|
пертные) методы1; логическое и функционально-логическое прогнозирование1 2; методы нормативного прогнозирования3; математические методы прогнозирования4; комплексное прогнозирование5. В современных, динамично меняющихся условиях руководителям разных уровней приходится все чаще ставить перед собой такие дели и задачи, обоснование которых требует использования научных методов анализа и прогнозирования на базе новых технологий. Далеко не всегда согласуются между собой цели и интересы производственных и обслуживающих подразделений, отсутствует устойчивое единство интересов в структуре самих подразделений. Обосновать альтернативные решения этих ситуаций помогает моделирование. Все методы принятия решений базируются на моделях [58, с.228]. Модель это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности [104, с. 4]. Модели используются в тех случаях, когда: 1) исследуются очень сложные организационные структуры и ситуации с множеством переменных величин и ограничений, 2) невозможно провести эксперимент в реальной жизни, 3) необходима ориентация на будущее. 1 интервью, аналитические экспертные оценки, круглого стола, метод Дельфи, программного прогнозирования, эвристического прогнозирования, коллективной генерации идей. Данные методы применяются для анализа и дальнейшего прогнозирования: объектов, развитие которых полностью или частично не поддается предметному описанию или математической формулировке; в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики по характеристикам объекта; по среднеи долгосрочному прогнозированию новых рынков, объектов новых областей; в случаях, когда место или средства, выделяемые на прогнозирование не позволяют исследовать проблему с применением формальных моделей; в случае отсутствия необходимой вычислительной техники; в экстремальных ситуациях 2 в том числе составление прогнозных сценариев, получение согласованного мнения, повторяющаяся процедура независимых сценариев, матрица взаимодействия, морфологический анализ применяются при прогнозировании и анализе проблем, приводящих к изменению системы 3 включающие прогнозный граф и дерево целей, метод ПАТЕРЫ, метод прогнозного графа Глушкова, Поспелова, метод горизонтальных и вертикальных матриц решений и другие. Эти методы позволяют найти решение проблемы при сохранении функций, но изменении структуры и (или) значений параметров объектов прогнозирования за время упреждения 4 Включают: модели временных серий (наивный (простейший) метод, метод меняющегося среднего, экспоненциальное сглаживание, трендовое регулирование), причинные модели (регрессионный анализ, корреляционный анализ, спектральный анализ, прогнозная экстраполяция и др.). Группа этих методов применяется тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В условиях формирования конкурентной среды повышается значимость данной группы методов, так как они позволяют провести глубокий анализ факторов, их взаимосвязи и влияния на исследуемый феномен и сделать достоверный прогноз. 5 применяется в связи с тем, что с учетом быстрых перемен во внешней среде, необходимо постоянно разраба30 |
« * 4 чает все большее применение в условиях становления рыночной экономики. Применение данного метода это попытка спрогнозировать то, что произойдет путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, разрабатываемые с целью прогнозирования динамики экономики. В результате проведенного анализа возможно сделать вывод о том, что все методы прогнозирования можно свести к следующим: 1) неформальные (экспертные) методы интервью, аналитические экспертные оценки, круглого стола, метод Дельфи, программного прогнозирования, эвристического прогнозирования, коллективной генерации идей. Данные методы применяются для анализа и дальнейшего прогнозирования: объектов, развитие которых полностью или частично не поддается предметному описанию или математической формулировке; в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики по характеристикам объекта; по среднеи долгосрочному прогнозированию новых рынков, объектов новых областей; в случаях, когда место или средства, выделяемые на прогнозирование не позволяют исследовать проблему с применением формальных моделей; в случае отсутствия необходимой вычислительной техники; в экстремальных ситуациях. 2) логическое и функционально-логическое прогнозирование, в том числе составление прогнозных сценариев, получение согласованного мнения, повторяющаяся процедура независимых сценариев, матрица взаимодействия, морфологический анализ применяются при прогнозировании и анализе проблем, приводящих к изменению системы. 3) методы нормативного прогнозирования, включающие прогнозный граф и дерево целей, метод ПАТЕРН, метод прогнозного графа Глушкова, Поспелова, метод горизонтальных и вертикальных матриц решений и другие. Эти методы позволяют найти решение проблемы при сохранении функций, 60 I * * * « но изменении структуры и (или) значений параметров объектов прогнозирования за время упреждения. 3) Математические методы прогнозирования включают: модели временных серий (наивный (простейший) метод, метод меняющегося среднего, экспоненциальное сглаживание, трендовое регулирование), причинные модели (регрессионный анализ, корреляционный анализ, спектральный анализ, прогнозная экстраполяция и др.). Группа этих методов применяется тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В условиях формирования конкурентной среды повышается значимость данной группы методов, так как они позволяют провести глубокий анализ факторов, их взаимосвязи и влияния на исследуемый феномен и сделать достоверный прогноз. 4) Комплексное прогнозирование применяется в связи с тем, что с учетом быстрых перемен во внешней среде, необходимо постоянно разрабатывать новые продукты и услуги (52, 81,103, 161). В современных, динамично меняющихся условиях руководителям разных уровней приходится все чаще ставить перед собой такие цели и задачи, обоснование которых требует использования научных методов анализа и прогнозирования на базе новых технологий. Далеко не всегда согласуются между собой цели и интересы производственных и обслуживающих подразделений, отсутствует устойчивое единство интересов в структуре самих подразделений. Обосновать альтернативные решения этих ситуаций помогает моделирование. Все методы принятия решений базируются на моделях (111, с.228). Модель это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности (186, с. 4). Модели используются в тех случаях, когда: 1) исследуются очень сложные организационные структуры и ситуации с множеством переменных величин и ограничений, 2) невозможно провести эксперимент в реальной жизни, 3) необходима ориентация на будущее. 61 |