Файл: Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 23.10.2024
Просмотров: 60
Скачиваний: 0
Учитывая специфику поставленных задач (прогнозирование развития отрасли), основное внимание обратим на методы технико экономического прогнозирования.
Методы экспертных оценок основываются на формировании мас сива информации, отражающего индивидуальные оценки, суждения и предложения, основанные как на строгом логическом анализе, так и в значительной мере на интуитивном опыте специалистов. С помощью проводимого в несколько туров опроса специалистов о времени появления тех или иных событий получают распределения индивидуальных оценок экспертов относительно времени возмож ного решения поставленных задач. Эти данные обобщаются путем по- - строения кривых распределения оценок, нанесенных на окончательно согласованный список событий, прогнозируемых с вероятностью не меньшей 0,5. Анализ таких кривых дает возможность делать вы воды о развитии во времени соответствующей области исследования.
Описанный метод обладает рядом положительных качеств, среди которых особенно важны экономичность и относительная надежность полученных результатов. Тем не менее, ряд недостатков, в частности отсутствие строгих математических методов для обра ботки полученных анкет, потребовали его улучшения. Одним из путей решения этой проблемы явилось создание метода коллективной экспертной оценки перспектив развития конкретной отрасли, в ко тором нашли применение методы математической статистики и тео рии вероятностей. Применение этого метода в сочетании с методом экстраполяции наиболее действенно для прогностических задач типа: составления «сценария», выбора метода для производства конкретных прогнозов, определения круга альтернативных вариан тов прогнозирования исследуемых процессов.
Весьма эффективным является метод, представляющий собой обобщение, с одной стороны, метода «Делфи», а с другой — метода PERT, который используется для определения вероятности на ступления тех или иных событий и оценки вероятного времени их наступления. Он отличается от других методов экспертных оценок тем, что к полученным на основе анкет экспертов данным применяется аппарат «пертовской» сети. Причем эта процедура обработки данных поддается алгоритмизации, а в процессе реальных исследований может быть обеспечена автоматическая, относительно объективная переоценка ранее сформулированных вариантов. Реализация этого метода позволяет в определенной степени перейти от методов эк спертных оценок к методам моделирования прогнозируемых про цессов и их оценок.
Практически путем опроса (экспертных оценок) специалистовэкономистов и соответствующих планирующих и управляющих организаций получают многие прогнозные оценки развития произ водства и экономических связей, особенно показателей удельных затрат, эффективности использования некоторых видов ресурсов, времени наступления тех или иных событий хозяйственной деятель ности и т. д.
В области технико-экономического прогнозирования экспертное прогнозирование используется достаточно широко, но методоло гические основы его еще не разработаны, процедура строго не рег ламентирована. Применение этого метода в технико-экономических исследованиях носит пока эмпирический характер.
Методы логического моделирования используются в основном для качественного описания развития прогнозируемого процесса, при этом исходят из общих закономерностей экономического раз вития отраслей, выделяют наиболее важные долгосрочные проблемы перспективного развития и главные пути и последовательность их решения.
Одним из методов такого моделирования является создание «сценария», включающего описание последовательности, взаимо связи и значимости событий, характеризующих прогнозируемый объект. Элементы этого «сценария» являются, в свою очередь, результатом других прогнозов. Широкое применение в практике прогнозирования получила методика PATTERN, основанная на составлении «сценария» и призванная обеспечить правильный выбор направления дальнейшей деятельности, финансируемых перспективных разработок, а также уменьшить степень возмож ного риска [9, 34].
В идею этого метода заложен принцип поэтапного принятия решения по сложным вопросам на основании промежуточных ре шений, выбранных на каждом предыдущем этапе. Все этапы ана лизируются специалистами соответствующих областей знаний, которые затем на основе полученных данных вырабатывают услов ные коэффициенты, оценивающие относительную важность каждого промежуточного решения. Такой прием позволяет проводить мате матическую обработку окончательного решения. Так как все проме жуточные решения выражаются в форме чисел, имеется возмож ность их обработки на ЭВМ. Последовательные математические операции с коэффициентами относительной важности позволяют вскрыть взаимосвязи, которые ввиду сложности общей задачи не могут быть учтены при традиционной практике принятия решения.
Этот метод позволяет принимать ответственные решения в усло виях множества переменных факторов, не поддающихся точному определению, и устанавливать логическую последовательность событий от настоящего к будущему.
Весьма распространенным является метод исторических анало гий, или метод прогнозирования по образцу. Он характеризуется тем, что представление о будущем состоянии экономического про цесса строится по образцу, уже миновавшему тот этап развития, который предстоит прогнозировать.
Такие аналогии можно эффективно использовать при определении путей развития новых отраслей и видов техники, перспектив разви тия экономических районов, потребности отраслей народного хозяй ства в продукции анализируемой отрасли. Очевидно, что полу ченный «образец» нуждается в последующем исследовании его
10
внутренних условий развития и закономерностей. Метод прогнози рования на основе аналогии весьма перспективен, но получаемые с его помощью результаты могут считаться надежными лишь тогда, когда они подтверждены какими-либо другими методами прогнози рования.
Все описанные выше методы, а также системы, построенные на их основе, находят большое применение при так называемом «со бытийном» подходе к прогнозированию, который состоит в пред сказании времени наступления конкретных событий.
В технико-экономическом прогнозировании чаще используется «прецессионный» подход, состоящий в предсказании значений параметров систем в определенные моменты будущего. При этом наиболее широко используются методы, позволяющие количест венно охарактеризовать прогнозируемые процессы. Наилучшим образом эту задачу решают математическими методами.
Наиболее распространенным математическим методом, применяе мым в прогнозировании, является экстраполяция. В основе этого метода лежит применение уравнений регрессии между различными технико-экономическими параметрами во времени.
Технико-экономическое развитие происходит в условиях роста населения, научно-технического прогресса, совершенствования тех нологии общественного производства, сдвигов в социальной струк туре. Совокупность всех этих условий образует систему ограниче ний, которые превращают проблему нахождения траектории тех нико-экономического развития в плохо определенную задачу, решаемую для каждого уровня народнохозяйственной иерархии.
Однако обойтись без всестороннего анализа технико-экономи ческих процессов в прошлом и настоящем, без экстраполяции на основе этого анализа основных тенденций будущего развития системы невозможно. Необходимо выявить наиболее важные, существенные черты в развитии технико-экономической системы, а затем на их основе экстраполировать поведение системы в будущем.
Для такого рода исследований целесообразно использовать математико-статистические методы. Они находят свое применение в прогнозировании технико-экономических явлений, поведение которых кроме детерминированной составляющей, вызванной дей ствием ряда известных причин и поддающейся точному расчету индуктивным методом, определяет еще и случайная составляющая, подчиняющаяся объективным вероятностным закономерностям, вы явленным по результатам наблюдений.
Проблема выявления этих составляющих решается в рамках теории фильтрации, содержанием которой является отделение полезного сигнала (детерминированная составляющая) от сопро вождающих его помех (случайная составляющая).
Неопределенность поведения технико-экономической системы и ее элементов в будущем создает возможность получения боль шого числа вариантов ее развития. Уменьшение неопределенности достигается путем такого планирования, в ходе которого, во-первых,
И
выявляются тенденции развития экономики в будущем, во-вторых, из множества всевозможных вариантов выбирается наилучший.
Таким образом, прогнозирование технико-экономического раз вития системы предполагает моделирование технико-экономических процессов. Большой класс моделей основан на вероятностной интерпретации технико-экономических процессов. В этом случае процессы рассматриваются как уравнения регрессии, т. е. для пер спективной оценки технико-экономических показателей требуется оценить либо коэффициенты уравнения временных рядов, либо параметры функций, которые связывают их с основными влияющими факторами.
Функция, выражающая зависимость конечного продукта от затрат рабочей силы, основных и оборотных фондов и скорости технического прогресса или просто связывающая конечный продукт с величиной основных и оборотных фондов, носит название произ водственной функции. Производственные функции, отражающие зависимость уровня производства от затрат различных производ ственных ресурсов, представляют собой факторные модели, опи сывающие влияние на прогнозируемую величину ряда факторов. Если элементы производственной функции зависят от времени, а она сама описывает непрерывный процесс приспособления выпуска продукции к изменению ресурсов и техническому прогрессу, то такая функция является динамической.
Производственные функции — важный математический инстру мент количественного анализа различных экономических процессов. Метод прогнозирования на основе производственных функций позволяет показать в динамике с помощью одного уравнения ре грессии сложные количественные соотношения между затратами ресурсов производства и объектом выпуска продукции. Использова ние производственных функций для прогнозирования функций технико-экономических процессов в отрасли позволяет получить обоснованные результаты, найти область численного значения показателей, так как они отражают реальные, логически последо вательные и устойчивые производственные связи и соотношения.
Производственные функции упрощают и систематизируют реаль ные технико-экономические связи, тем самым сужая область их применения. Таким образом, этот метод может быть рекомендован для прогнозирования отдельных показателей развития отрасли при его дополнении и коррекции другими методами, учитывающими спрос, потребность и перспективы развития.
При построении средне- и краткосрочных прогнозов приме няются эконометрические методы. Сущность их сводится к по строению математико-статистических моделей, отражающих эконо мические зависимости и связи. Эти модели строятся исходя из теоретических положений и практического опыта [1, 4—7, 19, 20].
Эконометрическими методами исследуют модели, состоящие из одной зависимости, и модели, состоящие из системы зависимостей; это различие определяется тем, сколько в модели неизвестных
12