Размещено на http://www.allbest.ru/

Методы прогнозирования

Содержание

1. Классификация методов прогнозирования

2. Эвристические методы прогнозирования

3. Фактографические методы

4. Примеры использования эконометрических моделей

5. Методологические подходы к выбору метода прогнозирования

1. Классификация методов прогнозирования

прогнозирование эконометрическая модель

В литературе имеется значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Однако большинство из них или неприемлемы, или имеют недостаточную познавательную ценность. Основная погрешность этих схем -- нарушение таких принципов классификации, как: достаточная полнота охвата методов прогнозирования; единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации); непересекаемость разделов классификации; открытость классификационной схемы (т.е. возможность дополнения новыми методами)

Введем понятие метода прогнозирования.

Метод -- это способ исследования явлений, происходящих в природе и обществе; это путь познания, алгоритм процесса познания. Соответственно, метод прогнозирования национальной экономики -- это способ, алгоритм разработки прогноза развития национальной экономики.

Эвристика -- совокупность исследовательских методов, способствующих обнаружению ранее неизвестного.

Специалисты насчитали около 200 методов прогнозирования, но на практике применяется примерно 10--15 способов.

Существуют различные классификации методов прогнозирования. Особенно популярна классификация по степени формализации, где выделяются три основные группы: эвристические, фактографические (формализованные) и комплексные (комбинированные) методы,

К эвристическим методам прогнозирования относятся способы экспертных оценок, к фактографическим -- логические и математические модели.

Комплексные методы включают различные отдельные способы в зависимости от целей прогнозирования, наличия информации и степени определенности связей между показателями развития. Согласно описаниям достаточного числа авторов можно построить цепь синонимов, описывающих методы прогнозирования: эвристические-- интуитивные-- экспертные,

Эвристические, или экспертные, методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, когда присутствует большая степень неопределенности и нестабильности функционирования объекта.

Экспертные оценки применимы как для поискового, так и нормативного прогнозирования. Широко используются экспертные методы в долгосрочном прогнозировании, так как они не предъявляют к исходной информации требований, характерных для математических моделей. Экспертиза позволяет обойти трудности долгосрочного учета качественных изменений объекта прогнозирования, связанных как с внутренней логикой его развития (взаимосвязей качественных признаков), так и с изменениями внешних факторов (фона). Например, влияние развития науки, техники и технологии на макроэкономические показатели и целом по стране и по отраслям, а также различных экономических ограничений (инвестиций частного сектора, потребности в продукции и услугах и т.п.) учитывается в основном экспертными методами.

Однако там, где возможна формализация связей между основными показателями развития социально-экономической системы, используются фактографические методы.

Преимущества методов фактографических перед интуитивными очевидны; возрастает объективность прогноза, расширяются возможности рассмотрения различных вариантов. Даже несмотря на необходимость использования экспертных оценок, и экзогенных факторов, прогноз в основном является результатом научного исследования.

Однако надо отметить, что при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень формализации, тем в общем случае беднее оказывается модель. Особенно четко эта ситуация видна при переходе от методов логического моделирования к эконометрическим моделям.

Ввиду сложности социально-экономической системы страны и факторов неопределенности и случайности в ее развитии в основном используются комплексные, или комбинированные методы, включающие различные отдельные методы в зависимости от целей прогнозирования, наличия информации и степени определенности связей между показателями развития. Надо отметить, что и сами отдельные методы не являются «чистыми». Так, например, метод сценария относится некоторыми авторами к эвристическим метолам, так как сценарии разрабатываются прогнозистом (или группой прогнозистов) на основе его интуиции, подкрепленной знанием и опытом. В то же время, прогнозист, разрабатывая сценарий, может применять и метод исторических аналогий, и метод экстраполяции тренда, и эконометрические модели, и даже экономико-математические модели.

А в самих эконометрических моделях используется метод индивидуальных и коллективных экспертных оценок, например, в части прогнозирования значений экзогенных факторов и т.д.

2. Эвристические методы прогнозирования

К группе эвристических методов относят;

1. метод индивидуальных экспертных оценок:

2. метод коллективных экспертных оценок.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на взгляд каждого из них суждении другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи посредством воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Экспертные методы в прогнозировании используются в следующих случаях; при отсутствии достаточно представительной и достоверной статистической характеристики объекта; в случае большой неопределенности среды функционирования объектов тех отраслей промышленности, которые подвержены сильному влиянию новых открытий; при дефиците времени или в экстремальных ситуациях,

Широкое применение экспертные оценки находит при прогнозировании основных направлений научно-технического прогресса, общественной и политической сфер деятельности. Экспертные оценки применяются как для поискового, так и нормативного прогнозирования. Широко используются методы в долгосрочном прогнозировании, так как они не предъявляют к исходной информации требований, характерных для экономических моделей.

Методы коллективных экспертных оценок имеют преимущество перед методами индивидуальных экспертных оценок, так как при коллективном мышлении ниже точность прогнозов, и кроме того, при обработке различных индивидуальных независимых оценок экспертов часто возникают продуктивные идеи (народная мудрость гласит: «Одна голова,-- хорошо, а две и больше -- лучше!»). Так, исследования эффективности коллективных экспертных оценок, проведенные в университете Буффало, показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма результатов индивидуальных мышлений.

Какие методы входят в группу индивидуальных экспертных оценок?

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод опросов типа «интервью» и аналитический метод.

Метод опросов типа интервью» предполагает непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ», т.е. беседу, в ходе которой прогнозист ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта в соответствии с заранее разработанной программой опроса. Успех такой оценки в значительной степени зависит от психологической способности эксперта давать экспромтом заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам. Недостатком этого способа является психологическое давление на эксперта (правда, незначительное).

Аналитический метод, или метод аналитических экспертных оценок предполагает длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Этот способ позволяет эксперту использовать всю доступную информацию об объекте прогноза. Свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки, Психологическое давление на эксперта в этом случае минимально.

Основными принципами методов индивидуальных экспертных оценок являются максимальная возможность использования индивидуальных способностей эксперта и незначительная степень психологического давления на него,

Однако индивидуальные экспертные методы мало пригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий развития ввиду ограниченности знаний одного эксперта по всем сферам экономики, науки и техники и других смежных областей ~теории и практики.

Экспертиза позволяет обойти трудности долгосрочного учета качественных изменений объекта прогнозирования, связанных как с внутренней логикой его развития, зависящей от взаимосвязей качественных признаков, так и с изменением внешних факторов. Как пример можно привести учет влияния развития науки и техники на макроэкономические показатели в целом по стране и по отраслям (здесь требуются экспертные оценки различных экономических ограничений: инвестиций частного сектора, потребностей в продукции и услугах).

Какие методы входят в группу коллективных экспертных оценок?

Существует большое число модификаций методов коллективных экспертных оценок. Основной принцип этих методой -- выявление коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования.

В настоящее время наиболее популярны:

метод круглого стола, или метод комиссий;

метод коллективной генерации идей, пли метод «мозгового штурма»;

метод Дельфи.

В соответствии с методом круглого стола специальная комиссия, входящая в состав этого «круглого стола», обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений и выработки единого мнения.

Этот метод имеет недостаток, заключающийся в том, что эксперты и своих суждениях изначально ориентированы и руководствуются в основном логикой компромисса, что увеличивает риск получения искаженных результатов прогноза. Кроме того, на суждения экспертов может влиять и авторитет отдельных участников «круглого стола».

Метод коллективной генерации идей, или метод «мозгового штурма» возник в 50-е гг. и получил широкое распространение в США, Японии и неоднократно применялся в СССР и России. Метод «мозговой атаки» заключается в том, что выдвижение новых идей протекает лавинообразно. Это связано с тем, что высказываемая одним из членов группы экспертов идея порождает либо творческую, либо критическую реакцию. Однако, в силу сложившегося правила запрета на критику негативные реакции у эксперта порождают продуктивные результаты.

Самым распространенным из способов коллективных экспертных оценок является метод Дельфи, разработанный в 1964 г, американской научно-исследовательской корпорацией «РЭНД-Корпорейшн». Название его образно условное, оно напоминает о знаменитых с древних времен дельфийских оракулах,

Отличительными особенностями метода Дельфи являются:

полностью заочный и анонимный опрос экспертов;

опрос экспертов в несколько туров;

задействование обратной связи, когда в каждом последующем туре используются результаты предыдущего, для чего перед каждым этапом (после первого) эксперты получают подробную информацию о результатах предыдущего;

использование статистических методов обработки результатов групповых ответов.

Коллективные экспертные оценки -- это современные научные методы, которые могут широко использоваться в прогнозировании. Естественной областью их применения является прогноз научно-технического прогресса, определение его основных направлений и темпов. Эти методы могут также успешно использоваться для определения возможных изменений в параметрах экономико-математических моделей развития социально-экономической системы под влиянием НТП и мероприятий организационного и финансового характера. В условиях неопределенности и нестабильности развития социально-экономической системы Украины методы экспертных оценок приобретают большое значение.

Какими возможностями обладает метод «мозгового штурма»?

Большое количество прогностических задач может решаться как непосредственно методом «мозгового штурма», так и путем применения его в качестве вспомогательного. Опыт применения метода показывает, что с его помощью можно «сдвинуть с мертвой точки» почти любую проблему. Автором метода является американец А. Осборн, разработавший его основы в 1957 г. Целью «мозгового штурма» является активизация творческого процесса генерации идеи путем реализации определенных правил организации, проведения и оценки его результатов.

Главная задача метода -- обеспечение максимальной творческой активности, душевного подъема и концентрации внимания всех участников на заданной проблеме. В целях преодоления инерционности и стереотипности мышления, стимулирования энергичного коллективного поиска новых оригинальных концепции в основу метода положен принцип разделения ко времени процессов: генерации идей и их оценки. Это представляется несправедливым по следующим причинам.

Метод «мозгового штурма» состоит из двух этапов: генерация идеи и их оценки. Существуют следующие его разновидности: метод обратного «мозгового штурма», предложенный в 60-е гг. и США фирмой «Дженерал Электрик»; метод массового «мозгового штурма», разработанный в 70-е гг. также в США В. Филлипсом; метод двойного «мозгового штурма», предложенный в 70-е гг. в СССР; метод «конференции идей», примененный и 70-е гг. и ГДР В. Гильде.

Все разновидности метода базируются на использовании стратегии ненаправленного случайного поиска. Общим принципом построения и применения прямого «мозгового штурма» и его разновидностей является принцип разделения во времени процессов генерации идеи и их критической оценки для устранения психологических препятствий творческому поиску, вызываемых критикой.

Метод обратного «мозгового штурма» сочетает в себе две «мозговые атаки» коллектива генераторов идей; первую -- для свободного выявления недостатков исследуемого объекта и вторую -- для поиска новых концепций и устранения выявленных недостатков. Такое разделение коллективного «мозгового штурма» повышает его целенаправленность и придает поиску более конкретный характер.

Метод массового «мозгового штурма» распараллеливает процессы генерации идей, а метод двойного «мозгового штурма» организует последовательность из двух «мозговых атак» и двух стадий оценки мнений.

Метод «конференции идей» объединяет для повышения результативности коллективного поиска идей несколько принципов: высокий профессионализм участников, заблаговременную их подготовку, различные приемы психологической настройки специалистов в сочетании с правилами морфологического анализа по систематизации поиска и логикой эвристики.

Для применения метода «мозгового штурма» требуется:

организационное обеспечение, заключающееся в выборе ведущего, формировании групп генераторов идеи и экспертов, упорядочении их работы в соответствии с правилами и принципами метода;

методологическое обеспечение, включающее и себя обучение специалистов принципам, правилам и содержанию этапов метода, выбор разновидностей метода и практическое освоение всех необходимых процедур;

психологическое и мотивационное обеспечение, состоящее из психологической настройки и стимулирования творческой работы специалистов, привлекаемых в группы генераторов идей и экспертов с учетом особенностей этих групп;

информационное обеспечение, заключающееся в подготовке информационно-справочных и методических материалов для формулирования проблемы, постановке задач, а также в анализе выдвинутых идеи.

Самостоятельно метод может применяться для прогнозирования развития СЭС, ее отдельных подсистем и параметров.

В качестве вспомогательного творческого элемента при прогнозировании метод может успешно применяться на всех этапах, особенно в условиях неопределенности и при возникновении «тупиковых» ситуаций, когда другие способы не позволяют получить удовлетворительный результат.

Метод «мозгового штурма» предполагает выполнение следующих положений:

не допускается критика высказанных идей, разрешается только их положительное обсуждение;

приветствуется оригинальность, необычность, а также многочисленность концепций, так как это увеличивает вероятность появления ценных идей;

ведущему разрешается изменять тематическую направленность и снимать проблему с обсуждения, а также решать вопрос о повторной сессии;

допускается оценку предложений производить позднее, в аналитической группе;

не допускается исключать ни одну идею без детального ее анализа;

приветствуется! комбинация различных идей, их усовершенствование.

К достоинствам метода следует отнести его простоту, доступность для изучения и освоения, его привлекательность для специалистов-участников "мозгового штурма» в связи с возможностью учета и максимального использования их способностей и черт характера.

Метод обладает высокой производительностью как по общему количеству идей, так и по числу новых. При этом необходимо отмстить и недостатки метода: с одной стороны -- отсутствие гарантий получения качественных решений, с другой -- получение неконкретных решений.

Область применения метода и его разновидностей при решении задач прогнозирования чрезвычайно широка. Самостоятельно метод может использоваться для решения многочисленных управленческих и аналитических задач.

В чем сущность метода «Дельфи»?

Прогнозирование методом «Дельфи» многотуровое, однако обычно проводится не более трех--четырех этапон.

В первом туре опроса допускаются любые ответы в анкете, чтобы дать неограниченную возможность экспертам сформулировать спои суждения о возможных значениях прогнозируемого технического объекта или события в будущем. Руководитель группы идентифицирует полученные в анкетах мнения; одинаковые объединяются, второстепенные исключаются, после чего перечень суждений включается в следующую, вторую анкету.

Во втором туре опроса члены экспертной группы оценивают не только оставленные в анкете суждения, но и реальность даты осуществления событий. Ответы специалистов должны быть строго мотивированны. Если эксперт считает, что сроки осуществления событий, указанные в анкете, нереальны, то возможны ответы -- «раньше», «позже». После второго тура опроса руководитель группы подготавливает статистическую сводку мнений, а также рассчитывает медиану, т.е. дает групповую оценку.

В третьем туре опроса члены экспертной группы получают подготовленное руководителем описание суждений и составленную статистическую сводку. На основе полученных материалов эксперты должны дать обзор всех мнений и с учетом этого высказать новые суждения о возможных значениях объекта и времени реализации событий. Если в этом случае оценка специалистов не попадает в интервал, то они вновь должны обстоятельно аргументировать свое мнение.

Четвертый тур опроса является последним, заключительным и включает в себя те же процедуры, что и в предыдущем туре опроса.

Особое внимание при использовании экспертных оценок в прогнозировании следует уделять вопросам точности и надежности получаемых прогнозов. Точность и надежность прогнозов на основе экспертных оценок достигаются:

тщательным подбором и проверкой компетентности членов экспертной группы, как правило, ведущих ученых и практиков в данной области знаний;

проведением экспериментальных проверок компетенции всей привлекаемой к экспертизе группы, т.е. организацией серий опытов, при которых экспериментатор знает ответ, а члены экспертной группы не знают. Если на основе нескольких итераций получают вполне удовлетворительный ответ, то прогнозы данной экспертной группы считаются вполне надежными;

возможной организацией проверки полученного прогноза другими методами (моделированием, прогнозированием на основе трендовых моделей и т.д.);

простым анкетированием и четким очертанием прогнозируемого явления (технического объекта);

сокращением по возможности числа прогнозируемых событий (объектов);

определением наиболее оптимальных промежутков времени между турами опросов.

Метод экспертных оценок как способ получения прогнозов имеет ряд недостатков:

часть специалистов экспертной группы (или даже один наиболее активный член группы) могут оказать давление на остальных экспертов, и, если их (его) мнение ошибочно, может быть получен неправильный прогноз;

отрицательное влияние на решения членов экспертной группы в отдельных случаях может оказать не глубина доводов, а количество замечании «за» и «против»; возможно также, что проблема достижения соглашения между членами экспертной группы будет иметь более важное значение, чем тщательно разработанный прогноз.

Несмотря на отмеченные недостатки, методы экспертных оценок остаются важнейшим и наиболее надежным способом прогнозирования. Но спектр экспертных методов, используемых в прогнозировании, достаточно широк. Применяются такие традиционные способы, как собственно индивидуальные оценки руководителей прогнозных разработок; групповые оценки коллектива разработчиков; групповые оценки, уточненные консультациями у специалистов; оценки, полученные в результате официальных запросов и подтвержденные ответами научно-исследовательских и других компетентных организаций.

Частные методы индивидуальных и групповых (коллективных) экспертных опенок

Метод аналогий и ассоциаций.

На различных этапах прогнозирования, особенно при анализе объекта прогнозирования, его классификации и моделировании, а также при выявлении функций объекта может применяться метод аналогий и ассоциаций. Он предназначен для активизации творческого мышления и получения дополнительной информации об исследуемом объекте при поиске новых идей и решений, Метод включает в себя два типа приемов активизации творческого мышления и получения информации об исследуемом объекте, т.е. средств анализа и синтеза информации при поиске идей для решения поставленных задач.

Первый тип -- приемы аналогий. Они являются средством как выявления и анализа знаний об объекте, его структуре, функциях и свойствах, так и получения новых представлений об объекте в виде гипотез.

Второй тип -- приемы ассоциаций -- эффективный психологический способ преодоления инертности мышления при научном поиске,

Различают следующие разновидности приемов аналогии: функциональная аналогия, структурная аналогия, аналогия отношений, аналогия внешней формы, субстратные аналогии.

Приемы аналогий пригодны при проведении направленного, ненаправленного и программно-алгоритмического поиска и могут быть рекомендованы при проведении анализа объекта прогнозирования в большинстве случаев.

Приемы ассоциаций преимущественно годны для ненаправленного и направленного поиска новых решений, поскольку в их основе находится способность человеческого мозга генерировать свободные и направленные ассоциации.

К достоинствам метода можно отнести его естественность и доступность для изучения, освоения и применения, к недостаткам -- невысокую результативность по соотношению числа полезных новых идей к общему их количеству.

Метод фокальных объектов

Метод изобретен американцем Ч. Вайтингом в 50-е гг. и относится к эвристическим приемам активизации творческого мышления. Сущность способа состоит в перенесении признаков случайно выбранных объектов на исследуемый объект, который лежит как бы в фокусе переноса (так называемый фокальный объект). Метод соответствует стратегии ненаправленного случайного поиска. Данный прием использует не только принцип отыскания «подсказок» (от случайных объектов) и свободных ассоциаций для их развития, но и принципы постоянного поддержании в мозгу творческой личности очага возбуждения, высокого уровня воображения и фантазии, концентрации внимания на фокальном объекте, к которому поочередно «примеряются» признаки случайных объектов и свободные ассоциации.

Метод включает в себя следующие этапы:

выбор фокального объекта;

выбор трех пяти случайных объектов;

составление списков признаков для каждого случайного объекта;

генерирование идей посредством присоединения к фокальному объекту признаков случайных объектов;

развитие полученных сочетаний путем свободных ассоциаций;

оценку полученных идей и отбор полезных решений.

Метод прост в применении, позволяет получить практически неограниченное число идей, но не гарантирует их пригодность и качество. Он не ориентирован па применение ЭВМ. Метод является простейшим эвристическим ассоциативным приемом, который сочетает психологическую активность прогнозиста (группы прогнозистов) с поиском новых свойств для объекта прогнозирования, используя ассоциации и отдаленные аналогии. Этот процесс происходит на фоне достаточного запаса индивидуальных знаний и опыта специалиста данной области, а также его личных склонностей и взглядов.

Метод может быть рекомендован для решения задач прогнозирования, связанных с исследованием свойств и функций социально-экономических систем.

Метод гирлянд случайностей и ассоциаций

Метоп впервые предложен в 70-е гг. советских ученых. Г.Я. Бушем и может рассматриваться как дальнейшее развитие фокальных объектов. Сущность метода заключается в перенесении признаков случайных объектов, а также элементов генерируемых по этим признакам гирлянд ассоциаций на исследуемый объект, его синонимы (аналоги) и их сочетания с последующим анализом, развитием полученных комбинаций и отбором рациональных вариантов.

Метод относится к стратегии ненаправленного свободного поиска ранее не известных решений на основе генерируемых ветвящихся потоков новых понятий и признаков, свободных ассоциаций и попыток получать значимые полезные сочетания (комбинации) этих понятий и признаков.

Этапы и процедуры метода следующие:

1) определение синонимов объекта;

выбор случайных объектов;

составление комбинаций из элементов гирлянд синонимов объекта и случайных объектов;

составление перечня или таблицы признаков случайных объектов;

развитие идей посредством поочередного присоединения к объекту и его синонимам признаков случайных объектов;

генерирование гирлянд ассоциаций (поочередно из каждого признака случайных объектов вырабатывается гирлянда «вторичных» понятий и признаков);

развитие новых идей путем попыток комбинирования элементов гирлянды ассоциаций по признакам с элементами гирлянды синонимов объекта;

выбор альтернативы, т.е. анализ полученного множества идей и принятие решения о прекращении генерирования гирлянд ассоциаций и комбинирования понятий;

оценка и отбор рациональных вариантов идей;

10) выбор предпочтительного (оптимального) варианта. Процесс включает в себя как творческие, так и нетворческие операции.

Для применения метода требуется:

организационное обеспечение, заключающееся в формировании групп генераторов идей и выборе экспертов при коллективных формах творческого процесса;

методологическое, психологическое и мотивационное обеспечение, т.е. изучение и практическое освоение процедур метода, психологическая настройка и стимулирование специалистов;

информационное обеспечение, т.е. заблаговременная подготовка справочников, машинных баз данных по синонимам (аналогам) объекта, признакам случайных объектов.

Изучается метод индивидуально, а применяется коллективно. Он позволяет получить практически неограниченное число идей, полезен для развития воображения, сообразительности и гибкого мышления.

Метод прост и доступен, но применим для сравнительно узкого круга несложных поисковых задач, Он допускает применение ЭВМ как в виде информационно-справочного обеспечения, так и в активном диалоговом режиме. Данный метод сочетается с другими методами, например, с методом фокальных объектов, «мозгового штурма» морфологического анализа, функционально-стоимостного анализа.

Областью применения этого метода являются задачи прогнозирования различных процессов. Кроме того, метод является вспомогательным при анализе объекта прогнозирования.

Метод морфологического анализа

Впервые идея морфологического анализа применительно к поисковому решению проблем была выдвинута майорским логиком и мистиком монахом Луллием (1235--1315 гг.). Окончательно метод сформировался благодаря американцу Ф. Цвики в 1942 г.

Метод ориентирован на целевой поиск, т.е. выявление новых решений на базе полученного множества вариантов реализации составных частей объекта прогнозирования с учетом его строения (морфологии).

Суть метода состоит в следующем. Проблема, требующая решения, изучается с возможно более общей точки зрения для выявления всех возможных решений. Затем путем перебора всех возможностей в пределах полученной абстрактной структуры обнаруживается область всех возможных решений, это и является целью. В ходе исследования среди всех выявленных новых решений могут оказаться представляющие особый интерес. Для применения метода необходимо:

методологическое обеспечение, т.е. изучение специалистами структуры, содержания, правил и процедур морфологического исследования;

информационное обеспечение, т.е. подготовка информационно-справочных материалов для формирования проблемы;

математическое и программное обеспечение, включающее в себя разработку алгоритмов и программ для ЭВМ с целью автоматизации нетворческих процессов и облегчения творческих.

Метод позволяет получить большое число возможных решений по любой изучаемой проблеме при сравнительной легкости процедуры поиска.

Недостатком метода является трудоемкость перебора всех возможных вариантов решения проблемы. В настоящее время отсутствуют универсальные способы объективной оценки эффективности того или иного варианта решения проблемы. Тем не менее, метод применяется для решения прогностических задач в различных сферах социально-экономического развития в нашей стране и за рубежом. Только в пределах морфологического анализа возникает необходимость содержательной интерпретации соответствующих формальных прогнозов.

Метод функционально-стоимостного анализа.

В условиях ограниченного финансирования решения любой социально-экономической проблемы оценка соотношения «желаемого и действительного» становится существенной. Прогнозирование как элемент управления не приносит сразу каких-то материальных результатов. В то же время затраты на каждый его этап должны быть строго регламентированы. Для получения наилучшего из возможных по критерию стоимости решения применяют метод функционально-стоимостного анализ.

Метод функционально-стоимостного анализа (ФСА) начал разрабатываться в конце 40-х гг, советским инженером Ю.М. Соболевым и американцем Л. Майлзом, а в настоящее время развивается М.Г. Карпуниным, Б.И. Майданчиком, Н.К. Моисеевым.

Метод ФСА состоит в комплексном системном исследовании функций объектов. Как система, ФСА есть совокупность действий, создающих организационные средства, научно-методические принципы, технико-экономические приемы, направленные на обнаружение, предупреждение, сокращение или ликвидацию излишних затрат.

Результатом ФСА является снижение затрат на единицу полезного эффекта. Существует ряд модификаций ФСА в зависимости от исследуемого объекта: (ФСА технических объектов, ФСА нетехнических объектов). Метод ФСА относится к стратегии целенаправленного поиска на основе частично формализованных процедур анализа и синтеза функций объектов, их упорядочения, оптимизации и, в конечном счете, получения наилучшего из возможных по критерию стоимости решения, ФСА построен на совокупности следующих принципов: плановый характер ФСА; системный подход; соответствие значимости функций и затрат на их осуществление.

Известны 7 основных этапов проведения ФСА: 1) подготовительный; 2) информационный, 3) аналитический; 4) творческий; 5) исследовательский; 6) рекомендательный, 7} внедрения.

Для применения метода требуется:

организационное обеспечение, т.е. упорядочение работы коллектива ФСА, распределение функций, постановка задач исполнителям;

методологическое обеспечение, заключающееся в создании и совершенствовании методик проведения исследования;

экономические условия, т.е. планирование, финансирование и стимулирование работ по ФСА;

информационное обеспечение, т.е. создание информационных фондов самого различного содержания.

Метод ФСА обеспечивает получение решений, так как является универсальным, использующим методы упорядоченного систематического анализа объектов.

Недостатком метода является сложность в его изучении и практическом освоении, а также то, что он требует не только экономического, гуманитарного или технического образования, но и практического опыта работы. Однако высокий экономический эффект метода практически всегда компенсирует затраты на его применение.

Метод применим при решении всех прогностических задач, поскольку позволяет составить ответ на вопрос об эффективности прогнозирования.

3.Фактографические методы

Там, где возможна формализация связей между основными показателями развития экономики, используются фактографические методы. Их преимущество перед интуитивными методами заключается в том, что в последнем случае возрастает объективность прогноза, расширяются возможности рассмотрения различных вариантов.

Однако при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень формализации, тем беднее в общем случае оказывается модель.

К этой группе методов относятся две подгруппы моделей: логические и математические. Логические модели включают в себя метод исторических аналогий и способ разработки сценариев развития.

Весьма распространенным является метод исторических аналогия, заключающийся в том, что представление о будущем состоянии объекта или процесса строится по образу, уже миновавшему гит этап развития, который предстоит прогнозировать.

Особенно широко при прогнозировании в настоящее время используется метод разработки сценариев развития,

В прогнозировании социально-экономической системы страны особенно широко используются математические модели, которые включают в себя трендовые и эконометрические модели.

Трендовая модель описывает изменение прогнозируемого или анализируемого показателя в зависимости только от времени, имеет вид: . Неплохо описывает развитие (изменение) достаточно стабильной во времени социально-экономической системы, особенно таких агрегированных показателей развития, как ВНП (ВВП), ЧНП, НД, уровень инфляции, безработицы и т.п.

Эконометрические модели отличаются от трендовых тем, что рассматривают изменение показателей развития социально-экономической системы не только в зависимости от времени, но и от других наиболее существенных факторов. Эконометрические модели являются эффективным инструментом только в руках высококвалифицированных прогнозистов.

Метод исторических аналогий

Метод исторических аналогий эффективен при определении путей развития новых отраслей и экономических районов. Но и принятый «образец» нуждается в дальнейшем исследовании внутренних и внешних условий и закономерностей его развития. Необходимо очень осторожно применять этот метод, так как нет абсолютно одинаковых объектов и явлений, и к тому же изменяется как внутренняя, так и внешняя среда объекта. Особенно важно корректное использование этого метода при прогнозировании развития социально-экономической системы страны (компаративный анализ). Например, очень сомнительна возможность применения для прогнозирования выхода из кризиса и стабилизации социально-экономической системы Украины моделей, использованных Польшей, Венгрией, Китаем, Чили, Аргентиной.

Прогнозируя развитие Украины, необходимо учитывать изменившиеся за последние годы, как внутренние условия, так и внешние (например, связанные с мировым финансовым кризисом), В урезанном виде способ аналогий может быть использован в комплексных методах -- например, для прогнозирования изменений в параметрах математических моделей.

Метод написания сценария

Написание сценария -- это метод, при котором устанавливается логическая последовательность событий с целью показать, как исходя из существующих ситуаций может разнизаться шаг за шагом будущее состояние объектов.

Сценарий обычно разворачивается в конкретном временном интервале по определенным годам и позволяет ответить на ряд существенных для прогнозирования вопросов:

каковы тенденции тех или иных сторон развития прогнозируемой системы?

какие факторы влияют на осуществление этих тенденций?

каковы возможные проблемы и трудности в развитии социально-экономической системы?

какова область допустимых альтернатив управленческих решений по развитию системы?

каковы ожидаемые последствия тех или иных управленческих решений?

В разработке сценария развития социально-экономической системы страны принимают участие специалисты различного профиля. Существует множество методик составления сценариев, но в любом случае прогнозисты должны уметь выявить те возможные будущие события, которые действительно значительны, могут произойти с большой долей вероятности, и при этом определить последствия таких событий, если они произойдут. Это могут быть как события, происходившие в минувшем и проявление которых возможно в будущем, так и события, не наблюдавшиеся в прошлом, но вполне вероятно, что они будут происходить. В основном здесь речь идет об экзогенных факторах, т.е. факторах, которые прогнозисты могут предвидеть, прогнозировать, но не влиять на них. Все сказанное относится к разработке сценариев как на микроуровне, так и макроуровне.

Так, любая нефтяная компания должна рассмотреть сценарии, которые исходят из различных предположений о политике правительства в отношении нефтяной импортной квоты, таможенных пошлин, акцизов на нефть, состояния регионального и мирового рынков нефти.

Автомобильной фирме следует изучать сценарии, включающие описание как технического развития, так и общественного признания автомобилей разных типов, а также государственные программы (планы) строительства автотрасс и шоссейных дорог,

Государство в прогнозах (программах и планах) должно учитывать различные возможности хода развития внешнеполитических, внешнеэкономических и внутриполитических факторов.

Кан и Винер, которые впервые выдвинули идею разработки сценария для прогнозирования будущего в своей работе «2000 год», рассмотрели 14 различных потенциальных «вариантов мира». В целом можно с уверенностью сказать, что каждое решение относительно будущего явно или неявно основывается на сценарии или ряде сценариев. Метод сценария является одним из основных способов прогнозирования при структурной перестройке социально-экономической системы, и его результаты в большей степени за-лисят от интеллекта, уровня знаний, осведомленности и творческой фантазии прогнозистов.

Метод экстраполяции тренда

Способ, использующий трендовые модели в прогнозировании, называется методом экстраполяции тренда. Это один из пассивных способов прогнозирования так называемый «наивный» прогноз, поскольку предполагает строгую инерционность развития, т.е. проектирование прошлых тенденций в будущее, а главное -- независимость показателей развития от тех или иных факторов, При этом нельзя переносить тенденции, которые сформировались в прошлом, на будущее. Объясняется это следующими причинами:

а) при краткосрочном прогнозировании экстраполяция прошлых усредненных показателей приводит к тому, что пренебрегают (или не замечают) необычными отклонениями в обе стороны от тенденции. В то же время для текущего (краткосрочного) прогноза или плана предвидение этих отклонений является основной задачей.

б) при долгосрочном прогнозировании используется такой высокий уровень агрегирования, при котором не учитываются изменения структуры производимой продукции и самой продукции, изменение технологии производства, особенностей рынков, т.е. все то, что составляет главные задачи стратегического планирования.

Экономическая система в отличие от замкнутой физической системы (например, ракеты а полете) -- открытая и реагирующая система, изменяющаяся в зависимости от внешних условий и ввода новых переменных. Поэтому если анализ ситуаций на основе ретроспективного взгляда может быть более или менее успешным, то прогнозирование будущего, как правило, оказывается неудачным. Важно то (еще раз подчеркнем), что детальный и внимательный анализ хода развития в прошлом почти всегда выявляет спады деловой активности, которые прекращаются и ликвидируются не пассивным ожиданием «естественных сил», восстанавливающих равновесие, а энергичными или даже героическими управленческими усилиями, направленными на преодоление неблагоприятных обстоятельств.

Статистический анализ, проводимый с целью экстраполяции, даже не старается выявить характер противодействия со стороны управленческого аппарата, предотвращающего ожидаемые спады. Необходимо, чтобы при анализе ставилась и решалась задача выявления характера государственного регулирования, государственной экономической политики, эффективности разнообразных мероприятии в различных условиях.

Не надо пренебрегать скачкообразными колебаниями при ретроспективном анализе. Необходимо проводить анализ не по агрегированной номенклатуре, иначе внедрение любого нового изделия более высокого качества и конкурентоспособного -- из-за малого удельного веса его выпуска по сравнению с другими изделиями группы в первые годы его производства -- будет оказывать на характер временных рядов незаметное (малозаметное) влияние.

Таким образом, следует отметить, что нельзя переносить тенденции, сформировавшиеся в прошлом, на будущее, поскольку может измениться эффективность многих факторов, в том числе НТП. Кроме того, прошлое возможно определялось не только «естественным» развитием экономических процессов, а в достаточно большей мере -- государственной политикой в управлении экономикой и методами государственного регулирования.

Важно отметить также, что экстраполяция из-за высокой агрегированности экономических показателей не выявляет изменений структуры производства, структурных сдвигов в развитии отраслей, регионов и т.п. Это, в свою очередь, не позволяет установить прогрессивные структурные сдвиги в отраслях национальной экономики, восход «звезд» и затухание традиционных изделий с большой долей морального старения.

Многие авторы предостерегают от излишнего увлечения экстраполяцией тренда социально-экономических показателей, так как даже на микроуровне он считается лишь отправной базой для прогнозирования, инструментом получения «прогностического сырья».

В чем сущность эконометрического моделирования?

Применение эконометрических моделей в прогнозировании началось во всех развитых странах с 70-гг. нашего столетия. И это приобрело такие масштабы, что сформировалась новая отрасль экономической науки -- эконометрика (наряду с микроэкономикой и макроэкономикой). Можно сказать, что эконометрические модели являются основным инструментом анализа и прогноза национальной экономики, отдельных отраслей и регионов.

Эконометрические модели описываются функциями вида:

Y=f(Xi),

где i, как правило, больше единицы, а в число i-го количества факторов, влияющих на функцию, не обязательно входит время, как фактор. Количество факторов может быть и не больше единицы. Например, для первоначальных укрупненных расчетов довольно часто в моделях развития различных стран используется регрессное уравнение, отражающее в краткосрочном прогнозе зависимость потребительского спроса только от личного располагаемого дохода текущего года.

Тогда напрашивается вопрос -- какая разница между методом экстраполяции тренда и эконометрическим методом? Если выявленные зависимости между функцией (У) и факторами -- аргументами (Xi) используются без изменения, т.е. экстраполируются, то разница только в том, что эконометрический метод дает возможность провести содержательный анализ зависимости исследуемого (прогнозируемого) показателя оттого или иного показателя, а экстраполяция тренда отражает только изменение изучаемого показателя во времени. Но основное отличие заключается в том, что эконометрические модели позволяют разрабатывать варианты развития экономического объекта во-первых, посредством изменений условий его функционирования (активное прогнозирование), приводящих к различным значениям эндогенных факторов, изменению трендов их пропорций и соотношений, и, во-вторых, путем варьирования значений экзогенных факторов, также отличных от тенденций их изменения во времени.

Таким образом, эконометрический метод можно отнести к комбинированным (комплексным) методам прогнозирования. Эконометрическая модель может состоять из одного уравнения регрессии или из нескольких взаимосвязанных уравнений. Но используются и модели, состоящие из системы независимых уравнений. Каждое уравнение решается самостоятельно, вне зависимости от других уравнений, но все они рассматриваются в рамках единой модели.

Кроме того, в эконометрических моделях, используемых на практике, применяются и трендовые связи: например, исследуемый показатель (Y) в период времени (t) выражается как функция не только от различных факторов (Xi), но и от значений этого показателя за ряд лет с прошлом;

Наряду с регрессионными уравнениями в эконометрические модели обычно включают так называемые дифференциальные уравнения, или тождества. Например, объем производства моделируется по отраслям, а тождественное уравнение выводит общий объем производства (ВНП или ВВП) как сумму объемов производства и услуг по отраслям.

Анализируя инструментальные переменные, использованные в моделях (налоги, процентные ставки, государственные расходы, таможенные пошлины), применяя активный подход в прогнозировании, а также варьируя будущую предполагаемую (или, лучше, предлагаемую правительству) государственную политику регулирования (управления) национальной экономики, специалист (группа специалистов) формирует (формируют) различные варианты развития. Здесь могут использоваться и другие инструменты (факторы-аргументы уравнений) государственной политики, которые не применялись в прошлом (например, введение государственного протекционизма некоторых отраслей и т.п.).

Отметим еще раз, что корреляционно-регрессионный анализ не всегда адекватно отражает причинно-следственные связи явлений, которые к тому же изменяются во времени. Кроме того, сложность и неоднозначность интерпретации результатов, соблюдение необходимой точности прогнозов усложняет их применение в реальных расчетах.

Поэтому основными функциями постановщика задачи (или экономиста-математика) являются:

Выбор анализируемого показателя и определение существенных факторов.

Выбор вида взаимосвязи (формы связи) между изучаемой величиной (функцией) и переменными (аргументами), наиболее полно отвечающей реальной связи.

3. Определение горизонта модели (долго-, средне- или краткосрочная).

Определение репрезентативной выборки.

Определение размерности задачи (количества факторов).

Определение степени агрегирования информации.

Проведение анализа точности исходной статистической информации, выявление наиболее характерных ошибок и влияния иx на точность прогнозов.

8. Проведение качественного анализа прогнозируемого объекта, особенностей его динамики.

9. Экспертная корректировка как самой модели, так и экзогенных факторов.

Рассмотрим требования к эконометрической модели и к условиям их использования в целях прогнозирования. Основные из них следующие:

А) адекватность формы связи;

Б) однозначность моделирования объекта.

Форма связи обычно задается самим поставщиком задачи в зависимости от характера изменения (развития) изучаемого объекта. Кроме того, она может быть определена и программным путем. Желательно при этом свести модель к линейной форме, так. Как. Весь аппарат корреляционно-регрессионного анализа ориентирован на линейность связей:

у = a0+a1x1+a2x2+…+anxn,

но если выбирается степенная связь типа: у = a0x1a1x2a2…xnan,

то можно свести ее к линейной форме, логарифмируя:

lny=lna0+a1lnx1+a2lnx2+ + аnlnхn.

С целью вывода формы связи, наиболее адекватной реальности, рассчитывается:

коэффициент множественной детерминации;

существенность факторов-аргументов;

разумный, адекватный поставленным задачам уровень агрегирования модели;

разумная размерность модели (совокупности существенных факторов).

Малая размерность модели приводит к упрошенному и неполному описанию взаимосвязей моделируемого объекта. В то же время использование моделей большой размерности не только затруднено технически, но и усложняет содержательный анализ проблем ее адекватности объекту. Это снижает также ценность модели как инструмента прогнозирования, поскольку возрастает проблема прогнозирования из-за большого количества прогнозируемых факторов. В результате увеличивается «вклад» ошибок прогнозных значений факторов в общую сумму ошибок по различным причинам. Практика показывает, что оптимально 4-6 факторов.

Кроме того, определяются доверительные интервалы изменения величины изучаемого показателя и результаты моделирования используются для прогнозирования в этих интервалах,

Необходимо обеспечить реальную возможность использования модели в целях прогнозирования. Для этого должны быть соблюдены следующие требования;

1) инерционность изучаемого объекта, т,е. если в прогнозируемом периоде не возникают новые или не прекращают действие какие-либо старые факторы развития;

прогнозируемость факторов (надежность внемодельного предсказания или возможность получения прогнозных значений факторов посредством их моделирования);

прогнозируемость возможных качественных изменений» которые могут произойти в будущем.

Приведем требования к информации, используемой в эконометрических моделях:

репрезентативность выборки (т.е. адекватное отражение генеральной совокупности);

достоверность информации;

сопоставимость (однородность) показателей в динамике (как изучаемого, результативного показатели (Y), так и факторов (Xi), определяющих этот показатель);

достаточная продолжительность периода ретроспективного анализа по сравнению с периодом прогнозирования (в 2-- 3 раза длиннее).

Кроме того, должны быть исключены краткосрочные (циклические колебания) и аномальные наблюдения, обеспечено достаточное число наблюдений по сравнению с количеством фактором и, наконец, должна отсутствовать парная корреляция между факторами (мультиколлинеарность).

4. Примеры использования эконометрических моделей

Как построить эконометрическую модель экономического роста?

Прогноз экономического роста (ПЭР) учитывает требования прогноза уровня жизни, экологического (нормативы, ограничения), внешнеэкономического и военно-стратегического прогнозов.

Наибольшее распространение в прогнозировании экономического роста в странах с более или менее стабильной экономической системой получили многофакторные эконометрические модели типа:

Y=f(X!,X2,…,Xn).

Используются и однофакторные модели, как, например, модель, выражающая зависимости показателя эконометрического роста от времени (трендовая модель), или модель, выражающая зависимость показателя эконометрического роста только от величины трудовых ресурсов (L) для анализа и прогнозирования в краткосрочном периоде, когда изменение производственных фондов, т.е. капитала (К) незначительно по сравнению с предыдущим годом.