11.Интуитивные методы

Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за незначительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод "интервью", при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме "вопрос-ответ"; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод "комиссий", "коллективной генерации идей" ("мозговая атака"), метод "Делфи", матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

Сущность метода коллективной экспертной оценки для разработки прогнозов состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными экспертами, а также в оценке аспектов развития объекта, которая не может быть определена другими методами.

Сущность метода мозговой атаки состоит в актуализации потенциала специалистов при анализе проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструктурирование (разрушение, критику) этих идей с формулированием контридей.

Метод "Дельфи" характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; в) статистическая характеристика группового ответа.

12 Методы экстраполяции

Сущность экстраполяции закл. в выявлении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогно­за и переносе их на будущее. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная 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 ф-ров в перспективе, учит. новые ф-ры.

Основу экстраполяционных методов прогн-ия составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд — это мн-во наблюде­ний, полученных послед-но во времени. Среди методов экстраполяции широкое распр. получили методы подбора функций и экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом.

Сущность метода подбора функций заключается в выборе оптималь­ного вида функции, описывающей эмпирический ряд. Данная задача решается методом наименьших квадратов (МНК) и его модификаций. Выбор функции осуществляется по минимальному отклонению расчетных данных временного ряда от фактических. Отклонение рассчитывается по формуле где п — число набл.; у’_i —расчетные значения временного ряда: у, — фактические данные исходного ряда.

Метод экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом позволяет решать проблему старения данных. Более поздним наблюдениям придаются большие "веса" по сравнению с ранними, причем "веса" наблюдений убывают по экспоненте. В рез-те создается возможность получить оценки пар-ов тренда, характеризующих не средний уро­вень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Скорость старения данных характеризует параметр сглаживания (а). Он изменяется в пределах 0.05 < а < 0,3. Данный метод реализуется на ЭВМ с помощью специально разработанных программ в блоке "временные ряды", кот. явл. составной частью пакета эк. расчетов. Следует иметь в виду, что в усл. эк. нестабильности методы экстраполяции целесообразно применять на начальных этапах при разработке краткосрочных прогнозов.