С.И. Головань, М.А. Спиридонов
Бизнес-планирование и инвестирование
Учебник. Ростов н/Д: Феникс, 2008. – 302 с.

5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕЛОВОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМЫ.

5.2 Методы прогнозирования

Первоначально прогнозирование в рамках фирмы возникло как предсказание экономических параметров длительности бизнеса (как внешних по отношению к фирме, так и внутренних).

Позднее фирмы освоили прогнозирование технологического (технологическое прогнозирование), а также социального и политического компонентов (социально-политическое прогнозирование) своей среды.

Поэтому общие, наиболее распространенные методы прогнозирования возникли в рамках экологического прогнозирования, однако позднее они нашли свое применение также и в технологиче­ском, и в социально-политическом прогнозировании. Кроме того, для технологического и социально-политического прогнозирования характерны собственные, специфические методы исследования.

Общие методы прогнозирования можно разделить на четыре крупные группы:

-  методы экспертных оценок;

-  методы экстраполяции трендов;

-  методы регрессионного анализа;

-  методы экономико-математического моделирования.

Методы экстраполяции трендов и методы регрессионного анализа объединяют в общее понятие "методы анализа временных рядов".

Методы регрессионного анализа и метод экономико-математического моделирования вместе составляют понятие "методы анализа причинных связей".

Методы экспертных оценок

Эта группа методов прогнозирования предполагает учет субъективного мнения экспертов о будущем состоянии дел. Для экспертных оценок характерно предсказание будущего на основе как рациональных доводов, так и интуитивного знания. Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер.

Экспертные оценки разделяют на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным экспертным оценкам относят: сценарии, метод "интервью", аналитические докладные записки.

Метод "интервью" предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с прогнозистом-экспертом, в которой ставятся вопросы о будущем состоянии фирмы и ее среды.

Метод аналитических докладных записок означает самостоятельную работу эксперта над анализом деловой ситуации и возможных путей ее развития. Коллективные экспертные оценки можно назвать комплексными методами прогнозирования, поскольку они включают:

во-первых, подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок;

во-вторых, статистические методы обработки полученных материалов.

Коллективные экспертные оценки включают: метод "комиссий", метод "мозговых атак", метод Дельфи.

Метод "комиссий" может означать организацию "круглого стола" и других подобных мероприятий, в рамках которой происходит согласование мнений экспертов.

Для метода "мозговых атак" характерны коллективная генерация идей и творческое решение проблем. Мозговая атака представляет собой свободный, неструктурированный процесс генерирования любых идей по избранной теме, которые спонтанно высказываются участниками встречи. Оптимальное число участников – 6-12 человек, желательно, чтобы это были люди, имеющие различные профессии и специализации.

Метод Дельфи был разработан известным экспертом из исследовательской корпорации "РЭНД" Олафом Хельмером, математиком по образованию. Может быть, поэтому в методе Дельфи сочетаются творческий подход к решению проблемы и достаточная точность прогноза.

Свое название метод получил по древнегреческому городу Дельфи, прославившемуся своими предсказателями.

Суть метода Дельфи состоит в проведении анкетных опросов специалистов выбранной области знаний (наиболее часто этот метод используется в технологическом прогнозировании, при предсказании открытий и нововведений в области технологии). Полученные анкетные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающий их коллективное мнение по избранной проблеме.

Обычно после первого опроса наблюдается значительный разброс мнений. Поэтому процедура осуществления метода Дельфи предполагает проведение еще трех-четырех опросов, в преддверии которых каждого из экспертов знакомят с итогами предыдущего опроса, но не для того, чтобы оказать на него давление, а для того, чтобы эксперт мог получить дополнительную информацию о предмете опроса. Идеально опрос повторяется до совпадения мнений экспертов, реально – до получения наиболее узкого диапазона мнений.

Из всех перечисленных методов экспертных оценок очень высокую популярность в последние десятилетия получил метод составления сценариев. Рассмотрим его более подробно.

Метод составления сценариев

Впервые термин "сценарий" был употреблен в 1960 г. футурологом Х. Каном при разработке картин будущего, необходимых для решения стратегических вопросов в военной области.

Сценарий – это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предложений. Как правило, для прогноза ситуации характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев (рис. 5.5). В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний – наиболее вероятный, ожидаемый.

Сценарии разрабатываются для определения рамок будущего развития:

-  технологии;

-  рыночных сегментов;

-  стран или регионов и т.д.

Рис. 5.5 Модель сценариев

Экономическая организация со смежной структурой и разнообразием направлений деятельности меньше поддается прогнозированию в рамках сценария.

В целом сценарий подчинен стратегической функции фирмы и разрабатывается в процессе долгосрочного планирования. Широкий временной охват предполагает усиление неопределенности среди бизнеса, и поэтому для сценария, как правило, характерны некоторая недостоверность и повышенное количество ошибок. Поскольку определение количественных параметров будущего затруднено (так, трудно точно определить величину продаж фирмы через 5 лет), при составлении сценариев чаще всего используются качественные методы и интервальные прогнозы показателей. Вместе с тем сценарий предполагает комплексный подход для его разработки, помимо качественных могут использоваться количественные методы: экономико-математические, моделирование, анализ перекрестного влияния, корреляционный анализ и т.д.

Составление сценария обычно включает в себя несколько этапов.

Первый этап. Структурирование и формулировка вопроса.

Вопрос, выбранный для анализа, должен быть определен так точно, как это возможно. На данном этапе должна быть собрана и проанализирована базовая информация. Поставленная задача должна быть согласована со всеми участниками проекта.

Необходимо осветить структурные характеристики и внутренние проблемы проекта.

Второй этап. Определение и группировка сфер влияния.

Для осуществления второго этапа необходимо выделить критические точки среды бизнеса и оценить их влияние на будущее организации.

Третий этап. Установление показателей будущего развития критически важных факторов среды организации.

После того как основные сферы влияния обозначены, необходимо определить их возможное состояние в будущем исходя из на­меченных фирмой целей.

Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.

Для сфер, развитие которых может включать несколько вариантов, будущее состояние должно быть описано при помощи нескольких альтернативных показателей (например, фирму устраивает, чтобы численность населения в регионе увеличилась на 2, 3 или 5%).

Четвертый этап. Формирование и отбор согласующихся наборов предположений.

Если на третьем этапе фирма определяла будущее состояние среды и ее влияние на фирму, исходя из собственных целей, то на четвертом этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.

Различные альтернативные предположения о будущем состоянии наиболее значимых компонентов среды комбинируются в наборы. Формирование наборов обычно осуществляется при помощи компьютерных программ. Из полученных наборов отбираются, как правило, три набора. Отбор осуществляется исходя из следующих критериев:

-  высокая сочетаемость предположений, входящих в набор;

-  наличие большого числа значимых переменных;

-  высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений.

Пятый этап. Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями об их развитии.

На этом этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого этапов. Повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом этапе.

Так, если фирма на третьем этапе прогнозировала увеличение рождаемости в регионе в 2009 г. на 5%, а анализ на четвертом этапе показал, что произойдет ухудшение экономической конъюнктуры, экологической обстановки, возможны политические и социальные коллизии, то на пятом этапе показатель 5% должен быть изменен в сторону его уменьшения, например до 3%.

Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Так, если прогноз составляется в 2008 г. для 2013 г., то период прогнозирования нужно разделить на два этапа по три года: сначала разработать сценарий для 2010 года, а уже затем для 2013 года.

Шестой этап. Введение в анализ разрушительных событий.

Разрушительное событие – это внезапно случившийся инцидент, который не был ранее спрогнозирован и который может изменить направление тенденции.

Разрушительные события могут иметь как отрицательный характер (наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения между бывшими противниками и т.д.).

Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев (например, на состояние рождаемости в регионе могут повлиять, во-первых, авария на атомной станции, во-вторых, вероятность локального конфликта, в-третьих, открытие нового месторождения полезных ископаемых. Однако реальное воздействие возможно только первого из событий).

Седьмой этап. Установление последствий.

На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более широкого освоения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определяются характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий фирмы.

Восьмой этап. Принятие мер.

В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он естественно вытекает из предыдущих этапов.

Методы экстраполяции трендов

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следую­щий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта/ услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.

Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.

Например, если объем продаж составил:

-  в марте – 270 единиц;

-  в апреле – 260 единиц;

-  в мае – 290 единиц, то:

прогноз продаж (на июнь) = Скользящая (средняя)=(270+260+290)/3=273.

Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен (260+290+280)/3 = 277 и так далее.

Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда:

(5.1)

где  – прогноз продаж на месяц t + 1;

– продажи в месяце t (фактические данные);

– прогноз продаж на месяц t;

а – специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере.

Предположим, что а = 0,3.

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 5.1. при условии, что известны фактические данные о продажах.

Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январь = 0,3 х 50 – 0,7 х 0,65 = 61.

Таблица 5.1 – Прогноз продаж методом экспоненциального сглаживания

Полученные данные можно отразить на графике (рис. 5.6).

Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).

Рис. 5.6 Метод экспоненциального сглаживания

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл. 5.2.

Таблица 5.2 – Применение методов прогнозирования в британских фирмах

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов.

Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

-  они не требуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм значительных затрат и привлечения дорогостоящих специалистов;

-   в силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

Методы регрессионного анализа

Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.

Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

-  наличие ежегодных данных по исследуемым показателям;

-  наличие одноразовых прогнозов, то есть таких прогнозов, которые не поправляются с поступлением новых данных.

Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, имеющих сложную, многофакторную природу, таких, как:

-  объем инвестиций;

-  прибыль;

-  объемы продаж и др.

Методы экономико-математического моделирования

Во внутрифирменном прогнозировании используются:

-  модели внутренней среды фирмы, так называемые корпора­тивные модели;

-  макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели, модели "затраты-выпуск".

Корпоративные модели обычно представляют собою набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Помимо формульных моделей во внутрифирменном планировании могут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации.

При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический характер.

К недостаткам применения методов экономико-математиче­ского моделирования в рамках прогнозирования будущего экономи­ческой организации можно отнести:

-  необходимость серьезных затрат на организацию исследовательской работы и оплату труда специалистов;

-  невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

-  высокую вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффект модели.

В качестве отдельной отрасли экономического прогнозирования на уровне фирмы выделяют прогнозирование продаж (сбыта).

В прогнозировании продаж применяется большинство названных здесь методов.