типологий, все существующие общие методы прогнозирования в управлении экономическими процессами, на наш взгляд, можно свести к трем группам: методы экспертизы, методы экстраполяции и методы математического моделирования. Признаком классификации для выделения именно этих групп служит степень формализованного получения прогнозных оценок. Переход от одной группы методов к другой характеризует' определенную эволюцию средств познания и прогнозирования. Так методы экспертизы оказываются наиболее эффективными тогда, когда исследуемые процессы трудно формализовать, описать логически или математически, а также в условиях дефицита времени или средств. Уровень надежности, точности и достоверности получаемых прогнозных оценок во многом зависит от количества экспертов, степени их компетентности в рассматриваемых вопросах, методов проведения экспертизы и согласования различных мнений и других факторов. Прогностические возможности у метода экстраполяции весьма ограничены. Динамическая задача экстраполяционного прогнозирования предполагает наличие ретроспективного динамического ряда и трансформацию его закономерностей на будущий период. Её можно представить, в частности, математической моделью: У = Р(1, аь а2 ... ак), (5 ) где У прогнозируемый параметр; а! а2 ...аккоэффициенты уравнения; 1 фактор времени (на основе ре!рессионного анализа). Статическая задача экстраполяционного прогнозирования рассматривает возможность изменения объекта прогнозирования безотносительно к фактору времени, в зависимости от тех или иных параметров. Статические связи полученной многопараметрической модели, выявленные путем корреляционного или иного анализа, продолжают на прогнозный период, учитывая закономерности изменения или нормативные 108 |
Перейдем теперь к сравнительному анализу различных методов прогнозирования. Анализ общих и локальных методов прогнозирования также непосредственно связан с их классификацией. Известны классификации, предложенные за рубежом Э. Янчсм [263], Г. Тейлом [218], Кендалом [264], Р. Шенноном [253]. В России подобные классификации разрабатывались И.В. Бестужевым-Ладой [23], В.А. Лисичкиным [127, 128], С.Л. Саркисяном [200, 201], В.М. Глушковым [50, 51], В.Г. Гмошинским [53], Г.М. Добровым [70], Ю.И. Ефимычевым [78, 81] и др. Несмотря на многообразие типологий, все существующие общие методы прогнозирования можно свести к трем группам: методы экспертизы, методы экстраполяции и методы математического моделирования (см. рис. 1.3.4). Признаком классификации для выделения именно этих групп послужила степень формализованности получения прогнозных оценок. Переход от одной группы методов к другой характеризует определенную эволюцию средств познания и прогнозирования. Так, методы экспертизы (экспертных оценок) базируются на выявлении и обобщении различных мнений и высказываний ученых, специалистов, потребителей, иных социальных групп. Они несут значительный элемент субъективизма, ибо основаны на интуитивных методах познания. Уровень надежности, точности и достоверности получаемых прогнозных оценок во многом зависит от количества экспертов, степени их компетентности в рассматриваемых вопросах, методов проведения экспертизы и согласования различных мнений и других факторов. В этой связи методы экспертных оценок оказываются наиболее эффективными тогда, когда исследуемые процессы трудно формализовать, описать логически или математически, а также в условиях дефицита времени или средств. экстраполяционного прогнозирования предполагает наличие ретроспективного динамического ряда и трансформацию его закономерностей на будущий период. Ее можно представить, в частности, математической моделью У= F(t, а ,,а 2...аД где У прогнозируемый параметр; а,, а 2...а„ коэффициенты уравнения; t фактор времени (на основе регрессионного анализа). Условием успешного применения методов экстраполяции является неизменность или относительная стабильность выявленных тенденций или взаимосвязей факторов. Их применяют, в основном, для краткосрочного или среднесрочног о прогнозирования, а также при эволюционном характере развития прогнозного объекта, исключающем резкие качественные скачки. При этом ретроспективный период должен не менее чем в два раза превышать период упреждения. Логическим продолжением развития методологии прогнозирования явились методы математического моделирования. Они базируются на общенаучном подходе моделирования и предполагают целесообразное абстрагирование и формализованное математического описание прогнозного объекта. Группа методов математического моделирования включает в себя: математико-статистические методы изучения связей (корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный прогнозный анализ, метод главных компонент, ковариационный анализ, кластерный анализ и т.д.), эконометрические методы (матричный, гармонический, спектральный анализ, методы теории производственных функций, методы теории межотраслевого баланса), методы экономической кибернетики и оптимального программирования (методы линейного и нелинейного программирования, динамическое и выпуклое программирование и т.д.), методы исследования операций (теория игр, теория массового обслуживания, методы сетевого планирования и управления, методы байесовского анализа и т.п.). |