|
где Т средний темп роста; у оуровень динамического ряда в базисном периоде; Уп уровень динамического ряда в последнем периоде. Средние темпы роста используемых показателей будут следующие: объем товарооборота 1,09; чистая прибыль 1,15; инвестиции 1,32. В дальнейшем прогнозы значений показателей, полученные при помощи средних темпов роста, будем называть вариантом 2 (табл. 3.1). В рамках системного подхода и комплексного прогнозирования развития хозяйствующего субъекта как системы утрачивают свою актуальность такие методы прогнозирования, как построение трендов, регрессионных моделей, прогнозирование на основе темпов роста и т. д. Индивидуальный прогноз каждого показателя системы искажает общую тенденцию в прогнозе развития хозяйствующего субъекта, хотя это в первую очередь зависит от уровней надежности используемых моделей. Здесь нарушается принцип эмерджентности. Суть его заключается в том, что все признаки системы взаимосвязаны, а их искусственное разделение нарушает целостность системы и вызывает рост погрешности прогноза. Из этого следует вывод, что необходимо в решении данной задачи применять методы системного прогнозирования. Одним из таких методов является метод системного прогнозирования разработанный Н.В. Шалановым Суть метода системного прогнозирования заключается в том, что эволюция развития объекта за два последних периода ретроспективы переносится на перспективу. В период динамично развивающихся экономических процессов использование в прогнозировании эволюции за продолжительный период времени, что используется в трендовых, регрессионных и других моделях, вряд ли целесообразно. Для одного временного шага прогноз показателей осуществляется по формуле: |
136 опыта практической разработки и исследования прогнозов в управлении. В этом смысле современная прогностика стоит на этапе перехода от трендовых исследований будущего, определяющих динамику развития объекта на основе тенденций прошлого, к системному, комплексному поиску и изучению проблемы перспективного развития и путей их решения. В рамках системного подхода и комплексного прогнозирования развития хозяйствующего субъекта как системы утрачивают свою актуальность такие методы прогнозирования, как построение трендов, регрессионных моделей, прогнозирование на основе темпов роста и т. д. Индивидуальный прогноз каждого показателя системы искажает общую тенденцию в прогнозе развития хозяйствующего субъекта, хотя это в первую очередь зависит от уровней надежности используемых моделей. Здесь нарушается принцип эмерджентности. Суть его заключается в том, что все признаки системы взаимосвязаны, а их искусственное разделение нарушает целостность системы и вызывает рост погрешности прогноза. Из этого следует вывод, что необходимо в решении данной задачи применять методы многомерного прогнозирования. Одним из таких методов является метод многомерного прогнозирования цепями Маркова, который подробно описан в [83]. В этом случае считается, что эволюция объекта исследования представляет собой Марковский процесс. Марковский процесс — случайный процесс, состояние которого после любого заданного момента времени to не зависит от его эволюции за предшествующий период, а зависит от состояния в момент времени to. Суть метода прогнозирования цепями Маркова заключается в том, что эволюция развития объекта за два последних периода ретроспективы переносится на перспективу. В период динамично развивающих экономических процессов использование в прогнозировании эволюции за продолжительный период времени, что используется в трендовых, регрессионных и других 137 моделях вряд ли целесообразно. Для одного временного шага прогноз показателей осуществляется по формуле: X{t)^B-X{to), (3.6) где to начало периода прогноза (оно же является концом ретроспективного периода); X(to) значения показателей, описывающих объект исследования, в начале периода прогноза; X(t) искомые прогнозные значения признаков через один временной шаг (в данном случае через один год); В матрица перехода признаков, описывающих исследуемый объект. Основной задачей в многомерном прогнозировании цепями Маркова является расчет матрицы перехода В. Используя методику, предложенную в [83], приведем расчеты матрицы поэлементно, предварительно состояния исследуемой торговой организации за последние два года сведем в таблицу. Таблица 3.1 Состояния ЗАО «Витязь» в 2000 2001 гг. и прогноз на 2002 г. Показатели Вьфучка, тыс. руб Чистая прибыль, тыс. руб Инвестиции в активную часть основных фондов, тыс. руб Годы 2000 11481 1041 1542 2001 14184 1322 1961 2002 17931 1724 2613 Однако здесь следует отметить, что для расчетов используются инвестиции лишь в активную часть основных фондов и оборотные средства, и исключены инвестиции в пассивную часть основных фондов. Этот подход |