Басқару шешімін қабылдауда регрессиялық талдауды қолдану

Бизнес әлемінде статистикалық талдау нәтижесі менеджерге жақсы шешім алуға көмектесуі керек. Самсаға байланысты талдау самсаның бағасы және толықтырушы тауар бағасы самсаға сұраныстың шешуші факторлары екенін білдіртеді. Икемділік коэффициентінің екеуі де 1-ден аз. Бизнеспен айналысып жүрген адамдарға мұның қандай маңыздығы бар?

Біріншіден, бағаның төмендеуі, басқа факторлар өзгеріссіз қалса, табысты төмендетуге алып келеді. Сондықтан, самса сататын адамдар, сату көлемін көбейтуге әрекеттеніп, бағаны төмендетуге баруы екіталай. Бірақ олар салқындататын сусынға бағаны төмендетуге баруы мүмкін, өйткеені лимонадтың төмендеген бағасы адамдарды көбірек самсаны сатып алуға итеретінін есепке алады.

Оқу құны және студенттік қалашық орналасқан жері самсаға деген сұранысқа статистикалық маңызды ықпал жасамайды, коэффициенттер мағынасы айтарлықтай төменде. Бұл кафе желістерінде істейтін менеджерлер үшін нақты сигнал беріп тұр: жаңа самсахана ашарда университет типіне және орналасқан жеріне аса көңілді аудару қажеті жоқ. Осы шағын ғана мысал бизнес-талдауда және шешім қабылдауда регрестік талдауды қалай пайдалануға болатынын көрсетеді.

Кейбір жағдайда болжау себепші факторларды елеусіз жүргізіле береді; болашақ сатуларды тек өткендегіні болашаққа жобалайды. Әр бір жақсы болжау бір қатар талаптарға сәйкес болуы тиіс:

- болжау бизнестің басқа аспектілеріне сәйкес келуі керек, мысалы, сату 10%-ға өсуі туралы болжау осы өсімге кепіл болатын қажетті өндірістік мүмкіншіліктерімен және жұмыс күшімен қамтамасыз етілуі керек;

- болжау өткенде алынған білімдерге негізделуі керек. Алайда, базалық шарттар едәуір өзгерсе, бұрығы тәжірибені болжауда пайдаланудың мәнісі жоғалуы мүмкін. Мысалы, жаңа тауармен немесе жаңа технологиямен іс болғанда. Кейбір жағдайда болжауда немесе болашақ сценариін жазғанда тек сарапшылардың пікіріне сүйенеді;

- болжаулар экономикалық пен саяси жағдайларды, әр бір болуға ықтимал өзгерістерді ескеруі керек;

- болжау дер кезінде жасалыну керек. Дәл, бірақ кеш жасалынған болжаудың пайдасы жоқ болуы мүмкін.

Тағы келесі факторларға көңіл аудару керек:

1. Болжау мәні. Нені болжауға әрекеттеніп жатырмыз — тарихи моделінің ұзақтығын, негізгі тәуелдік ұзақтығын немесе өзгерісті кезеңді ме?

2. Жағдай мен болжаудың қол жетімді әдістерінің сипаттамалары арасындағы өзара байланыс. Менеджердің шешімі баға мен сапа ара қатынасына негізделуі керек. Егер көздеген нәтижеге қымбаттылығы төмен әдіс қолдануға болса, онда дәл соны пайдалану керек.

3. Өткен мезгілдегі мәліметтердің қолжетімдік көлемі.

4. Болжау жасауға берілген уақыт. Нақты әдісті таңдау жағдай қауырттығына тәуелді болуы мүмкін.

Болжау дәлдігіне жоғары талап қойылса, одан да күрделі әдістер қолдануға болады. Әдетте мұндай әдістер қымбатқа соғады. Алайда эмпирикалық зерттеулер қарапайым әдістердің болжау дәлдігіне зиян келтірмейтінін көрсетеді. Сондықтан орынсыз күрделі әдістерге елігуге аса ұмтылудың қажеті жоқ.