Модели и методология стратегического планирования

                            П л а н:

1. Понятие   и классификация модели.

2. Факторный анализ и  экономическое прогнозирование.

3. Стратегическое прогнозирование.

4. Разработка проектов концепции, стратегических программ и планов.

 {spoiler=Подробнее}

Понятие   и классификация модели

Модель представляет собой упрощенное представление объекта, исполь­зуемое для прогнозирования возможных состояний объекта в будущем или путей их достижения.

Модели могут быть предметные, знаковые, математические.

Математи­ческие бывают двух видов: аналитические и имитационные.

По физичес­ким принципам реализации модели делятся на математические, полуна­турные, натурные.

Эксперименты  могут  быть  натурными  или  имитационными. Их  отличия  видно из следующих принципиальных схем проведения подобных экспериментов:

а)  схема натурного эксперимента:

б) схема имитационного эксперимента:

Рис.4. Принципиальные схемы проведения экспериментов

Здесь:  Э – экспериментатор;  О – исследуемый объект;  СЭ – средства  проведения эксперимента;  ТО – теоретическое представление об исследуемом объекте;   ТМ  –  теоретическое   представление   о  модели   объекта;    МО  –  модель объекта.

К моделям предъявляются определенные требования, как и к любому инструменту, используемому в технологическом процессе.

Одним из видов моделей являются статистические модели. При наличии количественных или статистических данных становится возможным прове­дение моделирования и статистических исследований систем управления.

Термин «статистика» означает «положение», «состояние» явления, а предмет «Статистика» изучает количественную сторону явлений объектов и сис­тем управления в неразрывной связи с качественной стороной. Статистика получения научных знаний и исследований, важным инструментом конт­роля, диагностики, сравнения, прогнозирования и планирования систем управления. Статистические данные используют пассивно при мониторин­ге и активно при обосновании управленческих решений. Использование статистических данных позволяет проводить все виды исследований систем управления: сравнительные и прогнозные исследова­ния систем управления.

На различных стадиях статистического исследования применяют раз­личные приемы и способы исследования, образующие статистическую методологию, элементами которой являются различные формы и виды массового наблюдения; группировки; применение обобщающих и аналитических показателей; построение балансов.

В статистической методологии используется системный, исторический,  диалектический подход. Так, например, при системном анализе статистических данных большое внимание уделяется исследованию содержания процесса, его влиянию на конечный ре­зультат его элементов рассматриваемых в их взаимной связи.

Статистическое исследование осуществляется в несколько этапов. Сна­чала статистическое наблюдение, регистрация, учет объективных первич­ных данных с использованием специальных учетных форм. Затем предва­рительная систематизация и фильтрация недостоверных данных, шума, де­зинформации. При систематизации данных проводится их проверка, груп­пировка по определенным признакам, подсчет групповых и общих итогов. Результатом этого этапа является совокупность взаимосвязанных цифро­вых характеристик исследуемого процесса управления.

Следующий этап - обработка и представление данных в удоб­ном для восприятия исследователем виде и анализ. На данном этапе рас­сматривают различные показатели, проектируют и дополняют таблицы. Выясняется суть происходящих процессов, взаимосвязей различных эле­ментов, специфики отношений и др. При этом фактически проводится кон­троль и диагностика проблем.

Результаты анализа представляются в удобной для восприятия конкрет­ным потребителем и пользователем форме, которая должна соответство­вать профессиональной и психологической специфике потребителей ин­формации.

Важным элементом методологии, планирования и проведения модельного исследо­ваний является автоматизация процессов статистических исследований. Автоматизация позволяет сократить время обработки данных и создает пред­посылки для более эффективного использования информации в процессах социального и экономического управления, своевременного решения на­зревающих проблем.

Факторный анализ и экономическое прогнозирование

Факторный анализ представляет собой раздел математи­ческой статистики и включает большое число методов.

Факторный анализ позволяет проводить максимально возможный учет совокупности переменных, характеризующих объект и взаимосвязи между ними. Программист вынужден искать компромисс между числом пере­менных в описании, отражающим полноту прогноза, и его сложностью, трудоемкостью.

Прогнозная экстраполяция применяется, если время учреждения укладывается в рамках эволюционного цикла. Параметрические методы исследования применимы тогда, когда за время упрежде­ния не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования.

На применение математических методов прогнозирования в условиях рыночной экономики существуют достаточно жесткие ограничения, свя­занные со следующими обстоятельствами:

1. Математические методы прогнозирования применяются, если ве­личина времени (глубины) упреждения укладывается в рамках одного из циклов объекта прогнозирования. Глубина прогноза (плана) определяется как отношение абсолютного времени упреждения к величине соответству­ющего цикла объекта прогнозирования. При возникновении в рамках вре­мени упреждения скачка в развитии объекта прогнозирования рекоменду­ется использовать интуитивные методы для определения силы скачка и вре­мени его осуществления.

2. Каждый из статистических методов имеет жесткие требования к качеству обрабатываемых данных (например, к их однородности) и гипоте­зам о характере поведения анализируемых величин (их распределений). На практике исследователь, прогнозист имеет дело с данными, качество кото­рых либо вообще не известно, либо оставляет желать лучшего. Чаще всего неизвестен и тип распределения случайных переменных.

3. В условиях рыночной экономики происходят кардинальные изме­нения в структурах (спроса, потребностей, цен, технологического базиса и т.д.), причем, оценить, произошло ли, и если произошло, то когда, такое струк­турное изменение довольно трудно. Следовательно, довольно трудно понять, можно ли доверять результатам математического прогнозирования.

Исходя из этого, математические методы можно применять при прог­нозировании:

1) краткосрочном, когда вероятность структурных изменений доста­точно низка;

2) при условии, что исходные статистические данные соответствуют требованиям, предъявляемым конкретным - математическим методом;

3)    с верификацией результата другим методом.

С учетом приведенных условий и ограничений можно приступить к математическому прогнозированию, стратегическому планированию.

Временной ряд при экстраполяции представляется в виде суммы детерминированной (неслучайной) составляющей (трендом), и стохастической (слу­чайной) составляющей.

Условно прогнозную экстраполяцию можно разделить на два этапа.

Первый этап - выбор оптимального вида функции, описывающий эмпирический ретроспективный ряд. Для этого ретроспективный ряд пред­варительно обрабатывается. Производится преобразование исходных дан­ных с целью облегчения выбора вида тренда. При этом используется сгла­живание и выравнивание временного ряда, а также в тех же целях можно определять функции дифференциального роста, проводить формальный логический анализ процесса или объекта прогнозирования;

Второй этап - производится расчет коэффициентов выбранной экстраполяционной функции. Наиболее распространенными методами оцен­ки коэффициентов являются метод наименьших квадратов и его модифика­ции, метод экспоненциального сглаживания и т.д.

Метод наименьших квадратов (МНК) применим, если за время упреждения функции структура объекта прогнозирования не изменяется, а могут изме­няться только значения его параметров. Использование метода наимень­ших квадратов предполагает обязательное удовлетворение целого ряда пред­посылок:

• случайные ошибки имеют нулевую среднюю (отсутствуют систе­матические ошибки), конечные дисперсию и ковариацию;
• каждое измерение случайной ошибки характеризуется нулевым средним, не зависящим от знаний наблюдаемых переменных;
• дисперсии каждой случайной ошибки одинаковы, их величины не­зависимы от значений наблюдаемых переменных;
• отсутствует автокорреляция ошибок, т.е. значения ошибок различных наблюдений независимы друг от друга;
• нормальность, т.е. случайные ошибки имеют нормальное распре­деление;
• значения тренда (эндогенной, т.е. внутренней переменной) свобод­ны от ошибок измерениями имеют конечные средние значения и дисперсии.

          Невыполнение этих предпосылок может сделать применение этого ме­тода некорректным или привести к чрезвычайным ошибкам прогноза.

Сущность метода состоит в отыскании коэффициента модели тренда, минимизирующего ее отклонения от точек исходного временного ряда.

Регрессия – линия, описывающая вид зависимости средней результативного показателя (признака Y) от  факторного (X) или факторных показателей (x1,x2,…,xn).

В случае если изучается зависимости У от одного показателя-фактора, то такая регрессионная зависимость называется однофакторной.

Если же изучается зависимость У от нескольких показателей-факторов (или более двух признаков), то регрессия такого типа называется многофакторной.

Такая зависимость может быть описана с помощью более подходящего типа регрессионных моделей. Например, для однофакторных зависимостей:

а)  У = a₀ + a₁∙X  -  прямолинейная;

б)  У = a₀ ∙ X ^a1    -  степенная;

в)  У = a₀∙log(X)  -  логарифмическая;

г)  У = a₀ + a₁∙X + a₂∙X²  + … + a_n∙Xⁿ  -  полиномиальная;

д)  У = a₀ + a₁∙t   -  трендовая  (t–порядок  времени) и т.п.

Параметры регрессионной модели могут быть определены  с помощью метода наименьших квадратов.  Суть этого метода заключается в следующем.

Выбранную (например, прямолинейную) зависимость подставляют в функцию, подлежащую минимизации суммы квадратов отклонений фактических и расчетных величин результативного показателя за вес период наблюдения, т.е. как

                                     ∑(y_j - a₀ - a₁∙x_j)² → min.

Дифференцируя по коэффициентам уравнения регрессии по a₀, a₁ и приравнивая полученные значения к нулю, получаем следующую систему уравнений, из которой  легко найти коэффициенты регрессионной модели:

                             n∙ a₀     +   a₁∙ ∑x_j   =  ∑ y_j ;

a₀∙ ∑x_j  + a₁∙ ∑x_j²   =  ∑x_j ∙y_j .

Оценка надежности полученного уравнения регрессии можно проверить по ошибке средней  аппроксимации (ε,%) или коэффициенту корреляции (R), вычисляемым следующим образом:

ε,% = ∑[|Y_факт – Y_расч| ·100/Y_факт]/n;  

R= √1 - ∑(Y_факт – Y_расч)² / ∑(Y_факт – Y_сред)²,

где Y_факт,Y_расч и Y_сред – соответственно фактическое, расчетное и среднее значения  результативного показателя; n – число наблюдений показателя.

Коэффициент  корреляции принимает значения от 0 до 1: если функция Y и аргумент X независимы, то этот коэффициент равен 0; чем больше величина данного коэффициента, тем теснее связь между выбранными величинами, тем меньше осталось неучтенных факторов. Максимально допустимое значение ε - до 15%.

В качестве примера построим простую (прямолинейно-трендовую) регресионную модель анализа и прогнозирования  объема переработки руды на СП “Зарафшан-Ньюмонт” за ряд лет. 

    Таблица 1

    Данные переработки руды на СП “Зарафшан-Ньюмонт”[1]

Определим неизвестные параметры регрессионной модели по следующим расчетам:

    Таблица 2

Расчетные данные

Рис5. Диаграмма переработки руды  СП "Зарафшан-Ньюмонт", млн.т

Решив систему уравнений, определим параметры прямолинейно-трендовой модели анализа и прогноза объема переработки руды на СП «Зарафшан-Ньюмонт»:

У_t = 6,94 + 1,257∙t  и  т.д. (см. рисунка).

Стратегическое прогнозирование

Прогнозирование – разработка прогноза; в узком смысле – специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления, как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением.

По масштабу стратегическое прогнозирование делится на: краткосрочное прогнозирование на 1 – 2 года, среднесрочное на 5 – 10 лет, долгосрочное на 15 – 20 лет, сверхдолгосрочное на 50 – 100 лет.

По существу между стратегическим прогнозом (предвидением будущего) и планом нет резкой границы. Можно сказать, что прогноз – недостаточно определенный план, а план – это уточненный прогноз. Наиболее существенным отличием плана от прогноза является наличие в плане элементов выбора, принятия решений и мероприятий по осуществлению этих решений.

Планирование и прогнозирование всегда ориентируется на данные прошлого, но стремится определить и контролировать развитие предприятия в перспективе. Поэтому надёжность прогнозирования зависит от точности полученной и обработанной информации – фактических показателей прошлого.

Прогнозы всегда опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: «если существующие тенденции и связи сохраняются…», «если не произойдёт ничего необычного…». Однако иногда надо спрогнозировать развитие интересующего менеджера процесса как раз в необычных условиях. Например, что произойдёт с экономикой России в целом или с данным предприятием в частности, если будут отменены все таможенные сборы и пошлины на экспорт и импорт, т. е. Россия перейдёт к политике «свободной торговли»?

Если необходимо рассмотреть ситуацию, в которой события могут развиваться по нескольким принципиальным различным вариантам, т. е. применяется метод сценариев – метод декомпозиции (т. е. упрощения задачи) прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития события (сценариев), в совокупности охватывающих все варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев быть обозримым.

Почему прогнозировать сложно? Иногда прогноз основан на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Никто не сомневается, что вслед за ночью наступит день. Методы прогнозирования движения космических аппаратов разработаны настолько, что возможна автоматическая стыковка кораблей. Однако встающие перед менеджером проблемы прогнозирования обычно не позволяют дать однозначный обоснованный прогноз.

         Часть неопределённости связана с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах, например:

• неопределённости, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, неизвестен точный объём полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому нельзя точно предсказать развитие добывающей промышленности и объём налоговых поступлений от её предприятий);
• неопределённости природных явлений, таких, как погода, влияющая на урожайность, на затраты на отопление, на туризм, на загрузку транспортных путей и др.;
• неопределённости, связанные с осуществлением действующих (неожиданные аварии) и проектируемых (возможные ошибки разработчиков или физическая невозможность осуществления процесса, который заранее не удалось предсказать) технологических процессов.

Многие возможные неопределённости связаны с ближайшим окружением предприятия, менеджер которой занимается прогнозированием:

• неопределённости, связанные с деятельностью участников экономической жизни (прежде всего партнёров и конкурентов данной фирмы), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств;
• неопределённости, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых предприятие имеет деловые интересы;

         Большое значение имеют и неопределённости на уровне страны:

• неопределённость будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих действиях поставщиков, в связи с меняющимися предпочтениями потребителей;
• неопределённости, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей;
• неопределенности, порождённые нестабильностью законодательства и текущей экономической политикой (т. е. деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны.

Часто приходится учитывать и внешние неопределённости, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми предприятие поддерживает деловые отношения.

Таким образом, менеджеру приходится прогнозировать будущее, принимать решения и действовать, буквально купаясь в океане неопределённостей. Полезно вывести их классификацию на СТЭП-факторы (по первым буквам от слов: социальные, технологические, экономические, политические) и факторы внешнего окружения.

СТЭП-факторы действуют независимо от менеджера, в отличие от конкурентов. Возможно, конкуренты будут бороться, стремиться к вытеснению фирмы с рынка, но возможны и переговоры, ведущие к обоюдовыгодной договорённости.

Каждая из перечисленных видов неопределённостей может быть структурирована далее. Так, имеются крупные разработки по анализу неопределённостей при технологических авариях, в частности на химических производствах и атомных электростанциях. Ясно, что аварии типа Чернобыльской существенно влияют на значение СТЭП-факторов и тем самым на поступления и выплаты из бюджета.

Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

      Все методы прогнозирования (их более 100) можно разделить на две группы:

1. Неформализованные (эвристические):

• индивидуальные экспертные оценки,
• коллективные экспертные оценки,
• написание сценариев и т.д.

     Неформализованные (эвристические) методы применяются в тех случаях, когда невозможно использовать знания экспертов в формализованном виде.

1. Формализованные:

• методы экстраполяции,
• моделирование.

          Наиболее широко используются методы интервью, "мозговой атаки", коллективных экспертных опросов.

Из формализованных методов наиболее широко применяются экстраполяционные (от экстра... и лат. polio — приглаживаю, изменяю), т.е. когда прогноз производится по такому алгоритму:

1. Упорядочение прошлых данных.
2. Сглаживание временного ряда.
3. Выделение тренда.
4. Определение уравнения тренда.
5. Расчет прогнозного значения.
6. Оценка доверительного интервала с заданной вероятностью.

Применение таких методов целесообразно в случаях устойчивой экстраполяционной направленности исследуемого явления. Иначе говоря, лишь тогда, когда можно предположить, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно ожидать и в перспективе, имеющейся информации достаточно для внесения возможных корректив и выявления статистически достоверных зависимостей.

Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования.

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов – людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.     

Метод прогнозирования используют для оценки будущих доходов, показателей экономической эффективности производства на основе показателей прошедших периодов. При этом возникает необходимость в оценке некоторых количественных характеристик, например, таких как объём товарной продукции, прибыль и т. д.

Разработка проектов концепции, стратегических

программ и планов

Стратегия развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства) представляет собой комплекс аргументированных предположений, выраженных в качественной и количественной формах и дающих представление о будущих параметрах развития хозяйствующего субъекта.

Концепцию развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства) следует рассматривать в качестве одного из важнейших документов, имеющих стратегический характер. Она предполагает определение стратегических ориентиров и целей развития хозяйствующего субъекта, основных направлений и средств их реализации.

Структура концепции развития определяется ее сущностью и назначением, общими требованиями, предъявляемыми к документам прогнозно-аналитического характера. Основные разделы концепции развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства) представлены в таблице 3.

Главной задачей первого этапа концепции развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства) «Стартовые условия и оценка исходной ситуации» является определение уровня экономического развития хозяйствующего субъекта, выявление важнейших тенденций и факторов, обусловивших определенный характер протекания экономических процессов на основе проведенной оценки производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

Таблица 3

Основные разделы концепции развития предприятия

  (фирмы, компании, отрасли, региона или государства)

На основе проведенного анализа на втором этапе «Стратегические цели и приоритеты развития хозяйствующего субъекта» предприятие формирует стратегические цели развития.

Цели развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства) могут выражаться с помощью совокупности качественных и количественных характеристик – целевых установок (ориентиров), целевых показателей и нормативов. Количественная определенность цели может обеспечиваться разработкой целевых показателей – количественных характеристик объекта целеполагания на определенный момент времени и целевых нормативов – значений целевых показателей, которые соответствуют требуемому обоснованному уровню конечного (желаемого) состояния предприятия.

Например, к целевым показателям могут относиться:

• объем продаж по продуктам в натуральных показателях;
• чистый доход от продаж (за вычетом скидок и НДС) по методу отгрузки;
• доля расходов на отплату труда и среднесписочная численность по категориям;
• размер ремонтного фонда и план ремонтов в порядке приоритетов;
• структура накладных расходов по отдельным статьям;
• величина чистой прибыли и рентабельность собственного капитала;
• параметры распределения чистой прибыли (на дивиденды, инвестиции, фонды социального развития, стимулирование исполнительного руководства и прочее).

Необходимо отметить, что в процессе обоснования и разработки системы целевых установок особое значение приобретает типология, обобщение, ранжирование и уточнение проблем (проблемных ситуаций) развития предприятия.

В качестве основных методов, которые применяются в процессе целеполагания, можно назвать теорию графов, экспертные оценки и аппарат математической статистики.

На третьем этапе «Основные направления реализации стратегических целей» необходимо наметить основные пути достижения намеченных целей. Обоснованные цели и направления их реализации являются важнейшими компонентами стратегии развития предприятия, но они не обеспечивают полностью адекватных ориентиров для принятия решений. Такой подход дает огромную свободу действий, при которой работники, ответственные за достижение целей, могут легко выбрать такой образ действий, что фактически не обеспечит достижение целей.

Чтобы избежать подобной дезориентации и не правильного толкования, на заключительном этапе «Механизм реализации концепции развития предприятия» руководство должно использовать специальные инструменты, позволяющие реализовать выбранную стратегию.

Ключевые слова: Модель, факторный анализ, эконометрика, тренд, модели экономического развития, межотраслевые динамические модели, стратегические решения, стратегическое прогнозирование, эктраполяция, СТЭП-факторы, проект, концепция, стратегические программы, стратегический план.

Контрольные вопросы:

1. Что такое «модель»?
2. Что понимается под моделированием?
3. Объясните суть экономико-математического моделирования?
4. Что такое «стратегическое прогнозирование»?
5. Что такое «экстраполяция» и каковы этапы прогнозной экстраполяции?
6. В чем заключается суть применения метода наименьших квадратов в стратегическом прогнозировании?
7. Каковы основные разделы и этапы концепции развития предприятия (фирмы, компании, отрасли, региона или государства)?