2.4.5. Методы прогнозирования ситуаций

? Какие методы прогнозирования ситуаций используют экоаудиторы при проведении экологического аудита объекта?

! К методам прогнозирования ситуаций при проведении экологического аудита объектов относятся: экспертные методы прогнозирования, экстраполяция, моделирование (в том числе имитационное моделирование), опрос экспертов, методы регрессионного анализа, метод аналогий, методы эконометрики. Кратко рассмотрим сущность каждого из указанных методов.

Прогнозирование - разработка прогноза; в узком значении - специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в различных сферах находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Обычно в различных науках выделяют: краткосрочное прогнозирование на 1-2 года, среднесрочное на 5-10 лет, долгосрочное на 15-20 лет, сверхдолгосрочное на 50-100 лет. Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

Экстраполяция - 1) распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую часть его. 2) В статистике - распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период (например, экстраполяция во времени применяется для перспективных расчетов населения); распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многих случаях сходны с методами интерполяции.

Моделирование - исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. Моделирование - одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования - как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Имитационное моделирование - воспроизведение процессов, происходящих в реальном процессе, системе путем их искусственной имитации. Имитационное моделирование - метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

При имитационном моделировании изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование - это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х - 1960-х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

- Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

-Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Существуют следующие виды имитационного моделирования.

Агентное моделирование - относительно новое (1990-е – 2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот. Когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент - некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Дискретно-событийное моделирование - подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений - от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

Системная динамика - парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего, выявить причинно-следственные связи между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950-х годах.

Области применения имитационного моделирования весьма обширны: бизнес-процессы, боевые действия, динамика населения, дорожное движение, ИТ-инфраструктура, математическое моделирование исторических процессов, логистика, пешеходная динамика, производство, рынок и конкуренция, сервисные центры, цепочки поставок, уличное движение, управление проектами, экономика здравоохранения, экосистема, информационная безопасность. В настоящее время имитационное моделирование начинает находить применение и в области экологического аудита.

Опрос - метод сбора первичной информации об объективных и (или) субъективных фактах со слов опрашиваемого. В социальных исследованиях обычно применяют выборочные опросы (выборочное наблюдение) для изучения общественного мнения, потребительского спроса населения и др. Основные средства - анкетирование и интервьюирование.

Методы регрессионного анализа. Регрессия - зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или от нескольких величин.

Регрессионный анализ - раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным. Цель регрессионного анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии.

Регрессионный анализ является одним из наиболее распространенных методов обработки экспериментальных данных при изучении зависимостей в физике, биологии, экономике, технике и других областях. На моделях регрессионного анализа основаны такие разделы математической статистики, как дисперсионный анализ и планирование эксперимента, эти модели широко используются в многомерном статистическом анализе.

Метод аналогий. Аналогия - сходство предметов (явлений, процессов) в каких-либо свойствах. Умозаключение по аналогии - знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта, переносится на менее изученный, сходный по существенным свойствам, качествам объект; такие умозаключения - один из источников научных гипотез.

Методы эконометрики. Эконометрика - применение статистических методов в экономических исследованиях. При этом создается математическая модель того или иного аспекта экономики. Эта модель сравнивается с имеющимися в наличии статистическими данными об экономике; естественно, между моделью и фактическими данными неизбежны расхождения. Статистическая проверка в эконометрике используется для поиска ответов на разнообразные вопросы, включая следующие: насколько хорошо модель согласуется с реальными экономическими фактами? Может ли какая-либо из других существующих моделей в большей степени соответствовать действительности? Насколько велико взаимовлияние переменных и надежна ли сама оценка этого влияния? На какой срок и с какой степенью достоверности модель позволяет прогнозировать динамику изучаемой переменной? Препятствиями для эконометрического анализа являются ограниченность статистических данных или их достоверность, а также невозможность непосредственного наблюдения многих исследуемых в моделях переменных.