: а = 10,1; Ь = 1,9.

Следовательно, у = 10,1 + 1,9£.

Выводы. Возможная продажа товара А в июне составит: у = = 10,1 + 1,9 х 6 = 21,5 ед.

Достоинства метода экстраполяции заключаются прежде всего в сравнительной несложности расчетов и небольшом объеме используемой информации. Основной недостаток этого метода связан с тем, что при его применении результативный признак рассматривается только как функция времени и не учитывается влияние других различных факторов. Поэтому экстраполяция применима лишь для краткосрочного прогнозирования (с упреждением на один-два периода). Экстраполяцию с большим упреждением можно допускать лишь в случае, если есть достаточные основания для уверенности, что комплекс факторов, формирующих это явление, в будущем не очень изменит характер его развития.

Прогнозирование методом экспертных оценок в маркетинге используется достаточно часто и является весьма эффективным.

Сущность метода экспертных оценок заключается в сборе, обработке и использовании дня различных целей сведений от достаточно представительного числа экспертов. Эксперты - это лица, обладающие достаточной компетенцией и способные высказать аргументированное мнение по изучаемому явлению. Процедура получения оценок от экспертов называется экспертизой. Разумеется, отвечая на поставленный вопрос, каждый эксперт субъективен, т.е. исходит лишь из собственного опыта, знаний, условии реальной жизни. Однако, если мнений мною и они достаточно квалифицированны, их обобщение позволяет получить достаточно надежную и объективную оценку состояния или перспектив развития изучаемого явления (например, рынка).

Экспертные оценки применялась для различных целей с древнейших времен. Советы старейшин и мудрецов, сенаты и коллегии - все это различные фермы реализации экспертных оценок.

Перечислим этапы экспертизы:

• o определение цели и задач экспертизы;
• o формирование экспертной группы;
• o составление опросных листов, определение способа и процедуры опроса экспертов;
• o процедура опроса;
• o обработка и анализ информации, полученной от экспертов;
• o расчет средней оценки, сравнение ее с имеющимися статистическими данными и использование для принятия коммерческого решения.

Какова должна быть численность экспертной группы? Разумеется, нельзя рассчитать оптимум, однако следует учитывать, что, с одной стороны, при малом количестве экспертов па групповую оценку излишнее влияние оказывает индивидуальная оценка каждого из них. С другой - при очень большом числе экспертов уменьшается роль мнений, отличающихся от мнения большинства, а это, в свою очередь, может снизить достоверность групповой оценки.

В практике маркетинга для экспертизы обычно используют 25-30 человек.

В зависимости от целей экспертами могут быть научные работники, руководящие работники торговли и других отраслей, товароведы (вопросы, связанные с коммерческими решениями), проработавшие с данным товаром определенное время (не менее пяти лет).

Рассмотрим требования, предъявляемые к экспертам:

• o эвристичность - способность видеть неочевидные проблемы;
• o интуиция - способность делать заключения без осознания пути движения к этому заключению;
• o креативность - способность творчески решать новые задачи;
• o независимость и т.д.

Степень надежности оценок экспертов можно рассчитать по формуле 3.20:

где й - "абсолютная" надежность эксперта; Л" число случаев, когда данный специалист участвовал в экспертизе; дг _ число случаев, когда его мнение совпадало с мнением большинства или средней оценкой экспертной группы. Иногда используют другой показатель (формула 3.21):

где Я0 - относительная надежность эксперта (внутри какой-то группы); й; - индивидуальная, абсолютная надежность экспертов; Лт - средняя надежность группы экспертов.

При прогнозировании рынка методом экспертных оценок используют два способа опроса экспертов: индивидуальный и метод "Дельфи".

Индивидуальный метод заключается в том, что каждый эксперт даст оценку независимо от других, а затем с помощью какого-либо приема эти оценки обобщаются в одну. Простейший способ обобщения оценки состоит в вычислении средней арифметической (формула 3.22):

где К. - оценки, полученные от экспертов; У - средняя оценка; п - число опрошенных экспертов.

Можно рассчитать и средневзвешенную оценку, если использовать уровень компетентности (вес) эксперта, определяемый на основе оценок его предыдущей деятельности или с учетом его квалификации, эрудиции, должности и места работы. Компетентность может быть измерена в индексах, процентах, баллах и т.д. (формула 3.23):

Пример.

Прогноз спроса на товар А разработай отделом маркетинга фирмы в трех вариантах: первый вариант - прирост спроса к уровню прошлого года составит 3%; второй вариант - 4%; третий вариант - 7%.

Для выбора окончательного варианта прогноза проведена экспертная оценка, результаты которой приведены в табл. 3.17.

Таблица 3.17. Экспертная оценка

Решение.

Рассчитаем среднюю оценку, которую дала каждая группа экспертов:

Окончательный вариант прогноза в этом случае составит:

Оценка, выполненная с учетом компетентности экспертов, является наиболее точной.

Метод "Дельфи" - разновидность экспертных оценок. Его особенность состоит в том, что эксперты опрашиваются не один, а несколько раз. После каждого тура опроса усредненные оценки направляются каждому из экспертов с просьбой ознакомиться с ними и, возможно, изменить свою первоначальную оценку. Эти повторные данные вновь усредняются и вновь направляются каждому из экспертов с аналогичной просьбой.

Решение о необходимости проведения каждого следующего тура принимается па основе данных о степени согласованности мнений экспертов.

Степень согласованности определяется по формуле коэффициента вариации (3.24):

где V- коэффициент вариации; 8^ - среднеквадратическое отклонение оценок; У. - индивидуальные оценки экспертов; У - среднее значение оценки; п - число экспертов, участвующих в экспертизе.

Если V - меньше 40%, считается, что мнения экспертов достаточно согласованы и среднюю оценку экспертов можно использовать для практических целей.

Если V - больше 40%, проводят следующий тур опроса.

Пример.

Отделом маркетинга фирмы произведена оценка спроса на товары-аналоги. Результаты представлены в табл. 3.18.

Таблица 3.18

Эксперты	Товары

Необходимо оценить степень согласованности мнений экспертов но каждому товару и дать предложения но проведению последующих туров экспертизы.

Товар А:

^ = 1^^x100 = 17,68, т.е. по этому товару мнение экспертов согласовано, следующего тура опроса проводить не надо. Товар Б:

К = ^^х00 = 50, т.е. мнение экспертов по этому товару не согласовано, позиция критическая, следует проводить следующий тур опроса. И так по каждому товару.

Когда о прогнозируемом явлении или его динамике мало что известно, оценка перспектив его развития может быть осуществлена методом аналогий.

Под аналогией понимается перенос знаний об одном предмете или явлении на другой предмет или явление. Этот метод прогнозирования откровенно оценочный. Он применяется в случае, когда базисной маркетинговой информации пет, а времени на применение какого-либо более точного метода прогнозирования недостаточно. Чаще всего такой перенос делается в территориальном аспекте.

Элементы рынка зависят от большого числа факторов, влияющих на них разнонаправлено и неравноэффективно. Более того, эти факторы образуют системные комплексы, что требует системного подхода при анализе и прогнозировании.

Учесть одновременно влияние многих факторов на спрос во всем их многообразии, разнонаправленности действия и неодинаковости воздействия позволяют экономико-математические модели.

Метод моделирования - метод исследования не самого процесса, а его модели, когда полученные характеристики переносятся с модели па объект.

Экономико-математическая модель представляет собой многофакторное регрессионное уравнение, описывающее зависимость спроса от нескольких факторов одновременно. Эти уравнения столь многочисленны, что перечислить их просто невозможно. Например,

у = "" + я, 1ё .г, + а & х, + а, ^х, + ад lgх4 - полулогарифмическая кривая и т.д.,

где х0, xv х, х, хА - значения факторов; "0, а, а, а, а - параметры уравнения.

Значительная трудность этого метода прогнозирования состоит в том, чтобы подобрать уравнение, в наилучшей мере описывающее данную систему.

Этапы построения многофакторной модели:

• 1) выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие элементов рынка. В модель можно включать только те из них, которые можно количественно измерить;
• 2) определить степень влияния выявленных факторов на результативные показатели рыночного процесса, отобрать наиболее существенные и сильнодействующие из них. Чаще всего выбор факторов определяется информационной обеспеченностью;
• 3) разработать математическую форму модели, учитывающую одновременное влияние отобранных факторов.

Модель должна отражать сущность процесса формирования результативного признака и желательно, чтобы ее можно было просто решить. Чаще всего используют линейное уравнение. В многофакторную модель обычно включают как независимую переменную время (формула 3.25):

• 4) рассчитать параметры модели методом наименьших квадратов (система уравнений);
• 5) провести оценку прогностической ценности модели. Этот метод прогнозирования является наиболее точным, но самым трудоемким. С одной стороны, чем больше факторов мы учтем при построении модели, тем адекватнее будет последняя и тем точнее получится рассчитанный с ее помощью прогноз. С другой - чем больше факторов (.г) включаются в модель, тем больше должно быть число периодов динамического ряда фактических значений каждого из этих факторов (/?). В реальных условиях собрать такую информацию бывает очень сложно, а то и просто невозможно.

Другим не менее существенным недостатком использования экономико-математического моделирования является следующее: в модель можно включать только факторы, имеющие количественную оценку. Качественные факторы, такие как мода, уровень образования и культуры, национальные особенности и пр., не могут быть учтены. В силу данных причин этот метод используют в основном для научных целей, глобальных прогнозов на высоком уровне обобщения.

Возможности разных методов прогнозирования были изучены на примерах объема продаж. Конечно, возможности прогнозирования в маркетинге значительно шире. С использованием изложенных методов могут быть выполнены прогнозы прибыли, цен на продукцию, в том числе продукцию конкурентов, собственных возможностей предприятия и его конкурентоспособности, основных параметров рынка отдельного товара, эффективности товародвижения, рекламы и других форм продвижения продукции.

Результаты прогнозирования и оценки рыночного потенциала являются ключевой информацией для принятия управленческих и коммерческих решений.

высший образование спрос маркетинг

Маркетинг - одно их важнейших направлений деятельности по привлечению внебюджетных средств. В маркетинге, как и в других прикладных дисциплинах и сферах экономической деятельности, большую роль играют подробности, конкретные детали, приобретающие нередко значение решающего фактора, в то время как в привычном понимании они воспринимаются как «излишние».

Маркетинг -- это философия рыночной деятельности и одновременно руководство к действию.

Предоставляя огромные возможности для решения рыночных и иных проблем, маркетинг требует для своего полного и правильного использования большой подготовительной работы, творческого подхода.

сущность, принципы, методы и функции человеческой деятельности, имеющей отношение к рынку;

виды рынков, рыночный механизм, предложение и спрос;

стратегию и тактику маркетинговой деятельности;

планирование -- план маркетинга и его виды, программно-целевые методы в маркетинге;

товар -- понятие товара, виды товаров, жизненный цикл товара (ЖЦТ), качество, конкурентоспособность товара, товарную политику, управление товарным ассортиментом, сервис;

товародвижение и сбыт -- элементы системы товародвижения, каналы товародвижения, управление товародвижением, организацию сбыта товаров;

цены и ценообразование -- цены в маркетинговой деятельности, методы расчета цен, вопросы ценообразования, ценовую политику;

формирование спроса и стимулирование сбыта, рек ламу и ее задачи, виды рекламы, выставки и аукционы, планирование рекламных кампаний, рекламный бюджет;

информационное обеспечение, комплексные исследования в рамках отдельных сегментов рынка по видам услуг, по юридическим и физическим лицам и др., анализ и прогнозирование рынка;

организацию маркетинговой деятельности -- принципы организации, организационные структуры;

управление и контроль маркетинга, виды управления и контроля, ситуационный анализ, ревизия маркетинга и т.д.

Прогнозирование в системе маркетинга -- основной и завершающий этап комплексного изучения рынков, главные результаты которого закладываются в основу экономических программ.

В условиях социально-экономических преобразований, происходящих в республике, формирования рынка труда особо важным становится механизм государственного управления процессами подготовки, трудоустройства и занятости специалистов.

Решение этой проблемы обеспечивается благодаря созданию системы прогнозирования спроса в специалистах, сформированности так называемого «портфеля заказов» с учетом потребностей производства, сбалансированности этой потребности с количественными показателями приема студентов по вузам, регионам, специальностям, совершенствованию работы маркетинговых служб, сопряженных с системой государственного регулирования экономики, выработкой основных пропорций в подготовке специалистов с высшим и средним специальным образованием по различным отраслям экономики.

Система прогнозирования выявляет и формирует спрос на специалистов на основе реального состояния и перспектив развития экономики по различным ее отраслям. Ее задача постоянно воспринимать и перерабатывать информацию, реагировать на структурные сдвиги в экономике и на этой основе обосновывать управленческие решения по деятельности образования и прогнозированию его дальнейшего развития. Обеспечение работоспособности конкурентоспособных специалистов в условиях рыночной экономики обеспечивается также отслеживанием развития процесса реформирования образования, проведением сравнительного анализа национальной и зарубежных систем образования.

Решение проблемы связано и с постоянным отслеживанием степени достижения стратегических целей в социально-экономической сфере, прогнозированием основных направлений развития экономики республики на основе краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов.

Понятие «прогноз» имеет множество определений. Одни утверждают, что «прогноз -- это определение будущего», другие, что «прогноз -- это научная гипотеза о развитии объекта», третьи, что «прогноз -- это характеристика будущего состояния объекта» или «прогноз -- оценка перспектив развития» и т.п. Еще больше вариаций существует в мире методов прогнозирования, их более ста.

Прогнозу свойственен вероятностный характер суждения о будущем, который проявляется либо в определении степени вероятности наступления события, либо в определении зоны возможных решений, либо в нахождении вариантов или альтернатив развития. Важно уяснить внутреннюю связь и взаимозависимость между прогнозированием и планированием и их отличия. Научно-аналитический характер прогнозирования определяет его функциональное отличие от планирования. Задача прогноза -- сказать, что может быть. Задача планирования -- выбрать из всего возможного то, что должно быть. В этом заключается первое принципиальное отличие прогноза от плана.

Объекты прогнозирования и перспективного * планирования часто совпадают, как совпадают горизонты планирования и прогнозирования.

Обсуждение научных прогнозов должно предшествовать разработке планов развития экономики. Этим определяется предваряющее, предплановое место прогноза. Второе отличие -- в упреждающем характере прогнозирования по отношению к планированию.

Планирование имеет директивную силу. План -- государственный закон. Прогноз несет рекомендательные, аналитические функции, в этом проявляется третье отличие прогноза от плана.

План одновариантен, прогноз же -- многовариантен, имеет вероятностную сущность. Таково четвертое принципиальное отличие прогноза от плана.

Существенны различия и в методах планирования и прогнозирования. Для разработки прогнозов применяют специфические методы. В основе многих из них лежат вероятностные, экстраполяционные, оценочные, эвристические (совокупность логических приемов и методических правил теоретического исследования и отыскания истины), стохастические (случайные или вероятностные процессы) и т.п. идеи, не применяемые на стадии составления плана, требующие конкретности, определенности показателей, их балансовой увязки, прямых технико-экономических расчетов. В этом пятое существенное отличие прогнозирования от планирования.

Функция прогноза: анализ явлений, тенденций, оценка их и определение альтернативных вариантов на будущее. Экономическое прогнозирование представляет собой разработку научной гипотезы развития, осуществляемую в рамках комплексной системы развития экономики, но обладающую рядом существенных специфических отличий от планирования.

Предвидимое будущее необходимо прежде всего для принятия сегодняшних решений.

Финансовой прогноз -- научная предпосылка управления финансами. Существует общепринятая классификация прогнозов по срокам, включающая: краткосрочные прогнозы на срок до 5 лет; среднесрочные -- на срок до 10 лет; долгосрочные -- на срок более 10 лет. Причем долгосрочные прогнозы в ряде случаев подразделяются на прогнозы 1-го эшелона, охватывающие период в 10-- 20 лет, и 2-го эшелона, простирающиеся в будущее на 20--50 лет и более.

Успешное прогнозирование и выбор того или иного метода не имеют ощутимой связи, по убеждению австрийского ученого Эриха Янга, который кропотливо и критически исследовал опыт прогнозирования в мире. Интересно, что даже мощные специализированные прогнозные институты почти не применяют сложных методов прогнозирования, считается, что дело не столько в правильности методов, сколько в правильности идей. Среди прогнозистов не существует единой точки зрения на применимость методов прогнозирования, но большинство прогнозистов единодушно используют 5-- 10 наиболее популярных «рабочих методов», которые объединяются в три крупные группы: эвристические методы, экстраполяционные и методы моделирования..

Подавляющую часть отраслевых прогнозов исследователи получают именно этими методами.

Чтобы провести маркетинговые исследования в области образования, необходимо определить:

потребности рынка образования;

конкретные направления услуг в области образованияи их спрос;

материально-техническую, финансовую, профессиональную базу учебного заведения;

возможную ориентацию на производство;

цену услуг и товаров, оценку прибыли от них;

участников формирования внебюджетного фонда;

спонсоров.

При этом необходимо учитывать: существующие службы, оказывающие подобные услуги в рамках района, города, области; местные особенности экономики; потребности жителей, проживающих на конкретной территории (микрорайон, махалля, кишлак, город); основную категорию жителей (работающие матери, пенсионеры и др.), а также определить объем продаж (прогноз) товаров или услуг, которые будет производить или оказывать вуз.

Для успешного проведения маркетинга следует изучить: местную прессу, книги, проспекты, каталоги, журналы по прогнозируемой деятельности, телепрограммы, рекламные материалы, опыт других образовательных учреждений, а также провести беседы с будущими клиентами и посещение информационных мероприятий.

Маркетинг требует постоянной активности, движения,быстрого реагирования на спрос для успешного обеспечения роста услуг и продажи продукции, а следовательно, наиболее оптимального решения вопроса привлечения и использования внебюджетных средств.