Вопрос. Разработка прогнозной модели

Разработка прогнозной модели — это циклический процесс, включающий несколько этапов, на каждом из которых происходит тесное взаимодействие специалистов разработчика с экспертами клиента. Разработчик знает толк в методах прогнозирования, но хорошая модель получится лишь после выяснения всех деталей механизма исследуемой системы.

Результаты очередного этапа разработки модели могут потребовать сбор дополнительной статистической информации, выявление скрытых процессов функционирования исследуемой системы на стадии численного моделирования приводит к переработке концепции модели на стадии качественного моделирования и так далее.

На первом этапе построения прогнозной модели выявляется и формулируется проблема, стоящая перед клиентом. На основе этой формулировки ставится задача и определяется набор прогнозируемых показателей.

Следующий этап — это качественное моделирование исследуемой системы. Выдвигаются и оцениваются гипотезы касательно механизма функционирования исследуемой системы. Определяется набор факторов, воздействующих на прогнозируемый показатель, выясняется характер зависимости между ними.

Определившись с набором факторов и показателей, переходим к третьему этапу — сбору статистической информации. Для разработки прогнозной модели требуется достоверная статистическая информация об исследуемой системе. Статистическая информация — пища математических моделей. Чем больше статистики, тем лучше получится модель.

Четвертый этап разработки модели посвящен численному моделированию на основе собранной статистической информации.

В зависимости от используемых методик, модель может быть аналитической или алгоритмической. Аналитическая модель рассчитывает прогнозные значения на основе факторов. Алгоритмическая модель работает без факторов как таковых. Факторами алгоритмической модели являются время и прошлые значения прогнозируемого показателя.

Аналитические модели по сравнению с алгоритмическими, как правило, дают более точные прогнозы. Однако они могут давать сильную погрешность, если нет достоверной информации по всем факторам. Для расчета прогнозного значения нужно знать точные значения факторов в прошлом и будущем. Это является основным ограничением длины прогнозного периода в ходе применения аналитических моделей. Горизонт прогнозирования алгоритмических моделей сильно зависит от типа модели: он может не превышать одного периода, а может быть теоретически неограниченным.

Разработка аналитических моделей — это, как правило, более длинный и сложный процесс по сравнению с разработкой алгоритмических моделей. Аналитические модели отражают самую суть функционирования исследуемой системы. Алгоритмические модели отражают основные законы изменения прогнозируемого показателя. Это сезонность, цикличность, годовые и ежемесячные темпы роста, зависимость показателя от его предыдущих значений (автокорреляция).

Вопрос. Содержание понятий «неопределенность» и «риск» при разработке управленческих решений.

В хозяйственных организациях, в условиях недостаточной или ненадежной информации, руководителям различного уровня часто приходится разрабатывать управленческие решения (УР) и результаты реализации УР не всегда совпадают с запланированными. В таких случаях ссылаются на непредвиденные неопределенности или риски, которые становятся постоянными спутниками руководителей и специалистов большинства компаний.

Неопределенность проявляется на всех стадиях обработки информации. В основном неопределенность оценивают качественно (больше или меньше, выше или ниже), в некоторых случаях она оценивается в процентах, например, неопределенность информации составляет 30 %, неопределенность разработанного решения составляет 10 %. Неопределенность связывают с разработкой управленческого решения, а риск – с реализацией управленческого решения, т. е. с результатами (Рисунок 1) [3;с.105].

Рисунок 1 Неопределенности и риски в системе процедур УР

Неопределенности – основная причина появления рисков. Важной задачей руководителя является уменьшение объема неопределенностей, вызывающих риски потерь. Если имеется несколько УР, следующих друг за другом, то риски предшествующих УР становятся неопределенностями для последующих (Рисунок 2)

Рисунок 2 Трансформация рисков в неопределенности

Неопределенность можно рассматривать как явление и как процесс. Такое разделение позволяет применять разные методики для уменьшения общей неопределенности в деятельности руководителя. Как явление неопределенность – это набор нечетких или размытых ситуаций, взаимоисключающей или недостаточной информации. К явлению относятся и форс-мажорные события, которые могут возникнуть помимо воли и сознания конкретного работника и изменить намеченный ход событий. Как процесс неопределенность – это деятельность некомпетентного работника, принимающего ошибочные решения [7;с.128].

В практике неопределенность рассматривается как единое целое, в котором явление создается процессом, а процесс формирует явление.

Неопределенности разделяются на две группы: объективные и субъективные. Объективные не зависят от руководителя или специалиста, разрабатывающих или реализующих УР, при этом источник неопределенностей находится вне организации. Субъективные возникают из-за профессиональных ошибок, упущений, несогласованности. Источник неопределенностей при этом находится внутри организации. Субъективные неопределенности составляют основную часть суммарных неопределенностей, поэтому специалисту нужно научиться уменьшать субъективные неопределенности. Однако на смену одним неопределенностям приходят новые, отражая постоянное развитие всех процессов, свойственных управленческой деятельности.[19;с.146]

При разработке управленческих решений довольно трудно точно определить неопределенность, поэтому прибегают к различным видам ее оценки, которая базируется на характеристиках информации (объеме, ценности, насыщенности и достоверности), используемых информационных технологиях, профессионализме работников и характеристиках объекта управления.

Можно выделить четыре уровня неопределенностей:

– низкий, не влияющий на типовые процедуры разработки УР;

– средний, требующий пересмотра существенных процедур разработки УР;

– высокий, требующий создания новых процедур разработки УР;

– сверхвысокий, находящийся вне понимания специалистов при разработки УР [18;с.158].

Для уменьшения степени неопределенности необходимы консультации не только специалистов, но и случайных людей («позиция стороннего наблюдателя»).

Риск в экономическом аспекте предполагает потери, ущерб, вероятность которых связана с наличием неопределенности, а также выгоду и прибыль, получить которые возможно лишь при эффективной разработке и реализации управленческих решений. В управлении риск связан с характером и сложностью проблем, условиями разработки УР, прогнозированием результатов.

Основными характеристиками риска являются:

– размер вероятного ущерба или величина ожидаемого дополнительного дохода – результат деятельности в риск–ситуации;

– вероятность риска – степень свершения источника риска (события), измеряемая от 0 до 1;

– уровень риска – отношение величины ущерба (потерь) к затратам на подготовку и реализацию риск–решения, изменяющихся от 0 до 1, выше которого риск не оправдан;

– степень риска – качественная характеристика величины риска и его вероятности; различают высокую, среднюю, низкую и нулевую степени;

– приемлемость риска – вероятность потерь и вероятность того, что эти потери не превысят определенный уровень (рубеж);

– правомерность риска – вероятность риска находится в пределах нормативного уровня (стандарта) для данной сферы деятельности, который нельзя превысить без нарушения [9;c.79].

Внешние факторы источников риска:

– кризис социально-экономического развития страны и отдельных регионов;

– нарушение надежности или трудности формирования новых связей с потребителями, поставщиками;

– проблемы обеспеченности финансовыми, трудовыми, материальными и другими видами ресурсов.

Внутренние признаки выделения риска – функциональные особенности рисковой деятельности: производственной, финансовой, маркетинговой и др. Важным признаком выделения рисков является и содержание риска как результата рисковой деятельности.