Методы экстраполяции и их характеристика

    Непрерывность  планирования обеспечивается путем реализации принципа обратной связи. Корректировка планов и прогнозов проводится на основании информации обратной связи, содержащей данные о результатах реализации планов, и     прогнозов,    уточнения потребностей, об изменении  тенденции развития объекта и внешней   среды    (социально-политического,     научно-технического и экономического фона).

    Различная     степень   неопределенности   вырабатываемой информации о будущем     влияет   на характер применяемых методов, способов и приемов прогнозирования и планирования. Если при разработке планов предпочтение отдается        детерминированным     методам,     то    при    прогнозировании - стохастическим.    При   составлении планов преимущественное применение имеют      регулярные    методы,   при     прогнозировании - эвристические.

   Специфика    стадий и    этапов планирования влияет также на количество и уровень     агрегирования   плановых  и прогнозных показателей, степень их детерминированности,  соотношения директивных и расчетных показателей. 

3. Классификация методов  прогнозирования

   Прежде всего приведем определение метода прогнозирования как способа теоретического    и    практического действия, направленного на разработку прогнозов.    Это     определение    является   достаточно общим и позволяет понимать термин «метод прогнозирования» весьма широко: от простейших экстраполяционных     расчетов   до     сложных    процедур многошаговых экспертных опросов.

   Для   изучения методического аппарата    прогностики     целесообразно с самого начала детализировать это широкое понятие. Далее будем различать простые методы прогнозирования и комплексные методы прогнозирования. При   этом под   простым методом прогнозирования будем понимать метод, неразложимый     на еще      более   простые    методы   прогнозирования, и соответственно под комплексным - метод, состоящий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых.

    В    настоящее     время наряду со значительным числом опубликованных методов     прогнозирования     известны    многочисленные   способы      их классификации.   Тем    не      менее считать этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так как единой, полезной и полной классификации сейчас еще не создано. Вероятно, прогностика, как молодая наука, еще не достигла такого    уровня     развития,     когда      возможно создание классификации, удовлетворяющей      всем      этим    требованиям. Итак,    каковы   же цели классификации методов прогностики?   Можно   указать две такие основные цели. Это, во-первых, обеспечение процесса   изучения и анализа методов и, во-вторых, обслуживание процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предложить единую классификацию, в равной степени удовлетворяющую обеим из указанных целей.

    Существуют     два основных      типа    классификации: последовательная и параллельная. Последовательная классификация предполагает вычленение частных объемов из  более    общих. Это  процесс,   тождественный делению родового понятия на видовые.   При   этом должны соблюдаться следующие основные правила: 1) основание деления (признак) должно оставаться одним и тем же при образовании любого видового      понятия; 2)    объемы видовых понятий должны исключать друг друга (требование   отсутствия пересечения классов); 3) объемы видовых понятий должны исчерпывать    объем родового понятия (требование полного охвата всех объектов классификации).

    Параллельная   классификация    предполагает сложное     информационное основание, состоящее    не   из одного, а из целого ряда признаков. Основной принцип    такой     классификации- независимость    выбранных признаков, каждый из которых существен, все вместе одновременно присущи предмету и   только их    совокупность  дает   исчерпывающее представление о каждом классе.

   Последовательная  классификация имеет наглядную интерпретацию в виде некоторого   генеалогического   дерева,   охватывает  всю   рассматриваемую область в целом и определяет место и взаимосвязи каждого    класса в общей системе.    Поэтому   она    является    более приемлемой для целей изучения, позволяет   методически    более    стройно представлять классифицируемую область знаний.

    Каждый        уровень               классификации      характеризуется     своим   классификационным   признаком. Элементы каждого  уровня представляют собой    наименования     принадлежащих     им     подмножеств     элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекающихся.

    Элементы  нижнего уровня представляют  собой наименование узких групп  конкретных методов прогнозирования  (иногда из одного элемента), которые  являются     модификациями     или     разновидностями   какого-либо одного, наиболее общего из них.

     В    целом    классификация    является    открытой,   так как   представляет возможность    увеличивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней    за счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня.

     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 специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно      было   относить       к нему методы со смешанной информационной основой,     в    которых    в     качестве первичной информации используются фактографическая   и экспертная.    Например, при проведении   экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию   об    объекте или фактографические    прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

    Не       следует     относить       к    комбинированным      методам те методы прогнозирования,    которые к экспертной исходной информации применяют математические         методы  обработки или исходную фактографическую информацию   оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они достаточно хорошо укладываются в первый или второй из перечисленных выше классов.

     Эти  классы разделяются далее на    подклассы по принципам   обработки информации. 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 аналогий направлены на то, чтобы    выявлять сходство     в закономерностях развития различных   процессов  и   на  этом основании  производить прогнозы. Опережающие методы прогнозирования строятся   на   определенных   принципах    специальной обработки научно-технической    информации,   реализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса.

   Экспертные   методы   разделяются  на два подкласса. Прямые экспертные оценки    строятся  по  принципу   получения    и    обработки независимого обобщенного   мнения   коллектива   экспертов   (или   одного из них)      при отсутствии    воздействий   на    мнение   каждого   эксперта   мнения другого эксперта и мнения коллектива.   Экспертные оценки с обратной связью в том или  ином   виде   воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов.

     Третий   уровень классификации    разделяет методы прогнозирования на виды    по классификационному признаку «аппарат методов».     Каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат    их     реализации. Так,   статистические методы по видам делятся на методы   экстраполяции    и    интерполяции;         методы,    использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ.

    Класс        методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических    аналогий.     Первые     в    качестве   аналога   для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы,   другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития,   совпадающее  с   объектом   прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы   одинаковой   физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.

    Опережающие   методы   прогнозирования    можно разделить на методы исследования    динамики    научно-технической    информации;          методы исследования     и       оценки     уровня техники. В первом случае в основном используется   построение количественно-качественных динамических рядов на базе различных   видов   НТИ и анализа   и прогнозирования на их основе соответствующего    объекта.   Второй вид методов использует специальный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ,   для    определения характеристик уровня, качества существующей и проектируемой техники.

    Прямые  экспертные оценки по признаку  аппарата реализации    делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организации получения     на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного    результата. Во втором - основным аппаратом исследования является целенаправленный        анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

     Экспертные  оценки с обратной связью в своём аппарате имеют   три вида методов:    экспертный опрос;    генерацию идей;   игровое    моделирование. Первый     вид   характеризуется     процедурами          регламентированного неконтактного     опроса экспертов перемежающимися обратными связями в рассмотренном    выше    смысле. Второй -   построен    на          процедурах непосредственного   общения    экспертов     в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен      на взаимное      стимулирование       творческой деятельности экспертов.   Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных раз-делов.      Как             правило,         реализуется на сочетании динамического взаимодействия        коллективов      экспертов и    вычислительной машины, имитирующих объект    прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

   Наконец,     последний,    четвертый, уровень классификации подразделяет виды     методов  третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из   которых     указать      один   общий для всего уровня в целом невозможно.

            4. Экстраполяционные методы прогнозирования 

При формировании прогнозов с помощью экстраполяции  обычно исходят из статистически           складывающихся    тенденций изменения тех или иных количественных    характеристик        объекта. Экстраполируются оценочные функциональные системные и структурные характеристики. Экстраполяционные методы являются одними из самых распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования.

      С помощью этих методов экстраполируются  количественные параметры больших  систем, количественные характеристики экономического, научного, производственного потенциала, данные о результативности научно-технического прогресса, характеристики соотношения отдельных подсистем, блоков, элементов в системе показателей сложных систем и др.

     Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обусловливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия "измерителей" по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром. В связи с этим можно сделать некоторое представление о последовательности действий при статистическом анализе тенденций и экстраполировании, которое состоит в следующем:

    - во-первых, должно быть четкое определение  задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, обсуждение факторов, стимулирующих и препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и её допустимой дальности;

- во-вторых, выбор  системы параметров, унификация  различных единиц измерения, относящихся  к каждому параметру в отдельности; 

- в-третьих, сбор  и систематизация данных. Перед  сведением их в соответствующие  таблицы еще раз проверяется однородность данных и их сопоставимость: одни данные относятся к серийным изделиям, а другие могут характеризовать лишь конструируемые объекты;

- в-четвертых,  когда вышеперечисленные требования  выполнены, задача состоит в  том, чтобы в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных выявить тенденции или симптомы изменения изучаемых величин. В экстраполяционных прогнозах особо важным является не столько предсказание конкретных значений изучаемого объекта или параметра в таком-то году, сколько своевременное фиксирование объективно намечающихся сдвигов, лежащих в зародыше назревающих тенденций.