Прогнозирование

1. Методы прогнозирования, их классификация, характеристика

Прогноз - конкретное предсказание, суждение о состоянии какого-либо явления в будущем на основе специально научного исследования. Классификация прогнозов осуществляется, как правило, по двум признакам- временному и функциональному. По временному признаку различают прогнозы: кратко-, средне-, долгосрочные и сверхдолгосрочные. Функциональная классификация прогнозов предполагает их деление на исследовательские, программные и ресурсные.

Прогнозирование - процесс разработки прогнозов. В зависимости от вида прогноза различают нормативное, поисковое, оперативное.

Прогнозная модель - модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объектах в будущем и (или) путях и сроках их осуществления. [3]

Чтобы получить информацию о будущем, нужно  изучить законы развития народного  хозяйства, определить причины, движущие силы его развития - это основная задача планирования и прогнозирования. В качестве основных движущих сил развития производства выступают социальные потребности, технические возможности и экономическая целесообразность. В соответствии с этим можно указать на три основные задачи планирования и прогнозирования: установление целей развития хозяйства; изыскание оптимальных путей и средств их достижения; определение ресурсов, необходимых для достижения поставленных целей.

Выбор целей является результатом анализа социально-политических задач, которые необходимо решить в обществе и которые отображают объективный характер действия экономических законов. [6]

К основным задачам прогнозирования относятся: 
 
• разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований; 
 
• выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, влияющих на потребность в тех или иных видах полезного эффекта; 
 
• выбор показателей, существенно влияющих на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка; 
 
• выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза; 
 
• прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов, ее цены, затрат в сфере эксплуатации, качества, параметров рынка; 
 
• прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции; 
 
• оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции; 
 
• обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции, исходя из наличных ресурсов и приоритетов. 
 
Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за срок ее службы. При определении полезного эффекта всю промышленную продукцию можно разделить на: 
      
• продукцию, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);  
    
• продукцию, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование, нефтеаппаратура и т.д.). 
 
При определении полезного эффекта следует брать только ту часть работы, которую получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для нефтеаппаратуры полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной аппаратом за нормативный срок службы. 
 
К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона. 
 
Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза. 
 
Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции. 
 
В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший. 
 
Основные источники исходной информации для прогнозирования: 
 
• статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций; 
 
• научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом; 
 
• патентно-лицензионная документация. 
 
Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и OKR разработке системы норм и нормативов целесообразно использовать единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления. 
Использование информационной базы АСУ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объем трудозатрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса. 
По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-техническую и технико-экономическую, справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи. 
Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов. 
 
Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов. 
 
Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов. 
 
Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноза качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений. 
В условиях ужесточения борьбы за рынки сбыта организации и страны ищут пути экономии ресурсов как главного фактора решения экономических, социальных, технических и других проблем. 
 
Большинство опубликованных в литературе классификаций методов прогнозирования основано на перечисленных признаках. 
 
Приведенная классификация не отражает сущности методов прогнозирования развития объектов или решения проблем. В настоящее время трудно выделить конкретный вид прогноза: экономический, социальный, технический, или какой-либо другой. В экономике все взаимосвязано. На основе структурного подхода к управлению можно говорить только о приоритете направления прогноза при существовании остальных аспектов проблемы. 
 
Например, при прогнозировании развития технологий приоритет отдается технологическим аспектам при обязательном (подчеркиваем) учете всех остальных аспектов: экологических, социальных, экономических, организационных и др. решения проблемы. 
 
Приоритет отдельного аспекта проблемы устанавливается и закрепляется при формулировании цели в два этапа. 
 
На первом этапе — с применением экспертной оценки, методов корреляционно-регрессионного анализа и др. Приоритеты (аспекты проблемы, метода и т.д.) ранжируются. Это необходимо для оптимизации распределения ресурсов и финансирования сначала наиболее значимого фактора, потом, по очереди, остальных. 
 
На втором этапе приоритеты должны быть закреплены документально при формулировании цели. 
 
В продолжение предыдущего примера сформулируем цель по совершенствованию упомянутых технологических процессов: разработать мероприятия, обеспечивающие значительное (указываются конкретные задания) повышение качества изготовления продукции путем комплексной отладки системы оборудование — приспособление — инструмент — деталь — процесс — менеджмент. 
 
Наряду с классификацией методов прогнозирования по признаку, отражающему какой-либо один аспект проблемы, вряд ли методически верно это осуществлять по признаку возможности измерения параметров прогноза: количественные или качественные методы. Во-первых, какой это прогноз, если он не может быть оценен количественно. Во-вторых, при применении любого прогноза на первых этапах прогнозисты пользуются качественными методами или приемами анализа. 
 
Таким образом, практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется не аспектом проблемы и не возможностью измерения результатов прогноза, а сложностью и стоимостью объекта, наличием необходимой информации и отработанной методики прогнозирования, квалификации прогнозиста и др. факторов. Краткая характеристика предлагаемых нами методов прогнозирования представлена в табл. 6.3 
 
 
Таблица 6.3 
 
Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений 

При планировании действует следующая  схема: «цель - директивная, пути и средства ее достижения - детерминированные, ресурсы - ограниченные». При прогнозировании  схема иная: «цели - теоретически достижимые, пути и средства их достижения - возможные, ресурсы - вероятные». Задачи прогнозирования отличаются широтой охвата. Задачи прогнозирования надо оценивать как глобальные. К ним можно отнести: анализ ситуации, определение уровней достоверности информации, определение степени вероятности, выработка текущих, средне- и долгосрочных прогнозов.

Принципы прогнозирования: сочетание  социально-политических и хозяйственных  целей; демократический централизм; системность; непрерывность и обратная связь; пропорциональность и оптимальность; реальность и объективность; выделение ведущего звена.

Прогнозы разрабатываются специальными службами на всех уровнях управления.

По содержанию различают прогнозы появления открытий и изобретений, создания принципиально новой техники и технологии и использования уже известных открытий, распространения нововведений. [9]

В зависимости от объекта анализа, выделяются глобальные (для нескольких стран, или планеты в целом), народнохозяйственные (объект - научно-техническое направление, например, электрификация, область развития науки и техники), межотраслевые (научно-техническая проблема), отраслевые и производственные.

По назначению, как уже отмечалось, различаются исследовательские (анализ возможных направлений развития), нормативные (определение путей, сроков и условий решения проблемы, а также их последовательности и очередности) и организационные (выявление организационных мер и ресурсов, необходимых для выполнения задачи). Каждый из прогнозов разрабатывается в нескольких вариантах.

По учитываемому периоду прогнозы могут быть кратко-, средне- и долгосрочными. Первые из них разрабатываются обычно на 5 лет, вторые - на срок завершения уже  начавшихся процессов “исследование - производство” (5-15 лет), третьи основаны на предвидении результатов еще не завершенных фундаментальных исследований. [9]

Методы прогнозирования, их классификация

Прежде всего, приведем определение  метода прогнозирования как способа  теоретического и практического  действия, направленного на разработку прогнозов. Это определение является достаточно общим и позволяет понимать термин «метод прогнозирования» весьма широко: от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур многошаговых экспертных опросов. [8]

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. Вероятно, прогностика, как молодая наука, еще не достигла такого уровня развития, когда возможно создание классификации, удовлетворяющей всем этим требованиям. 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). [6]

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. [7]

Каждый уровень классификации  характеризуется своим классификационным  признаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих  им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекающихся.

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 предоставляет  возможность увеличивать число  элементов на уровнях и наращивать число уровней за счет дальнейшего  дробления и уточнения элементов  последнего уровня. [8]

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку «информационное основание метода»:

1. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии.

2. Экспертные методы базируются  на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения.

3. 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. [9]

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. [4]

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. [10]

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. [8]

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. [6]