Методологические основы прогнозирования

Интуитивные методы можно  разделить на 2 группы:

1. индивидуальные экспертные  оценки (метод-интервью, аналитические  докладные записки, написание  сценария);

2. коллективные экспертные  оценки (анкетирование, методы «комиссий», «мозговых атак» - коллективной генерации целей).

Класс формализованных  методов в зависимости от общих  принципов действия можно разделить  на группы экстраполяционнных, системно-структурных, ассоциативных методов и методов  опережающей информации.

В группу методов прогнозной экстраполяции можно включить методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, вероятностного моделирования и адаптивного сглаживания.

К группе системно-структурных  методов можно отнести методы функционально-иерархического моделирования, морфологического анализа, матричного, сетевого моделирования, структурной аналогии.

Ассоциативные методы можно  разделить на методы имитационного  моделирования, историко-логического  анализа.

В группу методов опережающей  информации можно включить методы анализа потоков публикаций, оценки значимости изобретений и анализа патентной информации.

В методическом плане  основным инструментом любого прогнозирования  является схема экстраполяции. Различают  формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция базируется на предположении и сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом физической и логической сущности.

Основу экстраполяционных  методов прогнозирования составляет изучение временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени  наборы измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта, процесса.

Заключение

Наиболее распространенными методами оценки параметров зависимостей являются метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного моделирования и метод адаптивного сглаживания.

Метод наименьших квадратов  состоит в отыскании параметров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда. Важным моментом получения прогноза с помощью этого метода является оценка достоверности полученного результата.

Метод экспоненциального  сглаживания является весьма эффективным и надежным методом прогнозирования. Основные достоинства метода состоят в возможности учета весов исходной информации, в простоте вычислительных операций, в гибкости описания различных динамик процессов. Этот метод дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту наблюдения. Метод нашел наибольшее применение как метод для реализации среднесрочных прогнозов.

Метод вероятностного моделирования  базируется на методе экспоненциального сглаживания. При достаточном количестве исходной информации вероятностная модель может дать вполне надежный прогноз. Эта модель отличается большой простотой и наглядностью. Оценки, получаемые с помощью этой модели, имеют вполне конкретный смысл. Недостатком модели является требование большого количества наблюдений и изучение начального распределения, что может привести к неправильным оценкам.

Метод адекватного сглаживания  является обобщением обычного экспоненциального  сглаживания. При наличии достаточной информации можно получить надежный прогноз на интервал больший, чем при обычном экспоненциальном сглаживании. Но это лишь при очень длинных рядах, в противном случае существует риск получить весьма приблизительный прогноз. Этим и определяются возможности его использования в реальной практике.

Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования отражают индивидуальные суждения специалистов относительно перспектив развития объекта и основаны на мобилизации  профессионального опыта и интуиции. Методы экспертных оценок используются для анализа объектов и проблем, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается математической формализации, то есть на которые трудно разработать адекватную модель.

Список  литературы

1. Бьюкенен Дж. Границы свободы. Между анархией и Левиафаном // Нобелевские лауреаты по экономике. Дж. Бьюкенен. М., 1997.
2. Введение в институциональный анализ / Под ред. Тамбовцева В. Л. М., 1996.
3. Интриллигатор М. Реформа российской экономики: роль институтов // Экономика и математические методы. 1997. Вып.3.
4. Капелюшников Р. И. Экономическая теория прав собственности. М., 1990.
5. Кастельс М. Информационная эпоха. М., 2000.
6. Рязанов В. Т. Экономическое развитие России. СПб., 1998.
7. Автономов В. С. модель человека в экономической науке. СПб. 1998.