Тема 12. Моделі й методи прийняття рішень у прогнозуванні діяльності підприємства

УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕННЯХ

МОДУЛЬ – Р 7. МОДЕЛІ І МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ В

Методичні вказівки до вивчення теми

При вивченні цієї теми слід враховувати, що наукове прогнозування ґрунтується на вивченні об'єктивних закономірностей, яким підлягають певні процеси і події:

- випадкові події, чи імовірні (статистичні);

- детерміновані.

Виділяють два характерних підходи до прогнозування майбутнього стану:

- вивчення закономірності зміни даної події;

- вивчення іншої події (чи групи інших подій, що мають відношення до даної).

Процес прогнозування має різні цілі й дозволяє визначити:

1) проходження процесу зміни об'єкта прогнозування протягом майбутнього періоду;

2) певну імовірність того, що досліджуваний процес не вийде за встановлені припустимі межі;

3) до якого класу за заданими параметрами потрібно віднести досліджуваний процес (об'єкт прогнозування).

Залежно від прогнозованих параметрів і цільової спрямованості прогнозування вибирають існуючі методи й математичний апарат. При всій принциповій відмінності напрямків прогнозування поєднує єдина мета: визначення характеру протікання процесу в майбутньому. Безліч методів вирішення задачі прогнозування має одну загальну ідею: виявлення екстраполяційних зв'язків між минулим і майбутнім, між інформацією про процес у контрольований період часу і характером протікання процесу надалі . Очевидно, що характер екстраполяційних зв'язків визначатиме апарат рішення задачі прогнозування. Від того, наскільки точно описані досліджувані зв'язки, буде залежати точність прогнозування. Оскільки ці зв'язки можуть бути детермінованими, то частина задачі вирішується ефективніше при комбінуванні різних методів (прийомів, способів) і математичного апарата різних напрямків прогнозування.

Успішність прогнозування залежить від таких умов: обсягу і якості інформації про прогнозований процес, об'єкт керування; правильності формулювання задачі прогнозування та обґрунтованості вибору способу її рішення; наявності необхідних обчислювальних засобів і обчислювального апарата відповідно до обраного методу. Через відсутність цих умов прогнозування може стати неможливим. Найважливіше з них - формулювання задачі, оскільки вона визначає вимоги до обсягу і якості інформації, математичний апарат і точність прогнозу. Інформація про прогнозований об'єкт (процесі) черпається з результатів контролю діяльності, статистики.

Сучасні технології прогнозування засновані на використанні різних математичних теорій: функціональний аналіз, теорія рядів, теорія екстраполяції й інтерполяції, теорія імовірності, математична статистика, теорія випадкових функцій і випадкових процесів, кореляційний аналіз, теорія розпізнавання образів. Щоб обґрунтувати вибір того чи іншого засобу прогнозування, треба мати можливість кількісно оцінити його якість.

Кожен метод (прийом) прогнозування бажано супроводжувати визначеним значенням показника якості, що змінюється залежно від формулювання задачі, умов її вирішення. Це досить важко. У кожному конкретному випадку прогнозування можливі різні методи (способи, прийоми), кожний з яких характеризується не одним показником, а набором показників, що змінюються при зміні формулювання задачі й умов її вирішення.

До найбільш важливих показників прогнозування відносяться:

1) точність, що характеризується ступенем відповідності величини, отриманої в результаті прогнозу, і дійсної величини. У випадку імовірного прогнозування помилка має випадковий характер і представляється двома показниками: середнім значенням і дисперсією;

2) вірогідність, що збігається з поняттям вірогідності оцінки, отриманої в результаті прогнозування (точність і вірогідність - взаємозалежні поняття, часто під вірогідністю розуміють надійність);

3) вартість, вимірювана витратами матеріальних засобів (грошових);

4) інформаційний показник якості, що вказує, наскільки збільшився обсяг інформації про досліджуваний об'єкт у результаті прогнозування:

^, (12.1)

де H_0i H_i; — відповідно початкова і кінцева ентропія по і-му параметрі.

Ентропія характеризує міру невизначеності об'єкта:

, (12.2)

де п - кількість можливих станів;

Pі - імовірність третього стану об'єкта.

Природно, що можливі й інші параметри, наприклад повнота прогнозу і його ефективність.

Слід враховувати такі особливості прогнозування і передбачення в цілому:

1) міждисциплінарний і системний підходи. Реальність розглядається у всій сукупності вимірів незалежно від їхньої природи. Використання системного аналізу дозволяє досліджувати об'єкти (системи) керування з урахуванням усього комплексу факторів, а також сформованих між ними зв'язків і відносин;

2) у розрахунок приймаються не тільки базові тенденції розвитку, але і виникаючі зміни стрибкоподібного характеру як наслідок впливу на керуючі параметри систем, що переводять їх у режим біфуркації. Джерелами таких змін можуть бути граничні ефекти (насиченість ринку збуту, поява нововведень, суб'єктивні дії конкурентів і т.п. );

3) дослідження проводиться на довгостроковій основі, має ретроспективний (звернений до минулого) і перспективний характер. Це дозволяє в процесі розробки і прийняття рішень:

- врахувати вплив короткострокових факторів;

- розкрити глибинні закономірності тенденцій;

- врахувати еволюцію ситуацій у сфері керування;

- випередити в тимчасовому масштабі розвиток обстановки;

- реагувати на реальні події.

- Діяльність ОПР і апарата управління включає такі етапи:

- формулювання проблеми;

- побудова системи, в якій виникає проблема, і ідентифікація (установлення причинно-наслідкових зв'язків і відносин) ключових змінних;

- збір даних про обстановку і висунення гіпотез;

- формування образу майбутнього з використанням моделі й сценаріїв;

- прийняття стратегічних рішень.

При цьому сценарії формування образу майбутнього передбачаються такі дії:

- досліджувана система представляється з урахуванням сучасних реалій і динаміки розвитку;

- будується „дерево майбутнього”, де галузями є гіпотези з можливими варіантами наслідків;

- кінцеві результати прогнозуються для різних тимчасових обріїв. За допомогою сценаріїв, пересуваючи з майбутнього в сьогодення за системою „ходів”, розробляють заходи, необхідні для досягнення поставленої мети.

Ціль прогнозування повинна полягати в тому, щоб зробити зрозумілим процес вироблення рішення; допомогти виявити базові тенденції в досліджуваній області; визначити основні критичні зони; врахувати ризики стрибкоподібних змін; запропонувати варіанти стратегій досягнення мети керування.

Прогноз в управлінні являє собою технологію розробки моделей розвитку керованого об'єкта. Показники прогнозу (числові характеристики об'єкта, обсяги і терміни робіт і т.п. ) мають імовірнісну природу. На основі прогнозів здійснюють передбачення і приймають управлінські рішення.

Методи прогнозування.

Для прогнозування у практичній діяльності застосовують різні кількісні і якісні методи.

Кількісні методи (прийоми) базуються на інформації, яку можна одержати, знаючи тенденції зміни чи параметрів, маючи статистично достовірні залежності, що характеризують виробничу діяльність об'єкта керування. Приклади цих методів - аналіз тимчасових рядів, каузальне (причинно-наслідкове) моделювання.

Якісні методи засновані на експертних оцінках фахівців в області прийнятих рішень, наприклад, методи експертних оцінок, думка журі (усереднення думок експертів у релевантних сферах), моделі чекання споживача (опитування клієнтів).

Складні об'єкти прогнозують з використанням різних кількісних і якісних методів. Наприклад, прогноз економічної кон'юнктури (сукупність ознак, що характеризують стан економіки у певний період) базується на прогнозах у сфері обмежень із захисту навколишнього середовища, міжнародної торгівлі, попиту на продукцію, пропозиції продукції та їхніх співвідношень. При цьому кожний із зазначених прогнозів, у свою чергу, ґрунтується на проміжних прогнозах різних процесів.

Відпрацьованими технологіями прогнозування економічної кон'юнктури є: „мозкова атака”, метод Дельфі, екстраполяції тенденцій, морфологічний аналіз, імітаційне динамічне моделювання, структурний аналіз та ін. Однак існують і інші класифікації методів прогнозування, обумовлені особливостями прогнозів (табл. 12.1).

Рис. 12.1 - Класифікація методів прогнозування фінансового стану підприємства

Цілі, час, умови прогнозу і специфіка його розробки визначають комплекс методів і прийомів прогнозування. При цьому багато методів можуть використовуватися в розробці різних прогнозів.

У табл.12.2 наведена коротка характеристика методів прогнозування, використовуваних частіше інших, з вказівкою літературних джерел, в яких повністю викладена їхня суть.

При вирішенні завдань прогнозування і прийнятті рішень істотною проблемою є кількість і якість необхідної інформації.

Нижче показано кілька методів (прийомів і способів), які дозволяють особам, що приймають рішення, з мінімальними матеріальними й організаційними витратами наповнювати інформаційну базу даних:

Метод структурно - морфологічний. Призначений для виявлення внутрішнього складу предметної області, фіксації появи принципово нових розробок (ідей, технічних рішень і т. п.), що дозволяє обґрунтовано формулювати стратегію науково-технічного прогресу підприємства.

Метод визначення публікаційної активності. Потік документів, що

відносяться до різних областей знань, циклічний. Відслідковуючи цикли, можна визначити стан розробки якоїсь проблеми в країні, на підприємствах і вжити заходів з корекції стратегій науково-технічного прогресу в своїй організації.

Метод виявлення групи патентних документів. Будь-яка організація, як правило, патентує тільки ті ідеї, що мають практичну значущість для її розвитку і бізнесу. Вивчаючи патенти-аналоги провідних фірм, можна виявити спрямованість їхньої діяльності і рівень вирішення ними цікавлячої Вас проблеми.

Таблиця 12.1 - Класифікації методів прогнозування

Метод показників. Кожна технічна система характеризується набором показників, які удосконалюються, що відбивається в документах. Аналізуючи динаміку зміни характеристик показників цієї системи, можна зробити висновок про тенденцію її розвитку.

Метод термінологічного і лексичного аналізу. При розвитку різних областей знань відбувається природна зміна термінологічного апарата. Лексичний аналіз текстів дозволяє знайти на ранньому етапі зародження принципових інновацій і спрогнозувати дії своєї організації.

Таблиця 12.2 - Коротка характеристика методів прогнозування

Прод. табл.12.2

Стохастичні й детерміновані методи в фінансовому аналізі

Стохастичні методи припускають імовірнісний характер як прогнозу, так і самого зв'язку між досліджуваними показниками. Імовірність одержання точного прогнозу росте з ростом числа емпіричних даних. Ці методи займають провідне місце з позиції формалізованого прогнозування й істотно варіюють за складністю використовуваних алгоритмів. Найбільш простий приклад - дослідження тенденцій зміни обсягу продажів за допомогою аналізу темпів зростання показників реалізації. Результати прогнозування, отримані методами статистики, піддані впливу випадкових коливань даних, що може іноді призводити до серйозних прорахунків.

Стохастичні методи можна розділити на три типові групи, які будуть названі далі. Вибір для прогнозування методу тієї чи іншої групи залежить від безлічі факторів, у тому числі від наявних у наявності вихідних даних.

Перша ситуація - наявність тимчасового ряду - зустрічається на практиці найбільш часто: фінансовий менеджер чи аналітик має у своєму розпорядженні дані про динаміку показників, на підставі яких потрібно побудувати прийнятний прогноз. Іншими словами, мова йде про виділення тренда. Це можна зробити різними способами, основними з яких є простий динамічний аналіз і аналіз за допомогою авторегресійних залежностей.

Метод простого динамічного аналізу виходить з передумови, що прогнозований показник (Y) змінюється прямо (назад) пропорційно з часом . Тому для встановлення прогнозних значень показника Y будується, наприклад, залежність:

Y _t =a+b t (12.3),

де t - порядковий номер періоду.

Параметри рівняння регресії (a, b) знаходять, як правило, методом найменших квадратів. Існують також інші критерії адекватності ( функції втрат), наприклад, метод найменших модулів чи метод мінімаксу. Підставляючи у формулу (14.3) потрібне значення t, можна розрахувати необхідний прогноз.

В основу методу авторегресійних залежностей покладена досить очевидна передумова про те, що економічні процеси мають певну специфіку. Вони відрізняються, по-перше, взаємозалежністю і, по-друге, визначеною інерційністю. Остання означає, що значення практично будь-якого економічного показника в момент часу t залежить певним чином від стану цього показника в попередніх періодах ( у даному випадку ми абстрагуємося від впливу інших факторів), тобто значення прогнозованого показника в минулих періодах повинні розглядатися як факторні ознаки. Рівняння авторегресійної залежності в найбільш загальній формі має вигляд

Y _t =А₀+А₁ Y _t-1 +А₂ Y _t-2 + + Ак Y _t-к , (12.4),

де Yt - прогнозоване значення показника Y у момент часу t; Yt-і - значення показника Y у момент часу (t-і); Aі - і-й коефіцієнт регресії.

Досить точні прогнозні значення можуть бути отримані вже при k = 1. На практиці також нерідко використовують модифікацію рівняння (14.2), вводячи в нього як фактор період часу t, тобто поєднуючи методи авторегресії і простого динамічного аналізу. У цьому випадку рівняння регресії матиме вигляд

Y _t =А₀+А₁ Y _t-1 +А₂ t . (12.5)

Коефіцієнти регресії цього рівняння можуть бути знайдені методом найменших квадратів. Відповідна система нормальних рівнянь матиме вигляд:

j А₀+А₁ΣY _t-1 +А₂Σ t = ΣY _t

А₀ ×ΣY _t-2 +А₁×Σ(Y _t-1)²+А₂×Σ( t× Y _t-1) = ΣY _t ×Y _t-1

А₀ ×Σ t +А₁×Σ t (Y _t-1)+А₂×Σ t² = Σ t ×Y _t-1 , (12.6)

де j - довжина ряду динаміки показника Y, зменшена на одиницю.

Для характеристики адекватності рівняння авторегресійної залежності можна використовувати величину середнього відносного лінійного відхилення:

ε = (1/ j) Σ│Yі - Y*і │/ Yі, (12.7)

де Y*і - розрахункова величина показника Y у момент часу і; Yі - фактична величина показника Y у момент часу і.

Якщо ε < 0,15 , вважається, що рівняння авторегресії може використовуватися при визначенні тренда тимчасового ряду економічного показника в прогнозних цілях. Через простоту розрахунку критерій ε часто застосовується при побудові регресійних моделей

Метод пропорційних залежностей показників спирається на тезу про те, що можна ідентифікувати деякий показник, який є найбільш важливим з позиції характеристики діяльності компанії, що завдяки такій властивості міг би бути використаний як базовий для встановлення прогнозних значень інших показників у тому змісті, що вони "прив'язуються" до базового показника за допомогою найпростіших пропорційних залежностей. Як базовий показник найчастіше використовується виручка від реалізації або собівартість реалізованої (випущеної) продукції.

Послідовність процедур даного методу така: ідентифікується базовий показник (наприклад, виторг від реалізації), визначаються похідні показники, прогнозування яких становить інтерес В (зокрема, до них можуть відноситися показники бухгалтерської звітності в тій чи іншій номенклатурі статей, оскільки саме звітність являє собою формалізовану модель, що дає досить об'єктивне представлення про економічний потенціал компанії). Як правило, необхідність і доцільність виділення того чи іншого похідного показника визначаються його значущістю в звітності.

Для кожного похідного показника встановлюється вид його залежності від базового показника: P=f(B). Найчастіше вибирається лінійний вид цієї залежності.

При розробці прогнозної звітності насамперед складається прогнозний варіант звіту про фінансові результати, оскільки в цьому випадку розраховується прибуток, що є одним з вихідних показників для розроблювального балансу.

При прогнозуванні балансу розраховують насамперед очікувані значення його активних статей. Що стосується пасивних статей, то робота з ними завершується за допомогою методу балансового ув'язування показників, а саме, найчастіше виявляється потреба в зовнішніх джерелах фінансування.

Власне прогнозування здійснюється в ході імітаційного моделювання, коли при розрахунках варіюють темпами зміни базового показника і незалежних факторів, а його результатом є побудова декількох варіантів прогнозної звітності. Вибір найкращого з них і використання надалі як орієнтиру роблять вже за допомогою неформалізованих критеріїв.

Друга ситуація - наявність просторової сукупності - має місце в тому випадку, якщо з деяких причин статистичні дані про показник відсутні або є підстава думати, що його значення обумовлюється впливом деяких факторів. У цьому випадку може застосовуватися багатофакторний регресійний аналіз, що являє собою поширення простого динамічного аналізу на багатомірний випадок.

Третя ситуація - наявність просторово-тимчасової сукупності - має місце в тому випадку, коли:

а) ряди динаміки недостатні за своєю довжиною для побудови статистично значущих прогнозів;

б) аналітик має намір врахувати у прогнозі вплив факторів, що розрізняють за економічною природою і їх динамікою. Вихідними даними служать матриці показників, кожна з яких являє собою значення тих самих показників за різні періоди чи на різні послідовні дати.

Детерміновані методи, що припускають наявність функціональних чи жорстко детермінованих зв'язків, коли кожному значенню факторної ознаки відповідає цілком певне невипадкове значення результативної ознаки. Як приклад можна навести залежності, реалізовані в рамках відомої моделі факторного аналізу. Використовуючи цю модель і підставляючи в неї прогнозні значення різних факторів, наприклад виторгу від реалізації, оборотності активів, ступеня фінансової залежності та інших, можна розрахувати прогнозне значення одного з основних показників ефективності - коефіцієнта рентабельності власного капіталу.

Іншим наочним прикладом служить форма звіту про фінансові результати, що являє собою табличну реалізацію жорстко детермінованої факторної моделі, яка зв'язує результативну ознаку (прибуток) з факторами (доход від реалізації, рівень витрат, рівень податкових ставок та ін.).

Тут не можна не згадати про ще одну групу методів, що ґрунтуються на побудові динамічних імітаційних моделей підприємства. У такі моделі включаються дані про плановані закупівлі матеріалів і комплектуючих, обсяги виробництва і збуту, структуру витрат, інвестиційну активність підприємства, податкове оточення і т.д. Обробка цієї інформації в рамках єдиної фінансової моделі дозволяє оцінити прогнозний фінансовий стан компанії з дуже високим ступенем точності. Реально такого роду моделі можна будувати тільки з використанням персональних комп'ютерів, що дозволяють швидко робити величезний обсяг необхідних обчислень.

Точність і перевірка прогнозів

Це важливий аспект прогнозування. Прогнозування майбутніх значень на регулярній основі утруднене через складну природу змінних. Тому необхідно включити в прогноз показник можливого відхилення значення змінної. Необхідність вибору еталона точності визначається:

- різними показниками одержуваних прогнозів;

- потребою мати в прогнозі кілька показників;

- важливістю контролю помилок прогнозу (у порівнянні з еталоном).

Помилка (ОШ) у прогнозі означає різницю між фактичним і прогнозованим значеннями:

ОШ = ФЗ – ПГ, (12.8 )

де ФЗ - фактичне значення; ПГ - прогноз.

Помилка позитивна, якщо прогноз занижений, і негативна, коли він завищений. Помилки в прогнозі впливають на рішення при виборі різних варіантів прогнозу і на результат використання технічного методу прогнозування.

Обчислення точності прогнозу. Визначити помилку в обрахованому значенні прогнозу неможливо, тому що невідоме його істинне значення. Але існує імовірність того, що помилка прогнозу не перевищить деяку величину чи максимальну помилку прогнозу, яку можна чекати із заданою імовірністю:

- математичне чекання (МО)

МО = , (12.9)

де ДЗ - дійсне значення;

- середнє квадратичне відхилення (СКО)

СКО = . (12.10)

Приклад. Обчислити МО і СКО на підставі даних, приведених у табл. 12.3.

Таблиця 12.3 - Вихідні дані

Вирішення

МО = = 2,75,

СКО = = 76/8 – 1 =10,86.

Використовуючи МО і СКО, можна порівняти результати експоненціального згладжування зі значеннями 0,1; 0,2 і 0,3 і вибрати те з них, що дасть найменше значення МО в СКО. Вибір робиться між прогнозом, що повільно реагує на зміни, і прогнозом, що реагує на випадкові зміни, тобто між точністю і гнучкістю.

Контроль прогнозу

Здійснюється порівнянням помилок прогнозу із заздалегідь визначеними значеннями (межами). На практиці контроль виконується за допомогою розрахунку відношення сукупної помилки прогнозу до відповідного значенню МО і використовується для спостереження за прогнозом:

П₀ = , (12.11)

де П₀ — показник відхилення.

Значення показників відхилення порівнюють з межами значень показників, заснованих на судженнях і досвіді. Відповідно до теорії імовірності з урахуванням нових законів розсіювання, відхилення випадкової величини від центра групування не перевищує трьох середніх квадратних відхилень. Тому значення показника відхилення повинне знаходитися в межах ± 4, що відповідає межам трьох стандартних відхилень.

Використання контрольних графіків.

Графік передбачає установлення верхніх і нижніх меж для окремих помилок прогнозу (замість сукупних помилок, як у випадку з показником відхилення). Ці межі кратні квадратному кореню зі СКО.

Графічне відображення помилок з використанням контрольної діаграми інформативно і наочно представляє відхилення, що виходять за встановлені межі.

Вибір методу прогнозування

Адекватно підібрані засоби прогнозування значно поліпшують якість прогнозу, оскільки:

- забезпечують функціональну повноту, вірогідність і точність прогнозу;

- зменшують тимчасові й матеріальні витрати на прогнозування.

Нa вибір методу прогнозування впливають

- сутність практичної проблеми, що підлягає вирішенню;

динамічні характеристики об'єкта прогнозування в ринковому середовищі;

вид і характер наявної інформації, типове представлення про об'єкт прогнозування;

- комбінація фаз життєвого, ринкового циклу товару чи послуги; період попередження і його співвідношення з передбачуваною тривалістю ринкового, життєвого циклу, циклу чи розробки модифікації товару, послуги; вимога до результатів прогнозування та інші особливості конкретної проблеми.

Усі перераховані фактори повинні розглядатися в системній єдності, тільки несуттєві можуть виключатися з розгляду. Прогнозуючий у результаті перед прогнозних досліджень повинен структурувати інформацію про об'єкт прогнозування, проаналізувати її і, вибравши, залишити відповідну умовам прогнозу. При підготовці рішення про вибір засобів прогнозування рекомендується виділити застосовані до умов задачі. Ті, котрі застосувати не можна, виключають. На практиці, вибираючи метод прогнозування, рекомендується враховувати два найбільш важливі фактори - витрати і точність. Слід з'ясувати, скільки грошей виділено на підготовку прогнозу, яка можлива ціна прогнозованих помилок і вихід. Кращий прогноз, як правило, являє собою оптимальну комбінацію точності й вартості.

При виборі методу прогнозування потрібно враховувати:

- наявність статистичних даних за необхідний період;

- компетентність прогнозиста, наявність електронно-обчислювальної техніки (ЕОМ);

- час, необхідний для збору й аналізу інформації.

- У ряді випадків для одержання незалежних прогнозів використовують одночасно кілька методів.

- Вимоги до прогнозів:

- своєчасність, з певним ступенем точності і визначеності інших показників;

- надійність, виражена в знакових одиницях (доларах, одиницях продукції, устаткуванні, кваліфікації персоналу і т.п. ) і зафіксована на папері;

- простота методики прогнозування для використання.

Висновки

1. Передбачення - це системна діяльність ОПР, персоналу управління, експертів спеціальних фірм. Воно здійснюється в науково обґрунтованій послідовності, підпорядкована певним (в основному емпіричним) вимогам закономірностей мислення, управління, організації праці. Передбачення залежить від індивідуальності людини, рівня її підготовки (професійної й особистої).

2. Розроблено й апробовані на практиці різні технології прогнозування. Однак відсутність необхідного методологічного забезпечення інтеграції знань різних наук і недостатні комплексні дослідження розумової діяльності людини не дозволяють забезпечити цілісну, струнку систему знань, рекомендацій із прогнозування. У зв'язку з цим існують різні класифікації методів прогнозування, для вирішення задач прогнозування недостатньо адаптований наявний математичний апарат і т.д.

3. Обґрунтованість вибору методу прогнозування визначається умовами його застосування і відповідності розв'язуваним задачам. На практиці використовують різні показники прогнозування, що відповідають певним вимогам до методів: точність, вірогідність, вартість, інформативність і т.п..

4. Методи прогнозування підрозділяють на якісні і кількісні. Якісні методи засновані на судженні, досвіді й експертизі; кількісні - на використанні статистичних даних за певний період часу чи на зв'язку між змінними. Жоден з цих методів не є універсальним.

5.Усі прогнози звичайно бувають неточними і, отже, треба встановлювати ступінь їхньої неточності чи невідповідності визначеному показнику. Розроблено різні рекомендації, що дозволяють розраховувати точності прогнозу, оцінювати ефективність тієї чи іншої методики і вибирати між різними методами прогнозування. Контроль прогнозу забезпечує адекватність його виконання. На практиці рекомендується використовувати контрольну діаграму чи показник відхилення. Вибір методу прогнозування означає вибір методики, що відповідає поставленому завданню на прийнятному рівні витрат і точності.

Відмінність прогнозування і планування подана в додатку 12 а.

Питання до самостійного вивчення:

1. Як передбачення дозволяє зменшувати ступінь невизначеності майбутнього стану об'єкта керування?

2. Які цілі переслідує прогнозування?

3. Як Ви розумієте вираз "детермінований і стохастичний зв'язки"? Чому від точності їхнього опису залежить точність прогнозу?

4. Охарактеризуйте кількісні і якісні методи.

5. Які методи використовують при прогнозуванні економічної кон'юнктури?

6. Перелічіть методи вивчення інформації для прогнозування.

7. Наведіть класифікацію прогнозів. Обґрунтуйте залежність прогнозів і методів їх реалізуючих.

8. Охарактеризуйте основні методи прогнозування.

9. Прогнозування показника прибутку за балансовим методом.

10. Прогнозування фінансових результатів за моделлю Дюпона.

11. Прогнозування платоспроможності підприємства.

Література 2,5,10,11,12,14,18,2427,31,32,36.