На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Качественный и количественный метод в управленческих решениях

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 12.10.2012. Сдан: 2011. Страниц: 7. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ 
им. Н. И. ЛОБАЧЕВСКОГО
ФАКУЛЬТЕТ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК
КАФЕДРА ПРИКЛАДНОЙ СОЦИОЛОГИИ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

РЕФЕРАТ 

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ  И КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ  СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ  ПРОЦЕССОВ 
 
 
 

Выполнил:
магистрант группы 14-62М
Малахов А. О. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

НИЖНИЙ  НОВГОРОД – 2005 г.
 

Оглавление 

 

Введение

 
      Можно выделить два типа методов прогнозирования:
    количественные, основанные на экстраполяции уже известных тенденций и моделей;
    качественные, составляемые на основе оценок экспертов и дающие представление о возможных принципиальных изменениях в прогнозируемой системе.
     Достоинством  метода экстраполяции является изученность  используемых моделей, возможность (как  правило) количественных оценок. Однако при этом прогноз может оказаться  ошибочным из-за принципиальных, качественных изменений, которые невозможно было предусмотреть заранее.
     Преимущество  качественных прогнозов состоит  в возможности предсказать принципиально  важные повороты в прогнозируемой системе. Однако при этом чаще всего прогнозы строятся на основе субъективного опыта экспертов, что значительно снижает прогностическую ценность этих исследований.
      В данной работе будут рассмотрены  модели прогноза, основанные на качественных и количественных методах.
 

Глава 1. Качественные методы прогнозирования

1.2. Прогнозирование на основе метода разрешения "узловых" противоречий

 
     Рассмотрим  прогнозирование на основе метода разрешения "узловых" противоречий. Главное отличие предлагаемого подхода состоит в том, что для подготовки качественного прогноза используется методология, разработанная Г.С. Альтшуллером в теории решения изобретательских задач (ТРИЗ).
     Любое изобретение можно рассматривать  как прогноз. Например, К.Э. Циолковский  сделал комплекс изобретений: ракеты, системы жизнеобеспечения в космосе, орбитальные станции. Понадобились десятилетия, чтобы эти идеи были реализованы. По существу процесс технического изобретательства и составления качественных прогнозов отличается только областью, в которой рассматриваются задачи и ресурсами, которые можно использовать для решения этих задач. Методологическая основа решения технических задач и составления качественных прогнозов – одинакова.
     Окружающие  нас системы (технические, природные, социальные, экономические и др.) развиваются по диалектическим законам. В ТРИЗ выявлены фундаментальные механизмы этого развития, основные из которых:
    разрешение имеющихся в системе противоречий;
    стремление систем к идеальности (получение максимальной пользы при минимальных затратах).
     ТРИЗ  рекомендует формулировку противоречий в определенной форме. Приведем несколько примеров. В городских стенах, защищавших средневековые города, можно выделить несколько противоречий:
    длина городской стены должна быть большой, чтобы защищать как можно большую площадь, и должна быть маленькой, чтобы было меньше затрат на строительство;
    высота стены должна быть большой, чтобы надежно защищать город, и должна быть маленькой, чтобы меньше уходило материалов;
    ширина стены должна быть большой, чтобы она была крепкой, и должна быть маленькой, чтобы площадь, окруженная стеной, была больше.
     В разных странах, независимо друг от друга  развитие городских стен шло в  направлении разрешения этих противоречий. Например, появлялись сторожевые башни; стены приобрели зубчатую форму (таким образом, часть стены высокая, а часть - низкая); вокруг городских стен сооружали рвы, заполняющиеся водой. Внутри толстых городских стен сооружали внутренние комнаты (таким образом, сохраняли полезную площадь, не уменьшая толщину стен).
     Можно, конечно, и не решать возникающие противоречия, но тогда возникают нежизнеспособные монстры. На многие века, например, памятником полного игнорирования действия законов развития систем стала Великая Китайская стена: противоречия и не думали решать, и до идеальности далеко – затрат очень много, а польза исключительно музейная.
     При разрешении противоречий происходит качественный скачок, принципиально изменяющий облик  системы. Вместо экипажей, например, появились  автомобили, городской транспорт. Вместо городских стен возникли совершенно иные системы - регулярные войска, государственная граница, противовоздушная оборона и т.д. Возникновение подобных качественных скачков в развитии систем вполне возможно предсказывать при использовании технологий ТРИЗ, которые позволяют выявлять ключевые противоречия в системах, проводить анализ имеющихся ресурсов и находить решения, соответствующие общим тенденциям развития этих систем.
     В разработке прогнозов на основе выявления  и разрешения противоречий можно  выделить несколько этапов.
    Постановка задачи, выбор объекта для прогнозирования.
    Анализ объекта.
    Формирование информационного фонда. Исследование имеющихся прогнозов и проблемной литературы по рассматриваемой тематике.
    Анализ собранного информационного фонда и выявление противоречий в развитии выбранного объекта.
    Выделение главных, узловых противоречий. Выявление противоречий типа "чем больше вкладываешь в решение противоречия, тем острее и сложнее оно становится". (Например, исследования показывают, что чем больше мы развиваем городской транспорт, тем сложнее становится транспортная проблема.)
    Формулировка идеального решения.
    Анализ имеющихся ресурсов.
    Поиск и анализ возможных решений.
    При необходимости - повторное исследование ситуации с пункта 1, с учетом проведенного анализа и намеченных решений.
     Следует отметить, что в полном виде методика может быть использована только на основе механизмов ТРИЗ и ее подходов. Более того, некоторые инструменты  ТРИЗ требуют очень грамотного и  профессионального применения, без  чего работа может оказаться карикатурой на прогноз.
     Прогнозирования на основе разрешения "узлового" противоречия, как правило, не достаточно для составления полноценного прогноза. Изменения, связанные с разрешением основного противоречия системы, делают необходимым решение сопутствующих задач. Даже если кажется, что эти задачи кажутся второстепенными, в действительности вся идея может оказаться нереализуемой, если не решены эти задачи. Качественный прогноз возможен только при системном подходе к последствиям предлагаемого решения.
     Для проведения системного анализа Г.С. Альтшуллер предложил использовать системный оператор. Суть этого оператора состоит в том, что любая система и изменения в ней рассматриваются по девятиэкранной схеме. На центральном экране помещается рассматриваемая система, на других экранах размещаются надсистема, подсистема, прошлое и будущее рассматриваемого объекта.

     Основная  идея системного многоуровневого прогнозирования  состоит в анализе и развитии прогноза на основе системного оператора Г.С. Альтшуллера. В качестве примера рассмотрим прогноз развития цивилизации на основе БТМ.
     Поместим  прогноз цивилизации типа БТМ  в экран "будущее системы". Перейдем по вертикали вниз – на экране "будущее подсистемы" окажутся такие объекты как город, транспорт, энергоснабжение, водоснабжение, обеспечение питанием и др. Рассмотрим прогноз развития системы водоснабжения с позиций БТМ.
     Основной  принцип БТМ состоит в максимальной независимости жизненоважных для человека систем от природной среды. Использованная вода должна по возможности восстанавливаться для повторного использования, а не выбрасываться бесконтрольно в экосистему. Таким образом, формируется идея нового прогноза, который коротко можно обозначить как "вода без водопровода". Это результат "прогноза по вертикали"
     Теперь  перейдем к рассмотрению исследуемой  системы (системы водоснабжения) "по горизонтали", т.е. рассмотрим прошлое, настоящее и будущее этой системы. Даже самый краткий экскурс в прошлое показывает, что развитие цивилизации и система доставки воды (водопроводы, водоканалы и др.) неразрывно связаны друг с другом. Ирригационные системы были основой многих древних цивилизаций. Современный город, дома невозможно представить себе без системы водоснабжения. Именно поэтому "цивилизация без водопровода" кажется абсурдом.
     Однако  не будем спешить с выводами, и  с экрана "прошлое подсистемы" переместимся на экран "подсистема (настоящее)". Анализ современной  ситуации в системе водоснабжения показывает серьезные противоречия, которые возникают в этой системе. Прежде всего, система водоснабжения неразрывно связана с канализационными системами: сколько мы забрали у природы, столько мы должны в нее и выбросить. Это сразу приводит к серьезным экологическим проблемам в местах забора и выброса канализационных вод. Возникающие при этом проблемы достаточно полно описаны в тысячах статей, посвященных этому вопросу. Скорбным памятником этой проблеме стало исчезнувшее Аральское море.
     Проблемы  возникают не только в водоемах, но и в земле, в которой проходят коммуникации. Добиться абсолютной герметичности водопроводов и канализации невозможно, поэтому земля вокруг них пропитана как губка этой водой. Часто это приводит к очень серьезным экологическим проблемам, повышается уровень грунтовых вод, канализационные воды попадают в систему водоснабжения. Учитывая, что системы водоснабжения и канализации опутали современную цивилизацию подобно кровеносным сосудам, можно говорить о глобальности этой проблемы. Заменить существующие системы или использовать принципиально новые материалы – очень дорого и сложно.
     Возникает противоречие: система водоснабжения  должна быть, чтобы обеспечивать людей  водой, и ее не должно быть, чтобы  не создавать многочисленных экологических проблем. Идеальное решение этого противоречия дословно совпадает с уже высказанным нами прогнозом: воду мы должны иметь, но без водопроводов. Таким образом, мы получаем совпадение прогноза "по вертикали" (от БТМ к воде без водопровода) с прогнозом "по горизонтали" связанным с решением противоречий системы водоснабжения.
     На  основе приведенного примера, кратко сформулируем основные этапы системного многоуровневого прогноза:
    Формулируется прогноз на основе метода разрешения "узловых" противоречий (или на основе другого метода).
    Делается переход в надсистему или в подсистему: из экрана "будущее системы" к экрану "будущее надсистемы" или к экрану "будущее подсистемы". Определяется, каким образом должна выглядеть надсистема или подсистема. Таким образом, формируется прогноз по "вертикали".
    Отбирается объект в надсистеме или в подсистеме, для которого формируется новый прогноз.
    Для выбранного объекта делается анализ "по горизонтали" (прошлое, настоящее, будущее). Удобнее всего этот анализ делать поэтапно в соответствии с тем, как это описано в методе выявления и разрешения "узловых" противоречий.
    Сравнить результаты прогноза "по горизонтали" с прогнозом "по вертикали".
    Если проведенное исследование сделано корректно, то прогноз "по горизонтали" должен совпасть с прогнозом "по вертикали". При этом один прогноз должен дополнять, уточнять или расширять другой.
     Прогнозы  по "вертикали" и по "горизонтали" в принципе могут и не совпасть (правда, в нашей практике такого опыта не было). В этом случае необходимо провести дополнительное исследование. При этом повторный анализ может быть проведен с пункта 1, с пункта 2 или с пункта 3. Возможно, что потребуется дополнительный сбор информации или специальные узкоотраслевые исследования.
     Взяв  за основу вновь полученный прогноз, осуществляем дальнейший анализ с пункта 2. При этом может оказаться необходимым сделать переход в "над-надсистему" или в "под-подсистему".
     На  основе описанной процедуры итерационного  многошагового прогноза формируется  система взаимосвязанных прогнозов.

1.2. Методы прогнозирования, основанные на суждениях и оценках

 
     Суть  этих методов сводится к опросу мнений людей по следующим методикам:
- методика Дельфи
- сценарии.  

Методика  Дельфи
     Согласно  дельфийской методике, собираются мнения экспертов о будущем, например о будущем объеме рынка. Эксперты не общаются между собой и поэтому не могут влиять на мнение друг друга. Когда все мнения собраны, они сравниваются и без указания авторства распространяются среди участников опроса. На этой стадии почти наверняка будут существовать различия между мнениями отдельных экспертов. Затем экспертов, располагающих данными о прогнозах, сделанными другими участниками, просят скорректировать свои прежние прогнозы и представить новые варианты. Этот процесс продолжается до тех пор, пока вариации в прогнозах не станут приемлемыми для выработки общего согласованного прогноза. 

Преимущества  методики
     Позволяет анализировать широкий круг вопросов, влияющих на прогноз, и является объективным  в том смысле, что эксперты независимы в своих суждениях. 

Недостатки  методики
     Привлечение экспертов обычно обходится дорого. Сам процесс требует много  времени. Методика плохо работает с  неколичественными показателями, такими, как отношения  

Сценарии
     Сценарий  – это определенная картина из объединенных прогнозов, моментальный снимок связей между ними, сделанный в определенный момент времени. Обычно в ходе прогнозирования рассматриваются три альтернативы, что позволяет оценить различные варианты развития событий, полученные на основе разных предположений относительно ключевых событий. Значение прогнозирования с помощью сценариев существенно возросло с начала 70-х годов. Нефтяные кризисы, имевшие место в 1973—1974 гг. и в 1979 г., а также глубокий экономический спад в 1981-1983 гг. свели на нет веру в большинство используемых моделей прогнозирования. Стало ясно, что для того чтобы прогнозирование было полезным средством анализа, должны учитываться не только экономические переменные, но и политические, социальные, технологические. Ряд компаний вместо прогнозов, основанных на экстраполяции исторического развития, стали пользоваться разработкой сценариев, с помощью которых обосновывались планы на будущее. Этот подход используется некоторыми крупными транснациональными компаниями, в том числе ICI, "Пилкингтон" и "Шелл".  

Глава 2. Количественные методы прогнозирования

1.2. Исследовательские  методики

 
     Предполагают исследования, включающие в себя, например, выяснение точек зрения существующих и потенциальных потребителей с целью построения картины будущего рыночного спроса на основе изучения их мнений. Это метод активного сбора мнений людей, покупающих или желающих купить определенный товар. 

Преимущества
     Кроме количественных показателей метод  позволяет получить также и качественные показатели, такие как, например, изменение  отношения людей к товару и  их мнения о нем. Однако здесь существует ограничение: выясняется лишь то, что  люди чувствуют сегодня, а не в будущем. 

Недостатки
     Главным недостатком метода являются большие  затраты. Исследование рынка — один из наиболее дорогих методов прогнозирования  для отдельной организации, хотя эти расходы могут быть снижены, если опрос проводится либо торговой организацией, такой, например, как Общество автомобильных производителей и торговцев Великобритании, либо профессиональными: организациями, специализирующимися на анализе рынка для всей отрасли.
     Другим  недостатком метода является то, что  требуется тщательная формулировка задаваемых вопросов, чтобы не было какой-либо "наводки" на определенный ответ. Люди могут давать ответы, которые, по их мнению, Вы хотели бы услышать, или такие, которые связаны с наименьшими неудобствами для них. Эффективность некоторых из подобных методов прогнозирования совсем недавно была поставлена под сомнение в связи с выяснением мнения по поводу выборов. Расхождение между результатами выборов и результатами предварительных исследований заставило усомниться в пользе подобных прогнозов.

1.2. Экстраполяция статистических тенденций

 
     Существует  две разновидности такого метода:
    экстраполяция временных рядов;
    определение скользящего среднего.
 
Экстраполяция
     Экстраполяция – это, проще говоря, продление тенденции. Есть два основных вида экстраполяции. Первый вид – линейная экстраполяция. Второй вид экстраполяции – криволинейная экстраполяция, т. е. продление тенденции по кривой. Это криволинейная модификация линейной экстраполяции.
     Существует  множество статистических пакетов  компьютерных программ, с помощью которых проводят экстраполяцию на основании имеющихся данных.  

Прогнозирование с помощью скользящего  среднего
     По  своей сути прогнозирование с  помощью скользящего среднего есть осреднение подъемов и спадов сезонных колебаний, продленное в будущее. Цель экстраполяции – сглаживание колебаний. Рассмотрим пример. Кривая инфляции изменяется от месяца к месяцу, поэтому единственный путь выявить тенденцию – это сгладить колебания путем осреднения. После получения данных по каждому очередному месяцу они усредняются, скажем, по последним трем месяцам для получения скользящего среднего на четырехмесячный период. 

S-кривая 
     S-образная  форма экстраполяционной кривой применяется при прогнозах темпов замены одной технологии на другую или одного вида товара другим.
Однако  метод S-кривой имеет определенные ограничения  в применении. Вот одна из проблем. Хорошо известно, что данные ведут  себя в форме S-кривой, но какова ее форма  на самом деле: пологая или крутая? Какой процент внедрения на рынок  может быть в конце концов достигнут?

1.3. Прогнозирование на основе взаимосвязей

 
     Согласно  этим методам пытаются найти:
    ассоциативную связь между двумя переменными, поведение одной из которых мы хотим спрогнозировать;
    причинную взаимосвязь между двумя или более переменными с возможным запаздыванием по времени.
     Рассмотрим три разновидности этого метода:
    опережающие индикаторы;
    корреляция и регрессия;
    эконометрические модели.
 
Опережающие индикаторы
     Опережающие индикаторы представляют собой соотношение  запаздывания по времени между двумя временными рядами.
     Одним из наиболее точных опережающих индикаторов  экономического цикла считается  индекс Доу-Джонса на фондовом рынке  Нью-Йорка, который безошибочно предсказывает  каждый экономический подъем, начиная  с конца второй мировой войны. Индекс FT-SE (Financial Times — Stock Exchange), рассчитываемый газетой "Файненшнл Таймс" совместно с Лондонской фондовой биржей в Великобритании, является аналогом индекса Доу-Джонса.
     Суть  опережающего индикатора может быть кратко сформулирована следующим образом:
    тенденция, предваряющая другую тенденцию;
    изменение, предваряющее другое изменение.
   Иными словами, тенденция изменения переменной А проявляется раньше, чем у переменной В; и аналогично, изгиб кривой А опережает изгиб кривой В. 

Корреляционные  и регрессионные  методы
     Корреляционные  и регрессионные методы прогнозируют поведение переменной величины исходя из временной взаимосвязи между  ней и другой переменной, которая  может быть выражена в виде статистической зависимости, называемой регрессией или корреляцией. Иначе говоря, эти методы дают возможность установить зависимость изменения одной переменной в случае изменения другой на определенную величину. 

Эконометрические  модели
     Как и в других моделях, здесь формируются  прогнозы путем интегрирования некоторой системы уравнений. Эти уравнения могут отражать либо основные элементы экономики в целом, либо некоторые факторы, воздействующие на некоторый показатель работы организации.

1.4. Приложение моделей  прогнозирования  для оценки емкости  рынка определенных групп товаров

 
     Наиболее  простым методом оценки емкости  рынка при экономико-математическом подходе является формирование трендовых моделей, которые основываются на математическом выравнивании динамического ряда фактических значений общего потребления конкретной группы товаров или услуг, имевших место в отдельные моменты времени t, посредством выбора функциональной зависимости и расчета ее параметров, т.е. определение зависимостей вида:
E = f(t) ,
где E – величина емкости рынка конкретной группы товаров или услуг, t – временной параметр.
     Полученные  трендовые модели обеспечивают возможность  экстраполяции выявленных зависимостей на планируемые моменты времени  с целью получения прогнозных оценок емкости рынка.
     Возможность моделирования зависимостей величины емкости рынка с макроэкономическими параметрами обеспечивается посредством формирования факторных моделей прогнозирования емкости рынка. Сущность данных методов заключается в том, что величина емкости рынка представляется в виде функции одного или нескольких факторов. Это позволяет предприятиям-производителям конкретной продукции выявлять количественные влияния изменения факторов на величину емкости рынка производимой ими продукции, предсказывать изменение масштабов и длительности стадий жизненного цикла рынка, и, как следствие, реагировать наиболее эффективно с точки зрения конечных результатов функционирования организации на изменение рыночной конъюнктуры.
     Наиболее  простыми факторными моделями являются однофакторные модели, описывающие зависимость емкости рынка от какого-либо одного фактора, который представляется наиболее значимым (существенным) в общей совокупности факторов, определяющих емкость конкретного рынка.
     К числу важнейших факторов емкости  рынка относятся:
    уровень доходов или расходная часть доходов в расчете на душу населения;
    уровень цен на конкретную группу продукцию;
    уровень цен на всю совокупность или другие отдельные группы товаров и услуг, представленных на рынке и необходимых для удовлетворения различных видов потребностей человека;
    опережающий показатель – переменная рассматриваемого или другого рынка, которая реагирует на будущие изменения емкости рассматриваемого рынка заранее с определенным временным лагом.
     В зависимости от объема имеющейся  статистической информации анализ закономерностей изменения емкости рынка как функции изменения какого-либо из указанных факторов и формирование прогнозной оценки емкости рынка может быть осуществлено двумя способами:
    на ранних стадиях жизненного цикла рынка, при наличии фактических данных о емкости рынка и значениях независимого параметра за ограниченное число временных периодов, не позволяющих выявить достаточно устойчивые и статистически обоснованные взаимосвязи между рассматриваемыми переменными определяются коэффициенты эластичности спроса как отношение темпов прироста потребления определенной группы продукции за какой-либо интервал времени к темпу прироста независимого макроэкономического параметра за тот же период времени;
    проведение корреляционно-регрессионного анализа по рядам значений емкости рынка и независимого макроэкономического параметра, т.е. формирование функциональных зависимостей общего вида.
     В целом же на продолжительных временных  интервалах рыночные явления и процессы определяются совокупностью факторов, учет совместного влияния которых на величину емкости рынка обеспечивается многофакторными моделями прогнозирования емкости рынка.
В литературе представлены следующие  примеры многофакторных моделей:
1) в зависимости от дохода в  текущем и прошлом периодах:
Еt = Ao + A1 It + A2 It-1 ,
где Еt – емкость рынка в планируемом периоде;
It – уровень дохода потребителей в планируемом периоде;
It-1 – уровень дохода в периоде, предшествующем планируемому периоду;
Ao, A1, A2 – коэффициенты регрессии.
2) в зависимости от дохода потребителей в текущем периоде и спроса в предшествующий плановому период времени:
Еt = Ao + A1 It + A2 Et-1 ,
где Et-1 – емкость рынка в периоде, предшествующем планируемому периоду.
3) в зависимости от уровня доходов  потребителей в предшествующем планируемому периоде времени и максимального значения потребительского спроса за определенный временной интервал в прошлом:
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.