Аналитический метод.

Данные методы основаны на работе руководителя или специалиста с набором аналитических зависимостей. Они определяют соотношение между условиями выполнения задачи и ее результатами в виде формул, графиков, логических соотношений, например, "Тише едешь - дальше будешь". "Тише едешь" - это условие, а "дальше будешь" - это результат. В деятельности организаций имеется много типовых зависимостей, имеющих объективный характер: зависимости между спросом и предложением, жизненного цикла продукции от времени, производительности труда от квалификации персонала, стиля управления от характера деятельности компании, качества УР от полноты и ценности информации и др. Каждый руководитель имеет некоторый набор таких зависимостей, выработанных интуитивно в течение ряда лет или полученных в результате обучения. Многие эффективные зависимости так и остаются неизвестными ряду руководителей. Иногда приходится искать эффективные зависимости путем проб и ошибок, неоправданно затрачивая ресурсы. Большой набор ценных зависимостей обычно объявляется конфиденциальной информацией конкретной организации. В век всеобщей информатизации продажа новых разработок в области РУР постепенно становится частью бизнеса.

На рис. 5.5 приведен характер графической зависимости роста производительности труда от материального поощрения работников.

Рис. 5.5. Характер зависимости производительности труда
от материального поощрения

Прогнозирование.

Можно считать, что прогнозирование является чуть ли не основной целью и задачей большого числа специалистов, занимающихся анализом данных. Современные методы статистического прогнозирования позволяют с высокой точностью прогнозировать практически все возможные показатели.

При анализе временных рядов можно выделить две основные цели:

• определение природы временного ряда
• прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда по настоящим и прошлым значениям)

Однако надо помнить, что не существует универсальных методик прогнозирования на все случаи жизни. Выбор метода прогнозирования и его эффективность зависят от многих условий, и в частности от требуемой длины или времени прогнозирования.

По времени прогнозирования различают краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный прогноз.

Краткосрочный прогноз характеризует собой прогноз «на завтра», то есть прогноз на несколько шагов вперед. Для него применяют практически все известные методы: экспоненциальное сглаживание, АРПСС (ARIMA) и нейронные сети.

Среднесрочный прогноз – это обычно прогноз на один или на половину сезонного цикла. Для него используют АРПСС и экспоненциальное сглаживание, которые позволяют отслеживать качество прогноза в зависимости от срока прогноза.

А при построении долгосрочного прогноза стандартные статистические методы практически не используют, и требуется использование комплексных подходов. Например, использование нейронных сетей или регрессионных моделей.

Для построения прогноза, важно правильно понимать термины, используемые при построении моделей и хорошо ими оперировать. Это и выделение тренда, циклической составляющей ряда, трендциклической, сезонной составляющей и шумовой компоненты; и исследование автокорреляционной и частной автокорреляционной функции для нахождения сезонности; и построение периодограммы, и вычисление сезонного лага (например, при помощи спектрального анализа Фурье).

После построения любой модели важно проверять, насколько адекватно она построена. Для этого можно, во-первых провести визуальный анализ со сдвигом прогноза на несколько шагов назад. А во-вторых, воспользоваться анализом остатков – стандартным методом проверки адекватности любой построенной статистической модели.

Точечный прогноз.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: