Методы прогнозирования в задачах принятия управленческих решений кратко

Обновлено: 04.07.2024

Разработка управленческого решения – один из наиболее важных управленческих процессов. От его эффективности в значительной степени зависит успех всей организации. Профессиональный менеджер должен владеть технологиями выработки, принятия, реализации управленческих решений, без которых эффективное управление организацией в сложной экономической обстановке практически невозможно. Одной из важнейших частей разработки управленческого решения является прогнозирование.

Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстраполяцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно разных процессов, явлений, реакций, операций. Определённую нишу прогнозирование занимает и в военных дисциплинах.

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента.

Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их общее число, необходимо выбрать самый оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

Цель данной работы – раскрыть сущность методов прогнозирования, рассказать об их содержании, назначении, показать принципы, указать на достоинства и недостатки данных методов прогнозирования.

1. Задачи и принципы методов прогнозирования

Прогнозированием называется процесс разработки прогнозов. Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. В отличие от прогноза план содержит однозначно срок существования события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления.

Прогнозирование носит итеративный характер, что означает одновременное исследование и прогнозирование объекта на любой стадии подготовки управленческого решения.

К основным задачам прогнозирования относятся:

разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;

выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;

выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов;

прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;

обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

Основными принципами организации работ по прогнозированию являются:

адресность (состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия-изготовителя объекта);

параллельность (используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза);

непрерывность (состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости);

прямоточность (предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути);

адекватность (характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией);

управляемость (необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления);

альтернативность (связана с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию);

адаптивность (заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации);

системность (требует взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона);

автоматичность (является одним из основных для сокращения времени и затрат труда на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования);

2. Классификация методов прогнозирования

В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. На рис. 1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

Из рис.1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности:

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

статистических (параметрических) методов;

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

по количеству привлеченных экспертов;

Прогнозирование – это процесс разработки прогнозов. Он опирается на научно-обоснованные суждения о том, какими могут быть состояния объекта в ближайшем и далеком будущем. Также прогнозирование рассматривает альтернативные пути существования объекта и сроки его существования.

Сегодня прогнозирование выступает в качестве неотъемлемой части системы планирования управленческих процессов. Благодаря ему можно понять, будут ли предпринятые меры достаточно эффективны, на что обратить внимание в моделировании процессов управления, и как снизить риски, которые могут возникнуть в результате негативных последствий. Прогнозирование выполняет очень важную функцию – вариантного и вероятностного предвидения будущего. Но предвидение основывается на раскрытии и постепенном измерении объективных тенденций повышения качества продукции и затрат на достижение. В идеале прогнозирование должно демонстрировать рост качества продукта, количества выпускаемой продукции и снижении расходов на данные процессы.

Прогнозирование опирается на несколько важных показателей, а именно:

Сроки;
Объемы работ;
Числовые характеристики объекта.

Показатели носят вероятностный характер и подразумевают возможность внесения корректировок. Однако, корректируемость прогнозов допустима только в том случае, когда эксперт предусмотрел эту возможность. Обычно прогнозы носят однозначный безальтернативный характер, но в условиях современной экономики производственные процессы могут развиваться по разным сценариям. В таком случае результат и прогноз будут сильно расходится, что говорит о том, что прогнозирование было неэффективным.

Разработка прогнозов осуществляется в несколько этапов:

Первый этап подразумевает сбор и анализ, а также корректировку материалов по прогнозированию процессов и явлений.
На втором этапе эксперты по прогнозированию проводят анализ уже сложившихся тенденций и проблем, которые касаются повышения качества продукции и ее количества.
Третий этап – разработка самих прогнозов в составление комплексной программы дальнейших действий.

Готовые работы на аналогичную тему

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций изменения показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат. Сегодня прогнозирование остается одним из значимых процессов, и занимаются составлением прогнозов не случайные люди, а эксперты.

Задачи прогнозирования следующие:

Разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;
Выявление основных социальных, технических и экономических тенденций, которые способны оказывать влияние на потребность в различных видах полезных эффектов. Не следует забывать и о научных тенденциях, поскольку в прогнозировании многие эксперты пользуются научно-исследовательскими наработками и выводами относительно того, какие факторы влияют на производственные процессы;
Выбор показателей, которые влияют на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рыночной экономики;
Прогнозирование показателей качества новой продукции во времени.

На достоверность прогнозов влияют выбранные методики и технологии прогнозирования. От выбранного метода зависит точность прогноза, его совместимость и соотнесение с полученными результатами.

Виды прогнозирования

Все виды прогнозирования можно классифицировать на несколько крупных групп. В основном типологизация производится по длительности временного промежутка, на который осуществляется прогнозирование. В соответствии с этим критерием выделяется оперативное, краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное и дальнесрочное прогнозирование.

Оперативное прогнозирование осуществляется на срок до 1 месяца. В нем содержатся только количественные показатели, но достигаются они вполне практическими методами. Краткосрочный тип прогнозирования рассчитан на срок до одного года. В нем содержатся только общие количественные показатели, на которые направлена деятельность. Среднесрочный тип прогнозирования осуществляется на срок от одного до пяти лет. В этом виде содержатся и количественные, и общие качественные показатели, поэтому среднесрочный тип прогнозирования вполне может использоваться для прогнозирования в крупных предприятиях и организациях. Долгосрочное прогнозирование осуществляется на срок от 5 до 15 лет. В нем содержатся общие качественные показатели, а количественные по большей части опускаются, хотя некоторые эксперты нередко используют и количественные показатели. Дальнесрочное прогнозирование считается одним из самых сложных. Делаются прогнозы на срок свыше 15 лет, в сам тип содержит общие качественные показатели.

В зависимости от метода прогнозирования выделяют поисковое прогнозирование и нормативное прогнозирование.

Поисковое прогнозирование основано на условном продолжении в будущем тенденций развития исследуемого объекта, имеющихся в прошлом и настоящем, и не учитывает условий, способных изменить эти тенденции (планов, программ и т.д.).

Нормативное прогнозирование в отличие от поискового осуществляется на базе заранее определенных целей. Его задача - определить пути и сроки достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели. В то время как поисковое прогнозирование при определении будущего состояния объекта отталкиваетсяот его прошлого и настоящего, при нормативном прогнозировании осуществляется обратный алгоритм: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в свете поставленной цели.

На ранних стадиях разработки часто ограничено количество известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования — экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в 2000 г. в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но учитываются все элементы затрат на эксплуатацию и ремонты компрессорной станции в целом, а также ее годовая производительность. Поделив сумму годовых затрат на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.

Себестоимость одной тысячи м 3 сжатого воздуха на заводе за 1992—1999 гг. составила по годам 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,85; 1,80 у. е. Нанесем эти данные на график (рис. 6.1).

Рис. 6.1. Динамика себестоимости выработки 1 тыс. м 3 сжатого воздуха на станкостроительном заводе

По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воздуха на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически. Для разработки модели прогнозирования по первому методу составляется матрица исходных данных по следующей форме:

В этой таблице Х — год (1992 г. — 1, 1993 г. — 2 и т.д.), Y — себестоимость сжатого воздуха, у. е./тыс. м 3 .

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестоимости:

Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26, а табличное — 5. Поэтому было принято уравнение по линейной зависимости, отвечающее требованиям: коэффициент парной корреляции равен 0,78, ошибка аппроксимации ±1,5%, критерий Стьюдента — 4,68 при табличном, равном 2, критерий Фишера — 4,95.

Подставляя в линейное уравнение регрессии вместо Х соответствующую цифру (1 — для 1992 г., 2 — 1993, 7 — 1998, 8 — 1999 г.), получим следующие теоретические или расчетные значения себестоимости:

По полученным точкам построим теоретическую линию снижения себестоимости выработки сжатого воздуха в условиях данного завода. Участок от 2000 до 2002 г. является прогностическим, и он обозначен пунктирной линией. За год в среднем себестоимость снижается на 1,8%.

Линию снижения себестоимости можно построить также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 г. на анализируемом заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов (см. п. 7.5). По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле

где П_jt — полезный эффект объекта в j-x условиях эксплуатации в t-м году;

П_б — среднегодовой полезный эффект базового объекта, аналогичного проектируемому;

Х_б — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта, например, часовая производительность и т. п.;

X_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта в j-x условиях эксплуатации в t-м прогнозируемом году;

К_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год;

K_2t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у потребителей проектируемого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта;

К_3t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом.

Количество корректирующих коэффициентов можно увеличить.

По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затраты на освоение производства проектируемого объекта можно определить по формуле

где З_осв._j_п — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии;

З_ocв.j_б — то же базового объекта;

Н_б и Н_п — соответственно количество наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте;

K_1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности проектируемого объекта на j-м предприятии по сравнению с базовым объектом;

К_2j — коэффициент, учитывающий изменение показателя освоенности деталей проектируемого объекта по сравнению с базовым объектом;

K_3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности проектируемого объекта по сравнению с базовым.

Коэффициенты определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта, определяется по формуле

где Н_осв._t — количество наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта;

Н_осв.б — то же базового объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования определяется по формуле

где З_изг._jt — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году;

З_изг.б — затраты на изготовление базового объекта;

М_б и М_t — соответственно масса базового и проектируемого объекта;

K_п_p.t — коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда, на t-й год;

К_м_jt — коэффициент, учитывающий влияние на затраты по изготовлению масштаба выпуска проектируемого объекта по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году.

Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Например, затраты на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта по методу удельных показателей можно определить по формуле

где З_э.у — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году;

З_э.б — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта.

ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг — установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10. Тогда важность параметра объекта в баллах определяется по формуле:

где а_i — весомость i-го параметра объекта;

i — номер параметра объекта;

j — номер эксперта;

m — количество экспертов в группе;

Б_ij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;

Б_cj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.

Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта — 20 (= 7 + 6 + 2 + 5), второго — 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 7. Тогда весомость первого параметра будет равна

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике*. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

* Питуганов А.Л., Сердюк Л.А. Научно-технический прогресс и эффективность управления производством. — Львов, 1980.

Допустим, что девять экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие баллы (табл. 6.4).

Средняя оценка определяется делением суммы баллов на количество экспертов. По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 6.5).

ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Процесс разработки прогнозов управленческих решений называется прогнозированием. Прогнозом называется научно-обоснованное суждение о возможных состояниях управленческого решения в будущем и/или об альтернативных путях и сроках его существования. Прогнозирование основывается на детерминизме (определении) общего развития, который отнюдь не абсолютен, так как объективная случайность может внести коррективы и произойдут события, которые не детерминированы настоящим и поэтому непредсказуемы. Из этого следует, что единичные события не могут быть предметом прогноза управленческого решения.[1]

Предсказуемы только общие свойства и закономерности, в которых отражаются устойчивые причинно-следственные отношения. Но и для них нет абсолютной детерминированности, так как всегда сохраняется неопределенность конкретной реализации какой-либо закономерности. Это значит, что точный прогноз невозможен. Всегда существует остаточная неопределенность прогноза и порождается она той самой объективной случайностью.

К наиболее общим источникам неопределенности при прогнозировании управленческого решения относят:

1. Невозможность учета всех взаимодействий, определяющих эволюцию управленческого решения. Мысленно выделяя управленческое решение, мы неизбежно упрощаем его, так как обрываем большую часть его причинно-следственных связей с окружающей средой. А цепочки этих связей уходят в бесконечность. Мы можем полнее и дальше просчитать эти связи, но лишь до определенного предела.

2. Неполнота и неточность наших знаний о законах природы и общества при разработке управленческого решения. Любые научные законы есть лишь отражение уровня достигнутых знаний и поэтому относительны. Стало быть, уже в самой теории заложена некая неопределенность.

3. Неоднозначность причинно-следственных связей. Жесткий лапласовский детерминизм, который предполагает однозначность и неподвижность зависимости, есть не более чем идеализация действительности. Одна и та же причина может привести к разным следствиям.

4. При прогнозировании социально-экономических процессов очень актуален вопрос о мере и границе прогноза. Исходя из закона диалектики о переходе количественных изменений в качественные, можно сделать вывод о том, что надежный прогноз возможен в границах действия закона в рамках рассматриваемого качества.

Организация работ по прогнозированию управленческих решенийпредставляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений.

Задачами организации работ по прогнозированию решений являются:

сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования;

подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;

формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления.[3]

Рациональная организация работ по прогнозированию должна обеспечивать оперативное получение вариантов развития качественных характеристик изучаемого объекта, условий его производства и потребления, тенденцию изменения полезного эффекта и элементов затрат по стадиям жизненного цикла объекта и уменьшение затрат средств и времени на проведение прогнозирования.

Выполнение этих требований возможно при соблюдении следующих принципов организации работ по прогнозированию:

Читайте также: