Сравнительный анализ методов прогнозирования

Исследовательский прогноз предусматривает установление будущих возможностей экономики, техники и технологии, ее составных элементов исходя из современного уровня знаний и технических возможностей (без учета ограничений по ресурсам и времени).

Организационный (технико-технологический) прогноз предусматривает выбор конкретных решений, подлежащих реализации в определенные сроки и с определенными затратами. Выполнение этого вида прогноза представляет итеративный процесс между программным и исследовательским прогнозированием, в котором цели и возможности участвуют как взаимно адаптирующиеся входы разных сочетаний, формируемые с учетом ограничений по ресурсам и времени.[2]

Исходная информация для  прогнозирования состоит из следующих  информационных компонент:

• реальных данных о функционировании системы или объекта прогнозирования;
• отчетных технико-экономических данных, результатов технико-экономического анализа работы и технического уровня исследуемой системы;
• результатов научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ, выполняемых в соответствии с установленными технико-экономическими направлениями развития той или иной отрасли;
• научно-технической и патентной отечественной и зарубежной информации по вопросам, касающимся исследуемой отрасли промышленности и смежных областей.

Структуру выполнения научно-технического прогноза можно представить в виде последовательных этапов, состоящих из ряда взаимосвязанных работ:

• организация проведения научно-технического прогнозирования;
• определение объекта (построение математической или экономико-математической модели объекта);
• информационное обеспечение: выявление потребителей; выявление и сбор технико-экономической информации об объекте;
• анализ информации, анализ потребностей и выявление тенденций их реализации, анализ технико-экономических характеристик объекта;
• прогнозирование развития потребностей и технико-экономических характеристик;
• принятие научно обоснованных решений;
• анализ возможных решений;
• выбор оптимальных вариантов и соответствующих им экономических или технико-экономических параметров и характеристик.[2]

В зависимости от сроков упреждения, прогнозы обычно классифицируются следующим образом:

• текущие – для принятия оперативных управленческих и плановых решений (смена, сутки, декада, месяц);
• краткосрочные – от 1 до 5 лет;
• среднесрочные – от 5 до 10 лет;
• долгосрочные – до 30 лет и более.

4. Методы прогнозирования

Результаты прогнозирования  должны быть достаточными для получения  нео6ходимой информации для плановых расчетов и выработки корректирующих управленческих воздействий в широком  диапазоне задач управления, а  также ориентировочного определения  потребностей и установления требований к смежным задачам. Многообразие существующих методов прогнозирования предопределяется как различием условий, так и их субъективной оценкой и стремлением к индивидуальному подходу в каждом конкретном прогнозе.

Условно методы прогнозирования  можно разделить на три большие группы:

• методы экспертной оценки;
• методы экстраполяции;
• методы моделирования.
1. Методы экспертной оценки

Методы экспертных оценок предполагают получение суждений о  будущем, основывающихся на опыте и  интуиции специалистов. Они подразделяются на два направления:

1. индивидуальные суждения;
2. специальные процедуры коллективного опроса.

Рациональное сочетание  этих двух направлений позволяет  устанавливать и обосновывать нуждающиеся в решении проблемы, проводить их структуризацию с оценкой относительной важности, выносить суждения об основных параметрах возможных решений, в том числе времени их реализации. Методы экспертного прогнозирования, как видно, эффективны на начальных этапах прогноза. Это, разумеется, не исключает, а, напротив, предполагает применение данного метода при изучении других вопросов, решение которых не вытекает непосредственно из имеющейся статистической и фактографической информации. Экспертным методам присущи следующие недостатки:

• не все эксперты вовлекаются в равно активный процесс творческого мышления;
• на оценки и суждения экспертов часто оказывают влияние факторы, которые нельзя считать научными (авторитет коллег, уже высказавших свое мнение, инертность в публичном отказе от своего мнения, эмоциональная окраска утверждений оппонента);
• для выносимых оценок неизбежен субъективизм и невозможность объективной проверки ответов до истечения значительной части срока прогнозов.[2]

В известной степени преодолеваются эти недостатки путем организации творческого решения задач коллективом экспертов – метод мозгового штурма. Сущность такой процедуры обсуждения заключается в том, что периоды свободного генерирования идей и гипотез четко отделены от этапа критической оценки полученной информации.

Широкой популярностью при  решении экономических задач  пользуется «дельфийский метод», дающий возможность получить «усредненное» мнение авторитетных экспертов по конкретной проблеме на основе независимых суждений. В основе метода лежит разработка подробных вопросников, которые выдаются ведущим специалистам в соответствующих областях науки и техники, и получения от них ответов. Количественная сторона ответов сводится к указанию периода, к которому эксперт относит появление событий, и вероятности его появления. Опросы экспертов проводятся в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы уточняются. «Дельфийский метод» имеет следующие особенности:

• предварительная разработка вопросника в области, в отношении которой намечено собрать прогнозы, на основе глубокого изучения вероятных тенденций;
• количественная сторона ответов на вопросы должна состоять в указании отрезка времени (или даты), в течение которого специалист считает возможным появление соответствующего технического достижения с вероятностью 0,5;
• статистическая обработка от тура к туру заключается в вычислении примерной даты ожидаемого события, которая соответствовала бы среднему предсказанию во временном ряду (дата наиболее вероятного появления соответствующего достижения науки и техники).[5]

Метод прогнозного  графа, в основе которого положены графоаналитические методы, успешно применяется при прогнозировании развития экономики, вычислительной техники, природно-промышленных объектов. На первом этапе прогнозирования методом прогнозного графа, формулируется определенная перспективная исходная экономическая, техническая или научно-техническая проблема, предлагаемая для оценки специалистам (экспертам). Каждый эксперт формулирует требования, необходимые для решения данной проблемы, представляя при этом ряд оценок. Затем каждое из отобранных по принятым критериям условий рассматривается как промежуточная проблема и предлагается для оценки соответствующим группам специалистов.

Этот вопрос отображается в виде графа «дерева целей» и  состоит в расчленении главной  цели (исходной проблемы) на ряд уровней – подцелей, соответствующих промежуточным проблемам, и выделении на каждом уровне составляющих путей их достижения.

Указанное расчленение цели проводится до уровня элементарных составляющих, решение которых очевидно («заземленные»  решения). После построения графа, содержащего  необходимый (оценивается специальной  процедурой) набор составляющих, проводится качественный и количественный анализы различных вариантов решения исходной экономической или научно-технической проблемы, алгоритм которого может быть реализован с помощью компьютера. Основой построения прогнозного графа и получения исходных данных для проведения соответствующих расчетов служат таблицы (анкеты) экспертных оценок. Таблицы составляются таким образом, чтобы обеспечить получение количественно определенных ответов на предлагаемые эксперту вопросы, формализованных сведений о характере источников аргументации, а также о степени влияния каждого из источников на ответ, количественно определенной оценки степени знакомства эксперта с областью, к которой относится предлагаемый вопрос.[2]

Процедура анкетного опроса, позволяющая исключить прямые контакты между экспертами и вместе с тем взвешивать мнения с учетом анонимных суждений участников экспертизы (при многоуровневом ее проведении), дает возможность получать обобщенные заключения с достаточно высокой степенью обоснованности.

В общем случае при подборе  экспертов следует полагаться, прежде всего, на личные мнения организующих прогнозные исследования работников, которые должны по возможности хорошо представлять действительную значимость тех или иных исследователей. Такой подход, безусловно, предъявляет высокие требования к специалистам, однако представляется более правильным, чем приписывание чрезмерной доверительности статистическим оценкам, которые не становятся более убедительными оттого, что основываются на большом массиве формальных квалификационных характеристик. В практике экспертного прогнозирования вполне естественны случаи, когда более достоверное и прогрессивное предложение высказывается небольшим коллективом экспертов или даже одним наиболее крупным в исследуемом вопросе специалистом.[4]

К преимуществу экспертного  прогнозирования по методу прогнозного графа следует отнести то, что в однажды построенный граф поступает информация от специалистов, касающаяся замены того или другого условия и использующаяся для корректировки направлений решения исходной проблемы. При создании на основе метода прогнозного графа постоянно действующей системы непрерывного научно-технического прогнозирования открывается возможность реализации эффективного творческого сотрудничества представителей разных областей знания.

2. Методы экстраполяции

Методы экстраполяции – процедуры выявления и последующего расчета имеющихся тенденций изменения экономических или иных технико-экономических параметров. В качестве логической основы экстраполяции лежит предположение, что имеется дело с известным консерватизмом состава действующих факторов и ограниченной сферой их активного воздействия. Эти методы могут дать надежные результаты при наличии качественного характера взаимосвязей и неизменности воздействия факторов. Трудность экстраполяции связана часто с изменением законов, управляющих развитием временной последовательности, и с тем, что изменение не содержится в прошлом процессе. В принципе задача экстраполяции включается в обширный круг проблем, для которых необходимо получить решение, пользуясь неполной информацией, что относит такую постановку к классу некорректных задач.[5]

Методы экстраполяции  используются, когда не известен вид математической функции, лежащей в основе исследуемой закономерности. В этом случае вид функции задается произвольно. Об удовлетворительности подбора вида функции судят по чисто формальным признакам – статистическим показателям сходимости. Методы экстраполяции основаны на том, что для главных функций результат экстраполяции на малый отрезок времени практически не зависит от вида принятого для описания уравнения. Отсюда следует, что метод слепой экстраполяции может быть применен для краткосрочного прогнозирования.

Экстраполироваться могут  и тенденции, формулируемые на качественном, описательном уровне, хотя чаще всего это делается относительно статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик. Степень реальности такого рода прогноза обусловливается, в конечном счете, аргументированностью выбора пределов экстраполяции. Чрезмерное упреждение часто дает абсурдные оценки. Однако, даже получение таких «точек невозможного» имеет познавательную ценность, так как указывает на приближение ситуаций, требующих принципиальных изменений в сложившейся стратегии развития.

Данные, получаемые в процессе прогнозирования, отличаются мерой  вероятности в зависимости от срока упреждения и назначения прогноза, а также полноты и качества привлеченной для анализа информации, точности и надежности применяемых методов. Точность прогноза заведомо не может превышать точность исходной информации. При прочих равных условиях прогноз окажется тем точнее, чем короче прогнозируемый период.[2]

Опыт свидетельствует  о том, что в пределах 12 – 15 лет большую часть экономических и научно-технических данных можно экстраполировать с допустимой ожидаемой оценкой ±15%. Обычно предполагается, что период, охватываемый экстраполяцией, не должен быть больше периода в прошлом, по которому имеется достоверная информация. Некоторые исследователи полагают, что при экстраполяции длина периода предсказания вообще должна быть меньше длины эмпирического временного ряда. Считается при этом, что ретроспективный период должен превышать время упреждения прогноза примерно в 1,5 – 2 и даже 3 раза, то есть экстраполяция временных рядов не должна превышать 0,5 – 0,7 отчетного ряда. Это значит, что если отчетная информация охватывает 20-летний период, то надежно предсказывать можно не более чем на 7 – 10 лет вперед.[4]