Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Сызранский филиал
Заочный факультет
Г. Сызрань, ул. Людиновская, 23. Тел. 37-12-88; 99-35-66
Ф.И.О.________________ Илюшина Анастасия Сергеевна________________
Курс_________________4___________________Группа ______К-412______
Специальность___________ Коммерция. Торговое Дело__________________
Контрольная Работа ________№ 1________Вариант ________9____________
По дисциплине: __________ Логистическое исследование рынка __________
На тему:_____ Прогнозирование логистических параметров рынка ________
Дата получения работы деканатом_____________________
Дата получения работы на кафедру_____________________
Дата рецензирования работы__________________________
Дата возвращения работы кафедрой в деканат____________________________________________
Дата отправки работы студенту________________________
Контрольная (курсовая) работа представляется экзаменатору при сдаче экзамена
Содержание
Понятие прогнозирования. Виды прогнозов……………………………………………..стр.3
Методы прогнозирования………………………………………………………………………..…стр.6
Процесс прогнозирования…………………………………………………………………………стр.17
Список литературы…………………………………………………………………………………….стр.21
Понятие прогнозирования. Виды прогнозов
В условиях рыночной экономики деятельность предприятий в значительной степени зависит от того, насколько достоверно они могут предвидеть перспективы своего развития в будущем, т.е. от прогнозирования. Прогноз - предположительная оценка будущего состояния предприятия. Предприятия используют прогнозы с целью предусмотрения возможных вариантов развития своего бизнеса, они прогнозируют будущие события или условия их возникновения. Различают три основных вида прогноза: технологический, экономический и прогноз объема продаж (спроса).
Технологические прогнозы охватывают уровень развития НТП или технологическое развитие в сферах, непосредственно влияющих на производство, в котором осуществляется прогноз. Например, предприятие, выпускающее компьютеры, интересует перспективы расширения объема памяти на дискетах, т.к. они являются дополнительной продукцией для использования компьютеров, а предприятие, использующее вредные, токсичные вещества в своем производстве, интересует разработка технологий по очистке и утилизации отходов.
Развитие НТП приводит к появлению новых товаров и услуг, а те, в свою очередь, составляют серьезную конкуренцию существующим предприятиям. Грамотно сделанный прогноз позволит сэкономить финансовые ресурсы, предскажет развитие новых технологий даже если научно-технические изменения не повлияли на производство продукции.
Экономический прогноз позволяет предусмотреть будущее состояние экономики, процентные ставки и другие факторы, влияющие на развитие любого предприятия. От результатов экономического прогноза зависят такие решения как: расширение или сокращение производственных мощностей; заключение новых договоров; увольнение или наем рабочих и т.д.
Представление о реальном уровне спроса на продукцию предприятия на конкретный период в будущем дает прогноз объема продаж. Такой прогноз является основой для планирования и проведения экономических расчетов. На спрос влияют множество факторов, учет которых можно выявить с помощью составления прогноза объема продаж (спроса). В качестве базы для будущего прогноза используются такие показатели, как уровень спроса в предшествующем периоде, демографические изменения, изменения рыночных долей отраслевых организаций, динамику политической ситуации, интенсивность рекламы, конкурентов и др.
Составление прогнозов осуществляется с помощью следующих методов прогнозирования. Экстраполяционные методы основаны на предположении, что будущие события определяются прошлым. Например, анализ изменения объема продаж во времени предлагает выделение трех составляющих: тренда; сезонных колебаний; случайных изменений. Тренд описывает общую тенденцию развития; сезонные колебания показывают колебание спроса от времени года; случайные изменения - изменения трудно определяемых случайных факторов. В условиях нестабильности и неопределенности внешних факторов методы экстрополяции редко применяются.
Методы экспертных оценок основаны на статической обработке оценок, полученных путем опроса высококвалифицированных специалистов в соответствующих узких областях. К ним относят такие методы как метод Дельфи, методы коллективной генерации идей, последовательного выбора, парных сравнений, балльной оценки, оценки вероятностей, ранжирования ряда. Все эти методы базируются на разнообразных спроектированных алгоритмах оценки субъективных мнений экспертов (специалистов).
Метод Дельфи предполагает проведение опроса членов группы экспертов и дальнейшее циркуляционное ознакомление членов группы с мнением коллег и лиц, заинтересованных в итогах экспертизы с целью достижения группового консенсуса.
Метод коллективной генерации идей (“мозговая атака”) предполагает проведение дискуссии, в которой допускаются высказывания любых, самых парадоксальных мнений, оригинальных идей и предложений. После проведения опроса производится оценка его качества и обработка суждений экспертов.
Причинно-следственные методы основаны на применении регрессиональных математических методах и нейросетевых моделей (НСМ). Регрессионные модели базируются на составлении статистических уравнений, позволяющих определить значения некоторых переменных и оценить их влияние на искомую величину. Например, разрабатывается регрессионная модель прогнозирования объема продаж в зависимости от уровня цен и от затрат на рекламу. НСМ получили в последнее время наибольшее распространение, чем регрессиональные модели, т.к. позволяют получить более достоверные результаты, с помощью выявления нелинейных взаимосвязей между параметрами. НСМ позволяют выявлять неочевидные, существенные системные связи при моделировании сложных систем. С помощью НСМ можно учитывать при составлении объема продаж такие неопределенные факторы как: поведение конкурентов; время года; изменение рыночных долей; интенсивность рекламы и т.д.
Вход для каждого нейрона определяется с помощью аддитивной функции с весовым коэффициентом и с аргументами - входами. Выход рассчитывается с помощью нелинейных функций, которые выбираются по определенным правилам. На выходе делается сравнение входных векторных значений с реальным результатом, корректируются весовые коэффициенты аддитивных функций. М1-М3 - модели внутренних нейронов, которые образуют структуру сети.
Например, для прогнозирования объема продаж в качестве входных параметров могут выступать объемы продаж за определенный промежуток времени (t-n; t), а также прочие факторы, отражающие прошлое и определяющие будущее; выходным параметром является объем продаж в будущем за период (t; t+1).
Чем за больший период удается собрать информацию, чем больше факторов учесть и выбрать адекватную структуру НСМ - тем более достовернее оказываются прогнозы. На практике целесообразно сочетать различные методы прогнозирования с целью нивелирования их недостатков и укрепления достоинств.
Методы прогнозирования
Метод прогнозирования – это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Совокупность специальных правил, приемов и методов составляет методику прогнозирования. К наиболее распространенным методам прогнозирования относятся: экспертное прогнозирование, технологическое прогнозирование, нормативное прогнозирование, метод сценариев.
Рассмотрим подробнее каждый из этих методов.
1. Метод технологического прогнозирования.
Технологическое прогнозирование подразделяется на изыскательское (иногда его еще называют поисковым) и нормативное. В основе изыскательского прогнозирования положена ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуаций на основании при разработке прогноза информации.
Перемещение в пространстве технологий от технологий более низкого уровня к технологиям более высокого уровня относится к изыскательскому прогнозированию. Или иначе можно сказать, что потребности и цели должны соответствовать средствам и возможностям коммерческой организации.
Примером изыскательского прогнозирования может служить прогнозирование в области электроники, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий, начиная от квантовой электродинамики и кончая мгновенно осуществляемой всемирной связью. Нормативное прогнозирование ориентировано на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от технологий более высоких уровней к технологиям более низкого уровня, то есть от потребностей и целей к средствам их реализации.
Примером нормативного прогнозирования может служить прогнозирование в области космоса, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий от понимания проблемы космоса как среды, которая должна служить на благо человеку, до конкретных средств её решения – условий для ядерного деления и количества высвобождаемой при этом энергии и т.д.
В рамках технологического прогнозирования решаются такие задачи, как разработка прогнозов в области экономической, коммерческой деятельности, социальной и политической.
Одной из главных проблем точности и эффективности прогнозов является максимально полезное сочетание методов изыскательского и нормативного прогнозирования. Это является следствием различия используемых методов. Так для изыскательского прогнозирования, характерно использование таких методов, как:
• экстраполяция;
• моделирование;
• метод исторической аналогии;
• написание сценариев;
• другие методы;
базирующихся на анализе точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации. Использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно.
Примером тому, является использование интуитивных методов, того же метода сценариев или метода экспертных кривых, позволяющих определять наметившиеся тенденции изменения ситуации, базируясь не только на эмпирических данных, но и на опыте высококвалифицированных специалистов – экспертов.Основными же методами, использующимися при нормативном прогнозировании являются, в первую очередь, методы Паттерн, Делфи, Глушкова, Поспелова и др.
К новым видам прогнозирования относят прогнозирование с использованием обратной связи, интуитивные методы, «обходные» и др. Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно полно представлены именно в изыскательском и нормативном прогнозировании. Также следует отметить, что очень важным моментом (как для процесса сбора, так и для процессов анализа и обработки данных) определения того является ли информация количественной или неколичественной (качественной).
Количественная информация, если она достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что позволяет использовать точные математические методы и модели и определять тенденции развития ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностях при расчетах и т.д. Но даже более существенным является то обстоятельство, что круг проблем, для которых удается разработать адекватные математические модели, оказывается значительно уже того множества ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения.
Гораздо чаще при разработке прогнозов приходится иметь дело с качественной информацией.При разработке прогноза к их числу относят ситуации, когда данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью вербальных или вербально числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов. Существуют также ситуации, когда полученная количественная информация не может быть «вписана» ни в одну из имеющихся математических моделей, также может быть проанализирована с помощью специально разрабатываемых методов качественного анализа. В последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в большей степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.
2. Метод экспертного прогнозирования.
С помощью этого метода прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов. В экспертном прогнозировании существует несколько основных этапов:
1.Подготовка к разработке прогноза;
2.Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий;
3.Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий;
4.Проведение экспертизы;
5.Разработка альтернативных вариантов;
6.Априорная и апостериорная оценка качества прогноза;
7.Контроль хода реализации прогноза и корректировка прогноза;
На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:
• подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,
• сформулировано задание на прогноз,
• сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,
• сформулирована экспертная комиссия,
• подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,
• подготовлена информационная база для проведения прогноза,
• подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.
После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.
Качественный экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны. Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки. В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы. Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения.
3. Метод изыскательского прогнозирования.
Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов – статистических данных об интересующем нас объекте. Экстраполяционные методы основаны на предположении о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем, с учетом поправок из-за возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.
К числу кривых, достаточно точно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, является экспонента, то есть функция вида:
y=a*ebt,
где t—время,
a и b—параметры экспоненциальной кривой.
К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций, и имеющую вид:
Y = L/(1+a*(e-bt),
где L —верхний предел переменной y.
Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), где k—также параметр экспоненты.
Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа судов торгового флота и т.д.
Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются кривые Перла и Гомперца.В качестве примера можно привести дифференциальное уравнение, описывающее приращение объема информации (знания) I в зависимости от числа исследователей N, среднего коэффициента продуктивности одного исследователя q в единицу времени t и С— постоянного коэффициента, характеризующего динамики изменения объема информации.
4. Метод нормативного прогнозирования.
Нормативное прогнозирование представляет собой подход, к разработке прогноза исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде. Основным методом, использующимся в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.Обычно используются двумерные и трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, её качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.
В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение – ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе – ресурсам, третье – времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий.
5. Метод сценариев.
При разработке управленческих решений широкое распространение нашел метод сценариев, также дающий возможность оценить наиболее вероятный ход развития событий и возможные последствия принимаемых решений.
Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с, тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий.
Профессионально разработанные сценарии позволяют более полно и отчетливо определить перспективы развития ситуации, как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии.
С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий.
Высказывается мнение, что необходимость в предвидении наиболее вероятного развития ситуации впервые возникла с возникновением промышленного производства, поскольку при сезонно повторяющемся сельскохозяйственном производстве в этом не было никакой необходимости. Полностью согласиться с такой точкой зрения трудно, поскольку испокон веков человечество воевало, время от времени вело грандиозное строительство. И без представления возможного развития ситуации такие, целенаправленные действия вряд ли были бы возможны.
В то же время прототипы метода сценариев нередко мы находим в разные времена в разных странах. Так Кутузов собравший военный совет в Филях, и прослушавший различные варианты возможных действий, оценивал различные сценарии развития войны с французами, предлагавшиеся военноначальниками. Он сопоставлял их сильные и слабые стороны и пришел к тяжелому, но, пожалуй, единственно верному решению оставить Москву, обрекая ее на пожары и разрушения. Однако последующее развитие событий подтвердило его правоту. Предпочтенный им сценарий развития событий полностью себя оправдал.
Государственный деятель, занимающий ответственный пост, и бизнесмен, принимающий важное для судьбы проекта решение, финансист, анализирующий фондовый рынок, хирург накануне сложной нетрадиционной операции, конструктор, закладывающий основы принципиально нового объекта при принятии важных решений, как правило, пытаются предугадать возможный сценарий развития событий с тем, чтобы принять решение, обеспечивающее успех.
Считается, что первым сценарии для прогнозирования развития сложных систем использовал Герман Кан. Первые из разработанных сценариев носили преимущественно описательный характер. Впоследствии метод сценариев был в значительной степени развит за счет использования более точных качественно-количественных моделей.
Метод сценариев предполагает создание технологий разработки сценариев, обеспечивающих более высокую вероятность выработки эффективного решения в тех ситуациях, когда это возможно, и более высокую вероятность сведения ожидаемых потерь к минимуму в тех ситуациях, когда потери неизбежны.
В настоящее время известны различные реализации метода сценариев такие, как:
• получение согласованного мнения,
• повторяющаяся процедура независимых сценариев,
• использование матриц взаимодействия и др.
Процесс прогнозирования
Основа основ функционирования системы прогнозирования (независимо от ее сложности) – это организация прогнозирования или управление процессом прогнозирования.
Обычно эта работа выполняется в несколько этапов:
Первый этап – прогнозная ретроспекция, т.е. установление объекта прогнозирования и прогнозного фона. Работа на первом этапе выполняется в такой последовательности:
• формирование описания объекта в прошлом, что включает предпрогнозный анализ объекта, оценку его параметров, их значимости и взаимных связей;
• определение и оценка источников информации, порядка и организации работы с ними, сбор и размещение ретроспективной информации;
• постановка задач исследования.
Второй этап — прогнозный диагноз. В ходе него исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и выбора моделей и методов прогнозирования. Работа выполняется в такой последовательности:
• разработка модели объекта прогноза, в т.ч. формализованное описание объекта, проверка степени адекватности модели объекту;
• выбор методов прогнозирования (основного и вспомогательных), разработка алгоритма и рабочих программ.
Третий этап — проспекция, т.е. процесс обширной разработки прогноза, в т.ч.:
• расчет прогнозируемых параметров на заданный период;
• синтез отдельных составляющих прогноза.
Четвертый этап — оценка прогноза, в т.ч. его верификация, т.е. определение степени достоверности, точности и обоснованности.
Указанная этапность является примерной и зависит от основного метода прогнозирования. Так, в случае применения экспертного метода, этапы будут другими.
Для достоверности надежности экспертных оценок необходимо следовать методическим основам использования экспертных методов, не обманываясь их кажущейся простотой. Применение экспертных оценок в тех случаях, когда могут быть использованы математические методы, нередко обусловлено неумением использовать математические методы.
Проведение экспертных опросов обычно включает несколько этапов:
1. Подборка экспертов и формирование экспертных групп;
2. Подготовка анкет для опроса экспертов
3. Определение групповых оценок на основе оценок отдельных экспертов;
4. Организация работы с экспертами;
5. Анализ экспертных оценок.
Сложные экономические системы, в которых можно выделить основные компоненты, проще всего изучать с помощью моделей многокомпонентных систем, основанных на применении ориентированных графов-орграфов. При создании моделей сложных систем выделяются и отображаются в моделях прямые и обратные связи, которые присутствуют в любой сложной системе. С помощью решения многокомпонентных задач можно оценить тенденцию развития системы. При уточнении модели можно сформировать количественный прогноз изменения показателей системы, а также найти различные варианты воздействия на изучаемую систему с целью получения лучшего варианта.
Теория катастроф представляет собой исследовательскую программу изучения и прогнозирования неустойчивости различных систем. Применяется не только в случае потери устойчивости, но и при переходе к иной траектории развития. Простейшая программа прогнозирования элементарной катастрофы в экономической системе может быть построена на основе данных о связи переменных, характеризующих ее поведение. Функции, описывающие эти связи, могут быть получены эконометрическими методами. Полученные результаты прогнозов могут в дальнейшем корректироваться, т. е. подвергаться уточнению по итогам верификации с учетом дополнительных материалов и исследований. В прогнозировании может быть указана величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта, которая называется ошибкой прогноза.
Процесс разработки математических моделей экономических систем и их практического использования в прогнозировании разбиваются на несколько этапов, каждый из которых требует творческого подхода. Это:
Список литературы