Нормативное прогнозирование.

В нормативном прогнозировании характерным является подход к разработке прогноза, исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде.

К числу методов, используемых в нормативном прогнозировании, относится метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей объектов.

Обычно используются двумерные или трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, ее качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.

В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение - ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.

В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе - ресурсам, третье - времени. Ресурсы, в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий.

Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования по рекомендациям Стэндфордского института может выглядеть, например, следующим образом (см. рис. 3.4.).

Рис. 3.4. Матрица решений для внутрифирменного планирования.

Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций такие, как:

- линейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;

- динамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;

- целочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.

В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения деревьев целей, может быть использован также метод ожидаемой ценности (см. рис. 3.5.).

Ценность проекта А = 0,6 * 8 + 0,4 * 5 = 6,8

Ценность проекта В = 0,6 * 4 + 0,4 * 7 = 5,2

Ценность проекта С = 0,6 * 6 + 0,4 * 6 = 6,0

В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он не нулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели.

Рис. 3.5. Модель ожидаемой ценности проекта.

Метод сценариев.

При разработке управленческих решений широкое использование находит метод сценариев, также дающий возможность оценить наиболее вероятный ход развития событий и возможные последствия принимаемых решений.

Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий.

Профессионально разработанные сценарии позволяют более полно отчетливо определить перспективы развития ситуации, как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии.

С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий.

Сопоставление и оценка возможных сценариев развития ситуации как под действием различных управляющих воздействий ЛПР, факторов способствует принятию, подчас единственно верных, решений.

Первые из разработанных сценариев носили преимущественно описательный характер.

Впоследствии метод сценариев был в значительной степени развит за счет использования более точных качественно-количественных моделей.

Метод сценариев предполагает создание технологий разработки сценариев, обеспечивающих более высокую вероятность выработки эффективного решения в тех ситуациях, когда это возможно, и более высокую вероятность сведения ожидаемых потерь к минимуму в тех ситуациях, когда потери неизбежны.

В настоящее время известны различные реализации метода сценариев такие, как:

- получение согласованного мнения;

- повторяющаяся процедура независимых сценариев;

- использование матриц взаимодействия и др.

Метод получения согласованного мнения является, по существу, одной из реализаций методы Дельфи, ориентированной на получение коллективного мнения различных групп экспертов относительно крупных событий в той или иной области в заданный период будущего.

К недостаткам метода можно отнести недостаточное внимание, уделяемое взаимозависимости и взаимодействию различных факторов, влияющих на развитие событий, динамике развития ситуации.

Метод повторяющегося объединения независимых сценариев состоит в составлении независимых сценариев по каждому из аспектов, оказывающих существенное влияние на развитие ситуации, и повторяющемся итеративном процессе согласования сценариев развития различных аспектов ситуации.

Достоинством этого метода является более углубленный анализ взаимодействия различных аспектов развития ситуации.

К его недостаткам можно отнести недостаточную разработанность и методическую обеспеченность процедур согласования сценариев.

Метод матриц взаимовлияний, разработанный Гордоном и Хелмером, предполагает определение на основании экспертных оценок потенциального взаимовлияния событий рассматриваемой совокупности.

Оценки, связывающие все возможные комбинации событий по их силе, распределению во времени и т.д., позволяют уточнить первоначальные оценки вероятностей событий и их комбинаций.

К недостаткам метода можно отнести трудоемкость получения большого количества оценок и корректной их обработки.