Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prognostické metody Teorie, praxe, souvislosti Ing. Jiří Šindelář 15.10.2009.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Prognostické metody Teorie, praxe, souvislosti Ing. Jiří Šindelář 15.10.2009."— Transkript prezentace:

1 Prognostické metody Teorie, praxe, souvislosti Ing. Jiří Šindelář

2 Ontologie prognostického poznání Temné období Antické věštírny (Delfi) apod. Ranná etapa 20 stol./čtyřicátá léta – součást statistiky, vojenské plánování Studená válka 20 stol./padesátá léta – rozvoj subjektivních metod (Delfská m. aj.), matematického modelování atd. „Zcivilnění“ 20 stol./sedmdesátá léta – přenos poznatků z vojenství do civilní (podnikové) sféry Soudobé pojetí Současná éra – integrace/kombinace metod, umělá inteligence atd.

3 Pozice prognostiky v řízení Rozhodování – klíčová činnost manažera: Za jistoty Za rizika Za nejistoty

4 Vztah mezi množstvím informace a neurčitostí (zjednodušeno) Množství informace (I) Neurčitost (U)

5 Pozice prognostiky v řízení Rozhodování – klíčová činnost manažera: Za jistoty Za rizika Za nejistoty Efektivnost rozhodování je do značné míry dána kvalitou (a kvantitou) dostupných informací. Informace o budoucím vývoji?  Prognostika – prognostické metody.

6 Prognostická metoda Základní jednotka (postup) odvozování prognóz. Zahrnuje vstupy: Informace Znalosti Know how atd. Výstup – prognóza.

7 Členění prognóz Vertikální (dle stupně agregace): Národohospodářské Odvětvové Oborové Podnikové Horizontální (dle délky čas. horizontu): Krátkodobé Střednědobé Dlouhodobé Extrémně dlouhodobé Dle přístupu k prognózování: Explorativní (výzkumné) Aktivní Pasivní Normativní

8 Prognostický proces Formuluj problém Získej informace Vyber metody Implement uj metody Vyhodnoť výsledky Využívej prognózy

9 Typologie prognostických metod Tři základní dimenze: Subjektivní vs. objektivní metody Naivní (extrapolační) vs. kauzální metody Lineární vs. extrapolační metody

10 Subjektivní metody Jsou založeny na manažerském úsudku a zkušenosti (různí jednotlivci mohou odvodit různé výsledky z identických informací). Armstrong (1985): „tyto metody jsou nazývány různě – implicitní, informální, klinické, zkušenostní, intuitivní či pocitové. Mohou být založeny na jednodušších či komplikovanějších procesech; mohou využívat jako vstup subjektivní či objektivní data, mohou být podloženy formalizovanou analýzou, ale klíčovou skutečností je fakt, že vstupy jsou transformovány v prognózy v prognostikově hlavě.“ Hlavní reprezentanti: individuální metody skupinové metody technologické prognózování aj.

11 Objektivní metody Jsou založené na matematických modelech a předpokládají, že data z minulosti a ostatní relevantní faktory mohou být zkombinovány do spolehlivých prognóz v budoucnosti. Armstrong (1985): „objektivní metody využívají přesně specifikované procesy k analýze dat. V ideálním případě jsou dokonce specifikované tak podrobně, že v případě jejich opakování jiným prognostikem jsou získány identické prognózy.“ Hlavní reprezentanti: časové řady vysvětlující metody strukturální m. aj.

12 Diference S a O metod

13 Naivní (extrapolační) metody Vychází z předpokladu, že studiem minulých hodnot a jejich pohybu v čase lze předpovědět budoucí hodnoty analyzované proměnné a to bez další kauzální analýzy. Tj. u faktorů, které ovlivňují vývoj dané proměnné předpokládáme budoucí konzistentní působení ve stejném směru, jako v minulosti (extrém – naivní extrapolace). Hlavní reprezentanti: statistické extrapolace a jejich mutace (exponenciální vyrovnávání apod.)

14 Kauzální metody Vychází z určitého kontinua kauzality, které můžeme souhru faktorů ovlivňujících vývoj dané proměnné, zastřešené řečnickou otázkou „proč“. Kauzální metoda dovozuje hodnoty předpovídané proměnné (závislé) z chování jiných proměnných (nezávislých) a budoucnost je tak odhadována na základě více či méně dekomponovaných dějů minulých. Hlavní reprezentanti: metody ekonometrického modelování

15 Diference N a K metod b Y t-d, …, Y t-2, Y t-1, YtYt+nYt+n Naivní metody X t-d, …, X t-2, X t-1, XtXt+nXt+n Y t-d, …, Y t-2, Y t-1, YtYt+nYt+n bnbn Kauzální metody kdeY – prognózovaná (závislá) proměnná X – kauzální proměnné d – počet období s historickými daty h – počet období, na které je prognózováno (prognostický horizont) t – období prognózy b – kauzální vztah v historických datech b n – kauzální vztahy v prognostickém horizontu

16 …může být subjektivní metoda extrapolační?

17 Lineární metody Jsou založeny na přístupu ke kauzalitě v intencích lineárního vztahu mezi vysvětlující a vysvětlovanou (prognózovanou) proměnnou. Např. pokud se X zvýší o 10, předpokládáme, že Y se bude zvyšovat rovněž o 10 (či o násobek deseti). Nelineární varianta není zohledňována.

18 Klasifikační metody Jejich podstatou je snaha nalézt behaviorální jednotky, které reagují stejným způsobem, jako kauzální proměnné, a vytvořit jejich shluky. Prognózy jsou odvozovány na základě volby vhodného shluku a následně prognózou jejího chování na základě předchozích pozorování.

19 …jak vybrat tu správnou metodu pro danou úlohu?

20 Komplexní vztahy mezi metodami („prognostický strom“)

21 Přesnost S vs. O metod Dostupnost dat malávelká Změny v prostředí malé SO velké OO

22 Několik zásad pro konstrukci vhodného prognostického postupu Vždy, když je to možné, kombinujte metody ( → metodiky). Čím jednodušší metodika (kombinace), tím lépe – tzv. princip šetrnosti. Pokud je to možné, základní (iniciační) metodou kombinace by vždy měla být objektivní metoda, zatímco metody subjektivní by měly být doplněny jako adjustující (upřesňující) komponenta. Subjektivní adjustace by měly být vždy velmi konzervativní a dobře odůvodněné. Nezdravá sebedůvěra (velmi obvyklá právě v oblasti managementu) by měla být rigorózně vykořeněna. Rozsáhlejší, dobře odůvodněné adjustace jsou efektivnější, než malé a vždy („za každou cenu“) přítomné na základě „šestého smyslu“. Významný faktorem aplikace metod je v naprosté většině případů oblast prognózování, respektive samotné prognózované proměnné. Největší spokojenost uživatelů (indikující určitým způsobem efektivnost metody) se váže k regresním metodám, pokročilým časovým řadám (exponenciální vyrovnávání) a m. skupinového úsudku (výbory).

23 Pokud jde o souhru O a S metod… …platí několik základních pravidel: adjustuj statistické prognózy pouze pokud je k dispozici významná specifická („oblastní“) znalost adjustuj statistické prognózy pouze v prostředí s vysokým stupněm neurčitosti adjustuj statistické prognózy když jsou známy změny v prostředí strukturuj úvahový adjustační proces dokumentuj veškeré realizované úvahové adjustace a periodicky vyhodnocuj jejich přesnost zvaž „mechanickou“ integraci úvahových a statistických metod (např. přidělením vah, formálním kritériem atd.) před pouhou elementární adjustací

24 Limity prediktability Co zpravidla lze prognózovat? Poptávku, zejména ve stabilních stádiích životních cyklu produktu a trhu. Výnosy, náklady, hospodářský výsledek. Technologické ukazatele. A co naopak nelze? Pohyby na burze v krátkém období. Loterie, rulety atd. Individuální chování pod vlivem emocí.

25 Děkuji za pozornost. A jaké jsou vaše dosavadní zkušenosti?

26 Použitá literatura 1.Armstrong, J. S. Forecasting principles. Boston: Kluwer Academic Publisher, 2001b. ISBN Armstrong, J. S. Long Range Forecasting. Canada: John Wiley & Sons, Inc., ISBN Hawkins J. Economic forecasting: history and procedures. Treasury Economic Roundup, číslo a počet stran neuvedeno, ISBN nepřiděleno. 4.Hron, J. Teorie řízení. Praha: CREDIT, ISBN Makridakis S. C., Wheelwright, S. C. Introduction to Management Foirecasting. In: The Handbook of Forecasting, Makridakis S., Wheelwright S. C. (eds), New York: John Wiley & Sons, ISBN


Stáhnout ppt "Prognostické metody Teorie, praxe, souvislosti Ing. Jiří Šindelář 15.10.2009."

Podobné prezentace


Reklamy Google