<< Предыдущая

стр. 21
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>

что и первый, и второй ошиблись одинаково: в 10 раз [91.
Аналогичный спор в 70-х годах XX в. разгорелся между со­
трудником Питсбургского университета Д. Фордом и одним из
Тема 3 Основные этапы экспертного прогнозирования 123



ведущих сотрудников "РЭНД корпорейшн" — Н. Дэлки о том,
какой из использовавшихся методов обработки данных дал бо­
лее точные результаты.
И здесь причиной разногласий стал выбор различных кри­
териев оценки уже полученного результата.
В работе |9| дана классификация различных критериев апо­
стериорной оценки качества прогнозов и объяснена причина
расхождения в мнениях различных специалистов относитель­
но сравнительной точности прогнозов.
Она состоит в том, что каждый из отстаивавших свою точ­
ку зрения специалистов использовал критерии оценки точно­
сти прогнозов, относящиеся к разным классам.
Естественно, что у них при этом получились противопо­
ложные оценки одних и тех же результатов.
В качестве примера критериев оценки точности прогноза
можно привести следующие:
К, = I ^ - И I и Kj = I In Х/И I, где (5.1)
X — прогнозировавшееся значение оценки показателя,
И — истинное значение оценки показателя,
К| и Kj равны абсолютной величине соответственно разно­
сти А и И и натурального логарифма их отношения.
"
Если же для установления качества прогноза необходимо
воспользоваться многокритериальными оценками, то получе­
ние точной сравнительной оценки качества прогноза требует
как профессионального знания области, к которой относится
объект прогнозирования, так и профессионального владения
методами многокритериального оценивания, которые будут
обсуждены нами в следующем разделе.
Для проведения такой оценки необходимо принять во вни­
мание все основные факторы, определяющие качество разра­
ботанного прогноза.
7. После того как прогноз подготовлен и представлен руковод­
ству организации, заказчику и т. д., наступает новый этап ра­
боты с подготовленным материалом.
Дело в том, что жизнь не стоит на месте. Ситуация, а вме­
сте с ней и прогнозируемый объект со временем изменяются,
и иногда существенно.
Прогноз же разрабатывается, как правило, в предположе­
нии выполнения определенных условий.
124 Раздел 5 Прогнозирование


Вариантная разработка прогноза также предполагает разра­
ботку прогноза при различных альтернативных вариантах ус­
ловий и предположений. А они могут изменяться.
События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня про­
исходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят
вовсе.
Базируясь на устаревшем, не учитывающем реалии дейст­
вительного развития событий прогнозе, трудно принять эф­
фективное управленческое решение.
Поэтому неотъемлемой частью современной технологии про­
гнозирования является периодически осуществляемый (в зависи­
мости от происходящих изменений) мониторинг хода реализации
прогнозированного развития событий.
Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные
отклонения в ходе развития событий.
Если они могут оказать принципиальное влияние на дальней­
ший ход событий в части, касающейся принятия важных стра­
тегических решений, то прогноз долж:ен быть подвергнут кор­
ректировке.
Так, скажем, появление телевидения не могло не повлиять
на дальнейшее развитие средств массовой информации и про­
гнозы их развития.
Необходимо отчетливо понимать, что прогнозы ценны не
сами по себе, как возможность профессионального предсказа­
ния ожидаемого хода развития событий в той или иной обла­
сти человеческой деятельности, а в большей степени как не­
обходимый и очень существенный элемент разработки важных
управленческих решений.
Поэтому при выявившихся значительных отклонениях в
ходе развития событий в прогнозируемой области деятельно­
сти, особенно в случае активного прогноза, в уже разработан­
ный прогноз должны вноситься соответствующие коррективы.
Коррективы могут быть различного уровня значимости,
сложности, трудоемкости и т. д. Если они не очень значитель­
ны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической
группы, сопровождавшей разработку прогноза.
Если коррективы более существенны, то может потребо­
ваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в
особо важных случаях при наличии значительных измене­
ний — дополнительная работа экспертной комиссии с воз­
можным изменением ее состава.
Тема 4 Изыскательское прогнозирование 125



Последнее необходимо в особенности в тех случаях, когда
для корректировки прогноза требуется привлечение специали­
стов другой профессиональной ориентации.
Дадим краткую характеристику основных методов изыска­
тельского и нормативного прогнозирования.


Тема 4
ИЗЫСКАТЕЛЬСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Одним из основных методов, используемых в изыскательском
прогнозировании, является экстраполяция временных рядов —
статистических данных об интересующем нас объекте.
В основе экстраполяционных методов — предположение о
том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится
и в будуш,ем.
При этом, естественно, должны быть сделаны соответству­
ющие поправки с учетом возможного эффекта насыщения и
стадий жизненного цикла объекта.
К числу кривых, достаточно адекватно отражающих изме­
нение прогнозируемых параметров в ряде распространенных
ситуаций, относится экспонента, т. е. функция вида:
у = охе*', (5.2)
где t — время, а и b — параметры экспоненциальной кри­
вой.
К числу наиболее известных экспоненциальных кривых,
используемых при прогнозировании [6], можно отнести кри­
вую Перла, выведенную на основании обширных исследова­
ний в области роста организмов и популяций и имеющую вид:
у= L / {\ + ахе'^'), (5.3)
где L — верхний предел переменной у.
Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на
основании результатов исследований в области распределения
дохода и уровня смертности (для страховых компаний), имею­
щая вид:
y=Lx е˜>" -*', (5.4)
где к — также параметр экспоненты.
126 Раздел 5 Прогнозирование


Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе
таких параметров, как возрастание коэффициента полезного
действия паровых двигателей, рост эффективности радиостан­
ций, тоннажа судов торгового флота и т. д.
Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отне­
сены к классу так называемых ^'-образных кривых. Для таких
кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспо­
ненциальному рост на начальной стадии, а затем при прибли­
жении к точке насыщения они принимают более пологий вид.
Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с
помощью соответствующих дифференциальных уравнений,
решением которых и являются рассмотренные нами кривые
Перла и Гомперца (см., например, [II, 6]).
В качестве примера можно привести дифференциальное
уравнение, описывающее приращение объема информации
(знания) / в зависимости от числа исследователей N, среднего
коэффициента продуктивности одного исследователя q в еди­
ницу времени t и с — постоянного коэффициента, характери­
зующего динамику изменения объема информации.
Оно имеет следующий вид:
dl/ dt= qxNx(f'. (5.5)
Интегрируя это дифференциальное уравнение, получаем
формулу для объема информации:
f=qxN/c(e"- 1). (5.6)
В общем виде динамика изменения прогнозируемых пока­
зателей и параметров во времени может быть представлена в
виде [6]:
у, = y(t) + e(t), (5.7)
где y(t) — функция-тренд, описывающая тенденцию изме­
нения параметра,
e(t) — случайная функция, характеризующая отклоне­
ния прогнозируемой переменной от тренда.
При экстраполяции используются регрессионные и фено­
менологические модели.
Регрессионные модели строятся на базе сложившихся зако­
номерностей развития событий с использованием специаль-
Тема 4 Изыскательское прогнозирование 127


ных методов подбора вида экстраполирующей функции и оп­
ределения значений ее параметров.
В частности, для определения параметров экстраполирую­
щей функции может быть использован метод наименьших
квадратов.
Предполагая использование той или иной модели экстра­
полирования, того или иного закона распределения, можно
определить доверительные интервалы, характеризующие на­
дежность прогнозных оценок.
Регрессионные модели обладают и определенными недо­
статками. В частности, есть проблемы с корректным определе­
нием периода прогнозирования, вида экстраполяционной
кривой, а самое главное — далеко не всегда в будущем сохра­
няются закономерности, имевшие место в прошлом.
Феноменологические модели строятся исходя из условий
максимального приближения к тренду процесса, с учетом его
особенностей и ограничений и принятых гипотез о его буду­
щем развитии [8].
При многофакторном прогнозе в феноменологических мо­
делях можно присваивать большие коэффициенты весомости
факторам, которые оказывали большее влияние на развитие
событий в прошлом.
Если при прогнозировании рассматривается ретроспектив­
ный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то в
зависимости от характера прогнозируемых событий можно
большую весомость придавать значениям прогнозируемых по­
казателей, менее удаленным от момента прогнозирования по
шкале времени, и т. д.
Может быть, например, учтен и тот факт, что нередко при
прогнозировании оценки экспертов относительно близкого
будущего могут отличаться излишним оптимизмом, а оценки
относительно более отдаленного будущего — излишним пес­
симизмом. Может дополнительно учитываться характер корре­
ляции между событиями.
Если в прогнозируемом процессе может участвовать не­
сколько различных технологий, каждая из которых предста­
влена соответствующей кривой, то в качестве результирую­
щей экспертной кривой может быть использована огибаю­
щая частных кривых, соответствующих отдельным техноло­
гиям.
128 Раздел 5 Прогнозирование



Тема 5
НОРМАТИВНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

В нормативном прогнозировании характерным является под­
ход к разработке прогноза, исходя из целей и задач, которые
ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде.
К числу методов, используемых в нормативном прогнозирова­
нии, относится метод горизонтальных матриц решений, когда
производится определение первоочередности выполнения постав­
ленных целей проектов, предлагаемых для достижения.
Обычно используются двухмерные или трехмерные матри­
цы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений ис­
пользуются для определения оптимального распределения ре­
сурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ре­
сурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, ее
качество и квалификация, оборудование, энергетические ре­
сурсы и т. д.
В частности, одно измерение горизонтальной матрицы ре­
шений может соответствовать основным проблемам, возника­
ющим при достижении цели, второе измерение — ресурсам,
когорые могут потребоваться для решения этих проблем.
Согласованные матрицы более низких иерархических уров­
ней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней,
вплоть до главных матриц для стратегических проблем органи­
зации.
В трехмерной горизонтальной матрице решений одно изме­
рение, например, может соответствовать коммерческим мис­
сиям (областям сбыта), второе — ресурсам, третье — времени.
Ресурсы, в свою очередь, могут подразделяться на финансо­
вые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудова­
ния и т. д.
Вертикальные матрицы решений предназначены для отсле­
живания вертикального перемещения технологий.
Вертикальная матрица решений для внутрифирменного
планирования по рекомендациям Станфордского университе­
та может выглядеть так, как показано в табл. 5.2.
В частности, трехмерная вертикальная матрица решений
под названием "Общая схема разработки системы националь­
ной космической программы" была разработана в компании
"Норт америкэн авиэйшн".
Тема 5 Нормативное прогнозирование 129


Такая схема позволяет структурировать мышление и чет­
ко осмысливать конечное использование результатов дея­
тельности.
Для более рационального выбора проектов для реализации
могут быть использованы методы исследования операций, та­
кие, как:
линейное программирование, позволяющее сформулиро­
вать оптимизационную задачу в виде линейных ограниче­
ний (неравенств или равенств) и линейной целевой функ­
ции;

<< Предыдущая

стр. 21
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>