Качественные модели
Качественные модели отличаются большим разнообразием и в некоторой степени большей универсальностью, чем количественные модели, ввиду их низкой способности к формализации.
Они не используют статистические измерения, но могут использовать статистические данные (на уровне экспертов) для понимания, объяснения и интерпретации эмпирических данных.
Качественные методы прогнозирования, используемые в моделях, направлены на сбор и обработку информации экспертами (или информации, исходящей от экспертов) и являются источником формирования гипотез и идей относительно объекта прогнозирования.Краткая характеристика качественных моделей дана в табл. 2.5.
Таблица 2.5. Характеристика качественных моделей
| Модели | Входящие данные | Способ переработки входящих данных | Исходящие данные |
| Качественные | Широкий набор «входящих» данных, определяющих опыт и знания эксперта | Интуитивный анализ | Экспертная оценка будущих показателей, полученная в результате одного экспертного мнения или путем обработки мнений группы экспертов |
В состав этой группы входят как элементарные модели сбора экспертных оценок, так и методы генерации коллективных экспертных оценок.
Элементарные модели сбора экспертных оценок включают использование таких методов анализа, как метод интервью; аналитический метод, «при котором
осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях»[22].
Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод консенсуспрогнозов, метод Дельфи (Delphy method), экспертные методы нечеткой логики (Fuzzy Expert System), сценарное прогнозирование (табл.
2.6).Таблица 2.6. Качественные модели прогнозирования
| Модель | Характеристика |
| Метод Дельфи (Delphy Method) | Суть метода заключается в сборе мнений не связанных между собой экспертов и их соединении в единую оценку. При этом выделяется экспертная группа -профессионалов, проводится анкетирование или опрос и делается обобщение о текущей и будущей ситуации на рынке |
| Консенсус-прогнозы | Суть метода заключается в усреднении прогнозных значений экспертов, входящих в выборку, существуют различные методологии сбора мнений экспертов, их обработки и формирования по результатам консенсус-прогнозов |
| Экспертные методы нечеткой логики | Разновидность моделей нечеткой логики, в которых подбор параметров нечеткой системы осуществляется экспертами |
| Сценарное прогнозирование | Вспомогательный метод прогнозирования процессов, развитие которых происходит в условиях неопределенности. Заключается в разработке нескольких сценариев развития ситуации (без изменения модели прогнозирования) в зависимости от изменения одного или нескольких входных параметров с определением вероятности реализации данных сценариев (принятия исходными параметрами различных значений) |
Группа моделей, основанных на базах знаний (Knowledge-Based, KB) — это модели, основанные на методах количественного анализа данных, поиске функциональных и логических закономерностей, построении моделей прогнозирования. Условно относятся к качественным методам из-за а) превалирования в их составе нечетких (неопределенных или лингвистических) переменных, б) особого способа подготовки информации для входа в модель прогнозирования (автоматизированный поиск в сети Интернет по заданным ключевым словам, критериям), в) сложной смысловой зависимости между логическими переменными (табл.
2.7).
Таблица 2.7. Модели, основанные на базах знаний
| Модель | Характеристика |
| Модели на основе байесовской сети (Belief network) | Данный класс моделей развивается на стыке моделей искусственного интеллекта (artificial intelligence) и методов анализа принятия решений (decision analysis, DA). Первоначально байесовские сети рассматривались как промежуточное звено между психологически обоснованной системой извлечений знаний и математически обо- 1 снованным представлением неопределенности1. |
| Web-based Text Mining | Технологии автоматизированного поиска и анализа информации (knowledge-based forecasting system), содержащейся в web-документах. Данные технологии находят широкое применение в комбинациях с другими методами компьютерного программирования анализа, в том числе моделями искусственного интеллекта |
1 Howard and Matheson, 1984.
2.2.