Методы прогнозирования в бизнесе

Существует четыре основных типа методов прогнозирования, которые финансовые аналитики используют для предсказания будущих доходов, расходов и капитальных затрат для бизнеса. Хотя существует широкий спектр часто используемых инструментов количественного бюджетного прогнозирования, в этой статье мы сосредоточимся на четырех основных методах: (1) прямолинейный, (2) скользящее среднее, (3) простая линейная регрессия и (4) множественная линейная регрессия.

ТехникаПрименениеМатематикаНеобходимые данные

1. Прямолинейный	Постоянный темп роста	Минимальный уровень	Исторические данные
2. Скользящее среднее	Повторяющиеся прогнозы	Минимальный уровень	Исторические данные
3. Простая линейная регрессия	Сравните одну независимую и одну зависимую переменную	Требуются статистические знания	Образец соответствующих наблюдений
4. Множественная линейная регрессия	Сравнить более одной независимой переменной с одной зависимой переменной	Требуются статистические знания	Образец соответствующих наблюдений

Методы ведущих компаний для прогнозирования будущего//Алексей Калинин

1. Прямолинейный метод

Прямолинейный метод — один из самых простых и понятных методов прогнозирования. Финансовый аналитик использует исторические цифры и тенденции для прогнозирования будущего роста доходов.

В приведенном ниже примере мы рассмотрим, как прямолинейное прогнозирование выполняется розничным бизнесом, который предполагает постоянный рост продаж на 4% в течение следующих пяти лет.

1. Первым шагом в прямолинейном прогнозировании является определение темпов роста продаж, которые будут использоваться для расчета будущих доходов. В 2016 году темп роста составил 4,0%, исходя из исторических показателей. Мы можем использовать формулу = (C7-B7) / B7, чтобы получить это число. Предполагая, что рост останется неизменным в будущем, мы будем использовать те же темпы для 2017-2021 годов.

2. Чтобы спрогнозировать будущие доходы, возьмите показатель предыдущего года и умножьте его на темп роста. Формула, используемая для расчета выручки за 2017 год: = C7 * (1 + D5).

3. Выделите ячейки с D7 по H7, затем используйте сочетание клавиш Ctrl + R, чтобы скопировать формулу полностью вправо.

2. Скользящее среднее

Скользящие средние — это метод сглаживания, который смотрит на базовый образец набора данных для определения оценки будущих значений. Наиболее распространены скользящие средние за 3 и 5 месяцев.

Математические методы прогнозирования объемов продаж — Константин Воронцов

1. Чтобы выполнить прогноз скользящего среднего, данные о доходах должны быть помещены в вертикальный столбец. Создайте два столбца, скользящие средние за 3 месяца и средние скользящие за 5 месяцев.

2. Скользящее среднее за 3 месяца рассчитывается как среднее значение доходов за текущий и прошлые два месяца. Первый прогноз должен начаться в марте, это ячейка C6. Используемая формула = СРЕДНИЙ (B4: B6), которая вычисляет средний доход с января по март. Используйте Ctrl + D, чтобы скопировать формулу до декабря.

3. Точно так же 5-месячное скользящее среднее прогнозирует выручку начиная с пятого периода, то есть с мая. В ячейке D8 мы используем формулу = СРЕДНИЙ (B4: B8) для расчета среднего дохода с января по май. Скопируйте формулу вниз с помощью сочетания клавиш Ctrl + D.

4. Всегда полезно создать линейную диаграмму, чтобы показать разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями MA в методах прогнозирования доходов. Обратите внимание, что 3-месячный MA варьируется в большей степени, со значительным увеличением или уменьшением исторических доходов по сравнению с 5-месячным MA. При выборе периода времени для метода скользящего среднего аналитику следует подумать, должны ли прогнозы больше отражать реальность или они должны сглаживать недавние колебания.

3. Простая линейная регрессия

Регрессионный анализ — это широко используемый инструмент для анализа взаимосвязи между переменными в целях прогнозирования. В данном примере мы рассмотрим взаимосвязь между рекламой на радио и доходами, проведя регрессионный анализ этих двух переменных.

1. Выберите данные Радиореклама и Доходы в ячейках с B4 по C15, затем выберите Вставка > Диаграмма > Разброс.

2. Щелкните правой кнопкой мыши точки данных и выберите «Форматировать ряд данных». В разделе «Параметры рынка» измените цвет на желаемый и выберите «Без границы».

3. Щелкните правой кнопкой мыши точки данных и выберите Добавить линию тренда. Выберите «Линейная линия» и установите флажки «Отображать уравнение на диаграмме» и «Отображать значение R-квадрата на диаграмме». Переместите рамку уравнения ниже линии. Увеличьте ширину линии до 3 пунктов, чтобы сделать ее более заметной.

4. Выберите отсутствие заливки и границы как для области диаграммы, так и для области графика. Удалите вертикальные и горизонтальные линии сетки на диаграмме.

5. На ленте «Дизайн» перейдите в раздел «Добавить элемент диаграммы» и вставьте заголовки горизонтальной и вертикальной оси. Переименуйте вертикальную ось на «Доход», а горизонтальную ось на «Количество радиообъявлений». Измените заголовок диаграммы на «Взаимосвязь между рекламой и доходом».

6. Помимо создания линии линейной регрессии, вы также можете спрогнозировать доход с помощью функции прогноза в Excel. Например, компания выпускает 100 объявлений в следующем месяце и хочет спрогнозировать свой доход на основе регрессии. В ячейке C20 используйте формулу = ПРОГНОЗ (B20, $ C $ 4: $ C $ 15, $ B $ 4: $ B $ 15). Формула берет данные из столбцов радиообъявлений и доходов для создания прогноза.

7. Другой метод — использовать уравнение линии регрессии. Наклон линии составляет 78,08, а точка пересечения оси Y — 7930,35. Мы можем использовать эти два числа для расчета прогнозируемого дохода на основе определенного значения x. В ячейке C25 мы можем использовать формулу = (25 австралийских долларов * B25) + 26 австралийских долларов, чтобы узнать доход при наличии 100 радиообъявлений.

4. Множественная линейная регрессия

Компания использует множественную линейную регрессию для прогнозирования доходов, когда для прогноза требуются две или более независимых переменных. В приведенном ниже примере мы запускаем регрессию по стоимости продвижения, стоимости рекламы и доходу, чтобы определить взаимосвязь между этими переменными.

1. Перейдите на вкладку Данные> Анализ данных> Регрессия. Выберите от D3 до D15 для диапазона входа Y и от B3 до C15 для диапазона входа X. Установите флажок «Ярлыки». Установите выходной диапазон в ячейке A33.

2. Скопируйте самую последнюю таблицу из итогового вывода и вставьте ее в ячейку A24. Используя коэффициенты из таблицы, мы можем спрогнозировать выручку с учетом стоимости продвижения и рекламы. Например, если мы ожидаем, что стоимость продвижения составит 125, а стоимость рекламы — 250, мы можем использовать уравнение в ячейке B20 для прогнозирования дохода: = 25 долларов США + (B18 * 26 долларов США) + (B19 * 27 долларов США). ).

Дополнительные ресурсы:

Благодарим вас за то, что вы прочитали это руководство по основным методам прогнозирования доходов. Чтобы продолжать учиться и развивать свои знания в области финансового анализа, мы настоятельно рекомендуем дополнительные ресурсы, представленные ниже:

• Руководство по финансовому моделированию
• Дельта-модель Хакса
• Модель Хит-Джарроу-Мортона
• Индикатор балансового объема (OBV)

Источник: finansistem.com

Методы прогнозирования: классификация, характеристика, пример

В данной статье описываются методы прогнозирования, их значение, классификация и краткие характеристики. Представлены основные критерии выбора данных методов и приведены примеры их эффективного практического применения. Также подчеркнута особая роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной нестабильности.

Суть и значение методологии прогнозирования

В общем понятии прогнозирование является процессом предопределения будущего на основании исходных параметров (опыта, выявленных закономерностей, тенденций, связей, возможных перспектив и т. п.). На научной основе прогнозирование используется в самых различных областях жизнедеятельности человека: экономике, социологии, демографии, политологии, метеорологии, генетике и многих других. Наиболее показательным примером использования прогнозирования в повседневной жизни человека является привычный всем ежедневный прогноз погоды.

В свою очередь, эффективное использование прогнозов на научной основе требует применения определенных методик, включающих в себя целый ряд методов прогнозирования. В начале прошлого века при зарождении научных исследований по данному направлению предлагалось всего лишь несколько подобных методов с ограниченным спектром применения. На данный момент существует множество таких методов (более 150), хотя практически используется не более нескольких десятков основных методов прогнозирования. При этом выбор тех или иных методов зависит как от сферы их применения, так и от поставленных целей проводимых прогнозных исследований, а также от доступности для исследователя конкретных инструментов прогнозирования.

Базисные понятия в методологии прогнозирования

Метод прогнозирования — конкретный способ, направленный на исследование объекта прогнозирования с целью получения целевого прогноза.

Методология прогнозирования — общая совокупность знаний о методах, приемах и инструментах составления прогнозов.

Методика прогнозирования — сочетание методов, приемов и инструментов, избранных для получения целевого прогноза.

Объект прогнозирования — определенная область процессов, в рамках которых проводятся исследования субъекта прогнозирования.

Субъект прогнозирования — юридическое либо физическое лицо, осуществляющее исследовательскую работу с целью получения прогнозов.

Различия и взаимосвязь планирования с процессом составления прогнозов

Прогнозирование в отличие от планирования:

• носит информативный, а не директивный характер;
• охватывает не только деятельность конкретного предприятия или организации, а всю совокупность внешней и внутренней среды;
• может носить более долгосрочный характер;
• не требует значительной детализации.

Однако при всех различиях прогнозирование и планирование имеют тесную взаимосвязь, в особенности в экономической области. Полученный целевой прогноз показывает область потенциальных рисков и возможностей, в разрезе которых формируются конкретные проблемы, задачи и цели, которые необходимо решить и учитывать при составлении планов различных форм (стратегических, оперативных и т. д.). Кроме того, прогнозы дают возможность аналитически обоснованного многовариантного взгляда на потенциальное развитие, что необходимо для построения альтернативных планов. В общем смысле можно сказать, что взаимосвязь прогнозирования и планирования заключается в том, что хотя прогноз и не определяет конкретных плановых задач, но содержит необходимые информативные материалы для осуществления эффективного целевого планирования.

Основные классификаторы в методологии прогнозирования

Основная классификация методов прогнозирования обычно осуществляется по следующим признакам:

По степени формализации:

• интуитивные (эвристические) методы, которые используются при сложно прогнозируемых задачах с применением экспертных оценок (интервью, метод сценариев, метод «Дельфи», мозговой штурм и т.п.);
• формализованные методы, которые преимущественно подразумевают более точный математический расчет (метод экстраполяции, метод наименьших квадратов и т. п., а также различные методы моделирования).

По характеру прогностического процесса:

• качественные методы, базирующиеся на экспертных оценках и аналитике;
• количественные методы, базирующиеся на математических методах;
• комбинированные методы, включающие (синтезирующие) элементы как качественных, так и количественных методик.

По способу получения и обработки информационных данных:

• статистические методы, подразумевающие использование для обработки информационных данных количественных (динамических) структурных закономерностей;
• методы аналогий, базирующихся на логических выводах о схожести закономерностей развития различных процессов;
• опережающие методы, характеризующиеся способностью построения прогнозов на основе новейших тенденций и закономерностей развития исследуемого объекта.

Также всю совокупность данных методов можно условно разделить на общие методы прогнозирования и специализированные методы. К общим методам можно отнести те, которые охватывают широкий спектр решения прогностических задач в различных сферах жизнедеятельности. Примером таких прогнозов могут служить экспертные оценки в разных областях. С другой стороны, существуют методы, ориентированные лишь на определенную сферу деятельности, как, например, балансовый метод получивший распространение в экономической сфере и ориентированный на информацию бухгалтерского учета.

Краткая характеристика методов прогнозирования

Как уже отмечалось, в прогнозировании на данный момент существует множество методов. К основным методам прогнозирования можно отнести те, которые получили на данный момент наибольшее распространение и применение в различных областях.

• Метод экспертных оценок. Поскольку при решении многих прогнозных задач зачастую недостаточно достоверных формализованных, в том числе математических, данных, этот метод является достаточно популярным. Он основывается на профессиональном мнении опытных экспертов и специалистов в различных сферах с последующей обработкой и анализом проведенных опросов.
• Метод экстраполяции используется при стабильной системной динамике различных процессов, когда тенденции развития сохраняются в долгосрочном периоде и существует возможность их проецирования на будущие результаты. Также данный метод используется для объектов одной сферы деятельности со схожими параметрами, предполагая, что воздействие тех или иных процессов на один объект, вызвавшие определенные последствия вызовут аналогичные результаты и в других подобных объектах. Такое прогнозирование еще называют методом аналогий.
• Методы моделирования. Разработка моделей осуществляется на основе оценки данных об определенных объектах или системах, их элементах и процессах с последующими экспериментальными апробациями построенной модели и внесением в нее необходимых корректировок. На данный момент методы прогнозного моделирования имеют наиболее широкий спектр применения в различных областях от биологии до социально-экономической сферы. В особенности возможности этой методики раскрылись с появлением современных компьютерных технологий.
• Нормативный метод также является одним из основных методов. Он подразумевает подход к составлению прогнозов, ориентированных на конкретные цели и задачи, формулируемые субъектом прогнозирования с установкой определенных нормативных значений.
• Метод сценариев получил распространение при разработке управленческих решений, позволяющих оценить вероятностное развитие событий и возможные результаты. То есть этот метод подразумевает анализ ситуации с последующим определением вероятных тенденций ее развития под воздействием принятия тех или иных управленческих решений.
• Методы Форсайта. Новейшая методика, включающая целый комплекс различных методов и приемов, направленных не только на анализ и прогноз будущего, но и на его формирование.

Статистические методы прогнозирования

Одними из главных методов составления прогнозов являются статистические методы. Разработанные такими методами прогнозы могут быть наиболее точными при условии полноты и достоверности исходных информационных данных для анализа необходимых количественных и полуколичественных характеристик объектов прогнозирования. Данные методы являются формой математических приемов прогнозирования, дающих возможность строить перспективные динамические ряды. Статистические методы прогнозирования включают:

• исследование и применение современной математико-статистической методики построения прогнозов на основе объективных данных;
• теоретико-практические исследования в области вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования;
• теоретико-практические исследования прогнозирования в рисковой среде, а также комбинированных методов симбиоза экономико-математических и эконометрических (в том числе формализованных и экспертных) моделей.

Вспомогательный инструментарий методологии прогнозирования

К вспомогательному инструментарию эвристических методов прогнозирования можно отнести: анкеты, карты, опросные листы, различный графический материал и т. п.

К инструментарию формализованных и смешанных методов относят большой спектр инструментов и приемов вспомогательного математического аппарата. В частности:

• линейные и нелинейные функции;
• дифференциальные функции;
• статистическо-математический инструментарий корреляции и регрессии;
• метод наименьших квадратов;
• матричные приемы, аппарат нейронных и аналитических сетей;
• аппарат многомерной центральной предельной теоремы теории вероятностей;
• аппарат нечетких множеств и др.

Критерии и факторы выбора тех или иных методов при составлении прогнозов

На выбор методов прогнозирования влияют различные факторы. Так оперативные задачи требуют более оперативных методов. В то же время долгосрочные (стратегические прогнозы) требуют применения методов прогнозирования комплексного всеобъемлющего характера. Выбор тех или иных методов также зависит от сферы применения, доступности релевантной информации, возможности получения формализованных (количественных) оценок, квалификации и технической оснащенности субъектов прогнозирования и т. д.

Основными критериями методики могут служить:

• системный характер при формировании прогнозов;
• адаптивность (вариативность) к возможным параметрическим изменениям;
• обоснованность выбора методики с точки зрения достоверности и относительной точности прогноза;
• непрерывность процесса прогнозирования (если не ставится единоразовая задача);
• экономическая обоснованность — затраты на осуществление процесса прогнозирования не должны превышать эффект от практического применения его результатов, в особенности в экономической сфере.

Примеры эффективного применения существующего прогностического аппарата

Эффективное практическое применение методов прогнозирования, пример которого наиболее распространен на нынешний момент, — их использование в бизнес-среде. Так наиболее прогрессивные фирмы уже не обходятся без составления прогнозов при осуществлении полноценного планирования своей деятельности. В данном контексте важными являются прогнозы конъюнктуры рынков, динамики цен, спроса, инновационных перспектив и прочие прогностические показатели вплоть до сезонно-климатических природных колебаний и социально-политического климата.

Кроме этого, существует множество примеров эффективного применения методологии прогнозирования в различных сферах жизнедеятельности человека:

• использование математического моделирования для прогнозирования потенциальных аварийных ситуаций на опасных предприятиях;
• системное эколого-экономическое прогнозирование в разрезе страны и регионов;
• социально-экономическое прогнозирование тенденций развития общества в целом и отдельных его элементов;
• прогнозирование в области квантовой физики, новых биотехнологий, информационных технологий и многих других областях.

Роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной неопределенности и глобальных рисков

В заключение необходимо сказать, что методология прогнозирования уже давно полноценно вошла в жизнедеятельность человека, однако наибольшей актуальности она приобретает именно в наши дни. Данная тенденция связана как с быстрым развитием технологических процессов в мире, так и с повышением неопределенности во внутренней и внешней среде.

Многочисленные кризисные явления в экономике, политике, социальной сфере провоцируют усиление рисковой нагрузки во всех сферах деятельности. Углубление процессов глобализации привели к появлению системных глобальных рисков генерирующих возможный эффект домино, когда проблемы в отдельных корпорациях или странах оказывают серьезное негативное воздействие на экономико-политическое состояние всего мирового сообщества. Также в последнее время усилились риски, связанные с природно-климатической нестабильностью, большими техногенными катастрофами, военно-политическими кризисами. Все это свидетельствует об особой роли прогнозирования как потенциальных глобальных, так и текущих индивидуальных рисковых явлений в современном мире. Эффективное системное прогнозирование, отвечающее на современные вызовы, может позволить избежать либо уменьшить последствия от многих угроз и даже трансформировать их в преимущества.

Источник: fb.ru

Как заглянуть в будущее: методы бизнес-прогнозирования

Прогнозирование — занятие неблагодарное, но при этом существует уже многие века в самых разных видах: от гаданий на кофейной гуще или картах до аналитических оценок. Потому что всегда хочется знать, что будет завтра, послезавтра, через год. Такова природа человека. В современном мире также невозможно обходиться без прогнозирования.

Многие знают шутку про «Гидрометцентр» — «он всегда выдает верный прогноз погоды, но не всегда угадывает его местоположение». Но даже в этом случае прогнозы нужны и не только погоды. Немалую роль они играют в сфере бизнеса. Все сделки с нефтью осуществляются на основании прогнозов ее цены на том или ином отрезке времени. То же самое с большинством других ценностей и ресурсов.

Консалтинговые компании, имеющие весомую репутацию, зарабатывают огромные деньги на прогнозировании, хотя порой их оценки ничуть не лучше прогнозов «Гидрометцентра». В конечном счете суть не в этом. Лучше иметь хоть какой-то прогноз, чем вообще никакого.

И хотя очень часто бывает так, что большого успеха добиваются те, кто действует вопреки всем предсказаниям, все же прогнозы пользуются большим спросом и позволяют многим компаниям развиваться в бизнесе. Вообще говоря, существует целый раздел маркетинга, специализирующийся на бизнес-прогнозировании. В его основе различные математические модели той или иной степени сложности, но все они работают по принципу: анализируем «то, что было» и на базе этого анализа строим прогноз «что будет».

Прогнозирование в типографиях

А вот есть ли прогнозирование в типографиях? Строится ли бизнес на основании каких-либо прогнозов или по старинке «как получится». По нашим наблюдениям, в большинстве случаев прогнозирование сводится к учету «высоких» и «низких» сезонов: «Сейчас у нас все не очень, но вот придет ноябрь, тогда должно поправиться».

Это, конечно, хорошо, но недостаточно эффективно на сегодняшний день. Нужны другие, более наглядные методы анализа и прогнозирования. В данной статье попробуем поделиться очень простым анализом результатов и методикой прогнозирования самых разных аспектов бизнеса — от перспектив компании в целом (или в рамках отдельных продуктов) до эффективности работы конкретного сотрудника или даже субподрядчика.

Метод основан на построении всего двух графиков и сравнении их поведения. Для построения этих графиков нужно, правда, постараться и собрать некоторое количество данных. Для этого учет на предприятии должен быть построен достаточно эффективно. Эти данные нужны для того, чтобы успешно представить на бумаге ситуацию «что было».

В качестве простого примера попробуем показать финансовую эффективность некоторого условного предприятия, выпускающего, например, книги в мягкой обложке. Необходимо построить простой график, на оси абсцисс которого — рабочие дни (просто календарь), а на оси ординат — продажная цена заказа. По сути, получится график с большим количеством точек, разбросанных самым произвольным образом. Чтобы избежать путаницы, возможно, имеет смысл разделить заказы на несколько групп (например, по тиражам) и для каждой построить отдельный график.

Следующая задача — попытаться оценить поведение данного графика. То есть, по сути, провести прямую через места наибольшего скопления точек. В случае стабильного, хорошо работающего бизнеса этот график должен представлять собой прямую горизонтальную линию, параллельную оси абсцисс. Если же типография использует тактику сезонного снижения или повышения цен, то эта линия будет слегка изогнутой (или ломаной, если рисовать отрезками прямой). Если график строится за длительный промежуток времени (несколько лет), то на нем должны быть заметны сезонные изгибы.

После этого нужно построить второй график — себестоимости заказов. Для каждого заказа на графике точкой отмечается его себестоимость. График нужно строить в том же масштабе, что и предыдущий. Вновь получается большой массив точек. И в нем также нужно провести линию через максимальное скопление точек. Получится второй график.

В идеале он должен идти параллельно предыдущему, но несколько ниже. Если это так, то ситуацию можно считать нормальной.

Пример построения графиков для анализа бизнеса условной типографии. Голубые точки на графике — это продажные цены заказов, красные — их себестоимость. Для оценки поведения графиков проводятся линии по местам наибольшего скопления точек. Построение графиков несложное, но необходимо иметь данные по всем заказам за достаточно длительное время наблюдения

Конечно, у разных заказов разный объем печати, разная цена и себестоимость. Казалось бы, их сложно сравнивать. Но нам в данном случае нужно не позаказное сравнение, а всего лишь выявление поведения всей массы заказов, и в этом случае все усредняется само собой. Чем больше заказов будет нанесено на график, тем точнее можно выявить поведение.

Собственно, прогнозирование в этом случае сводится к банальному продлеванию графиков «в будущее». Если их поведение, включая сезонные колебания, выявлено, то и продлить их будет несложно, и увидеть «что будет завтра». В случае, если графики параллельны, то и с будущим все будет более-менее нормально. А вот если не параллельны, тогда следует предпринимать какие-то действия.

После построения обоих графиков нужно проводить измерения вертикального расстояния между ними. Обычно поведение графиков видно невооруженным глазом, но если сразу его выявить не удается, то следует через определенные промежутки аккуратно измерять расстояние между ними, чтобы сделать выводы.

Поведение графиков

На самом деле возможны всего пять основных видов поведения:

• Графики идут параллельно друг другу. Причем как прямые, так и ломаные (кривые). Этот вариант уже указан выше. Это хороший результат для типографии, показывающей, что все бизнес-процессы, связанные как с производством, так и с продажами, построены оптимально, и перспективы в типографии достаточно неплохие. Причем параллельность может быть как горизонтальной (все абсолютно стабильно), так и растущей или падающей (графики параллельны, но под углом к оси абсцисс). Растущая параллельность показывает успехи компании в области продаж при растущей себестоимости, падающая параллельность говорит о хорошей ситуации в плане оптимизации себестоимости, но при этом общую ситуацию можно улучшить, поработав над продажами.
• Графики расходятся. То есть расстояние между ними постепенно увеличивается. В нашем примере это вариант уникальный, означающий, что с течением времени типография работает все более эффективно. Ситуация встречается редко, и ее можно назвать отличной. В принципе можно ничего не предпринимать или задуматься о серьезном расширении производства.
• Графики сходятся. То есть расстояние между ними с течением времени сокращается. Это, к сожалению, один из наиболее часто встречаемых результатов в настоящее время в типографиях России. Это означает, что между продажной ценой и себестоимостью расстояние постепенно сокращается, а значит прибыль постепенно исчезает. Продлив такие графики «в будущее», можно примерно предсказать, когда они пересекутся (то есть усредненная себестоимость сравняется с усредненной продажной ценой). С этого момента типография попадает в зону убытков. Можно ли ее в этом случае спасти, уже становится большим вопросом. Во всяком случае, нужно что-то делать, причем не дожидаясь пересечения графиков.
• Графики имеют «сложное», но предсказуемое поведение. Чаще всего это бывает у типографий, в больших объемах производящих сезонную продукцию. Тогда в пик сезона продажная цена возрастает, в другое время — снижается. При этом себестоимость более-менее стабильна, может слегка подрастать в пиковые времена, поскольку в норме становятся переработки, повышенные складские запасы и т. д. Такие сложные, но предсказуемые графики также можно продлить «в будущее» и примерно оценить «что будет». Если из года в год графики «пульсируют» примерно одинаково, но при этом постепенно сближаются, то есть повод для беспокойства, а вот если расходятся, то можно думать о развитии.
• Поведение графиков произвольное. К сожалению, можно встретить и такое. Графики могут пульсировать по-разному — то сходиться, то расходиться и даже пересекаться. Это говорит о том, что в компании бизнес ведется по принципу «как получится», а заказы берутся любые на условиях заказчика, порой чуть ли не ниже себестоимости. К сожалению, в таких случаях никаких прогнозов по дальнейшему развитию предприятия сделать невозможно.

Прогнозирование на базе «графиков поведения». Показан упрощенный вариант с продлением графиков «в будущее». Будущее показано на графике пунктиром. По мере движения в будущее видно, когда типография попадет в опасную зону (при сохранении существующего подхода к своему бизнесу).

Также по такому графику можно примерно оценить запас времени, который еще есть для исправления сложившейся ситуации. Также на графике будет видна условная «точка кризиса», когда графики пересекутся и типография начнет работать с нулевой прибылью. Естественно, допускать такое нельзя

С одной стороны, описанная методика во многом несовершенна. При прогнозировании на ее основе трудно (точнее, практически невозможно) учесть все внешние факторы. Кто мог предсказать в начале 2014 г., что к концу года курс валют удвоится и себестоимость полиграфической продукции будет совсем другой, и все прогнозы на основании описанной методики будут полностью бесполезны. Получается, что на базе таких графиков можно оценивать лишь отдельные виды предприятий и на относительно спокойном в плане внешнеэкономических факторов промежутке времени. Но мы еще в начале статьи говорили о том, что лучше иметь хоть какой-то «прогноз», чем вообще никакого.

Универсальная методика

Описанная методика является более универсальным инструментом, чем прогнозирование экономической ситуации в компании. Таким же образом можно проверять, например, эффективность маркетинга компании (один график — маркетинговые затраты, другой график — объемы продаж), эффективность работы конкретных сотрудников, например менеджеров по продажам (один график — объемы заказов, принесенных менеджером, другой график — прибыль типографии от этих заказов) и многое другое. По сути, таким способом можно прослеживать любую зависимость одного параметра от другого.

В ряде случаев подобную методику критикуют за сложность. Зачем нужны два графика, когда достаточно построить один график прибыли, и по нему все видно. Отчасти это верно, но график прибыли не дает информацию, за счет чего она происходит. Например, за счет очень хорошей себестоимости или, наоборот, за счет умения продавать дорого.

Имея оба графика, это легко понять и получить данные для дальнейшего развития бизнеса. Например, снизив немного цены при хорошей себестоимости, можно существенно увеличить количество выполняемых заказов и еще больше увеличить доход.

Наконец, еще одно. Строить такие графики вручную трудоемко, и не все захотят с этим связываться. Однако типографии, имеющие автоматизированную систему управления производством, в которой есть позаказный учет, вполне могут автоматизировать изготовление таких графиков (сами или с помощью разработчиков программ). Тогда регулярное изучение полученных результатов может дать информацию для принятия управленческих решений.

Источник: printdaily.ru