Praegu ei saa ühtki ühiskonnasfääri juhtida ilma prognoosita kui ettenägemismeetodit. Prognoosimist kasutatakse erinevates valdkondades: majanduses, juhtimises, spordis, tööstuses jne. Ekstrapolatsiooni ja trendi abil on võimalik teha esialgseid järeldusi erinevate protsesside, nähtuste, reaktsioonide ja toimingute kohta.
Prognoosimise olemus
Sotsiaalmajanduslik prognoosimine on oluline teaduslik tegur sotsiaalse arengu strateegiates ja taktikates. Seetõttu on uurimisküsimused ja prognoosimeetodid üsna asjakohased. Prognoosi asjakohasuse probleemi määrab ka riskiaste (näiteks finantsriskid) otsuste tegemisel sellistes valdkondades nagu piirkondlik juhtimine, varude kontroll, tootmise planeerimine, finantsplaneerimine jne.
Prognoositulemusi kasutatakse otsuste tegemise toetamiseks. Seetõttu määrab otsuste olemuse enamik süsteemi soovitud omadusiprognoosimine. Selle probleemi uurimine peaks aitama vastata küsimustele, mida ennustada, millisel kujul peaks prognoos olema, milliseid ajaelemente tuleks kaasata, milline on prognoosi nõutav täpsus.
Väliskeskkonna ebakindlus tulevikus ja info puudumine objekti seisukorra kohta erinevate välis- ja sisetingimuste mõjul muudavad prognoosimise ülesande üsna keeruliseks ning protsess ise ei pruugi alati sobida kindlasse algoritmi. See sunnib teadlasi otsima uusi viise probleemide lahendamiseks tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika, kombinatoorsete teooriate ja mittelineaarse dünaamika jne abil.
Prognoosidega seotud küsimustega seotud töö arendamine toimub järgmistes põhisuundades:
- mitme meetodite rühma teoreetilise ja rakendusliku uurimistöö intensiivistamine, mis vastavad erinevate objektide ja prognoositüüpide nõuetele;
- spetsiaalsete meetodite ja protseduuride väljatöötamine ja praktikas rakendamine erinevate metoodiliste tehnikate kasutamiseks konkreetse uuringu käigus;
- prognoosimismeetodite rajaleidmine ja algoritmiline esitus, samuti nende rakendamine arvutite abil.
Klassifikatsiooniprobleem
Prognoosimismeetodite uurimise ja kategoriseerimise küsimus on väga aktuaalne, tulenev alt selle rakendusvõimalustest vastav alt nõutavale prognoosiobjekti tüübile ja prognoosivormile. On vaja õppida teoreetilist japrognoosimise metoodilised aspektid, määravad prognoosimise rolli objektihaldussüsteemis. See on oluline prognoosimise ülesannete, funktsioonide ja põhimõtete selgitamiseks, prognoosimise klassifitseerimisfunktsioonide korrastamiseks ja olemuse väljaselgitamiseks. Teiseks ülesandeks on iseloomustada ja analüüsida praeguseid prognoosimismeetodeid, analüüsida erinevate prognoosimismeetodite kasutamise võimalusi erinevat tüüpi praktiliste probleemide lahendamisel.
Definitsioon
Prognoosimine on meetod, mis kasutab prognooside koostamiseks teoreetilisi ja praktilisi samme. See määratlus on üldine ja võimaldab mõista seda mõistet üsna lai alt: alates lihtsatest ekstrapoleerimisarvutustest kuni keerukate mitmeetapiliste ekspertide uurimisprotseduurideni.
Põhimõisted
Uurimisaines on mõned põhimõisted.
Prognoosimise etapp on osa prognooside koostamise protsessist, millel on teatud ülesanded, meetodid ja tulemused. Etappideks jagamine on seotud protsessi ülesehituse tunnustega, mis hõlmab:
- prognoositava objekti süstemaatiline kirjeldus;
- andmete kogumine;
- simulatsioon;
- prognoos.
Ennustav mudel on ennustava objekti mudel, mis annab teavet ennustava objekti võimalike tulevaste olekute ja/või selle kohta, kuidas ja millal need võivad realiseeruda.
Prognoosimismeetodid esindavadon spetsiaalsete reeglite ja meetodite kogum (üks või mitu), mis tagavad prognoosi arengu.
Prognoosimissüsteem on meetodite süsteem, mis toimib kooskõlas prognoosimise põhiprintsiipidega. Rakendusmeetodid on ekspertide rühm, programmide komplekt jne. Ennustussüsteemid võivad olla automatiseeritud ja automatiseerimata.
Prognoosimise objekt on protsess, süsteem või nähtus, mille oleku määrab prognoos. Prognoosimuutuja objekt on prognoosiobjekti kvantitatiivne tunnus, mida võetakse prognoosi ajavahemikuga seotud muutujana.
Prognoosimistehnika on spetsiaalsete reeglite ja meetodite kogum, mida kasutatakse konkreetsete prognooside koostamiseks.
Prognoos võib olla lihtne või keeruline. Lihtne prognoos on meetod, mida ei saa jagada lihtsamateks prognoosimeetoditeks. Kompleksne prognoosimine on meetod, mis koosneb mitme lihtsa meetodi sidusast kombinatsioonist.
Meetodite järjepidevus
Praegu on prognoosimeetodi valimise probleemil mitu kriteeriumi, see protsess on halvasti kavandatud ja mitte täielikult struktureeritud. Sellise probleemi lahendamise aluspõhimõte on järjepidevuse põhimõte.
Süsteemiline lähenemine võimaldab teil avastada ja rakendada järjepidevuse põhimõtet. See on universaalne ja vastab mis tahes keerukate süsteemide analüüsi- ja uurimismeetodile.
BSelle käsitluse raames uuritakse objektide, nähtuste ja protsesside kui terviku omadusi, struktuuri ja funktsioone, esitades neid süsteemidena kõigi keeruliste elementidevaheliste seostega, elementide vastastikust mõju süsteemile ja keskkonnale ning süsteemi mõju konstruktsioonielementidele.
Prognoosimismeetodite ja mudelite kooskõla all mõistetakse nende ühiskasutuse võimalust, mis võimaldab teha järjepidevat ja järjepidevat prognoosi objekti arengu kohta. See meetod põhineb regulaarsuse praeguste ja tulevaste suundumuste uurimisel vastav alt määratud parameetritele, olemasolevatele ressurssidele, tuvastatud vajadustele ja nende dünaamikale.
Metoodika
Prognoosimissüsteem sisaldab teatud mudeli kasutamise järjekorda uuritava objekti või nähtuse tervikliku prognoosi koostamiseks. See meetod aitab defineerida prognoosimise metoodikat. See sisaldab prognoosimudeleid, meetodeid ja arvutusmeetodeid.
Süstemaatiline uurimismeetod on eriti oluline keeruliste probleemide lahendamisel. Teaduse ja tehnika arengu iseärasustest tuleneb prognoosimise süsteemse lähenemise vajadus. Suur hulk elemente, erinevat tüüpi objekte, keerukad seosed nende vahel ja objekti käitumine väliskeskkonnas viisid suurte tehniliste ja tööstuslike (organisatsiooni-majanduslike) süsteemide loomiseni.
Klassifikatsiooni põhitõed
Praegu on koos märkimisväärse hulga avaldatud prognoosimeetoditega olemaspalju viise nende klassifitseerimiseks. Prognoosimismeetodite klassifikatsiooni peamised eesmärgid:
- uurimis- ja analüüsiprotsessi toetamine;
- Objektide prognooside väljatöötamise meetodi valimise protsessi toetamine.
Täna on raske pakkuda üldist klassifikatsiooni, mis oleks nende kahe eesmärgi jaoks võrdselt asjakohane.
Ennustusmeetodeid saab klassifitseerida mitme atribuudi järgi. Üks olulisemaid klassifitseerimiskriteeriume on formaliseerituse aste, mis hõlmab üsna täielikult prognoosimismeetodeid.
Üldiselt on klassifikatsioon avatud, kuna see annab võimaluse suurendada elementide arvu tasemetes ja suurendada tasemete arvu lõpptaseme elementide edasise killustamise ja täpsustamise kaudu.
Teine lähenemine määratlusele
Prognoosimise mõiste, prognooside tüüpide täpsema definitsiooni järgi on see meetodite ja mõtteviiside kogum, mis võimaldab hinnata selle (objekti) edasist arengut. See põhineb prognoosiobjekti ajalooliste andmete, eksogeensete (väliste) ja endogeensete (sisemiste) suhete analüüsil, samuti nende mõõtmisel selle nähtuse või protsessi raames.
Klassifikatsioonikriteeriumid on ühtlasi ka klassifitseerimisatribuudi ühtsus igal tasandil; ühe sektsiooni disjunktiivne klassifikatsioon; ja klassifitseerimisskeemi avatus.
Skeemi iga tase on omakorda määratud oma liigituskriteeriumiga: formaliseerituse aste, üldine tegevuspõhimõte; viis prognoosi saamiseks.
Meetodite klassifikatsioon
Üldise lähenemise seisukoh alt saab alljärgnevas klassifikatsioonis esindada paljusid prognoosimismeetodeid, mis on suunatud objekti seisukorra analüüsi ja selle hetkearengu prognoosimise rakenduslike probleemide lahendamisele.
Peamised prognoosimise tüübid võivad vastav alt vormistatuse astmele olla intuitiivsed ja formaliseeritud.
Intuitiivid võivad olla individuaalsed ja kollektiivsed.
Indiviid jaguneb omakorda intervjuudeks, küsimustikeks ja analüütiliste hierarhiate töötlemiseks. Kollektiivsed meetodid hõlmavad Delphi meetodit, ajurünnakut, ekspertkomisjoni, stsenaariumi koostamist.
Formaliseeritud meetodid võivad olla matemaatilised, süsteemistruktuurilised, assotsiatiivsed. Sellesse kategooriasse kuuluvad ka teabe edendamise meetodid.
Matemaatilised meetodid jagunevad kahte kategooriasse: statistilised ja ekstrapolaarsed.
Esimest kategooriat esindavad korrelatsioonianalüüs, regressioonanalüüs, aegridade mudelid, adaptiivsed mudelid.
Teist kategooriat esindab liikuv keskmine ja eksponentsiaalne silumine.
Matemaatika meetodid hõlmavad ka kombineeritud meetodeid.
Süsteemi struktuurseid meetodeid esindavad morfoloogiline analüüs, funktsionaal-hierarhiline modelleerimine, võrgumodelleerimine ja maatriksmodelleerimine.
Assotsiatiivsed meetodid hõlmavad simulatsiooni, ajaloolist analoogiat, andmekaevet.
Prognoosimise tüübid hõlmavad järgmistVaata ka publikatsioonide voo analüüsi, leiutise olulisuse ja patentide analüüsiga esitatud teabe edendamise meetodeid.
Intuitiivsete meetodite iseloomustus
Ekspertsed (intuitiivsed, heuristilised) prognoositüübid põhinevad professionaalsetelt ekspertidelt süstemaatiliste tuvastamis- ja sünteesiprotsesside tulemusena saadud teabel. Need meetodid nõuavad ekspertidelt sügavaid teoreetilisi teadmisi ja praktilisi oskusi kogu prognoositava objekti kohta saadaoleva teabe kogumisel ja sünteesimisel.
Intuitsioon (struktureerimata teadmine) aitab spetsialistidel tuvastada prognoosiobjekti arengu suundumusi ilma selle kohta põhiteabeta. Näiteks uute kaupade ja teenuste nõudluse prognoos, innovatsiooni tõhusus, majandusreformi lõpp, energiatoodete, metallide (värviliste ja väärismetallide) ja isegi valuutade maailmaturuhinnad.
Selliseid prognoositüüpe ja -meetodeid kui ekspertennustusi kasutatakse tavaliselt järgmistel juhtudel:
- kui prognoosiobjekti olulise keerukuse tõttu on võimatu arvestada paljude tegurite mõjuga;
- kui prognoosibaasi saadaolevas teabes on suur ebakindlus.
Seega kasutatakse intuitiivseid meetodeid, kui ennustatav objekt on kas liiga lihtne või liiga keeruline ja ettearvamatu, nii et paljude tegurite mõju on peaaegu võimatu analüütiliselt analüüsida.
Ekspertide hinnangute kollektiivsed meetodid põhinevad asjaolul, et kollektiivneteadvus tagab tulemuste suurema täpsuse. Lisaks võivad saadud tulemuste töötlemisel tekkida ebaproduktiivsed (erakordsed, abstraktsed) ideed.
Formaliseeritud meetodite omadused
Formaliseeritud (faktilised) prognoositüübid põhinevad prognoosiobjekti tegelikul ja saadaoleval informatsioonil ning selle varasemal arengul. Neid kasutatakse juhtudel, kui informatsioon prognoosiobjekti kohta on peamiselt kvantitatiivne ja erinevate tegurite mõju on seletatav matemaatiliste valemitega.
Selle meetodite rühma eeliseks on prognoosi objektiivsus, mis suurendab erinevate võimaluste kaalumise võimalust. Kuid formaliseerimise metoodikas jäävad paljud aspektid analüüsist väljapoole. Seega, mida suurem on formaliseerituse aste, seda vaesem on mudel.
Kuni viimase ajani oli statistiline meetod prognoosimise praktikas peamine meetod. See on peamiselt tingitud asjaolust, et statistilised meetodid põhinevad tehnikaanalüüsil, arendus- ja rakenduspraktikatel, millel on üsna pikk ajalugu.
Planeerimise ja prognoosimise statistilistel tüüpidel põhinev protsess on jagatud kahte etappi. Esiteks teatud aja jooksul kogutud andmete üldistamine ja sellel üldistusel põhineva protsessimudeli loomine. Mudelit kirjeldatakse kui arengutrendi analüütilisi väljendeid (ekstrapolatsioonitrend) või funktsionaalset sõltuvust ühest või mitmest argumendifaktorist (regressioonivõrrandid). Igasugune ennustav mudel peakssisaldama nähtuse dünaamikat kirjeldava võrrandi vormi valikut, seost ja selle parameetrite hindamist konkreetse meetodi abil.
Teine etapp on prognoos ise. Selles etapis määratakse erinevate mustrite põhjal prognoositava mustri, suuruse või tunnuse eeldatav väärtus.
Muidugi ei saa saadud tulemusi pidada lõplikuks järelduseks. Nende tegurite, tingimuste ja piirangute hindamisel ja kasutamisel tuleks arvesse võtta kõiki tegureid, mis ei olnud mudeli spetsifikatsioonis ja koostamises kaasatud. Nende kohandamine peaks toimuma vastav alt nende moodustamise asjaolude eeldatavale muutumisele.
Meetodite valiku põhimõte
Planeerimise ja prognoosimise tüübid võimaldavad teil valida konkreetse probleemi lahendamiseks parima viisi. Õigesti valitud meetodid parandavad oluliselt prognoosimise kvaliteeti, kuna tagavad prognoosi täielikkuse, usaldusväärsuse ja täpsuse ning võimaluse säästa aega ja vähendada prognoosimise kulusid.
Meetodi valikut mõjutavad:
- lahendatava praktilise probleemi olemus;
- prognoosimisobjekti dünaamilised omadused väliskeskkonnas;
- saadaoleva teabe tüüp ja laad, tüüpiline prognoosiobjekti tüüp;
- nõue prognoositulemuste ja konkreetse probleemi muude spetsiifika kohta.
Kõiki neid tegureid tuleks käsitleda ühtse süsteemina, kuid ainult ebaolulised tegurid võib arvesse võtta. pealPraktikas on prognoosimismeetodi valikul soovitatav arvestada kahte peamist tegurit – maksumust ja täpsust.
Meetodi valimisel kaaluge järgmisi valikuid:
- statistiliste andmete kättesaadavus nõutava perioodi kohta;
- ennustaja pädevus, varustuse olemasolu;
- vajalik aeg teabe kogumiseks ja analüüsimiseks.
Prognoosid erinevates valdkondades
Esitatud meetodeid ühes või teises kombinatsioonis kasutatakse erinevates valdkondades. Sotsiaalse prognoosimise tüüpide hulgas võib eristada kollektiivseid ja individuaalseid intuitiivseid meetodeid. Selles valdkonnas kasutatakse laialdaselt ka matemaatilisi meetodeid. Need on ka peamine majandusprognooside liik. Tegelikult on see teadusuuringute süsteem, millel on kvantitatiivne ja kvalitatiivne iseloom. Kasutatakse majanduslahenduste väljatöötamise algfaasis.
Erinevat tüüpi prognooside tegemiseks kasutatakse sageli prognoosimist sellises valdkonnas nagu sport. See kehtib väga erinevate protsesside kohta: spordialade ja selle üksikute tüüpide arendamine, võistlused, sporditreeningu süsteemid, tehnilised ja taktikalised omadused, uute spordirekordite ilmnemine jne. Spordi prognoosimise tüüpide tohutust hulgast on need kasutada eelkõige teaduslikke, empiirilisi ja intuitiivseid meetodeid: loogilise analüüsi meetodeid; eksperthinnangud; ekstrapoleerimine; analoogiad; modellindus jne
Eriti huvitav on kriminoloogia prognooside koostamine, mille käigus on teada kuritegevuse edasine seis, teguridmõjutades selle muutusi, töötatakse välja kriminoloogiline prognoos. See võimaldab panna paika kõige üldisemad näitajad, mis iseloomustavad kuritegevuse arengut (muutumist) tulevikus, tuvastada selle põhjal ebasoovitavad suundumused ja mustrid, leida viise nende õiges suunas muutmiseks.
Kriminoloogilist prognoosimist on mitut tüüpi: kuritegevus, kurjategija isik, kuritegevuse tegurid ja tagajärjed, kuritegevusega võitlemise meetmed. Samuti ennustatakse kriminoloogiateaduse arengut, ennustatakse kuritegevust ja ennustatakse individuaalset kuritegelikku käitumist.
Esitatav meetodite jaotus rühmadesse on pigem tinglik. Tuleb märkida, et nende prognoosimeetodite rühmade sõltumatu kasutamine on võimatu. Kaasaegsed tingimused (teaduse ja tehnika areng, samuti süsteemide ühenduste ja nende struktuuri keerukus) tingivad ühe probleemi lahendamiseks mitme prognoosimeetodi kasutamise. See tõi kaasa kombineeritud meetodite tekkimise. Nende kasutamine on eriti aktuaalne keeruliste sotsiaalmajanduslike süsteemide puhul, kui prognoosimismeetodite erinevaid kombinatsioone saab kasutada iga süsteemi elemendi prognoosinäitajate väljatöötamisel.
