Методы прогнозирования производительности.
ü расчет трендов, которые описывают динамику производительности по каждому предприятию;
ü расчет факторов, их весомости и трендов по каждому предприятию;
ü построение многофакторной модели, которая увязывает прирост факторов и прирост производительности;
ü по полученным коэффициентам строится матрица, которая служит исходной величиной для оценки ситуации с динамикой производительности в регионе ли отрасли.
Регрессионная модель позволяет на основе сложившейся динамики определить возможности роста производительности на ближайшую перспективу от факторов, которые являются наиболее весомыми и действенными для анализа временных рядов. Кроме того, анализируются и определяются наиболее влияющие факторы для исследований совокупности, и которые в дальнейшем используются для управления показателем производительности для совокупности.
На перспективу строится временной ряд показателей производительности с разбивкой по годам. По истечению каждого года сопоставляется прогнозный результат с фактическим и уточняется удельный вес влияния ранее установленных факторов на уровень производительности. Затем на основе полученных результатов уточняется прогнозный результат последующих периодов (лет), и если анализ факторов требует корректировки, то на следующий прогнозный период составляется план мероприятий, который включает в себя управление и новым фактором. Таким путем осуществляется регулирование процессов управления производительностью, как на уровне предприятия, так и большой совокупностью.
Пространственно-временная модель позволяет охватить большой массив информации и избежать искажения полученных или ожидаемых результатов и сводит к минимуму ошибку прогнозных расчетов. В этих моделей коэффициент множественной корреляции обычно превышает 0,8, что указывает на довольно высокую тесноту связи между приростами. Поэтому метод, основанный на пространственно-временной информации, является наиболее распространенным и часто используемым как за рубежом, так и на Украине. Высокая точность расчетов позволяет применять этот метод при прогнозных расчетах на больших массивах информации с целью получения прогнозного ряда производительности труда.
Однако, эти модели имеют и несколько недостатков, поскольку на перспективу они закладывают структуру связей между объектами и производительностью и ее факторами как неизменную, постоянную величину. Как показал опыт, в ряде случаев, эта структура может значительно меняться. Поэтому параллельно с этими моделями используется динамическая модель производительности труда. Наиболее точное понятие динамической модели включает в себя такие элементы:
- общие закономерности изменения явления во времени;
- периодическое запаздывание влияния факторов аргументов;
- закономерности изменения во времени структуры влияния факторов аргументов.
Динамическая модель при своем построении проходит этапы
: на основе установления факторов влияющих на производительность устанавливается закономерность этих факторов и строится многофакторная регрессионная модель, с помощью которой определяется влияние факторов аргументов на показатели производительности. Затем рассчитываются коэффициенты регрессии и на их основе оцениваются динамические модели производительности труда на перспективу. При этом, главным условием является наличие больших временных рядов и на их основе строятся доверительные интервалы, на основе которых рассчитывают динамику производительности и оценивают факторы, которые наиболее часто отражаются на показателях производительности. Динамические модели, в отличие от статических, в значительной степени учитывают перспективные возможности исследования показателя, что дает возможность более обосновано строить прогнозы и оценивать ситуацию в будущем. Изменение во времени коэффициентов регрессии показывает, что для показателей производительности наиболее весомым факторами являются технические и количественные факторы.
На каждый временной ряд, получившейся в результате использования динамических моделей, проводят анализ, который делает прогноз более реальным и предпочтительным по сравнению с другими методами.
