Прогнозные приближения

Существуют два основных подхода к прогнозированию, так же как существуют два пути, принадлежащих всему моделированию решений. Первый – это количественный анализ; другой – каче­ственный подход. Количественные прогнозы используют варианты математических моделей, чтобы на основе прошлых данных и/или случайных переменных прогнозировать спрос. Субъективные, или качественные, прогнозы включают важные факторы, такие как интуицию принимающих решения, эмоции, личный опыт и сис­тему ценностей, обогащающих прогноз. Одни фирмы используют один подход, другие используют другой, но на практике комбина­ция, или смешивание, двух стилей является обычно наиболее эффективной.

Обзор качественных методов. Рассмотрим четыре разные техники качественного прогнозирования.

1. Жюри из мнений исполнителей. Этот метод базируется на мнениях малой группы менеджеров высокого уровня, часто в комбинации со статистическими моделями, результатом чего яв­ляется групповая оценка спроса.

2. Усиление продаж. В этом подходе каждое лицо, продающее товар, оценивает, какие продажи будут в его регионе; прогнозы затем рассматриваются, чтобы гарантировать их реалистичность.

3. Метод Дельфи. Этот итеративный групповой процесс позво­ляет экспертам, которые могут занимать различные позиции, со­здавать прогнозы. Существуют три различных типа участия в про­цессе метода Дельфи: принимающие решения, штатный персонал и ответственные. Принимающие решения – это обычно группа от пяти до десяти экспертов, которые будут делать текущий про­гноз. Штатный персонал помогает принимающим решения пере­рабатывать, распределять, объединять и суммировать серии во­просов и рассматривать результаты. Ответственные – это группа людей, объединяющих полученные суждения. Эта группа обеспе­чивает данными принимающих решения перед тем, как делать прогноз.

4. Обзор рынка покупателей. Это метод получения данных от покупателей или потенциальных покупателей, рассматривающих будущие планы своих покупок. Это может помочь не только в разработке прогноза, но также в продвижении проектируемого товара и планировании новых товаров.

Обзор количественных методов. В этой главе мы обращаемся к пяти методам количественного прогнозирования:

1. Простейший метод 2. Метод меняющегося среднего 3. Экспоненциальное сглаживание Трендовое регулирование	Модели временных серий
5. Линейная регрессия	Причинная модель

Модели временных серий. Первые четыре из перечисленных называются моделями временных серий. Они предсказывают на базе предположения, что будущее есть функция прошлого. Други­ми словами, мы видим, что случилось за истекший период време­ни и используем серию прошлых данных, чтобы сделать прогноз. Если мы предсказываем недельные продажи газонокосилок, мы используем прошлые недельные продажи газонокосилок, делая прогноз.

Причинные модели. Линейная регрессия, причинная модель, объединяет в модели переменные, или факторы, которые могут влиять на количество в будущем периоде. Причинная модель для продаж газонокосилок может включать такие факторы, как новое начавшееся строительство домов, затраты на рекламу и цены конкурентов.

Восемь шагов системы прогнозирования. Кроме методов, используемых для прогнозирования, имеются следующие восемь шагов прогнозирования.

1. Определение пользы прогноза, т. е. какие объекты мы рас­сматриваем.

2. Отбор объектов, которые будут прогнозироваться.

3. Определение временных горизонтов прогноза – является он краткосрочным, среднесрочным или долгосрочным.

4. Отбор модели (моделей) прогнозирования.

5. Сбор данных, необходимых для прогноза.

6. Обоснование модели прогнозирования.

7. Выполнение прогноза.

S. Отслеживание результатов.

Эти шаги следует осуществлять системным путем, инициируя, решая и отслеживая систему прогнозирования. Когда система используется для генерации прогнозов регулярно в течение време­ни, данные должны быть соответствующим образом собраны, и текущие расчеты прогнозов могут делаться автоматически, обыч­но на компьютере.