Количественные методы прогнозирования бизнес плана
36. Количественные методы прогнозирования
Количественные методы прогнозирования. Базируются на численных математических процедурах. Результаты прогнозирования на основе количественных методов используются во всех сферах бизнес-планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и т. п.
При исследовании и анализе рынка количественные методы прогнозирования применяются для решения следующих основных задач:
1) прогнозирования спроса;
2) прогнозирования емкости рынка;
3) прогнозирования объемов продаж фирмы и др. К группе количественных методов относятся:
1) анализ временных рядов;
2) экономико-математическое моделирование;
3) метод аналогий;
4) нормативный метод;
5) метод стандартного распределения вероятностей.
Анализ временных рядов необходим для учета временных колебаний исследуемых величин. Включает в себя следующие основные методы:
1) анализ тенденций (экстраполяция и корреляция трендов);
2) анализ цикличности;
3) анализ сезонности;
4) регрессионный анализ.
Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции в будущем периоде. Иначе говоря, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.
Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более 1 года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота.
Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода.
Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период.
Метод прогнозирования на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностей сбыта в будущем.
Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
§ 45. Числительные количественные, порядковые, дробные
§ 45. Числительные количественные, порядковые, дробные
1. Сложные (состоящие из двух основ) количественные числительные пишутся слитно, например: восемнадцать, восемьдесят, восемьсот.2. Составные (состоящие из нескольких слов) количественные числительные пишутся
§ 44. Числительные количественные, порядковые, дробные
§ 44. Числительные количественные, порядковые, дробные
1. Сложные (состоящие из двух основ) количественные числительные пишутся слитно, например: восемьдесят, восемьсот.2. Составные (состоящие из нескольких слов) количественные числительные пишутся раздельно: в сочетании
Аппаратные методы
Аппаратные методы
Литотрипсия – процедура разрушения камней, использующая воздействие на них ультразвука.Процедура проведения достаточно простая для больного. На область почек наводится луч ультразвукового аппарата. Ударная волна от аппарата безболезненно проникает
34. Качественные методы прогнозирования
34. Качественные методы прогнозирования
Рассмотрим подробнее основные методы прогнозирования, применяемые в процессе оценки рынка сбыта, результаты которых находят свое отражение именно в данном разделе бизнес-плана.Качественные методы. Базируются на исследовании
Методы мастеров
Методы мастеров
Люди, у которых способности запоминать стоят выше среднего уровня, являются иллюстрацией того, как много может достичь человеческий разум. Являются ли они обладателями особенного мозга или их умения пришли в результате длительных тренировок
52. МЕТОДЫ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ
52. МЕТОДЫ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ
1. Метод «средние издержки плюс прибыль».Эта методика остается популярной несмотря на то, что в ней не учитываются особенности текущего спроса и конкуренции в отдельных регионах. Ее достоинства: во-первых, продавцы больше знают об издержках, чем
Количественные показатели
Количественные показатели
См. также «Экономическая статистика» (с.87); «Информация. Информированность» (с.280)Чего нельзя измерить, тем нельзя управлять.Изречение американских менеджеровСуществует лишь то, что можно измерить.Макс Планк (1858–1947), немецкий физикОдно точное
Количественные числительные
Количественные числительные
0 – сифар1 – эк2 – до3 – тин4 – чар5 – панч6 – чхе7 – сат8 – атх9 – нау10 – дас11 – гьярах12 – барах13 – терах14 – чодах15 – пандрах16 – солах17 – сатрах18 – атхарах19 – уннис20 – бис21 – иккис22 – баис23 – теис24 – чаубис25 – паччис26 – чхаббис27 – саттаис28
Количественные числительные
Количественные числительные
0 – сифар1 – эк2 – до3 – тин4 – чар5 – панч6 – чхе7 – сат8 – атх9 – нау10 – дас11 – гьярах12 – барах13 – терах14 – чодах15 – пандрах16 – солах17 – сатрах18 – атхарах19 – уннис20 – бис21 – иккис22 – баис23 – теис24 – чаубис25 – паччис26 – чхаббис27 – саттаис28
Источник
Количественные методы прогнозирования базируются на численных математических процедурах. Результаты прогнозирования на основе количественных методов используются во всех сферах бизнес-планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и т. п.
При исследовании и анализе рынка количественные методы прогнозирования применяются для решения следующих основных задач:
► прогнозирование спроса;
► прогнозирование емкости рынка;
► прогнозирование объемов продаж фирмы и др.
К группе количественных методов относятся:
► анализ временных рядов;
► экономико-математическое моделирование;
► метод аналогий;
► нормативный метод;
► метод стандартного распределения вероятностей.
1. Анализ временных рядов необходим для учета временных колебаний исследуемых величин. Включает в себя следующие основные методы:
► анализ тенденций (экстраполяция и корреляция трендов);
► анализ цикличности;
► анализ сезонности;
► регрессионный анализ.
Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определение тенденции его развития и продолжения этой тенденции для будущего периода. Иначе говоря, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.
Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота.
Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода.
Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов:
F t+1 = aX t+(1-a)F t
где F t+1 — прогноз продаж на месяц t + 1;
X t — продажи в месяце t (фактические данные);
F t — прогноз продаж на месяц t;
а — специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Метод прогнозирования на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностей сбыта в будущем:
Оборот нынешнего года
Оборот следующего года = Оборот нынешнего года * Оборот прошлого года
Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, незначительными колебаниями товарооборота.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется связь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).
В рамках анализа цикличности выявляются изменения исследуемых величин, связанные с деловым циклом. Анализ цикличности применим для тех отраслей, где эта цикличность ярко выражена (например, для отраслей, производящих товары для строительной отрасли; отраслей, выпускающих потребительские товары длительного использования).
Регрессионный анализ заключается в построении модели зависимости определенной величины от другой величины или нескольких других величин. Он выполняется в два этапа:
1) выбор типа линии, выравнивающей ломаную регрессии (прямая, парабола, гипербола и т. д.);
2) определение параметров, входящих в уравнение линии выбранного типа таким образом, чтобы из множества линий этого типа выбрать ту, которая наиболее близко проходит около точек ломаной регрессии (наиболее точные результаты дает использование метода наименьших квадратов).
Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочные периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.
2. В бизнес-прогнозировании используются методы экономико-математического моделирования:
► модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;
► макроэкономические модели, к которым относятся эконометрические модели, модели «затраты — выпуск».
Корпоративные модели обычно представляют собой набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.
Помимо формульных моделей во внутрифирменном планировании могут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации.
При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.
С помощью эконометрических моделей связывают размеры продаж с макроэкономическими переменными (ростом ВНП, колебания учетной ставки и т. д.), а также с отраслевыми данными (например, емкость отраслевого рынка, уровень конкуренции).
Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, т. е. придают моделям динамический характер.
3. Метод аналогий заключается в прогнозировании, например, уровня и структуры спроса путем принятия за эталон фактических данных отдельных рынков. Этим методом прогнозирования можно пользоваться для определения перспектив развития новых видов продукции и услуг.
4. Нормативный метод довольно широко используется для прогнозирования спроса. Он позволяет учесть большой круг факторов, формирующих спрос, и тем самым повысить достоверность прогнозируемых оценок. При нормативном методе используются данные переписи населения, которые позволяют определить значение таких факторов, как средний размер семьи, половозрастной состав населения и т. д.
Например, объем реализации услуг фирмы «Гарант», специализирующейся на ремонте телерадиоаппаратуры, составляет в год 20 465 шт. В городе действуют еще 4 предприятия, оказывающие данные услуги, с общим объемом реализации 41 761 шт. Численность жителей города – 250 тыс. чел., средний размер семьи – 3,1 чел. Обеспеченность телерадиоаппаратурой на 100 семей – 220 единиц. Коэффициент ремонта – 0,4.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
Источник
В данной статье представлен краткий обзор методов прогнозирования. Здесь даны общие определения и дан набор общепринятых методов для построения прогнозных моделей.
Моделирование
Модель – это упрощенный образ объекта из реальной жизни, в котором отражаются его наиболее важные характеристики, с точки зрения исследования.
Что такое прогнозирование?
Прогнозирование — это предвидение (предсказание), которое предполагает состояние или описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего.
Прогноз — это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта и его среды в будущий период времени.
Метод – это сложный прием, упорядоченная совокупность простых приемов, направленных на разработку прогноза в целом; путь, способ достижения цели, исходящий из знания наиболее общих закономерностей.
Методика – определенное сочетание приемов (способов) выполнения прогностических операций, получение и обработка информации о будущем на основе однородных методов разработки прогноза.
Методология прогнозирования – область знания о методах, способах, системах прогнозирования.
Система прогнозирования – это упорядоченная совокупность методик, технических средств, предназначенная для прогнозирования сложных явлений или процессов.
Формализованные методы:
- Метод эстраполяции трендов;
- Методы корреляционного и регрессионного анализов;
- Методы математического моделирования.
Экспертные методы прогнозирования:
1. Индивидуальные методы
- Метод составления сценариев;
- Метод «интервью»;
- Метод аналитических докладных записок.
2. Коллективные методы
- Метод анкетных опросов;
- Метод «комиссий»;
- Метод «мозговых атак»;
- Метод «Дельфи».
Экспертиза: анкетирование, интервьюирование, метод мозговой атаки (штурма), метод контрольных вопросов, метод аналитических докладных записок, метод лицом к лицу, метод ситуационного анализа, метод суда, метод «комиссий» («круглого стола»), «дельфийская техника» (метод «Дельфи»)
Фактографические методы: экстраполяция, трендовая модель, тренд-анализ, интерполяция, моделирование, математическое моделирование, сценарии, «прогнозы до абсурда» и пр.
Статистические методы: корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, распознавание образов, вариационное исчисление, спектральный анализ, цепи Маркова, алгебра логики, теория игр и др.
| Признаки классификации прогнозов | Виды прогнозов |
| Временной охват (горизонт прогнозирования) | краткосрочные среднесрочные долгосрочные |
| Типы прогнозирования | экстраполятивное альтернативное |
| Степень вероятности будущих событий | вариантные инвариантные |
| Способ представления результатов прогноза | точечные интервальные |
1. Определение тренда (тенденции роста/падения)
2. Оценка влияния стратегии компании на развитие тренда
3. Применение коэффициентов сезонности
4. Построение прогноза продаж
Экстраполяция динамических рядов предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в будущем.
Тренд (тенденция) — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда.
Временной ряд – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени.
Коэффициент сезонности — это величина, на которую увеличиваются / уменьшаются продажи по сравнению со средними в определенный период времени.
Регрессионный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных X1,X2,…,Xp на зависимую переменную Y. Уравнение линейной регрессии Yх = a+b*X, где а и b оцененные коэффициенты регрессии.
Регрессия — функция, позволяющая по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым.
Прогнозирование — это процесс построение предсказания будущего на основе исторических данных, текущих данных (текущей ситуации) и на основе анализа трендов. Риск и неопределенность являются центральными факторами для прогнозирования, поэтому в соответствии с лучшими практиками, необходимо указывать степень неопределенности по отношению к прогнозам.
Корректный подход к оценке метода прогнозирования включает несколько этапов. Следует выделить пять важных этапов:
- тщательное изучение природы исследуемого объекта или процесса для выбора адекватного метода прогнозирования;
- выделение двух групп среди доступных данных – для разработки прогнозов и для проверки полученных результатов;
- уточнение исходных данных с целью обнаружения ошибок;
- разработка прогнозов и оценка достоверности полученных результатов;
- использование (интерпретация) полученных результатов и выполнение, при необходимости, уточнения и дополнения прогнозов.
Категории методов прогнозирования
Качественные методы в сравнении с количественными методами
Качественные методы прогнозирования — субъективны, основаны на мнении и суждении потребителей, экспертов. Качественные методы подходят тогда, когда отсутствуют исторические данные. Данные методы применяются, как правило, для среднесрочных и долгосрочных решений. Примерами качественных методов прогнозирования являются исследование рынка, метод Делфи, историческая аналогия жизненного цикла и т.д.
Количественные модели прогнозирования используются для прогнозирования будущих данных в виде функции от исторических данных. Они подходят для использования, когда исторические числовые данные доступны и когда ожидается сохранение динамики данных в будущем. Эти методы, как правило, применяются для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования. Примерами количественных методов прогнозирования являются: скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, мультипликативные сезонные индексы и т.д.
Метод средних
В данном подходе прогнозирования, все будущие значения принимаются равными средним значениям исторических данных. Этот подход может быть использован для любых исторических данных.
Метод усреднения позволяет разработать прогноз, основываясь на среднем значении прошлых наблюдений.
«Наивный» подход
Наивный метод основан на предположении, что будущее лучше всего характеризуется последними изменениями. Метод основывается на предположении о том, что прогнозируемые показатели в будущем периоде равно показателям предшествующего периода. Наивный прогноз позволяет работать при отсутствии исторических данных. Наивный прогноз понятен, прост в подготовке, быстр в реализации, не требует, фактически, никаких затрат. Основным недостатком наивного прогнозирования является вероятная низкая точность прогноза.
Метод скользящих средних
Метод скользящих средних является одним из широко известных методов сглаживания временных рядов. Применяя этот метод, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов.
Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного интервала времени (периода).
Затем период сдвигается на одно наблюдение, и расчет средней повторяется. При этом периоды определения средней берутся все время одинаковыми. Таким образом, в каждом рассматриваемом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.
При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. Сглаженный ряд короче первоначального на (n–1) наблюдений, где n – величина интервала сглаживания.
Сезонный “наивный” подход
Сезонный наивный метод прогнозирования приравнивает каждый прогнозируемый период равным соответствующему сезону в исторических данных. Например, прогнозируемые величины в апреле будут равны историческим данным за апрель предыдущего года. Данный метод применяется тогда, когда исторические данные характеризуются высоким уровнем сезонности.
Методы временных рядов
Методы временных рядов используют исторические данные в качестве основы для оценки будущих результатов.
- Moving average (Скользящее среднее);
- Weighted moving average (Взвешенная скользящая средняя);
- Kalman filtering (фильтр Калмана);
- Exponential smoothing (Экспоненциальное сглаживание);
- Autoregressive moving average (ARMA) — Авторегрессия скользящего среднего;
- Autoregressive integrated moving average (ARIMA) e.g. Box-Jenkins — интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего, например, модель Бокса—Дженкинса;
- Extrapolation (Экстраполяция);
- Linear prediction (Линейное прогнозирование);
- Trend estimation (Оценка тренда);
- Growth curve (statistics) — Кривая роста (статистические данные).
Причинно-следственные методы/эконометрические методы прогнозирования
Некоторые методы прогнозирования пытаются идентифицировать основные факторы, которые могут повлиять на прогноз. Например, информация о погоде может помочь улучшить прогноз продаж зонтиков.
Причинно-следственные методы включают в себя:
- Регрессионный анализ содержит в себе большую группу методов для прогнозирования будущих показателей, сюда входят параметрические методы (линейные и нелинейные) и непараметрические методы.
- Autoregressive moving average with exogenous inputs (ARMAX) — Авторегрессия скользящего среднего с экзогенными входными данными.
Экзогенные переменные — переменные, задающиеся извне, значения которых задаются вне модели.
Эндогенные переменные — переменные, значение которых формируется внутри модели.
Методы экспертных оценок
- Composite forecasts (составные прогнозы)
- Cooke’s method (метод Кука)
- Delphi method (метод Дельфи)
- Forecast by analogy (Прогноз по аналогии)
- Scenario building (Построение сценариев)
- Statistical surveys (Статистическое обследование)
- Technology forecasting (Прогнозирование технологий)
Методы искусственного интеллекта
Методы искусственного интеллекта
- Искусственные нейронные сети
- Групповые методы обработки данных
- Метод опорных векторов
В настоящее время по данной категории активно применяются следующие методы в специализированных программах:
- Data mining (Интеллектуальный анализ данных)
- Machine Learning (Машинное обучение)
- Pattern Recognition (Распознавание образов)
Рассмотрим наиболее часто рассчитываемые ошибки для прогнозов
- Mean absolute error (MAE) — Средняя абсолютная ошибка
- Mean Absolute Percentage Error (MAPE) — Средняя авбсолютная процентная ошибка
- Mean Absolute Deviation (MAD) — Среднее абсолютное отклонение
- Percent Mean Absolute Deviation (PMAD) — Процент среднего абсолютного отклонения
- Mean squared error (MSE) — Средняя квадратичная ошибка
- Mean squared prediction error (MSPE) — средняя квадратичная ошибка прогноза
- Root Mean squared error (RMSE) — Средняя квадратическая ошибка
- Forecast skill (SS) — Прогноз компетенций
- Average of Errors (E) — Среднее значение всех ошибок
- https://en.wikipedia.org/wiki/Forecasting
- https://www.1cbit.ru/ (материалы по вебинару «Прогнозирование»)
- https://www.ekonomika-st.ru/drugie/metodi/metodi-prognoz-1-3.html
- https://www.webstarstudio.com/marketing/theor/gos/63.htm
Источник