|
Прогнозировании поведения
Заказчик формирует исходные требования, обеспечивающие реальную возможность для создания продукции необходимого технического уровня, сокращения сроков и затрат на разработку и постановку продукции на производство, избежания ошибок в дальнейшем за счет тщательной предварительной проработки основных вопросов. Исходные требования должны основываться на прогнозировании потребности рынка в данном виде продукции с учетом тенденций ее развития, а также совершенствования производственных процессов и сферы услуг, где будет использоваться продукция.
Заказчик формирует исходные требования, обеспечивающие реальную возможность для создания продукции необходимого технического уровня, сокращения сроков и затрат на разработку и постановку продукции на производство, избежания ошибок в дальнейшем за счет тщательной предварительной проработки основных вопросов. Исходные требования должны основываться на прогнозировании потребности рынка в данном виде продукции с учетом тенденций ее развития, а также совершенствования производственных процессов и сферы услуг, где будет использоваться продукция.
матической обработки данных за прошлые годы, на основе которых устанавливаются нормы фактического удельного расхода данного вида материалов и выявляются закономерности изменения его на единицу выпускаемой продукции (в денежном выражении). Все эти методы в той или иной мере используются и при прогнозировании потребности в нефтепродуктах.
Значение наиболее достоверной потребности, полученной при краткосрочном прогнозировании, является основой для построения смешанных расчетно-фактических динамических рядов показателей, используемых для проведения расчетов всеми тремя способами при среднесрочном прогнозировании. В свою очередь на основе наиболее достоверного значения среднесрочного прогноза строятся расчетно-фактические ряды для проведения долгосрочного прогнозирования. Отличительная особенность построения долгосрочного прогноза потребности — использование более укрупненных, чем на предыдущих стадиях прогнозирования, показателей. Если при кратко- и среднесрочном прогнозировании перспективная потребность определяется по каждому виду нефтепродуктов, то при долгосрочном прогнозировании потребности определяются по сумме нефтепродуктов (автобензину и дизельному топливу). Число включаемых в модель потребителей при долгосрочном прогнозировании почти в два раза меньше, чем при кратко- и среднесрочном прогнозировании.
Блок 4 — вычисление среднегодовых темпов прироста, обеспечиваемых /частными прогнозами, которые получены при прогнозировании потребности в'нефтепродуктах первым способом. В зависимости от периода прогнозирования меняются базисные и конечные уровни.
Блоки 5, 6 — вычисление среднегодовых темпов прироста, обеспечиваемых частными прогнозами, которые получены при прогнозировании потребности в нефтепродуктах вторым и третьим способами. Расчеты аналогичны вычислениям в блоке 4.
При прогнозировании потребности народного хозяйства в-автобензине и дизельном топливе может быть использован опыт прогнозирования спроса населения на товары широкого потребления. Использование этого опыта правомерно по той причине, что спрос населения на товары широкого потребления, как и потребность народного хозяйства в автобензине и дизельном топливе, носят устойчивый, массовый характер, а влияние множества факторов на тот и другой экономический . процесс учесть невозможно. Например, потребление автобензина зависит не только от технического состояния машин, оснащенных карбюраторными двигателями, и объема транспортных работ,, но и от квалификации шоферов, состояния дорог, климатических условий и ряда других причин. Однако процесс формирования потребности народного хозяйства в массовых светлых нефтепродуктах в отличие от процесса формирования спроса населения на товары широкого потребления более управляем и наиболее тесно связан со всем ходом развития народного хозяйства. Поэтому ни одна из известных методик прогнозирования спроса населения на товары широкого потребления не может быть полностью использована для прогнозирования потребности в автобензине и дизельном топливе.
Потребность народного хозяйства в автобензине и дизельном топливе носит устойчивый массовый характер. На процесс формирования потребности в этих нефтепродуктах влияет множество факторов. Учесть непосредственное влияние каждого из них невозможно. Это предопределяет необходимость использования экономико-математических методов и ЭВМ. Наиболее подходящим для данных целей является метод экстраполяции, основанный на изучении статистических закономерностей развития какого-либо процесса за прошлые периоды и распространение этих закономерностей на будущее. Несмотря на относительную простоту, метод экстраполяции при прогнозировании потребности дает наиболее удовлетворительный результат (особенно при сочетании его с методом экспертных оценок), позволяющий в какой-то мере отразить относительную управляемость процесса формирования потребности в нефтепродуктах, зависимость его от экономической политики государства.
Особое значение при прогнозировании потребности народного хозяйства в нефтепродуктах имеет взаимоувязка средне- и долгосрочных прогнозов, которая обусловлена непрерывным развитием экономики нашей страны и отражает реальные условия нефтеснабжения. Система долгосрочных моделей прогнозирования потребности в нефтепродуктах, разработанная в отделе, базируется на системе среднесрочных моделей, так как возможности предвидения с уменьшением продолжительности прогнозируемого периода возрастают. Система среднесрочных моделей в отличие от долгосрочных включает в себя не только прогноз, но и отдельные элементы, 'базирующиеся на плановых данных. Комплекс среднесрочных прогнозных моделей предполагает большую детализацию и определенное влияние директивного
Экспертная оценка и стыковка прогнозов, выбор окончательного прогноза отражены во всех комплексах. Связь отдельных этапов прогнозирования обеспечивается коррекцией временных рядов всех показателей, участвующих в определении потребности в нефтепродуктах на. уровне территориального управления. В данном случае, коррекция — это операция по удлинению временного ряда путем добавления к фактическим данным о потреблении нефтепродуктов расчетных данных, полученных при прогнозировании потребности на предыдущих этапах. Прогнозирование потребности в нефтепродуктах, как и планирование развития народного: хозяйства, осуществляется по пятилетиям, поэтому для тех лет, которые находятся между последним фактическим годом и ближайшим планируемым, в /большинстве случаев будут отсутствовать данные о потребности. Это обстоятельство предопределяет необходимость при коррекции временных рядов применять интерполяцию четырех точек наблюдения,
С повышением жизненного уровня населения в Украине также следует ожидать уже в ближайшее время увеличения парка автомобилей, особенно в частном пользовании. Поэтому при прогнозировании потребности в нефте-
как основное средство изучения массовых, повторяющихся явлений играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей. Когда связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные методы есть практически единственный инструмент исследования. Наибольшее распространение из математико-статистических методов в экономическом анализе получили методы множественного и парного корреляционного анализа.
Широкое распространение в экономическом анализе имеют методы математической статистики. Эти методы применяются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей. Когда связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные мето-
Широкое распространение в экономическом анализе имеют методы математической статистики. Эти методы применяются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей. Когда связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные мето-
В этой главе мы рассмотрим две отдельные базовые теории, в которых использовалась гипотеза рациональных ожиданий. Первая широко известна под названием новой классической макроэкономики. Как следует из ее названия, эта теория содержит много идей и выводов, обычно ассоциируемых с классической теорией. Вторая, наоборот, является примером использования гипотезы рациональных ожиданий в традиционной кейнсианской модели. Она положила начало так называемой современной кейнсианской модели. Как мы увидим далее, обе эти теории имеют некоторые общие черты, главная из которых — гипотеза рациональных ожиданий. Однако они дают удивительно разные результаты при прогнозировании поведения важных экономических переменных и при оценке эффективности денежно-кредитной (и бюджетно-налоговой) стабилизационной политики.
^ Ряд правовых и плановых ограничений, регламентирующих взаимоотношения со смежниками, налагают определенные количественные обязательства на поставщиков, транспортные организации и на потребителей не только на данном плановом периоде в целом, но и на отдельных интервалах внутри периода (например, декадная ответственность по железной дороге, разбивка месячного плана сдачи нефтепродукта от НПЗ по пятидневкам, график отгрузки нефтепродуктов по воде по дням месяца и др.)- Эти обязательства могут быть использованы при оперативном прогнозировании поведения смежных организаций.
Информационная компания Standart & Poor's, являющаяся подразделением компании The McGraw-Hill Companies, Inc., рассматривает рынок как совокупность 87 отраслей. Уильям О'Нил (William J. O'Neil), главный редактор газеты Investor's Business Daily, использует классификацию из 200 отраслей. Так, в его системе компьютерные компании подразделяются на производителей мини- и микрокомпьютеров, производителей компьютерной периферии, текстовых процессоров и т. п. Эта детализация существенна, так как в какой-то период времени идет замена персональных компьютеров, в другой период пользователи в основном докупают периферию, затем — лишь отдельные узлы к уже работающим компьютерам. В ходе развертывания этого процесса характер спроса меняется, и акции компаний, производящих различные компоненты, ведут себя по-разному. Такая тонкая дифференциация может помочь и при прогнозировании поведения компаний из разных индексов. Например, если вырос индекс компаний — производителей компьютеров, то следует ожидать роста прибылей магазинов по продаже компьютерной техники и соответственно — цен их акций. Рост прибылей компаний по строительству домов означает скорый рост прибылей производителей строительных материалов и т. п.
Если же данная конфигурация в действительности оказалась не импульсом, а коррекцией, то в прогнозировании поведения рынка совершается принципиальная ошибка (рис. 6-2).
Как уже отмечалось, знание аналитиком соответствующих положений волнового принципа является необходимым, но не достаточным условием успеха в прогнозировании поведения рынка. Потребуется кое-что еще и сверх того — интуиция, опыт, удачливость и т.д. Откуда это возьмется даже у самой лучшей компьютерной программы? Поэтому трейдеру придется полагаться только на самого себя.
12.Основные источники формирования ценностей, их использование при анализе и прогнозировании поведения в организации.
МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ — методы, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям (трендам) его поведения в прошлом.
ментальной и когнитивной социальной психологии, а выводы позволяют обосновать необходимость и принципы ситуационного подхода в исследовании и прогнозировании поведения систем. Авторы обращают внимание на следующие уроки и выводы социальной психологии:
2. Принцип изучения единства личности, сознания и деятельности, в том числе трудовой. Неправомерно разрывать при оценке или прогнозировании поведения факторы личностных свойств, самооценки и ситуационные факторы, поскольку их влияние взаимосвязано.
Профессиональных управляющих Проведения рекламных Проведения семинаров Проведения совещаний Проведения сравнения Проведения тщательного Проведения внутреннего Проведения заседаний Проведением мероприятий Проведение экономического Проведение аудиторских Профессиональным трейдером Проведение инвентаризаций вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
