Ewelinko!

Przyszłość można jednak – chociażby w niewielkim zakresie – przewidzieĺ.

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska

Redakcja: Leszek Plak

© Copyright by: Wydawnictwo Placet 2008 Wszelkie prawa zastrzeżone. Publikacja ani jej części nie mogą być w żadnej formie i za pomocą jakichkolwiek środków technicznych reprodukowane bez zgody właściciela copyright.

ISBN 978-83-7488-058-9 Wydanie ebook

ul. Mickiewicza 18a/1 01–517 Warszawa tel.: (0-22) 839-36-26

redakcja@placet.pl http://www.placet.pl

PLACET – słowo niegdyś używane w naszym języku a zapożyczone z łaciny oznaczało: przyzwolenie, zgodę, a też ,,podobać się”. To właśnie przyjęliśmy za filozofię działania: w zgodzie, dla wygody i zadowolenia, przy pełnym zaufaniu – autorów, czytelników i rynku. Od początku zajmujemy się też ściśle określoną tematyką, a mianowicie wydajemy tylko dzieła z dziedziny szeroko pojętego zarządzania przedsiębiorstwami, finansów i ekonomii. Zdajemy sobie sprawę, że jest to literatura trudna – więc dokładamy starań redakcyjnych aby była zrozumiała dla każdego wykształconego czytelnika. Nie wydajemy książek z cyklu „Jak wzbogacić się w jeden dzień”, ale prace prezentujące rzetelną i nowoczesną wiedzę, które mogą być zarówno podręcznikami dla studiującej młodzieży, jak i podręczni-kami-poradnikami służącymi dokształcaniu (samokształceniu) kadr kierowniczych przed-siębiorstw dostosowujących swoje struktury i metody zarządzania do stale przekształcającej się gospodarki rynkowej. Od początku istnienia komercyjnej sieci Internet w Polsce mamy swoją witrynę www.placet.pl. Tam można śledzić nowości i zamierzenia wydawnicze, a także skorzystać z „Bazy wiedzy”.

Zapraszamy do lektury

3

SPIS TREŚCI WSTĘP .................................................................................................................................................. 4 ROZDZIAŁ 1. TEORETYCZNE PODSTAWY PROGNOZOWANIA ............................................... 6 1.1. Pojęcie prognoz i ich znaczenie w gospodarce ............................................................................... 6 1.2. Funkcje i klasyfikacja prognoz ..................................................................................................... 12 1.3. Zasady i metody prognozowania .................................................................................................. 17 1.4. Organizacja procesu prognostycznego .......................................................................................... 22 1.5. Błędy prognoz ex post i ex ante .................................................................................................... 23 1.6. Dane wykorzystywane w prognozowaniu .................................................................................... 26 ROZDZIAŁ 2. PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE

KLASYCZNYCH MODELI TRENDU ...................................................................... 32 2.1. Pojęcie, rodzaje i składowe szeregów czasowych......................................................................... 32 2.2. Wyodrębnianie funkcji trendu ...................................................................................................... 35 2.3. Ekstrapolacja liniowej funkcji tendencji rozwojowej ................................................................... 45 2.4. Prognozowanie z użyciem nieliniowego modelu trendu ............................................................... 54 2.5. Modele wahań sezonowych w prognozowaniu ............................................................................. 66 2.6. Prognozowanie na podstawie modeli uwzględniających wahania przypadkowe .......................... 79 2.7. Średniookresowe tempo zmian jako narzędzie prognozowania .................................................... 82 Zadania ................................................................................................................................................ 85 ROZDZIAŁ 3. PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE MODELI ADAPTACYJNYCH ............... 94 3.1. Istota modeli adaptacyjnych ......................................................................................................... 94 3.2. Metody naiwne ............................................................................................................................. 95 3.3. Modele średniej ruchomej (prostej i ważonej) ............................................................................ 111 3.4. Modele wyrównywania wykładniczego ...................................................................................... 117 3.4.1. Proste wyrównywanie wykładnicze Browna ........................................................................... 119 3.4.2. Podwójne wyrównywanie wykładnicze Holta ......................................................................... 124 3.4.3. Potrójne wyrównywanie wykładnicze Wintersa ...................................................................... 128 3.5. Model trendu pełzającego z wagami harmonicznymi ................................................................ 135 Zadania: ............................................................................................................................................. 145 ROZDZIAŁ 4. JEDNORÓWNANIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

JAKO NARZĘDZIE PROGNOZOWANIA ............................................................. 150 4.1. Pojęcie, struktura i etapy budowy modelu ekonometrycznego ................................................... 150 4.2. Estymacja parametrów jednorównaniowego liniowego modelu ekonometrycznego .................. 161 4.3. Statystyczna weryfikacja modelu ekonometrycznego................................................................ 165 4.4. Predykcja ekonometryczna ......................................................................................................... 182 Zadania .............................................................................................................................................. 191 Bibliografia: ....................................................................................................................................... 204 Tablica 1. Dystrybuanta rozkładu normalnego .................................................................................. 209 Tablica 2. Rozkład t-Studenta ............................................................................................................ 213 Tablica 3. Rozkład χ2 ......................................................................................................................... 215

Tablica 4. Rozkład T-Snedecora (α = 0,05) ....................................................................................... 216 Tablica 5. Test Hellwiga ................................................................................................................... 220 Tablica 6. Rozkład statystyki Durbina-Watsona (α = 0,05) ........................................................ 221

WSTĘP

W procesie podejmowania decyzji istotną rolę odgrywają metody ilo-ściowe, a wśród nich prognozowanie.

Prognozowanie jest cennym narzędziem w działalności podmiotów go-spodarczych. W warunkach dynamicznych zmian ich bliższego i dalszego otoczenia, decydującą jest informacja zorientowana na przyszłość. Stąd też jedną z kluczowych umiejętności współczesnych menedżerów jest budowa-nie prognoz. Prognozowanie jest bowiem integralną częścią procesu zarzą-dzania, a wiedza prognostyczna jest coraz bardziej doceniana na rynku pra-cy. Dotyczy to zwłaszcza sfery zjawisk ekonomicznych, w której rezultat decyzji podejmowanych dzisiaj jest w dużym stopniu uzależniony od tego, co będzie jutro. Prognozowanie zmniejsza niepewność i przyczynia się do wzrostu trafności podejmowanych decyzji, a tym samym do eliminacji strat w działalności podmiotów.

Treść niniejszej pracy została ujęta w cztery merytoryczne rozdziały. Pierwszy z nich wprowadza Czytelnika w podstawy teoretyczne prognozo-wania. W szczególności omówiono tu pojęcie prognoz i ich znaczenie w gospodarce, funkcje i klasyfikacje prognoz, zasady i metody prognozo-wania, organizację procesu prognostycznego oraz błędy prognoz ex ante i ex post.

Rozdział drugi dotyczy metod prognozowania opartych na klasycznych modelach tendencji rozwojowej zjawisk. Przedstawiono tu sposoby po- stępowania przy uwzględnieniu głównych składowych szeregów czaso-wych, tj. trendu, wahań sezonowych i przypadkowych. Wskazano również na możliwość prognozowania z wykorzystaniem średniorocznego tempa zmian.

Rozdział trzeci poświęcono prezentacji metod prognozowania na pod-stawie modeli adaptacyjnych. Modele te charakteryzują się dużą elastyczno-

5

ścią i zdolnością dostosowawczą do nieregularnych zmian kierunku trendu, jak również ewentualnych zniekształceń wahań sezonowych. Z tego wzglę-du modele adaptacyjne są szczególnie przydatne przy konstruowaniu pro-gnoz krótkookresowych. W tej pracy skoncentrowano się na kilku metodach prognozowania należących do tej klasy, a mianowicie: metodach naiwnych, średniej ruchomej (zwykłej i ważonej), prostej metodzie wyrównywania wykładniczego Browna, podwójnej metodzie wyrównywania wykładnicze-go Holta, potrójnej metodzie wyrównywania wykładniczego Wintersa oraz metodzie trendu pełzającego (segmentowego) z wagami harmonicznymi.

W rozdziale czwartym zaprezentowano zagadnienia dotyczące budowy prognoz punktowych i przedziałowych na podstawie liniowego, jednorów-naniowego modelu ekonometrycznego.

Prezentowana problematyka podawana jest od podstaw. Ułatwia to jej zrozumienie. Cenną zaletą pracy jest również – jak sądzę – zamieszczenie wielu przykładów ilustrujących istotę omawianych procedur oraz pokazują-cych możliwości interpretacji otrzymanych wyników. Ponadto w opracowa-niu zawarto bogaty zestaw zadań do samodzielnego rozwiązywania. Kontro-lę stopnia opanowania wiedzy ułatwiają zamieszczone odpowiedzi do wszystkich zadań.

W podręczniku zaprezentowano obszerną bibliografię na temat progno-zowania. Pozwoli to na pogłębienie znajomości prezentowanych zagadnień, jak również na poszerzenie wiedzy dotyczącej pominiętych w tej pracy me-tod prognozowania (np. prognozowania na podstawie modeli wielorówna-niowych, prognozowania zmiennych jakościowych).

Podręcznik przeznaczony jest głównie dla studentów różnych kierunków, zwłaszcza uniwersytetów ekonomicznych i uniwersyteckich wydziałów zarzą-dzania. Sądzę, że ze względu na zawarty w nim zakres przedmiotowy i zrozu-miały, jasny sposób prezentacji zagadnień, będzie on przyjazny także dla stu-dentów innych kierunków, jak również szerokiego grona praktyków zaintere-sowanych problematyką prognozowania w zarządzaniu przedsiębiorstwem.

Autor

1.1. Pojęcie prognoz i ich znaczenie w gospodarce

Termin „prognoza” wywodzi się od greckiego prognosis i oznacza przewidy-wanie na podstawie określonych danych. W greckim źródłosłowie pojęcia „pro-gnoza” można wyróżnić dwa człony: przedrostek pro oraz gnosis. Przedrostek wskazuje na wstępną, przygotowawczą fazę, a określenie gnosis oznacza wiedzę o czymś, co jeszcze nie nastąpiło. Prognozę należy zatem odróżnić od wróżby, przypuszczenia, wizji, przepowiedni, itp. O ile bowiem podstawą prognozowania musi być znajomość zagadnienia (wiedza), o tyle w sądach mających charakter wróżby, przepowiedni istotną rolę odgrywa przekonanie, intuicja, objawienie1

Prognozy dotyczące zjawisk ekonomiczno-społecznych są zwykle budowane przy wykorzystaniu opinii ekspertów lub modeli, które najlepiej – według określo-nego kryterium – opisują analizowane zagadnienie. Model jest jednak jedynie bar-dziej lub mniej wiernym odzwierciedleniem badanej rzeczywistości. Przy formu-łowaniu prognoz zjawisk będących przedmiotem zainteresowania nauk ścisłych, powszechnie wykorzystywane są prawa nauki. Na przykład, znajomość zasad re-akcji chemicznych pozwala na ustalenie składu i właściwości powstających związ-

.

1 Łyko J.: Pomiar i prognozy inflacji. Prace Naukowe AE im. O. Langego we Wrocławiu, nr 933,

Wrocław 2002, s. 95.

7

ków, a prawa ruchu planet umożliwiają budowę prognoz dotyczących długości dnia czy zmienności pór roku.

Czy prognoza zawsze musi dotyczyć przyszłości? W literaturze przedmiotu trudno znaleźć jednoznaczną odpowiedź. Zdaniem H. Steinhausa, prognoza, to zarówno przepowiednia, jak i szacowanie zawartości kruszcu w podziemiu obsza-ru2. Z. Hellwig twierdzi, że: „prognoza ekonometryczna to sąd, którego prawdzi-wość jest zdarzeniem losowym, przy czym prawdopodobieństwo zdarzenia jest nie mniejsze od ustalonej z góry, bliskiej jedności liczby zwanej wiarygodnością pro-gnozy”3. Z kolei A. Smoluk uważa, że prognoza to „wnioskowanie o rzeczach nie-dostępnych bezpośrednio poznaniu; przeszkodą może być czas, przestrzeń lub jesz-cze coś innego”4

Charakterystyczną cechą wymienionych definicji jest to, że prognoza jest trak-towana jako sąd, w którym czas nie odgrywa istotnej roli.

.

Wielu ekonometryków definicję prognozy łączy z sądem o przyszłości. Na przykład Z. Czerwiński uważa, że „przez prognozę rozumiemy sąd o zajściu okre-ślonego zdarzenia w czasie określonym z dokładnością do momentu (punktu) lub okresu (przedziału) czasu, należącego do przyszłości”5. Z. Pawłowski stwierdza natomiast, że „prognoza to konkretny wynik wnioskowania w przyszłość na pod-stawie znajomości modelu ekonometrycznego, opisującego pewien wycinek sfer zjawisk ekonomicznych”6

Tak więc istnieje wiele definicji prognozy. Jest to uwarunkowane różnorodno-ścią sytuacji prognostycznych, celów i metod badań. W dalszych rozważaniach przyjmujemy, że prognoza to sąd dotyczący przyszłości. Stwierdzenia dotyczące przeszłości lub teraźniejszości określane są mianem oszacowań. Zdaniem M. Cie-ślak

.

7

♦ jest sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki, , prognoza to sąd charakteryzujący się następującymi właściwościami:

♦ odnosi się do określonej przyszłości,

2 Steinhaus H.: O prognozie, „Zastosowanie matematyki” nr 1, 1959. 3 Hellwig Z.: Schemat budowy prognozy statystycznej metodą wag harmonicznych, „Przegląd Staty-

styczny” z. 2, 1967, s. 258. 4 Smoluk A.: Matematyka, nauka, ekonomia, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocła-

wiu, Wrocław 1993, s. 83. 5 Czerwiński Z.: Dylematy ekonomiczne, PWE, Warszawa 1992, s. 220. 6 Pawłowski Z.: Zasady predykcji ekonometrycznej, PWN, Warszawa 1982, s. 15. 7 Cieślak M. (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, WN PWN, Warszawa

2005, s. 20.

8

♦ jest weryfikowany empirycznie, tzn. jest sformułowany precyzyjnie i możliwy do sprawdzenia,

♦ jest niepewny, ale akceptowany.

Przewidywanie przyszłości może być nieracjonalne lub racjonalne (por. rys. 1.1).

Rys. 1.1. Rodzaje przewidywań przyszłości Źródło: Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S.: Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, WN PWN,

Warszawa 2003, s. 12.

O nieracjonalnych przewidywaniach mówimy wówczas, gdy w procesie wnio-

skowania w przyszłość korzystamy z różnego rodzaju proroctw czy wróżb, które niekoniecznie muszą być fałszywe. Z przewidywaniami racjonalnymi mamy do czynienia wtedy, gdy wnioskowanie w przyszłość „jest logicznym procesem prze-biegającym od przesłanek, tj. od zbioru faktów należących do przeszłości i ich interpretacji, do konkluzji”8

W omówionych rodzajach przewidywań przyszłości znajduje się również klasa, którą nazywamy prognozowaniem. Prognozowanie – to racjonalne, wykorzystują-ce metody naukowe przewidywanie przyszłości. Na podkreślenie zasługuje to, że

. Jeśli w tym wnioskowaniu posługujemy się jedynie doświadczeniem, bez wykorzystywania reguł nauki, to mówimy o przewidywa-niach zdroworozsądkowych. Do tej kategorii przewidywań należą, np. góralskie prognozy pogody. Jeśli w procesie wnioskowania w przyszłość korzystamy z reguł nauki, którą od wiedzy potocznej różni, m.in. stosowanie ścisłego języka i określo-nych metod badawczych, to mówimy o przewidywaniach naukowych.

8 Por. Cieślak M. (red.): Prognozowanie gospodarcze..., op. cit., s. 19.

9

korzystanie z bogatego dorobku nauki nie gwarantuje niezawodności opracowa-nych prognoz. Dorobek ten ułatwia jednak dojście do takich prognoz. Zjawiska ekonomiczne są niezwykle złożone, zachodzą w turbulentnym otoczeniu. Ponadto, zjawiska te pozbawione są możliwości eksperymentowania (w takim stopniu, jak dzieje się to w naukach przyrodniczych). Jak stwierdza A. D. Aczel „lepiej jest znać prawdę niedokładnie niż dokładnie się mylić”9

Pomimo dość zaawansowanej metodologii prognozowania, nazbyt często nie udaje się przewidzieć tego, co czeka nas w bliższej lub dalszej przyszłości. Pro-blemy związane z przewidywaniem przyszłości dość trafnie oddaje stwierdzenie, iż „prognozowanie polega na opisywaniu zdarzeń, które mogą wystąpić w przyszło-ści, a następnie uzasadnianiu, dlaczego one nie wystąpiły”

. Mówi się, że trafne progno-zowanie jest umiejętnością daną niewielu i stanowi ono połączenie wiedzy i sztuki.

10

Prognozowanie jest cennym narzędziem w działalności podmiotów gospodar-czych. W warunkach dynamicznych zmian ich bliższego i dalszego otoczenia, de-cydującą rolę odgrywa informacja zorientowana na przyszłość. Z tego też względu jedną z kluczowych umiejętności współczesnych menedżerów jest zdolność do wykorzystania dostępnych danych do sporządzania prognoz. W dobie współcze-snej prognozowanie jest bowiem integralną częścią procesu zarządzania, a wiedza prognostyczna staje się coraz bardziej doceniana na rynku pracy. Dotyczy to zwłaszcza sfery zjawisk ekonomicznych, w której rezultat decyzji podejmowanych dzisiaj jest w dużym stopniu uzależniony od tego, jaka sytuacja będzie jutro. Pro-gnozowanie zmniejsza niepewność i przyczynia się do wzrostu trafności podejmo-wanych decyzji, a tym samym do eliminacji strat w różnych sferach działalności podmiotów gospodarczych (por. tab. 1.1).

. Jednakże nawet wówczas, gdy prognozy nie są trafne, to uświadamiają one jakie zjawiska i trendy mają szansę kształtować nasze życie w ciągu najbliższych lat. Dzięki temu istnieje możliwość podjęcia działań zmierzających do eliminacji zdarzeń negatywnych. Na przykład, powstały w połowie lat 70. ubiegłego wieku, na zlecenie ONZ, Raport Klubu Rzymskiego przewidywał szereg negatywnych zjawisk (przeludnienie, wy-czerpywanie się zasobów ropy naftowej, zalanie wielu miejscowości nadmorskich wskutek efektu cieplarnianego, itp.). Pod wpływem prognoz podjęto działania ograniczające negatywne skutki tych zdarzeń.

9 Aczel A. D.: Statystyka w zarządzaniu, WN PWN, Warszawa 2000, s. 15. 10 Wójcik P.: Sztuka prognozowania, „Marketing w praktyce”, nr 10, 2001, s. 9.

10

Tab. 1.1. Konsekwencje nietrafnych decyzji

Obszary decyzyjne Skutki nietrafnych decyzji

Przeszacowanie Niedoszacowanie

Wielkość produkcji Nadmierne zapasy wyrobów Niezaspokojony popyt

Poziom zapasów Koszty związane z magazynowaniem wyrobów

Brak ciągłości sprzedaży

Finanse Niewykorzystany „martwy kapitał" Brak płynności finansowej

Sieć dystrybucyjna Wysokie koszty utrzymania Niewykorzystane szanse rynkowe

Poziom zatrudnienia Wysokie koszty płac, świadczeń i szkoleń

Trudności organizacyjne prze-jawiające się, np. w złej obsłu-dze klientów

Ceny Spadek konkurencyjności Niewykorzystane szanse wzro-stu rynkowego

Źródło: Nazarko J. (red.): Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, cz. I: Wprowadzenie do metodyki prognozowania, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok 2004, s. 15.

Prognozy spełniają ważną rolę informacyjną i ostrzegawczą. Z tego względu prognozowanie wykorzystywane jest do przewidywania zjawisk makro- i mikrootoczenia każdej organizacji. Prognozy makroekonomiczne budowane są zwykle przez specjalistyczne organizacje i instytuty. Dotyczą one takich zmien-nych, jak: stopa procentowa, stopa inflacji, ogólny popyt rynkowy w kraju, itp. Tego rodzaju prognozy mają istotny wpływ nie tylko na bieżącą działalność rządu i instytucji finansowych, ale także wszystkich uczestników życia gospodarczego.

Prognozy mikroekonomiczne są – na ogół – budowane w samych przedsiębior-stwach lub przez instytucje zewnętrzne zajmujące się analizami rynku. Przedmiotem prognoz mikroekonomicznych są: popyt, ceny, podaż, zachowania konkurentów, itp. Jak wynika z badań empirycznych, w większości firm funkcja prognozowania reali-zowana jest w działach produkcji i marketingu, a następnie w dziale finansów11

Realizacja funkcji prognozowania jest zróżnicowana branżowo. Najczęściej prognozy są budowane w branży motoryzacyjnej, a następnie energetycznej i far-

. Jedynie w niewielkiej części firm istnieje wydzielona komórka prognostyczna.

11 Witkowski M., Klimanek T.: Prognozowanie gospodarcze i symulacje w przykładach i zadaniach,

Wydawnictwo AE, Poznań 2006, s. 7.

11

maceutycznej. Popularność wykorzystania prognoz przez przedsiębiorstwa różnych branż wynika przede wszystkim z chęci zdobycia dodatkowych informacji nie-zbędnych w procesie podejmowania decyzji. W tabeli 1.2 przedstawiono przykłady podmiotów wykorzystujących prognozowanie jako narzędzie wspomagające prze-widywanie kształtowania się zjawisk w przyszłości.

Tab. 1.2. Przykłady podmiotów wykorzystujących w swojej działalności

prognozowanie

Podmiot zgłaszający

zapotrzebowa-nie na prognozę

Zarząd międzynarodowej

organizacji Rząd

Kierownictwo przedsiębiorstwa

krajowego Dyrektor

teatru

Obiekt objęty prognozą

Europa Kraj Branża przemysłowa

Teatr

Prognozowane zjawisko

Rozwój nowych rynków

Koniunktura gospodarcza

Koniunktura w branży

Zaintereso-wanie społe-czeństwa spektaklami

Dane wykorzy-stywane w pro-gnozowaniu

Makro- i mikroeko-nomiczne (np. ogólny popyt rynkowy)

Makroeko-nomiczne (np. stopa inflacji)

Makro- i mikro-ekonomiczne (np. prognozy koniunktury)

Mikroekono-miczne (np. rozmowa z widzami)

Zmienna prognozowana

Chłonność wybra-nych rynków euro-pejskich

Wskaźnik koniunktury

Przewidywana roczna sprzedaż produktu

wystawienie nowej sztuki

Przykładowe decyzje towarzy-szące prognozie

Wejście na polski rynek przy przewi-dywanym popycie na produkty ofero-wane przez firmę

Wprowa-dzenie kre-dytów prefe-rencyjnych przy przewi-dywanym wzroście wskaźnika koniunktury

Zwiększenie mocy produkcyjnych firmy przy przewi-dywanym wzroście wskaźnika ko-niunktury w branży

Rozpoczęcie przygotowań do imprezy artystycznej przy przewi-dywanym zaintereso-waniu ze strony społe-czeństwa

Źródło: Witkowski M., Klimanek T.: Prognozowanie gospodarcze i symulacje w przykładach i zadaniach, Wy-dawnictwo AE, Poznań 2006, s. 8.

Ogólnie można stwierdzić, że znaczenie prognozowania w osiągnięciu celów wynika przede wszystkim z niepewności przyszłości, jak też upływu czasu między podjęciem określonej decyzji a jej realizacją i skutkiem.

12

1.2. Funkcje i klasyfikacja prognoz

Zasadniczym celem prognozowania jest wspomaganie procesów decyzyjnych. W związku z tym wyróżnia się trzy podstawowe funkcje prognoz: 1. preparacyjną, 2. aktywizującą, 3. informacyjną.

Preparacyjna funkcja prognoz wynika z tego, że jest ona działaniem, które przygotowuje inne działania podejmowane przez decydenta (pojedynczego czło-wieka, grupę osób, podmiot gospodarczy lub instytucję). Decydent opierając się na sformułowanej przez prognostę prognozie jest w stanie postępować racjonalnie wtedy, kiedy będzie miał do niej zaufanie. Jakkolwiek za jakość prognozy odpo-wiada prognosta, to decydent musi mieć umiejętność jej oceny, gdyż skutki jego dzisiejszej decyzji ujawnią się w przyszłości. Dodać przy tym należy, że w roli prognosty może wystąpić sam decydent, a nie specjalne instytucje (np. Główny Urząd Statystyczny czy Komitet Badań i Prognoz „Polska XXI”).

Aktywizująca funkcja prognoz polega na pobudzaniu do podejmowania dzia-łań sprzyjających realizacji prognozy zapowiadającej korzystne zdarzenia oraz przeciwstawiającej się jej spełnieniu, jeśli przewidywane zdarzenia są oceniane negatywnie (np. prognoza spadku sprzedaży w firmie, czy wzrostu udziału produk-tów nie odpowiadających normom jakościowym).

Informacyjna funkcja prognoz związana jest z oswajaniem społeczeństwa z nadchodzącymi zmianami i zmniejszaniem lęku przed przyszłością. Taką rolę odgrywały w przeszłości proroctwa przepowiadające, np. pomór bydła czy suszę. Ogłoszenie niektórych prognoz może wywołać opanowane reakcje na zmiany, a nawet pełną ich akceptację.

Oprócz wymienionych trzech podstawowych, wyróżnia się również funkcje pomocnicze prognoz, a mianowicie12

♦ funkcję argumentacyjną – prognoza dostarcza decydentom argumentów uła-twiających podejmowanie takich, a nie innych decyzji;

:

♦ funkcję doradczą – prognoza przygotowuje odpowiednie informacje odnoszące się do zjawisk będących przedmiotem procesu decyzyjnego;

♦ funkcję mediacyjną – prognoza jest pomocna przy określaniu cen transakcyj-nych (np. w procesie kupna-sprzedaży działki budowlanej).

12 Witkowski M., Klimanek T.: Prognozowanie gospodarcze..., op. cit., s. 14.

13

Szeroka tematyka prognozowania oraz formy sporządzanych prognoz wymaga-ją ich usystematyzowania (klasyfikacji). Przy klasyfikacji prognoz wykorzystuje się różne kryteria. Najczęstszą przesłanką klasyfikacji prognoz jest horyzont cza-sowy, tj. okres, na który zostały one zbudowane. Ze względu na to kryterium wy-różnia się prognozy: krótkookresowe, średniookresowe i długookresowe.

Prognozy krótkookresowe nie przekraczają jednego roku, średniookresowe – 2. lat, natomiast prognozy długookresowe – obejmują okres ponad 2. lat. Zwrócić należy uwagę na to, że podział ten ma umowny charakter, gdyż uwarunkowany jest charakterem prognozowanego zjawiska. I tak, na przykład w demografii, za pro-gnozy krótkookresowe uważa się prognozy nieprzekraczające 5. lat, średniookre-sowe – 10. lat, a długookresowe – powyżej 10. lat. Dla sprzedaży w przedsiębior-stwie zazwyczaj przyjmuje się, że prognoza krótkookresowa ma horyzont do 3. miesięcy, średniookresowa – 2. lat, długookresowa – ponad 2 lata. Z kolei w meteorologii krótkookresowymi są prognozy do 24. godzin, średniookresowe – do tygodnia, natomiast długookresowe do miesiąca. W ramach prognoz długookre-sowych często wyróżnia się prognozy perspektywiczne (z horyzontem 10 do 15. lat) oraz ponadperspektywiczne (o horyzoncie przekraczającym 20 lat)13

Zauważyć należy, że kryterium czasu wskazuje na charakter zmian zachodzą-cych w prognozowanym zjawisku. Prognoza krótkookresowa dotyczy takiego przedziału czasu, w którym obserwuje się jedynie zmiany ilościowe prognozowa-nego zjawiska. Zmiany te wyrażają się wzrostem lub spadkiem wartości zmiennej prognozowanej, występującym zgodnie z wykrytą, dotychczasową prawidłowością (np. funkcją regresji czy trendem).

.

Prognoza średniookresowa – to prognoza na taki przedział czasu, w którym oczekuje się nie tylko zmian ilościowych, ale również – nawet śladowych – zmian jakościowych. Zmiany jakościowe ujawniają się w odejściu od dotychczasowej prawidłowości (np. pojawieniu się nowych czynników wpływających na zmienną prognozowaną, co znajduje swój wyraz w zmianie postaci trendu, czy też wartości parametrów funkcji regresji).

Prognoza długookresowa obejmuje taki przedział czasu, w którym oczekuje się zarówno zmian ilościowych, jak i istotnych zmian jakościowych. Metoda pro-gnozowania musi uwzględniać oba typy zmian.

13 Nowak E. (red.): Prognozowanie gospodarcze - metody, modele, zastosowania, przykłady, Wy-

dawnictwo PLACET, Warszawa 1998, s. 12.

14

Z horyzontem czasowym wiąże się również podział na prognozy operacyjne i strategiczne. Prognozy operacyjne są najczęściej krótkookresowe i są one wykorzystywane w planowaniu operatywnym podmiotów gospodarczych oraz bieżącej polityce gospodarczej. Prognozy strategiczne (zwane także rozpo-znawczymi) dostarczają podstaw do podejmowania długofalowych decyzji. Są to zatem – na ogół – prognozy długookresowe (rzadziej średniookresowe).

Ze względu na charakter czy strukturę prognoz dzielimy je na: prognozy proste i złożone. Prognozy proste dotyczą pojedynczych zmiennych ekono-micznych o jednorodnym charakterze (np. prognoza wydobycia węgla kamien-nego w kopalni „Bogdanka” w następnym miesiącu). Prognozy złożone doty-czą sądów o zjawiskach wieloaspektowych, do opisu których używa się zbioru zmiennych. Zjawiskiem złożonym są na przykład warunki życia ludności, czy produkcja w spółce wytwarzającej wiele asortymentów wyrobów.

Można zatem stwierdzić, że przy konstrukcji prognoz prostych nie korzystamy z innych prognoz, natomiast prognozę zjawiska opisanego zbiorem zmiennych tworzymy na podstawie prognoz cech opisujących go.

Ze względu na charakter lub strukturę prognoz, dzieli się je również na ilościo-we oraz jakościowe. W prognozach ilościowych stan zmiennej prognozowanej wyrażony jest liczbą. Prognozy ilościowe mogą być też punktowe (gdy podaje się, że zmienna prognozowana przyjmie określoną wartość) lub przedziałowe (gdy podaje się przedział liczbowy, w którym znajduje się wartość zmiennej prognozo-wanej). Prognozy ilościowe dzielimy także na skalarne (jeżeli podawana jest po-jedyncza wartość) i wektorowe (w przypadku, gdy jako prognozę uzyskujemy wektor liczb).

Prognoza jakościowa dotyczy zmiennej niemierzalnej lub jest słownym opi-sem stanu zmiennej ilościowej (np. za dwa miesiące kurs dolara w stosunku do euro wzrośnie).

Kryterium charakteru lub struktury prognoz pozwala na ich podział na jednora-zowe i powtarzalne. Prognozy jednorazowe stawiane są jednokrotnie (najczę-ściej dotyczy to zmiennych strategicznych), a prognozy powtarzalne są ciągle – w miarę dopływu nowych informacji – poprawiane (prognozowaniu powtarzalne-mu poddawane są głównie prognozy operacyjne).

Prognozy dzielimy również na kompleksowe i sekwencyjne oraz samospraw-dzające się i destruktywne.