Интуитивный метод прогнозирования

Прогнозирование, шаг 6.1: методы прогнозирования

Пункт шестой — «Построение прогноза продаж: основные методы прогнозирования»

Наконец-то мы подобрались к самому основному шагу нашей карты данных — «Построение прогноза продаж». Здесь я вкратце расскажу, какие методы прогнозирования наиболее распространены и популярны и приведу формулы их использования. А в следующей части данной статьи, я расскажу об обработке получившегося прогноза: наложении сезонности, округлении, учете промо и так далее.

Напомню, что до этого мы проделали довольно большой путь: подготовили корректную историю продаж, очищенную от нестабильных показателей, рассчитали коэффициенты сезонности и промо-объемы будущих периодов и определились с элементами графического интерфейса (GUI) нашего будущего инструмента прогнозирования. А теперь, мы будем рассматривать методы прогнозирования и строить сам прогноз.

Классификация методов прогнозирования.

Методы прогнозирования делятся на две группы или класса: интуитивные (субъективные или качественные) и формализованные (объективные или количественные). Интуитивные методы прогнозирования — это такие методы, основой которых НЕ являются сухие расчеты, математика и статистика. Они, в первую очередь, основаны на оценках группы экспертов и предназначены для прогнозирования объемов новой позиции, у которой нет истории продаж. Либо для прогнозирования объемов позиции, история продаж которой настолько нестабильна, что невозможно подобрать под нее адекватную математическую модель. В пример можно привести такие методы, как «Метод Дельфи», «Мозговой штурм», «Опрос/анкетирование» и так далее, но в данной статье данные методы прогнозирования рассмотрены не будут.

Здесь будут рассмотрены следующие формализованные методы прогнозирования:

1. Линейная регрессия
2. Полиномиальный прогноз
3. Экспоненциальное сглаживание
4. Модель Хольта
5. Модель Хольта-Винтерса
6. Модель Тейла-Вейджа

Немного расскажу про каждый из них, а также затрону метод «прогнозирования по свойствам». А в конце статьи, помимо готового примера в Excel с формулами расчета, добавлю ссылки на некоторые источники информации о методах прогнозирования, может кому-то будет полезно.

Методы прогнозирования: метод линейной регрессии.

Построение прогноза с помощью метода линейной регрессии — один из наиболее простых, часто-встречающихся и распространенных (если рассматривать Excel) методов прогнозирования. Часто встречается он как раз из-за того, что в Excel его очень легко применить — достаточно воспользоваться функцией ЛИНЕЙН, ПРЕДСКАЗ или ТЕНДЕНЦИЯ, где исходными данными будут являться номера периодов и соответствующие им объемы продаж.

Для нахождения прогноза на период x, мы воспользуемся уравнением y=k*x+b, где k — угловой коэффициент, который находится с помощью метода наименьших квадратов (на основании предыдущих периодов x и соответствующих значений y), а b — это точка, в которой наш график пересекается с осью y. Данное уравнение описывает линию, которая называется линия тренда, которая показывает динамику продаж и прогнозы на последующие периоды.

На гистограмме ниже изображены столбцы с объемами продаж для соответствующего периода (номера недель по оси X), пунктирная линия, которая как раз является линией тренда и столбец c предсказанным значением (соответствует «продолжению» линии тренда):

Данный метод один из самых простейших, и чаще всего используется для прогнозирования более-менее стабильных и регулярных продаж, однако при максимально аккуратном «сглаживании» промо-объемов, он подойдет и для нестабильных рядов. Важно отметить, что если история продаж у нас не очень большая (менее 4-5 периодов), данный метод прогнозирования не рекомендуется к использованию.

Также важно, что если мы хотим добавить к прогнозному значению коэффициент сезонности, то для начала, перед расчетом прогнозного значения, историю продаж необходимо «выровнять», то есть очистить от сезонных колебаний. А уже потом считать прогноз и накладывать сезонность.

Хочу отметить, что в моем опыте работы данный метод прогнозирования в совокупности с корректным сглаживанием числового ряда, а также с корректными значениями планируемых промо-объемов, которые мне предоставлял отдел трейд-маркетинга, достигал достаточно высокой точности прогнозирования (выше 80%).

Методы прогнозирования: полиномиальный прогноз.

Построение прогноза с помощью полинома немного похоже на построение прогноза с помощью предыдущего метода. Здесь, для нахождения прогноза на последующие периоды вместо линейного уравнение, мы используем полином третьей степени вида y = a*x³+b*x²+c*x+d или полином второй степени вида y = a*x²+b*x+c, где коэффициенты a,b,c,d постоянны и находятся с помощью различных методов решения систем линейных уравнений, на основании предыдущих периодов x и соответствующим им объемов продаж y.

Если степень полинома будет выше третьей — линия, которой описывается наш числовой ряд будет максимально приближена к реальным значениям, но при этом будет не очень пригодна для построения прогноза (особенно, если строите прогноз сразу на несколько периодов). Как раз на примере ниже это очень заметно:

Полином пятой степени дает неудовлетворительные результаты в прогнозе.

Здесь используется полином пятой степени. Да, линия почти совпадает с фактическим значениям, но при этом даже невооруженным глазом видно, что прогноз на 31 и 32-ую неделю крайне неадекватный. Поэтому использовать полиномы выше третьей степени не рекомендуется.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания.

Первоначально, модель экспоненциального сглаживания использовалась для сглаживания числового ряда. Однако, спустя какое-то время, данную модель немного видоизменили и приспособили для краткосрочного прогнозирования. Модель приемлема для нахождения прогноза только на 1 период вперед.

Для нахождения прогноза Y̅ на период t+1, используется следующая формула:

где yt — значение факта на период t, Y̅t — сглаженное значение на период t, а α — коэффициент или параметр сглаживания, который принимает значение 0

Данная модель — усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания с учетом тренда продаж.

Формула нахождения прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер периода, на который мы делаем прогноз (то есть если числовой ряд состоит из 10 периодов, а прогноз мы делаем на 11, то d =1), а At и Bt — адаптивные переменные: A — экспоненциально-сглаженное фактическое значение , а B — значение тренда. Находятся данные переменные по следующим формулам:

И как в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, здесь тоже есть параметры, но их уже два: α1 и α2. И оба они принимают значения ∈(0,1). Подбирать эти параметры нужно так, чтобы прогнозы, построенные на уже имеющиеся периоды с фактическими значениями, с помощью полученной модели, давали наименьшую ошибку прогноза (во многих источниках рекомендуют использовать RMSE или MAPE). Напомню, для нахождения RMSE используется следующая формула:

Для нахождения A1 должно использоваться A0, но так как его не существует, мы, опять же, как и в случае с обычным экспоненциальным сглаживанием, вместо него используем фактическое значение y1, а вместо B1 используем 0.

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и мультипликативной сезонности (Метод Хольта-Винтерса).

Данная модель — тоже усовершенствованная версия модели экспоненциального сглаживания, только здесь помимо тренда, добавлена еще и мультипликативная сезонность. Подходит модель для работы с числовыми рядами, в которых присутствует ярко-выраженная сезонность или цикличность.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер прогнозируемого периода (как и в предыдущем примере), L — это количество периодов в одном цикле (для месячного прогнозирования — 12, для квартального — 4, для ежедневного — 7). At и Bt — адаптивные переменные: A — экспоненциально-сглаженное фактическое значение, а B — значение тренда. А C с большим индексом «t+(d mod L) — L» — значение сезонности в процентах. Индекс переменной C может немного смутить, но на самом деле все проще, чем кажется: просто используем C из прошлого цикла соответствующего периода (для прогноза на март используем коэффициент сезонности марта прошлого цикла).

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

При использовании Метода Хольта-Винтерса рассчитывать коэффициенты сезонности перед построением не нужно, их расчет включен в формулу. Однако очищать числовой ряд от неадекватных значений все так же необходимо. Также, стоит отметить, что для корректной «работы» данной модели, история продаж должна содержать как минимум несколько циклов для корректного расчета сезонности (для месячного прогнозирования, необходима история продаж как минимум за 2-3 последних года).

Особенности расчета начальных переменных:

• Для A1 можно использовать y1
• Для B1 можно использовать 0
• В первом цикле при расчете A мы должны ссылаться на C прошлых циклов, но так как их нет, вместо C можно использовать 1 (то есть, пренебречь сезонностью)
• А для расчета сезонностей самого первого цикла(!) для каждого периода можно использовать формулу Ct=yt/At

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: модель на основе экспоненциального сглаживания с учетом тренда и аддитивной сезонности (Метод Тейла-Вейджа).

Данная модель также разработана на основе экспоненциального сглаживания, в которую добавлен тренд и сезонность, но теперь не мультипликативная, а аддитивная. Особенности здесь такие же, как и в методе Хольта-Винтерса. Основное отличие в том, что здесь сезонность является не коэффициентом, на который мы умножаем полученный прогноз, а целым числом, которое мы прибавляем или вычитаем из прогноза.

Формула расчета прогноза Y̅ на период t+d следующая:

где d — порядковый номер прогнозируемого периода (как и в предыдущем примере), L — это количество периодов в одном цикле (для месячного прогнозирования — 12, для квартального — 4, для ежедневного — 7). At и Bt — адаптивные переменные: A — сглаженное фактическое значение (с помощью экспоненты), а B — значение тренда. А C с большим индексом «t+(d mod L) — L» — значение сезонности в процентах.

Сами переменные A,B и C рассчитываются по следующим формулам:

Особенности расчета начальных переменных:

• Для A1 можно использовать y1
• Для B1 можно использовать 0
• В первом цикле при расчете A мы должны ссылаться на C прошлых циклов, но так как их нет, вместо C можно использовать 0 (то есть пренебречь сезонностью)
• А для расчета сезонностей самого первого цикла(!) для каждого периода можно использовать формулу Ct=yt-At

Параметры α1,α2,α3 ∈(0,1), как и в предыдущей модели, подбираются путем минимизации ошибки прогноза (RMSE или MAPE).

Методы прогнозирования: построение прогноза основанное на свойствах.

Данный способ довольно интересный, чаще всего используется для определения спроса какого-либо нового продукта. Его нельзя полноценно отнести к формализованному методу, но и интуитивным назвать его тоже нельзя.

Рассмотрим его суть на примере телевизора. Предположим, что этот телевизор — новинка на рынке и необходимо рассчитать его прогноз продаж. Для начала, мы рассматриваем свойства данного телевизора (его функции и характеристики), например такие:

• Диагональ экрана
• Фирма-изготовитель
• Разрешение экрана
• Наличие Smart-TV
• Возможность подключения USB
• Частота экрана
• Габариты
• Возможность крепления на стену
• Цвет
• Частота обновления экрана
• И так далее..

Далее, мы просматриваем статистику продаж других телевизоров и смотрим, как часто покупался какой-либо другой телевизор с тем или иным перечисленным свойством. И на основе всех этих данных, составляем некое уравнение, которое учтет частоту приобретения телевизора с каждым свойством по отдельности. И с помощью полученного уравнения рассчитаем примерный прогноз продаж нашей новинки.

Метод довольно грубый и не очень точный, однако при прогнозировании новинки с большим перечнем свойств, может очень сильно помочь. И да, телевизор — не совсем удачный продукт, так как он не является регулярным или с ярко-выраженной сезонностью, да и к тому же можно их всегда закупить побольше, так как у них нет таких сроков годности, как у пищевой продукции. Однако, именно как пример — он очень подходит, потому что максимально легок для восприятия.

Методы прогнозирования: итоги и полезные ссылки.

Здесь были рассмотрены самые распространенные и наиболее простые способы/методы прогнозирования. Помимо них существует еще и другие, в том числе и более сложные, например:

• Модели на основе авторегрессии и среднего скользящего (ARIMA или модель Бокса-Дженкинса, ARIMAX и SARIMA)
• Модели на основе нейронных сетей (построение прогноза с помощью искусственного интеллекта)
• Прогнозирование с помощью «бутстреппинга»
• И другие модели/способы/методы прогнозирования

Возможно, спустя какое-то время, по некоторым из них будут написаны отдельные статьи (либо будет расширена текущая).

Файл с примерами расчетов в Excel, можно скачать нажав на кнопку ниже:

Так как статья про методы прогнозирования получилась довольно большой, информация про «Обработку прогноза» вынесена в отдельную статью: «Прогнозирование, шаг 6.2: обработка прогноза».

Если вы хотите больше узнать больше информации по прогнозированию, изучить более сложные модели и методы прогнозирования, то вам могут пригодиться следующие ссылки:

Классификация интуитивных методов прогнозирования

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХОЦЕНОК

Эта группа методов предполагает учет основного мнения эксперта о будущем состоянии. Для экспертных оценок характерно предсказание будущего на основе рациональных доводов и интуитивного знания. Экспертные оценки разделяют на индивидуальный и коллективные. К индивидуальным экспертным оценкам относят:

1) сценарий – описание будущего, составленное с учетом правдоподобных предложений. Составление сценария состоит из нескольких этапов:

1 этап – формулировка вопроса. 2 этап – определение и группировка сфер влияния. 3 этап – установление показателей будущего развития критически важных факторов среды предприятия. 4 этап – формирование и отбор согласующихся наборов предложений. 5 этап – составление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предложением об их развитии. 6 этап – введение в анализ разрушительных событий. Разрушительное событие – внезапно случившееся инцидент, который ранее не был спрогнозирован. Может быть отрицательного характера и положительного. 7 этап – установление последствий – сопоставляются стратегические проблемы предприятия и применяются выбранные варианты развития среды. 8 этап – принятие мер.

2) метод интервью – представляет беседу организатора прогнозной деятельности с экспертом, в котором ставятся вопросы о будущем состоянии предприятия и его развития.

3) метод аналитических докладных записок – анализируют самостоятельную работу эксперта над анализом, деловой ситуации и возможных путей ее развития.

К коллективным экспертным оценкам относят:

а) метод комиссии – круглый стол. б) метод мозговой атаки в) метод Дельфи – проведение анкетных опросов специалистов выбранной.

Билет № 11 Основные интуитивные методы прогнозирования.

Классификация интуитивных методов прогнозирования

1. При индивидуальных эксперстных оценках:

Индивидуальные оценки предполагает, что каждый эксперт дает свою оценку ве­роятности события. Такие оценки используются при решении узких научных или практических проблем. Их дают экс­перты независимо друг от друга.

Различают → экспертные методы: * Интервью предполагает частную беседу организатора прогноз­ной деят-ти с экспертом. * Аналитические записки, или аналитические экспертные оценки. Эксперт индивидуально проводит все необходимые на его взгляд разработки по анализу объекта * Построение сценариев. Сценарий — описание возможной последовательности событий.

2. При коллективных экспертных оценках используются м-ды: *М-д «мозговой атаки» («мозгового штурма») и. целью по­лучить коллективную генерацию идей * М-д «комиссий» («круглого стола»). назначается или выбирается комиссия, кот наделяется правом предвари­тельного или окончательного заключения * М-д «Дельфы» — проведение анкетных опросов экспертов. * М-д «дерева целей» позволяет разбивать основную зада­чу прогнозирования на подзадачи. * Матричный м-д используется в случае экспертного прогнози­рования больших сист. * М-д эвристического про­гнозирования основывается на обобщении суждений высоко-­квалифицированных специалистов в узких обл. знаний.

Билет № 12 Основные формализованные методы прогнозирования.

Формализованные методы делится на две самостоятельные группы: методы прогнозной экстраполяции и методы моделирова­ния.

Сущность методов прогнозной экстраполяции состоит в анализе изменений объектов исследования во времени и распространение выявленных закономерностей на будущее. Исходной информа­цией для экстраполяции являются временные ряды. Модель означает меру, образец. экономическая модель представляет собой условный образ объекта исследования социальных и экономических процессов.

Классификация формализованных м-дов прогнозирования:1) М-ды прогнозирования экстраполяции: — простая экстраполяция; — аналитическое выравнивание рядов динамики; — экспоненционое сглаживание; — скользящих средних; — гармонических весов; — на основе управлений авторегрессии; 2) М-ды моделирования: — экономическое; — статистическое; — эк-ко-математическое на основе моделей

№ 13. Технология планового процесса

В планировании технология — это научно обоснованный процесс формирования оптимальных плановых решений, достижения конеч­ных целей, реализации главной задачи плана с минимальными затра­тами ресурсов. Разработка плана — сложный научно-технический, производст­венный и социально-экономический процесс, которым нельзя эффек­тивно управлять без четкой организации и технологии. Этот процесс динамичен и требует особого подхода. Технология планирования требует четкой системы использования научно-технических средств и ин­формационной базы, по­рядка, сроков разработки планов, ответственности за своевременность плановых разработок, сбалансированность планов, взаимосвязь всех показателей, обеспечение их выполнения. Требований к разработке технологии и организации планирования:

во-первых, важ­но обеспечить четкое распределение функций между всеми участни­ками процесса составления планов, определить их права, обязанно­сти, ответственность.

Во-вторых, технология и организация планирования должны ис­ходить из необходимости взаимосвязанной разработки системы пла­нов в установленные сроки.

В-третьих, обеспечить комплексное применение сущест­вующих методов планирования развития экономики, включая систе­му балансов, и прежде всего межотраслевых (натуральных, стоимо­стных и натурально-стоимостных.

В-четвертых, точно определить этапность обязательного, последовательного или совмещенного процесса работы над планом на всех уровнях, а также контроля за четким исполнением работ.

В-пятых, технология и организация планирования требуют чет­кого отражения в формах и показателях прогрессивных норм и нор­мативов затрат всех видов ресурсов.

В-шестых, важно при разработке технологии и организации со­ставления планов полнее реализовать все принятые направления.

В-седьмых,технология и организация планирования призваны увязывать систему показателей, экономических норма­тивов и критериев с системой хозрасчетных отношений, экономиче­скими рычагами и стимулами.

Билет № 14 Балансовый и программно – целевой методы планирования

1. Балансовый метод:Баланс — это уравнение, равенство, равновесие 2 сторон. Обычно баланс имеет вид таблицы, состоящей из 2 равновеликих совокупностей: приходной части (актив) и расходной части (пассив). Балансы бывают отчетными, прогнозными, плановыми.

Все частные экономические балансы можно подразделить на три группы: 1. Материальные балансы служат для установления материальных вещественных пропорций на уровне предприятия 2. В стоимостных балансах все экономические величины выража­ются в стоимостной (денежной) форме 3. Трудовыецелесообразно составлять начиная с разработки производственно-финансовых и бизнес-планов и кончая балансами трудовых ресурсов.

2. Программно-целевой метод:Программно-целевой метод используется для разработки целе­вых программ, основывается на выборе реально поставленной цели функционирования объекта и разработке для него нескольких вариантов про­грамм развития. Этот метод использоваться при решении отдельных крупных проблем, таких как продовольственная про­блема, проблема развития фермерства и др. Он предпола­гает многообразие целей: научно-технических, организационно-экономических, экологических и др.

Билет № 15 Нормативный метод плантрования

1. Нормативный метод:Этотметод базируется на нормативной базе планиро­вания, которая включает совокупность прогрессивных норм и нор­мативов.

Норма — это научно обоснованная мера предельной или минимально допустимой вели­чины технико-экономического показателя плана хо­зяйства. Основные нормы для планирования на с-х предприятиях можно подразделить на нормы: затрат мате­риальных ресурсов, естественной убыли, затрат труда и заработной платы, личного потребления и др.

Норматив – это регламентиро­ванные величины затрат рабочего времени, матери­альных и денежных ресурсов. Их устанавливают аналитическим или расчетным путем на укрупненные измерители (на гектар посе­ва, голову животного).

Особо следует вы­делить нормативно-ресурсный метод. основывается на экономической оценке потен­циала хозяйства по основным факторам процесса производства. Производ­ственным потенциалом хозяйства — размер, орга­ническую связь с оптимальным соотношением всех ресурсов с-х предприятия .

Билет № 16 Расчетно-конструктивный и экономико-математические методы:В основе вариантного, или расчетно — конструктивного, метода лежит разработка различных вариантов технико-экономических коэффициентов, материально-денежных затрат, балансовой увязки отраслей и элементов производства.

Необходимо сказать, что именно применение ЭВМ дало воз­можность проводить большие и очень трудоемкие расчеты, кото­рые ранее были просто невозможны.

Проектировки роста пр-ва на предприятиях обосновываются детальными экономическими расчетами потребностей рынка в данном виде продукции и возможностей ее пр-ва. На предприятия такие расчеты охватывают сферу улучшения использования производственных мощностей , сырья,топлива, энергии. Экономико-математические методы и модели представляют собой специфические приемы анализа социально-экономических систем, равновесия в экономике, прогнозирования экономического роста. Большие возможности имеет применение линейного программирования при планировании с-х пр-ва – для решения задач распределения посевных площадей между культурами, рационального планирования севооборотов, расчета оптимального сочетания отраслей, определение оптим. структуры стада и т.д. Подавляющее большинство зависимостей в экономике носит линейный характер, поэтому получили развитие и другие виды программирования(нелинейное,динамическое, стахостическое).

Билет № 17 Основные виды и классификация экономических прогнозов.

Виды прогнозов: 1) Социальные: — демографические, — потребностей и уровня жизни, – здоровья человека, — культуры; 2) Экономические: — динамика воспроизводства, — структуры производства, — рыночной конъюнктуры, — финансов, кредитов, инфляции, — эффективности, — развития управления; 3) Научно-технические: — развитие науки, открытий, изобретений, — инноваций, — развитие техники и технологии; 4) Экологические: — природных процессов, — воспроизводство природных ресурсов, — состояние окружающей среды; 5) Внешнеэкономические: — мирового хозяйства, — внешнеэкономических связей, — совместного предпринимательства.

Эк-кие прогнозы классифицируются по: 1. Масштабности объекта прогнозирования: — глобальные, макропрогнозы, структурные, региональные, прогнозирование научно-хозяйственного комплекса, отраслевы, микроэкономические 2. Горизонту прогнозирования: — долгосрочные (5-15 лет), — среднесрочные (1-5 лет), — краткосрочные (от мес. до года), — оперативные (до мес.); 3. Времени осуществления прогнозов: — в реальном масштабе времени, этапный период, неограниченные по t; 4. Цели прогнозирования: — на основании творческого видения будущего, поисковые, нормативные, комбинированные 5. Способу представления инф-и: — точечные, интервальные 6. Хар-ру прогнозирования: — пассивные, активные, вариантные, частные, — обобщающие, — оптимистические, — пессимистические.

Билет № 18 Государственное прогнозирование на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу.

В Российской Федерации осуществляется государственное про­гнозирование на долгосроч­ную перспективу. Прогноз разрабатывается на десятилетний пери­од и уточняется один раз в пять лет. На основе этого прогноза организуется разработка концепции развития страны, в которой обосновываются варианты развития РФ, определяются основные цели, а также пути и средства их достижения. долгосрочные планы обычно носят описатель­ный характер.

Прогноз со­циально-экономического развития страны на среднесрочную пер­спективу разрабатывается на период от трех до пяти лет и ежегодно корректируется. В среднесрочном планировании на основе разработанных целей составляются соответствующие проекты, и формируется долго­срочная политика региона, предприятия. Среднесрочные планы предприятия составляются в три этапа: 1) составляется прогноз развития на основе базы данных; 2) составленные прогнозы сопоставляются и вы­ являются основные расхождения 3) разрабатывается общий сценарий развития .

Краткосрочные планы разрабатываются на год и представляются в законодательные органы не позднее февраля текущего года. Проводится ежемесячный мониторинг по возникшим вопросам.

Билет № 19 Сущность и классификация целевых программ.

Целевые программы пред­ставляют собой увязанный по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления комплекс работ, обеспечивающих эффективное реш задач в обл развития страны.

Целевая программа явл плановым док-ом. целевые программы носят комплекс­ный хар-р, в них отражаются основные этапы реализации по­ставленных целей, дается их эк-ая оценка.

Целевые программы классифицируются по: 1. Продолжительности: — долгосрочные (10 лет и более), — среднесрочные (до 5 лет); 2. Масштабности: — международные, — национальные, — региональные; 3. Содержанию: — социально-экономические, — экологические, — производственно-экономические, — научно-технические, — орг-но-хоз-ные; 4. Охвату отрасли: — межотраслевая, — отраслевая.

При отборе проблем для разработки программ руковод­ствуются факторами: 1. значимостью; 2. невозможностью решить эк-кую проблему с помощью рыночного механиз­мА 3. принципиальной новизной технических, технологических и орга-ных решений 4. координацией межгос-ных связей.

3.2. Интуитивные методы прогнозирования

Интуитивные методы или методы экспертных оценок прогнозирования как научный инструмент реше­ния сложных неформализуемых проблем позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информа­ционной обеспеченности.

Характерными особенностями методов экспертных оценок, применяе­мых весьма широко, являются, во-первых, научно обоснованная органи­зация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов; во-вторых, применение ко­личественных методов, как при организации экспертизы, так и при оцен­ке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Наиболее часто эти методы используются при рассмотрении социальных вопросов, где невозможно выработать формализованную прогностичес­кую модель.

Таблица 1.- Классификация методов прогнозирования по

степени формализации

Посредством применения методов экспертных оценок целесообразно решать следующие типовые задачи: составление перечня возможных со­бытий в различных областях за определенный промежуток времени; опре­деление наиболее вероятных интервалов времени совершения совокупно­сти событий; определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности; разработка альтернативных вариантов решения за­дачи с оценкой их предпочтения; альтернативное распределение ресурсов для решения задач с ранжированием их очередности; альтернативные ва­рианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их пред­почтительности.

Организация процедуры экспертной оценки включает несколько на­правлений: формирование репрезентативной экспертной группы; подго­товку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса.

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экс­пертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок. Методы индивидуальных экспертных оценок имеют несколько раз­новидностей: метод «интервью», аналитический метод, метод написания сценария.

При методе «интервью» осуществляется непосредственный контакт эк­сперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ», в ходе которого прогно­зист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта.

При аналитическом методе осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются докладные записки. Он пред­полагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденции, оцен­кой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

Сценарный анализ основан на определении логики — процесса или явления во времени при различных условиях. Основное назначение сценария — определение генеральной цели развития объекта прогнозиро­вания, выявление основных факторов фона и формулирование критериев для оценки верхних уровней дерева целей. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, т. е. чем больше степень согласо­ванности мнений экспертов в осуществимости событий, в развитии про­цесса и т. д.

Первоначально метод сценариев предпо­лагал подготовку текста, содержащего логическую после­довательность событий или возможные варианты реше­ния проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, со­держащий анализ рассматриваемой проблемы и предло­жения по ее решению или по развитию системы, неза­висимо от того, в какой форме он представлен. Как пра­вило, на практике предложения для подготовки подоб­ных документов пишутся экспертами вначале индивиду­ально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержатель­ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко­торые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного тех­нико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подго­тавливающая сценарий, пользуется обычно правом по­лучения необходимых справок от предприятий и органи­заций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прог­нозы в отраслях промышленности. Разновидностью сце­нариев можно считать комплексные программы научно-технического прогресса и его социально-экономических последствий.

Основным преимуществом рассмотренных выше методов являются воз­можность максимального использования индивидуальных способностей экспертов и незначительность психологического давления, оказываемого на отдельных работников.

Методы коллективных экспертных оценок имеют следующие разновид­ности: метод «комиссий», метод «Дельфи», метод «мозговая атака» («коллективной генера­ции идей»), метод морфологического анализа и др.

Суть метода «комиссий» в следующем, во-первых, создается рабочая группа, в функции которой входят: назначение экспертов, проведение опроса, обработка материалов, анализ результатов коллективной экспертной оцен­ки. Во-вторых, уточняются основные направления развития объекта, а также состав­ляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, ре­зультаты которых могут быть использованы для достижения цели. В-третьих, разрабатываются вопросы для экспертов. Это может быть пере­чень или таблица, но содержание вопросов должно определяться специ­фикой прогнозируемого объекта. В-четвертых, это проведение опроса экспертов и статистическая обработка материалов, которые характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Они служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Методика пред­ставляет собой совокупность оценок относительной важности, назначен­ных экспертами каждого из оцениваемых направлений исследований и разработок, выражающихся в баллах. Балльная оценка бывает разная, например от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т. д. Полученные результаты сводят­ся в таблицу, строки которой соответствуют направлениям исследований, а столбцы — порядковым номерам экспертов.

Один из наиболее распространенных методов экс­пертных оценок — метод «Дельфи» или метод «дельфийского оракула», первоначально он был предложен 0. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при по­вторении заседаний и повышении объективности результа­тов. Однако почти одновременно «Дельфи» — процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке «дерева цели» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности ре­зультатов при применении «Дельфи» — метода — исполь­зование обратной связи, ознакомление экспертов с ре­зультатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последователь­ность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последо­вательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между эксперта­ми, но предусматривающих ознакомление их с мнения­ми друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точ­ку зрения, но это не всегда приводит к желаемому ре­зультату, а напротив, может усилить эффект приспособ­ляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опро­сов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при полу­чении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значи­тельных временных затрат первоначально предусматри­ваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализо­вать на практике. В последнее время, процедура «Дель­фи» в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологических прогнозов — термином «дерево направлений разви­тия (или прогнозирования развития)».

Метод «дерева целей» ориентирован на получение пол­ной и относительно устойчивой структуры целей, проб­лем, направлений, т.е. такой структуры, которая на про­тяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при по­строении вариантов структуры следует учитывать зако­номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур це­лей и функций.

В качестве инструмента исследования целей на практике используют построение целевой модели в виде древовидного графа – дерева целей — рисунок 4.

Цели выстраивают по уровням управления, описывается их состав, взаимосвязь. Главная цель разбивается на подцели по следующим правилам:

— общая цель, находится в вершине графа;

— при формулировке целей разных уровней нужно описывать результаты, но не способы их получения;

— подцели каждого уровня должны быть независимы друг от друга и невыводимые друг из друга;

— фундамент дерева целей – задачи, представляющие собой формулировку работ, которые могут быть выполнены определенным способом и заранее установленные сроки.

Рис. 4. Фрагмент дерева целей

Концепция мозговой атаки получила широкое рас­пространение с начала 50-х годов как «метод системати­ческой тренировки творческого мышления», направлен­ный на «открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления». Ме­тоды этого типа известны также под названиями мозго­вого штурма, конференций идей, коллективной генерации идей.

Обычно при проведении мозговой атаки стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников коллективной генерации идей и выска­зывания ими новых идей; для этого рекомендуется при­ветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждение ни одной идеи. Требуется высказывать как можно боль­ше идей (желательно нетривиальных), стараться созда­вать как бы цепные реакции идей.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают: прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (когда од­на группа вносит как можно больше предложений, а вторая — старается их максимально критиковать) и т.п. В последнее время иногда мозговую атаку проводят в форме деловой игры.

Таким образом, метод «коллективной генерации идей» включает два элемента: выявле­ние вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оцен­ка. За короткое время путем во­влечения всех экспертов в активный творческий процесс можно получить про­дуктивные результаты.

На практике подобием сессий коллективной генерации идей являются разного рода совещания — заседания ученых и научных советов, специально создаваемых временных комиссий.

Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуе­мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к извест­ной средневековой модели механизации мышления Ф. Цвикки. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были раз­работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и про­ектированию сложных систем был — известен под назва­нием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода — система­тически находить наибольшее число, а в пределе — все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основ­ных (выделенных исследователем) структурных элемен­тов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способа­ми и рассматриваться в различных аспектах.

Метод морфологического анализа — упорядоченный спо­соб рассмотрения объекта и получения систематизированной информа­ции по всем возможным вариантам его развития. Он включает ряд при­емов, имеющих единый принцип действий: систематизированное рассмот­рение характеристик объекта, стремление не пропустить ни одной из них, ничего не отбрасывать без предварительного исчерпывающего исследова­ния. Этой цели служит прием систематизированного охвата информации с последующим исследованием ее по методу «морфологического ящика». Последний метод строится в виде дерева или матрицы, в клетках которых поме­щены соответствующие характеристики объекта. Последовательное соеди­нение одного из параметров первого уровня с одним из параметров по­следующего уровня представляет собой одно из возможных состояний объекта или решений проблемы. В результате создастся новая информация об изучаемом объекте и вырабатывается оценка всех возможных альтерна­тив его состояния.

Таким образом, методы коллективных экспертных оценок имеют положительные качества, во-первых, при коллективном мышлении выше точность результата, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выно­симых экспертами, возникают продуктивные идеи.