Формализованные методы прогнозирования

Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения - это интервал времени, на который разрабатывается прогноз. База прогноза - это статистическая информация за ряд лет, на которую мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Процедура экстраполяции - это чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных математических формул, а неформальный – на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

Метод наименьших квадратов основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая тренд, в каждом конкретном случае подбирается в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и реализуется на ЭВМ. К недостаткам метода можно отнести жесткую фиксацию тренда моделью, небольшой период упреждения, сложность подбора уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых компьютерных программ, например Excel. Методы моделирования

Методы информационного моделирования были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты выявляют и изучают взаимосвязь между появлением публикаций о правительственных перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего относятся методы прогнозирования по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер - характер закономерности. В группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода: 1) математической аналогии; 2) исторической аналогии.

Метод исторической аналогии – это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует иметь в виду, что этот метод не основан на неизбежности и необходимости полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов относительной важности или весов элементам различных уровней «дерева целей». Построение «дерева целей» заканчивается, когда мы доходим до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева целей»: 1) формулировка генеральной цели прогноза; 2) формулировка перечня подцелей различных уровней; 3) непосредственно построение «дерева целей»; 4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов); 5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза; 6) выбор наиболее оптимальных мероприятий; 7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.