Методологические основы прогнозирования

1. Сущность и содержание прогнозирования

В настоящее время отмечается растущая потребность в прогнозах. Возрастает значимость практической ценности предсказательной функции научных теорий для принятия обоснованных решений. На первое место встает вопрос об актуальности повышения качества прогнозных исследований.

Прогнозирование соотносится с более широким понятием - предвидением.

Метод «комиссий» имеет следующее содержание:

создается рабочая группа (функции: назначение экспертов, проведение опроса, обработка материала, анализ результатов коллективной экспертной оценки);

уточняются основные направления развития объекта, и составляется матрица, которая отображает генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели;

разрабатываются вопросы для экспертов, которые определяются спецификой прогнозируемого объекта;

проводится опрос экспертов и статистическая обработка материалов, которые характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов.

Методика представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами, каждого из оцениваемых направлений исследований и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значение от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т.д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицу, строки которой соответствуют направлениям исследований, а столбцы - порядковым номерам экспертов.

Метод «Дельфи» - один из наиболее распространенных методов экспертных оценок. Его основными особенностями являются: анонимность экспертов, полный отказ от личных контактов экспертов и коллективных обсуждений; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен между экспертами после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок, аргументации и критики; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов.

Метод «коллективной генерации идей» включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объектов прогнозирования и их оценка. При «мозговой атаке» сначала активизируются творческий потенциал специалистов, что находит отражение в генерации определенной идеи. Затем следует процесс деструктирования (разрушения, критики) этой идеи и формулируется контридея. Это позволяет за короткое время путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс получить продуктивные результаты.

Метод морфологического анализа представляет собой упорядоченный способ рассмотрения объекта и получения систематизированной информации по всем возможным вариантам его развития. Он включает ряд приемов, имеющих единый принцип действия: систематизированное рассмотрение характеристик объекта, стремление не пропустить ни одной из них, ничего не отбрасывать без предварительного исчерпывающего исследования. Этой цели служит прием систематизированного охвата информации с последующим исследованием ее по методу «морфологического ящика». Последний строиться в виде дерева или матрицы, в клетках которых помещены соответствующие характеристики объекта. Последовательное соединение одного из параметров первого уровня с одним из параметров последующего уровня представляет собой одно из возможных состояний объекта или решений проблемы. В результате создается новая информация об изучаемом объекте и вырабатывается оценка всех возможных альтернатив его состояния.

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении выше точность результата, а при обработке индивидуальных независимых оценок могут возникнуть продуктивные идеи.

Формализованные методы прогнозирования.

Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет облегчить деятельность по обработке информации и оценке результатов. В состав формализованных методов прогнозирования входят: методы экстраполяции и методы математического моделирования.

Термин «экстраполяция» имеет несколько толкований. В широком смысле слова экстраполяция - это метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле - это нахождение на ряду данных функций других ее значений, находящиеся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстраполяция применяется при изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функций за пределами области ее определения с использованием информации о поведении данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения.

В экстраполяционных прогнозах предсказание конкретных значений изучаемого объекта или параметра в какой - то определенный период времени не считается основным компонентом. Особо важным здесь является своевременное фиксирование объективно намечающихся сдвигов, выявление закономерных тенденций развития явления или процесса. Под тенденцией развития понимают некоторое его общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории.

Для повышения точности экстраполяции используют различные приемы. Например, экстраполируемая часть общей кривой развития (тренд) корректируется с учетом реального опыта функционирования отрасли - аналога исследований или объекта, опережающих в своем развитии прогнозируемый объект.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Под ним понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Тренд - это длительная тенденция изменения экономических показателей. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие. Результат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех остальных факторов.

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

Y_i + L = F (Y_i^k * L),

где Y_i + L - экстраполируемое значение уровня; L - период упреждения; Y_i^k - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций на основе исходных эмпирических данных и параметров выбранной функции. Первым этапом является выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее описание тренда. Следующим этапом является расчет параметров выбранной экстраполяционной функции. При оценке параметров зависимости наиболее распространенными являются метод наименьших квадратов и его модификаций, метод экспоненциального сглаживания, метод скользящей средней и др.

Сущность метода наименьших квадратов состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами. Данный метод широко применяется в прогнозировании в силу его простоты и возможности реализации на ЭВМ. Недостаток метода состоит в том, что модель тренда жестко фиксируется, а это делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения, т.е. при краткосрочном прогнозировании.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Данный метод применяется при кратко- и среднесрочном прогнозировании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и предполагает ее интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, описывающие динамику показателя, имеют простую математическую формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность и текучесть свойств временного ряда.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд путем его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений.

В составе технологии прогнозирования выделяют следующие основные элементы:

формализованные экономико-математические модели и методы;

правила и процедуры принятия неформализованных решений;

методы согласования формализованных и неформализованных процедур в процессе проведения прогнозных расчетов.

3. Подходы к классификации (типологии) прогнозов

В специальной литературе предлагаются различные подходы к проведению типологии прогнозов на основе выбора определенных классификационных признаков.

По функциональному назначению можно выделить следующие виды прогнозов:

прогнозы тенденций развития социально-экономических систем и возможных их будущих состояний при различных вариантах воздействия внешней среды;

прогнозы проблемных ситуаций, возникающих в процессе развития социально-экономических систем и их элементов;

прогнозы возможных последствий разрешаемых и неразрешаемых ситуаций;

прогнозы эволюции развития внешней среды (относительно системы управления или управляемых объектов) и входящих в неё элементов.

По содержанию или характеру прогнозируемых процессов и явлений прогнозы подразделяются на:

1) политические или социально - политические прогнозы;

2) экономические прогнозы;

3) демографические прогнозы;

4) научно - технологические прогнозы;

экологические прогнозы;

социальные прогнозы.

С точки зрения программно-целевого критерия различают:

поисковые прогнозы;

нормативные прогнозы.

Поисковые прогнозы - определение возможных состояний явления в будущем, т.е. установление продолжение в будущее тенденций развития изучаемого явления в прошлом и настоящем. Такой прогноз отвечает на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций?

Нормативный прогноз - определение путей и сроков достижения возможных состояний явления, принимаемых в качестве цели, т.е. прогнозирование достижения желаемых состояний на основе заранее заданных норм, идеалов, стимулов, целей. Такой прогноз отвечает на вопрос: какими путями достичь желаемого?

Поисковый прогноз строится на определенной шкале возможностей, на которой затем устанавливается степень вероятности прогнозного явления. При нормативном прогнозировании происходит такое же распределение вероятностей, но только уже в обратном порядке: от заданного состояния к наблюдаемым тенденциям.

По форме обоснования управленческих решений можно выделить следующие виды прогнозов:

целевой прогноз - соответствует желаемым состояниям, содействует оптимизации процесса планирования;

плановый прогноз - это выработка поисковой и нормативной информации для отбора наиболее целесообразных плановых нормативов, заданий и т.д.;

программный прогноз определяет возможные пути, меры и условия достижения предполагаемого желаемого состояния прогнозируемого явления;

проектный прогноз содействует отбору оптимальных вариантов перспективного проектирования, на основе которого должно развертываться реальное, текущее проектирование.

По периоду упреждения (по горизонту прогнозирования) выделяют следующие виды прогнозов:

текущий (оперативный) прогноз с периодом упреждением (промежутком времени на который разрабатывается прогноз) до одного месяца;

краткосрочный прогноз (от одного месяца до одного года);

среднесрочный прогноз (от одного года до трех лет);

долгосрочный прогноз (от трех до пяти лет);

дальнесрочный прогноз (от пяти до десяти лет).

По способу представления результатов прогнозных расчетов прогнозы подразделяются на:

точечные прогнозы, результаты которых представлены в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования;

интервальные прогнозы, результаты представлены в виде интервала.

По методу разработки прогнозов можно выделить:

пассивный прогноз основывается на изучении информации за прошлый период времени и переносе выявленных закономерностей на будущее;

активный прогноз опирается на систему моделей экономической динамики и учитывает возможность определенного взаимодействия на общий ход процессов, протекающих в рамках социально-экономической системы.