Методы прогнозирования

      Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз. При разработке прогноза доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К этой группе методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы.

      Опрашиваемые, давая оценки, могут основывать свои суждения как опираясь непосредственно  на интуицию, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов.

В условиях рынка часто осуществляют прогнозирование спроса путем опросов потребителей, а также путем экспертных оценок. В качестве экспертов используют торговый персонал, обслуживающий определенные территории, дилеров, консультантов по маркетингу. В прогнозировании социально-экономического развития используют опросы населения, избирателей, отдельных социальных групп¹.

      Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за незначительной сложности объекта  прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

      В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод "интервью", при котором  осуществляется непосредственный контакт  эксперта со специалистом по схеме "вопрос-ответ"; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

      Методы  коллективных экспертных оценок включают в себя метод "комиссий", "коллективной генерации идей" ("мозговая атака"), метод "Делфи", матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

      Сущность  метода коллективной экспертной оценки для разработки прогнозов состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными экспертами, а также в оценке аспектов развития объекта, которая не может быть определена другими методами. 

      Содержание  метода коллективной экспертной оценки:

      1. Для организации проведения экспертных  оценок создаются рабочие группы, в функции которых входят проведение  опроса, обработка материалов и  анализ результатов коллективной  экспертной оценки.

      2. Перед тем, как организовать  опрос экспертов, необходимо уточнить  основные направления развития  объекта, а также составить  матриц, отражающую генеральную  цель, подцели и средства их  достижения.

      3. При проведении опроса экспертов  необходимо обеспечить однозначность понимания отдельных вопросов, а также независимость суждений экспертов.

      4. Ведется обработка материалов  коллективной экспертной оценки, которые характеризуют обобщенное  мнение и степень согласованности  индивидуальных оценок экспертов. 

      Окончательная оценка определяется либо как среднее суждение, либо как среднее арифметическое значение оценок всех экспертов, либо как среднее нормализованное взвешенное значение оценки.

      Сущность  метода мозговой атаки состоит в  актуализации потенциала специалистов при анализе проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструктурирование (разрушение, критику) этих идей с формулированием контридей.

      Метод "Дельфи" характеризуется тремя  особенностями, которые отличают его  от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; в) статистическая характеристика группового ответа.  

3. Классификация поисковых  методов прогнозирования 

      В группу поисковых методов входят две подгруппы: экстраполяции и  моделирования. К первой подгруппе  относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое  и матричное моделирование.

      При формировании прогнозов с помощью  экстраполяции обычно исходят из статистически складывающихся тенденций  изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Экстраполируются оценочные функциональные системные  и структурные характеристики.

      Тренд – это длительная тенденция изменения  социальных 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.

      Для нахождения параметров приближенных зависимостей между двумя или несколькими  прогнозируемыми величинами по их эмпирическим значениям применяется метод  наименьших квадратов. Его сущность состоит в минимизации суммы  квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и соответствующими оценками (расчетными величинами), вычисленными по подобранному уравнению связи.

      В самом простом случае при предположении  о том, что средний уровень  ряда не имеет тенденции к изменению или если это изменение незначительно, можно принять Yi + L = Y, т.е.  прогнозируемый уровень равен среднему значению уровней в прошлом.

      Прогноз на основании среднего абсолютного  прироста:

            у = a + bt,

      где а - начальный уровень тренда в  момент, принятый за начало отсчета времени t;

      b - среднегодовой абсолютный прирост, константа тренда.

      Прогноз на основе среднего темпа роста:

      У = ak^t, где

      а - начальный уровень тренда в момент, принятый за начало отсчета времени  t,

      к - средний темп роста.

      Линейная модель прогнозируемого явления:

      y = a + bt

      Коэффициенты  a и b  вычисляются из следующей системы уравнений:

      åу = na + båt

      åyt = aåt + båt²

      Показательная модель:  У = ак^t 

      Коэффициенты  а и к вычисляются из следующей  системы уравнений:

      nlna + lnkåt_i = ålny_i

      lna åt_i + lnkåt_i² = ålny_it_i

      Распространенной  методикой описания тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования  возможного явления новых или  будущих технических средств и решений.

      Регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процессам.

      Корреляционный  анализ изучает корреляционные связи  между случайными величинами. Он позволяет  количественно оценивать связи  между большим числом взаимодействующих  явлений. Его изменение делает возможным  проверку различных  гипотез о  наличии и силе связи между двумя явлениями и группой явлений.

      Прогнозирование по аналогии представляет собой сравнение  прогнозируемой технологии с такой  же технологией, которая была в прошлом. В применении этого метода имеется  ряд проблем: употребление случайных  аналогий; историческая уникальность каждой ситуации; проблема исторически обусловленного сознания людей.

4. Нормативные методы  прогнозирования

      Нормативные методы прогнозирования состоят  в определении необходимых и  достаточных средств для достижения возможного состояния изучаемого объекта и отвечают на вопрос: "что будет?", "что мы хотим увидеть?", "какими средствами этого достичь?".

      К числу нормативных методов прогнозирования  относятся:

• дерево целей;
• морфологические модели (разбиение проблемы на части, которые являются независимыми друг от друга; проблема решается для каждой из этих частей);
• блок-схемы, последовательности выполнения задач (применяются в тех случаях, когда процесс или объект можно представить в виде одной или нескольких цепочек последовательных этапов.

      Преимущества  нормативных методов: выявляют структуру  и организуют проблему; способствуют гарантии полноты исследования.

      Недостатки: тенденция вносить жесткость  в предлагаемые решения. 

5. Экономико-математические и статистические методы прогнозирования 

      Экономико-математические методы. При использовании экономико-математических методов структура 'моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, допускающих объективное наблюдение и измерение.

      Определение системы факторов и причинно-следственной структуры исследуемого явления — начальный этап математического моделирования.

      Статистические  методы занимают особое место в прогнозировании. Методы математической и прикладной статистики используются при планировании любых работ по прогнозированию, при обработке данных, полученных как эвристическими, методами, так и при использовании собственно экономико-математических методов. В частности, с их помощью определяют численность групп экспертов, опрашиваемых граждан, периодичность сбора данных, оценивают параметры теоретических экономико-математических моделей.

      Каждый  из указанных методов обладает достоинствами  и недостатками. Все методы прогнозирования дополняют друг друга и могут использоваться совместно.

      Метод сценариев — эффективное средство для организации прогнозирования, объединяющего качественный и количественный подходы.

      Сценарий  — это модель будущего, в которой  описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.

      Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Сценарий, таким образом, — это характеристика будущего в изыскательском прогнозе, а не определение одного возможного или желательного состояния будущего.

      Обычно  наиболее вероятный вариант сценария рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются решения. Другие варианты сценария, рассматриваемые  в качестве альтернативных, планируются в том случае, если реальность в большей мере начинает приближаться к их содержанию, а не к базовому варианту сценария.

      Сценарии  обычно представляют собой описание событий и оценки показателей и характеристик во времени. Метод подготовки сценариев вначале использовался для выявления возможных результатов военных действий.

      Позже сценарное прогнозирование стали  применять в экономической политике, а затем и в стратегическом корпоративном планировании. Теперь это наиболее известный интеграционный механизм прогнозирования экономических процессов в условиях рынка.

      Сценарии  являются эффективным средством  преодолений традиционного мышления. Сценарий — это анализ быстро меняющегося настоящего и будущего, его подготовка заставляет заниматься деталями и процессами, которые могут быть упущены при изолированном использовании частных методов прогнозирования. Поэтому сценарий отличается от простого прогноза. Он является инструментом, который используется для определения видов прогнозов, которые должны быть разработаны, чтобы описать будущее с достаточной полнотой, с учетом всех главных факторов.