logo
Госы / 1-ый вариант / Bilety_po_Gosam

2 Методы прогнозирования

Методы прогнозирования – совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, внешних и внутренних связей объектов прогнозирования и их изменений в рамках рассматриваемых явлений или процесса, вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта.

Наибольшее распространение имеет группа методов прогнозирования по степени формализации. В соответствии с которой все методы подразделяются на интуитивные и формализованные. В основу классификации положен способ получения информации.

Интуитивные методы базируются на рациональных доводах и интуиции высоко квалифицированных специалистов, на обработке их информации о прогнозируемом объекте.

В качестве экспертов используются экспертные комиссии, советы органов власти, научные советы институтов, отдельно взятые лица. В характеристике эксперта важное место занимают: определенная практика исследования, опыт, высокий уровень общей эрудиции, отсутствие заинтересованности в конкретных результатах прогноза.

Процесс работы экспертов называется экспертизой. Этапы:

  1. Подготовительный этап: определение целей, формирование рабочей группы.

  2. Работа рабочей группы: уточнение целей, определение объема работ для экспертов, установление списка экспертов и их опрос, формирование экспертной группы, разработка анкет.

  3. Непосредственная работа экспертов: определение и выбор состава показателей, оценка их по значимости, принятие решений.

  4. Заключительный этап: обработка результата, подготовка решения.

Интуитивные методыприменяются: когда объект не поддается математическому описанию, когда отсутствует статистическая выборка, когда нет необходимых средств для проведения формализованных исследований, когда возникают экстремальные ситуации, требующие принятия быстрых решений.

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают метода индивидуальной экспертной оценки (миэо)и методы коллективной экспертной оценки (мкэо).

М.И.Э.О. метод предполагает, что каждый дает свою личную оценку вероятности события, независимо друг от друга. Виды:

а) Интервью – беседа организационной прогнозной деятельности с экспертом.

б) Аналитические записки – эксперт индивидуально проводит необходимые на его взгляд разработки по анализу и прогнозировании объекта, имея доступ к необходимой информации. Свои результаты в виде основных доказательств, выводов эксперт направляет организатору разработки прогнозов в форме аналитических записок.

в) Метод сценариев, т.е. устанавливается последовательность событий развивающихся при переходе от существующей ситуации к будущему состоянию объекта.

г) Анкетирование – разработка анкеты и формирование вопросов в виде системы, к которой предъявляются требования: применение стандартизированной терминологии, отсутствие смысловой неопределенности в формулировании вопроса, целевое соответствие объекту прогнозирования, удобство для автоматизированной обработки.

В анкете м.б. закрытые и открытые вопросы. Из анкет делаются репрезентативная выборка, что позволит после их обработки иметь выводы по исследуемой проблеме.

М.К.Э.О. Самым сложным является формирование работоспособной группы экспертов. Существуют различные способы стабилизации экспертных групп. Стабилизированная сеть экспертов позволяет организовать процесс прогнозирования на основе коллективных, экспертных оценок, где предполагается работа специалистов группой и получение суммарной и средней оценки прогнозов. Разновидности:

  1. Метод комиссий (круглых столов) назначается или выбирается комиссия, которая наделяется правом предварительного или окончательного заключения, т.е. комиссия организует круглый стол в рамках которого согласовываются мнения экспертов с целью выработки единого решения.

  2. Метод мозговой атаки – т.е. коллективное решение проблемы на основе спонтанной лавинообразной генерации новых идей и определения возможных вариантов развития событий от 40 минут до 1 часа.

  3. Метод дельфи. Суть метода – проведение анкетных опросов экспертов до получения наиболее узкого диапазона мнений и фиксации коллективного решения. При этом по итогам одной анкеты разделяют другую и так несколько раз. Эксперты имеют возможность взвешивать свои суждения с учетом доводов коллег. Если мнения экспертов от тура к туру носят сравнительный характер, перестают принципиально изменяться - это может служить основанием для завершения опроса экспертов.

  4. Дерево целей (прогнозный граф). Метод позволяет разбивать основную задачу прогнозирования на подзадачи и создавать систему взвешенных по экспертным оценкам связей. Для этой цели м.б. использован математическая теория графов. Граф – это фигура, состоящая из точек (вершин) и соединяющих их отрезков (ребер). Дерево целей – это граф-дерево выражающее отношение между вершинами, т.е. проблемами достижения целей. Каждая вершина представляет собой цель для всех исходящих из нее ветвей.

Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет облегчить деятельность по обработке информации и оценке результата. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и математического моделирования.

Экстраполяция заключается в распределении прошлых и настоящих закономерностей, связей и соотношение их на будущее. В прогнозировании экстраполяция представляет нахождение значений функций за пределами области ее определения с использованием информации о поведении функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения. Цельэкстраполяции показать к каким результатам можно прийти в будущем, если двигаться к нему с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом.

Исходной информацией для экстраполяции являются временные ряды, содержащие изменяющиеся упорядоченные во времени показатели и характеристики. Для достаточно точного количественного измерения ожидаемого значения признака необходимо, чтобы прогнозируемая модель имела достаточную точность или допустимо малую ошибку прогноза. Ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше срок упреждения, и чем длиннее база прогноза. Срок упреждения не должен превышать третей части длины базы прогноза.

Методы прогнозирования экстраполяции подразделяются на простые и сложные.

1) Простая экстраполяция предполагает расчет простого среднего значения показателя

2) Сложные методы:

а) аналитическое выравнивание динамических рядов– это нахождение математической функции, которая наиболее точно описывает тенденцию изменений.

Этапы: - выбор формы кривой, отражающей тенденцию (на основе построения графиков)

б) метод скользящей среднейпозволяет отвлечься от случайных колебаний временного ряда, что достигается путем замены значений внутри выбранного интервала средней арифметической величиной. Интервал – величина, которая остается постоянной, постепенно сдвигаясь на одно наблюдение. Величина интервалаPможет принимать любые значения, от Р=2 до Р=n-1, гдеnдлина рассматриваемого ряда. Сглаживание ряда короче первоначального на (Р-1) наблюдения.

в) Метод экспоненциального сглаживания. Между достигнутым в текущем периоде уровнем показателя и уровнем его в прошлые периоды существует определенная связь. С увеличением периода времени связь уровней ослабевает , результат более поздних наблюдений несут большую информацию об ожидаемом уровне показателя. Поэтому при прогнозировании большее значение следует придавать последнему показателю динамических рядов. Этому принципу отвечает метод экспоненциального сглаживания.

Экспоненциальное сглаживание – это вид выравнивания особенно сильно колеблющихся динамических рядов, в целях последующего прогнозирования. Сущность метода заключается в сглаживании временного ряда с помощью взвешенной скользящей средней.

Группы методов

1) Экономические методы моделирования

а) сетевое моделирование в основу которого положено построение сетевого графика, имеющего много разновидностей.

б) структурные модели строятся на основе мер близости (дерево целей),

в) имитационные модели, которые на ряду со статистическими и математическими моделями включают словесные описания объекта, графические зависимости, сетевые модели т.д.

2) Статистические методы моделирования:

а) на основе одного уравнения регрессии

б) на основании системы уравнений регрессии

3) ЭММ (экономическое математическое моделирование).

а) детерминированные, решаемые симплекс методом.

б) линейно-динамические строятся на базе линейных моделей и имеют блочно-диагональную структуру

в) нелинейные имеют зависимость любого вида.