11.1. Выбор метода прогнозирования

Научная литература по вопросам социально-экономического прогнозирования предлагает несколько сотен методов разработки прогнозов. Как решить, какой из них следует выбрать? Ответ на этот вопрос зависит от нескольких обстоятельств.

Значительная часть из них связана с информацией о состоянии объекта исследования в прошлом.

Во всех вышеназванных случаях исследователю придется использовать методы экспертных оценок для прогнозирования будущего. Отличительная особенность данных методов — использование суждений экспертов в качестве источников информации. Суждения эти основаны на знаниях, интуиции, опыте, высокой квалификации людей, привлекаемых в качестве экспертов. Разумеется, их оценки будут субъективны, но именно они позволят ответить на вопросы о будущем. Случится это только в том случае, если исследователю удастся привлечь для разработки прогноза высдкоквалифицированных специалистов, лично не заинтересованных в определенном исходе событий. В противном случае их оценки могут быть непрофессиональны или тенденциозны. Если же объект исследования существует достаточно долго, информация о нем доступна для исследователя и позволяет говорить о стабильном развитии объекта, убеждает в наличии закономерностей в его поведении, то прогнозист может использовать богатый арсенал формализованных методов прогнозирования, в числе которых можно назвать прогнозную экстраполяцию и корреляционно-регрессионный анализ как наиболее часто используемые на практике статистические методы прогнозирования, а также методы аналогий, имитационного моделирования, опережающей информации и др.

Выбор метода прогнозирования в значительной степени определяется значением показателя «дальность прогнозирования»:

где т — дальность (глубина) прогнозирования;

?пр - период упреждения;

?р — ретроспективный период, для которого характерно инерционное развитие объекта.

Рекомендуется использовать формализованные методы, если т < 1; экспертные методы, если т > 1; сочетание экспертных и формализованных методов при х ~ 1.

11.2.

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. Рассмотрим два вопроса, связанных с оценкой качества результатов прогнозирования: во-первых, выбор способа верификации результатов прогнозирования; во-вторых, определение причин его ошибок.

Под верификацией результатов прогнозирования понимают проверку точности и достоверности прогноза, она может быть абсолютной и относительной. Абсолютная верификация осуществляется сопоставлением результатов прогноза с фактическими характеристиками объекта прогнозирования. Она может быть осуществлена только после наступления прогнозируемого события или по достижении объектом периода, на который разработан прогноз.

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.

Основное правило непротиворечивости результатов при верификации прогнозов — результаты прогнозов являются согласованными (не противоречат друг другу), если их значения принадлежат одной области, т.е. в результате верификации мы не ожидаем полного совпадения прогнозных результатов (такое на практике встречается достаточно редко).

Наибольшее практическое применение нашли следующие способы относительной верификации: прямая, косвенная, консеквентная, инверсная.

Прямая верификация осуществляется путем повторного проведения прогноза методом, отличающимся от первоначально использованного. Например, прогноз количества продаж товара может быть получен методом прогнозной экстраполяции. Он может быть получен также на основе регрессионного анализа зависимости объема продаж от цены товара, или от доходов населения, или от других характеристик, оказывающих существенное влияние на уровень продаж.

Косвенная верификация результатов прогноза представляет собой процесс сопоставления его с результатами прогнозов, полученных из других источников информации. Традиционно под ним понимается сравнение полученных результатов прогноза с заимствованными где- то результатами прогноза для идентичного объекта.

Консеквентная (последовательная) верификация выполняется сравнением результатов оцениваемого прогноза с результатами прогноза, полученного путем логического или аналитического выведения из ранее полученных прогнозных результатов. Так, прогноз объема промышленной продукции региона может быть получен как сумма прогнозных объемов продукции в каждой из отраслей промышленности региона, либо как произведение прогнозных значений численности занятых в промышленности региона на производительность труда, либо как произведение прогнозных значений среднегодовой стоимости основных производственных фондов и фондоотдачи.

Инверсная верификация осуществляется путем проверки адекватности прогностической модели на ретроспективном периоде. Она используется обычно для оценки статистических методов прогнозирования, в ее основе лежит следующее правило: предложенная модель может быть применена для прогнозирования в перспективном периоде, если она дает адекватные результаты при расчетах характеристик уже свершившегося события. В данном случае абсолютная верифика- ция события, уже свершившегося, служит подтверждением правильности избранной модели, ее параметров и способом относительной верификации для прогнозирования будущих событий.

Помимо вышеназванных способов относительной верификации существуют и другие, например, верификация оппонентом, верификация повторным экспертом и т.д.

Для повышения качества экономических прогнозов может быть использована процедура комбинирования прогнозов14, суть которой заключается в использовании результатов двух или нескольких прогнозов, полученных разными методами. При этом возможен расчет окончательного прогноза как средневзвешенной величины. Простую среднюю следует использовать при одинаковой значимости различных методик, среднюю взвешенную — при разной надежности использованных методик или источников прогнозной информации.