Прогноз: сущность, функции, значение. Значение прогнозирования для ИСЭПП. Экстраполяция как метод прогнозирования

Несмотря на различия между вышеупомянутыми  методами для них характерна одна отличительная черта - использование  однородной по содержанию и обширной по объему исходной информации.

Интуитивные методы прогнозирования используются в  тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования  например, в тех случаях, когда  эмпирические данные не отвечают предъявляемым к ним требованиям либо объектом исследования является совокупность качественных признаков. Тогда используются экспертные методы прогнозирования, (составляющие вторую группу методов), которые основаны на систематизированной обработке прогнозных оценок, поступающих в ходе индивидуального или коллективного опроса специалистов (экспертов).

При этом различают  индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос - ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной  генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика - наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

В большинстве  классификационных схем методы прогнозирования  разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором  ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

С другой стороны, методы экстраполяции - не что иное, как использование теоретических  и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка  наблюдений по данным зависимостей между  ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивная  классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком (рис.2 — см. приложение 2).

На первом уровне все методы по признаку «информационное  основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографические  базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и  его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую  доставляют специалисты-эксперты в  процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные  методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Класс фактографических методов объединяет следующие три  подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены на выявление сходства в  закономерностях развития различных  процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические  методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.

Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.

Прогнозы можно  разделить по нескольким критериям. Так по особенностям объектов прогнозирования прогнозы делятся на экономические, научно-технические, демографические, социологические и пр.

Экономический прогноз - научно-обоснованное предвидение  возможных направлений развития экономики как в целом страны, так и ее отдельных структурных  элементов (отраслей, регионов, объединений, предприятий) в будущем. Основные задачи экономического прогнозирования - изучение динамики важнейших экономических явлений в прошлом и настоящем; оценка возможности распространения найденных закономерностей на будущее; предвидение наиболее вероятных узловых ситуаций и проблем экономического развития в ближайшей и отдаленной перспективе; поиск возможных направлений экономического роста и обновление наиболее предпочтительных стратегий развития в будущем.

Политический прогноз - разработка научно обоснованных суждений о вероятных состояниях всей политической системы или отдельных ее субъектов в будущем и о возможных путях и сроках их достижения.

Научно-технический  прогноз определяет основные варианты развития науки и техники в будущем на основе анализа тенденций их изменения в предпрогнозном периоде и учета предполагаемых в перспективе общественных потребностей и целевых установок.

Социологический прогноз позволяет определить социальную структуру общества в будущем; определить потребность различных групп населения, их образ жизни, условия труда и быта; предвидеть социальные последствия научно-технического прогресса, культурного строительства, развития здравоохранения и т.п.

Все прогнозы, классифицированные по этому признаку, связаны между собой. Например, с помощью социологического прогнозирования формулируются возможные цели экономического развития в ближайшем и отдаленном будущем. А экономическая оценка будущего состояния экономики позволяет установить исходные рубежи развития науки и техники.

В зависимости  от сроков прогнозирования, все прогнозы делятся на краткосрочные (до 2-х  лет), среднесрочные (до 10 лет), долгосрочные (свыше 10 лет).¹³

Долгосрочные  и среднесрочные прогнозы используются на уровне отдельных отраслей, крупных регионов, в масштабах всей страны. В них рассматриваются перспективы научно-технического прогресса, размещение производства по территории страны, пропорции и темпы развития отдельных отраслей и т.п.

Краткосрочные прогнозы используются в сельском хозяйстве, на промышленных предприятиях, в отдельных отраслях. Объектами таких прогнозов могут быть предполагаемая урожайность сельскохозяйственных культур, спрос на продукты питания и пр.

В зависимости  от применяемой методологии все прогнозы могут классифицироваться как нормативные (целевые), исследовательские (поисковые, генетические) и комплексные.

Отличительной особенностью нормативного прогноза является формулировка желаемого состояния (цели, результата), которые должны быть достигнуты в будущем. Наоборот, исследовательские прогнозы базируются на изучении тенденций изменения объекта во времени и распространении найденной зависимости на перспективу. Результаты этих двух прогнозов не совпадают, т.к. при нормативном подходе прогнозные оценки стремятся к своим экстремальным значениям, а при исследовательском - к усредненным величинам. Наиболее достоверные результаты могут быть получены при комплексном прогнозе, соединяющего в себе элементы нормативного и исследовательского прогнозов.

В зависимости  от формы выражения конечного  результата все прогнозы делятся  на количественные, содержащие в себе количественную оценку будущего состояния, и качественные, характеризующие  особенности изменения объекта, отдельные признаки которого не могут быть исследованы с помощью количественных измерений.

По степени  разброса прогностических оценок все  прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз  описывает возможное состояние  объекта с помощью однозначно установленной числовой величины, интервальный прогноз характеризует состояние объекта в виде совокупности числовых значений, заключенных в определенном интервале.

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

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

1.3. Значение  метода экстраполяции для прогностических  исследований

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается  в изучении сложившизся в прошлом  и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в  будущем прошлых и настоящих  тенденций развития объекта прогноза; при прогнозной фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.

Методы экстраполяции  являются наиболее распространенными  и проработанными. Основу эктраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд — это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.

В экономическом прогнозировании  широко применяется метод математической экстраполяции, в математическом смысле означающий распространение закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лужащую вне отрезка наблюдения. Тенденция, описанная некоторой функцией от времени, называется трендом. Тренд — это длительная тенденция изменения экономических показателей. Функция представляет собой математико — статистическую (трендовую) модель изучаемого явления.

Следует отметить, что методы экстраполяции необходимо применять  на начальном этапе прогнозирования  для выявления тенденций изменения  показателей.

Рассмотрим один из распространенных методов экстраполяции, который целесообразно применять в переходный период к рыночным отношениям при изменяющихся условиях функционирования экономики - метод подбора функций.

Главным этопом экстраполяции тренда является выбор  оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида тренда путем сглаживания и выравнивания временного ряда. Задача выбора функции заключается в подборе по фактическим данным (x_i;y_i) формы зависимости (линии) так, чтобы отклонения (∆_i) данных исходного ряда y_i от соответствующих расчетных y'_i,находящихся на линии, были наименьшими ( рис. 3 — см. приложение 3). После этого можно продолжить эту линию и получить прогноз. ¹⁴

Расчет параметров (a,b) для конкретной функциональной зависимости осуществляется методом наименьших квадратов (МНК) и его модификаций. Суть МНК состоит в отыскании параметров модели тренда, минимизирующих отклонения расчетных значений от соответствующих значений исходного ряда, т. е. искомые параметры должны удовлетворять условию