|
31 многообразия самих моделей описаний того или иного процесса или явления, активное экспериментирование с этими моделями. В экономических системах экспериментирование в естественных условиях имеет значительные ограничения. Сложно проводить эксперименты на человеческих общностях, на субъектах хозяйствования, тех или иных регионах, включая страну в целом. Они могут вызвать неблагоприятные экономические и социальные последствия, вплоть до кризиса или катастрофы. Излишнее экспериментирование является опасным для любой системы. Особенно проблематично проверять практическим экспериментом прогнозные гипотезы. Поэтому более перспективным подходом является, на наш взгляд, моделирование. Большинство моделей это абстракции в том смысле, что они стремятся представить качества и поведение моделируемого объекта формой или способом, отличающимися от их действительной реализации (в искусственных условиях). Поэтому, сфера моделирования (в том числе и прогнозного) значительно шире, чем сфера применения экспериментального подхода. Сходство модели с объектом, который она отображает, называется степенью изоморфизма. Степень изоморфизма может быть относительна, и большинство моделей скорее гомоморфны, чем изоморфны. Под гомоморфизмом мы понимаем сходство по форме при различии основных структур, причем имеет место лишь поверхностное подобие между различными группами элементов и объектов. Гомоморфные модели являются результатом процессов упрощения и абстракции. Важным современным методом, полученным на базе гомоморфного моделирования, является метод имитационного моделирования, широко применяемый для описания и прогнозирования экономических систем [163]. Следующий подход, характерный для целей построения экономических прогнозных систем генетический. Он направлен на исследование внутренне присущих (имманентных) объекту свойств и исследование процессов развития объекта исходя из его начального состояния. Любая система может быть детерминирована в большей или меньшей |
предполагает не только активность в практических проверках, но и активность в создании многообразия самих моделей описаний того или иного процесса или явления, активное экспериментирование с этими моделями. В экономических системах экспериментирование в естественных условиях имеет значительные ограничения. Сложно проводить эксперименты на человеческих общностях, на субъектах хозяйствования, тех или иных регионах, включая страну в целом. Они могут вызвать неблагоприятные экономические и социальные последствия, вплоть до кризиса или катастрофы. Излишнее экспериментирование является опасным для любой системы. Особенно проблематично проверять практическим экспериментом прогнозные гипотезы. Поэтому более перспективным подходом является, на наш взгляд, моделирование. Большинство моделей это абстракции в том смысле, что они стремятся представить качества и поведение моделируемого объекта формой или способом, отличающимися от их действительной реализации (в искусственных условиях). Поэтому, сфера моделирования (в том числе и прогнозного) значительно шире, чем сфера применения экспериментального подхода. Сходство модели с объектом, который она отображает, называется степенью изоморфизма. Степень изоморфизма может быть относительна, и большинство моделей скорее гомоморфны, чем изоморфны. Под гомоморфизмом мы понимаем сходство по форме при различии основных структур, причем имеет место лишь поверхностное подобие между различными группами элементов и объектов. Гомоморфные модели являются результатом процессов упрощения и абстракции. Важным современным методом, полученным на базе гомоморфного моделирования, является метод имитационного моделирования, широко применяемый для описания и прогнозирования экономических систем [163]. Следующий подход, характерный для целей построения экономических прогнозных систем генетический. Он направлен на исследование внутренне присущих (имманентных) объекту свойств и исследование процессов развития 98 объекта исходя из его начального состояния. Любая система может быть детерминирована в большей или меньшей степени внешними или внутренними факторами. Система является «зрелой», самодостаточной, самообучаемой, если ее развитие определяется, главным образом, ее внутренней структурой, целями и задачами, которые ставит перед собой и самостоятельно реализует данная система. К таким системам относится большинство экономических систем, в частности, предприятий. Функциональный подход (от латинского Гипсйо совершение, исполнение) исследование отношения двух (группы) объектов, в котором изменению одного из них соответствует изменение другого. В идеальном варианте функциональный подход приводит к нахождению формализованного описания исследуемой системы посредством определенной функции Р: у = Р(х,;х2;х 3...), (3) где у исследуемый и прогнозируемый показатель; х* объясняющие переменные (среди них может фигурировать отдельно и параметр времени); 1 = 1,2,..., п. Таким образом, мы рассмотрели общенаучные (философские) подходы, которые, на наш взгляд, должны использоваться при экономическом прогнозировании. Они могут быть дополнены следующими специальными подходами, представленными в таблице 10. 99 Таблица 10 —Систематизация локальных подходов, используемых в практике экономического прогнозирования Подход Краткое описание Л Б Алгоритмический Базируется на формализованном, логическом описании объекта, предполагает возможность теоретический абстракций высокого уровня и логинчески-стройных объяснений экономических процессов и явлений Эвристический Не содержит логических, четких оснований и предполагает использование преимуществ образного, интуитивного, субъективного мышления. Эвристические решения относятся к плохо структуризованным, «размытым» решениям, они применяются для сложных систем, с высоким уровнем неопределенности и риска Проблемный . . Предполагает идентификацию и структуризацию внутренних проблем объекта прогнозирования (например, предприятия) или внешних проблем прогнозного фона |