Статья опубликована в журнале «Российское предпринимательство»10 / 2006

Прогнозирование конъюнктуры рынка в системе предпринимательства

Пильник Н Б, Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия, Россия

Translation will be available soon.

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 35

Аннотация:
Прогнозирование как научный инструмент нацелено на поиск оптимальных тенденций развития предпринимательских структур в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды, рациональных мероприятий по поддержке устойчивости их экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования достаточно широка. Они используются как при анализе и разработке концепций развития предпринимательских структур, так и при исследовании конъюнктуры рынков.
Цитировать публикацию:
Пильник Н.Б. Прогнозирование конъюнктуры рынка в системе предпринимательства // Российское предпринимательство. – 2006. – Том 7. – № 10. – С. 41-43.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Прогнозирование как научный инструмент нацелено на поиск оптимальных тенденций развития предпринимательских структур в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды, рациональных мероприятий по поддержке устойчивости их экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования достаточно широка. Они используются как при анализе и разработке концепций развития предпринимательских структур, так и при исследовании конъюнктуры рынков.

Теоретической базой прогнозирования конъюнктуры является общая экономическая теория, основа научного анализа любого явления рыночной экономики. При этом закономерности и положения при прогнозах выступают, как средства обобщения и систематизации фактических результатов отдельных исследований.

Российская экономическая наука имеет глубокие традиции прогнозирования и планирования. Известный всему миру американский экономист русского происхождения Василий Леонтьев в 1960 г. высказывал опасения по поводу конкуренции российских ученых. «Начав применение современных методов анализа и планирования для широкого внутреннего использования, русские непременно начнут предлагать их и на экспорт, а спрос огромен» [2]. Данное утверждение не утратило актуальности и на сегодняшний день. В области математических методов анализа, прогнозирования и планирования широко известны труды таких российских ученых, как Л.В. Канторович, В.С. Немчинов, В.В. Новожилов, С.А. Айвазян, С.Г. Светуньков.

В предпринимательской деятельности прогноз определяет возможности, в рамках которых ставятся реальные задачи планирования развития экономики или деятельности предпринимательских структур. Можно утверждать, что успех любого дела наполовину обеспечивается за счет эффективного прогнозирования. Конъюнктурный прогноз выступает в качестве завершающей, наиболее ответственной и практически значимой стадии исследования конъюнктуры.

В настоящее время в практике исследования и прогнозирования конъюнктуры принято различать два подхода: экономико-аналитический и математический.

Экономико-аналитический подход является традиционным и наиболее распространенным методом изучения и прогнозирования конъюнктуры. Он заключается в использовании интуитивно-логических рассуждений специалистов, занимающихся анализом рынков. Прогноз основывается на субъективном рассмотрении конъюнктурообразующих факторов и представляет собой предположения экспертов о развитии конъюнктуры в соответствующие периоды в будущем.

Распространенность экономико-аналитического подхода связана в значительной степени с тем, что в практике конъюнктурного прогнозирования часто встречаются ситуации, когда нет необходимости в применении количественных методов или оно является невозможным в силу целого ряда причин. Наряду с достоинствами данного подхода имеются и недостатки, среди которых выделяются высокая степень субъективности, отсутствие возможности объективной проверки выводов, возможность одновременного учета ограниченного числа конъюнктурообразующих факторов.

Математический подход – это прогнозирование конъюнктуры с помощью отдельных математических моделей или систем уравнений с той или иной степенью адекватности рассматриваемых процессов. Характеристики подобных построений практически полностью соответствуют свойствам обычных экстраполяционных или многофакторных моделей. Основными достоинствами таких прогнозов являются строгая логическая совместимость результатов и наглядно прослеживаемая зависимость между ними и сделанными ранее предпосылками.

В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития предпринимательских структур. Выполненный анализ существующих методов прогнозирования позволил систематизировать их по двум группам – фактографические и эвристические [1, 2, 3, 5, 6].

Следует подчеркнуть, что в реальной деятельности предприниматель, конечно, может успешно вести бизнес и не владеть методами построения математических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции знание этих методов предоставляет предпринимателю значимые преимущества в период завоевания определенной доли рынка или инвестирования деятельности.

Наибольший интерес для предпринимателей представляют кратко- и среднесрочные прогнозы.

Первая научная работа, посвященная краткосрочному прогнозированию с применением метода экспоненциального взвешивания наблюдений, была опубликована в 1959 г. Р. Брауном. В этой и последующих работах Браун не только разработал теоретические основы указанного подхода, но и продемонстрировал его эффективность на конкретных примерах.

Модель краткосрочного прогнозирования Брауна, представляемая в виде формулы:

Данная формула очень удобна для расчетов. Кроме того, для пересчета прогнозного значения при поступлении новой информации необязательно сохранять все предыдущие значения наблюдений, так как они уже учтены при расчете предыдущей экспоненциальной средней. Формула имеет смысл только в том случае, когда ряд весов а, a(1-а), a(l-a)2, a(1-a)3 сходится и его сумма равна единице. В противном случае расчет не даст взвешенную среднюю, и модель теряет не только свои прогностические свойства, но и вообще всякий смысл [6].

Раскрывая сущность прогностических и управленческих моделей в предпринимательстве, следует обратить внимание на задачи статистического анализа механизма функционирования предпринимательской структуры и прогнозирования их деятельности. Статистические методы прогнозирования базируются на идее экстраполяции, под которой понимают распространение закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, на определенный момент времени в будущем. Следовательно, для составления прогноза необходимо изучить свойства прогнозируемого объекта в прошлом и настоящем [1, 3, 6].

Полученные результаты не могут рассматриваться как окончательные. При их оценке и использовании необходимо принимать во внимание факторы, которые не были учтены при разработке статистических моделей, при этом должна осуществляться корректировка обнаруженных статистических характеристик в соответствии с ожидаемым изменением обстоятельств их формирования.

Практика статистического анализа и прогнозирования в предпринимательстве свидетельствует о том, что во всем спектре их математического инструментария бесспорное лидерство принадлежит трем разделам: регрессионному анализу; анализу временных рядов; механизму формирования и статистического анализа экспертных оценок.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов / Айвазян С.А., Мхитарян В.С. – М. : ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
2. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : учебное пособие / Басовский Л.Е. – М. : ИНФРА-М, 1999. – 260 с.
3. Громыко Г.А. Статистический анализ в экономике / Громыко Г.А. – М. : Изд-во МТУ, 1992. – 133 с.
4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология / Голубков Е.П. – М. : Финпресс, 2003 – 496 с.
5. Светуньков С.Г. Методы маркетинговых исследований : учебное пособие / Светуньков С.Г. – СПб. : Издательство ДНК, 2003. – 352 с.
6. Стратегии бизнеса: аналитический справочник / Под общ. ред. академика РАЕН, д.э.н. Г.Б. Клейнера – http://www. aup.ru/books/m71/.