Курсовая: Анализ методов прогнозирования - текст курсовой. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Курсовая

Анализ методов прогнозирования

Банк рефератов / Международные отношения

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Курсовая работа
Язык курсовой: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 127 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной курсовой работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

28 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ УКРАИНЫ ЗАПОРОЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА К КУРСОВОЙ РАБОТЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Международная информация» Анализ методов прогнозиро вания Разработал: . Руководитель: Реферат Пояснительная записка : 28 страниц, 7 рисунков, 1 формула, 9 источников Объект исследования : методы прогнозировани я. Цель работы: изучить методы прогнозировани я и провести их анализ Методы исследования: дедукция, системно-стр уктурный Результаты исследования : в процессе работы был проведён анализ методов прогнозир ования, были рассмотрены некоторые теоретические аспекты определённых методов, сфера применения методов прогнозирования, и на конкретном прим ере был представлен метод экстраполяции и тенденции. Ключевые слова : прогнозирование, экстраполяция, экспе ртные методы, эвристика, информация, технология, обработка информации Содержание Введение……………………………………………………………………………….6 1. Задачи и принципы прогнозирования………………………………………7 2. Методы научно-технического прогнозирования ………………………11 2.1 Классификация методов прогнозирования………..………………….11 2.2 Экстраполяционные методы прогнозирования……………………….13 2.2.1 Предварительная обработка исходной информации в задач ах прогнозной экстраполяции………………………………………………………14 2.3 Статистические методы……………………………………………………16 2.4 Экспертные методы…………………………………………………………17 2.4.1 Область применения экспертных методов…………………………17 2.4.2 Метод эвристического прогнозирования (МЭП)…………………..19 3. Классификация экономических прогнозов……………………………..23 Вывод………………………………………………………………………………….28 Перечень ссылок……………………………………………………………………29 Перечень сокращений ТЭО – таблица экспертных оценок ПЭО – персональная экспертная оценка МЭП – метод эвристического прогнозирования ЭВМ – электронно-вычислительная машина ЭЦВМ – электронная центральная вычислительная машина МГД – магнитно-динамические установки НТИ – научно-техническая информация ВВЕДЕНИЕ Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее в ремя. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В менеджменте понятие «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены. Они не идентичны и не подменяют друг друга. Планы и прогнозы различаются между собой временными граница ми, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точно сти и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой осново й. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают си лой директивного характера. Не подмена и противопоставление плана и про гноза, а их правильное сочетание – таков путь планомерного регулирован ия экономики в условиях рыночной экономики и перехода к ней. В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстрапол яцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно раз ных процессов, явлений, реакций, операций. Определённую нишу прогноз ирование занимает и в военных дисциплинах. Используя методы прогнозиро вания, можно определить(оценить) радиоактивную обстановку местности и т . д. Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их об щее число, необходимо выбрать оптимальный из них для использования в каж дой конкретной ситуации. Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторс кого характера. Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с действительно реальными показателями, и, сделав выводы, приступить к сле дующему прогнозу уже с существующими данными, т.е. имеющейся тенденцией. Опираясь на полученные данные, можно во временном аспекте переходить на более высокую ступень и т.д. 1. Задачи и принципы прогнозирования Прогноз – конкретное предсказание, суждение о со стоянии какого-либо явления в будущем на основе специально научного исс ледования. Классификация прогнозов осуществляется, как правило, по двум признакам- временному и функциональному. По временному признаку различ ают прогнозы: кратко-, средне-, долгосрочные и сверхдолгосрочные. Функцио нальная классификация прогнозов предполагает их деление на исследоват ельские, программные и ресурсные. Прогнозирование – процесс разработки прогнозов. В зависимости от вида прогноза различают нормативное, поисковое, оперативное. Прогнозная модель – модель объекта прогнозирования, исследование кот орой позволяет получить информацию о возможных состояниях объектах в б удущем и (или) путях и сроках их осуществления Чтобы получить информацию о будущем, нужно изучить зако ны развития нар одного хозяйства, определить причины, движущие силы его развития - это ос новная задача планирования и прогно зирования. В качестве основных движ ущих сил развития произ водства выступают социальные потребности, техн ические воз можности и экономическая целесообразность. В соответствии с этим можно указать на три основные задачи планирования и прогнозирова ния: установление целей развития хозяйства; изыскание оптимальных путе й и средств их достижения; опреде ление ресурсов, необходимых для достиж ения поставленных целей. Выбор целей является результатом анализа социально-полити ческих задач, которые необходимо решить в обществе и к оторые отображают объективный характер действия экономических законо в. Выбору целей предшествует разработка альтер натив целей, построение иерархической системы или «д ерева целей», ранжирование целей, выбор ведущих звеньев. Исходными предп осылками выбора целей являются, с одной стороны, реаль ная возможность р ешения данной альтернативы, а с другой - ее оптимальность по критерию эфф ективности. Пути и средства достиже ния целей определяются на основе анализа развития нар одного хозяйства и научно-технического про гресса. При этом в. процессе п рогнозирования происходит ограни чение области альтернативных вариан тов путей и средств дости жения поставленных целей, т. е. определяется обл асть оптималь ных решений. В процессе разработки плана (принятия решени я) определяется единственное решение, оптимальное по принятому вектору критериев. В зависимости от того, какая задача решается в первую оче редь, различают два вида прогнозирования: исследовательское (или поисковое) и нормативн ое. Формирование прогноза объек тивно существующих тенденций развития на основе анализа исторических тенденций называется исследовательским или по исковым прогнозированием. Этот вид прогнозирования о снован на использовании принципа инерционности развития, при кото ром о риентация прогноза во времени происходит по схеме «от настоящего — к бу дущему». Исследовательский прогноз — это картина состояния объекта пр огноза в определенный момент будущего, полученная в результате рассмот рения процесса разви тия как движения по инерции от настоящего времени до горизон та прогноза. Прогнозирование тенденций развития объекта про гноза, которые должны обеспечивать достижение в установленный момент б удущего определенных социально-политических, эконо мических и оборонн ых целей, называется нормативным. В этом случае ориентация прогноза во времени происходит по схеме «от буду щего — к настоящему». Рассогласование нормативных и исследовательских оценок объекта прогн оза в каждый момент времени будущего является следствием противоречия «потребности— возможности». Комп лексный прогноз строится на основе к омпозиции исследователь ского и нормативного прогнозов. Выбор целей и средств для их достижения непременно должен сочетаться с определением потребности в ресурсах. При опреде лении этой потребности следует рассматривать план овые и про гнозные матрицы ресурсов (финансовых, трудовых, материальных и энергетических), а также матрицы производственных мощно стей и ресурс ов времени. Оценке подлежат как потребные ресур сы, так и вероятные огран ичения на их величину в диапазоне времени упреждения плана или прогноза . Матрицы ресурсов про гноза являются важнейшими исходными данными при составле нии балансов народного хозяйства при перспективном планиро в ании. Движущие силы развития не действуют изолированно, они взаимосвязаны и взаимообусловлены и могут быть представлены в виде связного треугольника графа: Рисунок 1.1 Взаимосвязь движущих сил развития Вершины этого «причинного, треугольника» идентифицируют д вижущие силы развития производства, его ребра — обоюдные связи между ни ми. Поэтому задачи планирования и прогнозиро вания нельзя рассматриват ь изолированно. В процессе прогнози рования и разработки плана обязател ьно производится анализ взаимодействия целей, способов и технических с редств их дости жения, ресурсов, необходимых для их реализации, и определ яют ся по принятым критериям эффективности оптимальные пути раз вития народного хозяйства. Несмотря на общность задач, их постановка при прогнозиро ва нии и планировании различна. При планировании действует следующая схем а: «цель - директивная, пути и средства ее дости жения - детерминированные, ресурсы— ограниченные». При про гнозировании схема иная: «цели— теоре тически достижимые, пути и средства их достижения - возможные, ресурсы - ве роятные». Задачи прогнозирования отличаются широтой охвата. Задачи про гнозирования надо оценивать как гло бальные. К ним можно отнести: анализ ситуации, определение уровней достоверности информации, определение с тепени вероятности, выработка текущих, средне- и долгосрочных прогнозов . Принципы прогнозирования: сочетание социаль но-политических и хозяйс твенных целей; демократический цент рализм; системность; непрерывность и обратная связь; пропор циональность и оптимальность; реальность и объ ективность; выделение ведущего звена и т. д. Прогнозирование должно носить системный характер. Необходимость системного подхода в прогнозировании вытекает из особенностей развития науки и техники, народного хозяйства в период научно-технической революции. Научно-техническая рево люция пр ивела к принципиальному изменению свойств, характе ристик и структуры с овременной техники и народного хозяйства. Рост количества элементов, об ъектов различной природы, услож нение связей между ними и поведения объ екта во внешней среде привели к созданию больших технических и производ ственных (организационно-экономических) систем. Современные машины обладают высокой конструктивно-функ циональной сл ожностью, представляют собой технические комп лексы, включающие огромн ое количество деталей, узлов, агрега тов и готовых изделий, объединенных конечной функциональной целостностью. Конструктивно-функциональная с ложность обуслов ливает высокую материалоемкость, трудоемкость, энерг оемкость и стоимость технических комплексов. Развитие техники привело к созданию сложных иерархических структурных построений - больших техн ических систем. Это свойство технических комплек сов потребовало систе много подхода к ее созданию, системного проектирования. В разрабатываем ых технических комплексах кон струкции отдельных входящих элементов д олжны быть подчинены общей цели, ради которой создается система, т. е. долж на быть обеспечена единая стратегия поведения технической системы. Создание больших технических систем вызвало в свою очередь появление б ольших организационно-экономических (производственных) систем, охваты вающих множество предприятий, объ единенных выпуском определенного те хнического комплекса. Возникает иерархия в структуре управления произ водственными предприятиями. Неуклонно нарастающие темпы развития наук и и техники, создание современных организационно-экономических систем привели к лавинообразному росту информации и увеличе нию степени нерег улярности ее поступления. Все это потребовало совершенствования метод ов планирования, создания системы планирования. Важнейшими требованиями системного подхода являются комп лексность прогнозов и планов и непрерывный характер про цесса планиров ания. Комплексный подход предусматривает составление прогнозов и планов во взаимосвязи как в пространстве (в отраслевом и тер риториальном разрезе ), так и во времени. Взаимосвязь в прост ранстве означает установление рац иональных отношений между отраслями народного хозяйства, экономически ми районами, уста новление оптимальных соотношений между темпами разви тия науки, техники и промышленного производства, сбалансирован ность по требностей и ресурсов на всех уровнях иерархии.[3] Взаимосвязь прогнозов и планов во времени обеспечивается реализацией принципа непрерывности планирования. Корректировка планов и прогнозо в должна носить дискретный характер с заранее установленными сроками (р ежим функциони рования). Относительно частое изменение планов, обусловл иваю щее изменение производственных программ, может привести к дезорга низации работы отраслей и предприятий в силу слож ности структуры произ водственных связей в народном хозяйстве, большой трудоемкости и матери алоемкости процессов подготовки промышленного производства. Чувствительность прогноза и планов к изменениям зависит от уровня иерархии, сроков упреждения и периодичности корректи ровок. Чем ниже уровень, тем чувствительность выше, тем долж ны быть короче периоды корректировки. Важнейшим моментом внедрения и использования непрерыв ных систем план ирования является определение качества работы таких систем и на основе этого нахождение оптимального режима функционирования. Непрерывность планирования обеспечивается путем реализа ции принципа обратной связи. Корректировка планов и прогнозов проводится на основан ии информации обратной связи, содержа щей данные о результатах реализац ии планов, и прогнозов, уточнения потребностей, об изменении тенденции р азвития объек та и внешней среды (социально-политического, научно-техни че ского и экономического фона). Различная степень неопределенности вырабатываемой инфор мации о буду щем влияет на характер применяемых методов, спо собов и приемов прогноз ирования и планирования. Если при разработке планов предпочтение отдае тся детерминированным методам, то при прогнозировании - стохастическим. При состав лении планов преимущественное применение имеют регулярные методы, при прогнозировании — эвристические. Специфика стадий и этапов планирования влияет также на количество и уро вень агрегирования плановых и прогнозных показателей, степень их детер минированности, соотношения директивных и расчетных показателей. 2 МЕТОДЫ НАУ ЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 2.1 Классификация метод ов прогнозирования Прежде всего приведем оп ределение метода прогнозирования как способа теоретического и практич еского действия, направлен ного .на разработку прогнозов. Это определен ие является доста точно общим и позволяет понимать термин «метод прогно зирова ния» весьма широко: от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур многошаговых экспертных опросов. Для изучения методическог о аппарата прогностики целесооб разно с самого начала детализировать э то широкое понятие. Далее будем различать простые методы прогнозирован ия и комплексные методы прогнозирования. При этом под простым методом пр огнозирования будем понимать метод, неразложимый на еще более простые м етоды прогнозиро вания, и соответственно под комплексным - метод, состоя щий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых. В настоящее время наряду со значительным числом опубли кованных методо в прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. Т ем не менее считать этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так к ак единой, полезной и полной классификации сейчас еще не создано. Вероят но, про гностика, как молодая наука, еще не достигла такого уровня раз вит ия, когда возможно создание классификации, удовлетворяю щей всем этим т ребованиям. Итак, каковы же цели классификации методов прогностики? Можн о указать две такие основные цели. Это, во-первых, обеспе чение процесса и зучения и анализа методов и, во-вторых, обслу живание процесса выбора мет ода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предл ожить единую клас сификацию, в равной степени удовлетворяющую обеим из указан ных целей. Существуют два основных типа классификации: последова тельная и паралл ельная. Последовательная классифи кация пред полагает вычленение частных объемов из более общих. Это про ц есс, тождественный делению родового понятия на видовые. При этом должны соблюдаться следующие основные правила: 1) осно вание деления (признак) до лжно оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия; 2) объемы видовых поня тий должны исключать друг друга (требование отсутст вия пере сечения классов); 3) объемы видовых понятий должны исчерпы вать о бъем родового понятия (требование полного охвата всех объектов классиф икации). Параллельная классификация предполагает сложное инфор мационное осно вание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков. Основной принци п такой классификации— независи мость выбранных признаков, каждый из к оторых существен, все вместе одновременно присущи предмету и только их с овокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе. Последовательная классификация имеет наглядную интерпре тацию в виде некоторого генеалогического дерева, охватывает всю рассматриваемую об ласть в целом и определяет место и взаимо связи каждого класса в общей си стеме. Поэтому она является более приемлемой для целей изучения, позволя ет методически более стройно представлять классифицируемую область зн аний. Каждый уровень классификации характеризуется своим клас сификационны м признаком. Элементы каждого уровня представ ляют собой наименования п ринадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, прич ем подмножеств непересекающихся. Элементы нижнего уровня представляют собой наименование узких групп к онкретных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые я вляются модификациями или разно видностями какого-либо одного, наиболе е общего из них. В целом классификация является открытой, так как представ ляет возможно сть увеличивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней з а счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня. На первом уровне все методы делятся на три класса по при знаку «информац ионное основание метода». Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном мат ериале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные ме тоды базируются на информации, которую постав ляют специалисты-эксперт ы в процессе систематизированных про цедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выд елены в отдельный класс, чтобы можно было отно сить к нему методы со смеша нной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении э кспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объе кте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тен денции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки. Не следует относить к комбинированным методам те методы прогнозирован ия, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки или исходную фак тографическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они достаточно хорошо укладыва ются в первый или второй из перечисленных выше классов.[2] Эти классы разделяются д алее на подклассы по принципам обработки информации. Статистические методы объединяют сово купность мето дов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математиче ских взаимосвязей характеристик с целью получен ия прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях ра звития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Опережающие методы про гнозировани я строятся на определенных принципах специальной обработки научно-тех нической информации, реализующих в про гнозе ее свойство опережать разв итие научно-технического про гресса. Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оцен ки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенног о мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздейс твий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллек тива. Эксперт ные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают п ринцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (од ного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из е е экспертов. Третий уровень классификации разделяет методы прогнозиро вания на вид ы по классификационному признаку «аппарат мето дов». Каждый вид объедин яет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, ста тистические методы по видам делятся на методы экс траполяции и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионног о и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ. Класс методов аналогий подразделяется на методы математи ческих и исто рических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирован ия используют объекты другой физической природы, другой области науки, о трасли техники, однако имею щие математическое описание процесса разви тия, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога и споль зуют процессы одинаковой физической природы, опережающие во врем ени развитие объекта прогнозирования. Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследов ания динамики научно-технической информации; методы исследования и оце нки уровня техники. В первом случае в основном используется построение к оличественно-качественных динамических рядов на базе различных видов НТИ и анализа и прогнозирования на их основе соответствующего объекта. В то рой вид методов использует специальный аппарат анализа коли чествен ной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения харак теристик уровня, качества существующей и про ектируемой техники. Прямые экспертные оценк и по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и э кспертного анализа. В первом случае используются специальные процедур ы формиро вания вопросов, организации получения на них ответов, обработ ки полученных ответов и формирования окончательного резуль тата. Во вто ром — основным аппаратом исследования является целенаправленный анал из объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива эксперт ов, которые сами ставят и реша ют вопросы, ведущие к поставленной цели. Экспертные оценки с обрат ной связью в своём аппарате име ют три вида методов: экспертный опрос; ген ерацию идей; игровое моделирование. Первый вид характеризуется процеду рами регла ментированного неконтактного опроса экспертов перемежающи ми ся обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй — построен на процедурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена м нениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопр осов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деяте льности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее приклад ных раз делов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаи модействия коллективов экспертов и вычислительной маши ны, имитирующи х объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях. Наконец, последний, четвертый, уровень классификации под разделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некотор ым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признак ов, из которых ука зать один общий для всего уровня в целом невозможно. 2.2 Экстраполяционные м етоды прогнозирования Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распро страненными и наиболее разработанными среди всей сово купности методо в прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имее т в своей основе .предположение о том, что рассматриваемый процесс измен ения переменной представля ет собой сочетание двух составляющих— рег улярной и случайной: (1.2.2) Считается, что регулярн ая составляющая f ( a , х) представля ет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев— времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения про гноза. Эта составляющая называется также трендом , уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о к акой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуи тивн ое, потому что для большинства экономических, технических, природных про цессов нельзя однозначно отделить тренд от слу чайной составляющей. Все зависит от того, какую цель пресле дует это разделение и с какой точность ю его осуществлять. Случайная составляющая n (х) обычно считается некоррели рован ным случайным процессом с нулевым математическим ожи данием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза. Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выде ление наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение пр огнозных значений путем его экстра поляции. Методы экстраполяции во мно гом пересекаются с мето дами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначе н иях или написании формул. Тем не менее сама по себе прогнозная экстрапол яция имеет ряд специфических черт и приемов, позво ляющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования. Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирова ния, а также анализ логики и физики прогн озируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вид а экстра полирующей функции, так и на определение границ изменения ее па раметров. 2.2.1 Предварительная обр аботка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции Предварительная обработка исходного числового ряда напра в лена на решение следующих задач (всех или части из них): сни зить влияние случайной составляющей в исходном числовом ряду, т. е. приблизить его к тр енду; представить информацию, содержащуюся в числовом ряду, в таком виде, чтобы существенно снизить трудность математического описания тренда. Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда. Процедура сглаживания направлена на минимизацию случа й ных отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой пред полагаемо го тренда процесса. Наиболее распространен способ осреднения уровня по некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемеща ется вдоль ряда точек, в связи с чем обычно называется скользящая средня я. В самом простом варианте сглаживающая функция линейна и сглаживающая груп па состоит из предыдущей и последующей точек, в более слож ных — фу нкция нелинейна и использует группу произвольного числа точек. Сглаживание производится с помощью многочленов, прибли жающих по метод у наименьших квадратов группы опытных точек. Наилучшее сглаживание пол учается для средних точек группы, поэтому желательно выбирать нечетное количество точек в сглаживаемой гр уппе. Сглаживание даже в прост ом линейном варианте является во многих случаях весьма эффективным сре дством выявления тренда при наложении на эмпирический числовой ряд слу чайных помех и ошибок измерения. Для рядов со значительной ампли тудой п омехи имеется возможность проводить многократное сгла живание исходн ого числового ряда. Число последовательных циклов сглаживания должно в ыбираться в зависимости от вида исходного ряда, от степени предполагаем ой его зашумленности помехой, от цели, которую преследует сглаживание. Н адо иметь при этом в виду, что эффективность этой процедуры быстро умень шается (в большинстве случаев), так что целесообразно повторять ее от одн ого до трех раз. Линейное сглаживание явля ется достаточно грубой процеду рой, выявляющей общий приблизительный в ид тренда. Для более точного определения формы сглаженной кривой может п рименять ся операция нелинейного сглаживания или взвешенные скользящ ие средние. В этом случае ординатам точек, входящих в сколь зящую группу, приписываются различные веса в зависимости от их расстояния от середин ы интервала сглаживания. Если сглаживание направ лено на первичную обработку число вого ряда для исключения случайных ко лебаний и выявления тренда, то выравнивание служит целям более удобного представ ления исходного ряда, ост авляя прежними его значения. Наиболее общими приемами выравнивания являются логариф мирование и замена переменных. В случае если эмпирическая формула предполагается содер жащей три пара метра либо известно, что функция трехпарамет рическая, иногда удается п утем некоторых преобразований иск лючить один из параметров, а оставшие ся два привести к одной из формул выравнивания. Можно рассматривать выравнивание не только как метод представления ис ходных данных, но и как метод непосредствен ного приближенного определе ния параметров функции, аппрокси мирующей исходный числовой ряд. Зачас тую именно так и используется этот метод в некоторых экстраполяционных про гнозах. Отметим, что возможность непосредственного его исполь зова ния для определения параметров аппроксимирующей функ ции определяетс я главным образом видом исходного числового ряда и степенью наших знани й, нашей уверенности относительно вида функции, описывающей исследуемы й процесс. В том случае, если вид функции нам неизвестен, выравнива ние следует расс матривать как предварительную процедуру, в процессе которой путем прим енения различных формул и прие мов выясняется наиболее подходящий вид ф ункции, описывающей эмпирический ряд. Одной из разновидностей метода выравнивания является исследование эмп ирического ряда с целью выяснения некоторых свойств функции, описывающ ей его. При этом не обязательно преобразования приводят к линейным форма м. Однако результа ты их подготавливают и облегчают процесс выбора аппр оксими рующей функции в задачах прогностической экстраполяции. В прос тейшем случае предлагается использовать следующие три типа дифференци альных функций роста: 1) Первая производная, или абсолютная дифференциальная функция роста. 2) Относительный дифференциальный коэффициент, или лога рифмическая про изводная, 3) Эластичность функции 2.3 Статистические методы Прежде чем приступить к а нализу статистических методов прогнозирования, рассмотрим некоторые о бщие понятия и опреде ления, относящиеся к корреляционным и регрессионн ым моделям. Две случайные величины являются корреляционно связан ными, если математическое ожидание одной из них меняется в зави симости от из менения другой. Применение корреляционного анализа предполагает выпол не ние следующих предпосылок: а) Случайные величины y ( y 1 , у 2 , ..., У n ) и x ( x 1 , x 2 , ..., Х n ) могут рассматриваться как выборка из двумерной генеральной со вокуп ности с нормальным законом распределения. б) Ожидаемая величина пог решности и равна нулю в) Отдельные наблюдения стахостически независимы, т. е. зна чение данного наблюдения не должно зависеть от значения преды дущего и последующего н аблюдений. г) Ковариация между ошибкой, связанной с одним значением зависимой перем енной у, и ошибкой, связанной с любым другим значением y , равна нул ю. д) Дисперсия ошибки, связанная с одним значением у, равна дисперсии ошибки, связанной с любым другим значение м . е) Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных рав на нулю. ж) Непосредственная применимость этого метода ограничивается случаями , когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметр ов b o , b i , ...,b k Это, однако, не означа ет, что само уравнение кривой относительно переменных должно быть линей ным. Если эмпирические уравнения наблюдений не являются линейными, то в о многих случаях оказывается возможным при вести их к линейной форме и у же . после этого применять метод наим еньших квадратов. з) Наблюдения независимы х переменных производятся без погрешности. Перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнени е этих предпосылок. Связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей — регрессионным анализом. Примене ние регрессионного анализа предполагает обя зательное выполнение пре дпосылок (б-г) корреляцион ного анализа. Только при выполнении приведенн ых предпосылок оценки коэффициентов корреляции и регрессии, получаемы е с помощью способа наименьших квадратов, будут несмещенными и иметь мин имальную дисперсию. Регрессионный анализ тесно связан с корреляционным. При выполнении пре дпосылок корреляционного анализа выполняются предпосылки регрессион ного анализа. В то же время регрессионный анализ предъявляет менее жестк ие требования к исходной инфор мации.» Так, например, проведение регресс ионного анализа воз можно даже в случае отличия распределения случайно й величины от нормального, как это часто бывает для технико-экономически х величин. В качестве зависимой переменной в регрессионном ана лизе исп ользуется случайная переменная, а в качестве независи мой — неслучайна я переменная. По степени комплексности статистические исследования можно разделить на двумерные и многомерны е. Первые касаются рассмот рения парных взаимосвязей между переменными (парные корре ляции и регрессии) и направлены в прогнозных исследования х на решение таких задач, как установление количественной меры тес ноты связи между двумя случайными величинами, установление близости этой св язи к линейной, оценки достоверности и точности прогнозов, полученных эк страполяцией регрессионной зависимо сти. Многомерные методы статисти ческого - анализа направлены в основном на решение задачи системного ана лиза многомерных стохастических объектов прогнозирования. Целью таког о анализа является, как правило, выяснение внутренних взаимосвязей межд у переменными комплекса, построение многомерных функций связи перемен ных, выделение минимального числа характеристик, описы вающих объект с достаточной степенью точности. Одной из основ ных задач здесь является сокращение размерности описания объ екта прогнозирования. Таким образом, статистические методы используются в основ ном для подго товки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза . Как правило, после их применения исполь зуется один из методов экстрапо ляции или интерполяции для полу чения непосредственно прогнозного рез ультата. 2.4 Экспертные методы 2.4.1 Область применения экспертных методов Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективно м планировании научно-технического прогресса применяются в сле дующих случаях: а) в условиях отсутствия достаточно представительной и дост о верной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографи ческие запоминающие устройства, рациональное исполь зование водных ре сурсов на предприятиях); б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта ( например, прогнозов человеко-машинной системы в кос мосе или учет взаим овлияния областей науки и техники); в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей пр омышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундамен тальных науках (например, микробио логическая промышленность, квантова я электроника, атомное машиностроение); г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях. Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоре тической осно вы развития объекта. Степень достоверности экспер тизы устанавливаетс я по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подт верждается последующими собы тиями. Существует две категории эксперто в - это узкие специали сты и специалисты широкого профиля, обеспечивающи е формули рование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди опреде ленной к атегории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельств а, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифициро ванно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужн о привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обл адающих спо собностью к дерзанию и воображению. «Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». П оэтому и в формализованном, и в неформализован ном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развита я на его основе интуиция. Усло вия необходимости и достаточности отнесе ния специалиста к кате гории экспертов вводятся следующим образом. Важно установить не абсолютную степень надежности эксперт ной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста, а также корреляцию между вероятностью его прогноз ной оценки и надежностью кла сса тех гипотез, которыми оперирует эксперт. В общем, нужно определить, чт о такое эксперт. Перечис лим некоторые требования, которым должен удовл етворять эксперт: 1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзи-тивны; 2) налич ие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта; 3) эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний; 4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных про гнозов в дан ной области знаний. Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известн ы в технике измерений как систематические, ошибки второго вида — как сл учайные. Эксперт, склонный к ошиб кам первого вида, выдает значения, котор ые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшен ия. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для к оррек ции систематических ошибок можно применять поправочные коэф фиц иенты или же использовать специально разработанные трени ровочные игр ы. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из ан ализа основных видов ошибок при выне сении экспертных суждений, можно д обавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которо го имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки о т нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильны е экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры. Организация форм работы эксперта может быть программиро ванной или неп рограммированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устн ой (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных табли ц экспертных оценок или сво бодное изложение по заданной теме). Программирование формы работы эксперта предполагает: построение граф-модели объекта на базе ретроспективного ана лиза; опред еление структуры таблиц экспертных оценок (ТЭО) или программы интервью н а базе граф-модели объекта и целей экспер тизы; определение типа и формы в опросов в ТЭО или в интервью; определение типа шкалы для вопросов в ТЭО; учет психологиче ских особен ностей экспертизы при определении последовательности вопросов в ТЭО; у чет верифицирующих вопросов; разработка логи ческих приемов для послед ующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта. Организация стимуляции работы эксперта состоит в разработке: эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспер тной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приорите та и авторства, а также неразглашения всех научно-технических идей, выдв игаемых им в процессе экспертизы; форм моральной, профессиональной и материальной заинтересо ванности э ксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (вкл ючение в план работы и т. п.). Исходя из полученной в результате анализа модели объекта прогнозирова ния, определяются научные и технические направле ния, по которым необхо димо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фунда ментальных, прикладных наук или к стыковым науч ным направ лениям.[5] При решении задачи формирования экспертной группы необхо димо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем. На основе анализа литературы п о прогнозируемой проблеме выби рается любой специалист, имеющий нескол ько публикаций в дан ной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 н аиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. За тем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалисто в с просьбой указать 10 наиболее крупных их коллег-ученых. Из полученного с писка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассыла ются письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повтор яют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавит но вых фамилий к списку экспертов, т. е. пока не стабилизируется сеть эксперт ов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнози руемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным прив лекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформироват ь репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов. Определение специфики процедур для методов класса ПЭО (персональных эк спертных оценок) осуществляется на основе ана лиза требований к эксперт ам и их оценкам, вытекающим из сущно сти методов : а) аналитические записки предъявля ют требования структуризации экспериментируемой проблемы, экспликаци и и ранжирования целей, анализа альтернативных путей достижения цели, о ценки затрат на каждую альтернативу и рекомендаций по наиболее эффект ивным способам решения проблем; б) парные сравнения, нормирование и ранжирование требуют одно родности оцениваемых признаков, наличия лог ически обоснованных критериев и эталонов, наличие однозначно определе нных процедур оперирования с критериями, эталонами и признаками; в) интервью предъявляют специфичес кие требования как к экспер ту, так и к интервьюеру; г) морфологическая структуризация требует четкого определения функциональных характеристик объекта или проблемы, которые необходимо улучшить, классификации научных принципо в, на основе которых возможно улучшение характеристики; анализа все воз можных комбинаций этих принципов и отсева заведомо абсурдных; оценки ко мбинаций по степени осуществимости и затрат на их реализацию; сравнения комбинаций по комплексному критерию «затраты — эффективность — врем я». 2.4.2 Метод эвристического прогнозирования (МЭП) Основная задача, стоящая перед специалистами по анализу и проектированию больших систем, в общем случае, как правило, заключается в нахождении наиболее оптимальных способов созда ния более эффективны х систем — либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность ре шения этой задачи состоит прежде всего в том, что здесь обычно нет возмож ности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как прав ило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие опти ми зации (экстремализации) в математическом смысле. Это связано не тольк о со сложностью описания функционирования больших систем, но и с такими принципиальными видами, как, например, специфика целей, для достижения к оторых предназначена система. Во-первых, перед системой может стоять не одна цель, а набор их, что сразу же приводит к задаче векторной оптимизаци и. Во-вторых, набор целей, поставленных перед системой, может содержать в с воем составе чисто качественные цели, не подлежащие практи чески реализ ующимся количественным измерениям. Это приводит, с одной стороны, к проб леме оценки степени достижения качествен ной цели и, с другой — к пробле ме соизмерения важности качест венных и количественных целей и степени их достижения. Аналогичная ситуация возн икает и при оценке последствий предполагаемого способа достижения пос тавленной цели. Укажем для примера, что эти последствия могут одновремен но носить эко номический, политический, социальный или какой-либо друго й характер. В этих условиях решение с истемной задачи находится посред ством эвристических приемов, использ ующих весьма сложный математический аппарат, и заключается в выдаче обо снованных рекомендаций, достаточных для выработки решения. Методом эвристического пр огнозирования называется метод получения и специализированной обрабо тки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высок оквалифициро ванных специалистов (экспертов) в узкой области науки, тех ники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивиду альное суждение специалиста относительно перспектив развития его обла сти и основаны на мобилизации профессиональ ного опыта и интуиции. Метод эвристического п рогнозирования 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, высказанны х на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отли чается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами фо рмирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обр аботки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связ и с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозиро в ания, а также в связи с использованием экспертами специфиче ских приемо в, приводящих к правдоподобным умозаключениям.[6] Назначение метода эвристи ческого прогнозирования - выявле ние объективизированного представле ния о перспективах развития узкой области науки и техники на основе сист ематизированной обработки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов. Область применения МЭП — научно-технические объекты и проблемы, развитие которых либо полност ью, либо частично не поддается формализации, т. е. для которых трудно разра баты вать адекватную модель. Например, элементно-технологическая база Э ЦВМ. В основе метода лежат три т еоретических допущения: 1) сущест вования у эксперта психологической ус тановки на будущее, сфор мулированной на основе профессионального опыт а и интуиции, и возможности ее экстериоризации; 2) тождественности процес са эвристического прогнозирования и процесса решения научной проблемы с однотипностью получаемого знания в форме эвристи ческих правдоподоб ных умозаключений, требующих верификации; 3) возможности адекватного отображения тенденции развития объекта прог нозирования в виде системы прогнозных моделей, синтезируемых из прогно зных экспертных оценок. Эти допущения реализуют ся в методе эвристического прогнози рования путем системы приемов рабо ты с экспертами, способами оценок и синтеза прогнозных моделей. В качестве исходных документов при работе по методу эвристи ческого прогнозирования выступают: описание метода; инструкции по форм улированию вопросов; инструкции по составлению анкет и таблиц экспертн ых оценок; порядок работы с экспертами; набор эвристических приемов для экспертов; инструкция для экспертов по заполнению анкет и таблиц; инстру кция по обработке на ЭВМ экс пертных анкет и таблиц; алгоритмы и программ ы для обработки данных на ЭВМ; заполненные экспертами анкеты и таблицы; и н струкция по оценке компетентности экспертов; инструкция по синте зу п рогнозных моделей; набор способов верификации прогнозов. Наличие полностью сформулированного информационного мас сива дает полное основание для качественной работы с МЭП. Формирование анкет и таблиц экспертных оценок . Информаци онным массивом для разработки прогнозов методом эвристического прогнозирования является набор запо лненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень строго сфо рмулиро ванных вопросов. К вопросам в анкетах предъявляются следующие т ребования: 1) они должны быть сформулированы в общепринятых терминах; 2) фо рмулировка их должна исключать всякую смысло вую неоднозначность; 3) все вопросы должны логически соответ ствовать структуре объекта прогноза ; 4) они должны быть отне сены к одному из трех перечисленных ниже видов. В з ависимости от вида вопроса применяется определенная процедура его фор му лирования и составления анкет. К перв ому виду относятся вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку: вопросы относительно времени свершения событий ; опросы относительно количественного значения прогнозируемого параме тра; вопросы относи тельно вероятности осуществления события ; вопросы по оценке относительного влияния фак торов друг на друга в некоторой шк але . Для данного типа вопроса применяется самая простая процедура соста вления анкет. В этом случае сам прогнозист, знающий объект прогноза, форм улирует перечень значений оцениваемых параметров, вероятностей и вре м енных отрезков. При определении шкалы значений количествен ных парамет ров (время, характеристика и пр.) целесообразно поль зоваться неравномер ной шкалой. Конкретное значение неравномер ности определяется характе ром зависимости ошибки прогноза от времени упреждения. Ко втор ому виду относятся содержательные вопросы, требую щие свернутого ответа не в количественной форме. Вопросы, требующие ответа в свернутой форме, могут быть трех типов: дизъюнк тивные; конъюнктивные; им пликативные. Вопросы, требующие содержательного ответа в свернутой форме, характери зуются наиболее сложной процедурой их форми рования в анкету. Анкета в о кончательном виде получается в результате трехэтапной итерации. На пер вом этапе прогнозист тщательно изучает результат работы (доклад) группы экспертов (метод комиссий) над определенной системой. Итогом изучения яв ляется формулировка первого варианта вопросника, который на втором эта пе рассылается председателям соответствующих комис сий для корректир овки и уточнения. В результате получается вто рой вариант вопросника. На третьем этапе вопросы группируются по темам и в определенном порядке вн утри тем. Окончательный вариант вопросника приобретает форму таблиц эк спертных оценок. К третьему виду относятся вопросы, т ребующие ответа в раз вернутой 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, подтверждаю щих или отвергающих тезис, содержащийся в вопросе . Вопросы, требующие содержательного ответа в развернутой форме, определ яются путем двухэтапной итерации. Первый этап — прогнозист обращается к экспертам с просьбой сформулировать наиболее перспективные и наимен ее разработанные проблемы. На втором этапе из всех названных проблем выб ираются лишь имеющие непосредственное отношение к объекту прогноза и п рин ципиально разрешимые. После того как все вопросы уточнены и сведены по тематиче ским признака м в соответствующие разделы анкет или таблиц, переходят к работе с экспе ртами, анализу и обработке экспертных оценок. 3. КЛАССИФИКАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ Экономические прогнозы разра батываются с различными целя ми и для разных уровней на родного хозяйства. Каждый вид прогнозов имеет свои особен ности. Прогноз основных направл енийй научно-технического про гресса содержит следующие направления н аучно-технического про гресса: В области орудий труда : создание комплексов механизмов для завершения механизации труда в осн овных производствен ных процессах в ряде отраслей промышленности, стро итель стве, сельском хозяйстве; повышение уровня автоматизации произво дства с прерывными процессами и немассовым выпус ком продукции путем вн едрения оборудования с программным управлением и других электронных с редств; обновление и мо дернизация оборудования, сокращение сроков его замены и т. д. В области предметов труда: изменение структуры конструк ционных матери алов за счет повышения доли алюминия и пластмасс; создание новых видов с ырья и материалов на базе традиционных их видов (металлические сплавы, м атериалы на основе химической переработки древесины и т. п.). В области электроэнергетики : наращ ивание мощностей атом ных электростанций; начало строительства электр останций про мышленного назначения с магнитно-гидродинамическими (МГД) установками и т. д. В области техники управления: увеличение количества ав томатизированн ых систем управления предприятиями и отрас лями; начало формирования об щегосударственной автоматизи рованной системы сбора и обработки инфо рмации.[7] Объектом экономического прогнозирования научно-техниче ского прогрес са являются как натурально-вещественные, так и стоимостные показатели. П ри этом исходной стадией является научно-технический прогноз. На его осн ове прогнозируются общественно необходимые затраты труда на достижени е оп ределенных результатов и ожидаемые индивидуальные затраты этого т руда. Сопоставляя общественно необходимые затраты с индивидуальными, м ожно исключать как заведомо неприем лемые те варианты развития, в котор ых индивидуальные за траты превосходят общественно необходимые. Среди оставшихся определяются эффективные варианты, которые при прочих рав н ых условиях дают наибольшую экономию. Как известно, на уровне п редприятий, объединении, мини стерств экономические результаты выража ются в различных хозрасчетных показателях, а также в показателе народно хозяй ственного экономического эффекта от создания и использова ния оп ределенных потребительных стоимостей. Совершенство вание потребитель ных стоимостей может стать самостоятель ным объектом экономического п рогнозирования. Развитие экономики порождает новые потребности, которые выражаются ка к в натурально-вещественных, так и в стоимо стных показателях и могут выс тупать в форме платежеспособ ного, неудовлетворенного, отложенного спр оса на сырье, мате риалы, рабочую силу, капитальные вложения и т. д. Эти потр ебности также являются объектом экономического прогно зирования науч но-технического прогресса. Экономический прогноз научно-технического прогресса может быть предст авлен в разных формах. На рисунке 1.3 показаны основные, но далеко не все воз можные формы прогноза. Так, прогнозы могут различаться по периодичност и их составления (периодические и разовые), по степени информированности исследователя и т. п. Предварительный прогноз составляется при выборе объекта экономическо го прогнозирования научно-технического прогресса в целях первоначальн ого выяснения его значимости, а также получается при последовательном у точнении исходных данных в процессе составления прогноза. Описательный прогноз содержит качественные характери стики наиболее вероятных направлений научно-технического прогресса и его влияния па п оказатели экономической эффек тивности. В нем содержатся указания на на иболее перспектив ные направления научно-технического прогресса; пред видение последствий осуществления этих направлений, их влияния на внеш нюю по отношению к нему среду; сравнительная оценка значимости изучаемы х достижений научно-технического про гресса для народного хозяйства; оп исание необходимых усло вий реализации рассматриваемых достижений и д р. Рисунок 1. 3 Формы эконо мического прогноза Описательный прогноз может содержать и количествен ные о ценки: гипотезы о времени научного решения проблемы или широкого распро странения нового метода производства; числовые данные о существующих в народном хозяйстве тенден циях, показывающие необходимость совершенс твования произ водительных сил в данном направлении и т. п. Этот вид опи с ательного прогноза отличается от количественного прогноза только тем, что не содержит числовой оценки экономического эффекта. Количественны й прогноз может содержать целый ряд качественных оценок: гипотезы о конк ретном характере хоз расчетных отношений в будущем, о государственной п олитике цен, о влиянии рассматриваемого достижения на неэкономиче ские цели и т. п. Исследовательский прогно з показывает возможные направ ления научно-технического прогресса, обе спеченные народнохо зяйственными ресурсами и научно-техническими раз работками. По длительности прогнозного периода исследовательские про гнозы подразделяются на срочные (составляемые на заданный период). кратк осрочные, среднесрочные и долгосрочные. К крат косрочным относятся прог нозы, охватывающие период, на один год превышающий время начала удовлетв орения потребностей в рассматриваемых достижениях научно-техническог о про гресса. Среднесрочные прогнозы составляются на срок, начи ная с кот орого полностью удовлетворяются потребности в этих достижениях. Долго срочные прогнозы охватывают весь эконо мический горизонт в исследуемо й области народного хозяйства. Деление прогнозов на краткосрочные, сред несрочные и долго срочные таким способом не является общепринятым в про гно стической литературе. Тем не менее оно представляется удач ным, поск ольку учитывает специфику каждого конкретного объ екта прогнозирован ия. Нормативный прогноз рассматривает необходимые ресурсы и целесообразн ые направления деятельности для обеспечения выполнения поставленных н ормативных целей. Эти цели чаще всего связаны с необходимостью решения н еэкономических за дач общества. Нормативные прогнозы делятся на оперативные, тактиче ские и стратегиче ские в соответствии с тем, к какой из этих категорий относятся нормативн ые цели, положенные в основу их разработки.[8] В однофакторных прогнозах в качестве объекта прогнози рования выбирае тся либо какой-то один элемент новой техно логии, либо один показатель, ха рактеризующий взаимодействие технологий (труд определенной квалифика ции, машины одного вида, количество новых научных трудов по одной темати ке, фондоемкость национального дохода и т. п.). Объектами много факторных прогнозов являются структура занятости, ряды ма шин, соотношения между несколькими факторами обществен ного производства и т. д. Односекторным считается прогноз, рассматривающий про цессы в одной из х озяйственных ячеек, многосекторным – во взаимодействующей группе так их ячеек. Многоуровневые про гнозы рассматривают научно-технический пр огресс и его влия ние на эффективность общественного производства в иер архи ческой подсистеме народного хозяйства. Построение системного п рогноза основывается на системном подходе к исследованию научно-техни ческого прогресса. Струк тура этого прогноза представлена на рисунке 2.3 Рисунок 2.3 Структура системного прогноза При построении системно го прогноза производства новой техники деревом целей может служить иер архическая система конкретных потребностей, непосредственно связанна я с рас сматриваемыми направлениями научно-технического прогресса. Сис темный прогноз должен содержать также варианты дости жения целей, обесп еченные народнохозяйственными ресурсами, систему организационных мер для реализации каждого из этих вариантов в хозяйственной практике и опи сывать информаци онные потоки, обеспечивающие рассматриваемую систем у не обходимой информацией. Прогноз называется условным, если при его построении ис ходят из каких-т о конкретных гипотез о ситуации, в которой осуществляются прогнозируем ые события. Управляемый прогноз ест ь специальный вид условного про гноза, в котором некоторые из условий вы делены как управляе мые переменные (т. е. переменные, значения которых мог ут быть регулируемы в процессе целенаправленной хозяйственной деятель ности). Условный прогноз, не содержащий управляемых переменных, называет ся неуправляемым. Управляемый прогноз является вариантным, если он соде ржит несколько вариантов изменения управляемых переменных и последств ий этих изме нений. Если при этом не рассматриваются варианты управле ни я, которые заведомо менее удовлетворительны с точки зре ния достижения поставленных целен, то такие прогнозы мы называем эффективными. Прогноз является оптима льным, если из множества про гнозных вариантов научно-технического разв ития выбираются оптимальные по некоторому критерию. По методу построения прогнозы подразделяются на эксперт ные, экстрапол яционные, модельные и дедуктивные. Если рассмотреть исполь зование рассмотренных выше методов прогнозирования на современном эта пе, то можно прийти к выводу, что наиболее ярким примером может служить си туация на валютном рынке, а также показатели биржевой активности фирм, п редприятий, организаций. На показанном рисунке предста влен график роста/падения американского доллара относительно украинск ой гривны на период с 31.01 по 04.02 (на период с 04.02 по 10.04 представлен мой прогноз) – указанный вид прогнозирования – метод экстраполяции и тенденции. Т.е. у же существует какая-то тенденция: участок кривой (А- F ) и методом прогнозирования я дост раиваю участок ( E - F ) , который, на мой взгляд, будет в наибольшей степени отражать ситуацию на валютном рынке. Аналогичную ситуацию мы можем наблюдать и на таком явлении, как стоимост ь одного американского доллара на «чёрном рынке» и курс НБУ. Если в начал е 90-х годов это сравнение сильно отличалось, то в середине и в конце 90-х годо в такая тенденция наблюдалась всё меньше и меньше. Можно сделать прогноз, чт о в Украине, в государстве, которое пытается построить действительно дем ократическое общество, проявится тенденция, характерная для большинст ва западных стран, когда рыночная стоимость иностранной валюты и курс на циональных банков почти идентичны, либо же стремятся друг к другу. На фондовых биржах, испол ьзуя методы прогнозирования, можно получить предварительные данные от носительно изменения мировых индексов деловой активности (индекс Доу Д жонса, например) ВЫВОД Работа отдела информаци и по научному прогнозированию не предполагает конечных выводов о тенде нциях в развитии науки, техники и производства. Его задача, главным образ ом, своевре менно выявить симптомы намечающихся или сложившихся тен де нций в развитии науки, техники и производства, извлечь из ли тературы и си стематизировать высказывания специалистов по интересующим проблемам . Окончательная оценка ре зультатов анализа и выводы остаются за научны ми руководителями. Работа по прогнозированию тесно связана с проблемой науч ной организац ии труда. В данном случае эту связь следует рас сматривать с двух точек зр ения. Во-первых, эта работа означает внесение элементов научной организа ции в информационную дея тельность. Наделение служб информации функция ми прогнозиро вания развития науки и техники предполагает расширение с фе ры информационной деятельности на основе обобщения передо вого отеч ественного и зарубежного опыта, а также внедрение в практику информацио нной работы методов научного анализа информации. Работа в этом направле нии повышает целеустрем ленность в деятельности служб информации, стим улирует более углубленную обработку и расширяет рамки поиска инфор мац ии, способствует слиянию усилий службы информации и ис следователей в е диный творческий процесс. С другой стороны, эта работа имеет целью подвести научную базу под решен ие вопросов, связанных с перспективным планиро ванием развития науки и производства. Научная организация перспективного планирования, руково дство исследованиями и производством сегодня возможны лишь на основе н аучного пред видения. Именно отсутствие целеустремленной систематиче ской работы по выявлению тенденции в развитии науки и производ ства нер едко порождают субъективизм в планировании. Все это служит еще одним подтверждением известного поло жения о том, что внесение элементов научной организации в ин формационную деятельност ь многократно окупается в решении вопросов научной организации творче ских процессов. ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 1. Теория прогнозирования и принятия решений. М:1989. 160 страниц 2. Шехурин Д.Е. Научное прогнозировани е средствами информации С.-Пт.:1990. 123страницы 3. Косолапов В.В. Информационное прогн озирование и обеспечение. К:1978. 198 страниц 4. Зенкин А.И. О математических методах прогнозирования М:1987.90страниц 5. Баранов В.А. Общие вопросы методолог ии и научного прогнозирования. Х:1992. 230 страниц 6. Анализ закономерностей прогнозиро вания развития науки итехники. К:1990. 239 страниц 7. Экономические аспекты научно-техни ческого прогнозирования. М:1975. 222 страницы. 8. Медведцева О.В. Прогнозирование в си стеме экономических отношений. К:1992. 156 страниц 9. Лабунская Н.Л. Система прогнозирова ния. М:1990. 120 страниц
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Записка от мужа, прикрепленная магнитиком к холодильнику:
"Люся, оставь денег! Мне на корм и коту на еду!".
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, курсовая по международным отношениям "Анализ методов прогнозирования", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru