Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

Содержание

Классификация методов прогнозирования по Э. Тихонову

Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции
Моя рабочая Классификация методов и моделей прогнозирования размещена на http://habrahabr.ru/post/177633/.

В настоящем разборе я цитирую абзацы введения и первой главы пособия «Прогнозирование в условиях рынка». Начнем с введения, в котором отмечается следующее.

Развитие прогностики как науки в последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению.

По оценкам зарубежных и отечественных систематиков прогностики уже насчитывается свыше 100 методов прогнозирования, в связи с чем перед специалистами возникает задача выбора методов, которые давали бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов или систем.

В связи с этим очевидна проблема, стоящая перед специалистами, которым требуется выбрать метод прогнозирования.

Для тех, кто не является специалистами в прикладной математике, эконометрике, статистике, применение большинства методов прогнозирования вызывает трудности при их реализации с целью получения качественных и точных прогнозов.

При упоминании «100 методов прогнозирования» автор ссылается на свою же работу 2001 года (Бурдо А.И., Тихонов Э.Е.

«К вопросу систематизации методов и алгоритмов прогнозирования») и учебное пособие Владимирова Л.П. «Прогнозирование и планирование в условиях рынка» (2000). Не исключено, что данная оценка является устаревшей. Кроме того, оценку в «100 методов прогнозирования» я нигде, кроме этого учебного пособия, не встречала.

На каких именно зарубежных и отечественных специалистов автор ссылается – мне не ясно.

Двигаемся дальше.

Число базовых методов прогностики (наука о прогнозировании), которые в тех или иных вариациях повторяются в других методах, гораздо меньше. Многие из этих «методов» относятся скорее к отдельным приемам или процедурам прогнозирования, другие представляют набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Базовая классификация методов прогнозирования

Следующий же абзац говорит.

В литературе имеется большое количество классификационных схемметодов прогнозирования. Однако большинство из них или неприемлемы, или обладают недостаточной познавательной ценностью. Основной погрешностью существующих классификационных схем является нарушение принципов классификации.

К числу основных таких принципов, на наш взгляд, относятся: достаточная полнота охвата прогностических методов, единство классификационного признака на каждом уровне членения, открытость классификационной.

Во-первых, непонятно, что имеется в виду под «открытостью классификационной» — пусть эта опечатка, если она таковой является, останется на совести редакторов.

Во-вторых, я лично в своем обзоре методов и моделей прогнозирования встречала довольно мало, если не сказать, что буквально крупицы, именно классификаций. По большей части в современной литературе авторы не предлагают классификации методов или моделей прогнозирования, а делают простое перечисление.

Такое перечисление встречается как PhD работах, например, Jingfei Yang M. Sc. «Power System Short-term Load Forecasting: Thesis for Ph.

d degree» (Germany, 2006), так и в обычных статьях, например, «A Computing Model of Artificial Intelligent Approaches to Mid-term Load Forecasting: a state-of-the-art-survey for the researcher» (2010).

На первом этапе классификации Тихонов делает то, что наиболее часто встречается в предлагаемых классификациях, а именно делит методы прогнозирования на интуитивные и формализованные.

При этом он разносит интуитивные и формализованные методы основываясь на следующем принципе.

В выборе методов прогнозирования важным показателем является глубина упреждения прогноза.

При этом необходимо не только знать абсолютную величину этого показателя, но и отнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования.

Для этого можно использовать предложенный В. Белоконем безразмерный показатель глубины (дальности) прогнозирования (τ)

     τ = Δt/t,

где Δt — время упреждения; t — величина эволюционного цикла объекта прогнозирования.Формализованные методы прогнозирования являются действенными, если величина глубины упреждения укладывается в рамки эволюционного цикла (τ > 1), то при комплексировании систем прогнозирования большее значение имеют интуитивные методы.

Мне лично кажется, что проще и понятнее выполнять деление методов прогнозирования на интуитивные и формализованные на следующем основании: если в методе применяются модель (то есть математическая зависимость будущего значения от прошлого), то метод формализованный; если не применяется — то интуитивный. Дело в том, что в приложении рассматриваемого пособия приведены значения временных рядов длинной от нескольких десятков до нескольких сотен значений. Не думаю, что оценка глубины времени упреждения τ может быть достоверно определена для сложного временного ряда, имеющего 100 000 значений.

Интуитивные методы прогнозирования

Следующим шагом интуитивные методы прогнозирования автор делит на индивидуальные и коллективные (групповые).

Метод коллективных экспертных оценок

Методы коллективных (групповых) экспертных оценок уже можно отнести к комплексным системам прогнозирования (обычно неполным), поскольку в последних сочетаются методы индивидуальных экспертных оценок и статистические методы обработки этих оценок.

Но так как статистические методы применяются во вспомогательных процедурах выработки прогнозной информации, на наш взгляд, коллективные экспертные оценки целесообразнее отнести к сингулярным методам прогнозирования.

По мнению Тихонова коллективные экспертные методы прогнозирования включают

  • метод анкетирования,
  • метод «комиссий»,
  • метод «мозговых атак»,
  • метод программного прогнозирования,
  • метод эвристического прогнозирования,
  • коллективная генерация идей.

Метод индивидуальных экспертных оценок

В группу индивидуальных экспертных оценок можно включить (принцип классификации – способ получения прогнозной информации) следующие методы: метод «интервью», аналитические докладные записки, написание сценария.

Признаться, что до момента подробного разбора материала «Armstrong J.S. Forecasting for Marketing» я не возьмусь комментировать такого рода деление.

По мнению Тихонова индивидуальные экспертные методы прогнозирования включают

  • метод «интервью»,
  • аналитические докладные записки,
  • метод сценариев.

Формализованные методы прогнозирования

Далее Тихонов переходит к разбору формализованных методов прогнозирования.

Класс формализованных методов в зависимости от общих принципов действия можно разделить на группы экстраполяционных, системно-структурных, ассоциативных методов и методов опережающей информации.

Признаюсь, что мне такая классификация вовсе не нравится: громоздко и слабо обоснованно.

Во-первых, автор не дал определения ни одной группе и не указал единого классификационного признака, которое положено в основу предложенного деления на группы. Причем двумя страницами выше Тихонов говорит о том, что «в основу классификации должен быть положен единый классификационный признак». Таким образом выходит, что автор противоречит сам себе.

Во-вторых, для меня остается чрезвычайно туманным термин методы экстраполяции. Методом является набор действий, совершаемых с временным рядом с целью получения прогнозных значений этого ряда.

Экстраполяция — есть определение значений временного ряда за пределами его фактических значений.

В рамках задачи прогнозирования временных рядов понятия «процесс прогнозирования» и «процесс экстраполяции» эквивалентны.

Здесь более корректно говорить о формализованном методе прогнозирования временного ряда с привязкой к конкретной модели прогнозирования. Например, метод прогнозирования на базе моделей ARIMAX содержит в себе шаги, подробно описанные в книге Бокса-Дженкинса.

Классификационная схема формализованных методов прогнозирования Тихонова

В пособии представлена следующая классификационная схема формализованных методов прогнозирования. Я ее считаю совершенно безалаберной и многие, занимающиеся прогнозированием, возможно со мною согласятся. Однако в этой классификационной схеме указаны такие методы прогнозирования, которых я больше нигде не встречала. Так что публикую ее более для полноты картины.

По мнению Тихонова, формализованные экстраполяционные методы прогнозирования включают

По мнению Тихонова, формализованные системно-структурные методы прогнозирования включают

  • функционально-иерархические,
  • метод морфологического анализа,
  • матричный метод,
  • сетевое моделирование,
  • методы структурной аналогии,
  • граф и дерево цепей,
  • прогнозный сценарий.

По мнению Тихонова, формализованные математические методы прогнозирования включают

  • корреляционный и регрессионный анализ,
  • метод группового учета аргументов,
  • факторный анализ,
  • распознавание образов,
  • вариационные методы,
  • спектральный анализ,
  • цепи Маркова,
  • математическая логика,
  • моделирование стационарных процессов,
  • моделирование нестационарных процессов.

По мнению Тихонова, формализованные ассоциативные методы прогнозирования включают

  • метод имитационного моделирования,
  • историко-логический анализ,
  • методы теоретического распознавания образов,
  • нейросетевое прогнозирование,
  • интеллектуальный анализ данных.

По мнению Тихонова, формализованные методы опережающей информации включают

  • анализ потока публикаций,
  • оценка значимости изобретений,
  • анализ патентной информации.

Резюме

  1. Работа Тихонова является одной из наиболее широких в части обзора методов прогнозирования на русском языке. По итогам изучения его материала у меня сложилось мнение, что автор пытался классифицировать не только методы прогнозирования временных рядов, а какие-то еще методы прогнозирования чего-то еще (явлений, событий, тенденций), представленного абстрактно.
  2. Базовая классификация, приведенная им, в целом общепринятая. Разделение методов на интуитивные и формализованные встречается как в рассмотренных мною ранее лекциях о прогнозировании в налогообложении, так и в западных публикациях, указанных в диссертации.
  3. Разработанная Тихоновым классификационная схема для интуитивных методов нуждается в проверке и сравнении ее с аналогичными схемами западных авторов. Возможно, я это сделаю в одной из следующих своих записей.
  4. Разработанная классификационная схема формализованных методов прогнозирования, говоря по-русски, не лезет ни в какие ворота. Вероятно, принимать ее в расчет в разработке общей классификации методов прогнозирования я буду минимально.

Источник: http://www.mbureau.ru/blog/klassifikaciya-metodov-prognozirovaniya-po-e-tihonovu

Методы прогнозирования: классификация, характеристика, пример

Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

В данной статье описываются методы прогнозирования, их значение, классификация и краткие характеристики. Представлены основные критерии выбора данных методов и приведены примеры их эффективного практического применения. Также подчеркнута особая роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной нестабильности.

Суть и значение методологии прогнозирования

В общем понятии прогнозирование является процессом предопределения будущего на основании исходных параметров (опыта, выявленных закономерностей, тенденций, связей, возможных перспектив и т. п.).

На научной основе прогнозирование используется в самых различных областях жизнедеятельности человека: экономике, социологии, демографии, политологии, метеорологии, генетике и многих других.

Наиболее показательным примером использования прогнозирования в повседневной жизни человека является привычный всем ежедневный прогноз погоды.

В свою очередь, эффективное использование прогнозов на научной основе требует применения определенных методик, включающих в себя целый ряд методов прогнозирования. В начале прошлого века при зарождении научных исследований по данному направлению предлагалось всего лишь несколько подобных методов с ограниченным спектром применения.

На данный момент существует множество таких методов (более 150), хотя практически используется не более нескольких десятков основных методов прогнозирования.

При этом выбор тех или иных методов зависит как от сферы их применения, так и от поставленных целей проводимых прогнозных исследований, а также от доступности для исследователя конкретных инструментов прогнозирования.

Базисные понятия в методологии прогнозирования

Метод прогнозирования – конкретный способ, направленный на исследование объекта прогнозирования с целью получения целевого прогноза.

Методология прогнозирования – общая совокупность знаний о методах, приемах и инструментах составления прогнозов.

Методика прогнозирования – сочетание методов, приемов и инструментов, избранных для получения целевого прогноза.

Объект прогнозирования – определенная область процессов, в рамках которых проводятся исследования субъекта прогнозирования.

Субъект прогнозирования – юридическое либо физическое лицо, осуществляющее исследовательскую работу с целью получения прогнозов.

Различия и взаимосвязь планирования с процессом составления прогнозов

Прогнозирование в отличие от планирования:

  • носит информативный, а не директивный характер;
  • охватывает не только деятельность конкретного предприятия или организации, а всю совокупность внешней и внутренней среды;
  • может носить более долгосрочный характер;
  • не требует значительной детализации.

Однако при всех различиях прогнозирование и планирование имеют тесную взаимосвязь, в особенности в экономической области.

Полученный целевой прогноз показывает область потенциальных рисков и возможностей, в разрезе которых формируются конкретные проблемы, задачи и цели, которые необходимо решить и учитывать при составлении планов различных форм (стратегических, оперативных и т. д.).

Кроме того, прогнозы дают возможность аналитически обоснованного многовариантного взгляда на потенциальное развитие, что необходимо для построения альтернативных планов.

В общем смысле можно сказать, что взаимосвязь прогнозирования и планирования заключается в том, что хотя прогноз и не определяет конкретных плановых задач, но содержит необходимые информативные материалы для осуществления эффективного целевого планирования.

Основные классификаторы в методологии прогнозирования

Основная классификация методов прогнозирования обычно осуществляется по следующим признакам:

По степени формализации:

  • интуитивные (эвристические) методы, которые используются при сложно прогнозируемых задачах с применением экспертных оценок (интервью, метод сценариев, метод “Дельфи”, мозговой штурм и т.п.);
  • формализованные методы, которые преимущественно подразумевают более точный математический расчет (метод экстраполяции, метод наименьших квадратов и т. п., а также различные методы моделирования).

По характеру прогностического процесса:

  • качественные методы, базирующиеся на экспертных оценках и аналитике;
  • количественные методы, базирующиеся на математических методах;
  • комбинированные методы, включающие (синтезирующие) элементы как качественных, так и количественных методик.

По способу получения и обработки информационных данных:

  • статистические методы, подразумевающие использование для обработки информационных данных количественных (динамических) структурных закономерностей;
  • методы аналогий, базирующихся на логических выводах о схожести закономерностей развития различных процессов;
  • опережающие методы, характеризующиеся способностью построения прогнозов на основе новейших тенденций и закономерностей развития исследуемого объекта.

Также всю совокупность данных методов можно условно разделить на общие методы прогнозирования и специализированные методы. К общим методам можно отнести те, которые охватывают широкий спектр решения прогностических задач в различных сферах жизнедеятельности.

Примером таких прогнозов могут служить экспертные оценки в разных областях.

С другой стороны, существуют методы, ориентированные лишь на определенную сферу деятельности, как, например, балансовый метод получивший распространение в экономической сфере и ориентированный на информацию бухгалтерского учета.

Краткая характеристика методов прогнозирования

Как уже отмечалось, в прогнозировании на данный момент существует множество методов. К основным методам прогнозирования можно отнести те, которые получили на данный момент наибольшее распространение и применение в различных областях.

  • Метод экспертных оценок. Поскольку при решении многих прогнозных задач зачастую недостаточно достоверных формализованных, в том числе математических, данных, этот метод является достаточно популярным. Он основывается на профессиональном мнении опытных экспертов и специалистов в различных сферах с последующей обработкой и анализом проведенных опросов.
  • Метод экстраполяции используется при стабильной системной динамике различных процессов, когда тенденции развития сохраняются в долгосрочном периоде и существует возможность их проецирования на будущие результаты. Также данный метод используется для объектов одной сферы деятельности со схожими параметрами, предполагая, что воздействие тех или иных процессов на один объект, вызвавшие определенные последствия вызовут аналогичные результаты и в других подобных объектах. Такое прогнозирование еще называют методом аналогий.
  • Методы моделирования. Разработка моделей осуществляется на основе оценки данных об определенных объектах или системах, их элементах и процессах с последующими экспериментальными апробациями построенной модели и внесением в нее необходимых корректировок. На данный момент методы прогнозного моделирования имеют наиболее широкий спектр применения в различных областях от биологии до социально-экономической сферы. В особенности возможности этой методики раскрылись с появлением современных компьютерных технологий.
  • Нормативный метод также является одним из основных методов. Он подразумевает подход к составлению прогнозов, ориентированных на конкретные цели и задачи, формулируемые субъектом прогнозирования с установкой определенных нормативных значений.
  • Метод сценариев получил распространение при разработке управленческих решений, позволяющих оценить вероятностное развитие событий и возможные результаты. То есть этот метод подразумевает анализ ситуации с последующим определением вероятных тенденций ее развития под воздействием принятия тех или иных управленческих решений.
  • Методы Форсайта. Новейшая методика, включающая целый комплекс различных методов и приемов, направленных не только на анализ и прогноз будущего, но и на его формирование.

Статистические методы прогнозирования

Одними из главных методов составления прогнозов являются статистические методы.

Разработанные такими методами прогнозы могут быть наиболее точными при условии полноты и достоверности исходных информационных данных для анализа необходимых количественных и полуколичественных характеристик объектов прогнозирования.

Данные методы являются формой математических приемов прогнозирования, дающих возможность строить перспективные динамические ряды. Статистические методы прогнозирования включают:

  • исследование и применение современной математико-статистической методики построения прогнозов на основе объективных данных;
  • теоретико-практические исследования в области вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования;
  • теоретико-практические исследования прогнозирования в рисковой среде, а также комбинированных методов симбиоза экономико-математических и эконометрических (в том числе формализованных и экспертных) моделей.

Вспомогательный инструментарий методологии прогнозирования

К вспомогательному инструментарию эвристических методов прогнозирования можно отнести: анкеты, карты, опросные листы, различный графический материал и т. п.

К инструментарию формализованных и смешанных методов относят большой спектр инструментов и приемов вспомогательного математического аппарата. В частности:

  • линейные и нелинейные функции;
  • дифференциальные функции;
  • статистическо-математический инструментарий корреляции и регрессии;
  • метод наименьших квадратов;
  • матричные приемы, аппарат нейронных и аналитических сетей;
  • аппарат многомерной центральной предельной теоремы теории вероятностей;
  • аппарат нечетких множеств и др.

Критерии и факторы выбора тех или иных методов при составлении прогнозов

На выбор методов прогнозирования влияют различные факторы. Так оперативные задачи требуют более оперативных методов.

В то же время долгосрочные (стратегические прогнозы) требуют применения методов прогнозирования комплексного всеобъемлющего характера.

Выбор тех или иных методов также зависит от сферы применения, доступности релевантной информации, возможности получения формализованных (количественных) квалификации и технической оснащенности субъектов прогнозирования и т. д.

Основными критериями методики могут служить:

  • системный характер при формировании прогнозов;
  • адаптивность (вариативность) к возможным параметрическим изменениям;
  • обоснованность выбора методики с точки зрения достоверности и относительной точности прогноза;
  • непрерывность процесса прогнозирования (если не ставится единоразовая задача);
  • экономическая обоснованность – затраты на осуществление процесса прогнозирования не должны превышать эффект от практического применения его результатов, в особенности в экономической сфере.

Примеры эффективного применения существующего прогностического аппарата

Эффективное практическое применение методов прогнозирования, пример которого наиболее распространен на нынешний момент, – их использование в бизнес-среде.

Так наиболее прогрессивные фирмы уже не обходятся без составления прогнозов при осуществлении полноценного планирования своей деятельности.

В данном контексте важными являются прогнозы конъюнктуры рынков, динамики цен, спроса, инновационных перспектив и прочие прогностические показатели вплоть до сезонно-климатических природных колебаний и социально-политического климата.

Кроме этого, существует множество примеров эффективного применения методологии прогнозирования в различных сферах жизнедеятельности человека:

  • использование математического моделирования для прогнозирования потенциальных аварийных ситуаций на опасных предприятиях;
  • системное эколого-экономическое прогнозирование в разрезе страны и регионов;
  • социально-экономическое прогнозирование тенденций развития общества в целом и отдельных его элементов;
  • прогнозирование в области квантовой физики, новых биотехнологий, информационных технологий и многих других областях.

Роль методологии прогнозирования в современном мире повышенной неопределенности и глобальных рисков

В заключение необходимо сказать, что методология прогнозирования уже давно полноценно вошла в жизнедеятельность человека, однако наибольшей актуальности она приобретает именно в наши дни.

Данная тенденция связана как с быстрым развитием технологических процессов в мире, так и с повышением неопределенности во внутренней и внешней среде. Многочисленные кризисные явления в экономике, политике, социальной сфере провоцируют усиление рисковой нагрузки во всех сферах деятельности.

Углубление процессов глобализации привели к появлению системных глобальных рисков генерирующих возможный эффект домино, когда проблемы в отдельных корпорациях или странах оказывают серьезное негативное воздействие на экономико-политическое состояние всего мирового сообщества.

Также в последнее время усилились риски, связанные с природно-климатической нестабильностью, большими техногенными катастрофами, военно-политическими кризисами. Все это свидетельствует об особой роли прогнозирования как потенциальных глобальных, так и текущих индивидуальных рисковых явлений в современном мире.

Эффективное системное прогнозирование, отвечающее на современные вызовы, может позволить избежать либо уменьшить последствия от многих угроз и даже трансформировать их в преимущества.

Источник: http://fb.ru/article/45651/metodyi-prognozirovaniya

Электронный учебный курс: Изучение и прогнозирование спроса на товары и услуги

Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

Методы научного прогнозирования

1. Классификация методов прогнозирования.
2. Статистические методы, используемые в прогнозировании.

а) использование корреляции в прогнозировании;
б) использование регрессии в прогнозировании.

3.  Экспертные методы прогнозирования.

а) область применения;
б) метод экспертных оценок «Дельфи».

1. Классификация методов прогнозирования

Метод прогнозирования – способ теоретического и практического действия направленный на разработку прогноза.
Это определение является общим и достаточно широким, т.е. данный термин от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур экспертных оценок.

Различают простые и сложные методы прогнозирования. Под простым понимается метод неразложимый на еще более простые методы прогнозирования. Соответственно сложный или комплексный – это метод состоящий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых.

Существует два основных типа классификации:

  1. Последовательная.
  2. Параллельная.

При последовательной классификации происходят основные моменты:

  • основание деления, т.е. признак, должен оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия.
  • объемы видовых понятий должны исключать друг друга.
  • объемы видовых понятий должны исчерпывать объем рядового понятия.

Параллельная классификация предполагает сложное информационное основание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков, каждый из которых существенен, всем вместе присущи предмету, и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе. Представленная на рис.

2  классификация методов прогнозирования является классификацией последовательного типа, имеющей целью наглядное представление в виде иерархического дерева совокупности методов современного прогнозирования как некоторой системы.

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку «информационное основание метода». Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии.

Экспертные методы базируются  на информации, которую поставляют эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, поскольку к ним относят методы со смешанной информационной основой.

Не следует к комбинированным методам относить те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические  методы обработки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем.

Рис. 2. Последовательная классификация методов прогнозирования

1 – экстраполяция и интерполяция; 2 – регрессия и корреляция; 3 – факторные модели; 4 – математические аналогии; 5 – исторические аналогии; 6 – исследования динамики НТИ; 7 – исследования уровня техники; 8 – опрос; 9 – анализ; 10 – метод Дельфи; 11 – эвристический; 12 – опрос; 13 – генерация идей;

14 – игровые модели.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива.

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. Экспертные оценки с обратной связью воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов.

Экспертные оценки с обратной связью с воем аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос, генерацию идей, игровое моделирование.

2. Статистические методы, используемые в прогнозировании

Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей.

Методы экстраполяции тенденций являются самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих – регулярной и случайной.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки исходного числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования.

предварительная обработка исходного числового ряда направлена на решение следующих задач: снизить влияние случайной составляющей в исходном числовом ряду, снизить трудность математического описания тренда. Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда.

  Метод непосредственной экстраполяции – наиболее простой способ прогноза. Основан на изучении динамики изменения экономического явления в определенном периоде и перенесения выявленной закономерности на будущее.

Достоинство метода состоит в его универсальности, а недостаток – в необходимости проведения большего числа наблюдений, что ведет к снижению достоверности прогноза. Процедура сглаживания направлена на минимизацию случайных отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой предполагаемого тренда процесса.

Наиболее распространен способ осреднения уровня от некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемещается вдоль ряда точек, в связи с чем называется скользящей средней.

Сглаживание даже в простом линейном варианте является во многих случаях эффективным средством выявления тренда при наложении на эмпирический ряд случайных помех и ошибок измерения. Для рядов со значительной амплитудой помехи имеется возможность проводить многократное сглаживание исходного числового ряда.

Эффективность этой процедуры быстро уменьшается, поэтому целесообразно повторять ее от одного до трех раз. Если сглаживание направлено на первичную обработку числового ряда для исключения колебаний и выявления тренда, то выравнивание служит целям более удобного представления исходного числового ряда, оставляя прежними его значения.

Можно рассматривать выравнивание и как метод непосредственного приближенного определения параметров функции, аппроксимирующей исходный числовой ряд.  В том случае. Если вид функции неизвестен, выравнивание следует рассматривать как предварительную процедуру, в процессе которой путем применения различных формул и приемов выясняется наиболее подходящий вид функции, описывающей эмпирический ряд.  Достоинством метода наименьших квадратов является относительная простота реализации, метод сглаживает случайные шумы при описании тренда, позволяет получить несмещенные и состоятельные оценки всех параметров. Две случайные величины являются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой. Применение корреляционного анализа предполагает выполнение следующих предпосылок:

1. Следующие величины

Y (Y1, Y2, . . . Yn)
X (X1, X2, . . . Xn)

могут рассматриваться как выборка из двумерной генеральной совокупности с нормальным законом распределения.

2. Ожидаемая величина погрешности  равна 0.

3. Отдельные наблюдения стохастически независимы, т.е.значение данного наблюдения не должно зависеть от значения предыдущего и последующих наблюдений.

4. Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.

5. Дисперсия ошибки связанная с одним значением Y равно дисперсии ошибки связанной с другим значением Y.

6. Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.

7. Непосредственная применимость данного метода ограничивается случаями когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметров B0,B1,. . .Bk.

8. Наблюдение независимых переменных производится без погрешности, т.е. перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнение всех предпосылок.

Связь между случайной и неслучайной величиной является регрессионной, если обязательно выполняется 2,3,4,5,6,7,8 предпосылки. Соответственно корреляционной считается связь,  если выполняются все предпосылки.

По степени комплексности статистические исследования делятся на двумерные и многомерные. Первые касаются рассмотрения парных взаимосвязей между элементами, называются парная корреляция и парная регрессия.

И направлены прогнозные исследования на решение следующих задач:

  • Установление количественной меры тесноты связи между двумя случайными величинами.
  • Установление близости этой связи к линейной.
  • Оценка достоверности.
  • Оценка точности прогноза и проверка по факту.

Многомерные методы статистического анализа направлены на решение задач системного анализа многомерных стохастических объектов прогнозирования.

Целью такого анализа является выявление внутренних взаимосвязей между переменными, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик описывающих объект с достаточной степенью точности.

Таким образом, статистические методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза.

Корреляционный и регрессионный анализ

Пусть имеется два множества случайных переменных,

X=X1. . .Xn
Y=Y1. . .Yn

относительно которых имеется предположение о наличии взаимной связи линейного характера со случайным отклонением.

В данном случае коэффициент корреляции будет равен

Коэффициент корреляции определяет степень рассеивания эмпирических точек от линейной зависимости следующего вида

,
, ,
,
.

Если r=0, то тогда корреляционная связь между y и x отсутствует. Если r=1 , то y растет линейно с ростом x. Если r= -1 то y убывает линейно с ростом x.

0

Источник: http://eokd.tolgas.ru/euk/iz/lek4.htm

Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения

Классификация методов прогнозирования. Оценка точности прогноза, построенного методом экстраполяции

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Контрольная работа

по дисциплине «Инновационный менеджмент»

на тему «Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения»

Выполнила Турапова Ю.О.

2011

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ, ХАРАКТЕРИСТИКА, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

1.1 Задачи и виды прогнозирования нововведений

1.2 Методы прогнозирования, их классификация

1.3 Методы экспертных область применения

1.4 Методы моделирования

2. Расчетная часть

Заключение

Список литературы

Введение

Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В менеджменте понятие «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены. Они не идентичны и не подменяют друг друга.

Планы и прогнозы различаются между собой временными границами, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точности и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой основой. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают силой директивного характера.

Не подмена и противопоставление плана и прогноза, а их правильное сочетание – таков путь планомерного регулирования экономики в условиях рыночной экономики и перехода к ней.

В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстраполяцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно разных процессов, явлений, реакций, операций. [4]

Определённую нишу прогнозирование занимает и в военных дисциплинах. Используя методы прогнозирования, можно определить (оценить) радиоактивную обстановку местности и т. д.

Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их общее число, необходимо выбрать оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторского характера.

Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с действительно реальными показателями, и, сделав выводы, приступить к следующему прогнозу уже с существующими данными, т.е. имеющейся тенденцией.

Опираясь на полученные данные, можно во временном аспекте переходить на более высокую ступень. [8]

Актуальность темы обусловлена тем, что очень важно на современном этапе учесть все факторы и уменьшить риск инновационного проекта. Для этого применяются всевозможные методы прогнозирования.

Цель настоящей работы – дать характеристику методов прогнозирования, рассмотреть их классификацию, область применения.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Рассмотретьзадачи и виды прогнозирования развития нововведений.

2. Изучить основные методы прогнозирования.

3. Раскрыть классификация методов прогнозирования и область их применения.

Контрольная работа состоит из двух частей: теоретической и практической. В первой части рассмотрены теоретические аспекты прогнозирования, представлена характеристика методов прогнозирования. В практической части приведено решение поставленной задачи: определена сумма дисконтированных эффектов на основе данных о результатах инвестиционного проекта.

1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ, ХАРАКТЕРИСТИКА, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

Прогноз – конкретное предсказание, суждение о состоянии какого-либо явления в будущем на основе специально научного исследования.

Классификация прогнозов осуществляется, как правило, по двум признакам- временному и функциональному. По временному признаку различают прогнозы: кратко-, средне-, долгосрочные и сверхдолгосрочные.

Функциональная классификация прогнозов предполагает их деление на исследовательские, программные и ресурсные.

Прогнозирование – процесс разработки прогнозов. В зависимости от вида прогноза различают нормативное, поисковое, оперативное.

Прогнозная модель – модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объектах в будущем и (или) путях и сроках их осуществления. [3]

Чтобы получить информацию о будущем, нужно изучить законы развития народного хозяйства, определить причины, движущие силы его развития – это основная задача планирования и прогнозирования.

В качестве основных движущих сил развития производства выступают социальные потребности, технические возможности и экономическая целесообразность.

В соответствии с этим можно указать на три основные задачи планирования и прогнозирования: установление целей развития хозяйства; изыскание оптимальных путей и средств их достижения; определение ресурсов, необходимых для достижения поставленных целей.

Выбор целей является результатом анализа социально-политических задач, которые необходимо решить в обществе и которые отображают объективный характер действия экономических законов. [6]

Выбору целей предшествует разработка альтернатив целей, построение иерархической системы или «дерева целей», ранжирование целей, выбор ведущих звеньев. Исходными предпосылками выбора целей являются, с одной стороны, реальная возможность решения данной альтернативы, а с другой – ее оптимальность по критерию эффективности.

Пути и средства достижения целей определяются на основе анализа развития народного хозяйства и научно-технического прогресса.

При этом в процессе прогнозирования происходит ограничение области альтернативных вариантов путей и средств достижения поставленных целей, т. е. определяется область оптимальных решений.

В процессе разработки плана (принятия решения) определяется единственное решение, оптимальное по принятому вектору критериев. [3]

В зависимости от того, какая задача решается в первую очередь, различают два вида прогнозирования: исследовательское (или поисковое) и нормативное. Формирование прогноза объективно существующих тенденций развития на основе анализа исторических тенденций называется исследовательским или поисковым прогнозированием.

Этот вид прогнозирования основан на использовании принципа инерционности развития, при котором ориентация прогноза во времени происходит по схеме «от настоящего — к будущему».

Исследовательский прогноз — это картина состояния объекта прогноза в определенный момент будущего, полученная в результате рассмотрения процесса развития как движения по инерции от настоящего времени до горизонта прогноза.

Прогнозирование тенденций развития объекта прогноза, которые должны обеспечивать достижение в установленный момент будущего определенных социально-политических, экономических и оборонных целей, называется нормативным. В этом случае ориентация прогноза во времени происходит по схеме «от будущего — к настоящему».

Рассогласование нормативных и исследовательских оценок объекта прогноза в каждый момент времени будущего является следствием противоречия «потребности – возможности». Комплексный прогноз строится на основе композиции исследовательского и нормативного прогнозов.[7]

Выбор целей и средств для их достижения непременно должен сочетаться с определением потребности в ресурсах.

При определении этой потребности следует рассматривать плановые и прогнозные матрицы ресурсов (финансовых, трудовых, материальных и энергетических), а также матрицы производственных мощностей и ресурсов времени.

Оценке подлежат как потребные ресурсы, так и вероятные ограничения на их величину в диапазоне времени упреждения плана или прогноза. Матрицы ресурсов прогноза являются важнейшими исходными данными при составлении балансов народного хозяйства при перспективном планировании.[8]

Движущие силы развития не действуют изолированно, они взаимосвязаны и взаимообусловлены и могут быть представлены в виде связного треугольника графа:

Рисунок 1.1 Взаимосвязь движущих сил развития

Вершины этого «причинного, треугольника» идентифицируют движущие силы развития производства, его ребра — обоюдные связи между ними. Поэтому задачи планирования и прогнозирования нельзя рассматривать изолированно.

В процессе прогнозирования и разработки плана обязательно производится анализ взаимодействия целей, способов и технических средств их достижения, ресурсов, необходимых для их реализации, и определяются по принятым критериям эффективности оптимальные пути развития народного хозяйства. [7]

Несмотря на общность задач, их постановка при прогнозировании и планировании различна. При планировании действует следующая схема: «цель – директивная, пути и средства ее достижения – детерминированные, ресурсы – ограниченные».

При прогнозировании схема иная: «цели – теоретически достижимые, пути и средства их достижения – возможные, ресурсы – вероятные». Задачи прогнозирования отличаются широтой охвата. Задачи прогнозирования надо оценивать как глобальные.

К ним можно отнести: анализ ситуации, определение уровней достоверности информации, определение степени вероятности, выработка текущих, средне- и долгосрочных прогнозов.

Принципы прогнозирования: сочетание социально-политических и хозяйственных целей; демократический централизм; системность; непрерывность и обратная связь; пропорциональность и оптимальность; реальность и объективность; выделение ведущего звена.

Прогнозы разрабатываются специальными службами на всех уровнях управления.

По содержанию различают прогнозы появления открытий и изобретений, создания принципиально новой техники и технологии и использования уже известных открытий, распространения нововведений.[9]

Источник: http://MirZnanii.com/a/165911/metody-prognozirovaniya-ikh-klassifikatsiya-kharakteristika-oblast-primeneniya

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.