Методы прогнозирования показателей качества деятельности предприятия

 

В условиях рыночной экономики деятельность предприятий в значительной степени зависит от того, насколько достоверно они могут предвидеть перспективы своего развития в будущем, то есть от прогнозирования. Прогноз - предположительная оценка будущего состояния предприятия. Предприятия используют прогнозы с целью предусмотрения возможных вариантов развития своего бизнеса, они прогнозируют будущие события или условия их возникновения [44].

Прогнозирование в явной или неявной форме основывается на информации, полученной с использованием первичных и вторичных данных.

Первичные данные получают в результате исследований, специально проведенных для решения конкретной проблемы. Сбор данных осуществляется путем наблюдений, измерений, опросов и экспертных исследований.

Вторичные данные - данные, собранные из внутренних и внешних источников для целей, отличающихся от целей конкретного исследования.

Внутренние источники информации - бухгалтерские, финансовые, статистические и другие отчеты организации; беседы с руководителями и сотрудниками, вычислительные центры.

Внутренними источниками также могут быть отчеты руководителей на заседаниях коллективных органов управления, сообщения персонала, деловая переписка.

Внешние источники информации - данные международных организаций (Международный Валютный Фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию, законы и постановления государственных органов) [46].

В сфере управления народным хозяйством прогнозы можно условно разделить на:

социальные;

научно-технические;

экономические.

(в зависимости от характерных особенностей объекта прогнозирования) [21].

Наиболее устоявшимся также является классификация прогнозирования в соответствии со сроком, на который разрабатывается прогноз. Она представлена в Таблице 1.2.1. Этот показатель самым существенным образом влияет на выбор метода прогнозирования, характеризует точность результата прогноза и эффективность прогнозных исследований.

Таблица 1.2.1. Типы прогнозов по временному признаку

Тип	Срок, на который разрабатывается прогноз
Оперативный Краткосрочный Среднесрочный Долгосрочный Дальнесрочный	До 1 месяца 1 месяц - 1 год 1 год - 5 лет 5 - 15 лет свыше 15 лет

 

Метод прогнозирования - способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

К основным методам прогнозирования относятся:

статистические методы;

экспертные оценки;

моделирование.

Статистические методы прогнозирования - разновидность математических методов прогнозирования, позволяющих построить динамические ряды на перспективу. Статистические методы прогнозирования охватывают разработку, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных. Эти методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза. Как правило, после их применения используется один из методов экстраполяции для получения непосредственно прогнозного результата [45].

Метод экстраполяции - один из методов прогноза, основанный на прогнозировании событий на основе анализа показателей, имевших место в предыдущие годы (не менее чем за 5-8 лет) [21].

Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Они основаны на предположении, что будущие события определяются прошлым. Особое значение при прогнозировании методом экстраполяции имеют вопросы о ее базе и сроках, то есть о длине базисного периода, для которого закономерность будет распространена на будущее и о длине будущего периода, на который эту закономерность можно распространить.

В качестве базы для экстраполяции нельзя брать ни очень короткий, ни слишком длинный период, так как короткий период может оказаться недостаточно типичным из - за действия временных, приходящих условий и факторов, а излишне длинный период нецелесообразен потому что на его протяжении могли значительно изменяться условия развития явления и то, что было характерно для динамики 15-20 лет назад, может стать совершенно нехарактерным в будущем.

Оптимальная по длине база экстраполяции должна быть выбрана на основе содержательного анализа с учетом конкретных исторических условий развития. Что же касается срока экстраполяции (периода упреждения прогноза), то чем он короче, тем более надежные и точные результаты (при прочих равных условиях) дает прогноз, так как за короткий срок не успевают сильно измениться условия развития явления и характер его динамики [21].

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

Экспертное оценивание - процедура получения оценки проблемы на основе мнения специалистов (экспертов) с целью последующего принятия решения.

Существует две группы экспертных оценок:

индивидуальные оценки основаны на использовании мнения отдельных экспертов, независимых друг от друга;

- коллективные оценки основаны на использовании коллективного мнения экспертов.

Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод применяют для получения количественных оценок качественных характеристик и свойств [50].

Среди наиболее распространенных методов получения экспертных оценок можно выделить:

метод «Дельфы»;

метод «снежного кома»;

метод «дерева целей»;

метод «комиссий круглого стола»;

метод эвристического прогнозирования;

матричный метод.

Следует отметить, что существующие методы и научные разработки по вопросам оценки качества деятельности предприятия касаются в основном продукции и в меньшей степени затрагивают деятельность предприятия [28].

Качественный экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны.

Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки.

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения [21].

Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как:

компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта;

качество информации, представляемой экспертам;

качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

уровень технологии разработки прогноза [21].

Моделирование - исследование объектов познания на их моделях, построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Моделирование - это разработка системы математических формул, описывающих динамику развития объекта исходя из взаимодействия комплекса факторов, существенно влияющих на нее.

Процесс моделирования включает три элемента:

- субъект (исследователь),

объект исследования,

модель, определяющую (отражающую) отношения познающего

субъекта и познаваемого объекта.

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте - оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта - оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о её «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта - оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвёртый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и так далее. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих наиболее циклах [21].

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование [16].