Прогнозирования эффективности управления

Выбор метода прогнозирования зависит от многих факторов. Особое значение имеет область применения прогноза. Особенности различных методов прогнозирования приведены в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Метод	Описание	Применение	Загрузка компьютера	Необходимость
Каузальные модели прогнозирования
Регрессионный анализ	Объясняющее прогнозирование; предполагает наличие причинно-следственной связи между переменными на входе и выходе системы	Кратко- и среднесрочное прогнозирование существующих товаров и услуг; маркетинговые стратегии; производство, набор персонала, планирование мощностей	От низких до средних	Да
Множественная регрессия	Объясняющее прогнозирование; предполагает наличие причинно-следственной связи между более чем одной переменной на входе и переменной на выходе системы	Так же, как и выше	От низких до средних	Да

Продолжение табл. 7.1

Метод	Описание	Применение	Загрузка компьютера	Необходимость
Модели прогнозирования с помощью временных рядов
Метод декомпозиции	Исследующее прогнозирование; предполагает причинно-следственную связь между временем и переменной на выходе системы; система разлагается на составные части	Среднесрочное прогнозирование новых производств, проектирования оборудования, финансирования, разработки новых товаров и новых методов сборки; краткосрочное прогнозирование для персонала, рекламы, запасов и планирования производства	От низких до средних	Да
Скользящие средние	Устраняет случайности из временных рядов; прогноз основывается на проецировании данных временных рядов, сглаженных методом скользящего среднего	Краткосрочные прогнозы такой деятельности, как создание запасов, календарное планирование, контроль, ценообразование и выбор времени для продвижения товара на рынке; используется для вычисления как сезонной, так и циклической компонент для метода краткосрочной декомпозиции	Низкие	Нет
Экспоненциальное сглаживание	Аналогично скользящим средним, однако значения экспоненциально взвешены с присвоением больших весов более новым данным	Краткосрочные прогнозы такой деятельности, как создание запасов, календарное планирование, контроль, ценообразование и выбор времени для продвижения товара на рынке	Низкие	Да

 

Продолжение табл. 7.1

Метод	Описание	Применение	Загрузка компьютера	Необходимость
Авторегрессионые модели	Применяются к экономическим переменным для расчета взаимосвязей между соседними наблюдениями временных рядов	Кратко- и среднесрочное прогнозирование экономических данных, выстроенных во временные ряды; ценообразование, планирование запасов, управление производством, биржевые операции и сбыт продукции	Средние	Да
Методология Бокса- Дженкинса	Не предполагают наличия каких-либо особенных структур в данных наблюдений прогнозируемого ряда; используют итеративный подход к определению возможных подходящих моделей из общего класса моделей и их подгонке	Как и выше	Высокие	Да
Нейронные сети	Используют сложные компьютерные программы для усвоения значимых данных и распознавания структур путем «обучения», как это делает человек	Возрастающее использование в различных областях применения прогнозирования; находится в фазе развития	Высокие	Да

 

В зависимости от выбранного метода прогнозирования определяются прогнозные показатели и проводится управление процессом прогнозирования работы организации.

Управление процессом прогнозирования

Деятельности организации

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования.

Основными этапами прогнозирования являются (см. рис. 7.1):

Этап 1. Сбор данных. Предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Он является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей.

Этап 2. Редукция (уплотнение) данных. Может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода.

Этап 3. Построение модели и ее оценка. Состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных для минимизации ошибки прогноза.

Рис. 7.1. Обобщенный процесс прогнозирования

Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании.

Этап 4. Экстраполяция выбранной модели. Предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем анализируются.

Этап 5. Оценка полученного прогноза. Состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Часть фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями.

Для того, чтобы соответствующим образом руководить процессом прогнозирования, следует найти ответы на несколько ключевых вопросов:

v Почему необходим прогноз?

v Кто будет использовать прогноз, и в чем состоят его основные требования?

v Какой уровень - отдельные составляющие или обобщенные показатели - требуется и каковы соответствующие временные рамки?

v Какие имеются данные и будет ли их достаточно для того, чтобы получить необходимый прогноз?

v Во что обойдется выполнение прогноза?

v Какова ожидаемая точность прогноза?

v Будет ли прогноз сделан вовремя, чтобы помочь процессу принятия решения?

v Ясно ли понимает создающий прогноз специалист то, как он будет использован на предприятии?

v Существует ли обратный процесс, позволяющий оценить прогноз после того, как он был сделан, и внести соответствующие уточнения в процесс прогнозирования?

Кроме того, необходимо делать перерывы в процессе прогнозирования и пересматривать используемые процедуры. В этих случаях предпринимаются следующие действия:

1. Исключаются самые старые данные наблюдений, используемые в выбранной методике прогнозирования, и вместо них добавляются новые реальные данные.

2. После обновления данных пересчитываются параметры используемой модели прогнозирования.

3. Модель прогнозирования с новыми параметрами вновь проверяется на адекватность. Если достигнутая точность прогнозирования полагается достаточной, то модель продолжает использоваться вплоть до следующего периода обновления. Если точность прогнозирования оказывается неадекватной или предельно допустимой, то структуру новых данных нужно вновь подвергнуть изучению на предмет выбора нового метода прогнозирования.

Эффективность и уровень использования прогнозирования могут быть повышены, если менеджмент примет по отношению к нему более реалистичное отношение. Прогнозирование следует рассматривать не как некое пророчество, а скорее как лучший способ выявления и экстраполяции существующих схем или взаимоотношений с целью прогнозирования повышения эффективности управления организацией.

Тема 8. Содержание семинарских занятий

и самостоятельных работ

8.1.Основные вопросы учебной дисциплины

Учебная дисциплина «Методы оценки эффективности управления организацией» посвящена изучению подходов к оценке и анализу эффективности управления, определению методов оценки эффективности и разработке направлений совершенствования функционирования организаций различных типов.

Рассмотрены теоретико-методологические аспекты эффективности управления организацией, подходы к повышению эффективности управления предприятиями, вопросы прогнозирования менеджмента экономических организаций.

Изучение материала в соответствии с рабочей программой позволит приобрести теоретические знания в области управления организациями и оценки их эффективности, закрепить и расширить понятийный аппарат менеджмента организации, развить методические и практические навыки разработки стратегических карт, улучшения финансово-экономического состояния компаний, прогнозирования эффективности управления.

Содержание учебной дисциплины представлено 3 разделами, раскрывающими теоретические и методические положения оценки эффективности, подходы к повышению эффективности управления организацией, рекомендации по прогнозированию эффективности менеджмента экономических организаций.

Каждый раздел представлен несколькими темами, предполагающими теоретическое и практическое изучение основных вопросов. Самостоятельное исследование проблем и перспектив управления эффективностью позволяет апробировать теоретические знания и определить возможность их адаптации к условиям работы современных организаций.

Выполнение домашних заданий основано на применении зарубежного и российского опыта внедрения методов оценки эффективности, что позволяет приобрести практические навыки и закрепить изученный материал.