Методы прогнозирования, их классификация, характеристика, область применения

     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). [6]

     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. [7]

     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 предоставляет возможность  увеличивать число элементов  на уровнях и наращивать число  уровней за счет дальнейшего дробления  и уточнения элементов последнего уровня. [8] 

На первом уровне все методы делятся на три  класса по признаку «информационное  основание метода»:

1. Фактографические  методы базируются на фактически  имеющемся информационном материале  об объекте прогнозирования и  его прошлом развитии.

2. Экспертные  методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты  в процессе систематизированных  процедур выявления и обобщения  этого мнения.

3. 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. [9]

     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. [4]

     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. [10]

     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. [8]

     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. [6]

     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 разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях. [3]

     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.

     Из  методов прогнозирования наибольшее распространение получили методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, то есть инноваций, чаще используются методы экспертных оценок и моделирования. 
 
 
 
 
 

1.3 Методы  экспертных оценок, область применения

Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном  планировании научно-технического прогресса  применяются в следующих случаях:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические  запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);

б) в условиях большой неопределенности среды  функционирования объекта (например, прогнозов  человеко-машинной системы в космосе  или учет взаимовлияния областей науки и техники);

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании  объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых  открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное  машиностроение);

г) в условиях дефицита времени или экстремальных  ситуациях.

     Экспертная  оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории  экспертов - это узкие специалисты  и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных  проблем и построение моделей. Выбор  экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельства, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.

     «Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому  и в формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.

     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: