5.4 Общая характеристика номенклатуры методов прогнозирования

         Методы прогнозирования представляют собой совокупность приемов и способов, позволяющих на основе анализа данных сделать заключения относительно будущего развития (состояния) объекта. В большинстве случаев методы прогнозирования являются альтернативными (т.е. для одной и той же цели могут быть использованы различные методы, но с разными показателями качества прогноза).

При выборе оптимального метода прогнозирования для конкретной задачи предварительно обычно необходимо решить следующие вопросы:

•      почему появилась потребность в создании прогноза;

•      кто будет использовать прогноз (будет являться потребителем результатов прогнозирования);

•      каковы основные характеристики данных, являющихся информационным базисом прогноза (включая точность и достоверность данных);

•      на какой период необходимо выполнить прогноз;

•      какая точность прогноза необходима (желательна);

•      какова будет стоимость прогноза для различных методов прогнозирования;

•      каков может быть ущерб от ошибок в прогнозировании.

Формализованные методы прогнозирования обычно базируются на использовании математического аппарата. Это позволяет обеспечить:

•      достоверность и точность прогнозов;

•      обычно сокращает сроки выполнения прогнозов;

•      позволяет снизить трудоемкость работ по обработке информации и оценке получающихся результатов.

Формализованные методы прогнозирования принято разделять на:

•      экстраполяционные (будут рассмотрены ниже и в последующем модуле);

•      статистические (частично рассмотрены в предыдущем модуле);

•      математического моделирования (частично затрагиваются в данном модуле);

•      экспертные (будут рассмотрены в одном из последующих модулей);

•      аналогий (кратко рассматриваются в данном модуле).

Неформальные методы прогнозирования основаны на интуиции специалиста или коллектива специалистов, осуществляющих прогноз. Дадим характеристику этих групп методов несколько подробнее.

Экстраполяционные методы основаны на экстраполяции по временным рядам, в качестве значений в которых могут выступать различные параметры, измеренные через равные или неравные промежутки времени. Принцип экстраполяции состоит в том, что тенденции, описываемые временными рядами, считаются сохраняющимися и в будущем. Более детально эти методы будут рассмотрены далее в данном модуле и в последующих модулях.

Статистические методы включают в себя корреляционный и регрессионный виды анализа, рассмотренные нами ранее в данном курсе. Прогнозирование на основе построенного регрессионного уравнения (в т.ч. и на основании временного ряда) позволяет оценить предполагаемое значение одной переменной через значения других переменных (или другой переменной). Часто говорят также об экспериментально-статистических методах, поскольку статистические данные для анализа получаются в результате экспериментальных исследований.

Главная цель использования прогностических моделей - предсказать значения переменных модели и их взаимосвязь в какой-то момент в будущем. Модели прогнозирования чаще всего носят альтернативный характер. Они могут описываться различными математическими средствами. При этом лицо, осуществляющее прогнозирование, может либо воспользоваться некоторыми готовыми моделями, а может и разработать свои собственные. Промежуточным вариантом является использование готовых моделей, но с калибровкой коэффициентов этих моделей по имеющимся экспериментальным данным.

Экспертные методы основываются на субъективных оценках и мнениях экспертов, базирующихся на имеющейся у них информации и их опыте. Наиболее часто эти методы применяются для долгосрочных оценок в условиях, когда действие внешних факторов (например технологических или политических изменений) очень важно, а информационное обеспечение прогноза ограничено, отсутствует или является недостаточно достоверным.

Прогнозирование на основе аналогий (аналогичных ситуаций, тенденций и пр.). Эти методы основаны на прогнозировании развития систем (процессов) на основе сходства с объектами аналогами. Такой подход возможен только в случае достаточно большой базы аналогий, из которых подбирается и подбирается объект-аналог. Можно считать, что у квалифицированных управленцев эта база представляет собой опыт ситуаций их предшествующей деятельности и их успешного (или неуспешного) решения. Формализация методов аналогий в рамках компьютерных средств поддержки принятия решений возможна на основе методов, относящихся к "теории распознавания образов".

В отношении интуитивного прогнозирования ситуаций принято считать, что оно достаточно характерно в быту, но не для производственных целей.