Стадии разработки прогноза. Надежность прогноза

При разработке прогноза и связанного с ним планирования громадное значение имеют работа по непрерывному корректиро­ванию ранее выработанных прогнозов, постоянное внесение в них изменений и дополнений в соответствии с развитием и измене­нием объективной ситуации, отбрасывание старых, неоправдав­шихся вариантов, выявление новых тенденций развития.

В целом процесс разработки прогноза, на наш взгляд, можно разделить на следующие основные стадии:

1) структурный анализ соответствующей системы;

2) выбор основных факторов и эле­ментов данной системы, а также определение их роли и значимо­сти в количественном выражении;

3) выявление основных тен­денций («траекторий») развития исследуемых процессов на осно­ве исследования статистических данных, характеризующих дей­ствие этих факторов в различные периоды в прошлом и настоя­щем;

4) экстраполяция этих тенденций на будущее;

5) синтез этих будущих «траекторий» в их взаимодействии в рамках модели данной системы;

6) интеграция прогнозов основных направле­ний процессов в различных областях общественных отношений -экономических, политических, правовых; 7) составление на этой основе комплексного прогноза развития систем различных уровней, а также частных прогнозов, характеризующих развитие отдельных частей этих систем и процессов; 8) непрерывная корректировка прогноза в связи с появлением и вступлением в действие новых, не учтенных ранее факторов на всех уровнях систем.

Что такое надежность прогноза? Под надежностью прогноза понимается необходимая или, по крайней мере, достаточная степень вероятности, оправдываемости разрабатываемых прогнозов или предсказаний. Надежность прогнозов зависит от ряда условий или факторов. На наш взгляд, степень надежности или качество прогнозов определяется следующими факторами: 1) глубиной комплексного анализа основных тенденций, определяющих раз-питие различных систем; умением правильно определить главные из них, умением правильно «смоделировать» системы;

2) степенью изученности конкретных процессов, степенью полноты инфор­мации об условиях и причинно-следственных связях, определяю­щих развитие того или иного процесса;

3) своевременностью и быстротой обработки потока информационных данных о конк­ретных процессах и событиях, наличием материально-техниче­ской базы и квалифицированного аппарата, обеспечивающих своевременную обработку информации.

Естественно, что по мере развития теории и совершенствова­ния методики прогнозирования будет все более возрастать эф­фективность и надежность прогнозов, разрабатываемых на основе научной методологии.

Наряду с этим важной предпосылкой для разработки эффек­тивного прогноза является наличие в распоряжении людей, осу­ществляющих социальное прогнозирование, объективной, до­стоверной и как можно более полной информации о состояниях данного процесса в прошлом и в текущий момент. Качество и надежность будут прямо пропорциональны степени полноты и достоверности информации. Это — проблема наполнения моде­лей систем конкретным содержанием, обеспечивающим их адек­ватность, соответствие изображаемому объективному процессу или системе. Поэтому дальнейшее развитие и совершенствование со­циального прогнозирования неизбежно потребуют значительного улучшения и расширения сбора данных о социальном развитии общества, совершенствования и детализации социальной статис­тики, увеличения мощности аппарата обработки информации, контроля над степенью ее достоверности.

Для успешного прогнозирования обязательными предпосыл­ками являются объективность информации, исключение субъек­тивизма и приукрашивания действительности.

Одна из особенностей прогнозирования состоит в том, что процессы взаимодействия протекают быстрее, чем производствен­ные и экономические процессы, а потому наблюдение за их течением, за функционированием и развитием требует значительно более быстрой и более подробной информации. Это создает до­полнительные трудности также для эффективного моделирова­ния процессов. Известно, что чем более изменчив и текуч изучаемый процесс, тем меньший интервал времени должен быть взят в динамическом ряду, в модели, отражающей этот процесс; напро­тив, чем более стабилен изучаемый процесс, тем большим может быть интервал соответствующего динамического ряда и «шаг» модели, имитирующей этот процесс.