Методы прогнозирования

Различия в характере прогнозируемых объектов в коммунальных предприятиях, а также в сроках прогнозирования, степени и полноты достоверности исходных данных предопределяют использование различных методов прогнозирования.

В зависимости от характера информации, на базе которой составляется прогноз, все методы прогнозирования делятся на классы: фактографические, экспертные и комбинированные (

Рис. 2.4).

alt="Рис. 2.4. Методы прогнозирования" />

Рис. 2.4. Методы прогнозирования

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Данные методы чаще всего применяются в прогнозировании эволюционных процессов развития объекта. Фактографические методы прогнозирования привлекательны своей относительной простотой и объективностью. Однако при появлении непредвиденных ограничений, сдерживающих про

цесс развития, использование этих методов может привести к ошибкам в прогнозах. Следует учитывать, что они применимы: когда вероятность сохранения факторов, обусловивших процесс развития в прошлом, больше, чем вероятность их изменения; вероятность совокупного влияния всех этих факторов на развитие в прежнем направлении больше, чем вероятность его изменения.

Надежность и точность фактографических методов могут быть увеличены за счет сочетания их с экспертными методами.

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Такие методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию динамичных процессов развития.

Комбинированные методы включают в себя методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используется наряду с экспертной и фактографическая.

Среди фактографических методов выделяют группы статистических (параметрических) и инновационных методов. Первая использует методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Наибольшее распространение получили: экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модели подобия), параметрический метод. Вторая фактографическая группа состоит из методов, основанных на изучении инноваций в данной отрасли и, в частности, по данному объекту прогнозирования. Один из методов основан на изучении и оценке информационного материала, второй метод основан на изучении практического применения инноваций в производстве аналогичной продукции, услуг.

В противоположность фактографическим экспертные методы прогнозирования основаны не на использовании документальных источников и фактических данных, а на суждениях экспертов. Эти методы можно распределить на группы по признакам: количество привлекаемых экспертов и наличие аналитической обработки данных экспертизы. Рассмотрим основные методы исследовательского (поискового) прогнозирования.

Метод экстраполяции - определение будущих ожидаемых значений экономических величин, показателей на основе имеющихся данных об их изменениях в прошлые периоды, перенесение прошлого на будущее, исходя из выявленных в прошлом тенденций измерения. Математически экстраполяция сводится к продолжению кривой, характеризующей предыдущее изменение экономического показателя.

Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в резуль

тате выделения регулярной (систематической) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом.

По признаку определенности временной ряд (yt) состоит из детерминированной (xt) и стохастической (et) составляющих:

yt = xt + et.              (2.5)

Детерминированная составляющая (тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая - отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций xt и et на основе исходных фактических данных об объекте.

Экстраполяция представляет собой процедуру определения функции f(x) на основе значений x0, xj, x2, ..., xn, лежащих в интервале [x0 , xn], и установления с помощью функции f(x) значений xu находящихся вне заданного интервала. При использовании экстраполяции для формирования прогноза необходимо учитывать действие внешних факторов, так как данная функция отражает тенденцию развития в прошлом и настоящем, но не всегда она может сохраниться в будущем. Экстраполяцию тенденций без учета ожидаемого воздействия факторов активного прогнозного фона называют «наивной экстраполяцией».

Экстраполяция проводится в два этапа: на первом осуществляется выбор вида функции, описывающей эмпирический ряд; на втором производится расчет параметров выбранной функции. Для оценки параметров функции широко используются такие методы, как метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного моделирования и метод адаптивного сглаживания.

Метод интерполяции - приближенное определение неизвестной величины, находящейся между известными величинами на основе значений этих величин. Его используют в случае, когда по известным начальным (x0, x1, x2) и конечным значениям (xn-2, xn-j, xn) искомой характеристики объекта определяют неизвестные промежуточные величины xt.

Прогнозирование методом аналогии заключается в установлении эквивалентности (подобия) между сопоставляемыми объектами, т.е. на основе исследования поведения одной системы прогнозируется аналогичное поведение (развитие) другой системы.

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Такие методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию динамичных процессов развития. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, которые не поддаются математической формализации, т. е. для них трудно разработать адекватную модель.

Метод тестирования (анкетирования руководителей и специалистов предприятия по определению их мнения (суждения) по перспективам изменения того или иного показателя объекта прогнозирования).

Метод экспертных оценок независимыми экспертами. Эксперт выполняет аналитическую работу с оценкой состояния и путей развития.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуальной деятельности руководителей, специалистов, экспертов по выработке предложений в прогнозировании развития данного объекта.

Метод дерева целей можно считать самым эффективным экспертным методом нормативного прогнозирования (

Рис. 2.5).

Рис. 2.5. Схема построения дерева целей

Главная задача данного метода состоит в том, чтобы увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в настоящем. В ходе построения дерева целей: идентифицируются цели, концепции по исследуемым проблемам и технические возможности их развития от отдельных компонентов и функциональных подсистем до систем в целом; формулируются критерии для оценки значимости элементов на каждом уровне (например, организационно-технической или финансовой готовности к реализации, коэффициент взаимной полезности и др.); определяются весовые коэффициенты для каждого элемента на каждом уровне дерева по принятому критерию.

Дерево целей - это иерархическая структура, отражающая причинноследственные связи между элементами (целями).

Морфологический анализ - анализ строения, изменчивости, преобразования проблем, систем, объектов, проводимый с целью выработки стратегии решения проблем, развития систем. Основан на сравнении разных вариантов структурных элементов исследуемого объекта и их сочетания, позволяющем избрать рациональный путь трансформации объекта, системы. Например, морфологический анализ может быть применен при прогнозировании рациональной (эффективной) структуры себестоимости коммунальной продукции или услуги. Одной из важнейших задач прогнозирования необходимо считать повышение надежности, достоверности, точности прогнозов.

Надежность прогноза - это вероятность наступления предсказываемого события при заданном комплексе условий и в пределах установленных допусков. Она уменьшается с увеличением периода прогнозирования, степени детализации прогноза и интенсивности динамики развития прогнозируемого явления.

Любой прогноз характеризуется, прежде всего, конкретным указанием прогнозируемых параметров объекта (П) и сроком их достижения (сроком упреждения) (Т) - Рис. 2.6.

На графике достижения прогнозных показателей по оси абсцисс указывается время достижения прогнозных показателей, по оси ординат - параметры показателя. Кроме того, на данном графике указываются следующие характеристические точки:

О - начало отсчета;

Д - момент времени в прошлом, определяющий глубину ретроспекции информации;

А - точка прогнозируемого возникновения события;

В - точка фактической реализации события;

Пп - прогнозируемые параметры события.

Прогнозируемая величина параметра

Пп = Пф + Е,              (2.6)

где Пф - фактическая величина параметра;

Е - величина ошибки.

Рис. 2.6. График достижения прогнозных показателей

В процессе прогнозирования встречаются в основном ошибки четырех видов:

Ег = Еи + Ем + Ев + Ен ,              (2.7)

где Ей - погрешность исходных данных;

Ем - погрешность метода (или модели) прогноза;

Ев - неточность вычислений;

Ен - нерегулярная погрешность (появление непредсказуемых событий).

Еt =а1 ¦ Еи + а2 ¦ Ем + а3 ¦ Ев + а4 ¦ Ен ; а1 ¦ а2 ¦ а3 ¦ а4 =1,              (2.8)

где а; - удельный вес погрешности соответствующего вида.

В связи с этим необходимо определять допуски на точность прогнозов. При этом учитываются уровень новизны, темпы роста, степень сложности, наличие взаимосвязей, степень агрегирования. Основная тенденция в развитии прогнозирования в настоящее время заключается в создании полностью интегрированных систем информации, содержащих службы прогнозирования. С помощью такой системы возможно гибкое управление предприятием. В функции такой системы должны будут входить: Автоматизированный выбор и обновление информации. Автоматический учет, оценка и экстраполяция тенденций. Автоматическая корректировка в случае появления расхождений

с действительностью. Исследование всех прогнозируемых вариантов. Анализ «затраты - доходы» и их изменения во времени. Наблюдения за изменением целей. Обновление весовых множителей и коэффициентов связи при введении изменения. Ранжирование проектов в соответствии с критериями оптимизации и поступившей информацией. Учет эффектов обратной связи.

Но даже такая всеобъемлющая система информации не может уменьшить роли человеческих суждений. Сам процесс прогнозирования будет представлять собой диалог человека и машины, в результате которого появится квалифицированное суждение о планах (стратегических, тактических) развития предприятия.