Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то

=

Полученные данные можно отразить на графике (рис 6).

Рис. 6. Метод экспоненциального сглаживания

Как видно из графика, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов до­полняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Корреляционный анализ можетисследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) илимежду многими показателями (множественная корреляция).

Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в таблице 2.

Таблица 2

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования – субъективные оценки и экстраполяцию трендов. Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам:

· не требуют от ослабленных или только становя­щихся на ноги фирм значительных затрат;

· не требуют привлечения дорогостоящих специалистов;

В силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

2.4 Методы регрессионного анализа

Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель

Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

· наличие ежегодных данных по исследуемым показателям;

· наличие одноразовых прогнозов, то есть таких прогнозов, которые не поправляются с поступлением новых данных.

Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, име­ющих сложную, многофакторную природу таких, как:

· объем инвестиций;

· прибыль;

· объемы продажи др.

2.5 Методы экономико-математического моделирования

Во внутрифирменном прогнозировании используются:

1. модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

2. макроэкономические модели, к которым относят

§ эконометрические модели;

§ модели “затраты-выпуск”.

Корпоративные модели обычно представляют собою набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Помимо формульных моделей во внутрифирменном планированиимогут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно-иерархические модели – описывающие внутреннюю структуруи 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.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический характер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования будущего экономической организации можно отнести:

· необходимость серьезных затрат на организацию исследовательской работы и оплату труда специалистов;

· невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

· высокую вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффектмодели.

В качестве отдельной отрасли экономического прогнозирования на уровне фирмы выделяют прогнозирование продаж (сбыта).

В прогнозировании продаж применяется большинство названных здесь методов.

3. Технологическое прогнозирование

Технологическое прогнозирование возникло позже экономического. Его необходимость обусловили серьезные сдвиги в технологии, постоянно происходящие в современной экономике.

Технологическое прогнозирование имеет значение в первую очередь для подготовки стратегии исследований и разработок (стратегического плана НИОКР). Здесь технологические прогнозы находят свое выражение в решениях о том, на каких технологиях должна сосредоточиться фирма и от каких технологий отказаться.

При помощи технологических прогнозов формируется объем потенциальных технологий, который позднее, при разработке стратегии НИОКР, подвергнется отбору и селекции.

Технологические прогнозы находят свое применение также в краткосрочном планировании для оценки используемой технологии, Используя технологические прогнозы, можно определить возможности текущей технологии, потолок ее использования и необходимость в срочной смене технологии.

Техническое прогнозирование имеет наиболее важное значение для фирм, которые являются технологическими лидерами в отрасли и нацелены на дальнейший рост. Менее важно участие в технологическом прогнозировании для компаний, ориентированных на выживание. Вместе с тем выживание огромного числа современных российских предприятий связано в первую очередь с переориентацией производства и приспособлением его к рыночному спросу. А такая переориентация практически невозможна без технологической перестройки, перехода к новым, прогрессивным способам производства товаров. Поэтому специалисты по управлению рекомендуют создание технологических прогнозов даже небольшим предприятиям, не имеющим собственных подразделений НИОКР. Источниками информации для них могут стать публикации в специальной литературе, сведения, предоставляемые поставщиками и крупными клиентами, и т.д.