Файл: Основные методы прогнозирования (Задачи и принципы прогнозирования).pdf

Несоответствие нормативных и исследовательских оценок объекта прогноза в каждый момент будущего времени является следствием противоречия «потребность – возможность». Комплексный прогноз основан на сочетании исследовательских и нормативных прогнозов.

Выбор целей и средств их достижения должен обязательно сочетаться с определением потребностей в ресурсах. При определении этой потребности необходимо учитывать плановые и прогнозные матрицы ресурсов (финансовых, трудовых, материальных и энергетических), а также матрицы производственных мощностей и временных ресурсов. Оценке подлежат как требуемые ресурсы, так и вероятные пределы их стоимости в диапазоне времени выполнения плана или прогноза. Матричные ресурсы прогноза являются важнейшими исходными данными при составлении баланса национальной экономики в долгосрочном планировании.

В прогнозировании схема выглядит следующим образом: «цели – теоретически достижимы, пути и средства их достижения – возможны, ресурсы – вероятны». Проблему прогнозирования надо оценивать как глобальную. К ним относятся: анализ ситуации, определение уровней достоверности информации, определение степени вероятности, разработка текущих, среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Принципы прогнозирования: сочетание социально-политических и экономических целей; демократический централизм; последовательность; преемственность и обратная связь; пропорциональность и оптимальность; реальность и объективность; выделение ведущего звена и др.^[4]

Прогнозирование должно быть системным. Необходимость системного подхода в прогнозировании вытекает из особенностей развития науки и техники, народного хозяйства в период научно-технической революции. Научно-техническая революция привела к коренному изменению свойств, характеристик и структуры современной техники и народного хозяйства.

Важнейшими требованиями системного подхода являются сложность прогнозов и планов и непрерывность процесса планирования.

Комплексный подход предусматривает подготовку прогнозов и планов во взаимосвязи как в пространстве (в отраслевом и территориальном разрезе), так и во времени. Взаимосвязь в пространстве означает установление рациональных связей между отраслями народного хозяйства, экономическими регионами, установление оптимальных связей между темпами развития науки. Корректировка планов и прогнозов должна носить дискретный характер с заранее определенными временными рамками (режим работы). Относительно частые изменения планов, вызывающие изменения производственных программ, могут привести к дезорганизации отраслей и предприятий в связи со сложностью структуры производственных отношений в народном хозяйстве, большой трудоемкостью и материалоемкостью процессов подготовки индекса промышленного производства.

Чувствительность прогноза и планов к изменениям зависит от уровня иерархии, сроков выполнения и частоты корректировок. Чем ниже уровень, тем выше чувствительность, тем короче должны быть периоды регулировки.

Различная степень неопределенности генерируемой информации о будущем влияет на характер методов, приемов и приемов прогнозирования.

1.3. Классификация методов прогнозирования

В настоящее время наряду со значительным количеством опубликованных методов прогнозирования существует множество способов их классификации. Тем не менее, этот вопрос нельзя считать удовлетворительно решенным, поскольку до сих пор не создана единая, полезная и полная классификация. Вероятно, прогностика, как молодая наука, еще не достигла такого уровня развития, когда можно создать классификацию, отвечающую всем этим требованиям. Итак, каковы же цели классификации методов прогнозирования? Можно выделить две такие основные цели. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, сопровождение процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предложить единую классификацию, которая в равной степени удовлетворяла бы обеим этим целям.

Существует два основных типа классификации: последовательная и параллельная. Последовательная классификация предполагает отделение отдельных объемов от более общих. Это процесс, идентичный разделению родового понятия на виды. Необходимо соблюдать следующие основные правила:^[5]

1) основание деления (признак) должно оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия;

2) объемы видовых понятий должны исключать друг друга (требование отсутствия пересечения классов);

3) объемы видовых понятий должны исчерпывать объем родового понятия (требование полного охвата всех объектов классификации).

Параллельная классификация предполагает наличие сложной информационной базы, состоящей не из одного, а из ряда признаков. Основным принципом этой классификации является независимость выделенных признаков, каждый из которых существенен, все вместе одновременно присущи предмету, и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

Последовательная классификация имеет наглядную интерпретацию в виде генеалогического древа, охватывает всю рассматриваемую область в целом и определяет место и взаимосвязь каждого класса в общей системе. Поэтому она более приемлема для целей изучения, позволяет методически более гармонично представлять классифицируемую область знаний.

Каждый уровень классификации характеризуется своим классификационным признаком. Элементы каждого уровня представляют собой названия подмножеств принадлежащих им элементов ближайшего нижнего уровня, а также подмножеств непересекающихся.

Элементы нижнего уровня – это названия узких групп конкретных методов прогнозирования (иногда одного элемента), которые являются модификациями или разновидностями какого-либо одного, наиболее распространенного из них.

В целом классификация является открытой, так как представляет возможность увеличивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней за счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня.

На первом уровне все методы делятся на три класса по принципу «информационная основа метода». Фактографические методы основаны на реально имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы основаны на информации, предоставляемой экспертами в процессе систематических процедур выявления и обобщения данного мнения. Комбинированные методы выделяются в отдельный класс, так что к ним можно отнести методы со смешанной информационной основой, в которых первичная информация используется как фактологическая, так и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам предоставляется цифровая информация об объекте или фактические прогнозы, или, наоборот, при экстраполяции тенденций наряду с фактическими данными используются экспертные оценки.

К комбинированным методам не следует относить те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки или исходную фактическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они довольно хорошо вписываются в первый или второй из вышеперечисленных классов.

Эти классы далее делятся на подклассы в соответствии с принципами обработки информации. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления математических закономерностей развития и математических соотношений характеристик с целью получения прогностических моделей. Методы аналогий направлены на выявление сходств в закономерностях развития различных процессов и на этой основе делают прогнозы. Современные методы прогнозирования базируются на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализуя в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса.

Экспертные методы делятся на два подкласса. Прямые экспертные оценки основаны на принципе получения и обработки независимого обобщенного мнения группы экспертов (или одного из них) при отсутствии влияния на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения группы экспертов. Обратная связь экспертные оценки в той или иной форме воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) с учетом мнения, ранее полученного от этой группы или от одного из ее экспертов.

Третий уровень классификации делит методы прогнозирования на типы в соответствии с классификационным признаком "аппарат методов". Каждый тип объединяет в своем составе методы, имеющие в своей основе один и тот же аппарат их реализации. Таким образом, статистические методы по типу подразделяются на методы экстраполяции и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ.

Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты иной физической природы, иной области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы той же физической природы, опережающие по времени развитие объекта.

Современные методы прогнозирования можно разделить на методы исследования динамики научно-технической информации; методы исследования и оценки технологии. В первом случае в основном используется построение количественных и качественных динамических рядов на основе различных типов НТИ и анализ и прогнозирование на их основе соответствующего объекта. Второй тип методов использует специальный аппарат для анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик уровня, качества существующего и Проектируемого оборудования.^[6]

Прямые экспертные оценки на основе аппарата реализации подразделяются на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае специальные процедуры используются для формирования вопросов, получения ответов на них, обработки полученных ответов и формирования конечного результата. Во втором-основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования экспертом или группой экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

Экспертные оценки с обратной связью в своем аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерация идей; игровое моделирование. Для первого типа характерны процедуры регламентированного бесконтактного опроса экспертов, перемежающиеся обратными связями в том смысле, о котором говорилось выше. Второй базируется на процедурах прямого общения экспертов в процессе обмена мнениями по проблеме. Она характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлена на взаимное стимулирование творческой активности специалистов. Третий тип использует аппарат теории игр и ее прикладные разделы. Как правило, это реализуется на сочетании динамического взаимодействия команд экспертов и компьютера, моделирующего объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

Наконец, последний, четвертый уровень классификации делит типы методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным наборам классификационных признаков для каждого типа, из которых невозможно выделить один общий для всего уровня в целом.

Глава 2. Основные методы прогнозирования

2.1. Экстраполяционные методы прогнозирования

Методы экстраполяции тренда являются, пожалуй, наиболее распространенными и наиболее развитыми среди всего комплекса методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании основано на предположении, что процесс изменения переменной представляет собой комбинацию двух составляющих: регулярной и случайной.

y (x) = f(a, x) n(x)

Считается, что регулярная составляющая f(a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента, описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая также называется трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, трендом. Под всеми этими терминами скрывается интуитивное представление о некоей очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивно, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов невозможно четко отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от цели этого деления и точности, с которой оно проводится. Случайная составляющая n(х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым мат ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точных характеристик прогноза.^[7]