В.2. Предвидение и прогнозирование

В классическом менеджменте считается, что прогнозирование – это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения. В результате этого получают картину будущего, которую можно использовать как основу при планировании. Прогноз в управлении представляет собой технологию разработки моделей развития управляемого объекта. Показатели прогноза (числовые характеристики объекта, объемы и сроки работ и т. п.) имеют вероятностную природу. На основе прогнозов осуществляется предвидение и принимаются управленческие решения. Цель прогнозирования — получить научно обоснованные варианты тенденций развития (изменения) управляемого объекта (показателей его состояния) во времени и пространстве.

Источниками информации для прогнозов являются вербальные и письменные тексты, получаемые в процессе коммуникаций между людьми или в открытой печати. Для добывания необходимой информации отдельными структурами частного бизнеса организуется промышленный шпионаж. Информацию из открытой печати получают, используя приемы: структурно-морфологический; определения публичной активности; выявления групп патентных документов; анализа показателей; терминологического и лексического анализа.

Работы по организации и проведению прогнозных исследований связаны с использованием разработчиками единых базовых поня­тий независимо от специфики предметной области поиска и мно­жественности постановок конкретных задач. Определение базовых атрибутов прогноза позволяет в значительной степени унифици­ровать организационную деятельность по обеспечению эффектив­ности прогнозирования.

К базовым понятиям и параметрам прогнозирования, содер­жательное наполнение которых в значительной степени было за­креплено в терминологическом справочнике по вопросам прогно­стики, относятся следующие атрибуты:

• объект прогнозирования;

• форма представления прогноза;

• характер обусловленности реализации прогноза;

• исходное основание прогноза;

• метод и инструментарий прогнозирования;

• качество прогноза.

Четкое определение менеджерами значений указанных пара­метров позволяет однозначно специфицировать требования на раз­работку прогноза. Кроме того, эти атрибуты задают основания об­щей классификации научных прогнозов, принятых в практике управ­ления.

Таким образом, проблемно ориентированная фокусировка ба­зовых параметров прогноза относительно предметной рабочей об­ласти исследования однозначно определяет постановку практи­ческой задачи прогнозирования в общей системе задач управле­ния конкретным социально-экономическим объектом.

В зависимости от требований заказчика прогноза, объективных возможностей разработчиков по доступу к информационным ис­точникам обоснования предсказаний, а также исходя из особен­ностей шкал отображения информации выделяют различные виды представления результатов прогнозирования.

Если исследователь формулирует прогнозную информацию в виде некоторого однозначного заявления, например, «индекс цен будет расти» или «индекс цен к концу следующего года составит 115 %», говорят о том, что прогноз представлен в детерминирован­ной или точечной форме. Детерминированность прогноза здесь по­нимается не как утверждение о безусловности исхода тех или иных событий, что противоречит самому определению прогноза. Это лишь форма подачи сообщения, прогнозной информации. В слу­чае если исследователя интересует динамика процесса за некото­рый промежуток времени, прогноз представляется в виде последо­вательности состояний будущего развития либо в непрерывной, либо в дискретной форме. Точечное отображение информации о будущем удобно, но зачастую не имеет практического смысла в силу его неустойчивости, т. е. крайне малой вероятности исполне­ния данного утверждения.

Ввиду того, что прогноз всегда носит вероятностный характер, предпочтительно иметь информацию о возможном диапазоне из­менения прогнозируемой величины. При этом количественно из­меряемая прогнозная информация может выражаться интервально (для непрерывных величин) или веерно (для дискретных величин). Качественные утверждения в этом случае сопровождаются сопря­женными вероятностными характеристиками их наступления.

Здесь важно еще раз подчеркнуть понимание того, что про­гноз — это не решение, но информация о будущих общих условиях и возможных ограничениях деятельности (функционирования) для принятия эффективных текущих решений и их своевременной кор­ректировки в рамках системы управления.

Так, для процесса регулирования денежно-кредитной сферы важно спрогнозировать не точный рост цен к тому или иному мо­менту времени (прирост цен составит на конец года 9,314 %). Не­обходимо определить вероятные границы инфляции для траекто­рии экономического развития (прирост цен в годовом исчислении составит 8—10 % или 9±1,0 %), при соблюдении которых не потре­буется менять уровень учетной ставки для соблюдения заложен­ных макроэкономических пропорций в сформированной страте­гии роста национальной экономики.

Для долгосрочной политики занятости важно не столько точ­но определить среднюю продолжительность жизни в будущем, сколько оценить ожидаемые диапазоны значений этого показате­ля по группам населения, ориентация на которые позволит прово­дить намеченную пенсионную политику и не потребует пересмот­ра социальных нормативов, заложенных в бюджетные ограниче­ния государства на рассматриваемую перспективу.

Другой пример. Интуитивно ясно, что важно не столько спро­гнозировать до секунды время наступления того или иного собы­тия (например, дату вступления страны в ВТО), сколько оценить временной интервал вероятного достижения требуемых условий для возможного принятия соответствующего эффективного ре­шения.

Иногда, в случае работы исследователей с исходной информа­цией об объекте прогноза, отображенном количественно, резуль­тат предсказания может также описываться вероятностным рас­пределением случайной прогнозируемой величины. В этом случае следует указать математическое ожидание прогнозируемой вели­чины, а также оценить ожидаемую величину разброса данных во­круг центра распределения, т. е. дисперсию.

В общем случае генезис объектов прогнозирования обусловлен либо некоторыми скрытыми от исследователей процессами, внешне проявляющимися в смене качественных и/или количе­ственных состояний изучаемой системы с течением времени, либо возможными причинно-следственными воздействиями на изучае­мый объект.

В последнем случае можно говорить о событийной обусловлен­ности в развитии объекта прогноза. Например, можно предполо­жить, что сокращение фирмой-экспортером объемов поставок продукции на внешний рынок произошло вследствие увеличения государством экспортных ставок (или снижения мировых цен на соответствующий товар, или роста деловой активности фирм-кон­курентов, или жесткой политики квотирования соответствующего рынка либо чего-то другого, в том числе рассматривая ситуацию при одновременном проявлении всех или нескольких причин). То есть в основу модели, объясняющей поведение объекта иссле­дования, закладывается некоторая правдоподобная гипотеза, име­ющая конструкцию «возможная причина — следствие». Причи­на — это отражение некоторого события, которое может быть само результатом сочетания многих обстоятельств и факторов, формально внешних по отношению к объекту изучения и суще­ственно влияющих на его состояние и динамику.

Таким образом, для решения задачи прогноза (в нашем при­мере — обоснование объемов поставок фирмой продукции на вне­шний рынок) следует: а) создать рабочую модель зависимости из­менения объемов экспорта от факторов, существенно влияющих на него; б) определить значения факторов, на фоне которых будет оцениваться значение прогноза. Последние назовем условиями уп­реждения. Заметим, что значения факторов в общем случае не имеют обязательной привязки ко времени их соответствующей фиксации.

Если в постановке задачи прогнозирования речь идет о про­длении цепи состояний развития объекта из прошлого через на­стоящее в будущее без анализа событийных цепей в системе, то, заимствуя терминологию системной динамики, такой подход к моделированию развития объекта логично именовать потоковым.

Период времени, на который разрабатывается прогноз в рам­ках потоковой концепции, называется периодом упреждения про­гноза. Технически период упреждения обычно может состоять из отдельных тактов или шагов, за которые фиксируются системные изменения. Их величина определяется либо принятой временной градацией (минута, месяц, год и т. п.), либо исходя из сложившей­ся в управлении объектом прогноза практики частоты фиксации событий (через каждые 15 минут, через пять дней, декаду и т. п.).

Иногда исследователя интересует максимально возможный период упреждения прогноза — это прогнозный горизонт. Выбор конкретного значения этого атрибута определяется прежде всего частотой наблюдаемых или ожидаемых изменений в системе. В качестве значений параметра «период упреждения» традици­онно различают кратко-, средне-, долго- и дальнесрочные про­гнозы.

Краткосрочный прогноз разрабатывается на промежуток време­ни, когда имеют место только количественные изменения, средне­срочный — предполагает присутствие в системе не только количе­ственных, но и качественных изменений, долгосрочный — суще­ственную долю в системе качественных изменений.

Дальнесрочный прогноз имеет в виду перспективу, когда ожида­ются столь существенные качественные изменения системы, что можно говорить лишь о самых общих перспективах ее развития. В этом случае для исследователей представляются продуктивными переоценка и вероятное изменение своих представлений об объекте исследования.

Очевидно, что чем более отдаленной выбирается срочность прогноза, тем ниже его информативность, т. е. тем менее детальны оценки рассматриваемого процесса. Краткосрочные прогнозы могут содержать детальные и общие количественные заявления, среднесрочные — общие количественные, долгосрочные прогно­зы — преимущественно качественно-количественные выводы, дальнесрочные — самые общие качественные оценки будущего.

Часто в источниках по вопросам теории и практики управле­ния классификация прогнозов по периоду упреждения отождеств­ляется с точной временной градацией. Например, может утверж­даться, что краткосрочный отраслевой прогноз — это прогноз на период до 1 года, среднесрочный — сроком от 1 года до 5 лет и т. п. В этом случае определение периода упреждения формально сво­дится только к ориентации на сложившуюся практику управле­ния, и с научной точки зрения этот подход не представляется убе­дительным. Сторонники такой формализации на самом деле иг­норируют факт постоянной изменчивости как внутри, так и вне объекта исследования, упуская проблематику обоснования границ допустимой вариабельности объекта и среды для получения отно­сительно надежного предсказания.

На практике следует помнить, что временное разделение про­гнозов весьма условно. Оно является относительной характерис­тикой и зависит в основном от целей прогнозирования, характера объекта прогнозирования, прежде всего его масштаба и динами­ки, т. е. от всего того, что определяет качественную целостность объекта рассмотрения.

Разновидности прогнозов:

· экономические прогнозы (используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту);

· прогнозы развития технологии (позволят предсказать разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть);

· прогнозы развития конкуренции (позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов);

· прогнозы на основе опросов и исследований (дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знаний. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнений);

· социальное прогнозирование (которым в настоящее время занимается всего несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в социальных установках людей и состояния общества).

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них – формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы.

Количественные методы (приемы) базируются на информации, которую можно получить, зная тенденции изменения параметров или имея статистически достоверные зависимости, характеризующие производственную деятельность объекта управления. Примеры этих методов анализ временных рядов, каузальное (причинно-следственное) моделирование.

Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри (усреднение мнений экспертов в релевантных сферах), модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

Каждый метод (прием) прогнозирования желательно сопровождать определенным значением показателя качества, изменяющимся в зависимости от формулирования задачи, условий ее решения. Это достаточно трудно. В каждом конкретном случае прогнозирования возможны различные методы (способы, приемы), каждый из которых характеризуется не одним показателем, а набором показателей, изменяющихся при изменении формулировки задачи и условий ее решения.

Деятельность лица, принимающего решение, включает следующие этапы:

1. формулирование проблемы;

1. построение системы, в которой возникает проблема, и идентификацию (установление причинно-следственных связей и отношений) ключевых переменных;

3. сбор данных об обстановке и выдвижение гипотез;

4. формирование образа будущего с использованием модели и сценариев;

5. принятие стратегических решений.

При этом сценарии формирования образа будущего предусматриваются такие действия:

1. исследуемая система представляется с учетом современных реалий и динамики развития;

2. строится «дерево будущего», где ветвями являются гипотезы с возможными вариантами последствий;

3. конечные результаты прогнозируются для различных временных горизонтов. С помощью сценариев, передвигаясь из будущего в настоящее по системе «ходов», разрабатывают меры, необходимые для достижения поставленной цели.

В настоящее время уже разработаны рекомендации и методы выполнения прогнозирования, многие из которых могут быть использованы для предвидения.

Проблема определения такого важнейшего атрибута прогнозиро­вания, как «качество прогноза», является одной из ключевых за­дач методологии научного прогнозирования, определяющей во многом содержание и направленность отдельных этапов общей технологии прогнозного исследования. От степени нашего пони­мания содержания этой характеристики во многом зависит общая эффективность всей практики разработки социально-экономи­ческих прогнозов.

Ответ на вопрос о содержании понятия «качество прогноза» невозможен без ответа на вопрос о цели прогнозирования. Не­трудно понять, что на первый взгляд самый естественный ответ на него, а именно — «осуществить наиболее точное предсказание со­бытий будущего» — неприемлем. Аргументов здесь можно привес­ти огромное количество. Главное же заключается в том, что исче­зает общественно необходимая мотивация в проведении прогноз­ных исследований вообще. Ибо окончательное подтверждение точности возможно лишь после того, как ожидаемый факт свер­шится либо нет, т. е. отработает принцип «поживем — увидим». Прогнозная информация — это скоропортящийся продукт и цен­ность ее неоднородна во времени. В методологическом плане весьма важным является признание того, что прогноз в развитии систем должен быть ориентирован не на безусловное осуществле­ние предсказанного, а на всестороннее и постоянное содействие оптимизации принимаемых решений. Он должен способствовать росту степени их обоснованности и, в конечном счете, эффектив­ности деятельности человека в соответствующей области научно-практических исследований.

На сегодняшний день большое количество специалистов, за­нятых прогностическими исследованиями, определяют качество прогноза как интегральную характеристику. В его рамках можно выделить как объективную, так и субъек­тивную компоненту. Понятие «качество прогноза» в широком смысле слова представляет собой единство таких прогнозных па­раметров, как обоснованность, достоверность, точность, инфор­мативность, ценность и др. Узкое толкование этого термина подра­зумевает некую меру устойчивого развития объекта в соответствии с утверждениями (состояния, траектории и т. д.), определяемыми прогнозом.

Объективные составляющие понятия «качество прогноза» но­сят инвариантный характер по отношению к заказчику-потреби­телю прогнозной информации. Это такие показатели качества прогнозной информации, как информативность, точность, досто­верность.

Достоверность прогноза представляет собой в определенной степени свойство устойчивости предсказа­ния, его вероятностную характеристику. Она определяет вероят­ность реализации соответствующей прогнозной оценки для задан­ных условий прогноза, например временных либо пространствен­ных границ разброса параметров объекта прогнозирования.

Точность прогноза — мера оценки соответствия прогнозируе­мой величины ее фактическому значению. Иногда допускается следующее определение: это оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления. Следует отметить, что характеристики точности и достоверности являются сопряженными. В общем случае, чем выше надежность прогноза, тем ниже его точность, и наоборот. Выбор конкретных измерите­лей названных характеристик зависит от способа (шкалы) пред­ставления прогнозной информации.

С понятием «точность прогноза» связан термин «ошибка про­гноза». Она является ее измерителем или мерой точности прогно­за. Следует различать фактическую, иногда называемую эмпири­ческой, ошибку прогноза, оцененную по факту свершения события (ее еще называют апостериорной ошибкой) и ожидаемую, т. е. априорную ошибку.

Всегда стоит помнить о том, какой показатель качества инте­ресует исследователя: априорный или апостериорный. Как прави­ло, при использовании количественных методов прогнозирования специалисты работают с априорными характеристиками качества прогноза, т. е. построенными на основе анализа ретроспективной информации до факта свершения прогнозируемых явлений. Они всегда недетерминированы. Роль их активна по отношению к ре­шениям относительно исследуемой прогнозной группировки. Ра­бочие способы априорной оценки ошибок прогноза и вероятнос­тей их проявления зависят от выбранных технологий и методов прогнозирования. В дальнейшем эта проблема будет рассматри­ваться применительно к каждому конкретному методу.

Иногда понятие «ошибка прогноза» трактуется более концен­трированно — как величина отклонения прогноза от действитель­ного состояния объекта или путей и сроков его достижения. Апос­териорные критерии прогноза определяют по факту наступления ожидаемых событий. Роль их в основном сводится к функции за­паздывающих индикаторов оценки эффективности методики про­гнозирования, применяемой в рамках данной системы управле­ния. Они помогают отстроить эффективную технологию прогноз­ного исследования, так как на их базе удобно выявлять источники ошибок прогноза, эффекты их влияния на конечные результаты работы.

В качестве источников ошибок могут выступать различные фак­торы, носящие регулярный и нерегулярный характер. В этой связи ошибки прогноза разделяют на систематические и случайные.

Примерами систематических источников можно назвать под­бор неадекватных методов прогнозирования, недостаточность объема и структуры запрашиваемых исходных данных, недостовер­ность информации, связанную с небрежностью ее «съема» и обра­ботки, и тому подобные явления, негативное влияние которых на результат исследования может и должно быть минимизировано.

Случайные ошибки в социально-экономических системах, как и в любых развивающихся системах, сами по себе принципи­ально не предсказуемы и проявляются постоянно.

Величина ошибок прогноза напрямую связана с его обоснован­ностью, т. е. степенью соответствия состояния исходной предпрогнозной информации и выбранных методов прогнозирования объекту, целям и задачам прогнозирования.

Важнейшим исходным условием реализации процедур прогнози­рования, источником гипотез о вероятном возможном будущем является наличие данных об изучаемом объекте или явлении в прошлом и настоящем. Эту совокупность сведений об объекте ис­следования (целевой группировке прогноза) называют основанием прогноза. Период времени, за который собрана информация об объекте изучения, носит название периода основания прогноза, или ретроспективного периода. По характеру источников получения информация подразделя­ется на фактографическую и экспертную. В основу этого деления положена степень формализации данных источника информации и способ их получения. В первом случае — это документ в широ­ком смысле слова, а во втором — суждение человека, высказанное по конкретному запросу.

Экспертная информация представляет собой суждения по изу­чаемой проблеме, высказанные специалистом в данной предмет­ной области либо группой специалистов. Таким образом, генера­тором непосредственной или опосредованной прогнозной инфор­мации выступает человек, его опыт, знания, интеллект, умения, навыки, интуиция и т. д. Экспертная информация всегда субъек­тивна и в ней относительно велика доля данных, представленных в форме качественных суждений, что, несомненно, требует осо­бых инструментов обработки. Вопрос о корректном представле­нии информации специально обсуждается в главе учебного посо­бия, посвященной методам количественной обработки эксперт­ной информации.

Фактографическая информация в своей основе имеет эмпири­ческую базу и опирается на фактические данные, накопленные по рассматриваемой тематике. По происхождению источников фак­тографической информации различают: научно-техническую, тех­нико-экономическую, справочно-нормативную, ситуационную и информацию обратной связи. Особо в составе фактографической информации выделяют так называемую опережающую или приве­денную информацию. Последняя, как правило, представляется в виде научных публикаций, диссертационных исследований, ана­литических обзоров, заключений консалтинговых компаний и т. п. Она не всегда носит официальный характер и проходит апро­бацию, следовательно, содержательно может представлять собой не факты, а некоторые более или менее правдоподобные гипоте­зы. Несмотря на это, на сегодняшний день она является ценнейшим источником суждений, например в области прогнозов науч­но-технического развития.

Наличие достаточного объема достоверной информации — решающий фактор качественного обоснования прогнозов развития систем. На практике в силу понятных обстоятельств как объектив­ного, так и субъективного характера исследователи, к сожалению, часто испытывают трудности с исходной фактографической базой исследования, что, с одной стороны, может проявляться в нали­чии так называемых «малых выборок», неоднородности данных и других фактах, а с другой — «зашумленности» данных избыточной информацией. Решать указанные проблемы приходится с помо­щью специальных инструментов обработки информации.

Дата добавления: 2014-01-04