• 8. Матричный метод - широко используется в планировании и прогнозировании.

Это так называемая стратегическая матрица, или графическая сетка , образованная пересечением координат, которые отражают величину двух факторов, к примеру, характеризующих рыночную ситуацию (А) и собственные возможности предприятия (конкурентоспособность) (В).

Решения о поведении на рынке (С) принимаются на основе того, на какое поле (квадрант) матрицы, образованное комбинацией действия факторов, по своим параметрам попадает данное предприятие. Минимальным числом квадрантов должно быть четыре, хотя в принципе матрица может содержать любое число квадрантов. Оптимальным числом считается 9-16, так как в противном случае результаты трудно интерпретировать. Количественные оценки факторов (стратегических индексов) определяются экспертным путем (в баллах) в зависимости от величины и силы действия фактора. Однако в целях упрощения количественные оценки можно заменить эквивалентными качественными, например: хороший, высокий (ранг 1), плохой, слабый (ранг 2).

9. Метод Дельфи является наиболее формальным из всех методов экспертного прогнозирования и наиболее часто используется в технологическом прогнозировании, данные которого используются затем в планировании производства и сбыта продукции. Это групповой метод. при котором проводится индивидуальный опрос группы экспертов относительно их предположений о будущих событиях в различных областях, где ожидаются новые открытия или усовершенствования.

Опрос проводится с помощью специальных анкет анонимно, т.е. личные контакты экспертов и коллективные обсуждения исключаются. Полученные ответы сопоставляются специальными работниками, и обобщенные результаты снова направляются членам группы. На основе такой информации члены группы, по-прежнему сохраняя анонимность, делают дальнейшие предположения о будущем, причем этот процесс может повторяться несколько раз (так называемая многотуровая процедура опроса). После того как начинает появляться совпадение мнений, результаты используются в качестве прогноза.

Метод Дельфи назван в честь дельфийского оракула в Древней Греции. Он разработан Олафом Хельмером, видным математиком из корпорации “РЭНД”, и его коллегами и вероятно поэтому, по сравнению с другими творческими подходами, дает достаточную точность прогноза.

Рассмотренная выше классификация методов прогнозирования, как и классификация самих прогнозов, не является абсолютно бесспорной, имеются и другие подходы к решению этого вопроса.

Успешность применения каждого метода зависит от его соответствия конкретной ситуации, цели прогнозирования, горизонта прогнозирования, исходных данных, квалификации прогнозиста и др..

Сочетание методов. На практике существует тенденция сочетать различные методы прогнозирования сбыта. Поскольку итоговый прогноз играет очень важную роль, то желательно создать прогнозную систему, в которой может использоваться любой вводимый фактор.

Заключение

Большинство принимаемых предпринимателями решений относятся к будущим событиям, которые невозможно контролировать сегодня. Однако их оценка и предсказание необходимы для перспективного планирования бизнеса. При прогнозировании используются как накопленный опыт прошлого, так и текущие допущения относительно развития событий в будущем. Методы прогнозирования бывают количественные и качественные.

Прогнозы в маркетинге различаются по срокам предсказания: оперативный (месяц, квартал, полугодие)

1. краткосрочный (до года)

2. среднесрочный (до 3-5 лет)

3. долгосрочный (более 5 лет)

Количественные методы прогнозирования основываются на том, что тенденция развития событий в будущем связана с развитием ситуации в прошлом:

• метод экстраполяции (анализ временных рядов, трендов), при котором тенденции прошлого продлеваются в будущее развитие ситуации. Такой метод используется для оценки спроса на товары, объема сбыта, сезонности и др. Применение этого метода возможно лишь в ситуации, когда рыночная ситуация не изменяется слишком быстрыми темпами;

• анализ корреляций, рассматривающий зависимость между различными рассматриваемыми факторами и другими переменными. Метод используется для рассмотрения влияния нескольких переменных на прогнозируемый параметр. Применение такого метода является достаточно сложным и дорогостоящим, однако в упрощенном виде его можно использовать и для практического бизнеса;

• нормативный метод, базирующийся на оценке потребления товара в будущем в соответствии с его рациональными или нормативными уровнями. Здесь учитываются факторы изменения размера и состава целевого рынка.

Количественные методы прогнозирования реализуются с помощью математических моделей, базирующихся на предыстории. Подобные модели строятся в предположении, что данные о поведении процесса в прошлом могут быть распространены и на будущее.

Количественные методы представляют собой довольно развитую область, поэтому в данном пособии рассматриваются только некоторые модели, наиболее часто включаемые в базовые системы и пакеты прикладных программ. Все они основаны на временных рядах, полученных путём измерений в определённых временных периодах.

Одна из центральных проблем - оценка и повышение точности прогнозов. Фактическая точность может быть оценена только путём сравнения прогностических и фактических данных. Если точность модели недостаточна, то метод модифицируется или заменяется.

Прогнозирование на основе количественных методов заключается прежде всего в определении вида и параметров функций, описывающих неслучайные составляющие.

Наиболее часто применяется следующие количественные модели прогнозирования.

1. Линейная регрессия. Модель направлена на выявление связи между зависимой переменной (т. е. прогнозируемой величиной) и одной или более независимыми переменными, которые представлены в виде данных о предыстории. В простой регрессии имеется только одна независимая переменная, а в множественной регрессии их несколько.

Если предыстория представлена в виде временного ряда, то независимая переменная - это временной период, а зависимая -прогнозируемая величина, например, объём продаж. Регрессионная модель не обязательно базируется на временных рядах. В этом случае представления о величинах независимых переменных используются для того, чтобы определить зависимую переменную. Линейная регрессия обычно используется для долгосрочных прогнозов, но может также применяться для менее длительных прогнозов.

2. Методы скользящего среднего. Прогностическая модель для краткосрочных прогнозов, основанная на временных рядах. В этой модели среднее арифметическое фактических продаж, вычисленное для принятого числа последних прошедших временных периодов принимается за прогноз на следующий временной период.

3. Метод взвешенного скользящего среднего. Эта модель работает подобно предыдущей модели, но в ней вычисляется не среднее, а средневзвешенное значение, которое и принимается за прогноз на ближайший временной период. Меньшие веса приписываются более отдалённым периодам, отражая тем самым уверенность в том, что прогнозируемый процесс в ближайший период не претерпит резких изменений.

4. Экспоненциальное сглаживание. Также модель, использующая временные ряды и предназначенная для краткосрочных прогнозов. В этом методе объём продаж, спрогнозированный для последнего периода, корректируется на основе информации об ошибке прогноза в последнем периоде. Этот скорректированный за последний период прогноз и становится прогнозом на следующий период.

5. Экспоненциальное сглаживание с трендом. Эта та же модель, что и представленная выше, но модифицированная так, чтобы обрабатывать данные с трендами. Такие расчёты характерны для среднесрочного прогнозирования. Называется также моделью с двойным экспоненциальным сглаживанием, поскольку сглаживание выполняется для среднего значения и для тренда.

Качественные методы прогнозирования используются при недостатке исходной информации, либо сложности ее применения и основываются на мнении экспертов:

• оценки сбытовиков, работающих с потребителями и знающих их реакцию и поведение на рынке;

• оценка ожидания потребителей, основанной на результатах опроса клиентов компании в отношении их потребностей в будущем;

• метод экспертных оценок (метод «Дельфи»), представляющий анализ мнений специалистов из различных, но связанных областей деятельности. После заполнения анкет и ознакомления с мнением других экспертов специалисты делают новые оценки. Процедура может повторяться несколько раз для получения единого мнения по рассматриваемому вопросу.

[http://www.dist-cons.ru/modules/strateg/5/4/text54.html]