Целью прогноза является нахождение прогнозного значения какого-либо показателя в определенных условиях, например наличия или отсутствия статистических данных, ожидаемого изменения условий внешней среды, открытия нового бизнеса и т. п. (в данной главе в качестве такого показателя рассматривается спрос на услуги, предоставляемые сервисной организацией). Прогнозируемый спрос на услуги измеряется числом потребителей услуги (например, обслуженных в библиотеке за день); количеством часов предоставляемых услуг (времени учебного вождения с инструктором); числом составляющих сервисный пакет услуг, предоставляемых организацией (в сервисный пакет могут входить продажа, гарантийный ремонт, доставка и установка сервисной организацией бытовой техники); единицами предоставленной услуги (количество страховых полисов, оформленных страховой компанией) [Хаксевер, Рендер, Рассел, Мердик, 2002]. Прогнозирование спроса на услуги осуществляется как в целом для отраслей сферы услуг, так и для отдельных сервисных организаций, а также для различных подразделений организации, типов услуг, отдельных сотрудников и т. п.
С учетом ресурсов, которые могут быть выделены на прогнозирование (временные, финансовые, человеческие, материальные), определяется планируемая точность прогноза, степень его детализации.
Что касается временного горизонта прогнозирования, то одной из наиболее распространенных является классификация прогнозов на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.
Краткосрочный прогноз рассчитывается, как правило, на перспективу до одного года; среднесрочный – от 1 до 3 – 5 лет; долгосрочный – свыше 3 – 5 лет. При этом с увеличением горизонта времени снижается точность прогноза.
При выборе методики прогнозирования учитываются следующие группы факторов: время; ресурсы, необходимые для составления прогноза; характеристики входной информации; выходные характеристики прогнозируемого объекта [Там же].
Факторы времени – это временной горизонт, срочность, частота обновления прогноза.
Ресурсы включают необходимую компьютерную технику, программное обеспечение, финансовые и трудовые ресурсы.
Характеристики входной информации, необходимой для разработки прогноза, – это, например, доступность статистических данных, частота и диапазон их колебаний, стабильность внешних факторов, влияющих на прогноз.
Выходные характеристики подразумевают прежде всего детальность прогноза и его точность.
Методы прогнозирования
В настоящее время есть множество (около 200) различных методов прогнозирования [Сергеев, 2001], а также немало способов их классификации. Одним из наиболее общих способов классификации является выделение количественных и качественных методов прогнозирования.
Количественные методы основаны на использовании статистической информации за определенный период, а также влияющих на значения прогнозируемой величины факторов или переменных для разработки ассоциативных моделей.
К недостаткам таких методов можно отнести достаточно жесткие требования к исходным данным (их точность, достоверность, полнота), возможную недооценку так называемой мягкой информации (например, человеческого фактора), в некоторых случаях являющейся весьма значимой для разработки обоснованного прогноза.
Качественные методы позволяют подготовить прогнозы, основывающиеся главным образом на профессиональном опыте, знаниях и интуиции специалистов, участвующих в разработке такого прогноза.
Точность прогнозов, выполненных качественными методами, как правило, ниже, чем при применении количественных методов, что связано с субъективным характером используемой качественной информации, способов ее получения и обработки. Однако область применения качественных методов прогнозирования существенно шире, чем количественных. Качественные методы употребляются в условиях отсутствия релевантной количественной информации; нехватки временных, трудовых и технических ресурсов, требуемых для реализации количественных методов; высокой неопределенности и изменчивости среды функционирования сервисной организации; существования значимых факторов, не поддающихся математической формализации.
Качественные методы условно можно классифицировать на индивидуальные и коллективные.
Индивидуальные методы прогнозирования опираются на мнения экспертов, не зависимых друг от друга. Наиболее известны методы интервью, аналитических экспертных оценок [Глущенко, Глущенко, 2000].
Метод интервью основан на беседе прогнозиста с экспертом по заранее разработанному сценарию, в соответствии с которым задаются вопросы относительно перспектив прогнозируемого объекта. При этом времени для дополнительного обдумывания и проработки вопросов не выделяется. Содержание ответов в этом случае существенно зависит от способности эксперта без подготовки оценивать поставленную перед ним проблему, умения прогнозиста сформулировать вопрос и сформировать атмосферу доверия.
Аналитические экспертные оценки занимают значительно больше времени и предполагают самостоятельную проработку экспертом поставленной перед ним проблемы по выявлению перспектив развития объекта прогнозирования. Этот метод допускает возможность задействования дополнительной информации и практически исключает психологическое влияние со стороны прогнозиста.
Общим недостатком индивидуальных методов прогнозирования является ограниченность компетенций одного эксперта, задействованного в прогнозировании. Этот недостаток в определенной степени может быть устранен при использовании методов коллективных экспертных оценок.
Коллективные методы прогнозирования имеют множество различных модификаций. Наибольшую известность получили методы "круглого стола", сценариев, Дельфи, программного прогнозирования и др.
Метод "круглого стола" применяется для выработки единого мнения экспертов, которое либо определяется большинством голосов, либо согласовывается в процессе обсуждения. Отсутствие анонимности при использовании "круглого стола" может привести к проявлениям конформизма и безосновательного стремления к компромиссу, что отрицательно сказывается на результатах прогнозирования.
Метод сценариев позволяет разрабатывать прогноз, рассматривая различные комбинации и взаимосвязи значимых факторов с учетом оцененной вероятности и характера их проявления. При этом учитывается как качественная, так и количественная информация о прогнозируемых событиях и факторах, оказывающих воздействие на объект прогнозирования. Достаточно часто составляется и анализируется сразу несколько сценариев, включая крайние (оптимистический и пессимистический) и наиболее вероятные. Существуют различные технологии реализации метода сценариев, среди которых – получение согласованного мнения экспертов, повторяющаяся процедура независимых сценариев, матрицы взаимодействия и др. [Литвак, 2000]. Общим недостатком метода сценариев является возможное возникновение неопределенности, связанной с субъективностью оценок экспертов, участвующих в разработке сценария.
Метод Дельфи – это пошаговая процедура, направленная на формирование группового мнения экспертов. Экспертиза проводится в несколько туров. В первом туре организующая экспертизу аналитическая группа направляет экспертам, которые могут находиться на значительном расстоянии друг от друга, специально разработанные для реализации целей и задач экспертизы анкеты. Заполненные экспертами анкеты передаются обратно аналитической группе, которая их обрабатывает. Во втором туре экспертам рассылается определенная информация об итогах первого тура – крайние оценки с их обоснованиями, некоторые показатели, рассчитанные аналитической группой (такие как, например, средняя оценка, разброс оценок), а также предлагается с учетом полученной информации повторно ответить на вопросы анкет. Эти анкеты заполняются и снова передаются аналитической группе, которая опять обрабатывает полученные результаты. Далее при необходимости проводится еще несколько аналогичных туров, пока не будет получен согласованный прогноз.
К достоинствам метода Дельфи можно отнести отсутствие конформизма, что связано с анонимным характером процедуры экспертизы, наличие обратной связи, а также возможность получения количественной информации по результатам статистической обработки ответов экспертов. В качестве недостатков следует отметить относительно высокую стоимость, сложность организации экспертизы, ее длительность, субъективность восприятия и интерпретации вопросов экспертами, их возможное стремление располагать свои оценки ближе к среднему без особой аргументации.
Программное прогнозирование как метод использует принципы метода Дельфи, а также метода оценки и пересмотра планов PERT (Project Evaluation and Review Technique), применяемого для сетевого планирования и управления проектами. С помощью метода программного прогнозирования определяется вероятность наступления анализируемых событий и оценивается ожидаемое время их наступления.
Количественные методы прогнозирования включают причинно-регрессионные модели, а также моделирование временных рядов.
При использовании причинно-регрессионных моделей анализа предполагается, что прогнозируемый показатель зависит от одной или нескольких переменных, определяемых наиболее значимыми факторами, воздействующими на спрос на услуги. Это могут быть расходы на рекламу, устанавливаемые цены, продажи конкурентов и прочие рассмотренные выше факторы макро-, мезо– и микроуровней.