Автор статьи: Артур Дж. Райт??
>
Автор: Артур Дж. Райтш (Arthur G. Reitsch), почетный профессор Восточного вашингтонского университета, Эмеритус.
Кому необходимы прогнозы? Практически каждое предприятие, большое или маленькое, частное или государственное, явно или неявно пользуется прогнозами, потому что каждое предприятие должно планировать будущее, о котором оно пока ничего не знает. К тому же необходимость в прогнозах пронизывает все функциональные линии так же, как и все типы организаций. Прогнозы необходимы в финансировании, маркетинге, подборе кадров и различных производственных областях, в правительственных и коммерческих организациях, в маленьких социальных клубах и национальных политических партиях. Вот несколько примеров вопросов, для получения ответов на которые необходимы те или иные процедуры прогнозирования.
- Как повлияет на объемы продаж увеличение финансирования рекламы на 10%?
- Какой годовой доход может ожидать государство по истечении следующего двухлетнего периода?
- Сколько единиц продукции необходимо продать, чтобы возвратить планируемыекапиталовложения в производственное оборудование?
- Как определить факторы, которые помогут объяснить изменчивость в ежемесячных объемах продажи продукции?
- Каков ежегодный прогноз на последующие 10 лет в отношении сводного баланса займов нашего банка?
- Будет ли экономический спад? Если да, то когда он начнется, насколько сильным он будет и когда он окончится?
Типы прогнозов
Какие существуют типы прогнозов для менеджера, столкнувшегося с необходимостью принятия решения в условиях неопределенности? Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.
Процедуры прогнозирования могут также классифицироваться как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. используется только «оценка», предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае «оценка» составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.
Этапы прогнозирования
Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.
Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.
1.Сбор данных
2.Редукция или уплотнение данных
3.Построение модели и ее оценка
4.Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)
5.Оценка полученного прогноза
Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации опре
