Müügiprognoosi koostamisel on oluline integreeritud lähenemine, kasutades korraga mitut prognoosimismeetodit ja võrreldes saadud tulemusi. Nende meetodite hulgas on kõige levinumad järgmised:

1) Eksperthinnangu meetod (sh juhtide rühma arvamus ja müügitöötajate arvamuste kombinatsioon). See prognoosi tegemise meetod sobib kõige paremini uutele ettevõtetele, kellel pole piisavalt kogemusi muude meetodite kasutamises. Seda meetodit saab kasutada ka siis, kui puuduvad üksikasjalikud arvutused turu olukorra kohta, puudub täielik statistika teatud tüüpi toodete müügisuundumuste kohta.

2) Trendide ja tsükli ekstrapoleerimine. Selle meetodi kasutamisel on vead vältimatud, kuid müügiprognoosides kasutatakse seda alati, sotsiaalmajanduslike nähtuste tagajärgede prognoosimise madal protsent ei aita kaasa kõrgele prognoosi täpsusele. Selle meetodi rakendamine on võimalik, kui analüütiku käsutuses on tohutul hulgal teavet ettevõtte erinevate tegevusvaldkondade kohta viimase 10 aasta jooksul.

Selle meetodi kasutamine põhineb järgmistel tehnikatel:

A) Liikuvate keskmiste määratlus.

Toodete müügiskeemil on enamasti spastiline iseloom. Vaatluste tulemuste keskmistamine võimaldab teil aja jooksul luua müügikõvera. Keskmistatakse sobiv arv vaatlusi. Kasutada võib veerandit, mis tähendab kolme esimese tulemuse liitmist ja summa kolmega jagamist. Seejärel liidetakse teise, kolmanda ja neljanda vaatluse tulemused ja jagatakse kolmega jne. Tulemuseks on kvartali liikuv keskmine. Koostatud ajakava tulevaste müügiväärtuste määramiseks.

B) Siluvad mudelid.

Aja jooksul tehakse rohkem vaatlusi ja määratakse ennustusvigade suurus. Samas tundub tuleviku ennustamisel ratsionaalne arvestada minevikuvigadega. Üks võimalus on lisada eelmise kuu tegelikule müügile fikseeritud protsent eelmise kuu veast ja kasutada tulemust järgmise kuu ennustamiseks. Selle meetodi abil saab üsna häid lühiajalisi prognoose. Sellised prognoosid on kasulikud tootmise planeerimisel ja varude juhtimisel, kuid praktiliselt ei ole rakendatavad finantsplaneerimisel.

3) Prognoosimine tellimuste portfelli kohta, see tähendab potentsiaalsete toodete ostjate olemasolevate või eeldatavate tellimuste põhjal, mis on kõrgtehnoloogilistes tööstusharudes müügimahu kujundamisel eelistatav. Selle meetodi rakendamine nõuab eriuuringuid peamiste selle ettevõtte tooteid tarbivate tööstusharude kohta, olulise statistilise ja faktilise materjali kogumist ja töötlemist. Seda meetodit eelistatakse tooraine- ja energiakompleksi sektorites, samuti komponente ja kooste tootvates ettevõtetes.

4) Korrelatsioonianalüüs ehk ettevõtte toodete müüki mõjutavate statistiliselt oluliste tegurite määramine. Korrelatsiooniseose abil tehakse kindlaks müügitaseme ja ettevõtte majandustegevuse erinevate tulemuste vahelise seose tihedus, mille mõju müügile on loogiliselt tõestatav ja põhjendatav. Seega selgitatakse välja ja järjestatakse olulisemad tegurid (vastavalt nende mõju astmele), millest sõltuvalt võib müügimaht tulevikus muutuda. See meetod nõuab spetsiaalseid ja kulukaid uuringuid. Kõige täpsemad tulemused on võimalik saada kõige stabiilsemates majandussektorites.

Konkreetse meetodi rakendamise tulemuslikkus sõltub täielikult konkurentsitingimustest ja ettevõtte majandustegevuse spetsiifikast ning seda saab määrata ainult üldiste turu-uuringute süsteemis. Turundusele orienteeritud ettevõtetes tehakse mitmeid prognoose erinevatel meetoditel (3-4 meetodit). Seejärel võrreldakse saadud hinnanguid, et teha kindlaks hinnangutes tekkivad erinevused. Enamasti peetakse prognoosi õigeks, kui hinnangulise ja tegeliku müügi vahe ei ületa 5%. Kui need lahknevused on olulised (müügiprognoosi näitajate väärtuste hajumine erinevatel meetoditel ületab 10%), siis suure tõenäosusega tehti müügiprognoosi koostamisel mis tahes meetodil vigu.

Prognoosimine- tegevused, mille eesmärk on ettevõtte edasise arengu võimalike alternatiivide väljaselgitamine ja uurimine. Peamine roll on siin pandud toodete müügi prognoosimisele. Prognoosi põhieesmärk on välja selgitada turuolukorda mõjutavate tegurite trendid.

Prognoosides eristavad nad tavaliselt lühiajalisi prognoose - 1 - 1,5 aastaks, keskmise tähtajaga - 4-6 aastaks ja pikaajalisi - 10-15 aastaks.

Põhirõhk on lühiajaline prognoosimine tehakse tootmismahu, pakkumise ja nõudluse, hinnataseme ja -indeksite, valuutasuhete ja krediiditingimuste muutuste kvantitatiivsel ja kvalitatiivsel hindamisel. Arvesse võetakse ka ajutisi juhuslikke tegureid.

keskmise tähtajaga ja pikaajaline prognoosimine põhineb prognooside süsteemil - nõudlus ja pakkumine, keskkonnakaitse piirangud, rahvusvaheline kaubandus.

Prognoosimisvahenditena kasutatakse formaliseeritud kvantitatiivseid meetodeid (faktoriaalne, statistiline analüüs, matemaatiline modelleerimine), eksperthinnangu meetodeid, mis põhinevad antud toote ja turu spetsialistide kogemustel ja intuitsioonil.

Ettevõtete tegevuses on kõige olulisemad prognoosid müügiprognoosid, mille väljatöötamisel saab kasutada järgmisi põhimeetodeid:

• küsitlus ettevõtte erinevate talituste ja osakondade juhtide rühmas, sama hästi kui ettevõtte üksikute müügiagentide ja selle müügiosakondade juhtide hinnangute üldistamine - prognoos on nende arvamuste keskmine. Meetodit kasutatakse uute ettevõtete puhul, kellel pole kogemusi muude meetodite kasutamises, ja ka siis, kui puudub üksikasjalik teave turu arengusuundade kohta. Selle meetodi raames on võimalik arvestada nõudluse piirkondlikke iseärasusi ja ettevõtte toodete müügitingimusi;
• prognoosimine varasema käibe põhjal - määratakse aruandeaasta müügi kasvutempo võrreldes eelmisega ning eeldatakse, et saavutatud kasvumäärad säilivad ka järgmisel aastal:
  Järgmise aasta käive = Aruandeaasta käive x (Jooksva aasta käive: Eelmise aasta käive).
  Meetodit kasutatakse stabiilse turukeskkonna, veidi muutuva sortimendi, vähese käibe kõikumise ning loid teaduse ja tehnika arenguga turgudel;
• suundumuste, tsüklite ja müüki mõjutavate tegurite analüüs. Olulisemad tegurid on: ettevõtte pikaajalised kasvutrendid, äritegevuse tsüklilised kõikumised, hooajalised müügimuutused, tehnilised nihked, uute konkurentide esilekerkimine jne. Meetodit kasutatakse pikaajaliste prognooside tegemiseks ajavahemikuks kl. vähemalt 3-5 aastat ja on kõige enam rakendatav kapitalimahukates tegevustes;
• korrelatsioonianalüüs - täiendab eelmist meetodit, kuid põhineb keerukamate statistilise analüüsi meetodite kasutamisel. Selgub müügitaseme ja seda mõjutavate erinevate tegurite vahelise seose tihedus, mille alusel järjestatakse tegurid olulisuse astme järgi. Meetod nõuab suuri kulutusi, mis on seotud põhjaliku turu-uuringuga ja annab kõige täpsemad tulemused stabiilse konjunktuuriga turgudel;
• prognoosimine ettevõtte müügi "turuosa" alusel Müük on prognoositud protsendina ettevõtte turuosast selles valdkonnas. Arvutatakse välja ettevõtte osakaal kogu müügist turul. Meetodi kasutamisel on oluline olla kindel turu kui terviku müügiprognoosi täpsuses ning mitte arvestada hinnavälise konkurentsiga;
• lõppkasutuse analüüs— prognoos põhineb ettevõtte põhiklientide eeldatavatel tellimuste mahtudel. Üldine müük ületab selle näitaja tavaliselt teatud protsendi võrra. Meetod eeldab uuringuid peamiste ettevõtte tooteid tarbivate tööstusharude kohta ning on eelistatuim tooraine- ja energiakompleksi sektorites ning valmistooteid ja komplekte tootvates ettevõtetes;
• tootevaliku analüüs- koondatakse üksikute tooteliikide müügiprognoosid ja need moodustavad ettevõtte planeeritava käibe. Meetod sobib mitmekesistele ettevõtetele; selle täpsus sõltub iga tooteliigi turu üksikasjalikust uuringust;
• prooviturundus -üks täpsemaid lähenemisviise müügiprognoosile. Uut toodet ja selle turuleviimise süsteemi (hinnad, reklaamitüübid, turustuskanalid, pakendi tüüp) testitakse väikesel piirkondlikul turul ning seejärel jagatakse teave selle müügimahu kohta kogu müügile. ettevõtte turg;
• standardsed tõenäosusjaotuse meetodid- kolme tüüpi müügiprognoosid määratakse ekspertmeetodil: O - optimistlik prognoos; AT - kõige tõenäolisem prognoos; P - pessimistlik hinnang müügiprognoosile. Järgmisena arvutatakse valemi abil müügiprognoosi eeldatav väärtus (C).

C \u003d (O + 4 V + P): 6.

Standardhälve (CO) arvutatakse kui C0 = (0 − P): 6. Vastavalt üldisele statistikateooriale jääb muutuja kõige tõenäolisem väärtus - müügimaht tõenäosusega 95% piiresse. C ±2 SD.

Konkreetse meetodi rakendamise efektiivsus sõltub ettevõtte spetsiifikast. Tavaliselt loetakse prognoosi paikapidavaks, kui tegeliku käibe kõrvalekalle planeeritust ei ületa 5%.

Müügiprognoos on aluseks ettevõtte toodete tootmise ja müügi plaani koostamisel.

Vastavalt CES-i koostatud prognoosidele on ühisturu riikide energiavajadus perioodil 1970-1985. kasvab enam kui kahekordseks – kuni umbes 1,8-2,0 miljardi tonnini standardkütuse osas ning keskmine aastane kasv on umbes 5%. Tööstuse osakaal kogutarbimisest on hinnanguliselt 55%, kodumajapidamiste sektor 32% ja transport 13%. Ühisturu riikide kütusebilansi struktuur 1985. aastaks on järgmine (%) nafta - 65 maagaas - 15 tahkekütus - 9 tuuma- ja hüdroenergia - 11.

AIT juhtimisülesannete hõlmatuse astme järgi eristatakse elektroonilist andmetöötlust, arvuti kasutamisel ilma juhtimisprotsesside metoodikat ja korraldust revideerimata töödeldakse andmeid üksikute majandusprobleemide lahendamise ning juhtimise automatiseerimisega. Teisel juhul kasutatakse arvutusvahendeid, sealhulgas superarvuteid ja personaalarvuteid funktsionaalsete probleemide integreeritud lahendamiseks, regulaarse aruandluse moodustamiseks ning juhtimisotsuste ettevalmistamiseks teabe- ja võrdlusrežiimis töötamiseks. Sellesse rühma võib kuuluda ka AIT otsustustugi, mis näeb ette mudelite ja PPP laialdase kasutamise analüütiliseks tööks ja prognooside kujundamiseks, äriplaanide koostamiseks, uuritavate protsesside kohta põhjendatud hinnangute ja järelduste koostamiseks, suvalise majanduspraktika nähtusteks. Sellesse rühma kuuluvad ka shi-

V. Kontrollige, kas hinnad on lähedased viienda laine prognoosidele

Ajaliselt joondatud ribasid on palju lihtsam programmeerida, kuid need ei ole analüüsi jaoks nii head kui turupõhised ribad. Võtame näiteks võlakirjad. Ehkki võlakirjaturg avatakse kell 8.20, lõpetades oma esimese pooltunni tegelikult kell 8.50, alustaksid ajaga joondatud tulbad selle turu mõõtmist kell 8.00 ja esimese takti lõpp kell 8.30. Sellisel juhul sisaldab esimene pool tundi (8 00-8 30) vaid 10 minutit turult pärit tegelikke andmeid. Teine pooltunni riba sisaldab teavet ainult 20 minuti kohta tunni esimesest poolest ja 10 minutit kauplemistunni teisest poolest. Teine näide aja järgi joondatud ribadest, mis annavad "vale" kõrgeid, madalaid ja viimaseid andmeid, on tunni S P. Sel juhul sisaldab esimene tunni S P riba teavet kella 9.00–10.00, kuigi algab alles kell 930 Teine tund algab kell 1000, lõppedes hommikul kell 1100, õige alguse asemel kell 1030 ja lõpeb hommikul kell 1130. Ilmselgelt, kui nende päevasiseste graafikute kõrged, madalad ja viimased andmed on "valed", on ka kõik nende põhjal tehtud prognoosid valed. Ära lase rahulolutundel end pimestada. Mõned kauplejad on aastaid kasutanud ajaga joondatud ribaarvutusi keskmisest madalamate tulemustega. Paljudel neist kauplejatest pole absoluutselt aimugi, kuidas neid ennustusi tehakse. Kinnitan teile, et indikaatorite kehv jõudlus võib tuleneda pigem ebasobivatest andmetest, mille alusel need on arvutatud, mitte näitajate endi ebatäiuslikkusest või kaupleja valesti mõistmisest nende kasutamise reeglitest.

See prognoos põhineb Vene Föderatsiooni majandusministeeriumi prognoosil

Sellest tulenevalt ei ole ekspertide enamuse üksmeel alati hinnangute usaldusväärsuse kriteeriumiks. Seetõttu on vaja hoolikalt valida eksperdid. Fakt on see, et paljude, eriti mittestandardsete küsimuste arutamisel, näiteks turuolukorra prognoosimisel ebastabiilsetes poliitilistes ja majanduslikes tingimustes, peaksid osalema kõrgelt kvalifitseeritud eksperdid. Keskmiste ekspertide prognoosid põhinevad parimal juhul traditsioonilistel harjumuspärastel hinnangutel, kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistid aga avastavad ja hindavad peidetud tegureid.

Näiteks võivad imikutoidu tootjad arvata, et nende müük sõltub sündivusest (kas nad teevad). Ekskavaatorite müük sõltub elamuehituse mahust. Seega on vaja koguda andmeid konkreetse tootega seotud sektorite/majandusharude kohta ning analüüsida selle teabe seost selle müügiandmetega. Puuduseks on see, et saad kasutada vale suhet või mitut erinevat näitajat korraga. See meetod on aga kasulik mõningate suundumuste selgitamiseks ja isegi aegridade või subjektiivsete hinnangute abil tehtud prognooside testimiseks.

Kogemuspõhises prognoosis arvessevõetavad tegurid peaksid muutuma mitte ainult teatud aja jooksul tekkivate trendide mõjul, vaid ka üldiste äritingimuste hindamise tulemusena. See kajastub kviitungites, läbimõeldud muudatustes müügitingimustes või krediidipoliitikas. Selle lähenemisviisi täiustamiseks on eeldusi, kui geograafiliste piirkondade, tarbijate või turustuskanalite praktikas on olulisi erinevusi.

Mõned turundajad kritiseerivad aga selliste turunduskatsete tulemuste põhjal tehtud prognooside usaldusväärsust. Nende negatiivse suhtumise peamiseks põhjuseks on see, et ostja käitumisomadusi ja tema valikut mõjutab suuresti keskkond, milles ost sooritatakse. Antud juhul pole asi reaalsusest kaugel.

Tabelis on toodud täielik müügiprognoos, mida paljud ettevõtted eelarve koostamisel kasutavad. Pange tähele, et esimese kvartali müük on üksikasjalik, et näidata eeldatavat müüki igal kolmel kuul. Prognoos (mida mõnikord nimetatakse ka müügieelarveks) avalikustab eeldatava müügi toote ja piirkonna kaupa. See üldine prognoos on liitprognoos, mis põhineb müügiprognoosidel iga piirkonna kohta, kus tooteid müüakse.

Teine meetodi puudus avaldub suurtes ettevõtetes. Seega, kui kombineeritud prognoosi igal tasandil (s.o müügiagentide, piirkonnajuhtide tasandil) tehakse prognoose liiga suure hulga juhuslike näitajatega (näiteks alahindamine), siis tippmüügijuhi koostatud kombineeritud prognoos võib tekkida. olla sisuliselt kasutu. Sellest puudusest saab üle, määrates prognoositulemuste juhuslikkuse astme ja kasutades varasematel tulemustel põhinevat parandust või motiveerides kõiki müügiagente tegema realistlikumaid prognoose.

Enamasti määrab vajaduse alusel välja töötatud prognoos vajaliku arengu ülempiiri. Alumise piiri seab kirjeldava lähenemise alusel arvutatud prognoos ja keskmise "lünga" täitmise programmi väljatöötamisega koostatud prognoos.

Seega saab vahetuskursside muutuste ennustamiseks kasutada vaatlusi inflatsiooni suhtelise taseme või selle põhjuste kohta (näiteks erinevused rahapakkumise kasvutempos). See lähenemisviis ei sobi aga lühiajaliste vahetuskursi prognooside jaoks. Hinnad võivad pariteedil põhinevatest prognoosidest erineda

Joonise fig. 4.3(6) järeldub, et meie finantsjuhi optimistliku prognoosi kohaselt peaksid finantstehingu kulud (st potentsiaalsed kahjud), mis tekivad hetkel t=0, end ära tasuma ajal t, mil t lõpeb. sest selle optimistliku prognoosi kohaselt saavutatakse vajalik kasumitase. Sarnased ajahetked kasumi moodustumise protsessi pessimistliku prognoosi jaoks on näidatud joonisel fig. 4.3(6) läbi TJ ja vastavalt. Jätkame oma joonisel paksude nooltega finantstehingu käigus kasumi muutmise protsessi tegeliku trajektoori tähistamist. Noolte liigenduspunktid joonisel fig. 4.3(6) tähistavad jooksvate juhtimisotsuste tegemise hetki, mis muudavad reaalse protsessi voolu suunda.

Prognoosimine geeniusega. See meetod põhineb ideel leida geenius ja saada temalt intuitiivne prognoos. See meetod välistab ratsionaalsete ja täpsete meetodite kasutamise. Geeniuse tehtud prognoosi ei saa kontrollida, mis on turutingimustes tegutseva ettevõtte (firma) jaoks täis suuri probleeme.

Peamine erinevus seisneb erinevate finantsanalüüsi meetodite kasutamises investeerimisprojektide ja äritegevuse hindamisel (rahavoogude arvutamine, nüüdisväärtuse arvutamine, riskide hindamine jne), kuna arvestusmeetodid ei anna piisavat kirjeldust käimasolevatest ja oodatavatest protsessidest. tulevikus. Finantsanalüüsi meetodite kasutamine ei ole aga sageli võimalik ilma ettevõtte finantsplaneerimise osana koostatud raamatupidamisdokumentide ja asjakohaste prognoosideta.

NLKP direktiivdokumentides töötati välja meetmete kogum juhtimise edasiseks täiustamiseks. Selles aspektis on eriti oluline majandusreformi väljatöötamine uute planeerimispõhimõtete ja majanduslike stiimulite alusel sotsiaalse tootmise arendamiseks.kõigis rahvamajanduse lülides on kaasaegse arvutitehnoloogia ning majandus- ja matemaatiliste valdkondade laialdane kasutamine. meetodid ja töötavate inimeste üha laiem kaasamine juhtimisse. Selles etapis rakendatakse

Erinevate riikide valuutavahetuse osakaal. Enamiku maailma valuutade puhul kõiguvad need kursid pidevalt, peegeldades muutuvat olukorda valuutaturgudel. Vahetuskursside kõikumine mõjutab otseselt kogu maailmakaubanduse arengut, kuna erinevate riikide turgudel kaupade ostmise või müümise tasuvus muutub. Seetõttu on konkreetse riigi ettevõttega väliskaubanduslepingu sõlmimise otstarbekuse otsustamiseks soovitatav kasutada teavet valuutakursside muutuste prognooside kohta lepingu täitmise ja maksete tegemise hetkeks. Valuutaturgudel valuutatehinguid tegevatele pankadele, aga ka äriettevõtetele tegelevad selliste prognooside tegemisega kümned ettevõtted üle maailma.

Vaatlusaluseid meetodeid kasutatakse pikaajalises ja jooksvas planeerimises, kuid neist ei pruugi piisata pikaajaliste prognooside tegemisel, kui pole veel täpselt teada, millised on seadmed, tehnoloogia, tootmiskorralduse vormid. Seetõttu kasutatakse prognoosimisel lisaks veel mitmeid meetodeid.

Asjaomased eksperdid on välja töötanud mitmeid spetsiifilisi meetodeid prognooside koostamiseks ja kvaliteedi parandamiseks. Tabelis. 8.2. kirjeldab lühidalt peamisi prognoositüüpe, mida sageli kasutatakse koos organisatsiooni tegevuse planeerimisega. Prognoosimise tulemused sisalduvad organisatsiooni eesmärkides, mille määrab juhtkond.

Prantsuse majanduse arengu programmi koostamise käigus töötati välja prognoosid perioodiks kuni 1985. aastani. Tabel. 16-V annab prognoosi Prantsusmaa energiabilansist kuni 1985. aastani.

Kuid pärast selle prognoosi koostamist jõudis energiavajadus juba 1968. aastal 1970. aastaks eeldatud tasemeni. See tõi kaasa vajaduse energiaprognoosi muuta. Rahvamajanduse kogutulu keskmine aastane kasvutempo parandatud kava järgi aastatel 1969-1975. ja aastatel 1976-1985. olid planeeritud vastavalt 10,6 ja 8,5-9,5% ning tööstustoodangu indeksid võrreldes 1968. aasta baasaastaga hinnati 1975. ja 1985. aastal. 392 ja 945-1074 vastavalt. on vastavalt 438 mln m3 ja 933-1029 mln m3, st suureneb võrreldes 1968. aastaga 2,1 ja 4,4-4,8 korda (tabel 28-V).

Seda võib näha tegelikkuse võrdlusest selliste tuntud organisatsioonide nagu RAND Corporation, 2000 Commission, Resources for the Future, Hudson Institute ja mitmete kodanlike teadlaste prognoosidega.

Selles raamatus on juba mainitud statistilisi andmeid, mis võivad olla kasulikud tööstuse andmetena aja jooksul. 6. peatükis käsitletakse ettevõtetevahelisi võrdlusi, kasutades Robert Morris Associatesilt saadud teavet. Arvestades rahavoogude kõikumisi piisavalt pika aja jooksul, sealhulgas kogu majandustsüklit tööstuses, on võimalik arvutada rahavoogude standardhälve. Seejärel on lihtne arvutada iga majandusharu jaoks variatsioonikoefitsient , mis võimaldab konkreetse usaldusvahemiku korral arvutada vahendite nappuse tõenäosuse võrreldes analüütiku prognoosiga, mis põhineb artiklis kirjeldatud meetoditel. 7. ja 8. peatükk.

Tutvustame nüüd maailma gaasitarbimise prognoose. Nagu ka prognoosid energiatarbimise kohta üldiselt, varieeruvad need ka üsna laias vahemikus. Näiteks IIASA aruanne näitab miinimumprognoosist mitu korda kõrgemat prognooside kahvlit, mis näitab pikaajaliste prognooside olulist ebakindlust. Erinevate organisatsioonide koostatud prognoosivariantide lahknevus võib olla üsna märkimisväärne. See on peamiselt tingitud erinevatest arusaamadest kõrgetest ja madalatest stsenaariumitest, mille sisendid pole alati täpsustatud. Vahemik, milles prognoositud väärtuste vahel esineb lahknevusi, võib ulatuda mitmesaja protsendini. See annab taas tunnistust vajadusest luua "läbipaistev" prognoosisüsteem, mis võimaldab paindlikult kaaluda globaalse või regionaalse arengu erinevaid stsenaariume.

Sellise prognoosi võtmeks on ettevõtte kui terviku tulevase dünaamika näitajad ning nende hulgas on kõige olulisemad hinnangud müügimahtudele ja puhaskasumi marginaalidele (puhaskasumi ja brutotulu suhet väljendav koefitsient. - ca. . teaduslik väljaanne). Üks võimalus müügiprognoosi koostamiseks on eeldada, et ettevõte toimib samamoodi nagu varem, ja seega peate lihtsalt selle varasemate suundumuste põhjal ekstrapoleerima. Näiteks kui varem kasvasid ettevõtte müügimahud aastas 10%, siis sellise prognoosimiskäsitluse juures võib eeldada, et tulevikus need kasvavad sellises tempos. Muidugi, kui on majandus- või tööstusandmeid, et ettevõtte müügimahud kasvavad varasemast kiiremini või vastupidi aeglasemalt, tuleks prognoosi korrigeerida. On tõenäoline, et see naiivne, lihtsustatud lähenemine prognoosimisele on sama tõhus kui keerukamatel meetoditel põhinevad prognoosid. Müügiprognoos hõlmab reeglina ühe kuni kolme aasta pikkust perioodi, mille pikendamine nendest piiridest välja toob kaasa ebakindluse suurenemise ja vähendab järsult prognoosi kvaliteeti.

Aheldades juhte kuldsete kettidega, suudab Jenin luua pingeid, mis viivad ettevõtte edasi. "Süsteemi võti," selgitab üks ettevõtte juhte, "on kasumiprognoos." Kui prognoos on tehtud, üle vaadatud ja kokku lepitud, peab juht Jen-ninile selle elluviimise kohta aru andma. Nii tekibki pinge, millest sõltub edu. Pinged läbivad kogu ettevõtet, tekitades ambitsiooni, võib-olla isegi elevust, kuid alati varjundis hirmuga, mis juhtub, kui eesmärki ei saavutata 14

Prognoosid on kasulikud muudatuste kavandamisel ja elluviimisel, mis kogemuspõhiselt ennustavad tulevast äritegevust ainult siis, kui see on kasutu Tehke sarnaseid andmeid, kui prognoosi komponendid on hoolikalt läbi mõeldud, tooted (või arendusvõimalused) õigustavad ja prognoosis sisalduvad piirangud , avatud oma produh-veenide saatuse ennustamiseks, kuid nimega. kui lihtne või odav see on Varasemate kogemuste kohta usaldusväärse teabe saamiseks on mitu võimalust                     

Prognoosi tegemine

Kehtivuse tõendamine kriteeriumiga tähendab, et testi tulemusi saab kasutada ennustuste vormis järelduste tegemiseks. Seetõttu nimetatakse nende tõendite kogumiseks kasutatavat põhiprotseduuri prognoosimiseks ( ennustav disain).Korrelatsioonikoefitsient arvutatakse testitulemuste ja sama katsealuse poolt hiljem antud hinnete vahel mõne kriteeriumi alusel. Just seda protseduuri kasutati joonisel fig 2 graafiliselt kujutatud näites. 3.3: leitud aritmeetilise testi tulemuste vahel leiti korrelatsioon enne koolitusele pääsemine ja juhtide antud hinded pärast kaks nädalat kutseõpet.

Ennustamist peetakse traditsiooniliselt eelistatud viisiks kriteeriumi kehtivuse kohta tõendite hankimiseks, kuid selle praktilisel rakendamisel on teatud puudused. Peamine neist on seotud katsealuste normaalse jaotuse olemasoluga kogu testiskooride skaalal. Ennustusskeemi õigeks kasutamiseks on vajalik, et testi valideerimisel kasutatud valimi katsealuste tulemuste vahemik oleks täielik. Seetõttu on vaja palgata mitu madala testiskooriga kandidaati. Üsna raske on tööandjaid selle nõude vajalikkuses veenda. Kui testi kasutatakse töökoha valimiseks, on loomulik eeldada, et madala testitulemuse saanud inimesed ei suuda head tööd teha – miks neid siis palgata?

Teine võimalik probleem kriteeriumi kehtivuse ennustamisel on see, et katseandmete (ennustusmuutuja) kogumise ja kriteeriumiandmete kogumise vahele jääb teatud aeg. Kuna käitumuslikke ennustusi laiendatakse kaugemasse tulevikku, väheneb nende täpsus oluliselt (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry & Noon, 1990). See probleem võib eriti mõjutada järelevalvereitinguid, mis näivad olevat sellistes uuringutes kõige sagedamini kasutatavad kriteeriumid, kuna need tehakse kindlal ajahetkel ja on seotud konkreetse töö tulemuslikkusega. Üks võimalus sellest probleemist mööda hiilida on paralleeli kasutamine (samaaegselt) skeemid kehtivuse tõendamiseks kriteeriumi alusel.

Tee spordiennustused ilma esialgne analüüs ja tulemuse prognoosimine, võib-olla kihlveokontori mängijate kummalisem otsus. Pika distantsi jooksul positiivse tulemuse saamiseks peate ennustama kohtumise tulemust ja alles seejärel otsustama, kas panustada sellele või mitte. Selles artiklis jagame praktilisi näpunäiteid, räägime teile, kuidas teavet õigesti analüüsida ja ennustada matšidele, samuti anda selge toimingute algoritm.

Spordivõistluste ennustamine pole lihtne ülesanne. Prognoosimine ise on pidev analüüs. Lisaks sellele, et peate töötlema tohutut teabevoogu, peate suutma seda sortida ka tähtsuse järgi, samuti "tükkideks sorteerida". See on võrreldav suure raamatukoguga. Teieni on toodud tohutult palju raamatuid, peate sorteerima žanri, autori, olulisuse järgi (ebahuvitavad teosed saab ju eemaldada) või mõne muu funktsiooni ja parameetri järgi, pane kõik riiulitele ja millal olete palutakse raamat välja anda, peate mõne sekundi pärast aru saama, kus see on. Prognoosiga on samamoodi, et kõigepealt loed ja saad infot ning siis pead iga hetk selle peast välja tõmbama ja õigesti rakendama. Selline teave võib olla statistika, vigastused, treenerite ja mängijate avaldused, meeskonna eesmärgid hooajal ja konkreetsel mängul, motivatsioon ja palju muud.

Enne alustamist tasub meelde tuletada, et mängija esmane ja üks olulisemaid ülesandeid on kihlveokontori õige valik. Panusta ainult parimates kihlveokontorites! Saate lugeda, kuidas leida korralik kihlveokontor. Noh, soovitame teil pöörata tähelepanu kolmele kontorile meie reitingust: BC "WINLINE", BC "MELBET" ja BC "1XBET". Need on kvaliteetsed ja usaldusväärsed kihlveokorraldajad, mis ei tekita mängijatele probleeme ja see on kõige olulisem. Lisaks leiate nendest kihlveokontoritest palju kihlveoüritusi, laia valikut ja suurepäraseid koefitsiente.

Spordiala ja liiga valimine ennustamiseks

Kõigepealt peaksite valima spordiala, millega olete hästi kursis. Kui sulle meeldib jalgpall ja hoki, tunned mängijaid, meeskondi, nende spordialade erinevaid peensusi (ja kui sa midagi ei tea, siis pole selge, miks sa üldse panustad), siis pole mõtet ronida, sest näiteks tennis või korvpall. Muidugi on kõige parem spetsialiseeruda ühele spordialale, kuid kahe ennustamine on põhimõtteliselt kriitikavaba. Lisaks peate välja rookima need liigad ja meistrivõistlused, mida te ei tea. Näiteks kui ennustate jalgpallimatše, peate valima tippliigad (Premier League, Bundesliga, Premier League, Primera jne), mitte ronima Zimbabwe kolmandasse liigasse või Saksamaa neljandasse liigasse. Hokimängude ennustamine - vali KHL ja NHL, korvpalli ennustamine - vali NBA jne. Mis kõige tähtsam - ära hüppa ühelt spordialalt teisele ega murdu mitmele meistritiitlile. Kui teil on raskusi ja tunnete, et ausalt öeldes ei tõmba mitut spordiala, meistrivõistlusi, liigat, siis on parem nende arvu vähendada.

Prognoos koosneb neljast etapist:

1. Igat liiki teabe kogumine;
2. Info töötlemine ja sorteerimine;
3. Eelprognoosi analüüs ja koostamine;
4. Matši tulemuse ennustamine

Matši kohta teabe kogumine

Statistika

Esimeses etapis peate koguma kogu teabe matši kohta, mida vajate ennustuse tegemiseks. Kõigepealt uurige statistikat. Ärge unustage jagada kõiki näitajaid võõrsil, kodus ja üldisteks.

Kõige olulisemad näitajad:

• meeskondade viimased kohtumised;
• rivaalide viimased silmast silma kohtumised;
• turniiripositsioon;
• mängu kohta löödud väravate keskmine väärtus;
• löödud väravate keskmine väärtus mängu kohta;
• viimase viie mängu löödud väravate keskmine;
• viimase viie mängu sisse lastud väravate keskmine arv.

Tänu viimaste kohtumiste statistikale saate määrata meeskonna (mängijate) hetkevormi, löödud / vahelejäänud - samast ooperist saate hooaja mis tahes lõigu etenduse kohta rohkem teada saada. Näost silma vastasseisude ajaloo põhjal saab määrata mitmeid näitajaid, näiteks võistkondade tulemuslikkust omavahelises mängus, kui sageli vastased üksteise väravat löövad jne. Vastavalt võistkonna edetabelile saab määrata mänguvormi üldnäitaja (teatud arvu kohtumiste või hooaja kohta tervikuna), samuti tutvuda meeskonna motivatsiooni ja ülesannetega järgmiseks mänguks.

Koosseisud

Tavaliselt saavad koosseisud teatavaks poolteist tundi enne mängu algust, kuid vigastuste info põhjal võib eelseisva kohtumise koosseisudest umbkaudne ettekujutus olla. Saate võrrelda ka näiteks meeskonna kolme viimase matši koosseise.

seeria

Tõstke esile erinevad seeriad: järjestikused võidud, järjestikused kaotused, järjest löödud väravad, järjest sisse lastud väravad, katkestused ja kohtumised teemal "mõlemad löövad värava". Need on prognoosimisel kõige olulisemad näitajad.

Uudised

Lugege ajakirjandust, erilist tähelepanu tuleks pöörata huvitavatele faktidele, mitte mängijate ja treenerite väljaütlemistele. Näide huvitavast faktist: “CSKA-le” külla sõitev “Lokomotiv” ei suuda võita kümnes kohtumises järjest. Siin ilmneb kohe huvitav fakt ja statistika ja seeria, antud juhul ilma võitudeta. Sellist infot tuleb alati märgata, töödelda ja rakendada.

Motivatsioon

Üks olulisemaid tegureid on motivatsioon. Peate täpselt leidma kõik motiveerivad komponendid. Näiteks on käimas Meistrite liiga alagrupiturniiri viimane voor. Madridi Real on alagrupis kolmas, jäädes kahe punktiga maha teisel kohal olevast Mönchengladbachi Borussiast. Järgmine matš “Real” just “Borussiaga” ja “Santiago Bernabeul”. Ilmselgelt seab "kuninglik klubi" endale ülesandeks jõuda Meistrite liiga play-off'i, mitte aga Euroopa Liigasse, nii et meeskond siseneb samuti kodumaale jäävasse kohtumisse eriliste emotsioonidega.

Kordusmatšid

Kättemaksujanu on veel üks olulisemaid tegureid, mis võib matši tulemust otseselt mõjutada (umbes võrdsete vastaste puhul). Pole harvad juhud, kui meeskond pärast suurt kodukaotust end fännide ees rehabiliteerib. Kaotatud eelis ja lüüasaamine viimastel sekunditel, lüüasaamine lisaajal, lööki, lüüasaamine reeglite kohaselt mittearvestatud värava tõttu, lüüasaamine derbis - kõik need olukorrad tekitavad soovi vastasele revanši võtta.

Derby

Eraldi on vaja puudutada derbi meeskondi. Derby on võistlus sama linna või piirkonna meeskondade vahel. Vastased lähevad sellistele kohtumistele enamasti üle motiveeritult, sest võit derbis on topeltmagus, lisaks tõotab see väga sageli häid boonuseid.

Info töötlemine ja sorteerimine

Kui olete kohtumise kohta saanud piisava hulga teavet, peate viivitamatult loobuma kõigest üleliigsest ja üleliigne on see, mis ei mõjuta kuidagi mängu tulemust (prügi). Järgmiseks peate teabe struktureerima, eraldades olulised tegurid teisestest. Kõik tegurid jagunevad otsesteks, kaudseteks ja abstraktseteks.

Otsesed tegurid

otsene tegur- see on tegur, mis võib kohtumise tulemust otseselt mõjutada. Näiteks 1. meeskonna esimängija vigastus.

Kaudsed tegurid

Kaudne tegur- see on tegur, mis saab kohtumise tulemust ainult kaudselt mõjutada. Näiteks matšile kohtuniku määramine, kes punaste kaartidega ei koonerda. Seetõttu on suure tõenäosusega võistkonna 1 mängija mängus väljasaatmine, mille tagajärjel võistkond 1 võib lüüa, värava lüüa (varajase eemaldamise korral), kaotada. Praegune ilm, meeskonnasisesed intriigid, erimeelsused jne on kõik kaudsed tegurid.

abstraktsed tegurid

abstraktsed tegurid- need on sündmused mängu ajal, mida ei saa kuidagi ette näha. Näiteks mängija vigastus matši ajal, ilmastiku halvenemine (vihm, lumi), fännide müra, hea õnn ja halb õnn. Pange tähele, et tegemist on halveneva ilmaga, mitte praeguse ilmaga. Ilmastiku halvenemine on abstraktne tegur, praegune ilm on kaudne, kuid koosmõjus teistega võib muutuda ka otseseks. Ebaõnnestumise näide: mängija läheb üks ühele väravavahiga, lööb ja ta kukub posti. Näide õnnest: mängija lööb väravasse, mängija ilmub palli teele ja pall pärast tagasilööki jõuab võrku. Pange tähele, et ühe meeskonna jaoks on sama tabamus postile halb õnn, kuid teise jaoks on see õnne. Abstraktsed tegurid tuleks lihtsalt tähelepanuta jätta. Esiteks on neid peaaegu võimatu ennustada ja teiseks usume, et õnnestumiste ja ebaõnnestumiste puhul on neid matšis ligikaudu võrdne arv ning need kompenseerivad üksteist.

Meie jaoks on kõige olulisemad otsesed tegurid ja kaudsed ainult valikuliselt. Miks valikuliselt? Jah, sest kaudne tegur koos teiste kaudsete teguritega ja teatud tingimustel võib muutuda otseseks. Kui me võtame arvesse iga pisiasja ja arvutame välja sündmuse tõenäosuse, mille genereeris mõni muu sündmus, läheme hulluks. Sa ei pea isegi idiootsuseni minema.

Kuidas teha matši eelennustus?

Lisaks töötame ainult otseste teguritega (statistika, vigastused jne). Kogume kõik juhtunu kokku ja analüüsime. Selles etapis peate valima matšis sündmuse (panuse), mis teie arvates peaks juhtuma. Unustage panuse läbimise tõenäosuse arvutamine või sündmuse toimumise tõenäosuse arvutamine! Sel juhul huvitab teid järgmine: kas see sündmus juhtub või mitte, 1 või 0, vale või tõene. Loomulikult peaks panust millegagi toetama, mitte juhuslikult. Siin peate kasutama seda "raamatukogu põhimõtet", tõmbama välja väikesed tükid ja alustama pusle kokkupanemist. Peaksite saama mitte ainult prognoosi teha, vaid ka oma valikut selle kursi kasuks selgitada.

Kuidas arvutada meeskonna tugevusreitingut

Esialgse prognoosi tegemisel saab kasutada J. Milleri pakutud väga head võistkondade tugevusreitingu arvutamise süsteemi. Ideaalis oli see kirjutatud Ameerika jalgpalli mängude jaoks, kuid me kohandasime seda jalgpalli, jäähoki ja korvpalli jaoks. See süsteem töötab aga paremini suure jõudlusega spordialadel (võrkpall, korvpall, käsipall, Ameerika jalgpall jne).

Kõigepealt peate meeles pidama kahte peamist reeglit:

1. Kasutage seda süsteemi alles pärast 5-6 meistrivõistluste vooru mängimist;
2. Ärge kasutage sõprusmängude ja hooajaeelsete mängude tulemusi.

Võtad meeskonna 5 viimast kohtumist ja paned kirja löödud väravad, litrid jne. Tõmmake maha kõrgeim ja madalaim tulemus löödud väravate osas. Seejärel liidage ülejäänud kolm numbrit ja jagage kolmega. Kaitsereitingu arvutamiseks tehke sama: kriipsutage maha löödud väravate kõrgeim ja madalaim väärtus, ülejäänu, lisage ja jagage kolmega.

Näide

Rahvusliku hokiliiga Detroit Red Wings vs. Pittsburgh Penguins.

Detroidi viimased viis kohtumist:

Detroit 1:2 Anaheim
Detroit 3:4 Vancouver
Detroit 5:1 San Jose
Detroit 3:1 Florida
Detroit 3:2 Edmonton

Pittsburghi viis viimast kohtumist:

Pittsburgh 1:3 Buffalo
Pittsburgh 3:2 Arizona
Pittsburgh 6:1 Toronto
Pittsburgh 2:3 Montreal
Pittsburgh 3:1 New Jersey

Väravad lõi Detroit: 1, 3, 5, 3, 3.
Vastamata seibid "Detroit": 2, 4, 1, 1, 2.

Väravad lõi Pittsburgh: 1, 3, 6, 2, 3.
Mööda löödud litrid "Pittsburgh": 3, 2, 1, 3, 1.

Tõmbame maha 1 ja 5 eesmärki (väikseim ja suurim tulemusnäitaja) ning liidame ülejäänud kolm näitajat: 3+3+3=9. Nüüd jagame selle väärtuse kolmega: 9 \ 3 \u003d 3.

Tõmbame maha 1 ja 4 väravat (väikseim ja suurim löödud väravate näitaja) ning lisame ülejäänud kolm näitajat: 1 + 2 + 2 = 5. Nüüd jagame selle väärtuse kolmega: 5 \ 3 \u003d 1,66.

Tõmbame maha 1 ja 6 eesmärki (väikseim ja suurim tulemusnäitaja) ning liidame ülejäänud kolm näitajat: 3+2+3=8. Nüüd jagame selle väärtuse kolmega: 8 \ 3 \u003d 2,66.

Tõmbame maha 1 ja 3 väravat (väikseim ja suurim löödud väravate näitaja) ning lisame ülejäänud kolm näitajat: 3+2+1=6. Nüüd jagame selle väärtuse kolmega: 6 \ 3 \u003d 2.

Kuidas ennustada matši täpset skoori?

Tugevusreitinguga saab määrata kahe meeskonna kohtumise esialgse skoori. Proovime hinnata, kui palju punkte suudab Detroit lüüa ja millised Pittsburgh. Selleks tuleb Pittsburghi kaitsereitingule lisada Detroidi rünnakureiting ja seejärel lahutada 3 (meeskonna punktide keskmine NHL-is).

Liigade ja spordialade keskmine kogusumma:

• NHL = 3
• KHL = 2
• NFL = 20
• NBA = 100
• Jalgpall = 1

Arvutus:

"Detroit": 3+2-3 = 2
"Pittsburgh": 2.66+1.66-3 = 1.32

Kodumeeskondade puhul peaksite peaaegu alati väärtust ümardama või lisama 0,5 või 1, kuid peate vaatama vastase võõrsilmängudel löödud väravate keskmist arvu. Kui külalismeeskond annab üsna palju järele, võtke julgelt ringi. Samuti saate arvutada hooajal või vähemalt 10 mängust koosneva lõigu löödud/löödud väravate keskmise väärtuse. Meie näites ümardame mõlemad väärtused ülespoole. Ütleme nii, et Detroidil on koduväljakul 2,66/2,53 ja Pittsburghil võõrsil 2,71/2,55 väravat. “Pittsburgh” jätab teele mängu kohta mööda üle 2,5 seibi, seega tõstame “Detroidi” löödud väravate väärtust. Samamoodi loovutab Detroit kodus rohkem kui 2,5, samas kui Pittsburghil on võõrsil kõrge konversioonimäär – keskmiselt 2,71 mängu kohta.

Seega arvutasime välja, et matš "Detroit" - "Pittsburgh" võib lõppeda skooriga 2-2 või 3-2 (Piiriväärtus). Nüüd aga tuleb alustada lisainfost ja kaudsed tegurid, mis võib mõjutada koosoleku tulemust.

Kuidas ennustada viimast mängu?

Kõigepealt peame uuesti kontrollima. Kontrollige, kas olete saadud teavet õigesti tõlgendanud, kas eraldasite õigesti otsesed ja kaudsed tegurid kui jäi millestki olulisest ilma. Kas sul on õigus arvutas välja võistkondade tugevusrekordi. Edasi kontrollige, kas on uut teavet, ja kui see ilmus, siis peate sellega prognoosi tegemisel arvestama. Nüüd analüüsige, kas kaudsete tegurite kombinatsioon mõjutab panuse edukat läbimist. Näiteks kui neid on palju, siis vaadake, kas neil on midagi ühist. Kas see poleks võimalik kas üks kaudne tegur koos teisega tekitab otsese? Igal juhul tuleb seda kõike arvestada, kuid ärge ajage ennast segadusse. Lihtsalt analüüsige, esitage endale küsimusi ja vastake neile. Sa lihtsalt mõtled ja segadus ei too kaasa midagi head. Sa jääd lihtsalt oma mõtetesse ja kahtlustesse takerdunud.

Nii toimivad matšide ennustused. Pidage meeles, et iga vaste ja iga juhtum on ainulaadne, nii et teie olukord võib ettenähtust erineda. Kõige tähtsam, nagu juba mainitud, on koguda infot, visata üleliigne ära, analüüsida ja teha prognoos ning seejärel ennast kontrollida. Teie peamine töövahend on statistika ja uudised. Mõelge ja analüüsige, kuid ärge laske end pähe lasta. Analüüsida tuleb sügavuti, aga kiiresti, muidu upud enda mõtetesse. Edu ennustamisel!