Основной целью анализа объекта прогнозирования, как указывалось, является разработка его прогнозной модели. В литературе понятие модели трактуется весьма широко. Этим термином называют такие понятия, как математическое описание процесса или объекта, алгоритмическое описание объекта, формулу, определяющую закон функционирования объекта, графическое представление объекта (процесса) в виде графика или блок- схемы.
В строгом смысле модель определяется как «явление, предмет, установка, знаковое образование или условный образ (описание, схема и т. д.), находящиеся в некотором соответствии с изучаемым объектом и способные замещать его в процессе исследования, давая информацию об объекте». В прогностике это понятие специфично и более узко. Прогнозная модель - модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и путях достижения этих состояний. Таким образом, цель прогнозной модели - получение информации не об объекте вообще, а о его будущих состояниях.
Это определяет особенности построения и проверки адекватности прогнозных моделей. При их построении и оценке невозможно осуществить прямую проверку соответствия модели и оригинала в связи, так как модель должна относиться к будущим состояниям объекта. При этом либо самого объекта в настоящий момент не существует (проектируемый объект), либо он существует, но неизвестно, какие изменения могут с ним произойти в будущем.
Классификация моделей управления, наиболее типичных в указанных выше областях, выгладит следующим образом: функциональные модели; модели физических процессов; экономические модели; процедурные модели.
Функциональные модели описывают функции, выполняемые основными составными частями системы или управляемого процесса. Эти модели обычно составляются в начале проведения исследования системы или модельного эксперимента. Правильнее было бы назвать, такие модели структурно-функциональным и. Строится структурно-функциональная модель в виде схемы. Функции чаще всего описываются дополнительно в словесной форме.
Модель физического процесса определяет математические зависимости между переменными физического процесса производства. Это могут быть технологические параметры процесса: температура, давление, расход топлива, скорость проката, усилие прессования, процентное содержание вещества в смеси и т. д. В соответствии с характером изучаемого процесса такие модели могут быть непрерывными и дискретными во времени, детерминированными и статистическими, а по способу получения информации - аналитическими и экспериментальными.
Экономические модели определяют зависимость между различными экономическими показателями процесса или системы и различного рода ограничениями, накладываемыми на экономические показатели, критерии, позволяющие оптимизировать процесс в экономическом плане. Они могут, как и модели физических процессов, иметь вид формул, уравнений, а также алгоритмической записи, если аналитическое представление процесса затруднительно. Этот класс моделей можно, в свою очередь, подразделить на плановые модели и производственные.
Плановые модели служат целям оптимизации разрабатываемых планов развития системы. К ним относятся и модели прогнозирования, которые направлены на формулирование вероятных альтернатив развития системы с целью выбора оптимального планового решения. Плановые экономические модели призваны обеспечить количественную оценку различных вариантов плана в соответствии с заложенным в модель критерием оптимальности.
Производственные модели определяют взаимосвязи экономических показателей с параметрами процесса в ходе его развития. Они предназначаются для оперативного управления функционированием системы. При этом, как правило, формулируется математическое или алгоритмическое описание целевой функции, определяются способы ее оперативного расчета и оптимизации в различных внешних условиях.
Экономические модели в зависимости от масштабов моделируемого процесса подразделяют на макро- и микроэкономические. Мак-, роэкономические модели относятся к процессам на уровне общегосударственной экономики, к задачам планирования и управления отраслями и к решению межотраслевых проблем. Наиболее распространенной формой макроэкономических моделей являются балансовые модели планирования. Микроэкономические модели касаются проблем планирования и управления на уровне предприятий или этапов процесса создания больших технических систем.
Процедурные модели описывают операционные характеристики систем, т. е. порядок и содержание управленческих воздействий. Наиболее важными в этом классе моделей, представляющими особый интерес для системы оптимизации процессов и автоматизации управления, являются информационные модели. Кроме них к этому классу можно отнести модели режимов и обеспечения безопасности работы. Информационные модели определяют структуру информационных потоков в системе, содержание, формат, скорость обработки информации, точки возникновения и потребления информации, основные этапы ее прохождения и контроля за ней. Процедурные модели режимов и обеспечения безопасности работы описывают действие, изменяющее состояние системы (пуск, остановка, изменение нагрузки и т. д.), а также совокупность правил и ограничений, налагаемых на функционирование систем по условиям безопасности. Характерным для последнего типа моделей является включение в схему модели человека-оператора. Он выполняет функции контроля режимов работы и принятия решений, предупреждающих срыв или аварийную ситуацию.
Классификация моделей зависит не только от сущности моделируемого процесса, но и от методического аппарата, который положен в основу модели. Очевидно, что в данном аспекте классификация прогнозных моделей будет совпадать с классификацией методов прогнозирования. В этой связи можно отметить специфический вид прогнозных моделей - экспертные модели. Они предполагают формальное описание процедур функционирования, представление объекта моделирования в виде процесса, специальные формулы и алгоритмы для обработки экспертных оценок. Однако сама процедура генерации этих оценок является творческой, неформальной.
Основными принципами социального прогнозирования являются следующие:
системность прогнозирования, требующая взаимоувязанности и соподчиненное™ прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона и их элементов с учетом обратных связей;
согласованность - согласование нормативных и поисковых прогнозов различной природы;
вариативность - разработка вариантов прогноза, исходя из особенностей рабочей гипотезы, цели прогноза и вариантов прогнозного фона;
непрерывность - корректировка прогнозов по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования;
верифицируемость - определение достоверности, точности, обоснованности прогнозов;
рентабельность - повышение экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку.
Различают следующие виды прогнозов: поисковый, содержанием которого является определение возможных состояний объекта прогнозирования в будущем;
нормативный, содержанием которого является определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем;
комплексный, содержащий элементы поискового и нормативного прогнозов;
интервальный, результат которого представлен в виде доверительного интервала характеристики объекта прогнозирования для заданной вероятности осуществления прогноза;
точечный, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала;
оперативный, с периодом упреиедения для объекта прогнозирования до одного месяца;
краткосрочный, с периодом упреждения для объекта прогнозирования от одного месяца до одного года;
среднесрочный, с периодом упреждения для объекта прогнозирования от одного года до пяти лет;
долгосрочный, с периодом упреждения для объектов прогнозирования от пяти до пятнадцати лет;
дальнесрочный, с периодом упреждения для объекта прогнозирования свыше пятнадцати лет;
многомерный, содержащий несколько качественных или количественных характеристик объекта прогнозирования;
одномерный, относящийся к Земле и человечеству в целом; общегосударственный, относящийся к государству в целом.
К параметрам прогнозов относятся:
период основания прогноза - промежуток времени, на базе которого строится ретроспекция;
точность прогноза - оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления;
достоверность прогноза - оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала;
обоснованность прогноза - степень соответствия методов и исходной информации объекту, целям и задачам прогнозирования;
ошибка прогноза - апостериорная величина отклонения от прогноза, от действительного состояния объекта или путей и сроков осуществления прогноза.
Этапами прогнозирования являются:
предпрогнозная ориентация - совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающих определение объекта, цели и задач прогнозирования, а также периода основания и периода упреждения прогноза;
задание на прогноз - документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки;
прогнозная ретроспекция - исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания;
прогнозный диагноз - исследование систематизированного описания объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и выбора моделей и методов прогнозирования;
прогнозная проспекция - разработка прогноза по результатам прогнозного диагноза;
верификация прогноза - оценка достоверности и точности или проверка обоснованности прогноза;
корректировка прогноза - уточнение прогноза на основании его верификации и дополнительных данных;
синтез прогноза - разработка системного прогноза.
Огромное количество прогнозов, разрабатываемых в различных науках в экономике, социальной сфере, экологии, вызывает необходимость их типологии, классификации и систематизации по характерным признакам. Существуют различные классификации географических прогнозов в зависимости от подходов, временной глубины (времени упреждения), территориального охвата и других признаков. Различают поисковое, нормативное и интегральное прогнозирование. Главная цель поискового (генетического, ресурсного) прогнозирования заключается в выяснении путей развития объекта или процесса при сохранении существующих тенденций. При этом предполагается, что наблюдаемые тенденции не могут быть изменены волевым решением. Нормативное прогнозирование основано на определении оптимального варианта развития объекта в будущем в рамках научно обоснованных потребностей и норм. Его задача заключается в определении путей и сроков достижения желаемого состояния объекта в будущем, в соответствии с поставленной целью. Интегральное прогнозирование возникло на стыке этих двух видов прогнозирования и используется для разработки целевых комплексных программ развития районов и городов.
По масштабности географические прогнозы могут быть глобальными, региональными и локальными.
По содержанию выделяют частные и интегральные географические прогнозы. Частные прогнозы необходимы для решения таких задач, как обоснование вовлечения в хозяйственный оборот природных ресурсов, прогнозирование развития межотраслевых комплексов и территориальных социально-экономических систем различного иерархического ранга, совершенствование системы расселения населения, внутренних и внешних экономических связей, разработка планов социального развития городов и районов, обоснование рекреационной деятельности и др. Совокупность всех частных географических прогнозов является интегральным прогнозом.
Разработка географических прогнозов представляет собой последовательность нескольких логически взаимосвязанных этапов: 1. Постановка цели и задач исследования. 2. Определение хронологических и территориальных рамок исследования. 3. Сбор и систематизация всей информации о функционировании и развитии территориальных систем и их функциональных подсистем. 4. Построение «дерева целей», выбор методов прогнозирования, выявление ограничений и инерционных аспектов развития прогнозируемого объекта или процесса. 5. Разработка частных географических прогнозов: природных ресурсов, территориальной организации производительных сил, межотраслевых комплексов, населения и системы расселения и т. п.
Система основных этапов географического прогноза включает теоретическое и информационное обеспечение прогноза, аналитическую работу и выбор метода, а также обеспечение достоверности прогноза (верификация прогноза).
Теоретическое обеспечение прогноза базируется на последних достижениях географии. В его основе учение о геосистемах, формирующихся под воздействием природных и антропогенных факторов. Эти факторы обусловливают динамичность, устойчивость и характер взаимосвязей в территориальных системах. При их нарушении происходят необратимые изменения в геосистемах, изучение которых имеет большое значение для прогнозирования.
Информационное обеспечение прогноза основано на сборе информации по теоретическим вопросам прогнозирования применительно к конкретному объекту и получении конкретных сведений о нем. Информационные материалы могут быть получены как в результате специальных исследований (экспедиционных, стационарных, полустационарных), так и в статистических органах, в научных отчетах, литературе и т. д.
Достоверность и точность прогноза зависят от уровня развития теоретических знаний о прогнозируемом объекте, степени полноты используемой информации, правильности постановки задачи выбора метода исследования. Для верификации прогноза используют следующие подходы:
1. Более глубокое познание структуры, функций и взаимосвязей объекта прогнозирования, механизмов формирования и развития природных и социально-экономических процессов и явлений.
2. Проверка методов и методик прогнозирования на аналогичных объектах.
3. Применение нескольких методов и приемов составления прогноза для установления степени совпадения результатов прогнозирования.
4. Разбивка фактического ряда наблюдений за прогнозируемым процессом на две части, чтобы использовать одну часть для прогноза другой.
5. Использование метода экспертных оценок.
6. Синтез частных географических прогнозов.
7. Разработка основных вариантов прогноза.
8. Построение предварительного прогноза.
9. Экспертиза и составление окончательного прогноза.
10. Корректировка прогноза.
11. Использование результатов прогнозирования для решения теоретических и практических задач географии.
Важная задача географического прогноза - поиск устойчивых связей (структурных, функциональных, пространственных, временных и др.) между компонентами геосистем. Это обусловлено многомерностью объекта прогнозирования - территориальной системы определенного региона. Для преодоления барьера многомерности необходимо использовать следующие подходы общенаучного прогнозирования: 1) декомпозиционные приемы, т. е. разбивку целого на составные части, отличающиеся большей простотой и доступностью исследования; 2) применение простых показателей, отражающих важнейшие прогнозные факторы или их сумму; 3) агрегирование, т. е. объединение нескольких показателей в один. Следовательно, в географическом прогнозе одновременно применяются синтез и анализ природных и социально-экономических процессов и явлений.
Методы геопрогнозирования
Цель и объект прогноза определяют выбор его методов.Под методами географического прогнозирования понимаются способы теоретических и практических разработок прогноза. Существует большое количество методов экономико-географического прогнозирования, и их число постоянно растет. Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от цели ис следования, информационной базы, характера обработки исходной информации.
Поэтому каждому конкретному исследованию и стадии прогнозирования соответствуют определенные методы. Эти методы могут быть подразделены на три группы: общенаучные (анализ и синтез, индукция и дедукция, экстраполяция и интерполяция, аналогия, эксперимент и т. д.), межнаучные (моделирование, исследование операций, статистические, экспертных оценок и др.) и частнонаучные (оценка перспективности географического положения, функциональное зонирование территории, картографический и т. п.). Рассмотрим наиболее распространенные методы географического прогнозирования.
Логические методы. В основе этих методов - применение определенной последовательности мыслительных операций. Широкое распространение их при изучении территориальных систем обусловлено их большой сложностью, разнообразием взаимоотношений между природными и хозяйственными системами, продолжительным временем формирования объектов прогноза.
К общенаучным логическим методам относятся методы индукции и дедукции. Методом индукции устанавливаются причинно-следственные связи между предметами и явлениями. Исследование проводится от частного к общему путем определения сходства и различия в развитии объекта. В прогнозировании этот метод применяется для получения вероятностных суждений при недостаточной информационной базе, т. е. при отсутствии длинного ряда статистических данных.
Метод дедукции представляет собой переход в процессе познания от общего к частному и единичному, выведению частного и единичного из общего. Этот метод используется для определения стратегии прогнозных явлений.
Широко распространен в географическом прогнозировании метод межсистемного анализа , предложенный А.Л. Чижевским еще в 20-х годах для двух периодически связанных систем - солнечной активности и ритмов природных процессов. В качестве главного периода, оказывающего влияние на многие природные процессы Земли - сток рек и наводнения, лавины и сели, оползни и пыльные бури и другие, - отмечается 11-летний период солнечной активности. Этот период используется для прогнозирования многих стихийных природных процессов. Отклонения от 11-летних циклов объясняются как свойствами самих природных процессов, так и восприятием солнечных ритмов конкретным природным и хозяйственным фоном, подстилающей поверхностью Земли. Это делает необходимым прогнозирование природных процессов с учетом местных ландшафтов и хозяйственных особенностей региона.
Методы экспертных оценок. Эти методы используются в условиях, когда отсутствует достаточная теоретическая база (обоснование) развития объекта. Их применение оправданно также в тех случаях, когда отсутствует репрезентативная и достоверная статистика характеристики объекта, существует большая неопределенность среды функционирования объекта, при прогнозирование социально-экономических объектов, подверженных сильному влиянию научно-технического прогресса, а также при проведения прогнозирования в условиях дефицита времени.
Метод программного прогнозирования предполагает разработку классификации типа событий, которые необходимо анализировать, и начального списка экспертов по исследуемой проблеме. Применительно к каждому типу проблем определяется авторитетность каждого эксперта по 100-балльной шкале при помощи объективных методов. На первом этапе производится постановка задачи путем перечисления событий, время и вероятность которых называют заключительными. Сценарий этих событий дается экспертам, имеющим наивысший «вес» по данной проблеме. Эксперты определяют условия, при которых возможна оценка этих событий. Затем оценивают вероятность наступления события и вероятную величину времени между временем выполнения условия и временем наступления события. Конечный прогноз наступления данного события производится на основе усреднения оценок отдельных экспертов с учетом их «веса».
Метод эвристического прогнозирования назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта. Этот метод применяется для получения представлений о перспективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок групп экспертов.
Метод коллективной генерации идей, или метод «мозговой атаки». При использовании этого метода происходят лавинообразное выдвижение новых идей и активизация творческого потенциала группы специалистов. Это достигается следующим образом:
Каждый участник получает возможность видения поставленной проблемы глазами коллег;
Развиваются навыки коллективного творческого мышления.
Подведение итогов проводится коллективно. Решаются следующие задачи:
Получают окончательные ответы на поставленные вопросы;
Формируется план решения соответствующих задач;
Отбираются идеи, которые могут быть использованы для решения той или иной проблемы;
Устанавливаются новые аспекты исследуемой проблемы.
Другой метод экспертных оценок - метод ПАТТЕРН. На начальном этапе изучаются тенденции развития прогнозируемого объекта и дается их экспертная оценка для получения суждений о возможных путях изменения объекта. Затем определяются оптимальные варианты и средства достижения главных задач. Для этого составляется сценарий развития прогнозируемого объекта. Сценарий - это способ определения логической последовательности вероятностных событий для установления альтернатив развития. Событие - это действие, которое может произойти или не произойти при соблюдении определенного комплекса условий. Этот метод широко применяется при решении задач прогнозирования научно-технического прогресса и развития отраслей промышленности.
Метод дерева целей. Дерево целей - это систематизированная запись этапов решения поставленной проблемы. Конечная цель разбивается на промежуточные этапы, каждый их которых необходим для решения предыдущей задачи. Каждый из узлов дерева целей разбивается на несколько ветвей с элементами, оценивающимися по степени важности с точки зрения достижения ближайшей цели.
Широко распространен в географическом прогнозировании один из старейших способов познания - метод аналогий. Прогноз по аналогии представляет собой вывод, сделанный о свойствах прогнозируемого объекта на основании его сходства с другими объектами как по структурным, так и по генетическим признакам, т. е. данная пространственно-временная ситуация сравнивается с некоторой прошлой исторической ситуацией. При помощи этого метода уточняются прогнозируемые параметры, сроки наступления и значимость ожидаемых событий. Основные этапы метода аналогий - поиск и выбор аналога, построение модели и ее исследование, экстраполяция данных с аналога на изучаемый объект, проверка экстраполяционных выводов по аналогии.
Популярен в прогнозировании генетический метод, основанный на анализе пространственно-временных эволюционных стадий развития явлений и процессов, которые объясняют наблюдаемые факты и подсказывают еще неизвестные. В физико-географическом прогнозировании этот метод интерпретируется как метод ландшафтно-генетических рядов . Зная последовательность пространственной смены природных комплексов в пределах генетического ряда, можно предсказать порядок их смены в процессе развития. Используя эти и другие методы прогнозирования, можно наметить тенденции будущих изменений природной среды под влиянием естественных и антропогенных факторов воздействия с вероятностью порядка 60-65%.
Статистические методы прогнозирования направлены на выявление устойчивых во времени характеристик прогнозируемого объекта, поиски закономерностей его развития и исследование состояния для определения главных направлений изменения объекта во времени и пространстве.
Наибольшее развитие из формализованных методов прогнозирования получил метод экстраполяции тенденций развития. Метод экстраполяции - классический популярный метод прогнозирования, основан на нахождении по известным характеристикам вероятностного значения прогнозируемого объекта в данный момент времени. Для этого определяют тенденции развития объекта прогноза, т. е. тенденции развития природной среды в прошлом и будущем с учетом не только ее стабильного развития или сохранности абсолютных приростов прогнозируемых величин, но и их возможного ускорения или даже появления новых факторов, ограничивающих или стимулирующих развитие.
Решение экстраполяционной задачи предполагает нахождение по известным качественным и количественным значениям вероятностной величины прогнозируемого показателя в определенный момент времени с учетом продолжительности периода прогнозирования. Прогнозируемый процесс складывается из регулярной и случайной составляющих. Перваявеличина представляет собой составляющую тренда. Втораясчитается некоррелируемым случайным процессом и необходима для корректировки характеристик прогноза. Главное внимание уделяется процессу наилучшего описания тренда, на основе которого строятся прогнозные экстраполяции. Выбор тренда, наиболее адекватно описывающего прогнозируемый процесс, связан с определением соответствующего вида функций. Для построения прогностических функций необходимы сведения об устойчивых взаимосвязях, темпах и направленности процессов за длительное время, свойствах процессов в определенный момент, о начальных и ограничительных условиях процесса развития.
Важно также правильное определение лага экстраполяции (дальности экстраполяции). Глубина прогнозной экстраполяции не должна превышать половины периода, принятого за базу, Т. е., например, для 10-ти летнего прогноза необходим временной ряд продолжительностью 25-30 лет. Надежность полученного прогноза определяется вероятностью наступления прогнозируемого события.
Другими формализованными методами географического прогноза являются корреляционный, регрессионный, факторный анализ, метод огибающих кривых и др.
Корреляционный анализ - это определение взаимосвязи между двумя величинами, выражающейся в том, что при изменении одной величины в определенном направлении изменяется и другая. Регрессионный анализ заключается в выявлении функциональной зависимости среднего значения одной величины от одной или нескольких переменных. Факторный анализ позволяет «сжать» большое количество исходных показателей в меньшее число обобщенных характеристик (факторов) при потере незначительного количества исходной информации. Метод огибающих кривых основан на выявлении тенденций изменения параметров прогнозируемого объекта при разных условиях, определяющих пределы роста. Основные тенденции развития наносятся на график, а затем по точкам перегиба кривой проводится огибающая кривая, которая представляет собой обобщенную тенденцию изменения объекта во времени. Этот метод особенно эффективен для получения краткосрочных прогнозов изменений в технико-экономических показателях технологических процессов и изменения уровня загрязнения природной среды от источников разной мощности.
Для разработки экономико-географических прогнозов все шире переменяется моделирование, в частности математическое. Оно необходимо для создания адекватных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов. Моделирование позволяет выявить причинную обусловленность параметров системы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку.
Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие модели:
1. Функциональные, описывающие функции, которые выполняются отдельными компонентами системы и системой в целом.
2. Модели физического процесса, определяющие математические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, детерминированными и стохастическими.
3. Экономические, определяющие зависимость между различными параметрами изучаемого процесса и явления, а также критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы.
4. Процедурные, описывающие операционные характеристики систем, необходимые для принятия управляющих решений.
Прогностические модели могут быть концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), графические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формализованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (выраженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ).
Особое место занимают имитационные прогностические модели. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объекте с использованием современных ЭВМ. Под имитационной моделью понимается модель, воспроизводящая процесс функционирования систем в пространстве в фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процессов с сохранением их логической структуры и последовательности. Это позволяет, используя исходные данные о структуре и главных свойствах территориальных систем, получить сведения о взаимосвязях между их основными компонентами и выявить механизм формирования их устойчивого развития.
Процесс разработки геоэкологических прогнозов на основе математического моделирования включает следующие этапы:
1. Формулировка цели и задач исследования. Качественный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования.
2. Определение предмета и уровня моделирования, зависящие от задач прогнозирования.
3. Выбор основных признаков и параметров модели. В модель должны быть включены только существенные для решения определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и усложняет расчеты по модели.
4. Формализация основных параметров модели, т. е. математическая формулировка цели и задач исследования.
5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса.
6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отражения математической моделью признаков оригинала.
7. Определение информативных возможностей модели путем установления количественных связей закономерностей.
Лекция № 10
Концепция поля в географии
Основные вопросы, рассматриваемые на лекции:
1. Концепция поля в географии.
2. Карты полей и их разновидности.
3. Общие правила создания карт полей.
4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений.
5. Картографо-статистический метод и карты полей.
6. Карты полей и метод моделирования.
7. Математико-статистические и изолинейные модели как инструмент анализа и синтеза изучаемых показателей.
1. Концепция поля в географии есть система представлений о реальных и абстрактных полях и поверхностях, о способах их картографического изображения. Она предназначена для создания и использования картографических моделей полей в научных и практических целях (Червяков, 1992).
В настоящее время концепция поля серьезно заинтересовала представителей различных наук - геофизиков, метеорологов, гидрологов, географов, демографов, социологов, геологов, языковедов и др. Это можно объяснить, с одной стороны, заметной пользой применения физических аналогий, а с другой - возможностью широко использовать математический аппарат и карту как средства получения, хранения, преобразования и визуализации разнообразной количественной информации о природных и социально-кономических явлениях.
Физики обычно считают полем пространство, в котором действуют силы того или иного рода. Отсюда физические поля нередко называют силовыми. Не случайно наиболее близким географам геофизическим полем Земли считают пространство, в котором действуют силы, связанные с земным веществом, его движением и происходящими в нем процессами.
Другое, абстрактно-математическое понятие поля предполагает наличие пространства, в каждой точке которого определено численное значение некоторой величины. При этом поле рассматривается как функция положения точки в пространстве и времени. В таком виде объем понятия «поле» значительно расширяется. Оно охватывает уже не только природные, но и социально-экономические явления. К первым относится пространственное распределение атмосферного давления, температур, осадков, ко вторым - размещение населения, природных ресурсов, производства, учреждений, обслуживающих население.
Наконец, нередко под полем понимают область распространения любых явлений, выраженных не только количественно, но и качественно, не только в аналитических, но и в синтетических показателях. Дать определение такому полю - задача не из легких. По содержанию но, пожалуй, ближе подходит к таким всеобщим философским категориям, как «пространство», «объект», «явление».
На основе вышеизложенного будем считать, что существуют три основных представления о поле: 1)физическое (поле как область распространения сил, энергий, взаимодействий); 2)абстрактно-математическое (область распространения величин, характеризующих дения с самых различных сторон); 3)абстрактно-логическое (область распространения любых явлений и их показателей как в качественном, так и в количественном выражении).
Географы, придерживающиеся физической (силовой) концепции поля, отмечают важность применения в географических исследованиях физического понятия(гравитационное поле), которое возникает вокруг некоторого источника «силы» (например, промышленного предприятия или населенного пункта). Эти условно силовые поля часто рассматриваются и как результат взаимодействия множества однородных объектов («тел» - населенных пунктов, заводов, шахт), отличающихся друг от друга«массой» - количественными признаками (численность населения, объемы природных ресурсов, произведенной продукции и т.п.). В географии населения за такие «тела» чаще принимают население пункты, а за «массу» - численность населения. «Гравитационные поля» или поля потенциалов подобного рода привлекаются в экономической географии для изучения не только населения, но и производства, транспортных связей, элементов обслуживания, основных фондов и других явлений. Географические поля рассматривают как источник связей в геосистемах, пытаются найти в их структуре и функционировании аналоги полей электростатических и гравитационных, предлагают выявлять условия возникновения потоков вещества, энергии и информации, находить их источники.
Абстрактно-математическое (количественное) представление поле проникло в географию и получило в ней распространение благодаря тесным связям географии с другими науками о Земле и прежде всего с геофизикой, изучающей с помощью полей процессы, происходящие в твердой, жидкой и газообразной оболочках Земли. «Поле» - неотъемлемая часть словаря метеоролога и гидролога, применяемая ими при изучении пространственного распределения температур воздуха и почвы, атмосферного давления, осадков и других метеорологических элементов. Безусловной заслугой геофизиков и гидрометеорологов можно считать то, что они, с одной стороны, восприняли абстрактную математическую концепцию поля, распространили ее на более широкий круг природных явлений и разработали фундаментальную методическую основу математического анализа полей; а с другой - создали условия для эффективного использования теории поля в других науках о Земле, включая и цикл отраслевых географических дисциплин, охватывающих и природу, и общество.
Абстрактно-логическое (внеколичественное) представление о поле достаточно популярно среди географов, что объясняется исключительной сложностью географических объектов, затрудняющей параметризацию явлений. Сказывается также недооценка важности активного внедрения в географию количественных и других математических подходов.
Не отрицая возможности рассмотрения концепции поля в гeoграфии с трех отмеченных сторон (физической, абстрактно-математической и абстрактно-логической), при решении проблем взаимодействия природы и общества следует отдавать предпочтение второй стороне. Действительно, физическая интерпретация отличается узостью, неспособностью охватить все многообразие природных и особенно социально-экономических явлений. Абстрактно-логическая же интерпретация слишком широка, неопределенна и не всегда поддается математическому описанию. Опыт свидетельствует о том, что фундаментальные понятия успешно вводятся в науку и практику после то как будет решена проблема измерения и вычисления изучаемых имизнаков. Не случайно поэтому в точных науках преобладает абстрактно-математическое (количественное) описание полей.
Непрерывность распределения изучаемых количественных признаков - атрибут любого поля. Отсюда полем правомерно называть область непрерывного распределения количественных признаков. «Топографический» и «промышленный» рельефы, «статистическая» и трендовая (сглаженная)» поверхности - суть геометрического образа их полей, внешне напоминающих рельеф земной поверхности. Из всех возможных способов картографического изображения полей, следовательно, и поверхностей, основным является способ изолинии который обладает повышенной наглядностью, особой метричностью информативностью (возможностью снять информацию в любой точке, рельефной образностью (способностью воспринимать различные показатели непрерывных и дискретных явлений в виде рельефа земной поверхности), малой знаковой загруженностью карт. Отсюдакарта полей правомерно называть особую группу карт, предназначенную для изолинейного отображения непрерывного, плавного, гладкого территориального распределения количественных признаков, характеризующих как природные, так и социально-экономические явления.
2. Карты полей и их разновидности. Известно, что физики подразделяют поля на две большие группы скалярные и векторные. Скалярным полем называют область пространства, каждая точка которого описывается своим значением количественного признака. Для описания точек пространства векторные поля обязательны две векторные характеристики - числовое значение (модуль) и направление движения. Возникло понятие этого поля в физике главным образом при изучении скоростей движения частиц жидкости, напряженности силовых линий (магнитных и электрических), сдвигов точек упругого тела и т.д.
Соответственно этим двум группам полей выделимкарты скалярных и карты векторных полей. Карты скалярных полей имеют непосредственное отношение к понятию «статистическая поверхность» и к изолиниям как наиболее эффективному средству картографического изображения этих полей. Способы отображения векторных полей на картах менее разработаны. Однако, пожалуй, здесь наиболее подходят стрелки, способные совместить в себе две характеристики - модуль и направление.
По способу получения количественной информации карты полей можно подразделить на карты полей натурных наблюдений и карты расчета полей.
Карты полей натурных наблюдений составляются по данным непосредственных инструментальных измерений параметров полей (скалярных и векторных). К ним можно отнести измерения рельефа земной поверхности, геологического и почвенного строения, метеорологических и гидрологических показателей.
Карты расчетных полей составляются в результате предварительной математической (чаще математико-статистической) обработки в камеральных условиях разнообразной количественной информации, собранной в поле или снятой с карт и снимков., полученной из материалов статистической отчетности.
Математико-статистической обработке могут подвергаться как временные, так и территориальные ряды. В первом случае вычисляются, картографируются непрерывные распределения таких показателей, как средняя месячная температура воздуха, среднее квадратическое отклонение осадков по годам, годовой прирост урожайности зерновых и во втором случае - данные, локализованные в точках, на линиях и площадях, которые обобщаются статистически по всей изучаемой территории или по отдельным территориальным ячейкам. При этом получают не среднемесячные или среднегодовые показатели, а показатели, средние по территориальным ячейкам, например, средние температуры, осадки по районам.
Учитывая ориентацию современных наук на изучение объектов как систем, состоящих из отдельных динамических и взаимосвязанных элементов, целесообразно все многообразие карт полей природных и социально-экономических явлений подразделить на карты полей статики, динамики и взаимосвязи явлений. Если вторая группа карт полей показывает, в каком направлении и с какой интенсивностью происходит развитие явлений, то третья группа - карты полей взаимосвязи - дает ответ на вопрос, какие факторы и в какой мере определяют сложившуюся пространственную структуру изучаемых объектов и явлений.
3. Общие правила создания карт полей. Несмотря на большое разнообразие карт полей при их составлении следует руководствоваться следующими общими правилами, в основе которых лежит свойство сплошного непрерывного распределения скалярных и векторных характеристик картографируемых полей, а также принципиальная невозможность производства измерений во всех точках местности.
Правило первое - обязательность предварительного измерения (для карт расчетных полей) скалярных и векторных характеристик в выбранных точках местности.
Правило второе - потенциальная возможность определения характеристик полей в любой точке местности (карты).
Правило третье - репрезентативная (представительная) выборочность измерений и расчетов в точках. Действительно, определить картографически и воспроизвести скалярные и векторные характеристики в бесконечном множестве точек местности не представляется возможным. Приходится ограничиваться выборочными измерениями по регулярным или нерегулярным сеткам точек, которые часто называют контрольными точками (control points). Когда эти точки предназначают для проведения изолиний, их правильнее называтьопорными точки.
Правило четвертое - воспроизведение в точечных измерениях/расчетах непрерывных свойств полей, что проявляется в определении постепенности изменения количественных признаков между соседними контрольными (опорными) точками, в отсутствии резких скачков и бесконечно больших значений.
Правило пятое - распространение данных, полученных в одних точках, на всю картографируемую территорию. Осуществляется это чаще всего с помощью обычной картографической интерполяции.
4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений. С помощью изолиний уже давно и успешно картографируют рельеф земной поверхности, территориальные распределения показателей атмосферного давления, температуры, осадков, магнитного склонения и других действительно непрерывных явлений. Однако этикарты непрерывных явлений, построенные, как правило, по данным натурных измерений, отображают только часть природных показателей, получаемых обычно на местности. Изолинейное отображение такихдискретныхпрерывных, территориально разобщенныхявлений, как природные ресурсы, население, сельскохозяйственное и промышленное производство, не отличается достаточной точностью и достоверностью. Объяснить это можно тем, что изолинии здесь строились не по традиционным точечным наблюдениям, а по площадным показателям, только условно относимым к центрам соответствующих территориальных ячеек. При этом оказывалось, что количественные показатели в точках-центрах не отвечают правилу однозначности числовых значений. Последние во многом зависят от размера, формы и ориентировки территориальных ячеек локализации исходных данных. Отсюда перед картографами встала задача разработки более совершенного методического аппарата создания изолинейных карт по дискретным данным, позволяющего определять картографируемые величины в любой точке местности. Именно только такие карты правомерно называть картами полей дискретных явлений.
Решение данной задачи позволило значительно расширить номенклатуру изолинейных карт полей и создать более благоприятные условия для комплексного изучения сложных географических объектов, сопряжения изолинейных карт природных и социально-экономических, непрерывных и дискретных явлений. Отсюда перед картографами встала вторая задача разработки системы методических приемов составления карт полей разного содержания, разной пространственной и временной принадлежности. Возможность снимать данные в любых точках и в любом объеме создала благоприятные условия для сопоставления рассматриваемых карт не только визуально, но и на уровне математической обработки картографической информации.
Каждая из двух рассмотренных задач имеет свои теоретические основы, стимулирующие разработку новых типов карт, методик картографирования. Так, на основе диалектического единства дискретности и прерывности была доказана правомерность и целесообразность распространения концепции поля на многие природные и социально-экономические явления, абсолютная пространственно-временная дискретность которых раньше не вызывала сомнения (Червяков, 1978). Для этого предложен новый типкарт полей дискретных явлений, ядром которого явились карты полей плотности, но
Основные стадии прогнозирования
Этап прогнозирования – это часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами.
Процесс разработки прогнозов (вне зависимости от объекта прогнозирования) включает следующие основные этапы:
1) Предпрогнозная ориентация (программа исследования) – это стадия, предшествующая прогнозированию. Она предполагает уточнение задания на прогноз, формулировку цели и задач, предмета, проблем и рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования.
2) Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа, для уточнения которой возможно проведение опроса населения и экспертов.
3) Сбор данных прогнозного фона.
Прогнозный фон - это совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза.
4) Построение рядов динамики показателей основы будущих прогнозных моделей методами экстраполяции;
5) Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей.
6) Построение серии гипотетических норматвных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т. е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т. е. привязанного к этим рамкам) оптимума.
7) Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза.
9) Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.
10) Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования с целью соблюдения принципа непрерывности.
Верификация результатов прогнозов:
Ценность прогнозирования определяется тем, насколько правдоподобно отражено в нем будущее. Научный прогноз должен быть проверяемым, т.е. должна существовать реальная возможность проверить, оказался прогноз правильным или нет, причем должна существовать вероятность для обоих исходов.
Под верификацией результатов прогнозирования понимают проверку точности и достоверности прогноза, она может быть абсолютной и относительной.
Относительная верификация - это различные способы оценки качества прогнозов до наступления прогнозируемого события. Результаты относительной верификации будут менее точны, чем результаты абсолютной, но более оперативны и в силу этого более ценны для принятия управленческих решений.
Абсолютная верификация прогноза, т.е. установление степени его соответствия действительному состоянию объекта в прогнозируемом будущем, практически возможна лишь к завершению периода упреждения. Это особая задача, которая выходит за рамки собственно прогнозирования.
Процедура верификации желательна и обязательна. В сравнительно простых случаях роль этой процедуры фактически играют экспертные опросы. В более сложных случаях требуется специальная процедура по одному из восьми видов верификации: (ВИДЫ НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНЫ)
1) Прямая верификация – проверка прогноза путем его разработки методом, отличным от первоначально использованного.
2) Косвенная верификация - проверка прогноза путем его сопоставления с прогнозами, полученными из других источников информации.
3) Инверсная верификация – проверка прогноза путем проверки адекватности прогностической модели на ретроспективном периоде.
4) Консеквентная (дублирующая) верификация - проверка прогноза путем аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.
5) Верификация повторным опросом - проверка прогноза путем использования дополнительного мнения, отличающегося от мнения большинства.
6) Верификация оппонентом - проверка прогноза путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.
7) Верификация учетом ошибок - проверка прогноза путем выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.
8) Верификация компетентным экспертом - проверка прогноза путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.
Министерство экономического развития России. Основные задачи и функции в системе макроэкономического прогнозирования и планирования
Минэкономразвития – федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий проведение единой гос социально-эконом политики. Главная задача - определение путей и разработка методов эффективного развития экономики.
Функции: (в скобках примеры)
1.аналитическая (анализ экономического положения РФ, тенденций социально-экономического развития, экономической ситуации в регионах, хода проводимых в стране реформ)
2. информационная (подготовка годовых и ежеквартальных докладов о состоянии российской экономики)
3. экспертная (заключения по вопросам развития отдельных отраслей экономики и регионов страны, развитию инфраструктуры рынка; совершенствованию законодательной базы)
4. консультационная (предложения по ценовой политики в РФ; развитию рыночной инфраструктуры)
5. разработка и обоснование различных аспектов внутренней политики государства (формирование и обоснование региональной экономической политики; социально-экономической политики государства)
6. выработка методов реализации внутренней политики государства (решение задач экономической, социальной, структурной политики)
7. разработка прогнозов, проектов стратегических федеральных программ и планов (разрабатывает комплексный прогноз соц-эк развития РФ, ее регионов, отраслей и секторов экономики)
8. организационно-методическое руководство плановой работы в РФ (координация работы по составлению и реализации федеральных и межгосударственных целевых программ; формирование перечня целевых программ)
Стратегическое планирование как инструмент государственного регулирования современной рыночной экономики.
Важность государственного планирования состоит в реизмерении системы
экономических отношений.
Концептуальная модель стратегического планирования
Любая организация создается с определенной целью, и по своему характеру они
разделяются на рыночные и не рыночные .
В свою очередь, рыночные организации делятся на коммерческие и не
коммерческие организации (государственные предприятия и объекты
инфраструктуры).
Целью коммерческих организаций является прибыль. Цель не коммерческих
организаций, это обеспечение работы рыночного механизма.
Общая цель стратегического планирования – конкретизировать статус фирмы и
обеспечить направление и ориентиры для выработки более конкретных целей и
стратегий на различных уровнях. Эти цели должны быть конкретными и
измеримыми, чтобы создать базу для принятия последующих решений и оценки
работ по их выполнению. Если цели превышают реальные возможности организации,
то деятельность фирмы может зайти в тупик.
Вырабатывая стратегию и осуществляя стратегическое планирование руководство
фирмы должно учитывать множественность и иерархичность целей объективно
существующих в рамках фирмы, для того чтобы избежать разнобоя в стратегиях и
программах.
Общая концепция путей достижения поставленных целей называется стратегией.
Стратегия отражает общее движение к цели, направление движения, способы
достижения и ресурсы, которые должны быть для этого использованы. Стратегия
должна быть официально документирована, а ее выполнение подлежит строгому
контролю. В соответствии с выработанной стратегией осуществляется перестройка
организационной системы, ее управление, формирование планов, предание общего
направления оперативным решениям. Разработанная в фирме стратегия не
является единственной, возможно наличие других альтернативных стратегий,
которые могут определять и другие виды деятельности. В случае наступления
непредвиденной ситуации разрабатываются ситуационные планы, на основе которых
в дальнейшем составляется стратегический план действий.
Единой стратегии, готовой на все случаи жизни не существует.
Основные цели, принципы и функции системы государственного стратегического планирования (ФЗ о стратегическом планировании РФ, 2014г)
Основные принципы государственного стратегического планирования
· Принцип единства и целостности
· Принцип единства и целостности системы государственного стратегического планирования означает единство подходов к организации и функционированию системы государственного стратегического планирования, единство порядка осуществления процесса государственного стратегического планирования, совершенствование мониторинга и формирования отчетности по реализации документов государственного стратегического планирования.
· Принцип внутренней сбалансированности
· Принцип внутренней сбалансированности системы государственного стратегического планирования означает согласованность основных элементов системы государственного стратегического планирования между собой по целям, задачам и мероприятиям социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности.
· Принцип результативности и эффективности функционирования системы
· Принцип результативности и эффективности функционирования системы государственного стратегического планирования означает, что выбор способов и методов достижения целей социально-экономического развития Российской Федерации и укрепления национальной безопасности должен основываться на необходимости достижения заданных результатов с рациональными затратами ресурсов.
· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач
· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач означает, что участники процесса государственного стратегического планирования в пределах своей компетенции самостоятельны в выборе путей и методов достижения целей и решения задач социально-экономического развития.
· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования
· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования означает, что участники процесса несут ответственность за эффективность решения задач и осуществление мероприятий по достижению целей социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности в пределах своей компетенции и в соответствии с законодательством Российской Федерации.
· Принцип разграничения предметов ведения и полномочий в закрепленной сфере ответственности
· Принцип «Открытости»
Основные цели
1. повышения качества жизни населения,
2. рост российской экономики
3. обеспечения безопасности страны
Основные функции
Первая группа функций связана с оценкой внутренних и внешних условий и тенденций социально-экономического развития и выявлением на этой основе возможностей и ограничений социально-экономического развития.
Вторая группа функций связана с целеполаганием. Согласно закону задача системы государственного стратегического планирования – своевременно определить конкретные цели социально-экономического развития Российской Федерации на перспективу и четко сформулировать приоритеты социально-экономической политики.
Третья группа функций нацелена на выбор путей и способов достижения установленных рубежей, обеспечивающих наибольшую эффективность использования имеющихся ресурсов.
Реализация этой группы функций требует, в свою очередь, во-первых, формирования комплексов мероприятий, обеспечивающих достижение поставленных целей социально-экономического развития в соответствующих областях экономики и социальной сферы.
Приложение 1. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В БИЗНЕСЕ
3. Основные этапы прогнозирования и типы прогнозов
Построение прогноза и связанные с ним построение и экспериментальная проверка
(верификация) вероятностно-статистической модели обычно основаны на одновременном
использовании информации двух типов:
- априорной информации
о природе и содержательной сущности анализируемого
явления, представленной, как правило, в виде тех или иных теоретических закономерностей,
ограничений, гипотез;
- исходных статистических данных
, характеризующих процесс и результаты
функционирования анализируемого явления или системы.
Можно выделить следующие основные этапы прогнозирования.
1-й этап (постановочный ) включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми нас интересует; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых ).
2-й этап (априорный , предмодельный ) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).
3-й этап (информационно-статистический ) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы.
4-й этап (спецификация модели ) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, мы имеем в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).
5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели ) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которыми мы располагаем. При реализации этого этапа «прогнозист» должен сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.
6-й этап (верификация модели ) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели. При пессимистическом характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1. Если же этап верификации модели дает положительные результаты, то модель может быть непосредственно использована для построения прогноза в соответствии с описанной выше общей схемой (10).
В описании содержания 1-го этапа процедуры прогнозирования речь шла, в частности,
о необходимости определения конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает,
в частности, и определение требуемого типа прогноза
. Тип прогноза определяется
двумя факторами:
горизонтом прогнозирования
и
иерархическим уровнем прогнозируемого показателя
.
По горизонту прогнозирования прогнозы делятся на краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед).
По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро- , мезо- и микропрогнозы . Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.
Следует подчеркнуть, что в реальности бизнесмен, руководитель предприятия может, конечно, успешно вести бизнес и не владеть методами построения математических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции знание этих методов предоставляет бизнесмену и его бизнесу порой не менее значимые конкурентные преимущества, чем завоевание определенной доли рынка или получение выгодного кредита.
Предыдущая |
Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок. В отличие от прогноза план содержит однозначно срок существования события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.
Прогнозные разработки являются составной частью комплексный целевых программ.
При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы:
– подготовка к разработке прогноза;
– анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий;
– определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий;
– проведение экспертизы;
– разработка альтернативных вариантов;
– априорная и апостериорная оценка качества прогноза;
– контроль хода реализации и корректировка прогноза.
1. На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:
– подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза;
– сформулировано задание на прогноз;
– сформированы рабочая и аналитическая группы сопровождения;
– сформирована экспертная комиссия;
– подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза;
– подготовлена информационная база для проведения прогноза;
После того, как принято решение о разработке прогноза, необходимо определить исполнителей, которым разработка будет поручена. С одной стороны, это группа работников, которой поручается организационное обеспечение разработки прогноза, с другой – это группа специалистов, которая должна обеспечить методическое и информационное его сопровождение.
Качественный экспертный прогноз может быть разработан лишь в том случае, если он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, если использована достоверная информация, если оценки корректно получены и обработаны.
Задание на разработку прогноза должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами.
Прогнозирование носит итеративный характер, что означает одновременное исследование и прогнозирование объекта на любой стадии подготовки управленческого решения.
В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы.
Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты различной профессиональной ориентации, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.
Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать.
Методическую подготовку процесса прогнозирования должна осуществлять аналитическая группа, в состав которой входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок.
Разработка прогноза должна быть четко регламентирована. Рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии (комиссий), график разработки прогноза, контракты (трудовые соглашения) со специалистами, привлекаемыми для его разработки, и т. д.
Специалисты, работающие над прогнозом, должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Естественно, что при разработке прогноза ее всегда недостаточно (идеальная, но, к сожалению, нереальная ситуация, когда точно известно, что будет происходить в будущем), и, чем полнее информация об объекте прогнозирования, тем более качественным может быть подготовленный прогноз.
Нередко полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме.
При работе над прогнозом, особенно если это многовариантный прогноз, приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза.
Поэтому без использования современной вычислительной техники и, прежде всего, ПК со специально подготовленными базами данных, модулями ввода, анализа и обработки информации, нередко работающими в режиме автоматизированного рабочего места (АРМ), автоматической распечатки отчетов о проделанной работе, промежуточных и конечных результатах, содержащих и сам прогноз, эффективная работа над прогнозом, удовлетворяющим современным требованиям, как правило, невозможна. Использование НИТ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объемы трудовых затрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.
2. При анализе ретроспективной информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации.
Количественная информация, если она достаточна и надежна, используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения.
Качественная информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и наряду с количественной информацией используется для разработки экспертных прогнозов.
Для успешной разработки прогноза необходимы анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.
Если имеется количественная информация, характеризующая внутренние условия объекта прогнозирования, то она также анализируется.
Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и иные модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.
В частности, если объектом прогнозирования является организация, то к числу внутренних условий объекта прогнозирования может относиться ее внутренняя среда, включающая сочетание таких составляющих, как структура, внутриорганизационные процессы, технология, кадры, организационная культура, управление функциональными процессами.
При разработке прогноза внешних условий внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньшее внимание, чем внутренней.
При этом информация также должна быть подразделена на количественную и качественную, т.е. информацию, содержащую точные численные оценки, и информацию описательного характера. В зависимости от вида информации используются соответствующие методы ее получения, анализа и обработки.
В случае, если объектом прогнозирования является организация, то внешние условия могут быть подразделены на общее внешнее окружение и непосредственное деловое окружение организации.
Общее внешнее окружение не связано непосредственно с организацией и отражает состояние общества, экономики, природной среды.
Непосредственное деловое окружение организации создают потребители, поставщики, деловые партнеры, конкуренты, административные органы, деловые объединения и ассоциации и т. д.
Задачей анализа внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является выявление основных действующих сил и механизмов, определяющих развитие объекта прогнозирования в период, соответствующий периоду прогнозирования.
3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. От того, насколько верно они будут определены, зависят точность разрабатываемого прогноза и эффективность решений, принимаемых на его основании.
На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий.
После их предварительной оценки из перечня исключаются те альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемый период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения.
Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно.
Каждый из отобранных наиболее вероятных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий функционирования объекта прогнозирования детально прорабатывается и представляется для разработки альтернативных вариантов прогноза при каждом из отобранных альтернативных вариантов изменения условий функционирования объекта прогнозирования.