Эссе на тему Прогнозирование результатов деятельности предприятия

Содержание:

Введение:

Заключение:

Фрагмент текста работы:

Прогнозирование
результатов деятельности предприятия

Прогнозирование
важно для многих аспектов современного бизнеса. Организации разрабатывают планы,
которые вступают в силу в какой-то момент в будущем, поэтому им нужна
информация о преобладающих обстоятельствах.

Эта
информация должна быть прогнозируемой; но, к сожалению, прогнозирование — это
сложная ситуация, и, несмотря на его важность, прогресс во многих областях был
ограниченным.

Современный
глобализованный бизнес-рынок, систематический переход от производства к
производству и рост экономики, ориентированной на потребителя, привели к
гораздо более сложному миру прогнозирования. Прогнозистам предлагается
разработать планы расширения географии, увеличения числа каналов продаж и более
широких, более разнообразных и более коротких продуктовых линий жизненного
цикла. Эта сложность означает, что рынки более динамичны, а бизнес-среда
нестабильна.

Важность
прогнозирования заключается в нахождении в широком спектре обстоятельств
планирования и принятия решений. Важно отметить, что прогнозирование может
стать полезным инструментом для управления во многих подразделениях организации.
В маркетинге большое количество решений можно значительно улучшить, связав их с
надежными прогнозами размера рынка и характеристик рынка. Имея это в виду, например,
компания, которая производит и продает электрические устройства, должна быть в
состоянии спрогнозировать, каким будет спрос на каждый из ее продуктов в
зависимости от географического региона и типа потребителя[1].

В
производстве существенной потребностью в прогнозировании является область
спроса на продукцию. Это связано как с прогнозированием объемов, так и с тем, чтобы
организация могла планировать свой график производства и соответствующим
образом организовывать свои запасы. Еще одна область, которая в последние годы
во многом связана с прогнозированием, — это финансы и бухгалтерский учет. Эти
отделы должны прогнозировать денежные потоки и темпы, с которыми будут
происходить различные расходы и доходы, если они хотят поддерживать ликвидность
компании и операционную эффективность.

В
связи с нынешними сложными экономическими условиями, с которыми сталкиваются
все бизнес-рынки, важность прогнозирования стала более настоятельной, чем когда-либо.

Методы
прогнозирования можно разделить на три основные категории:

1. количественные
или статистические;

2. качественный
или субъективный;

3. горизонт прогнозирования.

1. Количественные
прогнозы основаны на математических моделях и предполагают, что прошлые данные
и другие соответствующие факторы могут быть объединены в надежные прогнозы на
будущее.

При
подготовке количественного прогноза он должен начинаться с ряда наблюдаемых
значений, прошлых данных или наблюдений. Эти наблюдения могут отражать многие
вещи, от фактического количества проданных единиц до стоимости производства
каждой единицы до числа занятых людей[2].

Количественные
прогнозы можно разделить на два альтернативных варианта: проективные и
случайные.

Проективные
методы основаны на исторических данных и известны как временные ряды.

Они
могут быть использованы для выявления систематических сезонных отклонений в
данных, циклических закономерностей, тенденций и темпов роста тенденций. Временные
ряды анализируют данные, чтобы выяснить, какие модели существуют, а затем
разработать подходящее уравнение прогноза.

Основными
методами прогнозирования, включенными в эту категорию, являются скользящая
средняя, экспоненциальное сглаживание и модель тренда и сезонности.

Скользящая
средняя учитывает расчет среднего значения выборки, а затем прогнозирует
следующий период, имея в качестве драйвера это среднее значение. Это правильный
метод для того, чтобы предсказать на основе ряда данных, которые показали
регулярные исторические закономерности и где есть длинный ряд. Кроме того, они
подходят для прогнозирования сезонных продаж, но они не могут точно предсказать
быстрые изменения на рынках.

Экспоненциальное
сглаживание является наиболее популярным и экономически эффективным из
статистических методов. Он основан на принципе, что последние данные должны
быть более взвешены и сглаживать циклические колебания, чтобы прогнозировать
тенденцию. Он опирается на идею о том, что по мере старения данных они
становятся менее актуальными и им следует придавать меньший вес. Для того, чтобы
сделать этот расчет, необходимо старое среднее значение, фактический новый
спрос и весовой коэффициент.

Модель
сезонности и тренда. Спрос можно разделить на отдельные части и более конкретно:
базовое значение, которое характеризует основной спрос, который должен быть
скорректирован с учетом сезонности и тренда; тренд, который представляет собой
изменение спроса; сезонность, которая представляет собой циклическое изменение
вокруг тренда и, наконец, шум, который является случайным эффектом.

Основное
предположение, лежащее в основе случайных методов, заключается в использовании
уточненной и конкретной информации о переменных для разработки корреляции между
ведущим событием и прогнозируемым событием. Идея основана на гипотезе о том, что
существует заметная связь между прогнозируемой переменной и измеримой
независимой переменной. Типичным примером случайных методов является метод
регрессии. При использовании регрессионного метода прогноз спроса основан на
связи одного события с другим. Использование регрессионного метода требует
большого объема данных для переменной прогноза и случайных переменных[3].

2. Качественные
прогнозы основаны на мнениях, знаниях и навыках, а не на более формальном
анализе. Они используются там, где нет исторических данных.

Эти
типы прогнозов являются одним из самых простых и широко используемых доступных
подходов к прогнозированию. Основная идея заключается в том, чтобы полагаться
на корпорацию руководителей, обсуждая и решая как группа, какова их лучшая
оценка для прогноза. Наиболее важными методами оценки являются метод Дельфи, исследования
рынка и исторические аналогии.

В
методе Дельфи по крайней мере два раунда прогнозов получаются независимо от
небольшой группы экспертов. Эта группа может состоять из пяти-двадцати опытных
и подходящих экспертов и опрашивать их на предмет их прогнозов и причин. Эксперты
на самом деле никогда не встречаются и, как правило, не знают, кто другие члены
группы. После каждого раунда прогнозы экспертов суммировались и сообщались
экспертам. Цикл может продолжаться от второго до третьего раунда и так далее, если
это уместно. Как правило, метод Дельфи используется для получения узкого
диапазона прогнозов, а не единого представления о будущем.

Исследования
рынка. Наиболее разумным подходом к составлению прогноза продаж может быть
опрос клиентов. Очень просто спросить клиентов, каковы будут их вероятные
покупки в течение периода, который они хотят спрогнозировать. Поэтому компании
проводят опросы, чтобы собрать эти данные от клиентов, а затем, анализируя их
ответы, составляют прогнозы. Этот метод лучше всего использовать, когда число
пользователей невелико, когда они, вероятно, заявят о своем намерении совершить
покупку с разумной точностью и когда прогнозист знает степень конкуренции на
рынке и вероятную долю компании на общем рынке.

Историческая
аналогия. При ограниченных обстоятельствах может оказаться возможным
производить прогнозы, основанные на наблюдаемых закономерностях некоторых
аналогичных переменных в прошлом. Концепция этого метода основана на жизненном
цикле продукта, который предполагает, что большинство продуктов следуют
разумным стадиям внедрения, роста, зрелости, снижения. Теория жизненного цикла
продукта была применена во многих отраслях промышленности и оказалась полезной
при определении будущих стратегий для продуктов и услуг.

3. Горизонт
прогнозирования. Прогнозы могут быть классифицированы с точки зрения временного
интервала, который они охватывают в будущем.

Основными
типами прогнозов временных горизонтов являются долгосрочные, среднесрочные и
краткосрочные. Долгосрочные прогнозы охватывают временной промежуток в 3-10 лет
и используются при анализе стандартных обязательств и могут быть
охарактеризованы как стратегические решения.

Среднесрочные
прогнозы составляются на один год для поддержки планирования производства в
условиях высокой цикличности спроса и могут быть охарактеризованы как
тактические решения. Наконец, краткосрочные прогнозы охватывают период от одной
недели до трех месяцев, и они используются для контроля уровня производства и
пополнения запасов в условиях коротких колебаний спроса. Краткосрочные прогнозы
касаются оперативных решений.

Таким
образом прогнозирование считается одним из старейших видов управленческой
деятельности. В настоящее время компаниям становится все более необходимо делать
прогнозы. Отсутствие прогнозирования является основной причиной большинства
сегодняшних неудач в бизнесе. В прошлом товары можно было продавать только на
основе репутации компании, и прогнозирование не было слишком важным. В
сегодняшние более конкурентные времена настроения неприменимы, и фирмам, которые
не бросают вызов самим себе, чтобы сделать точный прогноз, на котором будет
основываться их будущее производство, будет все труднее выживать. [1]
Абдукаримов И. Т. Анализ финансового состояния и финансовых результатов
предпринимательских структур. М.: ИНФРА-М, 2016. [2]
Колмаков В. В. Совершенствование подходов и методик анализа финансового
состояния предприятия // Вестник НГИЭИ. 2015. № 12. С. 67-73. [3]
Гринавцева Е. В., Иода Е. В., Сарахманова В. В. Бухгалтерская (финансовая) отчетность:
техника составления. Воронеж: «Издательство Ритм», 2017.