Вопрос 6. Формальные и интуитивные методы в прогнозировании

Вопрос 5. Логическая последовательность разработки прогноза

 

Полный набор этапов процесса разработки прогноза обычно выполняется в следующей логической последовательности:

1. Предпрогнозная ориентация (программа исследования). Уточнение задания на прогноз: характер, масштабы, объект, периоды основания и упреждения и т.д. Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез, определение методов, структуры и организации исследования.

2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов.

3. Сбор данных прогнозного фона.

4. Построение динамических рядов показателей - основы, стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции; возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев.

5. Построение серии гипотетических поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений.

6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е. привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям.

7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза - уточнение гипотетических моделей обычно методами опроса экспертов.

8. Выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения или экспертов. Иногда при этом строятся серии поствероятностных прогнозных моделей сценариев с учетом возможных последствий реализации выработанных рекомендаций для их дальнейшего уточнения.

9. Экспертное обсуждение прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

10. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, программирование, проектирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить.

 

 

По степени формализации все прогнозирования методы делятся на формальные и интуитивные.

Формальные методы базируются на использовании источников фактографической информации и используются тогда, когда объект прогнозирования позволяет аналитически учесть влияние факторов.

Формальные методы делятся на три группы:

экстраполяционные;

группа системно-структурных методов;

методы опережающей информации.

Интуитивное прогнозирование применяется тогда, когда объект прогнозирования либо слишком прост, либо настолько сложен, что аналитически учесть влияние многих факторов практически невозможно. В этих случаях прибегают к опросу экспертов. Полученные индивидуальные или коллективные экспертные оценки используют как конечные прогнозы или в качестве исходных данных в комплексных системах прогнозирования. Интуитивные методы прогнозирования подразделяются на две группы: индивидуальные экспертные оценки, коллективные экспертные оценки.

В выборе методов прогнозирования, комплексируемых в систему, важным показателем является глубина упреждения прогноза. При этом необходимо не только знать абсолютную величину этого показателя, но и соотнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования. Для этого можно использовать показатель глубины прогнозирования:

, (4.1)

 

где Dt - абсолютное время упреждения;

tx - величина эволюционного цикла объекта прогнозирования.

Формальные методы прогнозирования являются эффективными, если величина глубины упреждения укладывается в рамки цикла (t < 1). При возникновении в рамках прогнозного периода «скачка» в развитии объекта прогнозирования (t 1) необходимо использовать интуитивные методы как для определения силы «скачка», так и для оценки времени его осуществления. В этом случае формальные методы применяются для оценки эволюционных участков развития до и после скачка. Если же в прогнозном периоде укладывается несколько эволюционных циклов развития объекта прогнозирования (t >> 1), то при комплексировании систем прогнозирования большое значение имеют интуитивные методы прогнозирования.

 

Вопрос 7. Классификация методов прогнозирования

 

Развитие прогностики как науки в настоящее время привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, далеко не равноценных по своему значению. По оценкам зарубежных и отечественных систематиков прогностики, уже насчитывается свыше 150 методов прогнозирования, что требует определенной их классификации.

В настоящее время, наибольшее распространение получила классификация, которая представлена в виде «дерева системы методов» (см. таблицу 4.1). В ней все методы разбиты на два класса: формальные и экспертные.

Классификационным признаком первого уровня «дерева» является способ получения информации об исследуемом явлении. Классификационным признаком второго уровня является принцип обработки информации об объекте. Третий уровень образуют простые, в значительной степени схожие друг с другом, методы прогнозирования.

Следует отметить, что представленная классификация охватывает лишь простые (сингулярные) методы и не включает комплексные. Основными критериями оценки методов, будут являться достоверность получаемых с их помощью прогнозов и трудоемкость процесса прогнозирования.

Таблица 4.1

Классификация методов прогнозирования

 

Шифр Методы прогнозирования
Формальные
1.1 Статистические
1.1.1 Экстраполяционные и интерполяционные
1.1.1.1 Математическая подгонка полиномами
1.1.1.2 Экстраполяция подбором простых стандартных функций
1.1.1.3 Экстраполяция с дисконтированием данных
1.1.1.4 Экстраполяция функций с гибкой структурой
1.1.1.5 Экстраполяция по огибающим кривым
1.1.2 Регрессии и корреляции
1.1.2.1 Авторегрессионные модели прогнозирования
1.1.2.2 Парные и ступенчатые регрессии и корреляции
1.1.2.3 Модели множественных регрессий и корреляций
1.1.3 Факторные модели
1.1.3.1 Компонентный анализ объекта прогнозирования
1.1.3.2 Многоступенчатые модели управления объектом
1.1.3.3 Экстраполяционные прогнозы факторных структур
1.2 Аналогии
1.2.1 Математические аналогии
1.2.1.1 Биологические модели роста числа изобретений
1.2.1.2 Биологические технические аналогии
1.2.2 Исторические аналогии
1.2.2.1 Экономические прогнозы по опережающей стране
1.2.2.2 Прогнозы техники по опережающей области
1.3 Опережающие
1.3.1 Исследование динамики НТИ
1.3.1.1 Методы анализа динамики патентования
1.3.1.2 Публикационные методы прогнозирования
1.3.1.3 Цитатно-индексные методы прогнозирования
1.3.2 Исследование уровня техники
1.3.2.1 Генеральные определительные таблицы
1.3.2.2 Анализ коэффициента полноты уровня техники
Экспертные
2.1 Прямые
2.1.1 Опрос
2.1.1.1 Индивидуальный экспертный опрос
2.1.1.2 Коллективный экспертный опрос
2.1.2 Анализ
2.1.2.1 Построение сценария развития
2.1.2.2 Историко-логический анализ
2.1.2.3 Метод экспертных комиссий
2.1.2.4 Морфологический анализ
2.1.2.5 Синоптическая модель
2.2 С обратной связью
2.2.1 Опрос
2.2.1.1 Дельфийский метод
2.2.1.2 Метод эвристического прогнозирования
2.2.2 Генерация идей
2.2.2.1 Методы коллективной генерации идей
2.2.2.2 Метод деструктивной отнесенной оценки
2.2.3 Игровые модели
2.2.3.1 Динамический концептуальный анализ
2.2.3.2 Политические игры
2.2.3.3 Экономические игровые модели

 

Из всех формальных методов, представленных в таблице 4.1, наиболее часто, при выработке решений в экономических субъектах хозяйствования, применяются статистические методы прогнозирования. Что касается интуитивных методов, то при принятии управленческих решений используется почти весь их спектр. Наиболее часто применяемые экспертные методы рассмотрены в разделе 3 данного пособия.