2.2 Прогноз і методика прогнозування
Одна з найскладніших проблем системи управління – передбачити майбутнє і віднайти ефективні рішення в умовах невизначеності. Інструментом мінімізації невизначеності слугує прогнозування, а прогнозом називають науково обґрунтований висновок про майбутні події, про перспективи розвитку процесів, про можливі наслідки управлінських рішень.
За специфікою об’єктів прогнозування прогнози поділяють на науково-технічні, економічні, соціальні, військово-політичні тощо. Економічні прогнози, в свою чергу, класифікують за масштабністю об’єкта на глобальні (світові), макроекономічні, структурні (міжгалузеві й міжрегіональні), регіональні, галузеві, мікроекономічні.
Прогнозування передбачає систему наукових доведень, використання методів і прийомів з різним ступенем формалізації, узгодженість окремих висновків і оцінок щодо майбутнього розвитку процесу. В світовій практиці прикладного прогнозування використовують різні методи: статистичні (прогнозна екстраполяція), функціонально-ієрархічні (прогнозні сценарії), методи структурної аналогії, імітаційного моделювання, експертні оцінки. Кожен метод має свої особливості, позитивні якості й вади, свої межі використання.
При прогнозуванні соціально-економічних процесів перевага віддається статистичним методам, прогнозним результатом яких є очікувані в майбутньому значення характеристик процесу.
Очевидно, що майбутнє неможливо спостерігати, а очікуваний результат – виміряти, його можна лише передбачити за певних умов, скажімо, «…якщо тенденція не зміниться, то …» або «…якщо станеться подія А, то …» і т. ін. Якщо умови зміняться, то автоматично зміниться і результат прогнозування. Отже статистичний прогноз, побудований за схемою «…якщо, то …», завжди є умовним.
Іншою особливістю статистичного прогнозу є визначеність його в часі. Часовий горизонт прогнозу називають періодом упередження. За тривалістю цього періоду вирізняють прогнози: короткострокові (до 1 року), середньострокові (до 5 років) й довгострокові (від 5 до 20 років і більше). Тривалість періоду упередження залежить від специфіки об’єкта прогнозування, інтенсивності динаміки, тривалості дії виявлених закономірностей та тенденцій.
Прогнозний результат на період упередження можна представити одним числом (точковий прогноз) або інтервалом значень, до якого з певною ймовірністю належить прогнозна величина (інтервальний прогноз).
Статистичні прогнози ґрунтуються на гіпотезах про стабільність значень величини, що прогнозується; закону її розподілу; взаємозв’язків з іншими величинами тощо. Основний інструмент прогнозування – екстраполяція Суть прогнозної екстраполяції полягає в поширенні закономірностей, зв’ язків і відношень, виявлених в t-му періоді, за його межі. Залежно від гіпотез щодо механізму формування і подальшого розвитку процесу використовують різні методи прогнозної екстраполяції. Їх можна об’єднати в дві групи:
екстраполяція закономірностей розвитку – тенденцій і коливань;
екстраполяція причинно-наслідкового механізму формування процесу – багатофакторне прогнозування.
Ці методи різняться не процедурою розрахунків прогнозу, а способом описування об’єкта моделювання. Екстраполяція закономірностей розвитку ґрунтується на вивченні його передісторії, виявленні загальних і усталених тенденцій, траєкторій зміни в часі. Абстрагуючись від причин формування процесу, закономірності його розвитку розглядають як функцію часу. Інформаційною базою прогнозування слугують одномірні динамічні ряди.
При багатофакторному прогнозуванні процес розглядається як функція певної множини факторів, вплив яких аналізується одночасно або з деяким запізненням. Інформаційною базою виступає система взаємозв’язаних динамічних рядів. Оскільки фактори включаються в модель в явному вигляді, то особливого значення набуває апріорний, теоретичний аналіз структури взаємозв’язків.
Важливим етапом статистичного прогнозування є верифікація прогнозів, тобто оцінювання їх точності й обґрунтованості. На етапі верифікації використовують сукупність критеріїв, способів і процедур, які дають можливість оцінити якість прогнозу.
Найбільш поширене ретроспективне оцінювання прогнозу, тобто оцінювання прогнозу для минулого часу (еx-post прогноз). Процедура перевірки така. Динамічний ряд поділяється на дві частини: перша – для t = 1, 2, 3, …, p – називається ретроспекцією (передісторією), друга – для t = p +1, p + 2, p + 3,…, p + (n – p) – прогнозним періодом.
За даними ретроспекції моделюють закономірність динаміки і на основі моделі розраховують прогноз Yр+v, де v – період упередження. Ретроспекція послідовно змінюється, відповідно змінюється прогнозний період, що унаочнює рис. 2. 1 (для v= 1).
Рис. 2.1 – Схема ретроспективної перевірки точності прогнозу для v=1
Оскільки фактичні значення прогнозного періоду відомі, то можна визначити похибку прогнозу як різницю фактичного yt і прогнозного Yt рівнів: et = yt –Y. Всього буде n—p похибок. Узагальнюючою оцінкою точності прогнозу є середня похибка
абсолютна
,
квадратична
.
Для порівняння точності прогнозів, визначених за різними моделями, використовують похибку апроксимації (%):
.
Якщо результат оцінювання точності прогнозу задовольняє визначені критерії точності, наприклад, 5-10%, то прогнозна модель вважається прийнятною і рекомендується для практичного використання. Похибка прогнозу залежить від довжини ретроспекції та горизонту прогнозування. Оптимальним співвідношенням між ними вважається 3:1.
При оцінюванні та порівнянні точності прогнозів використовують також коефіцієнт розбіжності Г. Тейла, який дорівнює нулю за відсутності похибок прогнозу і не має верхньої межі:
.
Існуючі методи верифікації прогнозів у більшості ґрунтуються на статистичних процедурах, які зводяться до побудови довірчих меж прогнозу, тобто до побудови інтервальних прогнозів.
При прогнозуванні процесів, розвиток яких повністю або частково не піддається формалізації (наприклад, розвиток науки і техніки, соціально-економічні та політичні наслідки прийняття певних управлінських рішень), використовують методи експертних оцінок. Вони ґрунтуються на мобілізації професійного досвіду та інтуїції експертів, які добираються за принципом компетентності.