Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 20(20)
Рубрика журнала: Экономика
Секция: Менеджмент
Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ИННОВАЦИОННОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ
Прогноз ‒ это предвидение основных тенденций и направлений развития тех или иных явлений, которые в данный момент времени не поддаются какому-либо регулированию при помощи планирования. На стадии прогнозирования инновационной деятельности необходимо разработать различные варианты ее деятельности и последствий.
С функциональной точки зрения прогнозирование можно классифицировать следующим образом: поисковые прогнозы, цель которых заключается в определении возможных состояний объекта прогнозирования в будущем; нормативные прогнозы, которые определяют пути и сроки достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем.
Прогнозирование не должно рассматриваться отдельно от планирования. Оно является важной предплановой стадией.
Составление прогнозов обеспечивает своевременный учет качественных изменений в развитии, предотвращении нежелательных последствий принятых решений.
Практически каждое решение, которое принимают менеджеры, сегодня рассматривают как какой-то прогноз. Менеджеры должны справляться с сезонностью, внезапными изменениями уровня спроса, маневрами ценообразования в конкуренции, забастовками и большими колебаниями экономики. Прогнозирование может помочь им справиться с этими проблемами; но это поможет им больше, если они знают об общих принципах прогнозирования, что они могут и не могут сделать в настоящее время, и какие методы подходят на данный момент.
Выбор метода зависит от многих факторов: контекста прогноза, актуальности и доступности исторических данных, желаемой степени точности, прогнозируемого периода времени, стоимости / выгоды прогноза для компании и время, необходимое для проведения анализа [3, 4]. Также выбор метода прогнозирования определяет достоверность получаемых информации в результате прогнозирования. Процедура выбора метода прогнозирования предусматривает проведение нескольких этапов исследования:
- анализ объекта прогнозирования;
- анализ задачи для прогнозирования;
-определение типа прогноза;
- анализ исходной информации об объекте прогноза;
- выбор метода.
Успешное прогнозирование начинается с сотрудничества между менеджером и экспертом, в котором они разрабатывают ответы на следующие вопросы:
- какова цель прогноза ‒ как его использовать?
- какова динамика и компоненты системы, для которой будет сделан прогноз?
- насколько важно оценивать будущее в прошлом?
Методология прогнозирования базируется на различных по масштабам,
уровню, научной обоснованности приемах, методах и методиках прогнозирования.
В управлении инновационной деятельностью широкое распространение получили методы прогнозирования, которые связаны с систематизацией, сбором и обработкой различных экспортных оценок. Применение экспертных методов прогноза является единственно возможным, если не имеется количественная ретроспективная информация.
Экспертные методы оценок используются для научно-технических событий, которые являются источниками инноваций для выявления процедур, необходимых для обеспечения экономического и научно-технического развития объекта, прогнозирования сроков и затрат на решение возникающих проблем. Экспертные методы позволяют прогнозировать появление качественных скачков в различных областях экономики, техники, науки, которые обусловливают изменение сложившихся тенденций развития.
Недостатки, которые свойственны всем экспертным методам, заключаются в преобладании субъективного подхода к оценке будущего. Часто наиболее точная оценка будущего смещается под воздействием психологических факторов, например, влияние большинства мнений экспертов или мнения авторитетных ученых.
Существует три основных метода: качественные методы, анализ временных рядов и проекции, а также каузальные модели [4]. Первый использует качественные данные (например, мнение экспертов) и информацию о специальных событиях, о которых уже упоминалось.
Второй, с другой стороны, полностью фокусируется на изменении шаблонов и, следовательно, полностью опирается на исторические данные.
Третий использует высоко уточненную и конкретную информацию об отношениях между элементами системы, чтобы формально принимать специальные события. Как и в случае анализа временных рядов и методов прогнозирования, прошлое важно для каузальных моделей.
Эти различия подразумевают, что метод прогнозирования того же типа не подходит для прогнозирования продаж, скажем, на всех этапах жизненного цикла продукта ‒ например, метод, который опирается на исторические данные, не будет полезен при прогнозировании совершенно нового продукта, не имеющего истории.
Качественные методы. Прежде всего, они используются, когда данных мало, например, когда продукт впервые выводится на рынок. Используются суждения человека и рейтинговые схемы, чтобы превратить качественную информацию в количественные оценки. Цель состоит в том, чтобы объединить на логической и систематической основе всю информацию и суждения, которые относятся к оцениваемым факторам. Такие методы часто используются в новых технологиях.
Анализ временных рядов и проекции. Это статистические методы, используемые, когда доступны данные за несколько лет для продукта или линейки продуктов, и когда отношения и тенденции являются ясными и относительно стабильными. Один из основных принципов статистического прогнозирования заключается в том, что эксперт должен использовать данные прошлой работы, чтобы получить «показание спидометра» текущей скорости (например, продаж) и насколько быстро этот показатель увеличивается или уменьшается. Текущая скорость и изменения скорости ‒ «ускорение» и «замедление» ‒ составляют основу прогнозирования. Как только они известны, различные математические методы могут разрабатывать прогнозы от них.
Каузальная модель ‒ самый сложный вид средства прогнозирования. Он математически выражает соответствующие причинно-следственные связи и может включать в себя соображения о запасах и информацию об обзоре рынка. Он также может непосредственно включать результаты анализа временных рядов. Каузальная модель учитывает все, что известно о динамике системы потоков, и использует прогнозы связанных событий, такие как конкурентные действия, забастовки и рекламные акции.
Потребность сегодня, по нашему мнению, заключается не в улучшении методов прогнозирования, а в лучшем применении этих методов.
Список литературы:
- Методы прогнозирования, используемые в инновационном менеджменте: [Электронный ресурс] // URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-prognozirovaniya-ispolzuemye-v-innovatsionnom-menedzhmente.
- Как выбрать правильную стратегию прогнозирования: [Электронный ресурс] // URL: https://hbr.org/1971/07/how-to-choose-the-right-forecasting-technique.
- Прогнозирование в инновационном менеджменте: [Электронный ресурс] // URL: https://studfiles.net/preview/4288141/page:25/.
- Финансовый менеджмент. Основные задачи менеджмента: [Электронный ресурс] // URL: http://www.financemanages.ru/fins-672-1.html.
Оставить комментарий