Приемы построения регрессионных и авторегрессионных моделей достаточно хорошо описаны в экономико-статистической литературе [11, 14, 24, 26, 30, 38, 39] и не являются предметом описания настоящего учебного пособия. Наличие прогрессивных информационных технологий по­зволяет достаточно оперативно рассчитывать параметры этих моделей. Во внутрипроизводственном прогнозировании используются:

• модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

• макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели, модели «затраты-выпуск» [1].

Корпоративные модели обычно представляют набор формул (урав­нений), которые отражают отношение ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ (например, АРМ СтОД (автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных), ОЛИМП, МЕЗОЗАВР, СИГАМД и др.) [13], Такие программы позволяют придать моделям динамический харак­тер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования можно отнести:

• необходимость серьезных затрат на организацию прогнозирования;

• невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

• высокая вероятность внезапных изменений, разрушительных собы­тий, существенно снижающих полезный эффект модели.

Следует иметь в виду, что в условиях переходной экономики проис­ходят кардинальные изменения в организационно-производственных сис­темах и структурах (спроса, потребностей, цен и т.п.), а следовательно, достаточно проблематично сделать вывод о том, можно ли доверять ре­зультатам математического параметрического прогнозирования, так как эти методы целесообразно применять тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В этой ситуации параметрические методы могут применяться:

• при краткосрочном прогнозировании, когда вероятность структур­ных изменений невелика;

• при условии соответствия исходных статистических данных требо­ваниям, предъявляемым математическим методам;

• при дополнительной верификации результата прогноза другим мето­дом.

Структурное прогнозирование

Методы структурного прогнозирования позволяют найти решение проблемы при сохранении функций, но при изменении структуры и (или) значений параметров объекта прогнозирования за время упреждения.

Структурные методы основаны на использовании теории графов.

Рис.2.3. Вариант построения дерева целей

Графом называют фигуру, состоящую из точек, называемых верши­нами, и соединяющих их отрезков, называемых ребрами. Выбор структуры графа определяется существом тех отношений между элементами системы, которые он должен выразить.

Деревом называется сводный ориентированный граф, не содержащий петель. Каждая пара его вершин соединяется ребром.

Деревом целей называется граф-дерево, выражающее отношения ме­жду вершинами, являющимися этапами или проблемами, подлежащими решению при достижении некоторой цели (рис. 2.3).

Дерево целей, вершины которого ранжированы, т.е. выражены количественными оценками их важности, может быть использовано для количественной оценки приоритета различных направлений развития.

Построение дерева целей требует решения многих прогнозных задач, таких, как:

• прогноз развития объекта в целом;

• формулировка сценария достижения прогнозируемой цели;

• формулировка уровня цели;

• формулировка критерия и весов, ранжирование вершин. Дерево целей обычно строится на нескольких уровнях:

1. Понятийном (аспектом, параметрическом), где основная цель имеет скорее качественное, чем количественное выражение.

2. Продуктовом (предметном), где процесс достижения цели разби­вается на решение задач по отдельным видам продукции.

3. Технологическом - процесс достижения цели разбивается по от­дельным стадиям производственного процесса и стадиям жизненного цик­ла товара (товаром при этом может считаться как сама добываемая нефть, так и нефтяное месторождение).

4. Ресурсном ~ цели делятся по видам ресурсов, необходимых для производства.

Иерархическое дерево целей строится на логической основе сверху вниз, исходя из сценария, поэтапно, уровень за уровнем, так, чтобы меро­приятия предыдущего уровня обеспечивали задачи последующего.

Для каждого уровня дерева целей эксперты должны устанавливать коэффициенты относительной важности всех его этапов. Расчет коэффи­циента относительной важности вдоль ветви дерева цели учитывает связи элемента данного уровня с одним или несколькими элементами выше­стоящего уровня и определяется как сумма произведений соответствую­щих коэффициентов относительной важности.

При разработке подсистем (задач), входящих в данное дерево целей, принимаются во внимание возможности частичного использования результатов одних подсистем для других, характеризуемые коэффициентами взаимной полезности. Эти коэффициенты экспортно оцениваются специалистами и выражают относительное снижение затрат времени и других ре­сурсов.

Прогнозирование по аналогии

Прогнозирование по аналогии - это достаточно часто применяемый тип прогнозирования. Следует иметь в виду, что прогнозирование по ана­логии корректно только тогда, когда установлена, доказана аналогия меж­ду: объектами управления, типами менеджмента, реакциями внешней и внутренней среды в случае, имеющем место ранее на практике, в конкрет­ном случае прогнозирования.

Понятие аналогии связано с понятием адекватности, при этом объект прогнозирования может рассматриваться как модель другого объекта -аналога, а цели и задачи его прогнозирования должны соответствовать та­ким же целям и задачам объекта аналога. Таким образом, понятие аналога включает схожесть объектов прогнозирования, а также целей и последст­вий прогнозирования.

В процессе прогнозирования по аналогии должны рассматриваться следующие направления аналогии:

• объекта протезирования и объекта, выбранного в качестве аналога;

• типов и целей менеджмента;

• реакции внутренней среды на управляющие воздействия;

• реакции внешней среды на изменении состояния объекта прогнози­рования.

В процессе предпрогнозного анализа возможно установление коли­чественной и (или) качественной аналогии.

Одним из методов качественного доказательства аналогии является логика предположений [7]. Формальная логика устанавливает общие мето­ды и схемы правильных умозаключений.

Для установления аналогии могут быть также использованы методы распознавания образов [26]. Процедура прогнозирования состоит в том, что выбираются классы состояний исследуемых объектов, заданные как диапазоном изменения некоторых параметров, так и определенными каче­ственными характеристиками. По совокупности признаков, определяющих состояние объектов, находится соответствие принадлежности каждого но­вого объекта или объекта в будущем времени к определенному классу. Это позволяет дать прогноз состояния объекта или указать диапазон изменения параметров, характеризующих его на прогнозируемый период [9].