Нормативное прогнозирование

В нормативном прогнозировании характерным меняется подход к разработке прогноза, исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде.

К числу методов, используемых в нормативном прогнозировании, относится метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения поставленных целей проектов, предлагаемых для достижения.

Обычно используются двухмерные или трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, ее качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т. д.

В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение — ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней, вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.

В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе — ресурсам, третье — времени. Ресурсы, в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т. д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий.

В частности, трехмерная вертикальная матрица решений под названием "Общая схема разработки системы национальной космической программы" была разработана в компании "Норт америкэн авиэйшн".


Такая схема позволяет структурировать мышление и четко осмысливать конечное использование результатов деятельности.

Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций, такие, как:

линейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;

динамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;

целочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.

В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения деревьев целей, методы типа ПАТТЕРН и др.

Метод построения деревьев целей может быть использован также и в модели ожидаемой ценности.

В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели.

Естественно, для реализации целесообразно выбрать проект, представляющий наибольшую ценность.