|
щих этот объект, механизме его функционирования и развития. На уровне гипотезы дается качественная характеристика объекта, выражающая общие закономерности его поведения. Хотя гипотеза носит наиболее общий характер, без нее не возможно никакое научное управление. Гипотеза оказывает воздействие на этот процесс через прогноз, являясь важным источником информации для его составления. Прогноз в сравнении с гипотезой имеет большую определенность и достоверность, поскольку основывается не только на качественных, но и на количественных характеристиках, и поэтому позволяет характеризовать будущее состояние объекта также количественно. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, так как связан с будущим, которое всегда стохастично. Будущее зависит от многих случайных факторов, сложное переплетение которых практически учесть невозможно. Отсюда все прогнозы носят вероятностный характер. Для тех процессов, в которых выявлена устойчивая тенденция изменений моделируемого показателя в зависимости от времени, можно применять методы прогнозирования, основанные на уравнении тренда. Следует лишь отметить, что зависимость показателя от времени имеет не причинно-следственную связь, а статистическую. Под трендом понимается количественная характеристика основной закономерности движения, или развития процесса во времени, в какой-то мере свободной от случайных воздействий. В этом случае предполагают, что прогнозируемый показатель является функцией от времени. В прогнозировании часто используются уравнения линейного тренда, в этом случае статистическая зависимость прогнозируемого показателя от времени выражается в виде прямой линии |
135 Для тех процессов, в которых выявлена устойчивая тенденция изменений моделируемого показателя в зависимости от времени, можно применять методы прогнозирования, основанные на уравнении тренда [71]. Под трендом понимается количественная характеристика основной закономерности движения, или развития процесса во времени, в какой-то мере свободной от случайных воздействий. В этом случае предполагают, что прогнозный показатель является функцией от времени (еще раз подчеркнем, что здесь рассматривается статистическая зависимость, а не причинно следственная). Тенденция сохраняется до тех пор, пока не изменится влияние факторов причин, не ослабнет сила влияния, не появятся новые факторы причины. Таким образом, вторым этапом прогнозирования по уравнениям трендов является анализ тесноты связи данного процесса со временем. Когда выявлена подобная ситуация статистической зависимости изменений показателя от времени, можно пытаться применять для прогнозирования уравнения трендов. В практической деятельности, рассматривая динамический ряд, трудно определить, имеются ли закономерные изменения показателя во времени, так как любой динамический ряд содержит несколько составляюпщх: долговременную тенденцию, сезонные колебания, случайные отклонения. Прежде чем начинать прогнозирование, надо разложить динамический ряд на основные компоненты, определить, можно ли пренебречь сезонными или случайными колебаниями. Для выявления основной тенденции динамического ряда необходимо провести сглаживание динамического ряда, для чего можно использовать методы скользящей средней и наименьших квадратов. Разработка же прогноза систем в равной мере, как и комплексное прогностическое исследование становится реальной возможностью на основе накопленного уровня знаний по теории и методологии прогностики, обширного |