previziune economica

http://bestbigdeal.com/rss Cel mai tare blog cu cele mai bune articole din mai multe domenii: afaceri, alimentatie sanatoasa, auto, dragoste, istorie, medicina, religie, retete culinare, sanatate, sex, stiinta, turism, cum sunt furati romanii... si multe altele

apasa aici

ELENA DOVAL PREVIZIUNEA ECONOMICĂ ÎN MANAGEMENTUL FIRMEI

Universitatea SPIRU HARET

Descrierea CIP a Bibliotecii Naţionale a României Elena Doval, Previziunea economică în managementul firmei, Elena Doval. - Bucureşti, Editura Fundaţiei România de Mâine, 2003 176 p.; 20,5 cm Bibliogr.

ISBN : 973-582-764-6 65

© Editura Fundaţiei România de Mâine, 2003 ISBN : 973-582-764-6

Tehnoredactor: Alexandru OANĂ Coperta: Marilena BĂLAN Bun de tipar: 18.09.2003; Coli tipar: 11 Format: 16/61×86 Editura şi Tipografia Fundaţiei România de Mâine Splaiul Independenţei nr.313, Bucureşti, s. 6, O P. 83 Tel./ Fax 410 43 80; www. SpiruHaret.ro

Universitatea SPIRU HARET

UNIVERSITATEA SPIRU HARET

ELENA DOVAL

PREVIZIUNEA ECONOMICĂ ÎN MANAGEMENTUL FIRMEI

EDITURA FUNDAŢIEI ROMÂNIA DE MÂINE Bucureşti, 2003

Universitatea SPIRU HARET

Universitatea SPIRU HARET

CUPRINS

Introducere ……………………………………………………………

9

Capitolul 1 MANAGEMENTUL ŞI PREVIZIUNEA 1.1. Previziunea - funcţie a managementului…………….……………

1.2. Rolul previziunii în managementul întreprinderii………………...

1.3. Instrumente de previziune în activitatea managerială…………….

1.4. Funcţiile şi principiile activităţii previzionale …………….……..

1.5. Abordarea previziunii în practica managerială a firmei …………...

11 16 17 19 19

Capitolul 2 CONTEXTUL METODOLOGIC ÎN PREVIZIUNE 2.1. Ştiinţa viitorului. Definiţii………………………….……………

2.2. Curente şi tendinţe în gândirea previzională….……………….

2.3. Metodologia activităţii de previziune……………….…………….

2.4. Gruparea metodelor……………………………………………….

23 26 28 29

Capitolul 3 ANTICIPAREA STRATEGICĂ 3.1. Previziunea oportunităţilor………………………….…………….

3.2. Riscul în previziune……………………………………………….

3.3. Strategia şi previziunea……………………………………………

35 37 41

5

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 4 DOCUMENTAREA ŞI PREVIZIUNEA CALITATIVĂ 4. 1. Documentarea şi culegerea datelor………………….……………

4. 2. Metoda analizei şi sintezei………………………………………..

4. 3. Metoda interpretării sistemice…………………………………….

4. 4. Metoda marilor tururi (grand tours)……………………………..

4. 5. Metoda „mâinilor mature” (old hands)…………………………...

4. 6. Metoda Delphi…………………………………….……………

4. 7. Metoda Brainstorming…………………………………………….

4. 8. Metoda listelor verificatoare (check lists)………………………...

4. 9. Metoda analogiilor………………………………………………..

4.10. Metoda scenariilor………………………………………………...

4.11. Metoda jocurilor…………………………………………………..

4.12. Metoda arborilor de pertinenţă…………………….……………...

45 47 50 51 51 52 53 55 56 57 61 64

Capitolul 5 PREVIZIUNEA PRELIMINARĂ 5.1. Metode grafice……………………………………………………

5.2. Media şi mediile mobile………………………………………….

5.3. Seriile de timp. Metoda trendulului ………………………………

5.4. Extrapolarea ………………………………………………………

5.5. Metoda interpolării……………………………………………….

5.6. Sezonalitatea ……………………………………………………...

69 70 74 77 81 83

Capitolul 6 PREVIZIUNEA COMPLEXĂ (I) 6.1. Funcţia exponenţială şi funcţia putere…………………………….

6.1.1. Funcţia exponenţială cu doi parametri şi funcţia putere …………..

6.1.2. Funcţia exponenţială uniformă simplă……………………...

6.1.3. Funcţia exponenţială uniformă dublă………………………

6.1.4. Funcţia exponenţială pentru serii sezoniere………………...

6.2. Regresia simplă şi regresia multiplă……………………………...

6.2.1. Regresia simplă (funcţia liniară)…………………………..

6

Universitatea SPIRU HARET

89 89 91 95 96 98 98

6.2.2. Regresia multiplă…………………………………………..

6.3. Alte tipuri de funcţii………………………………………………

6.3.1. Funcţia logaritmică şi semilogaritmică…………………….

6.3.2. Funcţia hiperbolică…………………………………………

6.3.3. Funcţia logistică……………………………………………

6.3.4. Funcţia Gompertz………………………………………….

6.4. Programarea liniară şi programarea multiobiectiv……………….

6.4.1. Programarea liniară……………………………………….

6.4.2. Programarea multiobiectiv ………………………...………

103 104 104 105 106 107 107 107 113

Capitolul 7 PREVIZIUNEA COMPLEXĂ (II) 7.1. Metoda comparaţiilor perechi……………………….…………….

7.2. Funcţiile de producţie……………………………….…………….

7.3. Metoda dinamicii industriale Forester…………………………….

7.4. Metoda normării………………………………………………….

7.5. Metoda balanţelor…………………………………………………

7.5.1. Balanţele materiale…………………………………………

7.5.2. Balanţele forţei de muncă………………………………...

7.5.3. Balanţele valorice……………………………….………….

7.5.4. Balanţa legăturilor dintre ramuri; analiza input output ………....

7.6. Metoda lanţurilor MARKOV……………………………………..

115 117 118 119 120 121 123 124 125 127

Capitolul 8 MĂSURAREA ACURATEŢEI PREVIZIUNII 8.1. Criterii de acurateţe în previziune………………………………...

8.2. Modelul potrivit…………………………………………………...

8.3. Corelaţia şi autocorelaţia………………………………………….

8.3.1. Autocorelaţia…………………………………….………….

8.3.2. Analiza corelaţiei…………………………………………...

8.4. Teste de măsurare a acurateţei previziunii………………………..

8.4.1. Coeficientul de corelaţie ( r ) şi coeficientul de determinare ( r2 ) 8.4.2. Eroarea standard estimată (Se)…………………………….

8.4.3. Eroarea standard a coeficientului de regresie Sb şi t statistic……

8.4.4. Teste utilizate în regresia multiplă………………………….

129 132 134 134 135 137 138 140 141 142

7

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 9 COMBINAREA PREVIZIUNILOR 9.1. Abordarea sistemică în previziunile firmei………….……………

9.2. Rolul prognozei şi previziunii în procesul de planificare financiară şi în bugetare…………………………………………...

9.3. Previziunea în marketing………………………………………….

9.4. Previziunea economică a firmei…………………………………..

145 149 152 156

Capitolul 10 MONITORIZAREA, ACTUALIZAREA ŞI RAPORTAREA PREVIZIUNILOR 10.1. Monitorizarea previziunilor……………………………………..

10.1.1. Monitorizarea şi evaluarea previziunilor………………..

10.1.2. Sistemul de indicatori economico-financiari…………….

10.2. Actualizarea previziunilor………………………….……………

10.3. Rolul raportului de previziune în management…….……………

163 163 164 165 166

Bibliografie……………………………………………………………. 169

8

Universitatea SPIRU HARET

INTRODUCERE

În mediul concurenţial în care managerii trebuie să-şi administreze afacerile astfel încât să producă bunuri şi servicii pentru satisfacerea clienţilor şi beneficiarilor capabile să concureze pe piaţa internă şi cea globală, este necesară o resursă strategică deosebită: oameni bine instruiţi.

Această forţă de muncă se instruieşte în universităţi şi prin continuarea sau actualizarea continuă a studiilor prin cursuri postuniversitare de specializare, care să conducă la înţelegerea problematicii manageriale şi utilizarea conceptelor teoretice, instrumentelor, metodelor şi tehnicilor adecvate găsirii celor mai eficace soluţii pentru rezolvarea lor. Dintre acestea, anticiparea viitorului firmei prin intermediul previziunii vine să susţină strategiile manageriale de supravieţuire şi de dezvoltare într-un mediu riscant şi incert.

Cartea este un ghid teoretic şi practic, care se adresează studenţilor facultăţior de management şi a celor înrudite, managerilor şi patronilor-administratori, care, studiind conceptele teoretice prezentate într-un mod simplu şi clar şi urmând modelul exemplelor date, pot rezolva problema anticipării viitorului firmei fără a apela la consultanţi. Conceptele teoretice alese şi prezentate reprezintă rezultatul unei laborioase activităţi de cercetare şi studiu a referinţelor bibliografice indicate, iar exemplele, deşi par ipotetice, sunt adaptate după situaţii reale întâlnite de autoare în practica managerială curentă. Aceste exemple au fost testate în cadrul seminariilor pe parcursul a două serii de studenţi, precum şi cu ocazia studiilor realizate în cadrul cercetărilor ştiinţifice.

Scopul acestei cărţi este dublu: de a prezenta conceptele teoretice de bază ale previziunii şi de a încadra aceste teorii în practica managerială.

Conţinutul şi organizarea textului acestei cărţi sunt atât tradiţionale, cât şi logice, iterative. Primele trei capitole introduc 9

Universitatea SPIRU HARET

previziunea economică în practica managerială şi în problemele strategice de anticipare a viitorului. Următoarele patru capitole prezintă metodele teoretice calitative, cantitative şi semi-cantitative însoţite de exemple practice, care se completează, în capitolul al optulea, cu tehnici de testare a „calităţii” previziunii. Capitolul al nouălea abordează previziunea firmei ca un tot unitar, iar ultimul capitol înfăţişează câteva aspecte finale, legate de monitorizarea şi actualizarea previziunii.

Autoarea speră că cititorii vor găsi această carte utilă şi uşor de parcurs.

Autorul

10

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 1 MANAGEMENTUL ŞI PREVIZIUNEA

1.1. Previziunea - funcţie a managementului Antreprenorii (patronii, asociaţii, acţionarii) înfiinţează o firmă pentru a avea cadrul legal în care să se desfăşoare una sau mai multe activităţi de producţie şi/sau de servicii. La înfiinţarea firmei, antreprenorii au o viziune, gândesc şi proiectează o strategie a firmei, pentru a se defini obiectivele şi ţintele acesteia. Scopul oricărei firme este de a se obţine profit, adică de a utiliza mijloacele şi resursele posibile, cât mai economic, pentru a îndeplini obiectivele propuse. Activităţile trebuie să fie organizate şi conduse după un plan aprobat de antreprenori, prin intermediul managementului. Managementul implică, atât relaţii (cu mediul extern firmei şi cu proprii angajaţi), cât şi procese manageriale.

Procesele manageriale cuprind trei faze (Nicolescu O. şi Verboncu I., 1996, p.18-20): faza previzională, faza operaţională şi faza finală, de comensurare şi evaluare a rezultatelor. Prin urmare, previziunea este o caracteristică de bază a managementului. Dar managementul se referă la o serie de acţiuni fără de care nu poate exista o firmă, şi anume: analiza mediului extern, definirea strategiei şi politicilor firmei, organizarea firmei şi structurarea activităţilor acesteia bazat pe funcţiunile firmei sau întreprinderii, selecţia, recrutarea şi angajarea forţei de muncă (executanţilor) şi comunicarea cu personalul firmei, decizia sau procesul decizional, sistemul de management (tehnici, metode şi stiluri de conducere) şi sistemul informaţional. Toate acestea pornesc de la anticiparea viitorului firmei şi marchează sensul existenţei acesteia.

Henri Mintzberg1 defineşte strategia ca fiind: plan, stratagemă, model de comportament, poziţie şi perspectivă, prefigurând practic traiectoria firmei.

Procesul managerial implică o multitudine de cunoştiinţe, abilităţi, acţiuni, responsabilităţi, decizii, care după Hanri Fayol 1

Băcanu B., Management strategic, Editura Teora, Bucureşti, 1999,

p.16.

11

Universitatea SPIRU HARET

(1916) pot fi grupate în cinci funcţii ale managementului: planificare, organizare, comandă, coordonare, şi control-evaluare.

Pentru o înţelegere mai clară a locului previziunii în actul managerial este util să recapitulăm funcţiile managementului.

Funcţia de previziune este pe cât de complexă, pe atât de importantă în fundamentarea procesului managerial.

Funcţia mai este denumită şi funcţie de anticipare şi presupune realizarea unor lucrări de prospectare în timp, având ca scop întocmirea de previziuni. Prin acestea se prefigurează sau se predetermină, cu metode şi tehnici specifice, obiectul, structura, dinamica şi eficienţa unei acţiuni sau a unui sistem de acţiuni viitoare, înţelegând prin a prefigura a schiţa, în linii mari, ceea ce urmează a se realiza.

Funcţia de organizare constă în sistematizarea unei activităţi sau a unui domeniu de activitate spre a obţine maximum de randament. Ea presupune alegerea elementelor componente ale acţiunii viitoare şi dispunerea lor într-un sistem, asigurând structura, coerenţa, şi funcţionalitatea optime. Se poate observa că funcţia de organizare se află la impact cu funcţia de previziune, întrucât ambele se referă la modul cum trebuie realizată o acţiune viitoare.

Funcţia de coordonare constă în sincronizarea tuturor factorilor implicaţi în acţiunea supusă procesului managerial, astfel încât fiecare factor să depindă funcţional de ceilalţi, în conformitate cu scopul urmărit.

Funcţia de antrenare constă în folosirea unui ansamblu de mijloace (proprii) economice, financiare şi sociale, prin care se determină sau se potenţează interesul unităţilor şi al angajaţilor în direcţia realizării obiectivelor prevăzute.

Funcţia de control constă în evaluarea rezultatelor obţinute şi compararea lor cu obiectivele şi standardele stabilite iniţial, adoptându-se măsuri în vederea eliminării perturbărilor constatate şi înfăptuirii unor eventuale dezvoltări şi perfecţionări.

Controlul se realizează atât prin observarea directă a fenomenului, cât şi cu ajutorul sistemului informaţional utilizat.

Aceste funcţii pot fi plasate pe orizontul de timp ca în fig. nr.1.1. : • prevedere (planificare): în prezent pentru viitor, utilizând şi trecutul; • organizare: în prezent pentru prezent şi viitor; • comanda: în prezent pentru prezent; • coordonare: în prezent pentru prezent şi viitor; • control: în prezent pentru trecut, prezent şi viitor.

Viitorul reprezintă, după cum se poate observa, un element cheie în management.

12

Universitatea SPIRU HARET

Dacă una din funcţiile managementului este cea de prefigurare a viitorului, funcţiunile firmei (întreprinderii, sau în general a organizaţiei) se axează în majoritate pe orizontul de timp în viitor.

Trecut

Prezent

Viitor

PREVEDERE ORGANIZARE COMANDA COORDONARE CONTROL Fig.nr.1.1. Orizontul de timp al funcţiilor managementului

Funcţia întreprinderii reprezintă ansamblul proceselor de muncă omogene, asemănătoare sau complementare. Rezultă deci că specific unei funcţiuni este utilizarea de concepte, cunoştinţe, tehnici, metode, instrumente din acelaşi domeniu, din domenii înrudite sau complementare. Funcţiile întreprinderii se regăsesc în activităţi. În cadrul firmelor moderne există cinci funcţiuni principale2: Funcţia de cercetare-dezvoltare Firmele moderne sunt caracterizate prin amploarea pe care o consacră creării şi implementării noului în tehnică, economie şi management, datorită în principal progresului ştiiţifico-tehnic contemporan, dar şi datorită schimbărilor continue în mediul de afaceri. Prin funcţia de cercetare-dezvoltare se desemnează ansamblul activităţilor desfăşurate de întreprindere prin care se concepe şi se implementează progresul ştiiţifico-tehnic Ca urmare, anticiparea viitorului reprezintă o pondere mare a activităţii, regăsind:

2

Florescu C. şi colectiv, Marketing, Editura Marketer, Bucureşti, 1992,

pg.283.

13

Universitatea SPIRU HARET

a) Activitatea de previzionare a funcţionării şi dezvoltării firmei Activitatea de previzionare constă în elaborarea proiectelor strategiilor şi politicilor întreprinderii, concretizate în prognoze şi planuri, în defalcare pe perioade şi principalele subdiviziuni organizatorice şi în urmărirea realizării lor. b) Activitatea de concepţie tehnică În cadrul acestei activităţi se include ansamblul cercetărilor aplicative şi dezvoltărilor cu caracter tehnic efectuate în cadrul firmei.

Activitatea de concepţie tehnică se concretizează în: - conceperea şi asimilarea de produse noi şi modernizate; - conceperea şi implementarea de tehnologii noi şi modernizate.

Concepţia şi implementarea produselor şi tehnologiilor se bazează pe anticiparea viitorului firmei. c) Organizarea Această activitate în cadrul întreprinderii reuneşte ansamblul proceselor de elaborare, adaptare şi introducere de noi concepte şi tehnici cu caracter organizatoric.

2. Funcţia comercială Funcţia comercială încorporează ansamblul proceselor de cunoaştere a cererii şi ofertei pieţei, de procurare nemijlocită a materiilor prime, materialelor, echipamentelor de producţie etc. necesare desfăşurării producţiei firmei şi de vânzare a produselor şi serviciilor. Anticiparea mediului concurenţial, a cererii şi ofertei de produse şi servicii, a factorilor de influenţă din mediul îndepărtat se regăsesc în cele trei activităţi principale: aprovizionarea, logistica, vânzarea şi marketingul. a) Aprovizionarea şi logistica Această activitate a firmei reuneşte ansamblul atribuţiilor prin care se asigură procurarea materiilor prime, materialelor, combustibilului, echipamentelor de producţie şi a altor factori materiali de producţie necesari realizării obiectivelor societăţii comerciale, transportul, depozitarea şi stocarea lor. b) Vânzarea Activitatea de vânzare reuneşte ansamblul atribuţiilor prin care se asigură nemijlocit trecerea produselor şi serviciilor din sfera producţiei în sfera circulaţiei. c) Marketing Activitatea de marketing cuprinde ansamblul atribuţiilor prin care se asigură studierea pieţii interne şi externe, cunoaşterea necesităţilor şi comportamentului consumatorilor, în vederea stabilirii celor mai adecvate 14

Universitatea SPIRU HARET

modalităţi de orientare a producţiei şi de creştere a vânzării produselor şi serviciilor furnizate de firmă, precum şi a satisfacerii cerinţelor acestora.

Funcţia de producţie Se defineşte ca fiind ansamblul proceselor de muncă din cadrul întreprinderii prin care se transformă obiectele muncii în produse finite, semifabricate şi servicii şi se creează nemijlocit condiţiile tehnico-materiale, organizatorice şi de deservire necesare desfăşurării fabricaţiei în bune condiţii. Această funcţie are la bază anticiparea viitorului firmei, axându-e îndeosebi pe previziuni pe termen scurt.

Din punct de vedere organizatoric, adică al naturii obiectivelor urmărite şi al proceselor care o alcătuiesc, funcţia de producţie din întreprindere se poate grupa în cinci activităţi principale: • programarea, lansarea şi urmărirea producţiei; • fabricaţia sau exploatarea; • controlul tehnic de calitate; • întreţinerea şi repararea utilajelor; • producţia auxiliară de energie, aburi, oxigen şi altele.

Funcţia financiar-contabilă Această funcţie cuprinde ansamblul activităţilor prin care se asigură resursele financiare necesare atingerii obiectivelor întreprinderii, precum şi evidenţa valorică a mişcării întregului său patrimoniu. Întrucât reflectă din punct de vedere economic toate celelalte activităţi ce se desfăşoară în întreprinderi prin prisma unor elemente valorice integrative, funcţiunea financiar-contabilă are un pronunţat caracter sintetic şi anticipativ. În cadrul funcţiei financiar-contabile se deosebesc trei activităţi principale: activi-tatea financiară, contabilitatea, controlul financiar de gestiune. Sistemul de programare, planificare şi bugetare face parte integrantă din această funcţie.

Funcţia de personal Ansamblul proceselor din cadrul întreprinderii prin care se asigură resursele umane necesare, precum şi utilizarea, dezvoltarea şi motivarea acestora constituie conţinutul funcţiunii de personal. În cadrul funcţiei de personal se pot delimita mai multe activităţi: • previzionarea necesarului de personal; • planificarea formării şi perfecţionării personalului; • selecţia personalului, angajarea şi promovarea personalului; • evaluarea personalului; • motivarea personalului; • protecţia salariaţilor ( protecţia muncii şi protecţia socială).

15

Universitatea SPIRU HARET

Funcţiile firmei, activităţile şi atribuţiile au un caracter dinamic.

Conţinutul lor se schimbă o dată cu dezvoltarea economică, cu evoluţia concepţiilor privind managementul, cu amplificarea dimensiunii firmei şi retehnologizarea ei, prin încorporarea de noi atribuţii şi sarcini, şi dispariţia altora, modificându-se raporturile dintre ele. În toate aceste funcţiuni se regăsesc funcţiile managementului şi implicit previziunea.

1.2. Rolul previziunii în managementul întreprinderii Investigaţiile efectuate în întreprinderile româneşti, în condiţiile tranziţiei la economia de piaţă, au scos în evidenţă necesitatea acţionării cu prioritate pe următoarele planuri: • asigurarea unui cadru organizaţional adecvat pentru desfăşurarea activităţilor; • specializarea şi pregătirea continuă a personalului angajat; • extinderea utilizării metodelor şi tehnicilor ştiinţifice în management; • implicarea intensă a specialiştilor în fundamentarea, atât a strategiei şi politicii de ansamblu a întreprinderii, cât şi a planurilor şi a programelor.

Procesul conducerii oricărei activităţi nu poate fi conceput fără anticiparea viitorului, fără considerarea metodelor şi tehnicilor de previziune. Activităţile reprezintă procesele specializate prin care se operaţionalizează concepţia funcţiilor.

Activitatea de previziune străbate întreaga activitate managerială, atât la nivel superior (consiliul de administraţie, manager sau director general), cât şi la nivel mediu (directori executivi, conducători de centre de cost/profit/performanţă) sau la nivel inferior (şefi de echipe de lucru).

Previziunea constituie fundamentul acţiunilor strategice în managementul în marketing, managementul resurselor umane, materiale şi financiare, managementul total al calităţii, managementul investiţiilor.

Aici se construiesc previziuni în ceea ce priveşte nivelul şi sursele de finanţare a investiţiilor, gama produselor sau serviciilor, numărul şi calitatea forţei de muncă, procesele tehnologice, evoluţia segmentului de piaţă etc.

16

Universitatea SPIRU HARET

1.3. Instrumente de previziune în activitatea managerială Principalele instrumente de previziune utilizate în activitatea managerială sunt: prognoza, programarea, planificarea şi bugetarea. a) Prognoza Prognoza studiază sistematic viitorul considerat câmp de acţiune şi anticipează evoluţia probabilă a proceselor şi fenomenelor, pornind de la realizările perioadei precedente, de la tendinţele conturate şi considerând, cu un anumit prag de incertitudine, modificările previzibil a avea loc.

Prognoza nu oferă deci certitudini, ci soluţii, opţiuni asupra viitorului.

Conform definiţiei date de Comisia economică a ONU pentru Europa3 prognoza este evaluarea probabilă stabilită în mod ştiinţific a evoluţiei cantitative şi calitative a unui anumit domeniu într-un interval de timp şi reprezintă rezultatul unor cercetări care urmăresc să stabilească evoluţiile şi stările posibile şi probabilităţile asociate acestora într-un viitor stabilit, care constituie orizontul de prognoză.

Gradul de incertitudine a prognozelor este mai ridicat sau mai scăzut în funcţie de orizontul de prognoză şi de aria de cuprindere a subiectelor abordate.

Orizontul de prognoză este apropiat sau îndepărtat (sub 1 an, 3-5 ani, 10 ani, peste 15 ani). Previziunea se elaborează la diferite nivele de complexitate (aria de cuprindere a subiectelor abordate), astfel: - la nivel mondial (prognoze macromondiale, pe grupe de ţări, pe zone geografice, pe zone economice); - la nivelul economiei naţionale (macroprognoze economico-sociale); - la nivelul ramurilor sau domeniilor de activitate economico-socială; - la nivel teritorial (zone, regiuni, judeţe, localităţi sau alte spaţii); - la nivelul agentului economic sau instituţiei publice (microprognoze).

Obiectivele prognozei sunt : - să ilustreze tendinţele dezvoltării fenomenelor şi proceselor în condiţii istorice date; - să aprecieze probabilitatea în funcţie de factorii condiţionali; - să identifice alternativele de dezvoltare în perspectivă şi să evidenţieze varianta optimă; - să ofere opţiuni pentru intervenţie şi corecţie a abaterilor de la traiectoriile anticipate, considerate dorite. b) Programarea Programarea este anticiparea acţiunilor viitoare pe secvenţe în timp şi spaţiu, având durata şi resursele posibile în scopul realizări unui obiectiv.

Instrumentul utilizat în programare este programul.

3

Caracota D., Caracota C., Strategii de dezvoltare. Previziune economică. Editura Sylvy, Bucureşti, 2001, p. 22.

17

Universitatea SPIRU HARET

Programarea reprezintă procesul de balansare şi integrare a resurselor din cadrul diverselor programe conform priorităţilor şi include: evaluarea alternativelor, estimarea costurilor şi planul de acţiune.

Programele sunt grupate pe categorii, astfel: - programe strategice pe termen lung, cu obiective de interes naţional; - programe macroeconomice, cu obiective corelate pe principalele probleme ale dezvoltării economico-sociale naţionale; - programe sectoriale, pe domenii de activitate, ramuri şi subramuri; - programe teritoriale, regionale, având ca obiectiv valorificarea resurselor umane şi materiale zonale; - programe de coordonare operativă, la nivel microeconomic, care detaliază obiectivele strategice ale agentului economic pe perioade de timp şi responsabilităţi sau executanţi. c) Planificarea Planificarea este procesul de determinare a cerinţelor organizaţiei şi de alocare a resurselor. Instrumentul previzional este planul.

Planul reprezintă un sistem de orientări sau alternative decizionale prin care se stabilesc niveluri, ritmuri şi proporţii ale dezvoltării viitoare ale firmei pe baza studierii cerinţelor şi resurselor disponibile, în scopul realizării unei activităţi în condiţii eficiente şi eficace.

Planul reprezintă totodată un tablou de bord pentru orice manager al unei organizaţii.

Caracteristicile principale ale planului sunt următoarele: - planul este o lucrare colectivă, prospectivă, îndeplinind un consens democratic; - ia în considerare riscurile posibile identificabile; - se situează într-un orizont de timp şi într-un spaţiu delimitat; - ia în considerare corelaţiile cu caracteristicile şi restricţiile mediului socio-economic şi înlătură neconcordanţele posibile identificabile; - stimulează pozitiv comportamentul oamenilor şi i-l motivează. d) Bugetarea Bugetarea reprezintă procesul de aprobare a alocărilor de resurse strict necesare (translaţia în practică a planificării şi programării cerinţelor anuale de finanţare).

Caracteristicile bugetării sunt asemănătoare cu ale planificării, dar se axează pe dimensionarea resurselor financiare, în general restrictive, în 18

Universitatea SPIRU HARET

concordanţă cu cerinţele economico-sociale ale firmei, în general în evoluţie.

Bugetele se întocmesc în general anual şi se exprimă în unităţi valorice. În managementul actual se integrează sistemul de planificare – programare – bugetare (SPPB), care face parte din strategia firmei.

1.4. Funcţiile şi principiile activităţii previzionale Principalele funcţii ale activităţii previzionale sunt aceleaşi ca şi funcţiile manageriale, previziunea însăşi fiind condusă. Astfel regăsim:4 • funcţia de informare: sistemul informaţional şi informatic; • funcţia de prevedere: prognoze, planuri, programe, proiecte; • funcţia de organizare: dispunerea sistematică a acţiunilor viitoare pentru asigurarea operaţiunilor şi a structurii organizaţionale; • funcţia de coordonare: sincronizarea tuturor factorilor implicaţi în realizarea scopului propus; • funcţia de antrenare: stimularea interesului factorilor implicaţi, motivarea, dirijarea în direcţia urmărită; • funcţia de control: monitorizarea şi evaluarea rezultatelor obţinute prin compararea cu obiectivele stabilite.

Activităţile previzionale se bazează pe principii de raţionalitate şi coerenţă. Principalele principii, care trebuie avute în vedere în previziuni, sunt: - stabilirea unui orizont de timp rezonabil, care să permită elaborarea de scenarii alternative capabile să fundamenteze strategii şi politici de dezvoltare economică a firmei pe termen mediu si lung; - limitarea incertitudinii şi a riscului la maximum posibil; - evaluarea costului dezvoltării prin cuantificarea permanentă a raportului cost-eficienţă; - fundamentarea scenariilor pe cerinţele pieţei; - asigurarea coerenţei şi continuităţii prin elaborarea unui scenariu-cadru general.

1.5. Abordarea previziunii în practica managerială a firmei În practica managerială, indiferent dacă este vorba de o firmă sau de administraţie publică, previziunea este necesară pentru a planifica, deci pentru a profita de unele „cunoaşteri ale mediului” în avans, şi de a evita dezastre prin virtutea de a previziona apariţia lor.

Rezultatele previziunilor se utilizează în luarea deciziilor pentru a planifica acţiunile. Nu întotdeauna previziunile conduc la acţiune, dar au un rol important în decizii, chiar dacă decizia de 4

Ibidem, p. 29-30.

19

Universitatea SPIRU HARET

moment este de a nu se acţiona. Previziunile nu trebuie să fie absolut identice cu evenimentele ce vor avea loc, dar trebuie să le aproximeze în limite rezonabile. De exemplu, previziunea fluxului de numerar într-un proiect de investiţii nu trebuie să fie precisă, ci numai de a arăta că decizia de a considera investiţia nu conduce la dezastru, la pierderi, la faliment şi nu este cazul să se aştepte la un flux financiar exact. În previziunea vânzărilor se aşteaptă cifre „bune”, „adevărate”, dar nu neapărat identice cu cele ce se vor realiza efectiv în viitor. În practica managerială se urmăreşte să se previzioneze evoluţia fenomenelor şi proceselor existente sau a posibilelor dezvoltări. În acest sens, principalii „candidaţi” la previziune sunt producţia sau volumul serviciilor şi vânzările, concurenţii şi segmentul de piaţă care poate fi menţinut sau cucerit, schimbările ce intervin în progresul tehnic, în cercetare şi în dezvoltarea unor noi tehnologii. În unele situaţii, previziunea pe piaţa financiară este utilă pentru a atrage capitaluri sau pentru a se investi cu scopul de a se obţine câştiguri (profituri, dividende). Schimbările ce pot fi previzionate în ceea ce priveşte mişcările pieţei conduc la decizii manageriale care, de regulă, constau în modificări ale volumului de produse sau servicii oferite şi/sau a preţurilor.

Metodele ştiinţifice de previziune au la bază principiul continuităţii.

EXEMPLU

Dacă o firmă fabrică ţesături din mătase şi în ultimii 5 ani s-a înregistrat o creştere constantă a vânzărilor de 10% pe an, în baza principiului continuităţii, se poate previziona, în continuare, o creştere constantă. Dacă însă brusc intervine o schimbare a modei spre ţesături din in, care nu a fost anticipată, întreaga previziune devine eronată şi inutilă. De aceea, managementul trebuie să considere o multitudine de aspecte care compun contextul general de luare a deciziilor, iar previziunile simple trebuie uneori fundamentate şi dezvoltate pentru a fi utile.

Previziunile ştiinţifice utilizează modele, care, în majoritatea lor utilizează matematica şi pentru construirea cărora sunt necesare cunoştinţe aprofundate şi timp, condiţii care nu sunt 20

Universitatea SPIRU HARET

mereu la îndemâna managerilor. Dar, tehnicile de previziune permit şi abordări mai simple, bazate pe rezultate observate, care se combină între ele, oferind nu atât un model, cât mai degrabă „un tipar”.

EXEMPLU

Dacă contractul colectiv de muncă prevede o creştere anuală a salariilor cu 8% condiţionată de o creştere a vânzărilor cu 20%, se poate previziona fondul de salarii foarte simplu. Indiferent cât de simplă sau complexă este metoda de previziune adoptată, ceea ce este important în management este de a se înţelege procesul şi de a se utiliza rezultatele obţinute în previziune în scopul luării deciziilor şi în scopul întocmirii planurilor, programelor şi bugetelor.

Ca funcţie a managementului, previziunea se realizează printr-o serie de activităţi, dintre care, cele mai des întâlnite în practică sunt prezentate în tabelul nr.1.1.

Tabel nr.1.1.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

ACTIVITĂŢILE DE PREVIZIUNE ALE FIRMEI Elaborarea prognozelor Elaborarea proiectelor strategiei de ansamblu şi pe domenii Elaborarea proiectului politicii de ansamblu Participarea la elaborarea de politici pe domeniu Elaborarea planurilor şi bugetelor Elaborarea programelor de realizare a obiectivelor Urmărirea îndeplinirii prevederilor programelor, planurilor, politicilor şi strategiei şi monitorizarea rezultatelor Elaborarea şi aplicarea de soluţii în vederea adaptării programelor, planurilor, politicilor şi strategiei la cerinţele mediului Adaptare după Florescu C. şi colectiv, 1992, p.283

Simpla citire a activităţilor enunţate în tabelul nr.1, conduce la ideea de „proces al managementului strategic”, întrucât reprezintă mersul firesc în construirea strategiei firmei utilizând previziunile. Funcţie de domeniul de aplicare, se utilizează metode şi tehnici cantitative sau calitative de previziune, şi în cele mai multe cazuri, metode combinate.

21

Universitatea SPIRU HARET

În funcţie de metodele şi tehnicile abordate în previziune, precum şi de activitatea previzionată, managerii trebuie să dobândească o serie de cunoştinţe şi abilităţi.

Dintre cunoştinţele necesare, exemplificăm: • construirea şi utilizarea histogramelor; • utilizarea seriilor de timp; • cunoaşterea modului de utilizare a testelor de ipoteze, a modelelor de regresie, a coeficienţilor de corelaţie etc.

Dintre abilităţi, menţionăm: • capacitatea de analiză sistemică; • redactarea unei prezentări, eseu sau raport; • operarea pe un calculator şi utilizarea unui software echivalent cu Microsoft Word şi Excel.

Nivelul managerial (poziţia de jos, de mijloc sau din vârful piramidei) este, de asemenea, important, deoarece previziunile necesită timp, atât pentru cercetare şi documentare, pentru calcule şi interpretări, cât şi pentru redactarea raportului de previziune. În marile firme, corporaţii sau firme multinaţionale, activitatea de previziune este distinctă şi condusă, ca orice altă activitate, de un manager.

22

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 2

CONTEXTUL METODOLOGIC ÎN PREVIZIUNE

2.1. Ştiinţa viitorului. Definiţii Ştiinţa viitorului, sau futurologia, a luat naştere în 1943, avându-l ca autor pe Ossip Kurt Flechtheim, care i-a dat sensul de „oglindă a istoriei”.1 Aceasta se prezintă ca un pluralism de alternative sau posibilităţi, ca un sistem de viitori posibili cu evoluţie de tip arborescent. Sistemul cuprinde, pe de o parte, elemente a căror evoluţie este determinată de legităţi, iar pe de altă parte, elemente care evoluează dirijat, specific economiei mixte (sectorul concurenţial şi sectorul serviciilor publice). În economia de piaţă sistemul de viitori este compus din elemente determinate de legităţi specifice (în condiţii de risc şi incertitudine), iar în economia planificată din elemente dirijate (în condiţii de certitudine).

Futurologia este ştiinţa care se ocupă de studiul legilor şi metodelor de previziune a viitorului. În cadrul futurologiei se regăsesc activităţi de deducere a traiectoriei viitoare a evenimentelor, fenomenelor şi proceselor economice, tehnologice, sociale, politice, culturale şi de mediu, pe baza unei analize riguros ştiinţifice a realităţii.

Aria de activitate a futurologiei este: - cercetarea noilor ipoteze şi teorii privind universul, dezvoltarea viitoare a pământului, evoluţia mediului fizic pe termen lung (flora, fauna, clima); - studiul civilizaţiei umane în secolele următoare şi elaborarea prognozelor socio-culturale pe termen mediu; - previziune pe termen mediu şi scurt privind dezvoltarea economică în următorii ani, tendinţe politice, tendinţe demografice.

Termenii viitorului vehiculaţi în literatura de specialitate sunt: prognoze, previziuni, planuri, programe, perspectiva, prospectiva, predicţie, prefigurare, prezicere, conjunctura, viziune, anticipaţie.

1

Botez M. şi colectiv, Curs de prognoză. Editat de CPMB şi Laboratorul de cercetări prospective al Universităţii Bucureşti, 1972, p.38.

23

Universitatea SPIRU HARET

Deşi toţi aceşti termeni se referă la viitor, există diferenţe chiar semnificative între aceştia, vizând conţinutul.

După gradul de certitudine a deducerii viitorului, deosebim: Anticipaţia este un model de viitor posibil, construit logic, al cărui grad de certitudine a fost stabilit.

Conjunctura este construcţia intelectuală a unor viitori verosimili sau posibili.

Planificare (în sensul de planning flexibil) este o afirmaţie asupra viitorului apropiat sau mediu (luni, trimestre, 1-5 ani) cu un grad de încredere, apropiat de prognoză.

Perspectiva este o întrevedere a unui viitor realizabil cu un anumit grad de incertitudine.

Predicţie este acţiunea de a prevesti, de a anunţa apariţia unor evenimente, fenomene etc., în viitor, cu certitudine.

Prezicerea este o afirmaţie referitoare la viitor cu un caracter determinist, cu grad de certitudine absolut.

Prognoza este o afirmaţie probabilistă asupra viitorului cu grad ridicat de certitudine.

Programarea este o afirmaţie asupra viitorului apropiat (luni, decade, zile) cu un grad de încredere apropiat de absolut.

Prospectiva este un proiect asupra viitorului; un studiu al factorilor tehnici, ştiinţifici, economici, sociali, politici, de mediu şi stabilirea influenţei lor asupra evoluţiei viitoare.

Viziunea este concepţia evoluţiei viitoare a fenomenelor, cu un grad nedefinit de incertitudine.

Previziunea este, aşadar, posibilitatea de a prefigura evenimentele viitoare (apariţia sau evoluţia lor pe baza analizei fenomenelor cunoscute sau prezente).

Cercetarea previzională este un proces rezultat din nevoia dirijării şi stăpânirii unei uriaşe cantităţi de fapte şi evenimente apărute ca urmare a implicaţiilor în viaţa practică a revoluţiei ştiinţifice şi tehnologice, cu consecinţe asupra accelerării ritmului transformărilor şi schimbărilor, asupra creşterii posibilităţilor de surprize, de apariţie a evenimentelor neaşteptate şi a riscurilor, asupra sentimentului de apropiere a viitorului şi a şocului pe care îl produce în societate.

Previziunile reprezintă estimări ale nivelurilor variabilelor (de producţie, de investiţii, de aprovizionare, de personal, de resurse financiare, de marketing) în perioadele viitoare; altfel spus, previziunile sunt încercări de prevedere a viitorului variabilelor firmei, pe baza examinării trecutului acestora.

24

Universitatea SPIRU HARET

Circumstanţele în care se realizează previziunile diferă foarte mult, fiind determinate de: • contextul previziunilor; • orizontul de timp avut în vedere; • disponibilitatea şi caracteristicile datelor istorice; • factorii de influenţă consideraţi; • nivelul de formalizare utilizat; • gradul de precizie dorit; • intervalul de timp în care trebuie realizate previziunile; • valoarea şi utilitatea activităţii desfăşurate.

Previziunile se elaborează în concordanţă cu modul de realizare a cercetărilor, investigaţiilor şi culegerii datelor luând în considerare următoarele elemente: ¾ orizontul previziunii sau dimensiunile perioadei asupra căreia se întind investigaţiile; ¾ natura informaţiilor utilizate; ¾ gradul de încredere atribuit rezultatelor cercetării. a) Orizontul previziunii poate lua forme diferite, respectiv perioadă, moment, segment de timp etc. Acesta poate fi: ¾ scurt, ce acoperă, de regulă, o perioadă de până la un an; ¾ mediu, ce se referă la o perioadă de 1-5 ani; ¾ lung, ce vizează o perioadă viitoare de peste cinci ani.

Orizontul de previziune exprimă dimensiunile perioadei viitoare supuse investigaţiei, calculate pornind de la nivelul prezentului. În acelaşi timp însă, orizontul de previziune poate avea în vedere şi un anumit segment sau un anumit moment pe axa timpului, ce se situează la o anumită distanţă faţă de prezent. Pot apărea şi situaţii particulare, în care orizontul de timp reprezintă nu numai cadrul de referinţă al investigaţiilor, ci chiar obiect a acestora. b) Natura informaţiilor utilizate Elaborarea unei previziuni corecte este condiţionată de: • volumul şi calitatea informaţiilor disponibile; • metodele, tehnicile utilizării acestora; • sursa informaţiilor şi expertiza factorilor umani.

Dacă în anumite situaţii vor fi suficiente doar informaţiile care se referă strict la fenomene ce urmează să fie prognozate, de cele mai multe ori va fi necesară luarea în considerare a altor elemente, precum 25

Universitatea SPIRU HARET

contextul în care se manifestă fenomenele respective, relaţiile de cauzalitate, în raport cu alte fenomene. c) Gradul de încredere atribuit rezultatelor cercetării Indiferent de numărul variantelor în care este stabilită, previziunea ia forma unui interval de încredere între două limite: inferioară şi superioară. În ceea ce priveşte mărimea intervalului de încredere, respectiv amploarea deschiderii dintre cele două limite - inferioară şi superioară - ale acestuia, ea urmează să fie stabilită în funcţie de destinaţia rezultatelor obţinute, de orizontul previziunii şi, mai ales, de natura fenomenului cercetat. La rândul său, orizontul de previziune va influenţa spaţiul de încredere al previziunii. Pe măsura îndepărtării de prezent, viitorul este tot mai confuz, contururile acestuia sunt tot mai confuze, acest lucru implicând o deschidere mai largă între cele două limite. În anumite condiţii date privind orizontul şi natura investigaţiilor, intervalul de încredere va depinde, în mare măsură, de natura fenomenului studiat, de particularităţile mişcării acestuia.

Intervalul dintre cele două limite, exprimat în cifre relative faţă de centrul intervalului, va fi mult mai restrâns în cazul unui fenomen cu o evoluţie lină, în comparaţie cu un alt fenomen, a cărui evoluţie este marcată de puternice oscilaţii.

2.2. Curente şi tendinţe în gândirea previzională Cu ocazia conferinţei internaţionale asupra ştiinţei viitorului de la Kyoto din 1970 s-au conturat tendinţele şi curentele care se grupează după doi factori determinanţi: opţiunea fundamentală şi ordinea prioritară.2 Opţiunea fundamentală între elementele legice care stau la baza cercetării previzionale şi elementele dirijabile.

Opţiunea fundamentală nu este utilizată în practică în stare pură, ci se combină cele două tipuri de elemente. De exemplu, în previziunea productivităţii muncii se consideră legitatea prin care o creştere a productivităţii se obţine prin reducerea numărului de salariaţi, dar elementele dirijabile ţin cont de un prag minim, care uneori poate fi impus de relaţia cu sindicatele sau de prevederile contractului colectiv de muncă.

2

Ibidem, p.33-36.

26

Universitatea SPIRU HARET

Ordinea prioritară acordată celor trei factori principali care fac obiectul cercetărilor previzionale: economic, tehnologic şi social.

De regulă, factorii economici sunt consideraţi în primul rând, dar, după Sumitul de la Rio de Janero, din 1992, când s-au pus bazele conceptului de dezvoltare durabilă, cei trei factori, la care se adaugă şi factorul de mediu ambiant, sunt consideraţi ca un tot unitar, avându-se în vedere o creştere economică continuă prin implementarea celor mai eficiente tehnologii care să protejeze mediul şi oamenii.

I. Opţiunea fundamentală distinge două orientări: Direcţia explorativă, orientată către posibilităţi, caracterizată de două tendinţe: a. tehnocratică cercetează noi direcţii de orientare şi noi mijloace de comunicare ca bază pentru studiul unor date fundamentale ale viitorului (economice, sociale, tehnologice); b. umanistă cercetează latura socială şi problematica omului.

Direcţia normativă, orientată către nevoi, caracterizată prin două tendinţe: a. instituţională urmăreşte evoluţia societăţii prezente prelungite liniar în viitor, bazându-se pe mobilizarea ştiinţei şi tehnologiei pentru rezolvarea unor “probleme-criză” în viitor, dar care, în parte, există în prezent (urbanizarea, alimentaţia lumii a treia, poluarea mediului etc.). b. critică, care semnalează eroarea identificării valorilor ţărilor industrializate cu cercetările asupra viitorului.

II. Ordinea prioritară identifică trei şcoli principale: Şcoala americană, care acordă prioritate previziunii tehnologice şi economice şi tratează pasiv, ca o consecinţă, problemele sociale.

Utilizează o metodologie cantitativă şi operaţională, de tip pragmatic, utilitarist şi tehnologizat. Şcoala europeană, care acordă prioritate omului şi problemelor sociale rezultate ale ritmului violent a evoluţiei ştiinţifico-tehnice.

Metodologia este de tip conceptual, filozofic şi vizează un viitor eliberat de prezent. Şcoala japoneză care se bazează pe tradiţiile culturale şi concepţia tradiţională asupra vieţii, dar şi pe noile condiţii ale societăţii industriale. Metodologia se axează pe ideea „societăţii cu reţele multiple”, care adaptează omul la tehnologie, dar individu27

Universitatea SPIRU HARET

alizează potenţialul tehnologic pentru a da posibilitatea participării la procesele sociale fiecărui individ.

Cele trei şcoli enunţate sunt caracteristice culturii zonelor de influenţă economică, generând specificitatea în strategia managerială.

2.3. Metodologia activităţii de previziune Activitatea de previziune nu are nici o legătură cu astrologia, cu fenomene sau “întâmplări” provocate de aşezarea astrelor pe cer, ci se bazează pe evenimente trecute sau prezente observate, studiate, experimentate, şi pe anticiparea dezvoltării lor viitoare.

Activitatea de previziune poate fi realizată pe două căi: - intuitiv, pe baza percepţiei decidenţilor, empiric, care să nu ia în considerare condiţiile obiective şi subiective în care se desfăşoară fenomenul sau procesul de previzionat, ci experienţe trecute, păreri, „feeling”; - ştiinţific, prin utilizarea unor metode şi tehnici logice şi exacte, cât mai adecvate scopului, fenomenului sau procesu-lui de previzionat.

Prin metodă se înţelege un mod sistematic de cercetare, de cunoaştere, de transformare a fenomenelor sau a realităţii obiective, prin utilizarea unui procedeu sau a unui ansamblu de procedee numit metodologie.

Dintre metodele utilizate în practica managerială, mai ales în cea a luării deciziilor, exemplificăm: metoda aditivă, metoda utilităţii globale, metoda Electre, metoda speranţei matematice etc.

Prin metodă de previziune se înţelege o modalitate, un procedeu sau un ansamblu de procedee, cu ajutorul căruia se realizează cercetarea, analiza, cunoaşterea şi descrierea realităţii obiective în scopul anticipării, iniţierii şi organizării unei acţiuni viitoare.

Totalitatea metodelor utilizate în activitatea de previzionare formează metodologia de previzionare. Metoda de previziune are un caracter activ, flexibil, dând posibilitatea alternativelor practice viitoare.

Tehnicile reprezintă procedee, mijloace, instrumente utilizate în activitatea de cercetare şi cunoaştere şi în practică. Dintre tehnicile utilizate mai des în management, exemplificăm: tehnica pesimistă, tehnica optimistă, tehnica optimalităţii, tehnica proporţionalităţii, tehnica minimizării regretelor, tehnica arborelui de decizie şi altele.

28

Universitatea SPIRU HARET

Modelul este o procedură sau o persoană sau un obiect care poate fi utilizat ca orientare pentru reproducere sau imitaţie. Modelarea în practica managerială este activitatea de studiere a fenomenelor economice inaccesibile cercetării directe, cu ajutorul unui model.3 Dintre modelele mai cunoscute utilizate de manageri, exemplificăm: modelul Markovitz, modelul CAPM, modelul Oreal, modelul Koning, modelul Desremaux, modelul Ovidiu Nicolescu etc.4 Metodologia de previzionare presupune utilizarea unui sistem informaţional care să asigure informaţiile necesare, suficiente, de calitate, capabile să constituie baza portantă pentru anticipări, dar şi utilizarea metodelor economico-matematice de cercetare moderne, pe lângă experienţa practică şi diferite tehnici utilizate de alte ştiinţe.

2.4. Gruparea metodelor Utilizarea metodologiei de previzionare în anticipaţie asigură cel puţin condiţiile de a cunoaşte mecanismul procesului previzional, de a formula o părere fondată asupra plauzibilităţii rezultatelor obţinute. Controlul cu mai multe metode ale aceleaşi previziuni este o practică ce confirmă plauzibilitatea.

Varietatea metodologică face ca cercetarea viitorului „futurologia” să nu poată fi comparată cu nici o altă disciplină, datorită caracterului său transversal printr-o multitudine de discipline. Prin împrumutarea metodelor de la alte discipline pe care le utilizează ca atare sau le-a modificat prin procesul de creaţie a „ceva nou”, futurologia contribuie la extinderea relaţiilor interdisciplinare, generând noi domenii de intersecţie.

Stabilirea unei tipologii a cercetărilor prospective întâmpină o serie de dificultăţi, pe de o parte datorită caracterului de ştiinţă generală al acestor investigaţii, care implică o multitudine de elemente interdependente, iar pe de altă parte datorită viziunii sistemice pe care se fundamentează.

Dintre tipologiile propuse reţinem pe cea a lui Herman Kahn55 (1967), care introduce trei dimensiuni ale cercetării viitorului, fiecare cu câte două variante: 3

Caracota D., Caracota R.C., Strategii de dezvoltare. Previziune economică. Ed. Sylvi, Bucureşti, 2001, pag.221.

4 Doval E., Modelarea unor procese decizionale privind investiţiile în piaţa de capital - instrument al managementului schimbării, Teza de doctorat. Biblioteca ASE, Bucureşti, 2001, cap. 6.

5 Kahn H. în World Futures, in „Science Journal”, 1967, p.113-116 29

Universitatea SPIRU HARET

Opţiunea între tratarea explorativă şi tratarea normativă a viitorului.

Tratarea explorativă presupune tratarea viitorului în cadrul evoluţiei, pe baza datelor din trecut şi prezent, care evidenţiază tendinţe.

Tratarea normativă presupune studiul viitorului ca soluţie a problemelor prezentului, şi nu ca o extensie a lui, bazat pe obiective.

Opţiunea între tratarea sintetică şi tratarea morfologică a viitorului.

Tratarea sintetică implică studierea viitorilor pornind de la întreg spre părţi.

Tratarea morfologică implică studierea viitorilor pornind de la părţi spre viziunea întregului.

Opţiunea între tratarea intuitivă şi tratarea teoretică.

Tratarea intuitivă înseamnă a lucra cu idei intuitive, empirice.

Tratarea teoretică implică a lucra cu concepte şi modele abstracte, teoretice şi cu tehnici adecvate.

Prin urmare există 8 moduri distincte de a studia viitorul, ca în fig.2.1. explorativ – sintetic – intuitiv explorativ – sintetic – teoretic explorativ – morfologic – intuitiv explorativ – morfologic – teoretic normativ – sintetic – intuitiv normativ – sintetic – teoretic normativ – morfologic – intuitiv normativ – morfologic – teoretic

explorativ normativ

intuitiv teoretic sintetic

morfologi

Fig.2.1. Tipologia Kahn de tratare a viitorului

30

Universitatea SPIRU HARET

Viziunea sistemică în studiul viitorului este fundamentală pentru asigurarea coerenţei previziunilor.

Metodologia de previzionare cuprinde un set de metode care pot fi grupate în funcţie de domeniul de aplicare în mai multe moduri.

O grupare generală poate fi realizată după criteriul matematizării, astfel: a. metode statistico-matematice; b. metode nematematice. a. Metodele statistico-matematice cuprind diferite procedee şi tehnici preluate din aritmetică, matematică, matematici speciale şi statistică, şi au la bază date statistice, dar se axează şi pe tehnica echilibrului, pe impacturi şi pe ritmuri de dezvoltare.

Aceste metode sunt grupate66 în: 1. Metode de extrapolare: - Metode pe baza datelor statistice cu caracter static: media (metode deterministe), abaterea medie pătratică (metode probabiliste), metoda expandării mediei: metoda trunchierii şi metoda rotunjirii (metode fuzzy), amplitudinea; - Metode pe baza datelor statistice cu caracter dinamic: metoda conservării unui - invariant, metoda mediilor mobile; - Metoda centrelor de greutate: rigide şi cu toleranţe; - Metoda corelaţiei: corelaţia lineară şi corelaţia nelineară, corelaţia simplă şi corelaţia multiplă, autocorelaţia; - Metode calitative: metoda poligoanelor, metoda ELECTRE. 2. Metode incompatibile cu extrapolarea: - Metoda balanţelor, care urmează principiul Necesar = Disponibil.

- Metoda simulării numerice: de tip JOC, de tip MONTE CARLO, simulare hibridă.

- Metoda de dinamică industrială de tip FORRESTER. - Metoda impactului încrucişat.

- Metoda lanţurilor MARCOV. - Metoda simulării de tip JOCURI DE ÎNTREPRINDERE. Metode nematematice se bazează pe experienţe şi expertize trecute, pe scenarii, pe impacturi şi ritmuri de dezvoltare: metoda

6

Stoica M., Cantău R.D., Previziunea economică a firmei., Ed. Matrix Rom, Bucureşti, 2002, cap.3.

31

Universitatea SPIRU HARET

scenariilor, metoda sondajelor, metoda anchetelor, metoda dezbaterilor euristice, metoda comparaţiilor, metoda arborilor de pertinenţă.

O grupare clară şi utilă este abordată7 în modul următor: 1. Metode fundamentale: analiza şi sinteza şi interpretarea sistemică.

2. Metode de estimare a trendului: extrapolarea şi intrapolarea.

3. Modelarea stohastică: mediile mobile.

4. Modele econometrice.

5. Metode de previziune tehnologică: curbe de creştere, anchetele, dezbaterile în grup, analogia, scenariile, arborii de pertinenţă, comparaţii, sondaje.

6. Analiza multicriterială: comparaţiile perechi, funcţiile multiobiectiv.

7. Metode instrumentale: normarea, balanţele.

8. Analiza input-output: balanţa legăturilor dintre ramuri.

O altă grupare similară,8 dar care detaliază unele tehnici în grupe distincte, este următoarea: metoda analizei; metoda interpretării sistemice; metoda extrapolării; metoda intrapolării; metoda evenimentelor precursoare; metoda normării; metoda sondajelor; metoda aproximaţiilor succesive; metoda arborelui de pertinenţă; metoda scenariilor; metoda comparaţiilor internaţionale; metoda modelării: funcţiile de producţie, modele de optimizare, modele de simulare, modelul inputoutput, modele internaţionale renumite; metode intuitive: discuţii în grup, anchete iterative; metoda balanţelor.

Nu descriem aici metodele enunţate, deoarece mare parte dintre acestea vor fi tratate în capitolele următoare.

Literatura de specialitate din domeniul managementului simplifică utilizarea metodelor în activitatea previzională. Mai des întâlnită este gruparea:9

Metode şi tehnici cantitative de previziune;

Metode şi tehnici calitative de previziune;

Metode şi tehnici semicalitative de previziune.

7

Caracota D., Caracota R.C., op. cit., cap.7.

Nicolae V., Constantin L.D., Grădinaru I., Previziune şi orientare economică, Editura Economică, Bucureşti, 1998, cap.7 9 Nash J.C., Nash M. M., Practical forecasting for managers, Arnold, London, 2001, p.10.

32 8

Universitatea SPIRU HARET

Metodele şi tehnici cantitative sunt preferate şi au rezultate mai bune în cazul în care există date cu privire la trecut şi relaţia dintre variabile se aşteaptă să rămână neschimbată în viitor. Prezumţia cu privire la relaţia dintre variabile este marcată de instabilitatea crescândă a mediului şi, drept urmare, aceste tehnici au o precizie mai redusă, deşi beneficiază de avantajele creşterii puterii de procesare datorate computerelor.

Metodele şi tehnici calitative sunt utilizabile când nu sunt disponibile date din trecut şi când relaţiile dintre variabile sunt de aşteptat să se modifice în viitor. Aceste tehnici necesită un timp mai îndelungat de procesare a datelor şi sunt mai scumpe decât tehnicile cantitative.

Metodele şi tehnici semicantitative sunt utilizate atunci când există date disponibile din trecut, dar se aşteaptă ca relaţiile dintre variabile să se modifice semnificativ în viitor.

Dintre metodele cantitative, mai uzuale sunt: metoda mediilor mobile, funcţia exponenţială, analiza regresiei, iar în previziunea deciziilor manageriale: programarea liniară, tehnică aşteptării şi curba de învăţare.10 Dintre metodele calitative, cele mai utilizate sunt: metoda scenariilor, metoda anchete iterative sau Delphi, metoda discuţiilor de grup sau Brainstorming, metoda mâinilor experte sau Old hands, metoda listelor verificatoare sau Check lists.

Dintre metodele semicantitative, exemplificăm: indicatorii, sondajele, modele de penetrare a pieţei, extrapolarea şi altele.

Gruparea metodelor de previziune, propusă aici şi utilizată în continuare, se bazează pe mersul firesc al activităţii în practică, de la simplu la complex, de la sintetic la analitic, de la calitativ la cantitativ, incluzându-le şi pe cele semi-cantitative. Metodele prezentate urmăresc metodele/etapele care sunt urmaţi în activitatea de previziune a firmei: ¾ anticiparea strategică; ¾ cercetarea, culegerea datelor şi documentarea; ¾ previziunea calitativă; ¾ previziunea preliminară (semicantitativă); ¾ previziunea complexă (cantitativă); ¾ măsurarea acurateţei sau a gradului de încredere a previziunii; 10

Shim J.K., Siegel J.G., Simon A.J., The Vest-Pocket, MBA, Prentice Hall, USA, 1997.

33

Universitatea SPIRU HARET

¾ combinarea previziunilor; ¾ monitorizarea şi actualizarea previziunilor; ¾ raportul de previziune; Aceşti paşi sunt trataţi în detaliu în capitolele următoare, cu descrierea şi exemplificarea metodelor şi tehnicilor de previziune utilizate frecvent în activitatea de previziune.

Majoritatea metodelor enunţate sunt utilizate atât la nivel macroeconomic, cât şi la nivel microeconomic, în previziunea activităţii firmei ca funcţie a managementului acesteia. În condiţiile în care în literatura de specialitate se prezintă un amplu sistem metodologic, cuprinzând o mare varietate de metode şi tehnici previzionale, metodele abordate în continuare au în vedere criteriul practicii manageriale.

34

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 3

ANTICIPAREA STRATEGICĂ

3.1. Previziunea oportunităţilor Oportunitatea este o şansă de a se realiza ceva la momentul potrivit, adecvat situaţiei, reprezintă un cadru favorabil acţiunilor şi este inversul riscului. Practic, tehnicile utilizate pentru plasarea unei valori unui set de oportunităţi sunt similare celor aplicate unui portofoliu care permite jonglarea cu riscurile. În general, riscurile se proliferează mai uşor decât oportunităţile. În previziunea oportunităţilor se utilizează un eşantion ataşând o probabilitate fiecărei variabile pentru a se anticipa rezultatele. Subliniem faptul că nu se poate previziona nici o oportuni-tate dacă nu se atribuie nici o probabilitate.

Previziunea oportunităţilor începe cu întocmirea unei liste de oportunităţi. Managementul strategic implică evidenţierea competenţelor de bază ale firmei sau ale unui sector/ activitate. Prin urmare, paşii de urmat sunt: 1 Pasul 1. Evidenţierea activităţilor care urmează să dispară, când şi de ce.

O firmă produce motoare de putere pentru autovehicule. Întreaga tehnologie, echipamente, materiale şi personal sunt programate şi pentru motoare EURO 2 ce echipează auto-vehicule rutiere. Alinierea la standardele europene face necesară ca într-o anumită perioadă de timp să se renunţe la fabricarea acestui tip de motoare poluante şi să fie înlocuite cu un motor de tip EURO 3 sau 4, care asigură un nivel al emisiilor cerut de standardele europene. Este o problema de management strategic, care implică soluţii strategice.

2 Pasul 2. Evidenţierea activităţilor care se pot dezvolta în viitor prin utilizarea resurselor existente sau prin modificarea acestora într-o manieră rezonabilă.

O firmă produce umeraşe pentru spălătorii. Producţia şi vânzările pot creşte prin dezvoltarea pieţei, adaptând umeraşele la designul cerut de magazine de confecţii, prin aplicarea unei pelicule de vopsea în diferite culori.

3 Pasul 3. Evidenţierea ideilor care promovează noi direcţii de dezvoltare a firmei. Aceasta nu este uşor de realizat, deoarece oamenii se complac în rutină şi practic sunt necesare eforturi destul de mari. În sprijinul acestei acţiuni vin tehnicile de „brainstorming” cu personalul de elită a firmei pentru a se considera şi discuta elemente potenţiale. Cercetarea are un rol însemnat, constând în răsfoirea revistelor de specialitate care prezintă noi tehnologii şi care pot genera idei valoroase ce se pun în discuţie. În culegerea ideilor este, de asemenea importantă, încurajarea participării personalului la conferinţe şi sesiuni ştiinţifice, la mese rotunde de afaceri şi alte asemenea întâlniri, de unde se pot genera idei pentru direcţiile viitoare ale afacerii.

4 Pasul 4. Organizarea ideilor în tabele, care să cuprindă cel puţin următoarele elemente: activitatea, beneficiul ce poate fi obţinut, costurile, probabilitatea de apariţie sau de schimbare, timpul, motivaţia. Aceste tabele au scopul de a etala întregul set de posibilităţi viitoare. În această fază nu se cere o cuantificare riguroasă a amplitudinii, probabilităţii şi timpului, doar o estimare grosieră.

Universitatea SPIRU HARET

Datele culese din activitatea unei firme de construcţii se prezintă în tabelul de mai jos. Se cuprind atât ideile uşor de previzionat, cât şi cele care comportă o analiză detaliată.

Evoluţia posibilă a activităţilor unei firme de construcţii

Activitatea

Construcţii civile case singulare tradiţionale case duplex tip vilă

O ri Probabilitat zo nt ea Venit Costuri de apariţie ul de Fundamentare sau anual anuale u.b. u.b. ti de schimbare m p % an i 5 Câştig mic şi sigur 25 5000 4500 4800

80

4000 2500 10000 8000

10 5

25000 24600 Construcţii industriale - construcţii clasice construc- 80000 75000 ţii din schelet metalic şi sticlă 60000 50000 1000 900 600 Amenajări interioare 1200 550 -faianţări, zugrăveli 1000 -recompartimentări -modernizări instalaţii de interior

5

case de vacanţă din lemn case ecologice blocuri de apartamente

6000

20 50 45 20 80

5 Presiuni pentru „modern” şi alternative 10 Cerinţe în creştere 25 Preţuri mari, clienţi 5 “sofisticaţi” Dificultăţi de finanţare 8 30 Cerinţe tradiţionale Presiuni pentru modern 20 Cerinţe pentru modern 5 Cerinţe pentru confort 30 Necesităţi tehnice

1 Pasul 5. Datele din tabele se organizează prin comparaţie pe o scală, astfel ca decizia să poată fi facilitată. Desigur că aceste tabele sunt flexibile, şi se actualizează permanent, unele activităţi se elimină şi se adaugă altele.

3.2. Riscul în previziune Riscul asociat cu hazardul sau cu întâmplarea este tehnic definit ca un produs între amplitudinea hazardului şi probabilitatea de apariţie. Acesta este costul de diminuare riscului.

Când există mai multe posibilităţi sau şanse vorbim despre valoarea aşteptată a costurilor riscului.

Vânzarea automobilelor la clienţi cu acordarea unei perioade de garanţie.

Riscul şi costurile atribuite acestuia sunt: 1 defecţiuni ale sistemului de frânare: 500.000 u.b. (d1); 2 defecţiuni ale computerului de la bord: 100.000 u.b. (d2); 3 defectarea închiderii uşilor: 80.000 u.b.(d3); 4 defectarea sistemului de alarmă: 5.000 u. b.(d4).

Probabilitatea estimată pentru o perioadă de un an: P (d1) = 0,00005; P (d2) = 0,0005; Universitatea SPIRU HARET P (d3) = 0,001; P(d4) = 0,01.

Riscul asociat defecţiunilor automobilelor vândute într-un an, ale căror remedieri vor fi suportate de firma producătoare, este: R= 0,00005 x 500.000 + 0,0005 x 100.000 + 0,001 x 80.000 + 0,01 x 5.000 = 205 u.b.

Amplitudinea riscului şi probabilitatea de apariţie sunt elemente ale riscului supuse subiectivităţii umane, deoarece oamenii fac erori în percepţia asupra riscului şi aceasta depinde de importanţa generală care se acordă diferitelor tipuri de riscuri. Tendinţa este de a se supraestima importanţa riscurilor “rare”, dar neplăcute, având consecinţe defavorabile şi să se subestimeze sau chiar să se ignore cele comune, cunoscute, chiar dacă riscul indus este mult mai mare pentru activităţi.

În previziunea vânzărilor unei firme, riscul deteriorării mărfii la transport este supraestimat, dar riscul de neîncasare a banilor este în general ignorat.

Prin urmare, abordarea estimării şi managementului riscului are la bază două elemente importante: 1 amplitudinea riscului; 2 probabilitatea de apariţie a riscului.

Amplitudinea riscului Riscul care nu implică costuri nu este un risc, deoarece magnitudinea hazardului se estimează prin referire la costuri. Cel mai dificil de estimat este acel risc care se referă la moarte.

Se ştie că asumarea riscului este aproape un joc de noroc. Jucătorii de noroc studiază matematica şi statistica şi calculează riscurile, apelând la teoria riscurilor. Inginerii proiectanţi de produse de lungă folosinţă şi mai ales de produse care necesită siguranţa oamenilor (ca de exemplu: avioanele, elicopterele, aparate medicale, construcţii etc), studiază fiabilitatea şi disponibilitatea acestor produse, apelând la studii de specialitate bazate pe statistică. Prin urmare, se cuantifică defecţiunea sau deteriorarea, care este analizată în contextul beneficiarilor de produs sau serviciu.

O estimare oricât de „brută” a riscului permite gruparea riscurilor după importanţă.

Probabilitatea de apariţie a riscului Probabilitatea de apariţie, sau şansa ca un hazard să se realizeze, se consideră ca fiind un eşantion de evenimente posibile. Eroarea de a nu include evenimente invalidează întreaga operaţie. De exemplu: Vasul Titanic a fost construit practic de nedistrus, dar a eşuat deoarece percepţia umană a judecat greşit şi nu a estimat corect hazardul.

De aceea, este important a se estima limite ale amplitudinii. Într-o judecată de acest fel, în practică se utilizează arborele defecţiunilor şi arborele evenimentelor.

În vederea estimării riscului de apariţie respingerii unui lot de mobilă modulară la export, s-au utilizat diagramele de mai jos.

Aceste diagrame de tip arbore fac posibilă trasarea posibilelor evenimente şi să se ataşeze probabilităţi fiecărui nod al arborelui, astfel că probabilităţile compuse pot fi determinate prin multiplicare. Dificultatea este de a include toate probabilităţile, dar aceste analize se efectuează de regulă de specialişti în domeniul studiat. În general, se utilizează metode statistice bayesiene, dar în domeniile mult studiate, în baza experimentelor dovedite, s-au construit tabele uşor de utilizat. Când informaţiile sunt insuficiente, se utilizează mai mult tehnicile subiective (metoda scenariilor, opinii, experţi etc). În managementul riscului, în aplicarea riscului în previziune sau în planificare se utilizează întregul set de opţiuni şi alternative pentru eliminarea sau pentru controlul hazardului.

Tranzacţiile prin internet au devenit frecvente şi uneori, pentru economisirea timpului, chiar se preferă cumpărăturilor clasice sau participăriiSPIRU la licitaţii publice. Dacă se evită tranzacţiile pe Universitatea HARET internet, se elimină riscul de fraudă, adică acel risc de a pierde sume de bani din cont indicând codul de card sau de a nu primi niciodată produsele comandate.

Unele firme utilizează sistemul de asigurări, care limitează costurile pagubelor evidente, cunoscute, pentru a da posibilitatea managementului de a se concentra pe probleme districte de afaceri.

Asigurarea unui depozit de combustibil pentru riscul de incendii, asigurarea unui lot de marfă exportat cu vaporul pentru riscul de eşuare şi distrugere sau deteriorare, sau asigurarea unei investiţii străine într-o ţară cu risc mare etc.

Ceea ce se cuvine a fi subliniat este faptul că oricât de dificilă şi de costisitoare ar fi estimarea amplitudinii şi probabilităţii riscului prin metode ştiinţifice, este de preferat comparând cu managementul prin percepţii intuitive.

Diagrama tip arbore a defecţiunilor

Diagrama tip arbore a evenimentelor

3.3. Strategia şi previziunea Conceptul de strategie a firmei se leagă de numele lui Peter Drucker (1954), dar o definiţie mai clară este dată de Alfred Chandler (1962) ca fiind „determinarea pe termen lung a scopurilor şi obiectivelor unei întreprinderi, adoptarea cursurilor de acţiune şi alocarea resurselor necesare pentru realizarea obiectivelor”. În esenţă, orice organizaţie se conduce după o strategie, care cuprinde cel puţin următoarele elemente: misiunea, viziunea, obiectivele şi valori, resursele şi capabilităţile, structuri şi sisteme, opţiunile strategice, politicile, planul şi programul de acţiune, care sunt în permanentă adaptare cu mediul de afaceri, prezentate schematic în fig.3.1.

Universitatea SPIRU HARET

Fig.3.1. Schema strategiei manageriale

După cum se poate observa din această schemă, managementul strategic reprezintă o abordare managerială superioară a relaţiei firmă-mediu, prin care firma îşi creează viitorul prin dirijarea tuturor resurselor şi capabilităţilor pentru obţinerea unui avantaj competitiv şi realizarea structurilor şi sistemelor de management flexibile pentru a găsi alternative şi politici de aplicare prin planuri şi programe de acţiune.

Previziunea, sau anticiparea viitorului firmei, este parte a managementului strategic, care vine ca un răspuns la creşterea gradului de incertitudine, a riscului şi a complexităţii mediului în care operează firma. Întreaga construcţie a strategiei manageriale se leagă de anticiparea viitorului. Astfel: Misiunea este expresia generală a raţiunii de a exista o firmă în mediul de afaceri. Viziunea se referă la ţinta la care se doreşte să se ajungă. Obiectivele reprezintă stări viitoare care susţin misiunea şi viziunea firmei şi care creează elementele de stabilitate, valorile. Politicile sunt direcţii de acţiune, linii directoare în proceduri şi reguli. Planurile sunt alternative strategice de aplicare, iar programele înfăţişează succesiunea acţiunilor pentru realizarea obiectivelor.

Literatura de specialitate oferă o serie de abordări în acest sens. Ceea ce este de subliniat aici este perspectiva, o vedere în viitor. Previziunile pe termen lung sunt destul de rare în practica managerială, cu excepţia firmelor multinaţionale. În general, previziunea se limitează la bugete, care înfăţişează veniturile şi cheltuielile pe o perioadă viitoare de timp, de cele mai multe ori un an, şi se realizează prin simple agregări sau extrapolări ale datelor extrase din contabilitate, iar riscurile sunt ignorate în calcule. Dacă o mulţime de firme nu pot supravieţui, este sigur că managementul fie nu a prevăzut suficient de rapid ce schimbări intervin în mediul concurenţial, fie nu a acţionat după previziuni valabile. De aceea, strategia implică capitalizarea oportunităţilor atât pentru firme, cât şi pentru guverne. Robert Grant (1998) sublinia faptul că abordarea strategiei în management trebuie să fie dinamică, flexibilă şi inovativă. El afirmă că “trebuie recunoscută importanţa intuiţiei, cunoştinţelor acumulate şi procesul de învăţare prin acţiune, în completarea analizei ştiinţifice”.

Pornind de la scopul fundamental al unei firme de a obţine profit, sau cu alte cuvinte de a obţine venituri care să acopere capitalul investit, managementul poate să urmeze una dintre cele două căi: să localizeze firma într-o industrie în care condiţiile favorabile îi permit obţinerea unui profit peste media industriei sau să-şi construiască o poziţie de avantaj faţă de competiţie, care să Universitatea SPIRU HARET se finalizeze în mod similar. Cele două căi aparţin deciziei strategice, care include opţiuni, cum sunt: diversificarea ofertei, integrare tehnologică, alocarea resurselor între diferitele activităţi, noi

achiziţii, alianţe strategice, fuziuni etc. La baza tuturor deciziilor strategice stă previziunea care ia în considerare riscurile şi oportunităţile posibile.

Având la dispoziţie un tablou de posibilităţi pe care managementul le acceptă ca fiind rezonabile, activităţile pot fi ierarhizate prin ponderarea importanţei lor. Ponderea acordată are o componentă importantă care se asociază amplitudinii riscului şi probabilităţii de apariţie a acestuia. Orizontul de timp şi scopurile firmei influenţează, de asemenea, opţiunea pentru criteriul importanţei activităţilor. Aranjarea opţiunilor după importanţă poate fi realizată utilizând diagrame.

Având stabilite opţiunile strategice şi ierarhizarea lor după importanţă, previziunea poate trece la planificare, stabilind acţiuni care să reducă sau să crească probabilitatea de apariţie a profitului sau riscului, sau, în general, a activităţilor. Dacă orizontul de timp este rezonabil, există resurse şi condiţii de mediu pentru realizarea acţiunilor planificate, atunci previziunea devine realitate.

Orice firmă operează într-un mediu tridimensional: mediul intern, mediul extern apropiat şi mediul extern îndepărtat.

Mediul intern este alcătuit din resurse, facilităţi, sisteme, procese, oameni şi care împreună formează sau determină capabilităţile strategice ale firmei. Un management eficace controlează mediul intern.

Mediul extern apropiat, care include clienţii, furnizorii şi concurenţii, nu poate fi controlat, dar, prin activităţile de marketing anticipate, poate fi influenţat.

Mediul extern îndepărtat include factori sociali, tehnologici, economici, de mediu ambiant şi politici. Aceştia nu numai că nu por fi controlaţi, dar nici influenţaţi, astfel că managerii sunt puşi în situaţia de a-i înţelege şi a-i anticipa pentru a se adapta acestora în sens pozitiv. Acest aspect reprezintă cheia strategiei firmei. În funcţie de aceşti factori externi, apropiaţi sau îndepărtaţi, firma îşi schimbă strategiile, se schimbă pe ea însăşi cu scopul de a se adapta presiunilor externe.

Schimbări pozitive în mediul de afaceri din România de azi poate conduce la anticiparea riscului şi la noi oportunităţi.

Tendinţa de scădere continuă a ratei dobânzii creează un sentiment de siguranţă managerilor, care pot dezvolta strategii de investiţii finanţate din credite bancare.

Schimbarea legislaţiei muncii (Noul cod al muncii) determină managerii să revizuiască organigramele şi numărul de posturi, să renunţe la colaborări sau contracte pe termen determinat şi, în prima etapă, să acţioneze pentru restrângerea unor activităţi sau realocarea sarcinilor pe salariaţi cu contract de muncă nedeterminat.

Planurile strategice ale firmelor se bazează pe tendinţa de stabilitate şi continuitate în mediul extern. Dar, mediul extern s-a dovedit a nu fi stabil, astfel că previziunile realizate pe baza extrapolării datelor trecute şi prezente pot fi „eronate”. Mediul extern provoacă o capcană mentală oricărui manager, aşa numita „capcană a previziunii”.

Schimbările din mediul extern pot fi atât oportunităţi, cât şi ameninţări pentru toate firmele.

Managerii nu pot anticipa viitorul, dar toate planurile strategice se bazează pe „presupuneri” şi previziuni, care pot fi explicite, raţionale, sau implicite, ca rezultat al acţiunilor pro-active. „Pentru a obţine succes, firmele trebuie să anticipeze schimbările posibile şi să fie oricând gata să facă faţă oportunităţilor şi provocărilor într-o manieră pro-activă şi nicidecum re-activă”.

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 4

DOCUMENTAREA ŞI PREVIZIUNEA CALITATIVĂ

4.1. Documentarea şi culegerea datelor Informaţiile şi datele necesare previziunii sunt rareori găsite în cărţi sau reviste de specialitate şi de aceea, activitatea de previziune începe prin realizarea de cercetări, documentare şi culegere de date. Practica a demonstrat că această etapă a previziunii este cea mai dificil de realizat şi foarte laborioasă.1 De obicei se începe cu documentarea, prin acumularea de cunoştinţe şi informaţii generale, din biblioteci, internet şi publicaţii oficiale guvernamentale. Sursele pentru documentare pot fi: cărţi şi reviste de specialitate, Anuarul statistic, Topul firmelor, Colecţia de legi şi reglementări, Programul de guvernare, strategii de ramură, diferite site-uri pe internet etc. Aceste surse pun la dispoziţie cifre sau previziuni similare cu domeniul de studiat şi oferă un cadru general ce permite apropierea de subiect.

Revistele de specialitate pot da informaţii descriptive privind domeniul de interes şi astfel cadrul general se restrânge, iar bibliografiile indicate în cărţi sau serviciile de internet (pentru studii on line) înlocuiesc cataloage cu date precise relativ la subiectul de interes.

Problema este cea pecuniară, deoarece, multe dintre referinţe nu sunt accesibile tuturor şi pentru a avea acces cercetătorul trebuie să fie membru al unei organizaţii profesionale de profil sau membru al unui club, iar cele mai importante surse electronice on line se pot obţine contra unor sume relativ importante.

Deşi cercetarea este laborioasă, implicând ore şi ore de navigare pe internet şi cutreierarea bibliotecilor, tehnicile moderne sprijină activitatea de documentare prin utilizarea copiatoarelor, scannerelor, calculatoarelor electronice.

1

Nash J. C., Nash M.M., Practical Forecasting for Managers, Arnold, London, 2001, cap.4.

45

Universitatea SPIRU HARET

Aici, este necesar a sublinia necesitatea indicării surselor de obţinere a informaţiilor, astfel că, acele informaţii neoficiale obţinute din conversaţii, mijloace audio etc. nu sunt recomandate. Întrucât previziunile bune implică înţelegerea şi cunoaşterea bună a domeniului sau fenomenului de interes, documentarea este următoarea etapă a previziunii.

Este necesar să se cunoască particularităţile domeniului, să se diferenţieze cercetările similare obţinute de realitatea obiectivă a domeniului şi a fenomenelor specifice de previzionat, să se însuşească bine tehnicile, metodele şi modelele de previziune din punct de vedere teoretic, pentru a discerne asupra acelora care sunt potrivite domeniului studiat.

Culegerea datelor atât pentru conturarea clară a domeniului studiat şi a fenomenelor de previzionat, cât şi pentru acumularea de informaţii, cifre, previziuni similare este o altă etapă a acestei activităţi. Datele sunt trecute pe fişe sau sunt procesate electronic şi stocate în fişiere, indicându-se sursa, perioada la care se referă şi observaţiile cercetătorului. În previziunea activităţii unei firme şi în special în previziunea strategiei manageriale, datele care se culeg se pot grupa în următoarele categorii: date din istoricul firmei sau istoricul unor firme similare; date privind evoluţia sectorului de activitate sau industriei din care face parte firma, incluzând cât mai multe informaţii posibile despre concurenţă; date privind politicile macroeconomice pe perioada de previziune, cât mai exact posibil.

Acesta nu este „capătul drumului „, astfel că, datele obţinute se vor completa cu intenţiile managementului firmei, oportunităţile şi riscurile ce pot interveni în viitor.

Mare parte din activitatea depusă pentru documentare şi culegere a datelor reprezintă, în acelaşi timp, baza pentru aplicarea multora dintre metodele calitative de previziune.

Principalele metode calitative sunt: metoda analizei şi sintezei, metoda interpretării sistemice, metoda marilor tururi, metoda mâinilor mature, metoda Delphi, metoda Brainstorming, metoda listelor verificatoare, metoda analogiilor, metoda scenariilor, metoda arborilor de pertinenţă.

Aceste metode au în comun următoarele: - se bazează pe cercetare amplă şi pe culegerea unei cantităţi mari de date; 46

Universitatea SPIRU HARET

- datele culese se analizează şi se selectează, ceea ce este relevant conform scopului previziunii; - variabilele calitative se evaluează prin metoda scorurilor sau o metodă similară.

4.2. Metoda analizei şi sintezei După cum sugerează denumirea, această metodă presupune parcurgerea a două etape: analiza şi sinteza.

I. Etapa analizei fenomenelor sau proceselor economice constă în: - observarea fenomenelor sau proceselor; - descompunerea acestora în părţi componente şi studierea separată a fiecărei părţi; - evaluarea acţiunii fiecărui factor care influenţează părţile componente ale fenomenelor sau proceselor; - determinarea sistemului de legături cauzale care există între aceşti factori; - gruparea fenomenelor sau proceselor ce acţionează într-un anumit domeniu sau la nivelul economiei naţionale; - comparaţia cu fenomene sau procese similare; - ilustrarea concluziilor analizei. În previziunea activităţii unei firme, scanarea, analiza şi interpretarea mediului extern şi intern al firmei reprezintă acţiuni fundamentale.

Literatura de specialitate pune la dispoziţia managerilor o întreagă suită de tehnici şi metode de analiză a mediului extern (apropiat sau îndepărtat) şi a celui intern.

Dintre cele mai utilizate metode şi tehnici, exemplificăm: - pentru mediul intern: analiza diagnostic şi analiza SWOT - pentru mediul extern: analiza STEP şi analiza „Celor 5 forţe a lui Porter”.

Analiza diagnostic, ca un instrument de analiză a fenomenelor sau proceselor economice dintr-o firmă sau oricare organizaţie, urmăreşte determinarea stării generale a organizaţiei (firmei), luând în considerare mediul dinamic în care aceasta îşi desfăşoară activitatea.

Analiză diagnostic cuprinde rezultatul investigaţiilor pe următoarele domenii: a. juridic: investigarea aspectelor legale ale organizaţiei şi cuprinde: - drept comercial (acte de înfiinţare a firmei, contracte comerciale); 47

Universitatea SPIRU HARET

- drept fiscal (înregistrare fiscală); - drept de proprietate (titluri de proprietate, concesionare, contracte de închiriere, contracte de leasing); drept social (contract colectiv de muncă, contracte individuale de muncă); - gajuri şi ipoteci (menţiuni în cartea funciară); - asigurări (contracte de asigurări); - protecţia mediului (avize de mediu); - litigii (procese pe rol, executări silite). b. comercial: investigarea aspectelor pur comerciale ale organizaţiei şi cuprinde: - analiza pieţei şi concurenţei (structura pieţei, cota de piaţă, concurenţi, avantaje, dezavantaje); - analiza produselor şi/sau serviciilor (paleta de oferte, calitate, volum vânzări); - analiza marketingului – cei 7 P - preţ, produs, promovare, poziţie în lanţul de distribuţie, performanţele personalului, premizele fizice şi profilul sau eficienţa activităţii. c. tehnic – tehnologic – producţie şi /sau servicii: investigarea aspectelor legate - de infrastructura întreprinderii şi a modului de utilizare a acesteia, şi cuprinde: - analiza infrastructurii (componenţa patrimonială, amplasamente); - analiza proceselor de producţie / servicii (tipuri de tehnologii şi procese tehnologice); - analiza sistemului de management a calităţii (de asigurare a calităţii); - analiza logisticii (aprovizionare, depozitare, transport). d. resurse umane şi management: investigarea modului de organizare a activităţii, a managementului şi a utilizării resurselor umane, şi cuprinde: - analiza structurii organizaţionale (organigrama); - analiza managementului (tipuri şi stiluri de conducere, componenţa şi calitatea echipei manageriale); - analiza resurselor umane (structura, calificarea, metode de selecţie, promovare, motivare, instruire etc.); - analiza relaţiilor organizaţiei şi a celor din interiorul organizaţiei. e. financiar – contabil: are în vedere studiul static, dinamic şi comparativ al activităţii desfăşurate, analiza patrimoniului şi a rezultatelor prin prisma echilibrului financiar, al lichidităţii, solvabilităţii şi a eficienţei economico – financiare, cu alte cuvinte a indicatorilor economico-financiari, 48

Universitatea SPIRU HARET

care de regulă se calculează şi se interpretează de către cercetătorul în previziune.

Dintre instrumentele utilizate în completarea analizei diagnostic, cea mai utilizată este „Analiza SWOT” (streghts, weaknesses, opportunities, threaters = puncte tari, puncte slabe, oportunităţi şi ameninţări sau riscuri). Această analiză se realizează de regulă pentru fiecare tip de diagnostic.

Analiza SWOT caracterizează un domeniu de activitate, o organizaţie, o industrie prin evaluarea calitativă a principalelor caracteristici care conferă avantaj competitiv. Întrucât orice organizaţie îşi desfăşoară activitatea într-un anumit mediu, care influenţează organizaţia prin modificările inerente şi continue care au loc, analiza mediului (atât la nivel micro, cât şi la nivel macro) oferă informaţii privind oportunităţile şi ameninţările factorilor de mediu.

Micromediul (sau mediul apropiat) cuprinde componentele de mediu extern cu care organizaţia intră în relaţii directe pentru atingerea obiectivelor sale: clienţi, concurenţi, furnizori, bănci, organisme publice şi pe care organizaţia prin managementul său îl poate influenţa.

Macromediul (sau mediul îndepărtat) se constituie ca o sursă de factori de influenţă de ordin general, pe care organizaţia îi influenţează în mod nesemnificativ şi, de regulă, nu îi poate influenţa: ecologici, demografici, politici, tehnologici, macroeconomici.

Dintre instrumentele mai des utilizate în analiza mediului extern sunt : - modelul STEEP (sistemul de factori sociali, factori tehnologici, factori economici, factori de mediu ambiant – „environment”, factori politici); - modelul celor 5 forţe al lui Porter (1980): ameninţarea noilor veniţi, ameninţarea produselor de substituţie, puterea de negociere a furnizorilor, puterea de negociere a cumpărătorilor, nivelul rivalităţii (competiţiei).2 II. Etapa sintezei constă în recompunerea întregului din elementele analizate, în generalizarea aspectelor particulare, analitice, simple, în aspecte agregate, complexe. Etapa se încheie cu concluziile analizei.

2

Grant R., Contemporary Strategy Analysis, Blackwell, UK, 1998, p. 26.

49

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

Se previzionează bugetul unei firmei de producţie jaluzele pentru ferestre.

Se analizează resursele financiare şi consumul acestora în producţie, marketing, cercetare-dezvoltare, administraţie etc., se construiesc bugete pentru fiecare activitate, previzionându-se veniturile şi cheltuielile pentru perioada de previziune.

La nivelul firmei aceste bugete se agregă în bugetul general al organizaţiei.

4.3. Metoda interpretării sistemice Această metodă are la bază ideea de sistem, de prezentare ordonată a unei mulţimi de elemente interconectate, având o anumită funcţionalitate.

Un sistem este compus din subsisteme, între care există relaţii de intercondiţionare, de la parte la întreg şi invers.

Metoda are la bază analiza sistemelor complexe.3 Principiile analizei şi caracteristicile care diferenţiază acest tip de analiză de metodologiile clasice sunt: Tendinţa integratoare a analizei sistemelor complexe. Aceasta înseamnă un imens bagaj de cunoştinţe al cercetătorului, alcătuit din tehnici şi metode diverse, implicând deci munca în echipă, care se aplică în funcţie de condiţiile concrete ale problemei.

Orientarea spre problemele cheie ale organizaţiilor. Principiul de bază este privirea spre viitor, abordarea aspectelor strategice.

Caracterul de permanenţă a analizei. Aceasta presupune considerarea variabilităţii, a flexibilităţii şi dinamicii organizaţiilor, care trebuie analizate permanent. „Sponsorul” analizei sistemelor complexe, cel care iniţiază şi coordonează activitatea, trebuie să provină din interiorul organizaţiei, chiar dacă se apelează la consultanţi din afară. Explicaţia este cât se poate de simplă, una din funcţiile managementului fiind coordonarea.

Practicarea cu supleţe a analizei sistemelor complexe. Aceasta se referă la „ieşirea” din practicile rigide, a procedurilor stricte şi abordarea elastică a tuturor problemelor.

3

Boldur Gh., Ciobanu Gh., Băncilă I., Analiza sistemelor complexe, Ed. Ştiinţifică şi Encicopedică, Bucureşti, 1982, p.9-12; 345-349.

50

Universitatea SPIRU HARET

Adoptarea unei organizări deschise, participative. Personalul trebuie implicat şi orice idee, obsevaţie sau opinie se va lua în considerare, chiar dacă nu este vorba de analişti profesionişti.

Viziunea sistemică. Aşa cum am arătat mai sus, organizaţia (firma sau orice altă instituţie) este considerată un sistem complex, care poate fi divizat conceptual în subsisteme componente (corespunzător funcţiilor organizaţiei, enunţate în cap.1, sau grupate în: subsistem direct productiv, subsistem informaţional-decizional şi subsistem al relaţiilor).

Prioritatea obiectivelor. În managementul strategic toate activităţile sunt orientate spre îndeplinirea obiectivelor strategice.

Abordarea în profunzime a mecanismelor decizionale şi ca urmare utilizarea metodelor ştiinţifice, cum sunt: teoria deciziei, metode de simulare, dinamica industrială, cercetări operaţionale etc.

Optimizarea proceselor decizionale prin utilizarea nemijlocită a tehnicii moderne de calcul şi stocare a informaţiei (reţele de calculatoare electronice).

4.4. Metoda marilor tururi (grand tours) Aşa cum sugerează şi denumirea, tehnica presupune organizarea mai multor deplasări la firme din acelaşi domeniu de activitate, în schimb de experienţă, sau vizite tehnice, pentru a observa diferenţele tehnice, tehnologice, organizatorice, manageriale şi culturale.

Informaţiile culese despre factori variaţi socio-culturali-tehnici şi politici sunt relevante pentru previziunea tehnologică, în special pentru strategia competiţională.

Tehnica se caracterizează însă printr-un grad mare de subiectivism.

EXEMPLU

O firmă producătoare de tricotaje intenţionează să se dezvolte prin investiţii în utilaje noi. Sunt contactaţi furnizorii din ţară şi din străinătate şi managerul, împreună cu echipa tehno-economică îşi stabilesc întâlniri de afaceri. În timpul vizitelor se colectează informaţii despre utilajele respective (capacitate, consumuri, preţuri), dar şi despre condiţiile în care lucrează astfel de utilaje la alţi clienţi.

4.5. Metoda „mâinilor mature” (old hands) Această tehnică se bazează pe culegerea informaţiilor din diferite surse: camere de comerţ, misiuni economice, firme de specialitate şi 51

Universitatea SPIRU HARET

consultanţi care au experienţă în domeniul respectiv. În esenţă tehnica presupune „sfaturi”. În aceeaşi categorie intră şi angajarea unuia sau a mai multor consultanţi specialişti în problematica aleasă. Informaţiile culese de aceştia sau de la instituţii şi firme de specialitate contra cost înlocuiesc o parte din munca de documentare.

EXEMPLU

O firmă de servicii încearcă obţinerea unei finanţări externe pentru a divesifica serviciile în domeniul protecţiei mediului. În scopul întocmirii documentaţiei şi a previziunilor privind bugetul afacerii, firma apelează la un consultant pentru a realiza o cercetare de piaţă privind potenţialii clienţi (societăţile comerciale care au echipamente poluante şi au ca obiectiv strategic decontaminarea echipamentelor din dotare).

Limitele acestei metode sunt legate de costurile mari pentru plata experţilor sau consultanţilor.

4.6. Metoda Delphi Ca o variantă a „mâinilor mature” metoda Delphi reuneşte un grup de experţi care au tangenţă cu domeniul studiat (profesori, proiectanţi experimentaţi, specialişti cu multă experienţă, cercetători).

De regulă, organizatorul contactează experţii şi le pune la dispoziţie un material de studiu, un chestionar şi formulare de apreciere sau de previziune.

Apoi, în faza a doua, experţii se întrunesc şi discută punctele de vedere ale fiecăruia, se stabileşte mediana previziunilor şi intervalul de încredere (cuartilele). Experţii, văzând opiniile celorlalţi şi fundamentările aduse, îşi pot schimba punctul de vedere, astfel încât cei care au păreri îndepărtate de mediană şi le pot apropia, dar fără a se face presiuni asupra lor.

Pe baza fundamentării şi expunerii motivelor, experţii îşi pot menţine punctul de vedere iniţial sau îl pot schimba.

Rundele de discuţii se pot repeta cu suplimentări de argumente, combaterea argumentelor celorlalţi, modificarea punctului de vedere, dar de regulă, după 2-3 runde, se ajunge la un consens, la o valoare care să se încadreze într-un interval în apropierea medianei.

Cei care nu sunt de acord cu consensul se pot retrage din grup.

52

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

O firmă de transporturi internaţionale previzionează costul înnoirii pentru aplicarea investiţiilor ecologice de prevenire a poluării mediului, având în vedere alternativele: înnoirea parcului de autovehicule cu importuri, înlocuirea motoarelor existente cu motoare Euro 3 din import cu adaptările necesare, reconstruirea autovehiculelor la producătorii interni cu motoare indigene atestate Euro 3, alte variante.

Firma aplică metoda Delphi şi invită 9 experţi, specialişti în domeniu sau domenii înrudite.

Rezultatele sintetice sunt următoarele în ordine crescătoare: Expert Costuri mld. lei

5 9

1 14

4 16

2 16

8 20

Mediana : 20 mld.lei Cuartilele : Q1 : N + 1 = 10 =2,5

Q1 : 14 - 16

Q2 :

Q2 : 20

Q3 :

4 4 2( N + 1) = 20 =5 4 4 3( N + 1) 30 = =7,5 4 4

3 28

6 28

7 28

9 40

Q3 : 28 – 28

Previziunea este deci 20, iar intervalul intercuartilă este 15 – 28 şi măsoară gradul de concordanţă, respectiv discordanţă, de opinii ale experţilor.

Limita acestei metode este dată de calitatea experţilor şi a cunoştinţelor lor despre domeniul respectiv, precum şi de calităţile organizatorului care face selecţia experţilor şi pune problema în discuţie.

4.7. Metoda Brainstorming Metoda Brainstorming sau metoda dezbaterilor euristice a fost elaborată de Osborn A. F. (1939) şi este o metodă de gândire colectivă pentru a se găsi soluţii de perspectivă la probleme ce apar în activitatea curentă.

Această metodă constă în organizarea unor echipe de lucru alcătuite din experţi din diferite domenii de activitate care sunt solicitaţi să-şi pună în valoare ideile, experienţele şi cunoştinţele asociate rezolvării aceleaşi probleme, privită din mai multe puncte de vedere.

53

Universitatea SPIRU HARET

Grupurile de lucru sunt conduse de un preşedinte sau de un moderator, care are menirea de a stimula creativitatea membrilor grupului, de a crea o atmosferă deschisă, lipsită de inhibiţii şi care colectează ideile ce pot oferi o soluţie sau soluţii la problema discutată.

Ca şi în cazul metodei Delphi, discuţiile se organizează în mai multe runde, urmărindu-se ca ideile să se concentreze, din aproape în aproape, pe obiectivul stabilit. Spre deosebire de metoda Dephi, această metodă nu presupune iteraţiile şi obligativitatea timpului de reflecţie, dar este dinamică, prolifică, antrenează discuţiile.

EXEMPLU

O firmă străină care asigură servicii de televiziune prin satelit fără cablu doreşte să pătrundă pe o piaţă, care în proporţie de 60% este ocupată de televiziunea prin cablu. În scopul previzionării vânzărilor şi a bugetului investiţiei reprezentantul firmei invită 12 experţi din diferite domenii (finanţe, marketing, sociologie, tehnologie, politologie etc.), care îşi expun ideile în mai multe runde discuţiile concentrându-se din aproape în aproape. Prima rundă are ca subiect percepţia publicului faţă de schimbarea anunţată. Dintre ideile anunţate exemplificăm: - publicul a investit pentru a avea cablu şi nu acceptă schimbarea atâta timp cât serviciile oferite sunt acceptabile calitativ şi pot oferi acces la cca 24 canale de televiziune; - publicul care nu a investit în televiziunea prin cablu nu va investi în televiziunea fără cablu decât dacă preţurile de instalare vor fi mai mici comparativ; - Un segment mic de piaţă va accepta schimbarea aceşti clienţi sunt dintre cei cu venituri foarte mari care au şi dorinţa de a fi la modă.

A doua rundă de discuţii se concentrează pe riscul unei investiţii de această natură, apoi pe estimarea vânzărilor şi aşa mai departe.

Avantajele acestei metode sunt : - stimulează expunerea de idei într-un climat de colegialitate şi apreciere reciprocă; - permite completarea ideilor unele pe altele şi asigură astfel o traiectorie - ascendentă a dezvoltării ideilor; - ideile exprimate pot genera alte idei valoroase.

54

Universitatea SPIRU HARET

4.8. Metoda listelor verificatoare (check lists) Această tehnică implică întocmirea de liste cuprinzând diferite aspecte ale problemei analizate care sunt cercetate comparativ în diferite zone de acţiune. Se utilizează în special în cercetările şi previziunile de marketing.

Metoda presupune parcurgerea următorilor paşi de lucru: Întocmirea listei cu zonele geografice în care se va studia fenomenul. Ideea este de a cuprinde pe listă cât mai multe zone.

Utilizarea bunului simţ. Listele întocmite iniţial se verifică, sunt eliminate de pe listă acele zone care nu sunt compatibile cu problema analizată şi se includ altele, fără însă a se efectua o analiză aprofundată.

Verificarea detaliată. În această fază verificarea se realizează în 3 direcţii: identificarea factorilor care se opun rezolvării problemei, a barierelor.

Aceşti factori pot fi : - bariere politice şi legislative: monopoluri de stat, legislaţie privind forţa de muncă, reguli de control al mediului, legislaţie anticoncurenţială etc.; - bariere economice: taxe fiscale, taxe vamale, controlul preţurilor etc.; - bariere ale furnizorilor: probleme de infrastructură, resurse insuficiente, concurenţă redusă etc.; - identificarea factorilor care influenţează problema sau fenomenul studiat pentru previziune. Aceşti factori pot fi: - factori economici: mărimea PIB şi rata de creştere, natura planurilor de dezvoltare sau previzionare, balanţa de comerţ, stabilitatea monedei, mărimea pieţei, venitul per capital, distribuţia venitului, inflaţia etc.; - factori politici: stabilitatea guvernului, conflictele dintre grupurile sociale, atitudinea faţă de investiţii, puterea grupurilor politice etc.; - factori legislativi: politica fiscală şi monetară, birocraţia, corectitudinea instanţelor de judecată, protecţia proprietăţii, moralitatea – corupţia, subvenţii.

- factori geografici: materii prime, distanţa dintre pieţe şi furnizori, costul clădirilor şi terenurilor, infrastructura (drumuri, sistem de comunicaţii, utilităţi); - factori de muncă: climatul pieţei forţei de muncă, costul muncii, calitatea şi disponibilitatea forţei de muncă etc.; 55

Universitatea SPIRU HARET

- factori ai metodelor de conducere a afacerilor: etica generală, sistemul de marketing, structura capitalului, utilizarea profitului, competiţia etc.; - identificarea factorilor specifici industriei sau firmei care să contribuie la succesul afacerii.

Analiza listelor detaliate, a informaţiilor colectate, selectarea informaţiilor şi întocmirea listei scurte care va sta la baza previziunilor.

Lista scurtă se realizează prin metoda scorurilor.

EXEMPLU

Un investitor străin intenţionează să investească în domeniul prelucrării cărnii. Pentru a determina oportunitatea investiţiei, acesta îşi întocmeşte un studiu previzional. Începe prin a previziona efectivul de animale şi ca urmare producţia de carne de consum pentru a determina mărimea pieţei, competitorii, volumul vânzărilor etc.

Se aleg zonele geografice propice creşterii animalelor şi se estimează factorii care influenţează această activitate (economici, politici, geografici, metode de conducere a afacerii, forţa de muncă etc.), apoi se identifică şi se elimină din analiză barierele (politice, economice, juridice, ale furnizorilor etc.).

4.9. Metoda analogiilor Această metodă se bazează pe studiul proceselor sau fenomenelor economice similare care au avut loc într-o perioadă anterioară, într-o amploare diferită, într-o societate diferită, în condiţiile unei tehnologii diferite, dar care are trăsături comune esenţiale cu procesul sau fenomenul economic de previzionat.

Metoda presupune parcurgerea următorilor paşi: - culegerea informaţiilor despre situaţii similare; - identificarea diferenţelor; - cuantificarea diferenţelor; - previziunea pe baza situaţiilor similare; - corecţia previziunilor în funcţie de diferenţele cuantificate.

EXEMPLU

Se previzionează bugetul unei fabrici de prelucrare a laptelui care se înfiinţează printr-o investiţie nouă. Se culeg informaţiile despre fabricile de 56

Universitatea SPIRU HARET

prelucrare a laptelui care funcţionează, se stabilesc diferenţele (mărime, amplasament, faţă de sursele de lapte, randamentul echipamentului tehnologic, numărul de salariaţi etc.), se cuantifică diferenţele, se previzionează bugetul conform informaţiilor colectate despre o fabrică de prelucrarea laptelui care să aibă diferenţe minore şi apoi se corectează previziunile cu aceste diferenţe.

4.10. Metoda scenariilor Metoda constă în observarea prezentului şi stabilirea mai multor alternative în care procesele sau fenomenele economice pot evolua în viitor.

Aceste variante sau alternative de evoluţie poartă denumirea de scenariu. În esenţă, sunt identificate căile posibile pentru viitor atât în variante pesimiste, cât şi în variante optimiste, şi se consideră factorii perturbatori şi de risc ce pot apare şi care pot influenţa previziunile.

Metoda implică munca în echipă şi nu necesită consultanţi externi. Cu cât scenariile sunt mai simple, cu atât pot fi mai eficace în previziuni.

Procesul de realizare a scenariilor implică parcurgerea a trei etape4 şi mai mulţi paşi de lucru: Analiza mediului Pasul 1 – Analiza mediului: scanarea mediului prin utilizarea tehnicilor prezentate anterior: analiza STEEP, listele verificatoare etc.

Pasul 2 – Identificarea grupelor de vectori ai schimbării ce vor interveni în viitor.

De exemplu: schimbări în obiceiurile de consum al produselor agricole cu creşterea ponderii celor „organice”, creşterea restricţiilor de protecţie a mediului cu efecte asupra preţurilor produselor chimice, subvenţionarea agriculturii de către guvernele ţărilor UE cu efect negativ asupra preţurilor produselor agricole indigene etc Pregătirea scenariilor Pasul 3. Selectarea vectorilor şi proiectarea contextului.

Ideea este de a selecta din mănunchiul de vectori pe cei care sunt mai importanţi din punct de vedere strategic şi să se exploreze consecinţele acestora asupra firmei. De exemplu, dacă firma exportă produsele sale, o modificare semnificativă a cursului valutar va avea consecinţe strategice asupra acesteia. De aceea, trebuie să se exploreze consecinţele acestui eveniment, şi anume impactul asupra profitabilităţii, efectul asupra volumului producţiei, schimbări pe scena competiţiei, şi altele. Pentru selectarea 4

Stapleton T. şi colectiv, Complexity and the External Environment, Unit 3 – Planning under conditions of uncertainty. MBA course. The Open University Business School, 2000, p.192-209.

57

Universitatea SPIRU HARET

vectorilor, sau cu alte cuvinte a factorilor de influenţă, se utilizează două tehnici: „regula 20:80” (20% din vectori se iau în considerare şi 80% se ignoră) şi „matricea importanţei şi a incertitudinii”, ca în fig. 4.1.

EXEMPLU

Pentru pregătirea scenariului previziunii activităţii unei firme de producţie a ţigărilor au fost identificaţi vectorii următori: - reglementările legale privind interzicerea fumatului în locuri publice (1); - atitudinea majorităţii de a nu mai tolera fumătorii (2); - păstrarea obiceiului unei mari ponderi a populaţiei de a fuma (3); - expansiunea produselor alternative, de substituţie (4); - creşterea continuă a accizelor pentru ţigări şi ca urmare a preţurilor (5); - interzicerea reclamelor directe pentru ţigări (6); - obligativitatea producătorilor de ţigări de a utiliza ambalaje timbrate (7); - obligativitatea inscripţionării pe ambalajele pentru ţigări a „riscului” utilizării produsului (8); - restricţii privind tipul cumpărătorilor (9); - creşterea preferinţei cumpărătorilor pentru ţigări de „marcă” (10); Incertitudine

(5) (2) (4) Neimportant

(8) (9)

(3) (6) (7)

Important

Certitudine Fig. nr. 4.1. Matricea importanţei şi incertitudinii

După parcurgerea acestui pas se proiectează contextul logic în jurul vectorilor selectaţi, subliniind consecinţele fiecărui vector selectat. Pentru aceasta se pune întrebarea „Dacă în viitor va apare vectorul „V”, care vor fi consecinţele?”

58

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

Producţia de ţigări în România este o bună afacere pentru producătorii străini care bazat pe devalorizarea monedei naţionale şi pe îngustarea permanentă a pieţei în ţara de origine, au luat în considerare reamplasarea producţiei cu costuri mai mici în România.

Pasul 4. Identificarea scenariilor Pe baza vectorilor selectaţi şi a contextului proiectat se identifică scenarii, care reprezintă răspunsul organizaţiei la acţiunea viitoare a vectorilor. Caracteristicile care stau la baza identificării şi selectării scenariilor sunt: - numărul scenariilor identificate nu este limitat; - se recomandă să se evite scenarii pur optimiste sau pur pesimiste; - să fie stimulative şi provocatoare; - să fie elastice şi plauzibile; - să întrunească perspectivele din mai multe puncte de vedere, echilibrând aspectele favorabile cu cele defavorabile.

Selecţia nu se realizează pe baze probabilistice, deoarece nu sunt previziuni, ci pe baze convenţionale, astfel încât să aibă credibilitate, să evite „ridicolul” şi să evite extremele, ca în fig. 4.2.

120 100

Zona convenţională

80 s c e n a r ii

60 40 20 0

Fig.4.2. Distribuţia scenariilor

59

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

O societate comercială are o situaţie financiară critică (pierderi mari acumulate, arierate mari) fiind în situaţia apropiată de declarare a incapacităţii de plată sau faliment. Societatea fabrică produse competitive şi are asigurată piaţă pentru cca 55% din capacitate.

Pentru a se previziona riscul de faliment, pot fi considerate cel puţin două scenarii: unul pesimist, în care situaţia prezentă se perpetuează în viitor, cu risc mare de faliment, şi unul optimist, în care se consideră dezvoltarea segmentului de piaţă şi creşterea gradului de utilizare a capacităţilor, pe de o parte, şi anularea penalităţilor pentru neplata la timp a datoriilor bugetare şi eşalonarea plăţilor datoriilor trecute pentru a se crea posibilitatea utilizării banilor pentru producţie. Din cele două scenarii pot fi elaborate şi alte scenarii alternative, evidenţiindu-se gradul de risc de faliment.

Pasul 5. Elaborarea scenariilor Scenariile se scriu în forma cea mai adecvată situaţiei, în aşa fel încât să exprime interesele şi nevoile, neexistând un format standard.

De regulă, scenariile se prezintă sub forma descriptivă, ca un text scris, bazat pe variabile calitative. Condiţia este ca scenariile să aibă un titlu. În unele organizaţii, se utilizează forma convenţională de raport.

Pasul 6. Identificarea elementelor “cheie „ . În această etapă se examinează scenariile pentru a determina evenimentele critice, punctele cheie sau punctele de schimbare a direcţiei. Se aleg acele evenimente care vor avea un impact semnificativ pe termen lung asupra firmei, cele cu un potenţial mare de a determina crize. Punctele cheie reprezintă momente de luare a deciziilor manageriale, care vor schimba cursul evenimentelor. ¾ Formularea strategiei Scenariile identifică forţele care acţionează asupra activităţii firmei pe termen lung, de aceea în ultima etapă acestea se pun de acord cu resursele interne ale firmei. De aici se construiesc planuri şi programe, un exemplu fiind planul de marketing.

Un exemplu clasic al metodei scenariilor aplicată în previziuni este cel elaborat de Herman Kahn (1976) intitulat Următorii 200 de ani: Un scenariu pentru America şi întreaga lume. În lucrare sunt elaborate ipoteze privind creşterea populaţiei, disponibilul de resurse, inovaţiile tehnice şi creşterea economică.

60

Universitatea SPIRU HARET

Având în vedere cele patru criterii sau factori, autorul a elaborat două scenarii de dezvoltare opuse, fiecare dintre acestea în 2 variante, astfel: - scenariul neomalthusian, cu variantele: puternic şi moderat sau pesimist prevăzător, care are la bază teoria lui Malthus conform căreia populaţia globului va creşte mai repede decât oferta de alimente şi va duce la foamete şi sărăcie.

- scenariul creşterii şi tehnologiei, cu variantele: optimist prevăzător şi entuziast, în care se consideră că dezvoltarea tehnologiei ne va permite acoperirea nevoilor, şi controlarea ritmului de creştere a populaţiei, astfel încât ţările vor fi împărţite în: economii superindustriale, postindustriale şi apropiate economic.

Bood şi Postma (1997) au identificat 5 utilizări ale scenariilor:5 - Evaluarea şi selectarea strategiilor. Scenariile oferă managerilor un cadru adecvat judecării alternativelor strategice.

- Integrarea datelor privind viitorul. Scenariile pot integra intrări calitative şi cantitative, incluzând chiar variabile “fuzzi „ şi pot încorpora rezultate din alte tehnici de previziune.

- Explorarea viitorului. Prin formularea secvenţelor de evenimente ipotetice, scenariile pot fi de folos pentru identificarea schimbărilor majore şi a problemelor potenţiale; de asemenea, pot genera opţiuni strategice care să permită managerilor să facă faţă acestor schimbări.

- Atenţionarea asupra incertitudinii mediului. Scenariile cer managerilor să recunoască incertitudinea, să încerce să o înţeleagă şi să o includă în raţionament.

- Învăţarea organizaţională. Scenariile oferă posibilitatea prin feed-back să permită derularea procesului învăţării organizaţionale. Oferă managerilor contextul regândirii asupra consecinţelor deciziilor luate.

Metoda scenariilor este complexă, dar deosebit de utilă, atât în afaceri, cât şi în alte domenii de activitate (economie, politică etc.).

4.11. Metoda jocurilor Metoda jocurilor este un instrument util pentru manageri atât pentru cercetarea şi înţelegerea mediului extern, cât şi pentru determinarea, întrun mediu competitiv, a celor mai bune decizii privind mişcări disponibile în situaţii de interdependenţă cu factori externi.

5

Stapleton T. şi colectiv, Marketing in a Complex World. Complexity and the External Environment, MBA course, The Open University Business School, UK, 2000, unit 3, p.191; unit 2, p.153-165.

61

Universitatea SPIRU HARET

Metoda utilizează metafora „jocurilor” pentru a descrie o situaţie în care participanţii se numesc jucători şi constă într-un plan de acţiuni care trebuie să fie urmat de jucători.

Planul de acţiuni se numeşte strategie, iar deciziile ce se iau şi care recunosc interdependenţa jucătorilor se numesc decizii strategice.6 Această metodă se bazează pe logică şi matematici aplicate în economie şi marketing. Se presupune că decizia optimă a fiecărui jucător va depinde de reacţia celorlalţi jucători şi astfel se cere o abordare dinamică şi interactivă a luării deciziilor strategice.

Obiectivul este de a identifica deciziile optime în condiţii de incertitudine şi interdependenţă. Jocurile se caracterizează prin: - un set definit de posibile cursuri ale acţiunilor; - preferinţe identificabile ale fiecărui jucător între posibilele rezultante ale jocului; - relaţia rezultantă este determinată de alegerea fiecărui jucător; - jucătorii aleg strategiile prin examinarea raţională a informaţiilor disponibile, prin acţiuni proprii şi corelat cu aşteptările din partea celorlalţi jucători; - echilibrul rezultat este o combinare a celor mai bune strategii ale fiecărui jucător. În realitate însă deciziile se iau având mult mai multe informaţii incomplete, dar pot fi acumulate experienţe valoroase.

Dintre modelele mai renumite din cadrul teoriei jocurilor sunt: Dilema prizonierilor Jocul se bazează pe presupunerea că doi hoţi sunt arestaţi şi până se pregăteşte procesul sunt ţinuţi prizonieri. Procurorul solicită recunoaşterea faptei. Dacă unul recunoaşte furtul şi celălalt nu, cel ce recunoaşte primeşte pedeapsa minimă, iar celălalt primeşte pedeapsa maximă. Dacă ambii recunosc, ei vor primi o pedeapsă moderată, iar dacă nici unul nu recunoaşte, ei vor primi o pedeapsă blândă. Problema este că ei nu pot comunica între ei. În aceste condiţii decizia optimă pentru fiecare hoţ este ca ambii să recunoască fapta; dacă fiecărei decizii i se dă o valoare, se poate construi matricea din fig. 4.3.

Presupunând următoarele alternative: - ambii hoţi mărturisesc fapta: 4 ani de închisoare; - nici un hoţ nu mărturiseşte: 2 ani de închisoare; - unul mărturiseşte şi celălalt nu: 1 an, respectiv 5 ani de închisoare;

6

Ibidem.

62

Universitatea SPIRU HARET

se observă că indiferent ce face al doilea hoţ, primul este interesat să mărturisească. Dacă al doilea mărturiseşte, primul ia 4 ani dacă mărturiseşte şi 5 ani dacă neagă. Dacă se inversează rolurile, se întâmplă acelaşi lucru pentru al doilea hoţ. Strategia dominantă pentru ambii este să mărturisească şi fiecare ia câte 4 ani de închisoare, dacă ar fi negat ambii ar fi primit numai câte 2 ani fiecare.

Hoţul nr.1 Recunoaşte

4

5

Hoţul nr.2 Recunoaşte

4 Neagă

1 1

5

2 2

Fig. 4.3. Dilema prizonierilor

Importanţa jocului rezultă din modul în care o decizie independentă poate duce la un rezultat inferior pentru jucători, adică sub-optim.

Acest joc poate fi aplicat în varii domenii, cum sunt: afaceri, politică, administraţie publică.

EXEMPLU

Pentru a controla preţurile, firmele cooperează pe o piaţă pentru a menţine preţurile ridicate, ştiind că şi concurenţii fac la fel, astfel că profitul general se maximizează. Dacă una din firme scade preţurile pentru a mări segmentul de piaţă, rivalii săi îi vor urma calea şi vor scădea preţurile, reducând astfel profitul pe ramură, sau industrie.

63

Universitatea SPIRU HARET

Jocul „suma zero” Acesta se bazează pe diferenţa dintre suma- zero, adică un jucător câştigă pe seama altora şi non suma- zero sau suma pozitivă, adică suma totală a jucătorilor variază, depinzând de mişcările fiecăruia. Prin urmare, suma- zero este un joc strategic de tip „câştigpierdere”, iar non suma- zero este de tip „câştig-câştig”. Uneori, strategia pare de tip suma- zero pe termen scurt, dar de fapt pe termen lung devine non suma-zero.

EXEMPLU

Introducerea unei noi tehnologii conduce la reducere de personal şi la divergenţe cu sindicatele, dar această strategie combinată cu acţiuni promoţionale şi reducerea costurilor de producţie, conduce la câştigarea unui nou segment de piaţă, deci la dezvoltarea activităţii şi ca urmare, la crearea de noi locuri de muncă. Un alt exemplu este scăderea impozitelor şi taxelor salariale care pare a fi un câştig pentru firme şi pierdere pentru bugetul statului, dar pe termen lung, impozitele scăzute stimulează creşterea economică şi astfel baza de impozitare creşte, conducând la „câştig-câştig”.

4.12. Metoda arborilor de pertinenţă Ca şi metoda scenariilor, această metodă se bazează pe elaborarea alternativelor, variantelor sau posibilităţilor care conduc la previziunea proceselor sau fenomenelor, atunci când obiectivele sunt dinainte fixate.

Metoda se realizează pe baza teoriei arborilor de decizie şi se mai numeşte “metoda arborilor de posibilităţi „ (relevance tree).

Analiza se realizează pe două căi: - arbori orizontali, când se previzionează modificări structurale, îndeosebi datorate transferurilor tehnologice orizontale (modelul Swanger); - arbori verticali, când se previzionează modificări în sistem pe diferite nivele, funcţie de gradul de detaliere. Arborele cu 4 nivele este cel mai des utilizat, în care: - nivelul 0 : obiectivul principal; - nivelul 1 : obiective secundare; - nivelul 2 : mijloace de realizare; - nivelul 3 : resurse.

64

Universitatea SPIRU HARET

Arborele vertical este de forma prezentată în fig.4.4.

Metoda presupune parcurgerea următorilor paşi: - stabilirea necesităţilor viitoare; - determinarea obiectivelor viitoare; - elaborarea variantelor sau posibilităţilor viitoare; - evaluarea posibilităţilor; - determinarea variantei optime de previziune.

Evaluarea şi determinarea variantei optime se realizează prin tehnica coeficienţilor de importanţă sau metoda scorurilor. Punctajul sau scorul se determină cu relaţia: OBIECTIVUL PRINCIPAL OBIECTIVE SECUNDARE MIJLOACE DE REALIZARE RESURSE Fig.nr.4.4. Arborele vertical m

Pj = ∑ Ci ⋅ R ij , i =1

în care :

n

∑ Pj = 1

j=1

CI= coeficienţi de importanţă, astfel încât

m

∑

i=1

Ci

=1

Coeficienţi de importanţă CI se ataşează obiectivelor {Oi } , unde I= 1….m obiective secundare.

Rij= coeficienţi de importanţă, astfel încât ∑n R ij = 1 j =1

Coeficienţi de importanţă Rij se ataşează resurselor I= 1…m, j=1…n reprezintă mijloacele şi resursele.

{M }, unde i

j

65

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

Societatea comercială MERIDIAN are activitate de agenţie de turism. De 5 ani, activitatea firmei s-a axat pe organizarea de excursii în străinătate, obţinând profituri bune, dar în ultimul an a început şi organizarea excursiilor interne pentru turiştii străini, care de asemenea a adus profit.

Obiectivul de nivel zero este creşterea profitului prin investiţii.

Nivelul 1: obiectivele secundare sunt: O1 =Construcţia unui restaurant; O2= Construcţia unui hotel cu restaurant.

Nivelul 2: mijloacele de realizare sunt: M11= Construcţie în regie proprie M12 = Construcţie prin contractare M13= Echipamente din import M14 = Echipamente indigene Nivelul 3: Resursele sunt: R11= Resurse proprii R12= Resurse proprii şi credit intern R13 = Credit extern R14 = Finanţare nerambursabilă Arborele rezultat din componentele descrise mai sus se prezintă în fig. 4.5. Arborele a fost construit pe baza obiectivelor secundare, a obiectivelor secundare alternative şi a resurselor. Decizia se fundamentează pe selectarea câte unei alternative ale fiecărui obiectiv corelat cu resurse. Arborelui de pertinenţă de mai sus i se asociază tabelul matricial nr.4.1. pentru evaluare prin acordarea coeficienţilor de importanţă.

Coeficienţii de importanţă s-au acordat subiectiv pe baza percepţiilor şi pe baza oportunităţilor şi riscurilor asociate, adică după pertinenţă. S-au considerat coeficienţi de importanţă atât pentru obiectivele secundare alternative, cât şi pentru resurse. Calculul s-a realizat sub forma matriceală.

66

Universitatea SPIRU HARET

Tabel 4.1.

Coeficient de importanţă Rij Obiective Ci

R11 Surse proprii

O11

0.55 0.15

O12

0.45 1

R12 R13 R14 R21 R22 R23 Credit Credit Finanţare Surse Credit Credit intern extern neram- proprii intern extern bursabilă 0.25 0.5 0.1 0.138 0.28

0.055

O21 O22

0.6 0.05 0.4

0.083

0.25

0.3

0.4

Total

1

0.15

0.18

0.24

0.03

R24 Total Finanţare nerambursabilă 1

0.15

0.85

0

0

0.068

0.383

0

0

1

0.05

0.25

0.35

0.35

0.02

0.1

0.14

0.14

1 1

Din analiza rezultatelor prezentate în tabelul 4.1. se propun alternativele: O0 O1

O2

O21

O22

O11

O12

R11

R11

R21

R12

R12

R22

R13

R13

R23

R23

R14

R14

R24

R24

R21 R22

Fig.4.5. Arborele de pertinenţă –exemplu 67

Universitatea SPIRU HARET

• •

Construcţia unui restaurant cu surse interne şi credit intern Construcţia unui hotel şi restaurant cu finanţare nerambursabilă

Decizia managerială nu poate fi certă printr-o analiză sumară de acest tip, ci trebuie să fie însoţită de o analiză a costurilor de oportunitate.

68

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 5

PREVIZIUNEA PRELIMINARĂ

5.1. Metode grafice Analiza preliminară a unui set de date real poate fi realizată rapid prin utilizarea unor metode grafice, care ajută să se înţeleagă ce a fost în trecut şi ce se întâmplă în prezent, astfel încât să se aleagă cea mai potrivită metodă de previziune pentru situaţia cercetată.

Se presupune că s-a parcurs etapa de cercetare, documentare şi culegere a datelor şi că s-a înţeles natura previziunilor, precum şi orizontul de timp pentru care se elaborează previziunile.

Uneori o simplă reprezentare grafică este suficientă pentru a previziona un fenomen, chiar dacă se doreşte apoi o abordare sofisticată pentru a confirma ceea ce această reprezentare alcătuită din simple observaţii arată. Pe de altă parte, reprezentările grafice iau mult timp şi necesită efort.1 Oricare ar fi tipul de reprezentare grafică ales, se porneşte de la alegerea variabilelor. Dacă datele culese se referă la variabilele de previzionat dintr-o perioadă trecută, atunci acestea vor fi alese şi prezentate grafic. Din analiza în detaliu a situaţiei sau fenomenului de previzionat şi înţelegerea acestuia, pot fi identificate şi alte variabile derivate din cele de bază, care apar în urma transformărilor, ajustărilor, agregării, dezagregării sau prin combinarea şi manipularea datelor culese.

Ce ne spun aceste reprezentări grafice? Arată mişcările (modificările) de-a lungul timpului a variabilelor, sau forma generală a alurii datelor într-o formă de distribuţie, sau mărimea erorii sau deviaţia de la mişcările (modificările) normale ale comportamentului.

Cu alte cuvinte graficele înfăţişează ceea ce este „normal” şi ceea ce este „deviat de la normal”. În scopul utilizării reprezentărilor grafice în previziune, este necesar ca acestea să fie întocmite cu respectarea câtorva principii: 1

Nash J.C., Nash M.M., Practical Forecasting for Managers, Arnold, NY, 2001, p.87-89.

69

Universitatea SPIRU HARET

• să fie realizate pe o scală, astfel încât să prezinte clar variabilitatea fenomenului respectiv; • scala care se întocmeşte trebuie să fie clară şi realizată corect; • să fie bogate în informaţii şi să ocupe cât mai puţin spaţiu; • să fie evidenţiate aspectele principale sau „cheie”; • să aibă un titlu clar, care să reflecte esenţa fenomenului cercetat. În ceea ce priveşte întocmirea graficelor, se întâlnesc diferite practici, cum sunt: - grafice cu scala pornind de la 0, sau cu scala întreruptă; - grafice cu o singură scală, sau cu două scale diferite; - grafice care cuprind o singură variabilă, sau două sau mai multe variabile; - grafice de forma: histogramă, bare, puncte, plăcintă, curbe şi altele.

Datorită calităţilor de a oferi o imagine generală a evoluţiei unor fenomene, reprezentările grafice se utilizează în previziune, atât pentru o activitate rapidă, nefină, preliminară, cât şi pentru a însoţi previziunile complexe.

5.2. Media şi mediile mobile a. Media simplă Media este una dintre cele mai uzuale metode statistice.2 Se utilizează relaţia: ΣYt , unde: n = numărul de perioade aferente datelor istorice Ft +1 = n t = perioada de timp Yt = observaţiile în timpul t F(t+1) = previziunea pentru timpul t+1 Media simplă presupune o evoluţie în viitor constantă şi se aşteaptă ca eroarea să fie mică.

EXEMPLU

Două chioşcuri situate pe aceeaşi stradă care, vând dulciuri, băuturi răcoritoare, băuturi alcoolice îmbuteliate, ţigări, au înregistrat în ultimele 5 săptămâni următoarele cifre ale vânzărilor: Săptămâna Chioşc nr. 1 Chioşc nr. 2

1 686 980

2 700 462

3 686 1064

2

4 728 406

5 700 588

Donald Wates, Quantitive Methods for Business, Addison-Wesley, 2nd ed., 1997 England, p. 279 şi urm.

70

Universitatea SPIRU HARET

Să se utilizeze media simplă pentru a previziona vânzările celor două chioşcuri în săptămâna următoare. Cât de fidelă este previziunea? Care vor fi vânzările previzionate peste 32 de săptămâni?

a. media simplă Σ(F1.....F5 ) F6 = = 3500 = 700

Chioşcul 1

= 700

Chioşcul 2

5 3500 F6 = 5

5

b. eroarea medie Chioşc 1 Chioşc 2

1 14 -280

2 0 238

3 14 -364

4 -28 294

5 0 112

Σε 0 0

Eroarea medie absolută Chioşc 1: ε = 11,2 Chioşc 2: ε = 257,6 Deşi previziunile sunt aceleaşi pentru ambele chioşcuri, acestea sunt mai fidele (acurateţea mai mare) pentru chioşcul nr. 1, deoarece „zgomotul alb” (eroarea, variabila aleatoare) este mai mic. c. Vânzările peste 32 săptămâni F32= 700 pentru ambele chioşcuri.

Previziunea prin metoda mediilor simple este constantă. b. Mediile mobile Datele observate de regulă variază în timp astfel că numai o anumită cantitate din datele istorice este relevantă pentru previziuni.

Acest aspect sugerează faptul că observaţiile mai vechi de un anumit timp specificat pot fi ignorate.

De exemplu, vânzările de legume proaspete pot fi relevante în previziune 5-6 săptămâni, peste această perioadă în urmă datele pot fi ignorate.

Baza pentru utilizarea mediilor mobile este observarea datelor din ultima perioadă sau ultimele perioade de timp din trecut şi ignorarea datelor istorice. Dacă o nouă observaţie apare, cea mai veche este ignorată. Previziunea prin metoda mediilor mobile se realizează utilizând relaţia: Ft+1 = Yt + Yt +1 + .....Yt −n +1 n

EXEMPLU

Numărul de zile de concediu de boală în ultimele 8 luni la societatea comercială SANITAS SA a evoluat astfel: 71

Universitatea SPIRU HARET

Luna t Nr. de zile de boală

1 27

2 26

3 25

4 27

5 23

6 16

7 21

8 20

Având în vedere schimbările climatice şi acţiunile preventive realizate în cadrul cabinetului medical al firmei, se apreciază că nici o observaţie mai veche de 3 luni nu este relevantă. Să se utilizeze metoda mediilor mobile pentru a previziona numărul de zile de concediu de boală pentru perioada 4 şi apoi să se actualizeze până la perioada 9.

Rezolvare: F 4= F5= F6=

Y1 + Y2 + Y3 3 Y2 + Y3 + Y4 3 Y3 + Y4 + Y5 3

= 26

-1 0 0 -5 -3 3

= 26 = 25

Eroarea 0 1 1 -1 -2 2 -1 6 4 -1 -2 -1

ΣΙεΙ 2 2 4 12 8 6

ΙεΙ 0,6 0,6 1,3 4 2,6 2

F7= Y4 + Y5 + Y6 = 22 F8 = F9 =

3 Y5 + Y6 + Y7 3 Y6 + Y7 + Y8 3

= 20 = 19

La fiecare previzionare se calculează eroarea pentru a vedea performanţa previzionării. Se observă răspunsul la modificări: cu cât numărul de zile de concediu medical este mai mare, cu atât creşte previziunea şi invers.

Abilitatea de a previziona răspunzând la cerinţele de schimbare este importantă şi multe metode de previziune permit ca viteza de răspuns sau senzitivitatea să fie ajustată.

Senzitivitatea în mediile mobile poate fi ajustată prin modificarea perioadei, adică a valorii lui n. O valoare mai mare a lui n corespunde unui număr mai mare de observaţii şi previziunea va fi „insensibilă”: previziunea va echilibra mai bine variaţiile aleatoare, dar s-ar putea să nu urmeze schimbările pure; pe de altă parte, o valoare mică a lui n va oferi o previziune „sensibilă” care va urma schimbările veritabile (pure) autentice, dar ar putea fi prea sensibile la fluctuaţiile aleatoare. Se utilizează o valoare a lui n de compromis, care oferă rezultate rezonabile şi de regulă acesta este în jurul a 6 perioade.

72

Universitatea SPIRU HARET

EXEMPLU

Cererea de produse pe piaţă în anul 2001 se prezintă în tabelul de mai jos: Luna 1 Cererea 32

2 28

3 24

4 30

5 36

6 42

7 46

8 48

9 50

10 52

11 74

12 76

Utilizând mediile mobile să se previzioneze cererea de produse pentru o perioadă următoare când n=3, 6 , 9 perioade.

Rezolvare: Luna

Cererea

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

32 28 24 30 36 42 46 48 50 52 74 76

Previziunea n=3 n=6

n=9

28 27,34 30 36 41,34 45,34 48 50 58,66 67,34

37,34 39,56 44,66 50,44

32 34,34 37,66 42 45,66 52 57,66

Grafic: 80 70 60 50 40 30 20 10 1 2

cererea

n=3 n=6

n=9

3

4

5

6 7

8

9

10 11 12 13

t (timp)

Reprezentarea grafică a datelor previzionate înfăţişează un trend crescător, care în cazul n=3 creşte semnificativ, în timp ce pentru n=6 şi n=9 evoluţia este mai netedă, mai puţin evidentă.

73

Universitatea SPIRU HARET

5.3. Seriile de timp. Metoda trendului Această metodă se bazează pe analiză seriilor de timp. Seriile de timp sunt compuse din 3 elemente (fig. nr.5.1., 5.2., 5.3.): 1. trendul, care reprezintă evoluţia pe termen lung a variabilei studiate (T) trend

timp Fig. 5.1. Trendul (tendinţa)

2) variaţii ciclice, se referă la mişcările periodice: • componenta ciclică (C) greu de definit De exemplu: volumul cererii de îmbrăcăminte în funcţie de modă.

• componenta sezonieră (S) supusă periodicităţii dar într-un interval de timp definit De exemplu: influenţa anotimpurilor asupra consumului de energie termică, volumul vânzărilor unor produse în funcţie de sezon.

Variaţii ciclice

timp Fig.5.2. Variaţii ciclice

2. reziduu, (componenta reziduală, aleatoare) (E), cu influenţă nesemnificativă de regulă, denumită eroare.

Agregarea componentelor se face: -fie prin adiţie : T+C+S+E = F -fie prin multiplicare : TxCxSxE = F 74

Universitatea SPIRU HARET

Componente aleatoare

Timp Fig.5.3 Reziduu EXEMPLU

Firma METROPOL deţine un hotel mic de 35 locuri pe litoral. Numărul de turişti cazaţi la hotelul firmei au avut un trend relativ constant, astfel: Trend T = 20; Factorul sezonier S = 5; Factorul ciclic C = 2; Să se afle valoarea previzională a numărului de turişti prin agregare aditivă.

F = 20 + 5 + 2 = 27 Trend T = 20; Factorul sezonier S = 1,25; Factorul ciclic C = 1,08; Să se afle valoarea previzională prin multiplicare F = 20 x1,25 x1,08 = 27 Diferenţa dintre datele observate şi datele previzionale se numeşte eroare (fig. 5.4.).

Dacă Yt = datele observate Ft = valorile previzionate Et = eroarea

Et = Yt - Ft

Prin repetarea calculului pentru fiecare perioadă de previziune se poate determina eroarea medie: Etm = valoare

ΣE t n

=

Σ(Yt − Ft ) n

sau în valoare absolută Etm=

Σ Et n

Dreapta de trend Ft Valoare previzionată Eroarea Et ----------> valoarea observată yt timp Fig.5.4. Reprezentarea erorii 75

Universitatea SPIRU HARET

Dacă Er are o valoare pozitivă, previziunea este prea joasă (pesimistă), iar dacă Er are o valoare negativă, este prea înaltă (optimistă). Se mai utilizează eroarea medie pătrată (MSE = mean squared error) 2 MSE = (ΣE t ) = Σ(Yt − Ft ) n

n

EXEMPLU

Pentru previzionarea unui fenomen s-au utilizat două metode pentru a obţine următoarele rezultate pentru o serie de timp. Care metodă este mai bună? t Yi Ft metoda 1 Ft metoda 2

1 20 17 15

2 22 23 20

3 26 24 22

4 19 22 24

5 14 17 19

timp Date observate

Se calculează eroarea : Metoda 1 2 3

1

Metoda 2 2 3 4

5

26 19 14

20

22 26 19

14

23

24 22 17

15

20 22 24

19

3

-1

2

-3

-3

5

2

4

-5

-5

I Et I

3

1

2

3

3

5

2

4

5

5

( Et )

9

1

4

9

9

25

4

16

25

25

T

1

Yi

20

22

Ft

17

Et

4

5

Eroarea medie = (3-1+2-3-3)/5 = - 0,4 prea optimistă în medie cu 0,4 Derivaţia medie absolută = 2,4 Eroarea medie pătrată = 6,4 Deci eroare mai mică prin metoda 1.

Eroarea medie = 0,2 prea pesimistă în medie cu 0,2 Derivaţia medie absolută = 4,2 Eroarea medie pătrată = 19,0

Metodele de estimare a trendului se bazează practic pe două activităţi: 1. alegerea tipului de funcţie şi estimarea parametrilor curbei prin: metoda celor mai mici pătrate, metoda celor trei puncte, alte metode (computerizate); 2. extrapolarea.

76

Universitatea SPIRU HARET

Alegerea tipului de funcţie şi estimarea parametrilor curbei Ft Cele mai utilizate funcţii sunt: a. lineară

F(t) = a+ bt

b. exponenţială F(t) =e(a+bt) log F(t) = a+ bt c. parabolică

F(t) = a+ bt + ct2 F(t) = a + bxi + cxi2 + dxi3 - parabola cubică

d. Gompertz e. logistică

log F(t) = a + brt unde 0 < r < 1 F(t) =

1 a + br t

unde 0 < r < 1

unde: a, b, c, d sunt parametrii curbei şi se estimează de regulă prin metoda „celor mai mici pătrate”, care constă în minimizarea sumei pătratelor diferenţelor dintre seria de date statistice şi seria de date ajustate.

Practica a demonstrat că variabilele de previzionat se „aşează”, de regulă, după o curbă a cărei „alură” corespunde uneia dintre funcţiile de repartiţie menţionate mai sus.

5.4. Extrapolarea Extrapolarea este o metodă explorativă şi una dintre cele mai utilizate metode cantitative. Se bazează pe evoluţia anterioară a unui proces desfăşurat în anumite condiţii ce au determinat o anumită dinamică şi care conţin elemente care se conservă şi determină univoc dezvoltarea viitoare a procesului. Altfel spus, viitorul apare ca o prelungire a evoluţiei consiante în trecut.

Deoarece se presupune că nu vor apare modificări structurale fundamentale faţă de dezvoltarea precedentă (trecută), metoda extrapolării se utilizează în previzionarea fenomenelor care îşi menţin ritmul şi direcţia de dezvoltare pe o perioadă mai lungă de timp.

Această metodă dă o imagine orientativă a viitorului, astfel că în paralel se utilizează şi alte metode.

77

Universitatea SPIRU HARET

Extrapolarea bazată pe simpla prelungire în viitor a tendinţelor manifestate în trecut se numeşte extrapolare mecanică.

Dacă faţă de tendinţele perioadei precedente se introduc elemente corective, fie ca nişte modificări previzibile, fie ca opţiuni decizionale, extrapolarea se numeşte euristică.

Extrapolarea se realizează prin următoarele căi: a. Extrapolarea cu ajutorul sporului mediu anual, adică a raţiei medii calculate cu ajutorul seriei dinamice statistice: _ Yt = y0 + tΔ unde: Yt = variabila extrapolată pentru orizontul t de previziune. y0 = variabila extrapolată în anul de bază. t = variabile de timp ale seriei dinamice Δ = sporul mediu anual (raţia medie anuală). În cazul extrapolării euristice intervine un coeficient K, rezultat al estimărilor specialiştilor cu privire modificările tendinţei fenomenului analizat.

Yt = y0 + tΔ x k EXEMPLU

Vânzările de apartamente ale agenţiei imobiliare „ALFA” s-au ridicat în anul 2001 la suma de 250.000 USD. Din analiza vânzărilor din ultimii 5 ani rezultă un spor mediu anual de 25.000 USD. Având în vedere că puterea de cumpărare în anul 2002 scade cu un coeficient K = 0,82 să se previzioneze vânzările pe anul 2002, ţinând cont de factorul euristic. a. Yt = 250.000 + 1x 25.000 = 275.000 USD _ Δ = sporul mediu anual = 25.000 USD t=1 extrapolare mecanică b. Yt = 250.000 + 1x 25.000 x 0,82 = 270.500 USD K = 0,82 extrapolare euristică 78

Universitatea SPIRU HARET

b. Extrapolarea cu ajutorul ritmului mediu anual Se aplică atunci când fenomenele au tendinţa de a evolua sub forma unei progresii geometrice.

Yt = y0 ( 1 + r )t în care : ( 1 + r )t = ritmul mediu anual În cazul unei extrapolări euristice: Yt = y0 ( 1 + r )t x k EXEMPLU

În urmă cu 3 ani societatea comercială „PROGRESUL” a achiziţionat o linie de fabricaţie computerizată care a avut ca efect creşterea calităţii produselor, reducerea costurilor cu urmări pozitive asupra creşterii segmentului de piaţă, creşterea productivităţii ducând la un ritm mediu anual de creştere a producţiei de 12 %. În anul 2001 producţia realizată a fost de 800.000 buc. În anul 2002 se duc tratative cu noii potenţiali clienţi care s-ar putea solda cu contracte ce pot fi încheiate până în luna iulie. Se estimează o creştere a segmentului de piaţă cu un coeficient k=1,08.

Să se previzioneze producţia anului 2002 prin extrapolare mecanică şi euristică.

Yt = 800.000 (1+ 0,12)1 = 896.000 buc. mecanică Yt = 800.000 ( 1+ 0,12 )1 x 1,08 = 967.680 buc. euristică c. Extrapolarea fenomenologică Această metodă porneşte de la analiza şi identificarea caracteristicilor majore ale fenomenului, ale legilor de variaţie şi se continuă cu descrierea evoluţiei acestuia pe baza acestor legi.

Se utilizează în combinaţie: - metode (modele) economico-matematice; - raţionamente; - analogii; - ipoteze; - corecţii cu instrumente specifice.

79

Universitatea SPIRU HARET

d. Extrapolarea cu ajutorul curbei înfăşurătoare Metoda se bazează pe analiza dinamicii rezultantei unor procese complexe formate din mai multe elemente care intervin succesiv în evoluţia de ansamblu a procesului. y

b3

b2

b1

înfăşurătoare de speţa I

a1

a2

b1

a3 b2

b3

X

Fig. 5.5. Curba înfăşurătoare

Se extrapolează rezultanta obţinută din asamblarea evoluţiei componentelor.

Se defineşte funcţia: yα = fα(x) ca o familie finită de funcţii pozitive fα (x) ≥ 0, definite pe intervalele fα = (aα , bα ) şi {bα } cu ambele porţiuni acestor funcţii.

Curba înfăşurătoare (fig. 5.5.) este o reuniune de porţiuni ale curbelor bα .

Pe baza analizei perioadelor precedente se deduce traiectoria viitoare a fenomenului analizat (fig. 5.6.).

80

Universitatea SPIRU HARET

k> 1 Y

k=1

k<1

a1 a2 perioada trecuta

a3

b1 b2

b3 X perioada de previziune

Fig. 5.6. Curba înfăşurătoare. Extrapolarea

5.5. Metoda interpolării Interpolarea seriilor dinamice constă în determinarea unor mărimi intermediare din interiorul unei serii de date, de exemplu găsirea valorilor intermediare între anul considerat de bază şi anul final al perioadei de previziune. Se utilizează: sporul mediu absolut sau ritmul mediu. a. Interpolarea cu ajutorul sporului mediu absolut: Δ = XT − X0 T

XT – X0 = TΔ XT = X0 + TΔ 81

Universitatea SPIRU HARET

Valorile interpolate pe intervalul t = 1 ,T relaţia :

se determină cu

Xt = X0 ± tΔ X0 =valoarea variabilei în anul de bază XT =valoarea variabilei în anul final de previziune Δ = sporul mediu absolut T = nr. de ani ai perioadei de previziune t = nr. de ani dintre anul de bază şi un an oarecare t în interiorul perioadei de previziune Xt = valoarea variabilei rezultative pentru un an oarecare t (între 0 – T) EXEMPLU

Firma BRAVOS cu activitate în construcţii investeşte într-un utilaj performant. Pentru a recupera investiţia în 6 ani, şi-a propus ca „ţintă” atingerea unui profit net de 1000 u.b., ştiind că în anul de bază (de punere în funcţiune a investiţiei), profitul este de 400 u.b.

Să se previzioneze profitul anual.

XT=1000 X0= 400 T = 6 ani _ Δ =(1000-400)/6= 100 t =(1……6) t4 ⎯>Xt4 = ?

Xt4 = X0 + 4 x Δ Xt4 = 400 + 4 x 100 = 800 b. Interpolarea pe baza ritmurilor medii _ 1 + r = t X t : X 0 =e1 / (lnXt-lnX0) sau 1 + r = 101 / T (lg XT – lg X0) 82

Universitatea SPIRU HARET

Rezultă:

Xt = X0 ( 1 + r )t Xt = X0 ( 1 + r )n0⎯>t EXEMPLU

Dacă firma ia un credit pe termen lung de 10 ani şi consideră că este necesar să realizeze în anul 10 un profit net de 4000 u.b. pentru a achita creditul, atunci: T = 10 ani Xt =4000 X0=400 _ 1+r = T X t : X0 =e1 / T (ln XT – ln X0) =101 / T (lg XT – lg X0) _ 1+r = e1/10(8,29 – 5,99 ) = e1/10(2,3)= e0,23 = 1,258 _ 1+r = 101/10 (3,60 – 2,60) = 101/10 = 100,1 = 1,258 Xt = 400 (1+0,258)t = 400 x (1,258)tt t= 6 ani X6 = 400 x (1,258)6 = 400 x 3,963 = 1585 X0 X4 X5 X9 X10

400 1002 1260 3156 3971

X1

503

X2

633

X3

796

X6

1585

X7

1994

X8

2509

≈ 4000

5.6. Sezonalitatea 5.6.1. Modele sezoniere simple Deoarece unele fenomene economice se prezintă sub formă ciclică sau au o alură de sezonalitate previziunile vor ţine cont de acest factor. În previziuni, cel mai adesea se utilizează modele matematice care se scriu ca funcţii de forma: y (t) = f (t, X (t), b) în care: y (t) este valoarea variabilei de previzionat t este scala de timp f (..) este forma funcţiei care se adoptă 83

Universitatea SPIRU HARET

X(t) reprezintă datele culese sau datele istorice de care depind previziunile b reprezintă un vector de parametrii Pentru aceasta sunt necesare operaţii de cercetare şi culegere a informaţiilor şi analiza acestora. Întrucât multe previziuni implică tipuri de date similare, cum sunt vânzările, producţia, fluxul de numerar, fluxul de trafic în transporturi etc., se tinde ca rezultatele previziunilor să se obţină cât mai rapid. Un instrument util s-a dovedit a fi clasificarea lui Pegels (1969), care grupează seriile de timp şi modelele pentru seriile de timp3 (tabel nr.5.1.).

Gruparea se bazează pe recunoaşterea afacerilor care reflectă o programare calendaristică şi prin urmare factorul de sezonalitate, incluzând variaţiile ciclice de sezon sau chiar lunare, săptămânale, zilnice. Al doilea factor important pe care se bazează gruparea este nivelul staţionar sau trendul pozitiv al variabilelor.

Trendul A. Staţionar (nu are trend) B. Aditiv (trend linear) C. Multiplicativ (trend exponenţial)

Tabel 5.1. Clasificarea Pegels Sezonalitatea 2.Aditiv 3.Multiplicativ

1.Staţion ar Media Media +termenul de sezonalitate (a+b x (a+b x timp) + timp) termenul de sezonalitate (a x rata (a x rata timp) + timp ) termenul de sezonalitate

Media x factorul de sezonalitate (a+b x timp) factorul sezonalitate (a x rata timp) factorul sezonalitate

x de x de

Clasificarea lui Pegels are în vedere mişcarea datelor care poate fi absolută sau relativă, adică o modificare absolută se regăseşte printro schimbare aditivă a datelor, iar o modificare relativă, sau procentuală, se regăseşte prin multiplicarea datelor.4 Modificările pot fi atât în cadrul trendului, cât şi în cadrul variaţiilor ciclice - sezonalitatea.

3 Pegels. C.C., Exponential forecasting: some new variations, în Management science, vol.12, no.5, USA, 1969, p.311-315.

4 Ibidem.

84

Universitatea SPIRU HARET

De subliniat este faptul că adiţia şi multiplicarea se consideră în sens matematic, putând avea valori pozitive sau negative, deci trend pozitiv, în sens de creştere, sau trend negativ, în sens de descreştere.

Gruparea lui Pegels dă naştere unor funcţii care reprezentate grafic evidenţiază diferenţele. (fig.5.7. şi 5.8).

Timp

Timp

Timp

Fig.5.7. – Funcţii fără sezonalitate

Timp

Timp

Timp

Fig. 5.8. – Funcţii ciclice

Procesul general de tratare a fenomenelor ciclice sau sezoniere este de a descompune datele în părţi care pot fi extrapolate sau previzionate cu uşurinţă, apoi se agregă previziunile rezultate la momentele de timp cele mai potrivite. Agregarea se realizează, fie prin adiţie, fie prin multiplicare, ca la metoda extrapolării, dar de regulă se utilizează adiţia.

Dintre metodele simple utilizate pentru previzionarea variabilelor sezoniere, exemplificăm: 85

Universitatea SPIRU HARET

A. Factorii sezonieri se calculează prin raportul dintre media observaţiilor şi media unui ciclu sezonier specific. Calculul este brut şi poate să nu reflecte schimbările ce se produc în timp, dar „merge”.

Factorul sezonier rezultă ca o medie a rapoartelor. Apoi se „deciclizează” seria şi se calculează tendinţa.

Se determină Ik şi prin multiplicare y(t) =X(t) x Ik B. Similar metodei A, se calculează factorul sezonier prin diferenţa mediilor, apoi se raportează la media mediilor obţinută din mediile individuale.

Se determină ds şi prin adiţie y(t) = X(t) + ds C. Se calculează rapoartele împărţind valorile la media anuală şi se obţine o serie de timp pentru fiecare factor sezonier, apoi se analizează evoluţia în timp. Pentru fiecare ciclu se obţine un singur factor prin media rapoartelor pe ciclu. Se „deciclizeză” seria şi se calculează tendinţa ca în A. Se determină Ik şi prin multiplicare y(t) =X(t) x Ik. D. Se calculează factorul sezonier ca deviaţie de la medie (eroare). Se calculează factorul sezonier, se scade din datele iniţiale pentru a „decicliciza” seria, apoi se calculează tendinţa.

Se determină ds şi prin adiţie y(t) = X(t) + ds EXEMPLU

Producţia de cherestea la firma BRADUL fluctuează ciclic în cele 12 luni ale anului. Să se previzioneze producţia pentru anul viitor pornind de la datele istorice.

Iniţial

2000

Initial Iniţial

1000 0 0

2

4

6

8

10

12

86

Universitatea SPIRU HARET

14

Metoda A cicluri

q1

q2

q3

q4

observaţii610 675 770 1120 1240 1350 1340 1475 1650 1070 1155 1300 trendul X(t) media ciclului 685 787 938 1127 media anuală a 884 trimestrelor factorii 1,3 1,12 0,94 0,78 sezonieri Ik y(t+1)=X(t) x Is 787 871 994 1259 1394 1517 1263 1390 1555 840 906 1020

Metoda B cicluri

q1

observaţii trend X(t)

610 675 770 1120 1240 1350 1340 1475 1650 1070 1155 1300

media ciclului

685

1237

1488

1127

media anuală a trimes- 1134 trelor modificarea sezoniera ds -449

103

354

-8

y(t+1)=X(t)+ds

q2

q3

q4

161 226 321 1223 1343 1453 1694 1829 2004 1063 1148 1293

Metoda C cicluri

q1

q2

q3

q4

observaţii X(t) 610 675 770 1120 1240 1350 1340 1475 1650 1070 1155 1300 media anuală

1146

factorul 0,53 0,59 0,67 0,977 1,08 1,18 1,169 1,29 1,44 0,93 1,008 1,13 sezonier Ik media factorilor 0,6 1,079 1,298 1,03 pe ciclu (t)= X(t) x Ik 365 403 460 1208 1341 1590 1740 1898 2375, 1097 1164 1474 1

87

Universitatea SPIRU HARET

Metoda A

Metoda B

2000

4000 2000 0

Metoda A Metoda A

1000 0 0

5

10

Metoda Metoda B

0

15

5

10

15

Metoda D cicluri observaĹŁii X(t) media anualÄ&#x192; modificarea sezoniera ds

q1

q2 q3 q4 112 124 135 134 147 165 107 115 130 610 675 770 0 0 0 0 5 0 0 5 0 1146 536 471 376 26

y(t)=X(t)+ds 74 204 394

-94 -204 -194 -329 -504 76

109 133 155 153 180 215 116 145 994 4 4 4 4 4 4 4 4

Metoda C

Metoda D

3000 2000

Metoda C M etoda C

1000 0

3000 2000

Metoda Metoda DD

1000 0

0

5

10

-9 -154

15

0

5

88

Universitatea SPIRU HARET

10

15

Capitolul 6

PREVIZIUNEA COMPLEXĂ (I)

6.1. Funcţia exponenţială şi funcţia putere 6.1.1. Funcţia exponenţială cu doi parametri şi funcţia putere Dacă datele observate au forma unei drepte pe o scară semilogaritmică sau forma crescătoare sau descrescătoare pe o reţea aritmetică, ca în fig. nr. 6.1., se utilizează funcţia exponenţială sau funcţia putere, având una din formele1: Funcţia putere

Y = at

b

a)

bt Y = ae ¾ Funcţia exponenţială pentru b> 1

Y = ab

t

¾ Funcţia exponenţială pentru 0<b<1 Y Y Y

a)

t

b)

t

b)

c)

t c)

Fig.nr.6.1. Funcţia putere şi funcţia exponenţială

Parametrii funcţiei se determină prin rezolvarea următorului sistem de ecuaţii: 1 Nicolae V., Constantin L.D., Grădinaru I., Previziune şi orientare economică, Editura Economică, Bucureşti, 1998, p.160-161.

89

Universitatea SPIRU HARET

Pentru a) ∑ (t ln Y ) = (ln a ) ∑ t + b ∑ t

2

∑ (t ln Y ) = (ln a ) ∑ t + b ∑ t

2

Pentru b) ∑ ln Y = a ln a + b ∑ t ∑ (t ln Y ) = (ln a ) ∑ t + b ∑ t

2

Pentru c) ∑ ln Y = n ln a + b ln t ∑ (ln Y ln t ) = (ln a ) ∑ ln t + b( ∑ ln t )

2

EXEMPLU

În ultimele 8 luni, vânzările lunare de componente de calculatoare electronice ale firmei „COMPUTER IMPEX” au fost: Mil. lei Luna Volum vânzări

1 450

2 460

t 1 2 3 4 5 6 7 8 suma 36 t2 1296

yi 450 460 470 490 530 580 680 810

3 470

4 490

lny 6,109248 6,131226 6,152733 6,194405 6,272877 6,363028 6,522093 6,697034 50,44264

5 530

t lny 6,1092 12,2625 18,4582 24,7776 31,3644 38,1782 45,6546 53,5763 230,381

90

Universitatea SPIRU HARET

6 580

Y(t) 490 496 509 532 567 616 681 764

7 680

8 810

S-au calculat parametrii ln a = 6,19 a = 490 şi ln b =-0,0249 b=2,7 şi s-a determinat seria teoretică y(t). Comparativ, datele se prezintă în graficul de mai jos: 1000 800 600

Date observate Date calculate

400 200 0 1

2

2

3

4

5

7

8

6.1.2. Funcţia exponenţială uniformă simplă Această metodă presupune, fie deţinerea unor date privind evoluţia anterioară a fenomenului, pe baza căreia se realizează previziunea, de tipul: F(t+1, t) = Y(t), fie, o previziune anterioară brută, naivă de tipul: F(t, t-1) = Y(t), fie ambele şi atunci se realizează un mixaj de tipul:

F (t + 1, t ) = αY (t ) + (1 − α ) F (t , t − 1)

sau F(t+1,t) = F(t,t-1) + α (Y(t)) - F(t,t-1) adică previziunea iniţială plus α multiplicat cu eroarea din previziunea iniţială.

Metoda se mai numeşte „exponenţiala constantă simplă” şi se utilizează de regulă pentru previziunea cantităţilor care sunt mai mult sau mai puţin staţionare, cum ar fi cererea pe piaţă pentru produse standard sau stocurile de produse.

Problemele pe care le ridică această metodă sunt: alegerea constantei α şi alegerea previziunii iniţiale, naive F(1,0), motiv pentru care metoda poate fi considerată a fi cu doi parametrii, respectiv α şi F(1,0).

Metoda se bazează pe ideea că, cu cât datele sunt mai vechi, cu atât devin mai puţin importante şi trebuie să li se acorde o pondere mai mică. De obicei, un model exponenţial dă o evoluţie în declin a 91

Universitatea SPIRU HARET

ponderii datelor observate. Această pondere în declin poate fi obţinută numai dacă se utilizează ultimele observaţii (cele mai recente) pentru previziunea perioadei următoare.

Se determină o nouă previziune prin admiterea unei proporţii α a ultimelor observaţii, sau a previziunii naive şi se adaugă o proporţie 1α previziunilor următoare.

Ft+1= αYt + (1 - α ) Ft Unde: α= constanta pantei, care de regulă ia valori între (0,1 – 0,2) Grafic funcţia exponenţială uniformă simplă are alura din fig.6.2.

Yt

α t

t+1

Fig. 6.2. Funcţia exponenţială uniformă simplă

De exemplu: dacă previziunea vânzărilor de anvelope în anul t a fost de 2000, iar în prezent coboară la 1800, având o valoare a lui α = 0,2, previziunea pentru perioada următoare t+1 va fi: Ft+1 =αY1 + (1 - α ) Ft = 0,2 x 1800 + (1 – 0,2 ) x 2000 = 360 + 1600= 1960 Rearanjând ecuaţia rezultă eroarea: Ft+1 = αYt + (1 - α) Ft = Ft - αFt + αYt = Ft + α ( Yt – Ft ) Et Et = Yt – Ft Et = 1800- 2000 = -200 Ft+1 = Ft + α Et Ft+1 = 2000 – 0,2 x 200 = 2000 – 40 = 1960

92

Universitatea SPIRU HARET

Se determină apoi eroarea previziunii şi se adaugă o proporţie pentru a ajusta previziunea următoare. Cu cât eroarea este mai mare, cu atât ajustarea pentru previziunea următoare este mai mare.

Nu este nici o îndoială asupra faptului că, pe măsură ce datele devin mai vechi, ponderea acestora scade.

Dacă α se cunoaşte, atunci : Ft+1 = α Yt + (1- α )Ft Substituind t= t-1 Ft = α Yt-1 + (1- α )Ft-1 Ft+1 = α Yt + (1- α )(α Yt-1 + (1- α ) Ft-1) = α Yt + α (1- α) Yt1 + (1- α )2 Ft-1 dar Ft-1 = α Yt-2 + (1- α )Ft-2 Ft+1 = α Yt + α (1- α )Yt-1+ (1- α) 2 x (α Yt-2 + (1- α ) Ft-2) = α Yt + α (1- α )Yt-1 + α (1- α ) 2 Yt-2 + (1- α ) 3Ft-2, s.a.m.d.

Ponderea (greutatea specifică) ataşată datelor mai vechi devine progresiv mai mici: α , apoi α (1- α ), apoi α (1- α )2 , apoi α (1- α) 3 etc.

Dacă aceste date se reprezintă grafic (fig.6.3.) va rezulta o curbă exponenţială: α

α α (1- α) α (1- α)2 α (1- α)3

t Fig. nr.6.3. Funcţia exponenţială EXEMPLU

Se cunosc vânzările de televizoare ale firmei DELTA din ultimele luni ale anului. Pentru luna în curs se apreciază vânzări în valoare de 102 93

Universitatea SPIRU HARET

u.b. până la sfârşitul lunii. Să se previzioneze pentru lunile următoare cererea de produse ale firmei DELTA considerând α = 0,2. t Yt Ft

1 2 3 4 5 6 7 8 106,8 108 93,6 90 97,2 94,8 92,4 79,2 102 F2 F3 F4 …………………………

F2 = αY1 + (1 - α ) F1 = 0,2 x 106,8 + 0,8 x 102 = 21,36 + 81,6 = = 102,96 F3 = αY2 + ( 1 - α ) F2 = 0,2 x 108 + 0,8 x 102,96 = 103,96 Rezultă: T Yt Ft

1 2 3 4 5 6 7 8 9 106,8 108 93,6 90 97,2 94,8 92,4 79,2 102 102,96 103,96 101,89 99,52 99,05 98,2 97,04 93,47

Din nou, nu este nici o îndoială asupra faptului că pe măsură ce datele devin mai vechi ponderea acestora scade.

Dacă α = 0,2, atunci : Ft+1 = 0,2Yt + 0,8Ft Substituind t= t-1 Ft = 0,2Yt-1 + 0,8Ft-1 Ft+1 = 0,2Yt + 0,8(0,2Yt-1 + 0,8Ft-1)= 0,2Yt + 0,16Yt-1 + 0,64Ft-1 Dar, Ft-1 = 0,2Yt-2 + 0,8Ft-2 Ft+1 = 0,2Yt + 0,16Yt-1+ 0,64 x (0,2Yt-2 + 0,8Ft-2) = 0,2Yt + 0,16Yt-1 + 0,128Yt-2 + 0,512Ft-2 Ponderea (greutatea specifică) ataşată datelor mai vechi devin progresiv mai mici (0,2 apoi 0,16 apoi 0,128), ca în tabelul de mai jos: Vârsta datelor 0 1 2 3 4 5 6 …

Greutatea specifică 0,2 0,16 0,128 0,1024 0,0819 0,0655 0,0524 ...

94

Universitatea SPIRU HARET

Dacă aceste date se reprezintă grafic va rezulta o curbă exponenţială: 0,25 0,2 0,15

Curba exponenţială

0,1 0,05 0 0

1

2

3

4

5

6

Valoarea dată constantei α este importantă în analiza sensitivităţii previziunilor, α fiind elementul de balans între datele previzionate şi ultimele observaţii.

Pentru a obţine previziuni mai fidele (veridice) α este mai mare (0,3 – 0,35), iar pentru previziuni mai brute α este mai mic (0,05 – 0,1).

De regulă însă, se lucrează cu un compromis între o previziune fidelă şi una brută. Previziunile fidele urmează mai clar fluctuaţiile aleatoare.

6.1.3. Funcţia exponenţială uniformă dublă Ca şi media mobilă, funcţia exponenţială uniformă dublă are o alură liniară crescătoare. Literatura de specialitate oferă mai multe abordări ale acestei funcţii, dar cele mai cunoscute sunt: metoda Brown cu un parametru şi metoda Holt cu doi parametrii:2 Metoda Brown cu un parametru Se porneşte de la exponenţiala constantă simplă şi se calculează constanta, notată cu S (t), adică o serie de timp la momentul t.

S1 (t) = α Y(t) + (1- α ) S1(t-1) unde S1 are rolul F(1,0) din exponenţiala constantă simplă.

Urmând iteraţiile ca şi în cazul mediilor mobile, se calculează constanta S2 (t).

2

Nash C.J., Nash M.M., Practical Forecasting for Managers, Arnold, London,2001, p.167-168.

95

Universitatea SPIRU HARET

S2 (t) = α S1(t) + (1- α ) S2(t-1) adică se „uniformizează” datele „uniforme”.

Se calculează a(t) şi b(t) a(t)= 2S1(t) +S2(t) b(t)= α (S1(t)-S2 (t)-/ (1- α ) şi se previzionează datele utilizând relaţia: F(t+m, t) = a(t) +b(t) m unde: m = numărul de perioade de previziune.

Metoda Holt cu doi parametrii Se porneşte de la ideea unei funcţii liniare de forma F(t) = a+bt.

Se caută să se estimeze şi să se uniformizeze panta b. Dacă există o valoare a pantei la (t-1), adică b(t-1) şi o valoare a nivelului unei serii la acelaşi moment de timp, adică S(t-1), atunci se previzionează nivelul la momentul t.

S(t-1) +1b(t-1)=S(t-1)+b(t-1) Sunt necesare deci valorile observate ale seriei şi panta observată.

Prima ecuaţie de uniformizare va fi: S(t) = α Y(t) + (1- α ) (S(t-1)+b(t-1)) Apoi se uniformizează panta, utilizând diferenţa de nivel a punctelor adiacente ca fiind „date actualizate”: b(t) = γ ( S (t ) + S )t − 1)) + (1 − γ )b(t − 1) Parametrii funcţiei sunt deci: α şi γ , iar funcţia de previziune ia forma: F(t+m, t)=S(t) +b(t)m Unde m este numărul de perioade de previziune.

6.1.4. Funcţia exponenţială pentru serii sezoniere Cea mai mare problemă a seriilor sezoniere este „uniformizarea” acestora. Una dintre metodele renumite utilizate în previziuni este metoda lui Winter (1960).3 Metoda constă în aplicarea următoarei formule: Previziunea (de timp) = (nivelul datelor observate + panta x timpul) x factorul sezonier (de timp).

Trebuie să se cunoască lungimea sezonalităţii L care este un număr de perioade în ciclu. De exemplu, dacă ciclul este lunar, într-un an sunt L=12 perioade.

Aceste perioade se actualizează prin „uniformizare”.

3

Ibidem, p. 170-171.

96

Universitatea SPIRU HARET

Notăm: S(t) seria de timp b(t) panta I(t) factorul sezonier, similar unui factor de discontare sau actualizare α parametrul de uniformizare β parametrul de uniformizare γ parametrul de uniformizare S(t) = α Y(t)/I (t-L) + (1- α )(S(t-1)+b(t-1)) uniformizarea seriei de date b(t) = γ (S(t) –S(t-1) + (1- γ ) b(t-1) uniformizarea trendulului I(t)= β Y(t)/S(t) +(1- β ) I(t-L) care estimează factorul sezonier F(t+m)=(S(t) +b(t) m) I(t-L+m) funcţia de previziune pentru m perioade EXEMPLU

Cantitatea de cherestea debitată trimestrial VICTORIA a evoluat în ultimii 3 ani astfel:

de

gaterul

Trim 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Cant. mc 1000 3100 4300 16001100 3300 4500 1700 1300 3400 48001900

Variaţia ciclică se observă din graficul de mai jos: Se calculează: S(t), b(t), I(t) şi F(t+1), datele organizându-se în tabel.

6000 5000 4000 3000

volum producţie

2000 1000 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

Avem: L lungimea sezonalităţii = 3; α parametrul de uniformizare pentru S(t)= 0,2 β parametrul de uniformizare pentru I(t) = 0,2 97

Universitatea SPIRU HARET

γ parametrul de uniformizare pentru b(t) = 0,2 S0 = punctul de plecare determinat prin media primelor patru observaţii = 2500 b0 = punctul de plecare determinat prin regresia simplă a primelor patru observaţii = 1,5 Eroarea medie pătrată EMP= 1,3 Eroarea medie absolută EMA= -0,06 Se obţine: t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Y(t) 1000 3100 4300 1600 1100 3300 4500 1700 1300 3400 4800 1900

S(t) 2425 2473 2514 2533 2574 2624 2658 2683 2788 2820 2857 2910

b(t) 0,34 0,37 0,37 0,34 0,35 0,38 0,37 0,35 0,49 0,45 0,44 0,46

I(t) 0,42 1,23 1,70 0,64 0,42 1,23 1,70 0,64 0,43 1,23 1,69 0,64

F(t, t-1) 1038 3013 4268 1658 1085 3212 4532 1743 1151 3507 4872 1867

EMA -38 87 32 -58 15 88 -32 -43 149 107 -72 33

Datele calculate F(t, t-1) se utilizează apoi pentru previziuni pentru perioada următoare, utilizând aceleaşi variaţii ciclice şi parametrii, ca în graficul următor: 6.2. Regresia simplă şi regresia multiplă 6.2.1. Regresia simplă (funcţia liniară) Când se stabileşte o relaţie cauzală între variabile, datele 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0

Date observate Date calculate

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

98

Universitatea SPIRU HARET

observate urmează o funcţie liniară, de tipul: y= a + bx unde :

y= variabila dependentă x= variabilă independentă a, b= coeficienţi sau parametrii funcţiei EXEMPLU

Costul unui produs este compus din costuri fixe şi costuri variabile.

Costurile variabile sunt determinate de consumul de materii prime şi materiale, manoperă directă, energie etc.

Dacă a= costuri fixe b= costuri variabile x= variabila independentă (de exemplu, consumul de materiale) atunci, costul produsului este: y= a +bx Coeficientul a se numeşte constanta regresiei, iar coeficientul b este coeficientul de pantă (“slope”) Dacă relaţia dintre x şi y este directă, b>0 (pozitiv) Dacă relaţia dintre x şi y este inversă, b<0 (negativ) În vederea previzionării datelor pentru perioada următoare (prin extrapolare sau interpolare) este necesar a se determina parametrii funcţiei a şi b.

Cea mai utilizată metodă de determinare a parametrilor funcţiei este „metoda celor mai mici pătrate”.4 Pentru a se previziona un fenomen sau o mărime, datele observate se pot reprezenta grafic şi se trasează dreapta „de regresie previzională” printre puncte, determinându-se diferenţele sau eroarea (E), ca în fig. 6.4.

4

Piconni M.J., Romano A., Olson C., Business Statistics, Harper Collins College Publisher, USA, 1993, ch.10.

99

Universitatea SPIRU HARET

Yi

Y E

xi Fig. 6.4. Dreapta de regresie

Din acest grafic rezultă faptul că valoarea previzională Ŷ reprezintă în general numai cea mai bună predicţie a valorii observate Y dependentă de valoarea observată X. Diferenţa dintre Y – Ŷ reprezintă eroarea E. Metoda celor mai mici pătrate presupune că dreapta de regresie minimizează suma pătratelor diferenţelor verticale, sau a erorilor pentru datele observate yi.

Succint, prin metoda celor mai mici pătrate, dreapta de regresie pentru setul de perechi (x,y) de date observate , minimizează: Σ (Y- Ŷ)2 sau Σ E2 , unde E = - Ŷ considerând Ŷ= a+bx şi înlocuind avem: Σ[Y- (a+bx)] = Σ(Y-a-bx)2 Pentru a minimiza pătratul diferenţei se utilizează ecuaţiile normale, prin rezolvarea simultană a sistemului de două ecuaţii: Σ y=na + bΣX ΣXy=aΣX + bΣX2 unde n=numărul de perechi observate x şi y.

Izolând a şi b în ecuaţiile normale de mai sus, rezultă: b=

∑ X ∑ Y − n ∑ XY 2 2 ΣX − n ( ΣX )

∑ X ∑Y −( ∑ X 2 )(∑Y ) a= ( ∑ X ) 2 −n ( ∑ X 2 ) 100

Universitatea SPIRU HARET

Sau mai sintetic: b= ΣXY − n XY ΣX 2 − n X 2

a= Y - b X __ Unde X, Y sunt mediile observaţiilor X şi Y. ΣY Y= ; X = ΣX n

n

Dreapta de regresie poate fi acum rescrisă: _ _ Y=a +bx adică ea va trece întotdeauna prin punctul (X,Y), ca în fig.6.5.

Y

_ _ ( X, Y ) dreapta de regresie previzionată

Ŷ

X

X

Fig. 6.5. Dreapta de regresie EXEMPLU

Salariul brut al unui muncitor este determinat de numărul de piese lucrate. În ultimele 6 luni datele observate se prezintă astfel: I

1

2

3

4

5

6

Xi 4.000 6.000 3.000 5.000 8.000 7.000 Nr. piese Yi 3.000.000 4.500.000 2.500.000 3.000.000 5.000.000 4.500.000 Salariu

101

Universitatea SPIRU HARET

Pentru a se previziona salariul în luna următoare, datele pot fi reprezentate grafic şi se trasează dreapta “de regresie previzională” .

Utilizând datele aferente salariului muncitorului care depinde de numărul de piese lucrate, se determină parametrii dreptei (funcţiei) a şi b, calculele fiind în tabelul de mai jos: Observaţiile n Nr. de piese x 103 (X) 1 4 2 6 3 3 4 5 5 8 6 7 Total 33=ΣX

X=

33 6

Salariul x 106 (Y) 3 4,5 2,5 3 5 4,5 22,5=Σ Y X2

=5,5 x 103

XY x109

X2 x109

Ŷ

12 27 7,5 15 40 31,5 133=ΣXY

16 36 9 25 64 49 199=ΣX2

2,958 4,014 2,43 3,486 5,07 4,542

=30,25 x 109

Y = 22,5 =3,75 x 106 6

b= ΣXY − nXY = ΣX − nX

=

133 × 10 9 − 6(5,5 × 10 3 )(3,75 × 10 6 ) 199 × 10 9 − 6(30,25 × 10 9 )

133 − 6(5,5 × 3,75) 199 − 6 × 30,25

=

9,25 17,5

9 − 6 × 5,5 × 3,75] = 10 [133 = 9

10 [199 − 6 × 30,25]

= 0,528

A= Y-bX = 3,75 - 0,528 x 5,5 = 3,75 – 2,9 = 0,846 Prin urmare dreapta de regresie previzionată este: Ŷ = 0,846 + 0,528 X

102

Universitatea SPIRU HARET

care, reprezentată grafic este: 8

Dreapta de regresie previzionată

6 (X, Y)

4 2 0 1

2

3

4

5

5,5

6

7

8

6.2.2. Regresia multiplă Regresia multiplă implică mai mult de o variabilă independentă.

Dacă previziunea sau variabila dependentă Y depinde de 3 variabile independente, forma funcţiei de regresie multiplă va fi: Y= a + bX1 + cX2 + dX3 + μ unde, a, b, c, d coeficienţii funcţiei liniare. μ = termenul reziduu, care include efectul net al altor factori X1, X2, X3 variabilele independente.

De exemplu: costul unei piese fabricate depinde de numărul de ore lucrate X1, greutatea piesei X2 şi numărul de maşini – ore consumate X3.

Calcularea manuală a coeficienţilor regresiei multiple este laborioasă, dar sistemele computerizate conţin soft-uri de calcul statistic care pot calcula coeficienţii, erorile standard, valoarea totală a funcţiei Y, intervalele de încredere ale dreptei de regresie şi altele.

EXEMPLU

Să se previzioneze cheltuielile directe totale ale piesei , ştiind că acestea depind de numărul de ore de manoperă, numărul de maşini – oră şi numărul de piese.

Analiza datelor cunoscute a permis calculul coeficienţilor funcţiei de regresie: a=50.000 b=9,2 c=6,8 d=5,1 Se previzionează în perioada următoare să se consume 18.000 ore manoperă, 9400 ore maşină şi 16.000 piese.

Y= a + bX1 + cX2 + dX3 103

Universitatea SPIRU HARET

unde

X1= 18.000 X2= 9400 X3= 16.000 Y= 50.000+9,2 x 18.000+6,8 x 9400+5,1 x 16.000= = 50.000+165.600+63.920+81.600= 361.120 lei 6.3. Alte tipuri de funcţii 6.3.1. Funcţia logaritmică şi semilogaritmică Dacă datele observate se aşează într-o formă logaritmică, acestea iau forma din fig.6.6.

Y= a ln X unde a = parametrul funcţiei şi se determină după relaţia: Dacă se aşează conform funcţiei semilogaritmice, acestea iau forma din fig. nr. 6.7. ∑ Y ln X ∑ (ln X ) 2

a =

Y

a

X Fig. nr. 6.6. Funcţia logaritmică

Y= a +b ln X unde a, b sunt parametrii funcţiei şi se determină din sistemul de ecuaţii: ∑ Y = na + b ∑ ln X

∑ Y ln X = a ∑ ln X + b ∑ (ln X )

2

unde: a = b

=

( ∑ Y )( ∑ (ln X ) 2 ) − ( ∑ ( Y ln X )( ∑ ln X ) n ∑ ((ln X ) 2 ) − ( ∑ ln X ) 2 n ( ∑ Y ln X ) − ( ∑ ln X )( ∑ Y ) n ( ∑ (ln X ) 2 ) − ( ∑ ln X ) 2

104

Universitatea SPIRU HARET

Y

a

X Fig. nr.6.7. Funcţia semilogaritmică

6.3.2. Funcţia hiperbolică Uneori datele observate se aşează în forma funcţiei hiperbolice, având alura din fig.6.8.

Y 0, 1 a

Y 0, a + b c X

X

Fig. 6.8. Funcţia hiperbolică

Funcţia poate avea forma:

Y = a +1bX Unde constantele a şi b se determină din sistemul de ecuaţii:

∑ Y1 = na + b ∑ X 2 X ∑ Y = a∑ X + b∑ X

105

Universitatea SPIRU HARET

sau forma:

Y = a + c +b X

1 Y = a + bX b + cX = d Unde constantele a, b, c, se determină din sistemul de ecuaţii: ∑ XY = nd + a ∑ X − c ∑ Y ∑ X

2

∑ XY

Y = d ∑ X + a∑ X

2

2

− c ∑ YX

= d ∑ Y + a ∑ XY − c ∑ Y

2

6.3.3. Funcţia logistică Dacă datele se aşază pe o scară verticală şi orizontală ca o exponenţială modificată de tipul unei curbe de frecvenţă asimetrică, după alura din fig. nr.6.9. , atunci forma funcţiei este logistică: Y

=

k 1 + e a − bX

Unde k este o constantă care poate fi determinată iterativ sau poate fi dată exogen, dar k > YX. Y

Y’=k

X Fig.nr.6.9. Funcţia logistică 106

Universitatea SPIRU HARET

Parametrii a şi b se determină din sistemul de ecuaţii: ∑ ln(k − Y ) − ∑ ln Y = na − b ∑ X

∑ ( X ln(k − Y ) − ∑ ( X ln Y ) = a ∑ X − b ∑ X

2

6.3.4. Funcţia Gompertz Dacă forma funcţiei are alura unei funcţii exponenţiale modificate pe o reţea semilogaritmică, ca în fig. nr. 6.10., atunci datele urmează o repartiţie Gompertz, de forma: X b X lg Y = lg k + (lg a ) b Y = ka Unde parametrii funcţiei se determină din sistemul de ecuaţii: lg a = ( ∑ 2 lg Y − ∑ lg Y ) 1 lg k = n

b −1 ( b X −1 ) 2

⎡ ( ∑ 1 lg Y )( ∑ 3 lg Y ) − ( ∑ 2 lg Y ) 2 ⎤ ⎢⎣ ∑ 1 lg Y + ∑ 3 lg Y − 2 ∑ 2 lg Y ) ⎥⎦

6.4. Programarea liniară şi programarea multiobiectiv În previziunea pe termen lung intervin probleme complexe, de mari dimensiuni, care conţin un număr mare de variabile, de interconexiuni şi interacţiuni, precum şi o serie de restricţii sau limitări.

Analiza multicriterială evită variantele conflictuale şi permite ordonarea variantelor pe o scară crescătoare sau descrescătoare.

Dintre metodele mai des utilizate sunt : - programarea lineară şi programarea multiobiectiv - metoda de comparare a perechilor 6.4.1. Programarea liniară Această metodă se bazează pe aplicaţiile cercetărilor operaţionale, în special pe programare.

Programarea liniară este o tehnică a matematicii care optimizează alocarea resurselor deficitare şi este utilizată mai ales în previziunea mixului de marketing, planificarea producţiei, modelarea financiară a firmei.

107

Universitatea SPIRU HARET

Sub aspect financiar poate fi considerată ca o extensie a analizei cost-volum, datorită numărului mare de interacţiuni şi constrângeri.

Programarea liniară poate fi utilizată atunci când: ¾ problema poate fi expusă în termeni numerici; ¾ toţi factorii implicaţi sunt într-o relaţie liniară; (de exemplu: O piesă necesită 5 ore manoperă, 2 piese 10 ore manoperă) ¾ problema permite alegeri între cursurile alternative ale evoluţiei acţiunilor; ¾ se identifică restricţii (constrângeri) asupra factorilor implicaţi; (de exemplu: Punctul de echilibru al vânzărilor firmei X este 600 mil. lei pe an, sub această cifră, firma intră în pierderi; sau parcul auto al firmei cuprinde 5 autovehicule pentru transport internaţional, achiziţia pentru acest număr conduce la pierderi); ¾ problema trebuie să permită exprimarea într-o formă standardizată pentru a defini clar: obiectivul şi limitele. În termeni matematici problema implică stabilirea obiectivului care poate fi maximizat sau minimizat (exemplu: maximizarea profitului, maximizarea valorii prezente nete, minimizarea costurilor etc.).

EXEMPLU

O firmă previzionează maximizarea profitului total obţinut din fabricarea a 3 produse, la care profiturile sunt : (milioane lei) 10, 15, 20.

Funcţia obiectiv este: 10X1 + 15X2 + 20X3, care trebuie maximizată, unde: X1 X2, X3 reprezintă cantitatea de produse vândute aferente celor 3 produse.

Dacă problema a fost exprimată în forma standardizată, poate fi rezolvată prin două metode: a. metoda grafică, atunci când funcţia are două variabile; b. metoda simplex, atunci când funcţia are trei sau mai multe variabile. a. Metoda grafică Această metodă este simplă şi uşor de aplicat. Abordarea cuprinde următoarele aspecte: 108

Universitatea SPIRU HARET

se utilizează numai când funcţia obiectiv are 2 variabile; deşi teoretic numărul de restricţii nu este limitat, dar întrucât fiecare restricţie reprezintă o linie într-un grafic, numărul de restricţii în practică se limitează la o cifră rezonabilă pentru a nu încărca graficul şi a face dificilă citirea; maximizarea problemei permite restricţii de tipul “mai mare sau egal”, iar minimizarea restricţii de tipul “mai mic sau egal”; axele graficului reprezintă cele 2 variabile şi fiecare restricţie este desenată ca o linie dreaptă pe grafic. Aria de pe grafic care nu contravine nici unei restricţii se numeşte “zonă fezabilă”; soluţia optimă este la restricţia care delimitează “zona fezabilă”. În probleme de maxim, punctul optim se află în dreapta zonei fezabile, iar în probleme de minim în stânga zonei fezabile.

Soluţia se citeşte direct de pe grafic.

EXEMPLU Firma PAN produce încălţăminte de protecţie: ghete din piele şi cizme din cauciuc. Se previzionează producţia săptămânală pentru a se maximiza profitul. Datele despre producţie sunt următoarele: Produs Ghete piele Cizme cauciuc Total pe săptămână

pe pereche Maşini ore 4 2 100

Ore manoperă 4 6 180

Materiale 1 1 40

Conform contractelor încheiate, ghetele din piele sunt limitate la maximum 20 perechi pe săptămână şi de minimum 10 perechi de cizme de cauciuc. Profitul pe bucată este de 3000 lei pentru ghete şi de 4000 lei pentru cizme (respectiv 3 x 103 şi 4 x 103).

După cum se poate vedea este vorba despre o problemă cu două variabile (cantităţile de produse) şi 5 restricţii (maşini – ore, ore – manoperă, materiale, vânzările din cele două produse). ¤ restricţii sunt de tipul ≤, iar o restricţie de tipul ≥.

Forma standardizată a problemei este: max (3X1 + 4X2) - funcţia obiectiv 109

Universitatea SPIRU HARET

Restricţii: A: 4X1 + 2X2 ≤ 100 B: 4X1 + 6X2 ≤ 180 C: X1 + X2 ≤ 40 D: X1 ≤ 20 E : X2 ≥ 10 X1 ≥ 0 unde : X1 = nr. de perechi de ghete de piele X2 = nr. de perechi de cizme de cauciuc Soluţia optimă este dată de graficul următor :

60

E

50

B

40

C

punct optim A

30

D

20 10 0

10

20 30 40 50

60

Rezultă: X1 = 15 X2 = 20 max (3X1 + 4X2) → 3 x 15 + 4 x 20 = 45 + 80 = 125 mii Punctele dreptei se determină din restricţie astfel : A: 4X1 + 2X2 = 100 X1= 100 = 25 4

X2= 100 = 50 2

Valorile lui X1 şi X2 se inserează în restricţii, astfel: A: 4 x 15 + 2 x 20 = 100 ore – maşină utilizate integral B: 4 x 15 + 6 x 20 = 180 ore – manoperă utilizate integral C: 1 x 15 + 1 x 20 = 35 consumul de materiale D: 1 x 15 = 15 perechi vânzări ghete piele – contract onorat 110

Universitatea SPIRU HARET

E: 1 x 20 = 20 perechi vânzări cizme cauciuc – contract onorat Se observă că cele 2 resurse restricţionate care sunt utilizate complet A, şi B, formează limitele grafice ale intersecţiei punctului optim. Restricţia C nu este utilizată în totalitate şi nu atinge zona fezabilă şi este cazul unei restricţii redundante.

Funcţia obiectiv poate fi reprezentată grafic ca o dreaptă care trece prin cele 2 variabile determinate şi se numeşte dreapta ISO profit şi arată numărul infinit de linii paralele care pot fi trasate, în dreapta punctului de origine a graficului. b. Metoda Simplex Această metodă presupune o rezolvare aritmetică iterativă şi poate fi utilizată în probleme cu orice număr de necunoscute şi restricţii (zeci, sute). În cazul unui număr mare de variabile şi restricţii, se utilizează softuri speciale pe calculator.

Metoda presupune: • exprimarea problemei în forma standardizată; • construirea tabelului Simplex; • interpretarea soluţiilor.

EXEMPLU

O firmă produce 3 produse: sucuri din fructe de pădure, sucuri din mere şi sucuri din morcovi.

Cele trei produse aduc un profit unitar de 8, 5 şi 10 unităţi băneşti (u.b.).

Produsele sunt realizate pe o maşină care are capacitate de 400 ore în perioada următoare. Fiecare unitate de produs foloseşte 2, 3 şi 1 oră din capacitatea maşinii. Produsele A şi C utilizează un îndulcitor din care stocul este de 150 unităţi de greutate (u.g.) şi un stabilizator al cărui stoc este de 200 unităţi de greutate. Produsul suc din fructe de pădure utilizează 2 u.g. pe unitate de produs, şi produsul suc din morcovi 4 u.g. pe unitate de produs.

O convenţie încheiată cu alţi producători de sucuri limitează vânzările de sucuri din mere la maximum 50 unităţi de produs. Firma doreşte să previzioneze producţia care să-i maximizeze profitul.

Paşii urmaţi sunt: • Exprimarea problemei în formă standardizată Funcţia obiectiv: max (8X1 + 5X2 + 10X3) 111

Universitatea SPIRU HARET

• Restricţii: 2X1 + 3X2 + X3 ≤ 400 maşini – ore X1 + X3 ≤ 150 îndulcitor 2X1 + 4X3 ≤ 200 stabilizator X2 ≤ 50 vânzări X1, X2, X3 ≥ 0 Unde X1 = nr. de unităţi de produs din fructe de pădure X2 = nr. de unităţi de produs din mere X3 = nr. de unităţi de produs din morcovi.

Este deci o problemă cu 3 variabile şi 4 restricţii.

Metoda ilustrează şi gradul de utilizare a resurselor.

Dacă o resursă este utilizată în întregime, resursa de rezervă s este zero, iar dacă există rezerve, s ia o valoare.

Restricţiile devin: 2X1 + 3X2 + X3 + s1 ≤ 400 X1 + X3 + s2 ≤ 150 4X3 + s3 ≤ 200 2X1 + X2 ‘+ s4 ≤ 50 • Tabelul Simplex: Variabile

S1 S2 X1 X2 Z

Produse X1 2 1 2 0 8

X2 3 0 0 1 5

X3 1 1 4 0 10

Variabile „de rezervă” slabe

Cantitate Soluţia

s1 1 0 0 0 0

400 150 200 50 0

s2 0 1 0 0 0

s3 0 0 1 0 0

s4 0 0 0 1 0

După un număr de iteraţii aplicate tabelului Simplex prin procedura specifică sau prin utilizarea unui soft pe PC se obţine soluţia din tabelul următor: Produse

Variabile S1

X1 X2 X3 0 0 -3

S2

0

0

-1

X1

1

0

2

X2 Z

0 0

1 0

0 -6

Variabile „de rezervă” s1 s2 s3 s4 1 0 -11 -3 0 1 -1 0 0 0 2 1 0 0 12

0 0 -4 -5

112

Universitatea SPIRU HARET

Cantitate Soluţia 50 50 100 50 -1050

Deoarece restricţiile prevăd ≤ se caută ca prin iteraţii să se obţină valori negative.

Prin urmare, s1 = 50 s2 = 50 s3 = 100 s4 = 50 Deci, urmare previziunea de plan optimă este de a se produce: 100 unităţi din fructe de pădure şi 50 unităţi greutate suc din mere.

Această structură a planului va aduce un profit de 1050 u.b. Deoarece variabilele “de rezervă” s1 şi s2 au valori, rezultă că rămâne o rezervă de 50 maşini-ore neutilizată şi 50 u. greut. îndulcitor în stoc.

Variabilele X3, s3 şi s4 nu au valori, deci nu se va produce suc de morcovi şi nu există rezerve privind stabilizatorul şi vânzările de suc de mere.

Verificarea : Optimum: X1 = 100 profit: (100 x 8) + (50 x 5) = 1050 u.b.

X2 = 50 Ore – maşină: 100 x 2 + 50 x 3 = 350 cu rezervă 50 (≤ 400) Îndulcitor: 100 x 1 = 100 cu rezervă 50 (≤ 150) Stabilizator: 100 x 2 = 200 consumat total (≤ 200) Din tabelul Simplex (ultima iteraţie) rezultă: valoarea lui Z pentru X3 de -6 reprezintă că pentru fiecare unitate de greutate din produsul suc de morcovi produsă se obţine o pierdere de 6 u.b.

Limita principală a acestei metode este faptul că poate rezolva probleme care au o singură funcţie obiectiv.

6.4.2. Programarea multiobiectiv Pentru rezolvarea problemelor de tip multiobiectiv se utilizează softuri speciale pe PC. Metoda ELECTRE este una dintre cele mai cunoscute, dar specialiştii în domeniu continuă cercetările pentru a descoperi noi metode şi tehnici.

Metoda ELECTRE constă în calculul a doi indicatori: indicatorul de concordanţă şi indicatorul de discordanţă.5

5

Stoica M.D., Cantau R.D., Previziunea economică a firmei, Editura Matrix Rom, Bucureşti, 2002, p. 65.

113

Universitatea SPIRU HARET

Considerând două variante Vi şi Vj, indicatorii se calculează după relaţiile:

ICij =

∑ Kh

h∈Cij

∑ Kh

pentru indicatorii de concordanţă, în care, Kh este

h =1

coeficientul de importanţă al criteriului h şi Cij mulţimea criteriilor h pentru care: aih > ajh este criteriu de maxim aih < ajh este criteriu de minim max (ais + ajs) , d

Idij =

0,

dacă s ∈ Dij dacă as ∈ Cij

max (ais + ajs) unde: d= ecartul maxim între cele două variante, în valoare absolută Dij = mulţimea criteriilor pentru care: ajs > ais, dacă Cs este criteriu maxim ajs < ais, dacă Cs este criteriu de minim În continuare se aplică teoria grafurilor, ţinând cont de restricţii.

114

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 7

PREVIZIUNEA COMPLEXĂ (II)

7.1. Metoda comparaţiilor perechi Ca şi metoda programării, metoda comparaţiilor perechi este o tehnică de analiză multicriterială. Metoda se bazează pe compararea unor variante A1 …..An după criterii c1…cm şi alegerea preferinţei pe nivele sau paşi de lucru.

Pas 1 • se alege o variantă din o pereche de 2 variante; • se compară perechile de criterii şi se calculează ponderea subiectivă a criteriului cI (i = 1 m).

Pas 2 • se compară perechile de variante cu fiecare criteriu şi rezultă ponderile subiective aij (i = 1…..m, j=1 n) ale variantelor în funcţie de criteriile respestive, utilizând rapoarte între cele componente care formează perechile.

Pas 3 • se agregă rezultatele finale s1….sn pentru variante.

Rezultatele se ordonează crescător sau descrescător.

Agregarea se realizează prin: ¾ media geometrică n

a ijc ij

i =1

∑ ∏ a ijc j

mj = ∏

n m

a = variante

j=1i =1

c = criterii ¾ media aritmetică m

mj = ∑ c ja ij i =1

Considerând 5 variante: A1……..A5 care se compară după două criterii şi reprezentând în spaţiul bidimensional curbele de 115

Universitatea SPIRU HARET

indiferenţă privind alegerea variantei pentru media geometrică şi media aritmetică, rezultă din graficul din fig.7.1. pentru: ¾ media geometrică variantele indiferente sunt: A1, A2, A3 ¾ media aritmetică variantele indiferente sunt: A1, A4, A5 Criteriul 2 100 A2 A4 A1 A5

A3 100

Fig.7.1. Curbele de indiferenţă

Alegerea dintre cele 2 reguli nu este concludentă.

EXEMPLU

• Cercetare de marketing privind vânzările de pastă de dinţi de tipul “verde” relevă următoarele variante (zone geografice): Variante Mii consumatori

A1 100

A2 90

A3 110

A4 140

Criteriile care stau la baza vânzărilor sunt: C1 = preţul C2 = prezentarea C3 = culoarea verde C4 = accesibilitatea la cumpărare 116

Universitatea SPIRU HARET

A5 120

A6 80

Se cere alegerea variantei care să stea la baza previzionării vânzărilor.

Pasul 1 se stabileac perechile de variante (A1, A2), (A3, A4), (A5, A6)….. se stabilesc perechile de criterii (c1, c2), (c3, c4), (c1, c4), (c2, c4), (c2, c3), (c1, c3). se dă o valoare numerică preferinţelor, de exemplu: Ponderea Subiectivă C1/C2 : 2 0,5 unde : 0 = indiferenţă : -1 -0,25 -1 = preferinţă slabă C3/C4 C1/C4 : 0 0 1 = preferinţă puternică C2/C4 : -1 -0,25 2 = preferinţă f. puternică : 1 0,25 C2/C3 C1/C3 : 1 0,25 Total : 4 1 se calculează ponderea subiectivă a criteriilor.

Pasul 2 se compară perechile de variante cu fiecare criteriu şi rezultă ponderile subiective aij.

A1, A2 cu criteriul C1/C2 100 x 0,5 A1 A3, A4 C1/C2 140 x 0,5 A4 C1/C2 120 x 0,5 A5 A5, A6 s.a.m.d.

7.2. Funcţiile de producţie Funcţiile de producţie (Wicksteed, 1894) reprezintă legătura exprimată funcţional dintre rezultatul unei activităşi de producţie şi factorii care o determină şi exprimă în mod complex corelaţiile multiple ce se ivesc între produsul muncii şi principalii factori de producţie.

Cea mai renumită este funcţia de producţie Cobb – Douglas.

Aceasta are forma: Q = f ( x1, x2, …xn ).

117

Universitatea SPIRU HARET

Dacă producţia depinde de 2 factori: munca şi capitalul, forma funcţei este: Q(t) = A · K(t)α · L(t)β unde: Q(t) = producţia (produsul muncii) în anul t; K = capitalul (fonduri fixe productive medii anuale); L = forţa de muncă medie anuală; A = coeficient de dimensiune (proporţionalitate între factori); α = elasticitatea producţiei în funcţie de capital; exprimă cu cât creşte produsul muncii la o variaţie , respectiv o creştere de 1% a capitalului (exponent); β = elasticitatea producţiei în raport cu munca; exprimă cu cât creşte produsul muncii la o variaţie, respectiv o creştere de 1% a forţei de muncă (exponent).

Suma exponenţilor, factorii de producţie α + β ilustrează gradul de omogenitate al funcţiei Cobb – Douglas.

Dacă cei 2 factori de producţie se multiplică de λ ori, atunci funcţia de producţie se multiplică cu λα+β.

EXEMPLU

Firma ALBA a produs făină în anul precedent în valoare de 110 mil.lei, utilizând fonduri fixe productive de 87 mil.lei şi forţa de muncă de 27 mil.lei.

Să se determine producţia anului previzionat , ştiind că: A = 1/20; L = 1,01; β = 1,06.

Q = 0,05 x 871,01 x 271,06 = 149,5 mil.lei Funcţiile de producţie Cobb-Douglas se utilizează pentru calculul unor indicatori de mare utilitate în economie şi mai ales în analiza macroeconomică: productivitatea medie; productivitatea marginală; elasticitatea producţiei în raport cu factorii care o determină.

7.3. Metoda dinamicii industriale Forester Metoda se bazează pe elemente de dinamică industrială introduse de J.Forester (1960) ca o tehnică de simulare cu increment (coeficient) constant.

118

Universitatea SPIRU HARET

Practic, se ataşează un model dinamic sistemului economic de previzionat – firma, care reflectă atât componentele sistemului, cât şi comportamentul acestora. Variabilele utilizate sunt: variabile de nivel, care reprezintă resursele strategice ale firmei: materiale şi imateriale, care se măsoară prin tehnici cantitative şi calitative; variabile de ritm, care reprezintă viteza sau cadenţa de desfăşurare a proceselor economice din cadrul firmei; variabile auxiliare sau parametri, care reprezintă perturbaţiile din exterior şi care influenţează procesele din cadrul firmei.

Cele trei tipuri de variabile şi legăturile dintre acestea se transpun grafic utilizând simboluri.1 In funcţie de expunerea grafică se construiesc ecuaţii, corespunzător celor trei tipuri de variabile: ecuaţii de nivel, ecuaţii de ritm şi ecuaţii auxiliare şi se calculează variabilele în previziune.

Avantajele metodei sunt: permite proiectarea (construirea) modelelor specifice contextului firmei şi a mediului în care acţionează; utilizează notaţii sugestive, uşor de înţeles şi folosit pentru reprezentare grafică; evidenţiază legăturile dintre variabile multiple; permite construirea variantelor sau portofoliului de alternative.

7.4. Metoda normării În condiţiile economiei de piaţă, în care activităţile se desfăşoară cu scopul obţinerii unor efecte pozitive, eficace şi eficiente, este necesar a se păstra un echilibru între eforturi şi efecte şi a se măsura aceste eforturi şi efecte.

Metoda utilizată pentru măsurarea eforturilor umane, materiale şi financiare efectuate pentru obţinerea unor efecte determinate se numeşte metoda normării.

Metoda normării se utilizează atât pentru măsurarea eforturilor efectuate pentru obţinerea unui efect, cât şi ca instrument de reglare a utilizării eforturilor şi efectelor.

Normarea constă în determinarea cantităţii de muncă vie şi materializată care urmează să fie consumată în previziune, în funcţie 1

Andreica M., Stoica M., Modelarea şi simularea proceselor economice, ASE Bucureşti 1994, p. 195, 201.

119

Universitatea SPIRU HARET

de obiectivele stabilite şi având în vedere resursele disponibile (de muncă, materiale şi financiare).

Normele reprezintă astfel limite maxime admisibile, privind utilizarea resurselor de muncă, materiale şi financiare şi limite minim admisibile privind efectele propuse a se obţine. În practica economică se utilizează: norme de muncă; norme de utlizare a mijloacelor de muncă; norme de consum de obiecte ale muncii (materii prime, materiale, combustibili, apă, energie etc.).

Normele de muncă şi de consum a mijloacelor de muncă şi a obiectelor muncii se stabiliesc apriori, pe baza argumentelor tehnice sau tehnologice şi /sau pe baza motivaţiilor statisco – experimentale.

Argumentele tehnice sau tehnologice se regăsesc în documentaţia tehnică şi tehnologică a oricărui produs, ca rezultat al activităţii de cercetare, inovare, dezvoltare. Atunci când se lansează un produs complet nou şi condiţiile tehnice se modifică substanţial, orice informaţie statistică nu are relevanţă. Numai abordarea de tip “engineering” poate fi utilzată. În esenţă se determină nivelul fizic al consumurilor de muncă, materiale, utilităţi, echipament tehnologic pentru o unitate de produs. Aceste consumuri fizice se convertesc apoi în unităţi valorice şi se determină costurile.

Metoda nu se aplică de regulă atunci când între costuri nu există o relaţie directă, ca şi între activităţi sau produsele rezultate, cum ar fi: costurile pentru mentenanţă, administraţie, alte cheltuieli auxiliare.

Metoda normării porneşte deci de la studii tehnice, inginereşti şi stă la baza determinării costurilor standard, a costurilor cu caracter normativ. În situaţia dezvoltării, modernizării, se iau în considerare normele realizate în trecut, oferite de date statistice şi contabile, care sunt amendate cu diferenţele necesare.

Normele trebuie elaborate ştiinţific şi obiectiv, pe baza consumului de materiale şi manoperă, a indiciilor de utilizare a echipamentelor tehnologice, a devizelor pentru reparaţii şi alte lucrări.

Normele nu sunt fixe. Acestea trebuie adaptate permanent la condiţiile noi apărute sub aspectul înzestrării tehnice şi a gradului de calificare a personalului.

7.5. Metoda balanţelor Corelarea dinamică a resurselor (limitate) cu necesităţile (în continuă creştere) se realizează cu ajutorul balanţelor. Metoda utilizată 120

Universitatea SPIRU HARET

pentru realizarea echilibrului între eforturi şi efecte, a proporţiilor între resurse şi necesităţi, între venituri şi cheltuieli, între producţie şi consum, între cerere şi ofertă se numeşte metoda balanţelor.

Balanţele oferă un instrument practic de lucru pentru: a fundamenta fiecare capital sau indicator previzionat în corelaţie cu celelalte capitole sau indicatori; a sintetiza calculele previzionate pentru realizarea echilibrelor parţiale sau globale; a identifica soluţii în previziune.

Atât resursele, cât şi necesităţile sunt: materiale, de muncă şi valorice, astfel că şi instrumentele – balanţele – sunt: materiale, de muncă şi valorice.

Balanţele au două părţi: resursele (posibilităţile) şi necesităţile (cerinţele).

Echilibrarea balanţelor înseamnă a găsi soluţii pentru ca necesităţile să fie acoperite de resurse. Balanţele se utilizează îndeosebi în planificare.

7.5.1. Balanţele materiale Balanţele materiale sunt instrumente care permit fundamentarea echilibrelor materiale, corelarea necesităţilor cu resursele de materii prime, materiale, combustibil, energie, produse sau grupe de produse finite etc.

Elaborarea unei balanţe presupune : a. determinarea volumului şi structurii necesităţilor; b. asigurarea resurselor; c. echilibrarea balanţei.

Schema generala a unei balanţe materiale poate fi înfăţişată, ca în tabelul nr.7.1.

NECESITĂŢI Cantitate N qi 1.Producţie şi exploatare 2.Investiţii 3.Fondul pieţei 4.Export 5.Rezerve(de stat, de plan) 6.Stoc la sfârşitul perioadei 7.Alte necesităţi Total:

7

∑ N qi

i =1

Tabel nr.7.1. Balanţa materialelor RESURSE Cantitate R qi 1.Stoc la începutul perioadei 2.Din producţie 3.Din produse recuperabile, refolosibile, secundare 4.Din rezerve (de plan, de stat) 5.Din import 6.Din fondul pieţei 7.Alte rezerve 7 Total: ∑ R qi i =1

121

Universitatea SPIRU HARET

În funcţie de materiale, balanţele sunt simplificate sau detaliate.

Astfel, balanţa energiei electrice, balanţa energiei termice, nu cuprinde “stocuri”, dar cuprinde “pierderi”; balanţa bunurilor de consum nu cuprinde “investiţii”, balanţa minereurilor nu cuprinde “fondul pieţii”.

Fiecare poziţie sau “post” din balanţă se previzionează prin metode adecvate.

Astfel: ¾ necesarul pentru producţie şi exploatare se determină utilizând metoda normării pe baza normei de consum a materialului respectiv şi a producţiei în unităţi fizice; ¾ necesarul pentru investiţii se determină în funcţie de documentaţia tehnico – economică a obiectivului de investiţii; ¾ necesarul pentru fondul pieţii are la bază studiile de marketing privind consumurile şi previzionarea numărului de clienţi,a segmentului de piaţă,dar şi statisticile privind realizările precedente, dinamice, structura vânzărilor etc.; ¾ necesarul pentru export se determină pe baza posibilităţilor de vânzare pe piaţa externă, a asigurării mijloacelor de plată pentru importuri, pe necesitatea asigurării unor rezerve valutare; ¾ rezerva (de plan, de stat) este destinată acoperirii unor cerinţe suplimentare care pot apărea în cazul depăşirii consumului de către clienţi sau în cazul nerealizării cerinţelor de către furnizori. La nivel de stat se creează rezerva de stat care este utilizată în cazuri deosebite (calamităţi naturale, sociale) şi se înscrie de obicei sporul la rezerva existentă. ¾ stocul de la sfârşitul perioadei asigură reluarea procesului de producţie la începutul perioadei de previziune şi se determină pe baza numărului de zile între două aprovizionări succesive şi a consumului mediu zilnic.

Stoc.mediu.material.m * 365 Nr. zile stoc = Volum.aprovizionare.material.m

Stoc mediu material m =

Nr.zile.stoc * Volum.aprovizionare.m 365

Resursele se determină în mod similar ca şi necesităţile.

122

Universitatea SPIRU HARET

Echilibrarea balanţei se realizează în două direcţii: ¾ micşorarea necesităţilor, când balanţa materială este deficitară, prin: • reproiectarea produselor şi tehnologiilor în scopul reducerii normelor de consum; • înlocuirea materialelor cu unele cu calităţi superioare care să reducă consumul; • reducerea stocurilor prin implementarea sistemului “JIT” (just - in - time), adică “aprovizionare exact la termen “; ¾ creşterea resurselor prin: • creşterea gradului de utilizare a capacităţilor cu efect sporirea producţiei, cu condiţia asigurării pieţei şi să existe capacităţi de producţie; • prin punerea in funcţiune a noi capacităţi; • creşterea importului.

7.5.2. Balanţele forţei de muncă Balanţele forţei de muncă cuprind ca şi balanţele materiale, necesităţile şi resursele de forţă de muncă. În general, aceste balanţe se utilizează la nivel macroeconomic şi reflectă raporturile ce intervin în procesul reproducţiei lărgite a forţei de muncă şi a repartizării acesteia pe ramuri economice, domenii de activitate, în profil teritorial, pe mediul urban şi rural, pe sexe.

Schema balanţei forţei de muncă se înfăţişează în tabelul nr. 7.2.

Tabel nr.7.2. Balanţa forţei de muncă NECESAR N Ramura 1 din care: pe categorii . . . . . ramura n

RESURSE R I Resurse de muncă potenţiale (1+2+3) 1. Populaţia în vârstă de muncă 2. Populaţia în afara vârstei de muncă, care lucrează 3. Populaţia în vârstă de muncă, care nu lucrează (inaptă) II Resurse de muncă disponibile III Resurse de muncă (1+2+3+4) 1. Elevi, studenţi în vârstă de muncă 2. Populaţia casnică în vârstă de muncă, aptă de muncă 3. Militari în termen 4. Şomeri

Balanţele forţei de muncă se corelează cu prognoza populaţiei şi alte prognoze la nivel macroeconomic.

La nivelul firmei, se utilizează informaţiile din balanţele macroeconomice şi se stabilesc necesarul şi resursele de forţă de muncă.

123

Universitatea SPIRU HARET

Necesarul şi resursele se stabilesc pe activităţi şi locuri de muncă, având în vedere şi aspecte specifice managementului resurselor umane, cum sunt: - promovarea pe posturi; - resursele interne prin reorganizare; - analiza în structură.

7.5.3. Balanţele valorice Balanţele valorice reflectă proporţiile privind necesităţile şi resursele în expresie bănească. La nivelul macroeconomic, balanţele valorice se utilizează pentru realizarea echilibrelor financiare din economia naţională, astfel: • bugetul de stat; • balanţele de venituri şi cheltuieli băneşti a populaţiei; • planul de casă şi planul de credit al Băncii Naţionale; • balanţele valutare: balanţa comercială, balanţa de plăţi externe, balanţa de conturi ( a aranjamentului şi creanţelor externe).

Balanţa de plăţi externe cuprinde, în principiu, următoarele elemente: 1.Balanţa comercială • export de mărfuri (fob); • import de mărfuri (cif).

2.Servicii • turism; • transporturi şi telecomunicaţii; • alte servicii; • dobânzi; • venituri din cooperare, investiţii.

3,Cont curent ( 1+ 2 ) 4.Cont de capital ( a + b + c ) a.credite pe termen mediu şi lung: • primite; • acordate; b.credite pe termen scurt: • primite; • acordate; c.investiţii de capital 5.Omisiuni şi erori 6.Sold balanţă ( 3 + 4 + 5 ) 7.Mişcări monetare: • devize convertibile; • cliring; • credite FMI; • aur monetar.

124

Universitatea SPIRU HARET

Balanţa comercială echilibrează exporturile şi importurile.

Balanţa de conturi exprimă drepturile şi obligaţiile ţării la un moment dat şi fundamentează previziunile relaţiilor economice externe. La nivelul economiei naţionale, balanţele permit calculul indicatorilor macroeconomici care sintetizează principalele obiective ale politicilor economice. Aceste informaţii se utilizează pentru analiza mediului extern a firmei.

La nivelul microeconomic – al întreprinderii, firmei, organizaţiei – balanţele se utilizează în funcţie de complexitatea activităţii: sintetic, se utilizează balanţa contabilă, care reflectă pe o anumită secvenţă de timp (de regulă o lună, trimestru, semestru, an) necesităţile şi resursele exprimate valoric, precum şi bilanţul contabil şi contul de profit şi pierdere, care reflectă elementele de patrimoniu în balanţă cu resursele şi respectiv veniturile în balanţă cu cheltuielile.

Aceste situaţii financiare permit calculul indicatorilor microeconomici, care reflectă obiectivele politicilor organizaţiei.

7.5.4. Balanţa legăturilor dintre ramuri; analiza input output Balanţa legăturilor dintre ramuri – BLR – este un model matematic de structură bazat pe analiza input – output (intrări – ieşiri) şi reflectă fluxurile de bunuri ce au loc în procesul reproducţiei, proporţie ce se formează în urma legăturilor dintre ramurile economiei naţionale. Modelul se asociază economistului Wassily Leontief (1931) care a studiat legăturile de producţie dintre ramurile economiei americane. El a divizat economia naţională pe ramuri ale producţiei, pe ramuri producătoare şi consumatoare şi a evidenţiat interdependenţa dintre ele. Balanţele de tip BLR pot fi exprimate în unităţi fizice sau în unităţi valorice şi pot fi statice sau dinamice.

Modelul static ilustrează legăturile dintre volumul cheltuielilor făcute şi producţie, fără a ţine cont de evoluţia în timp a proceselor economice.

Modelul dinamic reflectă reproducţia lărgită. Acesta ţine cont de investiţiile brute productive, de evoluţia cheltuielilor materiale directe, de corelaţia producţiei în timp de mai mulţi ani. Este cunoscut ca ‘ modelul dinamic al lui Leontief ‘.

Balanţa legăturilor dintre ramuri – BLR – se prezintă ca un tablou cu 3 cadrane: Cadranul I reprezintă consumul intermediar al ramurilor (dependenţele tehnologice dintre ramuri, livrările reciproce de obiecte ale muncii între ramurile şi subramurile producţiei materiale ): Xij Acest cadran cuprinde: ,i‘ linii: repartizarea producţiei fiecărei ramuri ,i‘ (output) către propria ramură şi celelalte ramuri şi , j ‘ 125

Universitatea SPIRU HARET

coloane: structura cheltuielilor materiale pentru obţinerea producţiei în fiecare ramură.

Cadranul II reprezintă consumul final în sfera bunurilor şi serviciilor publice, a populaţiei şi alte utilizări finale (investiţii, stocuri, export): Vi Cadranul III grupează intrările primare din sfera productivă (resursele): Dj, rezultate ca elemente ale valorii adăugate. Schema simplificată a BLR este redată în tabelul nr. 7.3.

Ramura 1

2 . . i . . n

Cadran I

Cadran II

Xij

Yi

Total utilizări x

Total Consum Final j

Stoc Export

Invest. Fol.fixe

Consum Public

Consum Popul.

Total

Ramura producătoare xi

Resurse 1 2 …j… n

Tabel nr.7.3. Balanţa legăturilor dintre ramuri (simplificată) Utilizări finale Ramura consumatoare xj

Total Valoarea adăugată Total resurse x

Cadran III Dj

Ecuaţia repartizării produselor (output) este: Xi = Xi1 + Xi2 + …………Xin + Yi Ecuaţia cheltuielilor de producţie (input) este: Xj = X1j + X2j + …………Xnj + Dj n

Deci: Xi = ∑ x ij + yi sistem de ecuaţii liniare i, j=1

Se notează: coeficientul consumului de obiecte ale muncii aij = Xij matricea A Xj

126

Universitatea SPIRU HARET

n

Xi = ∑ a ijx j + yi

sistem de ecuaţii liniare

i, j=1

Xj = ∑ x ij + D j Dj = suma valorii adăugate a ramurilor consumuri intermediar (amortizare, alte cheltuieli) + venituri n

∑

i, j=1

x ij + yi =

=

producţie

-

n

∑ x ij + D j

i, j=1

sau I + II = I + III ecuaţia de echilibru a BLR În modelul dinamic se consideră creşterea în timp a producţiei pe baza creşterii în timp a investiţiilor sau a capitalului, sau mijloacelor de muncă ( K ).

Se notează: coeficientul consumurilor de muncă bij =

K ij Xj

matricea B. Notăm cu Kij’ = bij x Yj=

Y j' +

n

∑ k ij'

i, j=1

dX j dt

(creşterea de mijloace de muncă)

unde: yj’ = yj fără investiţii

kij’ = investiţii ( creşterea în timp a mijloacelor de muncă) Xi = ∑ a ijX j + ∑ k 'jj + y'j 7.6. Metoda lanţurilor MARKOV Metoda se bazează pe teoria lanţurilor MARKOV, 2 în care se porneşte de la evaluarea cotei de piaţă a firmelor producătoare şi consumatoare.

Se utilizează notaţiile: • producătorii cu P1, P2,…Pj…..Pn • consumatorii cu C1, C2,…Ci…Cm • Nij fluxul produselor, unde I = 1….m şi j= 1…n • CTi cererea solvabilă de produse a consumatorului Ci • Qj volumul livrărilor producătorului Pj 2

Stoica M.D., Cantau R.D., Previziunea economică a firmei, Editura Matrix Rom, Bucureşti, 2002., p.89-94.

127

Universitatea SPIRU HARET

• Q cantitatea totală de produse livrate de producători şi egală cu cererea solvabilă a consumatorilor Se obţine tabelul 7.4., în care, unitatea de măsură poate fi: fizică, convenţională, valorică.

Tabel nr.7.4. Tabelul lanţurilor Markov C1 C2 …

Cm Total

P1 N11 N21 …

Nm1

P2 N12 N22 …

Nm2

… … … … …

Pn N1n N2n …

Nmn Qn

Total consum solvabil CT1 CT2 …

CTm Q

Din acest tabel matricial, rezultă relaţiile: Q = Q1 + Q2 +…Qn = CT1+ CT2+ ..CTm Pj = Qj/Q cota de piaţă a producătorului j aij = Nij/CTi probabilitatea ca unn consumator Ci să achiziţioneze aij = 1, i = 1...m produse de la furnizorul Pj , unde: j =1 qi= CTi/Q ponderea cererii qi a consumatorului I în totalul cererii solvabile Q CPi = CTi + CNi, cererea totală a consumatorului, compusă din cererea solvabilă CT şi cererea nesatisfăcută CN OPj = OFj + QNj = Qj +Sj + QNj, oferta totală a producătorului OF, compusă din oferta efectivă (cantitatea vândută) Q şi oferta pe stoc S (cantitatea nevândută) şi capacitatea nefolosită QN Cota de piaţă se consideră o probabilitate pj ca un consumator să achiziţioneze produse de la firma j.

Rezultă matricea: Nij = aij Cij Din această matrice rezultă un sistem de n ecuaţii cu n necunoscute şi determinant nul. Cunoscându-se probabilităţile se obţin cotele de piaţă ale producătorilor.

∑

128

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 8

MĂSURAREA ACURATEŢEI PREVIZIUNII

8.1. Criterii de acurateţe în previziune Metodele de previziune statistice suferă de lipsa posibilităţii de a lua în considerare schimbările temporare şi permanente, astfel că, în general, asemenea fenomene sunt ignorate şi astfel previziunile nu reflectă acurateţă. De multe ori se preferă raţionamentul sau tehnici subiective, dar şi în acest caz se subestimează incertitudinea viitorului. În practica previziunilor se întâlnesc trei situaţii: • evenimente sau fenomene care pot fi previzionate cu un grad ridicat de acurateţe; • evenimente sau fenomene care pot fi greu previzionate şi au un grad scăzut de acurateţe; • evenimente sau fenomene care nu pot fi previzionate. În această situaţie, ceea ce este mai important pentru manageri este de a şti ce anume poate fi previzionat şi ce nu poate fi previzionat pentru a fi pregătiţi să întâmpine eficace schimbările ce apar în viitor şi care nu se potrivesc planurilor strategice elaborate. În domeniile ştiinţelor naturale şi fizice, previziunile pot fi aproape perfecte, dar în managementul firmelor (afacerilor), unde mediul se schimbă considerabil în timp, acestea nu pot fi nicidecum certe.

Elementele care influenţează sistematic gradul de predictibilitate a fenomenelor şi proceselor din mediul afacerilor sunt: 1. Numărul de elemente (variabile). Cu cât sunt mai multe variabile, cu atât acurateţa previziunii creşte.

2. Omogeneitatea datelor. Cu cât sunt datele mai omogene, cu atât acurateţa previziunii creşte.

3. Elasticitatea cererii. Cu cât cererea pentru produsele sau serviciile oferite de firmă este mai elastică, cu atât acurateţa previziunii scade.

4. Competiţia. Cu cât competiţia este mai acerbă, cu atât acurateţa previziunii scade.

129

Universitatea SPIRU HARET

Deoarece nici una dintre metodele de previziune descrise în capitolele anterioare nu oferă acurateţa scontată de manageri, în scopul realizării unei previziuni cu un grad cât mai ridicat de acurateţe se recurge la o combinaţie între metodele bazate pe raţionament, pe opinia experţilor şi metode statistice. Astfel, opinia experţilor poate fi îngustată de subiectivism, poate să ofere un fals confort managerilor, să dea un grad de încredere nerezonabil şi să conducă la surprize neplăcute în viitor. Pe de altă parte, utilizarea metodelor statistice, uneori prea sofisticate, se bazează pe „potrivirea” previziunilor cu datele din trecut care se continuă în viitor. Acestea pot oferi previziuni cu un grad mare de acurateţe pe termen scurt, când mediul este stabil, dar nicidecum pe termen lung.

EXEMPLU

Extrapolarea vânzărilor de autocamioane româneşti în anii ’90 ai secolului trecut (la cca 6000-8000 pe an pe baza datelor istorice, dinainte de ’90 (cca 12000 - 14000 pe an) s-a dovedit inexactă datorită schimbărilor profunde ale mediului extern (condiţii de protecţie a mediului împotriva noxelor, expansiunea importurilor şi a sistemului de leasing, lipsa finanţărilor, scăderea segmentului de piaţă, creşterea preţurilor de achiziţie datorate inflaţiei, etc.), astfel că, în realitate vânzările înainte de anul 2000 au fost de cca 3000 pe an.

Previziunile care aspiră la acurateţe se bazează pe scenarii.

Metoda scenariilor, ca un instrument de mânuire a viitorului nepredictibil presupune înţelegerea mediului extern, care, aşa cum am mai arătat, nu este predictibil şi este supus schimbărilor. De regulă, mediul extern se prezintă în viitor ca o sumă de discontinuităţi şi nu ca nişte tendinţe, şi care influenţează viitorul firmelor pe termen lung.

Morgan (1988) argumentează faptul că firmele trebuie să mânuiască oportunităţile oferite de mediu într-un mod cât mai pozitiv posibil, prin alegerea şi transformarea oportunităţilor negative în oportunităţi pozitive. Descoperirea continuă a oportunităţilor şi ameninţărilor mediului de către manageri este posibilă prin scanarea mediului şi aplicarea unor tehnici combinate de previziune. Într-un mediu volatil, caracterizat de incertitudine, metoda scenariilor poate pune la dispoziţia managerilor previziuni de succes.

Multe firme previzionează viitorul pe termen scurt şi mediu utilizând datele din trecut şi prezent şi asociază previziunile numerice 130

Universitatea SPIRU HARET

cu cele ale bugetării anuale. Aceste previziuni oferă în general un grad ridicat de acurateţe, dar există o serie de limite care generează erori.

Makridakis (1988)1 a identificat o paletă largă de erori care sunt sumar prezentate în tabelul 8.1.

Tabel 8.1. Erori manageriale care conduc la lipsa acurateţei în previziune Tipul tendinţei

Descrierea tendinţei

Modalităţi de reducere a impactului negativ al tendinţei Optimism Preferinţele pentru un viitor dorit are efecte Să se realizeze previziunea de un expert extern, independent, dezinteresat negative asupra acurateţei previziunilor Inconsistenţă Inabilitatea de a aplica criterii Formalizarea procesului de similare în situaţii similare decizie, crearea regulilor de urmat Actualitate Importanţa evenimentelor recente Ciclurile există şi nu toate creşterile şi domină pe cele din trecutul recent descreşterile sunt permanente. Să se şi care de multe ori sunt ignorate considere factorii fundamentali care sau minimalizate afectează evenimentul de interes.

Disponibilitate Uşurinţa prin care evenimente Să se prezinte informaţiile specifice pot fi readuse în prezent complete şi să se înfăţişeze din memorie sau din baze de date toate laturile situaţiei care se ia în considerare Ancorare Previziunile sunt influenţate de Să se înceapă cu obiectivele informaţiile iniţiale, care sunt previziunii, să se aplice statistici în privite ca cele mai importante termenii schimbărilor şi să se ceară motivarea sau fundamentarea Corelaţii Încrederea că există tipare şi/sau Să se verifice semnificaţia statistică a iluzorii două variabile care sunt implicate tiparelor şi dacă este posibil să se când tiparele nu se adeveresc modeleze în termenii schimbării relaţiile ConservatorismEşecul schimbării sau o schimbare Să se monitorizeze schimbările lentă a concepţiei în lumina noilor sistematice şi să se construiască informaţii sau evidenţe obţinute proceduri care să acţioneze imediat ce sunt sesizate schimbări sistematice Percepţia Tendinţa de a vedea problemele în Să fie chestionate persoane cu selectivă termenii experienţei unei persoane experienţe diferite pentru a se întocmi mai multe previziuni independente Efectele Creşteri/descreşteri persistente ar Să se explice şansele erorilor regresiei putea fi datorate motivelor aleatorii negative în cazul erorilor aleatorii, care dacă se dovedesc adevărate cresc care vor fi în creştere datorate şansa schimbării tendinţei apariţiei câtorva erori pozitive Sursa: Planning under conditions of uncertainty, MBA, unit 3, OUBS, 2000, p.182.

1

Makridakis S., Metaforecasing-ways of Improving Forecasting Accuracy and Usefulness, Fontainebleau, INSEAD, 1988.

131

Universitatea SPIRU HARET

Testarea oricărei metode de previziune nu constă în cât de bine se potrivesc datele istorice cu cele previzionate, ci cât de bine previzionează datele viitorul. În ştiinţele naturale testele sunt invariabil realizate în termenii abilităţii tehnicii utilizate pentru a previziona evenimente noi şi care sunt uşor realizate atâta timp cât variabilele sunt sub controlul experimentului. În ştiinţa afacerilor însă, tehnicile sunt testate şi justificate pe baza datelor istorice, care, din nefericire, sunt supuse incertitudinii şi astfel afacerile sunt mai puţin predictibile. Modelele care sunt uşor de înţeles sunt cele în care sunt evidenţiate limitele şi deviaţiile. Aceste dificultăţi întâmpinate nu trebuie să conducă la concluzia că previziunile sunt inutile şi prin urmare să fie evitate, ci predicţia viitorului firmei să aibă în vedere faptul că incertitudinea să fie bine înţeleasă, adică probabilităţile nu sunt cunoscute ca opus al riscului, caz în care acestea pot fi calculate.

8.2. Modelul potrivit Majoritatea previziunilor ştiinţifice se construiesc cu ajutorul modelelor. Acestea includ cercetarea statistică, analiza, previziunea propriu-zisă, adică predicţia comportamentului unui fenomen, proces, eveniment. Modelele se prezintă, după cum am arătat în capitolele anterioare, sub forma unui grafic, diagramă, tabel, funcţie matematică, software pentru simulare pe calculator.

Când se utilizează funcţii matematice, analiza se axează pe ajustarea parametrilor funcţiei pentru ca modelul să se „potrivească” şi se determină deviaţiile (erorile sau reziduurile), adică diferenţele dintre datele observate şi datele previzionate (din model).

Una dintre marile probleme care apar în previziuni şi care complică lucrurile este aceea a inacurateţei măsurătorilor sau observărilor. De regulă, se presupune că numerele (valorile) sunt de încredere până la limita la care nu pot fi susţinute de o motivaţie. Se utilizează datele disponibile, cu rezerva actualizării previziunilor cu noi date care devin disponibile. Indiferent însă de faptul că sursele pot da date inexacte, previziunile vor înfăţişa fenomene, procese şi evenimente actuale, adevărate, măsurabile şi nu numai raportabile, pentru a fi utile managerilor.

De exemplu: personalul din departamentul vânzări nu va fi plătit pe baza vânzărilor raportate şi previzionate, ci pe baza vânzărilor înregistrate şi încasate.

132

Universitatea SPIRU HARET

Deviaţiile se identifică în trei cazuri: - previziuni comparate cu situaţiile actuale (reale) şi se numesc erori; - previziuni comparate cu date observate sau măsurate şi se numesc reziduuri; - date observate comparate cu date actuale (reale) şi rezultă inacurateţe în măsurare, numite erori.

Dacă previziunea „se potriveşte” poate fi definită şi cuantificată, după cum am relatat, în mai multe feluri, fiecare permiţând compararea dintre diferite metode de previziune.

Nu contează numai ca previziunile să se „potrivească”, ci şi cum deviază ele de la datele observate sau cele actuale. Astfel, dacă modelul ales nu este o funcţie de timp, modelul poate fi reînnoit prin adăugarea unor elemente noi pentru a se potrivi şi observăm distribuţia erorilor sau a reziduurilor. Curba clopot a lui Gauss (distribuţia normală) poate fi un instrument util. În acest caz, dacă presupunem că erorile urmează o distribuţie normală şi nu există relaţii de timp între erori, se realizează o histogramă pentru a se observa simetria distribuţiei şi panta curbei.

Desigur că în practică nu se va întâlni prea des o reprezentare fidelă a curbei „clopot”, dar dacă alura curbei „aduce” spre un clopot şi dispersia valorilor erorilor nu este prea mare, se poate încerca o astfel de supoziţie, cu riscul de a nu se confirma în urma aplicării testelor.

Dintre testele care pot fi aplicate pentru a se confirma o distribuţie normală a erorilor sunt: testul t pentru regresie sau parametrii MMIAR (Media Mobilă Integrată Auto-regresivă) sau ARIMA (Auto-regressive Integrated Moving Average).2 De regulă, o valoare absolută mai mică decât 2 sugerează că parametrul real este zero şi deci, pentru seturi de date mici este nevoie de o măsurătoare mai precisă a valorii critice a testului t a lui Student; testul F, la care cel puţin un coeficient de regresie, este non-zero; testul Ljung-Box la care toţi coeficienţii de autocorelaţie peste un lag dat sunt zero.

Când datele previzionate sunt funcţie de timp, analiza se axează pe verificarea existenţei sau inexistenţei unei serii de corelaţie sau autocorelaţie, sau cu alte cuvinte, a relaţiilor dintre date la diferite momente de timp.

2

Nash J.C, Nash M.M., Practical Forecasting for Managers, cap.15, p.193.

133

Universitatea SPIRU HARET

Obiectivele care se urmăresc pentru ca o previziune să fie „bună”, adică să aibă un grad înalt de acurateţe sunt: ¾ reziduurile să fie mici pe perioada de estimare; ¾ reziduurile medii să fie zero pe perioada de estimare; ¾ erorile pentru validarea previziunilor să fie mici; ¾ media pentru validarea erorilor previzionate sa fie zero sau cel puţin mici; ¾ modelul ales să fie simplu sau „econom”, adică numărul de parametrii să fie redus şi modelul ales să poată fi uşor aplicat şi explicat.

8.3. Corelaţia şi autocorelaţia Econometria este ansamblul metodelor matematice şi statistice utilizate ca instrument de studiu a corelaţiilor cantitative ale fenomenelor şi proceselor economice.

Dintre aceste instrumente, sunt: modelul Durbin – Watson pentru studierea autocorelaţiei formula lui Pearson pentru studierea corelaţiei.

8.3.1. Autocorelaţia Autocorelaţia reprezintă corelaţia dintre erorile succesive şi de obicei înfăţişează faptul că o parte importantă a variaţiei variabilei dependente nu poate fi explicată.

Când se constată autocorelaţie se caută alte variabile independente care să fie incluse în ecuaţia de regresie.

Statistica (modelul) Durbin-Watson oferă un test standard pentru autocorelaţie.

Pentru o serie de timp, statistica Durbin- Watson (DW) este: n−1 ∑ (e(t +1)−e(t )2 DW = t =1 n ∑ e(t )2 t =1

unde e(t) este riziduul la timpul t.

Testul DW se utilizează în conjuncţie cu modelele de regresie multiplă şi testează autocorelaţia de prim rang.

Procedura urmează următorii paşi: Se calculează funcţia de regresie multiplă cu p-1 variabile independente si o constantă care dimensionează predictorul matricii {n,p} şi se determină erorile.

134

Universitatea SPIRU HARET

Se calculează DW. Dacă DW >2, atunci DW’ = 4 – DW pentru restul testului.

Aceasta înseamnă că se suspectează o corelaţie negativă, în caz contrar se efectueză testul pentru o corelaţie pozitivă.

Se compară DW cu DW’ utilizând tabelele cu valorile critice pentru testul statistic DW pentru cel mai potrivit n şi p-1. Sunt două valori pentru fiecare set de nivel de semnificaţie n şi p, adică L şi U. Se va găsi: 0<L<U<2. Dacă: DW> U, nu există corelaţie de rang întâi L = DW= U testul este neconludent DW < L, este corelaţie de prim rang. Corelaţia este pozitivă pentru DW şi negativă pentru DW’.

Pentru diferite mărimi ale eşantionului şi variabile independente valorile statisticii Durbin-Watson se pot citi din tabele. Statistica se mai interpretează ca în tabelul 8.2.

Tabelul 8.2. Interpretarea statisticii Durbin-Watson

Autocorelaţie Nu există autocorelaţie Autocorelaţie pozitivă Autocorelaţie negativă

Statistica Watson

Durbin-

1,5 – 2,5 sub 1,5 peste 2,5

8.3.2. Analiza corelaţiei Când este necesar a se măsura puterea şi direcţia asocierii liniare între variabilele X şi Y , atunci când X şi Y sunt variabile aleatoare (faţă de regresie unde numai Y este variabilă aleatoare-independentă) se utilizează analiza corelaţiei.

Cea mai utilizată metodă care corespunde scopului precizat mai sus este coeficientul de corelaţie a lui Pearson r.

Coeficientul r desemnează corelaţia între variabilele observate X şi Y a unui eşantion, iar δ se asociază întregii populaţii3.

Valorile lui r variază între (-1,1) şi indică diferite grade de asociere.

Extremele desemnează o corelaţie (asociere) perfectă, ceea ce înseamnă că toate observaţiile se aliniază perfect pe o dreaptă.

3

Picconi M., Romano A., Olson Ch., Business Collins, USA, 1993, p.535-538.

Statistics, Harper 135

Universitatea SPIRU HARET

Diferite valori ale coeficientului r dau următoarele corelaţii ilustrate în fig. 8.1.

Semnul coeficientului r (pozitiv sau negativ) arată direcţia relaţiei: valoarea pozitivă indică faptul că variabilele tind să se modifice în aceeaşi direcţie şi valoarea negativă că variabilele tind să se modifice în direcţia opusă.

Dacă r =0, nu există corelaţie.

Formula lui Pearson a coeficientului de corelaţie este: 6 5 4 3 2 1 0

6 5 4 3 2 1 0

1

2

3

4

5

5

4

Corelaţie perfect pozitivă

3

2

1

Corelaţie perfect negativă

r = +1 r= 0,83

r = -1 r= - 0,4

30

100 80

20

60

10

40 20

0 0

10

20

30

Corelaţie puternic pozitivă

0 0

20

40

60

80

Corelaţie slabă negativă

80 60 40 20 0 0

20

40

60

Corelaţie inexistentă

Fig. 8.1. Tipuri de corelaţii 136

Universitatea SPIRU HARET

80

100

100

EXEMPLU

Firma PAN fabrică încălţăminte de damă şi bărbăteşti. Profitul realizat în cele două secţii se prezintă în tabelul următor. Să se determine existenţa corelaţiei dintre profiturile celor două secţii. mil.lei / lună Profit secţia damă X Profit secţia bărbaţi Y

X = 20 / 5 =4 Luna t X Y 1 4 5 2 6 8 3 2 2 4 5 5 5 8 3 Total ΣX=20 ΣY=23

Rezultă: 14 r=

10 21,20

X- X 0 2 -2 1 1

1 4 5 Y- Y 0,4 3,4 -2,6 0,4 -1,6

2 6 8

3 2 2

4 5 5

5 3 3

Y = 23 / 5 =4,6

(X- X )(Y- Y ) (X - X )2 (Y - Y ) 0 0 0,16 6,8 4 11,56 5,2 4 6,76 0,4 1 0,16 1,6 1 2,56 Σ=10 Σ=21,20

= 0,962 corelaţie puternică.

8.4. Teste de măsurare a acurateţei previziunii Varietatea tehnicilor statistice oferă modalităţi pentru cercetarea acurateţei şi a gradului de încredere al rezultatelor previziunii.

Pentru măsurarea acestora în previziuni bazate pe funcţia de regresie, cele mai utilizate sunt.4 Coeficientul de corelaţie (r) şi coeficientul de determinare (r2) Eroarea standard estimată ( Se ) Eroarea standard a coeficientului de regresie (Sb ) şi t statistic

4

Waters D., Quantitative methods for business, Addison – Westley, USA, 1997, p.249.

137

Universitatea SPIRU HARET

8.4.1. Coeficientul de corelaţie (r) şi coeficientul de determinare (r2) Pentru a se putea determina dacă dreapta (ecuaţia) de regresie este potrivită fenomenului sau procesului studiat pentru previziune se utilizează coeficientul de corelaţie ( r ) şi coeficientul de determinare ( r2 ).

Coeficientul de corelaţie măsoară gradul de corelaţie dintre Y şi X , adică între variabila independentă şi variabila dependentă.

Acesta ia valori în intervalul (-1, 1). Dacă este 0 nu există corelaţie.

Coeficientul de determinare ( r2 ) este mult mai des utilizat.

Acesta arată cât de bine ecuaţia estimată se potriveşte cu datele, cu alte cuvinte „acurateţa încrederii” regresiei.

Regula este : cu cât r2 este mai mare , cu atât mai de încredere este ecuaţia.

Coeficientul de determinare reprezintă proporţia în totalul variaţiei lui Y exprimată de ecuaţia de regresie. Acesta ia valori în intervalul (0,1).

De exemplu: afirmaţia „vânzările reprezintă o funcţie de promovare a lor cu r2=0,7” poate fi interpretată ca 70% din totalul variaţiei vânzărilor care se explică prin ecuaţia de regresie (sau schimbarea în politica de promovare) şi 30% se explică prin alţi factori (preţ, încasări).

Coeficientul de determinare se calculează după relaţia: r2 = 1 -

ˆ )2 Σ(Y − Y Σ(Y − Y)

2

ˆ

2

sau r2= Σ(Y − Y) 2 Σ(Y − Y)

În regresia simplă se utilizează relaţia: r2=

2 − ΣXΣY ) 2 2 2 2 nΣX − (Σ X ) nΣY − (Σ Y )

[

( n Σ XY

][

Coeficientul de corelaţie r.

138

Universitatea SPIRU HARET

]

Pentru a măsura puterea corelaţiei şi direcţia asocierii între variabila dependentă Y şi variabila independentă X se utilizează coeficientul de corelaţie.

EXEMPLU

Să se determine acurateţa încrederii regresiei ştiind că firma „Bella” a înregistrat în 2001 vânzările şi cheltuielile cu promovarea produselor sale cosmetice prezentate în tabelul următor: T 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total an Y vânzări mil.lei 30 40 28 32 50 40 40 46 28 44 36 36 450 X cheltuieli pentru 18 34 38 22 28 46 24 24 44 14 26 30 348 promovare mil.lei

Utilizând dreapta de regresie simplă liniară Y=a+bx se determină valorile coeficienţilor aşi b , prin urmare se calculează: ΣXY, ΣX2, ΣY2. ΣXY=13.656

ΣX=348

ΣX2 =11.168

ΣY=450

X=

=29

Y = 450 =37,5

ΣY2 =17.436

12

b= 13.656 − 12 ⋅ 29 ⋅ 372 ,5 = 13.656 − 13.050 = 11.168 − 12 ⋅ 29

348 12

11.168 − 10.092

606 1076

=0,5632

a=37,5 – 0,5632 x 29=21,16 Funcţia de regresie: ˆ =21,16 + 0,5632 X , unde: Y ˆ Y = vânzările estimate X= cheltuielile cu promovarea produselor Dacă în ianuarie 2002 cheltuielile cu promovarea vor fi de 20 mii lei, vânzările estimate vor fi: Yˆ =21,16 + 0,5632 x 20= 32,42 mil lei 139

Universitatea SPIRU HARET

b. Ştiind că ΣY2 =17.436 se calculează r2: r2 =

606 2 2

1076 ⋅ (12 ⋅ 17436 − 450 )

=

367.236 = 367236 7243632 1076 ⋅ (209232 − 202500)

=0,0507

r2= 0,0507, ceea ce înseamnă că 5,07% din variaţia vânzărilor totale se explică prin promovare şi diferenţa de 94,93% rămâne neexplicată.

Acest nivel scăzut a lui r2 indică faptul că există multe surse de îmbunătăţire a vânzărilor estimate după ecuaţia de regresie determinată.

8.4.2. Eroarea standard estimată (Se) Pentru ecuaţia de regresie eroarea standard determină după relaţia : Se=

ˆ Σ( Y − Y n−2

=

estimată se

ΣY 2 − aΣY − bΣXY n−2

Acesta măsoară gradul (nivelul) de încredere a predicţiilor.

Intervalele de încredere exprimă probabilitatea ca rezultatele unui eşantion să poată fi aplicate la întreaga populaţie.

Dacă dorim ca intervalul de încredere în predicţii să fie de un anumit procent se calculează intervalul de încredere.

Intervalul de încredere = Y+t (Se) , unde t se citeşte din tabele, fiind determinată de nivelul de încredere dorit şi gradele de libertate (n-2).

De exemplu, pentru 95% nivel de încredere şi (12-2 =10) grade de libertate se citeşte t= 2,228.

EXEMPLU

Referindu-ne la datele din exemplu eroarea standard se estimează astfel: Se =

223 17436 − 9522 − 7691 17436 − 21,16 ⋅ 450 − 0,5632 ⋅13656 = = = 22,3 12 − 2 10 10

140

Universitatea SPIRU HARET

=4,722

Pentru o previziune cu un nivel de încredere de 95% şi 10 grade de libertate , intervalele de încredere vor egala vânzările estimate : ± 2,228 x 4,722 = ± 10,52 Pentru Yˆ =32,42, intervalele de încredere vor fi: 21,90 mil.lei – 42,94 mil.lei 8.4.3. Eroarea standard a coeficientului de regresie Sb şi t statistic Eroarea standard a coeficientului de regresie, notată Sb, înfăţişează o gamă de valori estimate în interiorul căreia se poate situa adevărata valoare.

Eroarea standard a coeficientului de regresie se calculează după relaţia: Sb=

Se

(X − X)

2

Se

sau

2

ΣX − X ⋅ ΣX

Timpul “t” statistic arată semnificaţia statistică a variabilei dependente X în raport cu Y şi se determină: t statistic= b Sb

t statistic măsoară câte erori standard îndepărtează coeficientul de regresie de zero.

Regula este că orice valoare a lui t >+2 sau –2 se acceptă.

Cu cât valoarea lui t este mai mare , cu atât mai mare este semnificaţia parametrului de pantă a dreptei de regresie ,sau a coeficientului b şi, prin urmare semnificaţia (încrederea ) în coeficient ca “predictor” este mai mare.

EXEMPLU

Continuând calculele din exemplul dat, avem: Sb=

4,722 11168 − 29 ⋅ 348

=

4,722 1076

=

4,722 32,802

=0,144

141

Universitatea SPIRU HARET

tstatistic =

0,5632 0,144

=3,9

Deoarece t=3,9 > 2 rezultă că coeficientul b este statistic semnificativ.

8.4.4. Teste utilizate în regresia multiplă În regresia multiplă, tehnicile cele mai utilizate sunt: Testul t statistic Testul r2 Multicolinearitatea 1. Testul tstatistic tstatistic arată semnificaţia fiecărei variabile independente în previziunea variabilei dependen tstatistic= bi unde i= variabila independentă Sb i

(1,2,3…..i…..n) Regula este: valoarea mai mare decât +2 sau mai mică decât –2 este acceptată.

Este de preferat ca t statistic să fie mai mare pentru fiecare variabilă independentă (fie + , fie - ).

Variabilele cu o valoare a lui t mai mică pot fi eliminate fără a descreşte substanţial r2 sau crescând eroarea standard.

Valoarea lui t se citeşte din tabele în funcţie de pragul (nivelul) de semnificaţie şi gradele de libertate alese.

2. Testul r2 ( r barat pătrat ) şi testul F Calitatea potrivirii (acurateţei) previzionării în regresiile multiple se determină cu r2 Unde: r2 =1 – (1-r2) unde :

n −1 n−k

n = numărul de observaţii

142

Universitatea SPIRU HARET

k = numărul de coeficienţi estimaţi O alternativă la r2 este testul F sau F statistic.

F=

(

ˆ − Y) 2 / k ΣY ˆ )2 / n − k − 1 Σ(Y − Y

sau variabila explicată 1/k raportată la variaţia neexplicată 1/n-k-1.

Valorile lui F pentru probabilităţi specificate şi grade de libertate alese sunt date în tabele.

Dacă F statistic este mai mare decât valoarea dată în tabele se poate concluziona că ecuaţia de regresie este semnificativă statistic din toate punctele de vedere.

3. Multicolinearitatea Când se utilizează o regresie multiplă, în care o variabilă dependentă se determină pe baza mai multor variabile dependente, este posibil ca variabilele dependente la rândul lor să fie corelate între ele.

Când variabilele dependente interferează se utilizează multicolinearitatea. Aceasta poate fi recunoscută astfel: Statisticile t a două variabile importante sunt suspicios de joase Coeficienţii estimaţi aferenţi variabilelor independente au semne diferite (opuse) faţă de ceea ce se aşteaptă logic.

Problema multicolinearităţii se rezolvă astfel:5 Eliminarea (omiterea) uneia dintre cele mai mari variabile corelate din regresie.

Schimbarea structurii ecuaţiei prin: - diminuarea tuturor variabilelor printr-un factor care va permite o bază economică logică dar care va elimina multicolinearitatea (prin divizare).

- estimarea ecuaţiei pe baza „primei diferenţe” sau combinând variabilele colineare într-o nouă variabilă care egalează suma ponderii lor.

EXEMPLU

Firma CRISTAL produce săpun solid, săpun lichid şi spumat de baie. Pentru a se previziona profitul net pentru luna ianuarie 2002 s-a solicitat departamentului de marketing să pregătească

5

Shim J.K., Siegel J.G., Simon A.J. – The Vest –Pocket MBA, Prentice Hall, USA, 1997, p.246.

143

Universitatea SPIRU HARET

datele din ultimele luni ale anului încheiat. Directorul de marketing a pregătit următoarele date: Luna 1 Profit net Yr Vânzări săpun solid X1 Vânzări săpun lichid X2 Vânzări spumant de baie X3

1 34 50 21 76

2 29 47 19 75

3 32 49 20 77

4 30 50 18 76

5 31 48 18 80

6 33 51 19 79

7 35 49 21 81

8 33 50 21 74

9 33 49 20 79

10 32 48 20 78

Să se previzioneze profitul net utilizând regresia multiplă şi să se testeze corelaţia dintre variabile.

Rezolvare: Funcţia de regresie multiplă: Y = a + bx1 +cx2 +dx3 Unde: a = - 49; b= 0,6; c= 1,2; d= 0,4 Vânzările pe luna ianuarie: Y = -49 + 0,6 x 50 + 1,2 x 21 + 0,4 x 79 = 37,8 Coeficientul de determinare: r2 = 0,891 şi r2 = 0,883 Eroarea standard se = 0,2953 t statistic = 3,512 Statistica Durbin –Watson= 2,201 nu există autocorelaţie Test F = 115,8 Din toate aceste teste rezultă că regresia este semnificativă şi modelul poate fi utilizat pentru previziuni cu un grad ridicat de încredere.

144

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 9

COMBINAREA PREVIZIUNILOR

9.1. Abordarea sistemică în previziunile firmei Sistemul economic de tip firmă este format dintr-o mulţime de elemente de natură patrimonială, de conexiuni, relaţii şi de capabilităţi strategice şi are un caracter probabilistic.

Caracteristicile principale ale unui sistem de tip firmă sunt: - mulţimea de elemente patrimoniale este ordonată constituind o structură specifică; - mulţimea de conexiuni şi relaţii îi conferă proprietatea de autoreglare şi de interacţiune cu mediul înconjurător; - mulţimea de capabilităţi strategice o particularizează şi îi conferă avantaj competitiv.

Firma nu este doar un sistem compus din subsisteme independente, aşa cum apare în organigramă, ca de exemplu în fig.9.1. Indiferent cât este de mică sau de mare o firmă este structurată în departamente, compartimente, centre de cost-profit, centre de performanţă, care, fiecare are atribuţii proprii, în care se regăsesc funcţii ale firmei şi funcţii ale managementului, prezentate succint în capitolul întâi.

Primul impuls în realizarea previziunilor firmei poate fi de a previziona rezultatele fiecărei activităţi şi apoi combinarea lor prin adiţie.

Management general

Departament producţie

Departament vânzări

Departament financiarcontabil

Departament cercetaredezvoltare

Fig.9.1. Firma ca sistem compus din subsisteme independente organigrama 145

Universitatea SPIRU HARET

În realitate firma este un sistem compus din subsisteme care se întrepătrund, interdependente, având porţiuni redundante şi evidenţiind efectele sinergiei, ca de exemplu în fig. 9.2.

SISTEMUL CONTABILITĂŢII

Sistemul contabilităţii financiare

Sistemul de management al contabilităţii

Contabilitatea costurilor Managementul costurilor

Fig. nr. 9.2. Firma ca sistem compus din subsisteme interdependente: Sistemul informaţional al contabilităţii

Orice sistem sau subsistem se defineşte prin însuşiri calitative care se particularizează în raport cu alte sisteme sau subsisteme.

Aceasta înseamnă că previziunea sistemului, compus din subsisteme, nu este o sumă de previziuni ale subsistemelor, întrucât o serie de elemente componente ale unuia sau ale unor subsisteme pot fi componente ale altuia sau ale altor subsisteme. Intervin deci componente redundante şi fenomenul de sinergie, dar prin care se stabilesc corelaţiile dintre subsisteme şi întregul sistem. Este posibil ca unele elemente comune ale subsistemelor să fie previzionate prin metode diferite şi să se obţină valori previzionate diferite. Acest aspect este des întâlnit în practică şi poate fi rezolvat. Datele previzionate pot fi combinate.

Combinarea previziunilor pentru activitatea unei firme comportă două aspecte: ¾ combinarea previziunilor subsistemelor; ¾ combinarea datelor previzionate prin diferite metode şi tehnici.

Combinarea previziunilor subsistemelor 146

Universitatea SPIRU HARET

Combinarea previziunii subsistelelor constă în utilizarea previziunilor realizate într-un subsistem în previziunile altor subsisteme.

EXEMPLU Firma CLAR produce sticlărie. Principalele subsisteme ale firmei sunt: proiectare, aprovizionare, producţie, marketing, vânzări, resurse umane, financiar-contabil. Previziunea profitului firmei rezultă din combinarea previziunilor fiecărui subsistem. În subsistemul de proiectare se previzionează noile produse ce vor fi lansate, utilizând previziunile subsistemului de marketing privind preferinţele clienţilor potenţiali. Previziunea cantităţilor de materiale ce vor fi aprovizionate va utiliza previziunile din subsistemul producţie. Numărul de salariaţi va fi previzionat în funcţie de previziunile vânzărilor, producţiei şi a produselor proiectate. În acest mod previziunea profitului ce rezultă în compartimentul financiar-contabil are la bază previziunile din toate subsisteme firmei.

Combinarea datelor previzionate prin diferite metode şi tehnici Dacă unele elemente ale subsistemelor au fost previzionate prin diferite metode sau tehnici de previziune, se realizează combinarea valorilor previzionate. Principalele tehnici de combinare sunt: metode grafice simple bazate pe serii de timp; media aritmetică sau media ponderată; Media ponderată poate utiliza ponderi în funcţie de perioada de estimare, dar în acest caz este necesară “normalizarea” mediei cu suma ponderilor. funcţia de regresie, introdusă de Diebold (1997) Fie fA şi fB previziunile pentru mărimea y la diferite momente de timp. Funcţia de regresie va fi: Y = b0 +b1 fA + b2 fB Diebold sugerează să fie considerată şi analizată structura erorii.

Dar eroarea diferă în funcţie de mărimea intervalelor de timp, astfel că sunt necesare calcule laborioase. Pentru simplificare, în practică se utilizează o amplitudine generală a erorii, care nu afectează succesul previziunii.

147

Universitatea SPIRU HARET

Metoda funcţiei exponenţiale cu factor de sezonalitate a lui Winters Metoda cercetează factorul de sezonalitate, eroarea şi factorul rezidual şi se analizează proprietăţile de distribuţie. Dacă distribuţia este de tip Gauss se va utiliza autocorelaţia valorilor reziduale.

EXEMPLU

Principala materie primă utilizată de firma MODERN pentru fabricarea pantofilor şi poşetelor este pielea. Cantitatea de piele previzionată a fi achiziţionată de subsistemul proiectare, utilizând metoda normării (y1), diferă de cantitatea de piele previzionată de subsistemul producţie, utilizând metoda trendului (y2) şi de cantitatea de piele previzionată de subsistemul financiar-contabil, utilizând metoda balanţelor (y3).

Cele mai simple metode de combinare sunt: metoda grafică, media aritmetică simplă şi media ponderată. t y1 y2 y3

1 70 74 66

2 85 90 68

3 88 98 71

4 91 102 74

5 91 110 75

6 94 118 78

7 96 127 82

8 97 135 85

Media simplă: t ym

1 70

2 81

3 86

4 89

5 92

6 97

7 8 102 106

Media ponderată, în care ponderile acordate valorilor previzionate în cele 3 subsisteme sunt: p1= 0,5 p2 =0,1 p3 = 0,4 t ym

1 2 3 4 5 6 68,8 78,7 82,2 85,3 86,5 90

148

Universitatea SPIRU HARET

7 8 93,5 96

Grafic: 160 140

ym

120

y1

100 80 60 40 20

y2 y3

0 1

2

3

4

5

6

7

8

Interpretarea sistemică în previziune presupune aplicarea procesului managerial decizional, şi cuprinde ca principale aspecte: ¾ culegerea, transmiterea, prelucrarea, clasificarea şi stocarea informaţiilor; ¾ identificarea opţiunilor alternative; ¾ alegerea unei variante dintr-o multitudine de variante posibile prin procesul decizional; ¾ evaluarea sau controlul procesului decizional, implicând şi acţiuni corective.

9.2. Rolul prognozei şi previziunii în procesul de planificare financiară şi în bugetare Planificarea poate fi definită ca fiind procesul de stabilire a obiectivelor şi de formulare, evaluare şi selecţie a politicilor, strategiilor, tacticilor şi acţiunilor cerute pentru a se realiza obiectivele.

Procesul de planificare acoperă atât planificarea tactică pe termen scurt sau bugetarea, cât şi elaborarea strategiilor şi politicilor pe termen lung şi mediu. Prin urmare, în cadrul orizontului de timp, nivelurile de planificare sunt: 1) Planificarea strategică, pe orizontul de timp de peste 5 ani, în care se răspunde la întrebările: În ce afacere/industrie să fie firma? ♦ Cum va fi ea finanţată? ♦ Cum va fi ea structurată?

149

Universitatea SPIRU HARET

♦ Cum vor fi alocate resursele?

2) Planificarea tactică, pe orizontul de timp mediu, între 1-5 ani, în care se răspunde la întrebările: Ce produse/servicii trebuie să se elimine sau să se adauge? ♦ Ce capital de investiţii/dezinvestiţii este necesar pentru a realiza planul strategic? ♦ Care este modelul de preţuri cel mai potrivit? ♦ Ce facilităţi, sisteme sau metode noi sunt necesare pentru a realiza planul strategic?

3) Planificarea operaţională, pe orizontul de timp scurt, între 1-12 luni, în care se răspunde la întrebările: ♦ Care este cea mai bună producţie, marketing etc. pentru a realiza obiectivele? ♦ Ce materiale, facilităţi sunt necesare? ♦ Ce metode de organizare a operaţiilor sunt necesare?

4) Planificarea operaţiilor şi tranzacţiilor, pe orizontul de timp foarte scurt, în cadrul unei luni sau aproape de prezent, în care se răspunde la întrebarea: Ce operaţii trebuie realizate cu facilităţile existente pentru a realiza cerinţele specificate în perioada imediat următoare?

Planificarea tactică pe termen scurt sau bugetarea este procesul de pregătire detaliată pe termen scurt, de regulă un an, a funcţiilor şi activităţilor pe departamente în cadrul firmei, astfel încât să se poată pune în practică planul firmei pe termen lung. În general, planurile se realizează utilizând unităţi fizice, ca de exemplu numărul de produse fabricate, numărul de ore lucrate, cantitatea de materiale consumate. Când acestea sunt exprimate valoric, planurile devin bugete.

Procesul de bugetare presupune proiectarea bugetului pe fiecare activitate a firmei, pe fiecare departament sau funcţie, astfel conducând la coordonarea, stabilirea autorităţii şi responsabilităţilor, comunicarea, motivarea şi controlul întregii firme, precum şi la evaluarea performanţelor ei.

Bugetarea este prin urmare o funcţie a managementului şi nu aparţine contabililor. Managerii de la toate nivelurile participă la construirea bugetelor şi toate activităţile sunt corelate între ele prin 150

Universitatea SPIRU HARET

intermediul bugetului. Bugetul poate fi considerat un instrument de combinare a previziunilor subsistemelor în cadrul metodei interpretării sistemice.

Bugetul este un plan exprimat valoric, pregătit şi aprobat înaintea unei perioade de timp definite şi ilustrează veniturile care trebuie generate sau obţinute şi cheltuielile care trebuie să fie făcute în aceeaşi perioadă de timp, ca şi capitolul necesar realizării obiectivelor.

Bugetul poate fi considerat, pe scurt, un plan pentru viitor, o situaţie a resurselor, o agendă practică de operare.

Bugetul este important pentru management deoarece: ♦ stabileşte clar obiectivele care trebuie realizate; ♦ defineşte activităţile care trebuie derulate pentru a se atinge obiectivele; ♦ stabileşte care sunt resursele necesare pentru a realiza obiectivele; ♦ stabileşte relaţia dintre activităţi şi obiectivele strategice pe termen lung ale firmei.

Tehnicile utilizate în bugetare sunt cele specifice previzionării.

Dintre tehnicile şi metodele aplicate în previziunea economică, cele mai frecvent utilizate în bugetare sunt: • metodele fundamentale: analiza şi sinteza; • metoda trendului – extrapolarea; • modelarea stochastică: metoda mediilor mobile, funcţia exponenţială, metoda regresiei simple şi multiple; • metode tehnologice Delphi, listele de verificare pentru culegerea datelor şi informaţiilor şi metoda scenariilor (în special); • metodele instrumentale: normarea şi balanţele; • metodele econometrice: analiza corelaţiei; • analiza multicriterială: programarea multiobiectiv, compararea perechilor.

Bugetul constituie un instrument de control managerial dând feed-back despre performanţele îndeplinirii planului, prin compararea rezultatelor activităţilor curente cu cele previzionate în planuri şi generând măsuri corective.

151

Universitatea SPIRU HARET

9.3. Previziunea în marketing Principala activitate care consideră cel mai mult viitorul firmei şi care stă la baza proiectării strategiei firmei, a politicilor, planurilor şi programelor, precum şi a bugetului este activitatea de marketing.

Această activitate răspunde la următoarele cerinţe: prospectarea pieţii (interne şi externe); propunerea structurii, volumului şi eşalonării produselor şi serviciilor de realizat în întreprindere; propunerea de modalităţi în vederea accelerării şi amplificării vânzării produselor; propunerea de acţiuni pentru armonizarea propriilor activităţi cu sistemul de management al calităţii. În sfera previziunilor firmei studiile de marketing şi, în mod expres, studiile de piaţă reprezintă un domeniu prioritar pentru management.

Mediul extern, cu care firma se află în relaţii de interdependenţă, serveşte ca sursă de informare, teren de confruntare şi barometru al şanselor prezente şi al celor viitoare. Deoarece firma trebuie să cunoască în permanenţă pulsul mediului în care acţionează, previziunea trebuie să fie un proces continuu.

Managementul trebuie să se axeze nu numai pe cunoaşterea evoluţiei fenomenelor din mediul apropiat sau îndepărtat al firmei, dar trebuie să utilizeze elementele oferite de mediu pentru: • formularea strategiei de firmă; • elaborarea şi fundamentarea programelor de activitate şi a planurilor; • conturarea şi dimensionarea relaţiilor. În acest mod se pot preveni riscurile pe care le implică o activitate desfăşurată în condiţiile ignorării mecanismelor şi evoluţiei pieţei şi concurenţei, a avantajului competitiv strategic, a cerinţelor diferitelor componenete ale mediului, iar în acelaşi timp, se pot fructifica eventualele oportunităţi.

Previziunea în marketing estimează cererea viitoare a pieţei prin anticiparea reacţiilor cumpărătorilor, având în vedere faptul că sunt foarte rare produsele sau serviciile cu un volum al vânzărilor relativ constant sau cele care cunosc o situaţie competitivă relativ stabilă.

152

Universitatea SPIRU HARET

Pieţele actuale nu se caracterizează printr-o cerere constantă, iar o previziune incorectă pe pieţe în continuă transformare duce la creşterea stocurilor, la deficit de numerar pentru continuarea procesului de producţie sau de servicii, la reduceri ineficiente de preţuri sau la pierderea unor venituri când stocurile prognozate se epuizează rapid, în cazul unei cereri foarte mari.

O bună previziune a firmei se bazează pe analiza şi prefigurarea a trei componente: • previziunea mediului economic, social, politic, tehnologic, care include diferite previziuni referitoare la o serie de indicatori: rata inflaţiei, rata şomajului, ratele dobânzilor bancare, cheltuielile şi economiile consumatorilor, investiţiile firmelor, cheltuielile publice, volumul exporturilor şi al importurilor, progresul tehnic, riscul de ţară, politicile guvernamentale, cadrul legislativ, cadrul fiscal şi altele.

• previziunea vânzărilor la nivel de ramură economică, care ia în considerare analiza factorilor de mediu şi a produsului naţional brut, procesele, faptele şi comportamentele agenţilor organizaţi care îşi desfăşoară activitatea în aceeaşi ramură, independent de acţiunile individuale ale acestora, politicile guvernamentale de ramură; • previziunea proprie a vânzărilor firmei, care ţine cont de cota parte pe care o deţine firma în ansamblul previziunii vânzărilor.

Această previziune se bazează atât pe previziunea comportamentului consumatorului, care duce la explicaţiile necesare evaluării cererilor individuale şi colective, cât şi pe previziunea acţiunilor firmei, ca decident în cadrul activităţilor derulate pentru a se integra pe piaţă.

O bună previziune în marketing utilizează, prin urmare, următoarele metode: • cercetarea, culegerea datelor şi documentarea utilizând metodele: analiza şi sinteza, Dephi, brainstorming, metoda comparaţiilor, sondajele de opinie, metoda scenariilor; • metode matematice: metoda mediilor mobile, funcţia exponenţială, funcţia logistică, funcţia Gompertz, funcţia de regresie; • metodele instrumentale: normarea şi balanţele; 153

Universitatea SPIRU HARET

• metodele econometrice: analiza corelaţiei; • analiza multicriterială: programarea multiobiectiv, compararea perechilor.

• metoda interpretării sistemice.

Problema cea mai dificilă în marketing este concepţia privind previziunea creşterii segmentului de piaţă prin utilizarea modelelor de penetrare a pieţei, cum sunt modelele nonlineare, ca de exemplu, funcţia logistică sau curbele S şi funcţia Gompertz, care sunt tehnici uzuale.

Esenţa activităţii este de a lua date pentru penetrarea pieţei,1 de exemplu, procentul unei pieţe date de cererea pentru un produs şi să se asocieze acestor date o curbă S. Se aplică “modelul difuziunii” sau, cu alte cuvinte, extrapolăm curba prin substituirea valorilor de timp viitoare într-o funcţie.

EXEMPLU Să considerăm curba de creştere logistică cu 3 parametrii (b1, b2, b3) şi timpul t: y(t) = b1(1+b2exp(-b3t) pe perioada de timp t = (0 –45).

Graficele prezentate mai jos arată multiplele curbe care pot apărea când modificăm parametrii, fiecare din ei sau în combinaţie până la 10% din amplitudinea lor faţă de valorile „uzuale” de: b1 =100, b2=10, b3=0,1.

Să notăm modificările în tabelul nr. 1.

Seriile (variantele) b1 asimptota b2 punctul de plecare b3 punctul de inflexiune

1 2 3 4 5 6 7 8 9 100 690 110 100 100 100 100 90 110 10 10 10 9 11 10 10 9 11 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,09 0,11 0,09 0,11

Pentru fiecare serie (variantă) se calculează punctele şi se reprezintă grafic. Pentru seria 1, graficul se prezintă în fig.9.1., pentru seriile 1,2,3 şi 4 , în fig.9.2. etc.

1

Nash J.C., Nash M.M., Practical Forecasting for Managers, Arnold, UK, 2001, p.62-63.

154

Universitatea SPIRU HARET

Pentru uşurarea calculelor se recomandă utilizarea spread-sheeturilor, utilizând programul MICROSOFT EXEL. 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 45

41

37

33

29

25

21

17

13

9

5

1

0,00

Fig.nr.9.1. Seria 1

Serie1

Serie2

Serie3

45

41

37

33

29

25

21

17

13

9

5

1

120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00

Serie4

Fig.nr.9.2. Seriile 1,2,3,4…

Dacă se examinează schimbările produse, rezultă că senzitivitatea nu conduce la modificări ample ale parametrilor care să aibă efecte serioase asupra creşterii întregului set de date.

Creşterea segmentului de piaţă se studiată frecvent prin utilizarea modelelor de penetrare a pieţei. Câteva exemple citate în Nash, p.63-64 de utilizare a curbelor de creştere în previziune sunt: Blackman (1971) pentru studiul ratei inovaţiilor introduse pe piaţa motoarelor de aeronave civile, Merino (1990) pentru piaţa reţelei textile din anvelope, Wang şi Kettinger (1995) pentru adaptarea telefoanelor mobile, Rai şi colectiv (1998) pentru creşterea serverelor de Internet etc.

155

Universitatea SPIRU HARET

9.4. Previziunea economică a firmei Previziunile economice au la bază ipoteze, scenarii şi proiecţii în viitor.

Procedura practică de lucru în scopul previziunilor economice presupune parcurgerea următorilor paşi: 1. Analiza istoricului şi prezentului firmei sub toate aspectele posibile, utilizând metoda analizei şi sintezei din previziune; 2. Depistarea şi fundamentarea şanselor firmei de a atinge obiectivele strategice, prin culegerea şi analiza informaţiilor referitoare la: strategia de ramură sau a industriei, piaţă şi concurenţă, nivelul tehnic şi de asimilare a produselor noi, inflaţie şi altele, utilizând metodele tehnologice Delphi şi listele de verificare; 3. Proiecţia în viitor a veniturilor, cheltuielilor, capitalului, fluxului de numerar, utilizând metoda scenariilor, normarea, extrapolarea, mediile mobile, regresia, corelaţia etc.

1. Previziunea veniturilor Este un plan divizat pe produsele şi serviciile care vor fi vândute în perioada de timp previzionată şi este întocmit în unităţi fizice şi valorice.

Acesta se construieşte utilizând informaţii din următoarele surse: ¾ intrări de date şi informaţii de la personalul firmei din compartimentele de vânzări şi marketing, de la reprezentanţe de vânzări, alte surse; ¾ analiza trendului vânzărilor în trecut; ¾ influenţa evenimentelor viitoare posibile, ca: investiţii noi, penetrarea pe noi pieţe, creşterea gradului de utilizare a capacităţilor existente, lansarea de noi produse, modificări în politica de preţuri etc.

2. Previziunea cheltuielilor Cuprinde: Previziunea producţiei sau executării serviciilor Este un plan care descrie numărul de unităţi (produse sau sevicii) care trebuie să fie fabricate sau realizate în scopul atingerii ţintelor vânzărilor şi să satisfacă cerinţele stocului final. În cadrul acestui plan, se ţine cont de stocul iniţial şi de stocul final, cu excepţia firmelor unde se aplică sistemul „JIT” şi în care unităţile produse sunt egale cu cele vândute.

156

Universitatea SPIRU HARET

Unităţi care trebuie realizate = Unităţi în stoc final + Unităţi vândute – Unităţi în stoc iniţial 3. Previziunea materialelor Cuprinde cantitatea de materiale necesare pentru producţie şi stoc de materiale direct productive. Aceste informaţii provin din activităţile de cercetare-dezvoltare, proiectare, programarea producţiei, utilizându-se metoda de previziune a normării.

Materiale de aprovizionat = Stoc final de materiale dorit + Consumul aşteptat – Stocul iniţial de materiale Costul total al aprovizionării în perioada de previziune va fi: [(Unităţi care trebuie produse x Consum unitar de materiale) + Stocul final dorit – Stocul iniţial de materiale] x Costul mediu pe unitate 4. Previziunea forţei de muncă directe Cuprinde numărul total de ore manoperă necesar şi costul asociat pentru numărul de unităţi cuprinse în bugetul producţiei.

Departamentele tehnice din cadrul firmei determină consumul de manoperă sau de muncă vie directă prin metoda normării.

Numărul de om-ore este astfel previzionat în funcţie de prevederile din documentaţia tehnologică.

Costul total de muncă directă = Unităţi care trebuie produse x Timpul de muncă (în ore) pe unitate x Salariul mediu orar 5. Previziunea costurilor auxiliare Cuprinde costul estimat al tuturor elementelor indirecte legate de activitatea productivă. În scopul estimării costurilor, acestea se grupează în fixe şi variabile.

Cheltuielile fixe (regia generală, cheltuieli de administraţie, unele cheltuieli de marketing, amortizarea etc.) rămân constante în perioada de previziune.

Cheltuielile variabile (materii prime, materiale, manoperă directă, combustibil şi energie, comisioane, publicitate etc.) cresc sau descresc în funcţie de volumul producţiei şi al vânzărilor, dar nu evoluează în aceeaşi cadenţă.

Costurile auxiliare variabile se asociază costurilor directe pentru a se determina „cheia” sau „rata” de „absorbţie” sau de „alocare”.

Costul total auxiliar = Σ (Costul direct bugetat x Rata costului variabil auxiliar) + Costurile auxiliare fixe 157

Universitatea SPIRU HARET

6. Previziunea cheltuielilor de marketing Ilustrează cheltuielile planificate pentru vânzare şi pentru distribuţie, promovare, reclamă etc.

Cheltuielile sunt grupate în fixe (salariile personalului, amortizarea echipamentelor, delegaţii, reclamă), care rămân constante, şi în variabile (comisioane, transport, furnizori etc.), care evoluează în timp, de regulă în funcţie de vânzări.

Cheltuielile totale de marketing bugetate = (Unităţi planificate a fi vândute x Costul variabil unitar de marketing) + Cheltuielile de marketing fixe Previziunea cheltuielilor activităţii de cercetare-dezvoltare Cuprinde toate costurile asociate acestei activităţi şi care pot fi: proiectare, cercetare, prototip etc.

7. Previziunea cheltuielilor de administraţie Cuprinde cheltuielile estimate din activităţile administrative ale firmei.

Acestea sunt grupate în fixe şi variabile, dar cele mai multe dintre acestea sunt fixe (salarii, clădiri administrative şi echipamente pentru care se determină amortizarea, cheltuieli cu utilităţi, furnizori de servicii, delegaţii, asigurări, taxe legale etc.).

Unele componente pot fi variabile, cum ar fi partea variabilă din salariul managerilor care se acordă în funcţie de criterii de performanţă.

Previziunea veniturilor şi cheltuielilor combină previziunile individuale şi previziunile pe activităţi.

EXEMPLU

Firma COBRA, înfiinţată în anul 1998, produce umeraşe din metal pentru spălătorii (produs 1) şi umeraşe din plastic pentru expunerea confecţiilor în magazine (produs 2). Firma este de tip SRL cu asociat unic-administrator şi are încă 9 salariaţi, din care 4 muncitori (câte doi pentru fiecare produs) şi 5 tehnicoadministrativ (un inginer tehnolog, un economist pentru financiarcontabilitate, un economist pentru marketing-vânzări, un tehnician pentru aprovizio-nare şi un şofer). Echipamentele de bază aflate în patrimoniul firmei sunt: utilaj pentru umeraşe din metal, utilaj 158

Universitatea SPIRU HARET

pentru umeraşe din plastic, autovehicul DACIA papuc, calculator cu imprimantă, telefon-fax.

Producţia se desfăşoară într-o clădire construită în curtea patronului.

Se cunosc următoarele date despre firmă, prezentate succint în tabelele 1-8, de mai jos:

pentru 1 buc sârmă granule plastic vopsea pentru sărmă vopsea pentru plastic energie manoperă

U/M ml gr gr gr kwh om-ore

Tabel 1- consumuri normate produs 1 produs 2 1,2 50 15 10 0,08 0,15 0,01 0,015

capacitate

Tabel 2 - Capacitatea maximă a utilajelor UM ora an

utilaj 1 utilaj 2

buc buc

mii buc produs 1 produs 2

1000 650

2040 1326

Tabel 3 - Cantitatea de produse fabricată şi vândută 1998 1999 2000 2001 2002 480 670 714 815 1020 280 460 550 550 700 Tabel 4 – Preţ mediu unitar

u.b./buc produs 1 produs 2

1998 1,2 2,3

1999 1,25 2,4

2000 1,43 2,8

2001 1,58 3,2

2002 1,74 3,8

159

Universitatea SPIRU HARET

Tabel 5 – Vânzări mii buc produs 1 produs 2 Total

1998 576 644 1220

1999 837,5 1104 1941,5

2000 1021 1540 2561

2001 1288 1760 3048

2002 1775 2660 4435

Tabel 6- Venituri, cheltuieli şi profit activitatea de exploatare Milioane u.b.

1998 1999 2000 2001 2002 Venituri din vânzări 1220 1942 2561 3048 4435 Cheltuieli de exploatare 1188 1811 2202 2480 3391 Profit brut din exploatare 32 131 359 568 1044

mil u.b. produs 1 produs 2 Total

Tabel 7 – Cheltuieli directe în 2002 2002 117 2279 2396 Tabel nr.8 – Cheltuieli indirecte în 2002

mil u.b. consumabile energie, apă, gaz obiecte de inventar materiale total salarii taxe, impozite amortizare servicii terţi alte cheltuieli total cheltuieli indirecte

2002 21 18 28 67 860 5 18 36 9 995

Să se previzioneze profitul brut al firmei pentru următorii 5 ani, utilizând datele istorice.

160

Universitatea SPIRU HARET

Se utilizează două alternative, rezultatele fiind prezentate în tabelele nr.9 şi 10.

1. Metoda extrapolării profitului în condiţiile în care toate celelalte variabile rămân constante: Tabel nr.9 – Previziune profitului alternativa 1 Mil. u.b.

Venituri Cheltuieli Profit

2003 4902 2987 1915

2004 5656 2987 2669

2005 6409 3414 2996

2006 7163 3840 3322

2007 7916 4267 3649

2. Metoda extrapolării vânzărilor şi cheltuielilor variabile în condiţiile păstrării constante a cheltuielilor fixe, a preţurilor din 2002 şi având în vedere oportunitatea creşterii cotei de piaţă cu 15% pe an, la produsul 1, şi cu 12% pe an, la produsul 2. Stocurile sunt nule.

Tabel nr.10 – Previziunea profitului alternativa 2 2003 2004 2005 2006 2007 Venituri din vânzări Produs 1 2041 2347 2699 3104 3570 Produs 2 2979 3337 3737 4186 4688 total 5020 5684 6436 7290 8258 Cheltuieli variabile Produs 1 135 155 178 205 236 Produs 2 2552 2858 3201 3585 4016 Total cheltuieli variabile 2687 3014 3380 3791 4252 Cheltuieli indirecte (constante) 995 995 995 995 995 Total cheltuieli 3682 4009 4375 4786 5247 Profit brut 1338 1675 2062 2504 3011

Numărul de alternative pot varia în funcţie de restricţiile stabilite în scenarii, de numărul de variabile de intrare şi de ieşire, de valoarea variabilelor (analiza de sensibilitate), de metoda de previziune adoptată pentru fiecare componentă.

161

Universitatea SPIRU HARET

Previziunile pot fi dezvoltate din aproape în aproape, reducând din numărul de restricţii şi introducând noi variabile. Se pot dezvolta previziuni separate, luând în considerare cât mai mulţi factori: previziunea producţiei, previziunea cheltuielilor de marketing, previziunea forţei de muncă, previziunea vânzărilor etc.

De exemplu, în cazul de mai sus: • Noi clienţi siguri şi clienţi potenţiali, considerând riscul de neîncheiere a contractelor, riscul de refuz după fabricaţie, riscul de neplată etc.

• Creşterea vânzărilor în asemenea măsură încât capacităţile existente nu mai sunt suficiente, fiind necerare: achiziţii de noi utilaje, angajare de forţă de muncă, construcţie nouă etc • Cheltuielile variază în funcţie de creşterea gradului de utilizare a capacităţilor, de noi investiţii, de creşterea preţurilor la achiziţie de materii prime, energie etc.

• Cheltuielile indirecte variază, având o componentă variabilă, de exemplu: cheltuielile de marketing cresc dacă se urmăreşte o promovare mai puternică, reclamă, dezvoltarea canalelor de distribuţie; cheltuielile cu amortizarea cresc dacă se achiziţionează un nou utilaj etc.

162

Universitatea SPIRU HARET

Capitolul 10

MONITORIZAREA, ACTUALIZAREA ŞI RAPORTAREA PREVIZIUNILOR

10.1. Monitorizarea previziunilor 10.1.1. Monitorizarea şi evaluarea previziunilor Previziunile implică utilizarea tehnicilor, metodelor şi modelelor adecvate datelor culese, informaţiilor adiacente, restricţiilor utilizate şi prezumţiilor elaborate, întrucât acestea permit predicţia comportamentului unui fenomen sau proces economic. Predicţia poate fi simplă ca o descriere narativă, sau poate fi un model fizic, cum sunt aparatele de simulare utilizate în industria aeronautică sau a automobilelor. Majoritatea previziunilor sunt construite având la bază modele. Modelele pot fi exprimate sub formă de grafice, diagrame sau tabele, sau pot fi codificate pentru simulări pe calculator.

O dată realizate, previziunile se analizează şi se evidenţiază diferenţele constatate, care sunt stocate pentru a se utiliza în previziuni ulterioare în scopul evitării repetării unor abateri neconvenţionale.

Evaluarea previziunilor constă în măsurarea şi compararea datelor previzionate cu cele actuale, reale. În esenţă se procedează la urmărirea sistematică a desfăşurării activităţii economice anticipate printr-un sistem de control şi analiză.1 Controlul, analiza şi măsurarea previziunilor se realizează prin: - observare nemijlocită a fenomenelor şi proceselor economice - utilizarea sistemului informaţional (financiar-contabil şi statistic) - sondaje şi simulări.

Compararea se realizează fie prin măsurarea realităţii în valori relative, fie în valori absolute, fie prin indicatori sintetici.

Sistemul de indicatori cuprinde atât indicatori la nivel microeconomic – firma, cât şi la nivel macroeconomic – economia 1

Nicolae V., Constantin L.D., Grădinaru I., Previziune şi orientare economică, Ed. Economică, Bucureşti, 1998, p.133.

163

Universitatea SPIRU HARET

naţională sau ramura de activitate – industria. Indicatorii sintetici reflectă obiectivele politicilor economice, atât la nivel macro, cât şi la nivel microeconomic.

10.1.2. Sistemul de indicatori economico-financiari A. Indicatorii macroeconomici La nivelul economiei naţionale sistemul de indicatori cuprinde în general următorii indicatori sintetici:2 Produsul naţional brut ( PNB ) (sau GNP – gross national product) care reprezintă valoarea totală pe piaţă a bunurilor şi serviciilor produse în mod curent PNB = pi x qi, unde: pi = preţul mărfii qi = cantitatea de marfă N = numărul de mărfuri Întrucât producţia şi preţurile se modifică în timp, se măsoară separat cantitatea fizică a producţiei totale şi nivelul general al preţurilor.

PNB = VNC + R + SN + SBC unde : VNC = venitul naţional creat R = amortizarea SN = valoarea serviciilor nemateriale SBC = soldul balanţei comerciale Produsul naţional net (PNN) PNN = PNB + R Produsul intern brut ( PIB ) Produsul intern brut poate fi: la preţul pieţii PIBpp = PNB + SBC (produsul naţional brut - soldul balanţei comerciale) la costul factorilor: PIBcf = PNB - SBC - (Ii + Sv), unde: Ii = impozite indirecte Sv = subvenţii.

4) Valoarea adăugată ( VA ) VA = VNC + R ( venitul naţional creat + amortizarea ) 2

Maniu-Isaic A., Mitruţ C., Voineagu V., Statistica pentru managementul afacerilor, Editura Economică, Bucureşti, 1999, p.412 - 416.

164

Universitatea SPIRU HARET

5) Resursele totale ( RT ) RT = PI + R + VNC + SN + IMP + LS unde: PI = producţia intermediară ( consum intermediar ) PI = M - R M = cheltuieli materiale de producţie R = amortizarea VNC = venit naţional creat SN = valoarea serviciilor nemateriale IMP = importul LS = investiţii de capital străin Destinaţii totale ( DT ) DT = C + FBCF + ( DS + R ) + EXP + PI + SN unde: C = consumul FBCF = investiţia brută (formarea brută a capitalului fix) DS = creştere de stocuri şi rezerve R = amortizare EXP = export PI = producţia intermediară (consumul intermediar) SN = valoarea serviciilor materiale B. Indicatori micro – economici Principalii indicatori la nivelul întreprinderii sunt: cifra de afaceri, valoarea adăugată, venitul global şi profitul (beneficiul net).

Cifra de afaceri reprezintă totalitatea veniturilor realizate într-o perioadă de timp din vânzarea produselor, serviciilor realizate.

Valoarea adăugată reprezintă rezultatul utilizării factorilor de producţie (muncă şi capital) şi reprezintă aportul propriu adăugat la bunurile consumate.

Venitul global reprezintă diferenţa între venituri totale şi costuri totale.

Profitul (beneficiul net) reflectă partea din venit rămasă la dispoziţia întreprinderii după scăderea taxelor şi impozitelor legale.

10.2. Actualizarea previziunilor Actualizarea previziunilor constă în reevaluarea şi rectificarea datelor prin utilizarea analizei de sensibilitate, în care diferite variabile de intrare îşi modifică valoarea în funcţie de noile informaţii obţinute, 165

Universitatea SPIRU HARET

sau noi variabile sunt luate în considerare, în funcţie de variaţia mediului.

Realitatea din economie este influenţată de factori complecşi care se caracterizează prin variabilitate şi care conduc la necesitatea previziunilor flexibile. Dintre aceşti factori menţionăm: - modificări ale cererii şi ofertei pe piaţă; - modificări ale structurii firmei; - modificări ale structurii industriei şi a dinamicii unor sectoare ale economiei; - descoperirea şi utilizarea pe plan naţional sau mondial a noi resurse materiale sau energetice; - restricţii privind protecţia mediului înconjurător; - descoperiri ştiinţifice şi introducerea de noi tehnologii, knowhow, echipamente; - modificări în structura forţei de muncă şi în dinamica populaţiei ocupate; - dinamica cursului de schimb valutar şi a ratei dobânzilor bancare etc.

Reevaluarea previziunilor va utiliza tehnica recalculării în funcţie de rata inflaţiei sau de evoluţia preţurilor pe piaţă.

Analiza de sensibilitate permite evidenţierea ieşirilor (variabilelor previzionate) în funcţie de flexibilizarea variabilelor de intrare.

Simularea şi tehnica scenariilor însoţeşte această analiză şi permite o actualizare rapidă a previziunilor adaptate la modificările induse de strategia firmei.

10.3. Rolul raportului de previziune în management În general, foarte puţine persoane se specializează în previziuni economice, majoritatea, în deosebi managerii de nivel înalt şi mediu sunt utilizatori ai previziunilor pregătite de alţii. Este important ca utilizatorii de previziuni să le înţeleagă, să le analizeze critic pentru a fi îmbunătăţite şi adaptate scopului.

De regulă, analiza critică nu trebuie să depăşească o pagină şi va conţine:3 3

Nash J.C., Nash M.N., Practical Forecasting for Managers, Arnold, GB, 2001, p.269.

166

Universitatea SPIRU HARET

o punctele tari ale previziunii; o punctele slabe ale previziunii; o opinii pentru îmbunătăţirea previziunii.

Raportul de previziune va fi analizat critic urmărind câteva aspecte: prezentarea, conţinutul tehnic şi calitatea generală a raportului.

Prezentarea: Se va urmări coerenţa generală a raportului, modul clar de exprimare, utilizarea diagramelor potrivite, a tabelelor şi a referinţelor.

Conţinutul tehnic: Se va urmări corectitudinea şi modul de exprimare pentru a fi înţeles, precum şi înfăţişarea clară a restricţiilor şi supoziţiilor care conduc la limite în previziune.

Calitatea generală a raportului Se va analiza dacă previziunile realizate conving şi dacă sunt elemente care pot fi îmbunătăţite.

Raportul de previziune va cuprinde în principal următoarele secţiuni sau capitole: Rezumatul. Se prezintă pe scurt scopul, mijloacele principale de previziune utilizate şi concluziile la rezultatele obţinute.

Introducere şi prezentarea situaţiei. Se prezintă starea de fapt prezentă şi trecută cu influenţele asupra viitorului şi obiectivele previziunii.

Sursele de date şi datele sub forma seriilor de timp, dacă există.

Aici se cuvine să subliniem una din ideile lui Sir Maurice Kendall (1973): „În practica analizei seriilor de timp sunt câteva reguli de aur cuprinse în câteva reguli generale, care pot fi aplicate fără a se detalia natura seriilor şi scopul pentru care sunt studiate”. Aceasta s-ar traduce prin utilizarea celor mai bune surse, nu a surselor „perfecte”, care nu conduc la îmbunătăţirea semnificativă a previziunilor, dar consumă mult timp. Toţi utilizatorii devin suspicioşi când se utilizează date generale, dar pot fi convinşi indicând sursa datelor şi înţelesul acestora.

Metodele de culegere a datelor de previziune utilizate. Este important a se relata metodele de măsurare utilizate şi înregistrarea evenimentelor speciale şi a altor informaţii colaterale care pot influenţa previziunile.

167

Universitatea SPIRU HARET

Modelele utilizate şi analiza relevanţei utilizării acestora cu teste de validare. Nu se utilizează de regulă metode complicate, întrucât se cere abordarea modelelor cu mai multe variabile, care complică munca, dar pot fi utilizate calculatoarele şi atunci modelarea se simplifică. Modelele cu câte două variabile sunt suficiente pentru previziuni normale.

Modele aplicate şi previziunile obţinute. În aplicarea efectivă a modelelor de previziune este necesar a se sublinia restricţiile avute în vedere şi supoziţiile, întrucât datele sunt întotdeauna limitate.

Concluzii şi evaluare. Concluziile prezintă analiza sau interpretarea rezultatelor previziunilor şi evaluarea riscului de previziune.

Referinţe şi anexe.

Componenţa echipei de previziune (dacă previziunile se realizează de un colectiv). Practica demonstrează că utilizarea tehnicilor, metodelor şi modelelor simple şi clasice în previziune, faţă de cele noi, sofisticate, conduce la obţinerea unor previziuni bune şi utile managerilor.

Considerând afirmaţia lui Voltaire „Le meilleur est l’énemi du bon” (Preabinele este duşmanul binelui), se poate aprecia că, străduinţa pentru aplicarea unor modele complicate, matematic de înaltă tehnicitate şi foarte mare acurateţe, nu este de regulă răsplătită.

168

Universitatea SPIRU HARET

Bibliografie 1. Ananou Th., Investissement et Capital, Seuil, France, 1997; 2. Andreica M., Stoica M., Luban F., Metode Cantitative în Management, Editura Economică, 1998; 3. Andreica M., Stoica M., Modelarea şi simularea proceselor economice, Ed.ASE, Bucueşti, 1994; 4. Anghelache C., Măsurarea şi compararea dezvoltării economice, Ed. Economică, Bucureşti, 1996; 5. Ansoff J., Corporate Strategy, Penguin Books, GB, 1998; 6. Ardelea D., Ionescu S. şi colectiv, Probleme de Managementul Afacerilor, Editura Niculescu, 1996; 7. Badea D.G., Piaţa de capital şi restructurarea economică, Editura Economică, Bucureşti, 2000; 8. Bal A., Cerinţele creşterii economice în etapa tranziţiei, în revista „Tribuna economică”, nr. 9/1996, p. 64-65, nr. 10/1996, p. 67; 9. Băcanu B., Foriş T., Doval E., „Strategic issues in Romanian small businesses“, în volumul de lucrări prezentate la seminarul internaţional „International Scientific Conference Microcad 2001”, University of MISKOLC, Martie 2001; 10. Băbăiţă I., Duţă Al., Pieţe şi preţuri, Editura de Vest, Timişoara, 1995; 11. Băcanu B., Management strategic, Editura Teora, Bucureşti, 1999; 12. Bădiţă M., Baron T., Korka M., Statistică pentru afaceri. Ed. Eficient, Bucureşti, 1998; 13. Băleanu C., Managementul îmbunătăţirii continue, Editura Fiman, Bucureşti, 1996; 14. Beganu G., Metode probabilistice aplicate în economie şi asigurări, Editura Tehnică, Bucureşti,1996; 15. Bernstein P.L., Damodaran A., Investment Management, Wiley & Sons, USA, 1998; 16. Bernstein P.L., The Portable MBA In Investment, John Wiley & Sons, USA, 1995; 17. Bierman Jr., Corporate Financial Strategy and Decision Making Shareholder Value, FJF, New Hope, Pennsylvania, USA, 1999; 18. Blaug M., Teoria economică în retrospectivă, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1992; 19. Boldur Lăşescu Gh., Ciobanu Gh., Băncilă I., Analiza sistemelor complexe, Editura Ştiinţifică şi Enciclopedică, Bucureşti, 1982; 169

Universitatea SPIRU HARET

20. Bondrea A., Starea Naţiunii 2000, România încotro?, volumul I, Editura Fundaţiei România de Mâine, Bucureşti, 2000; 21. Botez M.C. şi colectiv, Curs de prognoză, Ed. Comisia de Prognoza a Municipiului Bucureşti şi Laboratorul de Cercetări Prospective al Universităţii Bucureşti, 1982; 22. Bran P., Relaţii financiare şi monetare, Editura Economică, Bucureşti,1995; 23. Brow W., Exploration In Management, Penguin Books, UK, 1965; 24. Brown L.R., Flavin C., French H., Starea Lumii 2000, Editura Tehnică, Bucureşti, 2000; 25. Brown L.R., Problemele globale ale omenirii, Editura Tehnică, Bucureşti, 1994; 26. Brown W., Exploration in Management, Pelican Books, Great Britain, 1995; 27. Burduş E., Căprărescu Gh., Androniceanu A., Miles M., Managementul schimbării organizaţionale, Editura Economică, Bucureşti, 2000; 28. Caracota D., Caracota R.C., Strategii de dezvoltare. Previziune economică., Ed. Sylvy, Bucuresti, 2001; 29. Cole, G.A., Strategic Management, DP Publication, London, 1994; 30. Comănescu M., Management european, Editura Economică, Bucureşti, 1999; 31. Coşea M., Nastovici L., Evaluarea riscurilor, Editura Lux Libris, Braşov, 1997; 32. Craiu V., Bâscă O., Teste de omogenitate, Ed. Economică, Bucureşti, 1997; 33. Crouch H.F., Selling Your Business, Allyear Tax Guides, Saratoga, USA, 1994; 34. Dellabough R., The Beardstown Ladies’ Investment Club, Hyperion, New York, USA, 1998; 35. Dijmărescu I., Bazele managementului, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1995; 36. Dima I.C., Niculescu G., Polmolea G., Riscul în managementul organizaţional, în revista „Tribuna economică”, nr. 18/1996, p. 12-13; 37. Dobre I., Mustaţă F., Simularea proceselor economice, Editura Inforec, Bucureşti, 1996; 38. Donoghue W.E., Chapman Wood R., The Donoghue Strategies, Dantam Books, USA, 39. Doval E., Subiecte controversate în teoria managementului care învaţă, în volumul de lucrări prezentate la a 5-a conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Legalitate, Etică”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, 10 decembrie 1999; 170

Universitatea SPIRU HARET

40. Doval E., Succesul afacerii şi avantajul competitiv, în volumul de lucrări prezentate la a V-a conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Legalitate, Etică”, Universitatea Spiru Haret, 10 decembrie 1999; 41. Doval E., Analiza strategică a organizaţiei. Studiu de caz la Societatea comercială SERE Braşov, în volumul de lucrări prezentate la a VI a conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Legalitatem Etică”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, 11 mai 2000; 42. Doval E., „Armonizarea noţiunilor de dezvoltare economică şi de investiţie, dezinvestiţie”, în volumul de lucrări prezentate la simpozionul internaţional „ORIZONT 2001”, Universitatea „George Bariţiu”, iunie 2001; 43. Doval E., Modelarea unor procese decizionale privind investiţiile în piaţa de capital - instrument al managementului schimbării., Teza de doctorat, Biblioteca ASE, Bucureşti, 2001; 44. Doval E., Analiza strategică a mediului concurenţial, Editura Fundaţiei România de Mâine, Bucureşti, 2003; 45. Doval E., Impactul inflaţiei asupra tehnicilor de evaluare a investiţiilor, în volumul de lucrări prezentate la simpozionul „Investiţiile şi relansarea economică”, ASE, Bucureşti, mai 2001; 46. Doval E., Consideraţii privind managementul riscurilor firmei., în volumul de lucrări prezentate la a X-a conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Legalitate, Etică”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, 11 mai 2002; 47. Dowd K., Beyond Values at Risk, John Wiley & Sons, USA, 1998; 48. Dugan M.E., Investment Return Handbook, Sunrise Publishers, USA, 1993; 49. Dumitrescu S., Bal A., Economia mondială, Editura Economică, Bucureşti, 1999; 50. Egerly S., Restructurarea întreprinderilor industriale şi privatizarea, Societatea Română de Management, Bucureşti, 1991; 51. Farmer E., Holloway J., Iles M., Stanlay M., Charting Change, The Open University Course, Great Britain, 1995; 52. Florescu I. şi colectiv, Marketing, Ed.Marketer, Bucureşti, 1992; 53. Foriş T., Doval E., Sisteme informatice de management în sprijinul deciziilor strategice, în volumul de lucrări prezentate la simpozionul „Investiţiile şi relansarea economică” ASE, Bucureşti, mai 2001; 54. Gadela J., Managing Resources for the Market, The Open University Business School, block 6, Managing Finance, session 6, Techniques of Capital Investment Appraisal, GB, 1995; 55. Galleo A.M., Patalon III W., Contrarian Investing, New York Institute of Finance, 1998; 171

Universitatea SPIRU HARET

56. Garrity P. The fast forward MBA in Business Math., Ed. John Wiley & Sons, Inc. USA, 2000; 57. Giarini O., Stahel W.R., Limitele certitudinii, Edimpress-Camro, Bucureşti, 1996; 58. Gogoneaţă C., Gogoneaţă A., Economie politică. Teorie micro şi macroeconomică. Politici economice, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1995; 59. Gourieroux Ch. (transl. Klassen P.B.) Econometrics of Quantitative Dependent Variables. Ed.Cambridge University Press, UK, 2000; 60. Grant R.M., Contemporary Strategy Analysis, Blackwell Publishers Ltd., Oxford, U.K., 1998; 61. Green R., Classical Theories of Money, Output and Inflation, St. Martin’s Press, USA, 1992; 62. Grigoriţă M.V., Comportament şi performanţă în întreprindere, în revista „Tribuna economică”, nr. 9/1996, p. 15; 63. Hanke S.H., Privatizare şi dezvoltare economică, Editura Expert, Bucureşti, 1992; 64. Hansen D.R., Mowen M.M., Cost Management. Accounting and Control, South-Western College Publishing, USA, 1995; 65. Harrington H.J., Harrington J.S., Management total în firma secolului 21, Editura Teora, Bucureşti, 2000; 66. Hartu C., Simularea strategiilor de creştere economică, Editura Pacifica, Bucureşti, 1995; 67. Iancu A., Tratat de economie, Editura Economică, Bucureşti,1993; 68. Işfănescu A., Stănescu C., Băicuşi A., Analiza economico-financiară, Editura Economică, Bucureşti, 1999; 69. Johnson G., Scholes K., Exploring Corporate Strategy, Prentice Hall, UK, 1997; 70. Kepner C.H., Tragoe B.B., The New Rational Manager, Princeton, USA, 1981; 71. Kerbalek J., Economia intreprinderii, Editura Forum, Bucuresti, 2000; 72. Klenk J., Philipp C., Reineke R.D., Schmitz N., Privatizarea în ţările în tranziţie şi în curs de dezvoltare. Strategii. Consultanţă. Experienţe, Editura Economică, Bucureşti, 1997; 73. Kolb R.W., Options. The Investor’s Complete Toolkit, New York Institute of Finance, 1991; 74. Kritzman M., The Portable Financial Analyst, Irwin Professional Publishing, USA, 1995; 75. Lawson M.K., Cum să faci mai mult profit, Editura CODECS, Bucureşti, 1998; 172

Universitatea SPIRU HARET

76. Lazăr C., Gorincu Ghe., Enache L., Teoria Economică Generală, Editura Economică, Bucureşti,1993; 77. Doval E., Subiecte controversate în teoria managementului care învaţă, în volumul de lucrări prezentate la a 5-a conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Legalitate, Etică”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, 10 decembrie 1999; 78. Manolescu Ghe., Managementul financiar, Editura Economică, Bucureşti, 1995; 79. Mărgulescu D., Vâlceanu Ch., Cişmaşu I.D., Şerban C., Analiza economico-financiară, Editura Fundaţiei România de Mâine, Bucureşti, 1999; 80. Mihăilescu I., Stanciu S., Management. Teorie şi practică, Editura Actami, Bucureşti,1994; 81. Moldovan G., Managementul operaţional al producţiei, Editura Economică, Bucureşti, 1999; 82. Munteanu C., Vâlsan C., Investiţii internaţionale, Oscar Print, 1995; 83. Nash J.C., Nash M.M., Practical Forecasting for Managers. Ed. Arnold, London, 2001; 84. Negoescu Gh., Risc şi incertitudine în economia contemporană, Editura Alter-Ego Cristian, Galaţi, 1995; 85. Nicolae V., Constantin L.D., Grădinaru I, Previziune si orientare economică, Ed.Economica, Bucureşti, 1998; 86. Nicolescu O. şi colectiv, Sistemul decizional al organizaţiei, Editura Economică, Bucureşti, 1998; 87. Nicolescu O. şi colectiv, Strategii manageriale de firmă, Editura Economică, Bucureşti, 1996; 88. Nicolescu O. şi colectiv, Ghidul managerului eficient, Editura Tehnică, Bucureşti, 1993; 89. Nicolescu O., Management comparat, Editura Economică, Bucureşti, 1998; 90. Nicolescu O., Radu I., SIMACO. Cartea jucătorului, Editura Economică, Bucureşti, 1995; 91. Nicolescu O., Strategii manageriale de firmă, Editura Economică, Bucureşti, 1996; 92. Nicolescu O., Verboncu I., Management, Editura Economică, Bucureşti, 1996; 93. Nicolescu O., Noutăţi în managementul internaţional, Editura Tehnică, Bucureşti, 1993; 94. Niculescu M., Diagnostic global strategic, Editura Economică, Bucureşti, 1997; 173

Universitatea SPIRU HARET

95. Oldcorn R., The Management of Bussines, Pan Book, England, 1990; 96. Osmătescu P., Stoica M.D., Aplicarea teoriei spaţiilor subtile la estimarea riscului în transferul de tehnologie, în volumul Investiţiile şi relansarea economică, ASE Bucureşti, 1997, p.211-214; 97. Pegels C.C., Exponatial forecasting: some new variations.

Management science, vol.12, no.5, USA, 1969; 98. Peters E.E., Chaos and Order In the Capital Markets, John Wiley & Sons, USA, 1996; 99. Petrescu I., Seghete Gh., Fundamentele practicii manageriale, Editura Maiko, Bucureşti, 1994; 100 Petrescu I., Management, Editura Holding Reporter, Bucureşti, 1991; 101 Petrescu I., Managementul performanţei., Ed.Lux Libris, Braşov, 2002; 102 Pickford J., Mastering Risk, Vol. I, Concepts, Financial Times, London, UK, 2001; 103 Pârlog C., Caracota D., Previziune economică. Aplicaţii practice.

Ed.ASE, Bucureşti, 2001; 104 Picconi M., Romano A., Olson Ch., Business Statistics. Elements and Applications. Ed. Harper Collins Colledge, USA, 1993; 105 Pollin R., The macroeconomics of Saving, Finance and Investment, The University of Michigan Press, USA, 1997; 106 Prahoveanu E., Fundamente de teorie economică, Editura Sylvi, Universitatea Româno-Americană, Bucureşti, 1999; 107 Pugh D.S., Hickson D.J., Contribuţii la studiul organizaţiilor, Editura CODECS, Bucureşti, 1994; 108 Pugh D.S., Hickson D.J., Managementul organizaţiilor, Editura CODECS, Bucureşti, 1994; 109 Purcanu I., Berbec F., Sorin D., Matematici financiare şi decizii în afaceri, Editura Economică, Bucureşti, 1996; 110 Puxty A.G., Dodds J.C., Financial Management. Method and Meaning, Chapman & Hall, London, U.K., 1995; 111 Raţiu-Suciu C., Modelarea şi simularea proceselor economice, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1995; 112 Raţiu-Suciu C., Dinamica sistemelor, Editura Economică, Bucureşti, 2000; 113 Robert G., Hagstrom J.R., The Warren Buffet Way. Investment Strategies of the World’s Greatest Investor, John Wiley & Sons, USA, 1995; 114 Românu I., Vasilescu I. şi colectiv, Managementul investiţiilor, Editura Mărgăritar, Bucureşti, 1997; 115 Russu C., Management. Concepte, metode, tehnici, Editura Expert, Bucureşti, 1993; 174

Universitatea SPIRU HARET

116 Scott D.F.Jr., Petty J.W., Martin J.D., Keown A.J., Basic Financial Management, Prentice Hall, New Jersey, USA, 1988; 117 Sefton C., A–Z of Investment. The essential Guide to Tools, Terms and Techniques, Financial Times, Prentice Hall, GB, 1996; 118 Segal-Horn S., The Strategy Reader, Blackwell Business and The Open University, UK, 1998; 119 Shim J.K., Siegel J.G., Simon A.J., The Vest Pocket MBA, Prentice Hall, New Jersey, USA, 1997; 120 Shim J.K., Siegel J.G., The Vest Pocket Investor, Irwin Professional Publishing, USA, 1996; 121 Shim J.K., Siegel J.K., Modern Cost Management and Analysis, Barron’s, New York, USA, 2000; 122 Spencer C., Vital Statistics, The OUBS, Ianet Press Limited, UK, 1999; 123 Staicu F., Pârvu D., Stoian M., Dimitriu M., Vasilescu I., Eficienţa economică a investiţiilor, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1995; 124 Stancu I., Finanţe. Teoria pieţelor financiare. Finanţele întreprinderilor. analiza şi gestiunea financiară, Editura Economică, Bucureşti, 1996; 125 Stancu S., Andrei T., Microeconomie. Teorie şi Aplicaţii, Editura All, Bucureşti, 1997; 126 Stern E., Privatizarea şi redresarea economică, IFES-USAID, Programul Vocea Civică, Bucureşti, 1994; 127 Stoica M.D, Cătoiu I., Raţiu-Suciu C., Experiment şi euristică în economie, Editura Tehnică, Bucureşti, 1984; 128 Stoica M., Cantau R.D., Previziunea economică a firmei, Ed.Matrix Rom, Bucureşti, 2002; 129 Stoica M.D., Doval E., Turlea C., Selectarea variantelor de investiţii în condiţii de incertitudine. Comunicare la Sesiunea internaţională de comunicări ştiinţifice „Zilele academice ieşene”, Institutul de Cercetări Economice „Gheorghe Zane” şi Universitatea Iaşi, octombrie 2001; 130 Stoica M.D, Doval E., Utilizarea relevanţei informaţionale în decizii manageriale, Volumul de comunicări ştiinţifice la a XI-a Conferinţă „Eficienţă, Etică, Legalitate în România Mileniului Trei”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, Braşov, mai 2002; 131 Stoica M. D., Doval E., Relevanţa informaţiei. Comunicare ştiinţifică prezentată la cea de-a 120-a aniversare a Fabricii de Hârtie Buşteni, 30 mai 2002; 132 Stoica M.D., Doval E., Utilizarea mulţimilor subtile la diagnosticarea performanţelor firmei, Comunicare prezentată la a XII a Conferinţă de comunicări ştiinţifice „Eficienţă, Etică, Legalitate în România 175

Universitatea SPIRU HARET

133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145

Mileniului Trei”, Fundaţia România de Mâine, Universitatea Spiru Haret, Braşov, mai 2003 (în curs de apariţie); Stoica M.D., Ioniţă I., Botezatu M., Modelarea şi simularea proceselor economice, Editura Economică, Bucureşti, 1997; Stoica M.D., Raţiu-Suciu C., Mincu C., Modelarea microeconomică. Ştiinţă şi artă, Aistedo & Omegapress, Bucureşti, 1994; Stoica M., Remizie M.D., Studii de caz si aplicaţii privind previziunea economică, Ed.MATRIX ROM, Bucuresti, 2002; Suciu M.C., Pledoarie pentru o strategie anticipativ prospectivă de formare a unei culturi manageriale, Editura Economică, Bucureşti, 1996, p. 439-441; Thompson N., Portfolio Theory and the Demand of Money, St. Martin’s Press, USA, 1993; Toma M., Brezeanu P., Finanţe şi gestiune financiară. Aplicaţii practice, Editura Economică, Bucureşti, 1996; Tracy J.A., The Fast Forward MBA in Finance, John Wiley & Sons, USA, 1996; Vallee R., Cognition et Systeme. Essai d’Epistemo/Praxeologie, Systemes, Collection dirigee par Algoud J.P., L’ inerdisciplinaire, Limonest, France, 1994; Vasilescu I., Românu I., Cicea C., Investiţii, Editura Economocă, Bucureşti, 2000; Waters D., Quantitative Methods for Business, Addison-Wesley, Second Edition, 1993; Wilcox J.W., Investing by the Numbers, Frank J. Fabrozzi Associates, New Hope, Pennsylvania, USA, 1999; Zadeh L., Fuzzy sets. In „Information and Control”, no.8, 1965; Zorlenţan T., Burduş E., Căprărescu G., Managementul organizaţiei, Editura Holding Reporter, Bucureşti, 1995.

176

Universitatea SPIRU HARET