Раздел 2.Проблемы выбора модели прогнозирования

Центральным моментом прогнозирования является выбор адекватной модели прогнозирования. При этом он представляет собой процесс, а не сводится к одноразовому решению [4, с. 216; 18, с. 263].

Выбор модели прогнозирования, с одной стороны, должен обеспечить, функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой – уменьшить затраты времени и сил на прогнозирование [5, с. 216; 15, с. 148].

Проблемы выбора метода прогнозирования связаны со следующими причинами [5, с. 216-217; 15, с. 149]:

1. большим количеством методов прогнозирования (больше 200), порождаемых разнообразием практических задач прогнозирования (поэтому даже краткое ознакомление с ними требует немало сил и времени);

2. постоянным возрастанием сложности как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования;

3. возрастанием динамичности прогнозного фона.

Поэтому на выбор метода прогнозирования влияет множество факторов.

3.1. Факторы, влияющие на выбор модели прогнозирования

К основным факторам, влияющим на выбор модели (метода) прогнозирования, относятся [5, с. 216-217; 15, с. 149]:

1. характер объекта прогнозирования, или класса проблемы (задачи), решаемой в процессе прогнозирования;

2. уровень прогнозирования, или уровень управления (федеральный, отраслевой, региональный, муниципальный, предприятие), для которого разрабатываются прогнозы;

3. период упреждения и его соотношение с величиной эволюционного цикла объекта прогнозирования;

4. цели прогноза;

5. вид и характер располагаемой информации об объекте прогнозирования;

6. требования к результатам прогнозирования и другие обстоятельства конкретной проблемы.

Все перечисленные факторы, влияющие на выбор метода прогнозирования, должны рассматриваться в системном единстве, но с учетом их значительного числа в некоторой последовательности, которая не обязательно должна совпадать с приведённой [5, с. 217].

Проблемы (задачи), решаемые в процессе прогнозирования, различаются по степени развитости и чёткости связей между исследуемыми проблемами и их следствиями (выделенными факторами и результативным показателем) [15, с. 149]. Класс проблем зависит от объекта прогнозирования [15, с. 150]. Характеристика классов проблем и соответствующие им методы прогнозирования приведены в табл. 17, составленной на основе сведений из [15, с. 150-151].

Таблица 17

Классы проблем и соответствующие им методы прогнозирования

Класс проблем	Характеристика класса проблем	Методы прогнозирования
Стандартные	Связи между факторами и результатом строго детерминированы и могут быть выражены функциональными уравнениями (например, производительность труда равна отношению объёма производства в неизменных ценах к численности работающих).	Тождества, экономико-математические модели
Структурированные	Связи носят вероятностный характер, но отличаются высокой степенью тесноты. При изменении факторов результат может определяться с некоторым интервалом “от” и “до”, но может определяться и однозначно (например, определение темпов роста производительности труда в зависимости от темпов его фондовооруженности).	Методы прогнозной экстраполяции, экономико-математические модели
Слабо структурированные	Отличаются невысоким уровнем тесноты связи между факторами и результатом. Результативный показатель при этом изменяется в очень большом интервале значений “от” и “до”. Например, определение уровня урожайности сельскохозяйственных культур, который зависит от такого фактора, как погодные условия.	Методы экспертных оценок, сценарный подход, иногда возможно использование и прогнозной экстраполяции
Класс проблем	Характеристика класса проблем	Методы прогнозирования
Неструктурированные	Изменение результативного показателя от влияния факторов трудно предсказуемо. Например, развитие техники и технологии в зависимости от размеров финансирования и т.п.	Логические методы, методы экспертных оценок, имитационные модели

Следует отметить, что период упреждения может изменить класс проблем для одного и того же объекта прогнозирования. Так, например, прогнозирование изменения объема основных производственных фондов в зависимости от объёма инвестиций в краткосрочном периоде относится к структурированным проблемам, а та же проблема, решаемая в долгосрочном периоде, переходит в класс слабо структурированных проблем, а в долгосрочном и тем более в дальнесрочном периоде – в класс неструктурированных проблем [15, с. 150].

Для выбора метода прогнозирования в зависимости от соотношения периода упреждения и эволюционного цикла объекта прогнозирования используется безразмерный показатель дальности (глубины) прогнозирования вида

,

где - абсолютное значение периода упреждения;

- величина эволюционного цикла объекта прогнозирования (или абсолютная величина ретроспективного периода, для которого характерно инерционное развитие объекта).

При рекомендуется использовать формализованные методы, при - экспертные методы, при - сочетание экспертных и формализованных методов [3, с. 121; 17, с. 133].

Чем больше дальность прогноза, тем больше возрастает ошибка прогноза. При использовании формализованных методов рекомендуется соблюдать эмпирическое правило, заключающееся в том, что длина ретроспективного периода (предыстории) должна как минимум втрое превышать период упреждения [9, с. 188].

Класс проблем также зависит от сочетания периода упреждения и уровня управления. Например, если проблема решается на уровне организации (фирмы) в краткосрочном периоде, то она может быть отнесена к стандартным проблемам (например, расчет производственной мощности при наличии информации о вводе и выводе мощностей в прогнозируемом году). Также её можно отнести к слабо структурированным и даже неструктурированным проблемам по мере удлинения периода упреждения и повышения уровня управления (например, региональный, отраслевой или федеральный). Таким образом, при переходе на более высокий уровень управления и при увеличении периода упреждения степень структурированности проблемы уменьшается [15, с. 150-151].