Методы прогнозирования социально-трудовых процессов

⇐ ПредыдущаяСтр 14 из 27Следующая ⇒

В настоящее время предложено более 150 различных методов и приемов прогнозирования. По степени формализации все методы можно поделить на две группы – формализованные и интуитивные (экспертные) методы. На рис.4.8 представлена классификация методов прогнозирования.

Рис. 4.8. Классификация методов прогнозирования

Формализованные методы основываются на фактографической информации об объекте исследования (табл. 4.7). К ним относятся, в первую очередь, статистические методы (экстраполяционные, регрессионные, эконометрические), балансовые методы и методы логического моделирования (аналоговые методы, методы построения сценариев, дерева целей и дерева решений, матрицы взаимодействий и т.д.). Из числа формализованных методов наибольшее применение при прогнозировании находят сегодня статистические методы. Прогнозные тенденции анализируются на основе построения динамических рядов либо многофакторных регрессионных моделей, отражающих воздействие различных компонентов внешней среды. Закономерности развития объекта, выявленные по статистическим ретроспективным данным, переносятся на прогнозный период. Так, официальная методика прогнозирования рынка труда представляет в своей основе комбинацию балансовых и статистических методов прогнозирования. Широкое использование статистических методов прогнозирования объясняется тем, что они предоставляют наиболее простой и хорошо разработанный математический инструментарий и считаются классическим аппаратом прогнозирования. Однако методология переноса сложившихся в прошлом закономерностей на будущее развитие мало применима в условиях резких изменений – подобных тем, что происходили России в последнее время. Такие методы пригодны сегодня в нашей стране, в основном, для построения текущих и краткосрочных прогнозов. Многофакторные модели социально-трудовой сферы включают в себя такие параметры прогнозного фона, предвидеть изменения которых крайне трудно (например, политической обстановки). Для таких условий требуется подбирать и разрабатывать специальные методы прогнозирования, а фактографические методы дополнять и применять совместно с экспертными методами прогнозирования.

Таблица 4.7

Формализованные методы прогнозирования (83)

№ п/п	Метод	Краткая характеристика метода

	Авторегрессионный	Метод прогнозирования стационарных случайных процессов, основанный на анализе и использовании корреляций значений динамического ряда с фиксированными временными интервалами между ними
	Гармонических весов	Экстраполяция скользящего тренда, аппроксимируемого отрезками линии с взвешиванием точек этой линии при помощи гармонических весов
	Группового учета аргументов	Кусочная аппроксимации исходного динамического ряда с оптимизацией вида и параметров прогнозирующей функции
	Прогнозной интерполяции	Математическая интерполяция, при которой выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования
	Исторической аналогии	Установление и использование аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим первый в своем развитии
	Математической аналогии	Установление аналогии математических описаний процессов развития различных по природе объектов с последующим использованием более изученного математического описания одного из них для разработки прогнозов другого
	Опережающей информации	Использование свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в общественной практике
	Патентный	Оценка (по принятой системе критериев) изобретений и открытий и исследование их динамики

Продолжение табл. 4.7

	2
	Прогнозирования по функции с гибкой структурой	Использование экстраполирующей функции, вид и параметры которой подбираются в процессе ретроспективного анализа исходного динамического ряда из некоторого множества возможных функций
	Публикационный	Оценка публикаций об объекте прогнозирования (по принятой системе критериев) и исследование динамики их опубликования
	Регрессионный	Анализ и использование устойчивых статистических связей между совокупностью переменных-аргументов и прогнозируемой переменной-функцией
	Статистический	Построение и анализ динамических рядов характеристик объекта прогнозирования и их статистических взаимосвязей
	Факторный	Обработка многомерных массивов информации об объекте в динамике с использованием аппарата факторного статистического анализа или его разновидностей
	Цепей Маркова	Анализ и использование вероятностей перехода объекта прогнозирования из одного состояния в другое
	Цитатно-индексный	Оценка (по принятой системе критериев) и анализ динамики цитирования авторов публикаций об объекте прогнозирования
	Экспоненциального сглаживания	Построение экстраполирующей функции с использованием экспоненциального убывания весов ее коэффициентов
	Экстраполяции	Математическая экстраполяция, при которой выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования

В последнее время расширяется использование сценарных методов прогнозирования социально-трудовых процессов. Сценарное прогнозирование – один из методов логического прогнозирования, хотя на самом деле любой прогноз явно или неявно основывается на сценарии или ряде сценариев развития будущего. При сценарном методе прогнозирования устанавливается логическая последовательность событий в социально-трудовой сфере, показывающих как из существующей ситуации шаг за шагом развертывается будущее (прогнозное) состояние. При этом происходит увязка в единую цепь отдельных частичных прогнозов. При прогнозировании сложных объектов построение сценариев требует привлечения экспертных оценок специалистов и метод, по существу, занимает промежуточное положение между формализованными и интуитивными методами. Следует отметить, что в литературе иногда применяется расширительное толкование сценарного прогнозирования, когда под ним подразумевают всего лишь многовариантный характер построения прогнозов, ориентированных, например, на пессимистический, оптимистический и средний вариант развития социально-трудовых процессов в стране («минимальный, максимальный и средний варианты прогноза социально-трудовой сферы»).

Интуитивные (экспертные) методы применяются в тех случаях, когда отсутствует достаточно представительная фактографическая информация либо исследуемый процесс не поддается формализации, вследствие невозможности учета влияния множества факторов и наличия качественных (скачкообразных) изменений в его развитии. Эти методы основываются на использовании знаний, опыта и интуиции специалистов-экспертов. При этом могут использоваться индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Последние могут основываться на зависимых либо независимых друг от друга оценках экспертов (мозговой штурм, дельфийский метод и т.д.). Даже если прогнозирование социально-трудовых процессов основывается на использовании формализованных методов, экспертные методы используются в качестве дополнительного инструментария. Такие факторы прогнозного фона, как политическая ситуация, изменения инвестиционной политики, зачастую можно задавать и вводить в прогнозную модель только на основе анализа мнений экспертов (табл. 4.8).

Экспертные методы прогнозирования (83)

Табл 4.8

№ п/п	Метод	Краткая характеристика метода

	Дельфийский	Выявление согласованной оценки экспертной группы путем независимого анонимного опроса экспертов в несколько туров, предусматривающего сообщение экспертам результатов предыдущего тура
	Индивидуальной экспертной оценки	Использование в качестве источника информации оценки одного эксперта
	Интервью	Метод индивидуальной экспертной оценки, основанный на беседе прогнозиста с экспертом по схеме «вопрос-ответ»

Продолжение табл. 4.8.


	Коллективной генерации идей	Основан на стимулировании творческой деятельности экспертов путем совместного обсуждения конкретной проблемы, регламентированного определенными правилами: 1) запрещением оценки выдвигаемых идей; 2) ограничением времени одного выступления, с допущением многократных выступлений одного участника; 3) приоритетом выступления эксперта, развивающего предыдущую идею; 4) оценкой выдвинутых идей на последующих этапах; 5) фиксацией всех выдвинутых идей. На основе метода коллективной генерации идей разработаны методы управляемой генерации идей, деструктивной отнесенной оценки, стимулированного наблюдения и др.
	Коллективной экспертной оценки	Выявление обобщенной оценки экспертной группы путем обработки индивидуальных независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу.
	Матричный	Матричная интерпретация экспертных оценок связей отдельных аспектов
	Морфологической матрицы	Матричный метод прогнозирования, использующий морфологический метод
	Морфологический	Выявление структуры объекта прогнозирования и оценка возможных значений ее элементов с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний этих значений
	Построения прогнозного сценария	Установление последовательностей состояний объекта прогнозирования при различных прогнозах фона
	Эвристическог о прогнозирования	Построение и последующее усечение дерева поиска экспертной оценки с использованием эвристических приемов и логического анализа прогнозной модели
	Экспертных комиссий	Объединение в единый документ разработанных соответствующими экспертными группами оценок прогнозов по отдельным аспектам объекта

Основные этапы прогнозирования:

I. Предпрогнозная ориентация и составление задания на прогноз

II. Прогнозная ретроспекция и диагноз (системный анализ объекта и его формализованное описание, выбор метода прогнозирования и построение прогнозной модели)

III. Прогнозная проспекция (построение сценариев и проведение прогнозных расчетов)

IV. Верификация (проверка доказательности выводов) и корректировка прогноза (табл. 4.9).

Таблица 4.9

Методы верификации прогнозов (83)

№ п/п	Верификация	Краткая ее характеристика
	Инверсная	- верификация прогноза путем проверки адекватности прогнозной модели на периоде прогнозной ретроспекции.
	Консеквентная	- аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.
	Косвенная	- егосопоставления с прогнозами, полученными другими разработчиками.
	Оппонентом	- опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.
	Повторным опросом	- использования дополнительного опроса экспертов.
	Прямая	- его повторной разработки другим методом.
	Учетом ошибок	- выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.
	Экспертом	- сравнения с оценкой наиболее компетентного эксперта.

Анализ временных рядов

Временной ряд – числовая последовательность наблюдений, характеризующих изменения социально-трудовых процессов во времени.

Временной ряд позволяет провести анализ изменения показателей по четырем основным компонентам: Y=T+S+C+E.

1. Первая компонента – ТРЕНД (Т) – отражает основные тенденции в развитии.

2. Второй показатель – ЦИКЛ (С) – улавливает колебания значений показателя.

3. Показатель регулярно повторяющихся колебаний в течение года (например, в уровнях безработицы по месяцам года) – СЕЗОННОСТЬ (S) – интересен для краткосрочного прогноза.

4. Показатель нерегулярных событий – ОТКЛОНЕНИЕ (Е) - описывает различные отклонения от нормальной ситуации.

Анализ временных рядов включает методы разложения первоначальных временных показателей, например уровня доходов населения (Д), на компоненты T, C, S и E. Согласно одной модели эти компоненты находятся между собой в линейной зависимости (Д=Т+С+S+Е), согласно другой – они влияют друг на друга мультипликативно (Д=Т*С*S*E). Мультипликативная модель наилучшим образом показывает влияние циклического и сезонного характера на показатели социально-трудовой сферы.

Следует учитывать, однако, что все компоненты подвержены изменениям. Поэтому чисто механическая экстраполяция прошлых тенденций на будущее может не подтвердиться. Для того, чтобы избежать подобных негативных последствий, следует к математической интерпретации дополнительно привлекать логические построения.

Влияние нерегулярных событий можно учесть путем разработки трех вариантов прогнозов – оптимистического, пессимистического и наиболее вероятного. Разница между минимальным и максимальным значениями покажет реальность наиболее вероятного прогноза.

⇐ Предыдущая 9 10 11 12 131415 16 17 18 Следующая ⇒