Управление процессом прогнозирования - Реферат

Если историю познания в глобальном плане подразделить, как это ныне делается, на классический, неклассический и ультрасовременный (постнеклассический) этапы ее развития, то именно вероятность, на наш взгляд, в наибольшей степени олицетворяет неклассическую науку - науку второй половины XIX - середины XX веков. Это, конечно, не означает, что идея вероятности ныне сходит со сцены, напротив, поскольку знания развиваются преемственно, вероятность лежит в основании современных преобразований в базовых структурах науки. Вероятность воздействует на весь концептуальный строй научного мышления, а, между тем, в современных методологических исследованиях, в современном концептуальном видении мира, ей все еще не придается должного значения. Вероятность зачастую рассматривается как нечто, лежащее на обочине магистральных путей развития науки, а не в ее основах. Воздействие идеи вероятности на научное мышление, на развитие познания прямо сопряжено с разработкой теории вероятностей как математической дисциплины, как раздела математики.В частности, к этой категории относятся процедуры Бокса Дженкинса (Box Jenkins) и нейронные сети, используемые для целей прогнозирования. С развитием и ростом сложности аппарата прогнозирования, а также с появлением компьютеров - в особенности с широким распространением сетей из небольших персональных компьютеров, оснащенных соответствующим программным обеспечением - прогнозированию уделяется все больше и больше внимания. По этой же причине люди, непосредственно использующие прогнозы в своей деятельности (менеджеры), должны понимать опасность выбора неадекватных методов прогнозирования, так как некорректные прогнозы могут привести к принятию неверных решений.Ответ состоит в том, что все организации функционируют в условиях неопределенности, но, вопреки этому, их менеджеры должны принимать решения, оказывающие влияние на будущее организации. В этой книге обсуждаются пути создания прогнозов, которые основываются на логических методах использования данных, порожденных естественными процессами. Благодаря работам Макридакиса (Makridakis, 1986) стало очевидным, что прогнозы, использующие только оценку, не являются такими точными, как те, которые основываются на применении количественных методов оценки. Мы верим в то, что человек, искушенный в области прогнозирования, способен эффективно свести воедино результаты количественной техники прогнозирования и хорошей оценки, избежав крайностей каждого из этих подходов. На другом полюсе находится специалист по прогнозам, искушенный в области манипулирования данными и их анализа, совершенно не способный или не желающий соотносить прогнозируемый процесс с нуждами предприятия и его руководителей.Какие существуют типы прогнозов для менеджера, столкнувшегося с необходимостью принятия решения в условиях неопределенности? Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Прогнозы также могут классифицироваться относительно их позиции в микро-макроконтинууме, т.е. по отношению к тому, рассматривают ли они отдельные составляющие или же обобщенные показатели. Например, руководитель предприятия может интересоваться прогнозом числа рабочих, которые потребуются в ближайшие несколько месяцев (микропрогноз), в то время как федеральное правительство интересует прогноз числа людей, занятых в производственной сфере в масштабах всей страны (макропрогноз).Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Поскольку в этой книге обсуждается значительное число различных моделей прогноза наряду с областью их применимости, мы надеемся, что после изучения предложенного материала возможности читателей в отношении подбора моделей прогнозирования и правильной их оценки, несомненно, возрастут.В этой главе многократно подчеркивается, что в процесс прогнозирования непременно должны быть вовлечены способности и здравый смысл руководящего персонала. Специалист, занимающийся прогнозированием, должен рассматриваться как советник менеджера, а не как оператор некоего устройства, автоматически принимающего решения.

Содержание

Введение

1. История прогнозирования

2. Необходимость в прогнозировании

3. Типы прогнозов

4. Этапы прогнозирования

5. Управление процессом прогнозирования

6. Пример прогнозирования

Заключение

Список литературы