1. Формирование продуктового портфеля предприятия

3. Прогнозирование изменения объемов реализации услуг предприятия


Прогнозирование - это предсказание будущего развития внутренней и внешней среды предприятия на относительно длительный период, основанное на научных методах и интуиции специалистов. Прогнозирование является самостоятельной функцией управления, ибо оно имеет свою цель и свои задачи. Целью прогнозирования является уменьшение неопределенности знаний о будущем прогнозируемой системы, а так же снижение рисков недостижения выбранного состояния. К основным задачам прогнозирования относят:
опережающее исследование разнообразных процессов и явлений в их взаимосвязях, складывающихся как под воздействием объективных экономических законов, так и под влиянием факторов субъективного порядка;
классификацию причин-факторов по группам: существенные и несущественные, основные и побочные, управляемые и неуправляемые, определяющие и неопределяющие и т.д.
прогнозный анализ и выявление основных тенденций развития системы и прогнозного фона, формирование временных рядов и их инерционное прогнозирование, определение возможных и желательных пределов изменения;
выбор методов прогнозирования и периода упреждения прогнозов.
Совокупность прогнозов, представляющая собой систему знаний о будущем, создает научно-аналитическую и многовариантно-поисковую базу, прежде всего для планирования. Эффект прогноза заключается в определении момента выбора решения (так как если решения принимаются слишком рано или слишком поздно, то потери существенно увеличиваются), в увеличении самого поля выбора и уменьшении неопределенности выбора. При отсутствии прогнозной информации все события воспринимаются как равновероятные. С получением прогноза вероятности исходов дифференцируются, что облегчает выбор наиболее эффективного плана.
В настоящее время существует около 200 методов прогнозирования различных процессов. Данные методы, в зависимости от общих принципов действия, можно отнести к следующим группам: методы экспертизы; методы экстраполяции; регрессионные методы; логические методы; многомерные методы; методы математического моделирования.
Методы экстраполяции основаны на анализе динамического ряда изучаемого показателя. Под динамическим рядом (или временным рядом) понимается ряд значений некоторого показателя, взятых по состоянию на определенные моменты или периоды времени. Временные ряды отражают динамику социально-экономических явлений. Если уровни временного ряда формируются под влиянием факторов и условий, которые будут незначительно изменяться в будущем, то временной ряд можно использовать для прогнозирования. При этом его методологической основой будет экстраполяция, т.е. перенесение в будущее тенденции, которая сформировалась в прошлом.
В настоящее время наибольшее распространение из методов экстраполяции при составлении краткосрочных и среднесрочных экономических прогнозов получили адаптивные методы. Необходимость применения принципов адаптации связана с объективными причинами, создающими среду, в которой деформируется стационарный режим функционирования экономики и повышается уровень неопределенности. Все это приводит к различного рода нарушениям стационарности временных рядов, характеризующих экономические процессы, и делает некорректным применение классических методов теории вероятности и математической статистики.
Простейшим из методов адаптации является метод экспоненциального сглаживания, в основе которого лежит расчет экспоненциальных средних:


Sτ=a*yτ+(1-a)*Sτ-1 , где


Sτ - значение экспоненциальной средней в момент τ;
a - параметр сглаживания; а=const, 0Данное выражение можно записать в виде:
Sτ=a*yτ+a*(1-a)*yτ-1 + a*(1-a)2*yτ-2 +...+(1-a)n*S0 , где
n - число членов ряда;- некоторая величина, характеризующая начальные условия при τ =1.
Значение Sτ оказывается взвешенной суммой всех членов ряда. Причем веса падают экспоненциально в зависимости от давности уровня ряда (его члена). Если, например, а=0,3; то текущее наблюдение будет иметь вес 0,3; а веса предшествующих уровней ряда составят соответственно 0,21; 0,147; 0,1029 и т.д. Это свойство позволяет наиболее полно учесть тенденции развития экономических процессов за последние годы рассматриваемого периода. Чем выше величина параметра сглаживания, тем больший вес придается последним членам временного ряда.
Прогнозная модель имеет вид:


yt+1=a*yt+(1-a)*St , где
- прогноз, сделанный в момент t, в результате корректировки предыдущего прогноза с учетом его ошибки.
Значение исходного Sτ берется равным среднему значению y:
о=y/n, где
- количество наблюдений (лет).
Однако существует сложность выбора значения параметра сглаживания. Рекомендация Р.
Брауна выбирать эту величину в зависимости от количества наблюдений m, входящих в интервал сглаживания
=2/(m+1)


оказалась мало пригодной для практического применения. Более эффективным является метод проб, общая схема которого предусматривает деление временного ряда на две части: обучающую и контрольную. Затем по обучающей части при различных а строятся прогнозные модели и делаются расчеты на период, отведенный под контрольную часть. Далее определяется среднеквадратическая ошибка прогноза. Оптимальным считается то а, для которого эта ошибка минимальна. Пример. Прогноз величины погрузки грузов на Н-ской железной дороге на 2013 год методом экспоненциального сглаживания представлен в таблице 5.
Коэффициент сглаживания взят равным 0,5. Величина погрузки в 2013 году составит 60,20 млн. тонн.

Таблица 5 - Исходные данные и результаты прогнозирования методом экспоненциального сглаживания

Данные	Год												Ср. значение  уt / 8	Прогноз на 2013г.
	2005	2006	2007	2008	2009		2010		2011		2012
Исходные данные (уt) тыс. тонн	171,5	130,2	98,85	79,64		72,89		57,35		57,16		58,88	90,81	60,2
Экспоненциальные средние St	131,1	130,6	114,7	97,20		85,05		71,20		64,18		61,53

Суть экспертного метода прогнозирования состоит в том, что специалистом-экспертом даются оценки перспективных значений показателя, относящихся к тому или иному периоду упреждения прогноза. Экспертные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, когда присутствует большая степень неопределенности и нестабильности функционирования объекта, а также имеет место существенный недостаток информации.
Задание 3 раздела.
Предварительные расчеты 1 и 2 разделов методических указаний показывают, что услуга парикмахерской может быть исключена из продуктового портфеля станции. На освободившейся площади можно организовать следующие виды деятельности: комнаты длительного отдыха, реализация продуктов питания, зал игровых автоматов. Для того чтобы принять решение по изменению продуктового портфеля станции необходимо провести прогнозные расчеты значений объема реализации рассматриваемых услуг на t+1 период времени. Поэтому необходимо:
а) используя метод экспоненциального сглаживания составить прогноз объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции на t+1 период;
б) используя результаты экспертных оценок роста объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции рассчитать прогноз объема реализации услуг на t+1 период.
В данной курсовой работе принято следующее допущение: влияние инфляции не значительное, поэтому его можно не учитывать при проведении прогнозных расчетов.
Исходные данные для выполнения задания третьего раздела приведены в таблицах 4, 5, 6, 7 приложения.
Рекомендации к выполнению.
. Рассчитать прогноз объема реализации услуг парикмахерской и комнат длительного отдыха методом экспоненциального сглаживания на t+1 период. Выбор метода экспоненциального сглаживания объясняется наличием временных рядов указанных услуг. Пример расчета представлен в теоретической части данных методических указаний в таблице 5. Параметр сглаживания взять равным а=0,7.
. Рассчитать прогноз объема реализации продуктов питания и игровых автоматов на t+1 период с использованием формулы:





где - объем реализации от выбранного вида деятельности соответственно за t и t+1 периоды, тыс. д.е.;
 - экспертная оценка роста объема реализации на t+1 период, %.
В данном случае используется экспертный подход к прогнозированию, т.к. рассматриваемые виды деятельности начали осуществляться недавно и для использования математических методов не хватает количества наблюдений временного ряда.
. По полученным результатам сделать предварительные экспертные выводы о возможности изменения продуктовой стратегии станции.