Сущность, этапы, функции и методы прогнозирования. Этапы экономического прогнозирования Сколько этапов включает прогнозирование

Общая логическая последовательность важнейших операций разработки политического прогноза сводится к следующим основным этапам.

Первый этап - предпрогнозная ориентация (программа исследования). Идет уточнение задания на прогноз, анализируется характер прогноза, его масштабы, периоды основания и упреждения, формулируется цель и задачи, рабочие гипотезы, определяются методы и сам процесс организации прогнозирования. Однако главным моментом является анализ объекта прогнозирования. Цель анализа - разработка прогностической модели, позволяющей получить прогнозную информацию об объекте. Описание объекта начинается уже при разработке задания на прогноз. Сначала производится предварительное описание. Оно содержит сведения о наиболее обобщенных показателях объекта. Здесь ведущую роль обычно играют опыт и интуиция специалистов.

политическое прогнозирование поисковый нормативный

При анализе объекта прогнозирования должны соблюдаться методические принципы. Так принцип системности требует рассматривать объект и прогнозный фон в соответствии с целями и задачами исследования. Принцип природной специфичности предполагает обязательный учет специфики природы объекта прогнозирования, закономерностей его развития, абсолютных и расчетных значений пределов развития. При нарушениях этого принципа (особенно часто возникающих при формальной экстраполяции процесса) ошибки могут достигать больших размеров, а прогнозы - становятся просто абсурдными. Например, формальная экстраполяция роста и значения пролетарской, классовой идеологии дала в конечном итоге отрицание социал-демократической мысли, привела к игнорированию достижений общечеловеческих ценностей.

Принцип аналогичности предполагает при анализе объекта постоянное сопоставление его свойств с известными в данной области сходными объектами и их моделями с целью отыскания объекта-аналога и использования при анализе и прогнозировании его модели или отдельных ее элементов. Принцип позволяет, с одной стороны, минимизировать затраты на анализ и прогноз путем использования части готовых прогнозных моделей, а с другой - обеспечивает верификацию прогнозов путем сопоставления с прогнозами объектов-аналогов.

Второй этап разработки прогноза - построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов. В теории системного анализа используются два подхода к анализу и синтезу подобных структур, которые применимы и к анализу объектов прогнозирования.

Первый подход называется объектным, он предполагает выделение подсистем путем поэлементного деления объектов на более мелкие. Каждый из последних затем рассматривается в качестве объекта прогнозирования соответствующего уровня иерархии. При таком структурировании каждая система (подсистема) рассматривается как совокупность свойств и взаимосвязей соответствующего объекта. Объектный принцип анализа структуры системы рекомендуется в том случае, когда объект имеет количественно сложную структуру при относительно небольших сложностях и разнообразии составляющих подсистем (первичных объектов). Целесообразно выделять группы сходных по свойствам первичных объектов и анализировать наиболее типичные характеристики каждой группы. Этим существенно упрощается решение задачи.

Второй подход к анализу и синтезу структур называется функциональным. Он отличается от объектного тем, что за основу структурного членения объекта берется функциональный признак. Этот подход рекомендуется в том случае, когда число первичных объектов, которые составляют объект прогнозирования, невелико, но сами они являются весьма сложными по своим характеристикам и взаимосвязям. Тогда целесообразно выделять группы сходных функций и прослеживать их реализацию вне зависимости от принадлежности к тем или иным первичным объектам.

Третий этап разработки прогноза - сбор данных прогнозного фона методами, о которых говорилось выше Прогнозный фон - это совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи политического прогнозирования. Например, прогноз стабильности политической системы предполагает как необходимое условие учет прогнозов экономического развития на перспективу. Без этого рассчитывать на точность политического прогноза вряд ли возможно.

Четвертый этап - построение динамических рядов показателей - основы, стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции; возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев. Динамический ряд - это временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования. В свою очередь переменная объекта прогнозирования означает количественную характеристику объекта, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и периода упреждения прогноза.

Пятый этап - построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значения. Как известно, содержанием поискового прогноза является определение возможных состояний объекта прогнозирования в будущем. К поисковым методам обычно относят экстраполяцию, а также историческую аналогию, написание сценариев, аналитический метод и др.

Шестой этап - построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. неограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е., привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям. Цели и нормы должны быть реальными.

Седьмой этап - оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификации) прогноза - уточнение гипотетических моделей методами опроса экспертов.

Искусство политического прогнозирования состоит в том, чтобы основываясь на объективных законах развития тех или иных явлений, суметь определить будущие качества, направление и характер развития этих явлений и вместе с тем суметь направить это развитие по нужному руслу в соответствии с поставленной целью. Сколько умов сегодня занято отысканием ответа на вопрос: “Куда мы идем? ” (2) .

В целом методами проверки достоверности прогноза следует считать его научную обоснованность, логическую доказательность, экспериментальную проверку и интуитивную очевидность.

Восьмой этап - выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Изменения в области внутренней и внешней политики со всей очевидностью требует, чтобы при принятии политических решений максимально учитывались прогностические разработки. Это накладывает на политологов-прогнозистов огромную ответственность.

Девятый этап - разбор (экспертиза) подготовленного прогноза, и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

Десятый этап - вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования (прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить).

И здесь необходимо сделать следующие замечания:

эффективность прогнозов политических событий не может сводиться только к степени их достоверности, точности. Не менее важно знать, насколько тот или иной прогноз содействует повышению обоснованности, объективности, эффективности разработанных на его основе политических решений.

проверяемость прогнозов имеет существенные особенности, отличающие ее от верификации прогнозов данных анализа или диагноза (вывода). В прогнозировании помимо абсолютной верификации, т.е. эмпирического подтверждения или отрицания правильности гипотезы, существует относительная (предварительная) верификация. Она позволяет развивать научное исследование и практически использовать его результат до наступления возможности абсолютной проверяемости. Способы относительной верификации известны: это проверка полученных, но еще не поддающихся абсолютной проверяемости результатов контрольными исследованиями.

Разумеется, в отношении прогноза абсолютная проверяемость возможна только после перехода периода упреждения из будущего в прошлое.

Даже предварительное знакомство с современным инструментарием прогнозирования показывает, что последнее отнюдь не универсально и невсесильно, что оно не в состоянии подменить собой предвидение.

Особенности способов разработки прогноза накладывают принципиальные ограничения на возможности прогнозирования как в диапазоне времени (пять-десять лет), так и в диапазоне объектов исследования (не все явления в одинаковой степени поддаются прогнозным оценкам).

В заключение приведем 9 вопросов анкеты для экспертов, которые могут быть (по заполнении) использованы при написании прогностических сценариев.

• 1. Сущность политического прогнозирования.
• 2. Объективные основы политического прогнозирования.
• 3. Некоторые формы политического прогнозирования.

I. Термин "прогноз" (от греческого "прогнозис") означает предвидение, предсказание. Прогнозирование - это разработка прогноза.

Прогнозирование обычно понимают в широком и узком значении.

В широком - это выработка вероятного суждения о состоянии какого-либо явления в будущем. В узком - это специальное научное исследование перспектив развития какого-либо явления, преимущественно с количественными оценками и с указанием более или менее определенных сроков изменения данного явления. По выражению Б.И. Краснова "в самом общем виде прогнозирование - это опережающее отражение действительности".

Основная причина, побуждающая человека заниматься прогнозированием, состоит в том, что существуют явления, будущее которых он не знает, но они имеют важное значение для решений, принимаемых им сегодня. Поэтому он стремится проникнуть своим интеллектом в будущее. Каждый прогноз разрабатывается с целью избежать нежелательных результатов вероятного развития событий и ускорения вероятного развития в желательном направлении, а также с целью приспособиться к неизбежному.

Поэтому прогнозирование как одна из форм научного предвидения находится в социальной сфере во взаимосвязи с целеполаганием, планированием, программированием, проектированием, управлением. Там же, где объекты неуправляемы, особенно в природе, имеет место безусловное предсказание с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта.

Прогнозирование в социальной сфере как научное предсказание, предвидение будущего состояния объекта требует информации о прошлом и настоящем состоянии этого объекта, о тенденциях его развития. Но даже при наличии исходных данных мы не способны сделать прогноз, если не понимаем социальных и экономических взаимосвязей внутри процесса, объекта, явления. Поэтому прогнозирование должно основываться на определенной теории. Без теории оно будет простым собиранием информации и разных предположений.

Прогнозирование практикуется во всех сферах жизни общества. Одним из его направлений является политическое прогнозирование, объектом которого выступает политика. Как известно, различают политику внутреннюю и внешнюю. Каждая из двух основных областей политики имеет свою специфику. Поэтому прогнозирование в области политики выступает в двух видах: внутриполитическое и внешнеполитическое.

Для выявления сущности политического прогнозирования необходимо охарактеризовать его особенности, специфику. Эта специфика прежде всего проявляется в своеобразии объекта прогнозирования, а затем связанных с ним особенностях целей и задач разработки прогнозов, а также подхода к выбору методов прогнозирования.

Объект политического прогнозирования очень широкий и сложный по структуре. Поэтому понятие "политическое прогнозирование" означает многогранную и разноаспектную деятельность по проведению специальных научных исследований и разработке прогнозов многочисленных составляющих политики, в сфере их разносторонних взаимосвязей и взаимодействий, а также в области взаимосвязей с другими сферами жизнедеятельности общества: экономической, социальной, духовной.

Политические прогнозы разрабатываются с целью повысить эффективность и результативность принимаемых решений, избежать нежелательного направления развития событий в различных областях политической жизни и на участках воздействия политики на экономику, социальную и духовную сферы.

В целом в рассматриваемой сфере важнейшей задачей прогнозирования считается выявление перспективных политических проблем и наилучших путей их решения в интересах оптимизации управления политическими процессами, а также предвидение тех или иных политических событий, как желательных, так и нежелательных.

Типологизация политических прогнозов строится на различных критериях в зависимости от цели, задач, объектов, характера периода упреждения, методов и других факторов.

На основе проблемно-целевого критерия, то есть в зависимости от того, для чего разрабатывается прогноз, различают прогнозы поисковые и нормативные.

По периоду упреждения - промежутку времени, на который рассчитан прогноз - различают оперативные (до 1 месяца), краткосрочные (до 1 года), среднесрочные (обычно до 5 лет), долгосрочные (до 15-20 лет) и дальносрочные (за пределами долгосрочных).

Объективная основа прогнозирования политических событий состоит в том, что их будущее заключено в настоящем, но только в возможности. Поэтому научные прогнозы политических событий, явлений и процессов - это осмысленные, осознанные возможности развития политической жизни общества, взятые в их теоретической обоснованности.

Возможность существует объективно в самой действительности как скрытая тенденция ее дальнейшего развития. Поэтому иного пути для прогнозирования будущего нет, кроме познания возможностей, тенденций, заключенные в настоящем состоянии политической системы. Таким образом, научный прогноз раскрывает будущее политическое событие как нечто объективно обусловленное предыдущим ходом вещей, то есть нечто детерминированное, предопределенное законами развития и функционирования политической системы.

Обычно считается, что за новыми явлениями, фактами и процессами развития настоящего стоит будущее, что в них имеется будущее. Однако утверждать это с достоверностью можно лишь с учетом действия вскрытых наукой законов развития объектов политического прогноза. Иначе говоря, важнейшей основой прогнозирования является действие объективных законов определенной области действительности, в данном случае политической.

Политическая жизнь представляет собой одну из сфер жизнедеятельности людей, общества. И ей так же, как и другим сферам, присущи существенные, устойчивые, повторяющиеся и необходимые связи и отношения, то есть объективные закономерности.

Законы, действующие в социально-политической области, проявляются как тенденции или возможности, которые не всегда превращаются в действительность. Это, естественно, затрудняет разработку политических прогнозов.

Объективной основой прогнозирования является и системное строение политической сферы общества. Любая система - это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, образующих определенную целостность, единство. Свойства системы не сводятся к сумме свойств ее компонентов. Система активно воздействует на свои компоненты и преобразует их сообразно собственной природе. В то же время изменение каких-то элементов может привести к определенному изменению всей системы. Система иерархична по своей сущности: каждый ее элемент в свою очередь может рассматриваться как система, а сама исследуемая система представляет лишь один из компонентов более широкой системы. Все это необходимо учитывать при постановке целей и задач прогнозирования в рамках функционирования и развития политической системы, при разработке прогнозов и их использовании в практической политике.

Практика прогнозирования и ее теоретическое осмысление показали, что при осуществлении этой деятельности необходимо руководствоваться определенными принципами. Важнейшими из них являются принципы альтернативности и верификации.

Принцип альтернативности в данном случае означает, что при разработке прогноза должны быть предусмотрены, обоснованы все вероятные направления развития объекта, разные варианты превращения имеющейся возможности в действительность.

Принцип верификации (проверяемости) означает, что прогноз должен содержать в себе возможность его подтверждения или опровержения. Прогноз, который не может быть ни подтвержден, ни опровергнут, бесполезен. Верификация - это эмпирическая проверка теоретических положений путем сопоставления их с наблюдаемыми объектами.

В настоящее время политическое прогнозирование располагает целым рядом методов. Среди них - экстраполяция, моделирование, экспертиза, коллективная генерация идей, построение сценариев, прогнозные графы, а также другие группы методов. Каждая группа содержит несколько способов разработки прогнозов.

Некоторые политологи подразделяют методы политического прогнозирования на объективные и спекулятивные. Объективные - это такие методы, которые основываются на существующих, установленных опытом тенденциях. В данном случае и решение принимается на этой же основе. К таким методам относятся экстраполяция, моделирование, экспертиза и некоторые другие. Спекулятивные - это такие методы, которые основываются на интуитивных рассуждениях, на осмыслении оснований науки и культуры. К подобным методам относятся коллективная генерация идей ("мозговая атака"), написание сценариев, прогнозные графы и многие другие.

Рассмотрим кратко некоторые группы методов того и другого типа.

Одним из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования является экстраполяция. Ее сущность заключается в том, что достоверные выводы по одной части какого-либо явления распространяются на другую часть, на явление в целом, на будущее данного явления. Экстраполяция - это ведущий метод прогнозирования будущего на основе существующих, действующих в настоящем тенденций.

Моделирование - это метод исследования объектов познания, то есть явлений, процессов, систем, на их моделях. Возможность моделирования, то есть переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования модели, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает, воспроизводит, моделирует какие-либо его стороны. Прогнозирование методом моделирования базируется на том, что модель имеет теоретическую основу. При отсутствии теории, которая послужила бы основой для разработки предположения о будущих отношениях, одной информации о настоящем для этого недостаточно.

Из числа спекулятивных методов рассмотрим брейнсторминг, то есть метод внезапных идей (по отечественной терминологии "мозговая атака"). Первая ступень брейнсторминга - это генерация большого количества идеей в небольшой период времени и в небольшой группе (5-12 человек). На данной ступени не делается оценки или комментариев насчет осуществимости этих идей, что могло бы привести к преждевременному отрицанию. После того, как эта творческая стадия завершена, идеи объединяются и оцениваются, создаются дополнительные возможности к вариантам вероятных событий, затем наиболее важные прогностические идеи выделяются.

Конкретные методики, по которым ведется политическое прогнозирование, образуются путем сочетания ряда методов.

Прогностика -- научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 70 -- 80 годы ХХ столетия. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология. Как любая наука прогностика имеет набор своих терминов, употребляемых для обозначения определенных понятий. Определения понятий прогностики были зафиксированы в 1978 году.

Прогноз (от греч. рсьгнщуйт -- предвидение, предсказание) -- предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания, обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний.

Прогнозирование - опережающее отражение будущего; вид познавательной деятельности, направленный на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем.

Прогнозирование, разработка прогноза, в узком значении -- это специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения. Эта цель диктует два основных правила, которым должен следовать процесс прогнозирования.

1. Прогнозирование должно быть технически корректным и должно порождать прогнозы, достаточно точные для того, чтобы отвечать нуждам фирмы (предприятия).

2. Процедура прогнозирования и ее результаты должны быть достаточно эффективно представлены менеджеру, что обеспечит использование прогнозов в процессе принятия решения во благо фирмы (предприятия). Результаты прогнозирования также должны быть сбалансированы в отношении затрат/прибыли.

Процедуры прогнозирования классифицируются как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.

Прогнозирование использует три основных взаимодополняющих источника информации о будущем: оценка перспектив развития исследуемого явления на основании опыта, чаще всего на основе аналогии с уже изученными сходными явлениями и процессами; условное продолжение в будущее тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны (экстраполяция); создание модели будущего состояния исследуемого явления, процесса в соответствии с ожидаемым или желательным изменением ряда условий, перспективы развития которых достаточно хорошо известны.

Этим источникам соответствуют следующие способы прогнозирования.: 1) Опрос населения, экспертов (анкетирование, интервьюирование) с целью объективизации, упорядочения индивидуальных оценок прогнозного характера. 2) Экстраполирование и интерполирование, т.е. построение динамических рядов показателей прогнозируемого явления на протяжении периодов основания прогноза в прошлом и упреждения прогноза в будущем (ретроспекции и проспекции прогнозных разработок). 3) Моделирование - построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на период упреждения прогноза по имеющимся прямым или косвенным данным о масштабах и направлении изменений.

Этап прогнозирования -- часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Типовая методика прогнозирования состоит из следующих основных этапов исследования:

1) Предпрогнозная ориентация - определение объекта, предмета, проблемы, целей, задач, времени упреждения, рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования). Первый этап включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования ; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми необходимо сделать; роли этих факторов и показателей - какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие - выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых).

2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления , формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).

3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации , т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы. Сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений , связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, имеется в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения - нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).

5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которые уже имеются. Модель прогнозирования -- модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

При реализации этого этапа необходимо сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.

6-й этап (верификация модели) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели . При неудовлетворительном характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1.

В описании содержания 1-го этапа процедуры прогнозирования речь шла, в частности, о необходимости определения конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает, в частности, и определение требуемого типа прогноза. Тип прогноза определяется двумя факторами: горизонтом прогнозирования и иерархическим уровнем прогнозируемого показателя.

Прогнозный горизонт - это максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности. По горизонту прогнозирования прогнозы делятся на краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед). Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.

По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро-, мезо- и микропрогнозы. Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.

Поскольку именно с помощью экспертного прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов, рассмотрим в систематизированном виде основные этапы экспертного прогнозирования:

1. Подготовка к разработке прогноза

2. Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий

3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий

4. Проведение экспертизы

5. Разработка альтернативных вариантов

7. Контроль хода реализации и корректировка прогноза

1 этап. На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

* подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,

* сформулировано задание на прогноз,

* сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,

* сформулирована экспертная комиссия,

* подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,

* подготовлена информационная база для проведения прогноза,

* подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

Качественный экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны.

Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки.

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения.

2 этап. При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.

Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и другие модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.

При разработке прогноза, внешним условиям, внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньше внимания, чем внутренним.

Внутренняя среда, как внутреннее условие объекта прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общее внешнее окружение и непосредственно деловое окружение организации.

3 этап. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно. На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

4 этап. Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть однотуровыми и много туровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями и т. д.

Разнообразные методы используются при сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование.

5 этап. Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия. Из этого можно сделать вывод, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий, как благоприятные, так и неблагоприятные.

На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий. Для наиболее вероятных альтернативных вариантов, их изменений, должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.

6 этап. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза - одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному.

Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления конца прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.

После разработки прогноза должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена. Обычно для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный.

Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющих достаточно четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д.

Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегральное качество экспертного прогноза».

Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как:

* компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта;

* качество информации, представляемой экспертам;

* качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

* уровень технологии разработки прогноза.

Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий.

И здесь на первый план выступает вопрос, - по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу: K1=¦X-И¦K2=¦lnX/И¦, где X--прогнозировавшееся значение оценки показателя; U--истинное значение оценки показателя.

7 этап. Вариантная разработка прогноза предполагает разработку прогноза при различных альтернативных вариантах условий и предположений. А они могут измениться. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят. Поэтому неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих изменений, осуществляемый мониторинг хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.

Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений - дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. Последнее необходимо, в особенности, в тех случаях, когда для корректировки прогноза требуется привлечение специалистов другой профессиональной ориентации.

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

• 1. Сбор данных
• 2. Редукция или уплотнение данных
• 3. Построение модели и ее оценка
• 4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)
• 5. Оценка полученного прогноза

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора. Поскольку в этой книге обсуждается значительное число различных моделей прогноза наряду с областью их применимости, мы надеемся, что после изучения предложенного материала возможности читателей в отношении подбора моделей прогнозирования и правильной их оценки, несомненно, возрастут.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, приописании этапа 5.

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления.

Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок.

В отличие от прогноза план содержит однозначно срок существования события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.

Прогнозные разработки являются составной частью комплексных целевых программ.

При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы :

подготовка к разработке прогноза;

анализ ретроспективной информации (за 2 и более лет), внутренних и внешних условий;

определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий;

проведение экспертизы;

разработка альтернативных вариантов;

априорная и апостериорная оценка качества прогноза;

контроль хода реализации и корректировка прогноза.

Блок-схема основных этапов разработки прогноза

1. На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

– подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза;

– сформулировано задание на прогноз;

– сформированы рабочая и аналитическая группы сопровождения;

– сформирована экспертная комиссия;

– подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза;

– подготовлена информационная база для проведения прогноза;

– подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

После того, как принято решение о разработке прогноза, необходимо определить исполнителей, которым разработка будет поручена. С одной стороны, это группа работников, которой поручается организационное обеспечение разработки прогноза, с другой – это группа специалистов, которая должна обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

Качественный экспертный прогноз может быть разработан лишь в том случае, если он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, если использована достоверная информация, если оценки корректно получены и обработаны.

Задание на разработку прогноза должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами.

Прогнозирование носит итеративный характер, что означает одновременное исследование и прогнозирование объекта на любой стадии подготовки управленческого решения.

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы.

Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты различной профессиональной ориентации, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать.

Методическую подготовку процесса прогнозирования должна осуществлять аналитическая группа, в состав которой входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок.

Разработка прогноза должна быть четко регламентирована. Рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии (комиссий), график разработки прогноза, контракты (трудовые соглашения) со специалистами, привлекаемыми для его разработки, и т. д.

Специалисты, работающие над прогнозом, должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Естественно, что при разработке прогноза ее всегда недостаточно (идеальная, но, к сожалению, нереальная ситуация, когда точно известно, что будет происходить в будущем), и, чем полнее информация об объекте прогнозирования, тем более качественным может быть подготовленный прогноз.

Нередко полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме.

При работе над прогнозом, особенно если это многовариантный прогноз, приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза.

Поэтому без использования современной вычислительной техники и, прежде всего, ПК со специально подготовленными базами данных, модулями ввода, анализа и обработки информации, нередко работающими в режиме автоматизированного рабочего места (АРМ), автоматической распечатки отчетов о проделанной работе, промежуточных и конечных результатах, содержащих и сам прогноз, эффективная работа над прогнозом, удовлетворяющим современным требованиям, как правило, невозможна.

Использование НИТ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объемы трудовых затрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.

2. При анализе ретроспективной информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации.

Количественная информация, если она достаточна и надежна, используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения.

Качественная информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и наряду с количественной информацией используется для разработки экспертных прогнозов.

Для успешной разработки прогноза необходимы анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.

Если имеется количественная информация, характеризующая внутренние условия объекта прогнозирования, то она также анализируется.

Задачей анализа внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является выявление основных действующих сил и механизмов, определяющих развитие объекта прогнозирования в период, соответствующий периоду прогнозирования.

Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и иные модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.

В частности, если объектом прогнозирования является организация, то к числу внутренних условий объекта прогнозирования может относиться ее внутренняя среда, включающая сочетание таких составляющих, как структура, внутриорганизационные процессы, технология, кадры, организационная культура, управление функциональными процессами.

При разработке прогноза внешних условий внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньшее внимание, чем внутренней.

При этом информация также должна быть подразделена на количественную и качественную, т.е. информацию, содержащую точные численные оценки, и информацию описательного характера. В зависимости от вида информации используются соответствующие методы ее получения, анализа и обработки.

В случае, если объектом прогнозирования является организация, то внешние условия могут быть подразделены на общее внешнее окружение и непосредственное деловое окружение организации.

Общее внешнее окружение не связано непосредственно с организацией и отражает состояние общества, экономики, природной среды.

Непосредственное деловое окружение организации создают потребители, поставщики, деловые партнеры, конкуренты, административные органы, деловые объединения и ассоциации и т. д.

3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. От того, насколько верно они будут определены, зависят точность разрабатываемого прогноза и эффективность решений, принимаемых на его основании.

На этом этапе разработки прогноза на основании всей имеющейся информации об объекте прогнозирования предварительно определяется перечень возможных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий.

После их предварительной оценки из перечня исключаются те альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемый период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения.

Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно.

Каждый из отобранных наиболее вероятных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий функционирования объекта прогнозирования детально прорабатывается и представляется для разработки альтернативных вариантов прогноза при каждом из отобранных альтернативных вариантов изменения условий функционирования объекта прогнозирования.

4. Проведение экспертизы.

Экспертиза – исследование какого-либо объекта, ситуации, вопроса, требующего специальных знаний, с представлением мотивированного заключения.

На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы.

Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

Процедуры организации и проведения экспертиз в настоящее время достаточно детально разработаны.

В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретнее способы организации и проведения экспертизы.

Экспертизы могут быть однотуровые и многотуровые, анонимные и предусматривающие открытый обмен мнениями, с обменом информацией в процессе проведения экспертизы и без него и т. д.

Характер конкретной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы.

Если прогнозируемый объект является достаточно сложным, комплексным, многоаспектным, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы.

При проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа должна подготовить анкеты, содержащие вопросы, на которые должен быть получен ответ при разработке прогноза.

В зависимости от технологического уровня организации и проведения экспертизы анкеты могут быть подготовлены как на бумажном, так и на машинном носителе.

Для получения экспертной информации может использоваться и такой способ, как интервьюирование, когда в свободной форме, но по заранее намеченному плану, эксперт дает оценки и суждения, необходимые при разработке прогноза.

Причем при интервьюировании возможен отход от заранее намеченного плана. Интервьюер должен обеспечивать получение возможно более обоснованных оценок.

Для получения экспертной информации при разработке прогноза возможно использование метода смешанного анкетирования, когда при работе с экспертом используются элементы как анкетирования, так и интервьюирования.

5. Разработка альтернативных вариантов.

Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно, в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия.

Из сказанного следует, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий как благоприятные, так и неблагоприятные.

На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий.

Для наиболее вероятных альтернативных вариантов их изменений должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.

Если одной из целей разработки прогноза являлось определение динамики развития количественных показателей и параметров, то, используя полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие методы экстраполирования (определения изменения прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени.

Однако далеко не всегда мы располагаем необходимой информацией для использования количественных методов экстраполяции. Это может быть отсутствие (в частности, характерное для современного этапа экономической жизни России) необходимых для расчетов статистических данных, поскольку прежние экономические зависимости и закономерности изменились. Поэтому нередко единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых. Экспертные кривые отражают оценку динамики прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами.

При разработке вариантного прогноза должна быть произведена экстраполяция прогнозируемых значений показателей и параметров для различных вариантов исходных условий и для различных возможных альтернативных вариантов динамики их изменения.

Наряду с экстраполяцией прогнозируемых значений показателей и параметров, особенно в случае привлечения экспертов для разработки прогноза, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться содержательным описанием прогнозируемого развития событий.

6. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза.

Апостериори – на основании опыта.

Априори – независимо от предшествующего опыта.

Оценка качества прогноза – одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на принимаемое решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Однако, как это ни кажется неожиданным, оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Прежде чем приступить к обсуждению оценки качества прогноза, отметим тот важный для более четкого понимания процесса принятия решения факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному. Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после окончания прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.

В то же время, пожалуй, более действенным может оказаться использование результатов разработанного прогноза в случае, когда ЛПР может оказать влияние на ход развития событий. Примером такого влияния может являться, в частности, корректировка управляющих воздействий на основании ожидаемых спрогнозированных значений показателей и параметров. Это так называемый активный прогноз. Однако если в результате анализа спрогнозированных значений показателей и параметров ЛПР изменил управляющие воздействия, которые, в свою очередь, изменили развитие прогнозируемых событий, причем нередко в сторону более благоприятную для ЛПР, то вряд ли корректно первоначально разработанный прогноз считать неточным.

Если бы прогноз не был разработан, то не было бы принято и последовавшее за его разработкой эффективное управленческое решение. После того как прогноз разработан, должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена.

Как правило, для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный или интегральный.

При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющих достаточно четкий объективный смысл.

В частности, могут использоваться такие критерии, как ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т. д.

Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. Однако в ряде случаев этот способ оказывается недостаточно убедительным, поскольку к оценке качества прогноза по частным критериям вольно или невольно добавляется необходимость оценки сравнительной важности критериев и их влияния на интегральную оценку.

Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегрального качества экспертного прогноза» – оценка прогноза, по которому предполагает, в частности, и оценку по перечисленным выше частным критериям.

Если говорить об экспертном прогнозе, то его качество определяется, прежде всего, такими частными критериями, как:

– компетентность (или в более общем виде – качество) эксперта;

– качество информации, предоставляемой экспертам;

– качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

– уровень технологии разработки прогноза или, иными словами, качество методов и процедур, используемых при разработке прогноза.

Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося с действительности хода прогнозируемых событий.

Для проведения такой оценки необходимо принять во внимание все основные факторы, определяющие качество разработанного прогноза.

7. Контроль хода реализации и корректировки прогноза.

После того как прогноз подготовлен и представлен руководству организации, заказчику и т. д., наступает новый этап работы с подготовленным материалом.

Неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически осуществляемый (в зависимости от происходящих изменений) мониторинг хода реализации прогнозированного развития событий.

Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части, касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.

Необходимо отчетливо понимать, что прогнозы ценны не сами по себе, как возможность профессионального предсказания ожидаемого хода развития событий в той или иной области человеческой деятельности, а в большей степени как необходимый и очень существенный элемент разработки важных управленческих решений.

Поэтому при выявившихся значительных отклонениях в ходе развития событий в прогнозируемой области деятельности, особенно в случае активного прогноза, в уже разработанный прогноз должны вноситься соответствующие коррективы.

Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т. д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработкой прогноза.

Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений – дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением состава.

Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он рассчитан, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от «срока жизни» тенденций, сложившихся в период, предшествующих их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла производства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда.

Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно-обоснованной стратегии фирмы, бизнес-план на основе использования вариантов прогноза показателей качества, затрат на его достижение и другой информации.

Прогнозирование управленческих решений преследует цель получения научно-обоснованных альтернатив развития для различных показателей, которые используются в НИОКР, а также для развития всей системы менеджмента. Получается, что прогнозирование управленческих решений есть часть системы менеджмента и способствует развитию всей системы в целом.

Но ЛПР должен помнить, что только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны, и поэтому каждое управленческое решение, каждый план несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи.

Огромное количество прогнозов, разрабатываемых в различ­ных науках в экономике, социальной сфере, экологии, вызывает необходимость их типологии, классификации и систематизации по характерным признакам. Существуют различные классифи­кации географических прогнозов в зависимости от подходов, временной глубины (времени упреждения), территориального охвата и других признаков. Различают поисковое, нормативное и интегральное прогнозирование. Главная цель поискового (ге­нетического, ресурсного) прогнозирования заключается в выяс­нении путей развития объекта или процесса при сохранении существующих тенденций. При этом предполагается, что наблю­даемые тенденции не могут быть изменены волевым решением. Нормативное прогнозирование основано на определении опти­мального варианта развития объекта в будущем в рамках науч­но обоснованных потребностей и норм. Его задача заключается в определении путей и сроков достижения желаемого состояния объекта в будущем, в соответствии с поставленной целью. Инте­гральное прогнозирование возникло на стыке этих двух видов прогнозирования и используется для разработки целевых комп­лексных программ развития районов и городов.

По масштабности географические прогно­зы могут быть глобальными, региональными и локальными.

По содержанию выделяют частные и интегральные геогра­фические прогнозы. Частные прогнозы необходимы для реше­ния таких задач, как обоснование вовлечения в хозяйствен­ный оборот природных ресурсов, прогнозирование развития межотраслевых комплексов и территориальных социально-экономических систем различного иерархического ранга, со­вершенствование системы расселения населения, внутренних и внешних экономических связей, разработка планов социаль­ного развития городов и районов, обоснование рекреационной деятельности и др. Совокупность всех частных географических прогнозов является интегральным прогнозом.

Разработка географических прогнозов представляет собой последовательность нескольких логически взаимосвязанных этапов: 1. Постановка цели и задач исследования. 2. Определение хронологических и территориальных рамок исследования. 3. Сбор и систематизация всей информации о функционирова­нии и развитии территориальных систем и их функциональных подсистем. 4. Построение «дерева целей», выбор методов про­гнозирования, выявление ограничений и инерционных аспектов развития прогнозируемого объекта или процесса. 5. Разработка частных географических прогнозов: природных ресурсов, территориальной организации производительных сил, межот­раслевых комплексов, населения и системы расселения и т. п.

Система основных этапов географического прогноза включает теоретическое и информационное обеспечение прогноза, аналитическую работу и выбор метода, а также обеспечение достоверности прогноза (верификация прогноза).

Теоретическое обеспечение прогноза базируется на последних достижениях географии. В его основе учение о геосистемах, формирующихся под воздействием природных и антропогенных факторов. Эти факторы обусловливают динамичность, устойчивость и характер взаимосвязей в территориальных системах. При их нарушении происходят необратимые изме­нения в геосистемах, изучение которых имеет большое значение для прогнозирования.

Информационное обеспечение прогноза основано на сборе информации по теоретическим вопросам прогнозирования применительно к конкретному объекту и получении конкрет­ных сведений о нем. Информационные материалы могут быть получены как в результате специальных исследований (экспе­диционных, стационарных, полустационарных), так и в стати­стических органах, в научных отчетах, литературе и т. д.

Достоверность и точность прогноза зависят от уровня раз­вития теоретических знаний о прогнозируемом объекте, степе­ни полноты используемой информации, правильности поста­новки задачи выбора метода исследования. Для верификации прогноза используют следующие подходы:

1. Более глубокое познание структуры, функций и взаимосвя­зей объекта прогнозирования, механизмов формирования и разви­тия природных и социально-экономических процессов и явлений.

2. Проверка методов и методик прогнозирования на анало­гичных объектах.

3. Применение нескольких методов и приемов составления прогноза для установления степени совпадения результатов прогнозирования.

4. Разбивка фактического ряда наблюдений за прогнозируемым процессом на две части, чтобы использовать одну часть для прогноза другой.

5. Использование метода экспертных оценок.

6. Синтез частных географических прогнозов.

7. Разработка основных вариантов прогноза.

8. Построение предварительного прогноза.

9. Экспертиза и составление окончательного прогноза.

10. Корректировка прогноза.

11. Использование результатов прогнозирования для решения теоретических и практических задач географии.

Важная задача географического прогноза - поиск устойчивых связей (структурных, функциональных, простран­ственных, временных и др.) между компонентами геосистем. Это обусловлено многомерностью объекта прогнозирования - территориальной системы определенного региона. Для пре­одоления барьера многомерности необходимо использовать следующие подходы общенаучного прогнозирования: 1) декомпозиционные приемы, т. е. разбивку целого на составные час­ти, отличающиеся большей простотой и доступностью иссле­дования; 2) применение простых показателей, отражающих важнейшие прогнозные факторы или их сумму; 3) агрегирование, т. е. объединение нескольких показателей в один. Следовательно, в географическом прогнозе одновременно применя­ются синтез и анализ природных и социально-экономических процессов и явлений.

Методы геопрогнозирования

Цель и объект прогноза определяют выбор его методов.Под методами географического прогнозирования понимаются способы теоретических и практических разработок прогноза. Сущест­вует большое количество методов экономико-географического прогнозирования, и их число постоянно растет. Выбор того или иного метода прогнозирования зависит от цели ис следования, информационной базы, характера обработки исходной информации.

Поэтому каждому конкретному исследованию и стадии прогнозирования соответствуют определенные методы. Эти методы могут быть подразделены на три группы: общенаучные (анализ и синтез, индукция и дедукция, экстраполяция и интерполяция, аналогия, эксперимент и т. д.), межнаучные (моделирование, исследование операций, статистические, экс­пертных оценок и др.) и частнонаучные (оценка перспек­тивности географического положения, функциональное зонирование территории, картографический и т. п.). Рассмотрим наиболее распространенные методы географического прогнози­рования.

Логические методы. В основе этих методов - применение определенной последовательности мыслительных операций. Широкое распространение их при изучении территориальных систем обусловлено их большой сложностью, разнообразием взаимоотношений между природными и хозяйственными системами, продолжительным временем формирования объектов прогноза.

К общенаучным логическим методам относятся методы ин­дукции и дедукции. Методом индукции устанавливаются причинно-следственные связи между предметами и явления­ми. Исследование проводится от частного к общему путем определения сходства и различия в развитии объекта. В про­гнозировании этот метод применяется для получения вероят­ностных суждений при недостаточной информационной базе, т. е. при отсутствии длинного ряда статистических данных.

Метод дедукции представляет собой переход в процессе познания от общего к частному и единичному, выведению час­тного и единичного из общего. Этот метод используется для определения стратегии прогнозных явлений.

Широко распространен в географическом прогнозировании метод межсистемного анализа , предложенный А.Л. Чижевским еще в 20-х годах для двух периодически связанных систем - солнечной активности и ритмов природных процессов. В качестве главного периода, оказывающего влияние на многие природные процессы Земли - сток рек и наводнения, лавины и сели, ополз­ни и пыльные бури и другие, - отмечается 11-летний период солнечной активности. Этот период используется для прогнози­рования многих стихийных природных процессов. Отклонения от 11-летних циклов объясняются как свойствами самих при­родных процессов, так и восприятием солнечных ритмов кон­кретным природным и хозяйственным фоном, подстилающей по­верхностью Земли. Это делает необходимым прогнозирование природных процессов с учетом местных ландшафтов и хозяйст­венных особенностей региона.

Методы экспертных оценок. Эти методы используются в ус­ловиях, когда отсутствует достаточная теоретическая база (обоснование) развития объекта. Их применение оправданно также в тех случаях, когда отсутствует репрезентативная и дос­товерная статистика характеристики объекта, существует большая неопределенность среды функционирования объек­та, при прогнозирование социально-экономических объектов, подверженных сильному влиянию научно-технического про­гресса, а также при проведения прогнозирования в условиях дефицита времени.

Метод программного прогнозирования пред­полагает разработку классификации типа событий, которые необходимо анализировать, и начального списка экспертов по исследуемой проблеме. Применительно к каждому типу про­блем определяется авторитетность каждого эксперта по 100-балльной шкале при помощи объективных методов. На пер­вом этапе производится постановка задачи путем перечисления событий, время и вероятность которых называют заключитель­ными. Сценарий этих событий дается экспертам, имеющим наивысший «вес» по данной проблеме. Эксперты определяют условия, при которых возможна оценка этих событий. Затем оценивают вероятность наступления события и вероятную ве­личину времени между временем выполнения условия и вре­менем наступления события. Конечный прогноз наступления данного события производится на основе усреднения оценок отдельных экспертов с учетом их «веса».

Метод эвристического прогнозирования назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта. Этот метод применяется для получения представлений о пер­спективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок групп экспертов.

Метод коллективной генерации идей, или метод «мозговой атаки». При использовании этого метода происходят лавино­образное выдвижение новых идей и активизация творческого потенциала группы специалистов. Это достигается следующим образом:

Каждый участник получает возможность видения постав­ленной проблемы глазами коллег;

Развиваются навыки коллективного творческого мыш­ления.

Подведение итогов проводится коллективно. Решаются сле­дующие задачи:

Получают окончательные ответы на поставленные во­просы;

Формируется план решения соответствующих задач;

Отбираются идеи, которые могут быть использованы для решения той или иной проблемы;

Устанавливаются новые аспекты исследуемой проблемы.

Другой метод экспертных оценок - метод ПАТТЕРН. На начальном этапе изучаются тенденции развития прогнозируе­мого объекта и дается их экспертная оценка для получения суждений о возможных путях изменения объекта. Затем оп­ределяются оптимальные варианты и средства достижения главных задач. Для этого составляется сценарий развития про­гнозируемого объекта. Сценарий - это способ определения логической последовательности вероятностных событий для установления альтернатив развития. Событие - это действие, которое может произойти или не произойти при соблюдении определенного комплекса условий. Этот метод широко приме­няется при решении задач прогнозирования научно-технического прогресса и развития отраслей промышленности.

Метод дерева целей. Дерево целей - это систематизированная запись этапов решения поставленной проблемы. Конечная цель раз­бивается на промежуточные этапы, каждый их которых не­обходим для решения предыдущей задачи. Каждый из узлов дерева целей разбивается на несколько ветвей с элементами, оценивающимися по степени важности с точки зрения дости­жения ближайшей цели.

Широко распространен в географическом прогнозировании один из старейших способов познания - метод аналогий. Про­гноз по аналогии представляет собой вывод, сделанный о свойствах прогнозируемого объекта на основании его сходства с другими объектами как по структурным, так и по генетиче­ским признакам, т. е. данная пространственно-временная ситуация сравнивается с некоторой прошлой исторической си­туацией. При помощи этого метода уточняются прогнозируе­мые параметры, сроки наступления и значимость ожидаемых событий. Основные этапы метода аналогий - поиск и выбор аналога, построение модели и ее исследование, экстраполяция данных с аналога на изучаемый объект, проверка экстраполяционных выводов по аналогии.

Популярен в прогнозировании генетический метод, осно­ванный на анализе пространственно-временных эволюционных стадий развития явлений и процессов, которые объясняют на­блюдаемые факты и подсказывают еще неизвестные. В физико-географическом прогнозировании этот метод интерпре­тируется как метод ландшафтно-генетических рядов . Зная последовательность пространственной смены природных комп­лексов в пределах генетического ряда, можно предсказать по­рядок их смены в процессе развития. Используя эти и другие методы прогнозирования, можно наметить тенденции буду­щих изменений природной среды под влиянием естественных и антропогенных факторов воздействия с вероятностью поряд­ка 60-65%.

Статистические методы прогнозирования направлены на выявление устойчивых во времени характеристик прог­нозируемого объекта, поиски закономерностей его развития и исследование состояния для определения главных направ­лений изменения объекта во времени и пространстве.

Наибольшее развитие из формализованных методов про­гнозирования получил метод экстраполяции тенденций раз­вития. Метод экстраполяции - классический популярный ме­тод прогнозирования, основан на нахождении по известным характеристикам вероятностного значения прогнозируемого объекта в данный момент времени. Для этого определяют тен­денции развития объекта прогноза, т. е. тенденции развития природной среды в прошлом и будущем с учетом не только ее стабильного развития или сохранности абсолютных приростов прогнозируемых величин, но и их возможного ускорения или даже появления новых факторов, ограничивающих или сти­мулирующих развитие.

Решение экстраполяционной задачи предполагает нахож­дение по известным качественным и количественным значе­ниям вероятностной величины прогнозируемого показателя в определенный момент времени с учетом продолжительности периода прогнозирования. Прогнозируемый процесс склады­вается из регулярной и случайной составляющих. Перваявеличина представляет собой составляющую тренда. Втораясчитается некоррелируемым случайным процессом и необходима для корректировки характеристик прогноза. Главное внимание уделяется процессу наилучшего описания тренда, на основе которого строятся прогнозные экстраполя­ции. Выбор тренда, наиболее адекватно описывающего прогно­зируемый процесс, связан с определением соответствующего вида функций. Для построения прогностических функций необходимы сведения об устойчи­вых взаимосвязях, темпах и направленности процессов за дли­тельное время, свойствах процессов в определенный момент, о начальных и ограничительных условиях процесса развития.

Важно также правильное определение лага экстраполяции (дальности экстраполяции). Глубина прогнозной экстраполя­ции не должна превышать половины периода, принятого за базу, Т. е., например, для 10-ти летнего прогноза необходим вре­менной ряд продолжительностью 25-30 лет. Надежность по­лученного прогноза определяется вероятностью наступления прогнозируемого события.

Другими формализованными методами географического прогноза являются корреляционный, регрессионный, фактор­ный анализ, метод огибающих кривых и др.

Корреляционный анализ - это определение взаимосвязи между двумя величинами, выражающейся в том, что при из­менении одной величины в определенном направлении изменяется и другая. Регрессионный анализ заключается в выяв­лении функциональной зависимости среднего значения одной величины от одной или нескольких переменных. Факторный анализ позволяет «сжать» большое количество исходных по­казателей в меньшее число обобщенных характеристик (фак­торов) при потере незначительного количества исходной ин­формации. Метод огибающих кривых основан на выявлении тенденций изменения параметров прогнозируемого объекта при разных условиях, определяющих пределы роста. Основ­ные тенденции развития наносятся на график, а затем по точкам перегиба кривой проводится огибающая кривая, кото­рая представляет собой обобщенную тенденцию изменения объекта во времени. Этот метод особенно эффективен для полу­чения краткосрочных прогнозов изменений в технико-эко­номических показателях технологических процессов и изме­нения уровня загрязнения природной среды от источников разной мощности.

Для разра­ботки экономико-географических прогнозов все шире пере­меняется моделирование, в частности математическое. Оно необходимо для создания адекватных прогнозных моделей изучаемых объектов, явлений и процессов. Моделирование по­зволяет выявить причинную обусловленность параметров сис­темы и дать функциональную, точечную и интервальную их оценку.

Среди существующих моделей для целей прогнозирования применяются следующие модели:

1. Функциональные, описывающие функции, которые вы­полняются отдельными компонентами системы и системой в целом.

2. Модели физического процесса, определяющие матема­тические зависимости между переменными этого процесса. Они могут быть непрерывными и дискретными во времени, де­терминированными и стохастическими.

3. Экономические, определяющие зависимость между раз­личными параметрами изучаемого процесса и явления, а так­же критерии, позволяющие оптимизировать экономические процессы.

4. Процедурные, описывающие операционные характеристи­ки систем, необходимые для принятия управляющих решений.

Прогностические модели могут быть концептуальные (выраженные словесным описанием или блок-схемами), гра­фические (представленные в виде кривых, чертежей, карт), матричные (как связующее звено между словесным и формали­зованным представлением), математические (представленные в виде формул и математических операций), компьютерные (вы­раженные описанием, пригодным для ввода в ЭВМ).

Особое место занимают имитационные прогностические модели. Имитационное моделирование представляет собой формализацию эмпирических знаний о рассматриваемом объ­екте с использованием современных ЭВМ. Под имитационной моделью понимается модель, воспроизводящая процесс функ­ционирования систем в пространстве в фиксированный момент времени путем отображения элементарных явлений и процес­сов с сохранением их логической структуры и последователь­ности. Это позволяет, используя исходные данные о структу­ре и главных свойствах территориальных систем, получить сведения о взаимосвязях между их основными компонентами и выявить механизм формирования их устойчивого развития.

Процесс разработки геоэкологических прогнозов на основе математического моделирования включает следую­щие этапы:

1. Формулировка цели и задач исследования. Качествен­ный анализ прогнозируемого объекта в соответствии с целью исследования.

2. Определение предмета и уровня моделирования, завися­щие от задач прогнозирования.

3. Выбор основных признаков и параметров модели. В мо­дель должны быть включены только существенные для реше­ния определенной цели параметры, так как увеличение числа переменных увеличивает неопределенность результатов и ус­ложняет расчеты по модели.

4. Формализация основных параметров модели, т. е. мате­матическая формулировка цели и задач исследования.

5. Формализованное представление взаимосвязей между параметрами и характеристиками прогнозируемого объекта или процесса.

6. Проверка адекватности модели, т. е. точности отраже­ния математической моделью признаков оригинала.

7. Определение информативных возможностей модели пу­тем установления количественных связей закономерностей.

Лекция № 10

Концепция поля в географии

Основные вопросы, рассматриваемые на лекции:

1. Концепция поля в географии.

2. Карты полей и их разновидности.

3. Общие правила создания карт полей.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений.

5. Картографо-статистический метод и карты полей.

6. Карты полей и метод моделирования.

7. Математико-статистические и изолинейные модели как инструмент анализа и синтеза изучаемых показателей.

1. Концепция поля в географии есть система представлений о реальных и абстрактных полях и поверхностях, о способах их картографического изображения. Она предназначена для создания и использования картографических моделей полей в научных и практических целях (Червяков, 1992).

В настоящее время концепция поля серьезно заинтересовала представителей различных наук - геофизиков, метеорологов, гидрологов, географов, демографов, социологов, геологов, языковедов и др. Это можно объяснить, с одной стороны, заметной пользой применения физических аналогий, а с другой - возможностью широко использовать математический аппарат и карту как средства получения, хранения, преобразования и визуализации разнообразной количественной информации о природных и социально-кономических явлениях.

Физики обычно считают полем пространство, в котором действуют силы того или иного рода. Отсюда физические поля нередко называют силовыми. Не случайно наиболее близким географам геофизическим полем Земли считают пространство, в котором действуют силы, связанные с земным веществом, его движением и происходящими в нем процессами.

Другое, абстрактно-математическое понятие поля предполагает наличие пространства, в каждой точке которого определено численное значение некоторой величины. При этом поле рассматривается как функция положения точки в пространстве и времени. В таком виде объем понятия «поле» значительно расширяется. Оно охватывает уже не только природные, но и социально-экономические явления. К первым относится пространственное распределение атмосферного давления, температур, осадков, ко вторым - размещение населения, природных ресурсов, производства, учреждений, обслуживающих население.

Наконец, нередко под полем понимают область распространения любых явлений, выраженных не только количественно, но и качественно, не только в аналитических, но и в синтетических показателях. Дать определение такому полю - задача не из легких. По содержанию но, пожалуй, ближе подходит к таким всеобщим философским категориям, как «пространство», «объект», «явление».

На основе вышеизложенного будем считать, что существуют три основных представления о поле: 1)физическое (поле как область распространения сил, энергий, взаимодействий); 2)абстрактно-математическое (область распространения величин, характеризующих дения с самых различных сторон); 3)абстрактно-логическое (область распространения любых явлений и их показателей как в качественном, так и в количественном выражении).

Географы, придерживающиеся физической (силовой) концепции поля, отмечают важность применения в географических исследованиях физического понятия(гравитационное поле), которое возникает вокруг некоторого источника «силы» (например, промышленного предприятия или населенного пункта). Эти условно силовые поля часто рассматриваются и как результат взаимодействия множества однородных объектов («тел» - населенных пунктов, заводов, шахт), отличающихся друг от друга«массой» - количественными признаками (численность населения, объемы природных ресурсов, произведенной продукции и т.п.). В географии населения за такие «тела» чаще принимают населен­ие пункты, а за «массу» - численность населения. «Гравитационные поля» или поля потенциалов подобного рода привлекаются в экономической географии для изучения не только населения, но и производства, транспортных связей, элементов обслуживания, основных фондов и других явлений. Географические поля рассматривают как источник связей в геосистемах, пытаются найти в их структуре и функционировании аналоги полей электростатических и гравитационных, предлагают выявлять условия возникновения потоков вещества, энергии и информации, находить их источники.

Абстрактно-математическое (количественное) представление поле проникло в географию и получило в ней распространение благодаря тесным связям географии с другими науками о Земле и прежде всего с геофизикой, изучающей с помощью полей процессы, происходящие в твердой, жидкой и газообразной оболочках Земли. «Поле» - неотъемлемая часть словаря метеоролога и гидролога, применяемая ими при изучении пространственного распределения температур воздуха и почвы, атмосферного давления, осадков и других метеорологических элементов. Безусловной заслугой геофизиков и гидрометеорологов можно считать то, что они, с одной стороны, восприняли абстрактную математическую концепцию поля, распространили ее на более широкий круг природных явлений и разработали фундаментальную методическую основу математического анализа полей; а с другой - создали условия для эффективного использования теории поля в других науках о Земле, включая и цикл отраслевых географических дисциплин, охватывающих и природу, и общество.

Абстрактно-логическое (внеколичественное) представление о поле достаточно популярно среди географов, что объясняется исключительной сложностью географических объектов, затрудняющей параметризацию явлений. Сказывается также недооценка важности активного внедрения в географию количественных и других математических подходов.

Не отрицая возможности рассмотрения концепции поля в гeoграфии с трех отмеченных сторон (физической, абстрактно-математической и абстрактно-логической), при решении проблем взаимодействия природы и общества следует отдавать предпочтение второй стороне. Действительно, физическая интерпретация отличается узостью, неспособностью охватить все многообразие природных и особенно социально-экономических явлений. Абстрактно-логическая же интерпретация слишком широка, неопределенна и не всегда поддается математическому описанию. Опыт свидетельствует о том, что фундаментальные понятия успешно вводятся в науку и практику после то как будет решена проблема измерения и вычисления изучаемых имизнаков. Не случайно поэтому в точных науках преобладает абстрактно-математическое (количественное) описание полей.

Непрерывность распределения изучаемых количественных признаков - атрибут любого поля. Отсюда полем правомерно называть область непрерывного распределения количественных признаков. «Топографический» и «промышленный» рельефы, «статистическая» и трендовая (сглаженная)» поверхности - суть геометрического образа их полей, внешне напоминающих рельеф земной поверхности. Из всех возможных способов картографического изображения полей, следовательно, и поверхностей, основным является способ изолинии который обладает повышенной наглядностью, особой метричностью информативностью (возможностью снять информацию в любой точке, рельефной образностью (способностью воспринимать различные показатели непрерывных и дискретных явлений в виде рельефа земной поверхности), малой знаковой загруженностью карт. Отсюдакарта полей правомерно называть особую группу карт, предназначенную для изолинейного отображения непрерывного, плавного, гладкого территориального распределения количественных признаков, характеризующих как природные, так и социально-экономические явления.

2. Карты полей и их разновидности. Известно, что физики подразделяют поля на две большие группы скалярные и векторные. Скалярным полем называют область пространства, каждая точка которого описывается своим значением количественного признака. Для описания точек пространства векторные поля обязательны две векторные характеристики - числовое значение (модуль) и направление движения. Возникло понятие этого поля в физике главным образом при изучении скоростей движения частиц жидкости, напряженности силовых линий (магнитных и электрических), сдвигов точек упругого тела и т.д.

Соответственно этим двум группам полей выделимкарты скалярных и карты векторных полей. Карты скалярных полей имеют непосредственное отношение к понятию «статистическая поверхность» и к изолиниям как наиболее эффективному средству картографического изображения этих полей. Способы отображения векторных полей на картах менее разработаны. Однако, пожалуй, здесь наиболее подходят стрелки, способные совместить в себе две характеристики - модуль и направление.

По способу получения количественной информации карты полей можно подразделить на карты полей натурных наблюдений и карты расчета полей.

Карты полей натурных наблюдений составляются по данным непосредственных инструментальных измерений параметров полей (скалярных и векторных). К ним можно отнести измерения рельефа земной поверхности, геологического и почвенного строения, метеорологических и гидрологических показателей.

Карты расчетных полей составляются в результате предварительной математической (чаще математико-статистической) обработки в камеральных условиях разнообразной количественной информации, собранной в поле или снятой с карт и снимков., полученной из материалов статистической отчетности.

Математико-статистической обработке могут подвергаться как временные, так и территориальные ряды. В первом случае вычисляются, картографируются непрерывные распределения таких показателей, как средняя месячная температура воздуха, среднее квадратическое отклонение осадков по годам, годовой прирост урожайности зерновых и во втором случае - данные, локализованные в точках, на линиях и площадях, которые обобщаются статистически по всей изучаемой территории или по отдельным территориальным ячейкам. При этом получают не среднемесячные или среднегодовые показатели, а показатели, средние по территориальным ячейкам, например, средние температуры, осадки по районам.

Учитывая ориентацию современных наук на изучение объектов как систем, состоящих из отдельных динамических и взаимосвязанных элементов, целесообразно все многообразие карт полей природных и социально-экономических явлений подразделить на карты полей статики, динамики и взаимосвязи явлений. Если вторая группа карт полей показывает, в каком направлении и с какой интенсивностью происходит развитие явлений, то третья группа - карты полей взаимосвязи - дает ответ на вопрос, какие факторы и в какой мере определяют сложившуюся пространственную структуру изучаемых объектов и явлений.

3. Общие правила создания карт полей. Несмотря на большое разнообразие карт полей при их составлении следует руководствоваться следующими общими правилами, в основе которых лежит свойство сплошного непрерывного распределения скалярных и векторных характеристик картографируемых полей, а также принципиальная невозможность производства измерений во всех точках местности.

Правило первое - обязательность предварительного измерения (для карт расчетных полей) скалярных и векторных характеристик в выбранных точках местности.

Правило второе - потенциальная возможность определения характеристик полей в любой точке местности (карты).

Правило третье - репрезентативная (представительная) выборочность измерений и расчетов в точках. Действительно, определить картографически и воспроизвести скалярные и векторные характеристики в бесконечном множестве точек местности не представляется возможным. Приходится ограничиваться выборочными измерениями по регулярным или нерегулярным сеткам точек, которые часто называют контрольными точками (control points). Когда эти точки предназначают для проведения изолиний, их правильнее называтьопорными точки.

Правило четвертое - воспроизведение в точечных измерениях/расчетах непрерывных свойств полей, что проявляется в определении постепенности изменения количественных признаков между соседними контрольными (опорными) точками, в отсутствии резких скачков и бесконечно больших значений.

Правило пятое - распространение данных, полученных в одних точках, на всю картографируемую территорию. Осуществляется это чаще всего с помощью обычной картографической интерполяции.

4. Карты полей непрерывных и дискретных явлений. С помощью изолиний уже давно и успешно картографируют рельеф земной поверхности, территориальные распределения показателей атмосферного давления, температуры, осадков, магнитного склонения и других действительно непрерывных явлений. Однако этикарты непрерывных явлений, построенные, как правило, по данным натурных измерений, отображают только часть природных показателей, получаемых обычно на местности. Изолинейное отображение такихдискретныхпрерывных, территориально разобщенныхявлений, как природные ресурсы, население, сельскохозяйственное и промышленное производство, не отличается достаточной точностью и достоверностью. Объяснить это можно тем, что изолинии здесь строились не по традиционным точечным наблюдениям, а по площадным показателям, только условно относимым к центрам соответствующих территориальных ячеек. При этом оказывалось, что количественные показатели в точках-центрах не отвечают правилу однозначности числовых значений. Последние во многом зависят от размера, формы и ориентировки территориальных ячеек локализации исходных данных. Отсюда перед картографами встала задача разработки более совершенного методического аппарата создания изолинейных карт по дискретным данным, позволяющего определять картографируемые величины в любой точке местности. Именно только такие карты правомерно называть картами полей дискретных явлений.

Решение данной задачи позволило значительно расширить номенклатуру изолинейных карт полей и создать более благоприятные условия для комплексного изучения сложных географических объектов, сопряжения изолинейных карт природных и социально-экономических, непрерывных и дискретных явлений. Отсюда перед картографами встала вторая задача разработки системы методических приемов составления карт полей разного содержания, разной пространственной и временной принадлежности. Возможность снимать данные в любых точках и в любом объеме создала благоприятные условия для сопоставления рассматриваемых карт не только визуально, но и на уровне математической обработки картографической информации.

Каждая из двух рассмотренных задач имеет свои теоретические основы, стимулирующие разработку новых типов карт, методик картографирования. Так, на основе диалектического единства дискретности и прерывности была доказана правомерность и целесообразность распространения концепции поля на многие природные и социально-экономические явления, абсолютная пространственно-временная дискретность которых раньше не вызывала сомнения (Червяков, 1978). Для этого предложен новый типкарт полей дискретных явлений, ядром которого явились карты полей плотности, но