Определение прогнозирование – 33. Дайте определение понятиям «прогноз» и «прогнозирование». Какие источники неопределенности выделяют при прогнозировании ур?

Ю. Шейнин. Москва.

Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия. Под редакцией Ф. В. Константинова. 1960—1970.

dic.academic.ru

Прогноз — это… Что такое Прогноз?

Прогноз (от греч. πρόγνωσις — предвидение, предсказание) — предсказание будущего с помощью научных методов, а также сам результат предсказания.

Прогноз — это вероятностное суждение о будущем состоянии объекта исследования (последнее научное определение).

Прогноз — это научная модель будущего события, явлений и т.п.

Прогноз — это расчет неизвестного экономического показателя по заданным факторам на основании модели.

Прогнозирование — это разработка прогноза; в узком значении — специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Основное условие необходимости в прогнозах — это недостаток исходных данных. Для предсказания будущего данных всегда не хватает, однако и при решении задач в настоящем времени данных очень часто не хватает. Чем больше данных отсутвует, тем сложнее их восстанавливать и делать прогноз. По мере сокращения объемов недостающих данных прогнозы уточняются, при полноте исходных данных прогноз замещается обычным расчетом с некоторой погрешностью.

Прогнозы делятся

• по срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные;
• по масштабу: личные, на уровне предприятия (организации), местные, региональные, отраслевые, страновые, мировые (глобальные).

К основным методам прогнозирования относятся

Основные понятия прогностики

Прогностика — научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 70 — 80 годы ХХ столетия. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология. Как любая наука прогностика имеет набор своих терминов, употребляемых для обозначения определенных понятий. Определения понятий прогностики были зафиксированы в 1978 году.

Прогноз — обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний.

Прогнозирование — процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования — часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Прием прогнозирования — одна или несколько математических или логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и т. д.

Модель прогнозирования — модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

Метод прогнозирования — способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

Методика прогнозирования — совокупность специальных правил и приемов (одного или нескольких методов) разработки прогнозов.

Прогнозирующая система — система методов и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования. Средствами реализации являются экспертная группа, совокупность программ и т. д. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными.

Прогнозный вариант — один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов.

Объект прогнозирования — процесс, система, или явление, о состоянии которого даётся прогноз.

Характеристика объекта прогнозирования — качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

Переменная объекта прогнозирования — количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и (или) периода упреждения прогноза.

Сложность объекта прогнозирования — характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств и отношений.

Период основания прогноза — промежуток времени, за который используют информацию для разработки прогноза. Этот промежуток времени называют также периодом предыстории.

Период упреждения прогноза — промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Прогнозный горизонт — максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности.

Точность прогноза — оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

Достоверность прогноза — оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала.

Ошибка прогноза — апостериорная величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта.

Источник ошибки прогноза — фактор, способный привести к появлению ошибки прогноза. Различают источники регулярных и нерегулярных ошибок.

Верификация прогноза — оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза.

Эксперт — квалифицированный специалист по конкретной проблеме, привлекаемый для вынесения оценки по поставленной задаче прогноза.

При разработке социальных прогнозов в ряде случаев производится выявление мнения представителей различных групп населения, условно приравниваемых к экспертам.

Компетентность эксперта — способность эксперта выносить на базе профессиональных знаний, интуиции и опыта достоверные суждения об объекте прогнозирования. Количественная мера компетентности эксперта называется коэффициентом компетентности.

Экспертная группа — коллектив экспертов, сформированный по определенным правилам для решения поставленной задачи прогноза. Частным случаем экспертной группы выступает экспертная комиссия.

Компетентность группы экспертов — способность экспертной группы выносить суждения об объекте прогнозирования, адекватные мнению генеральной совокупности экспертов. Компетентность экспертной группы определяется различными методиками.

Экспертная оценка — суждение эксперта или экспертной группы относительно поставленной задачи прогноза. В первом случае используется термин «индивидуальная экспертная оценка», во втором — «коллективная экспертная оценка».

Статистические методы прогнозирования

Статистические методы прогнозирования — научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных; развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования; методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как математико-статистических, так и экспертных) моделей. Научной базой статистических методов прогнозирования является прикладная статистика и теория принятия решений.

Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т. е. функции, определённой в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках той или иной вероятностной модели, вводятся другие факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы. Временной ряд может быть многомерным. Основные решаемые задачи — интерполяция и экстраполяция. Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К. Гауссом в 1794—1795 гг. Могут оказаться полезными предварительные преобразования переменных, например, логарифмирование. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов при нескольких факторах. Метод наименьших модулей, сплайны и другие методы экстраполяции применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше.

Оценивание точности прогноза (в частности, с помощью доверительных интервалов) — необходимая часть процедуры прогнозирования. Обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия. Разработаны параметрические (обычно на основе модели нормальных ошибок) и непараметрические оценки точности прогноза и доверительные границы для него (на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей). Применяются также эвристические приемы, не основанные на вероятностно-статистической теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания.

Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения — основной на настоящий момент статистический аппарат прогнозирования. Нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно; однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной Центральной Предельной Теореме теории вероятностей, технологии линеаризации и наследования сходимости [4]. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза.

Весьма важна проблема проверки адекватности модели, а также проблема отбора факторов. Априорный список факторов, оказывающих влияние на отклик, обычно весьма обширен, желательно его сократить, и крупное направление современных исследований посвящено методам отбора «информативного множества признаков». Однако эта проблема пока еще окончательно не решена. Проявляются необычные эффекты. Так, установлено, что обычно используемые оценки степени полинома имеют в асимптотике геометрическое распределение [1, 3]. Перспективны непараметрические методы оценивания плотности вероятности и их применения для восстановления регрессионной зависимости произвольного вида. Наиболее общие результаты в этой области получены с помощью подходов статистики нечисловых данных.

К современным статистическим методам прогнозирования относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах.

Для установления возможности применения асимптотических результатов при конечных (т. н. «малых») объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели. Отметим полезность методов размножения данных (бутстреп-методов). Системы прогнозирования с интенсивным использованием компьютеров объединяют различные методы прогнозирования в рамках единого автоматизированного рабочего места прогнозиста.

Прогнозирование на основе данных, имеющих нечисловую природу, в частности, прогнозирование качественных признаков основано на результатах статистики нечисловых данных. Весьма перспективными для прогнозирования представляются регрессионный анализ на основе интервальных данных, включающий, в частности, определение и расчет нотны и рационального объема выборки, а также регрессионный анализ нечетких данных, разработанный в [5]. Общая постановка [1] регрессионного анализа в рамках статистики нечисловых данных и ее частные случаи — дисперсионный анализ и дискриминантный анализ (распознавание образов с учителем), давая единый подход к формально различным методам, полезна при программной реализации современных статистических методов прогнозирования.

Основными процедурами обработки прогностических экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-анализ и нахождение группового мнения. Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. Используются параметрические модели парных сравнений — Терстоуна, Бредли-Терри-Льюса — и непараметрические модели теории люсианов [1, 3]. Полезна процедура согласования ранжировок и классификаций путем построения согласующих бинарных отношений. При отсутствии согласованности разбиение мнений экспертов на группы сходных между собой проводят методом ближайшего соседа или другими методами кластерного анализа (автоматического построения классификаций, распознавания образов без учителя). Классификация люсианов осуществляется на основе вероятностно-статистической модели.

Используют различные методы построения итогового мнения комиссии экспертов. Своей простотой выделяются методы средних арифметических и медиан рангов. Компьютерное моделирование [3] позволило установить ряд свойств медианы Кемени, часто рекомендуемой для использования в качестве итогового (обобщенного, среднего) мнения комиссии экспертов. Интерпретация закона больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса такова: итоговое мнение устойчиво, то есть мало меняется при изменении состава экспертной комиссии, и при росте числа экспертов приближается к «истине». При этом в соответствии с принятым в [4] подходом предполагается, что ответы экспертов можно рассматривать как результаты измерений с ошибками, все они — независимые одинаково распределенные случайные элементы, вероятность принятия определенного значения убывает по мере удаления от некоторого центра — «истины», а общее число экспертов достаточно велико.

Многочисленны примеры ситуаций, связанных с социальными, технологическими, экономическими, политическими, экологическими и другими рисками. Именно в таких ситуациях обычно и необходимо прогнозирование. Известны различные виды критериев, используемых в теории принятия решений [2] в условиях неопределенности (риска). Из-за противоречивости решений, получаемых по различным критериям, очевидна необходимость применения оценок экспертов.

В конкретных задачах прогнозирования необходимо провести классификацию рисков, поставить задачу оценивания конкретного риска, провести структуризацию риска, в частности, построить деревья причин (в другой терминологии, деревья отказов) и деревья последствий (деревья событий). Центральной задачей является построение групповых и обобщенных показателей, например, показателей конкурентоспособности и качества. Риски необходимо учитывать при прогнозировании экономических последствий принимаемых решений, поведения потребителей и конкурентного окружения, внешнеэкономических условий и макроэкономического развития России, экологического состояния окружающей среды, безопасности технологий, экологической опасности промышленных и иных объектов.

Современные компьютерные технологии прогнозирования основаны на интерактивных статистических методах прогнозирования с использованием баз эконометрических данных, имитационных (в том числе на основе применения метода статистических испытаний) и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, математико-статистические и моделирующие блоки.

Основные виды прогнозов

Технологический прогноз 

Относится к уровню технологического развития в прогнозируемой сфере, помогая проанализировать будущие веяния технологий.

Экономический прогноз 

Анализ будущего состояния экономических факторов, влияющих на развитие деятельности организации.

Прогноз объема продаж (спроса)

Прогнозирование факторов, влияющих на будущий спрос.

Прогнозирование развития конкуренции

Предсказание возможных изменений и дальнейшей стратегии деятельности конкурентов

Социальное прогнозирование

Прогноз изменения социальных установок людей, а также настроения общества, в целом.

Криминологические прогнозы

Приложения (компьютерные) для прогнозирования

Для прогнозирования по временному ряду используют компьютерные программы — инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. Такие приложения могут быть как локальными (для использования на одном компьютере), так и интернет-приложениями (доступными в виде веб-сайта, например). В качестве локальных приложений следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, Forecast Expert.

Цитированная литература

См. также

Литература

Ссылки

dic.academic.ru

ПРОГНОЗ это что такое ПРОГНОЗ: определение — Философия.НЭС

Прогноз

от греч. рrognosis – предвидение) – первоначально – предсказание хода болезни, основанное на ее распознавании, диагнозе; затем вообще всякое конкретное предсказание, суждение о состоянии какого-либо явления в будущем (П. погоды, исхода выборов и т.п.). В современном понимании – научно обоснованное суждение о возможных состояниях того или иного явления в будущем и/или об альтернативных путях и сроках осуществления этих состояний.

Оцените определение:

Источник: Биомедицинская этика. Краткий словарь терминов

ПРОГНОЗ

от греч. prognosis— предвидение, предсказание) — вероятностное суждение о будущем состоянии какого-либо процесса или явления. В самом широком смысле термин «прогноз» выступает как синоним предсказания или Предвидения, но чаще всего используется для обозначения их частных случаев, когда речь идет о достаточно конкретных событиях с указанием более или менее точных сроков их наступления или ненаступления. Особую ценность имеют научные прогнозы, использующие количественные оценки и основанные на тщательном анализе всей имеющейся информации, а также правильном видении основных тенденций и законов развития.

При прогнозировании неуправляемых природных явлений основная задача состоит p своевременном приспособлении к ожидаемым переменам. При прогнозировании социальных процессов возникает эффект «обратной связи», в результате чего прогноз может иметь двоякие последствия — еще более усугубить ситуацию или, напротив, мобилизовать имеющиеся ресурсы для ее недопущения или смягчения.

Различают прогноз качественный и количественный, краткосрочный и долгосрочный, поисковый и нормативный. Поисковый прогноз — это попытка на основе анализа имеющихся тенденций выявить перспективы их развития, нормативный — это «прогноз наоборот», когда, исходя из заранее поставленной цели, пытаются спрогнозировать возможные пути ее достижения. На сегодняшний день существуют пять основных способов получения прогнозов: экстраполяция, историческая аналогия, компьютерное моделирование, экспертная оценка и «сценарий будущего». Математическая теория прогноза была создана Н. Винером.

О. В. Суворов

Оцените определение:

Источник: Новая философская энциклопедия

ПРОГНОЗ

вероятностное суждение о состоянии какого-либо явления в будущем, основанное на специальном научном исследовании (прогнозировании). В зависимости от характера взаимосвязи в рамках формирования П. «предсказания» (описания возможных или желательных состояний, перспектив, решений проблем будущего) и «предуказания» (собственно использования информации о будущем в целенаправленной деятельности, в решении этих проблем) выделяются два вида П.: естествоведческие и обществоведческие. В естествоведческих П. взаимосвязь «предсказания» и «предугадания» незначительна; это П. метеорологические, гидрологические, геологические (относительно явлений литосферы), биологические (например, заболеваемость в растительном и животном мире), медико-биологические (болезни человека), научно-технические (в узком смысле — состояния материалов, режимы работы устройств и др. явления техносферы), космологические (различные явления космосферы), физико-химические (явления микросферы). В «обществоведческих» П. взаимосвязь «предсказания» и «предуказания» настолько велика, что может вызывать саморазрушение или самоосуществление П. действиями людей на основе различных решений, в т.ч. принятых с учетом П. К ним относятся П. научно-технические (в широком смысле — относительно научно-технического прогресса), социально-медицинские (относительно здравоохранения, а также физкультуры и спорта), социально-географические (о перспективах освоения земной поверхности и мирового океана), социально-экологические (перспективы отношений системы «общество — природная среда»), социально-космические (перспективы дальнейшего освоения космоса), экономические, собственно социальные (социологические), психологические (личность, ее поведение, деятельность), демографические, филолого-этнографические, архитектурно-градостроительные, образовательно-педагогические, культурно-эстетические (материально-техническая база культуры), государственно-правовые и юридические, внутриполитические, внешнеполитические, военные и др. Общественные явления могут быть трансформированы средствами социального управления; соответственно обществоведческое прогнозирование ориентировано на выработку рекомендаций по оптимальному воздействию средствами планирования и управления на предсказываемое явление. Могут быть выделены также по преимущественной ориентации П. поисковые и нормативные. Поисковые отвечают на вопрос, в каком направлении пойдет развитие и что вероятнее всего произойдет при сохранении существующих тенденций, основываясь на условном продолжении их в будущее. В этом случае на определенной шкале (поле, спектре) происходит построение функции распределения вероятности (невероятно — менее вероятно — более вероятно — наиболее вероятно при существующих тенденциях). При нормативном прогнозировании предполагается достижение желательных состояний явлений на основе заранее определяемых норм, идеалов, целей; нормативный П. отвечает на вопрос — как достичь желаемого? Та же функция распределения при этом строится в обратном порядке — от заданного состояния в будущем к наблюдаемым тенденциям с выявлением необходимого внесения корректив. «Естествоведческие» П. могут быть только поисковыми в соответствии с уровнем воздействия человека на природу. Оба типа прогнозов возможны лишь в области социальных явлений и процессов. Наряду с типами П. первого порядка (поисковыми и нормативными) выделяются подтипы П. второго порядка, связанные с формами конкретизации управления и включающие у себя оба типа первого порядка каждый: П. плановые (определяющие направление и характер ориентации планирования для эффективного достижения поставленных целей), программные (определяющие конкретные пути, меры и условия для достижения желаемого), проектные (П. конкретных образов явления в будущем при допущении ряда отсутствующих условий), организационные (П. текущих управленческих решений, их ориентации для достижения предусмотренного желаемого состояния явления, поставленных целей), целевые П. (определяющие, что именно желательно и почему). По периоду упреждения П. делятся на текущие (на перспективу, на протяжении которой не происходит существенных изменений объекта исследования), краткосрочные (на перспективу только количественных изменений в объекте), долгосрочные (на перспективу не только количественных, но и преимущественно качественных изменений), среднесрочные (на перспективу между кратко — и долгосрочными с преобладанием количественных изменений), сверхдолгосрочные (когда значительные качественные изменения дают возможность говорить лишь о самых общих закономерностях развития объекта). Текущим П. соответствует масштаб дней, часов, недель — до 1 месяца; краткосрочным — 1-5 лет, обычно до года; среднесрочным — 5-10 лет; долгосрочные — от 10-15 до 20-30 лет, обычно 15 лет; сверхдолгосрочные — за пределами долгосрочных.

М.Н. Мазаник

Оцените определение:

Источник: Новейший философский словарь

terme.ru

Определение функции прогнозирования

«Руководить — значит предвидеть» — этим известным выражением можно кратко охарактеризовать роль прогнозирования в управленческой деятельности и в функционировании организаций в целом. Эту же мысль неоднократно высказывал и основоположник «классической» школы административного управления А. Файоль, называя «предвидение (prevoyance) сущностью управления». Это — способность «смотреть вперед», выходить за пределы наличного, оценивать будущее и предпринимать соответствующие подготовительные меры.

Действительно, важность прогнозирования в управленческой деятельности трудно переоценить; оно выступает одной из основных и наиболее специфических прерогатив и функций руководителя. В теории управления существует два основных подхода к трактовке функции прогнозирования: она либо выделяется как самостоятельная, либо рассматривается в качестве одного из основных этапов реализации другой управленческой функции — планирования. Первая трактовка более адекватна. Дело в том, что и по своей роли в управлении, и по своеобразию содержания, и по наличию особых форм и методов реализации прогнозирование очень специфично, играет важную самостоятельную роль в управлении, Оно должно быть поэтому понято в качестве одной из важнейших его функций. Прогнозирование максимально значимо и развертывается наиболее интенсивно при определении целей организации и в особенности при переходе от цели к этапу разработки планов деятельности организации. Тем самым оно выполняет роль связующего звена, своеобразного «мостка» между функциями целеобразования и планирования.

Смысл функции прогнозирования в управленческой деятельности состоит в том, что оно является решающим фактором перехода от стратегии «пассивного реагирования» на изменяющиеся внешние условия к стратегии «активного упреждения» этих изменений и своевременной подготовки к ним, а далее — к мерам по недопущению наиболее негативных из них. Прогнозирование выступает основным средством трансформации пассивной стратегии управления в активную, способом замены «терапевтического» управления «профилактическим». Прогнозирование в управлении и необходимость его совершенствования приобрели еще большую актуальность в связи с получившей в последние десятилетия широкое распространение ситуационной методологией (см. гл. 1). Центральная идея ситуационизма — положение о том, что любая организация — это открытая система, которая приспосабливается к своей многообразной внешней и внутренней среде; главные причины того, что происходит внутри организации, лежат вне ее. Поэтому решающими для эффективного управления являются такие понятия, как адаптация и внешняя среда. В свою очередь, сама адаптация может быть двух основных типов: ситуативная адаптация при изменении условий внешней среды и перспективная (упреждающая) адаптация, базирующаяся на обнаружении и заблаговременном учете тенденций изменения внешней среды. В этом случае управление во все большей мере строится по типу так называемого опережающего управления — proactive management. Доказано, что оно существенно более эффективно, что и ставит проблему прогнозирования как одну из главных в ситуационной методологии, а следовательно, во всей современной теории и практике управления.

В связи с этим для раскрытия содержания функции прогнозирования необходимо обратиться к понятию внешней среды организации. Именно она представляет собой основной объект прогнозирования, а ее принципиальная изменчивость есть главная причина существования этой функции в целом. Чтобы выжить и успешно развиваться, организация должна уметь приспосабливаться к этим внешним изменениям; но для этого, в свою очередь, необходимо их также и прогнозировать.

Внешняя среда как источник изменений и как объект прогнозирования имеет два компонента — среда прямого и среда косвенного воздействия. Среда прямого воздействия включает факторы, которые непосредственно влияют на деятельность организации и испытывают на себе такое же прямое влияние ее деятельности. К ним относятся трудовые ресурсы, поставщики, законы, деятельность учреждений государственного регулирования, потребители, конкуренты. Среда косвенного воздействия состоит из факторов, которые могут не оказывать прямого, немедленного воздействия на деятельность организации, но все же опосредованно сказываются на ней (причем достаточно сильно, а порой — и определяющим образом). Это — факторы состояния экономики, научно-технических достижений, социокультурные и политические факторы, международные события и др. (рис. 11).

Трудности прогнозирования в среде, включающей большое число факторов (также очень сложных самих по себе), резко возрастают в связи с тем, что они не изолированы друг от друга, а тесно взаимосвязаны и взаимопереплетены. Это дает в итоге ряд обобщающих характеристик внешней среды прогнозирования — взаимосвязанность, подвижность, сложность и неопределенность.

Взаимосвязанность факторов внешней среды — это уровень силы, с которой изменение одного фактора воздействует на другие факторы.

Сложность внешней среды — это количество факторов, на которые организация обязана реагировать, а также уровень вариативности и комплексности каждого фактора.

Подвижность среды — скорость, с которой происходят изменения в окружении организации.

Неопределенность внешней среды является функцией количества информации, которой располагает организация (или ее руководитель), и уверенности в ее достоверности по поводу каждого фактора и их совокупности.

Для характеристики высокой сложности, подвижности, неопределенности внешнесредовых изменений используется термин «хаотические изменения» (hyperturbulence по П. Друкеру).

Итак, организации и их руководители должны быть в состоянии не только эффективно реагировать на изменения внешней среды, но и уметь прогнозировать ее тенденции, для того чтобы обеспечить выживание организаций и достижение ими поставленных целей. Как же развертывается процесс прогнозирования? Какие типы прогнозов существуют и какие методы прогнозирования при этом используются?

psyera.ru

33. Дайте определение понятиям «прогноз» и «прогнозирование». Какие источники неопределенности выделяют при прогнозировании ур?

Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.

Прогнозом называется научно-обоснованное суждение о возможных со-

стояниях объекта в будущем и/или об альтернативных путях и сроках его

существования.

К наиболее общим источникам неопределенности при прогнозирова-

нии относят:

1. Невозможность учета всех взаимодействий, определяющих эволю-

цию объекта. Мысленно выделяя объект, мы неизбежно упрощаем его, так

как обрываем большую часть его причинно-следственных связей с окру-

жающей средой. А цепочки этих связей уходят в бесконечность. Мы мо-

жем полнее и дальше просчитать эти связи, но лишь до определенного

предела.

2. Неполнота и неточность наших знаний о законах природы и обще-

ства. Любые научные законы есть лишь отражение уровня достигнутых

знаний и поэтому относительны. Стало быть, уже в самой теории заложе-

на некая неопределенность.

3. Неоднозначность причинно-следственных связей. Жесткий лапла-

совский детерминизм, который предполагает однозначность и неподвиж-

ность зависимости, есть не более чем идеализация действительности.

Одна и та же причина может привести к разным следствиям.

4. При прогнозировании социально-экономических процессов очень

актуален вопрос о мере и границе прогноза. Исходя из закона диалектики

о переходе количественных изменений в качественные, можно сделать

вывод о том, что надежный прогноз возможен в границах действия закона

в рамках рассматриваемого качества.

34. Каковы основные задачи прогнозирования ур? Какие выделяют источники информации при прогнозировании ур?

Если сделать акцент на прогнозирование качества и затрат, то к ос-

новным задачам прогнозирования относятся:

– разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном

виде потребительской стоимости в соответствии с результатами марке-

тинговых исследований;

– выявление основных экономических, социальных и научно-

технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или

иных видах полезного эффекта;

– выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величи-

ну полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;

– выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза;

– прогнозирование показателей качества новой продукции во времени

с учетом влияющих на них факторов;

– прогноз организационно-технического уровня производства на ста-

дии жизненного цикла продукции;

– оптимизация прогнозных показателей качества по критерию макси-

мально полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за

жизненный цикл продукции;

– обоснование экономической целесообразности разработки новой

или повышения качества и эффекта выпускаемой продукции исходя из

наличных ресурсов и приоритетов.

Основными источниками исходной информации при прогнозирова-

нии являются:

– статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность

предприятий;

– научно-техническая документация по результатам выполнения

НИОКР, включая обзоры, проспекты и другую информацию по развитию

науки и техники в стране и за рубежом;

– патентно-лицензионная документация.

По назначению и характеру функционирования вся информация де-

лится на научно-техническую и технико-экономическую информацию,

справочно-нормативную, информацию прогнозной ситуации и информа-

цию обратной связи.

studfiles.net

Прогнозирование Википедия

Прогно́з (от греч. πρόγνωση «предвидение, предсказание») — это вероятностное суждение о будущем состоянии объекта исследования. В узком смысле, это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления^[1].

Прогнози́рование — это разработка прогноза; в узком значении — специальное научное исследование конкретных перспектив дальнейшего развития какого-либо процесса.

Необходимость прогноза обусловлена желанием знать события будущего, что достоверно — невозможно в принципе, исходя из статистических (ошибки текущих оценок), вероятностных (многовариантность следствий), эмпирических (методологические ошибки моделей), философских (ограниченность текущих знаний) принципов.

Точность любого прогноза обусловлена:

• объёмом «истинных» (верифицированных с известной погрешностью) исходных данных и периодом их сбора;
• объёмом неверифицированных исходных данных и периодом их сбора;
• свойствами объекта прогнозирования и системы его взаимодействия с субъектом прогноза;
• методиками и моделями прогнозирования.

При возрастании совокупности факторов, влияющих на точность прогноза, он практически замещается рутинным расчётом с некоторой установившейся погрешностью.

Прогнозы делятся (условно):

• по срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные;
• по масштабу: частные, местные, региональные, отраслевые, страновые, мировые (глобальные).
• по ответственности (авторству): личные, на уровне предприятия (организации), на уровне государственных органов.

К основным методам прогнозирования относят:

Основные понятия прогностики[ | код]

Прогностика — научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 1970—1980-е годы. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология. Как любая наука прогностика имеет набор своих терминов, употребляемых для обозначения определённых понятий. Определения понятий прогностики были зафиксированы в 1978 году.

Прогноз — обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний.

Прогнозирование — процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования — часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Приём прогнозирования — одна или несколько математических или логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приёма могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и так далее.

Модель прогнозирования — модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

Метод прогнозирования — способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

Методика прогнозирования — совокупность специальных правил и приёмов (одного или нескольких методов) разработки прогнозов.

Прогнозирующая система — система методов и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования. Средствами реализации являются экспертная группа, совокупность программ и так далее. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными.

Прогнозный вариант — один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов.

Объект прогнозирования — процесс, система, или явление, о состоянии которого даётся прогноз.

Характеристика объекта прогнозирования — качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

Переменная объекта прогнозирования — количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и (или) периода упреждения прогноза.

Сложность объекта прогнозирования — характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств и отношений.

Период основания прогноза — промежуток времени, за который используют информацию для разработки прогноза. Этот промежуток времени называют также периодом предыстории.

Период упреждения прогноза — промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Прогнозный горизонт — максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности.

Точность прогноза — оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

Достоверность прогноза — оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала.

Ошибка прогноза — апостериорная величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта.

Источник ошибки прогноза — фактор, способный привести к появлению ошибки прогноза. Различают источники регулярных и нерегулярных ошибок.

Верификация прогноза — оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза.

Эксперт — квалифицированный специалист по конкретной проблеме, привлекаемый для вынесения оценки по поставленной задаче прогноза.

При разработке социальных прогнозов в ряде случаев производится выявление мнения представителей различных групп населения, условно приравниваемых к экспертам.

Компетентность эксперта — способность эксперта выносить на базе профессиональных знаний, интуиции и опыта достоверные суждения об объекте прогнозирования. Количественная мера компетентности эксперта называется коэффициентом компетентности.

Экспертная группа — коллектив экспертов, сформированный по определённым правилам для решения поставленной задачи прогноза. Частным случаем экспертной группы выступает экспертная к

ru-wiki.ru