Реферат Сущность прогнозирования и планирования в экономике

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Имя

Выберите тип работы:

Курсовая работа Дипломная работа Контрольная работа Реферат Отчет по практике Эссе Доклад Решение задач Научно-исследовательская работа Монография Аспирантский реферат Магистерская работа Научная статья Публикация статьи в ВАК Публикация статьи в Scopus Дипломная работа MBA Бизнес-план Тест/экзамен online Чертеж Рецензия

Принимаю Политику конфиденциальности

Продолжить

Скидка 25% при заказе до 21.9.2024

Тема 1 Сущность прогнозирования и планирования в экономике

ОСНОВНЫЕ (ИСХОДНЫЕ) ПОНЯТИЯ

1 Прогностика (Футурология; прогнозономия; прогнозология)

Прогностика - это научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов.

2 Прогноз (Предсказание; предположение; прогностическая модель)

Научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.

Примечания.

1. Когда этот объект рассматривается одновременно с "прогнозным фоном" (8), то в этом случае его называют "объектом прогнозирования" и говорят о "прогнозах объекта прогнозирования" и "прогнозах прогнозного фона" этого объекта.

2. В качестве объектов прогнозирования могут выступать процессы, явления, события, на которые направлена познавательная и практическая деятельность человека.

3. В зависимости от природы объекта

различают социальные, научно-технические, экономические, военно-политические и другие объекты прогнозирования.

3 Прогнозирование

Процесс разработки прогнозов.

4 Прием прогнозирования

Процесс разработки прогнозов.

Одна или несколько математических или, логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. Примечание. В качестве приема могут выступать вычисление средневзвешенного значения оценок компетентности экспертов, определение компетентности эксперта, сглаживание

и выравнивание динамического ряда и т. д.

5 Метод прогнозирования

Способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку

прогнозов.

Примечание. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

6 Методика прогнозирования

Совокупность специальных правил и приемов (одного или нескольких методов) разработки конкретных прогнозов.

7 Прогнозирующая система

Система методов прогнозирования и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования.

Примечания. 1. Средствами реализации являются экспертная группа, организационные мероприятия, технические средства и т. д. 2. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными; дискретными и непрерывными; системами на государственном, межотраслевом, отраслевом, подотраслевом уровнях, а также на уровне предприятий, учреждений и уровне технологических процессов. 3. В настоящее время известны прогнозирующие системы ИНПРОГС, ПАТТЕРН, ФЕИМ, ПРОФАИЛ и др.

8 Прогнозный фон

Совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза.

9 Научное предвидение

Опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления.
ВИДЫ ПРОГНОЗОВ

10 Поисковый прогноз (Исследовательский прогноз)

Прогноз, содержанием которого является определение возможных состояний объекта прогнозирования в будущем.

11 Нормативный прогноз (Программный прогноз)

Прогноз, содержанием которого является определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели.

12 Интервальный прогноз

Прогноз, результат которого представлен в виде доверительного интервала характеристики объекта прогнозирования (45) для заданной вероятности осуществления прогноза.

13 Точечный прогноз

Прогноз, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала.

14 Оперативный прогноз

Прогноз с периодом упреждения (38) для социальных, научно-технических и экономических объектов до 1 месяца.

15 Краткосрочный прогноз

Прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов от 1 месяца до 1 года.

16 Среднесрочный прогноз

Прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов от 1 года до 5 лет.

17 Долгосрочный прогноз

Прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов от 5 до 15 лет.

18 Дальнесрочный прогноз

Прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов свыше 15 лет.

Примечание. Классификация прогнозов по периоду упреждения ориентирована

на следующее деление: оперативно-календарное (до 1 месяца), текущее (от 1 месяца до 1 года), перспективное (от 1 года до 5 лет) и долгосрочное (от 5 до 15 лет)
3. ПРИНЦИПЫ РАЗРАБОТКИ ПРОГНОЗОВ

19 Принцип системности прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона и их элементов.

20 Принцип согласованности прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий согласования нормативных и поисковых прогнозов различной природы и различного периода упреждения.

21 Принцип вариантности прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий разработки вариантов прогноза исходя из вариантов прогностического фона.

22 Принцип непрерывности прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий корректировки прогнозов по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования.

23 Принцип верифицируемости прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий определения достоверности (42), точности (41) и обоснованности прогнозов.

24 Принцип рентабельности прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий превышения экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку.
РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗОВ

25 Задание на прогноз

Документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки.

Примечание. Задание, как правило, содержит: основание для разработки прогноза (постановление, приказ и т. д.), определение объекта прогнозирования, его основных характеристик, параметров прогноза, организационные мероприятия, данные о финансировании и материальном обеспечении, координационный план и этапность разработки прогноза.

26 Этап прогнозирования

Часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами,

методами и результатами. Примечания. 1. Деление на этапы связано со спецификой

построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбором

данных прогнозного фона, с построением поисковой и нормативной моделей,

верификацией прогноза. 2. Особое место в этом ряду занимают предпрогнозная

ориентация, предшествующая операциям собственно прогнозирования, и разработка

рекомендаций для целеполагания, планирования, программирования, проектирования,

т. е. для управления на основе данных, полученных в результате прогнозирования.

27 Прогнозная ретроспекция

Этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

28 Прогнозный диагноз

Этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденции их развития и выбора (разработки) моделей и методов прогнозирования.

29 Проспекция

Этап прогнозирования, на котором по результатам диагноза разрабатываются прогнозы объекта прогнозирования и прогнозного фона, производятся верификация и синтез прогнозов.

30 Прогнозная модель

Модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

31 Граф-модель объекта прогнозирования

Прогнозная модель в виде графа.

32 Прогнозный эксперимент

Исследование на прогнозных моделях путем варьирования характеристик объекта прогнозирования, входящих в модель, с целью выявления возможных допустимых и (или) недопустимых прогнозных вариантов и альтернатив развития объекта прогнозирования.

33 Прогнозный вариант

Один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов.

34 Прогнозная альтернатива

Один из прогнозов, составляющих полную группу возможных взаимоисключающих прогнозов.

35 Верификация прогноза

Оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза.

36 Корректировка прогноза

Уточнения прогноза на основании результатов его верификации и (или) на основании дополнительных материалов и исследований.

37 Синтез прогнозов

Реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования.
ПАРАМЕТРЫ ПРОГНОЗОВ

38 Период упреждения прогноза (Время упреждения; время прогнозирования; прогнозный горизонт; срок прогнозирования; дальность прогноза)

Промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

39 Период основания прогноза

Промежуток времени, на базе которого строится ретроспекция.

40 Прогнозный горизонт

Максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности.

41 Точность прогноза

Оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

42 Достоверность прогноза

Оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала.

43 Ошибка прогноза

Величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта.

Примечание. Ошибка прогноза не определяет однозначно качество прогноза, так как она в значительной мере зависит от принимаемых на основании прогноза решений и их реализации.

44 Источник ошибки прогноза

Фактор, могущий привести к появлению ошибки прогноза.

Примечание. Различают источники регулярных и нерегулярных ошибок. К первым, например, относятся неадекватный метод прогнозирования, недостоверные и недостаточные исходные данные, ко вторым - непредсказуемые явления и события типа скачков, прорывов, нарушающие спрогнозированные тенденции развития объекта.
II. ОБЪЕКТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1. ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
45 Характеристика объекта прогнозирования (Признак        Качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.)

Примечание. В социально-экономической литературе для данного понятия используется термин "показатель".

46 Переменная объекта прогнозирования

Количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и (или) периода упреждения прогноза.

47 Значащая переменная объекта прогнозирования

Переменная объекта прогнозирования, принимаемая для описания объекта в соответствии с задачей прогноза.

48 Эндогенная переменная объекта прогнозирования

Эндогенная переменна

Значащая переменная объекта прогнозирования, отражающая главным образом его собственные свойства.

49 Экзогенная переменная объекта прогнозирования

Экзогенная переменная

Значащая переменная объекта прогнозирования, обусловленная главным образом свойствами прогнозного фона.

50 Параметр объекта прогнозирования

Количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за постоянную в течение периода основания и периода упреждения прогноза.

51 Прогнозный фактор

Обобщенная ненаблюдаемая характеристика развития многомерного стохастического объекта прогнозирования, количественно выражаемая, как правило, собственным вектором ковариационной матрицы переменных объекта прогнозирования.

52 Базисное значение переменной

Значение переменной объекта прогнозирования на этапе диагноза.

53 Динамический ряд

Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования.

54 Тренд

Аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда.

Примечание. В случае многомерного описания объекта прогнозирования аналитическое представление изменения комплекса переменных во времени называют "многомерным трендом".

55 Прогнозная тенденция

Тенденция

Обобщенная качественная характеристика направления развития объекта прогнозирования.

56 Генеральная определительная таблица

Система взвешенных характеристик объекта прогнозирования, позволяющая преобразовывать его качественное описание в обобщенную количественную оценку.

57 Сложность объекта прогнозирования

Сложность объекта           Характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств и отношений; ее количественной мерой может выступать минимальная длина программы, являющаяся описанием объекта в соответствии с целью прогноза.

58 Мерность объекта прогнозирования

Мерность объекта

Число значащих переменных объекта прогнозирования в его описании.
2. ИСХОДНАЯ ИНФОРМАЦИЯ ОБ ОБЪЕКТЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
59 Источник фактографической информации об объекте прогнозирования

Источник фактографической информации

Источник информации об объекте прогнозирования, имеющий своим содержанием фактические данные, необходимые для достижения цели прогноза.

60 Источник экспертной информации об объекте прогнозирования

Источник экспертной информации

Источник информации об объекте прогнозирования, содержащий экспертные оценки, необходимые для достижения цели прогноза.

61 Приведенный источник научно-технической информации об объекте прогнозирования

Приведенный источник информации

Источник научно-технической информации об объекте прогнозирования, оцененный по генеральной определительной таблице.

62 Информативность переменной объекта прогнозирования

Информативность переменной    Количество информации об объекте прогнозирования, содержащейся в значениях переменной в соответствии с целью прогноза и методами прогнозирования.

Примечание. Под количеством информации понимается мера уменьшения неопределенности ситуации вследствие того, что становятся известными исходы другой ситуации.

63 Информационный массив

Совокупность данных об объекте прогнозирования, приведенных в систему в соответствии с целью прогноза и методами прогнозирования.

64 Система структурно-временных карт

Источник фактографической информации об объекте прогнозирования, символически отображающий стадии жизненного цикла продукта в картах "время -- страна" по отраслям техники.

65 Полнота исходной информации

Степень обеспеченности прогнозирования достоверной исходной информацией.

66 Дисконтирование информации об объекте прогнозирования

Уменьшение информативности ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования по мере удаления моментов их измерений в прошлое.

67 Эксперт

Квалифицированный специалист по конкретной проблеме, привлекаемый для вынесения оценки по поставленной задаче прогноза.

Примечание. При разработке социальных прогнозов в ряде случаев производится выявление мнения представителей различных социальных групп населения, условно приравниваемых к экспертам.

68 Компетентность эксперта

Способность эксперта выносить на базе профессиональных знаний, интуиции и опыта достоверные суждения об объекте прогнозирования.

Примечание. Количественная мера компетентности эксперта называется коэффициентом компетентности.

69 Экспертная группа

Коллектив экспертов, сформированный по определенным правилам для решения поставленной задачи прогноза.

Примечание. Частным случаем экспертной группы выступает экспертная комиссия.

70 Компетентность экспертной группы

Способность экспертной группы выносить. достоверные суждения об объекте прогнозирования, адекватные мнению генеральной совокупности экспертов.

Примечания. 1. Компетентность экспертной группы определяется различными методиками. 2. Одной из количественных мер компетентности экспертной группы является репрезентативность экспертной группы.

71 Экспертная оценка

Суждение эксперта или экспертной группы относительно поставленной задачи прогноза.

Примечание. В первом случае используется термин "индивидуальная экспертная оценка", во втором - "коллективная экспертная оценка".
III. АППАРАТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1. ФАКТОГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

72 Фактографический метод прогнозирования

Метод прогнозирования, базирующийся на использовании источников фактографической информации.

73 Статистический метод прогнозирования (Ретроспективный метод прогнозирования)

Фактографический метод прогнозирования, основанный на построении и анализе динамических рядов характеристик объекта прогнозирования.

74 Прогнозная экстраполяция

Метод прогнозирования, основанный на математической экстраполяции, при котором выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

Примечание. В зависимости от виде анализа исходных данных и способов представления его результата различают следующие виды прогностической экстраполяции: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, экстраполяция корреляционных и регрессивных зависимостей, экстраполяция, основанная на факторном анализе, и др

75 Прогнозная интерполяция

Метод прогнозирования, основанный на математической интерполяции, при котором выбор интерполирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

76 Метод исторической аналогии

Метод прогнозирования, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим первый в своем развитии.

77 Метод математической аналогии

Метод прогнозирования, основанный на установлении аналогии математических описаний процессов развития различных по природе объектов с последующим использованием более изученного или более точного математического описания одного из них для разработки прогнозов другого.

78 Опережающий метод прогнозирования

Метод прогнозирования, основанный на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в общественной практике.

79 Патентный метод прогнозирования

Опережающий метод прогнозирования, основанный на оценке (по принятой системе критериев) изобретений и исследовании динамики их патентования.

80 Публикационный метод прогнозирования

Опережающий метод прогнозирования, основанный на оценке публикаций об объекте прогнозирования (по принятой системе критериев) и исследовании динамики их публикования.

81 Цитатноиндексный метод прогнозирования

Опережающий метод прогнозирования, основанный на анализе динамики цитирования авторов публикаций об объекте прогнозирования.
2. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
82 Экспертный метод прогнозирования

Метод прогнозирования, базирующийся на экспертной информации

83 Метод индивидуальной экспертной оценки

Метод прогнозирования, основанный на использовании в качестве источника информации одного эксперта.

84 Метод психо-интеллектуальной генерации идей

Метод индивидуальной экспертной оценки, при котором выявление экспертной оценки осуществляется с помощью программированного управления, включающего обращение к памяти человека или запоминающему устройству ЭВМ.

85 Метод интервью

Метод индивидуальной экспертной оценки, основанный на беседе эксперта с прогнозистом по схеме "вопрос - ответ".

86 Метод коллективной экспертной оценки

Метод прогнозирования, основанный на выявлении обобщенной объективированной оценки экспертной группы путем обработки индивидуальных, независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу.

87 Метод экспертных комиссий

Метод коллективной экспертной оценки, состоящий в совместной работе объединенных в комиссию экспертов, разрабатывающих документ о перспективах развития объекта прогнозирования.

88 Матричный метод прогнозирования

Метод прогнозирования, основанный на использовании матриц, отражающих значения (веса) вершин граф-модели объекта прогнозирования, с последующим преобразованием матриц и оперированием с ними.

89 Дельфийский метод (Метод Делфи)

Метод коллективной экспертной оценки, основанный на выявлении согласованной оценки экспертной группы путем их автономного опроса в несколько туров, предусматривающего сообщение экспертам результатов предыдущего тура с целью дополнительного обоснования оценки экспертов в последующем туре.

90 Метод коллективной генерации идей (Метод отнесенной оценки, Метод "мозговой" атаки,"Конференция" идей)

Метод коллективной экспертной оценки, основанный на стимулировании творческой деятельности экспертов путем совместного обсуждения конкретной проблемы, регламентированного определенными правилами: запрещается оценка выдвигаемых идей, ограничивается время одного выступления, допускаются многократные выступления одного участника, приоритет выступления имеет эксперт, развивающий предыдущую идею, обязательно фиксируются все высказанные идеи, оценка выдвинутых идей осуществляется на последующих этапах.

91 Метод управляемой генерации идей

Метод коллективной генерации идей с использованием целенаправленного интеллектуального воздействия (усиливающего или подавляющего) на процесс генерации идей.

92 Метод деструктивной отнесенной оценки

Метод коллективной генерации идей, реализуемый посредством двух разнесенных во время сессий, первая из которых полностью подчиняется правилам коллективной генерации идей, а правила второй отличаются тем, что предписывается критика идей, высказанных на первой сессии.

93 Аналитический метод прогнозирования

Метод прогнозирования, основанный на получении экспертных оценок путем логического анализа прогнозной модели.

94 Метод эвристического прогнозирования

Аналитический метод прогнозирования, состоящий в построении и последующем усечении дерева поиска экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики.

95 Метод построения прогнозного сценария

Аналитический метод прогнозирования, основанный на установлении логической последовательности состояний объекта прогнозирования и прогнозного фона во времени при различных условиях для определения целей развития этого объекта.

96 Морфологический анализ

Метод прогнозирования, основанный на построении матрицы характеристик объекта прогнозирования и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетании этих значений.

97 Синоптический метод

Метод прогнозирования, основанный на анализе экспертами известного множества прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона с последующим их синтезом.

98 Историко-логический анализ

Метод прогнозирования, основанный на системе структурно-временных карт и (или) построении тезаурусов с последующим анализом изменений их структур.
3. ВИДЫ ВЕРИФИКАЦИИ ПРОГНОЗОВ
99 Прямая верификация

Верификация прогноза путем его разработки методом, отличным от первоначально использованного.

100 Косвенная верификация

Верификация прогноза путем его сопоставления с прогнозами, полученными из других источников информации.

101 Инверсная верификация

Верификация прогноза путем проверки адекватности прогностической модели на ретроспективном периоде.

102 Консеквентная верификация (Дублирующая верификация)

Верификация прогноза путем аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.

103 Верификация повторным опросом

Верификация прогноза путем использования дополнительного обоснования или изменения экспертом его мнения, отличающегося от мнения большинства.

104 Верификация оппонентом (Верификация посредством "адвоката дьявола") Верификация прогноза путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.

105 Верификация учетом ошибок                Верификация прогноза путем выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.

106 Верификация компетентным экспертом

Верификация прогноза путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.

Тема 1 (продолжение)

Информационное обеспечение прогнозирования и планирования

Информация для прогнозирования и планирования

Основные типы информации и источники ее получения. Прогно­зирование и планирование явно или неявно основывается на ин­формации, которая может быть получена с использованием пер­вичных и вторичных данных, или первичной и вторичной инфор­мации*.

Первичные данные получают в результате исследований, специ­ально проведенных для решения конкретной проблемы. Их сбор осуществляется путем наблюдений, измерений, опросов, экспери­ментальных исследований. Их обычно выполняют только для части генеральной, то есть общей, совокупности исследуемых объектов**. Эта часть, как известно, называется выборкой.

Вторичные данные, применяемые при проведении так называе­мых кабинетных исследований, — это данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей данного исследования.

Кабинетные исследования являются наиболее доступным и де­шевым методом получения информации, необходимой для про­гнозирования и планирования. Для небольших организаций — это основной метод получения информации.

Внутренними источниками информации служат бухгалтерские, финансовые, статистические и иные отчеты организации, беседы с сотрудниками и руководителями, информационные системы » электронных офисах, вычислительных центрах. Внутренними ис­точниками могут быть отчеты руководителей на заседаниях и со­браниях коллегиальных органов управления, сообщения персона­ла, обзоры жалоб, протоколы различных заседаний, деловая пере­писка.

Вторичная информация из внешней среды обширна и, как пра­вило, рассеяна во множестве источников, которые полностью невозможно перечислить. Многие международные и российские орга­низации регулярно публикуют экономические данные, полезные при анализе и прогнозировании.

Внешними источниками являются данные международных орга­низаций, таких, как Международный валютный фонд, Европейс­кая организация по сотрудничеству и развитию, ООН. Это, кроме того, законы, указы, постановления государственных органов; вы­ступления государственных, политических и общественных деяте­лей; данные официальной статистики, периодической печати; ре­зультаты научных исследований и другие источники.

Следует использовать следующие источники: статистические еже­годники; данные переписи населения; каталоги, проспекты и го­довые финансовые отчеты фирм; результаты конкурсов; информа­ция отраслей, бирж, банков; таблицы курсов акций; судебные ре­шения.

Вторичные данные можно получить из многочисленных изда­ний экономического и специального характера, таких, как газеты, журналы, информационно-аналитические бюллетени. К источни­кам внешней вторичной информации также относятся выставки, ярмарки, совещания, конференции, презентации, дни открытых дверей, базы и банки данных.

В России функционирует ряд компьютерных информационных систем, специально ориентированных на сбор и передачу разнооб­разной информации. Активно развивается процесс распростране­ния электронной информации. Например, Госкомстат России име­ет в сети Интернет серверы, содержащие необходимую в практике прогнозирования и планирования информацию.

Основная тематика электронных баз данных — это финансово-экономическая статистика, информация о государственных бюд­жетах, фирмах, отраслях, странах, регионах, коммерческих пред­ложениях, ценных бумагах.

Главные достоинства использования вторичных данных — это быстрота получения, дешевизна, легкость использования, а также повышение эффективности сбора первичных данных. Поэтому сбор вторичной информации обычно предшествует сбору первичной информации.

Недостатки вторичных данных — это возможная несогласован­ность единиц измерения, использование различных определений и систем классификаций, разная степень новизны, трудность оценки достоверности.

Для определения источников вторичной информации необхо­димо выполнить следующие процедуры. Установить, какая инфор­мация уже имеется и какая необходима. Составить список ключе­вых терминов и названий, определяющих содержание источников вторичной информации. Осуществить поиск вторичных источников информации начиная с каталогов печатных изданий и серверов компьютерных сетей. Оценить найденную информацию.

Если информация не соответствует требованиям, то необходи­мо уточнить список ключевых терминов и названий, требования к содержанию и качеству информации и продолжить поиск. Оценить найденную информацию. На этом этапе уже необходимо ясное пред­ставление о характере требуемой информации и необходимости использования дополнительных источников.

Синдикативная информация. Внешнюю информацию можно под­разделить на официально опубликованную, доступную для всех, и на так называемую синдикативную информацию. Это первичная информация, которую специальные информационно-консультаци­онные организации собирают, обрабатывают, а затем продают своим подписчикам.

Важным достоинством синдикативных данных является их не­высокая стоимость, так как она разделяется между подписчиками. Синдикативные данные основаны на отработанной системе сбора информации, поэтому им присуще высокое качество.

Недостатки синдикативных данных: во-первых, подписчики не могут влиять на сбор информации. Поэтому, перед тем как стать подписчиком, необходимо оценить пригодность информации; во-вторых, поставщики синдикативных данных обычно стараются зак­лючать контракты на длительный период; в-третьих, стандартизи­рованные синдикативные данные доступны многим пользователям, в том числе конкурентам.

Синдикативные данные собирают обычно в нескольких направ­лениях, это прежде всего: 1) оценки отношений потребителей и общественного мнения. Например, как изменяется система обще­ственных ценностей и как это влияет на выбор потребителей; 2) опреде­ление рыночных сегментов. Получают информацию о потребите­лях, определяющих структуру рынков потребительских товаров, рын­ков продукции производственно-технического назначения; 3) от­слеживание рыночных тенденций. Ведется отслеживание динамики показателей объема продаж и рыночной доли как для розничной торговли, так и для отдельных домашних хозяйств.

Методы получения вторичной информации

Методы анализа документов. Для получения нужной информации необходимо использование методов анализа изучаемых данных. Всю совокупность носителей таких данных называют документами.

Выделяют два основных типа анализа: традиционный, класси­ческий, и формализованный, количественный — контент-анализ.

Существенно различаясь между собой, они не исключают, а вза­имно дополняют друг друга, позволяя компенсировать имеющиеся недостатки. Анализ документов используется главным образом при работе с вторичными данными.

Традиционный анализ — это цепь логических построений, на­правленных на выявление сути анализируемого материала. Интере­сующая информация, заложенная в документе, часто присутствует в неявном виде, в форме, отвечающей целям созданного докумен­та, но не всегда отвечающей целям конкретного исследования.

Традиционный анализ позволяет улавливать основные мысли и идеи, оценить скрытые стороны содержания документа, проник­нуть вглубь документа, исчерпать его содержание. Основным его недостатком является субъективность.

При проведении традиционного анализа необходимо ответить на следующие вопросы. Что представляет собой документ? Каков его контекст? Кто его автор? Каковы цели создания документа? Какова надежность самого документа? Какова достоверность за­фиксированных в нем данных? Каково фактическое содержание документа? Каково оценочное содержание документа? Какие вы­воды можно сделать о фактах, содержащихся в документе? Какие выводы можно сделать об оценках, содержащихся в документе? В традиционном анализе различают внешний и внутренний анализ. Внешний анализ — это анализ контекста документа в собствен­ном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопут­ствовали его появлению. Цель внешнего анализа — установить вид документа, его форму, время и место появления. Определяются автор и инициатор создания документа, цели его создания, достовер­ность и суть его контекста.

Пренебрежение таким анализом во многих случаях грозит не­верным истолкованием содержания документа. Например, сиюми­нутная политическая ситуация может диктовать тенденциозную оценку событий.

Внутренний анализ — это исследование содержания документа. По существу, вся работа направлена на проведение внутреннего анализа документа, включающего выявление уровня "достовернос­ти приводимых фактов и цифр, установление уровня компетенции автора документа, выяснение его личного отношения к описывае­мым в документе фактам.

Искажения могут возникать не только в результате личной сим­патии или антипатии автора; источником искажения выступает и методологическая позиция автора. Авторы, придерживающиеся раз­ных теоретических позиций, могут признать существенными в объяс­нении конкретного явления разные факты.

Некоторые документы требуют специальных методов анализа.

Психологический анализ применяется, как правило, при оценке отношения автора к какому-либо политическому, экономическому или социальному явлению. На основе таких исследований может быть получено представление о формировании общественного мне­ния, общественных установок.

Юридический анализ — применяется для всех видов юридических документов, В юриспруденции используется специфический словарь терминов, замена которых недопустима. Незнание юридического словаря при анализе юридических документов может привести к грубым ошибкам.

Формализованный анализ документов позволяет избавиться от субъективности за счет применения количественных методов.

Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти такие подсчи­тываемые признаки, черты, свойства документа, например, такой признак, как частота употребления определенных терминов, кото­рые отражают существенные стороны содержания. Качественное содержание делается измеримым, становится доступным точным вычислительным операциям. Ограниченность формализованного анализа заключается в том, что далеко не все содержание докумен­та может быть измерено с помощью формальных показателей.

Контент-анализ — это техника выведения заключения, произ­водимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам исследования характеристик текста. Под­разумевается, что применение такой техники включает в себя не­которые стандартизованные процедуры, часто предполагающие измерение.

На практике определились некоторые общие принципы целесо­образности и полезности применения методов количественного ана­лиза: 1) когда требуется высокая степень точности или объектив­ности анализа; 2) при наличии обширного по объему и несистема­тизированного материала; 3) когда важные категории характеризу­ются определенной частотой появления в изучаемых документах.

Требование объективности анализа делает необходимым пере­вод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, которые позволяют точно описать характеристики текста. В связи с этим ис­следователю приходится решать ряд проблем, связанных с выра­боткой категорий анализа, с выделением единиц анализа и единиц счета.

Категории анализа — это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа — единицы содержания. При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, необходимо несколько раз переходить от теоретичес­кой схемы к документальным данным, а от них — снова к схеме, чтобы исходя из выбранной гипотезы выработать категории, соот­ветствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, охватывать все час­ти содержания, определяемые задачами данного исследования. Ка­тегории должны отвечать требованию надежности, их следует сфор­мулировать так, чтобы у различных исследователей была достаточ­но высокая степень согласия по поводу того, какие части содержа­ния следует отнести к той или иной категории.

Эффективным способом повышения надежности категории яв­ляется ее исчерпывающее определение и перечисление всех входя­щих в нее элементов. Тогда обработка документа сводится к чисто техническим процедурам, для выполнения которых могут исполь­зоваться средства электронных офисов. Например, можно исполь­зовать текстовые редакторы офиса Microsoft Office 97.

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать признаки, по которым определенные единицы отно­сятся к определенным категориям.

Единицей анализа — смысловой или качественной — является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводи­мый под ту или иную категорию. В тексте она может быть выражена по-разному: одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов или может вообще не иметь явного терминологического выраже­ния, а преподноситься описательно или скрываться в заголовке абзаца, раздела. Поэтому возникает задача выделения признаков — индикаторов, по которым определяется наличие в тексте интересу­ющей темы.

Индикаторы могут быть неоднородны: относящиеся к теме слова и словосочетания, термины, имена людей, названия организаций, географические названия, пути решения экономических проблем.

При изучении экономических проблем смысловые единицы мо­гут включать внутренние и международные события; лиц и авто­ров, описывающих эти события или являющихся их инициаторами и пропагандистами; отношение к событиям в терминах: "за — про­тив", "выгодно — невыгодно", "хорошо — плохо", в чьих это ин­тересах. Определены некоторые "стандартные" смысловые едини­цы, приведенные ниже.

Понятие, выраженное отдельным словом, термином или сочета­нием слов. Применение такой единицы целесообразно при изучении способов, с помощью которых источник информации организует сообщение, передает свои намерения тем, кому оно направлено.

Тема, выраженная в единичных суждениях, смысловых абзацах, целостных текстах. Тема является важной смысловой единицей при анализе направленности интересов, ценностных ориентации, уста­новок тех, кто передает сообщение. Однако определение темы час то затруднено в связи с неясностью текста. Тому, кто проводит анализ, приходится определять тему и ее границы внутри текста. Выбор темы в качестве единицы анализа подразумевает также внут­реннее разделение текста на определенные части, внутри которых тема может быть определена.

Имена людей, географические названия, марки продуктов, названия организаций, упоминание какого-либо события. Частота и длительность промежутка времени, с которыми они присутствуют в сообщении, могут послужить показателями их важности, значимости для ис­следуемого объекта.

Выбрав смысловую единицу и ее индикаторы, необходимо оп­ределить также единицу счета, которая станет основанием для ко­личественного анализа материала.

Единица счета "время —пространство ". Подсчет в этой системе пригоден в основном при исследовании сообщений, передаваемых средствами массовой информации. За единицы счета здесь прини­маются числа строк, абзацев, квадратных сантиметров площади, знаков, колонок в печатных текстах, посвященных тому или иному вопросу, мнению, оценке. Для кино, радио и телевидения едини­цей счета будет время, отведенное освещению определенного со­бытия.

Единица счета "появление признака ". Такая система счета подра­зумевает необходимость отмечать наличие определенной характе­ристики в любом ее проявлении; например, упоминание опреде­ленной марки товара в каждой из единиц контекстов. Иногда отме­чается лишь появление признака, а повторение данной характери­стики внутри единицы контекстов не учитывается.

Единица счета "частота появления". Самым распространенным способом измерения характеристик содержания является подсчет частот их употребления, когда фиксируется каждое появление лю­бого признака данной характеристики. В зависимости от того, ка­кие единицы счета выбираются, частота может использоваться для решения различных задач.

Частота появления темы в том или ином документе может слу­жить показателем ее значимости с точки зрения автора документа. Подсчет оценочных характеристик текста позволяет подойти к ис­следованию установок автора сообщения и к выявлению намере­ний, которыми было продиктовано сообщение.

Методы получения первичной информации

Методы сбора первичных данных можно классифицировать как количественные и качественные.

Количественные исследования обычно отождествляют с прове­дением измерений и различных опросов. Опросы основаны на ис­пользовании структурированных вопросов закрытого типа, на ко­торые отвечает большое число респондентов. Структурированные вопросы закрытого типа — это вопросы, на которые можно дать только определенный ответ, например "да" или "нет". Характерны­ми особенностями таких исследований являются: четко определен­ные формы данных и источники их получения, обработка собран­ных данных с помощью упорядоченных количественных процедур. Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпре­тацию данных путем наблюдения за тем, что люди делают и гово­рят. Наблюдения и выводы носят качественный характер и осуще­ствляются в нестандартной форме. Качественные данные могут быть переведены в количественную форму, но этому предшествуют спе­циальные процедуры.

Почему часто используются качественные методы? Качествен­ные методы нередко являются источниками идей. Опыт показыва­ет, что крупномасштабные дорогостоящие количественные иссле­дования далеко не всегда, особенно если в их основе нет перспек­тивных идей, дают необходимые результаты.

К качественным методам относят наблюдение, глубинные ин­тервью, анализ протоколов бесед, некоторые разновидности экс­пертных методов. Если наблюдения сопровождаются измерениями, то это способ количественного исследования.

Методы опроса. Опрос — это сбор первичной информации в форме ответов на прямые вопросы. Опрос может носить структури­рованный и неструктурированный характер; в первом случае все опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы, во втором — интервьюер задает вопросы в зависимости от полученных ответов. При проведении опроса группа опрашиваемых людей может под­вергаться однократному или многократному обследованиям. В пер­вом случае получается срез данной группы по многим параметрам для фиксированного момента. Например, редакции журналов и га­зет проводят разовые выборочные исследования своих читателей по таким параметрам, как возраст, пол, уровень образования, род занятий.

Во втором случае одна и та же группа опрашиваемых людей, называемая панелью, неоднократно изучается в течение опреде­ленного периода. В этом случае часто говорят, что используется па­нельный метод опроса.

Достоинства методов опроса: 1) стандартизация, обусловлен­ная тем, что всем респондентам задаются одни и те же вопросы с одинаковыми вариантами ответов на них; 2) простота, так как рес­пондентов посещать не обязательно, можно передавать им вопросни­ки по почте или опрашивать их по телефону, не нужно использовать технические средства и привлекать высококвалифицированных про­фессионалов; 3) возможность глубокого анализа, обусловленная применением последовательных уточняющих вопросов; 4) возмож­ность табулирования и проведения статистического анализа с ис­пользованием методов математической статистики и соответствую­щих статистических пакетов для персональных компьютеров.

Информация от респондентов при проведении опросов собира­ется тремя способами: 1) интервьюеры задают вопросы респон­дентам, ответы на которые интервьюер фиксирует; 2) вопросы за­даются с помощью компьютера; 3) путем самостоятельного запол­нения анкет респондентами.

Панельный метод обследования. Панель — выборочная совокуп­ность опрашиваемых единиц, подвергаемых повторяющимся иссле­дованиям, причем предмет исследования остается постоянным. Членами панели могут быть семьи, организации, эксперты, кото­рые с определенными оговорками остаются постоянными. Панель­ный метод опроса имеет преимущества по сравнению с обычными одноразовыми опросами, так как он дает возможность сравнивать результаты последующих опросов с итогами предыдущих и устанав­ливать тенденции и закономерности развития изучаемых явлений.

Все виды панелей подразделяются по: времени существования; характеру изучаемых единиц, характеру изучаемых проблем; мето­дам получения информации.

По времени существования панели делятся на краткосрочные — существующие до года, и долгосрочные — обычно не более пяти лет.

Долгосрочные панели могут давать непрерывную либо периоди­ческую информацию. Непрерывная информация фиксируется в днев­никах ежедневно, а сами дневники высылаются организаторам ис­следования через определенные промежутки времени. Периодичес­кая информация поступает по мере проведения опросов в виде за­полненных анкет.

По характеру изучаемых проблем панели могут быть специали­зированными. Специализированные панели создаются для изуче­ния узких проблем. Например, с их помощью осуществляются: те­стирование товаров и концепций новых товаров; отслеживание ры­ночных тенденций (изучается динамика показателя рыночной доли); определение источников, из которых потребители получают ин­формацию о новых товарах.

По методу получения информации возможны четыре вида панелей, когда члены панели: 1) высылают требуемую информацию (за­полненные дневники, опросные листы) почтой; 2) интервьюируют­ся; 3) заполняют дневники или опросные листы, но собирают ин­формацию специальные работники; 4) дают интервью через опреде­ленный промежуток времени, а внутри временного интервала высы­лают информацию по почте.

Целесообразность использования тех или иных панелей опреде­ляется характером решаемых задач и выделяемым объемом средств. Поэтому перед проведением опросов, исходя из целей исследова­ния, нужно выбрать вид панели.

Типичным примером использования панельного метода опроса может служить изучение медицинского обслуживания и рынка ле­карств во Франции*. В панель входило 1600 врачей — каждый двад­цатый врач, работающий с частной клиентурой. Члены панели вы­писывали в течение одной недели раз в три месяца рецепты в спе­циальной отрывной книжке с корешками. Это позволяло одновре­менно получать дубликат рецепта и определенную информацию, записанную на корешке: особенности больного, диагноз, терапев­тическое воздействие, ожидаемое от выписанного лекарства.

Процесс формирования панели в данном примере включал: 1) разделение территории на регионы и категории городов; 2) раз­деление медицинского персонала на категории по специальности и возрасту; 3) жеребьевку в каждой категории для отбора нужного числа врачей; 4) проверку выборки по многим параметрам.

Планирование выборочных исследований

Формирование выборки основывается на знании контура выбор­ки, под которым понимается список всех единиц совокупности, из которых выбираются единицы выборки. Например, если в качестве совокупности рассматривать все автозаправочные станции города, то надо иметь список этих станций. Он и будет рассматриваться как контур, в пределах которого формируется выборка.

Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошибкой контура выборки и характеризующую степень отклоне­ния от истинных размеров совокупности. Очевидно, что может не быть полного официального списка всех автозаправочных станций большого города, включая и нелегальный бизнес в данной области.

Существуют три главные проблемы формирования выборки.

Исходя из сути рассматриваемой задачи необходимо определить, кто или что является единицей выборки. Например, производитель автомобилей решил изучить потенциальный рынок для своей про­дукции. Было принято решение изучить мнение по данному вопро­су лиц, принимающих решения по выбору автомобилей в различных организациях, и глав семейств, определяющих данную поли­тику в семье. В указанном примере единицы выборки — это руково­дители соответствующих служб организаций и главы семейств.

Важно определить контур выборки. Например, список всех пред­приятий определенного региона. В целях выполнения правила реп­резентативности, то есть представительности проводимого иссле­дования, необходимо тщательно подобрать метод, с помощью ко­торого выбираются единицы выборки из контура выборки, и спла­нировать структуру выборки.

Кроме того, необходимо определить объем выборки, то есть число изучаемых единиц. Обоснованный объем выборки не зависит от размера совокупности. Например, для отдельного региона он мо­жет быть не больше, чем для государства в целом, хотя сами еди­ницы выборки должны отбираться по разным планам.

При формировании выборки предпочтительно использовать ве­роятностные, то есть случайные методы. Если все единицы выбор­ки имеют определенную вероятность быть включенными в выбор­ку, то выборка называется случайной. Нередко из-за невозможнос­ти точного определения размера совокупности нельзя точно рас­считать вероятности. Поэтому применение термина "известная ве­роятность" далеко не всегда обосновано.

Вероятностные методы включают: простой случайный отбор, си­стематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор.

Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть избранным в выборку известна и одинакова для всех единиц сово­купности. Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности. Простой слу­чайный отбор может осуществляться с помощью таблиц или генераторов случайных чисел.

Могут использоваться генераторы случайных чисел, имеющие­ся в средствах электронных офисов. Единицам совокупности присваивают порядковые номера, после чего генерируются случайные числа в диапазоне всей генеральной совокупности. Количество чи­сел должно быть равно объему выборки.

Особенно широко метод систематического отбора использует­ся, когда для различных видов совокупностей имеются различные справочники, списки, спецификации, например справочники те­лефонных номеров.

Кластерный отбор основан на делении совокупности на под­группы. К сожалению, методологические ошибки в применении кластерного отбора чрезвычайно широко распространены, они про­никли даже в популярные учебники. При кластерном отборе необ­ходимо основываться на большой совокупности статистических данных и методах прикладной статистики — кластерном и дискриминантном анализе.

Предположим, что исследуется мнение населения страны отно­сительно какой-либо проблемы. Страна разбивается на четко опре­деляемые части — 89 регионов. По каждому региону подбираются данные статистики о показателях, которые могут влиять на мнение

населения по проблеме.

С помощью кластерного и дискриминантного анализа регионы группируются в группы — кластеры по близости характеристик. Далее в простейшем случае можно ограничиться выбором в каждом кла­стере одного из регионов случайным образом. Затем необходимо определить совокупность для отобранных регионов и проводить в них соответствующее исследование, а выводы обобщить для всей страны.

Формирование выборки можно осуществить на основе двухсту­пенчатого подхода, использующего двухступенчатую кластериза­цию. При этом1, например, каждый кластер может быть разбит на более мелкие и более однородные кластеры.

В основе всех описанных методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределени­ем ее ключевых характеристик, то есть каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Такая ситуация встречается не часто. Например, рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара неоднороден. Население больших, средних и ма­лых городов, сельской местности региона может отличаться по уров­ню образования, дохода, образу жизни.

В случае несимметричного распределения совокупности после­дняя разделяется на различные подгруппы — страты, например по уровню доходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являющихся сегментами рынка. Такой метод носит назва­ние стратифицированного отбора. Для него следует выбрать при­знаки, характеризующие каждую единицу совокупности, напри­мер уровень дохода. Далее для каждой страты с помощью случайно­го отбора формируется выборка.

Если размер выборки для определенной страты пропорциона­лен размеру страты по отношению ко всей совокупности, то вы­борка называется пропорционально стратифицированной. В случае непропорционально стратифицированной выборки необходимей использовать весовые коэффициенты, уравновешивающие размеры страт. Вероятностно обоснованная стратификация строится на основе кластерного и дискриминантного анализа.

Систематический отбор имеет место при последовательном фор­мировании нескольких выборок с целью постепенного уточнения получаемых данных.

Формирование выборки может осуществляться следующими эта­пами: 1) определение соответствующей совокупности; 2) получе­ние "списка" совокупности; 3) определение структуры выборки; 4) определение методов доступа к совокупности; 5) определение и подготовка организационного обеспечения нужной численности выборки; 6) проверка выборки на соответствие требованиям про­водимого исследования.

Определение объема выборки. На практике используется множе­ство методов определения объема выборки. Обоснованными являются только вероятностный метод и метод экспертной оценки.

С помощью методов математической статистики может быть оп­ределен вероятностно обоснованный объем выборки, позволяющий получить данные с определенной точностью и достоверностью.

В статистике изменчивость признака, как известно, характери­зуется его вариацией. Вариация — это степень несхожести измере­ний признака, например ответов респондентов на определенный вопрос.

В качестве меры вариации обычно принимается среднеквадра­тичное отклонение, которое характеризует отличие отдельных ве­личин признака от средней величины. Эту меру вариации называют в разных случаях также стандартной ошибкой, стандартным откло­нением.

Напомним, кроме того, необходимое в оценках понятие "дове­рительный интервал", который представляет собой диапазон вели­чин признака, куда попадает определенный процент измерений или ответов на вопрос. Доверительный интервал прямо пропорциона­лен стандартному отклонению и тем шире, чем выше доверитель­ная вероятность, к которой по мере роста объема выборки прибли­жается доля попадающих в интервал ответов, величин измерений.

Значительная часть данных имеет нормальный закон распреде­ления. Свойства нормального распределения определяют диапазон отклонений доверительного интервала в единицах величины стан­дартного отклонения, то есть квантиль распределения, в зависимо­сти от величины доверительной вероятности (табл. 3.1).

Таблица 3.1

Значение отклонения доверительного интервала ±z от среднего значения в зависимости от доверительной вероятности Р результатов

Р,%	60	70	80	90	95	97	99	99,73
Z	0,84	1,03	1,29.	1,65	1,96	2,18	2,58	3,0

Часто, располагая некоторой информацией о характере вариа­ции изучаемого признака, минимальный размер выборки опреде­ляют на основе классического метода* определения параметра слу­чайной функции с заданной точностью следующим образом:

n = z2 • (s2 / Δ2),                                                                                                                (3.1.)

где п — объем выборки, необходимый и достаточный для оцен­ки среднего значения признака, z2 — квантиль нормального рас­пределения, s2 — стандартное отклонение признака, Δ2 — задавае­мая требованиями исследования ошибка определения признака.

Пример. Средняя контрактная цена товара составляет 1000 руб. Известно, что стандартное отклонение цены в контрактах 100 руб. Определим число сделок, за которыми необходимо проследить для оценки средней контрактной цены с точностью до 3%.

Допустимая абсолютная ошибка Д = 1000 • 3 /100 = 30 руб. В табл. 3.1 находим значение квантили распределения, соответству­ющей доверительному интервалу 97%, то есть ошибке в 3%. Оно составит 2,58. По формуле (3.1) подсчитываем объем выборки:

п = 2,582 • (1002/302) = 73,96 = 74.

Таким образом, необходимо проследить за 74 случайным обра­зом выбранными сделками, чтобы среднюю контрактную цену то­вара можно было с погрешностью до 3% считать равной средней цене в этих 74 сделках.

Часто бывает необходимо оценивать выбор потребителей, изби­рателей с определенной точностью по данным выборочного опроса. В таких случаях размер выборки оценивается следующим образом:

n = z2 • (1 – p) / (p• α2),                                                                                                                    (3.2.)

где п — объем выборки, необходимый и достаточный для оцен­ки вероятности выбора с относительной погрешностью не выше установленной, z2 — квантиль нормального распределения, соот­ветствующая заданной погрешности, р — частость выбора, α2 — задаваемая относительная погрешность.

Пример. Предварительное разведочное исследование показало, что за кандидата на пост президента собираются проголосовать 10% избирателей, то есть вероятность их выбора, которая оценивается частостью, составляет 0,10. Определить размер выборки избирате­лей, которых надо опросить, чтобы оценить вероятность выбора этого кандидата с относительной погрешностью не более 5%.

В табл. 3.1 находим значение квантили распределения, соответ­ствующей доверительному интервалу 95%, то есть ошибке в 5%, или 0,05. Оно составит 1,96. По формуле (3.2) подсчитываем объем выборки:

п = 1,962 • (1 - 0,10)/(0,10 • 0,052) = 13829,76 = 13 830.

Таким образом, необходимо опросить около 14 тыс. человек, для того чтобы оценить вероятность выбора с погрешностью не более 5 %.

Если допустить погрешность 10%, то размер выборки можно сократить до 3025 избирателей. Если 10% из них, то есть 302—303 человека, выберут рассматриваемого кандидата, то вероятность его победы на выборах можно оценить следующим образом. Минималь­ная вероятность может составить 10—10 • 10/100 = 9%, а макси­мальная — 10 + 10 • 10/100 = 11 %.

Из примеров видно, что размеры выборок минимальны, если предполагается оценивать среднее значение какой-либо одной ха­рактеристики.

МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ

Решения об утверждении планов. Планы являются результатами управленческих решений, которые принимаются на основе возмож­ных плановых альтернатив. Принятие управленческого решения осу­ществляется по некоторым критериям. Используя эти критерии, альтернативы оценивают с точки зрения достижения одной или нескольких целей. Критерии отражают цели, которые ставят лица, принимающие управленческие решения.

В экономической или производственной системе для формиро­вания целей могут использоваться подходы кибернетики. Напри­мер, если цели многочисленны и взаимосвязаны, то целесообраз­но провести системный анализ. Цели можно ранжировать в порядке значимости. Можно построить дерево целей. Это позволит система­тизировать связи важнейшей цели с менее значимыми целями, не добившись которых нельзя достичь более важных целей***.

Решение, принимаемое по единственному критерию, считают простым, а по нескольким критериям — сложным. Критерии, в которых сформулированы количественные или порядковые шкалы оценок, позволяют использовать математические методы исследо­вания операций**** для подготовки решений.

Решения об утверждении планов, как правило, являются не толь­ко сложными из-за множественности критериев, но и просто труд­ными по причинам неопределенности, ограниченности информации и высокой ответственности. Поэтому окончательные решения об утверждении планов принимаются путем эвристического, инту­итивного выбора из ограниченного числа предварительно подго­товленных альтернатив.

Методы планирования, таким образом, — это методы подго­товки плановых альтернатив или, по меньшей мере, одного вари­анта плана для утверждения лицом или органом, принимающим решение.

Методы подготовки одного или нескольких вариантов планов различают по используемым методам составления этих планов, ме­тодам и срокам возможной реализации планов, объектам планиро­вания.

Подобно прогнозированию, планирование может основываться на эвристических и математических методах. Среди математических методов исследования операций особое место занимают методы оптимального планирования.

Методы оптимального планирования. В решении задач подготов­ки оптимальных, то есть наилучших по определенным критериям, планов могут использоваться методы математического программи­рования.

Задачи математического программирования состоят в отыска­нии максимума или минимума некоторой функции при наличии ограничений на переменные — элементы решения*. Известно боль­шое количество типовых задач математического программирова­ния, для решения которых разработаны эффективные методы, ал­горитмы и программы для компьютеров, например:

задачи о составе смеси, которые состоят в определении рацио­на, обладающего минимальной стоимостью и состоящего из раз­ных продуктов с разным содержанием питательных веществ, по условию обеспечения в рационе содержания их не ниже опреде­ленного уровня;

- задачи об оптимальном плане производства, которые состоят в определении наилучшего по объему реализации или - - прибыли пла­на производства товаров при ограниченных ресурсах или производ­ственных мощностях;

- транспортные задачи, суть которых — выбор плана перевозок, обеспечивающего минимум транспортных расходов при выполне­нии заданных объемов поставок потребителям в разных пунктах, при разных возможных маршрутах, из разных пунктов, в которых запасы или производственные мощности ограничены.

Задачи математического программирования могут подразделятся по характеру переменных — элементов планового решения. Выделяют задачи дискретного программирования — с дискретными пе­ременными и задачи стохастического программирования — со слу­чайными переменными и параметрами. Кроме того, задачи матема­тического программирования подразделяют по характеру уравне­ний и неравенств, используемых для описания условий задач.

Выделяют линейное программирование, задачи которого опи­сываются линейными соотношениями, и нелинейное программи­рование, которое связано с решением задач, условия которых опи­сываются нелинейными соотношениями.

В нелинейном программировании особо выделяют выпуклое про­граммирование. Задачи его описываются линейными соотношения­ми, а целевая функция, характеризующая критерий выбора реше­ния, не является линейной, но обладает только одним максиму­мом или минимумом. Это позволяет легко получать безошибочные решения таких задач с помощью распространенных алгоритмов и программ.

Для решения задач линейного и выпуклого программирования могут быть использованы средства, включенные в состав программ электронных таблиц для персональных компьютеров. Из таких средств наиболее распространены таблицы "MS Excel" электронного офи­са для операционной системы Windows 95*.

Наряду с математическим программированием эффективным ин­струментом подготовки планов считают теорию игр. Теория игр — это теория математических моделей принятия решений в условиях конфликта или неопределенности**.

Методы теории игр могут использоваться для планирования в условиях неопределенности погодных условий, ожидаемых сроков природных катаклизмов. Это "игры" с пассивным "игроком", ко­торый действует независимо от ваших планов.

Разработаны и методы решения задач теории игр с активными "игроками", которые действуют в ответ на действия противной стороны. Кроме того, развиты методы решения задач, в которых действия сторон характеризуются определенными стратегиями — наборами правил действий. Эти решения могут быть полезны при составлении планов в условиях возможного противодействия кон­курентов, разнообразия в действиях партнеров.

Решения задач теории игр могут зависеть от уровня риска, кото­рый готовы допустить, или основываться просто на получении мак­симальной гарантированной выгоды. Решение определенных типов простых задач теории игр сводится к решению задач линейного программирования.

Балансовый метод планирования характеризуется уста­новлением материально-вещественных и стоимостных пропор­ций в показателях. Метод предполагает использование вза­имно уравновешивающихся расчетов (таблиц), в одной части которых указываются ресурсы, а в другой — направления их использования. Правильное определение ресурсов будет оз­начать обоснованное направление их использования соглас­но имеющимся потребностям. В планировании часто приме­няются такие балансы, как: а) натуральный (материальный); б) стоимостной; в) трудовой; г) межотраслевой и др. Так, план товарооборота фирмы обязательно требует расчета плана его товарного обеспечения, что осуществляется по­средством балансового метода, а баланс денежных доходов и расходов населения региона — определения источников по­лучения ими средств и направлений их расходования, что также выполняется посредством балансового метода.

Опытно-статистический метод планирования харак­теризуется ориентацией на фактически достигнутые в про­шлом результаты, по экстраполяции которых определяет­ся план искомого показателя. Такой метод планирования является достаточно простым, но он имеет существенные недостатки: плановый показатель, рассчитанный таким об­разом, отражает сложившийся уровень работы с его недо­использованными резервами и погрешностями в прошлом.

Нормативный метод планирования (или метод тех­нико-экономических расчетов) использует нормативы и нор­мы. В экономике различают понятия "норматив" и "норма". Норматив — это научно обоснованная величина затрат, разработанная в централизованном порядке специальными научными учреждениями отрасли или государства. Нор­ма — это обоснованная величина затрат, разработанная фирмой. Считается, что более обоснованными являются нор­мативы, применение которых повышает точность и объек­тивность планового показателя. Однако они не всегда учи­тывают особенности конкретного региона или фирмы. В пла­нировании часто используются следующие нормативы и нормы: сырья, материалов, топлива, электроэнергии, тру­да, удельных капиталовложений, финансовых затрат на единицу продукции, амортизации, транспортных тарифов, ставок арендной платы, ставок процентов по займам, есте­ственной убыли, тарифов на электроэнергию, физиологи­ческие и рациональные нормативы потребления товаров, обеспеченности торговой и складской площадью, обеспечен­ности населения больничными койками, классной площади на ученика, количества зрительских мест на 1000 жителей и др.

Группа экономико-математических методов планиро­вания характеризуется возможностями оптимизации пла­новых решений. Эти методы идентичны применяемым в про­гнозировании. Однако в процессе планирования они еще пре­дусматривают эффект от определенных действий работников по достижению цели, в том числе: а) расчеты на отдельную трудовую операцию работника, что приведет к дополни­тельному изменению показателя под воздействием приме­няемых усилий; б) экстраполяцию результатов прошлых действий работников и др.

Сущность экономико-математических методов плани­рования состоит в том, что они позволяют с меньшими зат­ратами времени и средств находить количественное выра­жение взаимосвязи между сложными социально-эконо­мическими, технологическими и иными процессами, опос­редованными в показателях. Так, можно определить опти­мальную зависимость между: 1) партией поставки товаров и издержками на их транспортировку и хранение; 2) объе­мом деятельности и издержками с учетом необходимой при­были; 3) объемом капиталовложений и прибылью. По сути, любой показатель может быть запланирован посредством экономико-математического метода. Применение этой груп­пы методов способствует устранению субъективизма в пла­нировании и повышает научный уровень обоснованности плана. Однако применение этих методов требует точного математического описания экономической задачи и обяза­тельной экспертной оценки полученных данных.

Методы реализации, сроки реализации планов и объекты плани­рования. По методам реализации планы могут подразделяться на директивные и индикативные планы.

Директивные планы предназначаются непосредственно для бе­зусловного исполнения. Таковыми являются планы для производственных подразделений предприятия. Методы формирования должны обеспечивать однозначность директивных планов.

Индикативные планы представляют собой лишь ориентиры эко­номического развития и экономической политики для предприя­тий, организаций, домохозяйств, а также государства и регионов. Экономические индикаторы планов могут варьироваться в зависи­мости от условий.

Методы формирования должны обеспечивать определение допу­стимых пределов случайного изменения экономических индикато­ров, а также выявление следствий исполнения или неисполнения отдельных условий плана субъектами.

Стратегические планы устанавливают главные цели деятельнос­ти на определенную перспективу. Глубина, продолжительность пер­спективы может быть определена некоторыми условиями, или ка­лендарными сроками. Условия или сроки реализации стратегичес­ких планов определяются возможностью сохранения главных, наи­более существенных тенденций развития. Цели, по возможности, должны подкрепляться количественными контрольными показате­лями. Например, для фирмы это может быть доля рынка в отрасли. Стратегические планы должны содержать информацию, необ­ходимую для принятия управленческих решений о более детальном планировании деятельности и создании необходимых для ее осу­ществления организационных структур.

Долгосрочные планы определяют силы, средства и результаты де­ятельности по решению стратегических задач, обеспечивающих достижение поставленных целей на наиболее длительную перспек­тиву. Горизонты — сроки долгосрочного планирования определя­ются максимально возможными сроками эффективного прогнози­рования. Это могут быть периоды в 5 и даже 50 лет.

Среднесрочные планы определяют силы, средства и результаты деятельности на ближайшую перспективу (2—5 лет), когда очень высока вероятность сохранения складывающихся тенденций. Это позволяет придать планированию более детальный характер. Сред­несрочные планы, включают детальное планирование результатов, сил, средств и сроков.

Краткосрочные планы определяют деятельность во всех деталях и составляются на один год или еще более короткий период, продолжительность которого должна превышать лишь один цикл основной деятельности. Например, для фирм краткосрочные планы могут составляться на один операционный период, то есть на пе­риод одного оборота оборотных средств.

Все виды планов должны быть скоординированы и непротиво­речивы, приоритет имеют стратегические планы, а также более долгосрочные. Отсутствие координации и нарушения приоритетов в планировании мешают достижению поставленных целей.

Планироваться могут конкретные мероприятия, товары, услуги и работы, а также структуры, технологии и процедуры.

Структуры являются важнейшими объектами планирования. Для реализации задач, решение которых обеспечивает достижение стра­тегических целей, во многих случаях необходимо создание соответ­ствующих организационных структур.

Технологии и процедуры деятельности представляют собой прави­ла, методики выполнения определенных функций, функциональ­ные обязанности коллективов и отдельных работников. Они долж­ны быть разработаны на основе целей и задач, которые ставятся в планах, и отражены в юридических нормах, в договорах, уставах, положениях об организациях и их структурных подразделениях, в должностных инструкциях.

Таким образом, исходя из всего вышесказанного, можно дать определение планирования.

Планирование — это процесс экономического обоснования рационального поведения субъекта хозяйствования для достижения своих целей. Планирование представляет собой процесс формирования целей, определения приори­тетов, средств и методов достижения. Оно зачастую рас­сматривается как завершающий этап прогнозирования, в процессе которого принимаются решения на основе выбо­ра тех или иных альтернатив развития.

План можно сравнить с путешествием человека на ав­томобиле в некий конечный пункт следования. Цель дея­тельности — это достижение конечного пункта путеше­ствия. План — та дорога, по которой поедет автомобиль; она выбирается из множества других и должна быть самой короткой, безопасной и удобной. Официальные законы, нор­мы и инструкции, регламентирующие предприниматель­ство, — это знаки и правила дорожного движения. Ну, а уж умение вести машину по этому пути целиком зависит от самого путешественника.

Планирование имеет как преимущества, так и недо­статки.

Преимущества планирования:

• стремление решить задачу рационально и с меньшими затратами;
• обдуманная подготовка к использованию будущих пре­имуществ среды хозяйствования;
• улучшение координации действий исполнителей;
• усиление коллективных возможностей приложения сил за счет совместных действий заинтересованных лиц;
• более рациональное использование ограниченных ре­сурсов;
• возможность контроля за событиями и определение проблем в деятельности.

Недостатки планирования:

• невозможность отразить в плане все многообразие жизненных условий, особенно в сложно организо­ванных системах;
• стабильность принятого решения, что может обер­нуться убытком при динамичных обстоятельствах биз­неса;
• необходимость ресурсов (времени и средств) для раз­работки, плана.

К основным принципам планирования относятся:

Принцип единства, т. е. холизма, означает, что используемые в планировании показатели надо обосновывать в их единстве, с учетом теоретической практической вза­имозависимости. Разработка плановых показателей должна осуществляться в направлении единого вектора цели. Со­блюдение принципа требует координации и интеграции дей­ствий служб и подразделений системы, отражаемых в со­ответствующих плановых показателях. Плановое измене­ние показателя-фактора обязательно вызывает плановое изменение зависимого показателя деятельности.

Принцип непрерывности определяет процесс планирования как непрерывный, когда на смену одному выпол­ненному плану приходит другой новый план, а на смену второму — третий и т. д. Принцип касается прежде всего планов различного периода: краткосрочный план является частью среднесрочного, а среднесрочный — долгосрочного. Такое понимание включает и связь планирования с прогно­зированием, когда план есть производная от прогноза. Прин­цип также определяет кругооборот и последовательность этапов планирования. Однако их последовательность важна лишь для разработки отдельного показателя и календарно­го периода. Этапы планирования показателей разных пла­нов в одной системе могут осуществляться как одновремен­но, так и различаясь по времени.

Принцип гибкости означает способность плана ме­нять свою направленность при изменившихся условиях де­ятельности и иметь определенные резервы. Принцип дик­тует наличие механизма изменения плановых величин, т. е. их возможную корректировку для адаптации к изменившимся обстоятельствам бизнеса. Кроме того, гибкость в планировании означает наличие определенных резервов или "над­бавок на безопасность", которые должны самортизировать результаты работы при ухудшении условий деятельности.

Принцип точности требует обоснованности, детали­зации и конкретизации планового показателя. Обоснован­ность плана в числовом значении означает его соответствие имеющимся ресурсам, в том числе нормальным способнос­тям и трудозатратам исполнителей. Так называемый напря­женный план, превышающий эту норму, не оставляет ре­зервов на случай ухудшения обстоятельств, а так называе­мый заниженный план создает условия для необоснованного поощрения работников без должных усилий с их стороны. Необходимость детализации и конкретизации плана в дол­госрочной перспективе выражена менее ярко, чем в крат­косрочном периоде. Действие данного принципа усиливает­ся по мере приближения времени плана.

Принцип участия означает, что в разработку плано­вых показателей должны включаться все специалисты объек­та хозяйствования, а при необходимости — специалисты из­вне и партнеры по бизнесу. В разработке планового доку­мента обязательно участие будущих исполнителей. Это повышает степень их вовлеченности в процесс работы, фор­мирует чувство сопричастности. В ходе такого участия спе­циалисты вносят свои идеи, предлагают свое видение решений проблем, что обогащает и уточняет содержание плана, позволяя создать действительно нужный и реальный доку­мент, объединяющий в себе ракурс позиций структурных
подразделений фирмы. В ходе такого участия создается сис­тема мер, в выполнении которой будут задействованы под­линные исполнители.
Прогнозирование рынка сбыта продукции предприятия

Виды рыночного спроса и его оценка

Важнейшим направлением прогнозирования рынков сбыта продукции предприятия является определение величин спроса и показателей рыночной доли для конкретных рынков — рыночных сегментов. В основе процесса выбора целевых рынков — сегментов рынка лежит изучение рыночного спроса.

Рыночный спрос — это общий объем продаж на определенном рынке определенной марки товара или совокупности марок товара за определенный период.

На величину спроса оказывают влияние факторы внешней среды и маркетинговые усилия конкурирующих фирм. В зависимости от уровня маркетинговых усилий различают первичный спрос, рыночный потенциал и текущий рыночный спрос*.

Первичный или не стимулированный спрос — это суммарный спрос на все марки данного продукта, реализуемые без использования маркетинга.

Рыночный потенциал — это предел, к которому стремится рыночный спрос при приближении затрат на маркетинг в отрасли к такой величине, что их дальнейшее увеличение уже не приводит к росту спроса при неизменных условиях внешней среды.

Приближенно рыночным потенциалом можно считать спрос, соответствующий его максимальному значению на кривой жизненного цикла продукта для стабильного рынка. При этом предполагается, что конкурирующие фирмы для поддержания спроса прилагают максимально возможные маркетинговые усилия.

Выделяют абсолютный потенциал рынка, который понимают как предел рыночного потенциала при нулевой цене. Это понятие позволяет оценить порядок величины экономических возможностей, которые открывает данный рынок. Например, абсолютный потенциал рынка легковых автомобилей может определяться общей численностью населения, начиная с возраста получения водительских прав.

Изменение абсолютного рыночного потенциала обусловлено внешними факторами, такими, как уровень доходов и цен, привычки потребителей, культурные ценности, государственное регулирование. Иногда предприятия могут оказать косвенное влияние на эти внешние факторы, например путем лоббирования принятия определенных законов. Основные усилия предприятий направлены на предвидение изменений внешней среды.

Текущий рыночный спрос, характеризующий объем продаж за определенный период в определенных условиях внешней среды при определенном уровне маркетинговых усилий предприятий отрасли.

По степени влияния маркетинговой деятельности на величину спроса выделяют два крайних типа рынка: расширяющийся рынок и не расширяющийся рынок. Первый реагирует на применение инструментов маркетинга, второй — не реагирует.

Доля рынка. Важным показателем, величину которого необходимо определять и прогнозировать, является доля рынка. Рыночная доля — это отношение объема продаж определенного товара данной организации к суммарному объему продаж данного товара, осуществленному всеми организациями, действующими на данном рынке.

Этот показатель является ключевым при оценке конкурентной позиции организации. Поскольку организация с высоким показателем рыночной доли больше производит и реализует продукта, то себестоимость единицы продукта этой организации ниже по сравнению с конкурентами. Позиции организации с большей долей рынка в конкурентной борьбе предпочтительны.

Спрос на многие товары может быть оценен по данным официальной статистики, поскольку собирается и публикуется информация об объемах проданной продукции и оказанных услугах в самых различных аспектах: для международных рынков, рынков отдельных стран и регионов, в разрезе отдельных отраслей и предприятий.

Для многих видов товаров детальная, надежная статистическая информация отсутствует. Поэтому для определения и прогнозирования величин спроса и других рыночных характеристик требуется проводить специальные маркетинговые исследования.

Текущий рыночный спрос в денежном выражении определяется как

Q = n-c-p,

где n — число покупателей данного вида товара на данном рынке; с — средняя цена данного товара; р — число покупок покупателя за исследуемый период времени.

При оценке спроса необходимо учитывать дополнительные факторы, определяющие спрос на эти товары. Так, при определении спроса на товары длительного пользования в результате проведения маркетинговых исследований необходимо оценить спрос на замену. Для этого нужны следующие данные: объем имеющегося у потребителей парка исследуемого товара длительного пользования, распределение этого парка по сроку службы, темп замены товара, возможность появления новых альтернатив замены.

Темп прекращения срока службы связан обратной зависимостью с длительностью этого срока. Например, средний срок службы равен 5 годам, средний темп прекращения этого срока составляет: (1 : 5) 100 = 20%.

Спрос на замену находится в прямой зависимости от размера парка и срока службы товара длительного пользования. Темп замены необязательно совпадает с темпом прекращения срока службы, под которым понимается доля товаров длительного пользования, прекращающих существование. Товар может устареть потому, что его экономические показатели стали неудовлетворительными или потому, что он просто вышел из моды.

Некоторые данные, необходимые для оценки спроса, например данные об имеющемся парке товара и его возрастном распределении, могут быть получены из анализа прошлых продаж. Необходимая оценка распределения по срокам службы может быть найдена на основе выборочного исследования владельцев товара, например тех, которые заняты заменой имеющегося у них изделия. Значительная часть продаж товаров длительного пользования соответствует спросу на замену, особенно в развитых странах.

Текущий рыночный спрос можно определять на основе нормативного подхода. Этот подход предполагает последовательную декомпозицию потенциала рынка вплоть до нахождения оценки спроса на конкретный товар или марку на основе использования нормати­вов и долевых показателей.

Например, предприятие производит и продает пищевой консервант, предназначенный для применения в производстве газированных напитков. Поскольку многие предприятия пока еще не используют такую добавку, требуется оценить текущий и возможный потенциал рынка, а также реальный уровень спроса в определенной географической зоне. Расчет производится следующим образом.

На основе отчетной, нормативной и статистической информации был установлен объем производства напитков всеми фирмами определенного региона, например — 100 млн. л, норма расхода консерванта — 0,1 мг/л; доля фирм, применяющих консерванты, — 70%. Возможный потенциал рынка:

100 млн. л • 0,1 мг/л • 0,70 = 7000 кг.

Исследования показали, что доля фирм, применяющих консер­вант предприятия, равна 50%. На основе этих данных определяется суммарный текущий рыночный спрос:

7000 кг • 0,50 = 3500 кг.

Если цель предприятия — добиться доли рынка в 70%, то продажи товара в данном регионе, то есть текущий рыночный спрос для предприятия, должны быть доведены до 4900 кг.

Трудность подхода состоит в нахождении соответствующих нормативов и долевых показателей. Их получение обычно требует проведения специальных исследований.

Более углубленный анализ спроса направлен на обнаружение самых важных факторов и определение их относительного влияния на объем продаж; наиболее часто анализируются такие факторы, как цены, уровень дохода, структура потребителей и влияние различных методов продвижения продукта. При проведении такого анализа используются методы математической и прикладной статистики.

Подходы к изучению рынка

Рынки потребительских товаров и продукция производственно-технического назначения изучаются главным образом на основе использования следующих подходов: 1) посредством анализа вторичной информации; 2) путем изучения мотивации и поведения потребителей*.

Анализ вторичной информации. В рамках этого подхода изучаются все документы, представляющие интерес для предприятия, изданные статистическими органами, различными министерствами, торгово-промышленными палатами, региональными органами управления, а также являющиеся результатом специальных, не относящихся к сфере маркетинговых исследований. Такая информация часто достаточно дешева, бесплатна, относительно легко доступна. В результате изучения документов можно получить общую картину импорта и экспорта, структуры производства, а также структуры потребления по видам продукции и отраслям.

Однако информация может оказаться закрытой, неполной, недостаточно детализированной. Номенклатура продукции обычно слишком укрупнена. Изучение документов не может дать и оперативной информации. Поэтому эту информацию порой невозможно использовать для нужд предприятия.

Изучение мотивации и поведения потребителей и анализ выпускаемой и реализуемой продукции осуществляются путем проведения маркетинговых исследований. Исследование мотивации, поведения потребителей, их отношения к продукции предприятия проводится путем специальных обследований — организации интервью, собеседований, заполнения анкет. В качестве опрашиваемых выступают люди, хорошо разбирающиеся в проблеме: пользователи, влияющие на выбор продавца, покупатели, которые потребляют продукт. Для проведения исследований необходимо хорошо знать соответствующий рынок и исследуемый продукт, обладать информацией о компаниях-производителях и посреднических организациях.

Следует иметь в виду, что мотивация покупок продукции производственно-технического назначения является рациональной и в существенно меньшей степени эмоциональной по сравнению с покупкой потребительских товаров.

Выборка в случае изучения продукции производственно-технического назначения охватывает не отдельных людей, а предприятия. Когда проводят анкетирование в промышленной сфере, то выборка, как правило, невелика. Исключение составляют так называемые атомизированные рынки, где потенциальные потребители представлены большим количеством предприятий. Замены в промышленной сфере часто невозможны, так как существуют компании, которые надо обязательно опросить, например крупные предприятия — лидеры отрасли.

В случае атомизированных рынков существует практика формирования выборки предприятии на репрезентативной основе, включающей предприятия разных размеров и уровня рыночной деятельности.

При обследовании продукции производственно-технического назначения необходимо учитывать, что в процессе подготовки и принятия решения о покупке принимают участие различные специалисты и руководители предприятия, иногда входящие в состав постоянно действующей закупочной комиссии. Но часто эти комиссии могут действовать на неформальной основе.

Помимо изучения мнений потребителей изучается также мнение руководителей и специалистов посреднических, дистрибьюторских организаций, а также предприятий-производителей. Спрос на продукцию производственно-технического назначения является производным от спроса на конечные потребительские товары, при изготовлении которых она используется. Поэтому в целях прогнозирования необходимо изучать существующих и потенциальных потребителей не только продукции производственно-технического назначения, но и соответствующих конечных товаров.

В промышленной среде очень распространено недоверие к анкетированию, особенно среди тех, на деятельность которых могут повлиять полученные результаты. На предприятиях-производителях — это производственники, работники конструкторских бюро, а часто и руководство предприятия. Это объясняется рядом причин: в промышленной среде зачастую предпочтение отдают производству и оперируют такими понятиями, как количество, качество, себестоимость.

Технические специалисты, как правило, не имеют экономического образования, не знакомы со спецификой маркетинга продукции производственно-технического назначения. Поэтому они часто проявляют коммерческую близорукость, полагая, что все знают о своей продукции, ее высокое качество представляется им достаточным условием, чтобы найти покупателя. Маркетинговые исследования они недооценивают, поскольку те не дают таких точных количественных результатов, на которые специалисты привыкли рассчитывать в решении технических задач.

Изучение мнений руководителей и специалистов посреднических торговых организаций, получение у них необходимой информации зачастую оказывается еще более сложной задачей, чем проведение исследований на предприятиях-изготовителях. Здесь возникают проблемы сохранения коммерческой тайны, связанные с предоставлением информации о продукции, об отношениях потребителей, объемах продаж и фирм-конкурентов. Многое зависит от умения маркетолога "добыть" необходимую информацию даже в неблагоприятных условиях.

При проведении маркетинговых исследований, особенно когда трудно получить надежную количественную информацию на основе одного из рассмотренных подходов, следует сочетать все указанные подходы. Конечные результаты, например величина спроса, показатель рыночной доли, могут представлять средние или средневзвешенные оценки, полученные разными путями и из разных источников.

При проведении исследований обычно стараются получить ответы на следующие основные вопросы:

Какова емкость рынка в физическом и денежном выражении?

Какова емкость отдельных рыночных сегментов?

Какова доля фирмы на рынке и отдельных рыночных сегментах?

Какова тенденция рынка и его сегментов — рост, стагнация, спад?

Каково среднее потребление на душу населения, семью, клиента?

Каково значение уровня насыщения рынка? * Какова степень оснащенности семьи или фирмы товарами?

Каков средний срок службы товара?

Какая доля продаж обусловлена спросом на замену? Имеют ли продажи сезонную структуру? Каковы товары-заменители, выполняющие ту же функцию? Какие нововведения могут изменить отношение к товару? Разумеется, это неполный перечень вопросов. Он лишь указывает, информацию какого типа следует отыскивать.

Прогнозирование сбыта

На крупных предприятиях прогнозы сбыта готовят отделы, ответственные за изучение конъюнктуры рынка под руководством и наблюдением главного руководителя по маркетингу или главного коммерческого руководителя. В небольших фирмах прогноз подготавливает руководитель сбыта, коммерческий руководитель. Независимо от титула "главный человек" по сбыту должен обеспечить своевременную подготовку надежного прогноза.

Продолжительность прогнозируемого периода зависит от назначения и цели прогноза. Прогнозы должны составляться в соответствии с потребностями предприятия, с учетом выпускаемой продукции и условий производства. Прогнозы на предприятиях подразделяют на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

Краткосрочные прогнозы. Большинство предприятий готовят прогнозы годового объема сбыта для операций за финансовый или календарный год. Этот прогноз сбыта используется в качестве основы для планирования всех потребностей в ресурсах. Если спрос на продукцию предприятия подвержен сезонным колебаниям, то готовятся прогнозы по месяцам, сезонам.

Некоторые фирмы ограничивают период прогноза продолжительностью одного операционного цикла, период которого измеряется длительностью одного оборота оборотных средств. Если для превращения сырья в готовую продукцию и ее реализации требуется 6 месяцев, то краткосрочный прогноз сбыта охватывает полугодовой период. В торговле обычно за год совершается больше оборотов оборотных средств — от 6-ти до 15-ти. Поэтому кратчайший горизонт прогноза составит от 2 месяцев до 25 дней.

Среднесрочные прогнозы. Среднесрочные прогнозы могут охваты­вать период от 2 до 5 лет. Эти прогнозы часто основываются на предположении о сохранении существующих тенденций в будущем с учетом воздействия предполагаемых изменений численности населения, конъюнктуры рынка и других факторов. Они используются для установления сроков мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта, предвидения трудностей и возможностей в определенных районах сбыта.

Например, предприятие только что предложило рынку новый продукт. Сбыт невелик из-за сильной конкуренции. Руководство предвидело эту проблему, текущий годовой прогноз сбыта этого продукта был верным. Но необходимо знать, сколько времени потребуется для того, чтобы продукт вышел на этап роста сбыта, когда этот продукт получит признание, и какой степени признания можно ожидать. Среднесрочный прогноз дает руководству представление о вероятном проникновении продукта на рынок в течение следующих 2—5 лет и позволяет составлять планы производства и сбыта.

Долгосрочные прогнозы составляются на срок свыше 3—5 лет. Многие крупные предприятия заглядывают далеко вперед и составляют прогнозы с горизонтом до 50 лет. Значение долгосрочного прогноза зависит от сферы деятельности предприятия. Например, предприятия, занятые добычей полезных ископаемых, часто планируют разработку дополнительных ресурсов и нового оборудования за десятилетия до того, как они понадобятся.

Долгосрочные прогнозы позволяют руководству заранее подготовиться к созданию новых продуктов и технологий. Когда наступает время реализации мероприятий долгосрочных планов, предприятие сможет опираться на многолетнюю подготовку: к этому времени будет проведена большая научно-исследовательская работа, будут разработаны финансовые планы, производственные возможности будут увязаны с новыми планами сбыта.

Методы прогнозирования сбыта. На практике наибольшее распространение получили следующие методы прогнозирования сбыта.

Мнение группы руководителей. На небольших предприятиях руководитель маркетинга готовит общий расчет будущего сбыта. Затем группа руководителей обсуждает и оценивает прогноз. Они могут предложить пересмотреть прогноз. Если их предложения аргументированы, основаны на новой информации или на знании каких-то специфических обстоятельств, руководитель маркетинга может изменить свою оценку.

Окончательное решение принимает группа в составе руководителя маркетинга, руководителя производства, сотрудника, отвеча­ющего за финансы, и руководителя предприятия.

Метод используют на предприятиях, не имеющих опыта прогнозирования и планирования, в условиях, когда у руководителей нет статистики сбыта и статистических данных о рынке.

Комбинация мнений работников службы сбыта. Этот метод использует комбинацию оценок отдельных торговых агентов и руководителей сбыта. Торговые агенты подготавливают оценки, которые рассматриваются и обобщаются их руководителями. Обобщенные оценки представляются руководителю службы маркетинга. Руководитель службы маркетинга готовит сводный прогноз, основанный на отчетах работников сбыта. Он может представить свой предварительный прогноз другим руководителям предприятия для дальнейшего уточнения.

Метод применим в областях, для которых большое значение имеет знание мнений клиентов, например в сбыте промышленного оборудования.

Прошлый товарооборот. При этом методе используются данные о сбыте за прошлый период в качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем. Делающий прогноз предполагает, что товарооборот следующего года будет отличаться от текущего так же, как товарооборот текущего года отличается от прошлогоднего:

Товарооборот следующего года = (товарооборот текущего года) • (товарооборот текущего года)/(товарооборот прошлого года).

Этот элементарный метод широко применяется в краткосрочном прогнозировании из-за простоты и наглядности. Его применение возможно на предприятиях в стабильных условиях, например в сфере коммунального хозяйства.

Анализ тенденций и циклов. При прогнозировании методом анализа тенденций и циклов изучается несколько основных факторов. Это прежде всего долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта компании и возможные нерегулярные влияния забастовок, технических изменений и появления новых конкурентов. На основе изучения влияния этих факторов даются количественные оценки, готовятся диаграммы или графики, характеризующие показатели будущего сбыта. Этот метод требует подбора и обработки статистических данных, использования статистических методов.

Метод может быть использован для долгосрочных прогнозов в отраслях, развитие которых тесно связано с общей экономической конъюнктурой.

Математические модели. Этот метод основывается на использовании регрессионных, структурных и имитационных моделей. Используя этот метод пытаются выявить симптомы в экономике и характеристики деятельности предприятия, связанные с вероятным будущим объемом сбыта. Прогнозы основываются на оценках влияния выявленных таким образом факторов.

Прогнозируемый объем сбыта может зависеть от разных явных и скрытых факторов. Это могут быть такие факторы, как численность, доходы населения, уровень цен в регионе, неравномерность распределения доходов, количество магазинов, торгующих товаром, интенсивность рекламы. Например, если компания продает нефтепродукты через сеть станций, то в числе факторов роста сбыта увеличение регистрация автомобилей в регионе. Однако необходимо объективно выявить и оценить это влияние.

Для оценки влияния факторов нужно:

• определить наличие и тесноту корреляционной связи между объемом сбыта и показателями, характеризующими те или иные факторы;
• определить временные лаги, то есть сдвиги во времени, которые определяют, когда изменения факторов станут сказываться на объеме сбыта;
• получить регрессионные или структурные модели, характеризующие влияние различных факторов на сбыт.

Корреляция между сбытом и остальными факторами наблюдается не всегда, степень корреляции меняется по различным типам продуктов.

Например, при прогнозировании сбыта потребительских товаров часто рассматривают такой фактор, как расходуемая часть дохода населения.

Это наиболее современный и точный метод. Но применение его в нестабильных условиях, когда характер взаимосвязей в экономике меняется, может ввести в заблуждение. Ошибки будут иметь место, если возможность изменений не отражается в используемых математических моделях.

Рынок для товаров данной отрасли производства и ваша доля на рынке. Этот метод состоит в том, что делается прогноз сбыта всей отрасли, а потом оценивается доля рынка, которую может получить предприятие. Если предприятию доступны отраслевые прогнозы, то этот метод может упростить подготовку прогнозов сбыта.

Например, известно, что в предшествующие годы было продано столько-то кусков мыла, холодильников, автомобилей. Ваше предприятие продавало определенные доли этих продуктов. Для получения оценки будущего сбыта необходимо использовать отраслевые прогнозы и дать прогноз вероятной доли вашего предприятия в сбыте всей данной отрасли. Доля предприятия определяется на основе планируемых действий предприятия и оценки всех конкурирующих факторов в данной отрасли производства.

Метод применим на предприятиях, действующих в отраслях с развитой системой отраслевой статистики.

Анализ конечного использования. Прогноз основывается на предсказываемом объеме сбыта продукции, в производства которой используются товары промышленного назначения, на изучении экономического положения потребляющих отраслей.

Например, этот метод может применять фирма, которая производит синтетические волокна. Она продает волокно фабрикам, которые производят ткани для одежды, предметов домашнего обихода или обивки, материал для производства фетра, ковров, канатов, автомобильных шин. Специалисты компании оценивают вероятных клиентов по каждой отрасли, обобщают все прогнозы и получают окончательную оценку будущего сбыта для всех потребителей.

Метод применяется при прогнозировании сбыта товаров промышленного назначения, таких, как сырье, материалы, комплектующие, промышленное оборудование.

Анализ ассортимента товаров. Многие предприятия производят разнообразные продукты для сбыта предприятиям только одной или нескольких отраслей промышленности. Поэтому им приходится делать прогноз по каждому продукту. Затем они сводят прогнозы по отдельным продуктам для получения общего итога по всему производству. Для упрощения этого процесса компания, производящая большую номенклатуру изделий, объединяет аналогичные изделия в группы.

Например, компания может производить столовую посуду, оптическое стекло, лабораторное оборудование, электролампы, ки­нескопы, части электронных устройств. Все эти продукты продаются различным отраслям. Поэтому делается прогноз и оценивается сбыт по каждому продукту. Для получения прогноза сбыта компа­нии полученные оценки суммируются.

Метод применяется на предприятиях, которые производят товары для различных отраслей и сфер хозяйства.

На практике в большинстве случаев сочетают применение различных методов.

Оценка и пересмотр прогнозов. Для того чтобы учесть изменившиеся условия и исправить ошибки, часто бывает необходимо прогнозы проверять и пересматривать. Необходимость и периодичность оценки и пересмотра прогнозов зависят от компании, отрасли и продукта. Некоторые эксперты считают, что разница между предполагаемым и фактическим сбытом величиной 5% на любом этапе требует немедленного повторного прогноза. Но решения по пересмотру и повторению прогнозов следует принимать в том случае, если это различие создает трудности — приводит к накоплению дорогостоящих запасов или увеличению производственных издержек.

Сверять прогноз и фактические результаты сбытовой деятельности следует в конце каждого планового периода. Важность такой проверки состоит в том, что она позволяет оценивать использованные данные. При этом выявляются ошибки, новые отношения и новые факты. Кроме того, можно получить представление о том, что делать и чего не делать при составлении будущих прогнозов.

Непрерывное прогнозирование. При непрерывном внутрифирменном планировании предприятия пересматривают и разрабатывают прогнозы на плановый период ежемесячно, то есть прогнозирование ведется непрерывно.

Например, при годовом плановом периоде прогноз охватывает плановый период с января по декабрь. В конце декабря прогноз как основа плана перерабатывается и составляется прогноз на период с января по декабрь следующего года. В конце января прогноз перерабатывается, составляется прогноз на период с февраля по январь следующего года. И так далее.

Этот процесс создает непрерывный квартальный и годовой прогноз. Основой для непрерывного планирования служат соответствующие системы учета и компьютерные системы маркетинговой информации.

Система маркетинговой информации. Это — набор банков данных и эффективных методов анализа маркетинговой информации и проблем маркетинга. Эта система нашла широкое распространение в таких корпорациях, как "Дженерал моторз", "Дженерал электрик", а затем и во многих крупных и сравнительно небольших фирмах.

Основу любой системы анализа маркетинговой информации составляют наряду с банком данных статистический банк и банк моделей.

Статистический банк — совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках имеющихся данных, установить степень их статистической надежности. Используются основные методики статистической обработки информации:

1. Корреляционный анализ 3. Факторный анализ 5. Кластерный анализ 7. Структурные модели

2. Регрессионный анализ 4. Дискриминантный анализ 6. Анализ временных рядов 8. Имитационные модели.

Банк моделей — это набор математических моделей, способствующих принятию оптимальных маркетинговых решений деятелями рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Модели прогнозов сбыта, ценообразования, которые позволяют получать ответы на вопросы "а что, если?" и "что лучше?".

Методики и модели позволяют руководству получать ответы на вопросы такого типа:

Что представляют собой основные переменные, оказывающие влияние на сбыт, и какова значимость каждой из них?

Что произойдет со сбытом, если поднять цену товара на 10%, а расходы на рекламу — на 20%?

Какие признаки являются показателями того, что потребители будут покупать товар предприятия, а не конкурента?

По каким переменным лучше всего сегментировать рынок и сколько его сегментов существует?

Создано огромное количество моделей, помогающих руководителям справляться с деятельностью по планированию сбыта, установлению границ сбытовых территорий и многими другими рыночными проблемами.

Каковы доказательства того, что научный прогноз сбыта целесообразен? Обследования многих передовых компаний показывают очень точные результаты в ряде областей сбыта. Производители машин и оборудования, вспомогательного оборудования и полуфабрикатов массового производства считают приемлемым отклонение величиной 5—10% от прогнозируемого уровня. В прогнозировании они обычно достигают значительно большей точности. Производители потребительских товаров, кроме товаров длительного пользования, обслуживающие и торговые организации, производители промышленных материалов и изделий хотят и получают результаты в пределах 3—5% отклонения от прогнозируемых величин.

Каждая структурная единица компании нуждается в прогнозе сбыта для координации своей деятельности с общими задачами и целями фирмы. Руководители сбыта на местах нуждаются в прогнозе для того, чтобы планировать квоты продаж, оценивать возможности своих территорий и определять потребности в рабочей силе. Руководителю сбытового подразделения компании прогноз нужен для долгосрочного планирования как основа для распределения сбытового бюджета между рекламой, персоналом и продвижением товаров.

Производство разрабатывает производственные программы в соответствии с прогнозами. Используя прогноз, заготовительные подразделения заранее закупают материалы для производства, устанавливая сроки поставок в соответствии с производственными про­граммами. Финансовые подразделения используют его для оценки вероятного дохода, определения уровня и составления оперативных бюджетов на различные периоды. Это дает полную возможность отделу трудовых отношений или отделу кадров предусматривать потребности в рабочей силе, набирать и подготавливать новых работников.

Калькуляция издержек

Калькуляция — это расчет издержек, связанных с производством и реализацией единицы товара, заказа. Плановая калькуляция пред­ставляет собой калькуляцию — расчет издержек, выполненную до начала производства и реализации товара.

Калькуляция переменных издержек по методу величины покры­тия. При калькуляции по методу величины покрытия учитываются только переменные издержки. Калькуляция по методу величины по­крытия предполагает учет только переменных издержек на единицу товара или заказа.

В основе калькуляции по методу величины покрытия находится, таким образом, расчет средних переменных издержек (СПИ). На этой основе можно рассчитать среднюю величину покрытия това­ра, которая представляет собой цену реализации за вычетом сред­них переменных издержек. Величиной покрытия товара называется та часть выручки от его реализации, которую предприятие, с од­ной стороны, использует для покрытия постоянных издержек, а с другой — по возможности для отчисления в прибыль.

Калькуляция включает цену франко-склад поставщика или от­пускную цену производителя. К ней добавляются издержки на дос­тавку товара заказчику. Это могут быть, к примеру, расходы на фрахт и страховку транспортных средств, уплату таможенных по­шлин, экспедиторские издержки. Сумма отпускной цены и издер­жек на доставку товара заказчику называется ценой франко-склад покупателя.

Чтобы рассчитать величину средних переменных издержек, не­обходимо помимо цены франко-склад покупателя учесть и возмож­ные сбытовые переменные издержки, такие, как расходы на дос­тавку товара в розничную сеть, выплату комиссионных продавцам.

Общая калькуляция. Некоторые фирмы используют так называ­емый метод общей калькуляции, при котором учитываются как переменные, так и постоянные издержки. Методом общей кальку­ляции называется такой метод, который предполагает расчет как переменных, так и постоянных издержек на единицу продукции или заказа.

К сожалению, в российской практике понятие себестоимости, определяемой методом общей калькуляции, используется и в на­стоящее время. На многих российских предприятиях метод общей калькуляции применяют даже при ценообразовании.

Рассчитывая цену на основе метода общей калькуляции, совер­шенно не учитывают, что существует взаимосвязь между ценой и возможным объемом реализации.

Эффективное ценообразование осуществляется на основе ана­лиза ряда альтернативных возможностей, где каждому значению цены соответствует то количество товара, которое фирма предпо­лагает и может реализовать по данной цене. Затем с помощью со­ставления плановой калькуляции рассчитывается ожидаемая при каждом из альтернативных показателей объема реализации общая величина покрытия. Прибыль определяется как результат деятель­ности всего предприятия. Метод же общей калькуляции для этих целей непригоден.

Планирование снабжения и серийности производства

Планирование снабжения должно предусматривать обеспечение производства необходимыми материалами в момент, когда в них, согласно производственным планам, возникает потребность. Пла­нирование производства должно обеспечивать наличие готовой про­дукции тогда, когда она должна быть поставлена заказчику. Далеко не всегда удается координировать снабженческую, производствен­ную и сбытовую деятельность так, чтобы избежать создания запа­сов сырья и готовых изделий. Хотя, как показывает опыт некоторых японских компаний, это возможно. Но большинство предприятий планирует создание производственных запасов и запасов готовой продукции.

Оптимизация партий закупаемых материалов. Закупки сырья боль­шими партиями приводят к большим среднегодовым запасам и большим издержкам, связанным с хранением. Это уплата процен­тов по вложенным в запасы кредитам, потери при хранении, арен­дная плата за складские помещения. Предпочтительно закупать сы­рье небольшими партиями, чтобы минимизировать издержки по хранению.

Однако стоимость закупок с уменьшением размеров партий мо­жет возрастать. Кроме того, предприятие расходует средства на размещение заказов, приемку закупаемых товаров, на оплату банков­ских операций по оформлению счетов и другие действия, связан­ные с закупкой каждой партии сырья. Это стимулирует закупки товаров возможно более крупными партиями. Необходимо плани­ровать размер партии и количество закупаемых в плановый период партий, при которых сумма издержек по обслуживанию закупок и хранению запасов была бы наименьшей.

При решении задач планирования закупок в простейших случа­ях, подобных рассмотренному примеру, можно воспользоваться формулой Вильсона для определения оптимального размера заку­паемой партии:

• экономического состояния региона;
• отдельных предприятий-конкурентов;
• спроса на товары, производимые или продаваемые фирмой;
• конъюнктуры рынка;
• новых потребностей и технологий на рынке товара и другие.

• экономический;
• спроса и объема сбыта;
• технологический;
• объема инвестиций;
• хозяйственного риска.

• в промышленности и сельском хозяйстве — объем производимой промышленной продукции;
• в сельском хозяйстве — стоимость продукции растениеводства и животноводства, а также стоимость услуг, оказанных организациями по обслуживанию сельского хозяйства (мелиоративное, ветеринарное, агрохимическое и иное обслуживание);
• в торговле — оборот розничной торговли и оборот оптовой торговли;
• в сфере услуг — объем услуг;
• в общественном питании — оборот общественного питания;
• на транспорте — грузооборот и объем перевозимых грузов (пассажиров);
• в строительстве — объем работ.

• связь фирмы с иными отраслевыми субъектами хозяйствования;
• конкурентов (с учетом их силы и агрессивности, сильых и слабых сторон);
• тенденции данного товарного рынка;
• цены;
• состояние рабочей силы и ее квалификацию.

• динамику ее цен на продукцию;
• возможные изменения в каналах распределения продукции;
• изменения в программах продвижения продукции;
• любые новые виды продукции или их модернизацию;
• изменения в производственных мощностях;
• квалификацию персонала;
• дилерскую и иную сеть;
• финансовое состояние фирмы.

• модель постоянного потребления;
• прямо пропорциональная модель;
• сезонно-постоянная модель;
• сезонная модель с последовательным ростом.

• эволюцию экономических отношений на уровне государства;
• демократическое воздействие государства на предпринимательскую среду;
• координацию интересов государства и его субъектов хозяйствования;
• использование госпатерналистских инструментов в планировании;
• экономическую политику государства, в том числе структурную и промышленную;
• координацию использования государственных ресурсов;
• разработку общих контуров будущего;
• процесс формирования индикаторов развития и мер их достижения;
• использование преимущества экономических регуляторов;
• ориентацию фирм негосударственного сектора на выполнение государственно важных задач;
• создание системы макро- и микропланов на высшем уровне вертикали, в основе которой находится макропланирование, а по горизонтали располагаются микропланы поставок, инвестиций, кооперации и т.д.;
• возможность включения заданий для государственного сектора;
• возможность включения в план: а) контрольных цифр, имеющих информационное значение для самостоятельно действующих субъектов экономики; б) государственных заказов, в том числе по межотраслевым и межреспубликанским поставкам; в) лимитов экономических регуляторов (цены, налогов, процентных ставок, нормативов и др.);
• взаимосвязь со стратегическим планированием;
• игровую модель по поиску экономического равновесия в стране;
• попытку недопущения крупных макроэкономических диспропорций, что решается посредством налоговых ставок, монетарных параметров и бюджетных расходов.

• укрупненные отрасли страны (сырьевое производство, промышленность, сельское хозяйство, услуги);
• укрупненные категории конечных потребителей продукции (государственное потребление, капитальные вложения в социальную сферу, внешняя торговля).

• по направленности развития — вещественные, информационные и совмещенные;
• по степени включения внешних связей — внешние и внутренние;
• по уровню территориального деления — государственные, субъекта РФ, местные;
• по производственно-хозяйственному признаку — общие, отраслевые, региональные;
• по продолжительности — долгосрочные, среднесрочные, краткосрочные;
• по охвату целей — одноцелевые и многоцелевые.

• целевой (определение системы целей и целевых задач);
• исполнительный (разработка системы направлений для мероприятий);
• ресурсный (выявление необходимых ресурсов и поиск их источников);
• организационный (организация разработки и выполнения программы).

• наименование программы;
• основание для ее разработки;
• наименование заказчика;
• ссылку на основного разработчика программы;
• исполнителей и соисполнителей;
• цели и задачи ее исполнения;
• сроки реализации;
• объемы и источники финансирования;
• ожидаемые конечные результаты;
• систему организации контроля.

выбранных общенациональных целей и политик деятельности;
распределения ресурсов по выбранным целям;
использования ресурсов экономным и эффективным образом.

• сомнительное влияние на устойчивый экономический рост;
• несоответствие результатов налогообложения международными стандартами;
• слабая связь со стратегическими ориентирами и их правовым обеспечением;
• недостаточное влияние налогов в решении проблем трансфертных финансовых отношений государства и др.

• создание благоприятных условий для эффективной работы предприятий, находящихся в регионе;
• внедрение мер по стимулированию инвестиций в реальный сектор экономики;
• оздоровление финансового состояния действующих на территории фирм;
• обеспечение стабильного поступления налоговых сборов в бюджет;
• меры по приоритетному развитию местных товаропроизводителей;
• проведение социально-ориентированной тарифной и ценовой политики;
• обеспечение защиты социально-экономических интересов региона на федеральном уровне и др.

• федерально-региональному распределению финансовых средств;
• упорядочению региональных отношений по вопросам собственности,
• территориальной организации использования природных ресурсов, являющихся собственностью государства.

• отсутствие четкости в стратегических планах, которые во многом пока еще напоминают общие декларации, а не документы управления;
• недостаточное внимание вопросам долгосрочных планов и программ, что связано с отсутствием стабильного фона для прогнозирования и планирования;
• слабая связь между долгосрочными и текущим планами;
• неглубокий и некомплексный анализ имеющейся среды деятельности, выявления тенденций развития и имеющихся ресурсов;
• слабая обоснованность блока целеполагания;
• недостаточно активное использование современных принципов и методов в планировании; тяготение к отжившим и устаревшим подходам в планировании.
• отсутствие четкой формулировки и научного обоснования стратегического выбора;
• отсутствие в стране системы территориального планирования; взаимоотношения между центром и регионами в основном ограничены рамками бюджетного федерализма и отраслевыми каналами и, соответственно, отсутствием должной связи региональных показателей с соответствующими показателями федерального уровня;
• обособленное обоснование показателей социально-экономического развития региона без должной увязки с другими уровнями управления, что влечет низкую эффективность такого документа;
• слабая поддержка программных мер действенными механизмами их осуществления;
• отсутствие в планах механизма мониторинга.

• определение экономического потенциала муниципального образования;
• состояние рынка труда (уровень безработицы, занятость населения по отраслям и секторам экономики);
• инвестиционный климат (состояние банковской системы, динамика долгосрочных инвестиций и др.);
• состояние инфраструктуры (транспорт, жилищно-коммунальное хозяйство и др.);
• уровень жизни населения (динамика численности населения, отношение среднедушевых доходов и прожиточного минимума, децильный коэффициент, индекс концентрации налогов, индекс потребительских цен для территории и др.).