Прогнозирование — процесс создания информационной базы планирования стратегии

Прогнозирование — это предвидение будущего состояния организационной среды, ее внутренних и внешних факторов, основанное на научных методах, видении и интуиции. Прогнозирование как род предвидения создает информационную базу о будущем состоянии значимых, с точки зрения разработки стратегии, факторов внутренней и внешней среды организации.

В предвидении будущего организации прогнозирование, с одной стороны, предшествует планированию, а с другой — является его составной частью. Прогнозирование используется на разных стадиях осуществления деятельности организации по планированию. Особую значимость оно приобретает в процессе диагностического этапа разработки стратегии, когда должны быть определены перспективы развития в той или иной сфере деятельности организации. Прогнозирование применяется с целью определения предпосылок для формирования общей, деловой и функциональной стратегии; оно также осуществляется на стадии реализации планов для оценки возможных результатов и их отклонений от плановых показателей. Преследуемая в данном случае цель — дополнительные управляющие воздействия для ликвидации отклонений.

Процесс «прогнозирование — планирование» можно рассматривать как некоторую систему, позволяющую последовательно и дозированно раскрывать неопределенности, связанные с внешней средой. По мере повышения уровня и темпа научно-технического прогресса, возрастания сложности объектов управления роль прогнозирования и планирования в системе разработки стратегии организации возрастает.

Отсутствие взаимосвязи «прогнозирование — планирование» может привести: к нарушению баланса между стратегической и оперативной деятельностью; к снижению эффективности принимаемых решений; к повышению риска в управлении из-за увеличения доли неопределенных условий.

Обобщенно прогнозирование — это процесс формирования вероятных суждений о состоянии объекта в будущем. В качестве объектов прогнозирования могут выступать процессы, явления, события, связанные с факторами организационной среды. В табл. 3.4 кратко описаны основные разновидности прогнозов, которые часто используются в соединении с разработкой стратегии организации.

Результатом процесса прогнозирования является прогноз — суждение, выраженное в словесной, математической, графической или другой форме, о возможном состоянии организации и ее среды в будущем; его можно использовать как основу для планирования. Прогнозы включаются в цели организации, определяемые руководством.

Таблица 3.4 Разновидности прогнозов

Как уже было отмечено, планирование и прогнозирование — это род предвидения, поскольку они связаны с получением информации о будущем.

Методы прогнозирования можно рассматривать как некий фильтр, через который должна пройти информация о внешней среде, прежде чем стать основой для принятия стратегических решений. Если метод может охватить внешнюю среду во всем ее многообразии, полученное фирмой представление о ней будет соответствовать действительности. Если же метод слишком многое отсеивает, данные, которые получит фирма, будут отражать действительность в искаженном и чрезмерно упрощенном виде.

Методы прогнозирования классифицируются по различным признакам. Можно выделить методы неформальные и формальные.

Таблица 3.5

Сравнительная характеристика прогнозирования и планирования

Неформальные методы в основном используются как вспомогательные средства для прогнозирования и выработки целей.

Другим неформальным методом прогнозирования является письменная информация, источники которой — периодические издания, профессиональные газеты и журналы, информационные бюллетени, статистические отчеты. Эта информация также легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная.

Формальные методы прогнозирования можно классифицировать по двум измерениям: уровню субъективности процесса прогнозирования и степени аналитичности этого процесса (рис. 3.2). Субъективные и объективные методы разделяют качественную и количественную область прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования — это группа субъективных методов, в основе которых лежат суждения специалистов (экспертов) в определенной области науки и практической деятельности относительно перспектив развития объекта прогнозирования. Здесь прогноз-

Рис. 3.2. Типология методов прогнозирования

ные экспертные оценки являются результатом профессиональных знаний и опыта, творческого видения будущего, интуиции или логических заключений экспертов.

Интуитивный подход используется для прогнозирования: объектов, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается предметному описанию или математической формализации; в условиях отсутствия достоверной статистики по характеристикам объекта; в условиях повышенного уровня неопределенности среды функционирования объекта прогнозирования; новых рынков (сегментов) в наукоемких отраслях и высоких технологий, которые подвержены сильному влиянию НТП; при серьезных временных и ресурсных ограничениях, не позволяющих использовать формальные методы; в экстремальных ситуациях.

Экспертные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные. Индивидуальные экспертные методы основаны на использовании мнений экспертов, не зависящих друг от друга, и применяются при прогнозировании в относительно узких областях деятельности. Наиболее часто применимы: метод интервью; аналитических экспертных оценок.

Метод интервью предполагает обсуждение прогнозистом и экспертом вопросов относительно перспектив развития прогнозируемого объекта по заранее разработанной программе. Эффективность такой оценки во многом зависит от личных качеств эксперта в части его способности в ограниченное время давать заключение по различным аспектам проблемы.

Аналитические экспертные оценки предполагают самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозного объекта. Этот метод позволяет эксперту использовать всю доступную информацию об объекте прогноза и имеет определенное достоинство относительно метода «интервью», заключающееся в отсутствии психологического давления на эксперта со стороны прогнозиста.

Индивидуальные экспертные методы малопригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий, где требуются знания эксперта не в определенной области, а необходимо компетентное мнение о развитии смежных областей деятельности.

Коллективные экспертные методы основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о важности и значении исследуемой проблемы с целью определения перспектив развития объекта прогнозирования. Данные методы включают: подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок; статистические методы обработки полученных данных. В настоящее время наиболее популярны методы: «круглого стола» («комиссий»), «мозговой штурм», Дельфи.

В рамках метода «круглого стола» специальная комиссия обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений экспертов и выработки единого мнения. Особенность этого метода заключается в том, что изначально эксперты в своих суждениях ориентированы и руководствуются в основном логикой компромисса, а это увеличивает риск получения искаженных результатов прогноза.

Метод «мозгового штурма» характеризуется коллективной генерацией идей и творческим решением проблем. Данный метод представляет собой свободный, неструктурированный процесс выдвижения идей по конкретной проблеме членами группы. Высказанная идея порождает либо творческую, либо критическую реакцию. В силу правила запрета на критику негативные реакции также порождают позитивные, т. е. продуктивные результаты. Таким образом, процесс выдвижения новых идей протекает в определенном смысле лавинообразно. Исследования эффективности «мозгового штурма» показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. При организации «мозгового штурма» кроме правила запрета на критику необходимо руководствоваться следующим: информация о проблеме должна предоставляться участникам за несколько дней до ее обсуждения; оптимальное число участников 10-15 человек, желательно различных профессий и специализаций; каждый может выступить несколько раз, но не подряд; приветствуется оригинальность и нетривиальность идей; чем больше выдвигается идей, тем лучше; оценка предложений производится позднее.

Результаты обсуждения считаются плодом коллективного труда всей группы.

Метод Дельфи используется для прогнозирования развития технологий, будущих открытий и изобретений, для которых не имеется достаточной теоретической базы в момент составления прогноза. Этот метод был разработан в 1964 г. сотрудниками научно-исследовательской корпорации REND О. Хелмером и Т. Гордоном и получил название от древнегреческого города Дельфы, прославившегося своими предсказателями.

Сущность метода Дельфи состоит в последовательном анкетировании мнений экспертов, практикующих в самых различных, но взаимосвязанных областях деятельности. Полученные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающий их коллективное мнение по избранной проблеме. Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о прогнозах развития объекта производятся исходя из следующих принципов: вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов; из-за возможного разброса мнений опрос проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются; все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса; эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства; в идеале опрос повторяется до совпадения мнений экспертов, реально — до получения наиболее узкого диапазона мнений.

При прогнозировании в целях минимизации расходов стремятся привлекать минимальное число экспертов при условии обеспечения ошибки результата прогнозирования не более b, где: 0 lt; b lt; 1. Рекомендуется определять минимальное число экспертов по формуле:

Nmin = 0,5 X (3/b + 5).

Количественные методы — это многочисленная группа, относящаяся к объективным методам, где процессы прогнозирования четко сформулированы, имеют определенную последовательность взаимосвязанных этапов. Они могут использоваться для прогнозирования, когда имеется объективная достаточная информация для выявления статистически достоверных тенденций и зависимостей. В отличие от других методов количественные в меньшей степени зависят от субъективного суждения людей. В зависимости от степени аналитичности процесса прогнозирования количественные методы разделяют на экстраполяционные и причинно-следственные (каузальные) методы, имеющие сложную структуру прогнозного процесса.

Экстраполяционные методы прогнозирования базируются на прошлых тенденциях изменения воздействующих факторов внешней среды. Они основаны на статистических данных по динамике определенного показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Таким образом, при помощи данных методов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. В их основе лежит идея стабильности причинноследственных связей и регулярность эволюции факторов организационной среды, что делает возможным использование экстраполяции. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном периоде, когда число изменений в среде минимально и ее характеристики существенно не изменяются. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени прогнозный показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за определенный временной интервал, например за последние три месяца.

Пример. Если объем продаж составил: в январе — 340 единиц; в феврале — 320 единиц;

• в марте — 360 единиц,

то прогноз продаж равен: (340 + 320 + 360)/3 = 340.

Если реальный показатель продаж за апрель составит 310 единиц, то прогноз продаж на май уже будет равен (320 + 360 + 310)/3 = 330, и т. д.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенный при помощи весовых коэффициентов.

Например, прогнозное значение продаж рассчитывается по формуле:

Qt = a х Qt + (1 - а) х Qt_v

где Q — сглаженный объем продаж в текущем периоде; a — константа сглаживания, выбираемая в интервале от 0 до 1 (ее значение мало при малых изменениях и приближается к 1 в случае больших изменений); Qt — объем продаж в период t; Qt_ 1 — объем продаж для периода t - 1.

В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.

Причинно-следственные методы (каузальные) — наиболее сложные методы прогнозирования из числа применяемых в настоящее время. Эти методы используются в ситуациях, где на прогнозный показатель влияет более чем одна переменная. При их использовании делается попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Этим предопределяется сложность аналитической структуры прогнозного процесса, когда устанавливается последовательность причинных связей, где первая зависимая переменная становится причинной переменной для второй зависимой переменной, которая в свою очередь может стать причинной для нескольких других зависимых переменных, влияющих на прогнозный показатель. Определение причинной структуры — это исходная точка математического моделирования, которая является составной частью каузального метода прогнозирования. Из причинно-следственных методов самые сложные — эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики в области экономики.

В качестве примера рассмотрим проблему прогнозирования посещения спортивного или другого массового мероприятия на стадионе. От ожидаемого количества людей зависит следующее: сколько нужно привлечь работников стадиона и сотрудников общественного порядка; сколько открывать мест питания; другие необходимые действия, обеспечивающие нормальное проведение мероприятия. Неправильная оценка вероятного посещения может привести к неоправданным издержкам или не обеспечит нормального проведения мероприятия. Для этой цели может подойти каузальная модель, определяемая математической зависимостью типа:

A = C + C, х X, + С2 х Х2 + ... + C х X,

o 1              1              2              2              n n

где A — прогноз посещаемости; X — переменные, от которых зависит посещаемость (день недели, время дня, прогноз погоды, если спортивная игра — как сыграла предыдущий матч команда, трансляция мероприятия по телевидению и др.); C — константы, определяемые методом статистического анализа данных по минувшим событиям.

Рассмотренные прогнозные методы имеют определенные достоинства и ограничения практического применения при стратегическом управлении. Прогноз на базе количественных методов основывается на объективных статистических данных и подразумевает экстраполяцию. Главная слабость этих методов в том, что они не позволяют действительно предсказать эволюцию развития рынка, поскольку такие методы не способны предвидеть какие-либо «поворотные точки». В лучшем случае они способны быстро учесть уже происшедшее изменение. Экспертные методы, имеющие качественный характер, в условиях высокого уровня нестабильности организационной среды способны стать важными инструментами восприятия реальности. Но следует учитывать, что по своей сути они субъективны и имеют очевидную ограниченность в надежности. Чисто качественному методу, в основе которого интуиция, творчество и воображение, свойственны значительные риски, и они должны в возможно большей степени проверяться с помощью доступных фактов и знаний.

В прогнозной системе организации различные методы должны рассматриваться не как взаимоисключающие, а как взаимодополняющие. Эффективная прогнозная система должна обеспечивать возможность использования любого метода. Хорошим средством для организации взаимодействия количественного и качественного подходов и для интегрирования данных, полученных различными прогнозными методами, является метод сценариев.

Сценарный метод — это формализованный метод прогнозирования, реализующий ситуационный подход в принятии управленческих решений. В условиях нестабильного поведения внешней среды стратегия может быть сформулирована только в ситуационной форме по принципу: что произойдет, если события будут развиваться соответствующим образом. Этот подход исходит из убеждения в том, что будущее никогда не может быть полностью измерено и управляемо. Он концентрирует внимание организации на неопределенности, которая характеризует любую рыночную ситуацию. В содержательном плане сценарный метод представляет собой практическую реализацию принципа последовательного разрешения этой неопределенности. Реализация этого подхода вносит в управление организацией дополнительную гибкость благодаря возможности разработки альтернативных планов и системы быстрого реагирования.

Сценарий — это описание будущих обстоятельств, составленное с учетом определенных предположений на основе вероятных вариантов развития. Прогнозы и предположения, на которых строится сценарий, должны включать все ключевые факторы, относящиеся к будущему конкретного бизнеса.

Сценарий как инструмент стратегического менеджмента разрабатывается, прежде всего, для того, чтобы: лучше понять рыночную ситуацию и ее эволюцию в прошлом; повысить чувствительность фирмы к изменениям во внешней среде; выявить возможные направления своих действий.

Благодаря повышению чувствительности к внешним факторам рассматриваемый комплексный метод позволяет повысить способность к предвидению и развить гибкость и адаптивность фирмы.

Как правило, рассматриваются три предварительных сценария будущего развития организационной среды: наиболее благоприятный (оптимистичный), наиболее неблагоприятный (пессимистичный) и наиболее вероятный. Вероятный сценарий — это вариант, на основе которого принимаются решения и разрабатывается стратегия. Рассмотрение других вариантов помогает менеджменту идентифицировать факторы, которые имеют большое значение для будущей деятельности.

Сценарии разрабатываются для определенных рамок будущего развития отрасли, технологии, рынков и их сегментов, стран и регионов и т. д. При определении стратегии метод сценариев обычно используется для предсказания возможных структурных изменений в какой-

либо отрасли и в вероятных конкурентных ситуациях. Все процедуры сценарного метода основаны на сочетании содержательного качественного анализа с формальными количественными методами исследований и широком применении современных информационных технологий. Исходным пунктом при использовании рассматриваемого метода всегда должен быть анализ настоящей ситуации, которая ведет к пониманию воздействующих факторов. Анализ текущей ситуации предполагает изучение прошлых тенденций изменения воздействующих факторов организационной среды. Для воздействующих факторов с неопределенным развитием в будущем должны быть сделаны предположения на основе экспертных методов. Возможный алгоритм техники сценариев, представленный на рис. 3.3, включает несколько взаимосвязанных этапов.

Рис. 3.3. Процесс разработки сценариев

Приведем краткое содержание основных этапов процесса разработки сценариев.

Первый этап. Структурирование: определение предмета исследования (например, туристическая индустрия в Санкт-Петербурге); сбор и анализ базовой информации; анализ фактического состояния предмета исследования; постановка задачи.

Второй этап. Анализ среды: выделение ключевых факторов организационной среды; оценка их влияния на будущее состояние предмета исследования.

Третий этап. Определение тенденций развития: прогноз возможного состояния сферы влияния (воздействующих факторов); выделение величин с явной тенденцией (гарантированное развитие) и с неопределенным развитием (критические величины); для областей с нечетким развитием — их описание при помощи альтернативных показателей.

Четвертый этап. Формирование и отбор альтернативных предположений исходя из следующих критериев: непротиворечивость и высокая сочетаемость альтернативных предположений, входящих в набор; наличие большого числа значимых переменных; высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений.

Пятый этап. Интерпретация выбранных сценариев развития среды: прогноз развития выбранных сценариев для различных временных горизонтов; расширенное формулирование отдельных сценариев.

Шестой этап. Учет возможных противодействующих событий: определение результатов возможных разрушительных событий, которые могут оказать влияние на ход прогнозирования (например, новая технология, смена правительства, дефолт и т. д.); анализ воздействий в свете их влияния на прогнозируемое развитие; создание новых сценариев с учетом разрушительных событий.

Седьмой этап. Установление последствий: сопоставление стратегических проблем фирмы и прогнозируемых вариантов развития среды; определение характера и степени воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий фирмы.

Восьмой этап. Перенос сценария на практическую основу в узком смысле не относится к процессу анализа, однако он естественно вытекает из предыдущих этапов. Здесь большое значение приобретают именно эффективные действия.

Наряду с отмеченными достоинствами сценарного метода должны приниматься во внимание высокие финансовые затраты этого метода и значительное время, необходимое для аналитического процесса разработки сценариев.