FORECASTING AND PLANNING: THE RELATIONSHIP OF CONCEPTS IN THE CONTEXT OF MODERN ENTERPRISE MANAGEMENT

Full Text

В динамичном и непредсказуемом мире современного бизнеса, способность эффективно управлять изменениями и неопределенностью является ключевым фактором успеха для любого предприятия. Два важнейших инструмента, помогающих в этом – прогнозирование и планирование. Они позволяют предприятиям предвидеть будущее и разрабатывать стратегии для достижения поставленных целей.

Хотя эти два понятия часто используются вместе, важно понимать их различия и взаимосвязь. Прогнозирование является основой для планирования, поскольку предоставляет информацию о вероятных сценариях, которые необходимо учитывать при разработке планов. В свою очередь, планирование может влиять на будущее, изменяя траекторию развития событий, воздействуя на точность прогнозов.

Прогностика – это область знаний, которая занимается разработкой методов и инструментов для прогнозирования будущего. Она использует различные подходы, такие как анализ данных, моделирование, экспертные оценки и другие, чтобы предвидеть возможные сценарии развития событий в различных сферах, от экономики и технологий до политики и социальных изменений [1].

Больше 2000 лет назад данное понятие использовал в своем труде Гиппократ, который понимал данное понятие как умение определять диагнозы, варианты их протекания и исходов. То есть Гиппократ понимал под «прогностикой» умение предвидеть, основываясь на интуиции. Отвечая на запросы динамично развивающегося общества, в том числе науки и техники, важность прогнозирования значительно возросла. Сейчас требуется прогнозирование, которое основывается на использовании математического аппарата для построения экономических моделей будущего.

Развитие прогнозирования как науки прошло в несколько этапов. Большой шаг в развитии теории и практики произошел в 50-е годы XX века, когда начали появляться прогнозные модели, начали проводить простые прогностические исследования. Пик развития пришел на 60-70-е гг. того же века, когда была разработана большая часть теоретических положений, методов, сложных прогнозных моделей, широкое применение в прогнозировании получили ЭВМ.

С начала 80-х годов 20-го века до настоящего времени прогнозирование развивается на научной основе, применяя прогностику в повседневной деятельности организаций, перейдя в функцию управления.

Для определения понятия прогнозирования изучим мнения некоторых исследователей.

Н.Г. Воронова, Г.А. Трофимова понимали под прогнозированием систему научных исследований, определяющую тенденции развития экономики как в целом, так и ее отдельных отраслей, а также определение наиболее выгодных путей для достижения целей такого развития. По мнению данных авторов прогнозирование – это комплекс прогнозов, направленных на выработку модели, а также политики экономического развития общества [2].

А.С. Головачев понимает под прогнозированием «предвидение на основе научных фактов, в том числе направлений будущих общественных процессов [3].

В труде И.В. Антохоновой «Методы прогнозирования социально- экономических процессов» дана классификация и определены методы прогнозирования для различных экономических объектов [4]. Данный исследователь понимает под прогнозированием обоснованное наукой предсказание возможного состояния особенностей развития объекта управления, основываясь на особенностях развития такого объекта, оценивая связи между прошлым настоящим и будущим.

Проанализировав мнения исследователей, видим, что большинство учёных считают, что «прогнозирование» является процессом изучения данных для формирования возможных событий.

Таким образом, понятие «прогнозирование» включает в себя следующие части:

процесс изучения данных;

использование научных методов и способов;

расчет вероятности наступлений событий;

апробация полученных данных;

управленческие решения.

Из всего выше сказанного, сделаем вывод, что прогнозирование – это процесс, основанный на научных методах и способах, заключающийся в изучении текущих данных для составления прогноза наступления определенных событий для принятия эффективного управленческого решения.

Отметим, что необходимо различать понятия «планирование» от понятия «прогнозирования».

Приведем мнения зарубежных авторов, относительно данного термина. Р. Болан считал планирование размышлением о будущем, а Г. Сойер действием, изложенным заранее. Г. Файоль писал, что под планированием понимается «взгляд вперед». По мнению Р. Акоффа понимал под планирование процесс принятия и оценки решений, если предполагается, что желаемое состояние вряд ли наступит, если не принять необходимых мер, а принятие таких мер увеличивает возможность получения желаемого результата [5].

Несмотря на то, что представленные определения пытаются разграничить понятия «прогнозирование» и «планирование» широта смыслов их понимания приводит к тому, что рассматриваемые термины понимаются как синонимы, теряют свое особое значение.

В энциклопедическом словаре планирование определяется как определение вариантов социально-экономического развития, разработка мер для их выполнения.

М. Бухалков понимает под планированием процесс непрерывной деятельности, систему свободного выбора услуг организации, целей его развития, различных технических средств, способов методов решения, поставленных целей и задач [6] .

Таким образом, планирование – это составление плана того, что предприятие желает получить при выполнении определенных задач. Поэтому необходимо разграничить понятия «прогнозирования» и «планирования». Для этого мы выделим несколько факторов:

прогнозирование происходит на основании исторических данных компании, а планирование опирается на желаемые результаты;

прогнозируется, как правило, совокупность показателей, которые зависят от внешних факторов, планирование, наоборот, выстраивается с учетом внутренних факторов;

прогнозирование по своей природе направлено на то, чтобы продемонстрировать максимально возможные результаты в то время, как планирование выдает чаще всего один результат;

прогнозирование не обязывает к принятию управленческих решений в то время, как планирование подразумевает принятие нескольких управленческих решений.

Исходя из всего выше изложенного, сформулируем следующие определения. Прогнозирование – это большая система показателей, направленная на изучение возможного будущего, а планирование – часть прогнозирования, которая подразумевает выполнение определенных действий.

Целью прогнозирования в экономике является исследование возможных вариантов в будущем. Целью планирования является принятие решений для того, чтобы получить желаемый результат в будущем. При планировании, как правило, не закладывается вероятность достижения плана, подразумевая, что план и так возможен. В прогнозировании, напротив, имеется вероятность достижения того или иного результата [7].

Получаем, что планирование является частью системы прогнозирования, поскольку задачи планирования сводятся к желаемому результату компании в то время, как прогнозирование в своей деятельности учитывает совокупность всех факторов и определяет вероятность достижения поставленной ранее цели.

Задачей прогнозирования является определение реальности получения результата и благоприятность поставленной цели для прогнозируемого объекта.

Прогнозы различаются по разным признакам. Классификация зависит от поставленной цели. Однако постараемся разграничить виды прогнозирования:

По объекту прогнозирования. Выделяют несколько объектов прогнозирования:

Экономическое. Это такой процесс предсказания будущих экономических условий, который используется предприятиями, правительствами и частными лицами для принятия обоснованных решений об инвестициях, расходах и экономической политике.

Социальное. Самый сложный вид прогнозов, поскольку поведение социума спрогнозировать достаточно сложно ввиду отсутствия четких показателей, которыми можно оперировать.

Научное. Прогнозирование научных данных позволяет спрогнозировать вероятность, например, определенных научных экспериментов, поскольку проведение некоторые экспериментов либо затратно, либо невозможно.

Техническое. Техническое прогнозирование – это процесс оценки будущих тенденций и событий на основе анализа существующих данных, исторических трендов и различных факторов, влияющих на развитие технологий. Техническое прогнозирование играет важную роль в стратегическом планировании, разработке новых продуктов, управлении рисками и оптимизации бизнес-процессов. Отметим, что любые прогнозы имеют свою степень неопределенности и могут быть подвержены влиянию непредвиденных факторов.

Наиболее подробно остановимся на экономическом прогнозировании, который выполняется с учетом других прогнозов, поскольку экономические закономерности напрямую связаны с другими отраслями, показанными на рисунке.

 

Рис. Взаимосвязь экономического и научного прогнозирования

 

По периоду прогнозирования. Выделяют следующие виды прогнозов:

- Оперативные. Заключается в краткосрочном анализе и оценке текущего состояния экономики, а также прогнозирование ее развития в ближайшем будущем. Он основывается на актуальных статистических данных, индикаторах рынка, макроэкономических показателях и аналитических моделях для определения возможных тенденций и рисков. Оперативные прогнозы имеют наибольшую точность (порядка 95%).

- Краткосрочные. Такой вид прогноза используется чаще всего. Он позволяет построить план на год, которого компания может придерживаться и принимать правильные управленческие решения. Срок прогноза в данном случае составляет не более 12 месяцев.

- Среднесрочные. Процесс предсказания будущих событий и тенденций на период от нескольких месяцев до нескольких лет. Оно используется в различных сферах, таких как экономика, бизнес, финансы, производство и других областях, где важно планировать ресурсы и стратегии на среднесрочную перспективу. Срок прогноза в данном случае составляет не более 36 месяцев [8].

Долгосрочные. Это самый сложный вид прогнозов. Срок прогноза в данном случае составляет более 36 месяцев. Точность при данном прогнозе уже низкая, доверять ей, как правило, не стоит. Отметим, что чем больше срок прогнозирования, тем больше требуется исторических данных. Исторические данные необходимо правильно извлекать и обрабатывать.

Реальные данные, как правило, неполны и «зашумлены» и скорее всего, содержат нерелевантную и избыточную информацию или ошибки. Предварительная обработка данных, которая является важным этапом в обработке данных, помогает преобразовать необработанные данные в понятный формат. Кроме того, некоторые методы моделирования весьма чувствительны к качеству исходных данных.

Недостающие данные часто встречаются в реальных наборах данных, и это оказывает глубокое влияние на конечный результат, который может сделать вывод недостоверным. Существуют различные типы недостающих данных. Необходимо понимать, почему данные отсутствуют. Если данные отсутствует случайным образом или если отсутствие связано с конкретной разовой ошибкой, но остальные данные не повреждены, тогда выборку данных можно продолжить. Однако, если данные отсутствуют в шаблоне, связанном с ответом, это может привести к значительному смещению модели, что сделает результат анализа ненадежным.

С недостающими данными проблему решают в зависимости от ситуации. В общем и целом, их можно разделить на две стратегии.

Первым и самым простым способом является удаление недостающих данных напрямую. Если недостающие данные распределены случайным образом, а набор данных достаточно большой, то удаление недостающих данных мало влияет на производительность анализа.

Вторая стратегия состоит в том, чтобы заполнить или вменить недостающие данные на основе остальных данных. Как правило, существует два подхода. Один из методов просто использует среднее значение. В качестве альтернативы мы можем использовать алгоритм обучения, такой как дерево решений для прогнозирования недостающего значения. Стоит отметить, что дополнительная неопределенность добавляется вменением.

Эти преобразования помогают улучшить интерпретируемость оценок параметров при наличии взаимодействия в модели.

Центрирование данных вычитает среднее значение предикторов из данных, в результате чего каждый предиктор имеет нулевое среднее значение. А для масштабирования данных каждое значение предиктора классифицируется по его стандартному отклонению, таким образом, масштабированные данные имеют единичное отклонение. Стоит отметить, что наличие выбросов оказывает сильное влияние на масштабирование данных, идентификацию и удаление выбросов необходимо перед масштабированием данных.

Существует довольно много методик трансформации, которые помогают исправить перекос, например замена данных логарифмическими, квадратными корнями или обратными преобразованиями.

Таким образом, задачами экономического прогнозирования являются следующие мероприятия: правильный сбор данных, их обработка, определение предела прогнозирования, составление самого прогноза и обработка полученных результатов. Подводя итог, отметим, что прогнозирование в настоящем исследовании рассматривается как процесс, основанный на научных способах и методах, с целью получения данных, показывающих вероятность наступления того или иного результата. Использование научных методов и способов позволяет получить наиболее точный прогноз.

About the authors

Yu. S. Afanasyeva

Moscow Witte University, Branch in Ryazan

Author for correspondence.
Email: kalab-yuliya@yandex.ru

Candidate of Philosophical Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Ryazan

O. E. Gudkova

Moscow Witte University, Branch in Ryazan

Email: gudkovaok@mail.ru

Doctor of Economic Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Ryazan

O. Yu. Shibarshina

Moscow Witte University, Branch in Ryazan

Email: oshibarshina@mail.ru

Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Ryazan

References

Supplementary files