Методика стратегического прогнозирования: Тренинг

День 1. Азы прогнозирования и анализа, подготовка данных

• Ключевые отличия методик долгосрочного и краткосрочного прогнозирования
• Этапы стратегического прогнозирования
• Три способа систематизации экспертных мнений о факторах, влияющих на прогнозируемый показатель:
• диаграмма Исикавы
• таблица факторных влияний
• причинно-следственная диаграмма
• Правила подготовки исходных данных для прогнозирования в Excel. Работа с пропущенными данными
• Графический анализ исходных данных с целью выявления тренда, сезонности и других компонент
• Основные статистические показатели, используемые при прогнозировании:
• среднее значение
• медиана
• стандартное отклонение
• стандартная ошибка
• размах
• Доверительный интервал прогноза
• Точность модели и точность прогнозов
• Показатели точности прогнозной модели и прогноза: MAPE, MAD и другие
• Подходы к выбору адекватного показателя оценки точности модели и прогноза

День 2. Прогнозирование на основе накопленной статистики и с учетом дополнительной информации о факторах

• Прогнозирование на основе метода сезонной декомпозиции:
• пошаговый алгоритм прогнозирования в Excel
• влияние выбросов и структурных сдвигов на точность прогнозов
• плюсы и минусы подхода
• Оценка качества прогнозной модели. Анализ остатков: гистограмма, диаграмма рассеяния, график автокорреляции
• Быстрое прогнозирование на основе метода экспоненциального сглаживания:
• идея метода: четыре параметра сглаживания
• пошаговый алгоритм в Excel
• Многофакторный регрессионный анализ:
• идея и требования к исходным данным
• пошаговый алгоритм в Excel
• диагностика и решение проблемы взаимозависимых факторов (мультиколлинеарность)
• оценка качества модели: анализ остатков, ANOVA, R-квадрат и скорректированный R-квадрат
• интерпретация коэффициентов регрессионного уравнения и ранжирование факторов по силе влияния
• разработка сценариев продаж на основе регрессионного анализа: пессимистический и оптимистический долгосрочный прогноз
• учет запаздывающего влияния факторов при прогнозировании

День 3. Учет особенностей долгосрочного прогнозирования при построении моделей

• Прогнозирование в условиях отсутствия исторических данных при наличии мнения экспертов
• Факторный анализ как метод «свертки» большого числа факторов в несколько обобщающих показателей:
• возможность применения факторного анализа
• определение числа новых обобщающих показателей (компонент)
• интерпретация результатов факторного анализа
• учет новых компонент в регрессионной модели
• Учет в регрессионной модели нелинейного влияния факторов на прогнозируемый показатель
• Структура ошибки прогноза
• Критерии качества системы стратегического прогнозирования

После обучения предоставляется возможность 4-х месячной бесплатной консультационной поддержки по вопросам тренинга.