Качественный (экспертный) подход хорошо подходит для выработки краткосрочных прогнозов и может сопровождаться проектировками, сделанными с использованием одного из количественных методов.
К наиболее известным методам качественного прогнозирования относятся четыре метода: мнения специалистов, метод Делфи, голосование торговых агентов и изучение покупателей.
Опрос специалистов
Прогнозы относительно будущих продаж делаются на основе усреднения мнений работников или экспертов подразделений: продаж, производства, финансов, закупок. Обычно этот подход используется совместно с каким-нибудь количественным подходом, например, методом экстраполяции тренда. Менеджеры корректируют прогнозы в соответствии с собственными ожиданиями.
Преимуществом метода прогнозирования на основе мнения специалистов является быстрая, простая оценка без расчета статистических показателей. В случае отсутствия соответствующих данных этот метод может оказаться единственным подходящим способом прогнозирования.
Недостаток метода связан с так называемым групповым мышлением, которое определяет набор проблем: высокую согласованность точек зрения, устранение разногласий и критического мышления из-за прессинга внутри группы, сильное руководство, также способствующее выработке единодушного решения, и изоляция группы от внешних мнений.
Метод Делфи
Метод Делфи использует опрос экспертов в индивидуальном порядке. Чтобы предотвратить выработку единодушного решения под влиянием факторов персонального свойства, эксперты в группу не объединяются. Внешняя сторона анализирует прогнозы и сопровождающую их аргументацию и направляет обобщенную информацию и вопросы для уточнения экспертам повторно до тех пор, пока не выработается согласие.
Метод хорошо работает для долгосрочного планирования. Эксперты отвечают по опросникам, что устраняет недостатки группового подхода. Обсуждения не проводятся, отсутствует групповой прессинг, и в результате повышается достоверность ответов.
К главным недостаткам метода Делфи относятся низкая надежность и отсутствие согласованности в общем решении.
Голосование торговых агентов
В некоторых компаниях в качестве источников прогнозов привлекаются торговые агенты, имеющие непосредственный контакт с покупателями, так как считается, что именно люди, близкие к конечным покупателям, могут оценить состояние будущего рынка. Результаты, полученные внутри компании с помощью других количественных или качественных методов.
К преимуществам метода голосования относятся:
1. Прост в понимании и использовании
2. Основывается на специальных знаниях людей, близких к практике
3. Может закрепить ответственность за теми, кто влияет на результат больше всего
4. Позволяет классифицировать информацию применительно к региону, товару,
покупателю и торговому агенту.
К недостаткам относится то, что торговый агент может быть излишне оптимистичен или пессимистичен относительно ожидаемых продаж, также могут возникать неточности вследствие экономических событий, находящихся вне его контроля.
Изучение покупателей
Некоторые компании самостоятельно исследуют рынок с целью классификации покупателей. Изучение проводится с применением телефонных контактов, персонального интервьюирования и анкетирования. В дальнейшем с помощью расширенного статистического анализа обобщаются результаты опросов и проверяются гипотезы о поведении покупателей.
Достоинством экспертных (качественных) методов является их относительная простота и применяемость для прогнозирования практически любых ситуаций, в том числе в условиях неполной и неточной информации. Важной особенностью этих методов является возможность достаточно точно прогнозировать качественные характеристики рынка, например, изменения социально-политического положения на рынке или влияние экологии на производство и потребление тех или иных товаров.
К недостаткам экспертных методов относятся: определенный уровень субъективизма, а также известная ограниченность суждений экспертов вследствие недостатка знаний и неполноты исходных данных. Количественные методы прогнозирования
Интуитивные модели
Интуитивное прогнозирование использует только анализ наблюдений прошлого периода: объема продаж, прибыли и денежного потока. При этом не предпринимаются попытки объяснить причинные взаимосвязи, которые лежат в основе модели прогнозирования.
Интуитивные модели могут быть двух типов. К первой относятся простые модели проектирования, использующие данные последних наблюдений, без применения статистического анализа. Ко второй относятся модели, которые, будучи интуитивными, тем не менее являются достаточно сложными и реализуются с помощью компьютера. Например: классическая декомпозиция, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и некоторые другие.
К преимуществам интуитивного подхода относится дешевизна, а к недостаткам -то, что эти модели не рассматривают никакой причинно-следственной взаимосвязи, лежащей в основе прогноза.
Рассмотрим простой пример интуитивного подхода:
1. Определяем продажи следующего периода, равными фактическому объему продаж текущего периода. Обозначим будущий объем продаж как Yt+i и фактический объем продаж как Yt, тогда:
2. Если мы рассматриваем тенденции, то Формула учитывает наблюдаемое по последним данным абсолютное изменение прогнозируемой величины от периода к периоду.
3. Если требуется использовать показатель относительного изменения, а не абсолютную величину, то YVi= Yt-Yt., каждой из трех моделей, описанных выше:
Интуитивные модели могут применяться для прогнозирования продаж, прибыли и денежного потока при минимальном использовании компьютера.
Методы сглаживания
Методы сглаживания представляют собой наивысшую форму интуитивного моделирования. Основные виды: скользящее среднее (проще) и экспоненциальное сглаживание.
Скользящее среднее
Скользящее среднее пересчитывается, как только поступают новые данные. Менеджеры получают возможность при расчете среднего значения каждый раз учитывать данные последних наблюдений. Можно отметить, что выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных.
Преимущества и недостатки:
Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается. Однако имеются два ограничения:
-Необходимо хранить большой объем данных от периода к периоду
-Все данные - и прошлых периодов и текущие - взвешиваются с одинаковыми
коэффициентами. Наверное, стоит присваивать данным текущего периода больший
весовой коэффициент, если они важнее.
Метод экспоненциального сглаживания свободен от указанных недостатков. Экспоненциальное сглаживание
Экспоненциальное сглаживание - популярный метод краткосрочного прогнозирования. Использует взвешенное среднее данных прошлых периодов как основу для прогнозирования. При этом большие весовые коэффициенты присваиваются более поздним данным и меньшие - данным наблюдений прошлых периодов. Считается, что будущее больше зависит от более близкого прошлого и меньше - от удаленных по времени наблюдений.
Метод эффективен в случае, когда допускаются случайные изменения и отсутствуют колебания сезонного характера. К недостатку метода относится то, что он не учитывает отраслевые и экономические факторы, такие, как рыночные условия, цены, эффект от действия конкурентов.
Регрессионный анализ
Это статистическая процедура для математической оценки зависимости между зависимой и независимой переменной.
Моделирование
Финансовая модель или модель бюджетирования