4
Зміст
Вступ
Процес прогнозування достатньо актуальний в даний час. Широка сфера його вживання. Прогнозування широко використовується в економіці, а саме в управлінні. В менеджменті поняття "планування" і "прогнозування" тісно переплетено. Вони не ідентичні і не підміняють один одного. Плани і прогнози розрізняються між собою тимчасовими межами, ступенем деталізації показників, що містяться в них, ступенем точності і вірогідності їх досягнення, адресністю і, нарешті, правовою основою. Прогнози, як правило, носять індикативний характер, а плани володіють силою директивного характеру. Не підміна і зіставлення плану і прогнозу, а їх правильне поєднання - такий шлях планомірного регулювання економіки в умовах ринкової економіки і переходу до неї.
В промисловості методи прогнозування також грають першорядну роль. Використовуючи екстраполяцію і тенденцію, можна робити попередні висновки щодо різних процесів, явищ, реакцій, операцій.
Певну нішу прогнозування займає і у військових дисциплінах. Використовуючи методи прогнозування, можна визначити (оцінити) радіоактивну обстановку місцевості і т.д.
Існує багато методів прогнозування. Продиференціювавши їх загальне число, необхідно вибрати оптимальний з них для використовування в кожній конкретній ситуації.
Аналіз методів прогнозування, вивчення цих методів, використовування їх в різних сферах діяльності є заходом раціоналізаторського характеру. Ступінь достовірності прогнозів можна потім порівняти з дійсно реальними показниками, і, зробивши висновки, приступити до наступного прогнозу вже з існуючими даними, тобто наявною тенденцією. Спираючись на одержані дані, можна в тимчасовому аспекті переходити на більш високий ступінь і т.д.
1. Задачі і принципи прогнозування
Прогноз - конкретний прогноз, думка про стан якого-небудь явища в майбутньому на основі спеціально наукового дослідження. Класифікація прогнозів здійснюється, як правило, по двох признаках тимчасовому і функціональному. По тимчасовій ознаці розрізняють прогнози: коротко, середньо, довгострокові і наддовгострокові. Функціональна класифікація прогнозів припускає їх розподіл на дослідницькі, програмні і ресурсні.
Прогнозування - процес розробки прогнозів. Залежно від виду прогнозу розрізняють нормативне, пошукове, оперативне.
Прогнозна модель - модель обєкту прогнозування, дослідження якої дозволяє одержати інформацію про можливі стани обєктах в майбутньому і (або) шляхах і термінах їх здійснення
Щоб одержати інформацію про майбутнє, потрібно вивчити закони розвитку народного господарства, визначити причини, рушійні сили його розвитку - це основна задача планування і прогнозування. Як основні рушійні сили розвитку виробництва виступають соціальні потреби, технічні можливості і економічна доцільність. Відповідно до цього можна вказати на три основні задачі планування і прогнозування: встановлення цілей розвитку господарства; вишукування оптимальних шляхів і засобів їх досягнення; визначення ресурсів, необхідних для досягнення поставлених цілей.
Вибір цілей є результатом аналізу соціально-політичних задач, які необхідно вирішити в суспільстві і які відображають обєктивний характер дії економічних законів.
Вибору цілей передує розробка альтернатив цілей, побудова ієрархічної системи або "дерева цілей", ранжирування цілей, вибір провідних ланок. Початковими передумовами вибору цілей є, з одного боку, реальна можливість рішення даної альтернативи, а з іншою - її оптимальність по критерію ефективності.
Шляхи і засоби досягнення цілей визначаються на основі аналізу розвитку народного господарства і науково-технічного прогресу. При цьому в. процесі прогнозування відбувається обмеження області альтернативних варіантів шляхів і засобів досягнення поставлених цілей, тобто визначається область оптимальних рішень. В процесі розробки плану (ухвалення рішення) визначається єдине рішення, оптимальне по прийнятому вектору критеріїв.
Залежно від того, яка задача розвязується в першу чергу, розрізняють два види прогнозування: дослідницьке (або пошукове) і нормативне. Формування прогнозу обєктивно існуючих тенденцій розвитку на основі аналізу історичних тенденцій називається дослідницьким або пошуковим прогнозуванням. Цей вид прогнозування заснований на використовуванні принципу інерційності розвитку, при якому орієнтація прогнозу в часі відбувається по схемі "від теперішнього часу, - до майбутнього". Дослідницький прогноз - це картина стану обєкту прогнозу в певний момент майбутнього, одержана в результаті розгляду процесу розвитку як рухи за інерцією від теперішнього часу до горизонту прогнозу. Прогнозування тенденцій розвитку обєкту прогнозу, які повинні забезпечувати досягнення у встановлений момент майбутнього певної соціально-політичної, економічної і оборонної мети, називається нормативним. В цьому випадку орієнтація прогнозу в часі відбувається по схемі "від майбутнього - до теперішнього часу".
Розузгодження нормативних і дослідницьких оцінок обєкту прогнозу в кожний момент часу майбутнього є слідством суперечності "потреби-можливості". Комплексний прогноз будується на основі композиції дослідницького і нормативного прогнозів.
Вибір цілей і засобів для їх досягнення неодмінно повинен поєднуватися з визначенням потреби в ресурсах. При визначенні цієї потреби слід розглядати планові і прогнозні матриці ресурсів (фінансових, трудових, матеріальних і енергетичних), а також матриці виробничих потужностей і ресурсів часу. Оцінці підлягають як потрібні ресурси, так і вірогідні обмеження на їх величину в діапазоні часу попередження плану або прогнозу. Матриці ресурсів прогнозу є найважливішими початковими даними при складанні балансів народного господарства при перспективному плануванні.
Не дивлячись на спільність задач, їх постановка при прогнозуванні і плануванні різна. При плануванні діє наступна схема: "мета - директивна, шляхи і засоби її досягнення - детерміновані, ресурси - обмежені". При прогнозуванні схема інша: "цілі - теоретично досяжні, шляхи і засоби їх досягнення - можливі, ресурси - вірогідні". Задачі прогнозування відрізняються широтою обхвату. Задачі прогнозування треба оцінювати як глобальні. До них можна віднести: аналіз ситуації, визначення рівнів достовірності інформації, визначення ступеня вірогідності, вироблення поточних, середньо і довгострокових прогнозів. Принципи прогнозування: поєднання соціально-політичних і господарських цілей; демократичний централізм; системність; безперервність і зворотний звязок; пропорційність і оптимальність; реальність і обєктивність; виділення провідної ланки і т.д.
Прогнозування повинне носити системний характер. Необхідність системного підходу в прогнозуванні витікає з особливостей розвитку науки і техніки, народного господарства в період науково-технічної революції. Науково-технічна революція привела до принципової зміни властивостей, характеристик і структури сучасної техніки і народного господарства. Зростання кількості елементів, обєктів різної природи, ускладнення звязків між ними і поведінки обєкту в зовнішньому середовищі привели до створення великих технічних і виробничих (організаційно-економічних) систем.
Сучасні машини володіють високою конструктивно-функціональною складністю, є технічними комплексами, що включають величезну кількість деталей, вузлів, агрегатів і готових виробів, зєднаних кінцевою функціональною цілісністю. конструктивно-функціональна складність обумовлює високу матеріаломісткість, трудомісткість, енергоємність і вартість технічних комплексів. Розвиток техніки привів до створення складних ієрархічних структурних побудов - великих технічних систем. Ця властивість технічних комплексів зажадала системний підхід до її створення, системне проектування. В технічних комплексах конструкції окремих вхідних елементів, що розробляються, повинні бути підлеглі загальній меті, ради якої створюється система, тобто повинна бути забезпечена єдина стратегія поведінки технічної системи.
Створення великих технічних систем викликало у свою чергу появу великих організаційно-економічних (виробничих) систем, що охоплюють безліч підприємств, зєднаних випуском певного технічного комплексу. Виникає ієрархія в структурі управління виробничими підприємствами. неухильно наростаючі темпи розвитку науки і техніки, створення сучасних організаційно-економічних систем привели до лавиноподібного зростання інформації і збільшення ступеня нерегулярності її надходження. Все це зажадало вдосконалення методів планування, створення системи планування.
Найважливішими вимогами системного підходу є комплексність прогнозів і планів і безперервний характер процесу планування.
Комплексний підхід передбачає складання прогнозів і планів у взаємозвязку як в просторі (в галузевому і територіальному розрізі), так і в часі. Взаємозвязок в просторі означає встановлення раціональних відносин між галузями народного господарства, економічними районами, встановлення оптимальних співвідношень між темпами розвитку науки, техніки і промислового виробництва, збалансованість потреб і ресурсів на всіх рівнях ієрархії. [3]
Взаємозвязок прогнозів і планів в часі забезпечується реалізацією принципу безперервності планування. Коректування планів і прогнозів повинне носити дискретний характер з наперед встановленими термінами (режим функціонування). Відносна часта зміна планів, що обумовлює зміну виробничих програм, може привести до дезорганізації роботи галузей і підприємств через складність структури виробничих звязків в народному господарстві, великій трудомісткості і матеріаломісткості процесів підготовки промислового виробництва.
Чутливість прогнозу і планів до змін залежить від рівня ієрархії, термінів попередження і періодичності коректувань. Чим нижче рівень, тим чутливість вище, тим винні бути коротшим періоди коректування.
Найважливішим моментом упровадження і використовування безперервних систем планування є визначення якості роботи таких систем і на основі цього знаходження оптимального режиму функціонування.
Безперервність планування забезпечується шляхом реалізації принципу зворотного звязку. Коректування планів і прогнозів проводиться на підставі інформації зворотного звязку, що містить дані про результати реалізації планів, і прогнозів, уточнення потреб, про зміну тенденції розвитку обєкту і зовнішнього середовища (соціально-політичного, науково-технічного і економічного фону).
Різний ступінь невизначеності інформації, що виробляється, про майбутнє впливає на характер вживаних методів, способів і прийомів прогнозування і планування. Якщо при розробці планів перевага віддається детермінованим методам, то при прогнозуванні - стохастичним. При складанні планів переважне вживання мають регулярні методи, при прогнозуванні - евристичні.
Специфіка стадій і етапів планування впливає також на кількість і рівень агрегації планових і прогнозних показників, ступінь їх детермінованої, співвідношення директивних і розрахункових показників.
2. Методи науково-технічного прогнозування
2.1 Класифікація методів прогнозування
Перш за все приведемо визначення методу прогнозування як способу теоретичної і практичної дії, направленої на розробку прогнозів. Це визначення є достатньо загальним і дозволяє розуміти термін "метод прогнозування" вельми широко: від найпростіших екстраполяційних розрахунків до складних процедур багатокрокових експертних опитів.
Для вивчення методичного апарату прогностики доцільно із самого початку деталізувати це широке поняття. Далі розрізнятимемо прості методи прогнозування і комплексні методи прогнозування. При цьому під простим методом прогнозування розумітимемо метод, нерозкладний на ще більш прості методи прогнозування, і відповідно під комплексним - метод, що складається з взаємозвязаної сукупності декількох простих.
В даний час разом із значним числом опублікованих методів прогнозування відомі численні способи їх класифікації. Проте вважати це питання задовільно вирішеним не можна, оскільки єдину, корисну і повну класифікацію зараз ще не створено. Ймовірно, прогностика, як молода наука, ще не досягла такого рівня розвитку, коли можливе створення класифікації, що задовольняє всім цим вимогам. Отже, які ж цілі класифікації методів прогностики? Можна вказати дві такі основні цілі. Це, по-перше, забезпечення процесу вивчення і аналізу методів і, по-друге, обслуговування процесу вибору методу при розробці прогнозів обєкту. На сучасному етапі важко запропонувати єдину класифікацію, в рівному ступені задовольняючу обом з вказаних цілей.
Існують два основні типи класифікації: послідовна і паралельна. Послідовна класифікація припускає той, що виключає приватних обємів з більш загальних. Це процес, тотожний розподілу родового поняття на видові. При цьому повинні дотримуватися наступні основні правила:
1) підстава розподілу (ознака) повинна залишатися однією і тією ж при утворенні будь-якого видового поняття;
2) обєми видових понять повинні виключати один одного (вимога відсутності перетину класів);
3) обєми видових понять повинні вичерпувати обєм родового поняття (вимога повного обхвату всіх обєктів класифікації).
Паралельна класифікація припускає складну інформаційну підставу, що складається не з одного, а з цілого ряду ознак. Основний принцип такої класифікації - незалежність вибраних ознак, кожний з яких вагомий, всі разом одночасно властиві предмету і лише їх сукупність дає вичерпне уявлення про кожний клас.
Послідовна класифікація має наочну інтерпретацію у вигляді деякого генеалогічного дерева, охоплює всю дану область в цілому і визначає місце і взаємозвязки кожного класу в загальній системі. Тому вона є більш прийнятною для цілей вивчення, дозволяє методично більш струнко представляти область знань, що класифікується.
Кожний рівень класифікації характеризується своєю класифікаційною ознакою. Елементи кожного рівня є найменуваннями підмножин елементів найближчого нижнього рівня, що належать їм, причому підмножин непересічних.
Елементи нижнього рівня є найменуванням вузьких груп конкретних методів прогнозування (іноді з одного елемента), які є модифікаціями або різновидами якого-небудь одного, самого загального з них.
В цілому класифікація є відкритою, оскільки представляє можливість збільшувати число елементів на рівнях і нарощувати число рівнів за рахунок подальшого дроблення і уточнення елементів останнього рівня.
На першому рівні всі методи діляться на три класи по ознаці "інформаційна підстава методу". Фактографічні методи базуються на фактично наявному інформаційному матеріалі про обєкт прогнозування і його минулий розвиток. Експертні методи базуються на інформації, яку поставляють фахівці-експерти в процесі систематизованих процедур виявлення і узагальнення цієї думки. Комбіновані методи виділені в окремий клас, щоб можна було відносити до нього методи із змішаною інформаційною основою, в яких як первинна інформація використовуються фактографічна і експертна. Наприклад, при проведенні експертного опиту учасникам представляють цифрову інформацію про обєкт або фактографічні прогнози, або, навпаки, при екстраполяції тенденції разом з фактичними даними використовують експертні оцінки.
Не слід відносити до комбінованих методів ті методи прогнозування, які до експертної початкової інформації застосовують математичні методи обробки або початкову фактографічну інформацію оцінюють експертним шляхом. В більшості випадків вони достатньо добре укладаються в перший або другий з перерахованих вище класів. [2]
Ці класи розділяються далі на підкласи за принципами обробки інформації. Статистичні методи обєднують сукупність методів обробки кількісної інформації про обєкт прогнозування за принципом виявлення математичних закономірностей розвитку і математичних взаємозвязків характеристик, що містяться в ній, з метою отримання прогнозних моделей. Методи аналогій направлені на те, щоб виявляти схожість в закономірностях розвитку різних процесів і на цій підставі проводити прогнози. Випереджаючі методи прогнозування будуються на певних принципах спеціальної обробки науково-технічної інформації, що реалізовують в прогнозі її властивість випереджати розвиток науково-технічного прогресу.
Експертні методи розділяються на два підкласи. Прямі експертні оцінки будуються за принципом отримання і обробки незалежної узагальненої думки колективу експертів (або одного з них) за відсутності дій на думку кожного експерта думки іншого експерта і думки колективу. Експертні оцінки із зворотним звязком в тому або іншому вигляді утілюють принцип зворотного звязку шляхом дії на оцінку експертної групи (одного експерта) думкою, одержаною раніше від цієї групи або від одного з її експертів.
Третій рівень класифікації розділяє методи прогнозування на види по класифікаційній ознаці "апарат методів". Кожний вигляд обєднує в своєму складі методи, що мають як основа однаковий апарат їх реалізації. Так, статистичні методи по видах діляться на методи екстраполяції і інтерполяції; методи, що використовують апарат регресійного і кореляційного аналізу; методи, що використовують аналіз чинника.
Клас методів аналогій підрозділяється на методи математичних і історичних аналогій. Перші як аналог для обєкту прогнозування використовують обєкти іншої фізичної природи, іншої області науки, галузі техніки, проте мають математичний опис процесу розвитку, співпадаючий з обєктом прогнозування. Другі як аналог використовують процеси однакової фізичної природи, що випереджають в часі розвиток обєкту прогнозування.
Випереджаючі методи прогнозування можна розділити на методи дослідження динаміки науково-технічної інформації; методи дослідження і оцінки рівня техніки. В першому випадку в основному використовується побудова кількісно-якісних динамічних рядів на базі різних видів НТІ і аналізу і прогнозування на їх основі відповідного обєкту. Другий вид методів використовує спеціальний апарат аналізу кількісної і якісної інформації, що міститься в НТІ, для визначення характеристик рівня, якості існуючої і проектованої техніки.
Прямі експертні оцінки по ознаці апарату реалізації діляться на види експертного опиту і експертного аналізу. В першому випадку використовуються спеціальні процедури формування питань, організації отримання на них відповідей, обробки одержаних відповідей і формування остаточного результату. В другому - основним апаратом дослідження є цілеспрямований аналіз обєкту прогнозування з боку експерта або колективу експертів, які самі ставлять і вирішують питання, що ведуть до поставленої мети.
Експертні оцінки із зворотним звязком в своєму апараті мають три види методів: експертний опит; генерацію ідей; ігрове моделювання. Перший вигляд характеризується процедурами регламентованого неконтактного опиту експертів переміжними зворотними звязками в розглянутому вище значенні. Другий - побудований на процедурах безпосереднього спілкування експертів в процесі обміну думками по поставленій проблемі. Він характеризується відсутністю питань і відповідей і направлений на взаємне стимулювання творчої діяльності експертів. Третій вигляд використовує апарат теорії ігор і її прикладних розділів. Як правило, реалізується на поєднанні динамічної взаємодії колективів експертів і обчислювальної машини, що імітує обєкт прогнозування в можливих майбутніх ситуаціях.
Нарешті, останній, четвертий, рівень класифікації підрозділяє види методів третього рівня на окремі методи і групи методів по деяких локальних для кожного виду поєднанням класифікаційних ознак, з яких вказати один загальний для всього рівня в цілому неможливо.
2.2 Екстраполяційні методи прогнозування
Методи екстраполяції тенденцій є, мабуть, найпоширенішими і самими розробленими серед всієї сукупності методів прогнозування. Використовування екстраполяції в прогнозуванні має в своїй основі припущення про те, що даний процес зміни змінної є поєднанням двох складових-регулярної і випадкової.
Вважається, що регулярна складова f (а, х) є гладкою функцією від аргументу (в більшості випадків - часу), описуваною кінцевомірним вектором параметрів а, які зберігають свої значення на періоді попередження прогнозу. Ця складова називається також трендом, рівнем, детермінованою основою процесу, тенденцією. Під всіма цими термінами лежить інтуїтивне уявлення про якесь обчищене від перешкод єство аналізованого процесу. Інтуїтивне, тому що для більшості економічних, технічних, природних процесів не можна однозначно відділити тренд від випадкової складової. Все залежить від того, яку мету переслідує це розділення і з якою точністю його здійснювати.
Випадкова складова n (х) звичайно вважається некорельованим випадковим процесом з нульовим математичним очікуванням. Її оцінки необхідні для подальшого визначення точністних характеристик прогнозу.
Екстраполяційні методи прогнозування основний упор роблять на виділення якнайкращого в деякому розумінні опису тренда і на визначення прогнозних значень шляхом його екстраполяції. Методи екстраполяції багато в чому перетинаються з методами прогнозування по регресійних моделях. Іноді їх відмінності зводяться лише до відмінностей в термінології, позначеннях або написанні формул. Проте сама по собі прогнозна екстраполяція має ряд специфічних рис і прийомів, що дозволяють зараховувати її до деякого самостійного виду методів прогнозування.
Специфічними рисами прогнозної екстраполяції можна назвати методи попередньої обробки числового ряду з метою перетворення його до вигляду, зручного для прогнозування, а також аналіз логіки і фізики прогнозованого процесу, що робить істотний вплив як па вибір виду екстраполюючої функції, так і на визначення меж зміни її параметрів.
2.2.1 Попередня обробка початкової інформації в задачах прогнозної екстраполяції
Попередня обробка початкового числового ряду направлена на рішення наступних задач (всіх або частини з них): понизити вплив випадкової складової в початковому числовому ряду, тобто наблизити його до тренда; представити інформацію, що міститься в числовому ряду, у такому вигляді, щоб істотно понизити трудність математичного опису тренда. Основними методами рішення цих задач є процедури згладжування і вирівнювання статистичного ряду.
Процедура згладжування направлена на мінімізацію випадкових відхилень точок ряду від деякої гладкої кривої передбачуваного тренда процесу. Найбільш поширений спосіб усереднювання рівня по деякій сукупності навколишніх крапок, причому ця операція переміщається уздовж ряду крапок, у звязку з чим звичайно називається ковзаюча середня. В найпростішому варіанті згладжуюча функція лінійна і згладжуюча група складається з попередньої і подальшої крапок, в складніших - функція нелінійна і використовує групу довільного числа крапок.
Згладжування проводиться за допомогою многочленів, що наближають по методу якнайменших квадратів групи досвідчених крапок. Якнайкраще згладжування виходить для середніх точок групи, тому бажано вибирати непарну кількість крапок в згладжуваній групі.
Згладжування навіть в простому лінійному варіанті є у багатьох випадках вельми ефективним засобом виявлення тренда при накладенні на емпіричний числовий ряд випадкових перешкод і помилок вимірювання. Для рядів із значною амплітудою перешкоди є можливість проводити багатократне згладжування початкового числового ряду. Число послідовних циклів згладжування повинне вибиратися залежно від виду початкового ряду, від ступеня передбачуваною його зашумленості перешкодою, від мети, яку переслідує згладжування. Треба мати при цьому на увазі, що ефективність цієї процедури швидко зменшується (в більшості випадків), так що доцільно повторювати її від одного до трьох разів.
Лінійне згладжування є достатньо грубою процедурою, що виявляє загальний приблизний вид тренда. Для більш точного визначення форми згладженої кривої може застосовуватися операція нелінійного згладжування або зважені ковзаючі середні. В цьому випадку ординатам крапок, що входять до ковзаючої групи, приписується різна вага залежно від їх відстані від середини інтервалу згладжування.
Якщо згладжування направлено на первинну обробку числового ряду для виключення випадкових коливань і виявлення тренда, то вирівнювання служить цілям більш зручного представлення початкового ряду, залишаючи колишнім його значення.
Самими загальними прийомами вирівнювання є логарифмування і заміна змінних.
У випадку якщо емпірична формула передбачається тією, що містить три параметри або відомо, що функція трьох параметрична, іноді вдається шляхом деяких перетворень виключити один з параметрів, а що залишилися два привести до однієї з формул вирівнювання.
Можна розглядати вирівнювання не тільки як метод представлення початкових даних, але і як метод безпосереднього наближеного визначення параметрів функції, що апроксимує початковий числовий ряд. Часто саме так і використовується цей метод в деяких екстраполяційних прогнозах. Відзначимо, що можливість безпосереднього його використовування для визначення параметрів апроксимуючої функції визначається головним чином видом початкового числового ряду і ступенем наших знань, нашої упевненості щодо виду функції, що описує досліджуваний процес.
В тому випадку, якщо вид функції нам невідомий, вирівнювання слід розглядати як попередню процедуру, в процесі якої шляхом вживання різних формул і прийомів зясовується самий відповідний вид функції, що описує емпіричний ряд.
Одним з різновидів методу вирівнювання є дослідження емпіричного ряду з метою зясування деяких властивостей функції, що описує його. При цьому не обовязково перетворення приводять до лінійних форм. Проте результати їх готують і полегшують процес вибору апроксимуючої функції в задачах прогностичної екстраполяції. В найпростішому випадку пропонується використовувати наступні три типи диференціальних функцій зростання:
1) Перша похідна, або абсолютна диференціальна функція зростання.
2) Відносний диференціальний коефіцієнт, або логарифмічна похідна
3) Еластичність функції
2.3 Статистичні методи
Перш ніж приступити до аналізу статистичних методів прогнозування, розглянемо деякі загальні поняття і визначення, що відносяться до кореляційних і регресійних моделей. Дві випадкові величини є кореляційно звязаними, якщо математичне очікування однієї з них міняється залежно від зміни іншої.
Вживання кореляційного аналізу припускає виконання наступних передумов:
а) Випадкові величини у (y1, у2..., Уn) і x (x1, x2..., Хn) можуть розглядатися як вибірка з двовимірної генеральної сукупності з нормальним законом розподілу.
б) Очікувана величина погрішності і рівна нулю
в) Окремі стахостично незалежні спостереження, тобто значення даного нагляду не повинне залежати від значення попереднього і подальшого наглядів.
г) Коваріація між помилкою, повязаною з одним значенням залежної змінної у, і помилкою, повязаною з будь-яким іншим значенням у, рівна нулю.
д) Дисперсія помилки, повязана з одним значенням у, рівна дисперсії помилки, повязаній з будь-яким іншим значенням.
е) Коваріація між погрішністю і кожній з незалежних змінних рівна нулю.
ж) Безпосередня застосовність цього методу обмежується випадками, коли рівняння кривої є лінійним щодо своїх параметрів bo, bi...,bk Це, проте, не означає, що саме рівняння кривої щодо змінних повинне бути лінійним. Якщо емпіричні рівняння наглядів не є лінійними, то у багатьох випадках виявляється можливим привести їх до лінійної форми і вже. після цього застосовувати метод якнайменших квадратів.
з) Спостереження незалежних змінних проводяться без погрішності.
Перед початком кореляційного аналізу необхідно перевірити виконання цих передумов.
Звязок між випадковою і невипадковою величинами називається регресійним, а метод аналізу таких звязків - регресійним аналізом. Вживання регресійного аналізу припускає обовязкове виконання передумов (б-г) кореляційного аналізу. Тільки при виконанні приведених передумов оцінки коефіцієнтів кореляції і регресії, одержувані за допомогою способу якнайменших квадратів, будуть незміщеними і мати мінімальну дисперсію.
Регресійний аналіз тісно повязаний з кореляційним. При виконанні передумов кореляційного аналізу виконуються передумови регресійного аналізу. В той же час регресійний аналіз предявляє менш жорсткі вимоги до початкової інформації." Так, наприклад, проведення регресійного аналізу можливе навіть у разі відмінності розподілу випадкової величини від нормальної, як це часто буває для техніко-економічних величин. Як залежна змінна в регресійному аналізі використовується випадкова змінна, а як незалежна - невипадкова змінна.
По ступеню комплексності статистичні дослідження можна розділити на двовимірні і багатовимірні. Перші торкаються розгляду парних взаємозвязків між змінними (парні кореляції і регресії) і направлені в прогнозних дослідженнях на рішення таких задач, як встановлення кількісної міри тісноти звязку між двома випадковими величинами, встановлення близькості цього звязку до лінійної, оцінки достовірності і точність прогнозів, одержаних екстраполяцією регресійної залежності. Багатовимірні методи статистичного - аналізу направлені в основному на рішення задачі системного аналізу багатовимірних стохастичних обєктів прогнозування. Метою такого аналізу є, як правило, зясування внутрішніх взаємозвязків між змінними комплексу, побудова багатовимірних функцій звязку змінних, виділення мінімального числа характеристик, що описують обєкт з достатнім ступенем точності. Однією з основних задач тут є скорочення розмірності опису обєкту прогнозування.
Таким чином, статистичні методи використовуються в основ-ном для підготовки даних, приведення їх до вигляду, придатного для виробництва прогнозу. Як правило, після їх вживання використовується один з методів екстраполяції або інтерполяції для отримання безпосередньо прогнозного результату.
2.4 Експертні методи
2.4 1 Область вживання експертних методів
Методи експертних оцінок в прогнозуванні і перспективному плануванні науково-технічного прогресу застосовуються в наступних випадках:
а) в умовах відсутності достатньо представницької і достовірної статистики характеристики обєкту (наприклад, лазери, що голографічні запамятовують пристрої, раціональне використовування водних ресурсів на підприємствах);
б) в умовах великої невизначеності середовища функціонування обєкту (наприклад, прогнозів людино-машинної системи в космосі або облік взаємовпливу областей науки і техніки);
в) при середньо і довгостроковому прогнозуванні обєктів нових галузей промисловості, схильних сильному впливу нових відкриттів у фундаментальних науках (наприклад, мікробіологічна промисловість, квантова електроніка, атомне машинобудування);
г) в умовах дефіциту часу або екстремальних ситуаціях.
Експертна оцінка необхідна, коли немає належної теоретичної основи розвитку обєкту. Ступінь достовірності експертизи встановлюється по абсолютній частоті, з якою оцінка експерта зрештою підтверджується наступними подіями. Існує дві категорії експертів - це вузькі фахівці і фахівці широкого профілю, що забезпечують формулювання крупних проблем і побудову моделей. Вибір експертів для прогнозу проводиться на основі їх репутації серед певної категорії фахівців. Проте не слід забувати і тієї обставини, що першокласний фахівець не завжди може достатньо кваліфікований розглянути і зрозуміти загальні, глобальні, питання. Для цієї мети потрібно привертати експертів хоча і недостатньо вузько інформованих, але володіючих здібністю до дерзання і уяви.
"експерт" в дослівному перекладі з латинської мови означає "досвідчений". Тому і у формалізованому, і в неформалізованому способах визначення експерта значне місце займають професійний досвід і розвинена на його основі інтуїція. Умови необхідності і достатності віднесення фахівця до категорії експертів вводяться таким чином.
Важливо встановити не абсолютний ступінь надійності експертної оцінки, а ступінь надійності в порівнянні з оцінкою середнього фахівця, а також кореляцію між вірогідністю його прогнозної оцінки і надійністю класу тих гіпотез, якими оперує експерт. Загалом, потрібно визначити, що таке експерт. Перерахуємо деякі вимоги, яким винен задовольняти експерт:
1) оцінки експерта повинні бути стабільні в часі і транзитивні;
2) наявність додаткової інформації про прогнозовані ознаки лише покращує оцінку експерта;
3) експерт повинен бути визнаним фахівцем в даній області знань;
4) експерт повинен володіти деяким досвідом успішних прогнозів в даній області знань.
Характеризуючи експертів, слід мати у вигляді, що в результаті вироблення оцінок можуть мати місце помилки двох видів. Помилки першого вигляду відомі в техніці вимірювань як систематичні, помилки другого вигляду - як випадкові. Експерт, схильний до помилок першого вигляду, видає значення, які стійко відрізняються від істинного убік збільшення або зменшення. Вважають, що помилки цього вигляду повязані з складом розуму експертів. Для корекції систематичних помилок можна застосовувати поправочні коефіцієнти або ж використовувати спеціально розроблені тренувальні ігри. Помилки другого вигляду характеризуються величиною дисперсії. Виходячи з аналізу основних видів помилок при винесенні експертних думок, можна додати до розглянутого раніше переліку вимог до експертів ще одне. Значення його полягає в тому, що слід віддати перевагу експерту, оцінки якого мають малу дисперсію і систематичне відхилення середньої помилки від нуля, експерту з середньою помилкою, рівною нулю, але з більшою дисперсією. На жаль, апріорі визначити здатність людини робити правильні експертні оцінки неможливо. Важливим засобом підготовки експертів є спеціальні тренувальні ігри.
Організація форм роботи експерта може бути програмованою або непрограмованою, а діяльність експерта може здійснюватися в усній (інтервю) або у письмовій формі (відповідь на питання спеціальних таблиць експертних оцінок або вільний виклад по заданій темі).
Організація стимуляції роботи експерта полягає в розробці:
евристичних прийомів і способів, що полегшують пошук прогнозної експертної оцінки; правових норм, що гарантують експерту оформлення пріоритету і авторства, а також нерозголошування всіх науково-технічних ідей, що висуваються їм в процесі експертизи;
форм моральної, професійної і матеріальної зацікавленості експерта в експертних оцінках; організаційних форм роботи експерта (включення в план роботи і т.п.).
Виходячи з одержаної в результаті аналізу моделі обєкту прогнозування, визначаються наукові і технічні напрями, по яких необхідно привернути експерта, виділяються групи експертів по приналежності питання до області фундаментальних, прикладних наук або до стикових наукових напрямів. [5]
При рішенні задачі формування експертної групи необхідно виявити і стабілізувати працездатну мережу експертів. Спосіб стабілізації експертної мережі полягає в наступному. На основі аналізу літератури по прогнозованій проблемі вибирається будь-який фахівець, що має декілька публікацій в даній області. До нього поводяться з проханням назвати 10 самих компетентних, на його думку, фахівців по даній проблемі. Потім звертаються одночасно до кожного з десяти названих фахівців з проханням вказати 10 найкрупніших їх колег-учених. З одержаного списку фахівців викреслюються 10 первинних, а іншим розсилаються листи, що містять вказане вище прохання. Дану процедуру повторюють до тих пір, поки жоден із знов названих фахівців не додасть нових прізвищ до списку експертів, тобто поки не стабілізується мережа експертів. Одержану мережу експертів можна вважати генеральною сукупністю фахівців, компетентних в області прогнозованої проблеми. Проте через ряд практичних обмежень виявляється недоцільним привертати всіх фахівців до експертизи. Тому необхідно сформувати репрезентативну вибірку з генеральної сукупності експертів.
Визначення специфіки процедур для методів класу ПЕО (персональних експертних оцінок) здійснюється на основі аналізу вимог до експертів і їх оцінок, витікаючих з суті методів:
а) аналітичні записки предявляють вимоги структуризації экспериментальної проблеми, эксплікації і ранжирування цілей, аналізу альтернативних шляхів досягнення мети, оцінки витрат на кожну альтернативу і рекомендацій за найефективнішими способами рішення проблем;
б) парні порівняння, нормування і ранжирування вимагають однорідності оцінюваних ознак, наявності логічно обґрунтованих критеріїв і еталонів, наявність однозначно певних процедур операції з критеріями, еталонами і ознаками;
в) інтервю предявляють специфічні вимоги як до експерта, так і до інтервюера;
г) морфологічна структуризація вимагає чіткого визначення функціональних характеристик обєкту або проблеми, які необхідно поліпшити, класифікації наукових принципів, на основі яких можливе поліпшення характеристики; аналізу всіляких комбінацій цих принципів і відсіву явно абсурдних; оцінки комбінацій по ступеню здійсненності і витрат на їх реалізацію; порівняння комбінацій по комплексному критерію "витрати - ефективність - час".
2.4.2 Метод евристичного прогнозування (МЕП)
Основна задача, що стоїть перед фахівцями по аналізу і проектуванню великих систем, в загальному випадку, як правило, полягає в знаходженні самих оптимальних способів створення більш ефективних систем - або знов проектованих, або що модернізуються. Складність рішення цієї задачі полягає перш за все в тому, що тут звичайно немає можливості знайти рішення чисто математичними методами, оскільки, як правило, не вдається точно визначити величини (функціонали), що підлягають оптимізації (экстрималізації) в математичному значенні. Це повязано не тільки з складністю опису функціонування великих систем, але і з такими принциповими видами, як, наприклад, специфіка цілей, для досягнення яких призначена система. По-перше, перед системою може стояти не одна мета, а набір їх, що зразу ж приводить до задачі векторної оптимізації. По-друге, набір цілей, поставлених перед системою, може містити в своєму складі чисто якісні цілі, що не підлягають кількісним вимірюванням, що практично реалізовуються. Це приводить, з одного боку, до проблеми оцінки ступеня досягнення якісної мети і, з іншою - до проблеми зрівняння важливості якісних і кількісних цілей і ступеня їх досягнення.
Аналогічна ситуація виникає і при оцінці наслідків передбачуваного способу досягнення поставленої мети. Вкажемо для прикладу, що ці наслідки можуть одночасно носити економічний, політичний, соціальний або який-небудь інший характер.
В цих умовах рішення системної задачі знаходиться за допомогою евристичних прийомів, що використовують вельми складний математичний апарат, і полягає у видачі обґрунтованих рекомендацій, достатніх для вироблення рішення.
Методом евристичного прогнозування називається метод отримання і спеціалізованої обробки прогнозних оцінок обєкту шляхом систематизованого опиту висококваліфікованих фахівців (експертів) у вузькій області науки, техніки або виробництва. Прогнозні експертні оцінки відображають індивідуальну думку фахівця щодо перспектив розвитку його області і засновані на мобілізації професійного досвіду і інтуїції.
Метод евристичного прогнозування схожий з дельфійською технікою, колективною генерацією ідей і методом колективної експертної оцінки в тому значенні, що одним з елементів його є збір і обробка думок експертів, виказаних на основі професійного досвіду і інтуїції. Проте він відрізняється від вказаних методів більшою чіткістю теоретичних основ, способами формування анкет і таблиць, порядком роботи з експертами і алгоритмом обробки одержаної інформації. Евристичним даний метод названий у звязку з однорідністю форм розумової діяльності експерта при рішенні наукової проблеми і при оцінці перспектив розвитку обєкту прогнозування, а також у звязку з використовуванням експертами специфічних прийомів, що приводять до правдоподібних висновків. [6]
Призначення методу евристичного прогнозування - виявлення обективізованого уявлення про перспективи розвитку вузької області науки і техніки на основі систематизованої обробки прогнозних оцінок репрезентативної групи експертів.
Область вживання МЕП - науково-технічні обєкти і проблеми, розвиток яких або повністю, або частково не піддається формалізації, тобто для яких важко розробляти адекватну модель. Наприклад, елементно-технологічна база ЕЦВМ.
В основі методу лежать три теоретичні допущення:
1) існування у експерта психологічної установки на майбутнє, сформульованої на основі професійного досвіду і інтуїції, і можливості її екстеріоризації;
2) тотожності процесу евристичного прогнозування і процесу рішення наукової проблеми з однотипністю одержуваного знання у формі евристичних правдоподібних висновків, що вимагають верифікації;
3) можливості адекватного відображення тенденції розвитку обєкту прогнозування у вигляді системи прогнозних моделей, що синтезуються з прогнозних експертних оцінок.
Ці допущення реалізуються в методі евристичного прогнозування шляхом системи прийомів роботи з експертами, способами оцінок і синтезу прогнозних моделей.
Як початкові документи при роботі по методу евристичного прогнозування виступають: опис методу; інструкції по формулюванню питань; інструкції по складанню анкет і таблиць експертних оцінок; порядок роботи з експертами; набір евристичних прийомів для експертів; інструкція для експертів по заповненню анкет і таблиць; інструкція по обробці на ЕОМ експертних анкет і таблиць; алгоритми і програми для обробки даних на ЕОМ; заповнені експертами анкети і таблиці; інструкція за оцінкою компетентності експертів; інструкція по синтезу прогнозних моделей; набір способів верифікації прогнозів.
Наявність повністю сформульованого інформаційного масиву дає повну підставу для якісної роботи з МЕП.
Формування анкет і таблиць експертних оцінок. Інформаційним масивом для розробки прогнозів методом евристичного прогнозування є набір заповнених експертами таблиць і анкет. Таблиці містять перелік строго сформульованих питань. До питань в анкетах предявляються наступні вимоги:
1) вони повинні бути сформульовані в загальноприйнятих термінах;
2) формулювання їх повинне виключати всяку смислову неоднозначність;
3) всі питання повинні логічно відповідати структурі обєкту прогнозу;
4) вони повинні бути віднесені до одного з трьох перерахованих нижче видів. Залежно від виду питання застосовується певна процедура його формулювання і складання анкет.
До першого вигляду відносяться питання, відповіді на які містять кількісну оцінку: питання щодо часу звершення подій; опити щодо кількісного значення прогнозованого параметра; питання щодо вірогідності здійснення події; питання за оцінкою відносного впливу чинників один на одного в деякій шкалі. Для даного типу питання застосовується найпростіша процедура складання анкет. В цьому випадку сам прогнозист, що знає обєкт прогнозу, формулює перелік значень оцінюваних параметрів, вірогідності і тимчасових відрізків. При визначенні шкали значень кількісних параметрів (час, характеристика і ін.) доцільно користуватися нерівномірною шкалою. Конкретне значення нерівномірності визначається характером залежності помилки прогнозу від часу попередження.
До другого вигляду відносяться змістовні питання, що вимагають згорнутої відповіді не в кількісній формі. Питання, що вимагають відповіді в згорнутій формі, можуть бути трьох типів: дизюнктивні; конъюнктивні; імплікативні.
Питання, що вимагають змістовної відповіді в згорнутій формі, характеризуються найскладнішою процедурою їх формування в анкету. Анкета в остаточному вигляді виходить в результаті трьох етапної ітерації. На першому етапі прогнозист ретельно вивчає результат роботи (доклад) групи експертів (метод комісій) над певною системою. Підсумком вивчення є формулювання першого варіанту запитальника, який на другому етапі розсилається головам відповідних комісій для коректування і уточнення. В результаті виходить другий варіант запитальника. На третьому етапі питання групуються по темах і в певному порядку всередині тим. Остаточний варіант запитальника набуває форму таблиць експертних оцінок.
До третього вигляду відносяться питання, що вимагають відповіді в розгорненій формі, які, у свою чергу, діляться на два типи:
1) питання з формою відповіді у вигляді переліку відомостей про предмет;
2) питання з формою відповіді у вигляді переліку аргументів, підтверджуючих або відкидаючих тезу, що міститься в питанні.
Питання, що вимагають змістовної відповіді в розгорненій формі, визначаються шляхом двохетапної ітерації. Перший етап - прогнозист звертається до експертів з проханням сформулювати найперспективніші і якнайменше розроблені проблеми. На другому етапі зі всіх названих проблем вибираються лише мають безпосереднє відношення до обєкту прогнозу і принципово вирішувані.
Після того, як всі питання уточнені і зведені по тематичних ознаках у відповідні розділи анкет або таблиць, переходять до роботи з експертами, аналізу і обробки експертних оцінок.
3. Класифікації економічних прогнозів
Економічні прогнози розробляються з різною метою і для різних рівнів народного господарства. Кожний вид прогнозів має свої особливості.
Прогноз основних напрямків науково-технічного прогресу містить наступні напрями науково-технічного прогресу:
В області знарядь праці: створення комплексів механізмів для завершення механізації праці в основних виробничих процесах у ряді галузей промисловості, будівництві, сільському господарстві; підвищення рівня автоматизації виробництва з переривчастими процесами і немасовим випуском продукції шляхом упровадження устаткування з програмним управлінням і інших електронних засобів; оновлення і модернізація устаткування, скорочення термінів його заміни і т.д.
В області предметів праці: зміна структури конструкційних матеріалів за рахунок підвищення частки алюмінію і пластмас; створення нових видів сировин и і матеріалів на базі традиційних їх видів (металеві сплави, матеріали на основі хімічної переробки деревини і т.п.).
В області електроенергетики: нарощування потужностей атомних електростанцій; початок будівництва електростанцій промислового призначення з магнітно-гідродинамічними (МГД) установками і т.д.
В області техніки управління: збільшення кількості автоматизованих систем управління підприємствами і галузями; початок формування загальнодержавної автоматизованої системи збору і обробки інформації. [7]
Обєктом економічного прогнозування науково-технічного прогресу є як натурально-речовинні, так і вартісні показники. При цьому початковою стадією є науково-технічний прогноз. На його основі прогнозуються суспільно необхідні витрати праці на досягнення певних результатів і очікувані індивідуальні витрати цієї праці. Зіставляючи суспільно необхідні витрати з індивідуальними, можна виключати як явно неприйнятні ті варіанти розвитку, в яких індивідуальні витрати перевершують суспільно необхідні. Серед тих, що залишилися визначаються ефективні варіанти, які за інших рівних умов дають найбільшу економію.
Як відомо, на рівні підприємств, обєднанні, міністерств економічні результати виражаються в різних госпрозрахункових показниках, а також в показнику народногосподарського економічного ефекту від створення і використовування певних споживних вартостей. Вдосконалення споживних вартостей може стати самостійним обєктом економічного прогнозування.
Розвиток економіки породжує нові потреби, які виражаються як в натурально-речовинних, так і у вартісних показниках і можуть виступати у формі платоспроможного, незадоволеного, відкладеного попиту на сировину, матеріали, робочу силу, капітальні вкладення і т.д. Ці потреби також є обєктом економічного прогнозування науково-технічного прогресу.
Економічний прогноз науково-технічного прогресу може бути представлений в різних формах. На малюнку 1.3 показані основні, але далеко не всі можливі форми прогнозу. Так, прогнози можуть розрізнятися по періодичності їх складання (періодичні і разові), по ступеню інформованості дослідника і т.п.
Попередній прогноз складається при виборі обєкту економічного прогнозування науково-технічного прогресу в цілях первинного зясування його значущості, а також виходить при послідовному уточненні початкових даних в процесі складання прогнозу.
Описовий прогноз містить якісні характеристики най вірогідніших напрямів науково-технічного прогресу і його впливу па показники економічної ефективності. В ньому містяться вказівки на найперспективніші напрями науково-технічного прогресу; передбачення наслідків здійснення цих напрямів, їх впливу на зовнішнє по відношенню до нього середовище; порівняльна оцінка значущості досягнень науково-технічного прогресу, що вивчаються, для народного господарства; опис необхідних умов реалізації даних досягнень і ін.
Описовий прогноз може містити і кількісні оцінки: гіпотези про час наукового рішення проблеми або широкого розповсюдження нового методу виробництва; числові дані про існуючі в народному господарстві тенденції, що показують необхідність вдосконалення продуктивних сил в даному напрямі і т.п. Цей вид описового прогнозу відрізняється від кількісного прогнозу тільки тим, що не містить числової оцінки економічного ефекту. Кількісний прогноз може містити цілий ряд якісних оцінок: гіпотези про конкретний характер госпрозрахункових відносин в майбутньому, про державну політику цін, про вплив даного досягнення на неекономічні цілі і т.п.
Дослідницький прогноз показує можливі напрями науково-технічного прогресу, забезпечені народногосподарськими ресурсами і науково-технічними розробками. По тривалості прогнозного періоду дослідницькі прогнози підрозділяються на термінові (що складаються на заданий період). короткострокові, середньострокові і довгострокові. До короткострокових відносяться прогнози, що охоплюють період, на один рік перевищуючий час початку задоволення потреб в даних досягненнях науково-технічного прогресу. Середньострокові прогнози складаються на термін, починаючи з яким повністю задовольняються потреби в цих досягненнях. Довгострокові прогнози охоплюють весь економічний горизонт в досліджуваній області народного господарства. Розподіл прогнозів на короткострокові, середньострокові і довготермінові у такий спосіб не є загальноприйнятим в прогностичній літературі. Проте воно представляється вдалим, оскільки враховує специфіку кожного конкретного обєкту прогнозування.
Нормативний прогноз розглядає необхідні ресурси і доцільні напрями діяльності для забезпечення виконання поставлених нормативних цілей. Ці цілі частіше за все повязані з необхідністю рішення неекономічних задач суспільства.
Нормативні прогнози діляться на оперативні, тактичні і стратегічні відповідно до того, до якої з цих категорій відносяться нормативні цілі, встановлені в основу їх розробки. [8]
В прогнозах одно чинників як обєкт прогнозування вибирається або якийсь один елемент нової технології, або один показник, що характеризує взаємодію технологій (праця певної кваліфікації, машини одного вигляду, кількість нових наукових праць з однієї тематики, фондомісткість національного доходу і т.п.). Обєктами многофакторних прогнозів є структура зайнятості, ряди машин, співвідношення між декількома чинниками суспільного виробництва і т.д.
Односекторним вважається прогноз, що розглядає процеси в одному з господарських осередків, багатосекторним - у взаємодіючій групі таких осередків. Багаторівневі прогнози розглядають науково-технічний прогрес і його вплив на ефективність суспільного виробництва в ієрархічній підсистемі народного господарства.
Побудова системного прогнозу ґрунтується на системному підході до дослідження науково-технічного прогресу.
При побудові системного прогнозу виробництва нової техніки деревом цілей може служити ієрархічна система конкретних потреб, безпосередньо повязана з даними напрямами науково-технічного прогресу. Системний прогноз повинен містити також варіанти досягнення цілей, забезпечені народногосподарськими ресурсами, систему організаційних заходів для реалізації кожного з цих варіантів в господарській практиці і описувати інформаційні потоки, що забезпечують дану систему необхідною інформацією.
Прогноз називається умовним, якщо при його побудові виходять з якихось конкретних гіпотез про ситуацію, в якій здійснюються прогнозовані події.
Керований прогноз є спеціальний вид умовного прогнозу, в якому деякі з умов виділені як керовані змінні (тобто змінні, значення яких можуть бути регульовані в процесі цілеспрямованої господарської діяльності). Умовний прогноз, що не містить керованих змінних, називається некерованим. Керований прогноз є варіантним, якщо він містить декілька варіантів зміни керованих змінних і наслідків цих змін. Якщо при цьому не розглядаються варіанти управління, які явно менш задовільні з погляду досягнення поставлених цільний, то такі прогнози ми називаємо ефективними.
Прогноз є оптимальним, якщо з безлічі прогнозних варіантів науково-технічного розвитку вибираються оптимальні по деякому критерію.
По методу побудови прогнози підрозділяються на експертні, екстраполяційні, модельні і дедуктивні.
Якщо розглянути використовування розглянутих вище методів прогнозування на сучасному етапі, то можна прийти до висновку, що найяскравішим прикладом може служити ситуація на валютному ринку, а також показники біржової активності фірм, підприємств, організацій.
Можна зробити прогноз, що в Україні, в державі, яка намагається побудувати дійсно демократичне суспільство, виявиться тенденція, характерна для більшості західних країн, коли ринкова вартість іноземної валюти і курс національних банків майже ідентичні, або ж прагнуть один одного.
На фондових біржах, використовуючи методи прогнозування, можна одержати попередні дані відносно зміни світових індексів ділової активності (індекс Доу Джонса, наприклад)
Висновок
Робота відділу інформації по науковому прогнозуванню не припускає кінцевих висновків про тенденції в розвитку науки, техніки і виробництва. Його задача, головним чином, своєчасно виявити симптоми тенденцій, що намічаються або склалися, в розвитку науки, техніки і виробництва, витягнути з літератури і систематизувати вислови фахівців по проблемах, що цікавлять. Остаточна оцінка результатів аналізу і висновки залишаються за науковими керівниками.
Робота по прогнозуванню тісно повязана з проблемою наукової організації праці. В даному випадку цей звязок слід розглядати з двох точок зору. По-перше, ця робота означає внесення елементів наукової організації в інформаційну діяльність. Наділення служб інформації функціями прогнозування розвитку науки і техніки припускає розширення сфери інформаційної діяльності на основі узагальнення передового вітчизняного і зарубіжного досвіду, а також упровадження в практику інформаційної роботи методів наукового аналізу інформації. Робота в цьому напрямі підвищує цілеспрямованість в діяльності служб інформації, стимулює більш поглиблену обробку і розширює рамки пошуку інформації, сприяє злиттю зусиль служби інформації і дослідників в єдиний творчий процес.
З другого боку, ця робота має на меті підвести наукову базу під рішення питань, повязаних з перспективним плануванням розвитку науки і виробництва. Наукова організація перспективного планування, керівництво дослідженнями і виробництвом сьогодні можливі лише на основі наукового передбачення. Саме відсутність цілеспрямованої систематичної роботи по виявленню тенденції в розвитку науки і виробництва нерідко породжують субєктивізм в плануванні.
Все це служить ще одним підтвердженням відомого положення про те, що внесення елементів наукової організації в інформаційну діяльність багато разів окупається в рішенні питань наукової організації творчих процесів.
Використана література
Теорія прогнозування і ухвалення рішень. М: 1989. 160 сторінок.
Шехурін Д.Е. Наукове прогнозування засобами інформації С. - Пт.: 1990. 123страницы.
Косолапов В.В. Інформаційне прогнозування і забезпечення. До: 1978. 198 сторінок.
Зенкін А.И. Про математичні методи прогнозування М: 1987.90страниц
Баранов В.А. Загальні питання методології і наукового прогнозування. Х: 1992. 230 сторінок.
Аналіз закономірностей прогнозування розвитку науки і техніки. До: 1990. 239 сторінок.
Економічні аспекти науково-технічного прогнозування. М: 1975. 222 сторінки.
Медвідцева О.В. Прогнозування в системі економічних відносин. До: 1992. 156 сторінок.
Лабунська Н.Л. Система прогнозування. М: 1990. 120 сторінок.
| ! |
Как писать рефераты Практические рекомендации по написанию студенческих рефератов. |
| ! | План реферата Краткий список разделов, отражающий структура и порядок работы над будующим рефератом. |
| ! | Введение реферата Вводная часть работы, в которой отражается цель и обозначается список задач. |
| ! | Заключение реферата В заключении подводятся итоги, описывается была ли достигнута поставленная цель, каковы результаты. |
| ! | Оформление рефератов Методические рекомендации по грамотному оформлению работы по ГОСТ. |
| → | Виды рефератов Какими бывают рефераты по своему назначению и структуре. |