Перечислить и охарактеризовать методы прогнозирования в регионалистике кратко

Обновлено: 05.07.2024

Методы прогнозирования развития территории – это инструменты целенаправленной деятельности должностных лиц и органов публичного управления по определению возможных вариантов развития экономической, социальной, экологической и иных сфер общества для разработки стратегических планов и оперативных мероприятий эффективной федеральной, региональной или муниципальной политики в целях обеспечения прогрессивного социально-экономического развития федеральной, региональной или местной территории.

Значение прогнозирования развития территории

Утверждение демократических принципов общественно-политического и экономического развития общества ставит перед механизмом государственного управления задачи обеспечения прогрессивного развития территории государства и относительно самостоятельных территорий, его образующих.

Важно отметить, что всякая управленческая деятельность должна опираться на научно и практически обоснованное прогнозирование развития территории – его инфраструктурных, инвестиционных, экономических, социальных, экологических и иных аспектов.

В Советском государстве прогнозирование развития территорий фактически не осуществлялось, поскольку планирование хозяйственной деятельности органами публичного управления осуществлялось не на базе прогностической деятельности, а исходя из идей и приоритетов партийного руководства.

В современной России идет поиск путей совершенствования и оптимизации процессов публичного управления, что актуализирует проблемы прогнозирования и планирования управленческой деятельности для развития территорий.

Специальным федеральным законом, регламентирующим основы стратегического планирования социально-экономического развития территорий органами государственной власти, прогностическая деятельность для нужд публичного управления трактуется как деятельность органов публичного управления, опосредующая научно аргументированную разработку возможных рисков развития территории, приоритетных направлений и итогов развития территории, желаемых показателей развития.

Готовые работы на аналогичную тему

Итак, в самом общем виде прогнозирование развитие территории может быть определено как система мероприятий, реализуемых органами публичного управления соответствующей территории для формирования представлений относительно возможных вариантов развития территории.

Не имея научно обоснованного прогноза развития территории, органы публичного управления не способны выработать эффективной политики развития территории, они лишены информации относительно факторов, способствующих или препятствующих развитию и пр.

Использование эффективных методов прогнозирования обеспечивает органы власти достоверной, полной, достаточной для принятия обоснованных управленческих решений информацией, повышая эффективность управленческих решений.

Процедура прогнозирования развития территории

Прогноз развития территории в долгосрочной перспективе предполагает разработку вариантов развития в научно-технологической, социально-экономической сферах на предстоящий двенадцатилетний период каждые шесть лет. Прогностическая деятельность реализуется уполномоченными органами исполнительной власти федерального, регионального и муниципального уровней.

Прогноз формируется на основе информации, которая предоставляется органами управления Федерации, регионов, муниципалитетов в подведомственной им сфере. При необходимости прогноз корректируется.

Прогнозирование решает следующие задачи для нужд публичного управления:

исследование и установление тенденций социально-экономического развития федеральной, региональной и муниципальной территории;
оценка негативного и позитивного потенциала выявленных тенденций социально-экономического развития;
определение возможных вариантов развития экономической ситуации, в том числе возможных проблемных аспектов;
проработка альтернативных вариантов развития социально-экономических отношений на территории;
формирование базы данных для выбора приоритетного варианта развития территории.

Характеристика отдельных методов прогнозирования развития территории

Необходимо подчеркнуть, что сегодня органы публичного управления расширяют направления прогнозирования развития территории. Так, сегодня осуществляется:

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. 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) оценок, 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.

Напомню, что до этого мы проделали довольно большой путь: подготовили корректную историю продаж, очищенную от нестабильных показателей, рассчитали коэффициенты сезонности и промо-объемы будущих периодов и определились с элементами графического интерфейса (GUI) нашего будущего инструмента прогнозирования. А теперь, мы будем рассматривать методы прогнозирования и строить сам прогноз.

Классификация методов прогнозирования.

Здесь будут рассмотрены следующие формализованные методы прогнозирования:

Линейная регрессия
Полиномиальный прогноз
Экспоненциальное сглаживание
Модель Хольта
Модель Хольта-Винтерса
Модель Тейла-Вейджа

Методы прогнозирования: метод линейной регрессии.

Построение прогноза с помощью метода линейной регрессии — один из наиболее простых, часто-встречающихся и распространенных (если рассматривать Excel) методов прогнозирования. Часто встречается он как раз из-за того, что в Excel его очень легко применить — достаточно воспользоваться функцией ЛИНЕЙН, ПРЕДСКАЗ или ТЕНДЕНЦИЯ, где исходными данными будут являться номера периодов и соответствующие им объемы продаж.

Для нахождения прогноза на период x, мы воспользуемся уравнением y=k*x+b, где k — угловой коэффициент, который находится с помощью метода наименьших квадратов (на основании предыдущих периодов x и соответствующих значений y), а b — это точка, в которой наш график пересекается с осью y. Данное уравнение описывает линию, которая называется линия тренда, которая показывает динамику продаж и прогнозы на последующие периоды.

Хочу отметить, что в моем опыте работы данный метод прогнозирования в совокупности с корректным сглаживанием числового ряда, а также с корректными значениями планируемых промо-объемов, которые мне предоставлял отдел трейд-маркетинга, достигал достаточно высокой точности прогнозирования (выше 80%).

Методы прогнозирования: полиномиальный прогноз.

Построение прогноза с помощью полинома немного похоже на построение прогноза с помощью предыдущего метода. Здесь, для нахождения прогноза на последующие периоды вместо линейного уравнение, мы используем полином третьей степени вида y = a*x³+b*x²+c*x+d или полином второй степени вида y = a*x²+b*x+c, где коэффициенты a,b,c,d постоянны и находятся с помощью различных методов решения систем линейных уравнений, на основании предыдущих периодов x и соответствующим им объемов продаж y.

Если степень полинома будет выше третьей — линия, которой описывается наш числовой ряд будет максимально приближена к реальным значениям, но при этом будет не очень пригодна для построения прогноза (особенно, если строите прогноз сразу на несколько периодов). Как раз на примере ниже это очень заметно:

Полином пятой степени дает неудовлетворительные результаты в прогнозе.

Здесь используется полином пятой степени. Да, линия почти совпадает с фактическим значениям, но при этом даже невооруженным глазом видно, что прогноз на 31 и 32-ую неделю крайне неадекватный. Поэтому использовать полиномы выше третьей степени не рекомендуется.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания.

Первоначально, модель экспоненциального сглаживания использовалась для сглаживания числового ряда. Однако, спустя какое-то время, данную модель немного видоизменили и приспособили для краткосрочного прогнозирования. Модель приемлема для нахождения прогноза только на 1 период вперед.

Для нахождения прогноза Y̅ на период t+1, используется следующая формула:

где yt — значение факта на период t, Y̅t — сглаженное значение на период t, а α — коэффициент или параметр сглаживания, который принимает значение 0 Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда (Метод Хольта).

Данная модель — усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания с учетом тренда продаж.

Формула нахождения прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер периода, на который мы делаем прогноз (то есть если числовой ряд состоит из 10 периодов, а прогноз мы делаем на 11, то d =1), а At и Bt — адаптивные переменные: A — экспоненциально-сглаженное фактическое значение , а B — значение тренда. Находятся данные переменные по следующим формулам:

И как в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, здесь тоже есть параметры, но их уже два: α1 и α2. И оба они принимают значения ∈(0,1). Подбирать эти параметры нужно так, чтобы прогнозы, построенные на уже имеющиеся периоды с фактическими значениями, с помощью полученной модели, давали наименьшую ошибку прогноза (во многих источниках рекомендуют использовать RMSE или MAPE). Напомню, для нахождения RMSE используется следующая формула:

Для нахождения A1 должно использоваться A0, но так как его не существует, мы, опять же, как и в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, вместо него используем фактическое значение y1, а вместо B1 используем 0.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и мультипликативной сезонности (Метод Хольта-Винтерса).

Данная модель — тоже усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания, только здесь помимо тренда, добавлена еще и мультипликативная сезонность. Подходит модель для работы с числовыми рядами, в которых присутствует ярко-выраженная сезонность или цикличность.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

Особенности расчета начальных переменных:

Для A1 можно использовать y1
Для B1 можно использовать 0
В первом цикле при расчете A мы должны ссылаться на C прошлых циклов, но так как их нет, вместо C можно использовать 1 (то есть, пренебречь сезонностью)
А для расчета сезонностей самого первого цикла(!) для каждого периода можно использовать формулу Ct=yt/At

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и аддитивной сезонности (Метод Тейла-Вейджа).

Данная модель также разработана на основе экспоненциального сглаживания, в которую добавлен тренд и сезонность, но теперь не мультипликативная, а аддитивная. Особенности здесь такие же, как и в методе Хольта-Винтерса. Основное отличие в том, что здесь сезонность является не коэффициентом, на который мы умножаем полученный прогноз, а целым числом, которое мы прибавляем или вычитаем из прогноза.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

Особенности расчета начальных переменных:

Для A1 можно использовать y1
Для B1 можно использовать 0
В первом цикле при расчете A мы должны ссылаться на C прошлых циклов, но так как их нет, вместо C можно использовать 0 (то есть пренебречь сезонностью)
А для расчета сезонностей самого первого цикла(!) для каждого периода можно использовать формулу Ct=yt-At

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: построение прогноза основанное на свойствах.

Данный способ довольно интересный, чаще всего используется для определения спроса какого-либо нового продукта. Его нельзя полноценно отнести к формализованному методу, но и интуитивным назвать его тоже нельзя.

Рассмотрим его суть на примере телевизора. Предположим, что этот телевизор — новинка на рынке и необходимо рассчитать его прогноз продаж. Для начала, мы рассматриваем свойства данного телевизора (его функции и характеристики), например такие:

Диагональ экрана
Фирма-изготовитель
Разрешение экрана
Наличие Smart-TV
Возможность подключения USB
Частота экрана
Габариты
Возможность крепления на стену
Цвет
Частота обновления экрана
И так далее..

Далее, мы просматриваем статистику продаж других телевизоров и смотрим, как часто покупался какой-либо другой телевизор с тем или иным перечисленным свойством. И на основе всех этих данных, составляем некое уравнение, которое учтет частоту приобретения телевизора с каждым свойством по отдельности. И с помощью полученного уравнения рассчитаем примерный прогноз продаж нашей новинки.

Метод довольно грубый и не очень точный, однако при прогнозировании новинки с большим перечнем свойств, может очень сильно помочь. И да, телевизор — не совсем удачный продукт, так как он не является регулярным или с ярко-выраженной сезонностью, да и к тому же можно их всегда закупить побольше, так как у них нет таких сроков годности, как у пищевой продукции. Однако, именно как пример — он очень подходит, потому что максимально легок для восприятия.

Методы прогнозирования: итоги и полезные ссылки.

Здесь были рассмотрены самые распространенные и наиболее простые способы/методы прогнозирования. Помимо них существует еще и другие, в том числе и более сложные, например:

Возможно, спустя какое-то время, по некоторым из них будут написаны отдельные статьи (либо будет расширена текущая).

Файл с примерами расчетов в Excel, можно скачать нажав на кнопку ниже:

Если вы хотите больше узнать больше информации по прогнозированию, изучить более сложные модели и методы прогнозирования, то вам могут пригодиться следующие ссылки:

Методами прогнозирования называют совокупность разных способов изучения объекта прогноза с целью формирования определенного понятия. Другими словами, это исследование различной информации для предсказания будущего.

Понятие и параметры прогнозирования

Прогноз – это характеристика определенного объекта в будущем. На начальном этапе умение прогнозировать необходимо в любом деле. Для этого и существуют специальные методы.

К параметрам прогнозирования можно отнести:

Достоверность прогноза – оценка вероятности осуществления прогноза для определенного доверительного интервала
Точность прогноза – оценка доверительного интервала для заданной вероятности осуществления прогноза.
Субъекты прогнозирования – это органы государственной власти, предприятия и научные организации. То есть группа специалистов, осуществляющая анализ объекта.
Объекты прогнозирования – социально-экономические процессы, происходящие на мировом, государственном, региональном, городском уровнях, в которых осуществляется деятельность субъектов прогнозирования. То есть это процесс, о состоянии которого дается прогноз.
Методология прогнозирования – наука, изучающая методы прогнозирования.
Внешняя среда – социально-экономические отношения, в которых находится объект исследования.

Прогнозирование и планирование

Для решения множества экономических, социальных, технических, научных проблем необходимо использовать различные методы. Основными являются прогнозирование и планирование.

Планирование – процесс определения конкретных действий и ресурсов для реализации явных целей. Это информация о том, что ожидается в будущем, с высокой степенью вероятности.

Если сравнить прогноз и план, то получается следующий результат:

Прогноз	План
Вероятностная оценка будущего состояния субъекта	Установлены точные показатели для работы и результатов
Отсутствует возможность влиять на результат деятельности субъекта	Есть ограниченная возможность влиять на деятельность и результат
Отсутствует ответственность за результат деятельности субъекта	Есть ответственность за результат

Типы прогнозирования

К основным типам прогнозирования можно отнести:

Поисковый. Показывает возможное положение объекта исследования в будущем.
Нормативный. Определяет количество ресурсов, и точные показатели объекта исследования в будущем.
Интуитивный. Заключается в выводах, основанных на интуиции и логике, сделанных независимо от количества исходной информации.
Традиционный. Учитывает постепенное, последовательное развитие общества и экономики.
Новаторский. Считает развитие мало предсказуемым. Породило тенденцию вариантов прогнозирования.

Виды прогнозов

Существует несколько видов прогнозирования. Классификация зависит от определенных критериев.

По срокам

краткосрочный – до 5 лет;
среднесрочный – до 10 лет;
долгосрочный – до 25 лет.

По степени вероятности

точечный прогноз имеет один вывод;
интервальный прогноз имеет несколько выводов в пределах определенного интервала.

По количеству вариантов

вариантный прогноз – с одним вариантом развития.
инвариантный прогноз – с несколькими вариантами развития.

По влиянию объекта

Пассивный. Прогнозирование, при котором объект на внутренние и внешние факторы своей деятельности влияния не оказывает. Поэтому показатели прошло учитываются при определении будущего.
Активный. Прогноз, когда объект активно влияет на окружающие условия, меняя при этом свое будущее.

Методы прогнозирования

Методы прогнозирования – это способы исследования объектов, для которых создается прогнозирование. Различают формализованные и интуитивные методы прогнозирования.

Формализованные методы прогнозирования

Формализованные методы применяются, когда об объекте исследования имеется информация, которую можно обработать математическим способом.

Их можно разделить на экстраполяцию и моделирование. Экстраполяция – это исследование, при котором прошлые показатели объекта считаются показателями будущего. Моделирование – это научное исследование, использующее разнообразную, многофакторную информацию.

Интуитивные методы прогнозирования

Интуитивные методы прогнозирования применяются, когда точной информации не имеется, и математическая обработка невозможна.

Различают следующие интуитивные методы:

Выбор метода прогнозирования

Метод прогнозирования выбирается в зависимости от характеристик объекта исследования. Так, срочное прогнозирование требует оперативных методов, тогда как долгосрочное прогнозирование нуждается в использовании целого комплекса методов.

Критерии метода прогнозирования

Системность. Основана на связи объекта и всех элементов исследования.
Согласованность. Необходима для нормативных и поисковых прогнозов на стадии утверждения.
Вариантность. Является учетом вариантов прогноза, и прогнозного фона.
Непрерывность. Требуется для постоянного учета новых данных об объекте исследования.
Верификация. Нужна для подтверждения правильного выбора методик, которые выдают обоснованный, точный, достоверный прогноз.
Рентабельность. Показатель, при котором выгода превышает затраты на исследование объекта.

Ошибки прогнозирования

Ошибки прогнозирования выражаются в отклонении данных прогноза от фактического положения. Ошибки, чаще всего, проявляются при количественном сравнении прогноза и факта. Для сравнения составляются расчеты, таблицы, графики.

С целью уменьшения ошибок прогнозирования проводятся операции интерпретации и оценки достоверности прогноза.

Интерпретация – это разъяснение, толкование прогноза в доступной для заказчика форме, а также оценка тенденций в прогнозируемой среде.

Оценка достоверности – это проверка соответствия прогноза реальному состоянию объекта. С увеличением срока прогнозирования, достоверность прогноза снижается.

Эффективное применение прогнозирования

Положительный эффект прогнозирование дает в бизнесе, менеджменте, оценивании состояния рынка и финансов. Упор делается на вывод согласно состоянию рыночных отношений, ценовых изменений, финансовых показателей.

Также к сферам применения прогнозирования относятся:

моделирование аварийных ситуаций;
экологическое положение регионов;
экономические прогнозы страны, мира;
общественные процессы;
правовое регулирование;
развитие науки и техники;
медицина и биотехнология.

Прогнозирование в современном мире

Процессы глобализации и быстрый рост технологий породили основной признак современного мира – непредсказуемость. Степень неопределенности для завтрашнего дня непрерывно возрастает. Стали обычными кризисные явления в политике, экономике, социальной сфере. Постоянно происходят техногенные катастрофы, которые создают обширные зоны экологического бедствия. Военные конфликты и локальные войны идут постоянно.

Прогнозирование может стать реальным средством защиты, которое поможет частично избежать проблем или сократить их размеры.

Читайте также: