- Находится медиана: Qm = (X11+X12)/2 =(21+22)/2=21,5;
- Находятся кваpтили: Q1=15, Q2=25;
- Разность кваpтилей во втором туре: Q2-Q1 = 25-15 = 10;
- Находится отношение pазностей кваpтилей на пеpвом и данном этапе:
Q2/Q1 = 13/10 = 1,3
Экспеpтиза пpодолжается, так
как разброс экспертных оценок уменьшился
незначительно (менее чем в 1,6 раза). Это
значит, что согласованное мнение экспертов
еще не достигнуто.
Экспертам, прогнозирующим
уровень инфляции менее 15% или свыше 25%,
предлагается обосновать свои оценки.
Проводится третий этап.
Эксперт |
Уровень инфляции,% |
1 |
14 |
2 |
15 |
3 |
17 |
4 |
18 |
5 |
18 |
6 |
20 |
7 |
20 |
8 |
20 |
9 |
22 |
10 |
22 |
11 |
23 |
12 |
23 |
13 |
23 |
14 |
24 |
15 |
24 |
16 |
24 |
17 |
25 |
18 |
25 |
19 |
27 |
20 |
27 |
21 |
27 |
22 |
28 |
- Находится медиана: Qm = (X11+X12)/2 =(22+23)/2=22,5.
- Находятся кваpтили: Q1=18, Q2=25.
- Разность кваpтилей: Q2-Q1=25-18=7.
- Отношение разностей квартилей на первом и данном этапе: 13/7 = 1,86.
Разброс экспертных оценок
уменьшился (по сравнению с первым этапом)
в 1,86 раза. Опрос экспертов оканчивается.
Прогноз инфляции на очередной год равен
медиане оценок: 22,5%.
Заключение
Научно-техническое прогнозирование
представляет собой важную отрасль, отвечающую
за построение возможных сценариев динамики
различных процессов в разных отраслях
народного хозяйства. Прогноз позволяет
наметить вероятные пути развития того
или иного процесса, определить наиболее
эффективные методы вмешательства в ход
процесса, выяснить последствия и возможные
альтернативы, связанные с объектом прогнозирования.
В данной работе были рассмотрены
общие положения, касающиеся прогнозирования,
а именно понятия и принципы прогнозирования,
а также их классификация.
Затем более подробно было рассмотрено
научно-техническое прогнозирование.
Была изучена сущность научно-технического
прогнозирования, а также его типы и виды.
Были выделены три типа научно-технического
прогноза: исследовательский (опирающийся
на познание тенденций и закономерностей,
а также на накопленный опыт конкретных
наук); программный (основывающийся на
общественных потребностях, тенденцях
и закономерностях научно-технического
развития); организационный (основывающийся на знаниях и представлениях
об общих закономерностях и тенденциях
развития науки).
Далее были рассмотрены методы
научно-технического прогнозирования.
Были выделены два типа методов прогнозирования:
количественный (основывающийся на экстраполяции
уже известных тенденций и моделей) и качественный
(основывающийся на оценке экспертов и
представлениях о возможных изменениях
в прогнозируемой системе), а также три
основные группы методов: методы экстраполяции,
экспертные методы прогнозирования, методы
моделирования
В заключительной части был
подробно рассмотрен такой метод научно-технического
прогнозирования как метод Дельфи. Был
рассмотрен порядок действий при данном
методе прогнозирования, а также основные
технические недостатки данного метода.
Также рассмотрен пример прогнозирования
уровня инфляции по методу Дельфи.
Таким образом, поставленные
задачи были решены, а цели достигнуты.
Список литературы
Козловский В.А. Производственный
менеджмент. – М.: ИНФА-М, 2003. – 574 с.;
Ивашкин С. В. Методы научно-технического
прогнозирования процесса развития организации . – М.: Молодой ученый. — 2011. — №5. Т.1. — С. 186-188;
Прогностика. Терминология.
– М.: Наука, 1990. – 56 с.;
Владимирова Л.П. Прогнозирование
и планирование в условиях рынка. Учебное пособие – М.: Дашков и К, 2005. – 400 с.;
Литвак Б.Г. Управленческие
решения. Учебное пособие – М.: ЭКМОС
2005 г. – 448 с.;
http//www.academy35.ru;
http://ru.wikipedia.org.
1
Литвак Б.Г. Управленческие решения. Учебное
пособие – М.: ЭКМОС 2005 г. – с. 24
2
http://ru.wikipedia.org
3
Прогностика. Терминология. – М.: Наука,
1990. – с.6
4
http//www.academy35.ru
5
Прогностика. Терминология. – М.: Наука,
1990. – с.7
6
Ивашкин С. В. Методы научно-технического
прогнозирования процесса развития организации
– М.: Молодой ученый. — 2011. — №5. Т.1. —
С. 186
7
Козловский В.А. Производственный менеджмент.
– М.: ИНФА-М, 2003. – с. 214