Основные этапы процесса прогнозирования. Этапы прогнозирования: последовательность и характеристика. Этапами прогнозирования являются

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

• 1. Сбор данных
• 2. Редукция или уплотнение данных
• 3. Построение модели и ее оценка
• 4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)
• 5. Оценка полученного прогноза

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора. Поскольку в этой книге обсуждается значительное число различных моделей прогноза наряду с областью их применимости, мы надеемся, что после изучения предложенного материала возможности читателей в отношении подбора моделей прогнозирования и правильной их оценки, несомненно, возрастут.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, приописании этапа 5.

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

Огромное количество прогнозов, разрабатываемых в различ­ных науках в экономике, социальной сфере, экологии, вызывает необходимость их типологии, классификации и систематизации по характерным признакам. Существуют различные классифи­кации географических прогнозов в зависимости от подходов, временной глубины (времени упреждения), территориального охвата и других признаков. Различают поисковое, нормативное и интегральное прогнозирование. Главная цель поискового (ге­нетического, ресурсного) прогнозирования заключается в выяс­нении путей развития объекта или процесса при сохранении существующих тенденций. При этом предполагается, что наблю­даемые тенденции не могут быть изменены волевым решением. Нормативное прогнозирование основано на определении опти­мального варианта развития объекта в будущем в рамках науч­но обоснованных потребностей и норм. Его задача заключается в определении путей и сроков достижения желаемого состояния объекта в будущем, в соответствии с поставленной целью. Инте­гральное прогнозирование возникло на стыке этих двух видов прогнозирования и используется для разработки целевых комп­лексных программ развития районов и городов.

По масштабности географические прогно­зы могут быть глобальными, региональными и локальными.

По содержанию выделяют частные и интегральные геогра­фические прогнозы. Частные прогнозы необходимы для реше­ния таких задач, как обоснование вовлечения в хозяйствен­ный оборот природных ресурсов, прогнозирование развития межотраслевых комплексов и территориальных социально-экономических систем различного иерархического ранга, со­вершенствование системы расселения населения, внутренних и внешних экономических связей, разработка планов социаль­ного развития городов и районов, обоснование рекреационной деятельности и др. Совокупность всех частных географических прогнозов является интегральным прогнозом.

Разработка географических прогнозов представляет собой последовательность нескольких логически взаимосвязанных этапов: 1. Постановка цели и задач исследования. 2. Определение хронологических и территориальных рамок исследования. 3. Сбор и систематизация всей информации о функционирова­нии и развитии территориальных систем и их функциональных подсистем. 4. Построение «дерева целей», выбор методов про­гнозирования, выявление ограничений и инерционных аспектов развития прогнозируемого объекта или процесса. 5. Разработка частных географических прогнозов: природных ресурсов, территориальной организации производительных сил, межот­раслевых комплексов, населения и системы расселения и т. п.

Система основных этапов географического прогноза включает теоретическое и информационное обеспечение прогноза, аналитическую работу и выбор метода, а также обеспечение достоверности прогноза (верификация прогноза).

Теоретическое обеспечение прогноза базируется на последних достижениях географии. В его основе учение о геосистемах, формирующихся под воздействием природных и антропогенных факторов. Эти факторы обусловливают динамичность, устойчивость и характер взаимосвязей в территориальных системах. При их нарушении происходят необратимые изме­нения в геосистемах, изучение которых имеет большое значение для прогнозирования.

Информационное обеспечение прогноза основано на сборе информации по теоретическим вопросам прогнозирования применительно к конкретному объекту и получении конкрет­ных сведений о нем. Информационные материалы могут быть получены как в результате специальных исследований (экспе­диционных, стационарных, полустационарных), так и в стати­стических органах, в научных отчетах, литературе и т. д.

Достоверность и точность прогноза зависят от уровня раз­вития теоретических знаний о прогнозируемом объекте, степе­ни полноты используемой информации, правильности поста­новки задачи выбора метода исследования. Для верификации прогноза используют следующие подходы:

1. Более глубокое познание структуры, функций и взаимосвя­зей объекта прогнозирования, механизмов формирования и разви­тия природных и социально-экономических процессов и явлений.

2. Проверка методов и методик прогнозирования на анало­гичных объектах.

3. Применение нескольких методов и приемов составления прогноза для установления степени совпадения результатов прогнозирования.

4. Разбивка фактического ряда наблюдений за прогнозируемым процессом на две части, чтобы использовать одну часть для прогноза другой.

5. Использование метода экспертных оценок.

6. Синтез частных географических прогнозов.

7. Разработка основных вариантов прогноза.

8. Построение предварительного прогноза.

9. Экспертиза и составление окончательного прогноза.

10. Корректировка прогноза.

11. Использование результатов прогнозирования для решения теоретических и практических задач географии.

Важная задача географического прогноза - поиск устойчивых связей (структурных, функциональных, простран­ственных, временных и др.) между компонентами геосистем. Это обусловлено многомерностью объекта прогнозирования - территориальной системы определенного региона. Для пре­одоления барьера многомерности необходимо использовать следующие подходы общенаучного прогнозирования: 1) декомпозиционные приемы, т. е. разбивку целого на составные час­ти, отличающиеся большей простотой и доступностью иссле­дования; 2) применение простых показателей, отражающих важнейшие прогнозные факторы или их сумму; 3) агрегирование, т. е. объединение нескольких показателей в один. Следовательно, в географическом прогнозе одновременно применя­ются синтез и анализ природных и социально-экономических процессов и явлений.

Методы геопрогнозирования

Цель и объект прогноза определяют выбор его методов.Под методами географического прогнозирования понимаются способы теоретических и практических разработок прогноза. Сущест­вует большое количество методов экономико-географического прогнозирования, и их число постоянно растет. Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от цели ис следования, информационной базы, характера обработки исходной информации.

Поэтому каждому конкретному исследованию и стадии прогнозирования соответствуют определенные методы. Эти методы могут быть подразделены на три группы: общенаучные (анализ и синтез, индукция и дедукция, экстраполяция и интерполяция, аналогия, эксперимент и т. д.), межнаучные (моделирование, исследование операций, статистические, экс­пертных оценок и др.) и частнонаучные (оценка перспек­тивности географического положения, функциональное зонирование территории, картографический и т. п.). Рассмотрим наиболее распространенные методы географического прогнози­рования.

Логические методы. В основе этих методов - применение определенной последовательности мыслительных операций. Широкое распространение их при изучении территориальных систем обусловлено их большой сложностью, разнообразием взаимоотношений между природными и хозяйственными системами, продолжительным временем формирования объектов прогноза.

К общенаучным логическим методам относятся методы ин­дукции и дедукции. Методом индукции устанавливаются причинно-следственные связи между предметами и явления­ми. Исследование проводится от частного к общему путем определения сходства и различия в развитии объекта. В про­гнозировании этот метод применяется для получения вероят­ностных суждений при недостаточной информационной базе, т. е. при отсутствии длинного ряда статистических данных.

Метод дедукции представляет собой переход в процессе познания от общего к частному и единичному, выведению час­тного и единичного из общего. Этот метод используется для определения стратегии прогнозных явлений.

Широко распространен в географическом прогнозировании метод межсистемного анализа , предложенный А.Л. Чижевским еще в 20-х годах для двух периодически связанных систем - солнечной активности и ритмов природных процессов. В качестве главного периода, оказывающего влияние на многие природные процессы Земли - сток рек и наводнения, лавины и сели, ополз­ни и пыльные бури и другие, - отмечается 11-летний период солнечной активности. Этот период используется для прогнози­рования многих стихийных природных процессов. Отклонения от 11-летних циклов объясняются как свойствами самих при­родных процессов, так и восприятием солнечных ритмов кон­кретным природным и хозяйственным фоном, подстилающей по­верхностью Земли. Это делает необходимым прогнозирование природных процессов с учетом местных ландшафтов и хозяйст­венных особенностей региона.

Методы экспертных оценок. Эти методы используются в ус­ловиях, когда отсутствует достаточная теоретическая база (обоснование) развития объекта. Их применение оправданно также в тех случаях, когда отсутствует репрезентативная и дос­товерная статистика характеристики объекта, существует большая неопределенность среды функционирования объек­та, при прогнозирование социально-экономических объектов, подверженных сильному влиянию научно-технического про­гресса, а также при проведения прогнозирования в условиях дефицита времени.

Метод программного прогнозирования пред­полагает разработку классификации типа событий, которые необходимо анализировать, и начального списка экспертов по исследуемой проблеме. Применительно к каждому типу про­блем определяется авторитетность каждого эксперта по 100-балльной шкале при помощи объективных методов. На пер­вом этапе производится постановка задачи путем перечисления событий, время и вероятность которых называют заключитель­ными. Сценарий этих событий дается экспертам, имеющим наивысший «вес» по данной проблеме. Эксперты определяют условия, при которых возможна оценка этих событий. Затем оценивают вероятность наступления события и вероятную ве­личину времени между временем выполнения условия и вре­менем наступления события. Конечный прогноз наступления данного события производится на основе усреднения оценок отдельных экспертов с учетом их «веса».

Метод эвристического прогнозирования назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта. Этот метод применяется для получения представлений о пер­спективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок групп экспертов.

Метод коллективной генерации идей, или метод «мозговой атаки». При использовании этого метода происходят лавино­образное выдвижение новых идей и активизация творческого потенциала группы специалистов. Это достигается следующим образом:

Каждый участник получает возможность видения постав­ленной проблемы глазами коллег;

Развиваются навыки коллективного творческого мыш­ления.

Подведение итогов проводится коллективно. Решаются сле­дующие задачи:

Получают окончательные ответы на поставленные во­просы;

Формируется план решения соответствующих задач;

Отбираются идеи, которые могут быть использованы для решения той или иной проблемы;

Устанавливаются новые аспекты исследуемой проблемы.

Другой метод экспертных оценок - метод ПАТТЕРН. На начальном этапе изучаются тенденции развития прогнозируе­мого объекта и дается их экспертная оценка для получения суждений о возможных путях изменения объекта. Затем оп­ределяются оптимальные варианты и средства достижения главных задач. Для этого составляется сценарий развития про­гнозируемого объекта. Сценарий - это способ определения логической последовательности вероятностных событий для установления альтернатив развития. Событие - это действие, которое может произойти или не произойти при соблюдении определенного комплекса условий. Этот метод широко приме­няется при решении задач прогнозирования научно-технического прогресса и развития отраслей промышленности.

Метод дерева целей. Дерево целей - это систематизированная запись этапов решения поставленной проблемы. Конечная цель раз­бивается на промежуточные этапы, каждый их которых не­обходим для решения предыдущей задачи. Каждый из узлов дерева целей разбивается на несколько ветвей с элементами, оценивающимися по степени важности с точки зрения дости­жения ближайшей цели.

Широко распространен в географическом прогнозировании один из старейших способов познания - метод аналогий. Про­гноз по аналогии представляет собой вывод, сделанный о свойствах прогнозируемого объекта на основании его сходства с другими объектами как по структурным, так и по генетиче­ским признакам, т. е. данная пространственно-временная ситуация сравнивается с некоторой прошлой исторической си­туацией. При помощи этого метода уточняются прогнозируе­мые параметры, сроки наступления и значимость ожидаемых событий. Основные этапы метода аналогий - поиск и выбор аналога, построение модели и ее исследование, экстраполяция данных с аналога на изучаемый объект, проверка экстраполяционных выводов по аналогии.

Популярен в прогнозировании генетический метод, осно­ванный на анализе пространственно-временных эволюционных стадий развития явлений и процессов, которые объясняют на­блюдаемые факты и подсказывают еще неизвестные. В физико-географическом прогнозировании этот метод интерпре­тируется как метод ландшафтно-генетических рядов . Зная последовательность пространственной смены природных комп­лексов в пределах генетического ряда, можно предсказать по­рядок их смены в процессе развития. Используя эти и другие методы прогнозирования, можно наметить тенденции буду­щих изменений природной среды под влиянием естественных и антропогенных факторов воздействия с вероятностью поряд­ка 60-65%.

Статистические методы прогнозирования направлены на выявление устойчивых во времени характеристик прог­нозируемого объекта, поиски закономерностей его развития и исследование состояния для определения главных направ­лений изменения объекта во времени и пространстве.

Наибольшее развитие из формализованных методов про­гнозирования получил метод экстраполяции тенденций раз­вития. Метод экстраполяции - классический популярный ме­тод прогнозирования, основан на нахождении по известным характеристикам вероятностного значения прогнозируемого объекта в данный момент времени. Для этого определяют тен­денции развития объекта прогноза, т. е. тенденции развития природной среды в прошлом и будущем с учетом не только ее стабильного развития или сохранности абсолютных приростов прогнозируемых величин, но и их возможного ускорения или даже появления новых факторов, ограничивающих или сти­мулирующих развитие.

Решение экстраполяционной задачи предполагает нахож­дение по известным качественным и количественным значе­ниям вероятностной величины прогнозируемого показателя в определенный момент времени с учетом продолжительности периода прогнозирования. Прогнозируемый процесс склады­вается из регулярной и случайной составляющих. Перваявеличина представляет собой составляющую тренда. Втораясчитается некоррелируемым случайным процессом и необходима для корректировки характеристик прогноза. Главное внимание уделяется процессу наилучшего описания тренда, на основе которого строятся прогнозные экстраполя­ции. Выбор тренда, наиболее адекватно описывающего прогно­зируемый процесс, связан с определением соответствующего вида функций. Для построения прогностических функций необходимы сведения об устойчи­вых взаимосвязях, темпах и направленности процессов за дли­тельное время, свойствах процессов в определенный момент, о начальных и ограничительных условиях процесса развития.

Важно также правильное определение лага экстраполяции (дальности экстраполяции). Глубина прогнозной экстраполя­ции не должна превышать половины периода, принятого за базу, Т. е., например, для 10-ти летнего прогноза необходим вре­менной ряд продолжительностью 25-30 лет. Надежность по­лученного прогноза определяется вероятностью наступления прогнозируемого события.

Другими формализованными методами географического прогноза являются корреляционный, регрессионный, фактор­ный анализ, метод огибающих кривых и др.

Корреляционный анализ - это определение взаимосвязи между двумя величинами, выражающейся в том, что при из­менении одной величины в определенном направлении изменяется и другая. Регрессионный анализ заключается в выяв­лении функциональной зависимости среднего значения одной величины от одной или нескольких переменных. Факторный анализ позволяет «сжать» большое количество исходных по­казателей в меньшее число обобщенных характеристик (фак­торов) при потере незначительного количества исходной ин­формации. Метод огибающих кривых основан на выявлении тенденций изменения параметров прогнозируемого объекта при разных условиях, определяющих пределы роста. Основ­ные тенденции развития наносятся на график, а затем по точкам перегиба кривой проводится огибающая кривая, кото­рая представляет собой обобщенную тенденцию изменения объекта во времени. Этот метод особенно эффективен для полу­чения краткосрочных прогнозов изменений в технико-эко­номических показателях технологических процессов и изме­нения уровня загрязнения природной среды от источников разной мощности.

Для разра­ботки экономико-географических прогнозов все шире пере­меняется моделирование, в частности математическое. Оно необходимо для создания адекватных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов. Моделирование по­зволяет выявить причинную обусловленность параметров сис­темы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку.

Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие модели:

1. Функциональные, описывающие функции, которые вы­полняются отдельными компонентами системы и системой в целом.

2. Модели физического процесса, определяющие матема­тические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, де­терминированными и стохастическими.

3. Экономические, определяющие зависимость между раз­личными параметрами изучаемого процесса и явления, а так­же критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы.

4. Процедурные, описывающие операционные характеристи­ки систем, необходимые для принятия управляющих решений.

Прогностические модели могут быть концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), гра­фические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формали­зованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (вы­раженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ).

Особое место занимают имитационные прогностические модели. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объ­екте с использованием современных ЭВМ. Под имитационной моделью понимается модель, воспроизводящая процесс функ­ционирования систем в пространстве в фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процес­сов с сохранением их логической структуры и последователь­ности. Это позволяет, используя исходные данные о структу­ре и главных свойствах территориальных систем, получить сведения о взаимосвязях между их основными компонентами и выявить механизм формирования их устойчивого развития.

Процесс разработки геоэкологических прогнозов на основе математического моделирования включает следую­щие этапы:

1. Формулировка цели и задач исследования. Качествен­ный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования.

2. Определение предмета и уровня моделирования, завися­щие от задач прогнозирования.

3. Выбор основных признаков и параметров модели. В мо­дель должны быть включены только существенные для реше­ния определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и ус­ложняет расчеты по модели.

4. Формализация основных параметров модели, т. е. мате­матическая формулировка цели и задач исследования.

5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса.

6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отраже­ния математической моделью признаков оригинала.

7. Определение информативных возможностей модели пу­тем установления количественных связей закономерностей.

Лекция № 10

Концепция поля в географии

Основные вопросы, рассматриваемые на лекции:

1. Концепция поля в географии.

2. Карты полей и их разновидности.

3. Общие правила создания карт полей.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений.

5. Картографо-статистический метод и карты полей.

6. Карты полей и метод моделирования.

7. Математико-статистические и изолинейные модели как инструмент анализа и синтеза изучаемых показателей.

1. Концепция поля в географии есть система представлений о реальных и абстрактных полях и поверхностях, о способах их картографического изображения. Она предназначена для создания и использования картографических моделей полей в научных и практических целях (Червяков, 1992).

В настоящее время концепция поля серьезно заинтересовала представителей различных наук - геофизиков, метеорологов, гидрологов, географов, демографов, социологов, геологов, языковедов и др. Это можно объяснить, с одной стороны, заметной пользой применения физических аналогий, а с другой - возможностью широко использовать математический аппарат и карту как средства получения, хранения, преобразования и визуализации разнообразной количественной информации о природных и социально-кономических явлениях.

Физики обычно считают полем пространство, в котором действуют силы того или иного рода. Отсюда физические поля нередко называют силовыми. Не случайно наиболее близким географам геофизическим полем Земли считают пространство, в котором действуют силы, связанные с земным веществом, его движением и происходящими в нем процессами.

Другое, абстрактно-математическое понятие поля предполагает наличие пространства, в каждой точке которого определено численное значение некоторой величины. При этом поле рассматривается как функция положения точки в пространстве и времени. В таком виде объем понятия «поле» значительно расширяется. Оно охватывает уже не только природные, но и социально-экономические явления. К первым относится пространственное распределение атмосферного давления, температур, осадков, ко вторым - размещение населения, природных ресурсов, производства, учреждений, обслуживающих население.

Наконец, нередко под полем понимают область распространения любых явлений, выраженных не только количественно, но и качественно, не только в аналитических, но и в синтетических показателях. Дать определение такому полю - задача не из легких. По содержанию но, пожалуй, ближе подходит к таким всеобщим философским категориям, как «пространство», «объект», «явление».

На основе вышеизложенного будем считать, что существуют три основных представления о поле: 1)физическое (поле как область распространения сил, энергий, взаимодействий); 2)абстрактно-математическое (область распространения величин, характеризующих дения с самых различных сторон); 3)абстрактно-логическое (область распространения любых явлений и их показателей как в качественном, так и в количественном выражении).

Географы, придерживающиеся физической (силовой) концепции поля, отмечают важность применения в географических исследованиях физического понятия(гравитационное поле), которое возникает вокруг некоторого источника «силы» (например, промышленного предприятия или населенного пункта). Эти условно силовые поля часто рассматриваются и как результат взаимодействия множества однородных объектов («тел» - населенных пунктов, заводов, шахт), отличающихся друг от друга«массой» - количественными признаками (численность населения, объемы природных ресурсов, произведенной продукции и т.п.). В географии населения за такие «тела» чаще принимают населен­ие пункты, а за «массу» - численность населения. «Гравитационные поля» или поля потенциалов подобного рода привлекаются в экономической географии для изучения не только населения, но и производства, транспортных связей, элементов обслуживания, основных фондов и других явлений. Географические поля рассматривают как источник связей в геосистемах, пытаются найти в их структуре и функционировании аналоги полей электростатических и гравитационных, предлагают выявлять условия возникновения потоков вещества, энергии и информации, находить их источники.

Абстрактно-математическое (количественное) представление поле проникло в географию и получило в ней распространение благодаря тесным связям географии с другими науками о Земле и прежде всего с геофизикой, изучающей с помощью полей процессы, происходящие в твердой, жидкой и газообразной оболочках Земли. «Поле» - неотъемлемая часть словаря метеоролога и гидролога, применяемая ими при изучении пространственного распределения температур воздуха и почвы, атмосферного давления, осадков и других метеорологических элементов. Безусловной заслугой геофизиков и гидрометеорологов можно считать то, что они, с одной стороны, восприняли абстрактную математическую концепцию поля, распространили ее на более широкий круг природных явлений и разработали фундаментальную методическую основу математического анализа полей; а с другой - создали условия для эффективного использования теории поля в других науках о Земле, включая и цикл отраслевых географических дисциплин, охватывающих и природу, и общество.

Абстрактно-логическое (внеколичественное) представление о поле достаточно популярно среди географов, что объясняется исключительной сложностью географических объектов, затрудняющей параметризацию явлений. Сказывается также недооценка важности активного внедрения в географию количественных и других математических подходов.

Не отрицая возможности рассмотрения концепции поля в гeoграфии с трех отмеченных сторон (физической, абстрактно-математической и абстрактно-логической), при решении проблем взаимодействия природы и общества следует отдавать предпочтение второй стороне. Действительно, физическая интерпретация отличается узостью, неспособностью охватить все многообразие природных и особенно социально-экономических явлений. Абстрактно-логическая же интерпретация слишком широка, неопределенна и не всегда поддается математическому описанию. Опыт свидетельствует о том, что фундаментальные понятия успешно вводятся в науку и практику после то как будет решена проблема измерения и вычисления изучаемых имизнаков. Не случайно поэтому в точных науках преобладает абстрактно-математическое (количественное) описание полей.

Непрерывность распределения изучаемых количественных признаков - атрибут любого поля. Отсюда полем правомерно называть область непрерывного распределения количественных признаков. «Топографический» и «промышленный» рельефы, «статистическая» и трендовая (сглаженная)» поверхности - суть геометрического образа их полей, внешне напоминающих рельеф земной поверхности. Из всех возможных способов картографического изображения полей, следовательно, и поверхностей, основным является способ изолинии который обладает повышенной наглядностью, особой метричностью информативностью (возможностью снять информацию в любой точке, рельефной образностью (способностью воспринимать различные показатели непрерывных и дискретных явлений в виде рельефа земной поверхности), малой знаковой загруженностью карт. Отсюдакарта полей правомерно называть особую группу карт, предназначенную для изолинейного отображения непрерывного, плавного, гладкого территориального распределения количественных признаков, характеризующих как природные, так и социально-экономические явления.

2. Карты полей и их разновидности. Известно, что физики подразделяют поля на две большие группы скалярные и векторные. Скалярным полем называют область пространства, каждая точка которого описывается своим значением количественного признака. Для описания точек пространства векторные поля обязательны две векторные характеристики - числовое значение (модуль) и направление движения. Возникло понятие этого поля в физике главным образом при изучении скоростей движения частиц жидкости, напряженности силовых линий (магнитных и электрических), сдвигов точек упругого тела и т.д.

Соответственно этим двум группам полей выделимкарты скалярных и карты векторных полей. Карты скалярных полей имеют непосредственное отношение к понятию «статистическая поверхность» и к изолиниям как наиболее эффективному средству картографического изображения этих полей. Способы отображения векторных полей на картах менее разработаны. Однако, пожалуй, здесь наиболее подходят стрелки, способные совместить в себе две характеристики - модуль и направление.

По способу получения количественной информации карты полей можно подразделить на карты полей натурных наблюдений и карты расчета полей.

Карты полей натурных наблюдений составляются по данным непосредственных инструментальных измерений параметров полей (скалярных и векторных). К ним можно отнести измерения рельефа земной поверхности, геологического и почвенного строения, метеорологических и гидрологических показателей.

Карты расчетных полей составляются в результате предварительной математической (чаще математико-статистической) обработки в камеральных условиях разнообразной количественной информации, собранной в поле или снятой с карт и снимков., полученной из материалов статистической отчетности.

Математико-статистической обработке могут подвергаться как временные, так и территориальные ряды. В первом случае вычисляются, картографируются непрерывные распределения таких показателей, как средняя месячная температура воздуха, среднее квадратическое отклонение осадков по годам, годовой прирост урожайности зерновых и во втором случае - данные, локализованные в точках, на линиях и площадях, которые обобщаются статистически по всей изучаемой территории или по отдельным территориальным ячейкам. При этом получают не среднемесячные или среднегодовые показатели, а показатели, средние по территориальным ячейкам, например, средние температуры, осадки по районам.

Учитывая ориентацию современных наук на изучение объектов как систем, состоящих из отдельных динамических и взаимосвязанных элементов, целесообразно все многообразие карт полей природных и социально-экономических явлений подразделить на карты полей статики, динамики и взаимосвязи явлений. Если вторая группа карт полей показывает, в каком направлении и с какой интенсивностью происходит развитие явлений, то третья группа - карты полей взаимосвязи - дает ответ на вопрос, какие факторы и в какой мере определяют сложившуюся пространственную структуру изучаемых объектов и явлений.

3. Общие правила создания карт полей. Несмотря на большое разнообразие карт полей при их составлении следует руководствоваться следующими общими правилами, в основе которых лежит свойство сплошного непрерывного распределения скалярных и векторных характеристик картографируемых полей, а также принципиальная невозможность производства измерений во всех точках местности.

Правило первое - обязательность предварительного измерения (для карт расчетных полей) скалярных и векторных характеристик в выбранных точках местности.

Правило второе - потенциальная возможность определения характеристик полей в любой точке местности (карты).

Правило третье - репрезентативная (представительная) выборочность измерений и расчетов в точках. Действительно, определить картографически и воспроизвести скалярные и векторные характеристики в бесконечном множестве точек местности не представляется возможным. Приходится ограничиваться выборочными измерениями по регулярным или нерегулярным сеткам точек, которые часто называют контрольными точками (control points). Когда эти точки предназначают для проведения изолиний, их правильнее называтьопорными точки.

Правило четвертое - воспроизведение в точечных измерениях/расчетах непрерывных свойств полей, что проявляется в определении постепенности изменения количественных признаков между соседними контрольными (опорными) точками, в отсутствии резких скачков и бесконечно больших значений.

Правило пятое - распространение данных, полученных в одних точках, на всю картографируемую территорию. Осуществляется это чаще всего с помощью обычной картографической интерполяции.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений. С помощью изолиний уже давно и успешно картографируют рельеф земной поверхности, территориальные распределения показателей атмосферного давления, температуры, осадков, магнитного склонения и других действительно непрерывных явлений. Однако этикарты непрерывных явлений, построенные, как правило, по данным натурных измерений, отображают только часть природных показателей, получаемых обычно на местности. Изолинейное отображение такихдискретныхпрерывных, территориально разобщенныхявлений, как природные ресурсы, население, сельскохозяйственное и промышленное производство, не отличается достаточной точностью и достоверностью. Объяснить это можно тем, что изолинии здесь строились не по традиционным точечным наблюдениям, а по площадным показателям, только условно относимым к центрам соответствующих территориальных ячеек. При этом оказывалось, что количественные показатели в точках-центрах не отвечают правилу однозначности числовых значений. Последние во многом зависят от размера, формы и ориентировки территориальных ячеек локализации исходных данных. Отсюда перед картографами встала задача разработки более совершенного методического аппарата создания изолинейных карт по дискретным данным, позволяющего определять картографируемые величины в любой точке местности. Именно только такие карты правомерно называть картами полей дискретных явлений.

Решение данной задачи позволило значительно расширить номенклатуру изолинейных карт полей и создать более благоприятные условия для комплексного изучения сложных географических объектов, сопряжения изолинейных карт природных и социально-экономических, непрерывных и дискретных явлений. Отсюда перед картографами встала вторая задача разработки системы методических приемов составления карт полей разного содержания, разной пространственной и временной принадлежности. Возможность снимать данные в любых точках и в любом объеме создала благоприятные условия для сопоставления рассматриваемых карт не только визуально, но и на уровне математической обработки картографической информации.

Каждая из двух рассмотренных задач имеет свои теоретические основы, стимулирующие разработку новых типов карт, методик картографирования. Так, на основе диалектического единства дискретности и прерывности была доказана правомерность и целесообразность распространения концепции поля на многие природные и социально-экономические явления, абсолютная пространственно-временная дискретность которых раньше не вызывала сомнения (Червяков, 1978). Для этого предложен новый типкарт полей дискретных явлений, ядром которого явились карты полей плотности, но

Этапы экономического прогнозирования на уровне предприятия

Последовательность действий при разработке каждого конкретного прогноза может варьироваться, но в целом весь процесс происходит в три основные стадии:

• ретроспекция,
• диагнозирование,
• проспекция.

1. Прогнозные ретроспекции – этап прогнозирования , на котором исследуют историю развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

   На стадии ретроспекции решают следующие задачи:

   • формирование описания объекта прогноза в прошлом;
   • окончательная формулировка и уточнения задачи прогнозирования.

   К этой стадии относятся, как правило, следующие работы:

   • предпрогнозный анализ объекта. Исходя из задания на прогноз и предыдущего исследования объекта, уточняют перечень характеристик и параметров объекта, рассматривающих в поданном задании, дают предыдущие оценки их важности и взаимных связей;
   • определение и оценка источников информации, порядок организации и работа с ними. Окончательная формулировка постановки задачи;
   • сбор ретроспективной информации и формирование базы данных для проведения практических расчетов.

2. Прогнозный диагноз – этап прогнозирования, на котором исследуют систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявление зависимостей.

   На стадии диагноза решаются следующие задачи:

   • разработка модели объекта прогноза;
   • выбор метода прогнозирования.

   На этой стадии осуществляют следующие этапы исследования :

   • создание формализованного описания объекта (математической модели) на основе принятой структуры объекта и полученной ретроспективной информации;
   • определение текущих значений характеристик объекта на основе источников информации, проверка степени адекватности модели объекта прогноза;
   • осуществление выбора метода прогнозирования, адекватного классификации объекта, характера его развития и задаче прогноза;
   • выбор инструментов (программного обеспечения) процесса прогнозирования.

3. Проспекция – этап прогнозирования, на котором по результатам диагноза разрабатывают прогнозы объекта прогнозирования и прогнозного фона, проводят оценку достоверности и точности прогноза.

   Стадия проспекции предусматривает получение результатов прогноза на основе всех предыдущих этапов:

   • расчет прогнозных параметров на заданном периоде упреждения;
   • согласование и синтез отдельных прогнозов в соответствии с принятыми правилами;
   • верификация прогноза и выяснение степени его точности.

Замечание 1

Такая последовательность в разработке прогнозов характерна для методов прогнозирования, основанных на математическом моделировании объектов. В случае использования экспертных методов прогнозирования состав и содержание этапов несколько меняется.

Завершается разработка прогноза, как правило, разработкой рекомендаций по принятию решений. По истечении определенного времени проводят экспертизу прогноза, а по ее результатам – доработку прогноза и рекомендаций.

Этапы экономического прогнозирования на макроуровне

Процесс прогнозирования макроэкономических показателей можно представить в виде следующих последовательных этапов:

1. Начальный:

   • выявление объектов и периода прогноза;
   • формулировка целей разработки прогноза;
   • определение источников информации;
   • обоснование инструментов прогноза.

2. Аналитический:

   • формирование для каждой цели системы обоснованных показателей;
   • определение группы экспертов для проведения анализа;
   • сбор и анализ информации для определения состояния объекта прогноза.

3. Организационный:

   • формирование команды исполнителей;
   • обоснование системы основных показателей для прогнозирования.

4. Прогнозный:

   • разработка непосредственно прогноза;
   • определение альтернативных сценариев прогноза.

5. Заключительный:

   • мониторинг уровня результативности по вариантам прогноза;
   • разработка системы контроля;
   • стимулирование и регулирование процесса реализации прогнозных значений.

Прогностика -- научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 70 -- 80 годы ХХ столетия. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология. Как любая наука прогностика имеет набор своих терминов, употребляемых для обозначения определенных понятий. Определения понятий прогностики были зафиксированы в 1978 году.

Прогноз (от греч. рсьгнщуйт -- предвидение, предсказание) -- предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания, обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний.

Прогнозирование - опережающее отражение будущего; вид познавательной деятельности, направленный на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем.

Прогнозирование, разработка прогноза, в узком значении -- это специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения. Эта цель диктует два основных правила, которым должен следовать процесс прогнозирования.

1. Прогнозирование должно быть технически корректным и должно порождать прогнозы, достаточно точные для того, чтобы отвечать нуждам фирмы (предприятия).

2. Процедура прогнозирования и ее результаты должны быть достаточно эффективно представлены менеджеру, что обеспечит использование прогнозов в процессе принятия решения во благо фирмы (предприятия). Результаты прогнозирования также должны быть сбалансированы в отношении затрат/прибыли.

Процедуры прогнозирования классифицируются как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.

Прогнозирование использует три основных взаимодополняющих источника информации о будущем: оценка перспектив развития исследуемого явления на основании опыта, чаще всего на основе аналогии с уже изученными сходными явлениями и процессами; условное продолжение в будущее тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны (экстраполяция); создание модели будущего состояния исследуемого явления, процесса в соответствии с ожидаемым или желательным изменением ряда условий, перспективы развития которых достаточно хорошо известны.

Этим источникам соответствуют следующие способы прогнозирования.: 1) Опрос населения, экспертов (анкетирование, интервьюирование) с целью объективизации, упорядочения индивидуальных оценок прогнозного характера. 2) Экстраполирование и интерполирование, т.е. построение динамических рядов показателей прогнозируемого явления на протяжении периодов основания прогноза в прошлом и упреждения прогноза в будущем (ретроспекции и проспекции прогнозных разработок). 3) Моделирование - построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на период упреждения прогноза по имеющимся прямым или косвенным данным о масштабах и направлении изменений.

Этап прогнозирования -- часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Типовая методика прогнозирования состоит из следующих основных этапов исследования:

1) Предпрогнозная ориентация - определение объекта, предмета, проблемы, целей, задач, времени упреждения, рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования). Первый этап включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования ; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми необходимо сделать; роли этих факторов и показателей - какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие - выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых).

2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления , формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).

3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации , т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы. Сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений , связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, имеется в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения - нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).

5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которые уже имеются. Модель прогнозирования -- модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

При реализации этого этапа необходимо сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.

6-й этап (верификация модели) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели . При неудовлетворительном характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1.

В описании содержания 1-го этапа процедуры прогнозирования речь шла, в частности, о необходимости определения конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает, в частности, и определение требуемого типа прогноза. Тип прогноза определяется двумя факторами: горизонтом прогнозирования и иерархическим уровнем прогнозируемого показателя.

Прогнозный горизонт - это максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности. По горизонту прогнозирования прогнозы делятся на краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед). Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.

По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро-, мезо- и микропрогнозы. Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.

Поскольку именно с помощью экспертного прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов, рассмотрим в систематизированном виде основные этапы экспертного прогнозирования:

1. Подготовка к разработке прогноза

2. Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий

3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий

4. Проведение экспертизы

5. Разработка альтернативных вариантов

7. Контроль хода реализации и корректировка прогноза

1 этап. На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

* подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,

* сформулировано задание на прогноз,

* сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,

* сформулирована экспертная комиссия,

* подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,

* подготовлена информационная база для проведения прогноза,

* подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

Качественный экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны.

Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки.

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения.

2 этап. При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.

Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и другие модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.

При разработке прогноза, внешним условиям, внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньше внимания, чем внутренним.

Внутренняя среда, как внутреннее условие объекта прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общее внешнее окружение и непосредственно деловое окружение организации.

3 этап. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно. На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

4 этап. Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть однотуровыми и много туровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями и т. д.

Разнообразные методы используются при сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование.

5 этап. Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия. Из этого можно сделать вывод, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий, как благоприятные, так и неблагоприятные.

На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий. Для наиболее вероятных альтернативных вариантов, их изменений, должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.

6 этап. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза - одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному.

Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления конца прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.

После разработки прогноза должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена. Обычно для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный.

Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющих достаточно четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д.

Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегральное качество экспертного прогноза».

Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как:

* компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта;

* качество информации, представляемой экспертам;

* качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

* уровень технологии разработки прогноза.

Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий.

И здесь на первый план выступает вопрос, - по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу: K1=¦X-И¦K2=¦lnX/И¦, где X--прогнозировавшееся значение оценки показателя; U--истинное значение оценки показателя.

7 этап. Вариантная разработка прогноза предполагает разработку прогноза при различных альтернативных вариантах условий и предположений. А они могут измениться. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят. Поэтому неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих изменений, осуществляемый мониторинг хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.

Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений - дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. Последнее необходимо, в особенности, в тех случаях, когда для корректировки прогноза требуется привлечение специалистов другой профессиональной ориентации.

Научно обоснованное прогнозирование является важным инструментом современного менеджмента. Оно используется как для стратегического планирования развития отдельных предприятий, так и для разработки долгосрочных социально-экономических программ на государственном уровне. Структура и этапы этого процесса тесно связаны с методикой и принятой моделью.

Прогнозирование - это система теоретически обоснованных представлений о возможных будущих состояниях какого-либо объекта и о направлениях его развития. Это понятие схоже с термином гипотеза, но, в отличие от последней, оно основано на количественных показателях и обладает большей достоверностью. Общей чертой этих двух понятий является то, что они исследуют еще не существующий объект или процесс.

Прикладные методики прогнозирования получили активное развитие в 70-е гг. XX в., а бум их использования за рубежом продолжается и в наши дни. Главным образом это связано с новым направлением в исследованиях - глобальной проблематикой, основной задачей которой является решение мировых ресурсных, демографических и экологических проблем.

Прогнозирование - это наука, которая имеет тесную связь со статистикой и ее аналитическими методами. При проведении анализа широко используются достижения математики, естественных и других наук.

Прогнозирование и планирование дополняют друг друга в различных вариациях. В большинстве случаев прогноз разрабатывают до создания плана. Он также может следовать за планом - для определения возможных последствий. В крупномасштабном исследованиях (на уровне государства или региона) прогноз может выступать в роли самого плана.

Цели

Основной задачей прогнозирования является выявление эффективных способов управления социально-экономическими процессами в обществе или экономико-техническим развитием предприятия.

Методологическими основами для достижения таких целей являются следующие:

• анализ тенденций развития экономики и техники;
• предвидение различных вариантов;
• сопоставление сложившихся тенденций и поставленных целей;
• оценка возможных последствий принятых экономических решений.

Методы прогноза

Прогнозирование проводится по определенной методике, под которой понимают систему показателей и подходов к исследуемому объекту, логику проведения исследований. От того, какая выбрана методика, зависят и другие параметры - сколько этапов прогнозирования будет проводиться и каково будет их содержание.

Среди огромного количества методов прогнозирования можно выделить следующие основные группы:

1. Индивидуальные экспертные оценки:

• Интервью - информацию получают в ходе беседы (формализованная и неформализованная, подготовительная и независимая, направленная и ненаправленная).
• Анкетный опрос (индивидуальное, групповое, массовое, очное и заочное анкетирование).
• Разработка прогнозного сценария (применяется в сферах управленческой деятельности).
• Аналитический метод - построение дерева целей (для оценки иерархических или структурных процессов).

2. Коллективные экспертные оценки, основанные на получении согласованного мнения в группе экспертов:

• совещания;
• «круглые столы»;
• «Дельфи»;
• «мозговой штурм»;
• метод «суда».

3. Формализованные методики, основанные на использовании математических способов оценки:

• экстраполяция;
• математическое моделирование;
• морфологический метод и другие.

4. Комплексные методики, сочетающие в себе несколько вышеуказанных:

• «двойное дерево» (используется для фундаментальных исследований и НИОКР);
• прогнозный граф;
• «Паттерн» и другие.

Правильно выбранный метод прогноза значительно влияет на его погрешности. Например, при стратегическом планировании не используется способ экстраполяции (предвидение за пределами экспериментальных данных или распространение свойств с одной предметной области на другую).

Этапы

Последовательность этапов прогнозирования в общем случае представляет собой проведение работ по следующей схеме:

1. Подготовка.
2. Анализ внутренних и внешних условий в ретроспективе.
3. Выработка вариантов развития событий по альтернативному пути.
4. Экспертиза.
5. Подбор подходящей модели.
6. Ее оценка.
7. Анализ качества проведенной экспертизы (априорный и апостериорный).
8. Реализация прогностических разработок, их контроль и корректировка (при необходимости).

Ниже дано описание основных этапов прогнозирования и их характеристика.

Подготовительный этап

На первой стадии решают следующие вопросы:

1. Предпрогнозная ориентация (формулирование объекта исследования, постановка проблемы, определение целей и задач, первичное моделирование, оформление рабочих гипотез).
2. Информационная и организационная подготовка.
3. Формулировка задания на прогноз.
4. Подготовка компьютерного сопровождения.

На постановочном этапе прогнозирования определяют также исполнителей, которые должны провести прогноз. Эта группа может состоять из компетентных работников, ответственных за организационную работу и информационное обеспечение, а также включает экспертную комиссию.

Документально фиксируют следующие моменты:

• решение о прогнозировании;
• состав рабочих комиссий;
• график проведения работ;
• аналитический обзор по изучаемой проблеме;
• контракты или иные соглашения со специалистами, привлекаемых к прогнозированию.

Анализ

На втором, аналитическом этапе прогнозирования, проводят следующие виды работ:

• исследование информации об объекте в ретроспективе;
• разделение качественных и количественных показателей;
• анализ внутренних условий (применительно к предприятию это могут быть: его организационная структура, технологии, кадры, производственная культура и другие качественные параметры);
• изучение и оценка внешних условий (взаимодействие с партнерами по бизнесу, поставщиками, конкурентами и потребителями, общее состояние экономики и общества).

В процессе анализа проводят диагностику текущего состояния объекта и определяют тенденции его дальнейшего развития, выявляют основные проблемы и противоречия.

Альтернативные варианты

Стадия выявления других, наиболее вероятных вариантов развития объекта, является одним из ключевых этапов прогнозирования. От правильности их определения зависит точность прогноза и, соответственно, эффективность решений, принятых на его основе.

На данном этапе выполняются такие работы:

• разработка перечня альтернативных вариантов развития;
• исключение тех процессов, которые в данный период имеют вероятность реализации ниже порогового значения;
• детальная проработка каждого дополнительного варианта.

Экспертиза

На основе имеющейся информации и ранее проведенного анализа производится экспертное исследование объекта, процесса или ситуации. Результатом данного этапа прогнозирования является обоснованное заключение и определение сценариев, по которым развитие будет наиболее вероятным.

Экспертиза может проводиться различными методами:

• интервьюирование;
• анкетирование;
• одноразовый или многотуровый опрос экспертов;
• анонимный или открытый обмен информацией и другие способы.

Выбор модели

Модель прогнозирования - это упрощенное описание исследуемого объекта или процесса, которое позволяет получить необходимую информацию о его будущем состоянии, направлениях для достижения такого состояния и о взаимосвязях отдельных элементов системы. Ее выбирают на основе метода исследования.

В экономической науке выделяют несколько видов таких моделей:

• функциональные, описывающие работу главных составных частей;
• модели, характеризуемые методами экономической физики (определение математических зависимостей между различными переменными процесса производства);
• экспертные (специальные формулы для обработки экспертных оценок);
• экономические, основанные на определении зависимостей между экономическими показателями прогнозируемой системы;
• процедурные (описывающие управленческие взаимодействия и их порядок).

Существуют также другие классификации моделей:

1. По отражаемым в них аспектам - производственные и социальные.
2. Модели, предназначенные для описания доходов, потребления, демографических процессов.
3. Экономические модели различного уровня (долгосрочные для прогнозирования экономического развития, межотраслевые, отраслевые, производственные).

В прогнозных моделях выделяют следующие формы описания явлений:

• текстовая;
• графическая (методы экстраполяции);
• сетевая (графы);
• построение блок-схем;
• матричная (таблицы);
• аналитическая (формулы).

Модель формируют при помощи таких способов, как:

• феноменологический (прямое изучение и наблюдение за происходящими явлениями);
• дедуктивный (выделение деталей из общей модели);
• индуктивный (обобщение из частных явлений).

После подбора модели, производится прогноз на определенные периоды. Полученные результаты сравнивают с известной на данный момент информацией.

Оценка качества

Этап верификации прогноза, или проверка его надежности, проводится на основании предшествующего опыта (апостериори) или независимо от него (априори). Оценку качества делают с помощью следующих критериев: точность (разброс прогнозных траекторий), достоверность (вероятность осуществления выбранного варианта), надежность (мера неопределенности процесса). Для оценки отклонения прогнозных критериев от их фактических значений применяется такое понятие, как ошибки прогноза.

В процессе контроллинга также осуществляется сопоставление результатов с другими моделями, разработка рекомендаций по управлению объектом или процессом, если такое воздействие может оказать влияние на развитие событий.

Выделяют 2 методики для проведения оценки качества:

1. Дифференциальная, при которой используются четкие критерии (определение ясности постановки задания на прогноз, своевременности проведения поэтапных работ, профессионального уровня исполнителей, надежности источников информации).
2. Интегральная (обобщенная оценка).

Основные факторы

На точность прогноза оказывают влияние следующие главные факторы:

• компетентность экспертной группы;
• качество подготовленной информации;
• точность измерения экономических данных;
• уровень методов и процедур, используемых при прогнозировании;
• правильность выбора модели;
• согласованность методологических подходов между различными специалистами.

Часто большие погрешности возникают также из-за того, что не учитываются особенности условий, в которых применяется данная модель.

Реализация

Последним этапом прогнозирования является реализация прогноза и мониторинг за ходом его выполнения. При выявлении критических отклонений, которые могут существенным образом повлиять на дальнейшее развитие событий, прогноз корректируют.

Уровень принятия поправочных решений может быть различным. Если они незначительны, то корректировка осуществляется аналитической группой, которая отвечает за разработку прогноза. В отдельных случаях к этой работе привлекают экспертов.

Этапы прогнозирования: последовательность и характеристика — все о путешествиях на сайт