Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения.

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.

1.3. 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.

Типы трендов.

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.
4. 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

6. Множественная нелинейная регрессия –

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

 

2. ЗАДАЧА

Задание.

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

Показатель	Год
	1-й	2-й	3-й
1. Объем выпуска продукции после  освоения технологической линии,  шт.	10 000	15 000	20 000
2. Оптовая цена (без НДС) единицы  продукции, руб.	200	180	175
3. Себестоимость единицы продукции, руб.	150	140	135
4. В том числе амортизация,  руб./шт.	15	10	7,5
5. Налоги и прочие отчисления  из прибыли, руб.	250 000	300 000	350 000

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:

Показатель	Год
	1-й	2-й	3-й
Чистый приток денег, руб.	400 000	750 000	950 000
Дисконтированные эффекты	307 692	443 787	432 408

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

В данной работе были рассмотрены  основные методы прогнозирования. Для  обеспечения эффективности прогнозирования  применяются различные методы. Наибольшее распространение получили методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, то есть инновации, чаще используются методы 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, 2006.
3. Инновационный менеджмент: учебник/ Под ред. Проф. В.А. Швандара, проф. В.Я. Горфинкеля. – М.: Вузовский учебник, 2004.
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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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