Бархатов В.И. и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие

Подождите немного. Документ загружается.

«Прогнозирование и планирование в условиях рынка» 111 K__

правилу «справедливого» компромисса, при котором уступки по всем критериям

одинаковы и не зависят от масштаба критериев. Другие известные схемы учета

приоритета критериев требуют нормирования критериев, то есть приведения их к

одному масштабу. Самым простым способом нормирования является получение

относительной величины критерия с помощью деления абсолютной величины

критерия на максимально возможное его

значение в допустимой области. Так

называемые схемы «жесткого» и «гибкого» учета приоритета реализуются на

основе некоторой последовательности типовых задач, в общем случае требующих

экспертной оценки промежуточных результатов и выбора размера уступки.

Таким образом, основные подходы и методы построения оптимизационных

блоков можно использовать как локальные при прогнозировании финансового

состояния предприятия в

современных условиях. Методы и модели, выработанные в

мировой практике, требуют предварительной, достаточно существенной адаптации

к нашей финансовой системе. Для существующих разработок, как уже отмечалось

ранее, характерно недостаточное внимание к точности и надежности результатов, не

в последнюю очередь обусловленное отсутствием возможностей по настройке

систем для учета специфики экономического процесса.

В качестве примера

можно сослаться на модель, динамически описывающую

функционирование фирмы как независимого звена в рыночной системе. Анализ

структуры модели показывает, что некоторые ее особенности приводят к

неоправданному огрублению результатов, и замена соответствующих процедур

имитационными может увеличить их объективность. Так, при описании

производственной деятельности фирмы используется очень жесткое предположение

об отсутствии научно-технического

прогресса, не рассматривается возможность

развивать производство с помощью инвестиций, сокращать производственные

мощности. Не рассматривается возможность отсрочки кредитором платежей, не

анализируется вопрос о продаже обанкротившейся фирмы – в случае неспособности

уплатить по долгам собственник просто отказывается от дальнейшего производства

товаров.

В начальный момент фирма располагает определенными запасами ресурсов,

основного капитала, сырья и рабочей

силы, а также некоторой информацией

относительно прошлых и будущих цен на товары. Исхода из этих данных фирма

планирует программу производства и предложения товаров на данный отрезок

времени. Одновременно фирма составляет прогноз-программу производства в

следующем периоде и определяет, таким образом, спрос на элементы основного

капитала, сырье и рабочую силу. Рабочий

и собственник, исходя из дохода и

заработной платы, формируют спрос на предметы личного потребления.

Прогнозируя средний уровень цен на товары фирмы, опираются на средние цены,

складывающиеся в торговых сделках с постоянными покупателями, и цены,

складывающиеся в результате продажи свободным покупателям. Ожидаемая цена

прогнозируется как средняя арифметическая, что, очевидно, не всегда приемлемо

Фирма составляет прогноз производства на следующий период одновременно

с планированием производственной программы в начале данного периода. В модели

не рассматриваются затраты по переналадке оборудования, но учтено, что фирма не

переходит скачкообразно от одного набора интенсивностей к другому. Фирма

соотносит прогноз со структурой производства в данный момент и корректирует

слишком большие

расхождения. Находится производственный способ, по которому

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь 2001

112 УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

отклонение абсолютной величины разности интенсивное гей минимально, и способ,

по которому это отношение максимально. За допустимый процент отклонения

принята средняя величина, что также огрубляет оценки. Затем фирма окончательно

прогнозирует выпуск, затраты и требуемое количество рабочей силы, а также

планирует величину запаса, которая слагается из производственных запасов,

связанных с расходами по реализации

. Запасы фирма устанавливает на основе

значений прошлого периода по каждому товару, причем если цена на товар имеет

тенденцию к повышению, то запасы увеличиваются, при тенденции цены к

понижению сокращаются, при отсутствии достаточно четкой тенденции движения

цены запасы изменяются в зависимости от движения величины производственных

затрат.

Далее, модель содержит ряд упрощающих

предположений для снижения

трудоемкости анализа. Личный доход предпринимателя прогнозируется на базе

дохода прошлого периода только с учетом динамики общей выручки. Резервный

фонд наличных денег владельца фирмы полагается равным половине дохода.

Прогноз суммы денежных средств на конец периода складывается из денег фирмы

на счету в банке, расчетных денежных поступлений в данный период

от должников

фирмы и от доли продаж за наличный расчет. В модели доля продаж в кредит

прогнозируется в зависимости от сложившегося в предшествующем периоде

отношения величины коммерческого кредита к общей величине предложения, а

также от ожидаемого прироста выручки. Может случиться, что прогнозируемых

денежных средств недостаточно для выплаты фирмой кредиторам ее

долгов,

предъявленных к оплате в данный период. В этом случае предприятие увеличивает

предложение за счет резкого сокращения запасов и сокращает долю продаж в

кредит. Если и в этом случае фирма не может выплатить долги, то происходит ее

банкротство.

Кроме этого, в модели постулируется общая зависимость затрат и выпусков

от интенсивностей использования

имеющихся производственных способов, а

используемый критерий – разница между ожидаемой выручкой и затратами

материальных ресурсов в ожидаемых ценах лишь условно может быть назван

прибылью фирмы.

Анализ классических оптимизационных подходов позволяет сделать вывод,

что хотя они являются мощным аналитическим средством, число реальных задач,

которые можно сформулировать в рамках подобных схем таким образом,

чтобы не

возникало противоречия между предположениями, лежащими в основе этих

методов, невелико.

Экономико-статистические методы, в отличие от оптимизационных,

изучают не способы достижения системой определенного состояния, а процессы ее

развития. Статистические модели называют описательными или дескриптивными,

их применение необходимо при анализе ретроспективного развитии объекта и на

начальных стадиях прогнозирования.

К трендовым

моделям прибегают, когда интересуются эволюцией, а не

механизмом формирования явлений. Модель тренда не вскрывает причин развития

и носит чисто описательный характер. Такой метод часто стремятся применять в

случае недостаточной информации или наличия факторов, не поддающихся

количественному измерению. Прогнозирование показателей экономического

процесса методом тренда состоит в поиске их аналитического выражения в

виде

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь, 2001

«Прогнозирование и планирование в условиях рынка» 113 K__

функции. Этот подход предполагает прогнозирование состояний процесса без

прямого учета его изменяющейся структуры. Обычно учет изменения структуры

осуществляется косвенно, через агрегированную переменную t (время).

Прогнозирование методом тренда применимо, в частности, ко всем показателям, для

которых можно указать некоторые постоянные ограничения.

Прогнозирование экономических показателей методом тренда основано на

разложении показателя, представленного временным рядом

, на три компоненты:

тренд, годовая и остаточная. Тренд рассматривается как непрерывная функция от

времени; годовая компонента является периодической функцией от времени;

остаточная компонента является случайным процессом. Решение задачи

прогнозирования показателей экономических процессов формально разделяется в

этом случае на этапы:

• анализ временных рядов экономических показателей;

• выбор соответствующих методов и формулирование

экономических

предпосылок для выделения функции тренда;

• оценка параметров тренда;

• анализ остаточной компоненты.

Качество результатов прогноза во многом определяется свойствами исходной

информации. Для повышения надежности результатов прогноза необходимо на

первом этапе разработать аппарат определения и исключения нехарактерных точек

во временном ряду. Нехарактерные значения возникают из-за ошибок в измерениях,

в расчетах, при передаче информации. Однако другие типы нехарактерных

значений, не относящиеся к указанным, представляют особый интерес именно из-за

их экстремальности и поэтому не должны исключаться.

Выделение тренда экономических временных рядов является сложной

задачей. Во многих ситуациях то, что представляется трендом при малом

количестве данных, при большом их количестве может им

не оказаться.

Практические исследования показали, что краткосрочный и, частично,

среднесрочный прогнозы на основе только временного ряда возможны лишь при

выполнении следующих предпосылок:

● период, за который изучается экономический процесс, должен быть

достаточным, чтобы можно было проследить его закономерности;

● экономический процесс изменяется в рассматриваемом периоде только

эволюционно;

● процесс, описанный временным

рядом y(t), обладает некоторой инерцией, то

есть для наступления существенных изменений в характеристиках процесса

необходимо значительное время.

Более широкие возможности характерны для случая применения

регрессионных методов. Такие подходы используются для активного

вмешательства в процесс производства, управления, обоснования выбора решений.

Применение регрессионных методов в прогнозе опирается на ряд предположений,

таких как представление

о закономерном характере образования тех или иных

экономических показателей, о связи их с целым рядом факторов, о необходимости

абстрагироваться от несущественных факторов. Прогнозирование экономических

показателей с помощью многофакторных регрессионных и корреляционных

моделей помогает выявить потенциальные возможности повышения эффективности

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь 2001

114 УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

при наличии объективных влияющих факторов.

Прогнозирование с помощью регрессионных методов имеет ряд преимуществ

по сравнению с прогнозированием по трендовым моделям. В качестве основных

можно отметить следующие:

● регрессионная модель может быть максимально приближена к конкретной

проблеме, ее анализ позволяет проследить внутренние связи в экономическом

процессе;

● для одного анализируемого процесса может

применяться несколько автономных

регрессионных моделей, нацеленных на выявление различных взаимосвязей

факторов;

● модели позволяют оценить влияние отдельных экономических факторов на

прогнозируемый процесс.

Индексные методы (модели) представляют собой системы взаимосвязи

индексов динамики и позволяют измерить степень и абсолютный размер влияния

включенных в модель факторов на изменение моделируемого показателя. Степень

влияния характеризуется

индексом, абсолютны; размер влияния – приращением

моделируемого показателя. При разработке индексных моделей возникают

сложности в разработке цепных схем связи. Индексные системы позволяют

измерить динамику влияния различныx факторов, связанных с моделируемым

показателем, не только функционально, но и стохастически. Путем сочетания

индексного и регрессионного анализа можно построить динамическую модель

экономического процесса. В этом

случае информация должна быть представлена

индексами коррелируемых показателей.

Влияние взаимодействия различных факторов производства, в том числе

научно-технического прогресса, на объемы производства позволяет показать метод

производственных функций. Это метод соизмерения результатов производства с

затратами производственных ресурсов. Производственные функции имеют такие

характеристики, как общая эффективность технологии, эффект от изменения

масштаба производства, трудоемкость

технологии, эластичность замены факторов.

Анализ этих характеристик позволяет правильно оценить как общую эффективность

производства, так и сводную эффективность экзогенных факторов. Математический

аппарат производственных функций позволяет достаточно легко переходить от

специфических характеристик производственных функций к традиционным

показателям эффективности производства, расчет которых строится на

использовании показателей производительности труда, трудоемкости, фондоотдачи,

конечных результатов

производства, их приростных характеристиках.

Применение производственных функций в прогнозировании показателей

деятельности предприятия имеет свою специфику:

● обоснование и выбор определенного вида производственной функции из

обширного круга функций, различных по сложности, используемому

математическому аппарату и уровню агрегирования показателей;

● разработка аппарата оценки параметров и их оценка на основе эмпирической

информации для выбранного

типа производственной функции;

● обеспечение правильной идентификации основных производственных факторов,

соблюдение однородности факторов.

Для многих проблем экономики и теории управления предприятием имитация

может оказаться более дешевым и единственно пригодным способом изучения с

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь, 2001

«Прогнозирование и планирование в условиях рынка» 115 K__

точки зрения затрат и времени исследования. Общая имитационная модель

включающая в качестве отдельных блоков и процедур описанные выше методы,

позволяет избежать существенного огрубления проблемы, особенно

проявляющегося при изучении динамических процессов, огрубления,

обусловленного спецификой применяемых методов и свойствами используемой

информации. При разработке структуры имитационной модели целесообразно

обеспечить возможность проведения как внешнего, так

и внутреннего анализа в

зависимости от целей исследования и наличия информации. Адекватная оценка

финансового состояния предприятия может быть обеспечена в обоих случаях,

однако углубленное изучение, выявление важнейших тенденций и зависимостей

являются исходной предпосылкой построения модели прогноза финансового

положения предприятия. В условиях неопределенности условий функционирования

предприятия и непредсказуемых изменений на рынке

в схему расчетов

целесообразно включить блоки экспертной оценки прогнозных параметров.

Наиболее устойчивые параметры функционирования предприятия можно

прогнозировать с использованием статистических методов. С другой стороны,

использование большого количества экспертных оценок делает прогноз

затруднительным, а надежность его не повышается в связи с нестабильностью

факторов, повлиять на которую предприятие не в силах. Наилучшей является

такая

версия имитационной модели, которая позволяет рассчитывать несколько вариантов

поведения предприятия в зависимости от меняющихся условий, характеризуемых

небольшим количеством экспертно оцениваемых показателей. Обязательным, по

нашему мнению, является наличие в модели блоков, предусматривающих выбор

компенсирующих (адаптационных) мероприятий для обеспечения реальных

возможностей выполнения рассматриваемого варианта.

Имитационная модель должна иметь (либо в форме

отдельных

универсальных блоков, либо в составе основных блоков) процедуры,

обеспечивающие:

● максимальный учет специфики предприятия, отрасли, территориальных

условий, общего состояния экономики;

● учет динамических характеристик и стохастичности финансово-экономических

условий функционирования предприятия;

● включение процессов экспертной оценки параметров и сопоставления (выбора)

альтернатив, критериев, мероприятий и их показателей (характеристик);

● обработку, анализ

и применение оперативной экономической информации, не

подающейся непосредственному формализован ному использованию.

Модель может предусматривать два основных варианта схемы расчетов:

схему, ориентированную только на оценку текущего финансового состояния

предприятия, и схему в которой оценка финансового состояния представляет лишь

этап прогнозных расчетов. При реализации схем обоих вариантов в качестве

рабочего определения имитации

принимаем следующее: под имитацией

понимаются численные методы проведения машинных и модельных экспериментов,

описывающих предположения исследователей о поведении сложных систем в

течение заданных периодов времени.

Практика показала, что метод имитационного моделирования дает эффект в

применении, в первую очередь, к динамическим процессам, исследование которых

другими способами оказывается затруднительным. Особенно конструктивным

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь 2001

116 УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

оказалось использование имитационного моделирования для экспериментальной

проверки предложений, связанных с экономическими и организационными

нововведениями, в частности, с модернизацией экономических механизмов, со

структурными изменениями в системах управления, не поддающимися

формальному количественному описанию. Различные варианты ценообразования,

соотношения экономических и административных методов управления,

планируемых показателей деятельности предприятия, принципов финансирования и

кредитования могут изучаться с

помощью имитационных систем.

В настоящее время известно большое количество разнообразных

имитационных моделей прогнозирования финансового состояния предприятий.

Преимущества имитационных моделей подобной направленности состоят в том, что

они обладают рядом специальных свойств, позволяющих просматривать различные

варианты принятия решений, проводить их сравнительный анализ. При этом, как

правило, предполагается, что может быть разработана соответствующая

прикладная

система (или уже существуют ее версии), обеспечивающая для пользователя все

формы изменения характеристик моделей, возможности проведения экспериментов

по проверке гипотез, способы вывода результатов, непосредственное пошаговое

выполнение определенных расчетов (диалоговый режим).

Имитационная модель процесса в исходной постановке обычно

рассматривается как инструмент для совершенствования и уточнения ее

параметров, структуры, критериев, применяемых процедур

и схем их реализации. В

соответствии с определением эта модель всегда является динамической, поскольку в

описании любого экономического процесса явно или неявно присутствует время.

Это свойство проявляется не только в форме отсчета отрезков времени (месяцев,

лет); время также выступает как внутренний фактор, ибо описание шагов

изучаемого процесса должно быть дано

в условном масштабе времени

(упорядоченной последовательности экономических операций).

Практика применения имитационных моделей позволила определить

основные условия, соблюдение которых необходимо для обеспечения адекватности

моделей целям исследований. Такие условия позволяют также провести

верификацию модели на начальном этапе ее внедрения. Сюда относят, в частности,

условия, позволяющие отображать динамику процесса и оценивать возникающие

ошибки (

погрешность) в результатах.

При отработке имитационной модели, прежде всего, должен быть проведен

анализ свойств решений, полученных по модели как функции времени. Например, в

задаче расчета вариантов производственной деятельности предприятия необходимо

определить значения параметров управления, при которых объем реализованной

продукции будет изменяться во времени с заданными темпами. Тогда необходимым

условием модели будет

наличие в системе ее соотношений сильной обратной связи

между выходом (производством продукции) и пополнением основных

производственных фондов. Это означает, что фонд развития предприятия должен

перекрывать в необходимой пропорции стоимость выбывающих (по годам)

основных производственных фондов (с учетом лагов освоения мощностей).

Обязательным является проведение анализа устойчивости решений данной

имитационной системы. Наличие

ошибок в начальных данных расчетов, в

численных значениях коэффициентов может привести к столь большому

увеличению погрешности, что результатами расчетов нельзя будет воспользоваться,

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь, 2001

«Прогнозирование и планирование в условиях рынка» 117 K__

поскольку они окажутся далекими от реальности. В устойчивых финансовых

системах указанного накопления ошибок не происходит, начальная ошибка остается

примерно такой же по величине для нейтральных систем и уменьшается во времени

для систем, характеризующихся сильной устойчивостью. Требование устойчивости

на практике иногда приводит к необходимости существенно изменить

первоначально разработанную модель процесса, которая обладает

достаточно

хорошими подражательными (формальными) характеристиками, но оказывается

неустойчивой.

Сложными являются процессы взаимоувязки и согласования получаемых

перспективных оценок. Видоизменения в модели, направленные на достижение

необходимых соотношений показателей, должны обязательно иметь экономическую

интерпретацию, чтобы была возможность разработать предложения по их

конкретной реализации на практике.

Этап верификации актуален для моделей со сложной структурой.

Если есть

возможность упростить исходную сложную постановку проблемы и ее модель и

свести схему исследования к стандартным задачам, для которых имеется развитое

математическое обеспечение, то построение вариантов решений не представит

особых сложностей. Другой путь, основанный на исследовании модели в исходной

форме, требует обязательных контрольных расчетов, позволяющих установить

динамические свойства систем.

Исходная

информация, используемая в имитационных моделях, часто

искажена ошибками либо усреднена некоторым произвольным (субъективным)

образом. Лучшим способом представления такой информации является

рассмотрение исходных параметров как случайных величин, заключенных в

интервалы. При подготовке такой информации целесообразно использовать

вероятностный подход и методы математической статистики. Пользуясь этими

методами, можно определить некоторые вероятностные характеристики исходных

параметров в условиях неопределенности. Значительными бывают трудности при

формулировке корректной постановки проблем. Основная задача состоит в

определении истоков и внутренней природы неопределенности в каждом

конкретном случае, что позволяет перейти к представлению о том, какими

способами выбранная модель будет учитывать эту неопределенность.

Применение методов стохастического программирования сопряжено с

большой сложностью вычислений, но

именно этот подход позволяет

непосредственно определить дополнительные издержки ресурсов, позволяющие

обеспечить заданный уровень надежности и эффективности решений. В моделях

стохастического программирования имеются способы получения оценок

чувствительности вариантов к изменениям выбранных параметров и условий. Это

позволяет получить дополнительные характеристики надежности решений.

Основные этапы разработки имитационной модели не отличаются по своей

форме

и взаимосвязям от принятых в традиционных схемах моделирования, но

имеют существенною специфику по своему содержанию. Это касается, в частности,

этапов исследования фактического протекания реального процесса и выбора

системы показателей, достаточно полной и пригодной для удовлетворительного его

описания. Исследование свойств модели, реализация модели в виде прикладной

системы на ПЭВМ также имеют значительные

особенности. Разработка выводов о

пригодности выбранной системы показателей и структуры модели для исследования

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь 2001

118 УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

проблемы, конкретных рекомендаций по практической реализации имитируемого

процесса обычно опирается на расчеты по ретроспективной информации.

Выбираемые формы зависимостей, динамических связей, применяемых процедур и

методов расчета сильнейшим образом зависят от специфики изучаемых процессов,

поэтому построение универсальных схем оказывается на практике неоправданным.

В мировой практике методы имитации имеют широкое применение для

анализа финансовой

деятельности предприятия. Хорошим примером является

финансовая модель Гершевского, которая используется при составлении

долгосрочных производственных планов и разработке бюджета, согласующегося с

программами корпорации. Модель применяется для корректировки финансовых

планов во всех случаях, когда возникают существенные изменения параметров,

определяющих функционирование компании. В модели рассматриваются цены и

объемы выпускаемой продукции, затраты на сырье,

инвестиций, параметры общего

состояния экономики, доходы филиалов корпорации, планируемые статьи расходов.

Выходная информация содержит следующие данные: бюллетень доходов

корпорации, диаграмма капиталовложений, источники и распределение денежных

средств, ведомость зарплаты и доля акционеров в средствах корпорации, налоговый

отчет, анализ рентабельности, финансовый и производственный отчет.

Современные модели способны охватить все виды деятельности компании: и

торговлю, и производство, и финансы. Развитая прикладная система такого рода на

уровне корпорации включает обычно ряд различных подмоделей, находящихся в

тесной связи между собой. Блоки спроса на продукцию отрасли и доли участия

корпорации в общем рынке формируют прогноз спроса на ее товары.

Существующие и дополнительно строящиеся мощности задают производственные

мощности

компании. Их сопоставление с величиной спроса определяет плановый

объем реализации. Специальные блоки вычисляют среднюю цену в текущие

затраты в расчете на единицу продукции Умножение соответствующих значении на

объем реализации дает величины полного дохода и предельной себестоимости

продукции. На основе подобной системы можно подсчитать полный доход,

изменение активов, акционерный капитал, нераспределенную и

полную прибыль

корпорации.

В нашей стране выполнено большое количество работ по применению

методов имитационного моделирования к решению конкретных задач, в частности

задач оптимального планирования на предприятии. Динамическая модель

функционирования предприятия с замкнутым контуром управления (с обратной

связью через фонды экономического стимулирования) представлена в работе

Н.Е. Егоровой и Г.П.

Багриновской. В книге П.Г. Бунича и др. речь идет о

построении имитационной модели финансовой деятельности промышленного

предприятия, которая предназначена для расчета различных вариантов движения

оборотных средств. Имитационная модель принятия плановых решений на

промышленном предприятии с учетом возможности реализации стратегий

управления запасами предложена в работе В.С. Прокоповой. Вопросы применения

имитационных

моделей для выбора различных стратегий в процессе создания новой

продукции обсуждаются в книге А.Д. Коробкина, Н.Б. Мироносецкого.

Использование имитационного моделирования для исследования широкого

спектра разнородных проблем объясняется присущим ему свойством наиболее

точно отражать моделируемый процесс. Возможности применения имитационного

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь, 2001

«Прогнозирование и планирование в условиях рынка» 119 K__

моделирования объясняются его гибкостью: модель может включать в себя

несколько подмоделей различного типа, включать различные методы исследования

конкретных частных вопросов, охватывать материальные и денежные потоки всей

корпорации с ее отделениями и филиалами. Практика подтвердила, что

имитационное моделирование является мощным инструментом для анализа

экономических процессов и принятия решений на всех уровнях управления

В рамках общей имитационной системы анализа и прогноза финансового

состояния предприятия (фирмы, корпорации) на уровне отдельных блоков могут

применяться различные методы и процедуры выбора решений, оценки их свойств и

показателей. Для анализа частных вопросов могут использоваться

детерминированные методы (балансовые, линейное и нелинейное

программирование, векторная оптимизация и т. п.). Исходным предположением

для

их применения является представление, что существует фиксированное правило

выбора наилучшего решения. Другие способы применяют в большинстве ситуаций,

когда неясен критерий отбора вариантов решений. Наконец, для решения

неструктурированных задач разрабатываются эвристические или экспертно-

интуитивные методы.

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь 2001

120 УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

Методические рекомендации решения некоторых

практических задач

Прогнозирование и планирование объема продаж с применением офисного

приложения MS EXCEL

На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке

технологий прогнозирования. Специалистам хорошо известны методы

нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики и т.п. Разработаны

соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда

доступны рядовому пользователю, а в то же время многие из этих проблем можно

достаточно успешно решать, используя

методы исследования операций, в частности

имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ,

реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространённом пакете

прикладных программ MS Excel.

В данной статье представлен один из возможных алгоритмов построения

прогноза объёма реализации для продуктов с сезонным характером продаж. Сразу

следует отметить, что перечень таких товаров гораздо

шире, чем это кажется. Дело в

том, что понятие “сезон” в прогнозировании применим к любым систематическим

колебаниям, например, если речь идёт об изучении товарооборота в течение недели

под термином “сезон” понимается один день. Кроме того, цикл колебаний может

существенно отличаться (как в большую, так и в меньшую сторону) от величины

один

год. И если удаётся выявить величину цикла этих колебаний, то такой

временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием

аддитивных и мультипликативных моделей.

Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы:

F = T + S + E

где: F – прогнозируемое значение;

Т – тренд;

S – сезонная компонента;

Е – ошибка прогноза.

Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых

временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную

долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой:

F = T * S * E

На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по

величине сезонной вариации. Аддитивной

модели присуща практически постоянная

сезонная вариация, тогда как у мультипликативной она возрастает или убывает,

графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора,

как это показано на рисунке 1.

Кафедра «Экономическая теория и мировая экономика», ЮУрГУ, Сентябрь, 2001