Навігація
Головна
ПОСЛУГИ
Авторизація/Реєстрація
Реклама на сайті
 
Головна arrow Економіка arrow Економіка енергетики
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Методи прогнозування

На сучасному етапі, за оцінками фахівців, нараховується понад 150 різних методів прогнозування. Однак на практиці використовуються як основні 15–20.

Під методом прогнозування необхідно розуміти сукупність прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних даних, екзогенних (зовнішніх) та ендогенних (внутрішніх) зв'язків об'єкта прогнозування, а також їх вимірів у межах розглянутого явища або процесу вивести судження визначеної імовірності щодо його (об'єкта) майбутнього розвитку (Глівенко та ін., 2004).

Однією з найбільш важливих класифікаційних ознак прогнозування є ступінь формалізації, що досить повно охоплює прогностичні методи. Другою класифікаційною ознакою можна вважати загальний принцип дії методів прогнозування, третьою – спосіб одержання прогнозної інформації. Розглянемо більш детально класифікацію методів прогнозування за першою класифікаційною ознакою.

За ступенем формалізації методи економічного прогнозування можна поділити на інтуїтивні і формалізовані (рис. 11.2).

Інтуїтивні методи прогнозування використовуються у тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через значну складність об'єкта прогнозування. У цьому випадку використовуються оцінки експертів. При цьому розрізняють індивідуальні і колективні експертні оцінки.

До індивідуальних експертних оцінок належать:

  • метод "інтерв'ю", при якому здійснюється безпосередній контакт експерта з фахівцем за схемою "питання – відповідь";
  • аналітичний метод, при якому здійснюється логічний аналіз певної прогнозованої ситуації, складаються аналітичні доповідні записки;
  • метод розроблення сценаріїв, що базуються на визначенні логіки процесу або явища у часі за різних умов.

Метод колективних експертних оцінок містить:

  • • метод "комісій";
  • • "колективної генерації ідей" ("мозкова атака");
  • • метод "Дельфі";
  • • матричний метод.

Ця група методів ґрунтується на тому, що при колективному мисленні, по-перше, вищою є точність результату прогнозу, і, по-друге, при обробці індивідуальних незалежних оцінок, що виносяться експертами, виникають продуктивні ідеї й оптимальні рішення (Касьяненко та ін., 2006).

Класифікації методів прогнозування за ступенем формалізації (Глівенко та ін., 2004)

Рисунок 11.2 – Класифікації методів прогнозування за ступенем формалізації (Глівенко та ін., 2004)

До групи формалізованих методів належать дві підгрупи: екстраполяції і моделювання. Перша підгрупа містить: методи найменших квадратів, експоненційного згладжування, змінних середніх, адаптивного згладжування. До другої належать структурне, мережне, матричне та імітаційне моделювання.

Екстраполяція в тій або іншій формі широко використовується при прогнозуванні тенденцій розвитку енергетики. При формуванні прогнозів за допомогою екстраполяції, як правило, виходять із тенденцій зміни тих або інших кількісних характеристик об'єкта, які складаються статистично.

Екстраполюються оцінні функціональні системні і структурні характеристики. Екстраполяційні методи є одними з найпоширеніших і найбільш розроблених серед усієї сукупності методів прогнозування.

За допомогою цих методів екстраполюються кількісні параметри великих енергетичних систем, кількісні характеристики економічного, наукового, виробничого потенціалу, дані про результативність науково-технічного прогресу, характеристики співвідношення окремих підсистем, блоків, елементів у системі показників складних систем та ін. Однак ступінь реальності такого роду прогнозів і відповідно довіра до них значною мірою обумовлюються аргументованістю вибору меж екстраполяції і стабільністю відповідності "вимірників" стосовно сутності розглянутого явища. Треба звернути увагу на те, що складні об'єкти, як правило, не можуть бути охарактеризовані одним параметром.

Для підвищення точності екстраполяції використовуються різні прийоми. Один із них полягає, наприклад, у тому, щоб частину загальної кривої розвитку (тренду), що екстраполюється, коригувати з урахуванням реального досвіду розвитку галузі-аналога досліджень або об'єкта, які випереджають у своєму розвитку прогнозований об'єкт. При розробленні моделей прогнозування тренд виявляється основною складовою прогнозованого часового ряду, на яку накладаються інші складові. Результат при цьому пов'язується винятково з плином часу. Передбачається, що через час можна виразити вплив усіх основних факторів.

Аналіз показує, що жоден з існуючих методів не може дати достатньої точності прогнозів на 20–25 років. Застосовуваний у прогнозуванні метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалий термін прогнозу, оскільки цей метод виходить з минулого і сьогодення і тим самим накопичує похибку. Такий метод дає позитивні результати на найближчу перспективу прогнозування тих або інших об'єктів – на 5–7 років.

Для знаходження параметрів наближених залежностей між двома або декількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями застосовується метод найменших квадратів. Його сутність полягає у мінімізації суми квадратичних відхилень між величинами, за якими спостерігають, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), обчисленими за підібраним рівнянням зв'язку. Цей метод краще за інші відповідає ідеї усереднення як одиничного впливу врахованих факторів, гак і загального впливу неврахованих. Розглянемо його детальніше.

Якщо позначити через Y спостережені значення, а через – прогнозовані значення часового ряду, то сума квадратів відхилень між Y і запишеться як

(11.1)

Лінія регресії може бути подана рівнянням , де а і b - параметри оцінки, а t – номер періоду. Отже,

(11.2)

Узявши часткові похідні функції D відносно а і b і прирівнявши їх до нуля, одержимо такі рівняння:

(11.3)

де / – кількість спостережень.

Щоб знайти значення параметрів а і b, розв'яжемо цю систему рівнянь:

(11.4)

Отримана при цьому лінія регресії вказує часовий тренд даних. Оцінки трендів більш надійні, якщо вони ґрунтуються на даних, вільних від сезонних ефектів.

Поширеною методикою опису тих або інших процесів і явищ є моделювання. Воно вважається досить ефективним інструментом прогнозування можливої появи нових або майбутніх технічних засобів і рішень в енергетиці. Модель конструюється суб'єктом дослідження так, щоб операції відображали характеристики об'єкта (взаємозв'язки, структурні і функціональні параметри і т. п.), які є суттєвими для мети дослідження. Тому питання про якість такого відображення – адекватності моделі об'єктові – правомірно вирішувати лише щодо визначеної мети. Конструювання моделі на основі попереднього вивчення об'єкта і виділення його суттєвих характеристик, експериментальний і теоретичний аналіз моделі, зіставлення результатів з даними об'єкта, коригування моделі складають зміст методу моделювання.

Метод моделювання, розроблення якого при прогнозуванні науково- технічного прогресу в енергетичній галузі стикається із серйозними труднощами, вимагає особливої уваги. Труднощі застосування методу моделювання у прогнозуванні розвитку енергетичних об'єктів обумовлюються складністю структури технічного розвитку і тому змушують користуватися не однією моделлю, а системою методів і моделей, що характеризуються визначеною ієрархією і послідовністю.

Така система припускає певне чергування використання моделей для цілей складання комплексного прогнозу. Під економіко-математимною моделлю розуміють методику доведення до повного, вичерпного опису процесу одержання й обробки вихідної інформації і правил розе 'язання розглянутої задачі у досить широкому класі конкретних випадків.

Використання математичного апарату для опису моделей (включаючи алгоритми та їх дії) пов'язано з перевагами математичного підходу до багатостадійних процесів обробки інформації, використанням ідентичних засобів формування завдань, пошуку методів їх розв'язання, фіксації цих методів та їх перетворення на програми, розраховані на застосування засобів обчислювальної техніки.

Розроблення системи моделей прогнозування проходить три етапи. На першому етапі розроблення локальних методик прогнозування розробляються окремі моделі і підсистеми моделей прогнозування. Розроблені моделі повинні бути взаємно пов'язаними, і утворювати єдину систему для цілей прогнозування,яка забезпечує взаємодію окремих моделей відповідно до визначених вимог.

На другому етапі розроблення локальних методик прогнозування розвитку енергетичних об'єктів створюється система взаємодіючих моделей прогнозування, уточнюються й узгоджуються підсистеми моделей, перевіряється їх взаємодія, визначається послідовність використання окремих моделей, а також прийомів оцінки і методів перевірки одержуваних комплексних прогнозів. На цьому етапі також повинні бути складені відповідні програми для розв'язання завдань на електронних обчислювальних машинах.

Третій етап створення системи моделей прогнозування в основному пов'язаний з уточненням і розвитком окремих локальних систем і методик у ході практичного їх використання для цілей комплексного прогнозування розвитку енергетичних об'єктів.

При складанні детальних програм досліджень для першого і другого етапів необхідно враховувати, що завдання методики і коло проблем та показників, розроблюваних при прогнозуванні, істотно залежать від термінів прогнозів. Зі збільшенням тривалості прогнозованого періоду відбувається укрупнення показників, зменшується кількість наявної і доступної інформації усіх видів; цьому відповідає використання укрупнених (агрегованих) моделей, розгляд більш великих синтетичних проблем. При цьому необхідно виявити показники, які пов'язані стійкими функціональними зв'язками як між собою, так і з показниками прогнозів на менш тривалий період та які суттєво впливають на динаміку показників для періоду в цілому й окремих його частин (принцип добору суттєвої і стійкої інформації).

Застосування математичних методів є необхідною умовою для розробки і використання методів прогнозування, яка забезпечує високі вимоги до обгрунтованості, дієвості і своєчасності прогнозів розвитку енергетичних об'єктів.

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Банківська справа
БЖД
Бухоблік та Аудит
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Нерухомість
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
РПС
Соціологія
Статистика
Страхова справа
Техніка
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Інші