Классификация основных методов прогнозирования

Важно установить не абсолютную степень  надежности экспертной оценки, а степень  надежности по сравнению с оценкой  среднего специалиста, а также корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса тех гипотез, которыми оперирует эксперт.

Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в  результате выработки оценок могут  иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике  измерений как систематические, ошибки второго вида -- как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.

Организация форм работы эксперта может быть программированной  или не программированной, а деятельность эксперта может осуществляться в  устной (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме).

Программирование формы  работы эксперта предполагает:

построение граф-модели объекта на базе ретроспективного анализа; определение структуры таблиц экспертных оценок (ТЭО) или программы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы; определение типа и формы вопросов в ТЭО или в интервью;

определение типа шкалы  для вопросов в ТЭО; учет психологических  особенностей экспертизы при определении последовательности вопросов в ТЭО; учет верифицирующих вопросов; разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта.

Организация стимуляции работы эксперта состоит в разработке:

эвристических приемов  и способов, облегчающих поиск  прогнозной экспертной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета и авторства, а также  неразглашения всех научно-технических  идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы;

форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т. п.).

Исходя из полученной в результате анализа модели объекта  прогнозирования, определяются научные и технические направления, по которым необходимо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фундаментальных, прикладных наук или к стыковым научным направлениям.

Основная задача, стоящая  перед специалистами по анализу и проектированию больших систем, в общем случае, как правило, заключается в нахождении наиболее оптимальных способов создания более эффективных систем -- либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность решения этой задачи состоит, прежде всего в том, что здесь обычно нет возможности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как правило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие оптимизации в математическом смысле. Аналогичная ситуация возникает и при оценке последствий предполагаемого способа достижения поставленной цели. Укажем для примера, что эти последствия могут одновременно носить экономический, политический, социальный или какой-либо другой характер.

В этих условиях решение  системной задачи находится посредством эвристических приемов, использующих весьма сложный математический аппарат, и заключается в выдаче обоснованных рекомендаций, достаточных для выработки решения.

Методом эвристического прогнозирования называется метод  получения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.

Метод эвристического прогнозирования  сходен с дельфийской техникой, коллективной генерацией идей и методом коллективной экспертной оценки в том смысле, что одним из элементов его является сбор и обработка суждений экспертов, высказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирования, а также в связи с использованием экспертами специфических приемов, приводящих к правдоподобным умозаключениям.

Назначение метода эвристического прогнозирования - выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки и техники  на основе систематизированной обработки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов.

Область применения МЭП -- научно-технические объекты и  проблемы, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается формализации, т. е. для которых трудно разрабатывать адекватную модель.

В основе метода лежат  три теоретических допущения: 1) существования  у эксперта психологической установки  на будущее, сформулированной на основе профессионального опыта и интуиции, и возможности ее экстериоризации; 2) тождественности процесса эвристического прогнозирования и процесса решения научной проблемы с однотипностью получаемого знания в форме эвристических правдоподобных умозаключений, требующих верификации; 3) возможности адекватного отображения тенденции развития объекта прогнозирования в виде системы прогнозных моделей, синтезируемых из прогнозных экспертных оценок.

Эти допущения реализуются  в методе эвристического прогнозирования  путем системы приемов работы с экспертами, способами оценок и  синтеза прогнозных моделей.

В качестве исходных документов при работе по методу эвристического прогнозирования выступают: описание метода; инструкции по формулированию вопросов; инструкции по составлению анкет и таблиц экспертных оценок; порядок работы с экспертами; набор эвристических приемов для экспертов; инструкция для экспертов по заполнению анкет и таблиц; инструкция по обработке на ЭВМ экспертных анкет и таблиц; алгоритмы и программы для обработки данных на ЭВМ; заполненные экспертами анкеты и таблицы; инструкция по оценке компетентности экспертов; инструкция по синтезу прогнозных моделей; набор способов верификации прогнозов.

Формирование анкет  и таблиц экспертных оценок. Информационным массивом для разработки прогнозов  методом эвристического прогнозирования  является набор заполненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень строго сформулированных вопросов. К вопросам в анкетах предъявляются следующие требования: 1) они должны быть сформулированы в общепринятых терминах; 2) формулировка их должна исключать всякую смысловую неоднозначность; 3) все вопросы должны логически соответствовать структуре объекта прогноза; 4) они должны быть отнесены к одному из трех перечисленных ниже видов. В зависимости от вида вопроса применяется определенная процедура его формулирования и составления анкет.

К первому виду относятся  вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку: вопросы относительно времени свершения событий; опросы относительно количественного значения прогнозируемого параметра; вопросы  относительно вероятности осуществления события ; вопросы по оценке относительного влияния факторов друг на друга в некоторой шкале . Для данного типа вопроса применяется самая простая процедура составления анкет. В этом случае сам прогнозист, знающий объект прогноза, формулирует перечень значений оцениваемых параметров, вероятностей и временных отрезков. При определении шкалы значений количественных параметров (время, характеристика и пр.) целесообразно пользоваться неравномерной шкалой. Конкретное значение неравномерности определяется характером зависимости ошибки прогноза от времени упреждения.

Ко второму виду относятся  содержательные вопросы, требующие  свернутого ответа не в количественной форме. Вопросы, требующие ответа в  свернутой форме, могут быть трех типов: дизъюнктивные; конъюнктивные; импликативные.

Вопросы, требующие содержательного  ответа в свернутой форме, характеризуются  наиболее сложной процедурой их формирования в анкету. Анкета в окончательном  виде получается в результате трехэтапной  итерации. На первом этапе прогнозист тщательно изучает результат работы (доклад) группы экспертов (метод комиссий) над определенной системой. Итогом изучения является формулировка первого варианта вопросника, который на втором этапе рассылается председателям соответствующих комиссий для корректировки и уточнения. В результате получается второй вариант вопросника. На третьем этапе вопросы группируются по темам и в определенном порядке внутри тем. Окончательный вариант вопросника приобретает форму таблиц экспертных оценок.

К третьему виду относятся вопросы, требующие ответа в развернутой форме, которые, в свою очередь, делятся на два типа:

1) вопросы с формой  ответа в виде перечня сведений  о предмете;

2) вопросы с формой  ответа в виде перечня аргументов, подтверждающих или отвергающих  тезис, содержащийся в вопросе.

Вопросы, требующие содержательного  ответа в развернутой форме, определяются путем двухэтапной итерации. Первый этап -- прогнозист обращается к экспертам  с просьбой сформулировать наиболее перспективные и наименее разработанные  проблемы. На втором этапе из всех названных проблем выбираются лишь имеющие непосредственное отношение к объекту прогноза и принципиально разрешимые.

После того как все  вопросы уточнены и сведены по тематическим признакам в соответствующие  разделы анкет или таблиц, переходят к работе с экспертами, анализу и обработке экспертных оценок.

Методы моделирования

Применяется большое  количество методов на основе моделирования. Различаются логические, информационные и математико-статистические модели.

К методам моделирования относится прогноз, основанный на изучении внутренней логики логических моделей развития исследуемого явления, на анализе исторической преемственности развития науки и техники и сценариев будущего (логический анализ иерархии целей, описание реальных вариантов их достижения и оценка ресурсов).

Информационные модели основаны на анализе количественных и структурных изменений в  потоке научных публикаций и патентов. Выявляются сгустки важнейших работ, прогнозируются не только темпы, но и  направления работ в данной области.

Математические модели основаны на методах математического  программирования, теории игр и массового  обслуживания, регрессионного и корреляционного  анализа и т.д. К достоинствам математических моделей относятся  четкое изложение параметров, возможность быстрого проведения расчетов, к недостаткам - невозможность учета ряда факторов, особенно экологических, отсутствие реального учета перехода количественных изменений в качественные, трудность в описании всех параметров.

В настоящее время  среди достаточно широкого круга специалистов сложилось мнение об универсальности и всемогуществе моделирования. Поэтому очень часто при управлении компаниями и экономико-производственными системами (ЭПС) прибегают к моделированию, используя его в качестве инструмента в планировании. Однако, как указывают многочисленные источники, в практическом управлении компаниями к моделированию как к оптимизационному методу управления следует подходить более осторожно.

Причиной осторожного  подхода в практике моделирования  является известное несоответствие между объектом и его моделью: модель всего лишь упрощенное представление действительности. Модель - есть теоретическое построение, имеющее некоторое отношение к реальности, которое можно независимо обсуждать и анализировать.

При построении математической модели неизбежно приходится вводить  различные допущения и ограничения  и из всего количества параметров объекта выбирают лишь некоторые, по мнению разработчиков, наиболее важные, так как: во-первых, невозможно полностью  выявить все параметры объекта, во вторых, если в модели учитывать всё их большое число, то она станет очень громоздкой и технически трудно реализуемой, а за большим количеством данных потеряется содержание моделирования. При сопоставлении объекта и модели встает вопрос о том, насколько точно она описывает объект. Очевидно, что для одного и того же объекта в зависимости от поставленных задач и количества учитываемых параметров можно предложить много моделей, каждая из которых описывает объект с определенной точностью (большей или меньшей адекватностью) и использует тот или иной математический аппарат. Очевидно, что используемые либо разрабатываемые модели не тождественны реальным объектам и происходящим процессам, исследование моделей и ее свойств не есть исследование реального объекта. Так как нельзя построить абсолютно адекватную модель (реализовать ее), то встает вопрос об оптимально допустимой ее адекватности, которая позволит при данных условиях на данном временном промежутке пренебречь изменениями объекта.

Заключение