Принципы прогнозирования
Научность;
Системность (в рамках системы);
Комплексность;
Адекватность объектов;
Многовариантность (в нескольких вариантах: составляется наиболее реальный, оптимистический и пессимистический прогноз);
Преемственность;
Непрерывность;
Рассмотрение объектов динамики (исходными данными должны быть статистические данные не на определенную дату, а данные за определенный период).
Основные этапы разработки прогнозов
Разработка
рекомендаций по принятию решений
Формулировка и
оценка вариантов
Выбор модели
прогноза и метода
Формирование
информационной базы
Установление и
анализ активных факторов прогнозного
фона
Уточнение
характеристик объекта прогнозирования
Определение
потребностей в прогнозе и его целей
Оценка факторов прогнозного активного фона
Параметр,P
Базовый
период
Активные
факторы прогнозного фона
Время,
t
Период
прогноза
Особенности прогнозирования
При прогнозировании обязательно учитываются предельные возможности технологии;
В процессе прогнозирования составляется два типа моделей:
- прогноз развития активного фона;
- собственно прогноз развития объекта.
Прогнозная модель – это модель, позволяющая получить информацию о будущем состоянии объекта с учетом прогнозного фона.
Существует более 150 методов прогнозирования, на практике из них используется 5-6.
Классификация методов прогнозирования
По сложности:
- простые – опираются на положение о стабильности. Если не произойдет ничего необычного, существующие связи сохраняются.
- комплексные – окружение будет сильно меняться.
2. По характеру используемой информации:
- фактографические (базируются на фактах, сведениях из прошлого и настоящего объекта);
- опережающие прогнозы (на динамике открытий, изобретений, патентов).
3. По способу обработки и анализу исходной информации:
- статистические:
А) построение и анализ динамических рядов (последовательное множество каких-либо показателей во времени);
Б
)
экстраполяция (проекция в будущее,
предполагающая перенесение в него
основных тенденций прошлого). Например
на основе х1,
х2,…,хn-1,
ищем xn.
10
лет
На практике применяется при прогнозировании темпов роста производства, доли фирмы на рынке; требует базы не меньше 10 лет и является простым методом.
Параметр,P
Время,
t
10
летПериод прогноза
Базовый период
Рис. 1 Экстраполяция данных
В) интерполяция – прогноз осуществляется исходя из известных х1, х2,…, хn-1.
На их основе находятся от х3 до хn-2. Применяется на практике, когда известна отчетность через большие промежутки времени
х1
х2
Параметр,P
xn-1
xn
t
Рис. 1 Интерполяция данных
Г) Регрессионное моделирование. Решение уравнений вида:
yt= a + bt,
позволяющих находить значение параметров a, b, с, с учетом порядкового ряда – t. На основе этого оценивается величина yt+1.
- логические:
А) аналогия – установление подобия между объектами, например, из других отраслей, позволяющего на основе поведения одного прогнозировать поведение другого (бенчмаркинг);
Б) морфологический анализ (оценка вариантов сочетаний различных характеристик объектов на совместимость и на реальность реализации);
В) матричные модели (построение профиля среды организации, матрица БКГ);
Г) причинно-следственный анализ (дерево целей организации)