- •1. Предмет, объект и задачи ПиП.
- •2. ПиП как наука.
- •3. Этапы развития ПиП.
- •4. Факторы планомерного развития.
- •5. Логика прогнозирования и планирования.
- •7. Принципы планирования.
- •8. Основные стадии прогноз-я.
- •9. Классификация интуитивных методов прогноз-я.
- •10. Формирование группы экспертов.
- •11. Индивидуальные экспертные оценки.
- •12. Мозговая атака и ее разновидности. Метод круглого стола.
- •13. Метод Дельфы.
- •15. Дерево целей. Матричный метод. Эвристическое прогнозирование.
- •16. Классификация формализованных методов прогнозирования. Методы прогнозной экстраполяции.
- •17. Классификация формализованных методов прогнозирования. Использование моделирования в прогнозировании.
- •18. Балансовый метод.
- •21. Расчетно-конструктивный метод.
- •26. Классификация научно-технических прогнозов
- •27. Формирование комплексной программы нтп и ее особенности в апк.
- •28. Государственная научно-техническая политика.
- •29. Сущность стратегического планирования. Типы стратегий.
- •30. Система планирования.
- •31. Органы ПиП.
- •32. Основные виды и классификация экономических прогнозов.
- •33. Сущность и классификация целевых программ.
- •34. Основные сферы апк.
- •35. Прогнозирование развития апк.
- •36. Прогнозирование апк области и района.
- •37. Особенности прогнозирования социальной сферы.
- •38. Природоохранное прогнозирование и планирование.
- •39. Понятие информационного обеспечения прогнозных и плановых расчетов.
- •41. Экономическая информация.
- •42. Информационная с-ма прогнозных и плановых расчетов.
- •43. Информатизация апк.
- •44. Интегрированные информационные системы.
- •48. Сложившиеся формы и методы планирования госзакупок.
- •49. Стратегия продовольственной безопасности.
- •50. Основные разделы бизнес-плана обслуживающего предприятия.
- •51. Основные методы прогнозирования материально-технического обеспечения.
- •52. Особенности планирования пищевой и перерабатывающей промышленности.
- •53. Планирование зерноперерабатывающей промышленности.
- •54. Особенности планирования в торговле.
- •59. Основные критерии эффективности ПиП.
- •60. Обоснование наиболее предпочтительного критерия прогнозирования.
- •61. Оценка устойчивости планов и прогнозов.
- •62. Оценка надежности плана.
15. Дерево целей. Матричный метод. Эвристическое прогнозирование.
Метод «дерева целей» может оперировать с качественной и количественной информацией. Он позволяет разбивать основную задачу прогнозирования на подзадачи и создавать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей. Для этой цели могут быть использованы математическая теория графов и др.
Графом называют фигуру, состоящую из точек — вершин и соединяющих их отрезков — ребер. Графы могут содержать или не содержать циклы (петли), быть связанными или несвязанными, ориентированными или неориентированными.
Выбор структуры графа определяется той совокупностью компонентов и элементов системы, которую он должен формализовать.
Если связанный граф не содержит петель и ориентирован, то его принято называть «деревом целей», или «графо-деревом». Каждая пара его вершин соединяется единственным ребром.
В дереве целей вершины могут иметь количественную оценку; эти оценки принято называть коэффициентами относительной важности.
При присвоении коэффициентов относительной важности следует учитывать, что на определенном уровне их сумма должна быть равна единице. Это условие принято называть нормированием. Коэффициенты относительной важности вычисляются по каждой ветви дерева целей (по цепочке от вершины до основания).
Построение дерева целей требует решения следующих задач:
1) прогнозирование объекта как системы;
2) разработка сценария достижения конечной цели;
3) обоснование коэффициентов относительной важности.
Эти задачи обычно решаются с помощью рассмотренных выше экспертных методов прогнозирования.
Матричный метод используется в случае экспертного прогнозирования больших систем. Тогда возникает необходимость согласования прогнозов отдельных компонентов, установления и прогнозирования основных связей между ними, т.е. события в системе имеют перекрестное влияние, которое необходимо выявить.
Матричный метод повышает точность прогноза особенно тогда, когда он используется в сочетании с методом «Дельфы».
Реальная матрица взаимодействия событий в экономических отношениях достаточно большая и сложная, поэтому ее анализ и прогнозные разработки целесообразно проводить с помощью специальных алгоритмов и ЭВМ.
В очень узких областях науки, техники, технологии, организации производства может быть применен метод эвристического прогнозирования. Он основывается на обобщении суждений высококвалифицированных специалистов в узких областях знаний, т.е. мобилизуются профессиональный опыт и интуиция выдающихся ученых (экспертов).