Rodzaje prognoz

Prognozowanie to racjonalne, naukowe, przewidywanie przyszłych zdarzeń, czyli wnioskowanie o zdarzeniach nieznanych na podstawie zdarzeń znanych.O przewidywaniach racjonalnych mówimy, gdy wnioskowanie jest logicznym procesem przebiegającym od zbioru faktów z przeszłości. Jeśli te przesłanki są oparte na doświadczeniu mamy do czynienia z przewidywaniem racjonalnym zdroworozsądkowym. Natomiast o przewidywaniu racjonalnym naukowym mówimy, gdy w procesie wnioskowania korzystamy z metod naukowych. Przewidywania nieracjonalne występują wtedy gdy fakty nie zostały podane oraz gdy nie ma związku między przesłankami a wnioskiem.

W literaturze występuje wiele podziałów na rodzaje prognoz, najczęściej spotyka się jednak podziały ze względu na następujące kryteria:

Ze względu na okres prognozowania	Ze względu na charakter zjawiska
Okres czyli okres, którego dotyczy prognoza krótkoterminowe (od jednego do trzech miesięcy); średnioterminowe (od trzech miesięcy do dwóch lat), długoterminowe (od dwóch do pięciu lat); w konkretnych przypadkach te okresy czasowe mogą się różnić, zależy to głównie od wielkości firmy oraz rodzaju i charakteru jej produkcji, czy oferowanych usług Dittman, s. 33-34; strategiczne (prognozy rozpoznawcze, mające zastosowanie w prognozach długoterminowych) oraz operatywne (wykorzystuje się do planowania krótko i średniookresowego).	proste, złożone, ilościowe, gdzie wynik wyrażony jest liczbowo; opierają się na modelach przyczynowych i ekstrapolacji. Można je podzielić na: punktowe - określa wartości jakie przyjmuje zmienna prognozowana przedziałowe formułujące przedział liczbowy, gdzie z określonym prawdopodobieństwem znajdzie się przyszła wartość zmiennej prognozowanej wariantowe P. Dittman P, s. 33 jakościowe, gdzie wynik wyrażony jest słownie oparte są na osądzie, opinii oraz metodach projekcyjnych.
Ze względu na szczegółowość	Ze względu na zakres ujęcia
ogólne (nie znajduje się odpowiedzi na wszystkie pytania), szczegółowe.	kompleksowe (pokazuje ogólny obraz badanego przedmiotu), sekwencyjne, fragmentaryczne (pokazuje prawdopodobny obraz zjawisk, faktów w odniesieniu do danego fragmentu.
Ze względu na zasięg terenowy	Ze względu na metodę prognozowania
światowe; międzynarodowe; krajowe; regionalne.	indukcyjne (jej celem jest uchwycenie ogólnego obrazu przyszłości opierając się na wnioskowaniu, obserwacji dotyczące poszczególnych przypadków, zjawisk, faktów, dedukcyjne (dotyczy kraju oraz środowiska); średnie; modelowe
Ze względu na cel, funkcję
ostrzegawcze (ostrzega m.in. przed nadejściem niepożądanych wydarzeń, konsekwencjami procesów rozwojowych); badawcze (akcentujące dokładne i obiektywne rozpoznanie przyszłości), aktywne, pasywne, samorealizujące się, samounicestwiające

Źródło: A. Manikowski, Z. Tarapata, s. 19

Metody i techniki prognozowania

W dzisiejszym dynamicznym i niepewnym środowisku biznesowym, umiejętność prognozowania przyszłych wyników jest niezwykle istotna dla skutecznego zarządzania. Dalej omówione zostaną różne metody i techniki prognozowania, które mogą być stosowane w praktyce.

• Analiza trendów: Jedną z najpopularniejszych metod prognozowania jest analiza trendów. Polega ona na identyfikowaniu i analizowaniu trendów w danych historycznych, takich jak wzrost, spadek lub stałość wartości określonej zmiennej. Analiza trendów może pomóc w przewidywaniu przyszłych wyników na podstawie wcześniejszych tendencji.
• Analiza regresji: Analiza regresji jest używana do analizowania zależności między różnymi zmiennymi. Pozwala ona na identyfikację wzorców i trendów w danych oraz na przewidywanie przyszłych wartości na podstawie tych zależności. Analiza regresji może być szczególnie przydatna w przypadku, gdy istnieje silna zależność między zmiennymi.
• Modele ekonometryczne: Modele ekonometryczne są matematycznymi modelami, które opisują zależności między różnymi zmiennymi ekonomicznymi. Wykorzystują one dane historyczne oraz statystyczne metody, takie jak analiza regresji, w celu prognozowania przyszłych wyników. Modele ekonometryczne są szczególnie przydatne w prognozowaniu wyników finansowych i ekonomicznych.
• Modele symulacyjne: Modele symulacyjne są tworzone w celu odzwierciedlenia rzeczywistości i symulowania różnych scenariuszy. Wykorzystują one dane historyczne i matematyczne algorytmy, aby prognozować przyszłe wyniki w oparciu o różne zmienne i czynniki wpływające na wyniki. Modele symulacyjne są szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy istnieje wiele zmiennych i niepewności.
• Inne metody prognozowania: Oprócz wyżej wymienionych metod, istnieje wiele innych technik prognozowania, które mogą być stosowane w zależności od specyfiki sytuacji. Niektóre z tych technik to analiza szeregów czasowych, metoda Delphi, metoda scenariuszy i wiele innych. Każda z tych metod ma swoje własne zalety i ograniczenia, dlatego ważne jest dostosowanie ich do konkretnego przypadku.

Wszystkie te metody i techniki prognozowania mają na celu dostarczenie informacji, które mogą być wykorzystane do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Kluczem do skutecznego prognozowania jest odpowiednie wykorzystanie dostępnych danych oraz zrozumienie ich ograniczeń i niepewności.

Czynniki wpływające na trafność prognoz

Podczas prognozowania przyszłych wyników istnieje wiele czynników, które mogą wpływać na trafność prognoz. Dalej omówione zostaną czynniki, które należy uwzględnić i minimalizować, aby uzyskać jak najdokładniejsze prognozy.

• Niepewność danych: Jakość danych jest kluczowa dla trafności prognoz. Niepewność danych, takich jak braki, błędy czy niepełność, może prowadzić do błędnych prognoz. Dlatego ważne jest gromadzenie dokładnych i wiarygodnych danych oraz przeprowadzanie odpowiednich analiz i walidacji danych przed przystąpieniem do prognozowania.
• Zmienność otoczenia: Otoczenie, w którym działa organizacja, może być podatne na różnego rodzaju zmienności, takie jak zmienne trendy rynkowe, zmienne warunki ekonomiczne czy zmienne preferencje klientów. Te zmienne warunki zewnętrzne mogą wpływać na trafność prognoz, dlatego ważne jest uwzględnienie ich w procesie prognozowania i dostosowanie prognoz w miarę zmian.
• Błędy ludzkie: Błędy ludzkie, takie jak błędy w analizie danych, błędy w modelowaniu czy błędy interpretacyjne, mogą prowadzić do niedokładnych prognoz. Aby minimalizować ryzyko popełnienia błędów, ważne jest odpowiednie szkolenie personelu odpowiedzialnego za prognozowanie oraz stosowanie odpowiednich procedur i narzędzi.
• Nieprzewidywalne zdarzenia: Nieprzewidywalne zdarzenia, takie jak klęski żywiołowe, kryzysy finansowe czy zmiany polityczne, mogą znacznie wpłynąć na trafność prognoz. Chociaż nie można przewidzieć tych zdarzeń, ważne jest uwzględnienie możliwości wystąpienia takich czynników i przygotowanie się na ewentualne skutki.
• Strategie minimalizacji wpływu czynników zewnętrznych: Aby minimalizować wpływ niepewności, zmienności otoczenia, błędów ludzkich i nieprzewidywalnych zdarzeń na jakość prognoz, istnieje wiele strategii, które można zastosować. Przykłady takich strategii to budowanie elastycznych modeli prognozowych, wykorzystywanie różnych scenariuszy, stosowanie technik analizy wrażliwości czy stosowanie metodycznego podejścia do zarządzania prognozami.

Wszystkie te czynniki mają istotny wpływ na trafność prognoz i ich odpowiednie uwzględnienie może przyczynić się do lepszych decyzji biznesowych opartych na prognozach.

Proces zarządzania prognozami

Skuteczne zarządzanie prognozami wymaga odpowiedniego procesu, który obejmuje planowanie, zbieranie danych, analizę, monitorowanie, ocenę, zarządzanie ryzykiem i dostosowywanie prognoz. Dalej omówione zostaną kluczowe elementy procesu zarządzania prognozami.

• Planowanie i zbieranie danych: Planowanie procesu prognozowania jest kluczowe dla skuteczności prognoz. W tym etapie należy określić cele, zakres i zasoby potrzebne do prognozowania. Następnie należy zbierać odpowiednie dane, które są niezbędne do przeprowadzenia prognoz.
• Analiza i generowanie prognoz: Po zebraniu danych następuje analiza i generowanie prognoz. W tym etapie wykorzystuje się różne metody i techniki prognozowania, takie jak analiza trendów, analiza regresji czy modele symulacyjne. Analiza danych i generowanie prognoz powinno być przeprowadzane z uwzględnieniem wcześniej określonych celów i zasad prognozowania.
• Monitorowanie i ocena trafności prognoz: Istotne jest monitorowanie i ocena trafności prognoz w porównaniu do rzeczywistych wyników. Dzięki temu można ocenić skuteczność prognozowania i dostosować odpowiednie strategie i metody. Monitorowanie wyników prognoz powinno być regularne i systematyczne.
• Zarządzanie ryzykiem: Prognozowanie wiąże się z pewnym stopniem ryzyka. W tym etapie procesu zarządzania prognozami należy identyfikować i zarządzać ryzykiem związanym z prognozami. Można to osiągnąć poprzez stosowanie odpowiednich technik zarządzania ryzykiem, takich jak identyfikacja ryzyka, analiza ryzyka i planowanie działań zaradczych.
• Dostosowywanie prognoz: Prognozy powinny być elastyczne i dostosowywalne do zmieniających się warunków. W miarę zmian w otoczeniu biznesowym lub pojawienia się nieprzewidywalnych zdarzeń, prognozy powinny być aktualizowane i dostosowywane. Ważne jest reagowanie na zmiany w czasie i podejmowanie odpowiednich działań.

Skuteczne zarządzanie prognozami wymaga uwzględnienia wszystkich tych elementów procesu. Poprzez odpowiednie planowanie, zbieranie danych, analizę, monitorowanie, ocenę, zarządzanie ryzykiem i dostosowywanie prognoz, organizacje mogą osiągnąć lepsze wyniki i podejmować lepsze decyzje biznesowe oparte na prognozach.

Rodzaje prognoz — artykuły polecane

Statystyka — Metoda XYZ — Skala pomiarowa — Indeks siły nabywczej — Funkcja regresji kosztów — Wnioskowanie statystyczne — Metoda rangowania — Skala ocen — Prognozowanie

Bibliografia

• Dittmann P. (2016), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wydawnictwo Nieoczywiste, Kraków
• Manikowski A., Tarapata Z. (2002), Prognozowanie i symulacja w rozwoju przedsiębiorstw, WSE, Warszawa

Autor: Anna Bobak