Prognozowanie w przedsiębiorstwie

System prognostyczny przedsiębiorstwa

Podsystemem systemu informacyjnego przedsiębiorstwa jest system prognostyczny, w którym pozyskuje się dane i informacje prospektywne. Zadaniem systemu prognostycznego jest tworzenie prognoz dotyczących czynników bliższego i dalszego otoczenia przedsiębiorstwa oraz zmiennych charakteryzujących jego działalność.

Elementami systemu prognostycznego przedsiębiorstwa są:

• baza danych prognostycznych,
• metody statystycznej obróbki danych,
• metody statystycznej analizy danych,
• metody prognozowania,
• programy komputerowe,
• system monitorowania prognoz.

W zależności od potrzeb przedsiębiorstwa system prognostyczny powinien dostarczać m.in. prognozy krótko-, średnio- i długookresowe oraz ilościowe i jakościowe (w większości o stałym interwale, czyli częstotliwości sporządzania), a także umożliwiać sporządzanie prognoz specjalnych, konstruowanych sporadycznie (z różną częstotliwością) na konkretne zamówienie ich użytkowników w firmie.

Spośród ważniejszych prognoz czynników otoczenia przedsiębiorstwa, które są generowane przez jego system prognostyczny, można wymienić:

• prognozy czynników ekonomicznych – dotyczące przyszłych warunków prowadzenia działalności gospodarczej, a formułowane i publikowane przez agendy rządowe, instytucje naukowe i firmy prognostyczne; przedsiębiorstwa mogą ich używać do konstruowania własnych prognoz wpływu zewnętrznych warunków gospodarowania na swoją działalność;
• prognozy czynników demograficznych – dotyczące na przykład liczby i struktury ludności, liczby urodzeń;
• prognozy czynników technologicznych – dotyczące rozwoju procesu technologicznego, nowych produktów i materiałów, które będą oferowali konkurenci; są one tworzone przez ekspertów z danej dziedziny (technologii).
• Wśród prognoz zmiennych charakteryzujących działalność przedsiębiorstwa można wyróżnić:
• prognozy wielkości sprzedaży, które są podstawą m.in. planowania produkcji, siły roboczej czy planowania finansowego,
• prognozy finansowe – dotyczące przyszłych dochodów, przepływów pieniężnych i kondycji finansowej przedsiębiorstwa.

Istotne jest, aby korzystanie z systemu prognostycznego nie było zbyt skomplikowane dla kierownictwa przedsiębiorstwa – zarówno pod względem użytych procedur technicznych czy technologicznych, jak i metod prognostycznych. Często dla danej sytuacji prognostycznej można wskazać więcej niż jedną odpowiednią – jak się wydaje – metodę prognozowania. Prowadzone przez różnych autorów badania wykazały, że nie istnieje tylko jedna metoda prognozowania, która jest optymalna w każdej sytuacji prognostycznej – czasem bardziej trafne prognozy uzyskuje się za pomocą metod ilościowych, a innym razem za pomocą metod jakościowych. W stosowanych obecnie systemach prognostycznych przedsiębiorstw często używa się metod należących do obu tych grup (ilościowych i jakościowych). Metody ilościowe są rutynowo wykorzystywane do analizy danych historycznych i przygotowania wstępnych prognoz, które następnie są przedmiotem subiektywnych ocen dokonywanych przez menedżerów – mogą oni modyfikować prognozy z punktu widzenia innych istotnych informacji oraz własnych ocen dotyczących przyszłości.

Takie postępowanie prognostyczne warto stosować w praktyce, gdyż umożliwia integrację ilościowych metod prognozowania z ocenami ekspertów, wymaga jednak zaangażowania się menedżerów przedsiębiorstwa w proces budowy prognoz.

Wśród procedur integracji metod ilościowych i ocen ekspertów można wyróżnić :

• korygowanie prognoz budowanych metodami jakościowymi,
• kombinację prognoz,
• korygowanie prognoz budowanych metodami ilościowymi na podstawie modeli formalnych I rodzaju,
• konstruowanie prognoz wyznaczanych metodami ilościowymi na podstawie modeli formalnych II rodzaju.

Jednym ze sposobów integracji sądów ekspertów z metodami ilościowymi jest sformułowanie wstępnej prognozy metodą jakościową, a następnie jej skorygowanie na podstawie prognozy wyznaczonej metodą ilościową (na przykład przez ekstrapolację funkcji trendu). Gdyby było wiadomo, która metoda – ilościowa czy jakościowa – pozwoli zbudować bardziej trafną prognozę, zapewne to właśnie ona zostałaby użyta. Ponieważ tak nie jest, niemal zawsze formułuje się prognozy, korzystając z różnych metod – ostateczna prognoza jest wówczas kombinacją prognoz uzyskanych za ich pomocą. Proces tworzenia kombinacji może dotyczyć nie tylko łączenia prognoz budowanych metodami ilościowymi z prognozami budowanymi metodami jakościowymi, ale także prognoz wyznaczanych przy użyciu metod należących do tej samej grupy (metod ilościowych lub metod jakościowych). Kombinacja prognoz ma przynajmniej trzy zalety – zbudowane w ten sposób prognozy są bardziej obiektywne, unika się obciążenia prognoz i politycznych manipulacji. W opinii wielu autorów prognozy kombinowane są praktyczne i użyteczne, ich przydatność udowodniło bowiem wiele testów empirycznych. Na przykład M. A. Sewall wykazał, że kombinacje prognoz sprzedaży wysyłkowej odzieży damskiej, otrzymanych na podstawie opinii ekspertów i badań intencji zakupów, były bardziej trafne niż każda z tych prognoz z osobna. Wyniki uzyskane przez M. J. Lawrence’a, R. H. Edmundsona i M. J. O’Connera dowodzą, że prognozy będące kombinacją prognoz otrzymanych metodami ilościowymi i jakościowymi były obarczone mniejszymi błędami ex post niż każda z nich oddzielnie.

Formułowanie prognozy kombinowanej może przebiegać w różny sposób. Najczęściej jest ona średnią prostą lub ważoną prognoz, na podstawie których jest wyznaczana. Często stosowanym sposobem integracji metod ilościowych i ocen ekspertów jest korygowanie prognoz budowanych tymi metodami przez ekspertów na podstawie ich wiedzy dotyczącej prognozowanego zjawiska. Około 45% badanych prognostów z amerykańskich przedsiębiorstw zadeklarowało, że zawsze koryguje prognozy uzyskane metodami ilościowymi, a jedynie 9% respondentów przyznało, że nigdy tego nie robi. Główną przyczyną korygowania prognoz była chęć włączenia do procesu ich formułowania wiedzy o otoczeniu (39%) i produkcie (30%) oraz doświadczeń z przeszłości (26%). Tego rodzaju korekty prognoz mogą poprawić ich dokładność, jeśli prognosta jest w stanie zidentyfikować czynniki (zdarzenia) oddziałujące na prognozowane zjawisko, a nieuwzględnione w procesie budowy prognoz (na przykład działania podjęte w przedsiębiorstwie lub jego otoczeniu, które wpływają na efekty działalności firmy nieujęte w modelu prognostycznym).

Ostatnim sposobem integracji metod ilościowych i ocen ekspertów jest konstruowanie prognoz oparte na modelach formalnych II rodzaju, których parametry nie są szacowane metodami statystyczno-ekonometrycznymi, lecz uzyskuje się je w wyniku ocen ekspertów. Prognozę – podobnie jak przy użyciu modeli formalnych I rodzaju – otrzymuje się przez ekstrapolację tych modeli. Istota tego rozwiązania polega na tym, że zarówno postać modelu (na przykład funkcja trendu), jak i założenia dotyczące prawdopodobnego rozwoju prognozowanego zjawiska muszą być ściśle dopasowane do sytuacji prognostycznej. Warunkiem powodzenia jest posiadanie przez prognostę wiedzy z obszaru obejmującego prognozowane zjawisko, która jest niezbędna do zidentyfikowania czynników i kierunków ich oddziaływania na prognozowane zjawisko oraz kierunku prawdopodobnego rozwoju zjawiska.

Ten sposób konstruowania prognoz opiera się na wykorzystaniu ocen ekspertów dotyczących charakterystyki prognozowanego zjawiska i czynników, jakie na nie wpływają, jako etapu wstępnego przed użyciem metod ekstrapolacyjnych. Jest on szczególnie użyteczny, gdy sądy ekspertów wskazują, że dotychczasowe trendy mogą zaniknąć w przyszłości, a prognoza dotyczy nowego zjawiska (na przykład sprzedaży nowego produktu).

  1 | 2 | 3