Подготовка к сеансу – составление заговора Благодаря посвящению в Живу человек соединяется с изначальной силой творения, поэтому его энергетика и возможности значительно возрастают: настолько, насколько он сам позволяет себе измениться к лучшему.У него возникает

Составление заговора Заговор Живы – это окончательная словесная формула, включающая в себя полный мыслеобраз желаемых событий, составленная как свершившееся событие.1. Образ должен быть представлен как стоп-кадр в фильме или маленький видеоролик.2. Образ должен

Заговоры. самостоятельное составление заговоров Заговоры В старые времена различие между заговором и молитвой было незначительным. Ранние христиане включали в заговоры святые имена, полагая, что их эффективность основана на вере в Бога. Вот пример широко

Самостоятельное составление заговоров В Библии сказано, что «в начале было Слово». То есть весь мир пошел от него, поскольку «Слово было Богом». Таким оно во многом осталось и поныне, ведь и сейчас словом можно убить, а можно воскресить, если, как говорят, сказано

Шаг 12 Составление программ для чужого сознания

При разработке прогноза сбыта важны комплексный подход, использование одновременно нескольких методов прогнозирование и сопоставление полученных результатов. Среди этих методов наиболее распространенными являются следующие:

1) Метод экспертных оценок (в том числе мнение группы руководителей и комбинация мнений работников сбыта). Подобный метод составления прогноза наиболее подходит для новых предприятий, не имеющих достаточно опыта в использовании других методов. Этот метод применим и тогда, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта тех или иных видов изделий.

2) Экстраполяция тенденций и цикла. При использовании этого метода неизбежны ошибки, однако он неизменно применяется при прогнозировании сбыта, низкий процент предсказания последствий социально-экономических явлений не способствует высокой точности прогноза. Применение данного метода возможно в том случае, если в распоряжении аналитика находятся массивные объемы информации по различным направлениям деятельности фирмы за последние 10 лет.

Использование данного метода базируется на следующих приемах:

А)Определение скользящих средних значений.

Диаграмма сбыта продукции чаще всего носит скачкообразный характер. Усреднение результатов наблюдений позволит построить кривую сбыта во времени. Усредняется подходящее число результатов наблюдений. При этом могут использоваться кварталы, что означает сложение первых трех результатов и деление суммы на три. Затем складываются результаты второго, третьего и четвертого наблюдений и делятся на три и т.д. Результат представляет собой квартальное скользящее среднее. Построенный график определить перспективные значения сбыта.

Б)Модели сглаживания.

Со временем проводится все больше наблюдений и определяется размер ошибок прогнозирования. При этом представляется рациональным учитывать прошлые ошибки при прогнозировании будущего. Один из способов – прибавление фиксированного процента ошибки прошлого месяца к действительному значению продаж прошлого месяца и использование результата для прогнозирования следующего месяца. С помощью этого метода можно получить вполне хорошие краткосрочные прогнозы. Подобные прогнозы полезны для планирования производства и управления запасами, но практически неприменимы для планирования финансовой деятельности.

3) Прогнозирование по портфелю заказов, то есть на основе имеющихся или предполагаемых заказов потенциальных покупателей продукции, что является предпочтительным для формирования объема сбыта в наукоемких производствах. Применение данного метода требует проведения специальных исследований по основным отраслям, потребляющим продукцию данного предприятия, сбора и обработки значительного статистического и фактического материала. Этот метод предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического комплекса, а также на предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы.

4) Корреляционный анализ, то есть определение статистически значимых факторов влияния на сбыт продукции компании. С помощью корреляционного отношения определяется теснота связи между уровнем сбыта и различными результатами хозяйственной деятельности предприятия, влияние на сбыт которых может быть логически доказано и обосновано. Таким образом, выявляются и ранжируются факторы(по степени их влияния) наиболее значимые факторы, в зависимости от которых в будущем может меняться объем сбыта. Этот метод требует специальных и дорогостоящих исследований. Наиболее точные результаты можно получить в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнктуре отраслях.

Эффективность применения того или иного метода целиком зависит от конкурентных условий и специфики хозяйственной деятельности предприятия и может быть определена только в системе общих мероприятий по исследованию рынка. В маркетинговоориентированных компаниях составляется несколько вариантов прогнозов с использованием различных методов (3-4 метода). Затем полученные оценки сопоставляются с тем, чтобы установить возникающие расхождения оценок. Обычно считается, что прогноз составлен правильно, если разница между предполагаемым и фактическим сбытом не превышает 5%. Если эти расхождения значительные (разброс значений показателей прогнозов сбыта по различным методам превышает 10%), то, скорее всего при составлении прогноза сбыта по какой-либо методике были допущены ошибки.

В данной статье рассмотрен один из основных методов прогнозирования - анализ временных рядов. На примере розничного магазина с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

Одна из главных обязанностей любого руководителя - грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы нужны лишь для того, чтобы вносить в них коррективы, и в этом нет ничего страшного.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно приходится принимать решения, последствия которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том или ином способе проведения. Одним из таких способов является прогнозирование.

Прогнозирование - это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим прогнозирование объема продаж, используя метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд - это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда - общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики;

2) сезонной вариации - краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда;

3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

Для объединения отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим данный метод для определения объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов.

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

существующий тренд : объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

• сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

Первый этап анализа временных рядов - построение графика данных.

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем - сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если посмотреть на рис. 2, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

Если у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Средний объем продаж за первые четыре квартала = (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 - это тренд скользящих средних.

Но для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель , необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем продаж / Тренд = Сезонная вариация × Остаточная вариация. (3)

Результаты расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет сезонной вариации представлен в табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

На основании данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV - 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении прогноза продаж исходим из следующих предположений:

динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;

сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение ситуации. Например, на рынок может выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных предположениях, можно составить прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6.

Таблица 6. Составление прогноза продаж по кварталам салона «Часы» на 2009 г.

Из полученного прогноза видно, что товарооборот салона «Часы» в 2009 г. может составить 5814 тыс. руб., но для этого предприятию необходимо проводить различные мероприятия.

Полный текст статьи читайте в журнале "Справочник экономиста" №11 (2009 г.).

В соответствии с прогнозами, составленными КЕС, потребности стран общего рынка в энергии за период 1970-1985 гг. возрастут более чем вдвое - примерно до 1,8-2,0 млрд. т в пересчете на условное топливо , а среднегодовой прирост составит около 5%. По оценке, доля промышленности в общем потреблении составит 55%, бытовой сектор - 32 и транспорт - 13%. Структура топливного баланса стран общего рынка к 1985 г. будет следующей (в %) нефть - 65 природный газ - 15 твердое топливо - 9 атомная и гидроэнергия - 11.  

По степени охвата АИТ задач управления выделяют электронную обработку данных, когда с использованием ЭВМ без пересмотра методологии и организации процессов управления ведется обработка данных с решением отдельных экономических задач , и автоматизацию управленческой деятельности . Во втором случае вычислительные средства, включая суперЭВМ и ПЭВМ, используются для комплексного решения функциональных задач , формирования регулярной отчетности и работы в информационно-справочном режиме для подготовки управленческих решений . К этой же группе могут быть отнесены АИТ поддержки принятия решений , которые предусматривают широкое использование , моделей и ППП для аналитической работы и формирования прогнозов, составления бизнес-планов , обоснованных оценок и выводов по изучаемым процессам, явлениям произвол ственно-хозяйственной практики. К названной группе относятся и ши-  

A. Проверьте, чтобы цены были близки к прогнозу, составленному для Пятой Волны  

Гораздо легче программировать бары, выравниваемые по времени, но они не столь хороши для анализа, как бары, выравниваемые по рынку. Давайте рассмотрим в качестве примера бонды. Даже при том, что рынок бондов открывает торговлю в 8 20 утра, фактически завершая свои первые полчаса в 8 50, выровненные по времени бары начали бы измерять этот рынок в 8 00 утра, закончив первый бар в 8 30. В этом случае первые 1/2 часа (8 00-8 30) будут включать только 10 минут реально поступающих с рынка данных. Второй получасовой бар будет содержать информацию только за 20 минут первой половины часа и за 10 минут второй половины часа торговли. Другим примером выравниваемых по времени баров, создающих "ошибочные" максимумы, минимумы, и последние данные, могут служить часовые S P. В этом случае первый часовой бар S P содержит информацию, полученную с 9 00 до 10 00 утра, хотя она начинает поступать не ранее 9 30 Второй час ведет свой отсчет с 10 00, заканчивая его в 11 00 утра, вместо правильного начала в 10 30 и завершения в 11 30 утра. Очевидно, что при "неправильной" записи максимумов, минимумов и последних данных для этих внутридневных графиков все прогнозы, составленные по ним, также неверны. Не позволяйте чувству удовлетворения ослеплять себя. Некоторые трейдеры годами используют расчеты, полученные на выровненных по времени барах, имея результаты ниже среднего. Многие из этих трейдеров совершенно не понимают, как создаются такие прогнозы. Я вас уверяю, что плохая работа индикаторов может быть скорее результатом неподходящих данных, на основе которых они рассчитываются, чем несовершенства самих индикаторов или непонимания трейдером правил их использования  

Данный прогноз составлен на основе данных Министерства экономики РФ, прогнозных  

Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно нестандартных, например, прогнозирование рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные средними экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.  

К примеру, производители детского питания могут считать, что их продажи зависят от уровня рождаемости (зависят ли). Продажи экскаваторов зависят от объемов жилищного строительства . Таким образом, необходимо собрать данные по секторам/отраслям, относящимся к конкретному продукту, и провести анализ корреляции этой информации с данными о его продажах. Недостаток заключается в том, что можно использовать не ту зависимость или несколько различных индикаторов одновременно. Тем ие менее этот метод полезен для объяснения некоторых тенденций и даже для проверки прогнозов, составленных с помощью временных рядов или субъективных оценок.  

Учитываемые в прогнозе, составленном на основе опыта, факторы должны изменяться не только под воздействием тенденций, возникающих за определенный период времени, но и в результате оценки общих бизнес-условий. Это отражается в поступлениях, продуманных изменениях условий реализации или кредитной политики . Для усовершенствования данного подхода имеются предпосылки, если на практике существуют значительные различия между географическими регионами, потребителями или каналами сбыта.  

Однако некоторые маркетологи подвергают критике достоверность прогнозов, составленных по итогам подобных маркетинговых экспериментов . Главной причиной их негативного отношения является то, что на поведенческие особенности покупателя и его выбор в значительной степени влияет обстановка, в которой совершается покупка. В данном же случае, она далека от реальной.  

Таблица показывает полный прогноз сбыта , который применяют многие компании при составлении бюджетов . Заметьте, что сбыт за первый квартал детализирован, чтобы показать ожидаемый сбыт в каждом из трех месяцев. Прогноз (иногда называемый бюджетом сбыта) раскрывает предполагаемый сбыт по видам продукции и по районам. Этот общий прогноз представляет собой сводный прогноз, составленный на основе оценок сбыта по каждому району, где реализуется продукция.  

Другой недостаток метода проявляется в крупных компаниях. Так, если на каждом уровне комбинированного прогноза (т.е. на уровне сбытовых агентов , региональных управляющих) прогнозы составлены с чрезмерным количеством случайных показателей (например, недооценка), то комбинированный прогноз , составленный высшим управляющим по сбыту, может оказаться по сути бесполезным. Этот недостаток можно преодолеть, если определить степень случайности результатов прогноза и воспользоваться поправкой, основанной на прошлых результатах, или стимулировать всех сбытовых агентов к созданию более реалистичных прогнозов.  

В большинстве случаев прогноз, разработанный исходя из потребности, определяет верхний предел необходимого развития. Нижний предел устанавливается прогнозом, рассчитанным на основе дескриптивного подхода , и средний - прогнозом, составленным путем разработки программы заполнения "разрыва".  

Таким образом, наблюдения за относительными уровнями инфляции или за вызывающими ее причинами (как, например, различия в темпах увеличения денежной массы) могут использоваться для прогнозирования изменений обменных курсов . Однако данный подход не годится для составления прогнозов курсовых изменений на краткосрочный период . Курсы могут отличаться от прогнозов, составленных на основе паритета  

Из анализа рис. 4.3(6) следует, что, согласно оптимистическому прогнозу, составленному нашим финансовым менеджером , затраты на проведение финансовой операции (т.е. потенциальные убытки), которые формируются в момент t=0, должны окупиться в момент вр К моменту вк финансовая операция должна будет завершиться, так как, согласно этому оптимистическому прогнозу, будет достигнут требуемый уровень прибыли . Аналогичные моменты времени для пессимистического прогноза течения процесса формирования прибыли обозначены на рис. 4.3(6) через TJ и соответственно. Реальную траекторию процесса изменения прибыли в ходе финансовой операции по-прежнему будем отмечать на нашем рисунке жирными стрелками. Точки сочленения стрелок на рис. 4.3(6) обозначают моменты принятия текущих управленческих решений , изменяющих направление течения реального процесса.  

Прогнозирование с помощью гения. В основу этого метода заложена идея нахождения гения и получение от него интуитивного прогноза. Этот метод исключает использование рациональных и точных методов. Прогноз, составленный гением, невозможно проверить, что чревато для предприятия (фирмы), осуществляющего свою деятельность в условиях рынка, большими неприятностями.  

Основное отличие состоит в использовании различных методов финансового анализа при оценке инвестиционных проектов и бизнеса (расчет денежного потока , расчет приведенной стоимости, оценка риска и др.), так как методы бухгалтерского учета не обеспечивают адекватного описания происходящих и предполагаемых в будущем процессов. Однако применение методов финансового анализа часто не представляется возможным без использования бухгалтерской документации , соответствующих прогнозов, составленных в рамках финансового планирования деятельности предприятия.  

В директивных документах КПСС разработан комплекс мер по дальнейшему совершенствованию управления . В этом, аспекте особенно важное значение имеет развитие хозяйственной реформы на основе новых принципов планирования и экономического стимулирования развития общественного производства усиление работы по составлению социально-экономических прогнозов на длительную перспективу, по правильному сочетанию территориального и отраслевого планирования улучшение организационной структуры управления снизу доверху укрепление государственной дисциплины во всех звеньях народного хозяйства широкое использование современной вычислительной техники и экономико-математических методов все более широкое привлечение трудящихся к управлению. На данном этапе особенно большое значение имеет претворение  

Пропорция обмена валют разных стран. По большинству валют мира эти курсы постоянно колеблются, отражая изменение ситуации на валютных рынках . Колебания валютных курсов прямо влияют на все развитие мировой торговли , поскольку меняется степень выгодности покупок или продаж товаров на рынках различных стран. Поэтому для принятия решения о целесообразности заключения внешнеторгового контракта с фирмой той или иной страны целесообразно пользоваться информацией о прогнозах изменения валютных курсов к моменту выполнения контракта и проведения платежей. Составлением таких прогнозов для банков, ведущих операции с валютой на валютных рынках , а также коммерческих фирм занимаются во всем мире десятки компаний.  

Рассматриваемые методы используют при перспективном и текущем планировании , но их может оказаться недостаточно при составлении долгосрочных прогнозов , когда точно еще не известно, какими будут техника, технология, формы организации производства . Поэтому при прогнозировании дополнительно используют еще несколько методов.  

Соответствующие специалисты разработали несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. В табл. 8.2. кратко описаны основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации . Результаты прогнозирования включаются в цели организации , определяемые руководством.  

В процессе составления программы развития экономики Франции были разработаны прогнозы, охватывающие период до 1985 г. В табл. 16-V приводится прогноз энергетического баланса Франции до 1985 г.  

Однако после составления указанного прогноза потребность в энергии уже в 1968 г. достигла уровня, предполагавшегося на 1970 г. Этот факт вызвал необходимость внести поправки в прогноз по энергетике. Среднегодовые темпы роста валового национального дохода согласно пересмотренному плану в 1969-1975 гг. и в 1976- 1985 гг. были намечены в размерах соответственно 10,6 и 8,5-9,5%, а индексы промышленного производства по сравнению с базисным 1968 г. оценивались в 1975 и 1985 гг. соответственно в 392 и 945- 1074. По новой оценке потребность в энергии в переводе на нефть в 1975 и 1985 гг. соответственно составит 438 млн. м3 и 933- 1029 млн. м3, т. е. увеличится по сравнению с 1968 г. в 2,1 и 4,4- 4,8 раза (табл. 28-V).  

Это видно из сопоставления действительности с прогнозами, составленными такими известными организациями, как РЭНД корпорейшн, Комиссия 2000 года, Ресурсы для будущего, Гуд-зоновский институт, а также рядом буржуазных ученых.  

Статистические данные, которые могут быть полезны в качестве отраслевых данных в динамике, уже упоминались в настоящей книге. В главе 6 рассмотрены межфирменные сопоставления с использованием информации "Robert Morris Asso iates". Если учесть колебания потоков средств в течение достаточно продолжительного периода времени, включающего полный экономический цикл в отрасли, можно исчислить стандартное отклонение потоков средств. Затем нетрудно рассчитать для каждой отрасли коэффициент вариации , который, при задании конкретного доверительного интервала , позволит исчислить вероятность нехватки поступления средств по сравнению с прогнозом, составленным аналитиком на основе методов, описанных в главах 7 и 8.  

Приведем теперь прогнозы мирового потребления газа . Как и прогнозы потребления энергии в целом, они также изменяются в достаточно широких пределах. Например, в Отчете IIASA приведена вилка прогнозов, в несколько раз превосходящая минимальный прогноз, что показывает значительную неопределенность долгосрочных прогнозов . Расхождение вариантов прогнозов, составленных различными организациями, бывает весьма значительным . Это в основном обусловлено разным пониманием высоких и низких сценариев, входные данные для которых не всегда оговариваются. Диапазон, в котором происходит расхождение прогнозируемых величин, может достигать нескольких сотен процентов. Это еще раз свидетельствует о необходимости создания "прозрачной" прогнозной системы, позволяющей гибко учитывать различные сценарии мирового или регионального развития.  

Ключом к такому прогнозу являются показатели будущей динамики компании в целом, а среди них наиболее важны оценки объемов сбыта и норм чистой рентабельности (коэффициент, выражающий соотношение чистой прибыли и валовой выручки. - Прим. науч. ред.). Один из способов построения прогноза сбыта заключается в предположении о том, что компания будет функционировать так же, как и в прошлом, и поэтому необходимо просто экстраполировать ее прошлые тенденции. Например, если в прошлом объемы реализации продукции у компании росли на 10% ежегодно, при таком подходе к прогнозированию можно предположить, что и в будущем они будут расти именно этим темпом. Конечно, если имеются какие-то данные общеэкономического или отраслевого характера о том, что объемы сбыта у компании будут расти быстрее или, наоборот, медленнее, чем в прошлом, прогноз должен быть скорректирован. Скорее всего, этот наивный, упрощенный подход к прогнозированию будет столь же эффективен, сколь и прогнозы, составленные на базе более сложных методов. Как правило, прогноз объемов сбыта охватывает период от одного до трех лет попытка продлить его за эти пределы ведет к росту неопределенности и резко снижает качество прогноза.  

Приковав к себе менеджеров "золотыми цепями", Дженин способен создать напряжение, которое движет фирму вперед. "Ключ к системе, - поясняет один из менеджеров компании, - это прогноз прибыли ". Как только прогноз составлен, рассмотрен и согласован, менеджер обязан отчитаться перед Дже-нином о его выполнении. Именно так возникает напряжение, от которого зависит успех. Напряжение пронизывает всю компанию, вызывая честолюбивые устремления, возможно даже возбуждение, но всегда с примесью страха что произойдет, если цель не будет достигнута 14  

Прогнозы полезны для планирования и осущест- изменения, что основанный на опыте прогноз бу-вления деловых операций только в том случае, дет бесполезным Дают ли данные по подобным если компоненты прогноза тщательно продуманы, продуктам (или вариантам развития) основания а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откро- для составления прогноза о судьбе вашего продух-вен но названы. та Насколько просто или недорого можно будет Существует несколько способов сделать это получить надежную информацию об опыте прошлого   научно обоснованную                         Маркетинг менеджмент (1998) -- [