Объект прогнозирования

В процессе разработки характеристики объекта прогнозирования, являющейся качественным или количественным отражением какого-либо свойства объекта прогнозирования, используются следующие основные понятия:

1. Базисное значение переменной объекта прогнозирования — значение переменной объекта прогнозирования на этапе диагноза, разделяющее период основания прогноза от периода упреждения.

2. Генеральная определительная таблица — иерархическая система взвешенных характеристик объекта прогнозирования и их значений, позволяющая преобразовывать его качественное описание в обобщенную количественную оценку.

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

4) Значащая переменная объекта прогнозирования (т.е. такая переменная, которая является существенной для описания объекта в соответствии с задачей прогнозирования), в т.ч.: а) эндогенная (отражающая его собственные свойства) и б) экзогенная (обусловленная влиянием некоторой совокупности внешних переменных).

1. Мерность объекта прогнозирования — число значащих переменных объекта прогнозирования в его описании.

2. Параметр объекта прогнозирования — количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является постоянной или принимается за постоянную в течение периода основания и периода упреждения прогноза.

3. Регулярная составляющая динамического ряда — плавно изменяющаяся последовательность ретроспективных и перспективных значений переменной, представленной динамическим рядом, отражающая основную тенденцию ее развития.

4. Сложность объекта прогнозирования — характеристика объек­а прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств, отношений.

5. Случайная составляющая динамического ряда — составляющая динамического ряда, отражающая влияние на него случайных воздействий и ошибок измерения.

6. Структура объекта прогнозирования — способ внутренней организации и связей элементов объекта прогнозирования.

 

Исходная информация об объекте прогнозирования может быть:

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

2) экспертной (содержащей экспертные оценки).

Совокупность данных об объекте прогнозирования, организованных в систему в соответствии с целью и методами прогнозирования, образует информационный массив прогнозирования, качество которого может быть охарактеризовано посредством двух показателей:

1) полноты исходной информации (степень обеспеченности задач прогноза достоверной исходной информацией);

2) информативности переменной объекта прогнозирования (количество информации об объекте прогнозирования, содержащейся в значениях переменной с точки зрения задачи прогноза; под количеством информации понимается мера уменьшения неопределенности ситуации, вследствие того, что становится известным исход другой ситуации).

По мере удаления в прошлое моментов измерения значений переменных объекта прогнозирования происходит уменьшение информативности ретроспективных значений, т.е. имеет место закономерность дисконтирования информации об объекте прогнозирования.

 

Анализ объекта прогнозирования, его горизонта и фона

Анализ объекта прогнозирования строится на следующих принципах:

1. специфичности (учете в процессе анализа специфики объекта прогнозирования),

2. оптимизации (рационального использования размерностей, шкал измерения характеристик объекта прогнозирования, в соответствии с заданием на прогноз),

3. непрерывности анализа (проведения аналитических исследований на всех этапах разработки прогноза).

Осуществляет анализ объекта прогнозирования субъект анализа — организация, исследовательская группа, специалист. Анализу, в соответствии с заданием на прогноз, подлежат:

1. структура объекта прогнозирования (состав и взаимосвязи элементов объекта прогнозирования),

2. динамика объекта прогнозирования (выявление и оценка характеристик его развития),

3. адекватность прогнозной модели (степень соответствия прогнозной модели объекту прогнозирования по достоверности и точности).

Анализ объекта прогнозирования, осуществляемый в процессе разработки задания на прогноз, — это предпрогнозный анализ, а анализ по истечении периода упреждения, в процессе которого производится сопоставление прогнозных значений объекта прогнозирования с его фактическим состоянием, — это постпрогнозный анализ.

Наряду с анализом объекта прогнозирования осуществляются также:

1. анализ прогнозного горизонта объекта прогнозирования (определение предельных значений периода упреждения прогноза объекта для заданной достоверности и точности прогноза);

2. анализ прогнозного фона объекта прогнозирования (анализ совокуп­ности внешних объектов и воздействий, влияющих на развитие объекта прогнозирования и условия осуществления прогноза).

 

 

Принципы прогнозирования

Наиболее важными являются следующие требования, которые должны соблюдаться при разработке прогнозов:

1. вариантность — разработка нескольких вариантов прогноза, исходя из особенностей рабочей гипотезы, постановки цели (в нормативном прогнозирова­нии) и вариантов прогнозного фона;

2. верифицируемость — про­ерка достоверности, точности и обоснованности прогнозов;

3. не­прерывность — принцип прогнозирования, требующий корректировки прогнозов по мере необходимости при поступлении новых данных об объекте прогнозирования;

4. рентабельность — превышение экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку;

5. системность — взаимная увязка всех прогнозируемых показателей, а также параметров прогнозов;

6. согласованность — принцип прогнозирования, требующий согласования нормативных и поисковых прогнозов различной природы и различного периода упреждения.

Параметры прогнозов

Основными параметрами прогнозов являются:

1. Достоверность прогноза — оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала.

2. Ис­точник ошибки прогноза — фактор, обусловливающий появление ошибки прогноза.

3. Обоснованность прогноза — степень соответствия методов и исходной информации объекту, целям и задачам прогнозирования.

4. Ошибка прогноза — апостериорная (от лат. aposteriory «из последующего», в отличие от apriory «из пред­шествующего») величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта или путей и сроков его осуществления.

5. Пе­риод основания прогноза — промежуток времени, на базе которого строится ретроспекция.

6. Период упреждения — промежуток времени от настоящего в будущее, на который разрабатывается прогноз.

7. Прогнозный горизонт — максимально возможный период упреждения прогноза.

8. Точность прогноза — оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

 

Этапы прогнозирования

Процесс прогнозирования в наиболее общем виде включает следующие этапы[1]:

 1) Предпрогнозная ориентация — совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающих: а) определение объекта; б) цели и задачи прогнозирования; в) период основания; г) период упреждения прогноза.

2) Разработка задания на прогноз, т. е. такого документа, который определяет цели и задачи прогноза и регламентирует порядок его разработки.

3) Прогнозная ретроспекция — исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

4) Прогнозный диагноз — исследование систематизированного описания объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденции их развития и выбора (разработки) моделей и методов прогнозирования.

5) Прогнозная проспекция — разработка прогноза по результатам прогнозного диагноза.

1. Верификация прогноза — оценка достоверности и точности прогноза или проверка его обоснованности.

2. Корректировка прогноза — уточнение прогноза на основании его верификации и /или дополнительных данных.

3. Синтез прогнозов — разработка системного прогноза.

 

Модель и прогноз Месаровича и Пестеля

Авторы альтернативных моделей развития цивилизации М. Месарович и Э. Пестель, в отличие от Форрестера и Медоуза:

1)отказались от рассмотрения мира как гомогенной, нерасчлененной системы: а) выделили в ней 10 регионов; б) разбили все население на региональные группы по 85 возрастным категориям; в) выделили несколько разновидностей капитала;

применили к модели мира теорию иерархических структур, выделив: а) уровень индивидуума; б) групповой уровень; в) экономико-демографический уровень; г) технологический уровень; д) экологический уровень;

вместо экспоненциального предложили органический рост, подобный развитию биоценоза, в котором наряду с увеличением числа клеток происходит их специализация и адаптация.

Месарович и Пестель реализуют свою модель на четырех альтернативных сценариях развития мира на 50 лет вперед. Сценарии отличаются друг от друга вариантами мероприятий, направленных на сокращение разрыва в доходах на душу населения в развитых и развивающихся странах, при этом базисным является сценарий, который учитывает: а) сложившиеся тенденции во взаимоотношениях между развитыми и развивающимися странами, б) оптимистическую гипотезу о достижении демографического равновесия в результате контроля над рождаемостью, в) отсутствия добровольной помощи развивающимся странам со стороны развитых стран.

Результаты прогноза показали, что в этом случае к 2025 г. разрыв между развитыми и развивающимися странами в среднедушевых доходах составит: 8:1 — для стран Латинской Америки; 20:1 — для стран Юго-Восточной Азии. Три других сценария учитывают оказание финансовой помощи развивающимся странам (на различных этапах прогнозируемого периода) и выводят соответствующие этим предположениям соотношения.

 

 

 

Таблица №3

Экспертные методы прогнозирования

№

Метод

Краткая характеристика

1

Дельфийский

Выявление согласованной оценки экспертной группы путем независимого анонимного опроса экспертов в несколько туров, предусматривающего сообщение экспертам результатов предыдущего тура.

2

Индивидуальной экспертной оценки

Использование в качестве источника информации оценки одного эксперта.

3

Интервью

Метод индивидуальной экспертной оценки, основанный на беседе прогнозиста с экспертом по схеме «вопрос-ответ».

4

Коллективной генерации идей

Основан на стимулировании творческой деятельности экспертов путем совместного обсуждения проблемы, регламентированного определенными правилами:

1. запрещением оценки выдвигаемых идей;

2. ограничением времени одного выступления, с допущением многократных выступлений одного участника;

3. приоритетом выступления эксперта, развивающего предыдущую идею;

4. оценкой выдвинутых идей на последующих этапах;

5. фиксацией всех выдвинутых идей.

На основе метода коллективной генерации идей разработаны методы управляемой генерации идей, деструктивной отнесенной оценки, стимулированного наблюдения и др.

5

Коллективной экспертной оценки

Выявление обобщенной оценки экспертной группы путем обработки индивидуальных независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу.

6

Матричный

Матричная интерпретация экспертных оценок связей отдельных аспектов.

7

Морфологической матрицы

Матричный метод прогнозирования, использующий морфологические методы.

8

Морфологический

Выявление структуры объекта прогнозирования и оценка возможных значений ее элементов с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний этих значений.

9

Построения прогнозного сценария

Установление последовательностей состояния объекта прогнозирования при различных прогнозах фона.

10

Эвристического прогнозирования

Построение и последующее усечения дерева поиска экспертной оценки с использованием эвристических приемов и логического анализа прогнозной модели.

11

Экспертных комиссий

Объединение в единый документ разработанных соответствующими экспертными группами оценок прогнозов по отдельным аспектам объекта.

 

 

 

Метод суда основан на том, что организация работы коллектива экспертов осуществляется в соответствии с правилами ведения судебного процесса. Его использование особенно полезно при наличии нескольких подгрупп экспертов, каждая из которых отстаивает свою точку зрения. «Подсудимым» является анализируемая проблема. Группа заинтересованных в ее правильном решении лиц выполняет роль судьи и заседателей. Лидеры, высказывающие альтернативные точки зрения групп экспертов, находятся на месте прокурора и защиты. Роль свидетелей выполняют различные факты, литературные источники, результаты экспериментов и в конце концов эксперты соответствующих «враждующих» групп. Защита отстаивает свою идею, прокурор ее «обвиняет» — критикует. Затем соответствующие стороны могут поменяться местами. «Суд» ведет обсуждение и выносит окончательное решение.

 

 

Фактографические методы прогнозирования

​

1. Авторегрессионный

Метод прогнозирования стационарных случайных процессов, основанный на анализе и использовании корреляций значений динамического ряда с фиксированными временными интервалами между ними.

2. Гармонических весов

Экстраполяция скользящего тренда, аппроксимируемого отрезками линий с взвешиванием точек этой линии при помощи гармонических весов.

3. Группового учета аргументов

Кусочная аппроксимация исходного динамического ряда с оптимизацией вида и параметров прогнозирующей функции.

4. Интерполяции (прогнозной)

Математическая интерполяция, при которой выбор аппроксимирующей функции  осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

5. Исторической аналогии

Установление и использование аналогии объекта прогнозирования с одинаковыми по природе объектом, опережающим первый в своем развитии.

6. Математической аналогии

Установление аналогии математических описаний процессов развития различных по природе объектов с последующим использованием более изученного математического описания одного из них для разработки прогнозов другого.

7. Опережающей информации

Использование свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в общественной практике.

8. Патентный

Оценка (по принятой системе критериев) изобретений и открытий и  исследование  их динамики.

9. Прогнозирования по функции с гибкой структурой

Использование экстраполирующей функции, вид и параметры которой подбираются в процессе ретроспективного анализа исходного динамического ряда из некоторого множества возможных функций.

10. Публикационный

Оценка публикаций об объекте прогнозирования (по принятой системе критериев) и исследование динамики их опубликования.

11. Регрессивный

Анализ и использование устойчивых статистических связей между совокупностью переменных-аргументов и прогнозируемой переменной-функцией.

12. Статистический

Построение и анализ динамических рядов характеристик объекта прогнозирования и их статистических взаимосвязей.

13. Факторный

Обработка многомерных массивов информации об объекте в динамике с использованием аппарата факторного статистического анализа или его разновидностей.

14. Цепей Маркова

Анализ и использование вероятностей перехода объекта прогнозирования из одного состояния в другое.

15. Цитатно-индексный

Оценка (по принятой системе критериев) и анализ динамики цитирования авторов публикаций об объекте прогнозирования.

16. Экспоненциального сглаживания

Построение экстраполирующей функции с использованием экспоненциального убывания весов ее коэффициентов.

17. Экстраполяции

Математическая экстраполяция, при которой выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

​

Использование программно-целевых методов

В мировой практике прогнозирование и планирование развития общегосударственного экономического комплекса, особенно при разработке долгосрочных (5-15 лет) и дальнесрочных (свыше 15 лет) прогнозов и планов, впервые было поднято на государственный уровень в СССР. По своей сути это были программно-целевые системы (то есть увязывающие социально-экономические цели и ресурсы посредством специально разрабатываемых программ[2]), исходным пунктом которых были долгосрочные прогнозы, «опирающиеся на результаты фундаментальных исследований и длительную ретрос­пективу»[3]. Одной из первых успешно реализованных в СССР целевых комплексных программ (ЦКП) был план ГОЭЛРО (Государственный план электрификации России); в дальнейшем программно-целевое планирование охватило практически все сферы деятельности, и в 70-х гг. только в рамках СЭВ было подготовлено свыше 100 прогнозов, позволивших определить перспективы развития важнейших направлений науки и техники[4], в частности, космонавтики, атомной энергетики, авиации, микробиологии, вычислительной техники и др. Наиболее значимые программы 70-80-х гг. в СССР: «Комплексная программа  социалистической экономической интеграции» (1971), «Продовольственная программа» (1982), «Комплексная программа научно-технического прогресса стран-членов СЭВ до 2000 года» (1985), «Комплексная программа развития производства товаров народного потребления и сферы услуг» (1985).

Однако главным предплановым документом в СССР, разрабатываемым на дальнесрочную перспективу (20 лет), были Комплексная программа научно-технического прогресса (КП НТП), которая:

1) выявляла тенденции общественного развития, а также новые потребности; 2) оценивала возможности науки, техники и экономики в решении возникающих проблем; 3) согласовывала усилия всех звеньев науки и производства в достижении намеченных на перспективу целей; 4) выделяла ключевые народно-хозяйственные проблемы, на разработке которых следовало в первую очередь сосредоточить экономические ресурсы. Таким образом, КП НТП представляла собой в СССР высшую форму прогнозирования в наиболее развернутом системном виде.

США активно используют программно-целевой подход в рамках системы «планирование – программирование - финансирование» (Planning-Programming-Budgeting System, PPB), сущность которой состоит в том, что расходы распределяются не по их характеру, а по целям, по предполагаемым результатами. Так, например, если в обычном бюджете расходы на образование представляют собой сумму затрат на 1) заработную плату, 2) школьное строительство, 3) спортивный инвентарь и т.д., то в рамках системы PPB — сумму затрат на 1) повышение качества преподавания, 2)строительство школ нового типа, 3) улучшение спортивной подготовки учащихся и т.д.

 

 

Методы верификации

Верификация – это проверка достоверности, точности и обоснованности прогнозов.

​

1. Инверсная

Верификация прогноза путем:

- его проверки адекватности прогнозной модели на периоде прогнозной ретроспекции.

2. Консеквентная

- аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.

3. Косвенная

- его сопоставления с прогнозами, полученными другими разработчиками.

4 .Оппонентом

- опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.

5. Повторным прогнозом

- использования дополнительного опроса экспертов.

6 .Прямая

• его повторной разработки другим методом.

7 .Учетом ошибок

- выявления и учета источников регулярных  ошибок прогноза.

8 .Экспертом

- срвнения с оценкой наиболее компетентного эксперта.

 

Использование глобальных и макроэкономических моделей

Для прогнозирования развития экономики, принятия соответствующих мер по регулированию происходящих процессов в ряде ведущих экономически развитых стран (Бельгия, Италия, Франция, Швеция, Южная Корея и др.) используются (прежде всего, при разработке оперативных (до 1 месяца), краткосрочных (от 1 месяца до 1 года) и среднесрочных(от 1 года до 5 лет) прогнозов) макроэкономические модели, принципиальной особенностью которых является использование прогнозного инструментария моделирования, опирающегося на методы корреляционно-регрессионного анализа. Макроэкономические модели позволяют прогнозировать все важнейшие показатели развития стран и регионов: 1) валовой национальный продукт; 2) инвестиции; расходы на 3) накопление и 4) потребление; уровень 5) занятости и 6) безработицы; 7) степень загрузки производственных мощностей; 8) динамику государственного бюджета; 9) уровень инфляции; объемы 10) экспорта и 11) импорта; движение 12) процентных ставок и 13) валютных курсов и т.д. Не только в вышеперечисленных, но и в других развитых странах экономика регулируется с помощью пятилетних планов, которые разрабатываются на основе прогнозов и носят рекомендательный характер.

Модель каждой из неразвитых капиталистических стран содержит блоки: 1) производства; 2) потребления; 3) инвестиций; 4) доходов; 5) занятости; 6) цен; 7) денежного обращения; 8) внешней торговли. Региональные модели развивающихся стран, построенные по типовой схеме, содержат следующие показатели: 1) ВНП; 2) расходы на потребление; 3) инвестиции; 4) экспорт и импорт товаров и услуг; 5) дефлятор ВНП; 6) индекс экспортных цен; 7) индекс мировой торговли. Мировая торговля моделируется в разрезе четырех укрупненных продуктовых групп: 1) продовольствие, 2) сырье, 3) топливо, 4) продукция обрабатывающей промышленности.

​

Виды и назначения прогнозов:

​

​