Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями об их развитии

На данном этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого этапов. Повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом этапе.

Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Например: если прогноз составляется в 1999 г. для 2004 г., то период прогнозирования нужно разделить на два этапа в три года: сначала разработать сценарий для 2001 г., а уже затем - до 2004 г.;

6 ) введение в анализ разрушительных событий. Разрушительное событие - это внезапно случившийся инцидент, который не был ранее спрогнозирован и который может изменить направление тенденции.

Разрушительные события могут иметь как отрицательный характер (наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения между бывшими противниками и т.д.).

Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев. Продолжим рассмотрение приведенного выше примера: на состояние рождаемости в регионе могут повлиять: во-первых, авария на атомной электростанции; во-вторых, вероятность локального конфликта; в-третьих, открытие нового месторождения. Однако реальное воздействие возможно только первого из событий;

7) установление последствий. На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы предприятия и выбранные варианты развития среды. Определяется характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий предприятия;

8) принятие мер. В узком смысле этот этап уже не относится к анализу, но он естественно вытекает из предыдущих этапов.

Сценарии разрабатываются для определения рамок будущего развития:

· рыночных сегментов;

· технологий;

· стран или регионов и т.д.

В то же время сценарий предполагает комплексный подход для его разработки: помимо качественных могут использоваться и количественные методы - экономико-математические, моделирование, анализ перекрестного влияния, корреляционный анализ и др.

7. Метод дерева целей – широко применяется для прогнозирования возможных направлений развития науки, техники, технологий. Так называемое дерево целей тесно увязывает между собой перспективные цели и конкретные задачи на каждом уровне иерархии. При этом цель высшего порядка соответствует вершине дерева, а ниже в несколько ярусов располагаются локальные цели (задачи), с помощью которых обеспечивается достижение целей верхнего уровня.

Оценка коэффициентов взаимосвязей с помощью матриц производится, например, следующим образом: в 10 баллов оценивается такое влияние одного фактора на другой, без которого невозможно решить поставленную задачу. В 9,8 и 7 баллов оценивается влияние, без которого решение задачи будет соответственно в сильной, средней и слабой степени затруднено. Оценки 6,5 и 4 балла присваиваются в тех случаях, когда влияние одного фактора может в той или иной степени (сильной, средней, слабой) ускорить развитие другого фактора или решение задачи. Минимальный уровень влияния одного фактора на другой оценивается в 1 балл.

8. Матричный метод – широко используется в планировании и прогнозировании.

Это так называемая стратегическая матрица, или графическая сетка, образованная пересечением координат, которые отражают величину двух факторов, к примеру, характеризующих рыночную ситуацию (А) и собственные возможности предприятия (конкурентоспособность) (В).

Решения о поведении на рынке (С) принимаются на основе того, на какое поле (квадрант) матрицы, образованное комбинацией действия факторов, по своим параметрам попадает данное предприятие. Минимальным числом квадрантов должно быть четыре, хотя в принципе матрица может содержать любое число квадрантов. Оптимальным числом считается 9-16, так как в противном случае результаты трудно интерпретировать. Количественные оценки факторов (стратегических индексов) определяются экспертным путем (в баллах) в зависимости от величины и силы действия фактора. Однако в целях упрощения количественные оценки можно заменить эквивалентными качественными, например: хороший, высокий (ранг 1), плохой, слабый (ранг 2).

9. Метод Дельфи является наиболее формальным из всех методов экспертного прогнозирования и наиболее часто используется в технологическом прогнозировании, данные которого используются затем в планировании производства и сбыта продукции. Это групповой метод. при котором проводится индивидуальный опрос группы экспертов относительно их предположений о будущих событиях в различных областях, где ожидаются новые открытия или усовершенствования.

Опрос проводится с помощью специальных анкет анонимно, т.е. личные контакты экспертов и коллективные обсуждения исключаются. Полученные ответы сопоставляются специальными работниками, и обобщенные результаты снова направляются членам группы. На основе такой информации члены группы, по-прежнему сохраняя анонимность, делают дальнейшие предположения о будущем, причем этот процесс может повторяться несколько раз (так называемая многотуровая процедура опроса). После того как начинает появляться совпадение мнений, результаты используются в качестве прогноза.

Метод Дельфи назван в честь дельфийского оракула в Древней Греции. Он разработан Олафом Хельмером, видным математиком из корпорации «РЭНД», и его коллегами и вероятно поэтому, по сравнению с другими творческими подходами, дает достаточную точность прогноза.

Рассмотренная выше классификация методов прогнозирования, как и классификация самих прогнозов, не является абсолютно бесспорной, имеются и другие подходы к решению этого вопроса.

Успешность применения каждого метода зависит от его соответствия конкретной ситуации, цели прогнозирования, горизонта прогнозирования, исходных данных, квалификации прогнозиста и др.