Критерии проверки истинности прогнозов

Примером  тому является использование интуитивных  методов, того же метода сценариев, или  метода экспертных кривых, позволяющих  определять наметившиеся тенденции  изменения ситуации, базируясь не только на эмпирических данных, но и  на опыте высококвалифицированных специалистов-экспертов.

К числу  основных методов, используемых при  нормативном прогнозировании, следует  отнести прежде всего методы ПАТТЕРН, Делфи, прогнозного графа Глушкова, Поспелова и др.

Такой широко используемый в настоящее время  инструментарий, как деревья целей, впервые появился как составная  часть метода ПАТТЕРН (обоснование  планирования посредством научно-технической  оценки количественных данных), разработанного в 1963 г. для нужд аэронавтики и космоса.

Среди других видов прогнозирования иногда выделяют прогнозирование с использованием обратной связи, интуитивные методы, "обходные" и др.

Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно полно представлены именно в изыскательском и нормативном прогнозировании.

Основные  методы как изыскательского, так  и нормативного прогнозирования будут рассмотрены далее.

Мы же сейчас обсудим тот принципиальный "водораздел", существующий в разных видах прогнозирования, в основе которого характер анализируемой информации.

Очень важно  как для процесса сбора, так и  для процессов анализа и обработки  данных, является ли информация количественной или качественной (неколичественной).

Количественная  информация, если она достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что  позволяет использовать точные математические методы и модели и определять тенденции  развития ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностей при расчетах и т. д.

Однако, к сожалению, количественная информация не всегда оказывается надежной.

Но пожалуй, даже более существенным является то обстоятельство, что круг проблем, для  которых удается разработать  адекватные математические модели, оказывается  значительно уже того множества  ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения.

Тем не менее там, где удается получить адекватное описание ситуации на строгом математическом языке, результаты анализа и необходимые расчеты, это необходимо делать.

В гораздо  большем числе случаев при  разработке прогнозов приходится иметь  дело с качественной информацией.

При разработке прогноза к их числу относятся  ситуации, когда данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью  вербальных или вербально-числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов и т. д.

Да и  ситуации, когда полученная количественная информация не может быть "вписана " ни в одну из имеющихся математических моделей, также могут быть проанализированы с помощью специально разрабатываемых  методов качественного анализа.

В последние  годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в значительной степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.

Как считает  выдающийся российский ученый Н. Н, Моисеев, развитие экспертного прогнозирования  совпало по времени с активным развитием ЭВМ. Последний факт найдет несомненное отражение в практике экспертного прогнозирования . 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

1. Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец Прогнозирование и стратегическое планирование социально-экономического развития - М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2008.
2. Владимирова, Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие.—4-е изд., перераб. и доп.—М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2005.
3. Прогнозирование национальной экономики: Учебник / Г.А. Парсаданов, В.В. Егоров. – М.: Высш. шк., 2007
4. Найденков В.И. Прогнозирование и моделирование национальной экономики (конспект лекций). – М.: «Приор-издат», 2004.
5. Черныш Е.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.   пособие. – М.: ПРИОР, 2001