Метод трендов для прогнозирования показателей рынка

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, 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. Если прогноз составляется для товара (продукта/ услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.

 

Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются:·метод скользящего среднего;· метод экспоненциального сглаживания.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.

Например, если объем продаж составил.

1. в марте – 270 единиц

2. в апреле – 260 единиц

3. в мае – 290 единиц, то

Прогноз продаж на июль = скользящая средняя, т.е.(270+260+290)/3=273.

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.

Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц тогда:

Р1+1=аХm+[1-a]*P1,

Где Р1+1 – прогноз продаж на месяц 1+1

Хm – продажи в месяце (фактические данные)

P1 – прогноз продаж на месяц I

А – специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

Затем строится график.

Особенности прогнозирования на основе трендовых моделей

Трендовое прогнозирование обладает свойств:

- для крупных сложных объектов и систем, обладающих большой инерционностью развития, прогноз по тренду, выявленному на базе изучения предыдущего развития, как правило, вполне реален и надежен;

- выясненные параметры тренда (то есть константы аппроксимирующих тренд выражений) должны быть статистически надежны, что достаточно легко проверить. Если они не надежны, то ненадежен и прогноз;

- срок упреждения прогноза должен быть не более половины периода основания прогноза (лучше – не более трети). То есть, если период основания прогноза, в рамках которого изучалась тенденция явления, составляет, скажем, 30 лет, то возможных период упреждения – 10 – 15 лет максимум.

У прогнозирования на базе временных рядов с помощью выясненной тенденции развития есть некоторые преимущества перед другими методами прогнозирования, есть и недостатки.

Уравнение тренда имеет преимущества перед «обычной» статистической регрессией по потенциальной ширине охвата факторов, влияющих на динамику изучаемого явления. Коэффициент при номере периода в уравнении тренда – это комплексный коэффициент регрессии при всех реальных факторах, влияющих на уровень изменяющегося показателя, которые сами изменяются во времени. «Обычная» регрессия (которая, кстати, составляет основу эконометрических моделей) позволяет учесть только часть факторов, влияние остальных «списывается» на ошибку регрессии.

Второе преимущество состоит в том, что уравнение тренда есть модель динамики процесса, и на ее основании мы прогнозируем динамику, т.е. логическая основа тренда соответствует задаче. Напротив, уравнение многофакторной регрессии – это модель вариации уровня показателя в статической совокупности. Логическая база прогноза по многофакторной регрессии в статике не совсем адекватна задаче прогнозирования.

Последнее, хотя и не очень существенное преимущество прогноза по тренду заключается в том, что для него не требуется большого объема исходной информации о факторах, как для множественной регрессии. Достаточно однородного по характеру тенденции периода, допустим, за 20 – 25 лет.

Но прогноз на основе временного тренда может не давать корректных результатов в случае высокой нестабильности объекта предсказания. Нет возможности проигрывать разные варианты прогноза при разных сочетаниях значений факторов, что обычно делается при прогнозе по регрессионной модели с управляемыми факторами (то есть сделать прогноз действительно вариативным). Кроме того, наилучшие результаты трендовое прогнозирование дает на относительно коротких периодах упреждения (краткосрочный, если по годам – среднесрочный прогноз).

Прогноз производится по такому общему алгоритму: - упорядочение прошлых данных;

- сглаживание временного ряда;- выделение тренда;- определение уравнения тренда;расчет прогнозного значения;- оценка доверительного интервала с заданной вероятностью.

В процессе выяснения тренда показателя может потребоваться учет повторяющихся колебаний в рамках самой основной тенденции, своего рода тренда внутри тренда. В данном случае речь идет о периодической колеблемости неслучайного характера, например, о сезонности. В этом случае трендовую модель имеет смысл дополнить до модели тренда и сезонности.

Экспертные методы прогнозирования конъюктуры рынка

Экспертный метод прогнозирования-метод базирующийся на экспертной информации. Данный метод основывается на построении рациональной процедуры интуитивно-логического анализа, осуществляемой экспертом в сочетании с количественной оценкой и обработкой результатов. Полученное в результате обработки обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Комплексное использование интуиции (неосознанного мышления), логического мышления и количественных оценок с их формальной обработкой позволяет получить эффективное решение проблемы. Эксперты производят две основные функции:• формируют объекты (альтернативные ситуации, цели, решения и т.д.);• производят измерения их характеристик (вероятность свершения событий, коэффициенты значимости целей. Типовые задачи, решаемые методом экспертных оценок: • составление перечня возможных событий в различных областях за определенный промежуток времени;• определение наиболее вероятных интервалов времени свершения совокупности событий;• определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности;• определение альтернативных вариантов решения задачи с оценкой их предпочтительности;• альтернативное распределение ресурсов для решения задач с оценкой их предпочтительности;• альтернативные варианты принятия решения в определенной ситуации с оценкой их предпочтительности. Разновидности метода экспертных оценок: • анкетирование и интервьюирование;• метод мозговой атаки;• дискуссия;• совещание;• оперативная игра;• метод сценариев.Каждый из этих видов экспертного оценивания обладает своими преимуществами и недостатками, определяющими рациональную область их применения. Во многих случаях наибольший эффект дает комплексное применение нескольких видов экспертного метода/ При использовании метода экспертных оценок возникают определенные проблемы, основными из которых являются:• подбор экспертов;• проведение опроса экспертов;• обработка результатов опроса;• организация процедуры экспертного оценивания.

Сущность экспертных методов

Экспертный метод - это решение задач на основе суждения (мнения) высококвалифицированных специалистов в соответствующей области знаний (наука, техника, экономика и т.д.). При экспертной оценке событий (явлений) необходимо: четко сформулировать цель исследования; правильно определить время свершения событий; разработать организацию опроса (интервью) и анкетирования; сформировать группу экспертов; обеспечить взаимную независимость их суждений, отсутствие авторитета должности или личности, влияющих на выбор альтернатив, и обобщить полученные результаты.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной об­ласти. Метод экспертных оценок состоит в проведении экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение экспертов считается решением проблемы.

Экспертное ранжирование. Ранжирование применяется в случаях,

когда невозможна или нецелесообразна непосредственная оценка. При этом

«ранжирование объектов содержит лишь информацию о том, какой из них

более предпочтителен, и не содержит информации о том, насколько или во

сколько раз один объект предпочтительнее другого.

Метод ранжирования альтернатив: Сущн-ть метода закл-ся в упорядочивании сравниваемых альтернатив по степени предпочтительности определ-го риска.Если таких альтернатив значительно немного (не>20), то эксперту предъявл-ся весь набор альтер-х вариантов, и он указывает наиболее предпочт-й среди них. Затем эксперт опред-т наиболее предпочтительный вариант из оставшихся. И так далее пока все оцениваемые альтерн-вы не будут проранжированны.Если оценив-х вариа-в больше, то сначала произв-ся их разбиение на упорядочен-е по предпочтен-ю группы с момощью метода экспертой классиф-каи, а затем ранжированием внутри группы.

25. Сущность экспертных методов. Метод ранжирования альтернатив

Экспертные методы принятия решений – методы сбора и обработки мнений экспертов (специалистов, респондентов) по рассматриваемой проблеме с целью принятия необходимых решений. Экспертами в зависимости от задачи

могут быть как специалисты, так и потребители.Эти методы применяются для решения слабоструктурированных и не­

структурированных задач, когда математическое описание задачи невозможно или отсутствует необходимая статистическая информация. Эти методы основаны на опыте, знаниях и интуиции специалистов (экспертов); информация, полученная от экспертов, обрабатывается статистическими методами.

Экспертные методы применяются для решения следующих задач:- разработка и оценка альтернатив решения проблем;- упорядочение списка альтернатив (различных объектов) и выбор одной или нескольких лучших альтернатив по одному или нескольким критериям;- оценка влияния факторов на некоторый показатель или ситуацию;- присвоение числовых значений качественным показателям;- прогнозирование развития рассматриваемой ситуации.

Экспертными методами оцениваются качество и конкурентоспособность товаров, конкурентоспособность предприятия, рынки, предпочтения потребителей, конкуренты и поставщики, риски, факторы, влияющие на решение и т.д. Для применения экспертного метода создаются экспертная группа и рабочая группа для организации работ и подсчета баллов. В состав групп экспертов и рабочей группы включаются специалисты по данной проблеме. Оптимальное

количество экспертов от 5 до 12 человек. Сбор информации от экспертов осуществляется с помощью анкет.

Принятие решения на основе экспертных методов включает следующие

этапы.

1. Определение объекта и цели экспертизы;

2. Формирование рабочей группы;

3. Выбор объектов и критериев их оценки;

4. Разработка шкалы оценок объектов по критериям и анкет опроса экс­

пертов;

5. Формирование группы экспертов;

6. Разработка сценария и процедура экспертизы;

7. Сбор и анализ экспертной информации;

8. Обработка экспертной информации;

9. Анализ результатов экспертизы;

10.Принятие решений.

Экспертные методы классифицируются по следующим признакам:

количество экспертов:- индивидуальные;- коллективные;количество критериев:- однокритериальные;- многокритериальные.количество этапов:- одноэтапные;- многоэтапные.

Метод ранжирования применяется, когда надо упорядочить некоторые

объекты (решения, показатели, факторы) по некоторому критерию и выбрать из

них один или несколько лучших или наиболее важных.

Данный метод применяется, если количество альтернатив не слишком ве­

лико и используется один критерий для упорядочения альтернатив. Метод при­

меняется также для упорядочения нескольких факторов по степени их влияния

на рассматриваемый показатель или ситуацию при недостатке статистических

данных.

Сущн-ть метода закл-ся в упорядочивании сравниваемых альтернатив по степени предпочтительности определ-го риска.Если таких альтернатив значительно немного (не>20), то эксперту предъявл-ся весь набор альтер-х вариантов, и он указывает наиболее предпочт-й среди них. Затем эксперт опред-т наиболее предпочтительный вариант из оставшихся И так далее пока все оцениваемые альтерн-вы не будут проранжированны.Если оценив-х вариа-в больше, то сначала произв-ся их разбиение на упорядочен-е по предпочтен-ю группы с момощью метода экспертой классиф-каи, а затем ранжированием внутри группы.

Метод парных сравнений

Является одним из наиболее распространенных методов оценки сравнительной предпоч­тительности альтернативных вариантов.При методе парных сравнений эксперту последовательно предлагаются пары альтернативных вариантов, для которых он должен указать более предпочтительный. Если эксперт относительно какой-либо пары объектов затрудняется это сделать, он вправе посчитать сравни­ваемые альтернативные варианты равноценными либо не­сравнимыми.После последовательного предъявления эксперту всех дар альтернативных вариантов определяется их сравнитель­ная предпочтительность по оценкам данного эксперта.
В результате парных сравнений, если эксперт оказался последовательным в своих предпочтениях, все оцениваемые альтернативные варианты могут оказаться проранжированными по тому или иному критерию, показателю, свойству.
Если эксперт признал некоторые альтернативные вари анты несопоставимыми, то в результате будет получено лишь их частичноеупорядочение.В практике использования метода парных сравнений нередко приходится сталкиваться с непоследовательностью и даже противоречивостью оценок эксперта.В этих случаях необходимо проведение специального анализа результатов экспертизы.
Отметим также, что при достаточно большом числе оцениваемых альтернативных вариантов процедура парного сравнения всех возможных их пар становится трудоемкой для эксперта. В этом случае целесообразно применение соответствующих модификаций метода парных сравнений.
Например, если предположить непротиворечивость оценок эксперта, то, практически, достаточно однократного предъявления каждого альтернативного варианта в паре с каким-либо другим.Согласно ему все признаки попарно сравниваются между собой. На основании парных сравнений путем дальнейшей обработки находятся затем оценки каждого признака. Чтобы эксперту было удобнее проводить сравнения, признаки (A,B,C,…N) заносятся в таблицу и по горизонтали и по вертикали.

Эксперт заполняет клетки такой таблицы. Сравнение признака самого с собой дает единицу. В первой клетке эксперт пишет единицу, во второй – результат сравнения первого признака со вторым, в третьей – результат сравнения первого признака с третьим и т.д. Переходя ко второй строке, эксперт записывает в первой клетке результат сравнения второго признака с первым, во втором – единицу, в третьей – сравнение второго признака с третьим.Половина таблицы, расположенная выше диагонали, служит отражением нижней половины. Чтобы не вносить путаницу,целесообразно заполнять только одну половину таблицы (выше или ниже диагонали). Таким образом, ответы экспертов будут представлены в виде следующей матрицы:

 

Суммарные оценки признаков получаются путем идентичной обработки суммарной матрицы, каждый элемент которой есть сумма сравнений признаков, данных всеми экспертами.Суммарная матрица имеет вид

m – число экспертов, оценивающих данный набор признаков; - оценки соответственно 1, 2, …, j, …, m экспертов; - суммарные оценки, данные всеми экспертами.

Определяя дисперсию суммарной матрицы и сравнивая её с максимально возможной дисперсией матрицы с таким же числом элементов, можно определить согласованность мнений экспертов. Чем ближе дисперсия суммарной матрицы к максимально возможной дисперсии, тем выше согласованность мнений. Таким образом, метод парных сравнений позволяет провести строгий, статистически обоснованный анализ согласованности мнений экспертов, выявить, случайны или нет полученные оценки. Число экспертов, требуемое для оценки определенной совокупности признаков методом парных сравнений, в два раза больше, чем при использовании метода простой ранжировки, и в два раза меньше, чем при методе последовательных сравнений.