1.3. Этапы прогнозирования

Основными этапами прогнозирования являются: ретроспекция, диагноз и проспекция. Кроме основных, в любой прогнозной разработке, как правило, присутствуют предпрогнозные и постпрогнозные исследования. Учитывая весь комплекс исследований, необходимых для разработки прогноза, следует выделить семь следующих этапов.

Первый этап – этап предпрогнозной ориентации. В его рамках выполняется совокупность работ, предшествующих разработке заданий на прогноз и включающих определение объекта, цели и задач прогнозирования, а также периода основания и периода упреждения прогноза. Фактически, результатом этого этапа является первичное описание объекта прогнозирования.

Следующий этап – задание на прогноз. Результатом этого этапа является документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки.

Фактически, эти два предпрогнозных этапа обеспечивают подготовку первого из трех основных этапов – этап прогнозной ретроспекции. Содержанием ретроспекции является исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания. В результате целенаправленных исследований уточняются источники информации, первоначальное описание объекта прогнозирования и шкалы измерения его характеристик, принимается решение о методах сбора, обработки, хранения информации, оптимизируется состав источников информации и окончательно формируется структура и состав характеристик объекта.

На этапе прогнозного диагноза исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и разработки (выбора) моделей и методов прогнозирования. Фактически, на этой стадии анализ объекта прогнозирования тесно переплетается с вопросами синтеза прогнозной модели, готовый вариант которой является финальным результатом диагноза.

Следующий этап – прогнозная проспекция – предусматривает разработку прогнозов по результатам прогнозного диагноза. Другими словами, на этом этапе проводятся вычислительные эксперименты с построенной моделью.

Полученные на предыдущем этапе прогнозные расчеты требуют проверки своей достоверности. Такая проверка осуществляется на этапе верификации прогноза. Результатом этого этапа является оценка точности и выводы, гарантирующие надежность и обоснованность полученных прогнозов.

Завершаются прогнозные расчеты этапом «Корректировка прогноза». Основное назначение этого этапа – уточнение прогнозных расчетов на основе их верификации и дополнительных данных.

2. Экстраполяция временных рядов

2.1. Сущность экстраполяции

Методы экстраполяции тенденций в развитии экономических процессов являются, пожалуй, наиболее часто применяемыми среди всей совокупности методов прогнозирования. В общем случае под экстраполяцией принято понимать распространение (возможно, с преобразованиями, осуществляемыми посредством формальных методов) количественных характеристик каких-либо объектов или процессов, наблюдаемых в определенных временных, пространственных либо других границах за эти границы. Формально это означает, что значения некоторой функции определяются за границей области ее определения.

В экономических прогнозных расчетах использование экстраполяции имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения прогнозируемой переменной представляет собой сочетание двух составляющих: регулярной и случайной:

(2.1)

Считается, что регулярная составляющая представляет собой гладкую функцию от аргумента, в качестве которого обычно рассматривается время. Функция определяется с точностью до неизвестного вектора параметров , который остается неизменным на периоде упреждения прогноза. Эту составляющую называют трендом, или уровнем детерминированной основы процесса, или основной тенденцией. Под всеми этими терминами понимается интуитивное представление о какой-то «очищенной» от случайных колебаний закономерности анализируемого процесса. Интуитивное – потому, что для большинства экономических процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует подобное разделение, и с какой точностью его хотят осуществить.

Случайная составляющая обычно считается ненаблюдаемым некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием и ограниченной дисперсией. Его оценки получаются только после построения модели и в дальнейшем используются для определения интервальных характеристик точности прогноза.

Успех применения эктраполяционных методов прогнозирования в значительной степени зависит от выбора наилучшего в некотором смысле описания (вида) тренда.