Классификация методов прогнозирования

Различия в характере прогнозируемых объектов, а также в сроках прогнозирования, степени полноты и достоверности исходных данных предопределяют использование различных методов прогнозирования. Специфика методов отражается на последовательности и содержании работ по составлению прогноза.

Всю совокупность методов прогнозирования, прежде всего по степени их однородности, можно укрупненно разделить на группы простых и комплексных методов (рис. 7.3).

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (морфологический анализ, экстраполяция тенденций и т.д.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (метод прогнозного графа, метод Паттерн и т.д.).

В зависимости от характера информации, на базе которой составляется прогноз, все методы прогнозирования делятся на три класса: фактографические, экспертные и комбинированные.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Эти методы чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов и привлекательны своей относительной простотой и объективностью. Однако в случае появления непредвиденных ограничений, сдерживающих процесс развития, использование этих методов может привести к ошибкам в прогнозах. При выборе этих методов следует учитывать, что они применимы при соблюдении следующих условий:

– вероятность сохранения факторов, обусловивших процесс развития в прошлом, больше, чем вероятность их изменения;

– вероятность совокупного влияния всех этих факторов на развитие в прежнем направлении больше, чем вероятность его изменения.

Надежность и точность фактографических методов может быть увеличена за счет сочетания их с экспертными методами.

Среди фактографических методов выделяют группу статистических (параметрических) и группу опережающих методов. Первая из них включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили: экстраполяция,

Рис. 7.3. Систематизация методов прогнозирования

интерполяция, метод аналогий (модели подобия), параметрический метод.

Вторая фактографическая группа состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в практической деятельности. Один из методов, относящихся к этой группе (публикационный), основан на анализе и оценке динамики публикаций.

Другой метод (патентный) основан на оценке изобретений и исследованиях динамики их патентования. По динамике интенсивности патентования можно оценивать и прогнозировать развитие того или иного направления.

В противоположность фактографическим методам прогнозирования экспертные методы основаны на суждениях экспертов. Их можно распределить на группы по числу привлекаемых экспертов и наличию аналитической обработки данных экспертизы.

Рассмотрим основные методы исследовательского (поискового) прогнозирования.

Различают методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематической) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом, состоящим из детерминированной и стохастческой составляющих.

Детерминированная составляющая (или тренд) характеризует закономерную динамику развития объекта в целом, а стохастическая составляющая отражает случайные колебания (шумы) в процессе функционирования объекта во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций хt и et на основе исходных фактических данных об объекте.

При использовании экстраполяции для формирования прогноза необходимо учитывать действие внешних факторов, так как экстраполяционная функция отражает тенденцию развития в прошлом и настоящем, но не всегда она может сохраниться в будущем. Экстраполяцию тенденций без учета ожидаемого воздействия факторов активного прогнозного фона называют "наивной экстраполяцией".

Экстраполяция проводится в два этапа: на первом осуществляется выбор вида функции, описывающей эмпирический ряд; на втором производится расчет параметров выбранной экстраполяционной функции.

Экстраполяция может применяться не только для прогнозирования параметров отдельных видов изделий, но и для определения перспектив развития широкого класса систем. В этом случае прибегают к использованию метода огибающих кривых. Огибающая кривая – это линия, которая во всех точках имеет общую касательную с одной из линий семейства развития характерных параметров системы, анализ изменений которых дает возможность эффективно прогнозировать развитие всей системы.

Наиболее сложным является определение характерных параметров системы. Один из возможных путей преодоления этого затруднения – разделение всех параметров на интенсивные и экстенсивные в зависимости от того, какие факторы развития данной системы будут преобладать – внутренние или внешние.

Примерами интенсивных параметров могут являться:

– отношение входа к выходу (эффективность преобразования вещества, энергии, передачи информации, темпы роста продукции и др.);

– функциональные характеристики (эффективность очистки, пределы изменения физических и химических параметров, трудоемкость и др.).

Экстенсивные параметры могут включать такие характеристики, как вес, размеры изделия, объем производства, величина прибыли, объем промышленных сбросов и выбросов. Надежность метода оценки может быть повышена в сочетании с другими методами (например, экспертной оценкой).

Наряду с различными вариантами экстраполяций в прогнозировании находит применение и метод интерполяции. Его используют в случае, когда по известным начальным и конечным значениям искомой характеристики объекта определяют неизвестные промежуточные величины. Классическим примером использования метода интерполяции является прогнозирование Д. И. Менделеевым появления новых химических элементов на основе ранее открытых и установленной функции периодического закона распределения элементов.

Прогнозирование методом аналогии заключается в установлении эквивалентности (подобия) между сопоставляемыми объектами, когда на основе исследования поведения одной системы прогнозируется поведение (развитие) другой системы.

Применение аналогии для целей прогнозирования представляет определенные трудности. Необходимо прежде всего выделить элементы преемственности и критерии подобия сопоставляемых объектов, а также провести анализ на идентичность действия факторов внешней среды (активного фона). На основе анализа аналогичной модели и прогнозируемого объекта устанавливается возможность (условия и ограничения) использования модели подобия при разработке прогноза.

Экспертные методы (индивидуальные и коллективные), в основу которых заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Эти методы базируются на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, которые не поддаются математической формализации.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуальной деятельности. Этот метод может иметь несколько разновидностей. В качестве метода индивидуальной экспертной оценки он предполагает выявление мнения эксперта с помощью программированного управления, включающего обращение к памяти человека или запоминающему устройству компьютера.

Другой вариант – коллективная генерация идей. Выдвижение идей активизируется при непосредственном участии коллектива экспертов. Цель метода – получение большого числа оригинальных идей за короткий промежуток времени. Для обеспечения атмосферы свободного творчества, проведение мозговых атак требует соблюдения ряда правил: недопустимость критики, лаконичное высказывание идей, жесткое соблюдение регламента, продолжение и развитие идей, ранее высказанных другими экспертами, выслушивание любых мнений (даже фантастических на первый взгляд). Состав группы экспертов 5–7 (до 10) человек. Продолжительность обсуждения 30–40 мин. Основной проблемой при использовании этого метода является формирование группы экспертов. Чаще всего их комплектуют из специалистов разного профиля, но склонных к генерированию идей. Мозговая атака основана на использовании ассоциативного метода мышления.

Морфологический анализ – экспертный метод прогнозирования, относящийся к группе индивидуальных и направленный на выявление возможных вариантов развития объекта прогнозирования путем построения матрицы характеристик объекта и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний. Такой метод может служить инструментом предсказания еще не сделанных изобретений или упорядочения вероятных изобретений по срокам их появления.

Основные положения морфологического анализа состоят в необходимости:

– точно сформулировать проблему, подлежащую решению;

– определить необходимые средства для выполнения заданных функций;

– выявить характеристические параметры объекта;

– классифицировать каждый из параметров по диапазонам или режимам и составить морфологическую карту (матрицу);

– сформировать варианты в виде цепочек элементов карты путем комбинаций, включающих по одному элементу из каждой строки матрицы;

– оценить эффективность и возможность реализации вариантов.

Если изобразить все характеристики объекта (параметры) и альтернативы по каждому из них в матричном виде, то варианты конструкции можно представить линиями, проходящими только через один элемент в каждом ряду.

Метод "дерева целей" можно считать самым эффективным экспертным методом нормативного прогнозирования. Главная задача его состоит в том, чтобы увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в настоящем. "Дерево целей" – это иерархическая структура, отражающая причинно-следственные связи между элементами (целями).

Логически связан с методом "дерева целей" матричный метод, основанный на использовании матриц, отражающих влияние факторов на объект прогнозирования. При построении матриц осуществляют ряд последовательных действий:

– выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение поставленной цели, по характеру их вклада;

– выделяют однородные комплексы факторов;

– определяют влияние комплексов друг на друга;

– определяют полное влияние каждого фактора на достижение конечных целей.

Среди экспертных методов прогнозирования, предусматривающих использование мнений групп экспертов, наибольшую известность получили дельфийский метод и метод коллективных экспертных оценок.

Метод Дельфи (Delfi) – один из распространенных методов составления картины будущего – состоит в обобщении и статистической обработке мнений экспертов относительно перспектив развития тех областей, на которых они специализируются, а также смежных с ними.

Сущность метода заключается в том, что опрос экспертов проводится в несколько туров (с помощью специальных анкет). Каждый тур уточняет предыдущие ответы и постепенно приводит экспертов к согласованному решению. Оценки экспертов не требуют их личного общения и заменяют прямые дебаты тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов.

Результаты обработки коллективной экспертизы используются при построении "дерева цели" и при выборе путей исследования (или реализации) проблемы.

Независимо от уровня аналитической обработки все экспертные методы все же страдают субъективизмом оценок. Таким образом, каждая из рассмотренных выше групп имеет определенные достоинства и недостатки. Стремление уменьшить погрешности прогнозирования, обеспечить решение проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых) привело к появлению комплексных методов прогнозирования, чаще всего реализуемых в прогностических системах.

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной используется как экспертная, так и фактографическая информация.

Одним из таких методов является метод Паттерн – обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных. Прогноз осуществляется на базе сценария – конспективного обзора определенного числа моделируемых тенденций развития реально возможных событий. Схема работ включает несколько этапов:

– построение прогностического сценарии;

– разработку поисковых прогнозов основных характеристик объекта прогнозирования;

– морфологический анализ;

– разработку "дерева целей";

– оценку элементов уровней "дерева целей" по критериям относительной важности, полезности, состояния, разработки и др.;

– разработку вариантов оптимального распределения ресурсов по элементам уровней "дерева целей".

В сценарии делается попытка проанализировать без количественных оценок цели предприятия направление усилий и задачи. Полученные выводы используются для создания "дерева целей" и установления коэффициентов значимости. Одновременно методами экстраполяции и огибающей кривой составляется технологический прогноз па всех уровнях.

При составлении "дерева целей" определяются дополнительно еще две группы характеристик:

– коэффициент взаимной полезности (использование полученных результатов в других областях);

– состояние готовности проекта (исследования, поисковые и технические разработки, конструирование, готовый продукт) и сроки работ по системам и подсистемам.

Одной из важнейших задач прогнозирования следует считать повышение надежности, достоверности, точности прогнозов.