Методы прогнозной экстраполяции

Методы экспертных оценок

Существует множество процессов и явлений, количественная информация для характеристики которых отсутствует или очень быстро изменяется. В этом случае используются методы экспертных оценок, сущность которых заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте. Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов.

Выделяют два уровня экспертных оценок: количественный и качественный. Применение экспертных оценок на качественном уровне, например для возможных направлений деятельности, как правило, оправдано. Применение экспертных оценок в тех случаях, когда могут быть использованы математические методы, нередко обусловлено неумением использовать математические методы.

Этапы проведения экспертных оценок: 1) постановка проблемы; 2) отбор эксперта; 3) опрос эксперта; 4) обработка экспертных оценок.

Методы экспертных оценок можно подразделить на:

1) по количеству экспертов: индивидуальные и коллективные;

2) по технологии обработки информации: прямые и экспертные методы с обратной связью;

3) по технологии получения прогнозной оценки.

К индивидуальным экспертным оценкам относят: сценарии, метод "интервью ", аналитические докладные записки.

Метод " интервью " предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с прогнозистом-экспертом, в которой ставятся вопросы о будущем состоянии фирмы и ее среды.

Метод аналитических докладных записок означает самостоятельную работу эксперта над анализом деловой ситуации и возможных путей ее развития.

Коллективные экспертные оценки можно назвать комплексными методами прогнозирования, поскольку они включают: во-первых, подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок; во-вторых, статистические методы обработки полученных материалов.

Коллективные экспертные оценки включают: метод "комиссий ", метод "мозговых атак ", метод Дельфи.

Метод " комиссий " может означать организацию "круглого стола" и других подобных мероприятий, в рамках которой происходит согласование мнений экспертов.

Для метода " мозговых атак " характерны коллективная генерация идей и творческое решение проблем. Мозговая атака представляет собой свободный, неструктурированный процесс генерирования любых идей по избранной теме, которые спонтанно высказываются участниками встречи. Оптимальное число участников -6-12 человек, желательно, чтобы это были люди, имеющие различные профессии и специализации.

Суть метода Дельфи состоит в проведении анкетных опросов специалистов выбранной области знаний (наиболее часто этот метод используется в технологическом прогнозировании, при предсказании открытий и нововведений в области технологии). Полученные анкетные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающий их коллективное мнение по избранной проблеме.

Из всех перечисленных методов экспертных оценок очень высокую популярность в последние десятилетия получил метод составления сценариев.

Метод составления сценариев

Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Как правило, для прогноза ситуации характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний -наиболее вероятный, ожидаемый.

Методы прогнозной экстраполяции

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и в переносе их на будущее.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза; при прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.

Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение эмпирических рядов. Эмпирический ряд — это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.

В экономическом прогнозировании широко применяется метод математической экстраполяции, в математическом смысле означающий распространение закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения. Функция представляет собой простейшую математико-статистическую модель, отражающую зависимость объекта прогнозирования (экономического показателя) от влияющих на него факторов.

В качестве факторов могут выступать различные показатели, а также время (номер периода). Во втором случае зависимость называется трендом.

Зависимости могут быть однофакторными (у = f(x)) и многофакторными {у = f(xx, х2,...., хп)), линейными и нелинейными различных видов. Например, однофакторная зависимость может быть: линейной, гиперболической различных типов, степенной, экспоненциальной, параболической), логистической и др. Многофакторные зависимости также могут быть линейными и нелинейными.

Рассмотрим методы экстраполяции, которые целесообразно применять в переходный период к рыночным отношениям при изменяющихся условиях функционирования экономики.

Метод подбора функций — один из распространенных методов экстраполяции. Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида зависимости путем сглаживания и выравнивания временного ряда.

Этот метод реализуется на ЭВМ с помощью специально разработанных программ.

Дополнительно:

Прогнозирование по тренду производят в два этапа:

1) вычисляется «точечный прогноз»;

2) определяется доверительный интервал прогноза с заданной вероятностью;

«Точечный прогноз» - значение уровня, вычисленное по уравнению тренда (ỹi) при подстановке в уравнение номера прогнозируемого года.

Статистический прогноз с учётом доверительного интервала выглядит так: «точечный прогноз» ±α, где α – предельная ошибка прогноза:

α=m*tСтьюдента, где m – средняя ошибка прогноза, которая в свою очередь, вычисляется по формуле:

m = , где s(t) – среднее квадратическое отклонение фактических значений от тренда:

s(t) = , где t - номер года прогноза; t -по всей длине ряда N (с учётом прогнозного года); p –число параметров тренда (для линейного тренда p=2, для параболы p=3 и т.д.), n – длина исходного ряда динамики; t – критерий Стьюдента определяется по таблице с указанной исследователем вероятностью (обычно 90, 95 или 99%) и при числе степеней свободы, равном n-p.