в чем заключается метод прогнозирования

Что такое методы прогнозирования?

Методами прогнозирования называют совокупность разных способов изучения объекта прогноза с целью формирования определенного понятия. Другими словами, это исследование различной информации для предсказания будущего.

Понятие и параметры прогнозирования

Прогноз – это характеристика определенного объекта в будущем. На начальном этапе умение прогнозировать необходимо в любом деле. Для этого и существуют специальные методы.

К параметрам прогнозирования можно отнести:

Прогнозирование и планирование

Для решения множества экономических, социальных, технических, научных проблем необходимо использовать различные методы. Основными являются прогнозирование и планирование.

Прогнозирование – способ «угадывания». С его помощью определяют, как будут развиваться процессы, которые еще не начались. К приемам прогнозирования относятся действия, направленные на моделирование исследования и получение прогнозов на основе математики и логики.

Планирование – процесс определения конкретных действий и ресурсов для реализации явных целей. Это информация о том, что ожидается в будущем, с высокой степенью вероятности.

Если сравнить прогноз и план, то получается следующий результат:

Типы прогнозирования

К основным типам прогнозирования можно отнести:

Виды прогнозов

Существует несколько видов прогнозирования. Классификация зависит от определенных критериев.

По срокам

По степени вероятности

По количеству вариантов

По влиянию объекта

Методы прогнозирования

Методы прогнозирования – это способы исследования объектов, для которых создается прогнозирование. Различают формализованные и интуитивные методы прогнозирования.

Формализованные методы прогнозирования

Формализованные методы применяются, когда об объекте исследования имеется информация, которую можно обработать математическим способом.

Их можно разделить на экстраполяцию и моделирование. Экстраполяция – это исследование, при котором прошлые показатели объекта считаются показателями будущего. Моделирование – это научное исследование, использующее разнообразную, многофакторную информацию.

Интуитивные методы прогнозирования

Интуитивные методы прогнозирования применяются, когда точной информации не имеется, и математическая обработка невозможна.

Различают следующие интуитивные методы:

Выбор метода прогнозирования

Метод прогнозирования выбирается в зависимости от характеристик объекта исследования. Так, срочное прогнозирование требует оперативных методов, тогда как долгосрочное прогнозирование нуждается в использовании целого комплекса методов.

Критерии метода прогнозирования

Ошибки прогнозирования

Ошибки прогнозирования выражаются в отклонении данных прогноза от фактического положения. Ошибки, чаще всего, проявляются при количественном сравнении прогноза и факта. Для сравнения составляются расчеты, таблицы, графики.

С целью уменьшения ошибок прогнозирования проводятся операции интерпретации и оценки достоверности прогноза.

Интерпретация – это разъяснение, толкование прогноза в доступной для заказчика форме, а также оценка тенденций в прогнозируемой среде.

Оценка достоверности – это проверка соответствия прогноза реальному состоянию объекта. С увеличением срока прогнозирования, достоверность прогноза снижается.

Эффективное применение прогнозирования

Положительный эффект прогнозирование дает в бизнесе, менеджменте, оценивании состояния рынка и финансов. Упор делается на вывод согласно состоянию рыночных отношений, ценовых изменений, финансовых показателей.

Также к сферам применения прогнозирования относятся:

Прогнозирование в современном мире

Процессы глобализации и быстрый рост технологий породили основной признак современного мира – непредсказуемость. Степень неопределенности для завтрашнего дня непрерывно возрастает. Стали обычными кризисные явления в политике, экономике, социальной сфере. Постоянно происходят техногенные катастрофы, которые создают обширные зоны экологического бедствия. Военные конфликты и локальные войны идут постоянно.

Прогнозирование может стать реальным средством защиты, которое поможет частично избежать проблем или сократить их размеры.

Источник

Прогнозирование, шаг 6.1: методы прогнозирования

Пункт шестой — «Построение прогноза продаж: основные методы прогнозирования»

Наконец-то мы подобрались к самому основному шагу нашей карты данных — «Построение прогноза продаж». Здесь я вкратце расскажу, какие методы прогнозирования наиболее распространены и популярны и приведу формулы их использования. А в следующей части данной статьи, я расскажу об обработке получившегося прогноза: наложении сезонности, округлении, учете промо и так далее.

Напомню, что до этого мы проделали довольно большой путь: подготовили корректную историю продаж, очищенную от нестабильных показателей, рассчитали коэффициенты сезонности и промо-объемы будущих периодов и определились с элементами графического интерфейса (GUI) нашего будущего инструмента прогнозирования. А теперь, мы будем рассматривать методы прогнозирования и строить сам прогноз.

Классификация методов прогнозирования.

Методы прогнозирования делятся на две группы или класса: интуитивные (субъективные или качественные) и формализованные (объективные или количественные). Интуитивные методы прогнозирования — это такие методы, основой которых НЕ являются сухие расчеты, математика и статистика. Они, в первую очередь, основаны на оценках группы экспертов и предназначены для прогнозирования объемов новой позиции, у которой нет истории продаж. Либо для прогнозирования объемов позиции, история продаж которой настолько нестабильна, что невозможно подобрать под нее адекватную математическую модель. В пример можно привести такие методы, как «Метод Дельфи», «Мозговой штурм», «Опрос/анкетирование» и так далее, но в данной статье данные методы прогнозирования рассмотрены не будут.

Здесь будут рассмотрены следующие формализованные методы прогнозирования:

Немного расскажу про каждый из них, а также затрону метод «прогнозирования по свойствам». А в конце статьи, помимо готового примера в Excel с формулами расчета, добавлю ссылки на некоторые источники информации о методах прогнозирования, может кому-то будет полезно.

Методы прогнозирования: метод линейной регрессии.

Построение прогноза с помощью метода линейной регрессии — один из наиболее простых, часто-встречающихся и распространенных (если рассматривать Excel) методов прогнозирования. Часто встречается он как раз из-за того, что в Excel его очень легко применить — достаточно воспользоваться функцией ЛИНЕЙН, ПРЕДСКАЗ или ТЕНДЕНЦИЯ, где исходными данными будут являться номера периодов и соответствующие им объемы продаж.

Для нахождения прогноза на период x, мы воспользуемся уравнением y=k*x+b, где k — угловой коэффициент, который находится с помощью метода наименьших квадратов (на основании предыдущих периодов x и соответствующих значений y), а b — это точка, в которой наш график пересекается с осью y. Данное уравнение описывает линию, которая называется линия тренда, которая показывает динамику продаж и прогнозы на последующие периоды.

На гистограмме ниже изображены столбцы с объемами продаж для соответствующего периода (номера недель по оси X), пунктирная линия, которая как раз является линией тренда и столбец c предсказанным значением (соответствует «продолжению» линии тренда):

Данный метод один из самых простейших, и чаще всего используется для прогнозирования более-менее стабильных и регулярных продаж, однако при максимально аккуратном «сглаживании» промо-объемов, он подойдет и для нестабильных рядов. Важно отметить, что если история продаж у нас не очень большая (менее 4-5 периодов), данный метод прогнозирования не рекомендуется к использованию.

Также важно, что если мы хотим добавить к прогнозному значению коэффициент сезонности, то для начала, перед расчетом прогнозного значения, историю продаж необходимо «выровнять», то есть очистить от сезонных колебаний. А уже потом считать прогноз и накладывать сезонность.

Хочу отметить, что в моем опыте работы данный метод прогнозирования в совокупности с корректным сглаживанием числового ряда, а также с корректными значениями планируемых промо-объемов, которые мне предоставлял отдел трейд-маркетинга, достигал достаточно высокой точности прогнозирования (выше 80%).

Методы прогнозирования: полиномиальный прогноз.

Построение прогноза с помощью полинома немного похоже на построение прогноза с помощью предыдущего метода. Здесь, для нахождения прогноза на последующие периоды вместо линейного уравнение, мы используем полином третьей степени вида y = a*x³+b*x²+c*x+d или полином второй степени вида y = a*x²+b*x+c, где коэффициенты a,b,c,d постоянны и находятся с помощью различных методов решения систем линейных уравнений, на основании предыдущих периодов x и соответствующим им объемов продаж y.

Если степень полинома будет выше третьей — линия, которой описывается наш числовой ряд будет максимально приближена к реальным значениям, но при этом будет не очень пригодна для построения прогноза (особенно, если строите прогноз сразу на несколько периодов). Как раз на примере ниже это очень заметно:

Полином пятой степени дает неудовлетворительные результаты в прогнозе.

Здесь используется полином пятой степени. Да, линия почти совпадает с фактическим значениям, но при этом даже невооруженным глазом видно, что прогноз на 31 и 32-ую неделю крайне неадекватный. Поэтому использовать полиномы выше третьей степени не рекомендуется.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания.

Первоначально, модель экспоненциального сглаживания использовалась для сглаживания числового ряда. Однако, спустя какое-то время, данную модель немного видоизменили и приспособили для краткосрочного прогнозирования. Модель приемлема для нахождения прогноза только на 1 период вперед.

Для нахождения прогноза Y̅ на период t+1, используется следующая формула:

где yt — значение факта на период t, Y̅t — сглаженное значение на период t, а α — коэффициент или параметр сглаживания, который принимает значение 0 Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда (Метод Хольта).

Данная модель — усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания с учетом тренда продаж.

Формула нахождения прогноза Y̅ на период t+d следующая:

И как в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, здесь тоже есть параметры, но их уже два: α1 и α2. И оба они принимают значения ∈(0,1). Подбирать эти параметры нужно так, чтобы прогнозы, построенные на уже имеющиеся периоды с фактическими значениями, с помощью полученной модели, давали наименьшую ошибку прогноза (во многих источниках рекомендуют использовать RMSE или MAPE). Напомню, для нахождения RMSE используется следующая формула:

Для нахождения A1 должно использоваться A0, но так как его не существует, мы, опять же, как и в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, вместо него используем фактическое значение y1, а вместо B1 используем 0.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и мультипликативной сезонности (Метод Хольта-Винтерса).

Данная модель — тоже усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания, только здесь помимо тренда, добавлена еще и мультипликативная сезонность. Подходит модель для работы с числовыми рядами, в которых присутствует ярко-выраженная сезонность или цикличность.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер прогнозируемого периода (как и в предыдущем примере), L — это количество периодов в одном цикле (для месячного прогнозирования — 12, для квартального — 4, для ежедневного — 7). At и Bt — адаптивные переменные: A — экспоненциально-сглаженное фактическое значение, а B — значение тренда. А C с большим индексом «t+(d mod L) — L» — значение сезонности в процентах. Индекс переменной C может немного смутить, но на самом деле все проще, чем кажется: просто используем C из прошлого цикла соответствующего периода (для прогноза на март используем коэффициент сезонности марта прошлого цикла).

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

При использовании Метода Хольта-Винтерса рассчитывать коэффициенты сезонности перед построением не нужно, их расчет включен в формулу. Однако очищать числовой ряд от неадекватных значений все так же необходимо. Также, стоит отметить, что для корректной «работы» данной модели, история продаж должна содержать как минимум несколько циклов для корректного расчета сезонности (для месячного прогнозирования, необходима история продаж как минимум за 2-3 последних года).

Особенности расчета начальных переменных:

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и аддитивной сезонности (Метод Тейла-Вейджа).

Данная модель также разработана на основе экспоненциального сглаживания, в которую добавлен тренд и сезонность, но теперь не мультипликативная, а аддитивная. Особенности здесь такие же, как и в методе Хольта-Винтерса. Основное отличие в том, что здесь сезонность является не коэффициентом, на который мы умножаем полученный прогноз, а целым числом, которое мы прибавляем или вычитаем из прогноза.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер прогнозируемого периода (как и в предыдущем примере), L — это количество периодов в одном цикле (для месячного прогнозирования — 12, для квартального — 4, для ежедневного — 7). At и Bt — адаптивные переменные: A — сглаженное фактическое значение (с помощью экспоненты), а B — значение тренда. А C с большим индексом «t+(d mod L) — L» — значение сезонности в процентах.

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

Особенности расчета начальных переменных:

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: построение прогноза основанное на свойствах.

Данный способ довольно интересный, чаще всего используется для определения спроса какого-либо нового продукта. Его нельзя полноценно отнести к формализованному методу, но и интуитивным назвать его тоже нельзя.

Рассмотрим его суть на примере телевизора. Предположим, что этот телевизор — новинка на рынке и необходимо рассчитать его прогноз продаж. Для начала, мы рассматриваем свойства данного телевизора (его функции и характеристики), например такие:

Далее, мы просматриваем статистику продаж других телевизоров и смотрим, как часто покупался какой-либо другой телевизор с тем или иным перечисленным свойством. И на основе всех этих данных, составляем некое уравнение, которое учтет частоту приобретения телевизора с каждым свойством по отдельности. И с помощью полученного уравнения рассчитаем примерный прогноз продаж нашей новинки.

Метод довольно грубый и не очень точный, однако при прогнозировании новинки с большим перечнем свойств, может очень сильно помочь. И да, телевизор — не совсем удачный продукт, так как он не является регулярным или с ярко-выраженной сезонностью, да и к тому же можно их всегда закупить побольше, так как у них нет таких сроков годности, как у пищевой продукции. Однако, именно как пример — он очень подходит, потому что максимально легок для восприятия.

Методы прогнозирования: итоги и полезные ссылки.

Здесь были рассмотрены самые распространенные и наиболее простые способы/методы прогнозирования. Помимо них существует еще и другие, в том числе и более сложные, например:

Возможно, спустя какое-то время, по некоторым из них будут написаны отдельные статьи (либо будет расширена текущая).

Файл с примерами расчетов в Excel, можно скачать нажав на кнопку ниже:

Так как статья про методы прогнозирования получилась довольно большой, информация про «Обработку прогноза» вынесена в отдельную статью: «Прогнозирование, шаг 6.2: обработка прогноза».

Если вы хотите больше узнать больше информации по прогнозированию, изучить более сложные модели и методы прогнозирования, то вам могут пригодиться следующие ссылки:

Источник

Прогнозирование и планирование

Сущность прогнозирования и его виды

Термин «прогноз» происходит от греческого «prognosis» и обозначает предсказание, предвидение о развитии чего-либо, базирующееся на определенных данных.

Прогнозирование представляет собой оценку, предсказание, предвидение будущего развития выбранного объекта исследования.

Оно должно быть первоначальным в отношении планирования. Главной целью прогнозирования является разработка научных предпосылок принятия управленческих решений. Эти предпосылки состоят из:

В среде нарастающих тенденций глобализации и ускоренного развития научно-технического прогресса резко растет уровень неопределенности в последующем развитии объектов управления, растет стоимость ошибки управленческого решения. Поэтому в XXI в. существенно возрастает роль прогнозирования.

К главным задачам прогнозирования относят:

Прогноз является системой научных аргументированных представлений о будущем состоянии объекта исследования, которые носят вероятностный, но, при этом, весьма достоверный характер.

Одним из видов прогнозов являются сценарии развития, разрабатываемые с учетом тех либо других предполагаемых действий определенных субъектов прогнозируемой ситуации.

Способы прогнозирования

Прогнозы составляются следующими способами:

В первом способе выделяют факторный и трендовый подходы.

Трендовый подход в прогнозировании предполагает использование экстраполяции выровненных значений динамического временного ряда прогнозируемого показателя. Прогноз-тренд представляет собой вид прогноза, который основан на применении линейной экстраполяции тенденций, сложившихся в прошлом.

Факторный подход в прогнозировании предусматривает использование ряда факторов, которые воздействуют на объект прогнозирования. Данный подход базируется на оценке степени влияния разных факторов и их комбинации на дальнейшее развитие возможного состояния объекта управления.

Во втором способе выделяют генетический и нормативный подходы.

Генетический подход базируется на применении в прогнозируемых процессах постоянных тенденций, которые придают инерционный характер развития объекта управления. При всех своих различиях прошлое, настоящее и будущее генетически взаимосвязаны между собой и имеют большое количество общих элементов и взаимосвязей между ними.

Нормативный подход характеризует управляемость прогнозируемых процессов, их подчиненность целям развития. Вместе с этим, цель может быть задана из внешней среды в форме нормативного состояния.

Краткосрочное, среднесрочное и долгосрочное прогнозирование

Прогнозы различаются по длительности сроков, на которые они рассчитываются. Сегодня разрабатывают прогнозы различной продолжительности:

Другие перемены занимают несколько лет и требуют более длительного времени (создание и освоение новых видов продукции, динамика внешнеэкономических связей, динамика и структура денежных доходов и накоплений населения, инвестиции в основной капитал, реализация инновационных проектов). Это все объекты среднесрочного прогнозирования и базирующихся на нем среднесрочных программ (на 3-5 лет, а иногда и более) социально-экономического развития.

Значительные изменения стране и мире, в структуре экономики и общества, формируются и проявляются на протяжении длительного отрезка времени и требуют долгосрочного прогнозирования альтернативных тенденций на протяжении 10-15 лет и более, что является базой для формирования перспективной стратегии развития.

Долгосрочное прогнозирование, в отличие от среднесрочного планирования и особенно краткосрочного, в наименьшей степени связано с тенденциями социально-экономического развития, свободнее в выборе версий будущего развития. За 15-20 лет сменяются два поколения техники и одного поколения сотрудников. Долгосрочное прогнозирование предоставляет возможность более обоснованно определять возможные структурные сдвиги в обществе и экономике, изменения некоторых качественных характеристик. В то же время долгосрочный прогноз в меньшей степени детализирован и базируется на сравнительно небольшом круге обобщающих показателей. Долгосрочный прогноз является базисом для определения концепции социально-экономического развития на долгосрочный период, выбора стратегии развития.

Методы прогнозирования

При составлении прогнозов используют следующие методы:

Методы экспертных оценок базируются на применении при разработке прогнозов мнений признанных экспертов-специалистов или одного такого эксперта.

Методы логического моделирования используются преимущественно для качественного описания прогнозных процессов. Их основой являются общие закономерности функционирования прогнозируемого объекта, анализируемые в определенной логической последовательности.

Методы экономико-математического моделирования базируются на имитации реального поведения объекта исследования посредством построения экономико-математических моделей. Данные методы являются наиболее развитыми методами в области составления прогнозов социально-экономических процессов. Их видом является широко используемый метод математической экстраполяции, который позволяет продлевать тенденцию изменения экономического параметра из области ее наблюдения в прошлом на будущее.

Планирование

Процесс планирования охватывает просчет в плановом периоде собственных потребностей материалов, сырья, финансов, основных средств, работников и пр., а так же выявление источников получения ресурсов и оценку эффективности их применения.

При существовавшей ранее плановой экономике планированием занимались на централизованном уровне, и организациям нужно было только выполнять указания вышестоящего органа.

Разработка планов предприятия представляет собой объективную оценку компании в целом, ее возможностей и реальных перспектив, в то же время планы нужны для поиска инвестиций, разработки наиболее перспективных проектов с точки зрения рыночных ситуаций.

В планах отражаются стратегические и тактические задачи, а так же пути решения данных задач.

Планирование – это сложный и трудоемкий процесс, но его результаты того стоят. Плюсами для предприятия могут стать:

Элементы планирования на предприятии

Планирование на предприятии успешно в случае наличия 4 составляющих, тесно связанных между собой и составляющих структуру данного процесса. Рассмотрим их.

Первая составляющая: внутренняя методологическая и методическая база, содержащая разработку, контроль и анализ выполнения плана, и квалифицированный персонал финансовых и экономических отделов, успешно воплощающий методики бизнес-планирования на практике.

Вторая составляющая – информационная, включает сведения о самом предприятии и внешних влияющих факторах.

Информационная составляющая содержит сведения по таким направлениям:

Третья составляющая – наличие на предприятии организационной структуры и системы управления, которые будут основой организационного блока.

Четвертая составляющая – программно–технические средства, которые будут способны охватить большие объемы данных и обладать высокой степенью надежности.

Этапы составления плана

Рассмотрим этапы процесса составления плана:

На подготовительном этапе формируется перспективная бизнес-идея. Под бизнес – идеей понимается замысел новой продукции либо услуги, либо какого-то инновационного решения в сфере экономики, техники, организации и пр. Бизнес – идеи можно почерпнуть в: отзывах покупателей; продукции конкурентов; идеи маркетологов предприятия; публикациях о патентах; результатов НИОКР.

Важным этапом планирования является ознакомление с ним заинтересованных лиц. Это достигается за счет проведения презентации. Под презентацией плана понимается краткий рассказ об основных положениях планируемого проекта при проведении переговоров. В презентации нужно рассказать о самом предприятии, о сфере деятельности, продуктах, услугах, о клиентах и конкурентах, о стратегии маркетинга, о первоочередных финансовых задачах, основных работниках, которые будут воплощать проект в жизнь, о необходимом внешнем инвестировании, о путях использования привлеченных средств, об условиях и сроке, за который будет реализован проект.

План полезен при получении кредитных средств, в данном случае банк тоже выступает инвестором и рассматривает эффективность проекта. Предприятие может получить значительную выгоду по процентам при грамотно составленном плане.

Диплом, курсовая, реферат. Что это за звери и с чем их едят?

Источник