Прогнозирование: методологии и процедуры

Прогнозирование: методологии и процедуры
Завьялов П.С.
Фрагмент главы из книги «Маркетинг в схемах, рисунках, таблицах»
Издательский Дом «ИНФРА-М», 2007 год
Прогнозирование — наиболее сложный вид деятельности в системе маркетинговых
исследований. Оно является основным и завершающим этапом такого рода
исследований, главные результаты которого товаропроизводители закладывают в
основу программ своей деятельности. Различия в горизонте прогностической
работы находят отражение в характере фирменного планирования:
стратегическое планирование — на базе средне- и долгосрочных прогнозов, а
текущее планирование хозяйственных операций — на основе краткосрочных
прогнозов.
Оба этих направления как составная часть системы маркетинговой деятельности тесно
взаимодействуют между собой, увязывая стратегию с оперативной деятельностью.
Стратегическое планирование выполняет функции связующего звена между рынком и
производством, между прогнозированием будущих условий хозяйствования и поисками путей
достижения намеченных стратегических целей. В этом смысле прогнозирование условий
хозяйствования подразумевает оценку будущих состояний внешней среды, в первую очередь
рыночной, в которой предстоит действовать товаропроизводителю. Одновременно
прогнозируются внутренняя среда предприятия, ее вероятные изменения.
Разработка прогнозов будущего состояния условий хозяйствования включает оценку
предстоящей конъюнктуры рынка (для краткосрочных прогнозов) и тенденций изменения рынка
и его «смежников» (для средне- и долгосрочных прогнозов). В методическом плане важно
обеспечить сопряжение звеньев цепи «прогноз—план» за счет установления периодов
прогнозирования в соответствии с задачами планирования. В процессе разработки стратегии
действий следует уделять достаточное внимание и долгосрочным, и краткосрочным аспектам с
целью исключения доминирования каких-либо аспектов. По этой причине прогнозы проводятся
как с кратко-, так и с долгосрочными периодами упреждения.
Методологически при средне- и долгосрочном прогнозировании не учитываются частные и
случайные факторы развития рынка; чем длительнее прогнозный период, тем более обобщенным
становится прогноз, а факторы воздействия на конъюнктуру рынка уступают место факторам,
формирующим длительные, существенные тенденции рынка.
Как следует из рис. 3.18 – 3.20 и табл. 3.7, 3.8, существует широкий круг методик и
методических подходов к прогнозированию. Выбор прогностического аппарата и умелое его
использование в целях прогнозирования — это довольно сложная проблема, в частности и в
методолого-методическом плане, о чем свидетельствует отсутствие единого общепризнанного
набора конкретных методик и процедур прогнозирования. Нельзя, однако, не отметить, что
имеется существенное сходство методов прогнозирования, используемых зарубежными и
российскими специалистами.
Все более обогащаемый опыт прогнозной работы дал возможность выявить достоинства и
недостатки каждого метода. Фактически все эти методы являются взаимодополняющими, и
эффективная прогнозная система может обеспечить возможность использования любого этого
метода.
В условиях быстро меняющейся среды интуиция и воображение могут стать важным средством
восприятия реальности, дополняя количественные подходы, основывающиеся только на фактах.
Понятно, однако, что чисто качественным методам также присущи определенные недостатки, в
силу чего интуиция должна проверяться с помощью фактов и знаний. Иначе говоря, все сильнее
назревает потребность в сопоставлении этих двух методов и их интегрировании. Метод
сценариев (рис. 3.21), дает представление о ключевых факторах, которые следует принять во
внимание, и раскрывает способы влияния этих факторов на прогнозируемый объект (процесс,
явление).
Рис. 3.18. Типология методов прогнозирования
1
Пояснение к рис. 3.18.
В данном случае применен метод прогнозирования, классифицированный по двум измерениям:
степень свободы процесса прогнозирования от субъективности и большей или меньшей степени
аналитичности этого процесса. В крайних точках этих измерений — субъективные и объективные
методы и методы наивные и причинно-следственные.
Субъективные методы — процессы, используемые для формирования прогноза, но не
изложенные в явной форме и неотделимые от лица, делающего прогноз.
Объективные методы — четко сформулированные процессы прогнозирования, которые могут
быть воспроизведены другими лицами.
Это первое измерение фактически противопоставляет количественные методы качественным, в
которых преобладают интуиция, творчество, воображение.
При использовании наивных методов прогноз формируется на базе наблюдений за прошлыми
изменениями исследуемой переменной (к примеру, уровень вторичного спроса), без учета в
явной форме основных движущих факторов.
При использовании причинно-следственных (казуальных) методов факторы, определяющие
спрос, идентифицированы, а их будущие вероятные значения спрогнозированы; из них
выводится вероятное значение спроса (другой характеристики рынка) при условии реализации
принятого сценария.
Это второе измерение противопоставляет методы экстраполяции методам, объясняющим
взаимосвязи, независимо от их количественного или качественного характера.
Экспертные суждения имеют место в том случае, когда прогноз основан не на объективных
данных, а скорее на мнении менеджера, покупателя, специалиста. «Эксперт» основывает свое
суждение на группе причинных факторов, оценивая вероятность их проявления и влияния на
уровень спроса. Достоинство экспертного метода по сравнению с чисто интуитивным подходом —
возможность обмена и сопоставления идей вследствие наличия явно выраженной казуальной
структуры. Используются обычно три метода, основанных на суждениях: суждения лиц,
принимающих решения, оценка торгово-посреднического персонала и намерения покупателей.
Эвристические и экстраполяционные методы применяются обычно в случаях, когда
аналитическая структура прогнозного процесса слаба, но прогноз опирается на объективную
маркетинговую информацию. Это относительно простые методы, основанные на предшествующем
опыте или на довольно сложной экстраполяции данных о прошлых продажах. К ним относятся
метод цепочки отношений, анализ покупательной способности, анализ и декомпозиция трендов,
метод экспоненциального сглаживания.
Экспликативные («объясняющие») модели отличаются от других моделей математического
моделирования тем, что причинная структура в них устанавливается и проверяется
экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.
Таблица 3.7. Методы прогнозирования2
Метод
Определение
Формы, диапазон
Экономический
пример
Преимущества и
проблемы
1
2
3
4
5
1. Количественные Оценка будущего
методы прогноза
на основе
прошлых данных
с помощью
математических
и статистических
методов
Кратко- и
среднесрочные
Получение
количественных
данных на будущее.
Учет прошлых данных.
Необходимо детальное
структурирование
проблемы
Экстраполяция
тренда
Проекция
конкретного
временного ряда
в будущее
Краткосрочные
Развитие сбыта
или прибыли для
определенного
промежутка
времени
Невысокие затраты,
быстрое получение
данных. Резкие
изменения тренда.
Низкий потенциал
раннего обнаружения
Прогнозы на
основе
индикаторов
Оценка хода
развития
процесса,
малозависящего
от фирмы, на
базе одной или
нескольких
предпосылок
Краткосрочные
В основном
применяется в
отраслях,
выпускающих
средства
производства;
оценка
поступления
заказов на основе
анализа
инвестиционного
климата и
поступления
заказов в
отраслях,
потребляющих
продукцию
Более ранее
обнаружение
изменения тренда, чем
при экстраполяции.
Трудность в
подыскании
подходящих
индикаторов.
Стабильность связей
между индикаторами
Регрессионный
анализ
Метод
определения
направления и
силы связи
между
независимыми и
зависимой
переменными
Простая и
многофакторная
регрессия.
Оценка доли
рынка (зависимая
переменная) при
различных
Эконометрические расходах на
рекламу и цене
модели.
(независимые
переменные)
Краткосрочные
Невысокие расходы.
Взаимозависимость
независимых
переменных
2. Качественные
методы прогноза
Оценка,
словесное
формулирование
будущего с
помощью знаний
От среднесрочных
до долгосрочных
Подходит для
комплексных,
плохоструктурируемых
проблем. Нет
необходимости в
и интуиции. Как
правило, оценки
экспертов
числовом выражении
исходных данных.
Ограниченная
объективность и
надежность
Метод Дельфи
Форма опроса
экспертов, при
которой их
анонимные
ответы собирают
в течение
нескольких туров
и через
ознакомление с
промежуточными
результатами
получают
групповую
оценку
интересующего
процесса
Долгосрочные
Сценарии
Предсказание
Долгосрочные
развития и
будущего
состояния
факторов,
влияющих на
предприятие и
определение
возможных
действий
предпринимателя
Производство,
сбыт отрасли при
различных
величинах
влияющих
факторов,
изменения
общественных
норм поведения
Наглядность
результатов,
привлечение
экспертов по
интересующей
проблеме,
анонимность
участников. Негибкая
методика, высокая
потребность во
времени, тенденция к
консервативным
оценкам,
непредсказуемость
технических
изменений
Исследования
типа: «Вертолет
начала
следующего
столетия —
будущее
коммуникационной
техники —
будущее
международных
космических
исследований»
Подходит для сложных
комплексных проблем
типа генерации идей
новых продуктов или
структурирования
стратегического
планирования
диверсификации.
Высокая
субъективность
оценок, трудность
проверки процесса
Таблица 3.8. Методы прогнозирования поведения рынка, изменения его параметров
Неформальные методы
прогнозирования
Специальные оценочные или интуитивные методы
Метод факторного анализа или регрессии
Одно- или многофакторная
регрессия
Зависимые переменные вычисляются как функция
одной переменной или нескольких переменных
Экономические модели
Система параллельной оценки нескольких
многофакторных регрессий
Качественные методы на основе рядов динамики
Простейшие
Простые правила: к примеру, прогнозируемый
показатель соответствует самой последней
реальной величине или величине за прошлый год
для того же месяца (+ 7%)
Экстраполяция трендов
По линейной, экспоненциальной или другим
видам функций
Сглаживание по экспоненте
Прогнозные показатели получаются в результате
сглаживания, усреднения ряда прошлых
показателей по линейному или
экспоненциальному типу
Декомпозиция
В динамическом ряду показателей вычисляются
тенденция, сезонные и циклические колебания,
возмущающие влияния
Отсеивание
Прогноз выражается в виде линейной комбинации
показателей прошлых периодов. Возможно
использование независимых переменных и
моделей для учета изменяющихся данных
Авторегрессия, или метод
подвижной средней АРМА
(метод Бокс Дженкинс)
Прогноз выражается в виде линейной комбинации
показателей прошлых периодов, а также прошлых
ошибок
Качественные методы
Субъективные оценки
«Деревья» решений
Каждому событию предписывается субъективная
степень вероятности, используется метод
статистики Байеса
Оценка торговых работников
Метод «снизу вверх», объединяющий оценки
торговых агентов
Жюри управляющих
Ответственные лица по маркетингу, производству,
финансам сообща готовят прогноз
Сервисное обслуживание
Ознакомление с намерениями потенциальных
клиентов или планами деятельности
Технологические методы
освоения
Используется существующий уровень реальных
знаний для широкой оценки условий будущего
роста
Нормативный метод
Начинается с оценки будущих задач,
потребностей, желательных целей и т.д., на
основе которых устанавливается обратная связь с
мерами, необходимыми для достижения целей, и
т.п.
Рис. 3.19. Показатели возможностей развития товарного рынка
Процедура экстраполяции тенденций предполагает выбор трендовых моделей прогнозирования и формы кривой,
наиболее близко описывающей ряд эмпирических данных.
** Построение и использование модели, отражающей внутренние и внешние взаимосвязи в ходе развития рынка.
*
Рис. 3.20. Выбор способа и модели прогнозирования
Рис. 3.21. Порядок прогнозной работы по методу сценариев
1
См.: Ламбен Ж.-Ж. «Стратегический маркетинг». — М., 1996.
2
См.: Дихтль Е., Хершген X. «Практический маркетинг». — М., 1995.
Источник информации: http://www.marketing.spb.ru/lib-research/methods/forecasting.htm