Прогнозирование Тема 2. Тема методы прогнозирования 1

• Название: Тема методы прогнозирования 1
• Дата: 12.06.2019
• Размер: 209.5 Kb.
• Имя файла: Прогнозирование Тема 2.doc
• Тип: Документы; #81458
• страница: 1 из 5

Тема 2. методы прогнозирования

Тема 2. методы прогнозирования 1

1.1. Классификация методов прогнозирования 1

1.2. Эвристические методы прогнозирования 9

1.3. Частные методы индивидуальных и групповых (коллективных) экспертных оценок 18

1.4. Фактографические методы 23

1.5. Метод функционально-стоимостного анализа 30

1.6. Методологические подходы к выбору метода прогнозирования 32

Вопросы для самоконтроля 36

Рекомендуемая литература 37

1.1.Классификация методов прогнозирования

В литературе имеется значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Однако большинство из них или неприемлемы, или имеют недостаточную познавательную ценность. Основная погрешность этих схем — нарушение таких принципов классификации, как: достаточная полнота охвата методов прогнозирования; единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации); непересекаемость разделов классификации; открытость классификационной схемы (т.е. возможность дополнения новыми методами)

Введем понятие метода прогнозирования.

Метод — это способ исследования явлений, происходящих в природе и обществе; это путь познания, алгоритм процесса познания.
Соответственно, метод прогнозирования национальной экономики — это способ, алгоритм разработки прогноза развития национальной экономики.
Эвристика — совокупность исследовательских методов, способствующих обнаружению ранее неизвестного.

Специалисты насчитали около 200 методов прогнозирования, но на практике применяется примерно 10—15 способов.

В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. Тем не менее, считать этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так как единой, полезной и полной классификации сейчас еще не создано.

Итак, каковы же цели классификации методов прогностики? Можно указать две такие основные цели. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, обслу­живание процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предложить единую клас­сификацию, в равной степени удовлетворяющую обеим из указан­ных целей.

Существуют два основных типа классификации: последовательная и параллельная. Последовательная классификация предполагает вычленение частных объемов из более общих. Это процесс, тождественный делению родового понятия на видовые. При этом должны соблюдаться следующие основные правила:

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 сложное информационное основание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков. Основной принцип такой классификации — независимость выбранных признаков, каждый из которых существен, все вместе одновременно присущи предмету и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

Последовательная классификация имеет наглядную интерпретацию в виде некоторого генеалогического дерева, охватывает всю рассматриваемую область в целом и определяет место и взаимосвязи каждого класса в общей системе. Поэтому она является более приемлемой для целей изучения, позволяет методически более стройно представлять классифицируемую область знаний.

Среди классификаций прогностических методов известны примеры обоих типов.

Представленная на рис. 2.1 классификация методов прогнозирования является классификацией последовательного типа, имеющей целью наглядное представление в виде иерархического дерева совокупности методов современного прогнозирования как некоторой системы.

Каждый уровень классификации характеризуется своим классификационным признаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекающихся. Существуют различные классификации методов прогнозирования. Особенно популярна классификация по степени формализации, где выделяются три основные группы: эвристические, фактографические (формализованные) и комплексные (комбинированные) методы.

Элементы нижнего уровня представляют собой наименование узких групп конкретных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые являются модификациями или разно­видностями какого-либо одного, наиболее общего 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 признаку «информационное основание метода». Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Эвристичесие методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных про­цедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

Не следует относить к комбинированным методам те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они достаточно хорошо укладываются в первый или второй из перечисленных выше классов.

Эти классы разделяются далее на подклассы по принципам обработки информации. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Опережающие методы про­гнозирования строятся на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализующих в про­гнозе ее свойство опережать развитие научно-технического про­гресса.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Эксперт­ные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов.

Третий уровень классификации разделяет методы прогнозиро­вания на виды по классификационному признаку «аппарат методов». Каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, ста­тистические методы по видам делятся 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 другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имею­щие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога исполь­зуют процессы одинаковой физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследования динамики научно-технической информации; методы исследования и оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение количественно-качественных динамических рядов на базе различных видов НТИ и анализа и прогнозирования на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специальный аппарат анализа коли­чественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик уровня качества существующей и про­ектируемой техники.

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формиро­вания вопросов, организации получения на них ответов, обработ­ки полученных ответов и формирования окончательного резуль­тата. Во втором — основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива 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; генерацию идей; игровое моделирование.

Первый вид характеризуется процедурами регла­ментированного неконтактного опроса экспертов перемежающими­ся обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй — построен на процедурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных раз­делов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной маши­ны, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

Наконец, последний, четвертый, уровень классификации под­разделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых ука­зать один общий для всего уровня в целом невозможно.

Сопоставляя класс объекта с известными классами методов прогнозирования, можно установить некоторую область методов, которые наилучшим образом соответствуют это­му классу объекта.

Эвристические, или экспертные, методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, когда присутствует большая степень неопределенности и нестабильности функционирования объекта.

Экспертные оценки применимы как для поискового, так и нормативного прогнозирования. Широко используются экспертные методы в долгосрочном прогнозировании, так как они не предъявляют к исходной информации требований, характерных для математических моделей. Экспертиза позволяет обойти трудности долгосрочного учета качественных изменений объекта прогнозирования, связанных как с внутренней логикой его развития (взаимосвязей качественных признаков), так и с изменениями внешних факторов (фона).





Рис. 2.1. Классификация методов прогнозирования.
Например, влияние развития науки, техники и технологии на макроэкономические показатели и целом по стране и по отраслям, а также различных экономических ограничений (инвестиций частного сектора, потребности в продукции и услугах и т.п.) учитывается в основном экспертными методами.
Однако там, где возможна формализация связей между основными показателями развития социально-экономической системы, используются фактографические методы.

Преимущества методов фактографических перед интуитивными очевидны; возрастает объективность прогноза, расширяются возможности рассмотрения различных вариантов. Даже, несмотря на необходимость использования экспертных оценок, и экзогенных факторов, прогноз в основном является результатом научного исследования.

Однако надо отметить, что при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень формализации, тем в общем случае беднее оказывается модель. Особенно четко эта ситуация видна при переходе от методов логического моделирования к эконометрическим моделям.

Ввиду сложности социально-экономической системы страны и факторов неопределенности и случайности в ее развитии в основном используются комплексные, или комбинированные методы, включающие различные отдельные методы в зависимости от целей прогнозирования, наличия информации и степени определеннос­ти связей между показателями развития. Надо отметить, что и сами отдельные методы не являются «чистыми».

Так, например, метод сценария относится некоторыми авторами к эвристическим метолам, так как сценарии разрабатываются прогнозистом (или группой прогнозистов) на основе его интуиции, подкрепленной знанием и опытом. В то же время, прогнозист, разрабатывая сценарий, может применять и метод исторических аналогий, и метод экстраполяции тренда, и эконометрические модели, и даже экономико-математические модели.

А в самих эконометрических моделях используется метод индивидуальных и коллективных экспертных оценок, например, в части прогнозирования значений экзогенных факторов и т.д.