Аналітичний метод передбачає детальну самостійну роботу експерта над аналізом тенденцій, оцінкою стану і шляхів розвитку об’єкта. Експерт може використовувати всю необхідну йому інформацію про об’єкт прогнозу. Свої висновки експерт оформлює у вигляді доповідної записки. Основною перевагою цього методу є можливість максимального використання індивідуальних здібностей експерта. Але він не зовсім придатний для прогнозування складних систем і розробки стратегії через обмеженість знань одного спеціаліста-експерта в суміжних областях знань.

Метод написання сценарію слід віднести як до індивідуальних, так і до колективних експертних оцінок. Сутність і основні його характеристики будуть розкриті нижче.

Найбільш достовірними є колективні експертні оцінки. Методи колективних експертних оцінок передбачають визначення одноголосності думок експертів за перспективними напрямами розвитку об’єкта прогнозування. В сучасних умовах використовується математико-статистичний інструментарій для обробки результатів опитування експертів. Наприклад, для оцінки ступеня одностайності думок експертів за рішенням тієї чи іншої проблеми вираховуються: дисперсія оцінок, середньоквадратичне відхилення оцінок, а на їх основі – коефіцієнт варіації оцінок. Чим менше значення цього коефіцієнта, тим вище одностайність думок експертів.

Для організації проведення експертних оцінок створюються робочі групи, до функцій яких належать проведення опитування, обробка матеріалів і аналіз результатів колективної експертної оцінки. Робоча група назначає експертів, які дають відповіді на поставлені запитання, що стосуються перспектив розвитку даного об’єкта. Кількість експертів, що залучаються для розробки прогнозу, може коливатися від 10 до 150 чоловік, в залежності від складності об’єкта. Визначається мета прогнозу, розробляються питання для експертів. Для проведення опитування необхідно забезпечити однозначність розуміння окремих питань і незалежність суджень експертів. Після опитування здійснюється обробка матеріалів колективної експертної оцінки. Кінцева оцінка може визначатися як середнє судження або як середнє арифметичне значення оцінок всіх експертів. Можуть використовуватися й інші підходи. При обробці науково-технічних прогнозів методика статистичної обробки матеріалів передбачає використання сукупності оцінок відносної важливості, зроблених експертами по кожному із напрямків дослідження. Оцінки важливості виражаються в балах і можуть набувати значень від 0 до 1, від 0 до 10, від 0 до 100 і т. д.

В світовій практиці серед методів колективних експертних оцінок найбільш широко використовуються: метод колективної генерації ідей, метод «635», метод «Дельфі», метод «Комісій», метод написання сценарію. Розглянемо сутність перерахованих методів.

Сутність методу колективної генерації ідей (мозкового штурму) полягає в використанні творчого потенціалу спеціалістів при «мозковому штурмі» проблемної ситуації. Це один з методів пошуку ідей, який вперше був розроблений в кінці 30-х років американцем А. Осборном, який прагнув вирішувати проблеми за допомогою спонтанних ідей. Дещо подібне використовували 400 років тому індійські майстри «Хінду» під час своїх зборів: заборонялася критика і дискусії, кожен міг вільно висловлювати свої ідеї, оцінка виносилася пізніше.

Метод колективної генерації ідей передбачає реалізацію наступних етапів. Перший етап пов'язаний з формуванням групи учасників «мозкового штурму» (за чисельністю та складом) по вирішенню певної проблеми. Оптимальна чисельність групи учасників знаходиться емпіричним шляхом. Найбільш продуктивними визнані групи в кількості 10-15 чоловік. На другому етапі складається проблемна записка. Вона формується групою аналізу проблемної ситуації і включає опис методу і проблемної ситуації. Третій етап – етап генерації ідей. Кожен із учасників має право виступати багато разів. Критика попередніх виступів і скептичні зауваження не допускаються. Ведучий коректує процес, схвалює удосконалення або комбінацію ідей, надає підтримку, звільнюючи учасників від замкнутості. Тривалість мозкового штурму рекомендується не менше 20 хвилин і не більше 1 год. в залежності від активності учасників. Четвертий етап пов'язаний з систематизацією ідей, висловлених на етапі генерації. Формується перелік ідей, виділяються ознаки, за якими ідеї можуть бути об’єднані, ідеї об’єднуються в групи відповідно виділеним ознакам. На п’ятому етапі здійснюється деструктурування систематизованих ідей. Кожна ідея піддається багатосторонній критиці зі сторони групи висококваліфікованих спеціалістів. Група формується в кількості 20-25 чоловік. На шостому етапі дається оцінка критичних заміток і складається список практично реалізованих ідей. Цей метод дозволяє якісно і досить швидко проводити оцінку варіантів розвитку об’єкта прогнозування.

Метод «625» - це один із різновидів «мозкового штурму». Цифри 6,3,5 означають наступне: 6 учасників, кожен і яких повинен записати 3 ідеї протягом 5 хвилин. Лист ходить по колу. Таким чином, за півгодини кожен запише в свій актив по 18 ідей, в загальній складності – 108. Структура ідей чітко визначена. Можливі модифікації методу Цей метод широко використовується в закордонних країнах (особливо в Японії) для відбору із безлічі ідей найбільш оригінальних і прогресивних для вирішення певних проблем.

Метод «Дельфі». Одна із перших спроб розробки більш ґрунтовної процедури при експертному прогнозуванню була прийнята Т. Гордоном і О. Хелмером – співробітниками однієї із корпорацій США, які в 1964 році опублікували результати узагальнення і статистичної обробки думок спеціалістів відносно перспектив розвитку в ряді областей науки. Цей метод отримав широке визнання під назвою метод «Дельфі». Використовується він при прогнозуванні розвитку науки та техніки, інвестицій та інших аспектів.

Мета методу «Дельфі» - розробка програми поступових багатоступеневих індивідуальних опитувань. Проводиться індивідуальне опитування експертів зазвичай у формі анкет. Потім здійснюється статистична їх обробка на ЕОМ і формується колективна думка групи, виявляються і узагальнюються аргументи на користь різних суджень. Оброблена на ЕОМ інформація повідомляється експертам, які можуть коректувати оцінки, пояснюючи при цьому причини своєї незгоди з колективним судженням. Ця процедура може проводиться до 3-4 разів. В результаті відбувається звуження діапазону оцінок і виробляється узгоджене судження відносно перспектив розвитку об’єкта.

Особливості методу «Дельфі»:

·                   анонімність експертів. Учасники експертної групи невідомі один одному. Взаємодія членів групи при заповненні анкет повністю виключається;

·                   можливість використання результатів попереднього туру опитування;

·                   статистична характеристика групової думки.

Цей метод допомагає визначити розвиток проблемних ситуацій довгострокового характеру. Наші спеціалісти, які роблять в області науково-технічного прогнозування, також розробляють методи обробки експертних оцінок. Вони носять назву евристичних.

Метод «комісій» - це один із різновидів методів експертних оцінок, заснований на роботі спеціальних комісій. Групи експертів за «круглим столом» обговорюють ту чи іншу проблему з метою узгодження точок зору і розробки єдиної думки. Недолік цього методу полягає в тому, що група експертів в своїх судженнях керується в основному логікою компромісу.

Метод написання сценарію заснований на визначенні логіки процесу або явища в часі за різних умов. Він передбачає встановлення послідовності подій, що розвиваються при переході від існуючої ситуації до майбутнього стану об’єкта. Своєрідним сценарієм може бути опис послідовності та умов міжнародної інтеграції господарств країн.

Прогнозний сценарій визначає стратегію розвитку об’єкта, що прогнозується. Він повинен відображати генеральну мету розвитку об’єкта, критерії для оцінки верхніх рівнів «дерева мети», пріоритети проблем і ресурси для досягнення основних цілей. В сценарії відображаються послідовне вирішення задачі, можливі перешкоди. При цьому використовуються необхідні матеріали про розвиток об’єкта прогнозування. Сценарій повинен бути написаний так, щоб після ознайомлення з ним стала зрозуміла генеральна мета роботи у світлі соціально-економічних задач на прогнозований період. Він зазвичай носить багатоваріантний характер і розглядає три лінії поведінки: оптимістичну – розвиток системи в найбільш сприятливій ситуації; песимістичну – розвиток системи в найбільш складній ситуації; робочу – розвиток системи з урахуванням протидії негативним факторам, поява яких найбільш ймовірна. В рамках прогнозного сценарію доцільно розробляти резервну стратегію на випадок непередбачуваних обставин. В розробці сценарію бере участь група спеціалістів. Тому завжди з’являється невизначеність, пов’язана з суб’єктивністю суджень. Цінність сценарію тим вища, чим менша ступінь невизначеності, тобто чим більша ступінь узгодженості думок експертів.

Метод морфологічного аналізу передбачає вибір найбільш прийнятного рішення проблеми із числа можливих. Його доцільно використовувати при прогнозуванні фундаментальних досліджень. Метод морфологічного аналізу включає ряд прийомів, які передбачають систематизований розгляд характеристик об’єкта. Дослідження проводиться за методом «морфологічного ящика», який будується у вигляді дерева цілей або матриці, в клітках якої розміщені відповідні параметри. Поступове з’єднання одного якого-небудь параметра першого рівня з одним із параметрів наступних рівнів являє собою одне із вирішень проблеми.

2.2 Методи екстраполяції

В методичному плані основним інструментом будь-якого прогнозу є схема екстраполяції. Сутність екстраполяції полягає у вивченні тенденцій минулого і теперішнього часу з переносом їх на майбутнє. Розрізняють формальну і прогнозну екстраполяцію. Формальна базується на передбаченні збереження в майбутньому минулих і теперішніх тенденцій розвитку об’єкта прогнозу. При прогнозній екстраполяції фактичний розвиток пов'язаний з гіпотезами про динаміку процесу, що вивчається, з урахуванням зміни впливу різних факторів у перспективі.

Методи екстраполяції є найбільш поширеними і розробленими. Основу екстраполяційних методів прогнозування складає вивчення динамічних рядів. Динамічний ряд – це безліч спостережень, проведених послідовно в часі.

В економічному прогнозуванні широко використовується метод математичної екстраполяції. В математичному розумінні він означає поширення закону зміни функцій із області її спостереження на область, що находиться поза зоною спостереження. Тенденція, описана деякою функцією в часі, називається трендом. Тренд – це тривала тенденція зміни економічних показників. Функція являє собою найпростішу математико-статистичну (трендову) модель вивченого об’єкта. Слід помітити, що методи екстраполяції необхідно застосовувати на початковому етапі прогнозування для виявлення тенденцій.

Розглянемо методи екстраполяції, які доцільно застосовувати при переході до ринкових відносин в умовах змінних умов функціонування економіки.

Метод підбору функцій – один із поширених методів екстраполяції. Головним етапом екстраполяції тренда є вибір оптимального виду функцій, який описує емпіричний ряд. Для цього проводиться попередня обробка і перетворення вихідних даних з метою полегшення вибору тренда шляхом згладжування і вирівнювання часового ряду. Задача вибору функції полягає в підборі за фактичними даним (хі,уі) форми залежності (лінії) так,щоб відхилення (Δі) даних вихідного ряду уі від відповідних розрахованих уі' на лінії були найменшими. Після цього можна продовжити лінію і тримати прогноз.

Рис. 1.1. Графічне представлення динамічного ряду

Розрахунок параметрів (а, в) для конкретної функціональної залежності здійснюється методом найменших квадратів (МНК) і його модифікацій. Суть МНК полягає в пошуку параметрів моделі тренда, які мінімізують відхилення розрахункових значень від відповідних значень вихідного ряду, тобто шукані параметри повинні задовольняти рівняння

S=-)2→ min,

де n – число спостережень.

Вибір моделі здійснюється за допомогою спеціально розроблених програм. Є програми, які передбачають можливість моделювання економічних рядів за 16-ма фунціями : лінійній(у=а+bx), гіперболічній різних типів(у=а+b/х), експоненціальній, степеневій, логарифмічній і т. д. Кожна із функцій може мати свою специфічну область застосування при прогнозуванні економічних явищ.

Так, лінійна функція (у=а+bx) застосовується для опису процесів, рівномірно протікаючи в часі.

Рис. 1.2. Лінійна залежність

Гіперболи добре описують процеси, які характеризуються насиченістю, коли існує фактор, який затримує ріст прогнозованого показника. Модель вибирається, по-перше, візуально виходячи із співставлення виду кривої і її специфічних властивостей і якісної характеристики тенденції економічного явища із значення критерію. В якості критерію частіше за все використовується сума квадратів відхилень (S). Із сукупності функцій вибирається та, якій відповідає мінімальне значення S.

Прогноз передбачає продовження тенденції минулого, вираженої вибраною функцією, в майбутнє, тобто екстраполяцію динамічного ряду. Програмним шляхом на ЕОМ визначається значення прогнозованого показника. Для цього в формулу, що описує процес, підставляється величина періоду, на який необхідно отримати прогноз.

У зв’язку з тим, що метод виходить із інерціальності економічних явищ. Екстраполяція методом підбору функцій враховує всі дані вихідного ряду з однаковою «масою». Класичний мето найменших квадратів передбачає рівноцінність вихідної інформації в моделі. Але, як показує досвід, економічні показники мають тенденцію до «старіння». Вплив більш пізніх спостережень а розвиток процесу в майбутньому суттєвіший, ніш більш ранніх. Проблему «старіння» даних динамічних рядів вирішує метод експоненціального згладжування з регулярним трендом. Він дозволяє побудувати такий опис процесу (динамічного ряду), при якому більш пізнім спостереженням надаються великі «маси» в порівнянні з ранніми спостереженнями. В результаті створюється можливість отримати оцінку параметрів тренда, які характеризують не середній рівень процесу, а тенденцію, яка склалася на момент останнього спостереження. Швидкість старіння даних характеризує параметр згладжування (а). Він змінюється в межах 0<а<1.

В залежності від величини параметра прогнозні оцінки по різному враховують вплив вихідного ряду спостережень: чим більше (а), тим більше вклад останніх спостережень у формування тренда, а вплив початкових умов швидко зменшується. При малому (а) прогнозні оцінки враховуються всі спостереження, при цьому зменшення впливу більш «старої» інформації відбувається повільно, тобто чим менше (а), тим дані більш стабільні, і навпаки.

В області економічного прогнозування найбільш вживані межі 0,05<а<0,3. Значення (а) в загальному випадку повинно залежати від терміну прогнозування: чим менший термін, тим більшим повинно бути значення параметра.

Цей метод реалізується на ЕОМ за допомогою спеціально розроблених програм в блоці «часові ряди», який є складовою частиною пакету економічних розрахунків.

2.3 Методи моделювання й економіко-математичні методи

Моделювання передбачає конструювання моделі на основі попереднього вивчення об’єкта або процесу, виділення його суттєвих характеристик або ознак. Прогнозування економічних та соціальних процесів з використанням моделей включає розробку моделі, її експериментальний аналіз, співставлення результатів прогнозних розрахунків на основі моделі з фактичними даними стану об’єкта або процесу, коректування і уточнення моделі. В залежності від рівня управління економічними і соціальними процесами розрізняють макроекономічні, міжгалузеві, міжрайонні, галузеві, регіональні моделі та моделі мікрорівня (моделі розвитку фірми).

Страницы: 1, 2, 3