Сущность экстраполяционных методов прогнозирования. Определение тренда. Контроль качества прогнозных исследований

Аналитическая оценка тенденций основана на использовании количественной информации о прошлых состояниях системы для описания возможных состояний системы в будущем, т.к. сложившиеся объективные тенденции изменения социальных показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие социальные процессы обладают некоторой инерционностью. Аналитическое прогнозирование предполагает, что факторы, действующие в прошлом, целиком и полностью сохранят свое действие в будущем. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения социокультурных, социально-политических и социально-экономических условий.

Самым простым аналитическим методом прогнозирования является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет анализ временных (динамических) рядов и получение прогнозных значений на основе данного анализа. Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в социальных показателях могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временной ряд y может быть представлен в следующем виде:

y = f(t) + f(τ)+ f(ξ), (7.1)

где f(t) – детерминированная компонента процесса, определяющая общее направление развития;

f(τ) – детерминированная компонента процесса, фиксирующая изменения показателя в определенные промежутки времени;

f(ξ) – стохастическая компонента процесса.

Временные ряды, подобные тем, что приведены ниже (рис.24), обычно служат для расчета трех различных типов изменений в показателях: трендовых, циклических и случайных.

Рис. 2. График экстраполяции функции y = f(t) + f(τ)+ f(ξ)

Если детерминированные компоненты f(t) и f(τ), характеризуют существующую динамику развития процесса в целом, то стохастическая компонента f(ξ) отражает случайные колебания или шумы процесса. Все составляющие процесса определяются каким-либо функциональным механизмом, характеризующим их поведение во времени. Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций f(t), f(τ), f(ξ) на основе исходных эмпирических данных. Разработка прогноза детерминирующей составляющей не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, т.к. ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

Положительная сторона метода экстраполяционных методов прогнозирования – это взаимосвязь прошлого, настоящего и будущего, формализация этой связи, количественные оценки. Однако имеются и серьезные ограничения. Данный метод применим лишь для процессов с неизменными качественными параметрами, т.е. он не дает точных результатов на длительный срок прогноза, постепенно по мере перехода анализа от прошлого и настоящего в период упреждения накапливаются погрешности. И как показывает практика, в течение 5÷7 лет они становятся существенными и приводят к значительному искажению прогнозного результата.

В экстраполяционном методе первоначально определяется трендовая составляющая f(t).Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Тренд – это, как правило, аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда f(t). В этом случае параметр времени входит в состав функциональной зависимости. Если же придать параметру времени значения выходящие за настоящее, то с помощью такого математического описания можно распространить (экстраполировать) наблюдавшуюся в прошлом закономерность на будущее. Тем самым будет получена прогнозная тенденция (или просто тенденция), т.е. количественная характеристика направления развития объекта прогнозирования.

Математически задача в трендовом методе формулируется следующим образом: требуется найти аналитическое выражение зависимости прогнозируемого параметра от времени, т.е. ищется функция y = f(t). В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции, которая представляет собой предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза.

Первым этапом поиска аналитической зависимости является предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида тренда путем сглаживания и выравнивания временного ряда, проведения формального и логического анализа особенностей процесса. Вторым этапом является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. При выборе вида зависимости руководствуются следующим: он должен согласовываться с профессионально-логическими соображениями относительно природы и характера исследуемых связей; по возможности используют простые зависимости, не требующие сложных расчетов, легко поддающиеся интерпретации и практическому применению. В группу методов прогнозной экстраполяции трендовой составляющей можно включить метод среднего темпа изменения показателя, метод наименьших квадратов и их модификации.

Контроль качества прогнозных исследований. Понятие верификации трактуется как оценка достоверности и точности (или обоснованности) прогноза. Известные в литературе методы верификации направлены в большей степени на оценку метода прогнозирования, с использованием которого был получен тот или иной прогнозный результат, чем на оценку качества самого прогнозного результата. Однако и эта проблема в методах верификации не решается в полной мере, т.к. качество работы метода можно оценить только применительно к качеству используемой информации. Причина в том, что один и тот же метод может выдать равновероятно достоверный и недостоверный результат в зависимости от качества информации, используемой при прогнозировании. Что же касается оценки достоверности и надежности самого прогноза, то совпадение прогнозных результатов, полученных разными методами, из различных источников и т.д., еще не доказывает, что прогноз был выполнен качественно. Последнее зависит от того, какое управленческое решение было принято на основе разработанного прогноза.

Итак, перед исследователями встают две проблемы: как оценить качество прогностического исследования до его реализации и можно ли считать качественным прогностическое исследование, которое не достигло своей цели. На первый вопрос теория прогностики ответа пока не дала. И на второй вопрос нельзя ответить однозначно. Однако очевидно, что прогностическая разработка должна помогать принимать рациональные решения.

Понятие качества прогностического исследования можно рассматривать двояко: а) в рамках и представлениях самого исследования, б) по результату использования прогностической разработки для целей управления. Качество прогностического исследования – это совокупность характеристик, которые в комплексе позволяют сделать прогноз и проект эффективным и полезным в управлении, обеспечивают получение достоверного описания объекта на некоторую перспективу.

В отношении прогнозной деятельности абсолютная верификация допустима только после перехода периода упреждения из будущего в прошлое. Но задолго до этого можно прибегать к повторным или параллельным исследованиям по другому методу (например, провести опрос экспертов). Если результаты совпадают, то появляются основания с большей уверенностью считать степень достоверности осуществления прогноза или реализации проекта высокой, если нет – есть время для поиска и устранения ошибок или недочетов в методике разработки прогнозов, перехода на иные методологические позиции.

В этом плане важно четко разграничить категории обоснованности и истинности прогнозной деятельности. Обоснованность информации зависит от уровня научного знаний в определенный исторический период, развитости методологии и качества научного исследования. Если новая научная информация опирается на основательную научную теорию, эффективность которой в отношении аналогичных социальных систем и процессов доказана, если эта информация получена в результате достаточно надежных методов, процедур, операций научного исследования, то она считается вполне обоснованной еще до подтверждения ее практикой.

Критерием истинности прогнозной информации, как известно, является практика. Однако практику нельзя понимать лишь как поставленный и проведенный эмпирический опыт. Более широкое понимание практики включает, прежде всего, общественно-историческую практику развития общества в целом. Поэтому проблема истинности прогноза не может ограничиваться возможностью «сиюминутной» практической проверки, должна связываться с реальными тенденциями развития общества.

В конечном итоге любая верификация прогноза и подтверждение реализуемости проекта – не самоцель. Если прогнозно-проектная деятельность дает эффект в плане повышения научного уровня управления, она выступает как полноценный результат научного исследования задолго до возможности абсолютной верификации. Следует обратить внимание и на то обстоятельство, что проверка качества единичного прогноза или реализованного проекта не дает исчерпывающей уверенности в пригодности метода. В самом деле, на формирование исследуемого явления влияет множество разнообразных факторов, поэтому, например, полное совпадение или значительное расхождение прогноза и его реализации может быть следствием просто особо благоприятных (или неблагоприятных) стечений обстоятельств. Другими словами, хороший единичный прогноз может быть получен и по плохой модели. Отсюда следует, что о качестве прогнозов можно судить лишь по совокупности сопоставлений прогнозов и их реализаций.

Знакомство с современным прогностическим инструментарием показывает, что он отнюдь не универсален и всесилен. Особенности способов осуществления прогнозно-проектной деятельности накладывают принципиальные ограничения на ее возможности как в диапазоне времени (как правило, период упреждения на практике ограничен ближайшими десятилетиями), так и в диапазоне исследуемых социальных систем (не все явления и процессы поддаются прогнозным оценкам или могут быть изменены в ходе реализации проекта). Эти ограничения надо постоянно учитывать при уточнении заданий на разработку прогнозов и проектов.

Дата добавления: 2014-01-06