Методы прогнозирования. 6

Тема: “Методы прогнозирования”. 

План. 

Введение

1. Метод технологического  прогнозирования 

2. Метод экспертного  прогнозирования 

3. Метод изыскательного  прогнозирования 

4. Метод нормативного  прогнозирования 

5. Метод сценариев 

 Заключение

 Литература  

Метод прогнозирования  – это способ исследования объекта  прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Совокупность специальных  правил, приемов и методов составляет методику прогнозирования.

 К наиболее  распространенным методам прогнозирования  относятся: экспертное прогнозирование,  технологическое прогнозирование,  нормативное прогнозирование, метод  сценариев.

 Рассмотрим подробнее  каждый из этих методов.

1. Метод технологического  прогнозирования.

 Технологическое  прогнозирование подразделяется  на изыскательское (иногда его еще называют поисковым) и нормативное.

 В основе изыскательского  прогнозирования положена ориентация  на представляющиеся возможности,  установление тенденций развития  ситуаций на основании при  разработке прогноза информации.

 Перемещение в  пространстве технологий от технологий  более низкого уровня к технологиям  более высокого уровня относится  к изыскательскому прогнозированию.  Или иначе можно сказать, что  потребности и цели должны  соответствовать средствам и  возможностям коммерческой организации.

 Примером изыскательского  прогнозирования может служить  прогнозирование в области электроники,  когда прогнозируемый процесс  представляется в виде последовательного  перемещения технологий, начиная  от квантовой электродинамики  и кончая мгновенно осуществляемой  всемирной связью. Нормативное прогнозирование  ориентировано на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от технологий более высоких уровней к технологиям более низкого уровня, то есть от потребностей и целей к средствам их реализации.

 Примером нормативного  прогнозирования может служить  прогнозирование в области космоса,  когда прогнозируемый процесс  представляется в виде последовательного  перемещения технологий от понимания  проблемы космоса как среды,  которая должна служить на  благо человеку, до конкретных  средств её решения – условий  для ядерного деления и количества  высвобождаемой при этом энергии  и т.д.

 В рамках технологического  прогнозирования решаются такие  задачи, как разработка прогнозов  в области экономической, коммерческой  деятельности, социальной и политической.

 Одной из главных  проблем точности и эффективности  прогнозов является максимально  полезное сочетание методов изыскательского  и нормативного прогнозирования.  Это является следствием различия  используемых методов. Так для  изыскательского прогнозирования,  характерно использование таких  методов, как:

 • экстраполяция;

 • моделирование;

 • метод исторической  аналогии;

 • написание  сценариев; 

 • другие методы; 

базирующихся на анализе точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского  прогнозирования предпочтение отдается количественной информации. Использование  качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании  также возможно.

 Примером тому, является использование интуитивных  методов, того же метода сценариев  или метода экспертных кривых, позволяющих определять наметившиеся  тенденции изменения ситуации, базируясь  не только на эмпирических  данных, но и на опыте высококвалифицированных  специалистов – экспертов. 

Основными же методами, использующимися при нормативном прогнозировании являются, в первую очередь, методы Паттерн, Делфи, Глушкова, Поспелова и др.

 К новым видам  прогнозирования относят прогнозирование  с использованием обратной связи,  интуитивные методы, «обходные»  и др. Но основные идеи, используемые  при разработке прогнозов, достаточно  полно представлены именно в  изыскательском и нормативном  прогнозировании.

 Также следует  отметить, что очень важным моментом (как для процесса сбора, так  и для процессов анализа и  обработки данных) определения того  является ли информация количественной  или неколичественной (качественной).

 Количественная  информация, если она достаточно  надежна, обладает тем преимуществом,  что позволяет использовать точные  математические методы и модели  и определять тенденции развития  ситуации с определенной точностью,  с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностях при расчетах  и т.д. Но даже более существенным  является то обстоятельство, что  круг проблем, для которых удается  разработать адекватные математические  модели, оказывается значительно  уже того множества ситуаций, в которых необходимо принимать  реальные решения.

 Гораздо чаще  при разработке прогнозов приходится  иметь дело с качественной  информацией. 

При разработке прогноза к их числу относят ситуации, когда  данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью вербальных или  вербально числовых шкал, когда имеется  информация лишь о сравнительных  оценках альтернативных вариантов.

 Существуют также  ситуации, когда полученная количественная  информация не может быть «вписана»  ни в одну из имеющихся математических  моделей, также может быть проанализирована  с помощью специально разрабатываемых  методов качественного анализа.

 В последние  годы получило развитие экспертное  прогнозирование, ориентированное  в большей степени на работу  не только с количественной, но  и с качественной информацией,  получаемой непосредственно от  экспертов.  

<strong>2. Метод экспертного прогнозирования.

</strong> 

С помощью этого  метода прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих  при разработке прогнозов. В экспертном прогнозировании существует несколько  основных этапов:

1.Подготовка к  разработке прогноза;

2.Анализ ретроспективной  информации, внутренних и внешних  условий;

3.Определение наиболее  вероятных вариантов развития  внутренних и внешних условий;

4.Проведение экспертизы;

5.Разработка альтернативных  вариантов;

6.Априорная и  апостериорная оценка качества  прогноза;

7.Контроль хода  реализации прогноза и корректировка  прогноза; 

На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

 • подготовлено  организационное обеспечение разработки  прогноза,

 • сформулировано  задание на прогноз,

 • сформулированы  рабочая и аналитическая группы  сопровождения,

 • сформулирована  экспертная комиссия,

 • подготовлено  методическое обеспечение разработки  прогноза,

 • подготовлена  информационная база для проведения  прогноза,

 • подготовлено  компьютерное сопровождение разработки  прогноза. 

После принятия решения  о разработке прогноза необходимо назначить  исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное  обеспечение разработки прогноза. Они  также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

 Качественный  экспертный прогноз может быть  разработан только тогда, когда  он хорошо подготовлен, если  в его разработке задействованы  компетентные специалисты, когда  использована достоверная информация, когда оценки получены корректно  и корректно обработаны.

 Для разработки  качественного прогноза необходимо  использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих  процесс разработки. 

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально  знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные  объекты и для этого нужны  специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким  образом, чтобы в её состав входили  специалисты, способные профессионально  оценить все основные аспекты  прогнозируемой проблемы.

 Задачей аналитической  группы является методическая  подготовка процесса прогнозирования.  В состав аналитической группы  входят специалисты, обладающие  профессиональными знаниями и  опытом проведения прогнозных  разработок. Разработка прогноза  должна быть проведена методически  грамотно, применяемые методы должны  соответствовать характеру прогнозируемой  ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать  и обработать. Также разработка  прогноза должна быть четко  регламентирована, то есть рабочая  группа должна подготовить необходимую  документацию, в состав которой  входят: официально оформленное  решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график  разработки прогноза, контракты  со специалистами, привлекаемыми  для его разработки и т.д.  Специалисты должны быть обеспечены  всей необходимой информацией  об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения. 

При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования  предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных  тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется  и служит основанием для оценок экспертов  и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий  объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития. 

Если разработаны  математические, имитационные, аналоговые и другие модели функционирования объекта  прогнозирования и изменения  внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании  производятся расчеты, позволяющие  оценить наиболее вероятные изменения  внутренних условий объекта прогнозирования.

 При разработке  прогноза, внешним условиям, внешней  среде функционирования объекта  прогнозирования должно уделяться  не меньше внимания, чем внутренним.

 Внутренняя среда,  как внутреннее условие объекта  прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общее  внешнее окружение и непосредственно  деловое окружение организации. 

Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта  прогнозирования является одной  из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно. 

На этом этапе  разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению  и оценке ключевых событий, наступление  которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени. 

Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам  представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее  проведенного анализа формулируются  вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

 В зависимости  от природы объекта прогнозирования,  от характера оценок и суждений, которые должны быть получены  в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы  организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть одно-туровыми и много туровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями-т. д.  

Разнообразные методы используются при сравнительной  оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная  от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование.

 Подготовленная  на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная  от экспертов, используется при  непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно в каком  направлении будут происходить  изменения внутренних и внешних  условий, какая стратегия будет  выбрана организацией при том  или ином развитии событий.  Ведь развитие организации в  прогнозируемом будущем зависит  от различных факторов, а также  от их сочетания и взаимодействия. Из этого можно сделать вывод,  что при стратегическом планировании  и в других случаях использования  прогнозов необходимо рассматривать  различные альтернативные варианты  развития событий, как благоприятные,  так и неблагоприятные. 

На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные  изменения основных внутренних и  внешних условий, определяющих ход  прогнозируемых событий. Для наиболее вероятных альтернативных вариантов, их изменений, должны быть разработаны  наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий. 

Допустим, одной из целей разработки прогноза является определение динамики развития количественных показателей и параметров, то используется полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие  методы экстраполирования (определения изменения прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени. Но мы не всегда имеем необходимую информацию для использования количественных методов экстраполяции. Эта черта характерна для современного этапа экономической жизни России, отсутствие необходимых для расчетов статистических данных, поскольку прежние экономические зависимости и закономерности изменились. Поэтому, как правило, единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых. Эти кривые отражают оценку динамики изменения прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами. 

Эксперты определяют критические точки, в которых  тенденция изменения значений прогнозируемых показателей и параметров может  измениться под действием тех  или иных факторов. А затем, в каждой из критических точек, расположенных  на оси времени, оцениваются ожидаемые  значения прогнозируемых показателей  и параметров, а также характер их изменения в интервале между  двумя критическими точками. 

При разработке вариантного  прогноза должна быть произведена экстраполяция  прогнозируемых значений показателей  и параметров для различных вариантов  исходных условий и для различных  вариантов возможных альтернативных вариантов динамики их изменений. Вместе с этим, каждый альтернативный вариант  разрабатываемого прогноза может сопровождаться описанием прогнозируемого развития событий. 

Априорная и апостериорная  оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза – одна из центральных  проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на решение  и сказывается на эффективности  управленческих решений, принимаемых  с использованием разработанного прогноза. 

Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной  задачей не только в момент, когда  прогноз только разработан (априорная  оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная  оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз  при принятии решения может быть использован по-разному. 

Если со стороны  руководства организации не оказывается  значительное воздействие на ход  развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления  конца прогнозируемого периода  необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей  и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.

 После разработки  прогноза должны быть определены  критерии, по которым точность  прогноза может быть оценена.  Обычно для оценки прогноза  используются два метода: дифференциальный  и интегральный. 

Интегральный метод  предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных  составляющих качества прогноза, имеющих  достаточно четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность  и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность  разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д. 

Примером использования  интегрального метода может служить  критерий «интегральное качество экспертного  прогноза».

 Качество экспертного  прогноза определяется по таким  критериям, как:

 • компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта;

 • качество  информации, представляемой экспертам;

 • качество  экспертной информации, поступающей  от экспертов;

 • уровень  технологии разработки прогноза.

 Если период  прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные  значения показателей и параметров  с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий.

 И здесь на  первый план выступает вопрос, – по какому критерию оценивать  качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу: 

K1=?X-И?K2=?lnX/И?, 

где X—прогнозировавшееся значение оценки показателя;

U—истинное значение  оценки показателя. 

После того, как прогноз  подготовлен и представлен руководству  организации, наступает этап после  прогнозной работы с подготовленным материалом.

 Вариантная разработка  прогноза предполагает разработку  прогноза при различных альтернативных  вариантах условий и предположений.  А они могут измениться. События,  вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся  наиболее вероятными не происходят.

 Поэтому неотъемлемой  частью современной технологии  прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих  изменений, осуществляемый мониторинг  хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке. 

Коррективы могут  быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень  значительны, то эта проблема может  решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при  наличии значительных изменений  – дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. Последнее необходимо, в  особенности, в тех случаях, когда  для корректировки прогноза требуется  привлечение специалистов другой профессиональной ориентации. 

<strong>3. Метод изыскательского прогнозирования.

</strong> 

Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных  рядов – статистических данных об интересующем нас объекте. Экстраполяционные методы основаны на предположении о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем, с учетом поправок из-за возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

 К числу кривых, достаточно точно отражающих  изменение прогнозируемых параметров  в ряде распространенных ситуаций, является экспонента, то есть  функция вида:

y=a*ebt,

 где t—время,

a и b—параметры  экспоненциальной кривой.

 К числу наиболее  известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании  можно отнести кривую Перла,  выведенную на основании обширных  исследований в области роста  организмов и популяций, и имеющую  вид:

 Y = L/(1+a*(e-bt),

 где L —верхний  предел переменной y. 

Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), где k—также параметр экспоненты. 

Кривые Перла и  Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа судов торгового флота и т.д.

 Как кривая  Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид. 

Многие из упомянутых процессов могут быть описаны  с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются кривые Перла и Гомперца.

 В качестве  примера можно привести дифференциальное  уравнение, описывающее приращение  объема информации (знания) I в зависимости  от числа исследователей N, среднего  коэффициента продуктивности одного  исследователя q в единицу времени  t и С— постоянного коэффициента, характеризующего динамики изменения объема информации.  

При экстраполяции  используются регрессионные и феноменологические модели. Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей  развития событий с использованием специальных методов подбора  вида экстраполирующей функции и  определения значений её параметров. В частности, для определения  параметров экстраполирующей функции  может быть использован метод  наименьших квадратов. 

Предполагая использование  той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные  интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.

 Феноменологические  модели строятся исходя из  условий максимального приближения  к тренду процесса, с учетом  его особенностей и ограничений  и принятыми гипотезами о его  будущем развитии. 

При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях  можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые в  прошлом оказывали большее влияние  на развитие событий в прошлом.