Общая характеристика формализованных методов прогнозирования

В литературе по прогностике выделяются две близкие группы методов прогнозирования: формализованные и фактографические. Формализованными называют методы прогнозирования, которые используют математическое описание выявленных закономерностей в развитии объекта для получения прогноза.

Фактографические методы прогнозирования - методы, использующие в качестве источника информации действительно свершившиеся факты, которые зафиксированы на каком-либо носителе информации с помощью количественных или качественных характеристик.

Различаясь по основанию классификации, эти группы включают, в основном, одни и те же методы, поэтому в дальнейшем мы, как и многие авторы, будем рассматривать их как тождественные.

Среди формализованных методов прогнозирования наибольшее применение на практике находят статистические методы прогнозирования, основанные на выявленных в прошлом закономерностях развития объекта и предположения об инерционном развитии объекта в будущем. Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей. Например, если в течение нескольких лет статистические данные свидетельствуют о росте потребительских расходов на товары и услуги в текущих ценах, то можно предположить, что в ближайшем будущем данная тенденция сохранится, и рассчитать вероятное значение размера потребительских расходов на товар и услуги. Такая ситуация, когда прогнозист имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз, встречается достаточно часто. Для решения подобной задачи используются различные методы обработки совокупностей, упорядоченных во времени, и прогнозирования динамики развития, в том числе наивные модели, методы простых и скользящих средних, методы экстраполяции.

Статистические методы прогнозирования используются также при наличии пространственной совокупности, когда есть основание полагать, что значение исследуемого показателя определяется влиянием некоторых факторов. Например, исследования показали, что в нашей стране в девяностые годы двадцатого века наблюдалась отрицательная зависимость объема валового внутреннего продукта от уровня неравенства: при увеличении неравенства сокращался объем ВВП. На основании количественной оценки этой зависимости можно оценить ожидаемый в будущем уровень ВВП при том или ином уровне неравенства и соответственно последствия тех или иных мер политики снижения неравенства. Методическую основу подобных прогнозов составляет корреляционно-регрессионный анализ.

Третья ситуация – наличие пространственно-временной совокупности – имеет место в том случае, когда:

Ø ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов;

Ø аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике.

Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или разные последовательные даты. Методы обработки таких совокупностей включают осреднение параметров одногодичных уравнений регрессии, ковариационный анализ и другие.

С развитием программного и технического обеспечения более широкое распространение в практике прогнозирования получило имитационное моделирование, применяемое для анализа и прогнозирования развития сложных систем, в которых конечный результат зависит от множества параметров. Прогнозист получает возможность, анализируя промежуточные результаты, менять в процессе моделирования управляющие параметры. Наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом. Ставится задача выявления и исследования факторов развития организации и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например, прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов организации. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности субъекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные исходные показатели. В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчетов по схеме «что будет, если…». Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации могут выбираться варианты принятия решений. При этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях.

Историко-логический анализ - основан на исследовании исторических аналогий в развитии разных объектов или одного объекта в разные периоды времени. Например, в России в период перехода к рынку отсутствие исторического прецедента выступает серьезным препятствием для достоверного прогнозирования качественных сдвигов в социально-экономической структуре российского общества. Метод историко-логического анализа позволяет в этом случае теоретически осмыслить исторический опыт стран, совершивших в разное время качественный переход к рыночной системе хозяйствования, открыть в нем закономерности, определить наиболее вероятные черты российской экономики в будущем.

Методы аналогий основаны на выявлении сходства, общих черт в закономерностях развития различных процессов. В качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, имеющей математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать практическое применение инноваций. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих, патентный метод). Эта группа включает также анализ потока публикаций и цитатно-индексный метод.