Комплексный экономический анализ (стр. 27 )

Долгосрочные прогнозы составляются на срок свыше 5 лет, а многие крупные предприятия составляют прогнозы на срок до 50 лет. Значение долгосрочного прогноза зависит от сферы деятельности предприятия.

Например, предприятия, занятые добычей полезных ископаемых, часто планируют разработку дополнительных ресурсов и нового оборудования за десятилетия до того, как они понадобятся.

Методы прогнозирования. Наибольшее распространение получили следующие методы прогнозирования сбыта.

Мнение группы руководителей. На небольших предприятиях руководитель маркетинга подготавливает оценку будущего сбыта. Затем группа руководителей обсуждает и оценивает этот прогноз. Окончательное решение принимает группа в составе руководителя маркетинга, руководителя производства, сотрудника, отвечающего за финансы, и руководителя предприятия.

Метод используют на предприятиях, не имеющих опыта прогнозирования и планирования, в условиях, когда руководители не располагают статистикой сбыта и рынка.

Комбинация мнений работников службы сбыта. Торговые агенты подготавливают оценки, которые рассматриваются и обобщаются их руководителями. Обобщенные оценки представляются руководителю службы маркетинга. Руководитель службы маркетинга готовит сводный прогноз, основанный на отчетах работников сбыта.

Метод применяется в областях, для которых большое значение имеет знание мнений клиентов, например в сбыте промышленного оборудования.

Прошлый товарооборот. В качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем используются данные о сбыте за прошлый период. Предполагая, что товарооборот следующего года будет отличаться от текущего так же, как товарооборот текущего года отличается от прошлогоднего:

Товарооборот следующего года = Товарооборот текущего года х Товарооборот текущего года / Товарооборот прошлого года.

Метод может применяться на предприятиях стабильных отраслей в стабильных условиях, например в сфере коммунального хозяйства.

Анализ тенденций и циклов. Изучается несколько основных факторов: долгосрочные тенденции роста предприятия, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта предприятия и возможные нерегулярные влияния забастовок, технических изменений и появления новых конкурентов.

Этот метод требует подбора и обработки статистических данных и может быть использован для долгосрочных прогнозов в отраслях, развитие которых тесно связано с общей экономической конъюнктурой.

Математические модели. Используются регрессионные, структурные и имитационные модели с целью выявить изменения в экономике и определить характеристики деятельности предприятия, связанные с вероятным будущим объемом сбыта. Прогнозы основываются на оценках влияния выявленных таким образом факторов. Прогнозируемый объем сбыта может зависеть от явных и скрытых факторов. Для оценки влияния факторов нужно установить:

1) наличие и тесноту корреляционной связи между объемом сбыта и показателями, характеризующими те или иные факторы;

2) временные лаги, т. е. сдвиги во времени, которые определяют, когда изменения факторов станут сказываться на объеме сбыта;

3) регрессионные или структурные модели, характеризующие влияние различных факторов на сбыт.

Рынок для товаров данной отрасли производства и доля предприятия на рынке. Делается прогноз сбыта всей отрасли, а потом оценивается доля рынка, которую может получить предприятие. Если предприятию доступны отраслевые прогнозы, то этот метод может упростить подготовку прогнозов сбыта.

Метод может применяться на предприятиях, действующих в отраслях с развитой отраслевой статистикой.

Оценка риска прогнозов может основываться на исчислении коэффициентов вариации прогнозируемых показателей. Если прогнозирование осуществляется на основе статистических данных с помощью эконометрических моделей, то программные средства статистических пакетов дают оценки как ожидаемых значений прогнозов, так и значений их стандартных отклонений, что позволяет определять величины коэффициентов вариации.

При прогнозировании путем экспертных оценок для определения риска необходимо использовать сценарный подход и получить наиболее вероятные, пессимистические и оптимистические оценки, которые могут даваться в трех или пяти вариантах. В случае трех вариантов прогноза наиболее вероятное значение можно принимать с вероятностью 50%, а пессимистический и оптимистический варианты - с вероятностью 25% каждый. В случае добавления весьма пессимистического и весьма оптимистического вариантов их можно принимать с вероятностью 5% за счет снижения вероятности пессимистического и оптимистического вариантов до 20%.

При использовании сценарного подхода получают дискретное распределение вероятностей прогнозируемого показателя. Напомним, что в этом случае ожидаемую величину показателя представляют в следующем виде:

где TR - ожидаемая величина показателя;

- i-й возможный вариант;

- вероятность реализации i-го варианта;

n - число вариантов;

- суммирование по всем n возможным вариантам.

Затем рассчитывается дисперсия дискретного распределения следующим образом:

где - дисперсия показателя;

- среднее квадратическое отклонение - стандартная ошибка.

Далее подсчитывается среднее квадратическое отклонение:

После чего определяется коэффициент вариации:

Если величина коэффициента вариации превышает 0,33-0,50, то прогноз следует признать недостаточно точным для целей планирования.

Пример. Эксперты (группа руководящих работников предприятия) оценили возможности сбыта на следующий квартал (табл. 5.2).

Таблица 5.2

Прогноз сбыта

#G0Сценарии	Валовая выручка, млн руб.	Вероятность реализации
Весьма пессимистический	-3,0	0,05
Пессимистический	6,0	0,20
Наиболее вероятный	11,0	0,50
Оптимистический	14,0	0,20
Весьма оптимистический	19,0	0,05

Предполагаются пять возможных вариантов, в том числе весьма пессимистический, при котором из-за неудовлетворительного качества продукции ее возврат превзойдет сбыт.

Оценим ожидаемую выручку и риск. Используя (5.3), находим

TR = -3 х 0,05 + 6 х 0,2 + 11 х 0,5 + 14 х 0,2 + 19 х 0,05 = 10,3 млн руб.

Дисперсия по (5.4) составит:

= (-3 - 10,3) х 0,05 + (6 - 10,3) х 0,2 + (11 - 10,3) х 0,5 + (14 - 10,3) х 0,2 + (19 - 10,3) х 0,05 = 19,31.

Среднее квадратическое отклонение доходности составит млн руб., а коэффициент вариации по

Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что точность прогноза невелика, но при отсутствии других возможностей прогнозирования выручки величина 10,3 млн руб. может быть использована для планирования.

Оценка и пересмотр прогнозов. Для того чтобы учесть изменившиеся условия и исправить ошибки, зачастую необходимо проверять и пересматривать прогнозы - в зависимости от компании, отрасли и продукта. Некоторые эксперты считают, что разница между предполагаемым и фактическим сбытом, составляющая 5% на любом этапе, требует немедленного повторного прогноза.

Проверять прогноз и фактические результаты сбытовой деятельности следует периодически в конце каждого планового периода. Кроме того что проверка позволяет оценивать использованные данные, выявляя ошибки, новые отношения и новые факты, она дает представление о том, как следует действовать при составлении будущих прогнозов.

Непрерывное прогнозирование. При непрерывном внутрифирменном планировании предприятия пересматривают и разрабатывают прогнозы на плановый период ежемесячно, т. е. прогнозирование ведется непрерывно. Например, при годовом плановом периоде прогноз охватывает плановый период с января по декабрь. В конце декабря прогноз как основа плана перерабатывается и составляется прогноз на период с января по декабрь следующего года. В конце января прогноз перерабатывается, составляется прогноз на период с февраля по январь следующего года и т. д. Этот процесс создает непрерывный квартальный и годовой прогноз.

5.5. Управление качеством

Качество и удовлетворенность потребителя. При традиционном понимании качества, которое носит технический характер, анализ хозяйственной деятельности сводится к изучению издержек, связанных с производством брака, его исправлением, изучением издержек утраченных возможностей, имеющих место в связи с производством продукции низких сортов.