Два доклада

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских
предприятий маркетинговое управление становится одним из условий
выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение
эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное
будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя
предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с
помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы
предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в
области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).
Прогнозирование - это род предвидения (предсказания), поскольку
имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание
«предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний,
решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных
методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и
предугадывание. Предчувствие - это описание будущего на основе эрудиции,
работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание
обстоятельств». В широком плане как научное прогнозирование, так и
предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование
деятельности предприятия».
Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в
словесной, математической, графической или другой форме суждения о
возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в
будущий период времени.
Выделим следующие методы статистического прогнозирования:

Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей
краткосрочного прогнозирования.
Необходимость применения скользящей средней вызывается
следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные
динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию
развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических
колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления
тенденции прибегают к методу скользящей средней.
Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней
динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую
колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по
группам данных за определенный интервал времени, причем каждая
последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В
результате подобной операции первоначальные колебания динамического
ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов
динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде
некоторой плавной линии).
Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении
средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым
шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о
фактически реализуемом процессе.
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет
прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При
этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня
динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года.

Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни
общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в
агропромышленном комплексе, в торговле многими товарами, в
строительстве, на транспорте, в заболеваемости и др. Сезонные колебания
строго цикличны – повторяются через каждый год, хотя сама длительность
времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо
иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за
декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться
мелкомасштабной случайной колеблемостью.
Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана
на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных
колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.
Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы
сезонности (I s ).
В общем виде индексы сезонности определяются отношением
исходных (эмпирических) уровней ряда динамики y i , к теоретическим
(расчетным) уровням y ti , выступающим в качестве базы сравнения:
I si  = y i  : y ti
Именно в результате того, что в приведенной выше формуле измерение
сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических
уровней тренда yti, в исчисляемых при этом индивидуальных индексах
сезонности влияние основной тенденции развития элиминируется
(устраняется). И поскольку на сезонные колебания могут накладываться
случайные отклонения, для их устранения производится усреднение

индивидуальных индексов одноименных внутригодовых периодов
анализируемого ряда динамики.

Список литературы

1. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании.
М.: Прогресс, 2006.
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред.
И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.
3. Кунц Г., О’ Доннел С. Управление. Системный и ситуационный
анализ управленческих функций. Пер. с англ.: В 2 т. Т. 2 / Общая ред. акад.
Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 2005.
4. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд.,
перераб. И доп. М.: Статистика, 2007.