XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития. Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей средой [5].

Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Процесс разработки прогноза называется прогнозированием [4].

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

В настоящее время, по оценкам отечественных и зарубежных ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования. Однако на практике используется в качестве основных 15-20. Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации.

Научно обоснованная классификация дает возможность увеличить число приемов (модификаций) на нижних уровнях классификации, куда могут быть внесены новые элементы. По степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованны.

Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки [3].

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных

условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком.

На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экс-

пертные.

Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов) [1].

Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей [6].

Таким образом, методы прогнозирования – это способы, приемы, с помощью которых обеспечивается разработка и обоснование планов и прогнозов. Современные условия хозяйствования требуют максимального расширения сферы и совершенствования методов прогнозирования. Чем выше качество прогнозов, тем более весомым будет их вклад в общественное развитие [2].

Библиографический список

1. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. – М.: Статистика, 1980. – 263 с.

2. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию. – Ростов н/Д: РГСУ. 2000. – 125 с.

3. Математическое моделирование экономических процессов / Под ред. Е.Г. Белоусова, Ю.Н. Черёмных, Х. Кёрта, К. Отто. – М., 1990. – 232 с.

4. Прогнозирование и планирование экономики: Уч. пособие / под общ. ред. В.И. Боресевича, Г.А. Кандауровой. – Мн.: Экоперспектива, 2001. – 380 с.

5. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А.Г. Гранберга. − М.: Финансы и статистика, 1990.

6. Экономико-математические методы в планировании многоотраслевых комплексов и отраслей / Под ред. Б.Б. Розин, Б.П. Суворов, В.Д. Маршак. – Новосиб.1988. – 413 с.

Код для цитирования: Скопировать