Основы менеджмента - Зайцева O.A.
ISBN 5-88860-048-2
Скачать (прямая ссылка):
Фирмы, вовлеченные в международный бизнес, часто используют этот вид прогнозирования для того, чтобы просчитать уровень риска в странах, где будет осуществляться продажа товаров или услуг.
Третьим видом качественного прогноза является сбор статистической информации о вкусах и предпочтениях потребителей. Представители отдела продаж на местах могут составить стандартные анкеты, с помощью которых можно осуществить опрос настоящих и потенциальных покупателей с целью проанализировать их мнение о продукции или услугах, выпускаемых фирмой. Может быть использован и телефонный опрос. С помощью подобных анкет легко узнать не только намерения покупателей, но и увидеть возможные недостатки и слабые стороны выпускаемого продукта, кроме того, выяснить, каков типичный покупатель (какая социальная группа более всего предрасположена купить продукт именно у вас).
Одним существенным недостатком этого типа прогноза является то, что он не охватывает всех потребителей. Часто оценки выбранных для анкетирования клиентов предвзяты и ошибочны.
Менеджерам, работающим на международном уровне, необходимо регулярно анализировать возможности своего бизнеса в тех странах, где они действуют. Главная задача — спрогнозировать возможный риск, связанный с защитой своих активов и инвестиций, а также возможный риск снижения уровня ликвидности и прибыли.
3, Методы количественного прогноза
Методы количественного прогноза представляют собой математическое выражение или модель, отражающую соотношение между спросом и некоторыми независимыми переменными. Выделяют два основных вида количественных методов прогноза, анализ временных рядов и причинный анализ.
Анализ временных рядов
Временные ряды — последовательность множества точек во времени, составляющих определенные промежутки. Совокупность ежедневных, еженедельных, ежемесячных объемов продаж, например, образует временной ряд. Разработка анализа временных рядов за прошлые периоды является хорошей заявкой на их усовершенствование в будущем. Временной ряд можно составлять в виде графика, который будет охватывать несколько лет. С его помощью составляется прогноз на будущие периоды. Этот вид анализа наиболее часто используется, когда руководитель обладает проверенной информацией за достаточно длительный период деятельности.
Осуществление анализа временных рядов.
Нанесение на график величины объема продаж (или любых других переменных величин) в течение определенного промежутка времени, а затем выбор на основе полученных точек среднего значения и построение корреляционной прямой (кривой), называется анализом временных рядов. Корреляционная прямая является основой для прогнозирования.
Рис. 8.2 представляет собой анализ трехгодичного временного ряда и прогноз объема продаж на год для корпорации Mack Truck.
Процесс построения корреляционной прямой на основе данных объема продаж за конкретный период времени является более сложным, чем может показаться на первый взгляд. Прежде всего стоит обратить внимание на два основных компонента в анализе: общая тенденция (падение, рост) и сезонность, влияющая на объем продаж. Сезонные изменения лишь тогда могут учитываться как существенные факторы, когда наблюдается их повторяемость в течение всего периода анализа. Например, объем продаж лыж фирмы «Head Snow» имеет общую тенденцию роста. Наибольшее их количество может, быть продано в конце каждого года, наименьший объем продаж в течение года — весной (сезонные колебания). Из рис. 8.2 видно, что объем продаж подвержен сезонным колебаниям и в корпорации Mack Truck. Высокий спрос на ее продукцию прослеживается весной и летом.
Математические и графические модели позволяют опытным менеджерам легко проследить тенденции сезонных изменений. Алгебраические расчеты по нахождению управления корреляции существуют, но мы не будем касаться их в этом курсе. Прогнозирование позволяет руководителю .выбрать наиболее обоснованную стратегию, так же, как и принимать грамотные текущие решения и планы (календарное расписание работ, распределение отпусков и т. п.). Профессиональный руководитель должен уделять серьезное внимание анализу временных рядов. Это может сыграть существенную роль в формировании будущего плана.
-1-1-1-1—~|-1-p—J-}-1-1-j-1-1——I-1-Js»~
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV КВАРТАЛЫ 1987 1988 1989 1990 ГОДЫ
Схема 8.2. Анализ временного ряда и прогноз на будущее уровня продаж Mack Truck
Причинный анализ. (Каузальное моделирование) В анализе временных рядов, рассмотренном выше, промежутки времени рассматриваются как единственная независимая переменная. Действительно, они являются базой для прогноза, но существуют и другие переменные величины, оказывающие влияние на результаты прогнозирования. Например, наличие снега будет непосредственно влиять на объем продаж лыж, соответственно прогноз должен быть скорректирован на какую-либо расчетную величину (т. е. стоит предусмотреть нормативные отклонения от прямой корреляции).
Каузальное моделирование строится на математических моделях, использующих некоторые независимые переменные в разработке прогноза. В табл. 8.3 приводится суммарная информация по трем наиболее часто встречающимся видам причинного анализа. Подобные модели помогают уточнить данные, полученные на основе экспертных оценок.
