Оглавление

Введение

 

         В связи с переходом  России на рыночные условия хозяйствования для предприятий актуальной стала  проблема прогнозирования экономической  эффективности производства. Ранее в командно-административной экономике каждое предприятие получало «сверху» план производства и не задумывалось о завтрашнем дне. Советская система планирования охватывала все уровни управления народным хозяйством. Сейчас же многие предприятия оказались в некотором информационном вакууме: с одной стороны, обилие неупорядоченной внешней информации (часто противоречивой или неверной), с другой – отсутствие систематизированных указаний или подсказки извне о выборе перспективных направлений развития.

      Теперь  предприятия вынуждены работать по рыночным законам, менеджеры хотят знать перспективы развития своего предприятия, или, иначе говоря, взглянуть в будущее, оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений. Именно это и называется прогнозированием.

      Прогнозы  и составленные по ним планы используются также для оперативного управления, контроля и самое главное, для оценки результатов управленческих решений. Сегодня прогноз и планирование – необходимая составляющая успешного управления предприятием.

      Особое  место в экономическом прогнозировании  занимают прогнозы экономической эффективности производства (роста рентабельности производства и продукции, роста доходности предприятия, сокращения срока окупаемости вкладываемых инвестиций, фондоотдача, фондоёмкость, производительность труда и т. д.).

      Прогнозирование – разработка прогноза; в узком  значении – специальные научные  исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения  в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. По масштабу прогнозирование делится на: краткосрочное прогнозирование на 1 – 2 года, среднесрочное на 5 – 10 лет, долгосрочное на 15 – 20 лет, сверхдолгосрочное на 50 – 100 лет.

      Планирование  и прогнозирование всегда ориентируется  на данные прошлого, но стремится определить и контролировать развитие предприятия в перспективе. Поэтому надёжность прогнозирования зависит от точности полученной и обработанной информации – фактических показателей прошлого.

      Прогнозы  всегда опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: «если существующие тенденции и связи сохраняются…», «если не произойдёт ничего необычного…». Однако иногда надо спрогнозировать развитие интересующего менеджера процесса как раз в необычных условиях. Например, что произойдёт с экономикой России в целом или с данным предприятием в частности, если будут отменены все таможенные сборы и пошлины на экспорт и импорт, т. е. Россия перейдёт к политике «свободной торговли»?

      Если  необходимо рассмотреть ситуацию, в  которой события могут развиваться по нескольким принципиальным различным вариантам, т. е. применяется метод сценариев – метод декомпозиции (т. е. упрощения задачи) прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития события (сценариев), в совокупности охватывающих все варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев быть обозримым.

      Некоторые прогнозы имеют свойство самоосуществляться. Само их высказывание способствует их осуществлению. Например, высказанный по телевидению прогноз банкротства конкретного банка приводит к тому, что многие вкладчики сразу заявляют о желании забрать вклады из этого банка, но ни один банк не может вернуть вклады одновременно всем вкладчикам или даже большой их доле. В результате банк действительно оказывается банкротом.

      Учёт  нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании, позволяет принять необходимые меры для их предупреждения, тем самым помешать осуществлению прогноза.

      Почему  прогнозировать сложно? Иногда прогноз  основан на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Никто не сомневается, что вслед за ночью наступит день. Методы прогнозирования движения космических аппаратов разработаны настолько, что возможна автоматическая стыковка кораблей. Однако появляющиеся перед менеджером проблемы прогнозирования обычно не позволяют дать однозначный обоснованный прогноз.

      Остаются  неопределённости. Часть связана  с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах, например:

• неопределённости, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, неизвестен точный объём полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому нельзя точно предсказать развитие добывающей промышленности и объём налоговых поступлений от её предприятий);
• неопределённости природных явлений, таких, как погода, влияющая на урожайность, на затраты на отопление, на туризм, на загрузку транспортных путей и др.;
• неопределённости, связанные с осуществлением действующих (неожиданные аварии) и проектируемых (возможные ошибки разработчиков или физическая невозможность осуществления процесса, который заранее не удалось предсказать) технологических процессов.

      Многие  возможные неопределённости связаны  с ближайшим окружением предприятия:

• неопределённости, связанные с деятельностью участников экономической жизни (прежде всего партнёров и конкурентов данной фирмы), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств;
• неопределённости, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых предприятие имеет деловые интересы;

         Большое значение имеют и неопределённости на уровне страны:

• неопределённость будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих действиях поставщиков, в связи с меняющимися предпочтениями потребителей;
• неопределённости, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей;
• неопределенности, порождённые нестабильностью законодательства и текущей экономической политикой (т. е. деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны.

      Часто приходится учитывать и внешние  неопределённости, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми предприятие поддерживает деловые отношения.

      Таким образом, менеджеру приходится прогнозировать будущее, принимать решения и действовать, буквально купаясь в океане неопределённостей. Полезно вывести их классификацию на СТЭП-факторы (по первым буквам от слов: социальные, технологические, экономические, политические) и факторы внешнего окружения.

      СТЭП-факторы  действуют независимо от менеджера, в отличие от конкурентов. Возможно, конкуренты будут бороться, стремиться к вытеснению фирмы с рынка, но возможны и переговоры, ведущие к обоюдовыгодной договорённости.

      Каждая  из перечисленных видов неопределённостей  может быть структурирована далее. Так, имеются крупные разработки по анализу неопределённостей при технологических авариях, в частности на химических производствах и атомных электростанциях. Ясно, что аварии типа Чернобыльской или Фукусимской существенно влияют на значение СТЭП-факторов и тем самым на поступления и выплаты из бюджета.

Обзор методов прогнозирования

 
 
 

      Выделяют  три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

      Все методы прогнозирования (их более 100) можно разделить на  группы:

Неформализованные (эвристические) - применяются в тех случаях, когда невозможно использовать знания экспертов в формализованном виде:

• индивидуальные экспертные оценки,
• коллективные экспертные оценки,
• написание сценариев и т.д.

      Качественные  методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов – людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.

Моделирование.

Формализованные (методы экстраполяции)

• упорядочение прошлых данных,
• сглаживание временного ряда,
• выделение тренда,
• определение уравнения тренда,
• расчет прогнозного значения,
• оценка доверительного интервала с заданной вероятностью).

Метод линейного сглаживания

 

      Наиболее  простым является экстраполяция с линейным сглаживанием.

Экстраполяция (от экстра... и лат. polio — приглаживаю, изменяю) – 1) распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть; 2) В статистике — распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективных расчетов населения); распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многих случаях сходны с методами интерполяции.

      Применение  таких методов целесообразно  в случаях устойчивой экстраполяционной направленности исследуемого явления. Иначе говоря, лишь тогда, когда можно предположить, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно ожидать и в перспективе, имеющейся информации достаточно для внесения возможных корректив и выявления статистически достоверных зависимостей.

      Анализируя  деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования. Приведем несколько примеров.  

Пример 1

      Известно, что рентабельность предприятия  зависит от темпа роста заработных плат. В таблице 1 в приложении приведены данные по 30 предприятиям. Построим зависимость рентабельности   от темпа роста з/п.

      Для регрессии вида    найдем коэффициенты по формулам

Вычислим

Откуда 

Тогда  линейная регрессия будет иметь вид

Нарисуем точки  и регрессию:

Коэффициент корреляции

Т.к.  

а все остальные  вычисления уже проведены ранее, то  

_{Зависимость между темпом роста  заработной платы  и рентабельностью  очень тесная.}

Коэффициент детерминации       

_{показывает, что 99,94% вариации объясняемой переменой обусловлено вариацией темпом роста зарплаты.}

Убедимся в  значимости модели 

Больше критического значения

 

Регрессия значима, т.е. хорошо отражает зависимость.

Подсчитаем эластичность 

В нашем случае 

Или

Подсчитаем оценку дисперсии ошибки εе, т.е.

Средняя ошибка аппроксимации   

Найдем оценки дисперсий, т.е.