CC BY
175
21V
ГУНЬКО А.Ю.
ЗНАЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
Гунько А.Ю., СтГАУ, ассистент кафедры «Экономического анализа хозяйственной деятельности», e-mail: [email protected]
В статье раскрыта сущность экономического прогнозирования позволяющего научно обосновывать предвидение возможных направлений и результатов развития предприятия и его структурных подразделений, повышая конкурентоспособность на определенном рынке.
Ключевые слова: прогнозирование, конкурентоспособность, анализ, метод Брауна, множество Све-тунькова.
Коды классификатора JEL: L 23.
Целью прогнозирования является побуждение к размышлению о том, что может произойти во внешней среде и к каким последствиям для фирмы это приведет. Прогнозирование - это способ научного предвидения, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Основная функция прогноза - обоснование возможного состояния объекта в будущем или определение альтернативных путей. Методы прогнозирования, начиная с 70-х го- [Л дов, обогащаются и совершенствуются ускоряющимися темпами. Особую роль в этом играют два фактора. .о Первый — это экономические кризисы последней четверти XX в. Они вынудили экономистов и менедже- q
to
ров в разных странах изыскивать новые адекватные методы управления. Второй фактор связан с быстрым распространением информационных технологий и компьютерной техники. Эти средства сделали общедоступными анализ перспектив и прогнозирование. Они позволили автоматизировать, упростить и ускорить выполнение огромного числа функций планирования и контроля.
Экономический прогноз позволяет научно обосновывать предвидение возможных направлений и результатов развития предприятия и его структурных подразделений, повышая конкурентоспособность на
определенном рынке. Основная функция экономического прогнозирования предвидеть наиболее вероят- ь
ные проблемы экономического развития в ближайшей и отдаленной перспективе, поиск наиболее лучшего 00
пути для экономического роста предприятия и выборка наиболее перспективной стратегии для укрепле- О
ния позиций на рынке [1]. СУ
Для повышения конкурентоспособности предприятия прогнозирование является исходным пунктом
организации производства и реализации именно той продукции, которая требуется потребителю. о
Прогнозы любого типа должны учитывать именно ту систему целей и задач, взаимосвязанных и обус- ф
ловленных друг с другом. Исходя из этого, составление и реализацию прогнозов следует сводить к опреде- ^
ленной совместимости целей и обстоятельному учету всех видов ресурсов необходимых для ее достижения о.
[2]. Для современных экономических систем важно соблюдение следующих основных целей. Обязательное ш
достижение соответствия между спросом и предложением на все виды ресурсов, товаров и услуг и созда- ^
ние предпосылок для достижения, данного равновесия. Составление системы целей прогнозов и затем их о
конкретная реализация на основе достижения научно-технического прогресса. Соблюдение соответствия о
факторами производства на всех уровнях, от специфики каждого зависит их оптимальная комбинация. ^
Выявление и исследование потребностей всех экономических субъектов и объектов с последующим их ^
отражением в системах прогнозов различного уровня. Необходимо заметить, что уровень и структура пот- ^
ребностей непрерывно развиваются и должны соответствовать реальным условиям воспроизводственных о
процессов и требованиям экономических законов рыночной экономики. Научно разработанные прогно- >
зы необходимы в рыночной экономике, они помогают достичь цели общественного развития в каждый о
конкретный промежуток времени, на их основе создаются эффективно сбалансированные экономические о
системы. Конкурентоспособность предприятия в условиях рыночной экономики в значительной степени 9
зависит от прогнозирования, а это становится возможным лишь при условии разработки планов развития, ^
производственных программ, прогнозов социально-экономического развития предприятия. Для повыше- ¡2
ния конкурентоспособности предприятия целесообразно проверять правильность составления и исполь- о
зования прогнозов. Выявление причин неправильности составления прогноза помогает повысить его точ- ^
ность в дальнейшем. ^
Несмотря на многообразие существующих методов прогнозирования, выбор каждого из них обуслов- о
лен решением определенной задачи поставленной перед предприятием. Наибольшее влияние на выбор $
метода является наличие достоверной статистической информации. Ч
Наибольшее распространение для прогнозирования экономического роста получили факторные мо- ^
дели, то есть модели, в которых прирост продукта или абсолютный его выпуск ставится в зависимость от ®
одного или нескольких факторов. |
Для реализации прогнозных моделей необходимо не только располагать своевременной и точной ин- о
формацией, но и уметь осмысливать ее, делать выводы и результативно воплощать в принимаемых управ- о
ленческих решениях. Необходимость присутствия информационной составляющей в процессе прогнози- О
рования очевидна, поскольку она является основой всего управленческого процесса. Реализация любой цели в процессе деятельности всегда связана с проблемой выбора из имеющихся прогнозных альтернатив наиболее оптимальных и рациональных, что вносит элемент неопределенности в прогнозную модель. Снижение неопределенности возможно на базе использования информации, обеспечивающей менеджеров определенными сведениями.
Следует учитывать, что прогноз есть вероятность наступления тех или иных событий и практически всегда в нем присутствует ошибка неопределенности и случайного влияния на показатель неучтенных и редко происходящих фактов. Это означает, что «идеальный прогноз» часто невозможен. Прогнозировать можно только область возможных состояний, дополняя экстраполируемое значение доверительным интервалом прогноза.
Прогнозирование объемов продаж выпускаемой предприятием продукции является предсказание величины этого параметра в будущем. В условиях рыночной экономики прогноз объемов продаж продукции особенно актуален и необходим не только для количественных расчетов уровня их конкурентоспособности, но и для целей планирования различных экономических показателей хозяйственной деятельности в будущем. Результаты этих прогнозов требуются для разработки производственных программ, определения потребностей предприятия в материальных и финансовых ресурсах, прогнозирование объемов продаж является одной из задач стратегического маркетинга, на основе которого осуществляется принятие основных управленческих решений работы предприятия. Количественные прогнозные значение максимального объема продаж и времени его реализации позволяют предприятию заблаговременно разработать мероприятия, направленные на повышения уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции, осуществлять П план по модернизации продукции в течении этапов зрелости и насыщения, которая будет соответствовать Л) последним требованиям рынка. Соотношение между максимальным объемом продаж товара в будущем и О прогнозной величиной уровня конкурентоспособности определяется методом прогнозирования уровня
конкурентоспособности продукции. Прогнозирование объемов продаж охватывает определение как качественных характеристик динамики развития объемов продаж, так и количественных оценок прогнозных параметров. Основу качественных характеристик составляет выявление и анализ причинно-следственных 2 связей, формирования общих тенденций их развития и оценка влияния основных факторов на их составля-Ш ющие. Количественный анализ, дающий возможность получить прогнозные значения параметров объема 2 продаж выпускаемой продукции, исходит не только из результатов качественного анализа, но и дополняет ° его, делая более доказательным. Такой подход к решению задачи прогнозирования объемов продаж явля-
□ ется основой объективности его результатов и возможности практического использования.
□ Для целей выбора метода краткосрочного прогнозирования необходимо определить характер динамики ^ анализируемых процессов: простые стационарные процессы, динамические стационарные процессы, эволю-ф ционные и хаотические процессы. Временные ряды при прогнозирование простых стационарных процессов
0 являются отражением информации о процессе, и рассматриваются как генерируемые последовательностью ф независимых импульсов Yt. Их последовательность Yt, Yt-1, Yt-2, ... является реализацией простого стацио-ё нарного процесса. Его основными характеристиками будут служить математическое ожидание и дисперсия, о. но для выборочных значений статистических данных невозможно выявить их истинные значения.
® Под краткосрочным прогнозированием в методе Брауна подразумевается исключительно прогнозиро-
1 вание показателя на один шаг наблюдения. Постоянная сглаживания играющая ключевую роль в методе о Брауна, определяя степень адаптации модели к текущим изменениям в соответствии с существующими о воззрениями, лежит именно в этих пределах [3].
Если постоянная сглаживания принимает значение ноль, это означает, что модель не адаптивна, пос-со кольку полностью игнорирует текущую информацию, умножая ее на нулевое значение веса. Если пос-о тоянная сглаживания принимает другое крайнее значение - единицу, то модель становится абсолютно о адаптивной, поскольку при расчетах использует только текущую информацию, полностью игнорируя прошлую. Эти же пределы используются при автоматизированной процедуре поиска наилучшего значения о постоянной сглаживания, данные алгоритмы встроены в пакеты прикладных программ для расчета крат-о косрочного прогнозирования по модели Брауна и в их модификации. На самом деле модель Брауна имеет о более обширный диапазон допустимых значений постоянной сглаживания, она изменяется в пределах от о нуля до двух, именно это обстоятельство и сузило область допустимых значений в два раза, а великолепен ный инструмент краткосрочного прогнозирования, каковым является метод Брауна, использует только по-
0 ловину своих возможностей. С открытием новых границ изменения постоянной сглаживания «запредель-^ ного множества», чрезвычайно важным обстоятельством, является то, что в этом запредельном множестве
1 модель Брауна меняет свои свойства, она становится несколько иной, иначе реагируя на характеристики ^ прогнозируемого ряда. Использование запредельного множества пока не стало повседневной практикой ю экономистов, хотя после почти десяти лет ее пропаганды, а также при внедрении в практику отдельных
хозяйствующих субъектов модель Брауна с новыми приделами, некоторые экономисты используют новый ^ диапазон значений постоянной сглаживания в своей работе. Однако серьезного многопланового изучения
ш запредельного множества Брауна до сих пор еще не было предпринято.
т
Модель краткосрочного прогнозирования Брауна представленная в виде: о Yt+1=dYt+(1-d)Yt, (3.1.8)
I
о Имеет смысл только в том случае, когда ряд весов ^ d(1-d),d(1-d)2,d(1-d)3 сходится и его сумма равна (Т) единице. Если это условие не соблюдается, то расчет не дает взвешенную среднюю и модель теряет всякий
21 Э
смысл. Поэтому были определены границы изменения постоянной сглаживания а, значения которой определяют пределы сходимости ряда [4].
При увеличение постоянной сглаживания равной 0 модель совершенно не учитывает текущие наблюдения и является не адаптивной, а если постоянная сглаживания равна 1 совершенно не учитываются прошлые значения, поскольку второе слагаемое становится равное 0, вследствие чего учитываются только текущие наблюдения, и модель полностью адаптивна. Из этого следует что, изменяясь от 0 до 1, постоянная сглаживания тем самым характеризует степень адаптивности модели экспоненциального сглаживания к текущей информации. Также на величину постоянной сглаживания влияет срок на который делается прогноз, поэтому для прогноза с малым периодом упреждения должна в главной степени учитываться наиболее свежая информация, с более высоким значением а, а при более увеличении срока прогнозирования целесообразно сгладить текущие конъюнктуры колебания и придать больший вес прошлым данным, с уменьшением а. Для каждого конкретного ряда значений показателя имеется свое наиболее точно отвечающее особенностям ряда оптимальное значение постоянной сглаживания, оно заранее неизвестно и возникает проблема нахождения этого оптимального значения.
Исходный ряд весов, предложенный Брауном, представляет собой бесконечную геометрическую прогрессию, которая сходится при условии, что модуль члена геометрической прогрессии меньше единицы и записывается как:
|1-а|<1.
По мнению профессора Светунькова С. Г. постоянная сглаживания должна изменятся в других пределах, а именно:
0<а<2. ^
При сравнении общепринятых приделов изменений постоянной сглаживания с вновь полученными значениями убеждаемся в том, что в многочисленных задачах краткосрочного прогнозирования была изу- Ь чена только половина всех возможных вариантов - при изменении постоянной сглаживания от 0 до 1. щ
ЛИТЕРАТУРА
Другая половина, а именно множество Светунькова постоянной сглаживания лежащих в пределах от 1 до 2, ->
осталась совершенно не изученной и не использованной в практических расчетах. ^ Запредельные случае метода Брауна определенные границами:
1 < а < 2, Ш При использовании границ постоянной сглаживания от 0< а <1, спектр всех возможных вариантов ]> адаптации полностью исчерпан, так как при а равной 0 модель совершенно неадаптивная к новой информации при любом фактическом значении Yt и прогнозные значения не пересчитываются, а при а равной щ 1 модель полностью адаптивна и прогнозные значения в точности соответствуют фактических значениям □ Yt и не учитывают прошлые наблюдения. Следует преобразовать формулу метода Брауна в связи с исполь- О зованием множества Светунькова. .
Так как, запредельные случае лежат в пределах от 1 до 2, следует то что постоянная сглаживания всегда ^
не меньше единицы: £
а = 1 + в, ё где постоянная в лежит в пределах от нуля до единицы.
Множество Светунькова является областью оптимальных значений постоянной сглаживания модели $
Брауна в случаях прогнозирования нестационарных рядов.[5] Вследствие этого решение задач при по- х
мощи способа краткосрочного прогнозирования наиболее эффективно осуществляется с помощью метода ^ Брауна, с использованием множества Светунькова.
При выходе постоянной сглаживания модели Брауна за классические пределы от 0<а<2, модель приоб ретает свойство самообучения, учитывая прошлые отклонения расчетных значений от фактических.
£
1. Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрей- ^ чикова. М. : Финансы и статистика, 2000. 320 с. q
2. Максименко В.И. Прогнозирование в науке и технике / В.И. Максименко, Д. Эртель. М. : Финансы и ста- о тистика, 1982. 238 с. о
3. Светуньков С.Г. Запредельные случаи метода Брауна в экономическом прогнозировании / С.Г. Светунь- о ков, А.В Бутуханов, И.С. Светуньков. СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2006. 71 с. о
4. Светуньков С.Г. Методы маркетинговых исследований : учеб. пособие / С.Г. Светуньков. СПб. : Изд-во ol ДНК, 2003. 352 с. 1
5. Светуньков С.Г. Конкуренция и предпринимательские решения / С.Г. Светуньков, А.А. Литвинов. Улья- Е новск: Корпорация технологий продвижения. 253 с. ф
