>

Выбор оптимального метода прогнозирования. Классификация методов прогнозирования

Различия в характере прогнозируемых объектов, а также в сроках прогнозирования, степени полноты и достоверности исходных данных предопределяют использование различных методов прогнозирования. Специфика методов отражается на последовательности и содержании работ по составлению прогноза.

Всю совокупность методов прогнозирования, прежде всего по степени их однородности, можно укрупненно разделить на группы простых и комплексных методов (рис. 7.3).

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (морфологический анализ, экстраполяция тенденций и т.д.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (метод прогнозного графа, метод Паттерн и т.д.).

В зависимости от характера информации, на базе которой составляется прогноз, все методы прогнозирования делятся на три класса: фактографические, экспертные и комбинированные.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Эти методы чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов и привлекательны своей относительной простотой и объективностью. Однако в случае появления непредвиденных ограничений, сдерживающих процесс развития, использование этих методов может привести к ошибкам в прогнозах. При выборе этих методов следует учитывать, что они применимы при соблюдении следующих условий:

  • – вероятность сохранения факторов, обусловивших процесс развития в прошлом, больше, чем вероятность их изменения;
  • – вероятность совокупного влияния всех этих факторов на развитие в прежнем направлении больше, чем вероятность его изменения.

Надежность и точность фактографических методов может быть увеличена за счет сочетания их с экспертными методами.

Среди фактографических методов выделяют группу статистических (параметрических) и группу опережающих методов. Первая из них включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили: экстраполяция,

Рис. 7.3.

интерполяция, метод аналогий (модели подобия), параметрический метод.

Вторая фактографическая группа состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в практической деятельности. Один из методов, относящихся к этой группе (публикационный), основан на анализе и оценке динамики публикаций.

Другой метод (патентный) основан на оценке изобретений и исследованиях динамики их патентования. По динамике интенсивности патентования можно оценивать и прогнозировать развитие того или иного направления.

В противоположность фактографическим методам прогнозирования экспертные методы основаны на суждениях экспертов. Их можно распределить на группы по числу привлекаемых экспертов и наличию аналитической обработки данных экспертизы.

Рассмотрим основные методы исследовательского (поискового) прогнозирования.

Различают методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематической) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом, состоящим из детерминированной и стохастческой составляющих.

Детерминированная составляющая (или тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая составляющая отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций х t и e t на основе исходных фактических данных об объекте.

При использовании экстраполяции для формирования прогноза необходимо учитывать действие внешних факторов, так как экстраполяционная функция отражает тенденцию развития в прошлом и настоящем, но не всегда она может сохраниться в будущем. Экстраполяцию тенденций без учета ожидаемого воздействия факторов активного прогнозного фона называют "наивной экстраполяцией".

Экстраполяция проводится в два этапа: на первом осуществляется выбор вида функции, описывающей эмпирический ряд; на втором производится расчет параметров выбранной экстраполяционной функции.

Экстраполяция может применяться не только для прогнозирования параметров отдельных видов изделий, но и для определения перспектив развития широкого класса систем. В этом случае прибегают к использованию метода огибающих кривых. Огибающая кривая – это линия, которая во всех точках имеет общую касательную с одной из линий семейства развития характерных параметров системы, анализ изменений которых дает возможность эффективно прогнозировать развитие всей системы.

Наиболее сложным является определение характерных параметров системы. Один из возможных путей преодоления этого затруднения – разделение всех параметров на интенсивные и экстенсивные в зависимости от того, какие факторы развития данной системы будут преобладать – внутренние или внешние.

Примерами интенсивных параметров могут являться:

  • – отношение входа к выходу (эффективность преобразования вещества, энергии, передачи информации, темпы роста продукции и др.);
  • – функциональные характеристики (эффективность очистки, пределы изменения физических и химических параметров, трудоемкость и др.).

Экстенсивные параметры могут включать такие характеристики, как вес, размеры изделия, объем производства, величина прибыли, объем промышленных сбросов и выбросов. Надежность метода оценки может быть повышена в сочетании с другими методами (например, экспертной оценкой).

Наряду с различными вариантами экстраполяций в прогнозировании находит применение и метод интерполяции. Его используют в случае, когда по известным начальным и конечным значениям искомой характеристики объекта определяют неизвестные промежуточные величины. Классическим примером использования метода интерполяции является прогнозирование Д. И. Менделеевым появления новых химических элементов на основе ранее открытых и установленной функции периодического закона распределения элементов.

Прогнозирование методом аналогии заключается в установлении эквивалентности (подобия) между сопоставляемыми объектами, когда на основе исследования поведения одной системы прогнозируется поведение (развитие) другой системы.

Применение аналогии для целей прогнозирования представляет определенные трудности. Необходимо прежде всего выделить элементы преемственности и критерии подобия сопоставляемых объектов, а также провести анализ на идентичность действия факторов внешней среды (активного фона). На основе анализа аналогичной модели и прогнозируемого объекта устанавливается возможность (условия и ограничения) использования модели подобия при разработке прогноза.

Экспертные методы (индивидуальные и коллективные), в основу которых заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Эти методы базируются на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, которые не поддаются математической формализации.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуальной деятельности. Этот метод может иметь несколько разновидностей. В качестве метода индивидуальной экспертной оценки он предполагает выявление мнения эксперта с помощью программированного управления, включающего обращение к памяти человека или запоминающему устройству компьютера.

Другой вариант – коллективная генерация идей. Выдвижение идей активизируется при непосредственном участии коллектива экспертов. Цель метода – получение большого числа оригинальных идей за короткий промежуток времени. Для обеспечения атмосферы свободного творчества, проведение мозговых атак требует соблюдения ряда правил: недопустимость критики, лаконичное высказывание идей, жесткое соблюдение регламента, продолжение и развитие идей, ранее высказанных другими экспертами, выслушивание любых мнений (даже фантастических на первый взгляд). Состав группы экспертов 5–7 (до 10) человек. Продолжительность обсуждения 30–40 мин. Основной проблемой при использовании этого метода является формирование группы экспертов. Чаще всего их комплектуют из специалистов разного профиля, но склонных к генерированию идей. Мозговая атака основана на использовании ассоциативного метода мышления.

Морфологический анализ – экспертный метод прогнозирования, относящийся к группе индивидуальных и направленный на выявление возможных вариантов развития объекта прогнозирования путем построения матрицы характеристик объекта и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний. Такой метод может служить инструментом предсказания еще не сделанных изобретений или упорядочения вероятных изобретений по срокам их появления.

Основные положения морфологического анализа состоят в необходимости:

  • – точно сформулировать проблему, подлежащую решению;
  • – определить необходимые средства для выполнения заданных функций;
  • – выявить характеристические параметры объекта;
  • – классифицировать каждый из параметров по диапазонам или режимам и составить морфологическую карту (матрицу);
  • – сформировать варианты в виде цепочек элементов карты путем комбинаций, включающих по одному элементу из каждой строки матрицы;
  • – оценить эффективность и возможность реализации вариантов.

Если изобразить все характеристики объекта (параметры) и альтернативы по каждому из них в матричном виде, то варианты конструкции можно представить линиями, проходящими только через один элемент в каждом ряду.

Метод "дерева целей " можно считать самым эффективным экспертным методом нормативного прогнозирования. Главная задача его состоит в том, чтобы увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в настоящем. "Дерево целей" – это иерархическая структура, отражающая причинно-следственные связи между элементами (целями).

Логически связан с методом "дерева целей" матричный метод, основанный на использовании матриц, отражающих влияние факторов на объект прогнозирования. При построении матриц осуществляют ряд последовательных действий:

  • – выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение поставленной цели, по характеру их вклада;
  • – выделяют однородные комплексы факторов;
  • – определяют влияние комплексов друг на друга;
  • – определяют полное влияние каждого фактора на достижение конечных целей.

Среди экспертных методов прогнозирования, предусматривающих использование мнений групп экспертов, наибольшую известность получили дельфийский метод и метод коллективных экспертных оценок.

Метод Дельфи (Delfi ) – один из распространенных методов составления картины будущего – состоит в обобщении и статистической обработке мнений экспертов относительно перспектив развития тех областей, на которых они специализируются, а также смежных с ними.

Сущность метода заключается в том, что опрос экспертов проводится в несколько туров (с помощью специальных анкет). Каждый тур уточняет предыдущие ответы и постепенно приводит экспертов к согласованному решению. Оценки экспертов не требуют их личного общения и заменяют прямые дебаты тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов.

Результаты обработки коллективной экспертизы используются при построении "дерева цели" и при выборе путей исследования (или реализации) проблемы.

Независимо от уровня аналитической обработки все экспертные методы все же страдают субъективизмом оценок. Таким образом, каждая из рассмотренных выше групп имеет определенные достоинства и недостатки. Стремление уменьшить погрешности прогнозирования, обеспечить решение проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых) привело к появлению комплексных методов прогнозирования, чаще всего реализуемых в прогностических системах.

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной используется как экспертная, так и фактографическая информация.

Одним из таких методов является метод Паттерн – обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных. Прогноз осуществляется на базе сценария – конспективного обзора определенного числа моделируемых тенденций развития реально возможных событий. Схема работ включает несколько этапов:

  • – построение прогностического сценарии;
  • – разработку поисковых прогнозов основных характеристик объекта прогнозирования;
  • – морфологический анализ;
  • – разработку "дерева целей";
  • – оценку элементов уровней "дерева целей" по критериям относительной важности, полезности, состояния, разработки и др.;
  • – разработку вариантов оптимального распределения ресурсов по элементам уровней "дерева целей".

В сценарии делается попытка проанализировать без количественных оценок цели предприятия направление усилий и задачи. Полученные выводы используются для создания "дерева целей" и установления коэффициентов значимости. Одновременно методами экстраполяции и огибающей кривой составляется технологический прогноз па всех уровнях.

При составлении "дерева целей" определяются дополнительно еще две группы характеристик:

  • – коэффициент взаимной полезности (использование полученных результатов в других областях);
  • – состояние готовности проекта (исследования, поисковые и технические разработки, конструирование, готовый продукт) и сроки работ по системам и подсистемам.

Одной из важнейших задач прогнозирования следует считать повышение надежности, достоверности, точности прогнозов.

В данной статье описываются методы прогнозирования, их значение, классификация и краткие характеристики. Представлены основные критерии выбора данных методов и приведены примеры их эффективного практического применения. Также подчеркнута особая роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной нестабильности.

Суть и значение методологии прогнозирования

В общем понятии прогнозирование является процессом предопределения будущего на основании исходных параметров (опыта, выявленных закономерностей, тенденций, связей, возможных перспектив и т. п.). На научной основе прогнозирование используется в самых различных областях жизнедеятельности человека: экономике, социологии, демографии, политологии, метеорологии, генетике и многих других. Наиболее показательным примером использования прогнозирования в повседневной жизни человека является привычный всем ежедневный прогноз погоды.

В свою очередь, эффективное использование прогнозов на научной основе требует применения определенных методик, включающих в себя целый ряд методов прогнозирования. В начале прошлого века при зарождении научных исследований по данному направлению предлагалось всего лишь несколько подобных методов с ограниченным спектром применения. На данный момент существует множество таких методов (более 150), хотя практически используется не более нескольких десятков основных методов прогнозирования. При этом выбор тех или иных методов зависит как от сферы их применения, так и от поставленных целей проводимых прогнозных исследований, а также от доступности для исследователя конкретных инструментов прогнозирования.

Базисные понятия в методологии прогнозирования

Метод прогнозирования - конкретный способ, направленный на исследование объекта прогнозирования с целью получения целевого прогноза.

Методология прогнозирования - общая совокупность знаний о методах, приемах и инструментах составления прогнозов.

Методика прогнозирования - сочетание методов, приемов и инструментов, избранных для получения целевого прогноза.

Объект прогнозирования - определенная область процессов, в рамках которых проводятся исследования субъекта прогнозирования.

Субъект прогнозирования - юридическое либо физическое лицо, осуществляющее исследовательскую работу с целью получения прогнозов.

Различия и взаимосвязь планирования с процессом составления прогнозов

Прогнозирование в отличие от планирования:

  • носит информативный, а не директивный характер;
  • охватывает не только деятельность конкретного предприятия или организации, а всю совокупность внешней и внутренней среды;
  • может носить более долгосрочный характер;
  • не требует значительной детализации.

Однако при всех различиях прогнозирование и планирование имеют тесную взаимосвязь, в особенности в экономической области. Полученный целевой прогноз показывает область потенциальных рисков и возможностей, в разрезе которых формируются конкретные проблемы, задачи и цели, которые необходимо решить и учитывать при составлении планов различных форм (стратегических, оперативных и т. д.). Кроме того, прогнозы дают возможность аналитически обоснованного многовариантного взгляда на потенциальное развитие, что необходимо для построения альтернативных планов. В общем смысле можно сказать, что взаимосвязь прогнозирования и планирования заключается в том, что хотя прогноз и не определяет конкретных плановых задач, но содержит необходимые информативные материалы для осуществления эффективного целевого планирования.

Основные классификаторы в методологии прогнозирования

Основная классификация методов прогнозирования обычно осуществляется по следующим признакам:

По степени формализации:

  • интуитивные которые используются при сложно прогнозируемых задачах с применением экспертных оценок (интервью, метод сценариев, метод "Дельфи", мозговой штурм и т.п.);
  • формализованные методы, которые преимущественно подразумевают более точный математический расчет (метод экстраполяции, метод наименьших квадратов и т. п., а также различные методы моделирования).

По характеру прогностического процесса:

  • качественные методы, базирующиеся на экспертных оценках и аналитике;
  • количественные методы, базирующиеся на математических методах;
  • комбинированные методы, включающие (синтезирующие) элементы как качественных, так и количественных методик.

По способу получения и обработки информационных данных:

  • статистические методы, подразумевающие использование для обработки информационных данных количественных (динамических) структурных закономерностей;
  • методы аналогий, базирующихся на логических выводах о схожести закономерностей развития различных процессов;
  • опережающие методы, характеризующиеся способностью построения прогнозов на основе новейших тенденций и закономерностей развития исследуемого объекта.

Также всю совокупность данных методов можно условно разделить на общие методы прогнозирования и специализированные методы. К общим методам можно отнести те, которые охватывают широкий спектр решения прогностических задач в различных сферах жизнедеятельности. Примером таких прогнозов могут служить экспертные оценки в разных областях. С другой стороны, существуют методы, ориентированные лишь на определенную сферу деятельности, как, например, балансовый метод получивший распространение в экономической сфере и ориентированный на информацию бухгалтерского учета.

Краткая характеристика методов прогнозирования

Как уже отмечалось, в прогнозировании на данный момент существует множество методов. К основным методам прогнозирования можно отнести те, которые получили на данный момент наибольшее распространение и применение в различных областях.

  • Метод Поскольку при решении многих прогнозных задач зачастую недостаточно достоверных формализованных, в том числе математических, данных, этот метод является достаточно популярным. Он основывается на профессиональном мнении опытных экспертов и специалистов в различных сферах с последующей обработкой и анализом проведенных опросов.
  • Метод экстраполяции используется при стабильной системной динамике различных процессов, когда тенденции развития сохраняются в долгосрочном периоде и существует возможность их проецирования на будущие результаты. Также данный метод используется для объектов одной сферы деятельности со схожими параметрами, предполагая, что воздействие тех или иных процессов на один объект, вызвавшие определенные последствия вызовут аналогичные результаты и в других подобных объектах. Такое прогнозирование еще называют методом аналогий.
  • Методы моделирования. Разработка моделей осуществляется на основе об определенных объектах или системах, их элементах и процессах с последующими экспериментальными апробациями построенной модели и внесением в нее необходимых корректировок. На данный момент методы прогнозного моделирования имеют наиболее широкий спектр применения в различных областях от биологии до социально-экономической сферы. В особенности возможности этой методики раскрылись с появлением современных компьютерных технологий.
  • также является одним из основных методов. Он подразумевает подход к составлению прогнозов, ориентированных на конкретные цели и задачи, формулируемые субъектом прогнозирования с установкой определенных нормативных значений.
  • Метод сценариев получил распространение при разработке управленческих решений, позволяющих оценить вероятностное развитие событий и возможные результаты. То есть этот метод подразумевает анализ ситуации с последующим определением вероятных тенденций ее развития под воздействием принятия тех или иных управленческих решений.
  • Методы Форсайта. Новейшая методика, включающая целый комплекс различных методов и приемов, направленных не только на анализ и прогноз будущего, но и на его формирование.

Статистические методы прогнозирования

Одними из главных методов составления прогнозов являются статистические методы. Разработанные такими методами прогнозы могут быть наиболее точными при условии полноты и достоверности исходных информационных данных для анализа необходимых количественных и полуколичественных характеристик объектов прогнозирования. Данные методы являются формой математических приемов прогнозирования, дающих возможность строить перспективные динамические ряды. Статистические методы прогнозирования включают:

  • исследование и применение современной математико-статистической методики построения прогнозов на основе объективных данных;
  • теоретико-практические исследования в области вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования;
  • теоретико-практические исследования прогнозирования в рисковой среде, а также комбинированных методов симбиоза экономико-математических и эконометрических (в том числе формализованных и экспертных) моделей.

Вспомогательный инструментарий методологии прогнозирования

К вспомогательному инструментарию эвристических методов прогнозирования можно отнести: анкеты, карты, опросные листы, различный графический материал и т. п.

К инструментарию формализованных и смешанных методов относят большой спектр инструментов и приемов вспомогательного математического аппарата. В частности:

  • линейные и нелинейные функции;
  • дифференциальные функции;
  • статистическо-математический инструментарий корреляции и регрессии;
  • метод наименьших квадратов;
  • матричные приемы, аппарат нейронных и аналитических сетей;
  • аппарат многомерной центральной предельной теоремы теории вероятностей;
  • аппарат нечетких множеств и др.

Критерии и факторы выбора тех или иных методов при составлении прогнозов

На выбор методов прогнозирования влияют различные факторы. Так оперативные задачи требуют более оперативных методов. В то же время долгосрочные (стратегические прогнозы) требуют применения методов прогнозирования комплексного всеобъемлющего характера. Выбор тех или иных методов также зависит от сферы применения, доступности релевантной информации, возможности получения формализованных (количественных) оценок, квалификации и технической оснащенности субъектов прогнозирования и т. д.

Основными критериями методики могут служить:

  • системный характер при формировании прогнозов;
  • адаптивность (вариативность) к возможным параметрическим изменениям;
  • обоснованность выбора методики с точки зрения достоверности и относительной точности прогноза;
  • непрерывность процесса прогнозирования (если не ставится единоразовая задача);
  • экономическая обоснованность - затраты на осуществление процесса прогнозирования не должны превышать эффект от практического применения его результатов, в особенности в экономической сфере.

Примеры эффективного применения существующего прогностического аппарата

Эффективное практическое применение методов прогнозирования, пример которого наиболее распространен на нынешний момент, - их использование в бизнес-среде. Так наиболее прогрессивные фирмы уже не обходятся без составления прогнозов при осуществлении полноценного планирования своей деятельности. В данном контексте важными являются прогнозы конъюнктуры рынков, динамики цен, спроса, инновационных перспектив и прочие прогностические показатели вплоть до сезонно-климатических природных колебаний и социально-политического климата.

Кроме этого, существует множество примеров эффективного применения методологии прогнозирования в различных :

  • использование математического моделирования для прогнозирования потенциальных аварийных ситуаций на опасных предприятиях;
  • системное эколого-экономическое прогнозирование в разрезе страны и регионов;
  • социально-экономическое прогнозирование тенденций развития общества в целом и отдельных его элементов;
  • прогнозирование в области квантовой физики, новых биотехнологий, информационных технологий и многих других областях.

Роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной неопределенности и глобальных рисков

В заключение необходимо сказать, что методология прогнозирования уже давно полноценно вошла в жизнедеятельность человека, однако наибольшей актуальности она приобретает именно в наши дни. Данная тенденция связана как с быстрым развитием технологических процессов в мире, так и с повышением неопределенности во внутренней и внешней среде. Многочисленные кризисные явления в экономике, политике, социальной сфере провоцируют усиление рисковой нагрузки во всех сферах деятельности. Углубление процессов глобализации привели к появлению системных глобальных рисков генерирующих возможный эффект домино, когда проблемы в отдельных корпорациях или странах оказывают серьезное негативное воздействие на экономико-политическое состояние всего мирового сообщества. Также в последнее время усилились риски, связанные с природно-климатической нестабильностью, большими техногенными катастрофами, военно-политическими кризисами. Все это свидетельствует об особой роли прогнозирования как потенциальных глобальных, так и текущих индивидуальных рисковых явлений в современном мире. Эффективное системное прогнозирование, отвечающее на современные вызовы, может позволить избежать либо уменьшить последствия от многих угроз и даже трансформировать их в преимущества.

методами экономического прогнозирования понимают совокупность приемов, оценок и способов исследования экономических процессов, которые дают возможность на основе анализа прошлых (ретроспективных) внутренних и внешних связей в системе или их изменений предусматривать возможный (вероятный) ее развитие в будущем.

Выбор метода прогнозирования основывается прежде всего на необходимости обеспечения функциональной полноты, достоверности и точности прогноза, а также необходимости уменьшить затраты времени и денежные средства на осуществление процесса прогнозирования экономического развития. Он зависит от таких факторов: цели прогноза, его задачи; период, на который формируется прогноз; специфика объекта прогнозирования (а именно его динамическая характеристика рыночной среды функционирования, сложности, масштабности); достоверность, полнота и характер исходной информации об объекте прогнозирования; ограничительные факторы прогнозирования (ресурсов, алгоритмов, программы и т. др.); требования к результатам прогнозирования.

Все названные факторы, влияющие на выбор метода прогнозирования, должны рассматриваться в системном единстве и определенной последовательности, определенной в отношении объекта прогнозирования. Но это не означает, что все перечисленные выше факторы должны быть обязательно учтены. Если отдельные из них определяются как несущественные в условиях конкретного прогнозируемого объекта (явления), то они могут быть удалены из рассмотрения или не учитываться.

системы методов, которые используют в прогнозировании экономического развития, закладывают определенные классификационные признаки. Наиболее распространенным признаком является степень формализации, по которым методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования (здесь различают экспертные, фактографические и комбинированные методы). По способу получения прогнозной информации методы прогнозирования делятся на статистические, экспертных оценок, аналогий, моделирования.

Классификация методов, кроме необходимой систематизации процедуры прогнозирования, должна обеспечивать возможность сравнительного анализа и выбора наиболее целесообразного метода прогнозирования.

Экспертные методы прогнозирования применяют, когда информационный массив, который характеризует развитие экономики в прошлом, недостаточный или его нет. Экспертные методы основываются на использовании оценки (интуиции) специалистов-экспертов относительно перспектив развития экономических процессов в будущем. По принципу действия экспертные методы делятся на: а) методы индивидуальной экспертной оценки и б) методы коллективной экспертной оценки.

Методы индивидуальной экспертной оценки относятся методы прогнозирования, основанные на использовании в качестве источника информации суждения (оценки) одного или нескольких специалистов-экспертов. При этом эксперты должны быть компетентными в сфере деятельности, подлежащей прогнозированию. К числу таких методов относят анкетирование, аналитические и докладные записки, методы написания сценария, морфологический анализ, интервью, дискуссии, психоінтелектуальна генерация идей. Наиболее распространенными являются интервью, метод аналогов, метод написания сценария.

Методы индивидуальной экспертной оценки пока являются наиболее доступными, но не самыми достоверными способами разработки прогноза вследствие значительной субъективности и зависимости от профессионализма и компетентности эксперта. Использование методов коллективных экспертных оценок является попыткой повысить степень объективности мнений экспертов, увеличить достоверность группового обсуждения.

Методы коллективной экспертной оценки - это методы, основанные на выявлении обобщенной объективной оценки экспертной группы путем обработки индивидуальных оценок, которые могут осуществляться путем как непосредственного (опрос), так и опосредованного (анкетирование) контакта с экспертами. К таким методам относятся: метод экспертных комиссий, метод коллективной генерации идей, метод круглого стола, метод "Дельфи", эвристическое прогнозирование, синоптические методы, матричные модели.

Фактографические методы используют, когда информационная база о прошлом развитии объекта является достаточной и полной. Фактографические методы включают статистические методы, методы аналогии, методы прогнозного моделирования.

Статистические методы основываются на анализе временных динамических рядов, которые дают возможность наметить общие тенденции в развитии объекта. Выделяют динамические ряды с устойчивой тенденцией (трендом), с неустойчивой тенденцией, с отсутствующим тенденцией. При прогнозировании показателей со стойкой тенденцией используют следующие методы математической статистики: прогнозной ектраполяції, скользящей средней, метода наименьших квадратов, и адаптивного экспоненциального сглаживания, гармонических весов. Для прогнозирования динамических рядов с неустойчивой и отсутствующим тенденцией наиболее целесообразными являются методы кореля-ционно-регрессионного анализа, вероятностного моделирования цепей Маркова, методы на основе функций с гибкой структурой, нейрон ни сети.

Метод аналогий заключается в перенесении ранее сложившейся модели развития объекта-аналога на прогнозируемый объект. Используют, когда объект прогнозирования рассматривается как физическое и полномасштабная модель объекта-аналога, а цели и задачи прогнозирования соответствуют целям и задачам развития объекта-аналога. Наиболее используемыми методами аналогии в прогнозировании экономического и социального развития является математическая, историческая и структурная аналогии.

Методы прогнозного моделирования заключаются в построении условного изображения объекта прогнозирования, отражающая его характеристики в реальной среде, которые существенно важны для цели прогнозирования. В прогнозировании такая модель заменяет объект, не существует, а потому ее предназначение состоит в том, чтобы построить возможное информационное изображение прогнозируемого объекта и процессов, в нем происходящих. Модель при прогнозировании становится единственным инструментом проверки концепции будущего на допущения и определение границ возможных траекторий развития, то есть модель связывает информационное изображение современного с теоретическим отражением будущего. В практике экономического прогнозирования чаще всего используют следующие типы моделей: структурные, имитационные, сетевые, статистические, экономико-математические, факторные, эконометрические.

Следует отметить, что в мировой практике макроэкономического прогнозирования большинство прогностических моделей социально-экономического развития разрабатывают с помощью эконометрического инструментария. Бкономісти-математики работают над созданием аналитического аппарата, пригодного для составления прогнозов. Крупномасштабные эконометрические модели имеют многоцелевое назначение и используются как для прогнозирования экономических переменных (уровня безработицы, темпов роста цен, курса национальной денежной единицы) в определенный период времени, так и для выявления тенденций развития национальной экономики в целом. На их основе можно дать оценку вероятных последствий тех или иных государственно-политических решений, влияния на национальную экономику мирового фактора. Наиболее авторитетными в западных странах считают модели, разработанные специалистами Уортонской школы бизнеса (у истоков этого направления стояли Л. Клейн, корпорации "Data Resources" (А. Екстайн) и "Chase Ekonomet-rics" (М. Бванс)). Сегодня надежность эконометрического моделирования дополняется нематематичними средствами прогнозирования, в частности экспертным оценкам. Одна из совершенных форм таких оценок - дельфийский метод. Другое условие достоверности прогнозных моделей - сценарное прогнозирование.

Чтобы прогноз был правильным, он должен быть достоверным. Достоверность прогноза можно оценить только тогда, когда прогнозируемое явление состоится. В этом случае возникают две проблемы: как оценить качество прогноза до его реализации и можно считать достоверным прогноз, не оправдался. Однозначного ответа на эти вопросы дать нельзя, поскольку все зависит от того, какое решение было принято на основе разработанного прогноза и контролируемости ситуации, в которой функционирует объект. Для оценки достоверности и точности (обоснованности) прогноза используют понятие верификации и качества прогноза. Проверка - это совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза. Качество прогноза - это совокупность таких характеристик прогноза, что в комплексе позволяют сделать его эффективным и полезным в управлении, обеспечивающих получение достоверного описания объекта на определенную перспективу и возможность достоверного использования прогнозных результатов для процедуры управления. Понятие качества прогноза рассматривают двояко: в рамках самого прогноза и по результатам использования прогноза для целей управления.

Применяемые в настоящее время методы верификации прогноза преимущественно оперируют сугубо статистическими процедурами, которые сводятся к оценке доверительных интервалов расчетных прогнозных значений. При этом предусматриваются два вида ошибок: ошибки, обусловленные информацией или описанием объекта, и ошибки непосредственно выбора метода прогнозирования. Суммарная ошибка прогнозирования может быть рассчитана добавлением всех возможных ошибок, а именно: ошибок информации (погрешности в получении и обработке - Qd, ошибок в выборе метода прогнозирования, технологии его проведения (5 м), ошибок вычислительных процедур (£> 0), ошибок субъективного характера (5 С), ошибок появления непредвиденных изменений в объекте прогнозирования (5 э):

Верификация наиболее целесообразна на завершающей стадии разработки прогнозов. При использовании простых, несложных, приемов разработки экономического прогноза чаще всего для верификации используют экспертные опросы. В более сложных прогнозных расчетах необходимо воспользоваться специальной процедурой верификации, которая охватывает следующие действия: 1) разработку прогноза с использованием других альтернативных методов (прямая верификация); 2) сопоставление прогнозных показателей с полученными из других источников информации (косвенная верификация); 3) проверка разработанного прогноза на ретроспективном периоде (инверсная верификация); 4) аналитическое или логическое выведение параллельного прогноза из ранее полученных прогнозов (последовательная верификация); 5) дополнительный опрос экспертов и сравнения с выводами компетентных специалистов и прогнозистов (верификация экспертом); 6) опровержение критических замечаний оппонентов (верификация оппонентом); 7) выявление и учет возможных ошибок (верификация ошибок); 8) построение условных підмоделей, эквивалентных проектной полной модели, в типовых для него ситуациях или среде (частичная целевая верификация). Следует отметить, что совершенных прогнозов с точки зрения их реалистичности нет, поэтому проблема верификации является актуальной и важной, поскольку дает возможность приблизить прогнозные и фактические (в результате их реализации) значение исследуемых экономических процессов.

  • Административными методами можно предотвратить необоснованные расходы (хищение, злоупотребление).
  • Альтернативные издержки и проблема экономического выбора. Кривая производственных возможностей.

    • Выбор метода прогнозирования является вспомога­тельным, но ключевым решением при прогнозировании. Это решение, с одной стороны, должно обеспечить функ­циональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой стороны, уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.

    Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно ме­тода прогнозирования возрастает под воздействием трех

    групп причин.

    Первая группа причин состоит в росте числа методов прогнозирования, порождаемом разнообразием практических задач прогнозирования. В настоящее время число методов прогнозирования приближается к двум сотням. В связи с усложнением задач и условий прогнозирования число методов, вне сомнения, будет расти. Поэтому даже краткое ознакомление с сущностью известных методов прогнозиро­вания путем их перебора потребует немало времени и сил.

    В условиях рыночной, а в тем более переходной эконо­мики, у менеджера-практика такого времени может просто не оказаться. Следовательно, для облегчения задачи выбора метода требуется разделение всех методов прогнозирования на виды. При этом могут активно использоваться приве­денные классификации методов прогнозирования.

    Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования.

    Третья группа причин связана с возрастанием дина­мичности (подвижности) рыночной среды, ускорением тем­пов морального старения товаров, услуг и ОПС, их произ­водящих.

    Поэтому на выбор метода прогнозирования влияют:

    1) существо практической проблемы, подлежащей ре­шению;

    2) динамические характеристики объекта прогнозиро­вания и рыночной среды;

    3) вид и характер располагаемой информации, типовое представление объекта прогнозирования;

    4) комбинация фаз жизненного, рыночного циклов или цикла разработки (или совершенствования) товара или услуги, а также ОПС, их производящей;

    5) период упреждения и его соотношение с предпола­гаемой продолжительностью рыночного, жизненного цикла, цикла разработки или модификации товара, услуги;

    6) предполагаемый тип менеджмента: традиционный, системный, ситуационный, социально-этический менеджмент;

    7) требования к результатам прогнозирования и другие обстоятельства конкретной проблемы.

    Причем все названные факторы, влияющие на выбор метода прогнозирования, должны рассматриваться в си­стемном единстве, но с учетом их значительного числа в некоторой последовательности, которая не обязательно должна совпадать с приведенной.

    Факторы, признанные несущественными в условиях конкретной задачи, могут исключаться из рассмотрения. Например, при разработке высокотехнологичных образцов машиностроения период упреждения прогноза должен вы­бираться как минимальный из прогнозного горизонта состоя­ния рынка и цикла разработки нового изделия. Если при этом отсутствует статистическая информация, то выбор вида метода прогнозирования может осуществляться из следующего множества: прогнозирование по аналогии, функционально-логическое прогнозирование, экспертное прогнозирование.

    Прогнозист должен в результате предпрогнозных ис­следований структурировать информацию об объекте прогно­зирования, проанализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует кон­кретным условиям прогноза и (или) плана. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозиро­вания вьделить как те методы, применение которых возможно в условиях решаемой задачи, так и те методы, применять которые нельзя. Последние исключаются из числа рассмат­риваемых альтернатив.

    Важную роль в этом может сыграть типовое пред­ставление объекта прогнозирования. Это объясняется тем, что с каждым из типовых представлений связано некоторое множество элементов методической среды прогнозирования: методов прогнозирования и планирования. Это отражает булева (логическая) матрица наличия или отсутствия связи между типовым представлением и методом прогнозирования объекта (Таблица 3.1.)/3/.

    В случае отсутствия искомой связи вид методов либо метод прогнозирования или планирования не может быть применен при данном типе представления объекта прогно­зирования. Такая связь существует, если в пересечении строки и столбца проставлена «1», и отсутствует, если в пересече­нии строки и столбца проставлен «О».

    Строки этой матрицы пронумерованы от 1 до 6 и соот­ветствуют:

    1 - неосознанному (интуитивному) представлению;

    2 - предметному представлению (описанию) объекта прогнозирования естественным языком (известные дескрип­тивные модели);

    3 - функционально-декомпозиционному представлению;

    4 - представлению в виде контуров обслуживания;

    5 - агрегативно-декомпозиционному представлению;

    6 - представлению в виде модели «параметр - поле допуска».

    Таблица 3.1. Булева (логическая) матрица наличия или от­сутствия связи между типовым представлением и группой методов прогнозирования.

    №

    Столбцы этой матрицы пронумерованы в соответствии с номерами видов прогнозирования:

    1 - экспертное прогнозирование;

    2 - функционально-логическое прогнозирование;

    3 - структурное прогнозирование;

    4 - параметрическое прогнозирование;

    5 - прогнозирование по аналогии;

    6 - комплексные системы прогнозирования.

    Следует обратить внимание и на то, какой метод управления (тип менеджмента) предполагается использовать. Это объясняется тем, что различные типы менеджмента предъявляют различные требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозиро­вания. При этом необходимо помнить, что, как установле­но в главе 1, все решения предпринимателя или менеджера носят прогнозный характер, т. е. прогнозность является фундаментальным свойством любого решения.

    Традиционный менеджмент. В явной форме требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозирования при этом типе менеджмента не предъявляются. Это связано с тем, что «по умолчанию» предполагается, что последствия управляющего воздействия будут аналогичны ранее наблюдавшимся при управлении дру­гими объектами. Таким образом, традиционный менед­жмент использует прогнозирование по аналогии.

    Системный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе множества элементов проблемы или элементов, решающих проблему, а также связей между ними. Поэтому та­кой тип менеджмента чаще всего использует экспертное, функционально-логическое, структурное прогнозирование.

    Ситуационный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе последствий принимаемых решений. Результат такого прогноза может носить качественный (хуже, лучше или предпочтительно, недопустимо и т.д.) или количествен­ный характер. Поэтому такой тип менеджмента чаще дол­жен использовать экспертное, функционально-логическое, структурное или математическое прогнозирование.

    Социально-этический менеджмент предполагает необ­ходимость не только в прогнозе последствий принимаемых решений, но и оценке значимости и(или) влияния этих по­следствий на состояние объектов, попадающих в сферу влияния этого решения. Оценка значимости этих послед­ствий для состояния объектов, попадающих в сферу влия­ния, разрабатываемого решения позволяет классифицировать результат такого воздействия как допустимый, недопусти­мый и т. д. Результат прогноза может носить качественный (допустимое, недопустимое и т. д. состояние) или количе­ственно-качественный характер, когда качество состояния определяется исходя из анализа числовых значений пара­метров и их сравнения с количественными оценками раз­личных типов состояний.

    Морально-этический менеджмент использует прогноз "реакции персонала на соответствующие воздействия.

    Стабилизационный менеджмент требует прогноза на­правления и скорости изменения параметров объекта управления в результате соответствующих воздействий.

    Так как изложение всех почти 200 методов прогнози­рования на страницах настоящей книги нереально, методы прогнозирования разделены на виды. Каждый из видов ме­тодов прогнозирования представлен наиболее часто практи­чески используемыми методами. Предполагается, что объем описания метода прогнозирования должен обеспечивать его практическое использование, но не претендует на исчерпы­вающую строгость с математической точки зрения. В на­стоящей книге виды методов теории прогнозирования будут рассматриваться в следующей последовательности: эксперт­ное прогнозирование, функционально-логические и струк­турные методы, математические методы параметрического прогнозирования, прогнозирование по аналогии. Здесь же будут рассмотрены комплексные системы прогнозирования. Такая последовательность изложения связана с необ­ходимостью решения соответствующих задач при прогно­зировании и с располагаемой об объекте прогнозирования информацией. Изложению каждого из видов методов про­гнозирования будет предшествовать краткая характери­стика условий применения соответствующих методов.

    Выбор метода прогнозирования, с одной стороны, должен обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой - уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.

    Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно метода прогнозирования возрастает под воздействием трех групп причин.

    Первая группа причин связана с большим числом методов прогнозирования, порождаемым разнообразием практических задач прогнозирования. В настоящее время количество методов прогнозирования насчитывается свыше двух сотен. Поэтому даже краткое ознакомление с известными методами прогнозирования путем простого перебора потребует немало времени и сил.

    Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования. В особенности это относится к современным СЭС.

    Третья группа связана с возрастанием динамичности (подвижности) СЭС.

    Прогнозист должен в результате предпрогнозных исследований структурировать информацию об объекте прогнозирования, проанализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует конкретным условиям прогноза. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозирования выделить как методы, применение которых возможно в условиях решаемой задачи, так и те, которые применять нельзя. Последние исключаются из числа рассматриваемых альтернатив.

    Выбор метода прогнозирования не может быть предметом субъективных склонностей прогнозиста или группы прогнозистов и должен определяться в соответствии с объективными критериями выбора.

    Критериями выбора метода являются:

    характер объекта прогнозирования, или проблемы (задачи), решаемые в процессе прогнозирования;

    уровень прогнозирования, или уровень управления (федеральный, отраслевой, региональный, муниципальный), для которого разрабатываются прогнозы;

    интервал упреждения (дальнесрочный, долгосрочный, среднесрочный, краткосрочный);

    цели прогноза.

    Проблемы различаются по степени развитости и четкости связей между исследуемыми проблемами и их следствиями; выделенными факторами и результативным показателем.

    Выделяют четыре класса проблем, имеющих место при решении прогнозных задач.

    1. Стандартные проблемы. Связи между фактором и результатом строго детерминированы, они могут быть выражены функциональными уравнениями, простым расчетом (например, производительность труда равна отношению объема производства в неизменных ценах на численность работающих).

    2. Структурированные проблемы. Связи носят вероятностный (стохастический) характер, но отличаются высокой степенью тесноты. При изменении факторов результат может определяться с некоторым интервалом «от» и «до», но может определяться и однозначно (например, определение темпов роста производительности труда в зависимости от темпов его фондовооруженности). 3.

    Слабо структурированные проблемы. Они отличаются невысоким уровнем тесноты связи между фактором и результатом. Результативный показатель при этом изменяется в очень большом интервале значения «от» и «до».

    Например, определение уровня урожайности сельскохозяйственных культур, который зависит от такого фактора, как погодные условия. 4.

    Неструктурированные проблемы. Изменение результативного показателя от влияния фактора трудно предсказуемо. Например, развитие техники и технологии в зависимости от размеров финансирования и т. п.

    Важно иметь в виду, что класс проблем зависит от объекта прогнозирования. Так, например, ясно, что прогнозирование развития науки и техники по своей сути относятся к слабо структурированным проблемам, в отличие, например, от прогнозирования развития производства. Но это в общем случае. В то же время интервал упреждения, т.е. период прогнозирования, может изменить класс проблем для одного и того же объекта. Так, прогнозирование изменения объема основных производственных фондов в зависимости от объема инвестиций в краткосрочном периоде (1 год) относится к структурированным проблемам (2 класс), а та же проблема, решаемая в долгосрочном периоде (до 10 лет), переходит в класс слабо структурированных проблем (3 класс), а в долгосрочном периоде на 20 лет и тем более в дальнесрочном периоде (свыше 20 лет) - в класс неструктурированных проблем.

    В случае, если проблема решается на уровне организации (фирмы) в краткосрочном периоде, она может быть отнесена к стандартным проблемам (например, расчет производственной мощности при наличии информации о вводе и выводе мощностей в прогнозируемом году). Также ее можно отнести к слабо структурированным и даже не структурированным проблемам по мере удлинения периода прогнозирования (интервала упреждения) и повышения уровня управления (например, региональный, отраслевой или федеральный). Таким образом, при переходе на более высокий уровень управления и увеличении периода упреждения степень структурированности проблемы уменьшается.

    Для прогнозирования стандартных проблем используются тождества (равенства) и экономико-математической модели. Для структурированных проблем применяются эконометрические и экономико-математические модели. Для слабо структурированных проблем - методы экспертных оценок, метод сценария, возможно использование и эконометрических моделей. Для неструктурированных проблем - в основном логические методы, методы экспертных оценок с высокой степенью агрегирования переменных, а также имитационные модели.

    Вопросы для самоконтроля

    Дайте обобщенную характеристику проблеме выбора метода прогнозирования. 2.

    Какие критерии определяют выбор метода? 3.

    Дайте характеристику стандартных проблем выбора метода прогнозирования. 4.

    Дайте характеристику структурированных проблем выбора метода прогнозирования. 5.

    Дайте характеристику слабо структурированных проблем выбора метода прогнозирования. 6.

    Дайте характеристику неструктурированных проблем выбора метода прогнозирования. 7.

    Рассмотрите алгоритм действий прогнозиста при решении прогнозной задачи.