Диссертация (1152380), страница 6
Текст из файла (страница 6)
Существующие методыпрогнозирования по степени формализации можно разбить на две большиегруппы (Рисунок 3):Рисунок 3 – Классификация методов прогнозирования [175]1)фактографические (формализованные) методы, которые базируются нафактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом;332)экспертные (интуитивные) методы, которые используют мненияэкспертов и применяются тогда, когда невозможно формализовать изучаемыепроцессы или имеет место неопределенность развития объекта.На основании ранее проведенного анализа особенностей интернетсервисов как объектов управления можно предположить, что при выборе методовпрогнозирования результативности возможных сценариев управления ПЦСособоевниманиеменеджердолженуделятьэкспертнымметодампрогнозирования. Но так ли это?В исследовании Дж.
Аллена и Р. Филдса представлены рекомендации,которыми исследователи предлагают руководствоваться при выборе методовпрогнозирования [59]. Данные рекомендации выработаны в результате анализамногочисленных исследований и представляются вполне обоснованными.Рекомендация 1. Следует использовать формализованные методы, если дляанализа достаточно данных. Оценка достаточности данных производится сучетом их источника, объема, актуальности, изменчивости, надежности идостоверности. Это не означает, что следует избегать использования экспертныхметодов — зачастую вынесение экспертного суждения является неотъемлемойчастьюпроцессаформированияпрогноза,например,привыбореформализованных методов оценки.Рекомендация 2.
Следует использовать формализованные, а не экспертныеметоды прогнозирования в том случае, если ожидаемые изменения объекта будутзначительными.Многочисленныеисследования(обобщенныевработеДж.С. Армстронга [60]) показали, что в ситуациях, связанных с ожидаемыминебольшими изменениями объекта управления (краткосрочные прогнозы),формализованные методы оказались менее точны, чем методы экспертные. Длясреднесрочных и долгосрочных прогнозов (долгосрочныесоответственно,существенныеформализованные методы [59].изменения)болеепрогнозыточнымии,были34Рекомендация 3. Следует использовать простые в использовании методыпрогнозирования, если нельзя привести достаточных аргументов для применениясложных методов прогнозирования.
Простые в использовании методы вопределенных случаях не менее точны, чем методы сложные [118]. В своемобзореисследованийпопрогнозированиюдеятельноституристическихкомпаний «Forecasting tourism demand: A review of empirical research» С.Ф. Виттпришел к выводу, что «простая прогнозная модель, как правило, более точна, чемсложная, например, очевидно, что простота выбираемого метода снижаетвероятность ошибок и стоимость прогнозов [134]. При этом, «простота» вэконометрической модели будет означать небольшое число переменных илинейную по своим параметрам форму функциональной связи (например,логарифмическая модель) [99]; для экстраполяции простота предполагаетэкспоненциальное сглаживание с данными, скорректированными на сезонныеколебания; для теории игр — использование коротких сессий на основе краткихописаний ролей и т.п.
[68] Простые эконометрические методы часто являютсяболее точными, чем методы прогнозной экстраполяции [65; 78; 104], а методыэкспоненциального сглаживания более точными, чем простые прогнозы.Сложные в использовании методы прогнозирования могут быть более точны,если прогнозист хорошо знает контекст управления интернет-проектом идостаточно квалифицирован для их использования.В таблице 3 обобщены основные методы прогнозирования, используемыедля целей сравнения возможных сценариев управления деятельностью интернеткомпаний, их преимущества и недостатки.Таблица 3 – Основные методы прогнозированияМетодОпределениеПреимущества и проблемыМетодыпрогнознойэкстраполяцииПроекция конкретноговременного ряда в будущееНевысокие затраты, быстрое получение данных.Резкие изменения тренда. Низкий потенциалраннего обнаружения35Продолжение таблицы 3Прогнозы наосновеиндикаторовОценка хода развитияпроцесса, малозависящего отфирмы, на базе одной илинескольких предпосылокБолее ранее обнаружение изменения тренда,чем при экстраполяции.
Трудность вподыскании подходящих индикаторов.Стабильность связей между индикаторамиМетодПостроение такого описанияэкспоненциального процесса, при котором болеесглаживанияпоздним наблюдениямпридаются большие веса посравнению с ранниминаблюдениями, причем весанаблюдений убывают поэкспоненте.Один из наиболее надежных, широкоприменяется в практике прогнозирования.Средневзвешенный показатель не учитываетсезонные и другие нециклические (случайные)колебания объемов продаж.МоделированиеКонструирование модели наоснове предварительногоизучения объекта ивыделения его существенныххарактеристик,экспериментальный итеоретический анализмодели, сопоставлениерезультатов с даннымиобъекта, корректировкамодели.Трудность применения метода моделирования впрогнозировании вызывается сложностьюструктуры объекта управления и поэтомувынуждает пользоваться не единственноймоделью, а системой методов и моделей,характеризующейся определенной иерархией ипоследовательностью.РегрессионныйанализМетод определениянаправления и силы связимежду независимыми изависимой переменнымиНевысокие расходы.
Взаимозависимостьнезависимых переменныхМетод ДельфиФорма опроса экспертов, прикоторой их анонимныеответы собирают в течениенескольких туров и черезознакомление спромежуточными результатами получают групповуюоценку интересующегопроцессаНаглядность результатов, привлечениеэкспертов по интересующей проблеме,анонимность участников. Негибкая методика,высокая потребность во времени, тенденция кконсервативным оценкам, непредсказуемостьтехнических измененийСценарииПредсказание развития ибудущего состоянияфакторов, влияющих напредприятие и определениевозможных действийпредпринимателяПодходит для сложных комплексных проблемтипа генерации идей новых продуктов илиструктурирования стратегическогопланирования диверсификации.Высокая субъективность оценок, трудностьпроверки процессаПри выборе методов прогнозирования влияния возможных сценариевуправления на деятельность ПЦС, прежде всего, необходимо учитывать, что вПЦС нет независимых управляющих параметров, даже внешние взаимодействия36зависят от состояния и результатов функционирования самой системы3.Наиболее существенной трудностью, связанной с моделированием сложныхсистемприотсутствиинеобходимойиполнойинформацииобихфункционировании, является обеспечение точного соответствия создаваемоймодели объекту моделирования.
Эта задача существенно ограничиваетвозможность применения формализованных методов прогнозирования, в т.ч.математических методов описания поведения систем на базе статистическогоматериала.Для достижения успеха в сложном и динамичном окружении ПЦС необходимо обеспечить оперативное получение информации о функционированиисервиса, что заложит основу своевременного принятия решений и позволитадаптироваться к новым условиям рынка лучше конкурентов, которые принимаютрешения лишь на основе финансовой отчетности. Оперативные действия поуправлению ПЦСобязаны быть направлены на достижение заданныхдолгосрочных целей, выраженных в виде показателей, которые должны позволятьсудить о том, насколько успешно реализуется стратегия ПЦС. Актуальнымстановится совершенствование механизма оценки управления, предполагающегоиспользование комплекса показателей эффективности для оценки эффективностидостижения целей, а также возможность учета риска при формированияуправленческих решений.Контроль управления требует точного отражения системой показателейдеятельности ПЦС как ее текущего состояния и положения на рынке, так иперспектив развития.
Поэтому грамотная разработка групп целевых показателейдля оценки эффективности управления ПЦС имеет огромное значение вуправлении ПЦС [24; 28; 34; 44].3На «принципиальную невозможность полноты информации о сложной системе вокрестности бифуркации» указывал академик Моисеев Н.Н.
[20].37Очевидно,изолированночтоотэффективностьнидругих,одиннедеятельностиключевойдаетпоказатель,возможностипредприятия,рассматриваемыйвсестороннепоэтомуоценитьнеобходимасбалансированная модель, использующая целый ряд внешних и внутреннихпоказателей, ориентированная на соответствующие факторы успеха и четкодемонстрирующая причинно-следственные связи, связанные с целями исценариями управления.Развитие современных исследований в области оценки эффективностикомпаний связано с созданием комплексных систем, нацеленных на измерениедостижений(PerformanceMeasurement).СпецификаПЦСпредполагаетвозможность полного и точного измерения всех необходимых ключевыхпоказателей сервиса в автоматическом режиме при минимальных трудовых ифинансовых затратах. В этой связи важную роль в оценке эффективностиуправленияПЦСрезультативностииграет универсальная качественная методикаоценки«Сбалансированная(ССП),системапоказателей»разработанная Дэвидом Нортоном и Робертом Капланом.
Как отмечают авторы[13; 14], основными задачами, которые решаются с помощью их концепции,являются:- прояснение и достижение согласия относительно целей фирмы;- распространение стратегии на все части фирмы;- сопоставление целей с бюджетом;- определение и согласование сценариев управления, инвестиционныхпрограмм развития и других управленческих действий;- выполнение периодического и систематического пересмотра целей;- получение обратной связи от подразделений в целях увеличения знаний остратегии для ее улучшения и разработки стратегического направленияобучения.38Как отмечает С.И. Крылов [39], основной предпосылкой появления ССПявляется идея о том, что управление выходит за рамки оценки толькофинансовых аспектов и захватывает также другие перспективы развитиядеятельности компании, такие как «клиенты», «внутренние процессы»,«обучение и развитие».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
