Большая энциклопедия нефти и газа. Методы прогнозирования

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1.Формулировка проблемы.

2.Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3.Применение метода и оценка полученного прогноза.

4.Использование прогноза для принятия решения.

5.Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления (оснащение автомобиля антигравитационным оборудованием)? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

8.4. Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях

Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях рассмотрим на примере двух программных продуктов: ExpertDecide 2.2 и MarketingExpert.

Expert Decide 2.2 - программная система поддержки принятия решений группой экспертов, реализующей метод анализа иерархий Т. Саати. Она может применяться для решения следующих задач:

1.принятие решений о выпуске новой продукции;

2. проведение исследований и выбора проектного решения;

3. оценки квалификации персонала;

4. выбор при найме на работу;

5. оценки контрактов и портфелей ценных бумаг;

7. проведения конкурсов;

8. разработки учебных программ;

9. планирования бюджета;

10. оценки кандидатов в избирательной кампании и т.п.

Отличительными особенностями системы ExpertDecide являются:

Возможность структурировать сложную проблему в диалоговом режиме с редактированием. При этом система может эффективно обрабатывать даже очень сложные иерархии, требующие большого количества вычислений.

Поддержка неполных иерархий.

Обрабатывать группы экспертов и получать усредненные вектора приоритетов по группам различных комбинаций экспертов.

По созданной пользователем иерархии, система автоматически создает матрицы попарных сравнений элементов с заполненной главной диагональю.

Система может воспринимать как количественные, так и качественные суждения при оценках.

В системе ExpertDecide используется девяти бальная шкала для попарного сравнения элементов.

Возможность просматривать вектора приоритетов и коэффициенты, отражающие согласованность суждений для каждой матрицы попарных сравнений.

Вычислять отношение согласованности иерархии в целом.

Вектора приоритетов изображаются как в числовом представлении, так и виде гистограммы.

Возможность изменять суждения с целью достижения лучшего индекса согласованности для матриц попарных сравнений с автоматическим перерасчетом итогового вектора приоритетов.

Возможность изменять точность при расчете векторов приоритетов.

Возможность производить изменения в иерархии с автоматическим формированием новых матриц попарных сравнений, заимствующих максимум информации о попарных сравнениях элементов из таблиц попарных сравнений предыдущих иерархий.

Просматривать отчет матрицы согласованности попарных суждений и выявлять наиболее несогласованные суждения.

Возможность производить принудительное согласование элементов с целью достижения идеальной согласованности.

MarketingExpert - программа для разработки маркетинговой стратегии компании, входящая в информационно-аналитический комплекс, в который также входят программы Marketing Analytic, Marketing GEO.

Система MarketingExpertnoMoraeT оценить реальное положение компании на рынке, провести сравнительный анализ ее сбытовой деятельности с конкурентами, сформировать оптимальную структуру сбыта. Кроме того, система позволяет определить доходность различных сегментов рынка и товаров, долю рынка компании и темпы ее роста. Если задать необходимый уровень прибыльности, то с помощью данной программы можно рассчитать цену товаров, необходимую для его достижения.

Применение общепринятых аналитических методик (GAP-анализ, сегментный анализ, SWOT-анализ, Portfolio-анализ) оказывает неоценимую помощь при разработке оптимальной стратегии и тактики работы компании на рынке, оценке рисков и расчете основных плановых финансовых результатов. Разработанный с применением MarketingExpert стратегический план маркетинга может быть использован для прогнозирования объемов сбыта в программе ProjectExpert.

MarketingExpert- это программа, которая является одной из наиболее развитых с точки зрения функциональной полноты.Основная идея, заложенная в программу, заключается в построении виртуальной модели рынка и компании, действующей на нём. В модель включается и географическое распределение и сегментирование рынка по категориям потребителей и модели поведения конкурентов и многое другое. Принцип работы с программой иногда даже ближе не к обычной работе аналитика, а к деловой игре, так как охватить всю картину модели в уме невозможно и ее поведение отслеживает уже сама программа. Эта идея, будь она цельно и качественно реализована, могла бы привести к появлению великолепного продукта. Однако программа обладает рядом недостатков, которые существенно снижают ее ценность. Рассмотрим их:

1.Интерфейс выполнен непрофессионально, в результате работать с моделью неудобно и «игровая» составляющая работы исчезает, то есть теряется динамика работы. В некоторых случаях работа с программой полностью заслоняет от пользователя работу с моделью. Это ограничивает применимость инструмента теми проектами, в которых без построения сложной маркетинговой модели слишком сложно оценить свои перспективы.

2.Программа работает с большими объемами данных, но не предлагает хорошего инструментария для их сбора и подготовки к вводу, поэтому создание приемлемой модели - операция трудоёмкая, и не всегда выполнимая. По указанным причинам гибкого и качественного инструмента из программы не получилось. Но она всё же выглядит вполне приемлемо как не вполне удобная, но профессиональная система.

Можно рекомендовать познакомится с MarketingExpert"oM даже в том случае, если вы не собираетесь его покупать и использовать - это лучший способ понять многие принципы маркетингового анализа, оценить их трудоёмкость и применимость для каждого конкретного случая.

Контрольные вопросы

1.Какое место в маркетинговых исследованиях занимает рыночное

прогнозирование?

2.Что такое рыночный тренд?

3.Как влияют сезонность, цикличность и случайность на характер составления прогнозов?

4.Перечислите основные методы прогнозирования.

5.Как составляются модели для прогноза?

Практические задания

Основные методы прогнозирования

Введение

1. Прогнозирование и виды прогнозов

2. Методы прогнозирования

3. Статистическое прогнозирование

4. Прогнозирование на основе сезонных колебаний

5. Экспертное прогнозирование

6. Прогнозирование сбыта

7. Информация, полученная в магазинах конкурентов

8. Поставщики и закупочные центры

Заключение

Список литературы

Введение

Актуальность темы обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе.. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг).

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель работы: рассмотреть прогнозирование сбыта. Исходя из поставленной цели, в данной работы сформулированы задачи, среди них:

сущность основных понятий в области прогнозирования;

признаки классификации, виды прогнозов и их краткая характеристика;

методы прогнозирования (рассмотрены, по возможности, на конкретных примерах);

1. Прогнозирование и виды прогнозов

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие “прогнозирование деятельности предприятия».

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Мы воспользуемся подходом, разработанным в Финансовой академии при Правительстве РФ и на его основе составим следующую классификационную таблицу.

Таблица 1

Виды прогнозов

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят к среднесрочным.

По типам прогнозирования выделяют поисковые, нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование - способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два вида поискового прогнозирования:

экстраполятивное (традиционное),

альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления такого прогноза необходимо вначале оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный подход очень широко применяется в прогнозировании и так или иначе отражается в большинстве методов прогнозирования.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;

во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетание различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

Альтернативный подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

во-первых, определение общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий период;

во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением к сухому количественному прогнозу.

Данный вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз основывается на предположении о значительной неопределенности будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

Каждый из вариантов развития учитывает специфическое состояние будущей среды предприятия и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния предприятия называют сценарием.

По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

2. Методы прогнозирования

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова – метод (гр. methodos) - это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ "прогноз-факт".

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, формализуемость, объем. Например, при прогнозировании темпов научно-технического прогресса в случае масштабного контакта и сотрудничества с внеземной цивилизацией применение фактографических методов вряд ли будет возможным. Для таких прогнозов необходимо использовать методы моделирования, экспертные, сценарные. С другой стороны, для прогнозирования объемов продаж туалетной бумаги с приемлемой точностью достаточно простой экстраполяции тренда.

Используемые методы

Из всего набора методов прогнозирования в реальной практике бизнеса используются лишь некоторые.

Абсолютный хит - метод оценки прогнозов сотрудниками компании. Подразумевается, что работники обладают необходимым опытом и интуитивным знанием предметной области, рынка. К этой же группе можно отнести опросы потребителей, которые призваны выявить их предпочтения и ожидания, на основе чего моделируется будущее.

Второй по популярности является экстраполяция трендов, которая подразумевает выявление во временном ряде основной тенденции и продление ее в будущее. Этот метод предельно прост и дает приблизительные результаты.

Скользящее среднее применяется при краткосрочном прогнозировании: каждое последующее значение среднего рассчитывается на основе сдвигающегося вперед набора предыдущих значений.

Метод аналогий предполагает построение прогноза на основе известной динамики родственных явлений, например товаров-субститутов. Этот способ прогнозирования схож с методом подобия, применяемым на финансовых рынках, но менее трудоемок, используется обычно в случае новых товаров.

Экспоненциальное сглаживание выдает в качестве прогноза комбинацию прошлых значений. Метод работает при небольших колебаниях уровней ряда или при краткосрочном прогнозировании.

Регрессионный анализ исследует взаимосвязь зависимой переменной от других независимых, применяется при наличии связи между прогнозируемым процессом и какими-либо факторами, влияющими на него.

Из экспертных оценок обычно используют хорошо известный метод "Дельфи".

В бизнесе в основном применяют субъективные методы прогнозирования и некоторые количественные. Возникает вопрос: почему, имея значительный набор средств прогнозирования, аналитики в подавляющем большинстве случаев продолжают пользоваться простейшими из них? Причин здесь несколько.

Во-первых, использование более сложных методов не всегда приводит к повышению точности прогнозов. Многие вещи можно прочувствовать, но практически невозможно просчитать. Интуиция в бизнесе все еще остается незаменимой. Во-вторых, чем сложнее метод, тем больше времени требуется на подготовку данных, на расчеты, анализ, численные эксперименты. Чем больше ассортимент, тем проще используемые методы прогнозирования (или больше штат прогнозистов).

В-третьих, окружающая среда, продукция, внутрифирменные факторы и прочие условия меняются слишком часто, что не позволяет опереться при прогнозировании на репрезентативные выборки исходных данных. При этом подавляющее большинство методов прогнозирования так или иначе использует именно исторические данные.

В-четвертых, грамотное применение научных методов прогнозирования обычно требует специальных знаний, соответствующего образования, умения пользоваться математическим и статистическим аппаратом, прикладными пакетами анализа и т. д.

Какой же точности прогноза удается добиться с помощью используемых на практике методов? Здесь все, как правило, зависит от степени агрегированности показателя. Так, если прогнозировать совокупный общий объем реализации в деньгах - точность прогноза может достигать +-5%. Но если прогнозировать, например, объемы оптовых продаж потребительских товаров по ассортиментным позициям в разрезе регионов - очень высоким результатом считается 40-процентная точность попадания в интервал +-20% в пределах месяца, то есть объем реализации 40% позиций ассортимента угадан с точностью +-20%.

Широко известным является факт значительного роста объемов оптовых продаж к концу месяца. Если сравнивать объемы продаж первой и последней недель внутри месяца - разница может достигать нескольких сотен процентов, тогда как разница между двумя месяцами обычно не так велика.

Чем более агрегированный по объему или по времени показатель анализируется, тем точнее будет прогноз. Со снижением степени агрегированности снижается и польза от статистических методов. Поэтому необходимо искать баланс между детализацией и точностью.

В третьей главе рассматриваются методы прогнозирования. Представлена классификация методов прогнозирования. Раскрывается сущность формализованных методов: экстраполяции, моделирования, интуитивных методов: индивидуальных экспертных оценок, коллективных экспертных оценок. Даются методы отбора экспертов.

Ключевые слова: метод прогнозирования, формализованные методы, интуитивные методы, экстраполяция, скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание, наименьшие квадраты, информационное моделирование, патентный метод, публикационный метод, статистическое моделирование, логическое моделирование, «дерево целей», метод интервью, анкетный опрос, аналитический метод, написание сценария, мозговая атака, метод Дельфи, экспертная комиссия, коллективная генерация идей,

3.1. Классификация методов прогнозирования

В настоящее время существует приблизительно 150 методов прогнозирования, но на практике используются около 20-30 основных методов.

Метод прогнозирования - это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Методика прогнозирования - это совокупность специальных приемов и правил разработки конкретных прогнозов. Прием прогнозирования - это математическая или логическая операция, направленная на получение конкретных результатов в процессе разработки прогнозов.

Классификация методов прогнозирования осуществляется по трем основным признакам: 1) по степени формализации методов; 2) по общему принципу действия; 3) по способу получения прогнозной информации (рис. 1).

По степени формализации методы прогнозирования делятся на формализованные и интуитивные.

Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном коли-

Рис1 на отдельной странице, в отдельном файле

чественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.

Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.

В свою очередь эти две группы можно разделить по общему принципу деятельности и способу получения прогнозной информации. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и методы моделирования.

К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов, а к методам моделирования – методы информационного моделирования (патентный и публикационный), статистического моделирования, логического моделирования (прогнозной аналогии, «дерево целей»).

Интуитивные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Причем индивидуальные экспертные оценки основаны на обобщении мнений отдельных экспертов, выраженных независимо друг от друга. К ним относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания сценария. Коллективные экспертные оценки базируются на получении объединенной оценки от всей группы специалистов-экспертов, выработанной при непосредственном контакте. К таким методам относятся метод Дельфи, метод «мозговой атаки», метод экспертных комиссий.

В экономическом прогнозировании применяются два принципиально отличающихся друг от друга подхода – поисковый и нормативный.

Поисковый прогноз можно определить как условное продолжение в будущее наблюдаемых тенденций исследуемого явления или процесса, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны. Причем, если возможные организационные решения способны существенно видоизменить наметившиеся тенденции, от них следует абстрагироваться. Основная цель поискового прогноза состоит в том, чтобы выяснить, что может произойти, какие проблемы могут возникнуть при сохранении существующих тенденций развития.

Нормативный прогноз основан на экстраполяции от будущего к настоящему, т.е. на определении оптимального состояния изучаемого объекта на период прогнозирования с использованием средств целеполагания по заранее сформулированным критериям. При нормативном прогнозе сначала задается некоторая цель развития объекта прогнозирования, а затем определяется траектория движения прогнозируемого процесса или явления. Цель данного подхода – выявление альтернативных путей достижения оптимума.

Поисковый и нормативный прогнозы не взаимоисключают, а дополняют друг друга. Как правило, поисковый прогноз составляет первый этап разработки прогнозного исследования, на котором получается сравнительная оценка возможных вариантов развития. На втором этапе осуществляется разработка нормативного прогноза, который исходит из познанных общественных закономерностей, тенденций, потребностей развития, а также формулировка программы возможных путей, мер и условий для достижения поставленных целей с привлечением необходимых ресурсов и средств.

3.2. Формализованные методы прогнозирования

3.2.1. Сущность методов экстраполяции

Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Как поступить, если условия формирования тренда (тренд – тенденция, определяющая общее направление развития) изменились? В этом случае предполагается использование такого искусственного приема, как исправление тренда. Отсекаются показатели ряда, которые были сформированы отжившими факторами, но при разделении старых и новых тенденций следует быть осторожным (можно воспользоваться экспертными оценками).

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения - это интервал времени, на который разрабатывается прогноз. База прогноза - это статистическая информация за ряд лет, на которую мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Построенные с помощью методов экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать как конечный этап прогнозирования, ибо полученный показатель следует оценить с помощью экспертов и в случае необходимости скорректировать, если экономические, политические и другие условия в стране (городе) меняются.

Процедура экстраполяции - это чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных математических формул, а неформальный – на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Метод наименьших квадратов основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая тренд, в каждом конкретном случае подбирается в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и реализуется на ЭВМ. К недостаткам метода можно отнести жесткую фиксацию тренда моделью, небольшой период упреждения, сложность подбора уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых компьютерных программ, например Excel.

3.2.2. Методы моделирования

Методы информационного моделирования были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

Патентный метод – это опережающий метод прогнозирования, позволяющий рассчитать момент внедрения в практику изобретений по динамике даты их патентования и даты внедрения.

Для того чтобы построить прогноз данным методом, необходимо рассмотреть и проанализировать следующую информацию:

1) дату патентования изобретения;

2) дату внедрения изобретения в производство или в любую другую деятельность;

3) разрыв во времени между первой и второй датой.

Публикационный метод аналогичен и базируется на оценке взаимосвязи между датой опубликования информации о каком-либо достижении НТП и датой внедрения его на практике.

В основу применения методов информационного моделирования положены следующие два допущения:

1) существует связь между динамикой предоставления научно-технической информации и динамикой внедрения достижения в производство;

2) научно-техническая информация на некоторый интервал времени опережает внедрение достижения в производство.

Основными источниками информации, используемой в опережающих методах прогнозирования, являются:

1) патентная документация (патенты, свидетельства);

2) патентно-ассоциируемая документация (лицензии, коммерческая информация, каталоги, прайсы и т.д.);

3) публикации в периодической печати и издания научно-технической литературы, используемые при публикационном методе.

Ретроспективная обработка названных источников информации позволяет проанализировать динамику патентования и опубликования. В результате анализа исследователи решают две задачи: 1) определяют возможную дату внедрения технического решения в производство; 2) оценивают перспективу различных направлений науки и техники.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты выявляют и изучают взаимосвязь между появлением публикаций о правительственных перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего относятся методы прогнозирования по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер - характер закономерности. В группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода: 1) математической аналогии; 2) исторической аналогии.

Метод математической аналогии основан на установлении аналогии математических описаний различных по природе объектов (например, закона гравитации и торгового тяготения городов). Для математического описания и прогнозирования менее изученного явления (торгового тяготения) используется математическое описание более изученного явления (гравитации).

Метод исторической аналогии – это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует иметь в виду, что этот метод не основан на неизбежности и необходимости полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Применение аналогии в прогнозировании связано со следующими трудностями: часто сложно отличить истинную причину от мнимой, что ведет к ошибкам; для повышения точности прогнозов необходимо обеспечить представительность выборки (наблюдений), достаточно полно отражающей совокупность всех возможных ситуаций, которые могут иметь место в будущем. Прогнозирование по аналогии обычно применяется в сочетании с другими методами (экспертных оценок).

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов относительной важности или весов элементам различных уровней «дерева целей». Построение «дерева целей» заканчивается, когда мы доходим до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева целей»: 1) формулировка генеральной цели прогноза; 2) формулировка перечня подцелей различных уровней; 3) непосредственно построение «дерева целей»; 4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов); 5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза; 6) выбор наиболее оптимальных мероприятий; 7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.

3.3.. Интуитивные методы прогнозирования

3.3.1. Сущность интуитивных методов прогнозирования.

Методы отбора экспертов.

Интуитивные методы прогнозированияприменяются для тех процессов, которые невозможно описать математическими формулами. Использование данных методов дает возможность получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Сущность интуитивных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. Решение проблемы в этом случае базируется на обобщенном мнении экспертов.

Методы экспертных оценок широко применяются на практике и имеют характерные особенности: 1) научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом этапе; 2) применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов.

Организация процедуры экспертной оценки включает несколько этапов: формирование репрезентативной экспертной группы; подготовку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса.

Методы отбора экспертов. В практике прогнозирования нередки случаи, когда количественная информация об объекте либо отсутствует, либо носит ограниченный характер. В этих условиях применение формализованных методов затруднено, им на смену приходят интуитивные методы или экспертные оценки.

Слово «эксперт» - латинского происхождения и означает опытный, сведущий. Интуитивные методы в отличие от формализованных появились очень давно. Один из наиболее распространенных интуитивных методов - метод Дельфи - получил свое название по названию города Дельфы, который прославился своими мудрецами и предсказателями, жившими в нем еще до нашей эры. Формализованные методы разработаны и нашли свое применение лишь в ХХ веке.

На способность эксперта строить прогноз оказывают влияние внутренние и внешние факторы. Внутренние факторы зависят от индивидуальных качеств эксперта, т.е. от его опыта, знаний, интеллекта, способности предвидеть будущее. Внешние факторы- это те, которые в значительной степени не зависят от личности эксперта, а определяются внешними условиями, ограничениями, например, степенью доступа эксперта к информации; правильностью постановки задаваемых вопросов; погрешностью модели опроса.

При отборе экспертов, как правило, необходимо руководствоваться следующими основными критериями:

1)степень компетентности эксперта. При ее оценке следует учитывать должностное положение эксперта, ученое звание, количество опубликованных работ, количество ссылок на эти работы;

2) стаж работ эксперта в области, связанной с объектом прогнозирования;

3) устойчивость взглядов кандидата в эксперты, умение отстаивать свои позиции и преодолевать ранее сложившиеся стереотипы;

4) способность к нелинейному мышлению, к рассмотрению проблемы с разных сторон, с разных позиций.

Из всего разнообразия методов отбора экспертов можно выделить:

а) документальный метод - предусматривает подбор экспертов с учетом их научных знаний, стажа работы, возраста, количества публикаций и ссылок на них, т.е. изучается вся документально подтверждаемая информация о кандидате в эксперты;

б) экспериментальный метод - заключается в проверке эффективности работы эксперта в прошлом;

в) метод самооценки –эксперту предлагается самостоятельно оценить свою компетентность в области объекта прогнозирования;

Прием исключения. Несколько специально подобранных выборщиков (специалистов) составляют предварительный список кандидатов. Организаторы изучают его, выделяя наиболее ценные кандидатуры.

Попарное сравнение кандидатов. Из предварительного списка берется произвольно два кандидата, и при сравнении один из них обязательно исключается.

Метод «приятелей» предполагает отбор экспертов из числа знакомых. Эксперты-выборщики предлагают свои кандидатуры, дальше эти кандидаты предлагают свои кандидатуры - нарастание числа потенциальных кандидатов происходит по принципу «снежного кома».

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок.

3.3.2. Методы индивидуальных экспертных оценок

Методы индивидуальных экспертных оценок базируются на использовании в качестве источника информации мнения одного человека. К данной группе относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания прогнозного сценария.

Метод интервью . Основная особенность данного метода заключается в том, что исследователь (опрашивающий) и эксперт находятся в непосредственном контакте. Необходимая информация извлекается в ходе беседы. Направление беседы задает опрашивающей по заранее составленным вопросам относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Ему принадлежит ведущая роль в проведении беседы. Эксперт выступает в роли источника прогнозной информации.

Есть три основные формы проведения интервью: свободная беседа; интервью по типу вопрос-ответ; интервью в форме перекрестного допроса (последняя форма интервью осуществляется с привлечением нескольких интервьюеров, как правило двух. Они стремятся получить максимум информации по проблеме, одновременно проверяя ее на непротиворечивость).

Достоинство метода интервью заключается в том, что непосредственный контакт эксперта и интервьюера позволяет направить беседу в необходимом направлении. Недостатки метода: 1) влияние на прогнозные оценки субъективных факторов (например, психологическое давление интервьюера на эксперта); 2) не каждый эксперт может делать экспромтом хорошие и грамотные заключения.

«Идеальный» интервьюер должен иметь здоровый вид, быть спокойным и уверенным, внушать доверие, быть искренним, веселым, проявлять интерес к беседе, быть опрятно одетым, ухоженным. Эмпирическим путем установлено, что наиболее подходящие интервьюеры это женщины в возрасте 35-40 лет с высшим образованием и достаточным жизненным опытом.

Метод анкетного опроса . Для получения информации эксперту предлагается для заполнения анкета, содержащая набор вопросов, каждый из которых логически связан с центральной задачей исследования. Анкета заполняется экспертами самостоятельно, поэтому все вопросы должны быть сформулированы предельно ясно и однозначно.

В зависимости от целей исследования при составлении анкет используются вопросы двух видов: открытые и закрытые. В формулировке закрытых вопросов содержатся возможные варианты ответов. На вопросы открытые (свободные) ответы экспертом могут быть даны в любой форме.

Достоинствооткрытых вопросов – возможность обнаружить с помощью эксперта новые, оригинальные варианты решения проблемы, а их недостаткок – трудоемкость анализа ответов, так как возможен широкий диапазон ответов и трудно сформулировать общегрупповое мнение.

Таким образом, использование анкет с вопросами закрытого типа обосновано, когда необходимо получить согласованную позицию экспертов, и нежелательно, когда прогнозируется сложный процесс, у которого может быть несколько вариантов, путей развития.

Анкетирование может быть очным и заочным.Плюсы заочного анкетирования – возможность привлечения экспертов, живущих в разных городах, меньшая нагрузка на организаторов. Минусы - возможное неправильное истолкование вопросов, затяжки с ответами. Минусочного анкетирования - влияние организаторов на эксперта.

Аналитический метод предполагает проведение экспертом логического анализа какой-либо прогнозной ситуации, и его результатом является аналитическая докладная записка. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

Метод написания прогнозного сценария основан на определении логики развития экономического процесса во времени при различных условиях. В сценарии указывается генеральная цель развития объекта прогнозирования, выявляются основные факторы (и положительные, и негативные), влияющие на развитие объекта, формулируются критерии для оценки различных процессов, связанных с развитием объекта прогнозирования. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, т.е. чем больше степень согласованности мнений экспертов об осуществимости событий, развитии процесса.

Таким образом, методы индивидуальных экспертных оценок базируются на возможности максимального использования индивидуальных способностей экспертов и минимизации психологического давления, которое может быть оказано на отдельных работников.

3.3.3. Методы коллективных экспертных оценок

Методы коллективных экспертных оценок включают: метод коллективной генерации идей, метод Дельфи, метод экспертных комиссий и др.

Метод коллективной генерации идей («мозговой атаки», «мозгового штурма») представляет собой способ получения прогнозных оценок в ходе совместного обсуждения как результата коллективного творчества людей. Он включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оценку.

Следует выделить шесть главных правил проведения «мозговой атаки».

2. Время одного выступления ограничено (1-2 минуты).

3. Допустимы многократные выступления одного и того же участника.

4. Приоритет выступления имеет эксперт, развивающий мысль предыдущего высказывающего.

5. Обязательная фиксация всех высказанных идей.

6. Оценка идей, выдвинутых на предыдущих этапах.

Метода «мозговой атаки» реализуется шесть этапов:

1 этап - формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Число участников может быть различным в зависимости от сложности объекта прогнозирования. Опыт показывает, что наиболее продуктивны группы в 10-15 человек. Группа участников может состоять из лиц одного ранга, если участники знают друг друга, и из лиц разного ранга, если участники не знакомы. Специализация участников в области объекта прогнозирования необязательна, даже рекомендуется на первом этапе привлекать специалистов из разных областей знаний, разбирающихся в вопросах объекта прогнозирования.

2 этап - составление проблемной записки. Проблемная записка составляется рабочей группой (организаторами опроса) и содержит два описания: описание самого метода «мозговой атаки», его правил, приемов; описание проблемной ситуации, которое содержит раскрытие причин возникновения проблемы, их анализ, возможные последствия проблемной ситуации, анализ мирового опыта решения проблемы (если он имеется), некоторые статистические показатели, характеризующие объект прогнозирования, раскрытие целей, которые преследуют организаторы опроса.

3 этап – генерация идей или непосредственно опрос экспертов. Этот этап начинается с того, что ведущий раскрывает содержание проблемной записки, концентрирует внимание экспертов на решаемых вопросах, на правилах проведения метода. Активная роль ведущего предполагается только в начале 3 этапа. После подъема активности участников процесс выдвижения идей идет спонтанно. Третий тур по времени должен занимать от 20 минут до 1 часа в зависимости от активности экспертов. Целесообразно записывать все высказывания.

4 этап - систематизация идей, высказанных на третьем этапе. Последовательность: а) составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; б) определяются дублирующие и дополняющие идеи, которые объединяются и формулируются в виде одной комплексной идеи; в) составляется перечень идей по группам. В каждой группе идеи располагаются от более общих к частным. Это делается рабочей группой (организатором опроса).

5 этап - деструирование (разрушение, критика) систематизированных идей. На этом этапе состав экспертов меняется, рекомендуется оставить небольшое число лиц (5-8 человек), наиболее высококвалифицированных в рассматриваемой области. Экспертам сообщаются результаты четвертого этапа и предлагается высказаться с критическими замечаниями по вопросу практической реализации высказанных идей. Наиболее ценными на данном этапе являются контридеи, высказанные вслед за проведенной критикой. Рекомендации по продолжительности пятого тура - не более 1,5 часов. Данный этап продолжается, пока каждая из систематизированных групп идей не подвергнется критике.

6 этап – оценка критических замечаний и составление списка практически приемлемых идей. Рабочая группа отбирает те идеи, которые не подверглись критике на пятом этапе, или наиболее интересные контридеи, которые и закладываются в основу разработки прогноза.

Достоинствами этого метода являются возможность получения результата за короткий промежуток времени и возможность вовлечения в творческий процесс одновременно большого количества экспертов.

Метод Дельфи - один из наиболее распространенных интуитивных методов прогнозирования. Он был разработан в 1963 г. американской корпорацией «Рэнд» и использован впервые для построения прогноза числа изобретений в различных отраслях науки к 2010 г. В России он начал применятся с 70-х годов.

Метод Дельфи позволяет обобщить мнения экспертов и сформулировать единое групповое мнение. Оценка будущего развития получается в форме ответов на вопросы, задаваемые участникам по несколько раз.

Этот метод имеет три особенности: а) анонимность экспертов, т.е. участники не знакомы, а если знакомы, то не знают, что они участники; б) многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; в) использование результатов предыдущего тура.

В результате обработки анкет экспертов организаторами формулируется коллективное мнение. Эта информация сообщается экспертам, их просят переосмыслить свои высказывания и в случае несогласия объяснить причины этого. Данная процедура повторяется 3-4 раза, в результате чего организаторы добиваются сужения диапазона экспертных заключений. Статистическая характеристика группового ответа заключается в том, что организаторы составляют прогноз, содержащий точку зрения большинства экспертов.

Американская практика показала, что организация и процедура проведения прогнозов с помощью МД обходится инициаторам в 50% случаев до 5000 долларов, известны случаи и до 100000 долларов. Общее время реализации процедуры составило в 75% случае от 6 до 8 месяцев.

Этапы (туры) метода Дельфи.

1) определяется коллектив экспертов, им рассылается первый вариант вопросов в специально составленных анкетах;

2) после сбора и получения анкет выделяются те варианты, за которые высказалось большинство. Организаторы оценивают в балльной системе варианты по определенной схеме;

3) все участники получают результаты второго тура, и их просят подумать над вопросом и, если сочтут нужным, поменять свое мнение (выдается анкета другого вида);

4) организаторы собирают анкеты и обрабатывают их. Экспертам вновь выдаются анкеты с тем же вопросом по форме 3-го тура. Задача организаторов - добиться сужения диапазона высказываний экспертов, чтобы четко выделить одно, за которое проголосует большинство. Количество туров может быть 5-6, если оценки экспертов не меняются, то опрос прекращается.

Данный метод имеет следующие недостатки: невозможно учесть влияние, оказываемое организаторами на экспертов при составлении анкет; велики затраты времени и средств.

Метод экспертных комиссий основан на открытой дискуссии по обсуждаемой проблеме для выработки единого мнения экспертов. Дискуссия происходит за круглым столом, рекомендуемое число участников 15-20 человек. Для получения оценки данным методом создается рабочая группа, которая осуществляет назначение экспертов, проведение опроса, обработку материалов, анализ результатов коллективной экспертной оценки.

В процессе работы уточняются основные направления развития объекта, составляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели.

Далее разрабатываются вопросы для экспертов, содержание которых определяется спецификой прогнозируемого объекта. Опрос экспертов и статистическая обработка материалов характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Полученные данные служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Результат представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами для каждого из оцениваемых направлений исследования, и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значения от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т.д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицы, строки которой соответствуют направлениям исследования, а столбцы – порядковым номерам экспертов.

Достоинствометода экспертных комиссий заключается в возможности роста информированности экспертов, так как при обсуждении они обмениваются точками зрения, что благоприятно влияет на точность прогноза. К недостаткам можно отнести следующие факторы: 1) группа экспертов в своих суждениях руководствуется логикой компромисса; 2) отсутствие анонимности может привести к тому, что эксперты присоединят свои голоса к более компетентным, авторитетным лицам при своем отличном мнении и в итоге дискуссия может свестись к полемике авторитетов; 3) существенным фактором при выработке коллективного мнения может стать активность некоторых экспертов, которые не являются наиболее компетентными; 4) в результате отсутствия анонимности некоторые эксперты могут не пожелать изменять свое мнение в результате того, что они его уже высказали публично, хотя большинству удалось их переубедить.

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, могут возникнуть продуктивные идеи.

Контрольные вопросы

3.1. Дайте определение понятиям «метод прогнозирования», «методика прогнозирования», «прием прогнозирования», «формализованный прогноз», «поисковый прогноз».

3.2. Перечислите признаки классификации методов прогнозирования.

3.3. В каких случаях применяются интуитивные методы прогнозирования?

3.4. К каким методам прогнозирования относятся методы экстраполяции?

3.5. Какие методы относится к методам экстраполяции?

3.6. Какие методы входят в состав интуитивных методов прогнозирования?

3.7. К какой группе методов относится метод Дельфи?

3.8. Выделите три основных признака классификации методов прогнозирования?

3.9. Дайте определение следующим понятиям: «экстраполяция», «тренд», «период упреждения», «база прогноза», «доверительный интервал прогноза», «патентный метод»

3.10. Раскройте сущность метода скользящей средней

3.11. Выделите достоинства и недостатки метода экспоненциального сглаживания

3.12. Что лежит в основе метода наименьших квадратов?

3.13. В чем заключаются достоинства методов экстраполяции?

3.14. Какое допущение предполагают методы экстраполяции?

3.15. На чем базируется публикационный метод прогнозирования?

3.16. Что является источником информации опережающих методов прогноза?

3.17. В каких случаях приемлемы методы прогнозирования по аналогии?

3.18. На чем основан метод математической аналогии?

3.19. В какую группу методов входит метод исторической аналогии?

3.20. Для прогнозирования каких объектов используется метод «дерево целей»?

3.21.Для каких процессов применяются интуитивные методы прогнозирования?

3.22.Перечислите внешние факторы, влияющие на способность эксперта прогнозировать?

3.23. Какие методы используются для отбора экспертов?

3.24. На чем основаны методы индивидуальных экспертных?

3.25. Перечислите достоинства и недостатки метода интервью.

3.26. В чем заключается сущность аналитический метод прогнозирования?

3.27. К каким методам относится метод коллективной генерации идей?

3.28. Перечислите шесть главных правил проведения метода «мозговой атаки».

3.29. Кто входит в состав рабочей группы в методе «мозговой атаки»?

3.30. Сформулируйте особенности метода Дельфи?

3.31. Выделите основные критерии отбора эксперта.

3.32. Раскройте сущность метода экспертных комиссий.

3.33. Перечислите достоинства и недостатки метода экспертных комиссий и метода Дельфи.

4. Прогнозирование темпов экономического

роста и макроэкономических показателей

Данная глава посвящена вопросам прогнозирования темпов, качества экономического роста и макроэкономических показателей. Дается понятие экономического роста, рассматривается как объекты прогнозирования экономический рост, макроэкономические цели, макроэкономические показатели и макроэкономические счета. Формулируются макроэкономические цели и система макроэкономических показателей. Раскрывается сущность основных методов, используемых для прогнозирования макроэкономических показателей и экономического роста приводятся формулы.

Ключевые понятия: экономический рост, сбалансированный экономический рост, годовые и среднегодовые темпы роста и прироста, валовой национальный продукт (ВНП), валовой внутренний продукт (ВВП), чистый национальный продукт (ЧНП), национальный доход (НД), конечная продукция, номинальный ВНП, реальный ВНП, дефлятор ВНП, потенциальный ВНП, лаг ВНП, система национальных счетов, методы экстраполяции, экономико-математические модели, факторные модели, метод дефляции, производственный метод, распределительный метод, метод конечного использования ВВП.

4.1. Экономический рост как объект прогнозирования

Под экономическим ростом понимается увеличение производственных ресурсов, расширение масштабов производства, увеличение национального дохода, выпуска продукции и ее потоков, идущих как на текущее непроизводственное потребление, так и на пополнение производственных и непроизводственных ресурсов.

Экономический рост – это результатк которому стремится развитие общественного производства в любой стране. Конечной целью экономического роста является увеличение потребления и благосостояния людей.

Сбалансированный экономический рост – подразумевает оптимальное соотношение между производственным потенциалом страны и степенью удовлетворения общественных потребностей. При рыночной системе сбалансированность достигается опосредованно с помощью таких экономических рычагов как цена, налоги, финансы или товарно-денежные отношения.

Экономический рост может быть различным. Для характеристики его изменения используется динамика общественного производства, показателем которой являются темпы роста и прироста .

В практике экономического прогнозирования различают и используют годовые и среднегодовые темпы роста и прироста .

Годовые темпы роста рассчитываются как отношение показателей, характеризующего экономический рост за два определенных года:

где – годовой темп роста, %;

И – уровни показателя в прогнозируемом и базисном периодах.

Годовые темпы прироста () могут быть определены как разница между темпами роста и 100 %:

Среднегодовые темпы роста (прироста) рассчитываются исходя из темпов роста (прироста) показателя по годам прогнозируемого периода.

Темпы и качество экономического роста зависят от потенциала национальной экономики и эффективности его использования, а также от внешнеэкономических и внешнеполитических факторов.

4.2. Макроэкономические цели, макроэкономические показатели и макроэкономические счета как объекты прогнозирования

Для эффективного управления экономикой необходимо ориентироваться на макроэкономические цели.

Согласно экономической теории, к основным макроэкономическим целям относятся: стабильный рост национального объема производства; стабильный уровень цен; высокий уровень занятости; поддержание равновесного внешнеторгового баланса. Эти цели взаимосвязаны и взаимозависимы.

Существует две основных методики измерения национального объема производства: первая базируется на марксисткой теории расширенного воспроизводства, вторая – принятая ООН, именуемая как система национальных счетов (СНС). В настоящее время осуществляет переход всех государств к единой методике ООН.

Макроэкономические показатели . Система макроэкономических показателей включает показатели, характеризующие производство, занятость, средний уровень цен и заработной платы, внешнеторговые потоки, налоговые поступления и государственные расходы, денежную массу и др. макроэкономические показатели. Они служат для предсказания развития экономики, выявления тенденций, причин их изменения и выработки экономической политики для достижения намеченных целей. Центральное место в системе макроэкономических показателей отводится показателям, характеризующим развитие производства продукции и услуг.

В систему макроэкономических показателей, применяемую в нашей стране входят: совокупный общественный продукт (СОП), валовой национальный продукт (ВНП), валовой внутренний продукт (ВВП), номинальный ВНП (ВВП), реальный ВНП (ВВП), потенциальный ВНП (разрыв между потенциальным и реальным ВНП называется лагом ВНП), чистый национальный продукт (ЧНП), национальный доход (НД), конечный продукт.

Расчеты макроэкономических показателей на прогнозируемый период должны осуществляться в увязке с системой национальных счетов. Знание сущности счетов необходимо для установления взаимосвязи макроэкономических показателей и формирования общеэкономических и межотраслевых пропорций.

Макроэкономические счета . В системе национальных счетов (СНС) различают рыночное производство товаров и услуг, предназначенных для реализации с целью получения прибыли, нерыночное производство товаров и услуг, производимых для собственного потребления (крестьянскими и личными подсобными хозяйствами), а также производство товаров и услуг, предоставляемых бесплатно или по ценам, не имеющим экономического значения , другим институциональным единицам, включая коллективные услуги, финансируемые из государственного бюджета (государственное управление, оборона и т.д.).

В СНС выделяют четыре основных счета : 1. Счет внутреннего продукта, характеризующий производство; 2. Счет доходов; 3. Счет операций с капиталом (счет накопления); 4. Платежный баланс – счет операций по взаимодействию с внешним миром. По каждому из этих четырех счетов возможны детализации.

4.3. Методы прогнозирования макроэкономических

показателей и экономического роста

Поскольку в настоящее время СОП и НД, рассчитываемые по прежней методологии, теряют свою значимость, ограничимся рассмотрением методов прогнозирования объемов и темпов изменения ВНП (ВВП) – индикатора экономики в условиях рыночных отношений.

В зарубежной практике прогнозирование ВНП (ВВП) осуществляется различными методами. Широко используются методы: экстраполяции; экономико-математические модели; методы дефляции; производственный, распределительный методы и метод конечного использования ВВП. Указанные методы получают распространение в странах СНГ, в том числе в России. Рассмотрим основные положения указанных методов.

Методы экстраполяции предполагают исследование возможных тенденций изменения рядов динамики макроэкономических показателей (ВВП и др.) с помощью различных временных функций (трендовых моделей). При сохранении условий экономического развития в будущем временные функции могут быть экстраполированы и тем самым найдены прогнозные оценки динамики производства и отдельных факторов.

Зависимость может быть линейной и нелинейной (f(t) = a + bt - линейная; - степенная; - гиперболическая; - показательная и др.; a и b – параметры функций). Следует помнить, что линейная зависимость обычно не рассматривается как очень «глубокая» для целей прогнозирования.

Экономико-математические модели. Факторные модели экономического роста. Моделирование экономического роста выполняет различные практические функции – аналитические, прогнозные, программные. Модели экономического роста используются как теоретические аналоги прошлого и вероятного будущего развития.

В результате моделирования осуществляется поиск такой комбинации факторов экономического роста, которая позволит максимально сконцентрировать имеющиеся ресурсы и обеспечить наиболее высокий экономический рост.

Суть факторных моделей экономического роста состоит установлении количественных связей между объемом и динамикой производства ВВП и объемом и динамикой производственных ресурсов. В случае, когда в анализ и прогноз включен один вид производственных ресурсов (например, только основные производственные фонды, или только затраты труда), то результатом будет являться построение однофакторной модели, в случае рассмотрения нескольких видов производственных ресурсов – многофакторные модели.

Рассмотрим простейшие факторные модели, а затем перейдем к более сложным.

Простейшая однофакторная модель имеет вид:

Y = f (x),

где Y – физический объем конечного продукта;

x – физический объем конкретного типа производственных ресурсов.

Первичной формой взаимосвязи между Y и х является:

где a – эффективность фактора, неизменная для каждого времени t .

В приведенной функции предполагается, что эффективность a стабильна и равна среднему показателю. Если рассматривать уравнение (1) в динамике, то оно примет вид:

т.е. эффективность фактора меняется от периода к периоду. Причем уравнение (2) показывает, что повышение темпа прироста фактора на один пункт дает на один пункт ускорение темпа прироста самого производства конечного продукта.

Но такое допущение не всегда соответствует действительности. Поэтому уравнение (2) может быть модифицировано в функцию:

в результате получим, что увеличение фактора в «n» раз дает увеличение (объема выпуска) в раз.

Если a > 1, то эффективность фактора возрастает; если a < 1 – эффективность фактора уменьшается.

Однофакторные модели экономического роста основаны на предположении, что физический объем ВНП (ВВП) и его динамика определяются объемом и динамикой какого-то одного фактора производства. Тем самым совокупный результат взаимодействия различных факторов «приписывается» лишь одному фактору. Недостаток такого подхода очевиден, хотя во многих случаях однофакторные модели дают хорошие результаты при сравнительно небольших затратах времени и средств.

Наиболее приемлемой для прогнозирования макроэкономических показателей является двухфакторная модель в форме производственной функции:

Отражает влияние не идентифицированных, т.е. не учтенных в модели факторов и меняющихся условий производства.

Метод дефляции. Дефилирование осуществляется через индексы цен и структуру производства. В частности при расчете прогнозного показателя ВВП используются индексы потребительских цен, оптовых (отпускных) цен, цен экспорта, импорта и прогнозируемые объемы производства. Сущность методики заключается в следующем. Расчет производится по этапам. Вначале рассматривается реальный ВВП. Все отрасли экономики подразделяются на две группы: сельское хозяйство и несельскохозяйственные отрасли. Такое деление связано с сезонностью сельскохозяйственного производства и существенными колебаниями производства по кварталам. Определяются темпы изменения объема производства по сельскому хозяйству и прочим отраслям по кварталам. При этом используются прогнозные расчеты отраслевых министерств и ведомств. Учитывая соотношение между сельскохозяйственными и несельскохозяйственными отраслями, темпы изменения объема производства по кварталам находят годовые темпы изменения объема производства. После этого производится расчет реального ВВП на прогнозируемый период по формуле:

где - прогнозируемый индекс цен; - прогнозируемое количество продукции i в период t+1 ; - цены продукции i соответственно в t+1 и t годах.

Сущность производственного, распределительного методов и метода конечного использования ВВП сводится к следующему.

Производственный метод. ВВП определяется как сумма добавленной стоимости путем вычета из прогнозируемого валового выпуска промежуточного потребления.

Валовой выпуск представляет собой стоимость произведенных товаров и услуг. В его состав включается производство промышленной и сельскохозяйственной продукции в стоимостном выражении, перевозка грузов, стоимость строительно-монтажных работ, производство других отраслей. В объем услуг включаются услуги оптовой торговли, материально-технического снабжения и заготовок, услуги связи, здравоохранения, культуры, науки, общественных организаций, органов государственного управления, обороны, услуги финансовых учреждений (банков, страховых компаний), пенсионное обеспечение, услуги различных организаций по обслуживанию предприятий и организаций, т.е. в валовой выпуск включается вся сумма произведенной продукции и услуг в стране.

В состав промежуточного потребления входят: используемая в производственном процессе продукция и материальные услуги (покупные и собственного производства); оплата нематериальных услуг; дополнительные расходы (командировочные расходы, спецодежда, спецпитание и т.д.); покупка продуктов питания и напитков гостиницами, ресторанами, кафе, медицинскими и учебными заведениями; расходы на текущий ремонт; питание и обслуживание военнослужащих; расходы на покупку военной техники. В состав промежуточного потребления включается оплата услуг финансовых посредников.

Распределительный метод. ВВП исчисляется как сумма доходов всех предприятий, учреждений и населения, занятых производством материальных благ и оказанием услуг: сумма первичных доходов (заработная плата, прибыль и другие доходы), перераспределенных доходов (проценты по вкладам, доходы от облигаций, дивиденды, поступления по социальному страхованию и др.) и амортизационные отчисления основных производственных и непроизводственных фондов.

Метод конечного использования ВВП. На прогнозируемый период ВВП рассчитывается по элементам использования: конечное потребление, валовое накопление и экспортно-импортное сальдо (разница между экспортом и импортом). Расчеты базируются на основополагающем уравнении Кейнса:

Y = C + G + I + (Е – М).

Конечное потребление (C + G) представляет собой сумму расходов на конечное потребление домашних хозяйств, органов государственного управления и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства. Расходы на конечное потребление домашних хозяйств включают: покупка товаров в государственном и кооперативном секторах, на колхозном рынке, у частных лиц и лиц, занятых индивидуальной трудовой деятельностью; покупка рыночных потребительских услуг; квартирную плату и оплату коммунальных услуг; оплату бытовых услуг; покупку путевок в санаторий, дома отдыха, пансионаты: платежи за услуги платных медицинских учреждений, расходы на приобретение билетов в кино, театры, зоопарки; оплату услуг транспорта и связи; оплату финансовых и юридических услуг; плату за обучение на курсах, занятия в кружках; торговую наценку на товары, приобретенные через комиссионные магазины; стоимость продуктов, произведенных домашними хозяйствами для собственного потребления.

Расходы на конечное потребление государственных учреждений и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства, включают стоимость индивидуальных услуг, оказанных бесплатно этими учреждениями частным лицам (охрана здоровья, социальное обеспечение, физкультура и спорт, просвещение, культура и искусство) и обществу в целом (наука, управление, оборона).

Валовое накопление (I) включает накопление основного капитала и изменение запасов материальных оборотных средств. Валовое накопление основного капитала представляет собой увеличение средств, вложенных хозяйственной единицей в продукцию и объекты длительного пользования со сроком службы более одного года, включая стоимость относящихся к ним услуг (основные фонды, затраты на геологоразведочные и буровые работы, капитальные работы по улучшению земель, незавершенное производство, капитальный ремонт). Запасы материальных средств охватывают все товары, которые имеются в данное время у хозяйственных единиц, не включенные в валовое накопление основных фондов: запасы промышленных продуктов (сырье, материалы, полуфабрикаты, топливо, готовая продукция); запасы сельскохозяйственной продукции из собранного урожая; скот на откорме; запасы государственных материальных резервов.

Контрольные вопросы

4.1.С помощью каких методов осуществляется прогнозирование макроэкономических показателей?

4.2. В чем состоит суть факторных моделей экономического роста?

4.3. Что лежит в основе метода дефляции?

4.4. При прогнозировании какого макроэкономического показателя применяется производственный метод?

4.5. Что входит в состав промежуточного потребления?

5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Данная глава рассматривает особенности прогнозирования демографического развития. Прежде всего, акцентируется внимание на определении объектов демографического прогнозирования и его информационной базе, формулировании основных задач прогнозирования демографического развития. Особое внимание уделяется процессу разработки демографических прогнозов, который разделен на стадии. Раскрыты методы, используемые при построении демографических прогнозов.

Ключевые слова: демографический прогноз, объект демографических прогнозов, перспективное исчисление, проекция населения, миграция, уравнений экспоненциальной кривой, коэффициент естественного прироста, объективные факторы, прогнозирование миграционных процессов, моделирование миграционных процессов, метод передвижки возрастов, метод когорт, коэффициент дожития, коэффициент рождаемости.

Введение

Разработка управленческого решения – один из наиболее важных управленческих процессов. От его эффективности в значительной степени зависит успех всей организации. Профессиональный менеджер должен владеть технологиями выработки, принятия, реализации управленческих решений, без которых эффективное управление организацией в сложной экономической обстановке практически невозможно. Одной из важнейших частей разработки управленческого решения является прогнозирование.

Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстраполяцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно разных процессов, явлений, реакций, операций. Определённую нишу прогнозирование занимает и в военных дисциплинах.

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента.

Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их общее число, необходимо выбрать самый оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

Цель данной работы – раскрыть сущность методов прогнозирования, рассказать об их содержании, назначении, показать принципы, указать на достоинства и недостатки данных методов прогнозирования.

1. Задачи и принципы методов прогнозирования

Прогнозированием называется процесс разработки прогнозов. Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования.

«В классическом менеджменте считается, что 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 тому подобное) 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». 1

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. В отличие от прогноза план содержит однозначно срок существования события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления.

Прогнозирование носит итеративный характер, что означает одновременное исследование и прогнозирование объекта на любой стадии подготовки управленческого решения.

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, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах полезного эффекта;

выбор показателей, оказывающих существенное влияние 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;

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.

Основными принципами организации работ по прогнозированию являются:

адресность (состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия-изготовителя объекта);

сбалансированность;

параллельность (используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза);

непрерывность (состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне после выполнения прогноза и внесения необходимых коррективов в прогноз по мере необходимости);

прямоточность (предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути);

адекватность (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);

управляемость (необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления);

альтернативность (связана с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию);

адаптивность (заключается в изучении и максимальном использовании факторов внешней и внутренней среды объекта как системы, в приспособлении методов и параметров прогнозирования к этим факторам, к конкретной ситуации);

системность (требует взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона);

комплексность;

вариантность;

автоматичность (является одним из основных для сокращения времени и затрат труда на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования);

оптимальность.

2. Классификация методов прогнозирования

В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования (свыше 150). «Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, его точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др.» 2

В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. На рис. 1 представлен один из вариантов классификации методов прогнозирования, основанной на индуктивном и дедуктивном подходах.

Из рис.1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности:

простые методы;

комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

фактографические методы;

экспертные методы;

комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

статистических (параметрических) методов;

опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

по количеству привлеченных экспертов;

по наличию аналитической обработки данных экспертизы (таблица « Классификация экспертных методов прогнозирования»).

Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
	без аналитической обработки		с аналитической обработкой
Индивидуальная	Интервью		Экспертные	Генерация идей	Построение сценария		Метод “дерева целей”	Матричный метод	Морфоло-гический анализ
Коллективная		Метод “мозгового штурма”				Метод коллективных экспертных оценок				Метод “Дельфи”

3. Практическое применение методов прогнозирования

Исходя из разнообразия методов прогнозирования довольно сложно выбрать действительно подходящий для какой-то конкретной ситуации. Для этого стоит рассмотреть подробнее некоторые из наиболее распространенных методов, их особенности и область применения.

3.1.Нормативный метод - применяется для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения до 10 - 15 лет.

Одной из функций стратегического менеджмента является разработка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей товаров, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нормативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево показателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогнозируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения. Для прогнозирования перечисленных показателей может применяться любой из методов.

Вместе с тем фирмы, ориентирующие свою деятельность на воспроизводство конкурентоспособных на внешнем рынке товаров, не всегда имеют аналог-ориентир. Эти фирмы чаще всего являются пионерами в данной области. Поэтому для прогнозирования нормативов конкурентоспособности будущих товаров фирмы-эксплеренты применяют экспертные (при наличии экспертной группы) и нормативные методы прогнозирования (при отсутствии экспертной группы, но наличии профессионала в данной области и необходимой информации). Остальные методы являются вспомогательными.

Основным методом, использующимся в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.

Обычно используются двумерные и трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, её качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.

В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение - ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.

В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе - ресурсам, третье - времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий. Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования по рекомендациям Стэнфордского института может выглядеть примерно так.

Стадия исследований и разработок:

Заказчик
Открытие
Воплотить
Разработать

В частности, трехмерная вертикальная матрица решений под названием «Общая схема разработки системы национальной космической программы» была разработана в компании «North American Aviation».

Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций такие, как:

линейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;

динамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;

целочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.

В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения деревьев целей, методы типа Паттерн и др.

В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели.

3.2.Экспериментальный метод - применяется для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения до 10-15 лет.

Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организационно-технологической подготовки производства. Для экспериментальных установок, испытательных полигонов, опытно-промышленных партий товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслуживание или ремонт товара, нормативы потерь, нормативы показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега конкретной марки автомобиля в типовых условиях, норматив расхода электроэнергии на час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения

Экспериментальный метод прогнозирования дорогой, так как требует строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных установок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимо провести тщательное технико-экономическое обоснование, обеспечить высокий уровень организации работ.

3.3.Статистический (параметрический) метод - применяется для составления среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования до 10 лет.

На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов. А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования. В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат - с другой.

Прежде чем приступить к анализу статистических методов прогнозирования, рассмотрим некоторые общие понятия и определения, относящиеся к корреляционным 3 и регрессионным моделям. Две случайные величины являются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой.

Применение корреляционного анализа предполагает выполнение следующих предпосылок:

а) Случайные величины могут рассматриваться как выборка из двумерной генеральной совокупности с нормальным законом распределения.

б) Ожидаемая величина погрешности равна нулю.

в) Отдельные наблюдения стохастически 4 независимы, т. е. значение данного наблюдения не должно зависеть от значения предыдущего и последующего наблюдений.

г) Ковариация 5 между ошибкой, связанной с одним значением зависимой переменной, и ошибкой, связанной с любым другим значением, равна нулю.

д) Дисперсия 6 ошибки, связанная с одним значением, равна дисперсии ошибки, связанной с любым другим значением.

е) Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна нулю.

ж) Непосредственная применимость этого метода ограничивается случаями, когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметров. Это, однако, не означает, что само уравнение кривой относительно переменных должно быть линейным. Если эмпирические 7 уравнения наблюдений не являются линейными, то во многих случаях оказывается возможным привести их к линейной форме и уже после этого применять метод наименьших квадратов.

з) Наблюдения независимых переменных производятся без погрешности.

Перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнение этих предпосылок.

Связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей - регрессионным анализом. Применение регрессионного анализа предполагает обязательное выполнение предпосылок (б-г) корреляционного анализа. Только при выполнении приведенных предпосылок оценки коэффициентов корреляции и регрессии, получаемые с помощью способа наименьших квадратов, будут несмещенными и иметь минимальную дисперсию.

Регрессионный анализ тесно связан с корреляционным. При выполнении предпосылок корреляционного анализа выполняются предпосылки регрессионного анализа. В то же время регрессионный анализ предъявляет менее жесткие требования к исходной информации. Так, например, проведение регрессионного анализа возможно даже в случае отличия распределения случайной величины от нормального, как это часто бывает для технико-экономических величин. В качестве зависимой переменной в регрессионном анализе используется случайная переменная, а в качестве независимой - неслучайная переменная.

По степени комплексности статистические исследования можно разделить на двумерные и многомерные. Первые касаются рассмотрения парных взаимосвязей между переменными (парные корреляции и регрессии) и направлены в прогнозных исследованиях на решение таких задач, как установление количественной меры тесноты связи между двумя случайными величинами, установление близости этой связи к линейной, оценки достоверности и точности прогнозов, полученных экстраполяцией регрессионной зависимости. Многомерные методы статистического анализа направлены в основном на решение задачи системного анализа многомерных стохастических объектов прогнозирования. Целью такого анализа является, как правило, выяснение внутренних взаимосвязей между переменными комплекса, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик, описывающих объект с достаточной степенью точности. Одной из основных задач здесь является сокращение размерности описания объекта прогнозирования.

Таким образом, статистические методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза. Как правило, после их применения используется один из методов экстраполяции или интерполяции для получения непосредственно прогнозного результата.

Метод экстраполяции - применяется когда оцениваются отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования до 5 лет.

На практике на ранних стадиях разработки объекта часто ограничено число известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования - методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих - регулярной и случайной:

y (x ) = f (a , x ) + n (x )

Считается, что регулярная составляющая f(a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев - времени), описываемую конечномерным вектором параметров a , которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом 8 , уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.

Случайная составляющая n(х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как на выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

Предварительная обработка исходного числового ряда направлена на решение следующих задач (всех или части из них): снизить влияние случайной составляющей в исходном числовом ряду, т. е. приблизить его к тренду; представить информацию, содержащуюся в числовом ряду, в таком виде, чтобы существенно снизить трудность математического описания тренда. Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда.

Процедура сглаживания направлена на минимизацию случайных отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой предполагаемого тренда процесса. Наиболее распространен способ осреднения уровня по некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемещается вдоль ряда точек, в связи с чем обычно называется скользящая средняя. В самом простом варианте сглаживающая функция линейна и сглаживающая группа состоит из предыдущей и последующей точек, в более сложных - функция нелинейна и использует группу произвольного числа точек.

Сглаживание производится с помощью многочленов, приближающих по методу наименьших квадратов группы опытных точек. Наилучшее сглаживание получается для средних точек группы, поэтому желательно выбирать нечетное количество точек в сглаживаемой группе.

Сглаживание даже в простом линейном варианте является во многих случаях весьма эффективным средством выявления тренда при наложении на эмпирический числовой ряд случайных помех и ошибок измерения. Для рядов со значительной амплитудой помехи имеется возможность проводить многократное сглаживание исходного числового ряда. Число последовательных циклов сглаживания должно выбираться в зависимости от вида исходного ряда, от степени предполагаемой его зашумленности помехой, от цели, которую преследует сглаживание. Надо иметь при этом в виду, что эффективность этой процедуры быстро уменьшается (в большинстве случаев), так что целесообразно повторять ее от одного до трех раз.

Линейное сглаживание является достаточно грубой процедурой, выявляющей общий приблизительный вид тренда. Для более точного определения формы сглаженной кривой может применяться операция нелинейного сглаживания или взвешенные скользящие средние. В этом случае ординатам точек, входящих в скользящую группу, приписываются различные веса в зависимости от их расстояния от середины интервала сглаживания.

Если сглаживание направлено на первичную обработку числового ряда для исключения случайных колебаний и выявления тренда, то выравнивание служит целям более удобного представления исходного ряда, оставляя прежними его значения.

Наиболее общими приемами выравнивания являются логарифмирование и замена переменных.

В случае если эмпирическая формула предполагается содержащей три параметра либо известно, что функция трехпараметрическая, иногда удается путем некоторых преобразований исключить один из параметров, а оставшиеся два привести к одной из формул выравнивания.

Можно рассматривать выравнивание не только как метод представления исходных данных, но и как метод непосредственного приближенного определения параметров функции, аппроксимирующей 9 исходный числовой ряд. Зачастую именно так и используется этот метод в некоторых экстраполяционных прогнозах. Отметим, что возможность непосредственного его использования для определения параметров аппроксимирующей функции определяется главным образом видом исходного числового ряда и степенью наших знаний, нашей уверенности относительно вида функции, описывающей исследуемый процесс.

В том случае, если вид функции нам неизвестен, выравнивание следует рассматривать как предварительную процедуру, в процессе которой путем применения различных формул и приемов выясняется наиболее подходящий вид функции, описывающей эмпирический ряд.

Одной из разновидностей метода выравнивания является исследование эмпирического ряда с целью выяснения некоторых свойств функции, описывающей его. При этом не обязательно преобразования приводят к линейным формам. Однако результаты их подготавливают и облегчают процесс выбора аппроксимирующей функции в задачах прогностической экстраполяции. В простейшем случае предлагается использовать следующие три типа дифференциальных функций роста:

1) первая производная, или абсолютная дифференциальная 10 функция роста;

2) относительный дифференциальный коэффициент, или логарифмическая производная;

3) эластичность функции.

3.4.Индексный метод - применяется при прогнозировании полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования до 5 лет.

Следует отметить, что индексный метод вообще очень широко применяется в прогнозировании социально-экономических явлений и, в частности, деятельности предприятий – для составления прогнозов как объемных, так и качественных показателей (в т.ч. изменения цен, производительности труда, издержек производства и обращения, прибыли и др.).

Этот метод прогнозирования основан на приведении значений показателей объекта в настоящем к будущему моменту при помощи индексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий по сравнению с настоящими условиями. Математически индексный метод прогнозирования выражается в следующей форме:

П б = П н J 1 …J n

где П б - показатель на прогнозируемый период; П н - показатель на текущий момент; J 1 , J 2 … J n - индексы изменения экономических, организационно-технических и других условий применения объекта (протекания процесса) в прогнозируемом периоде по сравнению с текущим моментом.

3.5.Экспертный метод - применяется при проведении прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько различных методов экспертной оценки развития объекта в будущем.

Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании научно-технического прогресса применяются в следующих случаях:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);

б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозов человеко-машинной системы в космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);

г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.

Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов - это узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельства, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.

«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.

Важно установить не абсолютную степень надежности экспертной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста, а также корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса тех гипотез, которыми оперирует эксперт. В общем, нужно определить, что такое эксперт. Перечислим некоторые требования, которым должен удовлетворять эксперт:

1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны;

2) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта;

3) эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний;

4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.

Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида - как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.

Организация форм работы эксперта может быть программированной или непрограммированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме).

Программирование формы работы эксперта предполагает:

построение граф-модели объекта на базе ретроспективного анализа; определение структуры таблиц экспертных оценок (ТЭО) или программы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы; определение типа и формы вопросов в ТЭО или в интервью;

определение типа шкалы для вопросов в ТЭО; учет психологических особенностей экспертизы при определении последовательности вопросов в ТЭО; учет верифицирующих вопросов; разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта.

Организация стимуляции работы эксперта состоит в разработке:

эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспертной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета и авторства, а также неразглашения всех научно-технических идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы;

форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т. п.).

Исходя из полученной в результате анализа модели объекта прогнозирования, определяются научные и технические направления, по которым необходимо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фундаментальных, прикладных наук или к стыковым научным направлениям.

При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем. На основе анализа литературы по прогнозируемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных их коллег-ученых. Из полученного списка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассылаются письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавит новых фамилий к списку экспертов, т. е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов.

Определение специфики процедур для методов класса ПЭО (персональных экспертных оценок) осуществляется на основе анализа требований к экспертам и их оценкам, вытекающим из сущности методов:

а) аналитические записки предъявляют требования структуризации экспериментируемой проблемы, экспликации и ранжирования целей, анализа альтернативных путей достижения цели, оценки затрат на каждую альтернативу и рекомендаций по наиболее эффективным способам решения проблем;

б) парные сравнения, нормирование и ранжирование требуют однородности оцениваемых признаков, наличия логически обоснованных критериев и эталонов, наличие однозначно определенных процедур оперирования с критериями, эталонами и признаками;

в) интервью предъявляют специфические требования как к эксперту, так и к интервьюеру;

г) морфологическая структуризация требует четкого определения функциональных характеристик объекта или проблемы, которые необходимо улучшить, классификации научных принципов, на основе которых возможно улучшение характеристики; анализа всевозможных комбинаций этих принципов и отсева заведомо абсурдных; оценки комбинаций по степени осуществимости и затрат на их реализацию; сравнения комбинаций по комплексному критерию «затраты - эффективность - время».

Основная задача, стоящая перед специалистами по анализу и проектированию больших систем, в общем случае, как правило, заключается в нахождении наиболее оптимальных способов создания более эффективных систем - либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность решения этой задачи состоит, прежде всего в том, что здесь обычно нет возможности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как правило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие оптимизации (экстремализации) в математическом смысле. Это связано не только со сложностью описания функционирования больших систем, но и с такими принципиальными видами, как, например, специфика целей, для достижения которых предназначена система. Во-первых, перед системой может стоять не одна цель, а набор их, что сразу же приводит к задаче векторной оптимизации. Во-вторых, набор целей, поставленных перед системой, может содержать в своем составе чисто качественные цели, не подлежащие практически реализующимся количественным измерениям. Это приводит, с одной стороны, к проблеме оценки степени достижения качественной цели и, с другой - к проблеме соизмерения важности качественных и количественных целей и степени их достижения.

Аналогичная ситуация возникает и при оценке последствий предполагаемого способа достижения поставленной цели. Укажем для примера, что эти последствия могут одновременно носить экономический, политический, социальный или какой-либо другой характер.

В этих условиях решение системной задачи находится посредством эвристических приемов, использующих весьма сложный математический аппарат, и заключается в выдаче обоснованных рекомендаций, достаточных для выработки решения.

Метод эвристического прогнозирования - метод получения специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.

Метод эвристического прогнозирования сходен с дельфийской техникой, коллективной генерацией идей и методом коллективной экспертной оценки в том смысле, что одним из элементов его является сбор и обработка суждений экспертов, высказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирования, а также в связи с использованием экспертами специфических приемов, приводящих к правдоподобным умозаключениям.

Назначение метода эвристического прогнозирования - выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов.

Область применения эвристического прогнозирования - научно-технические объекты и проблемы, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается формализации, т. е. для которых трудно разрабатывать адекватную модель.

В основе метода лежат три теоретических допущения:

1) существования у эксперта психологической установки на будущее, сфомулированной на основе профессионального опыта и интуиции и возможности ее проявления;

2) тождественности процесса эвристического прогнозирования и процесса решения научной проблемы с однотипностью получаемого знания в форме эвристических правдоподобных умозаключений, требующих верификации 11 ;

3) возможности адекватного отображения тенденции развития объекта прогнозирования в виде системы прогнозных моделей, синтезируемых из прогнозных экспертных оценок.

Эти допущения реализуются в методе эвристического прогнозирования путем системы приемов работы с экспертами, способами оценок и синтеза прогнозных моделей.

В качестве исходных документов при работе по методу эвристического прогнозирования выступают:

описание метода;

инструкции по формулированию вопросов;

инструкции по составлению анкет и таблиц экспертных оценок;

порядок работы с экспертами;

набор эвристических приемов для экспертов;

инструкция для экспертов по заполнению анкет и таблиц;

инструкция по обработке на ЭВМ экспертных анкет и таблиц;

алгоритмы и программы для обработки данных на ЭВМ;

заполненные экспертами анкеты и таблицы;

инструкция по оценке компетентности экспертов;

инструкция по синтезу прогнозных моделей;

набор способов верификации прогнозов.

Наличие полностью сформулированного информационного массива дает полное основание для качественной работы с методом эвристического прогнозирования.

Информационным массивом для разработки прогнозов методом эвристического прогнозирования является набор заполненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень строго сформулированных вопросов. К вопросам в анкетах предъявляются следующие требования:

1) они должны быть сформулированы в общепринятых терминах;

2) формулировка должна исключать всякую смысловую неоднозначность;

3) все вопросы должны логически соответствовать структуре объекта прогноза;

4) они должны быть отнесены к одному из трех перечисленных ниже видов.

В зависимости от вида вопроса применяется определенная процедура его формулирования и составления анкет.

К первому виду относятся вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку:

вопросы относительно времени свершения событий;

вопросы относительно количественного значения прогнозируемого параметра;

вопросы относительно вероятности осуществления события;

вопросы по оценке относительного влияния факторов друг на друга в некоторой шкале.

Для данного типа вопроса применяется самая простая процедура составления анкет. В этом случае сам прогнозист, знающий объект прогноза, формулирует перечень значений оцениваемых параметров, вероятностей и временных отрезков. При определении шкалы значений количественных параметров (время, характеристика и пр.) целесообразно пользоваться неравномерной шкалой. Конкретное значение неравномерности определяется характером зависимости ошибки прогноза от времени упреждения.

Ко второму виду относятся содержательные вопросы, требующие свернутого ответа не в количественной форме. Вопросы, требующие ответа в свернутой форме, могут быть трех типов: дизъюнктивные; конъюнктивные; импликативные.

Вопросы, требующие содержательного ответа в свернутой форме, характеризуются наиболее сложной процедурой их формирования в анкету. Анкета в окончательном виде получается в результате трехэтапной итерации 12 . На первом этапе прогнозист тщательно изучает результат работы (доклад) группы экспертов (метод комиссий) над определенной системой. Итогом изучения является формулировка первого варианта вопросника, который на втором этапе рассылается председателям соответствующих комиссий для корректировки и уточнения. В результате получается второй вариант вопросника. На третьем этапе вопросы группируются по темам и в определенном порядке внутри тем. Окончательный вариант вопросника приобретает форму таблиц экспертных оценок.

К третьему виду относятся вопросы, требующие ответа в развернутой форме, которые, в свою очередь, делятся на два типа:

1) вопросы с формой ответа в виде перечня сведений о предмете;

2) вопросы с формой ответа в виде перечня аргументов, подтверждающих или отвергающих тезис, содержащийся в вопросе.

Вопросы, требующие содержательного ответа в развернутой форме, определяются путем двухэтапной итерации. Первый этап - прогнозист обращается к экспертам с просьбой сформулировать наиболее перспективные и наименее разработанные проблемы. На втором этапе из всех названных проблем выбираются лишь имеющие непосредственное отношение к объекту прогноза и принципиально разрешимые.

После того как все вопросы уточнены и сведены по тематическим признакам в соответствующие разделы анкет или таблиц, переходят к работе с экспертами, анализу и обработке экспертных оценок

Метод Дельфи - многократный почтовый анкетный опрос одной и той же группы экспертов с применением шкалированных оценок. Цель данного вида опроса экспертов - сопоставление тщательно скорректированной программы последовательных индивидуальных опросов, направленной на уменьшение группового влияния, возникающего при совместной работе экспертов. Суть метода - в интерактивных циклах, обеспечивающих обратную связь: после первого опроса экспертов и обработки его результатов, итоги сообщаются участникам экспертной группы. Они должны либо подтвердить свою точку зрения, высказанную на предыдущем этапе, и если она значительно отличается от мнения большинства, развернуто ее мотивировать, либо изменить свою оценку в соответствии с мнением большинства участников. Затем снова производят обработку информации, результаты вновь рассылаются экспертам и так до тех пор, пока не прекратится «эффект интерактивных циклов», то есть пока новые туры опроса не перестанут давать статистически значимое увеличение согласованности оценок экспертов (обычно это достигается на 4-5 туре опроса). Очевидно, что данный вид работы с экспертами весьма трудоемок и сложен, хотя использование дельфийской техники имеет и свои преимущества: обеспечивается анонимность опроса путем исключения взаимодействия экспертов; установление обратной связи в виде сообщения обработанной информации о согласованной точке зрения экспертов на предыдущих этапах опроса; исключения взаимовлияния экспертов. Метод Дельфы не имеет целью достичь полное единство мнений экспертов по существу вопроса, поэтому несмотря на сближение точек зрения, различие во мнениях экспертов все равно будет существовать. Недостатком данного вида опроса экспертов является зависимость оценок, данных экспертами от формулировок вопросов и аргументации; влияние общественного мнения на экспертов.

Метод сценариев – применяется прежде всего для экспертного прогнозирования. Экологическое или социально-экономическое прогнозирование, как и любое прогнозирование вообще, может быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному, чем ранее предполагалось. При разработке методологического, программного и информационного обеспечения анализа риска химико-технологических проектов необходимо составить детальный каталог сценариев аварий, связанных с утечками токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев описывает аварию своего типа, со своим индивидуальным происхождением, развитием, последствиями, возможностями предупреждения.

Это метод декомпозиции задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо.

Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:

построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;

прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы.

Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям. Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные маловероятные события. Само по себе создание набора сценариев - предмет экспертного исследования. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации того или иного сценария. Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным (для получения интересующих исследователя и ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения.

Другой вариант метода сценариев часто применяют при составлении бизнес-планов. Финансовый поток инвестиционного проекта рассматривают как вероятный. Оптимистический сценарий соответствует тому, что поступления увеличиваются на определенный процент, например, на 10%, а платежи - уменьшают на 10%. В пессимистическом сценарии, наоборот, поступления уменьшаются на определенный процент, например, на 10%, а платежи - увеличиваются на 10%. Затем рассчитываются характеристики инвестиционного проекта, соответствующие трем сценариям, и сопоставляются между собой.

3.6.Метод оценки технических стратегий - применяется для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей.

Основными условиями применения являются разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов.

Удобен для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды.

3.7.Функциональный метод - применяется при прогнозировании возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

Используется при невозможности достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия, потребности определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия.

3.8.Комбинированный метод - применяется для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования неограничен.

Особенностью является возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на проведение прогнозирования.

Заключение

Прогнозирование является специфическим видом научно-прикладного анализа. Отличие его от обычного анализа заключается в том, что он нацелен на будущее; вторая важная черта – учет неопределенности, связанный с этим будущим. Неопределенность обусловлена отсутствием знаний о точном значении тех или иных экономических параметров, отражающих влияние основных или дополнительных факторов, о действительных условиях, в которых будет развиваться отслеживаемый процесс.

Все прогнозы обычно бывают неточными и, следовательно, необходимо устанавливать степень их неточности или несоответствия определенному показателю. Разработаны различные рекомендации, позволяющие рассчитывать точности прогноза, оценивать эффективность той или иной методики и выбирать между разными методами прогнозирования. Контроль прогноза обеспечивает адекватность его исполнения. На практике рекомендуется использовать контрольную диаграмму или показатель отклонения. Выбор метода прогнозирования означает выбор методики, отвечающей поставленной задаче на приемлемом уровне затрат и точности.

Целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить «подводные камни», которые могут быть незамечены при использовании только одного метода. Также необходимо соотносить полученный прогноз с прецедентами в решении данной проблемы, если такие имели место при похожих условиях функционирования аналогичной организации (конкурента). И при определенной корректировке, в соответствии с этим прецедентом, принимать решения.

Список литературы

Башкатова Ю. И. УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ: Учебно-методический комплекс / Ю. И. Башкатова. - М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008 г. – 120 с.

Бражко Е. И., Серебрякова Г. В., Смирнов Э. А. Управленческие решения: учебное пособие / Е. И. Бражко, Г.В. Серебрякова, Э. А. Смирнов. - М.: РИОР, 2010 г. - 126 с.

Злобина Н. В. Управленческие решения: учебное пособие / Н.В. Злобина. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007г. – 80 с.

Лапыгин Ю. Н. Управленческие решения: учебное пособие / Ю. Н. Лапыгин. - М.: Эксмо, 2009 г. - 448 с.

Левина С. Ш., Турчаева Р. Ю.. Управленческие решения: конспект лекций / С. Ш. Левина, Р. Ю. Турчаева. - Ростов-на-Дону, Феникс, 2009 г. - 255 с.

Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения: Учебник - 7-е изд., испр. и доп / Б. Г. Литвак. - М.: Дело АНХ, 2008 г. - 440 с.

Лукичёва Л. И. Управленческие решения / Л. И. Лукичева. - М.: Омега-Л, 2009 г. - 383 с.

Пирогова Е. В. Управленческие решения: учебное пособие / Е. В. Пирогова. – Ульяновск: УлГТУ, 2010 г. – 176 с.

Потапов С. В. Как принимать решения / С. В. Потапов. - М.: Эксмо, 2007 г. - 160 с.

Пужаев А. В. Управленческие решения: Учебное пособи / А. В. Пужаев. - М.: Кнорус, 2010 г. - 192 с.

Саак Э. А., Тюшняков В. Н. Разработка управленческого решении: Учебник для вузов / Э. А. Саак, В. Н. Тюшняков. - СПб.: Питер, 2007 г. - 320 с.

Смирнов Э. А. Управленческие решения: Учебник для вузов / Э. А. Смирнов. - М.: РИОР, 2009 г. - 362 с.

Соколова Л. Е. Разработка управленческого решения: конспект лекций / Л. Е. Соколова. - М.: Высшее образование, 2009 г. – 188 с.

Учитель Ю. Г. Разработка управленческих решений: учебник / Ю. Г. Учитель. - М.: Юнити-Дана, 2008 г. - 318 с.

Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник. 6-е изд., перераб. и доп. / Р. А. Фатхутдинов. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 344 с.

Чудновская С. Н. Управленческие решения: учебник / С. Н. Чудновская. - М.: Эксмо, 2007 г. - 368 с.

Юкаева В. С. Управленческие решения: учебное пособие / В. С. Юкаева. - М: Изд-во "Дашков и К", 2009 г. - 292 с.

http://gtmarket.ru.- Новости гуманитарных технологий. Гуманитарное развитие в России и за рубежом. Экспертно-аналитический Портал.

http://www.science-education.ru. - Современные проблемы науки и образования. – Электронный научный журнал.

http://www.beintrend.ru. - Инвестиционный портал Be in trend.ru

1 Колпаков В.М. Стратегическое управление: предвидение и прогнозирование в принятии управленческих решений. // http://gtmarket.ru/ - Новости гуманитарных технологий. Гуманитарное развитие в России и за рубежом. Экспертно-аналитический Портал.

2 1 Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник. 6-е изд., перераб. и доп. / Р. А. Фатхутдинов. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 344 с.

3 Корреляция (корреляционная зависимость) - статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения значений одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

4 Стохастический (от греческого στοχαστικός - «умеющий угадывать») используется во многих терминах из разных областей науки, означает неопределённость, случайность чего-либо.

5 Ковариация - мера линейной зависимости двух случайных величин.

6 4 Дисперсия (от лат. dispersio - рассеяние), в математической статистике и теории вероятностей, наиболее употребительная мера рассеивания, т. е. отклонения от среднего.

7 Эмпирический - чувственно воспринимаемый, наблюдаемый, измеряемый объект и его свойства.

8 Тренд (от англ. Trend - тенденция ) - долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда.

9 Аппроксимация, или приближение - научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми.

10 Дифференциальный - Неодинаковый при разных условиях; различный.

11 Верификация - проверка, проверяемость, способ подтверждения каких-либо теоретических положений, алгоритмов, программ и процедур путем их сопоставления с опытными (эталонными или эмпирическими) данными, алгоритмами и программами.

Реферат >> Государство и право

Сущности управленческих решений (функции и виды), методов принятия управленческих решений , механизм принятия управленческих решений . Предметом работы являются управленческие решения и методы их...

Методы обоснования управленческого решения

Реферат >> Государство и право

1.Методы обоснования управленческих решений . 1.1 Теоретические основы обоснования управленческих решений . Принятие решений пронизывает всю управленческую деятельность, решения ... этих критериев, осуществляется выбор метода прогнозирования . При этом для...

Управление персоналом организации. Методы принятия управленческих решений

Контрольная работа >> Менеджмент

Точки зрения выбора метода прогнозирования потребности в персонале... управленческого решения ; методы разработки управленческих решений ; организацию разработки управленческого решения ; оценку качества управленческих решений . Методология управленческого решения ...

Модели и методы принятия управленческих решений

Реферат >> Менеджмент

Модель нельзя использовать для прогнозирования , например, потребности в запасы... игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение... типа автомобиля. Глава 3. Методы принятия управленческих решений Метод - в широком смысле - ...