Сущность и назначение экстраполяции как метода прогнозирования

Введение 

 

Процесс прогнозирования достаточно актуален сегодня. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В менеджменте понятие «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены. Они не идентичны и не подменяют друг друга. Планы и прогнозы различаются между собой временными границами, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точности и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой основой. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают силой директивного характера. Не подмена и противопоставление плана и прогноза, а их правильное сочетание – таков путь планомерного регулирования экономики в условиях рыночной экономики и перехода к ней. 

Для того чтобы управлять будущим, человечество создало определенные механизмы, которые в экономической науке называются прогнозирование, макроэкономическое планирование и экономическое программирование.

Экономисты рассматривают экстраполяцию на основе индукции, на основе аналогового моделирования и об экстраполяции выборочных данных на всю генеральную совокупность при соблюдении требований репрезентативности (по одной части судят о целом или о другой части).

Проблема исследования заключается в противоречии между необходимостью исследования понятия экстраполяции с одной стороны, и нехваткой теоретического и методического обеспечения данного процесса, с другой.

Объектом исследования данной работы является метод прогнозирования – экстраполяция. ПредметОМ исследования – понятие «Экстраполяция».

ЦельЮ настоящей работы является рассмотрение особенности экстраполяции. Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:

1.Определить понятие экстраполяции.

2. Рассмотреть процедуру  проведения экстраполяции.

Теоретико-методологической основой исследования явились труды отечественных учёных, занимающихся вопросами экстраполяции, как метода прогнозирования.

Исследования осуществлялись на основе системного и ситуационного подходов к экстраполяции, а также применения такого метода, как абстрактно-логический (при постановке цели и задач исследования).

 

 

 

 

 

 

1 Сущность и назначение экстраполяции как метода прогнозирования

 

Прогнозирование – это предвидение, получение информации о будущем, которое базируется на специальном научном исследовании. 

Прогнозирование имеет два конкретных аспекта: предсказывать и предвидеть. В зависимости от того, какой результат необходимо получить или, что необходимо спрогнозировать, преимущество предоставляется то одному, то другому аспекту.

Прогнозирование необходимо, потому что будущее необычно и эффект многих решений, принимаемых сегодня, на протяжении определённого времени не ощущаются. Поэтому точное предвидение будущего повышает эффективность процесса принятия решения.

Одной из главных проблем точности и эффективности прогнозов является максимально полезное сочетание методов изыскательского и нормативного прогнозирования. Это является следствием различия используемых методов. Так для изыскательского прогнозирования, характерно использование таких методов, как:

• экстраполяция;

• моделирование;

• метод исторической аналогии;

• написание сценариев;

• другие методы;

базирующихся на анализе точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации. Использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно.

Примером тому, является использование интуитивных методов, того же метода сценариев или метода экспертных кривых, позволяющих определять наметившиеся тенденции изменения ситуации, базируясь не только на эмпирических данных, но и на опыте высококвалифицированных специалистов—экспертов. 

 

1. Сущность экстраполяции

 

Экстраполяция означает распространение выводов, касающихся одной части какого-либо явления, на другую часть, на явление в целом на будущее. Экстраполяция основывается на гипотезе о том, что ранее выявленные закономерности будут действовать в прогнозном периоде. В социальной сфере анализ состояния образования в одном регионе, выявленные тенденции могут «накладываться» на другой регион. В математике и статистике динамический ряд данных продолжается по определенным формулам. Экстраполяция широко применяется при анализе, прогнозе, по существу, всех социальных процессов. Например, вывод об уровне развития какой-либо социальной группы можно сделать по наблюдениям за отдельными её представителями, а о перспективах культуры – по тенденциям в прошлом. 

Статистическая экстраполяция – проекция роста населения по данным прошлого – это один из важнейших методов современного научно-технического и социального прогнозирования. 

Экстраполяционный метод оϲʜован на исследовании объекта прогнозирования (социальная инфраструктура, демографические процессы, состояние образования в историческом плане), на ретроспективном анализе количественных временных рядов или тенденций. Отличается многообразием – насчитывает не менее пяти различных вариантов.

При экспертной оценке (т.е. оценке высококвалифицированными специалистами) состояния либо отдельной сферы общества (духовной, социальной, политической), либо её составляющего элемента (образования, медицины, культуры), либо её компонентов (студенческая экономика, социальная защита пенсионеров, инвалидов)  учитывается ряд обязательных положений, методических требований.

Прежде всего – оценка исходной ситуации:

• Факторы, предопределяющие неудовлетворительное состояние.

• Направления, тенденции, наиболее характерные для данного состояния ситуации.

•  Особенности, специфика развития наиболее важных составных «частей» (отрасли, структуры, службы).

•  Наиболее характерные формы работы, средства, с помощью которых осуществляется деятельность. Второй блок вопросов включает в себя анализ деятельности тех организаций, служб, которые осуществляют эту деятельность. Применительно к проблемам социальной работы это могут быть в зависимости от участка социальной работы:

• Государственные службы.

• Общественные фонды и организации.

• Самодеятельные организации.

• Благотворительность, спонсорство, частные инициативы.

Оценка их деятельности идет по выявлению тенденций в их развитии, их рейтинга в общественном мнении.

Экспертную оценку проводят специальные центры экспертизы, научные информационно-аналитические центры, лаборатории экспертов, экспертные группы и отдельные эксперты. В настоящее время их деятельность актуализируется, поскольку нестабильность в обществе, а также и в социальной сфере порождает необходимость в научном анализе для определения выхода из кризисной ситуации. Экспертные организации создаются при государственных учреждениях и службах, а также на общественных началах, в коммерческих структурах, в учебных центрах.

В зависимости от уровня профессионализма и возможности охватить экспертным анализом различные по объему работы организаций и различается и содержание деятельности, и характер итоговых результатов экспертизы.

Методика экспертной работы включает в себя ряд этапов:

•  Выявляются проблемы

•  Намечается план и время действий

•  Разрабатываются критерии для экспертных оценок

•  Обозначаются формы и способы, в которых будут выражены результаты экспертизы,(это может быть аналитическая записка, материалы для изучения, «круглый стол», конференция, выступления экспертов,

публикации).

Главные проблемы любого экспертного метода также можно выразить в виде ряда требований.

1. Интерпретация результатов

А). Уровень компетентности экспертов по социально-профессиональным проблемам:

  • По экономическим (эффективность).

  • По социальным

  • По политическим

  • По этническим

  • По духовно-нравственным

  • По экологическим 

Б). Рейтинг экспертов

  •   По взаимной оценке

  • По утвердившемуся общественному времени

  • По должностному принципу

В) Коэффициент компетентности экспертов при определении оϲʜовного мнения, оценки.

2.  Создание обстановки свободного обсуждения

3.  Заключительная дискуссия.

4.  Выработка рекомендаций по исследуемой проблеме, выводы о целесообразности тех или иных предложений, а также об их внедрении.

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 . 

 

1.2 Экстраполяция в рядах динамики и метод прогнозирования  

 

Исследование динамики социально-экономических явлений, выявление и характеристика основной тенденции развития и моделей взаимосвязи дают основание для прогнозирования - определения будущих размеров уровня экономического явления.

Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции. Точность прогноза зависит от того, насколько обоснованными окажутся предположения о сохранении на будущее действий тех факторов, которые сформировали в базисном ряду динамики его основные компоненты. Поэтому любому прогнозированию в виде экстраполяции ряда должно предшествовать тщательное изучение длительных рядов динамики, которое позволило бы определять тенденцию изменения. Поскольку тенденция развития также может изменяться, то данные, полученные путем экстраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные, как своего рода оценки. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективной, в прошлое – ретроспективной. Обычно говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевают чаще всего перспективную экстраполяцию.

Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на следующих предпосылках:

• развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой;

• общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не претерпит серьезных изменений в будущем .

Поэтому надежность и точность прогноза зависят от того, насколько близкими к действительности окажутся эти предположения, а также как точно удастся охарактеризовать выявленную в прошлом закономерность. Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов.

В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции:

1. Если абсолютные приросты  уровней примерно постоянны, можно  рассчитать средний абсолютный  прирост, как среднюю арифметическую, и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд.

2. Если за исследуемый  ряд лет (или другие периоды) годовые  коэффициенты роста остаются  более-менее постоянными, можно рассчитать  средний коэффициент роста и  умножить последний уровень ряда  на средний коэффициент роста  в степени, соответствующей периоду  экстраполяции.

3. Учитывая, что между  изменениями нескольких показателей  существует зависимость, можно экстраполировать  один ряд динамики на оϲʜове сведений об изменении второго ряда, связанного с ним.

4. Можно экстраполировать  ряды на оϲʜове выравнивания их по определенной аналитической формуле. Зная уравнение для теоретических уровней и подставляя в него значения t за пределами исследованного ряда, можно рассчитать для данных t вероятностные уровни ŷt.

Так как, выравнивая ряды динамики по аналитическим формулам, главным образом определяется тренд, то при прогнозировании иногда целесообразно, выровняв ряд по той или иной формуле и определив тренд, найти отклонение фактических уровней от выровненных. Затем определить закономерность (тренд) изменения во времени этих отклонений, т.е. найти для их изменения свою формулу. После этого экстраполировать оба ряда, накладывая их друг на друга.

Пользуясь этим методом, следует помнить, что экстраполяция динамического ряда на оϲʜове уравнения, полученного при выравнивании, только тогда может дать оценки, близкие к реальным значениям, когда в эмпирическом ряду невелики случайные колебания, измеряемые средним квадратическим отклонением разности (у – ŷt), и между случайными отклонениями отсутствует автокорреляция.