5.4.2. Технологии прогнозирования

Одной из основных технологий, используемых в моделях изыскательского прогнозирования, является экстраполяция временных рядов – статистических данных об объекте прогнозирования.

В основе экстраполяционных технологий лежит предположение, что динамика изменений, имевшая место в прошлом, сохранится и в будущем. При этом, естественно, должны быть сделаны поправки с учетом стадии жизненного цикла объекта.

Для расчета кривых, отражающих изменение прогнозируемых параметров, в ряде распространенных ситуаций прогнозирования используется экспонента, т. е. функция вида

y = a e^bt , (5.8)

где t – время;

a и b – параметры экспоненциальной кривой.

К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании [15], можно отнести кривую Перла, имеющую вид

y = L | (1+ a e^?bt ), (5.9)

где L – верхний предел переменной y.

Не менее распространена при экстраполяции кривая Гомперца, имеющая вид

y = Le^{bt ?kt} , (5.10)

где k — также параметр экспоненты.

Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа судов торгового флота и т. д.

Кривая Перла и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.

Многие из экстраполируемых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются рассмотренные выше кривые Перла и Гомперца (см., напр., [15, 28]).

В качестве примера можно привести дифференциальное уравнение, описывающее приращение объема информации (знания) / в зависимости от числа исследователей N, среднего коэффициента продуктивности одного исследователя q в единицу времени t и постоянного коэффициента с, характеризующего динамику изменения объема информации.

Оно имеет следующий вид:

dI | dt = qNe^ct . (5.11)

Интегрируя это дифференциальное уравнение, получаем формулу для объема информации

I = qN | c (e^ct ?1). (5.12)

В общем виде динамика изменения прогнозируемых показателей и параметров во времени может быть представлена [15] в виде

y_t = y(t) + e(t), (5.13)

где y(t) – функция-тренд, описывающая тенденцию изменения параметра;

e(t) – случайная функция, характеризующая отклонения прогнозируемой переменной от тренда.

При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели.

Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирирующей функции и определения значений ее параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.

В то же время регрессионные модели обладают и определенными недостатками. В частности, возникают проблемы с корректным определением периода прогнозирования, с определением вида экстраполяционной кривой, а главное, далеко не всегда в будущем сохраняются закономерности, имевшие место в прошлом.

Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса с учетом его особенностей, ограничений и в соответствии с принятыми гипотезами о его будущем развитии [23]. При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые в прошлом оказывали большее влияние на развитие событий.

Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то в зависимости от характера прогнозируемых событий можно большую весомость придавать значениям прогнозируемых показателей, менее удаленным от момента прогнозирования по шкале времени.

При этом следует иметь в виду, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего отличаются излишним оптимизмом, а оценки относительно более отдаленного будущего – излишним пессимизмом, а также дополнительно учитывается характер корреляции между событиями.

Если в прогнозируемом процессе задействовано несколько разных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.

В моделях нормативного прогнозирования характерным является подход к разработке прогноза с учетом целей и задач, которые ставятся организацией в прогнозируемом периоде. В этих моделях используется метод горизонтальных и вертикальных матриц решений, при котором определяется приоритетность выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.

Обычно применяются двухмерные или трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, ее качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т. д. В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение – ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц стратегических проблем организации.

В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение может, например, соответствовать областям сбыта, второе – ресурсам, третье – времени. Ресурсы, в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т. д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий. Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования по рекомендациям Стэнфордского института представлена в табл. 5.13. В частности, трехмерная вертикальная матрица решений под названием «Общая схема разработки системы национальной космической программы» была разработана компанией North American Aviation.

Как уже говорилось, в число технологий нормативного прогнозирования входят также методы типа ПАТТЕРН, Поспелова, прогнозного графа Глушкова и др.

Таблица 5.13

Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования

Целесообразным является использование технологии оценки ожидаемой ценности проектов, предлагаемых для реализации. Согласно этой технологии каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты и по каждому проекту оценивается вклад в достижение каждой цели, если он ненулевой. При определении ожидаемой ценности проекта степень вклада проекта в достижение поставленной цели умножается на соответствующий ей весовой коэффициент (табл. 5.14).

Таблица 5.14

Дерево целей модели ожидаемой ценности проектов

Рассмотрим технологии, используемые в процессе разработки экспертного прогноза.

На рис. 5.8 представлены основные этапы экспертного прогнозирования [10, 24].

Рис. 5.8. Основные этапы экспертного прогнозирования

Этап 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;

• обеспечено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

Задание на разработку прогноза должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами. В некоторых случаях в процессе его разработки требуется уточнение задания [24].

В состав экспертной комиссии, разрабатывающей прогноз, приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка управленческой ситуации, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты управленческой ситуации, для которой разрабатывается прогноз.

Разработка прогноза четко регламентируется. Рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, которая включает решение о проведении прогноза, сведения о составе 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.

При работе над прогнозом, особенно если это многовариантный прогноз, приходится иметь дело с большими объемами информации, поэтому без использования информационных технологий эффективная работа над прогнозом, удовлетворяющим современным требованиям, как правило, невозможна.

Этап 2. При анализе ретроспективной информации об управленческой ситуации, развитие которой прогнозируется, используется количественная и качественная информация. Количественная информация нужна для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров и 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.

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

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

К числу внутренних условий, характеризующих развитие управленческой ситуации, может относиться внутренняя среда объекта управления, включающая сочетание таких составляющих, как структура, внутриорганизационные процессы, технологии, кадры, организационная культура, управление функциональными процессами.

Когда объектом прогнозирования является организация, то внешние условия могут характеризовать ее общее внешнее окружение и непосредственное деловое окружение. Общее внешнее окружение не связано напрямую с организацией и отражает состояние общества, экономики, природной среды. Непосредственное деловое окружение организации в бизнесе создают потребители, поставщики, деловые партнеры, конкуренты, административные органы, деловые объединения и ассоциации и т. д. [3].

Задачей анализа внутренних и внешних условий функционирования объекта управления является определение основных действующих сил и механизмов, оказывающих влияние на развитие объекта управления в прогнозируемый период.

Этап 3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта управления – одна 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 анализа полученной информации экспертная комиссия определяет предварительный 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.

Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения наиболее вероятных из них. Каждый из отобранных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий функционирования объекта управления детально прорабатывается и представляется для разработки альтернативных вариантов прогноза развития управленческой ситуации.

Этап 4. На этом этапе разработки прогноза предполагаются определение и оценка экспертами ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую для проведения экспертизы. Экспертам представляются данные о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате экспертизы, определяются наиболее вероятные сценарии развития событий.

Процедуры организации и проведения экспертиз в настоящее время достаточно детально разработаны. Здесь подробно остановимся лишь на способах получения экспертной информации. Проводимые в процессе разработки прогноза экспертизы могут быть одно– и многотуровые, анонимные и предусматривающие открытый обмен мнениями, с обменом информацией в процессе проведения экспертизы и без него и т. д.

Достаточно разнообразные технологии 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 [12].

Если объект управления является достаточно сложным, комплексным, многоаспектным, то целесообразно использовать комплексные методы организации и проведения экспертизы. В зависимости от технологического уровня проведения экспертизы могут быть подготовлены анкеты как на бумажном, так и на машинном носителе. При использовании информационных технологий процедура экспертного оценивания может осуществляться непосредственно за дисплеем компьютера. На экране дисплея в диалоговом режиме последовательно выводятся вопросы, на которые эксперт должен дать ответ.

Для получения экспертной информации может использоваться и такой способ, как интервьюирование [24], когда в свободной форме, но по заранее намеченному плану эксперт дает оценки и высказывает суждения, необходимые при разработке прогноза. При интервьюировании возможен отход от заранее намеченного плана с целью получения более обоснованных оценок.

Также возможно применение метода смешанного анкетирования, когда при работе с экспертом используются элементы как анкетирования, так и интервьюирования.

Этап 5. Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. При принятии важных стратегических решений целесообразно рассматривать различные альтернативные варианты развития событий – благоприятные и неблагоприятные.

Так, гитлеровское руководство перед нападением на Советский Союз рассматривало только один возможный вариант развития событий – благоприятный. Оно принципиально отказывалось рассматривать возможность, а значит, и заранее готовить необходимые ресурсы и резервы на случай неблагоприятного развития событий, что стало одной из причин поражения.

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

Если в процессе разработки прогноза необходимо оценить динамику развития количественных показателей и параметров, то, используя полученную на предыдущих этапах информацию и соответствующие методы экстраполирования, можно рассчитать кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени.

Однако далеко не всегда имеется информация, необходимая для использования количественных методов экстраполяции. Это может быть, в частности, отсутствие необходимых для расчетов статистических данных. В связи с этим нередко единственной технологией экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый период является способ построения экспертных кривых.

Экспертные кривые отражают оценку экспертами динамики изменения прогнозируемых значений показателей и параметров. Формируя экспертные кривые, эксперты определяют характерные (критические) точки, в которых тенденция изменения значений прогнозируемых показателей и параметров может измениться под действием тех или иных факторов. А затем в каждой из критических точек, расположенных на оси времени, оцениваются ожидаемые значения прогнозируемых показателей и параметров, а также характер их изменения в интервале между двумя соседними критическими точками (см. п. 5.3).

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 использования технологий экспертного прогнозирования, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться содержательным описанием ожидаемого развития событий.

Этап 6. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза – одна из центральных проблем в процессе подготовки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу существенно влияет на принимаемое решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с его использованием.

Оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз разработан (априорная оценка), но и тогда, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка).

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

Более востребованным может оказаться использование результатов прогноза, когда управленец может оказать влияние на ход развития событий. Инструментарием для такого влияния может служить, 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 управленец изменил управляющие воздействия, которые в свою очередь изменили развитие прогнозируемых событий, то не стоит первоначально разработанный прогноз считать неточным.

При априорной оценке качества разработанного прогноза должны быть определены критерии, по которым оно может быть оценено. Как правило, для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный [24]. 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 по частным критериям. Однако в ряде случаев этот способ оказывается недостаточно убедительным, поскольку к оценке качества прогноза по частным критериям добавляется необходимость оценки сравнительной важности критериев и их влияния на интегральную оценку.

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

Качество экспертного прогноза определяется прежде всего такими частными критериями, как:

• компетентность эксперта;

• качество информации, представляемой экспертам;

• качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

• уровень технологии разработки прогноза, или, иными словами, качества методов и процедур, используемых при разработке прогноза.

Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с реализованными в действительности. И здесь на первый план выступает вопрос, по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно.

Сложность этой проблемы отражает вошедший в историю спор между Галилео Галилеем и его современником Ноццилино о точности оценок стоимости лошади, оцененной одним оценщиком в 10 скудо, другим – в 1000 скудо и проданной впоследствии за 100 скудо.

По мнению Ноццилино, более точным оказался первый оценщик, поскольку он ошибся всего на 90 скудо, а второй – на 900. Однако Галилео Галилей с ним не согласился, указав, что и первый, и второй ошиблись одинаково: в 10 раз.

Аналогичный спор в 1970-х гг. разгорелся между сотрудником Питсбургского университета Д. Фордом и одним из ведущих сотрудников Rand Corporation Н. Дэлки: они не сошлись в мнениях о том, какой из использовавшихся методов обработки данных дал более точные результаты. И здесь причиной разногласий послужил выбор различных критериев оценки уже полученного результата.

В работе [24] дана классификация различных критериев апостериорной оценки качества прогнозов и объяснена причина расхождения в мнениях различных специалистов относительно сравнительной точности прогнозов. Каждый из отстаивавших свою точку зрения специалистов использовал критерии оценки точности прогнозов, относящиеся к разным классам. Естественно, что при этом у них получились противоположные оценки одних и тех же результатов.

В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующие:

K₁ = |X ? И| и K₂ = |ln X / И|, (5.14)

где X – прогнозировавшееся значение оценки показателя;

И – истинное значение оценки показателя;

K₁ и K₂ – абсолютная величина соответственно их разности и натурального логарифма.

Если же для установления качества прогноза необходимо воспользоваться многокритериальными оценками, то получение точной сравнительной оценки качества прогноза потребует как профессионального знания области, к которой относится объект прогнозирования, так и профессионального владения методами многокритериального оценивания (см. п. 5.3).

При проведении такой оценки следует принимать во внимание все основные факторы, определяющие качество разработанного прогноза.

Этап 7. После того как прогноз подготовлен и представлен руководству организации или заказчику, наступает этап послепрогнозной работы с подготовленным материалом. На этом этапе предусматриваются анализ и оценка изменения условий, при которых разрабатывался прогноз, ситуации прогнозирования с течением времени, когда часть прогнозировавшихся событий уже реализовалась, своевременное установление тенденций предстоящих изменений. Если произошедшие или ожидаемые изменения существенны, технологии экспертного прогнозирования предусматривают привлечение экспертов для внесения корректив в ранее разработанный прогноз.

Рекомендации

Умение предвидеть ход событий и дальнейшее развитие управленческой ситуации – одно из главных умений управленца. Оно во многом определяет эффективность принимаемых управленческих решений. Если решение носит стратегический характер и способно оказать существенное влияние на дальнейшее развитие организации и результаты ее деятельности, то целесообразной является разработка прогноза ожидаемого развития событий.

Основная задача разработки прогноза развития управленческой ситуации – повысить информационную обеспеченность принимаемого управленческого решения. Он разрабатывается в определенный момент и при выполнении определенных условий, поэтому требуется вариантная разработка прогноза, предполагающая осуществление при различных альтернативных вариантах условий и предположений. Это позволяет на этапе принятия управленческих решений, и прежде всего стратегических решений долговременного характера, оценить ожидаемые последствия их реализации. Чем точнее разработанный прогноз, тем с меньшей степенью неопределенности принимается управленческое решение.

Однако с течением времени могут изменяться условия и сделанные предположения, часть событий может произойти, создавая новые угрозы и открывая новые возможности, которые не были предусмотрены при разработке прогноза. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня могут произойти, а казавшиеся наиболее вероятными по тем или иным причинам не происходят.

Прогноз, не учитывающий произошедшие изменения, вряд ли может способствовать принятию эффективного управленческого решения, поэтому в эффективно действующей системе управления необходима непрерывная работа над прогнозом, его периодическая актуализация.

Неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования становится мониторинг реализации развития событий, представленных в прогнозе. Он позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий, которые в условиях быстро изменяющейся внешней среды не так уж маловероятны. Если произошедшие изменения могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части, касающейся принятия и реализации важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.

Так, появление телевидения не могло не повлиять на дальнейшее развитие средств массовой информации, а значит, и на прогнозы их развития.

Коррективы могут различаться по уровню сложности, трудоемкости, затратам времени и т. д. Если они не слишком трудоемки, то эту проблему можно решить на уровне аналитической группы, разработавшей прогноз и осуществляющей его сопровождение. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительная, а возможно, и существенная переработка прогноза.

Технологии, используемые при прогнозировании, способствуют повышению управленческой культуры организации. Для формирования более рационального портфеля проектов могут использоваться технологии оптимизации принимаемых управленческих решений, такие как:

• линейное программирование, позволяющее сформулировать задачу оптимизации целевой функции, характеризующей степень достижения поставленных целей, с учетом существующих ограничений на ресурсы, которые могут быть использованы в процессе реализации принятого управленческого решения;

• динамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;

• целочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных, и др.

Технологии оценки ожидаемой ценности проектов могут использоваться при принятии решений об их реализации. В качестве примера приведем оценку ожидаемой ценности трех проектов: А, В и С, данные о которых представлены в табл. 5.15.

Таблица 5.15

Оценка ожидаемой ценности проекта

Ценность проекта А = 0,6 х 8 + 0,4 х 5 = 6,8.

Ценность проекта В= 0,6 х 4 + 0,4 х 7 = 5,2. (5.15)

Ценность проекта С= 0,6 х 6 + 0,4 х 6 = 6,0.

Естественно, для реализации целесообразно выбрать проект, представляющий наибольшую ценность.

Рекомендации по использованию технологий изыскательского и экспертного прогнозирования приведены при их описании.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.