Построение сценариев и прогнозные графы
Сценарий.Написание сценария - это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившейся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести характеристики и показатели основных процессов социально-экономической и научной базы для решения поставленной цели.
Сценарий - это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьёзных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможности прекращения начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту.
Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и социально-экономические, а также внешней и внутренней политики. Поэтому сценарий должен разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу. Модель сценария должна охватывать все уровни - от политики до науки. Для анализа данной модели может быть применен системный подход, обеспечивающий последовательное рассмотрение взаимосвязанных компонентов решения прогнозируемого явления, процесса.
|
|
|
«Дерево целей»используется при анализе систем, объектов, процессов в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней. «Дерево целей» стоится путем последовательного выделения все более мелких компонентов на понижающихся уровнях.
Каждая ветвь на каждом уровне разделяется на два ответвления следующего, более низкого уровня. Точка разветвления называется вершиной. Из каждой вершины должно исходить не менее двух ветвей, причем число этих ветвей не ограничено сверху, т.е. на верхнем уровне их может быть три, пять и более. Кроме того, не обязательно, чтобы из каждой вершины «дерева» исходило одинаковое число ветвей. В построении «дерева целей» следует отметить три условия:
1. исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое пространство;
|
|
|
2. ветви, исходящие из одной вершины, должны быть взаимно исключающими, т.е. не должно быть частичного совпадения объектов, представленных двумя различными ветвями, исходящими из одной вершины;
3. «дерево целей», используемое при нормативном прогнозировании, следует считать совокупностью целей и подцелей.
В данном случае каждая вершина представляет собой цель для всех исходящих из нее ветвей. Каждая цель осуществляется с помощью успехов, достигнутых на всех исходящих ветвях, и эта цель, в свою очередь, находит обоснование как подцель, взятая из последовательности ветвей, связывающих ее с вершиной «дерева». «Дерево целей» используется прежде всего для описательных, а не нормативных целей.
Методы прогнозной экстраполяции.
При формировании прогнозов с помощью экстраполяции обычно исходят из статически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Экстраполируются оценочные функциональные системные и структурные характеристики. Экстраполяционные методы являются одним их самых распространенных и наиболее разработанных среди совокупности методов прогнозирования.
С помощью этих методов экстраполируются количественные параметры больших систем, количественные характеристики социального, экономического, научного потенциала, данные о результативности научно-технического прогресса, характеристики соотношения отдельных подсистем, блоков, элементов в системе показателей сложных систем и др.
|
|
|
В статистической литературе под тенденцией развития понимают некоторое его общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории.
Анализ показывает, что ни один из существующих методов не может дать достаточной точности прогнозов на 20-25 лет. Применяемый в прогнозировании метод экстраполяции не дает точных результатов на длительный срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов - на 5-7 лет.
Методы моделирования.
Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений.
|
|
|
Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.
Моделирование давно и успешно применяется не только в экономических, технических, естественных науках, но и при изучении общественных процессов, явлений.
В прогностике модели разделяются на логические (записанные с помощью логических выражений), информационные (основанные на массовых потоках информации) и математические. Математической или абстрактной называют модель с количественными характеристиками, записанными в виде формул. К логическим моделям относятся модели прогнозирования «по исторической аналогии» (базируются на историческом опыте развития данной системы); модели описательного характера в виде «сценариев будущего». Среди информационных известны модели на основе патентной информации, информационные модели взаимодействия между науками.
В моделировании социальных процессов исключительно важную роль играет первый вид модели (статистико-вероятностные).
Статистические модели (модели распределения, статистические модели распознания образов, корреляционные, дисперсные, факторные, имитационные модели и др.) позволяют исследовать сложную систему любого типа.
Применение математико-статистических методов в прогнозировании предполагает две задачи: статическую и динамическую.
К решению этих задач относятся:
- формирование и оценка исходных данных исследования;
- логический анализ механизма связи между параметрами;
- проведение корреляционного (например, установление связи между численностью рождений и уровнем образования женщин), или регрессионного анализа;
- расчет коэффициентов регрессионных моделей (уравнений);
- разработка собственно прогноза на основе полученных корреляционных или регрессионных моделей;
- верификация прогноза (расчет доверительного интервала при заданной точности прогноза).
Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 541; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!