Прогнозирование методами бизнес-технологий

Будущее представляется непрерывным  продолжением недавнего прошлого (и, следовательно, на него распространяются установленные ранее закономерности).

Существует только один вариант  будущего, и он предсказуем, если правильно  понять законы происходящих изменений, выявленных при анализе тенденций.

Оба допущения достаточно уязвимы для критики, но в целом  любой анализ тенденций может  привести к неправильным результатам, если не учитывает причинно-следственные связи. [6]

К методам анализа тенденций  относятся:

• экстраполяция тенденций
• периодические повторяющиеся во времени сериальные оценки
• регрессионный анализ
• построение эконометрических моделей
• динамика систем
• S-кривые
• исторические аналогии
• матрицы входа-выхода
• анализ патентных тенденций
• анализ научно-технической литературы

Метод основан на экстраполяции  изменения искомой переменной (или  нескольких переменных) во времени  на нужный период времени.

Экстраполяцию тенденций  используют для прогнозирования  параметров эффективности технологий, уровня продаж данного продукта, длительности разработки конкретной технологии. На практике почти каждая (и не только западная) компания во всех отраслях промышленности собирает информацию об исторических тенденциях изменений важных переменных, используя ее в качестве стартовой  точки неких стратегических решений. Простые экстраполяционные графики служат для многих компаний полезными “квалифицированными подсказками”.

При наличии необходимых  данных экстраполяция тенденций - достаточно недорогой и быстрый метод. С  учетом простоты обработки данных этот метод используют как первую ступень  технологического прогнозирования, получения  некоего первого приближения.

В данном случае вряд ли эта  экстраполяция будет справедлива  и во все последующие годы, поэтому  надо предположить, что действительные значения будут ниже.

Основным недостатком  метода анализа тенденций является то, что любые экстраполяции справедливы  только на малые отрезки времени. Поскольку характер влияния внешних  обстоятельств на рассматриваемые  переменные непостоянен во времени, постольку наилучшие результаты могут быть получены при использовании  данного метода в близких прогнозах (несколько кварталов, один год).

Метод основан на использовании  однотипных данных, полученных в разные отрезки времени, и переносит  метод экстраполяции тенденций  на одну ступень дальше, позволяя с  помощью статистических методов  отличить систематические изменения  от случайных. Полученные систематические изменения проецируются на будущее, где время принимается в качестве некоторой искусственной меры всех факторов, влияющих на прогнозируемую переменную.

В последнее время разработано  достаточно большое количество статистических методов, позволяющих “экстрагировать” систематические линейные, логарифмические  или экспоненциальные изменения  на фоне квартальных, сезонных, разовых  и других несистематических изменений.

Видна общая тенденция  к увеличению на фоне больших и  меньших циклов сезонных и других изменений. Существующие программные  средства “смещения среднего”, экспоненциального  сглаживания, многофакторного регрессионного анализа и др. позволяют получить сглаженную кривую, в частности, для  прогнозирования в приведенном  примере изменения потребления  газет и за пределы 1980 года.

Основной недостаток этого  метода, как и метода экстраполяции  тенденций, определяющий ограниченное его использование только для  краткосрочных прогнозов, - невозможность  получения каких-либо причинно-следственных связей для объяснения полученных результатов. Он несколько более трудоемок, чем  предыдущий, однако быстрое развитие компьютерных средств и простота получения первичных оценок обусловливают  его несомненную эффективность  и растущее использование в качестве первой ступени прогноза.

Этот метод позволяет  группировать несколько полученных регрессионных выражений в некую  модель более широких взаимосвязей. Например, необходимо узнать, сколько, по-видимому, будет весить портативный  персональный компьютер в следующем  году или через три года. Базовое  уравнение для получения прогноза позволяет рассматривать вес  компьютера в виде функции веса источника  питания, диска, экрана, числа и веса дисководов. В свою очередь, вес источника  питания может быть прогнозирован, по крайней мере, отчасти, в функции  темпа технического прогресса натриево-серных батарей и, например, повышения температуры  сверхпроводимости (стремясь к достижению сверхпроводимости при комнатной  температуре). В третьем уравнении  можно связать динамику параметров технического прогресса и весовые  характеристики плоского экрана. В  четвертом уравнении можно, например, описать скорость развития новых  сверхпроводящих материалов. Необходимый  прогноз относительно будущего веса портативного компьютера требует одновременного решения всех этих уравнений.

Эконометрика позволяет  построить обобщенную причинно-следственную модель, использующую многие переменные и набор многофакторных регрессий.

Методы эконометрики наиболее эффективны, если 1)возможно выявление  причинно-следственных связей между  рассматриваемыми параметрами исследуемого объекта 2)возможно предсказать направление  изменений этих “причинных” переменных. 3) можно описать факторы, влияющие на значения причинных переменных.

Построение такой модели более трудоемко и дорого, чем  использование предыдущих методов, однако важным преимуществом эконометрических подходов является то, что характер выявленных взаимосвязей не меняется со временем, и полученная выверенная модель может быть использована для  следующих или предыдущих по времени  циклов (в пределах правомерности  предсказаний изменений независимых  переменных и отсутствия влияния  не учитываемых параметров: например, политико-экономической ситуации). [4]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Использование  технологий в финансовом анализе предприятий

 

С тех времен, когда люди стали задумываться о будущем, не было метода, на который бы полагались в большей степени, чем оценки экспертов. Этими “экспертами” в  течение тысяч лет служили  некие оракулы, провидцы и другие предсказатели, но в любом случае им приписывался особый дар проницательности, позволяющий прогнозировать будущее, хотя их мастерство чаще сводилось  к умению убедить людей, чем дать точные оценки. В современном мире роль провидцев играют специалисты, консультанты, “эксперты”, однако и  сегодня экспертные оценки являются в известной степени сочетанием информации и интуиции.

В строгом определении  экспертные оценки представляют собой  суждения, или изложение выводов, которые базируются на информации, логических рассуждениях, доказательствах или обоснованных ожиданиях будущего, представляемых людьми, отличающимися выдающимся знанием рассматриваемой области.

В той или иной степени  все методы прогнозирования включают экспертные оценки, где в качестве экспертов может выступать отдельная  личность или группа людей, а прогноз  может выражаться словами или цифрами. [3]

Перечень характерных  обстоятельств, в которых обращаются к оценкам экспертов, включает:

Отсутствуют строгие необходимые  для экстраполяции тенденций  “исторические” данные, поэтому экспертная оценка (память эксперта) используется в качестве их заменителя

Влияние внешних изменяющихся факторов опровергает результаты экстраполяции  тенденций, основанных на исторических данных

Этические и моральные (либо политические) факторы представляются более важными, чем технические  и экономические

Имеющиеся данные получены в форме, непригодной для другой обработки, кроме как путем оценки экспертами и специалистами (например, недоступны в электронном или  даже печатном виде)

Взаимодействие многих факторов и их сложные причинно-следственнные связи очень важны и могут изменить выделенное проецирование какого-то одного фактора. [18]

Мнение “эксперта” как  такового может воздействовать на результат  прогнозирования: например, когда экспертом  выступает потребитель, выражающий готовность или нежелание приобретать  продукт с конкретными характеристиками.

Существует несколько (по крайней мере, три) различных метода получения экспертных оценок при  технологическом прогнозировании  и стратегическом анализе. Их используют наиболее часто на ранних стадиях  НИОКР, когда все другие подходы  и статистические данные менее надежны. Как правило, экспертные оценки для  прогнозирования развития новых  продуктов и технологий используют совместно с другими методами прогнозирования. [8]

Интервьюирование является хорошо известным и широко практикуемым способом сбора информации. Большинство исследователей время от времени интервьюируется своими коллегами. Некоторые интервью формальны и структурированы, другие проводятся в форме свободного потока мыслей

Цель интервью - получение  глубоких суждений эксперта относительно предмета прогнозирования. Интервью позволяет  получить письменное заключение эксперта в более сжатой и структурированной  форме, чем это можно было бы сделать  на основании литературного поиска. Если бы существовал один такой эксперт, оценке которого доверяли бы как окончательной, было бы достаточно одного интервью. Во всех других случаях, учитывая ограниченность каких-то знаний и человеческие пристрастия (“убеждения”) отдельных экспертов, необходимо провести и синтезировать  результаты ряда (иногда многочисленных) интервью.

Особенно привержены методу интервьюирования японцы. Они разыскивают  техническую и бизнес-информацию по множеству источников, отдавая, тем не менее, предпочтение личным дискуссиям, а не объективным обзорам. Считают, что американские компании, напротив, в большей степени, чем японцы, предпочитают анкетирование и статистический анализ.

Анкетирование, по сути, представляет собой те же интервью, проводимые в  виде письменных ответов на поставленные вопросы в отсутствие интервьюера, и является хорошим способом беспристрастного анализа мнений многих людей Основной недостаток анкетирования заключается в том, что структурирование вопросов и ответов часто мешает людям выразить то, что они думают.

Основные преимущества и  применимость результатов анкетирования  в целях прогнозирования - возможность  обработки структурированных ответов  от большого числа (теоретически - сотен) людей, что внушает аналитикам большее  чувство уверенности в значимости подготовленного прогноза.

Основной недостаток анкетирования - существенные затраты времени и  денег на их сбор и обработку, а  также возможная нечеткость вопросов, которая может ввести отвечающих в заблуждение. В этой связи полезно предварительное “испытание” анкеты на небольшой группе опрашиваемых.

Являясь скорее мерой ожиданий, намерений и отношений, результаты анкетирования, как и устные интервью, следует рассматривать скорее как  входную информацию для других методов  прогнозирования, чем собственно прогноз. [13]

В качестве альтернативы интервью и анкетированию, можно собрать  группу экспертов в одном месте, чтобы они выражали свою точку  зрения в коллективе. При этом часто  наблюдается их полезный творческий синергизм, не достижимый при индивидуальных ответах. Однако для достижения успеха таких групповых опросов требуется  наличие специальных навыков.

Метод Дельфи. Концепция этого метода прогнозирования подразумевает, что итерационные опросы экспертов обеспечат консенсус и точность прогноза в отсутствие прямой информации, необходимой для анализа тенденций и строгого прогнозирования. Сотни, если не тысячи примеров использования этого метода за последние сорок лет подтвердили справедливость первого утверждения концепции (возможности достижения консенсуса), но не обязательно - второго (точности).

Генерация идей. Цели метода очень близки к используемым рядом компаний методам маркетинговых исследований - “фокус-групп” и “творческих заседаниям”: собрать вместе небольшую группу экспертов, стимулируя их размышления относительно конкретного вопроса в рамках поставленных целей таких встреч.

Метод номинальных  групп. Этот метод также является разновидностью организации мозгового штурма, успех или неудачи которого целиком определяются структурой группы. Считают, что наибольшему успеху способствует малочисленность (8-12 человек) участников, не знакомых друг с другом или являющимися сложившимися оппонентами, умеющими убедительно аргументировать свою точку зрения.

В целом экспертные оценки, получаемые с применением тех  или иных способов, являются основным или одним из методов прогнозирования  и стратегического анализа. Ключевыми  параметрами успеха являются состав экспертов, а также насколько  широки и убедительны собранные суждения. [10]