Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Методи прогнозування




 

На сучасному етапі, за оцінками вчених, існує понад 150 різних методів прогнозування. Однак на практиці використовуються як основні 15-20.

Під методом прогнозування слід розуміти сукупність прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних даних, екзогенних (зовнішніх) і ендогенних (внутрішніх) зв'язків об'єкта прогнозування, а також їх вимірів у межах розглянутого явища або процесу сформувати судження певної вірогідності відносно його (об'єкта) майбутнього розвитку.

Однією з найбільш важливих класифікаційних ознак прогнозування є ступінь формалізації, що досить повно охоплює прогностичні методи. Другою класифікаційною ознакою можна вважати загальний принцип дії методів прогнозування, третьою – спосіб одержання прогнозованої інформації. Розглянемо більш детально класифікацію методів прогнозування за першою класифікаційною ознакою.

 
 

За ступенем формалізації методи економічного прогнозування можна розподілити на інтуїтивні і формалізовані (рис.2).

Інтуїтивні методи прогнозування використовуються в тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через значну складність об'єкта прогнозування. У цьому випадку використовуються оцінки експертів. При цьому розрізняють індивідуальні і колективні експертні оцінки.

До індивідуальних експертних оцінок належать:

метод “інтерв'ю”, при якому здійснюється безпосередній контакт експерта з фахівцем за схемою «питання - відповідь»;

аналітичний метод, при якому здійснюється логічний аналіз певної прогнозованої ситуації, складаються аналітичні доповідні записки;

метод розробки сценаріїв, що ґрунтується на визначенні логіки процесу або явища в часі за різних умов.

Метод колективних експертних оцінок містить:

• метод «комісій»;

• «колективної генерації ідей» («мозкова атака»);

• метод «Дельфі»;

• матричний метод.

Ця група методів ґрунтується на тому, що при колективному мисленні, по-перше, вища точність результату прогнозу і, по-друге, при обробці індивідуальних незалежних оцінок, що виносяться експертами, виникають продуктивні ідеї та оптимальні рішення.

До групи формалізованих методів належать дві підгрупи: екстраполяції і моделювання. До першої підгрупи належать: методи найменших квадратів, експоненційного згладжування, змінних середніх, адаптивного згладжування. До другої - структурне, мережне, матричне та імітаційне моделювання.

Екстраполяція в тій чи іншій формі широко використовується при прогнозуванні тенденцій розвитку енергетики. При формуванні прогнозів за допомогою екстраполяції звичайно виходять з тенденцій зміни тих чи інших кількісних характеристик об'єкта, які складаються статистично. Екстраполюються оцінні функціональні системні й структурні характеристики. Екстраполяційні методи є одними з найпоширеніших і найбільш розроблених серед усієї сукупності методів прогнозування.

За допомогою цих методів екстраполюються кількісні параметри великих енергетичних систем, кількісні характеристики економічного, наукового, виробничого потенціалу, дані про результативність науково-технічного прогресу, характеристики співвідношення окремих підсистем, блоків, елементів у системі показників складних систем та ін. Однак ступінь реальності такого роду прогнозів і відповідно довіра до них значною мірою обумовлюються аргументованістю вибору меж екстраполяції і стабільністю відповідності «вимірників» стосовно сутності розглянутого явища. Варто звернути увагу на те, що складні об'єкти, як правило, не можуть бути охарактеризовані одним параметром.

Для підвищення точності екстраполяції використовуються різні прийоми. Один із них полягає, наприклад, у тому, щоб частину загальної кривої розвитку (тренда), що екстраполюється, корегувати з урахуванням реального досвіду розвитку галузі – об'єкта або аналога досліджень, які випереджають у своєму розвитку прогнозований об'єкт. При розробці моделей прогнозування тренд виявляється основною складовою прогнозованого часового ряду, на яку накладаються інші складові. Результат при цьому пов'язується винятково з плином часу. Передбачається, що через час можна виразити вплив усіх основних факторів.

Аналіз показує, що жоден з існуючих методів не може дати достатньої точності прогнозів на 20-25 років. Застосовуваний у прогнозуванні метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалий термін прогнозу, тому що даний метод виходить з минулого і сьогодення і тим самим накопичує похибку. Цей метод дає позитивні результати на найближчу перспективу прогнозування тих чи інших об'єктів – на 5-7 років.

Для знаходження параметрів наближених залежностей між двома чи кількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями застосовується метод найменших квадратів. Його сутність полягає в мінімізації суми квадратичних відхилень між величинами, за якими спостерігають, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), обчисленими за підібраним рівнянням зв'язку. Цей метод краще за інші відповідає ідеї усереднення як одиничного впливу врахованих факторів, так і загального впливу неврахованих. Розглянемо його детальніше. Якщо позначити через Y спостережні значення, а через Ỹ прогнозовані значення часового ряду, то сума квадратів відхилень між Y і Ỹ запишеться як

D = Σ (Y – Ỹ)2

Лінія регресії може бути подана рівнянням Y = а + bt, де аі b–параметри оцінки, a t–номер періоду. Отже,

D = Σ (Y – а – bt)2

Узявши часткові похідні функції Dвідносно а і b і прирівнявши їх до нуля, одержимо такі рівняння:

Σ Y = na + bΣt;

Σ tY = a Σt + b Σt2.

де t– кількість спостережень.

Щоб знайти значення параметрів a та b,розв'яжемо цю систему рівнянь:

a = Σ Y / n;

b = Σ tY / Σ t2.

Отримана при цьому лінія регресії вказує часовий тренд даних. Оцінки трендів більш надійні, якщо вони ґрунтуються на даних, вільних від сезонних ефектів.

Поширеною методикою опису тих чи інших процесів і явищ є моделювання. Воно вважається досить ефективним інструментом прогнозування можливої появи нових або майбутніх технічних засобів і рішень в енергетиці. Модель конструюється суб'єктом дослідження так, щоб операції відображали характеристики об'єкта (взаємозв'язки, структурні і функціональні параметри тощо), які є суттєвими для мети дослідження. Тому питання про якість такого відображення – адекватності моделі об'єктові – правомірно вирішувати лише щодо визначеної мети. Конструювання моделі на основі попереднього вивчення об'єкта і виділення його суттєвих характеристик, експериментальний і теоретичний аналіз моделі, зіставлення результатів з даними об'єкта, корегування моделі складають зміст методу моделювання.

Метод моделювання, розробка якого при прогнозуванні науково-технічного прогресу в енергетичній галузі стикається із серйозними труднощами, вимагає до себе особливої уваги. Труднощі застосування методу моделювання в прогнозуванні розвитку енергетичних об'єктів зумовлюються складністю структури технічного розвитку і тому змушують користуватися не однією моделлю, а системою методів і моделей, яка характеризується певною ієрархією і послідовністю.

Така система передбачає чергування використання моделей для цілей складання комплексного прогнозу. Під економіко-математичною моделлю розуміють методику доведення до повного, вичерпного опису процесу одержання й обробки вихідної інформації і правил розв'язання розглянутої задачі в досить широкому класі конкретних випадків.

Використання математичного апарату для опису моделей (включаючи алгоритми та їх дії) пов'язане з перевагами математичного підходу до багатостадійних процесів обробки інформації, використанням ідентичних засобів формування завдань, пошуку методів їх розв'язання, фіксації цих методів та їх перетворення в програми, розраховані на застосування засобів обчислю­вальної техніки.

Розробка системи моделей прогнозування здійснюється в три етапи. На першому етапі розробки локальних методик прогнозування створюються окремі моделі і підсистеми моделей прогнозування. Розроблені моделі повинні бути взаємопов'язаними і утворювати єдину систему для цілей прогнозування, яка забезпечує взаємодію окремих моделей відповідно до визначених вимог.

На другому етапі розробки локальних методик прогнозування розвитку енергетичних об'єктів створюється система взаємодіючих моделей прогнозування, уточнюються й узгоджуються підсистеми моделей, перевіряється їх взаємодія, визначається послідовність використання окремих моделей, а також прийомів оцінки і методів перевірки одержуваних комплексних прогнозів. На цьому етапі також мають бути складені відповідні програми для розв'язання завдань на електронних обчислювальних машинах.

Третій етап створення системи моделей прогнозування в основному пов'язаний з уточненням і розвитком окремих локальних систем і методик у ході практичного їх використання для цілей комплексного прогнозування розвитку енергетичних об'єктів.

При складанні детальних програм досліджень для першого і другого етапів необхідно враховувати, що завдання методики і коло проблем та показників, розроблюваних при прогнозуванні, істотно залежать від термінів прогнозів. Зі збільшенням тривалості прогнозованого періоду відбувається укрупнення показників, зменшується кількість наявної і доступної інформації всіх видів; цьому відповідає використання укрупнених (агрегованих) моделей, розгляд більш великих синтетичних проблем. При цьому необхідно виявити показники, які пов'язані стійкими функціональними зв'язками як між собою, так і з показниками прогнозів на менш тривалий період та суттєво впливають на динаміку показників для періоду в цілому й окремих його частин (принцип добору суттєвої і стійкої інформації).

Застосування математичних методів забезпечує високі вимоги до обґрунтованості, дієвості і своєчасності прогнозів розвитку енергетичних об'єктів, а тому є необхідною умовою для їх розробки і використання.


Питання до теми

1. Розкрийте значення прогнозів у сучасних умовах.

2. Охарактеризуйте етапи прогнозування.

3. Чим відрізняються гіпотеза, прогноз і план? Наведіть приклади.

4. Як класифікуються прогнози за ступенем імовірності?

5. Як класифікуються прогнози за тривалістю циклу прогнозування?

6. Як класифікуються прогнози за масштабністю прогнозування?

7. Як класифікуються прогнози за методичними особливостями розроблення та різною вихідною інформацією?

8.Що таке метод прогнозування?

9.Як розподіляються методи прогнозування за ступенем формалізації?

10.Охарактеризуйте інтуїтивні методи прогнозування.

11.Які методи містять індивідуальні експертні оцінки?

12.Які методи містять колективні експертні оцінки?

13.Охарактеризуйте склад формалізованих методів прогнозування.

14.Розкрийте сутність і особливості використання методів екстраполяції.

15.Як здійснюються розрахунки за методом найменших квадратів?

16.Розкрийте сутність і особливості використання методів моделювання.

17.Що таке економіко-математична модель?

18.З яких етапів складається процес розробки моделей прогнозування? Охарактеризуйте кожний із них.

Список літератури

1.Глівенко С.В., Соколов М.О., Теліженко О.М. Економічне прогнозування: Навч. посіб. - 3-тє вид., перероб. і допов. - Суми: ВТД «Університетська книга», 2004. - 210 с.

2.Прузнер СП., Златопольский А.Н., Некрасов A.M. Экономика энергетики СССР: Учебник для вузов. - М.: Высшая школа, 1982. -424 с.

3.Чернухин А.А., Флаксерман Ю.Н. Экономика энергетики СССР: Учебник для вузов. - 4-е изд. - М.: Энергоатомиздат, 1985. - 416 с.

4.Нелидов И.Е. Экономика энергомашиностроения: Учебник. -3-е изд. - М.: Высшая школа, 1979. - 336 с.


Лекція 16. Енергетичний баланс країни.

16.1. Поняття, сутність і завдання розроблення енергетичного балансу країни.

16.2. Шляхи економії паливно-енергетичних ресурсів.

16.3. Державна політика енергозбереження в Україні.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-10-17; Просмотров: 1892; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.025 сек.