12.3. Основы прогнозирования

Научное прогнозирование основывается на изучении объективных закономерностей, которым подчиняются определенные процессы и события. При этом учитываются две группы закономерностей:

1. случайных событий, или вероятностные (статистические);

2. детерминированные.

Выделяют два характерных подхода к прогнозированию будущего состояния:

1. изучение закономерности изменения данного события;

2. изучение другого события (или группы других событий, имеющих отношение к данному).

Процесс прогнозирования имеет различные цели и позволяет определить, например, как будет проходить изменение объекта прогнозирования на протяжении будущего периода или определить вероятность того, что исследуемый процесс не выйдет за установленные допустимые границы и др. В зависимости от прогнозируемых параметров и цели прогнозирования выбирают методы и математический аппарат.

Множество методов прогнозирования имеет одну общую идею:

обнаружение экстраполяционных связей между прошлым и будущим, между информацией о процессе в контролируемый период времени и характером протекания процесса в дальнейшем.

От того, насколько точно описаны исследуемые связи, будет зависеть точность прогнозирования.

Успешность прогнозирования зависит от таких условий:

• правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности метода ее решения;

• объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления;

• наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом.

Важнейшее из них — формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики, публикаций в открытой печати, опросов экспертов или заинтересованных лиц, патентов, шпионажа и др.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов.

Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество. К наиболее важным показателям качества прогнозирования относятся:

1) точность, характеризуемая степенью соответствия величины, полученной в результате прогноза, и действительной величины;

2) стоимость, измеряемая затратами финансовых средств;

3) информационный показатель качества, указывающий, насколько увеличился объем информации об исследуемом объекте в результате прогнозирования.

Этапы разработки прогноза

1. Определение потребностей в прогнозе, его цели;

2. Уточнение характеристик объекта прогнозирования;

3. Установление и анализ активных факторов прогнозного фона;

4. Формирование информационной базы;

5. Выбор моделей и методов прогноза;

6. Формулировка и оценка вариантов;

7. Формулирование прогноза.