Прогнозирование в маркетинговых системах на примере авиакомпании Аэрофлот-Дон

Министерство образование Российской Федерации

Ростовский Государственный Университет

Экономический факультет

Кафедра Экономики и менеджмента

Курсовая работа на тему:

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В МАРКЕТИНГОВЫХ СИСТЕМАХ

(НА ПРИМЕРЕ АВИАКОМПАНИИ «АЭРОФЛОТ-ДОН»)

Выполнил: студент 3 курса 5 группы

Чернышёв П.А.

Проверил: к.э.н., старший преподаватель

Никитаева А.Ю.

г. Ростов-на-Дону

2003г.

Содержание

Введение 3

Глава 1. Теоретический аспект методов прогнозирования 5

1. Понятие прогнозирования в маркетинговых системах 5

2. Классификация методы прогнозирования 8

Глава 2. Методы прогнозирования пассажиропотоков в зависимости от спроса на пассажирские перевозки 31

1. Основные закономерности формирования пассажиропото- 31

ков в авиакомпании «АЭРОФЛОТ-ДОН»

1. Методы прогнозирования пассажиропотоков 34

2. Изучение спроса на пассажирские перевозки 36

Заключение 44

Приложение 1. 46

Приложение 2. 47

Список использованной литературы 48

ВВЕДЕНИЕ

Для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель курсовой работы – изучить теоретические и практические аспекты механизма прогнозирования в деятельности коммерческой организации.

Задачи курсовой работы

• Исследовать сущность основных понятий в области маркетингового прогнозирования;

• Выявить признаки классификации, виды прогнозов и дать им краткую характеристику;

• Рассмотреть общие методы прогнозирования в теории;

• Исследовать специфику методов прогнозирования пассажиропотоков и спроса на пассажирские авиаперевозки.

Данная курсовая работа представлена в двух главах:

1. Прогнозирование в маркетинговых системах;

2. Методы прогнозирования пассажиропотоков в зависимости от спроса на пассажирские перевозки.

Первая глава состоит из 3 разделов:

1. Классификация методов прогнозов;

2. Основные методы прогнозирования;

3. Статистическое прогнозирование.

Вторая глава состоит из 3 разделов:

1. Основные закономерности формирования пассажиропотоков в авиакомпании «АЭРОФЛОТ-ДОН»;

2. Методы прогнозирования пассажиропотоков;

3. Изучение спроса на пассажирские перевозки.

Также в курсовой работе представлены два приложения:

1. Динамика объёмов выполненных работ авиакомпанией «АЭРОФЛОТ-ДОН» в 1 квартале (2003г./2002г. и 2002г./2001г.);

2. Основные показатели работы гражданской авиации России за 2002 год (регулярные и нерегулярные перевозки).

В процессе написания курсовой работы была использована следующая литература авторов: Алексеева М.М.; Анискин Ю.П.; Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г.; Голубков Е.П.; Дж.Гласс, Дж.Стенли.; Евланов Л.Г., Кутузов В.А.; Елисеева И.И., Юзбашев М.М.; Кунц Г., О’ Доннел С.; Мазманова Б.Г.; Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф.; А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т. Бабурин, И.К. Беляевский, Г.Д. Кулагина, А.В. Коротков; Хоскинг А.; Четыркин Е.М.; и другие.

I. Прогнозирование в маркетинговых системах

1.1 Определение прогнозирования и классификация методов прогнозирования

Независимо от того, в какой отрасли и сфере хозяйственной деятельности работает фирма, её руководству постоянно приходится принимать управленческие решения, последствия которых проявятся в будущем. Дж. Бигль утверждал, что любое такое решение основывается на том или ином способе предвидения. Одним из таких способов предвидения при принятии хозяйственных решений является прогнозирование.

Прогнозирование – это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развитие экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдалённом будущем.

Сфера применения прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Вот основные сферы применения прогнозирование:

1. исследование рыночной конъектуры;

2. прогнозирование новых продуктов и технологий;

3. прогнозирование цен;

4. прогнозирование поведения покупателей на рынке;

5. прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры и т. д.. (1 с.52)

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара. (2, с.57)

Ниже дана характеристика каждого из выше перечисленных видов прогнозов.

1. В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени (краткосрочный прогноз) - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят к среднесрочным.

1. По типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

2.1. Поисковое прогнозирование - способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два вида поискового прогнозирования:

• экстраполятивное (традиционное),

• альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз, может быть, простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и, так или иначе, отражается в большинстве методов прогнозирования. (3, с. 49-50)

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего:

• развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто;

• существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;

во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования. (10, с.35)

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

2.2. Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

• во-первых, определение общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий период;

• во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия. (14, с. 78)

2.3. Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

Данный вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия. (13, с. 12)

3. В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем). (5, с. 76)

Вариантный прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

Каждый из вариантов развития учитывает специфическое состояние будущей среды предприятия и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния предприятия называют сценарием. (7, с. 44)

4. По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%. (12, с.89)

1.2 Классификация методов прогнозирования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности. (8, с. 68)

Применительно к экономической науке и практике - метод - это:

1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления;

2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике;

3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса. (№ 9, с. 21)

Методика - это: совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; учение о методах преподавания той или иной науки.

Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др. (№ 11, с. 56)

Методология - это:

1) учение о методе;

2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке. (6, с. 10)

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). На рис. 1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

Из рис.1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности: простые методы; комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.). (4, с. 69)

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

• фактографические методы;

• экспертные методы;

• комбинированные методы. (15, с. 55)

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

• статистических (параметрических) методов;

• опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

• по количеству привлеченных экспертов;

• по наличию аналитической обработки данных экспертизы

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
без аналитической обработки	с аналитической обработкой
Индивидуальная	интервью	экспертные	Генерация идей	Построение сценария	Метод "дерева целей"	Матричный метод	Морфологический анализ
Коллективная	Метод "мозгового штурма"	Метод коллективных экспертных оценок	Метод "Дельфи"

Рис. 2. Классификация экспертных методов прогнозирования

Статистические методы. Для рассмотрения выделим следующие методы статистического прогнозирования:

1. Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

2. Экспоненциальная средняя. При рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем “старше” наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. То есть влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от момента, для которого определяется средняя.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом “устаревания” является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:

Q_t = a y_t + (1 - a )Q_t-1 (1)

где Q_t - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t;

a - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), причем 0 < a ? 1.

Из уравнения следует, что средний уровень ряда на момент t равен линейной комбинации двух величин: фактического уровня для этого же момента и среднего уровня, рассчитанного для предыдущего периода. (7, с. 55)

3. Прогнозирование на основе сезонных колебаний. Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Сезонные колебания строго цикличны – повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания. Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь данные за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные данные могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности (I_s).

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда динамики y_i, к теоретическим (расчетным) уровням y_ti, выступающим в качестве базы сравнения:

I_si = y_i : y_ti (2)

Именно в результате того, что в приведенной выше формуле измерение сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических уровней тренда y_ti, в исчисляемых при этом индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития элиминируется (устраняется). И поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (I_s):

? I_si ; I_si= -------. (3); n.

В зависимости от характера тренда формула (3) принимает следующие формы:

1. для рядов внутригодовой динамики с ярко выраженной основной тенденцией развития:

y_{i; ?} ---- ; y_ti; I_si = -------. (4) ; n.

Выступающие при этом в качестве переменной базы сравнения теоретические уровни y_ti представляют своего рода “среднюю ось кривой”, т.к. их расчет основан на положениях метода наименьших квадратов. Поэтому измерение сезонных колебаний на базе переменных уровней тренда называется способом переменной средней;

1. для рядов внутригодовой динамики, в которых повышающийся (снижающийся) тренд отсутствует, или он незначителен

I_si = y_i : y (5)

В этой формуле базой сравнения является общий для анализируемого ряда динамики средний уровень y. Поскольку для всех эмпирических уровней анализируемого ряда динамики этот общий средний уровень является постоянной величиной, то применение формулы (5) называют способом постоянной средней. (10, с. 47)

4. Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых методов статистического прогнозирования. Метод базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) - влияние вариации факторного показателя Х (например, расходов на рекламу) на результативный показатель У (например, на объем продаж):

у_х = а + bx (6)

с использованиеv метода наименьших квадратов. В основу данного метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмперических данных у_i от выравненных у_хi:

? (y_i - y_xi)² = min (7)

Для определения параметров а и b уравнения (6) на основе требований метода наименьших квадратов (уравнение 7) при помощи дифференциальных исчислений составляется система нормальных уравнений:

? у = na + b? х;

? ху = а? х + b? x² . (8)

Для решения данной системы уравнений применяется способ определителей, позволяющий сводить к минимуму неточности округлений в расчетах параметров уравнений регрессии:

? у ? х² -? xу? х

a = -----------------------; (9)

n? x² - ? х? x

n? xу -? x? y

b = -----------------------. (10)

n? x² - ? х? x

Для нахождения а можно воспользоваться упрощенной формулой:

а = y - bx, (11)

? y ? x

где y = ------- и x = ------

n n

Если в решаемой задаче много цифр, то формула для b, приведенная выше (10), не очень удобна. Можно воспользоваться другой:

? (x - x)(y - y)

b = --------------------- (12)

? (x - x)²

Экспертные методы прогнозирования (табл. 2) применяются, как правило, в случаях, когда отсутствуют какие-либо статистические данные, на которых мог бы базироваться количественный прогноз, как, например, в случае, когда предприятие собирается выпустить на рынок совершенно новый продукт.

Но даже когда статистическая информация имеется, при использовании ее для прогнозирования могут возникнуть трудности, которые можно разделить на четыре группы:

1. исходная статистическая информация зачастую бывает недостоверной. Однако даже при наличии достоверных данных о прошлом, они не всегда могут служить надежной базой для принятия плановых решений, направленных в будущее;

2. некоторая часть информации, необходимой для выбора наилучшего варианта планового решения, имеет качественный характер и не поддается количественным измерениям (например, невозможно разработать формулу для прогнозирования (оценки) поведения людей в той или иной ситуации, в производственном коллективе);

3. в момент принятия решения необходимая статистическая информация отсутствует, а ее получение требует времени или средств;

4. существует большая группа факторов, которые будут влиять на реализацию планов, но при подготовке плановых решений их нельзя точно предсказать.

Для применения статистических методов прогнозирования необходимо проводить исследовательскую работу и пользоваться услугами квалифицированных статистиков - и то и другое может дорого стоить.

Кроме того, в условиях динамичного развития общества, когда происходят какие-то кардинальные изменения - в экономике, в социальной сфере, в технике, в технологии и в других областях - эффективность применения статистических методов для прогнозирования и планирования, особенно на длительный период, снижается.

Существует также опасность, что управляющие станут чрезмерно полагаться на статистические методы и на полученные, на их основе результаты и поэтому могут не заметить существенных изменений, значение которых мог бы оценить другой специалист.

В таких условиях особую роль в предвидении будущего приобретает интуиция специалистов, называемых экспертами.

Интуиция - это способность человека делать заключения об исследуемом объекте, его будущих состояниях неосознанно, т.е. без осознания пути движения мысли к этим заключениям.

Методы анализа и обобщения суждений и предположений с помощью экспертов называются экспертными или методами экспертных оценок.

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение принимается как решение проблемы (в данном случае - прогноз).

Центральным этапом экспертного прогнозирования является проведение опроса экспертов. В зависимости от целей и задач экспертизы, существа и сложности анализируемой проблемы, времени, отведенного на опрос и экспертизу в целом, и допустимой их стоимости, а также от подбора участвующих в ней специалистов, выбирается метод опроса:

• индивидуальный или

• групповой (коллективный);

• личный (очный) или

• заочный (путем пересылки анкет);

• устный или

• письменный;

• открытый или

• скрытый.

Индивидуальный опрос позволяет максимально использовать способности и знания каждого специалиста. В отличие от индивидуального при групповом опросе специалисты могут обмениваться мнениями, учесть упущенное каждым из них, скорректировать свою оценку. Обмен мнениями является обычно стимулирующим началом в выдвижении и творческой разработке новых идей. В то же время недостатки такого опроса состоят в сильном влиянии авторитетов на мнения большинства участников экспертизы, в трудности публичного отказа от своей точки зрения и в ряде других факторов психофизиологической совместимости.

Из сказанного видно, что методы индивидуального опроса предъявляют более высокие требования к эксперту по сравнению с групповым опросом, при котором ошибочные мнения и суждения отдельных экспертов могут быть “поправлены” при выведении общей оценки всей группой.

Среди методов индивидуального экспертного прогнозирования следует выделить метод интервью, аналитические экспертные оценки (например, в виде докладной записки), морфологический анализ и др. (см. рис. 1 и табл. 1), хотя некоторые из них, например, метод генерации идей, экспертных оценок и другие могут применяться и в коллективном варианте.

Ниже дана краткая характеристика некоторых из представленных в табл. 2 методов прогнозирования.

1. Метод интервью предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с экспертом-прогнозистом о будущем состоянии предприятия и его среды. Этот метод требует от эксперта умения быстро, фактически экспромтом, давать качественные советы на поставленные вопросы.

Одновременно может проводиться опрос нескольких экспертов, однако в этом случае есть опасность потери самостоятельности экспертов и, кроме того, интервью грозит превратиться в дискуссию

Метод интервью по своей сути (но не по форме) очень схож с методом очного анкетирования. Анкетирование заключается в предъявлении эксперту опросного листа-анкеты, на которую он должен дать ответ в письменной форме (в то время как интервьюирование предполагает устный ответ эксперта интервьюеру). Анкетирование может быть и заочным, когда нет непосредственного контакта эксперта с организатором прогнозной деятельности.

2. Метод аналитических докладных записок (аналитических экспертных оценок в форме докладной записки) предполагает, что эксперт-прогнозист выполняет самостоятельно аналитическую работу с оценкой состояния и путей развития, излагая свои соображения письменно. При этом для выявления важности проблем и решений используют метод предпочтения, метод рангов.

При использовании метода предпочтения эксперт должен пронумеровать возможные варианты, способы и т.п. в порядке предпочтения, поставив 1 самому важному критерию, 2 - менее важному и т.д.

При применении метода рангов эксперту предлагается расположить рассматриваемые варианты вдоль шкалы, имеющей определенное число делений (например, от 0 до 10). Разрешается располагать варианты (способы) в промежуточных точках между делениями, а также одному делению шкалы соотносить несколько вариантов.

3. Метод “мозговой атаки” (“мозгового штурма”). Данный метод является наиболее известным и широко используемым методом коллективной генерации идей и творческого решения проблем. Он представляет собой свободный, неструктурированный процесс генерирования всевозможных идей по поставленной проблеме, спонтанно предлагаемых участниками. Формы применения метода “мозгового штурма” (“атаки”) могут быть самыми разными. Рассмотрим два из возможных вариантов:

1) обычное заседание. На таком заседании руководитель поочередно опрашивает каждого участвующего в заседании и просит назвать проблемы, которые отрицательно влияют на эффективность деятельности предприятия, структурного подразделения, результативность процесса, состояние условий труда или любой другой аспект работы, выполняемой общими усилиями. Каждая указанная проблема заносится в список и нумеруется. Затем этот список вывешивается у всех на виду.

Критика или оценка идей не допускается. Особое значение уделяется созданию свободной и творческой обстановки, позволяющей всем сотрудникам (экспертам) беспрепятственно высказывать свои идеи и предложения.

Большое значение имеет и количество представленных предложений или высказанных идей. В процессе представления предложений и идей должны участвовать все. Особое внимание уделяется предложениям, представленным экспромтом, поскольку такие предложения оказываются нередко наиболее эффективными.

Если процесс выдвижения идей не проходит активно, целесообразно завершить заседание и перенести его проведение на другой день. Такая мера содействует “созреванию” идей;

2) проведение заседания по круговой системе. Группа специалистов подразделяется на подгруппы, состоящие из 3 или 4 человек, каждый из которых записывает на листе бумаги или на карточках по две или три идеи. Затем в рамках подгруппы происходит обмен карточками, записанные на них идеи развиваются другими участниками и дополняются новыми. После троекратного обмена каждая подгруппа составляет сводный перечень выдвинутых идей. Затем собирается вся группа, и на рассмотрение всех членов группы представляются отчеты о работе, проделанной в подгруппах.

Проведение такого заседания позволяет повышать активность всех участвующих в нем без словесного побуждения к высказыванию идей со стороны ведущего. Такую форму целесообразно использовать при снижении активности или когда участники отвлекаются в ожидании своей очереди. Кроме того, она позволяет дорабатывать и совершенствовать представленные предложения и генерировать новые идеи.

Определение приоритетов при применении методов “мозгового штурма”. Список идей, выдвинутых в результате “мозгового штурма”, обычно довольно длинный (двадцать и более идей). В связи с этим для определения первоочередных задач рекомендуется применять следующий метод.

Перечень идей вывешивается у всех на виду. Каждая идея имеет порядковый номер.

Каждый член группы имеет право на пять голосов, которыми он может распорядиться по своему усмотрению: по одному голосу за каждую из пяти идей, все пять - за одну, два голоса за одну идею и по одному за каждую из трех других и т.д. Такой подход позволяет каждому члену группы отдать предпочтение тем или иным идеям. Число возможных голосов может быть и иным - в зависимости от количества выдвинутых идей и численного состава группы.

На заседании группы каждая идея зачитывается под своим номером. Все члены группы голосуют поднятием рук. Число вытянутых пальцев на поднятой руке указывает на количество голосов, которое тот или иной член группы отдает за данную идею. Секретарь подсчитывает количество голосов и ставит общий итог напротив написанной в перечне идеи. После проведения голосования по всем идеям секретарь проверяет, соответствует ли общее количество голосов закрепленному числу (например, при участии шести человек с правом на пять голосов у каждого общее количество голосов составит 30).

Затем проводится второй тур голосования, в процессе которого рассматриваются идеи, получившие наименьшее количество голосов. Что считать наименьшим количеством голосов, определяется группой на основе консенсуса при рассмотрении распределенных голосов. Например, группа решает, что только идеи, набравшие три голоса или больше будут рассматриваться во втором туре голосования. Такой подход позволяет перераспределять голоса, поданные за другие идеи (например, за которые было подано один или два голоса). Для установления четких приоритетов процесс повторяется столько раз, сколько необходимо.

Затем проводится окончательная проверка, предусматривающая выяснение общего мнения относительно идеи (конкретного прогноза), имеющей наивысший приоритет. После определения первоочередной задачи группа переходит к рассмотрению остальных предложений.

4. Метод “мозговой атаки наоборот”. Весь метод построен на том, чтобы все участники группы выявили недостатки предлагаемых идей. К проведению таких заседаний нужно относиться очень ответственно, чтобы участники дискуссии вели себя корректно по отношению друг к другу. Метод “мозговой атаки наоборот” может дать неплохие результаты, если его задействовать в качестве предварительного шага перед использованием других методов стимулирования творческой активности. Обычно в ходе “мозговой атаки наоборот” участники должны не только найти все слабые места каждой идеи, но и предложить пути их устранения.

5. Метод “мысленного группового анализа реальной ситуации”. Этот метод применяется при достаточно большом составе группы (около 20 человек), когда вопрос касается всей ситуации (процесса), которой можно дать количественную оценку на основе интуиции или здравого смысла, и когда требуется групповое обсуждение или взаимодействие. Для подобного анализа характерны следующие этапы (см. также рис. 3).



Рис. 3. Мысленный групповой анализ реальной ситуации

Проведите вертикальную ось; прошкалируйте ее от 0 до 100 с интервалом в 10 единиц. Предложите членам группы количественно оценить прогнозный “уровень качества” работы, процесса или характер ситуации (в примере на рис.3 - прогнозный уровень рентабельности).

Нанесите каждую оценку, чтобы получить таким образом диаграмму рассеивания. Определите среднюю оценку и проведите горизонтальную линию, исходящую из точки на вертикальной оси, соответствующей этой оценке, напишите у правого края этой линии формулировку рассматриваемого вопроса. Проведите стрелки, “подталкивающие” вверх горизонтальную линию (движущие силы), и стрелки, “подталкивающие” горизонтальную линию вниз (сдерживающие силы).

Затем, используя описанный выше метод выдвижения обезличенных предложений по круговой системе, предложите членам группы определить сдерживающие и движущие силы. Высказанные мнения записываются.

На последующих заседаниях члены группы определяют приоритеты в отношении сдерживающих сил, которые затем рассматриваются как проблемы, требующие решения. Кроме того, могут быть приняты и меры, направленные на усиление движущих сил.

6. Метод составления сценариев - наиболее популярный за последние десятилетия метод экспертных оценок. Термин “сценарий” впервые был употреблен в 1960 г. футурологом Х. Каном при разработке картин будущего, необходимых для решения стратегических вопросов в военной области.

Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Для прогноза ситуации, как правило, характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний - наиболее вероятный, ожидаемый.

Составление сценария, как правило, включат в себя несколько этапов:

1) структурирование и формулировка вопроса. Вопрос, выбранный для анализа, должен быть определен настолько точно, насколько это возможно.

2) определение и группировка сфер влияния. Для осуществления данного этапа необходимо выделить критические среды бизнеса и оценить их влияние на будущее предприятия;

3) установление показателей будущего развития критически важных факторов среды предприятия. После того как основные сферы влияния обозначены, необходимо определить их возможное состояние в будущем исходя из намеченных предприятием целей. Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.

4) формирование и отбор согласующихся наборов предположений. Если на предыдущем этапе предприятие определило будущее состояние среды и ее влияние на предприятие исходя из собственных целей, то на данном этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.

5) сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями об их развитии.

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

7) установление последствий.

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

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.

Принцип разбиения общей цели на подцели и задачи иллюстрирует схема, представленная на рис. 4. Оценка относительной важности целей и значимости связей между ними производится с помощью экспертов, причем для последовательного определения значимости целей и задач на различных уровнях обычно используются оценочные матрицы.

Оценка коэффициентов взаимосвязей с помощью этих 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.



Рис. 4. Разбиение целей на подцели и задачи:

I-V - уровни системы; 1-39 - элементы системы.

Матричный метод - широко используется в планировании и прогнозировании. Например, в практике маркетинга матричный метод применяется как метод оценки позиции предприятия на рынке, что позволяет принять решение о выборе одной из возможных стратегий:

• стратегии атаки при благоприятной позиции (С1);

• стратегии обороны при средней, неопределенной позиции (С2);

• стратегии отступления при неблагоприятной позиции (С3).

Это так называемая стратегическая матрица, или графическая сетка (рис. 5), образованная пересечением координат, которые отражают величину двух факторов, как правило, характеризующих рыночную ситуацию (А) и собственные возможности предприятия (конкурентоспособность) (В).



Рис.5. Алгоритм стратегической маркетинговой матрицы

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).

На представленном рис. 5 позиция предприятия в маркетинге диктует одну из стратегий: стратегию атаки (С1), когда предприятие занимает сильную позицию; стратегию обороны (С2), когда позиция оценивается как средняя; стратегию отступления (С3), когда позиция явно невыгодная, слабая. Индексы РН, РС и РВ означают уровень коммерческого риска - соответственно низкий, средний и высокий.

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. Так, при прогнозировании спроса и предложения чаще других применяются следующие методы и приемы прогнозирования:

1. аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные показатели рыночной ситуации в каком-либо регионе или стране;

2. имитационные модели, когда вместо реальных данных используются построения, созданные по специальной программе с помощью ЭВМ;

3. нормативные, или рационализированные, прогнозные расчеты, например, проистекающие из рационального бюджета или рациональных рекомендуемых норм потребления (этот метод больше подходит для рынка средств производства, где большую роль играют производственно-технические нормативы и прочие детерминанты, чем для потребительского рынка, где потребности проявляются в форме статистических закономерностей);

4. прогнозирование по экспертным оценкам (обычно метод “Дельфи”);

5. методы экстраполяции: технические, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели;

6. методы статистического моделирования (парные и многофакторные уравнения регрессии);

7. прогнозирование по коэффициентам эластичности.

При прогнозировании сбыта, основанного на прогнозах спроса, применяются, как уже отмечалось, методы статистического и экспертного прогнозирования. Среди последних, наряду с рассмотренными выше, можно выделить также широко применяемые их разновидности: метод получения мнений жюри, метод совокупных мнений работников сбыта, метод ожидаемых запросов потребителей, дедуктивные методы, краткая характеристика которых дана ниже.

Метод получения мнений жюри - наиболее старый и наиболее простой метод прогнозирования сбыта, поскольку в этом случае просто объединяются и усредняются взгляды, нередко основанные всего лишь на интуиции высших администраторов. В большинстве случаев окончательная оценка представляет собой мнение президента фирмы, основанное на рассмотрении мнений прочих руководящих работников; прогнозы обычно не разбиты на подразделы (по видам продукции), периоды времени или структурные подразделения.

Метод мнений жюри применяется и в других сферах деятельности предприятия.

Метод совокупных мнений работников сбыта - один из наиболее часто применяемых методов прогнозирования. Он состоит в том, что на основании мнений агентов по сбыту и руководителей подразделений сбыта составляется совокупная оценка вероятного объема сбыта.

В основе метода лежит убеждение, что лучше всего знают рынок те, кто непосредственно имеет дело со сбытом, к тому же им предстоит и реализовывать свои прогнозы (хотя бы на первых порах).

Метод ожидаемых запросов потребителей (модель ожидания потребителей). Как можно судить по названию, модель ожидания потребителей является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов предприятия. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

Дедуктивные методы. Каждый составитель прогнозов должен не забывать о том, что всегда необходимо руководствоваться здравыми суждениями и уметь делать логические выводы из фактов и взаимосвязей. В общем случае дело сводится к тому, чтобы выяснить, какова сейчас ситуация, какое положение со сбытом и почему. (16, с. 15)

II. Методы прогнозирования пассажиропотоков в зависимости от спроса на пассажирские перевозки

2.1 Основные закономерности формирования пассажиропотоков в авиакомпании «АЭРОФЛОТ-ДОН»

Общий объем перевозок воздушного транспорта формиру­ется из отдельных пассажиропотоков между корреспондирую­щими пунктами в прямом и обратном направлениях. Объем перевозок за определенный период времени и дальность транс­портировки определяют важнейший показатель — пассажирооборот.

В совокупности такие характеристики пассажиропотоков, как объем, направление (дальность), регулярность и сезон­ность, определяют потребность в технических средствах воздуш­ного транспорта (СВП, мощностях аэропортов и др.). Поэтому научное обоснование объемов пассажирских перевозок и их важнейших характеристик — первостепенная задача в ГА.

Обоснование объемов перевозок и пассажирооборота сопря­жено со значительными трудностями, так как необходимо учи­тывать большое число факторов, многие из которых нельзя оценить в явном виде. Установление объемов пассажирских перевозок для каждого отдельного вида транспорта, если воз­можны перевозки и на других видах транспорта, осложняется тем, что пассажир сам выбирает вид сообщений исходя из раз­личных соображений индивидуального характера. Поэтому сред­ством научного обоснования объемов и направлений пассажир­ских перевозок являются экономические изыскания, направлен­ные на выявление факторов, определяющих характеристики пассажиропотоков и установление закономерностей их форми­рования.

Практика прогнозирования пассажиропотоков выработала следующие основные направления экономических изысканий объемов и маршрутов перевозок: сбор, анализ и обработка от­четных материалов по перевозкам; обследование пассажиропо­токов и изучение спроса на перевозки; исследование факторов и закономерностей, определяющих динамику пассажиропотоков; систематизация и обработка полученных данных; разработка вариантов прогнозов.

Важ­ный этап обоснований объемов перевозок — установление за­кономерностей формирования пассажирских потоков, для чего проводятся детальный анализ отчетных данных по перевозкам и обследование пассажиропотоков воздушного транспорта.

Закономерности образования пассажирских потоков опреде­ляются рядом факторов: численностью населения и его рассе­лением по районам страны (городам и другим населенным пунк­там), уровнем экономического развития страны и отдельных экономических районов, развитием городов, уровнем материаль­ного благосостояния населения, развитием транспортной сети сообщений, уровнем транспортных тарифов, балансом свобод­ного времени различных слоев населения, развитием зон отдыха, туризма и др.

Выявить влияние многочисленных факторов на пассажиро­потоки и учесть транспортные потребности каждого отдельного пассажира практически невозможно из-за огромного масштаба такой работы. Поэтому прибегают к установлению определяю­щих интегральных факторов, которые могут служить основой для прогнозирования спроса населения на перевозки.

Исходными пассажирообразующими факторами являются численность населения и его потребности в пространственном перемещении (потенциальный фактор). Потенциальные потреб­ности в поездках определяются целями (личными или государ­ственными), балансом свободного времени, наличием денежных средств и другими факторами, не поддающимися в чистом виде прогнозированию.

Реализация различного рода потребностей в передвижении опосредованно выступает в виде фактических перевозок. Отсю­да статистические данные об объемах и направлениях перевозок выступают как один из отправных моментов прогнозирова­ния.

Потребности в перемещении могут наиболее полно реализо­ваться только при наличии развитых путей сообщения (фактор ресурсов). В настоящее время Советский Союз располагает разветвленной сетью путей сообщения и практически имеются возможности удовлетворения потребностей населения любых районов и пунктов в передвижении. Развитие путей сообщения направлено на улучшение качества транспортного обслужива­ния: увеличение числа беспересадочных маршрутов, повышение уровня удобств, ускорение процесса перевозки и др.

Следовательно, основной регулятор пассажиропотоков — ре­альная возможность по времени реализовать свои потребности и оплатить транспортные услуги (фактор платежеспособности).

Многочисленные факторы, формирующие пассажиропотоки, отражаются в таком обобщающем показателе, как транспорт­ная подвижность населения. Этот показатель характеризуется числом поездок П или пассажирооборотом П' на душу населе­ния.

Установлено, что темпы роста подвижности населения и ди­намика роста национального дохода (денежных доходов) на одного жителя тесно взаимосвязаны. Рост материального бла­госостояния населения, изменение его структуры (увеличение городского населения) и размещения по территории страны, развитие транспорта при фактически неизменном в течение ряда лет уровне транспортных тарифов определяли высокие темпы развития пассажирских перевозок. Поэтому все современные методы прогнозирования пассажирских перевозок и пассажирооборота базируются на выявлении закономерностей динамики подвижности, основное внимание уделяется при этом фактору платежеспособности населения.

Рассматривая показатель подвижности как исходный для планирования объемов пассажирских перевозок, необходимo правильно оценивать темпы роста перевозок по различным ка­тегориям пассажиров.

Укрупненно всех пассажиров можно разделить на оплачи­вающих транспортные услуги из личных сбережений, и коман­дированных, едущих по оргнабору, военнослужащих.

Рост объемов перевозок первой категории пассажиров сле­дует расценивать как положительный фактор, так как эти пе­ревозки связаны с улучшением материального благосостояния и удовлетворением растущих потребностей населения. Увели­чение объемов перевозок за счет государственных средств следует рассматривать с двух сторон. Хотя такие перевозки не­избежны, так как вызываются народнохозяйственной необхо­димостью, однако государство стремится к сокращению коман­дировочных расходов и поддержанию их на определенном ра­циональном уровне.

Поэтому при прогнозировании объемов перевозок необходи­мо иметь данные о категориях перевозимых пассажиров хотя бы по укрупненной классификации. Такие данные позволяют учитывать разные темпы роста перевозок отдельных категорий пассажиров. Особенно важно это для воздушного транспорта, где велик удельный вес пассажиров, едущих за счет государства (до 30% в зимний период).

Для получения исходных материалов по структурному составу пассажиров, целям и частоте поездок необходимы де­тальные обследования пассажиропотоков. Сбор этих данных чрезвычайно трудоемок и при отсутствии необходимой статисти­ческой отчетности может выполняться лишь эпизодически. По­этому при прогнозировании пассажирских перевозок могут быть учтены только отдельные пассажирообразующие факторы, например, развитие сети курортов, туристских маршрутов и баз, мероприятия государства по упорядочению командировочных расходов и др. (17)

2.1 Методы прогнозирования пассажиропотоков

В конце XIX столетия А. Веллингтон (США) и Э. Лилль (Австро-Венгрия) впервые предложили использовать для прог­нозирования пассажиропотоков гравитационные модели. Лилль установил, что частота поездок изменяется обратно пропорцио­нально квадрату расстояния поездки, а Веллингтон считал, что пассажиропоток между городами равен квадрату их населения, деленному на расстояние между пунктами. Каждый из исследо­вателей (на примере нескольких городов) с определенной по­грешностью находил подтверждение своим эмпирическим зави­симостям, вводя дополнительные коэффициенты. Однако распространить эти модели как общие для прогнозирования объемов перевозок между корреспондирующими пунктами ока­залось невозможным.

Советские исследователи М. И. Загордан и Ф. П. Кравец в 1932 г. предложили для прогнозирования модель, в которой пассажиропоток находился как частное от деления произведе­ния численности жителей в корреспондирующих городах на квадрат расстояния между ними. Влияние ряда других факто­ров на пассажиропоток авторы пытались учесть путем умно­жения на поправочный коэффициент, который для различных городов существенно отличался (в 3—5 раз).

В более поздних зарубежных исследованиях использовалась гравитационная модель

	k Hi Hj
Aij =	———
	Laij

A_ij — объем пассажирских перевозок на линии между пунктами i и j;

k— эмпирический коэффициент;

H_i , H_j — численность населения в городах i и j;

L_ij — расстояние между городами i и j;

a —фактор, отражающий зависимость числа поездок от расстояния.

Гравитационные модели позволяют достичь определенного уровня точности лишь в конкретных условиях и в течение не­продолжительного периода времени. Хотя сравнительная прос­тота получения исходных данных о численности населения и расстоянии перевозок является положительным свойством по­добных моделей, но сложность определения поправочного коэффициента, в котором необходимо учесть множество факторов и индивидуальных особенностей корреспондирующих пунктов, не позволяет широко использовать гравитационные модели в прак­тике прогнозирования. Если же перевозки между пунктами ос­ваиваются несколькими видами транспорта, то возникает зада­ча распределения пассажиропотока между ними, что еще более осложняет применение гравитационных моделей. В СССР мо­дели такого типа использовались редко.

Дальнейшие исследования в области прогнозирования пас­сажиропотоков были направлены на выявление факторов, ока­зывающих решающее влияние на спрос населения в различных видах сообщений. Располагая данными о предстоящих количе­ственных изменениях некоторых основных факторов и зная, какое они оказывают влияние на пассажиропоток, можно про­гнозировать его величину.

В современных условиях при обосновании объемов пасса­жирских перевозок применяются два вида прогноза: прогноз спроса на авиаперевозки и прогноз возможных объемов пере­возок (пассажирооборота), полученный на основе данных о фак­тически реализованном спросе. Разность между этими величи­нами составляет объем неудовлетворенного спроса. В практике планирования авиаперевозок в большинстве случаев ориентиру­ются на данные о фактически выполненных перевозках. Даль­нейшее совершенствование методов прогнозирования пассажир­ских перевозок направлено на выявление неудовлетворенного спроса, а планирование — на его удовлетворение в экономиче­ски оправданных размерах.

Научная прогностика насчитывает большое число методов и приемов прогнозирования, из которых наибольшее распростра­нение на воздушном транспорте получили методы: математи­ческого моделирования на основе регрессионного и корреляци­онного анализа; статистического прогнозирования временных рядов (экстраполяция); эвристического прогнозирования (экс­пертные оценки).

В первую группу объединены методы регрессионного и кор­реляционного анализа, рассматривающие развитие прогнозируе­мого процесса в зависимости от влияния на него определенных факторов. В этих аналитических моделях время как фактор обычно не используется.

Вторая группа включает методы, основанные на экстраполя­ции временных рядов с использованием различных аналитиче­ских функций, характеризующих процесс последовательно во времени.

Методы эвристического прогнозирования основаны на обра­ботке экспертных оценок относительно предполагаемого разви­тия экономического процесса. Они могут использоваться в со­вокупности с первыми двумя методами.

2.3 Изучение спроса на пассажирские перевозки

Планирование работы ГА в первую очередь должно быть направлено на полное и своевременное удовлетворение пот­ребностей населения в скоростном транспортном обслуживании и в то же время должно обеспечивать эффективное использова­ние производственных ресурсов. Для решения этих задач, при­сущих отраслям сферы обслуживания населения, необходимо опираться на фактические данные о спросе.

Спрос — это объективная реальность, сложившаяся на дан­ный момент времени, которую необходимо учитывать при плани­ровании. Управляя производством, воздействовать можно толь­ко на ресурсы, стараясь привести их в полное соответствие спросу. В условиях сбалансированности спроса и предложения достигаются наивысшая эффективность производства и качест­во обслуживания населения.

Необходимо разграничивать близкие по смыслу понятия спроса и потребностей. Понятие потребности более общее и аб­страктное, чем спрос. Потребности могут возникнуть задолго до производства и быть неосуществимыми в настоящее время, могут превышать характерный для данного периода времени уровень производительной способности общества и т. п. Потреб­ности обычно опережают возможности производства и в то же время стимулируют его развитие.

Объем спроса на авиаперевозки ограничен как возможнос­тями рынка, так и платежеспособностью населения. Рынок транспортных услуг ограничен существующим уровнем произ­водства, т. е. наличием авиационной техники, сетью аэродромов и т. д. Спрос обычно не возникает до производства, т. е. до тех пор, пока не определится объект спроса. Для того чтобы поя­вился спрос на перевозку в определенном направлении, необхо­димо, чтобы в этом направлении производились полеты само­летов, т. е. аэропорт назначения должен фигурировать в распи­сании движения самолетов, а следовательно, этот вид услуг должен быть представлен на рынке.

Число поездок также ограничено суммой денежных средств у населения, предусмотренных на оплату транспортных издер­жек, т. е. на приобретение билетов. Эта сумма четко определе­на как бюджетом каждого трудящегося, каждой семьи, так и бюджетом государства в целом, где статья расходов на транс­портные услуги зависит от уровня народного благосостояния. Хозяйственный механизм предприятий регулирует средства на командировочные расходы. Таким образом, может быть опре­делен потенциальный объем не только личных, но и деловых поездок.

Определим понятие спроса на авиаперевозки. Спрос — это платежеспособная потребность населения на услуги воздушного транспорта, имеющие в настоящий момент конкретное описа­ние, т. е. представленные в расписании движения самолетов.

Совокупный спрос слагается из желаний множества потре­бителей прибегнуть к услугам Аэрофлота-Дона. Под спросом индиви­дуума понимается его желание приобрести билет на определен­ную дату в конкретном направлении, т. е. его исходные требо­вания, высказываемые кассиру на этапе приобретения билета. Спрос при этом фиксируется не на определенный рейс, а по направлению, так как при отсутствии прямой авиационной свя­зи с пунктом назначения, пассажиру может быть выдан билет для полета по маршруту с пересадками.

Следует различать спрос фактически реализованный, пол­ностью или частично удовлетворенный и неудовлетворенный. Спрос считается полностью удовлетворенным, если требования пассажира реализованы по всем аспектам: времени и дате вы­лета, типу ЛА, маршруту полета. Часть населения приобретает билеты на рейсы, дата или время вылета, а иногда и маршрут полета которых не совсем соответствуют их первоначальным требованиям. При таких вариантах полета спрос считается ча­стично удовлетворенным. Неудовлетворенным считается спрос, который из-за ограниченных возможностей предложения (от­сутствия рейсов или мест на них) не может быть в настоящее время удовлетворен.

В зависимости от соотношений спроса и предложения воз­можны шесть ситуаций, требующих различных управляющих воздействий на регулируемую величину — предложение.

1- Сбалансированный спрос, когда объем и структура спро­са в полной мере соответствуют объему и структуре предло­жения. Данную ситуацию необходимо поддерживать и в даль­нейшем.

2. Снижающийся спрос, при котором предложение начинает превышать уровень спроса. В этом случае необходимо разоб­раться в причинах создавшегося положения, а затем умень­шить объемы предложения или стимулировать спрос реклам­ными мероприятиями.

3. Избыточный спрос, когда спрос превышает возможности производства и характеризуется значительным неудовлетво­ренным спросом. При этом по возможности необходимо увели­чивать производственные ресурсы и в то же время стараться снизить пиковые нагрузки более равномерным распределением их во времени или рекламными мероприятиями, перенацели­вая спрос на другие объекты.

Если две последние ситуации попеременно и периодически повторяются во времени, то необходимо синхронизировать со­вершающий периодические колебания спрос и предложение. Для этого используются данные оперативного прогноза и ин­формация за соответствующие периоды прошлых лет.

4. Потенциальный спрос — это ожидаемый спрос при на­личии потребности, которая в настоящее время не реализова­на. Эта ситуация возникает перед открытием новой авиацион­ной связи и требует оценки спроса для реализации предложе­ния в соответствующих объемах. Помимо этого, редки, но возможны две ситуации, когда спрос отсутствует, а предложение существует.

5. Негативный спрос, когда пассажир не желает прибегать к услугам воздушного транспорта. Эта ситуация встречается при наличии параллельного движения наземного транспорта, и пользование воздушным для большинства пассажиров невы­годно. В таких условиях целесообразно сокращение данного рейса или изменение маршрута полета, например отмена или перенос промежуточной посадки.

6. Импульсивный спрос — непредвиденный, возникающий в момент покупки, когда пассажир не высказывал своего тре­бования, не подозревая о возможности такого путешествия. Эта ситуация характерна для неподготовленного рынка и свя­зана с недостатками рекламной деятельности.

Помимо этих в литературе еще используются понятия мак­ро- и микроспроса. Макроспрос — это совокупный спрос для укрупненной структуры: для группы идентичных направлений, в целом для аэропорта, управления или отрасли и т. д. Эти данные используются для проектирования перспективных ти­пов самолетов, новых аэропортов или сети авиалиний. Микро­спрос — это спрос по направлениям с дискретностью не более месяца. Данные о нем используются при составлении распи­сания движения самолетов и для оперативного управления им.

Спрос населения представляет сложное социально-экономи­ческое явление, процесс формирования которого протекает под воздействием многих факторов: уровня благосостояния трудя­щихся; уровня тарифов, численности и подвижности населения, его социального и демографического состава, природно-климатических условий, индивидуальных привычек и вкусов, а также провозной мощности авиалиний, регулярности полетов и культуры обслуживания.

Каждый из факторов по-разному воздействует на спрос: одни — непосредственно, другие — косвенно. Одни факторы, например предложение, оказывают определяющее влияние на спрос, другие — в гораздо меньшей степени.

Предложение, т. е. производственные возможности ГА, — наиболее значимый фактор. Опережающее развитие производ­ства в известных пределах стимулирует увеличение объемов спроса и тем самым пассажирских отправок. Наоборот, не­хватка ресурсов сдерживает развитие спроса населения. Зна­чительные объемы неудовлетворенного спроса отрицательно влияют на потребителя, отнимают много времени и порожда­ют у него недоверие к транспортной организации, которая не может удовлетворять его требования. Если такая ситуация по­вторяется неоднократно, то пользователь начинает избегать услуг воздушного транспорта.

Несоответствие спроса и предложения приводит и к экономическим потерям. Превышение уровня спроса над уровнем предложения приводит к снижению подвижности населения, увеличению непроизводительных потерь общественного време­ни, нарушает производственные связи между различными районами страны. Эти факторы оказывают отрицательное влия­ние на развитие народного хозяйства, но оценить эти потери сложно.

Превышение уровня предложения над уровнем спроса ве­дет к недоиспользованию провозной мощности — пустым крес­лам, т. е. вполне реальному и легко учитываемому показате­лю, ухудшающему производственные показатели предприятий.

Для составления расписания каждое предприятие должно располагать данными о потенциальных объемах спроса в це­лом и о фактических по отдельным направлениям. Планируя рост отправок, необходимо учитывать степень удовлетворенно­сти спроса населения обслуживаемого района в услугах воз­душного транспорта. В зависимости от социально-экономиче­ских и географических условий емкость рынка транспортных услуг для каждого предприятия различна. Там, где уровень предложения ближе к насыщению рынка, темпы прироста должны быть ниже, чем для развивающегося рынка. В зави­симости от степени удовлетворенности рынка транспортных услуг должны использоваться различные методы привлечения дополнительного числа пассажиров.

Каждое предприятие должно располагать информацией о полном объеме спроса и сравнивать его с фактически достиг­нутым. При этом появляется возможность контроля того, на­сколько эффективно предприятие решает свою основную зада­чу: наиболее полного удовлетворения потребностей населения в услугах воздушного транспорта.

Оценить потенциальный объем спроса можно с помощью панельных исследований. Суть их состоит в том, чтобы по ре­зультатам выборочного опроса жителей района, области, рес­публики воссоздать картину, присущую всей генеральной со­вокупности. Чтобы полученные оценки оказались несмещенны­ми, т. е. был бы достоверным результат, необходимо правильно определить выборочную совокупность и организовать опрос членов этой совокупности.

Панельный опрос представляет собой определенный вид выборочного опроса, при котором рассчитывается и организу­ется представительная для рассматриваемого региона совокуп­ность лиц, подвергаемых опросу. Эта выборка должна вполне отражать социальную и демографическую структуру населе­ния. В отличие от разовых опросов лица (семьи), составляю­щие панель подвергаются многократным опросам, в результа­те чего возрастают эффективность, репрезентативность и до­стоверность полученных данных. За рубежом существует спе­циальная наука проведения опросов населения — демоскопия.

Зная потенциальный объем спроса и сравнивая его с годо­вым объемом пассажирских отправок, т. е. с реализованным спросом, можно точно установить степень удовлетворенности населения в услугах воздушного транспорта, более обоснован­но подходить к составлению перспективных и текущих пла­нов, избирать правильную стратегию с целью наиболее качест­венного выполнения плановых заданий.

Для составления расписания движения самолетов необхо­димо располагать данными об объемах спроса по направлени­ям, динамике его изменения по месяцам, дням недели и суточ­ной неравномерности. Располагая этими данными, можно подобрать соответствующие частоту движения, тип самолета, дни выполнения рейсов и времени вылета, обеспечивающие их максимальную загрузку.

В настоящее время обрабатываются данные только о ре­ализованном спросе — фактических отправках, и то могут быть проанализированы ежемесячные сведения о них. Получе­ние более оперативных данных затруднено сложностью ручной обработки больших объемов перевозочной документации.

Механизация и автоматизация учетно-статистических работ на предприятиях позволяет значительно ускорить процесс об­работки данных и с небольшим опозданием произвести анализ распределения пассажирских отправок по дате вылета и на­правлениям, сравнить их объемы с числом предлагаемых кре­сел на рейсах, изучить динамику процесса для оперативного управления производственными ресурсами и расписанием.

При этом остаются неизвестными объемы неудовлетворен­ного спроса, а также характеристики частично удовлетворен­ного спроса. Планирование производства и составление распи­сания при отсутствии этой информации ведется по достигну­тому уровню и не позволяет существенно повысить качество обслуживания населения, так как имеющиеся несоответствия спроса и предложения сохраняются и в дальнейшем. Процесс изучения неудовлетворенного спроса на перевозки осложняется отсутствием официально фиксированных данных о фактических. его размерах. Поэтому выявление неудовлетворенного или ча­стично удовлетворенного спроса требует специальных экономи­ческих изысканий.

В настоящее время известны две разновидности методик определения неудовлетворенного спроса на авиаперевозки: оце­ночные и непосредственного учета спроса. Оценочные методи­ки получили большее развитие из-за сравнительной простоты достижения результатов. По этим методикам спрос оценива­ется исходя из его взаимосвязи с некоторыми сопутствующи­ми факторами.

В зарубежных авиакомпаниях считается, что если загрузка рейса свыше 60%, то при этом уже существует неудовлетво­ренный спрос. Чем выше процент занятости кресел на рей­сах, тем большее число потенциальных пассажиров получило отказ. В различных направлениях и для различных рейсов процент занятости кресел неодинаков в одно и то же время, так что установить определенную зависимость неудовлетворен­ного спроса от процента занятости кресел не представляется возможным. Тем не менее эта зависимость существует и на практике пользуются показателем процента занятости кресел для обоснования необходимости увеличения (уменьшения) объемов предложения. (18, с 20)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе были рассмотрены основные положения маркетингового планирования. Я считаю этот вопрос достаточно интересным с точки зрения выживания на рынке данного предприятия. В настоящее время, в условиях перехода к рыночным отношениям, важно знать важность работы по выработке маркетинговой (исследовательской) политики, так как кустарные методы прогнозирования не могут гарантировать благополучие предприятия.

Данная курсовая работа представлена в двух главах:

1. Прогнозирование в маркетинговых системах;

2. Методы прогнозирования пассажиропотоков в зависимости от спроса на пассажирские перевозки.

Первая глава состоит из 3 разделов:

1. Классификация методов прогнозов;

2. Основные методы прогнозирования;

3. Статистическое прогнозирование.

Вторая глава состоит из 3 разделов:

1. Основные закономерности формирования пассажиропотоков в авиакомпании «АЭРОФЛОТ-ДОН»;

2. Методы прогнозирования пассажиропотоков;

3. Изучение спроса на пассажирские перевозки.

Также в курсовой работе представлены два приложения:

1. Динамика объёмов выполненных работ в 1 квартале (2003г./2002г. и 2002г./2001г.);

2. Основные показатели работы гражданской авиации России за 2002 год (регулярные и нерегулярные перевозки).

Большое количество проблем, которые возникают при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Приложение 1

Динамика выполненных работ авиакомпанией «Аэрофлот-Дон» в 1 квартале 2003 года (в сравнении с тем же периодом в 2002 году)

(17)

Приложение 2

Основные показатели работы гражданской авиации России за 2002 г.
(регулярные и нерегулярные перевозки)

	Пассажирооборот	Перевозки пассажиров	Процент занятости пассажирских кресел	Грузооборот	Перевозки грузов и почты
Показатель работы по видам сообщений	2002г., млн. ткм.	2002 к 2001г., %	2002г., тыс. чел.	2002 к 2001г., %	2002г., %	2002 к 2001г., %	2002г., млн. ткм.	2002 к 2001г., %	2002г., тыс. т.	2002 к 2001г., %
Международные перевозки	32209	(+) 10,01	11076	(+) 10,34	70,7	(+) 3,7	1815	(+) 4,63	364,6	(+) 5,37
из них
между Россией и зарубежными странами за пределами СНГ	28859	(+) 9,27	9416	(+) 9,76	71,1	(+) 3,6	1786	(+) 5	351,8	(+) 5,89
между Россией и странами СНГ	3350	(+) 16,89	1660	(+) 13,71	67,4	(+) 4,7	28,7	(-) 14,01	12,8	(-) 7,18
Внутренние перевозки	32498	(+) 3,89	15444	(+) 2,77	66,9	(+) 1	846,2	(-) 5,06	262,7	(-) 2,06
местные перевозки	970,9	(+) 6,85	1588	(+) 2,32	59,5	(-) 0,9	23,12	(+) 1,56	24,67	(+) 3,85
В целом	64707	(+) 6,85	26520	(+) 5,8	68,7	(+) 2,3	2661	(+) 1,34	627,2	(+) 2,12

 

(18, с.16)

Список использованной литературы

1. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 1997, с.70.

2. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 1994, с.96.

3. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 1976, с.100.

4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998, с.150.

5. Дж.Гласс, Дж.Стенли. Статистические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 1976, с.122.

6. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978, с. 50.

7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995, с. 87.

8. Кунц Г., О’ Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ.: В 2 т. Т. 2 / Общая ред. акад. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 1981, с. 95.

9. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 1998, с. 75.

10. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1993. с.220.

11. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т. Бабурин и др. Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1994, с.80.

12. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / И.К. Беляевский, Г.Д. Кулагина, А.В. Коротков и др. Под ред. И.К. Беляевского. М.: Финансы и статистика, 1995, с. 95.

13. Хоскинг А. Курс предпринимательства: Практическое пособие. Пер с англ. М.: Международные отношения, 1993, с. 50.

14. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 1997, с.140.

15. Янч Эрих. Прогнозирование научно-технического прогресса. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1974, с. 78.

16. Журнал “Проблемы прогнозирования” №5/2001, с. 30

17. www.Aeroflot-don.ru – сайт авиакомпании «Аэрофлот-Дон».

18. Журнал “Авиатрнспортное обозрение” №44/2002, с. 25.