Cтраница 1

Выбор метода прогнозирования зависит от цели прогноза, периода его упреждения, уровня детализации и наличия исходной (базисной) информации. Если прогноз возможной продажи товаров делается для определения перспектив развития розничной торговой сети, то могут применяться более грубые, оценочные методы прогнозирования. Если же он выполняется для обоснования закупки конкретных товаров на ближайший месяц, то должны использоваться более точные методы. Если имеются данные о спросе за последние несколько лет, а также материалы, характеризующие изменение факторов, формирующих спрос, то можно применить очень надежные методы прогнозирования.  

Выбор метода прогнозирования является вспомогательным, но ключевым решением при прогнозировании. Это решение, с одной стороны, должно обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой стороны, уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.  

Выбор метода прогнозирования является вспомогательным, но ключевым решением, которое, с одной стороны, должно обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой - уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование. Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно метода прогнозирования возрастает под воздействием трех групп причин.  

Выбор метода прогнозирования в значительной степени определяется наличием исходной информации. Так как для большинства предприятий машиностроения отсутствует точная и полная информация (особенно за прошлые годы), при долгосрочном прогнозировании трудно применять такие методы, как экстраполяция и моделирование, требующие большого числа статистических данных за прошедший период. Метод экспертных оценок дает возможность вести прогнозирование как количественных, так и качественных показателей при минимальных исходных данных.  

Выбор метода прогнозирования спроса и его эффективность зависит от конкретных условий и специфики хозяйственной деятельности предприятия.  

Выбор методов прогнозирования потребности в конкретной продукции зависит от специфики ее производства и применения, задач прогноза, его дальности и т.п. Методические подходы к прогнозированию потребности в малотоннажной химической продукции рассмотрим на примере одной из наиболее характерных ее групп - химических реактивов и высокочистых веществ.  

На выбор метода прогнозирования в большей степени влияет стадия жизненного цикла продукта и в меньшей - особенности фирмы или отрасли, для которой принимаются решения.  

При выборе методов прогнозирования необходимо учитывать количество и качество информации, а также характер реального процесса изменения параметров состояния машин. Для решения задач в области диагностики машин следует использовать простые и достаточно точные методы прогнозирования. Они должны быть универсальными, пригодными для оценки состояния любых деталей и узлов машины.  

В выборе методов прогнозирования, комплексируемых в систему, важным показателем является глубина упреждения прогноза. При этом необходимо знать не только абсолютную величину этого показателя, но и отнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования.  

При выборе метода прогнозирования следует учитывать, для какого метода управления предполагается использовать прогноз. Это объясняется тем, что различные типы управления предъявляют различные требования к виду результатов и точности прогнозирования.  

Какие причины определяют выбор метода прогнозирования.  

Какие критерии определяют выбор метода прогнозирования.  

Если руководствоваться принципом выбора метода прогнозирования по степени трудности решаемой задачи, как это широко принято за рубежом , то можно отнести составление прогноза развития АСУ к группе задач самой большой трудности. Это означает, что для составления экономического прогноза развития АСУ характерны качественные методы получения информации (методы дедукции, индукции, системного анализа и др.) которые еще недостаточно распространены в экономических исследованиях.  

Для ориентации при выборе метода прогнозирования под конкретный объект можно успешно использовать существующие таблицы соответствия между классами объектов и используемыми для их прогнозирования классами методов.  

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1.Формулировка проблемы.

2.Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3.Применение метода и оценка полученного прогноза.

4.Использование прогноза для принятия решения.

5.Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, формализуемость, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления (оснащение автомобиля антигравитационным оборудованием)? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

8.4. Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях

Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях рассмотрим на примере двух программных продуктов: ExpertDecide 2.2 и MarketingExpert.

Expert Decide 2.2 - программная система поддержки принятия решений группой экспертов, реализующей метод анализа иерархий Т. Саати. Она может применяться для решения следующих задач:

1.принятие решений о выпуске новой продукции;

2. проведение исследований и выбора проектного решения;

3. оценки квалификации персонала;

4. выбор при найме на работу;

5. оценки контрактов и портфелей ценных бумаг;

7. проведения конкурсов;

8. разработки учебных программ;

9. планирования бюджета;

10. оценки кандидатов в избирательной кампании и т.п.

Отличительными особенностями системы ExpertDecide являются:

Возможность структурировать сложную проблему в диалоговом режиме с редактированием. При этом система может эффективно обрабатывать даже очень сложные иерархии, требующие большого количества вычислений.

Поддержка неполных иерархий.

Обрабатывать группы экспертов и получать усредненные вектора приоритетов по группам различных комбинаций экспертов.

По созданной пользователем иерархии, система автоматически создает матрицы попарных сравнений элементов с заполненной главной диагональю.

Система может воспринимать как количественные, так и качественные суждения при оценках.

В системе ExpertDecide используется девяти бальная шкала для попарного сравнения элементов.

Возможность просматривать вектора приоритетов и коэффициенты, отражающие согласованность суждений для каждой матрицы попарных сравнений.

Вычислять отношение согласованности иерархии в целом.

Вектора приоритетов изображаются как в числовом представлении, так и виде гистограммы.

Возможность изменять суждения с целью достижения лучшего индекса согласованности для матриц попарных сравнений с автоматическим перерасчетом итогового вектора приоритетов.

Возможность изменять точность при расчете векторов приоритетов.

Возможность производить изменения в иерархии с автоматическим формированием новых матриц попарных сравнений, заимствующих максимум информации о попарных сравнениях элементов из таблиц попарных сравнений предыдущих иерархий.

Просматривать отчет матрицы согласованности попарных суждений и выявлять наиболее несогласованные суждения.

Возможность производить принудительное согласование элементов с целью достижения идеальной согласованности.

MarketingExpert - программа для разработки маркетинговой стратегии компании, входящая в информационно-аналитический комплекс, в который также входят программы Marketing Analytic, Marketing GEO.

Система MarketingExpertnoMoraeT оценить реальное положение компании на рынке, провести сравнительный анализ ее сбытовой деятельности с конкурентами, сформировать оптимальную структуру сбыта. Кроме того, система позволяет определить доходность различных сегментов рынка и товаров, долю рынка компании и темпы ее роста. Если задать необходимый уровень прибыльности, то с помощью данной программы можно рассчитать цену товаров, необходимую для его достижения.

Применение общепринятых аналитических методик (GAP-анализ, сегментный анализ, SWOT-анализ, Portfolio-анализ) оказывает неоценимую помощь при разработке оптимальной стратегии и тактики работы компании на рынке, оценке рисков и расчете основных плановых финансовых результатов. Разработанный с применением MarketingExpert стратегический план маркетинга может быть использован для прогнозирования объемов сбыта в программе ProjectExpert.

MarketingExpert- это программа, которая является одной из наиболее развитых с точки зрения функциональной полноты.Основная идея, заложенная в программу, заключается в построении виртуальной модели рынка и компании, действующей на нём. В модель включается и географическое распределение и сегментирование рынка по категориям потребителей и модели поведения конкурентов и многое другое. Принцип работы с программой иногда даже ближе не к обычной работе аналитика, а к деловой игре, так как охватить всю картину модели в уме невозможно и ее поведение отслеживает уже сама программа. Эта идея, будь она цельно и качественно реализована, могла бы привести к появлению великолепного продукта. Однако программа обладает рядом недостатков, которые существенно снижают ее ценность. Рассмотрим их:

1.Интерфейс выполнен непрофессионально, в результате работать с моделью неудобно и «игровая» составляющая работы исчезает, то есть теряется динамика работы. В некоторых случаях работа с программой полностью заслоняет от пользователя работу с моделью. Это ограничивает применимость инструмента теми проектами, в которых без построения сложной маркетинговой модели слишком сложно оценить свои перспективы.

2.Программа работает с большими объемами данных, но не предлагает хорошего инструментария для их сбора и подготовки к вводу, поэтому создание приемлемой модели - операция трудоёмкая, и не всегда выполнимая. По указанным причинам гибкого и качественного инструмента из программы не получилось. Но она всё же выглядит вполне приемлемо как не вполне удобная, но профессиональная система.

Можно рекомендовать познакомится с MarketingExpert"oM даже в том случае, если вы не собираетесь его покупать и использовать - это лучший способ понять многие принципы маркетингового анализа, оценить их трудоёмкость и применимость для каждого конкретного случая.

Контрольные вопросы

1.Какое место в маркетинговых исследованиях занимает рыночное

прогнозирование?

2.Что такое рыночный тренд?

3.Как влияют сезонность, цикличность и случайность на характер составления прогнозов?

4.Перечислите основные методы прогнозирования.

5.Как составляются модели для прогноза?

Практические задания

Выбор метода прогнозирования является вспомога­тельным, но ключевым решением при прогнозировании. Это решение, с одной стороны, должно обеспечить функ­циональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой стороны, уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.

Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно ме­тода прогнозирования возрастает под воздействием трех

групп причин.

Первая группа причин состоит в росте числа методов прогнозирования, порождаемом разнообразием практических задач прогнозирования. В настоящее время число методов прогнозирования приближается к двум сотням. В связи с усложнением задач и условий прогнозирования число методов, вне сомнения, будет расти. Поэтому даже краткое ознакомление с сущностью известных методов прогнозиро­вания путем их перебора потребует немало времени и сил.

В условиях рыночной, а в тем более переходной эконо­мики, у менеджера-практика такого времени может просто не оказаться. Следовательно, для облегчения задачи выбора метода требуется разделение всех методов прогнозирования на виды. При этом могут активно использоваться приве­денные классификации методов прогнозирования.

Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования.

Третья группа причин связана с возрастанием дина­мичности (подвижности) рыночной среды, ускорением тем­пов морального старения товаров, услуг и ОПС, их произ­водящих.

Поэтому на выбор метода прогнозирования влияют:

1) существо практической проблемы, подлежащей ре­шению;

2) динамические характеристики объекта прогнозиро­вания и рыночной среды;

3) вид и характер располагаемой информации, типовое представление объекта прогнозирования;

4) комбинация фаз жизненного, рыночного циклов или цикла разработки (или совершенствования) товара или услуги, а также ОПС, их производящей;

5) период упреждения и его соотношение с предпола­гаемой продолжительностью рыночного, жизненного цикла, цикла разработки или модификации товара, услуги;

6) предполагаемый тип менеджмента: традиционный, системный, ситуационный, социально-этический менеджмент;

7) требования к результатам прогнозирования и другие обстоятельства конкретной проблемы.

Причем все названные 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 приведенной.

Факторы, признанные несущественными в условиях конкретной задачи, могут исключаться из рассмотрения. Например, при разработке высокотехнологичных образцов машиностроения период упреждения прогноза должен вы­бираться как минимальный из прогнозного горизонта состоя­ния рынка и цикла разработки нового изделия. Если при этом отсутствует статистическая информация, то выбор вида метода прогнозирования может осуществляться из следующего множества: прогнозирование по аналогии, функционально-логическое прогнозирование, экспертное прогнозирование.

Прогнозист должен в результате предпрогнозных ис­следований структурировать информацию об объекте прогно­зирования, проанализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует кон­кретным условиям прогноза и (или) плана. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозиро­вания вьделить как те методы, применение которых возможно в условиях решаемой задачи, так и те методы, применять которые нельзя. Последние исключаются из числа рассмат­риваемых альтернатив.

Важную роль в этом может сыграть типовое пред­ставление объекта прогнозирования. Это объясняется тем, что с каждым из типовых представлений связано некоторое множество элементов методической среды прогнозирования: методов прогнозирования и планирования. Это отражает булева (логическая) матрица наличия или отсутствия связи между типовым представлением и методом прогнозирования объекта (Таблица 3.1.)/3/.

В случае отсутствия искомой связи вид методов либо метод прогнозирования или планирования не может быть применен при данном типе представления объекта прогно­зирования. Такая связь существует, если в пересечении строки и столбца проставлена «1», и отсутствует, если в пересече­нии строки и столбца проставлен «О».

Строки этой матрицы пронумерованы от 1 до 6 и соот­ветствуют:

1 - неосознанному (интуитивному) представлению;

2 - предметному представлению (описанию) объекта прогнозирования естественным языком (известные дескрип­тивные модели);

3 - функционально-декомпозиционному представлению;

4 - представлению в виде контуров обслуживания;

5 - агрегативно-декомпозиционному представлению;

6 - представлению в виде модели «параметр - поле допуска».

Таблица 3.1. Булева (логическая) матрица наличия или от­сутствия связи между типовым представлением и группой методов прогнозирования.

Столбцы этой матрицы пронумерованы в соответствии с номерами видов прогнозирования:

1 - экспертное прогнозирование;

2 - функционально-логическое прогнозирование;

3 - структурное прогнозирование;

4 - параметрическое прогнозирование;

5 - прогнозирование по аналогии;

6 - комплексные системы прогнозирования.

Следует обратить внимание и на то, какой метод управления (тип менеджмента) предполагается использовать. Это объясняется тем, что различные типы менеджмента предъявляют различные требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозиро­вания. При этом необходимо помнить, что, как установле­но в главе 1, все решения предпринимателя или менеджера носят прогнозный характер, т. е. прогнозность является фундаментальным свойством любого решения.

Традиционный менеджмент. В явной форме требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозирования при этом типе менеджмента не предъявляются. Это связано с тем, что «по умолчанию» предполагается, что последствия управляющего воздействия будут аналогичны ранее наблюдавшимся при управлении дру­гими объектами. Таким образом, традиционный менед­жмент использует прогнозирование по аналогии.

Системный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе множества элементов проблемы или элементов, решающих проблему, а также связей между ними. Поэтому та­кой тип менеджмента чаще всего использует экспертное, функционально-логическое, структурное прогнозирование.

Ситуационный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе последствий принимаемых решений. Результат такого прогноза может носить качественный (хуже, лучше или предпочтительно, недопустимо и т.д.) или количествен­ный характер. Поэтому такой тип менеджмента чаще дол­жен использовать экспертное, функционально-логическое, структурное или математическое прогнозирование.

Социально-этический менеджмент предполагает необ­ходимость не только в прогнозе последствий принимаемых решений, но и оценке значимости и(или) влияния этих по­следствий на состояние объектов, попадающих в сферу влияния этого решения. Оценка значимости этих послед­ствий для состояния объектов, попадающих в сферу влия­ния, разрабатываемого решения позволяет классифицировать результат такого воздействия как допустимый, недопусти­мый и т. д. Результат прогноза может носить качественный (допустимое, недопустимое и т. д. состояние) или количе­ственно-качественный характер, когда качество состояния определяется исходя из анализа числовых значений пара­метров и их сравнения с количественными оценками раз­личных типов состояний.

Морально-этический менеджмент использует прогноз "реакции персонала на соответствующие воздействия.

Стабилизационный менеджмент требует прогноза на­правления и скорости изменения параметров объекта управления в результате соответствующих воздействий.

Так как изложение всех почти 200 методов прогнози­рования на страницах настоящей книги нереально, методы прогнозирования разделены на виды. Каждый из видов ме­тодов прогнозирования представлен наиболее часто практи­чески используемыми методами. Предполагается, что объем описания метода прогнозирования должен обеспечивать его практическое использование, но не претендует на исчерпы­вающую строгость с математической точки зрения. В на­стоящей книге виды методов теории прогнозирования будут рассматриваться в следующей последовательности: эксперт­ное прогнозирование, функционально-логические и струк­турные методы, математические методы параметрического прогнозирования, прогнозирование по аналогии. Здесь же будут рассмотрены комплексные системы прогнозирования. Такая последовательность изложения связана с необ­ходимостью решения соответствующих задач при прогно­зировании и с располагаемой об объекте прогнозирования информацией. Изложению каждого из видов методов про­гнозирования будет предшествовать краткая характери­стика условий применения соответствующих методов.

Факторы, определяющие выбор метода прогнозирования

Выбор метода прогнозирования, с одной стороны, должен обеспе­чить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой - уменьшить затраты времени и средств на прогнозирова­ние. Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно метода прогнозирования возрастает под воздействием трех групп причин.

Первая группа причин связана с большим числом методов прогно­зирования, порождаемым разнообразием практических задач прогнози­рования. В настоящее время количество методов прогнозирования на­считывается свыше двух сотен. Поэтому даже краткое ознакомление с известными методами прогнозирования путем простого перебора по­требует немало времени и сил.

Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозиро­вания. В особенности это относится к современным СЭС.

Третья группа связана с возрастанием динамичности (подвижно­сти) СЭС.

Прогнозист должен в результате предпрогнозных исследований структурировать информацию об объекте прогнозирования, про­анализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует конкретным условиям прогноза. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозирования выделить как методы, применение которых воз­можно в условиях решаемой задачи, так и те, которые применять нельзя. Последние исключаются из числа рассматриваемых альтер­натив.

Выбор метода прогнозирования не может быть предметом субъ­ективных склонностей прогнозиста или группы прогнозистов и должен определяться в соответствии с объективными критериями выбора.

Критериями выбора метода являются:

Характер объекта прогнозирования, или проблемы (задачи), ре­шаемые в процессе прогнозирования;

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

Интервал упреждения (дальнесрочный, долгосрочный, средне­срочный, краткосрочный);

Цели прогноза.

Проблемы различаются по степени развитости и четкости связей между исследуемыми проблемами и их следствиями; выделенными факторами и результативным показателем.

Выделяют четыре класса проблем, имеющих место при решении прогнозных задач.

1. Стандартные проблемы . Связи между фактором и результатом строго детерминированы, они могут быть выражены функциональны­ми уравнениями, простым расчетом (например, производительность труда равна отношению объема производства в неизменных ценах на численность работающих).

2. Структурированные проблемы . Связи носят вероятностный (стохастический) 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).

1. Слабо структурированные проблемы . Они отличаются невысо­ким уровнем тесноты связи между фактором и результатом. Результа­тивный показатель при этом изменяется в очень большом интервале значения «от» и «до». Например, определение уровня урожайности сельскохозяйственных культур, который зависит от такого фактора, как погодные условия.

2. Неструктурированные проблемы . Изменение результативного показателя от влияния фактора трудно предсказуемо. Например, раз­витие техники и технологии в зависимости от размеров финансирова­ния и т. п.

Важно иметь в виду, что класс проблем зависит от объекта про­гнозирования. Так, например, ясно, что прогнозирование развития науки и техники по своей сути относятся к слабо структурирован­ным проблемам, в отличие, например, от прогнозирования разви­тия производства. Но это в общем случае. В то же время интервал упреждения, т.е. период прогнозирования, может изменить класс проблем для одного и того же объекта. Так, прогнозирование изме­нения объема основных производственных фондов в зависимости от объема инвестиций в краткосрочном периоде (1 год) относится к структурированным проблемам (2 класс), а та же проблема, ре­шаемая в долгосрочном периоде (до 10 лет), переходит в класс слабо структурированных проблем (3 класс), а в долгосрочном пе­риоде на 20 лет и тем более в дальнесрочном периоде (свыше 20 лет) - в класс неструктурированных проблем.

В случае, если проблема решается на уровне организации (фир­мы) в краткосрочном периоде, она может быть отнесена к стандарт­ным проблемам (например, расчет производственной мощности при наличии информации о вводе и выводе мощностей в прогнозируемом году). Также ее можно отнести к слабо структурированным и даже не структурированным проблемам по мере удлинения периода прогнози­рования (интервала упреждения) и повышения уровня управления (например, региональный, отраслевой или федеральный). Таким обра­зом, при переходе на более высокий уровень управления и увеличе­нии периода упреждения степень структурированности проблемы уменьшается.

Для прогнозирования стандартных проблем используются тож­дества (равенства) и экономико-математической модели. Для структурированных проблем применяются эконометрические и экономико-математические модели. Для слабо структурированных проблем - методы экспертных оценок, метод сценария, возможно использование и эконометрических моделей. Для неструктуриро­ванных проблем - в основном логические методы, методы экс­пертных оценок с высокой степенью агрегирования переменных, а также имитационные модели.

Различия в характере прогнозируемых объектов, а также в сроках прогнозирования, степени полноты и достоверности исходных данных предопределяют использование различных методов прогнозирования. Специфика методов отражается на последовательности и содержании работ по составлению прогноза.

Всю совокупность методов прогнозирования, прежде всего по степени их однородности, можно укрупненно разделить на группы простых и комплексных методов (рис. 7.3).

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (морфологический анализ, экстраполяция тенденций и т.д.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (метод прогнозного графа, метод Паттерн и т.д.).

В зависимости от характера информации, на базе которой составляется прогноз, все методы прогнозирования делятся на три класса: фактографические, экспертные и комбинированные.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Эти методы чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов и привлекательны своей относительной простотой и объективностью. Однако в случае появления непредвиденных ограничений, сдерживающих процесс развития, использование этих методов может привести к ошибкам в прогнозах. При выборе этих методов следует учитывать, что они применимы при соблюдении следующих условий:

• – вероятность сохранения факторов, обусловивших процесс развития в прошлом, больше, чем вероятность их изменения;
• – вероятность совокупного влияния всех этих факторов на развитие в прежнем направлении больше, чем вероятность его изменения.

Надежность и точность фактографических методов может быть увеличена за счет сочетания их с экспертными методами.

Среди фактографических методов выделяют группу статистических (параметрических) и группу опережающих методов. Первая из них включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили: экстраполяция,

Рис. 7.3.

интерполяция, метод аналогий (модели подобия), параметрический метод.

Вторая фактографическая группа состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в практической деятельности. Один из методов, относящихся к этой группе (публикационный), основан на анализе и оценке динамики публикаций.

Другой метод (патентный) основан на оценке изобретений и исследованиях динамики их патентования. По динамике интенсивности патентования можно оценивать и прогнозировать развитие того или иного направления.

В противоположность фактографическим методам прогнозирования экспертные методы основаны на суждениях экспертов. Их можно распределить на группы по числу привлекаемых экспертов и наличию аналитической обработки данных экспертизы.

Рассмотрим основные методы исследовательского (поискового) прогнозирования.

Различают методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематической) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом, состоящим из детерминированной и стохастческой составляющих.

Детерминированная составляющая (или тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая составляющая отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций х t и e t на основе исходных фактических данных об объекте.

При использовании экстраполяции для формирования прогноза необходимо учитывать действие внешних факторов, так как экстраполяционная функция отражает тенденцию развития в прошлом и настоящем, но не всегда она может сохраниться в будущем. Экстраполяцию тенденций без учета ожидаемого воздействия факторов активного прогнозного фона называют "наивной экстраполяцией".

Экстраполяция проводится в два этапа: на первом осуществляется выбор вида функции, описывающей эмпирический ряд; на втором производится расчет параметров выбранной экстраполяционной функции.

Экстраполяция может применяться не только для прогнозирования параметров отдельных видов изделий, но и для определения перспектив развития широкого класса систем. В этом случае прибегают к использованию метода огибающих кривых. Огибающая кривая – это линия, которая во всех точках имеет общую касательную с одной из линий семейства развития характерных параметров системы, анализ изменений которых дает возможность эффективно прогнозировать развитие всей системы.

Наиболее сложным является определение характерных параметров системы. Один из возможных путей преодоления этого затруднения – разделение всех параметров на интенсивные и экстенсивные в зависимости от того, какие факторы развития данной системы будут преобладать – внутренние или внешние.

Примерами интенсивных параметров могут являться:

• – отношение входа к выходу (эффективность преобразования вещества, энергии, передачи информации, темпы роста продукции и др.);
• – функциональные характеристики (эффективность очистки, пределы изменения физических и химических параметров, трудоемкость и др.).

Экстенсивные параметры могут включать такие характеристики, как вес, размеры изделия, объем производства, величина прибыли, объем промышленных сбросов и выбросов. Надежность метода оценки может быть повышена в сочетании с другими методами (например, экспертной оценкой).

Наряду с различными вариантами экстраполяций в прогнозировании находит применение и метод интерполяции. Его используют в случае, когда по известным начальным и конечным значениям искомой характеристики объекта определяют неизвестные промежуточные величины. Классическим примером использования метода интерполяции является прогнозирование Д. И. Менделеевым появления новых химических элементов на основе ранее открытых и установленной функции периодического закона распределения элементов.

Прогнозирование методом аналогии заключается в установлении эквивалентности (подобия) между сопоставляемыми объектами, когда на основе исследования поведения одной системы прогнозируется поведение (развитие) другой системы.

Применение аналогии для целей прогнозирования представляет определенные трудности. Необходимо прежде всего выделить элементы преемственности и критерии подобия сопоставляемых объектов, а также провести анализ на идентичность действия факторов внешней среды (активного фона). На основе анализа аналогичной модели и прогнозируемого объекта устанавливается возможность (условия и ограничения) использования модели подобия при разработке прогноза.

Экспертные методы (индивидуальные и коллективные), в основу которых заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Эти методы базируются на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, которые не поддаются математической формализации.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуальной деятельности. Этот метод может иметь несколько разновидностей. В качестве метода индивидуальной экспертной оценки он предполагает выявление мнения эксперта с помощью программированного управления, включающего обращение к памяти человека или запоминающему устройству компьютера.

Другой вариант – коллективная генерация идей. Выдвижение идей активизируется при непосредственном участии коллектива экспертов. Цель метода – получение большого числа оригинальных идей за короткий промежуток времени. Для обеспечения атмосферы свободного творчества, проведение мозговых атак требует соблюдения ряда правил: недопустимость критики, лаконичное высказывание идей, жесткое соблюдение регламента, продолжение и развитие идей, ранее высказанных другими экспертами, выслушивание любых мнений (даже фантастических на первый взгляд). Состав группы экспертов 5–7 (до 10) человек. Продолжительность обсуждения 30–40 мин. Основной проблемой при использовании этого метода является формирование группы экспертов. Чаще всего их комплектуют из специалистов разного профиля, но склонных к генерированию идей. Мозговая атака основана на использовании ассоциативного метода мышления.

Морфологический анализ – экспертный метод прогнозирования, относящийся к группе индивидуальных и направленный на выявление возможных вариантов развития объекта прогнозирования путем построения матрицы характеристик объекта и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний. Такой метод может служить инструментом предсказания еще не сделанных изобретений или упорядочения вероятных изобретений по срокам их появления.

Основные положения морфологического анализа состоят в необходимости:

• – точно сформулировать проблему, подлежащую решению;
• – определить необходимые средства для выполнения заданных функций;
• – выявить характеристические параметры объекта;
• – классифицировать каждый из параметров по диапазонам или режимам и составить морфологическую карту (матрицу);
• – сформировать варианты в виде цепочек элементов карты путем комбинаций, включающих по одному элементу из каждой строки матрицы;
• – оценить эффективность и возможность реализации вариантов.

Если изобразить все характеристики объекта (параметры) и альтернативы по каждому из них в матричном виде, то варианты конструкции можно представить линиями, проходящими только через один элемент в каждом ряду.

Метод "дерева целей " можно считать самым эффективным экспертным методом нормативного прогнозирования. Главная задача его состоит в том, чтобы увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в настоящем. "Дерево целей" – это иерархическая структура, отражающая причинно-следственные связи между элементами (целями).

Логически связан с методом "дерева целей" матричный метод, основанный на использовании матриц, отражающих влияние факторов на объект прогнозирования. При построении матриц осуществляют ряд последовательных действий:

• – выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение поставленной цели, по характеру их вклада;
• – выделяют однородные комплексы факторов;
• – определяют влияние комплексов друг на друга;
• – определяют полное влияние каждого фактора на достижение конечных целей.

Среди экспертных методов прогнозирования, предусматривающих использование мнений групп экспертов, наибольшую известность получили дельфийский метод и метод коллективных экспертных оценок.

Метод Дельфи (Delfi ) – один из распространенных методов составления картины будущего – состоит в обобщении и статистической обработке мнений экспертов относительно перспектив развития тех областей, на которых они специализируются, а также смежных с ними.

Сущность метода заключается в том, что опрос экспертов проводится в несколько туров (с помощью специальных анкет). Каждый тур уточняет предыдущие ответы и постепенно приводит экспертов к согласованному решению. Оценки экспертов не требуют их личного общения и заменяют прямые дебаты тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов.

Результаты обработки коллективной экспертизы используются при построении "дерева цели" и при выборе путей исследования (или реализации) проблемы.

Независимо от уровня аналитической обработки все экспертные методы все же страдают субъективизмом оценок. Таким образом, каждая из рассмотренных выше групп имеет определенные достоинства и недостатки. Стремление уменьшить погрешности прогнозирования, обеспечить решение проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых) привело к появлению комплексных методов прогнозирования, чаще всего реализуемых в прогностических системах.

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной используется как экспертная, так и фактографическая информация.

Одним из таких методов является метод Паттерн – обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных. Прогноз осуществляется на базе сценария – конспективного обзора определенного числа моделируемых тенденций развития реально возможных событий. Схема работ включает несколько этапов:

• – построение прогностического сценарии;
• – разработку поисковых прогнозов основных характеристик объекта прогнозирования;
• – морфологический анализ;
• – разработку "дерева целей";
• – оценку элементов уровней "дерева целей" по критериям относительной важности, полезности, состояния, разработки и др.;
• – разработку вариантов оптимального распределения ресурсов по элементам уровней "дерева целей".

В сценарии делается попытка проанализировать без количественных оценок цели предприятия направление усилий и задачи. Полученные выводы используются для создания "дерева целей" и установления коэффициентов значимости. Одновременно методами экстраполяции и огибающей кривой составляется технологический прогноз па всех уровнях.

При составлении "дерева целей" определяются дополнительно еще две группы характеристик:

• – коэффициент взаимной полезности (использование полученных результатов в других областях);
• – состояние готовности проекта (исследования, поисковые и технические разработки, конструирование, готовый продукт) и сроки работ по системам и подсистемам.

Одной из важнейших задач прогнозирования следует считать повышение надежности, достоверности, точности прогнозов.