Классификация методов прогнозирования. Характеристика фактографических и экспертных методов прогнозирования, их особенности, области применения.

Прогнозирование -- это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения. В результате этого получают картину будущего, которую можно использовать как основу при планировании. Прогноз в управлении представляет собой технологию разработки моделей развития управляемого объекта. Показатели прогноза (числовые характеристики объекта, объемы и сроки работ и т. п.) имеют вероятностную природу. На основе прогнозов осуществляется предвидение и принимаются управленческие решения. Цель прогнозирования -- получить научно обоснованные варианты тенденций развития (изменения) управляемого объекта (показателей его состояния) во времени и пространстве.

Количественные методы

Количественные методы (приемы) базируются на информации, которую можно получить, зная тенденции изменения параметров или имея статистически достоверные зависимости, характеризующие производственную деятельность объекта управления. Примеры этих методов анализ временных рядов, каузальное (причинно-следственное) моделирование.

Прогнозный граф и «дерево решений»

Область применения. Структурное прогнозирование: нахождение решения проблемы при сохранении функций, но с изменением структуры объекта.

Предназначение, решаемые задачи. Прогнозирование развития объекта в целом. Формулирование сценария достижения прогнозируемой цели, уровня цели, критерия и весов, ранжированных вершин.

Прогнозирование по аналогии

Область применения. Разрешение ситуаций, привычных для лиц, принимающих решения.

Предназначение, решаемые задачи. Решение ситуационных управленческих задач.

Особенности применения. Использование метода при наличии аналогов объектов, процессов. Применение метода требует специальных навыков.

При решении задач прогнозирования и принятии решений существенной проблемой является количество и качество требуемой информации. Ниже приведены несколько методов (приемов и способов), позволяющих лицам, принимающим решения, с минимальными материальными и организационными затратами наполнять информационную базу данных. Существуют различные методы получения информации:

Метод структурно-морфологический

Предназначен для выявления внутреннего состава предметной области, фиксации появления принципиально новых разработок (идей, технических решений и т. п.), что позволяет обоснованно формулировать стратегию научно-технического прогресса предприятия.

Метод определения публикационной активности

Поток документов, относящихся к различным областям знаний, цикличен. Отслеживая циклы, можно определить состояние разработки какой-то проблемы в стране, на предприятиях и принять меры по коррекции стратегий научно-технического прогресса в своей организации.

Метод выявления группы патентных документов

Любая организация, как правило, патентует только те идеи, которые имеют практическую значимость для ее развития и бизнеса. Изучая патенты-аналоги ведущих фирм, можно выявить направленность их деятельности и уровень решения ими интересующей вас проблемы.

Метод показателей

Каждая техническая система характеризуется набором показателей, которые совершенствуются, что отражается в документах. Анализируя динамику изменения характеристик показателей этой системы, можно сделать вывод о тенденции ее развития.

Метод терминологического и лексического анализа

При развитии различных областей знаний происходит естественная смена терминологического аппарата. Лексический анализ текстов позволяет обнаружить на раннем этапе зарождение принципиальных инноваций и спрогнозировать действия своей организации.

Качественные методы

Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри (усреднение мнений экспертов в релевантных сферах), модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

Экспертные методы

Область применения: экономическая конъюнктура; решение проблем научно-технического прогресса; развитие объектов большой сложности.

Предназначены для решения задач объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации; в условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления; в условиях большой неопределенности; при отсутствии ЭВМ или в экстремальных ситуациях.

Особенности применения: производится по экспертным оценкам 7-9 специалистов; вырабатывается коллективное мнение группы экспертов; требуется много времени для опроса и обработки данных.

Мнение жюри

Этот метод прогнозирования заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, для прогнозирования рентабельности производства новой модели компьютера фирма «Контрол Дейта» может снабдить имеющейся основной информацией своих менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов и попросить их высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

Совокупное мнение сбытовиков

Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.

Модель ожидания потребителя

Как можно судить по названию, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

Фактографический метод

Исходная информация об объекте прогнозирования может быть:

 фактографической, полученной из источника, содержащего фактические данные, необходимые для решения задачи прогноза (например, данные бухгалтерского отчета и т. п.), включая опережающую информацию (научную и техническую информацию, опережающую реализацию новшеств в общественной практике; сюда относятся: заявки на изобретения и открытия, авторские свидетельства, патенты и т. п.);

 экспертной, содержащей экспертные оценки.

Фактографический метод прогнозирования – это метод, базирующийся на фактографической информации. Основные фактографические методы, используемые в социальном и экономическом прогнозировании, а также краткие характеристики этих методов приведены в табл. 2.

Аппроксимация (от лат. approximo – приближаюсь) – замена одних математических объектов (например, чисел или функций) другими, более простыми и в том или ином смысле близкими к исходным (например, кривых линий близкими к ним ломаными).

Динамический ряд – временная последовательность ретроспективных и перспективных значений переменной объекта прогнозирования.

Индексы – в статистике относительные величины, количественно характеризующие динамику совокупности, состоящей из непосредственно несоизмеримых единиц, или части такой совокупности (например, общий индекс оптовых цен всех товаров и групповые индексы цен продовольственных и непродовольственных товаров или промышленных и сельскохозяйственных товаров и т. д.).

Интерполяция (от лат. interpolatio  – изменение, переделка) – в математике и статистике отыскание промежуточных значений величины по некоторым ее значениям.

Оптимизация – 1) процесс выбора наилучшего варианта из возможных; 2) процесс приведения системы в наилучшее (оптимальное) состояние.

Параметр – величина, характеризующая какое-либо основное свойство процесса, явления или системы, машины, прибора.

Регрессионный анализ – раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости величин по статистическим данным.

Регрессия – в теории вероятностей и математической статистике зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин.

Фактор (от лат. factor – делающий, производящий) – причина, движущая сила какого-либо процесса, явления, определяющая его характер или отдельные его черты.

Экстраполяция  – в статистике распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективных расчетов населения); распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многом схожи с интерполяцией.

Экспертных оценок

Эксперт – квалифицированный специалист, привлекаемый для формирования оценок относительно объекта прогнозирования. Экспертная группа – коллектив экспертов, сформированный по определенным правилам. Суждение эксперта или экспертной группы относительно поставленной задачи прогноза называется экспертной оценкой; в первом случае используется термин «индивидуальная экспертная (прогнозная) оценка», а во втором – «коллективная экспертная (прогнозная) оценка». Способность эксперта создавать на базе профессиональных знаний, интуиции и опыта достоверные оценки относительно объекта прогнозирования характеризует его компетентность. Последняя имеет количественную меру, называемую коэффициентом компетентности. То же справедливо и в отношении экспертной группы: компетентность экспертной группы – это ее способность создавать достоверные оценки относительно объекта прогнозирования, адекватные мнению генеральной совокупности экспертов; количественная мера компетентности экспертной группы определяется на основе обобщения коэффициентов компетентности отдельных экспертов, входящих в группу.

Экспертный метод прогнозирования – метод прогнозирования, базирующийся на экспертной информации. В теоретическом аспекте правомерность использования экспертного метода подтверждается тем, что методологически правильно полученные экспертные суждения удовлетворяют двум общепринятым в науке критериям достоверности любого нового знания: точности и воспроизводимости результата. В табл. 3 даны наименования и краткие характеристики основных экспертных методов, используемых при разработке социально-экономических прогнозов.