Читать книгу Руководи как люди. Неучебное пособие для начинающих руководителей онлайн | страница 10
Опять мало? Используем метод линейной регрессии. Однофакторной. Так сказать, авторегрессии. В Excel наложим на скачущие анализируемые показатели прямой линейный тренд и посмотрим, какое значение на нем будет соответствовать прогнозируемому периоду. Не беда, если коэффициент достоверности аппроксимации будет близок к нулю.
Использовать более сложные методы: множественной регрессии, спектрального анализа, нейронных сетей и др. настоятельно не рекомендуется. Уже упомянутые простые биржевые трейдеры давно поняли – это путь в никуда. Гораздо продуктивнее пристально вглядеться в график показателей и, представив, что значения на нем – результат борьбы каких-нибудь божьих тварей (быков, медведей или еще кого), попытаться угадать, чья возьмет в прогнозируемом периоде. Горизонт полета фантазии, т.е. интервал колебаний прогнозируемого параметра, можно ограничить, нарисовав в произвольном порядке снизу и сверху линии поддержки и сопротивления соответственно.
Остается только более или менее наукообразно описать процесс и результаты вышеуказанных потуг, приложить таблицы и графики и – прогнозирование завершено!
Задача несколько меняется, когда прогнозирование осуществляется, так сказать, обратным путем, или задним числом. Когда управленческий цикл начат с планирования, но впоследствии оказалось, что планы необходимо было предварительно обосновать прогнозами.
В данной ситуации прогнозируемый результат рассчитывается обратным счетом от известного планового значения. Простейший пример:
Запланирован объем годового дохода в 50 млн руб. Вопрос: из какого ожидаемого количества проданного товара и какой средней цены единицы проданного товара исходили при планировании такого дохода (себестоимость товара принимаем равной нулю).
Математика подсказывает, что нас удовлетворят любые значения этих двух множителей, лишь бы их произведение равнялось 50 млн. Не заморачиваясь, выбираем из множества значений наиболее правдоподобные. Скажем, 1 тыс. шт. товара и 50 тыс. руб. за шт.
Очень удачно, если данные значения точно соответствуют значениям прошлого (базового) года. Если нет, то придется проявить управленческую смекалку, колдуя над динамическими рядами.