Прогнозирование в управлении социально-экономическими системами

Таким образом, задачи прогнозирования  в управлении социально-экономическими системами следующие:

• выявление перспектив ближайшего и ли более отдалённого будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности;
• выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учётом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде [2, с.21].

Управление социально-экономическими системами должно иметь соответствующую  информационную основу.

Разработка статистической или любой иной системы данных должна, очевидно, основываться на конкретных задачах, которые данная система призвана решать.

Научный инструмент, в  наибольшей степени приспособленный  для анализа функционирования крупных  экономических систем - это модель.

Модель представляет собой не уменьшенную копию оригинала, а, скорее, карту, чертеж, отображающий его структуру и взаимосвязи между всеми его частями. Модельный подход сегодня может считаться практически незаменимым средством систематического изучения функционирования или же нарушений функционирования современной экономики, поиска потенциальных и фактических источников таких нарушений и определения путей и средств их устранения.

Метод построения моделей  широко используется как правительством, так и частными предприятиями. Он признан эффективным средством контроля и руководством для принятия решений о сложных системах производства, перевозок и распределения, а также анализа рынка [8, с.227].

По форме модель представляет собой систему уравнений. Некоторые  из входящих в нее переменных описывают затраты, выпуск и цены различных товаров и услуг, а также уровни дохода и занятости в различных отраслях и регионах; другие представляют, например, уровни капиталовложений в новые производственные мощности или объемы экспорта и импорта. Параметры, входящие в описание отдельных уравнений, представляют структурные характеристики различных частей экономики.

Модели различаются  по широте охвата и степени детализации. Существуют модели определенных производственных секторов, таких как сельское хозяйство и нефтехимическая промышленность; модели отдельных географических регионов и  модели экономики в целом [8, с.229].

 

 

 

 

 

 

 

2.Методология прогнозирования   сельскохозяйственного  производства

 

2.1.Общая характеристика  методов прогнозирования

 

Наиболее распространенной в экономической литературе является классификация методов прогнозирования  по степени формализации, которая  приводится на рисунке ниже (рис.1).

 

 

 

 

 

Рис.1 - Классифиация методов  прогнозирования по степени формализации

 

В правой части схемы  представлены формализованные методы, наиоболее часто употребляемые  для прогнозирования развития социально-экономических  систем.  В пользу использования  количественного подхода к прогнозному  процессу, который реализуется на основе статистических методов,  можно привести следующие аргументы:

• Статистические методы прогнозирования входят в большинство известных статистических пакетов прикладных программ (ППП), таких как Statistica, SPSS и др. Соответственно, несмотря на довольно сложные математические вычисления при использовании большинства методов – они наиболее просты и требуют сравнительно небольшого времени для их применения и/или обновления оценок параметров.
• Представленные методы основываются на реальной статистической информации и поэтому относительно экспертных методов объективны.
• Требуют сравнительно небольшого объема данных (обычно один временной ряд), кроме того практически любой другой метод прогнозирования требует прогнозирования хотя бы одного временного ряда.

Интуитивные методы прогнозирования (основные из которых представлены в левой части рисунка) как  научный инструмент решения сложных  неформализуемых проблем позволяют  получить прогнозную оценку состояния  развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Их сущность заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы [14, с.18].

В случае применения  методов экспертных оценок для предвидения  результатов развития  экономических  объектов преимущественно реализуется  качественный подход к прогнозному  процессу.

Методы экспертных оценок “в чистом виде” используются в следующих случаях:

• отсутствие или недостаточное количество статистических данных об объекте ;
• объект прогнозирования чрезвычайно сложен для формализации, крупномасштабен или достаточно велик период упреждения прогноза;
• достаточно велик фактор неопределенности, связанный с будущим состоянием прогнозного фона:
• острый дефицит времени в связи с экстремальной ситуацией и др.

Экспертные методы прогнозирования, которые также называют интуитивными, по принципу действия можно разделить  на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Индивидуальные оценки целесообразно использовать только тогда, когда есть очень компетентный специалист в сфере деятельности, подлежащей прогнозному исследованию. Индивидуальная экспертная оценка включает методы прогнозирования, основанные на использовании в качестве источника информации одного эксперимента. В зависимости от того, каким образом проводится опрос эксперта, индивидуальные экспертные оценки можно условно разделить на методы прямого и анонимного экспертного опроса К первой группе относятся методы интервью и психоинтеллектуальной генерации идей, а ко второй - аналитическая индивидуальная оценка (докладные оценки), метод сценария, морфологический анализ и др. При аналитической индивидуальной оценке эксперт анализирует представленную ему совокупность достоверных и разнообразных сведений по исследуемой проблеме.

Метод построения сценария – аналитический  метод прогнозирования, основанный на установлении логической последовательности состояний объекта прогнозирования и прогнозного фона во времени. Преимуществом разработки сценария является необходимость детальной проработки экспертом будущего состояния и альтернативных путей развития объекта, что могло быть упущено, если бы эксперт обсуждал прогнозируемые варианты поверхностно, а не с общих позиций. Недостатком методов индивидуальной экспертной аналитической оценки является необходимость использования специалиста, энциклопедически информированного в различных смежных областях знаний, что на практике очень проблематично.

Морфологический анализ – метод  прогнозирования, основанный на построении матрицы характеристик объекта  прогнозирования и их возможных  значений с последующим перебором  и оценкой вариантов сочетаний  этих значений. Важнейший принцип  морфологического анализа, проводимого экспертом с целью прогнозной оценки развития какого-либо объекта, состоит в рассмотрении и систематизации по всем без исключения возможным аспектам изучаемой проблемы. Недостатком метода является субъективность выбора наилучшего варианта решения проблемы, а достоинством - возможность широкого использования ЭВМ для “перебора” альтернативных решений.

Методы коллективных экспертных оценок представляют собой попытку повысить степень объективности мнений экспертов , увеличить достоверность коллективного суждения . Метод коллективного экспертного опроса – метод прогнозирования, основанный на выявлении обобщённой объективированной оценки экспертной группы путём обработки индивидуальных независимых оценок, вынесенных экспертами, входящими в группу.

Методы коллективной экспертной оценки могут осуществляться путём непосредственного  опроса экспертов (метод комиссии, методы коллективной генерации идей), а  также “заочно” с помощью анкетирования (метод “Дельфи”, эвристическое  прогнозирование и др.). Первая группа методов может быть отнесена к “зависимому интеллектуальному эксперименту”, так как каждый эксперт “лицом к лицу” должен аргументировать или отстаивать своё мнение, в идеале независящее от мнения большинства, от личностного восприятия и эмоциональной окраски отдельных суждений и т.д., что на практике весьма затруднительно. Вторая группа методов характеризует “независимый интеллектуальный эксперимент”, когда с помощью анкет, обеспечивающих анонимность экспертов и возможность всесторонне обдумать свою точку зрения, выявляется достаточно согласованное мнение экспертной группы. Согласованность суждений достигается путём многоэтапного (два, три и более раз) анкетирование экспертов, причём итоговые характеристики каждого предыдущего этапа доводятся до сведения всех без исключения экспертов с просьбой мотивировать своё суждение, если оно в достаточной степени отлично от усреднённой оценки.

Таким образом , можно сделать вывод, что сущность экспертного метода состоит в проведении интуитивно-логического  анализа проблемы, выполняемого привлечёнными для этой цели специалистами экспертами, обладающими необходимым профессиональным образованием, опытом и интуицией [6, с. 27].

 

2.2.Экспертные  методы: проблемы и технологии  их применения

 

К основным проблемам совершенствования экспертных технологий относятся следующие

1. Формирование экспертной  комиссии.

Одной из центральных  проблем при формировании экспертной комиссии является определения качества эксперта.

При формировании экспертной комиссии необходимо предусмотреть возможность эффективного взаимодействия экспертов, входящих в ее состав, с целью получения полной и адекватной оценки объекта экспертизы.

2. Организация и проведение  экспертиз.

Ряд работ посвящен организации  и проведению экспертиз. Это, прежде всего, работы по систематизации многочисленных разновидностей метода "Дельфи", касающиеся, в основном, совершенствования процедур обмена информации между экспертами в процессе экспертизы. Дальнейшее развитие получили методы мозговой атаки, сценариев, ситуационного анализа.

В настоящее время  все большее значение приобретает  проведение комплексных экспертиз  при оценке сложных объектов.

3. Получение экспертной  информации.

Широкое распространение  получили методы экспертных ранжирований и гиперупорядочений, классификаций, парные и множественные сравнения и др.

При практическом использовании  значительное внимание уделяется как  качественным, так и количественным методам получения экспертной информации.

Разрабатываются методы измерения экспертной информации. К  числу основных проблем относятся:

• проблема представимости экспертной информации;
• проблема единственности измерений;
• проблема адекватности.

4. Определение результирующих  экспертных оценок.

Одной из центральных  проблем обработки экспертной информации является определение результирующих экспертных оценок – результата коллективной работа экспертов. Для этой цели был введен аналог расстояний – мера близости между ранжированиями, классификациями и т.д.

Это позволило разработать  корректные способы определения  результирующих экспертных оценок, такие как медиана Кемени, метод строчных сумм и др.

5. Многокритериальные  оценки.

Многокритериальный опыт использования методов и процедур экспертного оценивания показал, что  во многих случаях, хотя и не во всех, оценки объектов экспертизы экспертами оказывались более точными при использовании методов многокритериального оценивания.

6. Анализ результатов  экспертизы.

Полученная экспертная информация обязательно должна быть проанализирована. Получили развитие методы оценки согласованности экспертных суждений, высказанных в виде ранжирований, парных сравнений и т.д. При этом установлена связь между коэффициентами ранговой корреляции, характеризующие согласованность экспертных суждений, и упомянутыми ранее мерами близости.

Скорее поставлены, чем  решены проблемы оценки степени конъюнктурности, конформизма и других факторов, характеризующих адекватность экспертной информации.

7. Компьютерная система  поддержки.

Характерным для современного этапа использования методов  экспертного оценивания является широкое применение компьютерных систем поддержки. К числу таких систем могут быть отнесены экспертные системы, позволяющие использовать знания и опыт экспертов-специалистов высокой квалификации специалистами менее высокой квалификации для решения задач, возникающие в их практической деятельности.

Система поддержки принятия решений, находящая применение в  различных областях, в качестве одной  из основных составляющих использует результаты экспертного оценивания.

Однако наиболее важным классом компьютерных систем, позволяющих обеспечить сопровождение и поддержку непосредственно процедур получения, обработки и анализа экспертной информации являются, с нашей точки зрения, автоматизированные системы экспертного оценивания (АСЭО).