Формализованные методы. 
Прогнозирование продаж на примере ОАО "Искитимцемент"

В отличие от интуитивных методов прогнозирования, формализованные являются более объективными и основываются на учете данных за прошедшие периоды, что способствует выявлению взаимосвязей между данными величинами, а, следовательно, может способствовать более точному прогнозу на будущий период.

Из общего числа формализованных методов можно выделить следующие методы разработки прогнозов:

• · Экстраполяция — основывается на учете данных за прошлые периоды, которые продлеваются на последующие, при этом делается допущение, что система в целом развивается эволюционно и в стабильных условиях. Желательно, чтобы срок прогноза не превышал одной трети длительности исходной временной базы.
• · Моделирование — строится прогнозная модель, характеризующая зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих, и связывающая условия, которые, как ожидается, будут иметь место и характер их влияния на изучаемый параметр.

При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ, в то время как в основе экстраполяционных методов лежит анализ временных рядов.

К методам статистического моделирования относятся уравнения регрессии, описывающие взаимосвязи временных рядов независимых признаков и результативных признаков. Прогнозные уровни рассчитываться посредством подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений признаков-факторов, которые могут быть получены, например, на основе экстраполяции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей может выполняться только после оценки значимости коэффициентов регрессии и проверки модели на адекватность.

Методы экстраполяции трендов (анализ временных рядов, трендов) основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов, закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

Чаще всего методы экстраполяции трендов применяются для прогнозирования в краткосрочном (не более одного года) периоде, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.

Российскую экономику нельзя назвать стабильной, и компаниям приходится быстро реагировать и адаптироваться к происходящим изменениям. Поэтому большинство предприятий ориентированы скорее на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.