Кількісні методи прогнозування;

Кількісні методи можна використовувати для прогнозування, коли є підстави вважати, що діяльність в минулому мала визначену тенденцію, яку можна продовжувати в майбутньому, і коли наявної інформації достатньо для виявлення статистики достовірних тенденцій або залежностей. Крім того, керівник повинен знати, як використовувати кількісну модель, і пам’ятати, що користь від прийняття більш ефективного рішення повинна перекрити витрати на створення моделі. Два типових методи кількісного прогнозування - це аналіз часових рядів і причинно-наслідкове моделювання.

Аналіз часових рядів.

Цей метод базується на припущенні, відповідно якому те, що трапилось в минулому дає достатньо добре наближення в оцінці майбутнього. Цей аналіз являється методом виявлення зразків і тенденцій минулого та продовження їх в майбутнє. Його можна провести за допомогою таблиці або графіка шляхом нанесення на координатну сітку точок, відповідних подіям минулого. Даний метод аналіза часто використовується для оцінки попиту на товари й послуги, оцінки потреби в запасах, прогнозування структури збиту, який характеризується сезонними коливаннями, або потреби в кадрах. Чим більш достовірне припущення про схожість майбутнього минулому, тим більше точність прогнозу. Таким чином, аналіз часових рядів, ймовірно не буде корисним в ситуаціях з високим рівнем рухомості або коли відбулось значна, всім відома зміна.

Причинно-наслідкове моделювання.

Цей метод являється найскладнішим з точки зору математики. Він використовується в ситуаціях з більш ніж одною змінною. Причинно-наслідкове моделювання - це спроба спрогнозувати те, що відбудеться в подібних ситуаціях, шляхом вивчення статистичної залежності між розглядаємим фактором й іншими змінними. На мові статистики ця залежність називається кореляцією. Чим тисніша кореляція, тим вище придатність моделі до прогнозування. Повна кореляція (1,000) буває в ситуації, коли в минулому залежність завжди була істинною. Така модель потребує розробки математичної залежності виду:

A = c1 + c1X1 + c2X2 + . cnXn,

де А - прогноз, всі Х - змінні, від яких залежить прогноз, всі с - константи, які визначаються методом статистичного аналізу даних по минулим подіям.

З усіх причинно-наслідкових методів найскладнішими являються економетричні моделі, розроблені з ціллю прогнозування динаміки економіки. До таких відноситься Уортонівська модель Центра прогнозування Пенсильванського унвверситета. Такі моделі являють собою тисячі рівнянь, які вирішуються тільки за допомогою застосування потужних ЕОМ. Вартість моделей настільки висока, що навіть великі підприємства віддають перевагу використанню результатів досліджень з застосуванням економетричної моделі, а не розробляти свої власні моделі. Недивлячись на складність, причинно-наслідкові моделі дають не завжди правильні результати, про що говорить неспроможність федерального керівництва точно передбачити вплив різних своїх дій на економіку.

Інші статті по менеджменту

Сучасні методи управління проектами
Ще не давно існування поняття «проект» було обмежено в основному технічною сферою: його використовували, як правило, у будівництві (проект будинку, заводу, вокзалу та ін.). Сьогодні це ...

Методи ситуаційного аналізу в прийнятті управлінських рішень
Аналіз і прийняття управлінських рішень в умовах визначеності. Це найпростіший випадок. Відома кількість можливих ситуацій (варіантів) і їх закінчення. Імовірність кожної події дорівнює одиниці. Потр ...

Оцінка персоналу
Останнім часом усе більше уваги приділяється діловій оцінці персоналу як при прийманні на роботу, так і в процесі її виконання - це викликано такою потребою, як забезпечення більше якісних результатів ...