Составление прогноза

Доказательство валидности по критерию означает, что результаты теста можно использовать для получения выводов в форме прогнозов. Поэтому основная процедура, используемая для сбора этих доказательств, называется составлением прогноза (predictive design ).Вычисляется коэффициент корреляции между результатами теста и оценками, выставленными впоследствии тем же испытуемым по некоторому критерию. Именно такая процедура использовалась в примере, графически отображенном на рис. 3.3: выявлялась корреляция между результатами арифметического теста, полученными до приема на обучение, и оценками, выставленными руководителями после двух недель обучения по программе профессиональной подготовки.

Составление прогноза традиционно считается предпочтительным способом получения доказательств валидности по критерию, но его практическое применение имеет определенные недостатки. Главный из них связан с наличием нормального распределения испытуемых по всей шкале тестовых оценок. Для корректного использования предсказывающей схемы необходимо, чтобы диапазон результатов испытуемых из выборки, используемой при валидизации теста, был полным. Поэтому необходимо нанять несколько кандидатов с низкими результатами теста. Довольно трудно убедить работодателей в необходимости этого требования. Если тест будет использоваться для отбора при приеме на работу, естественно предположить, что люди, получившие низкие результаты теста, не смогут хорошо справляться с работой - так зачем же их нанимать?

Еще одна возможная проблема, связанная с составлением прогноза валидности по критерию, состоит в том, что между сбором данных теста (предсказывающая переменная) и сбором критериальных данных проходит некоторое время. При распространении прогнозов поведения на более далекое будущее их точность существенно снижается (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry & Noon, 1990). Оценки начальников, которые, по-видимому, чаще всего используются в таких исследованиях в качестве критериев, могут быть особенно подвержены влиянию этой проблемы, поскольку они делаются в конкретный момент времени и касаются выполнения определенной работы. Одним из способов обойти эту проблему является использование параллельной (concurrent) схемы доказательства валидности по критерию.

Построение тренда

Тренд - это общая долгосрочная тенденция изменения временного ряда, лежащая в основе его динамики. Если у временного ряда есть сезонная вариация, то обычно применяют метод скользящей средней. Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение его n прошлых значений. Математически скользящее среднее выражается как:

Скользящая средняя = сумма спроса за предыдущие n-периодов/n

Средний объем продаж за первые 4 квартала равен:

(34200+9000+23400+45000)/4 = 27900 тыс. руб.

Средний объем продаж за следующие 4 квартала равен:

(9000+23400+45000+36000)/4 = 28350 тыс. руб.

Далее расчеты продолжаются аналогичным образом вплоть до последних четырех кварталов, данные за которые имеются. Первая рассчитанная средняя показывает средний объем продаж за первый год и находится посередине между данными о продажах за 2 и 3 кварталы 2010 г. Средняя за следующие четыре квартала разместиться между объемом продаж за 3 и 4 квартал, затем между 4 кварталом 2010 г. и 1 кварталом 2011 г. и после между 1 и 2 кварталом 2011 г.

Для получения тренда необходимо центрировать средние скользящие, сложив соседние значения и разделив их пополам, результаты расчета показаны в первом столбце Таблицы 3.2.

Для составления прогноза на 2012 год произведем линейную аппроксимацию значений тренда и вычислим значение тренда в каждом квартале 2012 года.

Для того чтобы составить реалистичный прогноз на каждый квартал, необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле.

Мультипликативная модель = (Тренд*Сезонная вариация*Остаточная

вариация*Объем продаж)/Тренд = Сезонная вариация*Остаточная

вариация

Для того чтобы выразить значение показателей в процентах, и округлить их до первого десятичного знака, умножим их на 100. Тренд и Объем продаж/тренд*100 представлены в Таблице 3.2.

Таблица 3.2

Результаты вычислений

Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2012 г. надо продолжить на графике тренд скользящих средних. Так как процесс сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет не сложно. Для построения графика необходимо применить метод наименьших квадратов. У нас имеются координаты 4-х точек графика тренда, упомянутым выше методом наименьших квадратов вычислим значения a и b для уравнения прямой

Вычислив частные производные по a и по b, получим два уравнения с двумя неизвестными.

Из полученных уравнений найдем a и b, и выясним искомое уравнение прямой. Параметр y, найденный при подстановке a и b соответствует объему продаж на 2012 год, данные приведены в Таблице 3.3.

Таблица 3.3

Прогноз тренда на 2012 г.

Распространение тренда показано линией на рис. 3.2. По графику можно увидеть прогноз для каждого квартала.

Рисунок 3.2

Для удаления остаточной вариации необходимо скорректировать средние. В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400%. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 403,3784. Таким образом необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий коэффициент = 400/ сумму средних

Корректирующий коэффициент = 400/403,3784= 0,991625

Расчет сезонной вариации представлен в Таблице 3.4.

Таблица 3.4

Расчет сезонной вариации

На основании данных таблицы 4. можно спрогнозировать, например, что в 1 квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3% тренда.

Составление прогноза продаж

Для составления прогноза продаж на 2012 год полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал . Расчет данных приведен в Таблице 3.5.

Таблица 3.5

Составление прогноза продаж по кварталам на 2012 г.

На Рис. 3.3 приведен график объемов продаж с 2010 г. по 2012 г.

В соответствии с прогнозами, составленными КЕС, потребности стран общего рынка в энергии за период 1970-1985 гг. возрастут более чем вдвое - примерно до 1,8-2,0 млрд. т в пересчете на условное топливо , а среднегодовой прирост составит около 5%. По оценке, доля промышленности в общем потреблении составит 55%, бытовой сектор - 32 и транспорт - 13%. Структура топливного баланса стран общего рынка к 1985 г. будет следующей (в %) нефть - 65 природный газ - 15 твердое топливо - 9 атомная и гидроэнергия - 11.  

По степени охвата АИТ задач управления выделяют электронную обработку данных, когда с использованием ЭВМ без пересмотра методологии и организации процессов управления ведется обработка данных с решением отдельных экономических задач , и автоматизацию управленческой деятельности . Во втором случае вычислительные средства, включая суперЭВМ и ПЭВМ, используются для комплексного решения функциональных задач , формирования регулярной отчетности и работы в информационно-справочном режиме для подготовки управленческих решений . К этой же группе могут быть отнесены АИТ поддержки принятия решений , которые предусматривают широкое использование , моделей и ППП для аналитической работы и формирования прогнозов, составления бизнес-планов , обоснованных оценок и выводов по изучаемым процессам, явлениям произвол ственно-хозяйственной практики. К названной группе относятся и ши-  

A. Проверьте, чтобы цены были близки к прогнозу, составленному для Пятой Волны  

Гораздо легче программировать бары, выравниваемые по времени, но они не столь хороши для анализа, как бары, выравниваемые по рынку. Давайте рассмотрим в качестве примера бонды. Даже при том, что рынок бондов открывает торговлю в 8 20 утра, фактически завершая свои первые полчаса в 8 50, выровненные по времени бары начали бы измерять этот рынок в 8 00 утра, закончив первый бар в 8 30. В этом случае первые 1/2 часа (8 00-8 30) будут включать только 10 минут реально поступающих с рынка данных. Второй получасовой бар будет содержать информацию только за 20 минут первой половины часа и за 10 минут второй половины часа торговли. Другим примером выравниваемых по времени баров, создающих "ошибочные" максимумы, минимумы, и последние данные, могут служить часовые S P. В этом случае первый часовой бар S P содержит информацию, полученную с 9 00 до 10 00 утра, хотя она начинает поступать не ранее 9 30 Второй час ведет свой отсчет с 10 00, заканчивая его в 11 00 утра, вместо правильного начала в 10 30 и завершения в 11 30 утра. Очевидно, что при "неправильной" записи максимумов, минимумов и последних данных для этих внутридневных графиков все прогнозы, составленные по ним, также неверны. Не позволяйте чувству удовлетворения ослеплять себя. Некоторые трейдеры годами используют расчеты, полученные на выровненных по времени барах, имея результаты ниже среднего. Многие из этих трейдеров совершенно не понимают, как создаются такие прогнозы. Я вас уверяю, что плохая работа индикаторов может быть скорее результатом неподходящих данных, на основе которых они рассчитываются, чем несовершенства самих индикаторов или непонимания трейдером правил их использования  

Данный прогноз составлен на основе данных Министерства экономики РФ, прогнозных  

Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно нестандартных, например, прогнозирование рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные средними экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.  

К примеру, производители детского питания могут считать, что их продажи зависят от уровня рождаемости (зависят ли). Продажи экскаваторов зависят от объемов жилищного строительства . Таким образом, необходимо собрать данные по секторам/отраслям, относящимся к конкретному продукту, и провести анализ корреляции этой информации с данными о его продажах. Недостаток заключается в том, что можно использовать не ту зависимость или несколько различных индикаторов одновременно. Тем ие менее этот метод полезен для объяснения некоторых тенденций и даже для проверки прогнозов, составленных с помощью временных рядов или субъективных оценок.  

Учитываемые в прогнозе, составленном на основе опыта, факторы должны изменяться не только под воздействием тенденций, возникающих за определенный период времени, но и в результате оценки общих бизнес-условий. Это отражается в поступлениях, продуманных изменениях условий реализации или кредитной политики . Для усовершенствования данного подхода имеются предпосылки, если на практике существуют значительные различия между географическими регионами, потребителями или каналами сбыта.  

Однако некоторые маркетологи подвергают критике достоверность прогнозов, составленных по итогам подобных маркетинговых экспериментов . Главной причиной их негативного отношения является то, что на поведенческие особенности покупателя и его выбор в значительной степени влияет обстановка, в которой совершается покупка. В данном же случае, она далека от реальной.  

Таблица показывает полный прогноз сбыта , который применяют многие компании при составлении бюджетов . Заметьте, что сбыт за первый квартал детализирован, чтобы показать ожидаемый сбыт в каждом из трех месяцев. Прогноз (иногда называемый бюджетом сбыта) раскрывает предполагаемый сбыт по видам продукции и по районам. Этот общий прогноз представляет собой сводный прогноз, составленный на основе оценок сбыта по каждому району, где реализуется продукция.  

Другой недостаток метода проявляется в крупных компаниях. Так, если на каждом уровне комбинированного прогноза (т.е. на уровне сбытовых агентов , региональных управляющих) прогнозы составлены с чрезмерным количеством случайных показателей (например, недооценка), то комбинированный прогноз , составленный высшим управляющим по сбыту, может оказаться по сути бесполезным. Этот недостаток можно преодолеть, если определить степень случайности результатов прогноза и воспользоваться поправкой, основанной на прошлых результатах, или стимулировать всех сбытовых агентов к созданию более реалистичных прогнозов.  

В большинстве случаев прогноз, разработанный исходя из потребности, определяет верхний предел необходимого развития. Нижний предел устанавливается прогнозом, рассчитанным на основе дескриптивного подхода , и средний - прогнозом, составленным путем разработки программы заполнения "разрыва".  

Таким образом, наблюдения за относительными уровнями инфляции или за вызывающими ее причинами (как, например, различия в темпах увеличения денежной массы) могут использоваться для прогнозирования изменений обменных курсов . Однако данный подход не годится для составления прогнозов курсовых изменений на краткосрочный период . Курсы могут отличаться от прогнозов, составленных на основе паритета  

Из анализа рис. 4.3(6) следует, что, согласно оптимистическому прогнозу, составленному нашим финансовым менеджером , затраты на проведение финансовой операции (т.е. потенциальные убытки), которые формируются в момент t=0, должны окупиться в момент вр К моменту вк финансовая операция должна будет завершиться, так как, согласно этому оптимистическому прогнозу, будет достигнут требуемый уровень прибыли . Аналогичные моменты времени для пессимистического прогноза течения процесса формирования прибыли обозначены на рис. 4.3(6) через TJ и соответственно. Реальную траекторию процесса изменения прибыли в ходе финансовой операции по-прежнему будем отмечать на нашем рисунке жирными стрелками. Точки сочленения стрелок на рис. 4.3(6) обозначают моменты принятия текущих управленческих решений , изменяющих направление течения реального процесса.  

Прогнозирование с помощью гения. В основу этого метода заложена идея нахождения гения и получение от него интуитивного прогноза. Этот метод исключает использование рациональных и точных методов. Прогноз, составленный гением, невозможно проверить, что чревато для предприятия (фирмы), осуществляющего свою деятельность в условиях рынка, большими неприятностями.  

Основное отличие состоит в использовании различных методов финансового анализа при оценке инвестиционных проектов и бизнеса (расчет денежного потока , расчет приведенной стоимости, оценка риска и др.), так как методы бухгалтерского учета не обеспечивают адекватного описания происходящих и предполагаемых в будущем процессов. Однако применение методов финансового анализа часто не представляется возможным без использования бухгалтерской документации , соответствующих прогнозов, составленных в рамках финансового планирования деятельности предприятия.  

В директивных документах КПСС разработан комплекс мер по дальнейшему совершенствованию управления . В этом, аспекте особенно важное значение имеет развитие хозяйственной реформы на основе новых принципов планирования и экономического стимулирования развития общественного производства усиление работы по составлению социально-экономических прогнозов на длительную перспективу, по правильному сочетанию территориального и отраслевого планирования улучшение организационной структуры управления снизу доверху укрепление государственной дисциплины во всех звеньях народного хозяйства широкое использование современной вычислительной техники и экономико-математических методов все более широкое привлечение трудящихся к управлению. На данном этапе особенно большое значение имеет претворение  

Пропорция обмена валют разных стран. По большинству валют мира эти курсы постоянно колеблются, отражая изменение ситуации на валютных рынках . Колебания валютных курсов прямо влияют на все развитие мировой торговли , поскольку меняется степень выгодности покупок или продаж товаров на рынках различных стран. Поэтому для принятия решения о целесообразности заключения внешнеторгового контракта с фирмой той или иной страны целесообразно пользоваться информацией о прогнозах изменения валютных курсов к моменту выполнения контракта и проведения платежей. Составлением таких прогнозов для банков, ведущих операции с валютой на валютных рынках , а также коммерческих фирм занимаются во всем мире десятки компаний.  

Рассматриваемые методы используют при перспективном и текущем планировании , но их может оказаться недостаточно при составлении долгосрочных прогнозов , когда точно еще не известно, какими будут техника, технология, формы организации производства . Поэтому при прогнозировании дополнительно используют еще несколько методов.  

Соответствующие специалисты разработали несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. В табл. 8.2. кратко описаны основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации . Результаты прогнозирования включаются в цели организации , определяемые руководством.  

В процессе составления программы развития экономики Франции были разработаны прогнозы, охватывающие период до 1985 г. В табл. 16-V приводится прогноз энергетического баланса Франции до 1985 г.  

Однако после составления указанного прогноза потребность в энергии уже в 1968 г. достигла уровня, предполагавшегося на 1970 г. Этот факт вызвал необходимость внести поправки в прогноз по энергетике. Среднегодовые темпы роста валового национального дохода согласно пересмотренному плану в 1969-1975 гг. и в 1976- 1985 гг. были намечены в размерах соответственно 10,6 и 8,5-9,5%, а индексы промышленного производства по сравнению с базисным 1968 г. оценивались в 1975 и 1985 гг. соответственно в 392 и 945- 1074. По новой оценке потребность в энергии в переводе на нефть в 1975 и 1985 гг. соответственно составит 438 млн. м3 и 933- 1029 млн. м3, т. е. увеличится по сравнению с 1968 г. в 2,1 и 4,4- 4,8 раза (табл. 28-V).  

Это видно из сопоставления действительности с прогнозами, составленными такими известными организациями, как РЭНД корпорейшн, Комиссия 2000 года, Ресурсы для будущего, Гуд-зоновский институт, а также рядом буржуазных ученых.  

Статистические данные, которые могут быть полезны в качестве отраслевых данных в динамике, уже упоминались в настоящей книге. В главе 6 рассмотрены межфирменные сопоставления с использованием информации "Robert Morris Asso iates". Если учесть колебания потоков средств в течение достаточно продолжительного периода времени, включающего полный экономический цикл в отрасли, можно исчислить стандартное отклонение потоков средств. Затем нетрудно рассчитать для каждой отрасли коэффициент вариации , который, при задании конкретного доверительного интервала , позволит исчислить вероятность нехватки поступления средств по сравнению с прогнозом, составленным аналитиком на основе методов, описанных в главах 7 и 8.  

Приведем теперь прогнозы мирового потребления газа . Как и прогнозы потребления энергии в целом, они также изменяются в достаточно широких пределах. Например, в Отчете IIASA приведена вилка прогнозов, в несколько раз превосходящая минимальный прогноз, что показывает значительную неопределенность долгосрочных прогнозов . Расхождение вариантов прогнозов, составленных различными организациями, бывает весьма значительным . Это в основном обусловлено разным пониманием высоких и низких сценариев, входные данные для которых не всегда оговариваются. Диапазон, в котором происходит расхождение прогнозируемых величин, может достигать нескольких сотен процентов. Это еще раз свидетельствует о необходимости создания "прозрачной" прогнозной системы, позволяющей гибко учитывать различные сценарии мирового или регионального развития.  

Ключом к такому прогнозу являются показатели будущей динамики компании в целом, а среди них наиболее важны оценки объемов сбыта и норм чистой рентабельности (коэффициент, выражающий соотношение чистой прибыли и валовой выручки. - Прим. науч. ред.). Один из способов построения прогноза сбыта заключается в предположении о том, что компания будет функционировать так же, как и в прошлом, и поэтому необходимо просто экстраполировать ее прошлые тенденции. Например, если в прошлом объемы реализации продукции у компании росли на 10% ежегодно, при таком подходе к прогнозированию можно предположить, что и в будущем они будут расти именно этим темпом. Конечно, если имеются какие-то данные общеэкономического или отраслевого характера о том, что объемы сбыта у компании будут расти быстрее или, наоборот, медленнее, чем в прошлом, прогноз должен быть скорректирован. Скорее всего, этот наивный, упрощенный подход к прогнозированию будет столь же эффективен, сколь и прогнозы, составленные на базе более сложных методов. Как правило, прогноз объемов сбыта охватывает период от одного до трех лет попытка продлить его за эти пределы ведет к росту неопределенности и резко снижает качество прогноза.  

Приковав к себе менеджеров "золотыми цепями", Дженин способен создать напряжение, которое движет фирму вперед. "Ключ к системе, - поясняет один из менеджеров компании, - это прогноз прибыли ". Как только прогноз составлен, рассмотрен и согласован, менеджер обязан отчитаться перед Дже-нином о его выполнении. Именно так возникает напряжение, от которого зависит успех. Напряжение пронизывает всю компанию, вызывая честолюбивые устремления, возможно даже возбуждение, но всегда с примесью страха что произойдет, если цель не будет достигнута 14  

Прогнозы полезны для планирования и осущест- изменения, что основанный на опыте прогноз бу-вления деловых операций только в том случае, дет бесполезным Дают ли данные по подобным если компоненты прогноза тщательно продуманы, продуктам (или вариантам развития) основания а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откро- для составления прогноза о судьбе вашего продух-вен но названы. та Насколько просто или недорого можно будет Существует несколько способов сделать это получить надежную информацию об опыте прошлого   научно обоснованную                         Маркетинг менеджмент (1998) -- [

При разработке прогноза сбыта важны комплексный подход, использование одновременно нескольких методов прогнозирования и сопоставления полученных результатов. Среди этих методов наиболее распространенными являются следующие:

1. Опрос группы руководителей различных служб и отделов компании. Предварительно эти руководители должны получить соответствующую информацию относительно анализа рынка. В таком случае прогноз сбыта представляет собой нечто «среднее» из взглядов и наметок опрашиваемой группы руководителей. Подобный метод составления прогноза наиболее подходит для новых предприятий, не имеющих достаточно опыта в использовании других методов. Этот метод применим и тогда, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта тех или иных видов изделий.

2. Обобщение оценок отдельных торговых агентов компании и руководителей ее сбытовых подразделений. В этом случае анализ рынка дополняется мнением тех, кто непосредственно ощущает реакцию потребителей, острее всего чувствует малейшие колебания потребительских предпочтений. Принимается в расчет здесь и региональный аспект: отдельные работники или руководители сбыта могут предоставить дополнительную информацию об особенностях реализации тех или иных изделий в разных районах страны. Соответственно точность оценок при таком методе выше, чем при первом. Но организация подобной работы сопряжена с большими накладными расходами (прежде всего с дополнительными затратами на оплату труда специалистов и аналитиков, на обработку данных и т.п.). И хотя фирмы, которые дорожат своей маркой (особенно речь идет о ведущих промышленных компаниях с производством мирового класса или стремящихся стать таковыми), никогда не скупятся на них, часто требуется разработка специальных процедур контроля и бюджетирования этих расходов. В противном случае точность прогноза может негативно отразиться на финансовом положении предприятия.

3. Прогнозирование на базе прошлого оборота. В этом случае данные о сбыте за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятного сбыта в будущем. Предполагается, что оборот следующего года превысит или будет ниже оборота нынешнего года на определенную величину (обычно берется процентное увеличение к данным за предыдущий год по так называемому принципу «от достигнутого»).Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, с вялотекущим НТП, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко. Типичнейшим примером такой отрасли является коммунальное хозяйство. Применяя данный метод, невозможно учесть быстрые изменения в характере коммерческой деятельности, в структуре потребительского спроса и т.п. Что же до конкуренции, то ее степень здесь вообще не учитывается.

4. Анализ тенденций и циклов, факторов, вызывающих изменения в объеме сбыта. Прогноз сбыта основывается на выявлении с помощью анализа рынка вероятностных тенденций и статистически значимых факторов, лежащих в их основе. Обычно в расчет принимаются следующие основные факторы: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта компании, возможные влияния забастовок, технические сдвиги, появление на рынке новых конкурентов. Этот метод наиболее предпочтителен при составлении долгосрочных прогнозов.Статистические закономерности, выявленные тенденции и зависимости на протяжении многих лет нивелируют действие случайных и второстепенных факторов. Вместе с тем, с помощью этого метода трудно прогнозировать на период менее 3-5 лет, слишком малы выборка, массив обрабатываемой статистической информации, а также период проявления действия циклических колебаний. Этот метод наиболее пригоден в капиталоемких отраслях промышленности.

5. Корреляционный анализ, т.е. определение статистически значимых факторов влияния на сбыт продукции компании. Он логически дополняет предыдущий метод, но основывается на более сложном научном инструментарии статистического анализа рынка. Обычно в рамках специальных обследований определяется теснота корреляционной связи между уровнем сбыта предприятия и различными сторонами хозяйственной деятельности, влияние на сбыт которых может быть логически доказано или обосновано. Таким образом, выявляются и ранжируются (по степени влияния) наиболее значимые факторы, в зависимости от которых в будущем может меняться объем сбыта. Следует заметить, что такой метод прогноза обязательно требует серьезных специальных и комплексных, а значит, и достаточно дорогостоящих, не всегда экономически оправданных, исследований рынка. Наиболее точные результаты, тем не менее, с помощью этого метода могут быть получены в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнктуре отраслях.