Методы прогнозирования

     Методами  прогнозування  називають сукупність прийомів і оцінок, що дають змогу на підставі аналізу колишніх (ретроспективних) внутрішніх і зовнішніх зв’язків, притаманних об’єкту, а також їхніх змін зробити достатньо вірогідне судження щодо майбутнього розвитку об’єкта. Нині кількість відомих методів і прийомів прогнозування перевищує 150. Вибір методів прогнозування здійснюється згідно з характером об’єкта та вимогами, які пред’являються до інформаційного забезпечення прогнозів.

     Досвід, накопичений сучасною прогностикою, показує, що за всієї різноманітності  методів прогнозування, їх (залежно  від ступеня формалізації), можна  об’єднати в дві групи: інтуїтивні й формалізовані.

     Інтуїтивні (експертні) методи базуються на використанні експертної інформації. Ними користуються тоді, коли бракує чітких тенденцій розвитку об’єкта, коли прогнозуються процеси, які не мають історичних аналогів, коли іншими методами прогнозування неможливо формалізувати оцінку впливу на розвиток об’єкта багатьох факторів. Експертні оцінки дають змогу встановити ступінь складності й актуальності проблеми, визначити основні цілі і критерії, виявити фактори і взаємозв’язки між ними, обґрунтувати переважні альтернативи розвитку. Розрізняють індивідуальні та колективні експертні оцінки.

     Сутність  методів індивідуальних експертних оцінок полягає в тому, що кожен експерт дає оцінку незалежно від інших, а потім, за допомогою певних прийомів ці оцінки об’єднуються й узагальнюються. Індивідуальні експертні оцінки можуть мати вигляд інтерв’ю, аналітичних записок, сценаріїв тощо.

     Колективні (групові) експертні  оцінки як методи прогнозування ґрунтуються на спільній праці експертів і передбачають визначення колективом спеціалістів сумарної оцінки стану об’єкта в майбутньому. Найбільш поширеними методами колективної експертної оцінки є метод мозкової атаки, метод комісій, метод «Дельфі», матричний метод та інші способи колективної генерації ідей.

     До  формалізованих методів прогнозування належать методи прогнозної екстраполяції та моделювання. Використання формалізованих методів доцільне за наявності достатньої фактографічної інформації і чіткої тенденції розвитку об’єкта прогнозування.

     Методи  екстраполяції базуються на припущенні того, що закономірність (тенденція) розвитку об’єкта в минулому буде незмінною протягом певного часу і в майбутньому. Але, оскільки в дійсності тенденція розвитку може змінюватися, то прогнозні результати слід розглядати як імовірнісні.

     Залежно від особливостей змін рівнів у динамічних рядах екстраполяції можуть бути простими і складними. Першу групу становлять методи прогнозування, які базуються на припущенні відносної стійкості в майбутньому абсолютних значень рівнів, середнього рівня ряду, середнього абсолютного приросту, середнього темпу зростання.

     Друга група методів базується на визначенні основної тенденції, тобто використанні статистичних формул, які описують тренд. Тренд — це відображення певною функцією тенденції ряду динаміки. Його зображують у вигляді гладкої кривої (траєкторії). Тренд характеризує головну закономірність руху об’єкта в часі. Складні методи екстраполяції можна поділити на два основні типи: адаптивні й аналітичні.

     Адаптивні методи прогнозування  ґрунтуються на тому, що процес їхньої реалізації полягає у визначенні наступних у часі значень прогнозного показника з урахуванням ступеня впливу попередніх рівнів. До них належать методи ковзної та експоненціальної середніх, метод гармонійних ваг, авторегресія.

     В основу аналітичних методів прогнозування (кривих зростання) покладено принцип одержання за допомогою методу найменших квадратів оцінки детермінованої компоненти, що характеризує основну тенденцію.

     Особливе  місце в сучасному прогнозуванні  належить методам багатофакторного моделювання — логічного, інформаційного, статистичного.

     До  логічного моделювання належать методи прогнозування за історичною аналогією, побудовою сценарію, дерева цілей і т.д.

     Метод історичної аналогії базується на встановленні й використанні аналогії об’єкта прогнозування з однаковим за природою об’єктом, що випереджає перший у своєму розвитку. Умовою успішного використання цього методу є правильний вибір об’єктів аналогії, а також урахування поправки на історичну зумовленість свідомості.

     Якщо  події задано у формі їхнього  опису, то відображення варіантів можливого  стану об’єкта в майбутньому  і встановлення часу його здійснення забезпечується за допомогою методу сценарію. Сценарій — це огляд інформації, яка характеризує дану ситуацію. Ця інформація включає опис окремих факторів, які впливають на здійснення конкретної події. Завдання сценарію — характеристика умов, що в них розвивається прогнозований процес.

     Використання  методу дерева цілей в прогнозуванні уможливлює послідовний розподіл основних завдань на підзавдання і створення системи «зважених» за експертними оцінками зв’язків.

     Методи  інформаційного моделювання  є специфічною галуззю прогнозування. Розвиток засобів масової інформації та характерні властивості інформаційних потоків (певна спрямованість, можливість оцінки інтенсивності, прискорення або уповільнення, можливість виділення характерних структурних складових і т. п.) створюють передумови для прогнозування розвитку на підставі вивчення джерел масової інформації, які містять певні необхідні, логічно впорядковані гіпотези.

     Найбільш  поширеними є методи прогнозування, засновані на статистичному моделюванні. Методи статистичного моделювання поділяються на дві групи.

     1. Метод прогнозування на підставі одиничних рівнянь регресії. Форму взаємозв’язку одного явища з іншими явищами, об’єктами і процесами можна зобразити у вигляді рівняння регресії: y = f (x₁, x₂, …, x_m). Прогноз здійснюється підстановкою в нього значень ознак-факторів і оцінкою очікуваного середнього значення результативної ознаки. Для встановлення області розсіювання визначаються довірчі інтервали. Прогнозування за регресивними моделями може здійснюватися тільки після перевірки моделей на адекватність.

     2. Метод прогнозування на підставі системи рівнянь взаємозв’язаних рядів динаміки. Цей метод є найскладнішим, але з його допомогою можна одержати оцінку не тільки результативної, а й факторних ознак, тобто аналіз взаємозв’язаних рядів динаміки виражається за допомогою системи рівнянь регресії. Прогноз у такому разі ліпше піддається змістовій інтерпретації, ніж звичайна екстраполяція.