Prognozowanie - Notatki

Przewidywanie Przyszłości

• Racjonalne:
  • Zdroworozsądkowe: wnioskowanie oparte na doświadczeniu.
  • Naukowe: wykorzystanie dorobku nauki w procesie badawczym (gromadzenie informacji, diagnozowanie, formułowanie założeń, konkluzji).
• Nieracjonalne: wnioskowanie oparte na wróżbach i proroctwach (które niekoniecznie muszą być fałszywe).

Prognozowanie

• Racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń.
• Prognoza jest formułowana z wykorzystaniem dorobku nauki.
• Prognoza jest stwierdzeniem odnoszącym się do określonej przyszłości.
• Prognoza jest stwierdzeniem weryfikowalnym empirycznie.
• Prognoza nie jest stwierdzeniem stanowczym, lecz jest stwierdzeniem akceptowanym.

Przesłanki Prognozowania

• Niepewność przyszłości.
• Przesunięcie w czasie pomiędzy momentem podjęcia decyzji a wynikłymi z niej skutkami.

Cele Prognoz

• Wspomaganie procesów decyzyjnych w skali mikro- i makroekonomicznej.
• Pobudzanie do podejmowania działań:
  • Sprzyjających realizacji prognozy (jeżeli zapowiada ona zdarzenia korzystne).
  • Przeciwstawiających się jej realizacji (gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzystne).

Funkcje Prognoz

• Funkcja preparacyjna.
• Funkcja aktywizująca.
• Funkcja informacyjna.

Rodzaje Prognoz (w Zależności od Kryterium)

• Horyzont czasowy:
  • Krótkoterminowe (do jednego roku).
  • Średnioterminowe (do 5 lat).
  • Długoterminowe (powyżej 5 lat).
• Charakter:
  • Ilościowe.
  • Jakościowe.
• Stopień szczegółowości:
  • Ogólne.
  • Szczegółowe.
• Cel, funkcja:
  • Ostrzegawcze.
  • Badawcze.
  • Informacyjne.
• Wpływ prognozy na prognozowane zdarzenie:
  • Samorealizujące się prognozy.
  • Samounicestwiające się prognozy.
• Stopień kształtowania zmiennej prognozowanej przez podmiot:
  • Prognozy zmiennych niesterowanych.
  • Prognozy zmiennych sterowanych.

Sposoby Zwiększania Pewności Prognozy

• Stosowanie kilku metod prognozowania i porównanie ich wyników.
• Porównanie otrzymanej prognozy z prognozami w literaturze przedmiotu.
• Potwierdzenie wyników poprzez logiczne lub matematyczne wyprowadzanie wniosków ze znanych już prognoz.
• Przeprowadzenie weryfikacji merytorycznej.

Metoda Prognozowania

• I Faza: Diagnozowanie przeszłości - budowa modelu.
• II Faza: Określanie przyszłości - wykorzystanie reguły prognozy:
  • Reguła podstawowa.
  • Reguła największego prawdopodobieństwa.
  • Reguła minimalnej straty.

Podstawowe Grupy Metod Prognozowania

• Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych.
• Metody prognozowania w oparciu o modele przyczynowo-skutkowe (matematyczne, ekonometryczne, behawiorystyczne).
• Metody prognozowania analogowego.
• Metody prognozowania heurystycznego.
• Metody mieszane.

Symulacja

• Badanie rzeczywistego systemu poprzez eksperymentowanie na modelu zbudowanym poprzez przyjęcie różnych założeń dotyczących warunków funkcjonowania systemu.

Prognozy Demograficzne Świata

• Wcześniejsze prognozy: do 2100 roku liczba ludności osiągnie 10,9 miliarda.
• Aktualne prognozy: wzrost do 9,7 miliarda w 2064 roku, następnie spadek. W 2100 roku wyniesie 8,8 mld.

Konsekwencje Wyludniania się Regionu

• Luki pokoleniowe.
• Zmiany w strukturze społeczno-zawodowej.
• Mniejsza atrakcyjność inwestycyjna.
• Mniej pieniędzy dla miast z Unii Europejskiej i budżetu krajowego.

Elementy Prognozowania na Podstawie Szeregów Czasowych

• Składowe szeregu czasowego.
• Składowe systematyczne:
  • Stały poziom.
  • Trend.
  • Cykl.
  • Sezonowość.
• Składowa niesystematyczna - składnik losowy.
• Sposoby identyfikacji składowych (dekompozycja szeregu):
  • Ocena wzrokowa wykresu.
  • Różne miary, np. wartości autokorelacji współczynników różnych rzędów zmiennej prognozowanej.

Rodzaje Szeregów Czasowych

• Jednowymiarowy szereg czasowy: $Y = [ y<em>1, y</em>2, … y<em>n]$, gdzie n to liczba obserwacji, $y</em>t$ to stan zmiennej Y w okresie t.

• Wielowymiarowy szereg czasowy:

  $Y = \begin{bmatrix} y<em>{11}, y</em>{12}, … y<em>{1n} \ y</em>{21}, y<em>{22}, … y</em>{2n} \ … , … , … … \ y<em>{m1}, y</em>{m2}, … y_{mn} \end{bmatrix}$

  gdzie m to liczba zmiennych, $y_{it}$ to stan i-tej zmiennej w okresie t.

Metody Prognozowania dla Różnych Rodzajów Szeregów Czasowych

Modele Szeregów Czasowych

• Model addytywny: $y_t = f(t) + g(t) + \phi$
• Model multiplikatywny: $y_t = f(t) * g(t) * \phi$
  • gdzie: f(t) - funkcja czasu charakteryzująca trend, g(t) - funkcja czasu charakteryzująca wahania sezonowe, $\,phi$ - składnik losowy.

Przykłady Modeli na Podstawie Szeregów Czasowych

• Naiwne - oparte na prostych przesłankach:
  • $y(t)^* = y(t-1)$ - sprzedaż na dotychczasowym poziomie.
  • $y(t)^* = y(t-1) + (y(t-1) - y(t-2))$ - sprzedaż powiększona o zaobserwowany przyrost.
  • $y(t)^* = (1+c) * y(t-1)$ - wzrost o prognozowany przyrost.
  • $y(t)^* = 1,01 * y(t-1)$ - tendencja do wzrostu o 1%.
• Modele średniej ruchomej - zastąpienie pierwszych wartości zmiennej prognozowanej - średnimi arytmetycznymi.

Przykłady Modeli na Podstawie Szeregów Czasowych (c.d.)

• Wygładzanie wykładnicze:
  • Prosty model wygładzania wykładniczego – stosowany w przypadku występowania w szeregu czasowym stałego poziomu zmiennej prognozowanej oraz wahań przypadkowych.
  • Model liniowy Holta – stosowany do wygładzania szeregu czasowego, w którym występują trend i wahania przypadkowe.
  • Model Wintersa – stosowany w przypadku szeregów czasowych zawierających tendencje rozwojową, wahania sezonowe oraz wahania przypadkowe.

Zastosowanie Wygładzania Wykładniczego

• Ekstrapolacja trendu (usuwanie szumów i efektów, pozostawianie sygnału) przydatna do prognozowania zachowań szeregu w bliskiej przyszłości.

Przykłady Modeli na Podstawie Szeregów Czasowych (c.d.)

• Modele tendencji rozwojowych – stosowane, gdy w szeregu czasowym występuje tendencja rozwojowa i wahania przypadkowe:
  • Modele analityczne - znalezienie funkcji f(x), która pasuje do wyrazów szeregu czasowego zmiennej prognozowanej.
  • Modele adaptacyjne – umożliwiają uwzględnienie nieregularnych zmian w składowych szeregu czasowego.
• Modele składowej periodycznej – dotyczą przypadków, gdy w szeregu czasowym spostrzega się powtarzające się zmiany w mniej więcej tych samych rozmiarach:
  • Metoda wskaźników – (najpopularniejsza) – polega na wyznaczeniu wskaźników sezonowości dla poszczególnych faz cyklu.
  • Analiza harmoniczna – polega na budowie modelu w postaci sumy tzw. Harmonik, tj. funkcji sinusoidalnych i cosinusolidalnych o danym okresie.

Metody Prognozowania w Oparciu o Modele Przyczynowo-Skutkowe

• Prognozy w oparciu o modele matematyczne – formalny zapis teorii zjawisk będących przedmiotem badań.
• Prognozy w oparciu o modele ekonometryczne – przedstawiają zależność danego zjawiska od innych zjawisk (objaśniających) za pomocą jednego równania lub układu równań.
• Prognozy w oparciu o modele behawiorystyczne – odwzorowują zachowanie danego systemu.

Metody Prognozowania Analogowego

• Przewidywanie przyszłości zmiennej poprzez wykorzystanie informacji o innych zmiennych.
• Rodzaje analogii:
  • Analogie biologiczne.
  • Analogie przestrzenne.
  • Analogie historyczne.
  • Analogie czasowo-przestrzenne.
• Sposoby określenia podobieństwa zmiennych:
  • Kryterium podobieństwa poziomu.
  • Kryterium podobieństwa kształtu.

Metody Prognozowania Heurystycznego

• Heurystyka – umiejętność wykrywania nowych faktów i relacji między nimi, dochodzenie do nowych prawd.
• Metody heurystyczne – wykorzystują opinie ekspertów oparte na intuicji i doświadczeniu.
• Ekspert – osoba zaproszona do badań ze względu na osobowość, wiedzę, doświadczenie, szerokie horyzonty myślenia, itd.

Burza Mózgów (Konferencja Problemowa)

• Wymagania metodyczne:
  • Nie krytykować.
  • Stymulować jak największą liczbę pomysłów.
• Fazy:
  • Przygotowanie: sprecyzowanie problemu, zbieranie informacji, dobór ekspertów.
  • Tworzenie: zespół ekspertów generuje pomysły, które są notowane w widocznym miejscu.
  • Ocenianie: ustalenie kryteriów oceny, analiza i wybór najkorzystniejszego rozwiązania. Ocena obejmuje analizę i wartościowanie pomysłów lub ich fragmentów.

Metoda Delficka

• Cechy:
  • Niezależność opinii ekspertów (izolowanie).
  • Anonimowość wypowiadanych sądów (ankiety).
  • Wieloetapowość postępowania.
  • Uzgadnianie i sumowanie opinii.
• Schemat postępowania:
  • Zdefiniowanie problemu.
  • Wybór grupy ekspertów.
  • Przygotowanie i rozesłanie ankiety.
  • Analiza odpowiedzi.
  • Iteracja (rozsyłanie kolejnych ankiet) do osiągnięcia zgody.
  • Przedstawienie wyników.

Metoda Ankietowa

• Wykrywanie prawidłowości zachowań podmiotów rynkowych.
• Cechy:
  • Brak ekspertów – respondenci.
  • Ankiety.

Metody Mieszane (Kombinacje Metod)

• Prognoza poszczególnych zmiennych uzyskiwana inną metodą.
• Do prognozy jednej zmiennej może być wykorzystanych kilka metod.
• Stosowanie różnych metod w kolejnych fazach.
• Uśrednianie prognoz otrzymanych różnymi metodami.

Etapy Prognozowania

• Sformułowanie zadania prognostycznego.
• Podanie przesłanek prognostycznych.
• Zebranie, statystyczna obróbka oraz analiza danych.
• Wybór metody prognozowania.
• Wyznaczenie prognozy.
• Ocena dokładności prognozy.
• Ustalenie horyzontu prognozy.
• Weryfikacja prognozy.

Sformułowanie Zadania Prognostycznego

• Wyznaczenie celu.
• Określenie zmiennych.
• Określenie wymagań dotyczących dopuszczalności prognozy.

Podanie Przesłanek Prognostycznych

• Hipotezy badawcze określające mechanizm rozwojowy prognozowanego zjawiska oraz dostępne informacje (ilościowe i jakościowe).

Zebranie, Statystyczna Obróbka i Analiza Danych

• Cechy informacji (danych):
  • Prawdziwość.
  • Jednoznaczność.
  • Identyfikowalność zjawiska przez zmienne.
  • Kompletność.
  • Aktualność danych dla przyszłości.
  • Koszt zbierania i opracowywania danych.
  • Porównywalność danych.

Wybór Metody Prognozowania

• Postawa pasywna: wykorzystanie metod analizy szeregów czasowych lub modelowania ekonometrycznego ze stałymi parametrami.
• Postawa aktywna: metody jw. mogą być pomocnicze, a podstawowe to modele symulacyjne, ekonometryczne ze zmiennymi parametrami, heurystyczne, analogowe, itd.

Podstawy Wyboru Metody Prognozowania

• Przyjęte przesłanki prognostyczne.
• Dostępne dane prognostyczne.
• Prawidłowości w prognozowanym zjawisku lub między nim a innymi zjawiskami.
• Wymagania dotyczące dopuszczalności prognoz.
• Właściwości metod prognozowania.

Wyznaczenie Prognozy

• Budowa modelu prognostycznego i wyznaczenie prognozy przy użyciu reguły prognozowania.

Ocena Dopuszczalności Prognozy

• Mierniki (błędy prognoz) ex ante: podają spodziewany rząd odchyleń rzeczywistych realizacji zmiennej prognozowanej od prognoz (obliczane przed realizacją).
• Mierniki (błędy prognoz) ex post: podają wielkość rzeczywistego odchylenia wartości zmiennych prognozowanych od prognoz (obliczane po zrealizowaniu).
• Wiarygodność (prawdopodobieństwo spełnienia się prognozy).

Relacje Między Rodzajami Prognoz

• Obszar prognoz ex post (zmienne egzogeniczne znane).
• Obszar prognoz wygasłych (zmienne egzogeniczne znane).
• Obszar prognoz ex ante.

Dopuszczalność Prognoz (V - błąd względny prognozy)

• V <= 3\%- prognozy bardzo dobre.
• 3\% < V <= 5\%- prognozy dobre.
• 5\% < V <= 10\%- prognozy dopuszczalne (zależy od charakteru zmiennej).
• V > 10\%- prognozy niedopuszczalne.

Błędy Prognoz

• $E<em>t = y</em>t - \hat{y_t}$

• $MSE = \frac{1}{n} \sum<em>{t=1}^{n} (y</em>t - \hat{y_t})^2$

  gdzie $\,hat{y_t}$ to prognozy wygasłe.

• $RMSE = \sqrt{MSE}$

• $RMSE\% = \frac{RMSE}{\bar{y<em>t}} * 100\%$, gdzie $\,bar{y</em>t}$ to średnia prognoz wygasłych

• $MAPE = \frac{1}{n} \sum<em>{t=1}^{n} \frac{|y</em>t - \hat{y<em>t}|}{y</em>t} * 100\%$.

Ustalenie Horyzontu Prognozy

• Okres prognozy a horyzont prognozy.

Weryfikacja Prognozy

• Określenie trafności prognozy za pomocą błędu ex post (dla zmiennych mierzalnych) lub porównanie prognozowanego i zrealizowanego stanu (dla zmiennych niemierzalnych).

Etapy Prognozowania

• Sformułowanie zadania prognostycznego (cel, zmienne, dopuszczalność).
• Podanie przesłanek prognostycznych (hipotezy, czynniki wpływające).
• Zebranie, statystyczna obróbka oraz analiza danych (wybór danych, okres, częstotliwość).
• Wybór metody prognozowania (model, reguła, postawa pasywna/aktywna).
• Wyznaczenie prognozy (zgodnie ze schematem metody).
• Ocena dopuszczalności (dokładności) prognozy (błędy ex ante/ex post, wiarygodność).
• Ustalenie horyzontu prognozy (określenie najdalszego dopuszczalnego momentu).
• Weryfikacja prognozy (określenie trafności, analiza przyczyn błędów).

Mierniki Dokładności Predykcji/Błędy Prognoz

• Błąd (E) – różnica między zmienną prognozowaną a prognozą.
• Mierniki ex ante i ex post.
• Kryteria dopuszczalności prognoz (V).
• (Pierwiastkowy) Błąd średniokwadratowy (RMSE).
• Średni procentowy błąd prognozy (MAPE).

Prognozy Makroekonomiczne

• Prognozy koniunktury gospodarczej.
  • Metoda testów koniunktury.
  • Metoda zmiennych wiodących.

Makrootoczenie Przedsiębiorstwa

• Otoczenie demograficzne.
• Otoczenie ekonomiczne.
• Otoczenie przyrodnicze (naturalne).
• Otoczenie technologiczne.
• Otoczenie polityczno-prawne.
• Otoczenie społeczno-kulturowe.

Prognozowanie Koniunktury Gospodarczej (Metoda Testów Koniunktury)

• Określenie aktualnego stanu aktywności gospodarczej i wyznaczenie najbardziej prawdopodobnego kierunku zmian w kolejnym okresie.

Metoda Testu Koniunkturalnego

• Historia:
  • Europa, przełom lat 50-tych i 60-tych.
  • 1952 r. – Międzynarodowy Komitet Badań Metod Koniunkturalnych.
  • 1960 r. – Centrum Międzynarodowych Badań Tendencji Gospodarczych.
  • 1962 – publikacja pierwszych ujednoliconych wskaźników.

Harmonogram Badania Koniunktury Gospodarczej

• Udostępnienie formularza elektronicznego w Portalu Sprawozdawczym (1-10 dzień miesiąca).
• Monitowanie jednostek, zbieranie danych (do 15 dnia miesiąca).
• Transfer danych do systemu kontroli logiczno-rachunkowej (ok. 15 dnia miesiąca).
• Obliczanie tablic wynikowych (ok. 16 dnia miesiąca).
• Publikacja wyników (po 20 dniu miesiąca).

Zakres Przedmiotowy i Podmiotowy Badań

• Przetwórstwo przemysłowe (ok. 3 500 jednostek).
• Budownictwo (ok. 5 000 jednostek).
• Handel (ok. 9500 przedsiębiorstw).
• Usługi (ok. 5000 przedsiębiorstw).

Sposób Formułowania Pytań w Testach Koniunktury

• Pytania jakościowe.
• Pytania diagnostyczne i prognostyczne.
• Pytania jednokrotnego wyboru (poprawa, bez zmian, pogorszenie).
• Pytania wielokrotnego wyboru.
• Pytania ilościowe.
• Odpowiedzi subiektywną oceną respondenta.

Wzorzec Testu Koniunktury w UE (Test Miesięczny)

• Część diagnostyczna:
  • Ocena ogólnej sytuacji gospodarczej przedsiębiorstwa.
  • Portfel zamówień.
  • Produkcja bieżąca.
  • Stan zapasów.
  • Sytuacja finansowa.
  • Bariery utrudniające prowadzenie działalności.
• Część prognostyczna (przewidywania na najbliższe miesiące):
  • ogólnej sytuacji gospodarczej przedsiębiorstwa
  • portfela zamówień,
  • produkcji,
  • sytuacji finansowej,
  • cen sprzedaży,
  • zatrudnienia.

Wzorzec Testu Koniunktury w UE (Test Kwartalny)

• portfel zamówień w ostatnich trzech miesiącach,
• moce produkcyjne przedsiębiorstw i stopień ich wykorzystania,
• zagwarantowany okres produkcji,
• pozycja przedsiębiorstwa wobec konkurencji na rynku krajowym i zagranicznym.

Wskaźniki Koniunktury

• Wskaźniki proste – różnica między procentowym udziałem odpowiedzi pozytywnych (+) i negatywnych (-).
• Wskaźniki złożone – średnia arytmetyczna wybranych wskaźników prostych.

Prognozowanie Koniunktury Gospodarczej (Metoda Wskaźników Wiodących)

• Koniunktura – pojęcie abstrakcyjne.
• Cykl koniunkturalny - fluktuacje aktywności gospodarczej (okresy trwania 2-8 lat).
• Zagregowane wskaźniki koniunktury:
  • równoległy (COINC),
  • wyprzedzający (LEAD).

Metoda Zmiennej Wiodącej

• Zmienne wiodące (wyprzedzające).
• Zmienne zbieżne (referencyjna).
• Zmienne naśladujące (równoczesne, jednoczesne, równoległy).
• Wskaźniki syntetyczne (dla w/w zmiennych).
• Prognostyczne modele koniunktury.

Schemat Idealnego Cyklu Koniunkturalnego

• amplituda
• górny punkt zwrotny
• spowolnienie
• Długość fazy spadku
• Długość fazy wzrostu
• Długość cyklu
• ekspansja
• ożywienie
• recesja
• dolny punkt zwrotny

Opracowanie Zagregowanego Wskaźnika Jednoczesnego i Wyprzedzającego Koniunktury

• Konstrukcja wskaźników zagregowanych reprezentujących:
  • rynek finansowy;
  • rynek pieniężny;
  • ankietowe badania koniunktury GUS;
  • gospodarkę realną;
  • rynek pracy;
  • handel zagraniczny;
  • finanse publiczne;
  • gospodarkę Niemiec;
  • gospodarkę Unii Europejskiej.

Opracowanie Zagregowanego Wskaźnika

• Identyfikacja zmiennych wyprzedzających i równoczesnych:
  1. Odsezonowanie szeregów czasowych
  2. Wyodrębnienie komponentu cyklicznego
  3. Standaryzacja danych
  4. Wielowymiarowa weryfikacja statystyczna
  5. Identyfikacja punktów zwrotnych
  6. Wyznaczenie przesunięć w czasie pomiędzy odpowiednimi szczytami oraz dnami, współczynniki korelacji krzyżowych, najistotniejsze długości trwania cykli w każdym analizowanym szeregu oraz odpowiednie wyprzedzania lub opóźnienia w fazach cykli

Opracowanie Zagregowanego Wskaźnika (c.d.)

• Wskaźnik jednoczesny (COINC): ropa Brent, indeks produkcji sprzedanej przemysłu, indeks sprzedaży hurtowej i detalicznej, koniunktura w budownictwie, koniunktura w handlu detalicznym, koniunktura w przemyśle, kurs zamknięcia DAX, produkcja cementu, produkcja stali surowej, wydajność pracy.
• Wskaźnik wyprzedzający (LEAD): ESI - wskaźnik ufności w handlu detalicznym w Unii Europejskiej, indeks produkcji sprzedanej przemysłu, koniunktura w przemyśle, kurs zamknięcia WIG, oferty pracy zgłoszone w ciągu miesiąca, przewozy ładunków, różnica pomiędzy oprocentowaniem 10-letnich obligacji skarbowych a oprocentowaniem WIBOR1M, średni kurs USD w zł, źródło: NBP;

Metody Prognozowania Inflacji (Wykorzystanie Makromodeli)

• ceny na poziomie producenta (wyjściowe)
• ceny detaliczne
• presja na płace (wzrost lub przynajmniej na utrzymanie poprzedniego poziomu płac realnych)
• przyrost kosztów osobowych (składnik całkowitych kosztów produkcji)
• ceny na poziomie producenta

Makromodele (c.d.) – Pętle i Sprzężenia Boczne

1. Kurs walutowy → ceny importu → ceny producentów
2. %Inflacji → % kredytów → skł.k. produkcji
3. % podatkowe → ceny producentów → Inflacja

Prognozowanie Inflacji (Wykorzystanie Zmiennych Wiodących)

• I grupa wskaźników: reprezentująca presję ze strony rynku pracy
• II grupa: reprezentująca presję cen surowców krajowych i importowanych
• III grupa: reprezentująca naciski ze strony rynku finansowego
• Szereg wartości syntetycznego miernika zmiennych wiodących sygnalizował zmiany zachodzące w szeregu stopy inflacji średnio z 6-cio miesięcznym wyprzedzeniem

Prognozy Makroekonomiczne

• Prognozowanie w przedsiębiorstwie
  • Przedsiębiorstwo jako system (teoria prognozowania).
  • Prognozowanie makro i mikrootoczenia.
  • Cechy przedsiębiorstwa jako systemu:
    • Złożona struktura.
    • System otwarty.
    • System integralny.
    • System dynamiczny.

Prognozy Makrootoczenia Przedsiębiorstwa

• otoczenie demograficzne,
• otoczenie ekonomiczne,
• otoczenie przyrodnicze (naturalne),
• otoczenie technologiczne,
• otoczenie polityczno-prawne,
• otoczenie społeczno-kulturowe

Mikrootoczenie (Dostawcy, Odbiorcy, Konkurencja)

• Prognozowanie w obszarze dostawców:
  • wielkość i jakość dostaw,
  • ceny
  • powiązania rutynowe (szeregi czasowe, analogowe),
  • nowe powiązania (heurystyczne),
  • powiązania modyfikowane (heurystyczne),
  • dostępność
  • ryzyko i terminy dostaw,
  • liczba dostawców

Mikrootoczenie (c.d.)

• Prognozowanie w obszarze konkurencji:
  • oszacowanie przyszłych wartości zmiennych charakteryzujących konkurencję,
  • ustalenie przyszłej pozycji przedsiębiorstwa na tle branży,
  • ustalenie przyszłej strategii konkurentów.

Schemat Prognozowania w Przedsiębiorstwie

• Prognozy otoczenia
• Prognozy sprzedaży
• Prognozy produkcji
• Prognozy czynników produkcji
• Prognozy kosztów
• prognozy przychodów
• Prognozy wyniku finansowego

Wpływ Wielkości Produkcji na Czynniki Produkcji

• Praca (Siła robocza)
• Kapitał (Maszyny, Budynki, Narzędzia)
• Ziemia i Surowce
• Technologia

Prognoza Sprzedaży

• Przewidywany poziom sprzedaży na wybranych rynkach docelowych.
• Prognozowanie popytu, prognozowanie sprzedaży, planowanie sprzedaży,

Przeszacowana lub Niedoszacowana Prognozy Sprzedaży

• Przeszacowana prognoza sprzedaży: nadmierne zaopatrzenie magazynów, cięcia budżetów, nierealność celów premiowych, zmiany celów sprzedażowych
• Niedoszacowana prognoza sprzedaży: braki magazynowe, zbyt szybkie wyczerpanie budżetów prowizyjnych, brak ciągłości operacyjnej

Prognozy Sprzedaży/Popytu

• Prognozy makro (dotyczą rynków jako całości).
• Mikro prognozowanie sprzedaży (dotyczy szczegółowych prognoz sprzedaży jednostkowej).

Metody Prognozowania Popytu/Sprzedaży

• I. Ilościowe
• II. Jakościowe

Metody Prognozowania Popytu/Sprzedaży - Ilościowe

• Analiza szeregów czasowych
  • Dekompozycja szeregów czasowych (trend, okresowość, wahania losowe)
  • Reakcja na wyniki konkretnych działań podjętych w celu zwiększenia sprzedaży
  • Przykładowe metody: Metoda średniej ruchomej, Modele wygładzania wykładniczego
• Modele ekonometryczne
  • Analiza regresji
  • Model Z Chart

Metody Prognozowania Popytu/Sprzedaży - Jakościowe

• Metody heurystyczne (klasyczne lub zmodyfikowane)