Читайте также:
|
1. Понятие.
2. Объект прогнозирования.
3. Виды прогнозирования.
4. Эшелоны прогнозирования.
5. Методы прогнозирования.
6. Этапы прогнозирования на основе разрешения “узловых” противоречий.
7. Классификация прогнозных моделей.
Прогноз[1] - вероятностное суждение или предсказание о состоянии какого-либо явления и его последствий в будущем.
Прогнозирование[2] — 1. Разработка прогнозов. 2. Научное исследование перспектив развития какого-либо явления или процесса, преимущественно с количественными оценками и с указанием более или менее определенных сроков их изменения. 3. Определение тенденций и перспектив развития тех или иных процессов на основе анализа данных об их прошлом и нынешнем состоянии.
Объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность систем и внешней среды. Прогнозирование ориентировано на исследование развития внешней среды, рассматривает бизнес или его элемент как некую целостность. Прогнозирование носит исследовательско - информационный характер и позволяет определить: возможные состояния внешней среды; перечень и вероятности достижения возможных целей; перечень путей и соответствующие им вероятности достижения каждой из целей[3].
Виды прогнозирования [4]
Различают поисковое (изыскательское, исследовательское) и нормативное прогнозирование. Первое имеет целью получить предсказание состояния объекта исследования в будущем при наблюдаемых тенденциях, если допустить, что последние не будут изменены посредством решений (планов, проектов). Второе имеет в виду предсказание путей достижения желательного состояния объекта на основе заранее заданных критериев, целей, норм. Важную роль в прогнозировании играет обратная связь между предсказанием и решением, Интенсивность её неодинакова для различных объектов исследования. Теоретически она нигде не равна нулю: человек в отдалённой перспективе сможет изменять посредством решений и действий всё более широкий круг объектов предсказания. Но практически многие объекты, особенно в естественных науках, неуправляемы и допускают лишь безусловное предсказание с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта. С другой стороны, обратная связь достигает высокой степени интенсивности и приводит к эффекту так называемого самоосуществления или "саморазрушения" прогноза путём решений и действий с учётом последнего, Так, предсказания валютных кризисов на Западе часто приводят к панике и действительному обострению ситуации. Вместе с тем своевременное вмешательство при предвидении надвигающейся опасности способно предотвратить её и, разрушив прогноз, спасти положение. Отсюда методологическая ориентация прогнозирования управляемых (большей частью социальных) явлений не на безусловное предсказание, а на оценку вероятного (при условии сохранения наблюдаемых тенденций) и желательного (при условии заранее заданных норм) состояния объекта. Ожидаемый результат исследования - использование прогностической информации, полученной на основе сопоставления данных поискового и нормативного прогнозирования, для повышения обоснованности целей и решений, в том числе планов, программ, проектов.
Эшелоны прогнозирования [5]
По времени упреждения прогнозирование разделяется на текущее (когда не ожидается существенных изменений исследуемого объекта и имеются в виду лишь отдельные, частные количественные оценки), краткосрочное (общие количественные оценки), среднесрочное (количественно-качественные оценки), долгосрочное (качественно-количественные оценки), сверхдолгосрочное (общие качественные оценки). В зависимости от характера и цели диапазон каждого из эшелонов может простираться от долей секунды (например, в физике) до миллиардов лет (в космологии). В общественных науках время упреждения варьируется в пределах от 10 лет (в политике) до 100 и более лет (в градостроительстве). Обычно эшелоны прогнозирования в общественных науках для оперативных целей приравниваются к эшелонам планирования: краткосрочные на 1-2 года, среднесрочные на 5-10 лет, долгосрочные на 15-20 лет, сверхдолгосрочные на 50-100 лет. Прогнозирование на более отдалённые сроки нецелесообразно, т.к. становится чрезмерно большим разрыв между профилем и фоном исследования, а также между условным предсказанием и возможным многократным изменением объекта прогнозирования путём решений и действий, в результате чего резко падает степень надёжности прогнозирования. Научное предвидение в этом случае ограничивается рамками общих законов развития природы и общества.
Методы прогнозирования [6]
В отличие от расчётов жестко детерминированных явлений (например, солнечных и лунных затмений), с одной стороны, и ненаучных прорицаний - с другой, прогнозирование отличается вероятностным подходом к предметам исследования. Этим определяется характер и структура методов прогнозирования. К 70-м гг. их насчитывают свыше 100, начиная с общенаучных, действительных для всех наук (анализ и синтез, экстраполяция и интерполяция, индукция и дедукция, аналогия, гипотеза, эксперимент и т.д.) и кончая меж- (интер-) и частнонаучными, пригодными лишь для нескольких или даже только для одной науки.
Наиболее распространено 10-15 обще- и межнаучных методов: экстраполяция (с учётом особенностей динамики развития объекта прогнозирования, возможных отклонений динамического временного ряда под воздействием факторов прогностического фона), моделирование (имитационные, игровые, операциональные, сетевые и др. модели), опрос экспертов и населения, историческая аналогия, прогнозные сценарии, матрицы взаимовлияющих факторов типа "проблемы - возможные способы их решения", "затраты - выпуск" и т.прогнозирование, а также методы, основанные на построении графов и "дерева проблем" или "дерева целей", методы, основанные на использовании патентов и т.д.
Обычно выделяют три класса методов: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов. Но такая классификация условна, т.к. прогностические модели предполагают экстраполяцию и экспертные оценки, последние представляют итог экстраполяции и моделирования экспертом исследуемого объекта и т.д.
Конкретные методики, по которым ведётся прогнозирование, образуются путём оптимального сочетания нескольких методов сообразно цели и задачам исследования. Иногда несколько методик объединяются в комплексную прогнозирующую систему в совокупности с системами целеполагания, планирования, программирования, проектирования, управления в целом.
Все методы прогнозирования (их более 100) можно разделить на две группы[7]:
-неформализованные (эвристические);
- формализованные.
К числу неформализованных относят:
- индивидуальные экспертные оценки;
- коллективные экспертные оценки;
- написание сценариев и т.д.
К формализованным методам относят:
- методы экстраполяции;
- моделирование.
Неформализованные (эвристические) методы применяются в тех случаях, когда невозможно использовать знания экспертов в формализованном виде.
Наиболее широко используются методы интервью, "мозговой атаки", коллективных экспертных опросов.
В основе разработки экономических прогнозов лежат базовые методы анализа[8] и прогнозирования. Наиболее известные и широко применяемые методы прогнозирования можно объединить в следующие группы:
- трендовые;
- адаптивные;
- основанные на многомерном статистическом анализе;
- экспертные;
- основанные на имитационных моделях.
Первые четыре группы методов относятся к "классическим методам прогнозирования". При использовании трендовых методов обычно предполагается, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохраняются на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в перспективе. Адаптивные методы прогнозирования имеют целью построение самонастраивающихся моделей, которые способны учитывать информационную ценность различных членов временного ряда и давать достаточно точные оценки будущих членов данного ряда. Среди последних можно выделить такие, как методы авторегрессии и экспоненциального сглаживания. Методы, основанные на многомерном статистическом анализе представлены методами парной и множественной регрессии. Экспертные методы относятся к "качественным" методам прогнозирования, в которых исходной информацией являются некоторые качественные характеристики исследуемого фактора или процесса, являющиеся мнениями специалистов.
Успешное использование методов прогнозирования, основанных на имитационных моделях, связано с появлением метода системной динамики Дж. Форрестера. Особое внимание в нем уделяется учету и моделированию многочисленных обратных связей. Дж. Форрестер применил его последовательно к таким системам, как предприятие, город, мировое хозяйство в целом. При моделировании социально-экономических систем предпочтение отдаётся имитационным моделям балансового типа. Имитационное моделирование как информационная технология получила широкое распространение в исследованиях организационных, экономических и социальных систем, она не только активно развивается и в настоящее время, но и становится ведущим направлением исследования социально-экономических процессов.
Дата добавления: 2015-04-12; просмотров: 32 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |