Построение сценариев

Построение сценариев

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.

При разработке управленческих решений, широкое распространение  нашел метод сценариев, также  дающий возможность оценить наиболее вероятный ход развития событий  и возможные последствия принимаемых  решений. Разрабатываемые специалистами  сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с тем или иным уровнем  достоверности определить возможные  тенденции развития, взаимосвязи  между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к  которым может прийти ситуация под  влиянием тех или иных воздействий. С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты  неудачные управленческие воздействия  или неблагоприятное развитие событий.

Сущность и назначение сценарного метода. Определение сценария

В содержательном плане сценарный метод представляет собой практическую реализацию принципа последовательного разрешения неопределенности. Он включает приемы и методы содержательного  и формализованного описания прогнозируемой ситуации и конкретные методы и алгоритмы построения и исследования сценариев ее развития.

Все процедуры  метода основаны на сочетании содержательного  логико-эвристического анализа с  формальными методами исследований и широком применении новых информационных технологий. Особый аспект метода составляет организация человеко-машинного  эксперимента на моделях социально-экономических  систем.

Назначение  сценарного метода состоит в обеспечении  научно обоснованными прогнозами принятия решений в конкретных областях управленческой деятельности. Поэтому метод жестко ориентирован на цели прогнозирования, определяемые содержанием принимаемого решения. Это означает, что прогнозируемая ситуация всегда рассматривается под  углом зрения вопросов, составляющих решение, т.е. в достаточно узком  ракурсе, которым ограничивается описание системы. Как правило, пользуясь  методом сценариев приходится отвечать на три основные группы вопросов:

· каковы тенденции  того или иного конкретного аспекта  развития рассматриваемой ситуации в различных, возможных в будущем, условиях и какими факторами эти  тенденции определяются?

· с какими проблемными  ситуациями и «узкими» местами может  встретиться развитие исследуемой  системы в будущем и как  это повлияет на прогнозируемое состояние  системы?

· какие управленческие решения и в какой степени  влияют на траекторию будущего развития прогнозируемой системы, каковы последствия  различных альтернатив рассматриваемого решения, какова область допустимых альтернатив этого решения?

Конкретная  формулировка перечисленных вопросов в совокупности определяет целевую  установку исследования и позволяет  последовательно применять принцип  цели в ходе прогнозных исследований.

В контексте  сценарного метода под сценарием понимается гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, составляющих в совокупности эволюцию исследуемой системы в интересующем исследователя разрезе. В сценарии в явном виде фиксируются причинно-следственные зависимости, определяющие возможную в будущем динамику изменения состояния системы, и условия, в которых эти изменения будут происходить.

Сценарий является некоторой относительной, условной оценкой возможного развития системы, так как всегда строится в рамках предположений о будущих условиях развития. Которые чаще всего принципиально непредсказуемы. Другими словами, сценарий отвечает на вопрос: «Что может быть, если условия развития системы сложатся так… ?». Как известно, ничего другого о будущем любой системы узнать нельзя, и в этом смысле сценарий отражает прогностические возможности науки.

Процесс построения сценариев развития системы удобно разделить на два больших этапа - подготовительный, предсценарный этап и сценарный этап, где синтезируются и исследуются сценарии.

Предсценарный этап предназначен для содержательного и формального исследования и описания прогнозируемых процессов, построения моделей системы и подготовки всей необходимой информации для синтеза сценариев. Предсценарный этап должен выполнить описательную и объяснительную функции прогнозных исследований.

Сценарный этап обычно начинается с проведения расчетов по всем базовым сценариям на системе математических моделей. Целью расчетов является проверка содержательности базовых сценариев на допустимость и реализуемость, уточнение исходных значений фоновых переменных и сценарных параметров, количественно-качественный анализ сценариев и выбор модельных базовых сценариев. На этом же этапе отлаживаются все элементы информационной технологии и конкретные приемы и правила человеко-машинной процедуры построения и анализа сценариев на основе базового машинного сценария.

Основным недостатком  сценарного анализа является рассмотрение только нескольких возможных исходов  по проекту, хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности  использования объективного метода определения вероятности того или  иного сценария приходится делать предположения, основываясь на личном опыте или  суждении, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок.

 

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.

 

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.