Методы прогнозной экстраполяции
Методы экспертных оценок
Существует множество процессов и явлений, количественная информация для характеристики которых отсутствует или очень быстро изменяется. В этом случае используются методы экспертных оценок, сущность которых заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте. Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов.
Выделяют два уровня экспертных оценок: количественный и качественный. Применение экспертных оценок на качественном уровне, например для возможных направлений деятельности, как правило, оправдано. Применение экспертных оценок в тех случаях, когда могут быть использованы математические методы, нередко обусловлено неумением использовать математические методы.
Этапы проведения экспертных оценок: 1) постановка проблемы; 2) отбор эксперта; 3) опрос эксперта; 4) обработка экспертных оценок.
Методы экспертных оценок можно подразделить на:
1) по количеству экспертов: индивидуальные и коллективные;
2) по технологии обработки информации: прямые и экспертные методы с обратной связью;
3) по технологии получения прогнозной оценки.
Киндивидуальным экспертным оценкам относят: сценарии, метод "интервью", аналитические докладные записки.
Метод "интервью" предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с прогнозистом-экспертом, в которой ставятся вопросы о будущем состоянии фирмы и ее среды.
Метод аналитических докладных записок означает самостоятельную работу эксперта над анализом деловой ситуации и возможных путей ее развития.
Коллективные экспертные оценки можно назвать комплексными методами прогнозирования, поскольку они включают: во-первых, подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок; во-вторых, статистические методы обработки полученных материалов.
Коллективные экспертные оценки включают: метод "комиссий", метод "мозговых атак", метод Дельфи.
Метод "комиссий" может означать организацию "круглого стола" и других подобных мероприятий, в рамках которой происходит согласование мнений экспертов.
Для метода "мозговых атак" характерны коллективная генерация идей и творческое решение проблем. Мозговая атака представляет собой свободный, неструктурированный процесс генерирования любых идей по избранной теме, которые спонтанно высказываются участниками встречи. Оптимальное число участников -6-12 человек, желательно, чтобы это были люди, имеющие различные профессии и специализации.
Суть метода Дельфи состоит в проведении анкетных опросов специалистов выбранной области знаний (наиболее часто этот метод используется в технологическом прогнозировании, при предсказании открытий и нововведений в области технологии). Полученные анкетные данные подвергаются статистической обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающий их коллективное мнение по избранной проблеме.
Из всех перечисленных методов экспертных оценок очень высокую популярность в последние десятилетия получил метод составления сценариев.
Метод составления сценариев
Сценарий - это описание (картина) будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Как правило, для прогноза ситуации характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический, пессимистический и средний -наиболее вероятный, ожидаемый.
Методы прогнозной экстраполяции
В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и в переносе их на будущее.
Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза; при прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.
Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение эмпирических рядов. Эмпирический ряд — это множество наблюдений, полученных последовательно во времени.
В экономическом прогнозировании широко применяется метод математической экстраполяции, в математическом смысле означающий распространение закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения. Функция представляет собой простейшую математико-статистическую модель, отражающую зависимость объекта прогнозирования (экономического показателя) от влияющих на него факторов.
В качестве факторов могут выступать различные показатели, а также время (номер периода). Во втором случае зависимость называется трендом.
Зависимости могут быть однофакторными (у = f(x)) и многофакторными {у = f(xx, х2, ...., хп)), линейными и нелинейными различных видов. Например, однофакторная зависимость может быть: линейной, гиперболической различных типов, степенной, экспоненциальной, параболической), логистической и др. Многофакторные зависимости также могут быть линейными и нелинейными.
Рассмотрим методы экстраполяции, которые целесообразно применять в переходный период к рыночным отношениям при изменяющихся условиях функционирования экономики.
Метод подбора функций — один из распространенных методов экстраполяции. Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида зависимости путем сглаживания и выравнивания временного ряда.
Этот метод реализуется на ЭВМ с помощью специально разработанных программ.
Дополнительно:
Прогнозирование по тренду производят в два этапа:
1) вычисляется «точечный прогноз»;
2) определяется доверительный интервал прогноза с заданной вероятностью;
«Точечный прогноз» - значение уровня, вычисленное по уравнению тренда (ỹi) при подстановке в уравнение номера прогнозируемого года.
Статистический прогноз с учётом доверительного интервала выглядит так: «точечный прогноз»±α, где α – предельная ошибка прогноза:
α=m*tСтьюдента , где m – средняя ошибка прогноза, которая в свою очередь, вычисляется по формуле:
m = 
, где s(t) – среднее квадратическое отклонение фактических значений от тренда:
s(t) = 
,где t 
- номер года прогноза; t 
-по всей длине ряда N (с учётом прогнозного года); p –число параметров тренда (для линейного тренда p=2, для параболы p=3 и т.д.), n – длина исходного ряда динамики; t – критерий Стьюдента определяется по таблице с указанной исследователем вероятностью (обычно 90, 95 или 99%) и при числе степеней свободы, равном n-p.