Методы прогнозирования

Содержание

1. Введение……………………………………………………………….3
2. Методы прогнозирования, их классификация, характеристика,

область применения………………………………………………….4

3. Задача………………………………………………………………….15
4. Заключение……………………………………………………………18
5. Список используемой литературы………………………………….19

Введение

Прогнозирование инноваций представляет собой сложный, противоречивый процесс с большой  долей риска. Под прогнозированием понимается предплановая стадия работы. Если план отвечает на вопрос, что надо сделать для достижения цели, то прогнозирование главное внимание уделяет вопросу, какие будут последствия в результате того или иного решения? При прогнозировании целесообразно использовать различные методы. Для каждого отдельного случая необходимо подобрать свой метод. В работе рассмотрены следующие методы: экспертные, описательные, статистические и математического моделирования. Их плюсы и минусы.

1. Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения

Методы прогнозирования  весьма разнообразны. Среди основных можно выделить следующие.¹

1. Экспертные:
• метод «мозгового штурма» (или метод генерации идей);
• метод Дельфи и др.
2. Описательные методы:
• морфологический;
• аналогий;
• сценариев;
• дерева целей и др.
3. Статистические.
4. Математического моделирования.

Экспертное  прогнозирование

Одна из задач  прогнозирования – снижение неопределенности, которое может быть достигнуто разными  способами. В данном случае снижение неопределенности достигается в  результате использования генерации  прогнозных оценок на основе суждений специалистов.   Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в проведении специалистами интуитивно-логического (качественного и количественного) анализа и выработке на этой основе групповой оценки. Групповая оценка – объединение индивидуальных мнений экспертов, осуществляемое по определенному алгоритму.      При проведении групповой экспертизы предполагается, что организованное взаимодействие между специалистами позволит компенсировать смещенность оценок отдельных членов группы и что сумма информации, имеющаяся в распоряжении группы экспертов, больше, чем информация любого специалиста, входящего в группу. Смещенные оценки – это заведомо искаженные оценки. Оценки, которые сильно отличаются от истинных оценок.         Задачи, решаемые в процессе экспертного технологического прогнозирования:

- подбор экспертов;

- организация и проведение экспертного оценивания;

-обобщение результатов экспертизы и выработка соответствующих рекомендаций.

При подборе  экспертов надо иметь в виду, что:

- затраты на проведение экспертизы ограничены;

- достоверность результатов должна быть достаточно высокой.

Поэтому надо таким  образом подобрать количественный и качественный состав экспертов, чтобы  при заданном уровне достоверности  прогноза обеспечить наименьшие затраты на экспертизу либо при заданных затратах максимизировать достоверность результатов. При подборе экспертов нужно определить области знаний, информации из которых будет необходима при решении данной экспертной оценки.²       При подборе экспертов следует учитывать их:

• компетентность;
• креативность (способность к творческой деятельности);
• конформизм (уровень зависимости эксперта от мнений других экспертов);
• отношение к экспертизе (позитивное, негативное);
• прагматизм (способность предлагать решение, имеющие практическое значение);
• коллективизм;
• самокритичность.

Существуют  три основных метода определения  компетентности эксперта: анкетирование, метод самооценки, метод коллективной оценки.   При анкетировании эксперт заполняет анкету, на основе которой рассчитывается коэффициент его компетентности.

Метод самооценки.³ Процедура метода:

1. экспертам дают перечень проблем, по которым им предстоит высказать мнение;
2. предлагается оценить знакомство с каждой проблемой по 10-бальной шкале, при этом проблеме, с которой эксперт знаком в наибольшей степени, присваивается высший балл (10). Остальные проблемы оцениваются количеством баллов, соответствующим уровня знакомства эксперта с каждой из проблем.

Метод коллективной оценки. Каждый эксперт оценивает  по бальной шкале других экспертов. Далее все оценки обобщаются и выводится общее мнение об эксперте.         Обработка и анализ экспертной информации. Генерирование экспертной информации может осуществляться с помощью различных показателей: рангов, баллов, времени, уровней, вероятности.   Ранжирование – распределение каких-либо объектов или явлений в порядке возрастания и убывания определенного признака. Ранг – порядковый номер, обозначающий место данного явления или признака в общем количестве этих явлений или признаков. Ранг, равный единице, присваивается наиболее важному явлению или признаку; максимальный ранг – наименее важному.          Если эксперты присваивают одинаковые ранги различным объектам, то эти объекты называются эквивалентными. Ранг эквивалентных объектов – средняя арифметическая величина из последовательных ранговых оценок этих объектов. Недостаток ранговой оценки в том, что при ней нельзя измерить разрыв между характеристиками объектов. Этот недостаток нивелируется. Если использовать балльный метод.     В случае балльного метода предпочтительность объекта определяется на основе балльной оценки. Балльный метод применяется для того, чтобы определить разрыв между характеристиками объектов.    Временная оценка – экспертный прогноз совершения события в будущем.           Оценка уровня объекта – определение значения того или иного показателя к заранее установленной дате.     Определение вероятности совершения события – оценка вероятности совершения события в будущем.       Обобщение и анализ экспертных оценок. Целью обобщения экспертной информации является получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках. При этом решаются следующие основные задачи:

• построение обобщающей оценки объектов на основе индивидуальных оценок экспертов;
• определение согласованности мнений экспертов;
• определение зависимости между ранжировками.

Среди множества  экспертных методов технологического прогнозирования рассмотрим два  основных – метод «мозговой атаки» и метод Дельфи.  Метод «мозговой атаки» - метод получения новых идей посредством коллективной работы экспертов, которая осуществляется по установленным правилам. Используется в тех случаях, когда нужно получить необходимое решение сложной проблемы, если трудно применить формальные процедуры. Процедура «мозговой атаки» осуществляется в ходе совещания экспертов.           Данный метод реализуется в 2 этапа – генерации идей и анализа и отбора плодотворных идей. Соответственно формируются 2 группы специалистов:

• генераторы идей (10-15 человек, имеющих хорошее представление о предмете «мозгового штурма»);
• аналитики, осуществляющие обобщение и отбор эффективных идей.

Основные  правила метода:

• запрет на критику вплоть до удаления критикующего из «зала»;
• максимизация общего количества высказанных идей;
• максимизация разнообразия идей;
• поощрение необычных идей.

Разновидности метода:⁴

• осуществляется один сеанс, в течении которого эксперты высказывают свои мнения;
• чередование 5-10-минутных штурмов с обдумыванием их результатов;
• чередование кратких 5-10-минутных штурмов, дискуссий по проблеме и принятию группового решения по той или иной проблеме;
• включение в состав экспертов скрытых «усилителей» и «подавителей».

Главный недостаток рассматриваемого метода в том, что  эксперты находятся в одном помещении  и возможно оказание психологического давления одних экспертов на других. Кроме того, в данном методе не применяются процедуры статистического анализа, отсутствует многоэтапность процедуры экспертного оценивания.

Метод Дельфи. Данный метод разработан в США в 60-е  гг. ХХ в. Основные черты метода:

• анонимность (эксперты работают изолированно);
• многоэтапность;
• использования результатов, полученных на предыдущих этапах, на каждом этапе, начиная со 2-го;
• информированность каждого эксперта о высказываниях других экспертов;
• применение статистических характеристик результатов опроса.

Обычно процедура  осуществляются в 3-4 этапа:

1-й этап – перед  экспертом стоит задача дать  перечень событий с точки зрения  их появления в будущем;

2-й этап – эксперты  получают сводный перечень событий,  предсказанных всеми экспертами. Теперь эксперты должны оценить даты и возможности совершения всех событий. Также эксперт обосновывает, почему событие произойдет именно в те сроки, которые он указал. Эти данные также обобщаются. Для полученных оценок выводятся медиана и квартили;

3-й этап – его задача  заключается в пересмотре и  уточнении оценок и развития  аргументации с учетом коллективного  мнения;

4-й этап – повторная  генерация и уточнение оценок (как и в 3-м этапе) с целью  дальнейшего их согласования.

Описательные (дескриптивные) методы прогнозирования   Данная группа методов основана на логическом анализе технологических процессов и словесном описании их развития в будущем.

Рассмотрим следующие  из них:⁵

Метод аналогий. Аналогия – сходство двух событий в каких-либо свойствах. Существуют два вида аналогий: случайная аналогия и формальная аналогия.           Случайная аналогия – сходство двух событий по некоторым частным аспектам, но не сходство в других свойствах (аспектах).    Формальная аналогия – сходство некоторых аспектов явления, приводящее к сходству этих явлений во всем остальном.    Суть метода аналогий состоит в сравнении процесса, который прогнозируется, со сходными процессами в прошлом и выработка на этой основе суждений о будущем состоянии этого процесса.

Метод дерева целей  заключается в выявлении основных элементов прогнозируемого процесса, их взаимосвязей и соподчиненности. Можно выделить три основных вида «дерева целей»: описательные, нормативные, альтернативные. Дерево целей, как правило  изображается графически.  Описательное дерево показывает структуру системы и иерархию ее элементов. С помощью такого дерева можно описать, например, строение сложного технологического процесса, отдельного изделия.   Нормативное дерево показывает, какие мероприятия необходимо осуществить для внедрения инновации.     Альтернативное дерево. Элементы этой системы – альтернативные пути достижения цели. В частности, отдельными элементами такого дерева могут быть альтернативные инновационные процессы, реализация которых может вести к увеличению рыночной доли предприятия, которую предполагается, например, удвоить.     Морфологический метод основан на изучении формы и строения объектов или процессов. Суть метода состоит в формировании всех возможных вариантов состояния (строения) объекта или процесса с последующим их анализом и отбором наиболее эффективных. Например, элементами могут быть отдельные инновации, а уровнями – интенсивности их внедрения. Мы должны составить комбинации, в каждой из которых элемент представлен в разных состояниях. Определенная комбинация показывает возможный вариант состояния процесса в будущем.   Метод сценариев – планирование, ориентированное на учет случайных обстоятельств. Сценарий – словесный портрет будущего. Создается ряд альтернативных сценариев, каждый из которых описывает некий вариант развития событий. Затем на основе анализа тем или иным методом формируется наиболее вероятный вариант развития событий.   Метод сценариев может сочетаться и с другими методами. Например, сначала применяем метод аналогий, затем строим дерево целей, потом морфологический анализ и уже на основе морфологических комбинаций применяется метод сценариев. Каждый сценарий должен отражать определенный путь развития системы.       При создании сценариев могут использоваться различные приемы и методы.            1-й метод. Разработка сценария по процедуры метода Дельфи. Это метод получения согласованного сценария. Каждый эксперт высказывает свое мнение, делает свой сценарий. Далее осуществляется согласование сценариев по описанной выше общей процедуре метода Дельфи.   2-й метод. Основан на разделении процесса на отдельные составные части и выявлении направлений развития каждой из них. Составляется сценарий по каждому отдельному элементу с последующим согласованием. 3-й метод. Построение сценария на основе создания матрицы взаимовлияний:

1. первоначально делается прогноз событий, которые произойдут в будущем;
2. определяются характер, силы и время влияния каждого события на все остальные;
3. построение различных сценариев развития системы на основе анализа взаимовлияния событий.

4-й метод.  Факторный метод построения сценария. В соответствии с данным методом выявляются основные факторы, влияющие на данный процесс. Формируются уровни состояния данных факторов. Строятся различные комбинации воздействия факторов на систему с учетом вариантов их уровней. Строятся сценарии по каждой или по наиболее значимым комбинациям.

Статистические  методы прогнозирования      В технологическом прогнозировании статистические методы получили наибольшее распространение при формировании оценок будущего состояния технических параметров объектов техники. Рассмотрим некоторые ключевые понятия методов статистического прогнозирования.⁶   Динамический ряд – совокупность числовых характеристик, описывающих изменение параметров технологического процесса во времени (последовательность статистических наблюдений, полученных за равноотстоящие периоды).         В общем можно сказать, что задача статистического прогнозирования состоит в выявлении тренда при изменении показателей.    Тренд в динамическом ряде – это долговременные тенденции значений ряда, определяемые постоянно действующими факторами. Если в течении достаточно длительного периода значения ряда возрастают, то имеет место позитивный тренд, в противном случае – негативный тренд. Ряд называется стационарным, если отсутствует как позитивный, так и негативный тренд. Существуют графические и аналитические методы выявления тренда. Графический метод позволяет быстро, но ненадежно определить тренд. Аналитические методы – основные методы выявления тренда, методы сглаживания и построения трендовых кривых. Наиболее простой метод выявления тренда – метод скользящей средней.

Общие положения  разработки технологического прогноза по трендовой модели:

• необходимо осуществить сбор статистической информации характеризующей технологический процесс за достаточно длительный период;
• построить по этим данным динамический ряд и рассчитан, показатели, характеризующие его изменение;
• на основе анализа этих показателей осуществить подбор кривых, наиболее адекватно описывающих процесс;
• рассчитать параметры этих кривых;
• рассчитать показатели, оценивающие надежность и качество данных кривых (средняя абсолютная процентная ошибка и др.) и на этой основе выбрать наилучшую кривую;
• рассчитать точечный прогноз;
• рассчитать доверительные интервалы прогноза с заданным уровнем вероятности.

Корреляционно-регрессионные  модели прогнозирования

Эти модели позволяют  осуществить измерение тесноты  связей между переменными, определение  формы этих связей, что широко используется в технологическом прогнозировании.

Основные модели регрессии

1. Модели парной регрессии (определяется форма взаимодействия переменных х и y). Общий вид этих моделей –

Y=f(x),

где x – независимая переменная (аргумент), влияющая на y.

2. Модели множественной регрессии. Общий вид моделей –

y=/(xu x2…..*u),

где y – объясняемая (результирующая) переменная;

x – объясняющие переменные (независимые факторы).

3. Парная линейная регрессия (на графике – прямая линия) –

y=a+bx.

4. Множественная линейная регрессия –

y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn.

    5. Парная линейная регрессия. Для случая парной регрессии зависимость двух переменных отражается на графике кривой линией на плоскости, например

                                         y=abᵡ,     y=axᵸ

Для определения  оценок параметров приведенных моделей  могут быть использованы специальные  компьютерные программы.

ЗАДАЧА

Задание.

Ожидаемые результаты реализации инвестиционного проекта (запуск новой технологической линии) представлены в таблице.

Определите  сумму приведенных (дисконтированных) эффектов при норме дисконта, равной 0,3.

Решение.

Найдем  выручку (объем выпуска умножить на оптовую цену)

1-й год –  10000х200=2000 тыс руб;

2-й год –  15000х180=2700 тыс руб;

3-й год –  20000х175=3500 тыс руб;

Затраты (объем выпуска умножить на себестоимость)

1-й год –  150х10000=1500 тыс руб;

2-й год –  140х15000=2100 тыс руб;

3-й год –  135х20000=2700 тыс руб;

Амортизация составит

1-й год –  15х10000=150 тыс руб;

2-й год –  10х15000=150 тыс руб;

3-й год –  7,5х20000=150 тыс руб;

Прибыль (выручка-затраты):

1-й год – 2000 тыс-1500 тыс=500 тыс руб;

2-й год –  2700 тыс-2100 тыс=600 тыс руб;

3-й год –  3500 тыс-2700 тыс=800 тыс руб;

Чистая  прибыль с учетом налогов:

1-й год –  500 тыс-250 тыс=250 тыс руб;

2-й год –  600 тыс-300 тыс=300 тыс руб;

3-й год –  800 тыс-350тыс=450 тыс руб;

Чистый  приток денег (прибыль+амортизация):

1-й год –  150 тыс+250 тыс=400 тыс руб;

2-й год –  600 тыс+150 тыс=750 тыс руб;

3-й год –  800 тыс+150 тыс=950 тыс руб.

Результаты  представим в таблице и рассчитаем дисконтированный эффект за каждый год  и их сумму:

Сумма дисконтированных эффектов:

1-й год –  400 000/(1+0,3)=307 692

За 2 года – 307 692+750 000/(1+0,3)(1+,03)=751 479

За 3 года – 751 479+950 000/(1+0,3)(1+,03)(1+0,3)=1 183 887

Ответ: сумма приведенных эффектов - 1 183 887 руб.

Заключение

 Для обеспечения  эффективности прогнозирования  применяются различные методы. Наибольшее  распространение получили методы  экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, экспертных оценок и моделирования. Методы экспертных оценок основаны на опросах специалистов и обобщении результатов этих опросов. К достоинствам этих методов следует причислить возможность привлечения лучших специалистов по данному вопросу. Учет таких факторов, которые не могут быть приняты во внимание при других методах. В частности, методы экспертных оценок позволяют связать воедино учет технических, экономических, экологических и социальных факторов. Не менее важное значение имеет и тот факт, что при использовании этого метода прогнозирования удается принять во внимание и процесс перехода количественных изменений в качественные.     Методы моделирования делятся на логические и математические. Логические методы основаны на принципах логики и показывают неизбежность наступления какого-либо действия. К достоинствам математических моделей относятся четкое изложение параметров, возможность быстрого проведения расчетов. К недостаткам – невозможность учета ряда факторов, особенно экологических, отсутствие реального учета перехода количественных изменений в качественные, трудность в описании всех параметров.

Список использованной литературы

1. Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —3-е изд., перераб., доп. — М.: Дело, 2007.
2. Инновационный менеджмент: Многоуровневые концепции, стратегии и механизмы инновационного развития: учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —2-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2008.
3. Инновационный менеджмент: учебник/ Под ред. Проф. В.А. Швандара, проф. В.Я. Горфинкеля. – М.: Вузовский учебник, 2009.
4. Инновационный менеджмент и экономика организаций (предприятий): практикум/ Под ред. д.э.н. Б.Н. Чернышева, к.э.н. Т.Г. Попадюк – М.: ИНФРА-М; вузовский учебник, 2007.

Данная  работа скачена с сайта Банк рефератов http://www.vzfeiinfo.ru. ID работы: 26889

¹Инновационный менеджмент и экономика организаций (предприятий): практикум/ Под ред. д.э.н. Б.Н. Чернышева, к.э.н. Т.Г. Попадюк – М.: ИНФРА-М; вузовский учебник, 2007

²Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: Учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —3-е изд., перераб., доп. — М.: Дело, 2007

³Инновационный менеджмент: Многоуровневые концепции, стратегии и механизмы инновационного развития: Учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —2-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2006

⁴Инновационный менеджмент: Учебник/ Под ред. Проф. В.А. Швандара, проф. В.Я. Горфинкеля. – М.: Вузовский учебник, 2004.

⁵ Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: Учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —3-е изд., перераб., доп. — М.: Дело, 2007

⁶ Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития: Учеб. пособие/ Под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. —3-е изд., перераб., доп. — М.: Дело, 2007