Анализ объекта прогнозирования.

 

Задачи которые решаются при прогнозировании различаются в зависимости от этапа прогнозирования. На этапе предпрогнозных исследований основными задачами являются следующие:

• формирование первичного описания объекта прогнозирования.
• формулирования задания на прогноз.
• подготовка этапов ретроспекции.

В процессе ретроспективного исследования выделяют несколько этапов, которые связаны друг с другом и направлены на решение основной задачи прогнозирования.

В начале уточнение описания прогноза. Потом определение источников информации. Решение проблемы измерений для определения характеристик объекта. Далее непосредственное измерение изменений.

Аппарат прогностики также достаточно сложен.

В качестве теоретического аппарат используются современные теории систем и системный анализ. Системный подход к анализу объекта это один из основных принципов прогнозирования. Кроме теории систем важнее место в аппарате прогнозирования занимает теория моделирования и подобия.

Прогнозная модель в большинстве случаев является основной целью анализа объекта и играет принципиально особую роль среди обычных моделей, которые создаются для существующих объектов.

Модель объекта прогнозирования помимо всего прочего облегчает и сокращает время для проведения прогнозных работ. Такие модели позволяют проводить эксперименты с несуществующими в настоящее время объектами.

С целью предварительного уточнения методов исследования объекты прогнозирования классифицируют по ряду признаков. Наиболее важные:

• природа объектов прогнозирования;
• его масштабность;
• сложность объекта прогнозирования;
• степень детерминированности объекта;
• характер развития объекта во времени;
• степень информационной обеспеченности

 

I. По природе объекты прогнозирования делятся на следующие классы:

• научно-технические объекты (развитие фундаментальных и прикладных исследований, развитие техники, новые виды техники, новые материалы, новые технологии, изобретения и открытия в области науки и техники)

· технико-экономические объекты (национальная экономика, развитие и размещение производства, промышленные предприятия, технико-экономические показатели производства продукции, организационно – экономические системы управления, финансирование производства и другие объекты)

· социально – экономические объекты (демография, миграция, трудовые ресурсы, размещение производительных сил, образование, спрос, потребление, национальный доход и другое)

· военно-политические объекты (опасные зоны, конфликты, военный потенциал, стратегический курс)

· естественно-природные объекты.

Природные ресурсы, космические явления.

Природа объекта прогнозирования при выборе методов анализа определяет в основном его специфическую часть, т.е. те специальные приемы и методы, которые характерны для области соответствующей природе объекта.

 

II. Масштабность объекта прогнозирования. Классификация производится в зависимости от числа переменных, которые входят в полное описание объекта.

· сублокальные объекты, число переменных от 1 до 3 (численность населения страны, производственная функция, траектория движения в трехмерном пространстве).

· локальные объекты, число переменных от 4 до 14 (производственный участок, несложное техническое устройство, ход болезни).

· субглобальные объекты, от 15 до 35 (цех, спрос на продукцию предприятия).

· глобальные объекты, от 36 до 100 (предприятие, техническая система типа «станок», транспортная сеть региона).

· суперглобальные объекты, свыше 100 (отрасль, крупное предприятие, большая техническая система (космический корабль), транспортная сеть страны).

Масштабность объекта самостоятельного значения не имеет.

 

III. Сложность объекта прогнозирования.

По сложности объекта прогнозирования, объекты классифицируют по степени взаимосвязанности переменных в их описании.

Выделяют:

· сверх простые (отсутствуют связи между переменными);

· простые объекты, в описании которых содержится парная взаимосвязь. Для анализа используют простые модели, парные регрессии, не сложные экспертные методы;

· сложные объекты (объекты для адекватного описания которых необходимо учитывать взаимосвязи трех переменных). Для анализа могут использоваться ступенчатые регрессионные модели;

· сверхсложные (в описании необходимо учитывать взаимосвязи всех переменных). Множественный корреляционно – регрессионные анализ, факторный анализ, компонентный анализ.

 

IV. По степени детерминированности.

Три класса:

· детерминированные объекты. Описание представлено в детерминированном виде с удовлетворительно для поставленной задачи точностью, описание которой отсутствует или им можно пренебречь.

· стохастические объекты. В описании необходим учет случайных составляющих.

· смешанные объекты. Имеется и то, и то.

 

V. По характеру развития во времени.

Три класса:

· дискретные объекты – объекты, регулярная составляющая в описании которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени.

· апериодические – объекты, в описании которых содержится регулярная составляющая в виде апериодической непрерывной функции времени.

· циклические – содержится регулярная составляющая в виде периодической функции времени.

Тренд – описание какого-либо процесса очищенного от случайной составляющей:

 

VI. 4-ре класса.

· объекты с полным обеспечением количества информации. Есть ретроспективная информация, что позволяет использовать экстраполяцию или статистические методы прогнозирования.

· объекты с неполным обеспечением количества информации. Объекты, для которых имеющаяся в наличии ретро-информация допускает использование экстраполяции, но не обеспечивает на заданном времени достаточную точность прогноза.

· объекты с наличием качественной ретроспективной информации. Не позволяет использовать экстраполяцию.

· объекты с полным отсутствием ретроспективной информации.