Фактографические (формализованные) методы. Формализованные методы прогнозирования

Формализованные методы

Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает

повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

Формализованные методы позволяют получать количественные показатели. При разработке таких прогнозов исходят из предложения об инерционности системы, т.е. предполагают, что в будущем система будет развиваться по тем же закономерностям, которые были у неё в прошлом и есть в настоящем. Недостатком формализованных методов является ограниченная глубина упреждения, находящаяся в пределах эволюционного цикла развития системы, за пределами которого надёжность прогнозов падает.

К формализованным методам относят:

1. методы прогнозной экстраполяции,

2. метод наименьших квадратов,

3. метод экспоненциального сглаживания,

4. метод скользящих средних,

5. адаптивный метод,

6. методы моделирования (структурное, сетевое, матричное, имитационное).

Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития. Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия "измерителей" по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром. Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных 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. Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Метод наименьших квадратов -- один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки.

Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

Когда искомая величина может быть измерена непосредственно, как, например, длина отрезка или угол, то, для увеличения точности, измерение производится много раз, и за окончательный результат берут арифметическое среднее из всех отдельных измерений. Это правило арифметической середины основывается на соображениях теории вероятностей; легко показать, что сумма квадратов уклонений отдельных измерений от арифметической середины будет меньше, чем сумма квадратов уклонений отдельных измерений от какой бы то ни было другой величины. Само правило арифметической середины представляет, следовательно, простейший случай метода наименьших квадратов.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Наибольшее применение метод нашел для реализации среднесрочных прогнозов.

Метод экспоненциального сглаживания еще может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции на один период вперед и автоматически корректирует любой прогноз в свете различий между фактическим и спрогнозированным результатом.

При прогнозировании с применением метода сглаживания учитывается отклонение предыдущего прогноза от реального показателя, а сам расчет проводится по следующей формуле:

f k = f k-1 + (x k-1 - f k-1),

где: f k-1 - прогноз в момент времени k-1;

f k - прогноз на момент времени t k , следующий за периодом k-1;

x k-1 - реальное значение показателя в момент времени t k-1 ;

Постоянная сглаживания (0< >1)определяет степень сглаживания.

Если при сравнении прогноза с реальными значениями сглаженные данные при выбранном значительно отличаются от исходного ряда, необходимо перейти к другому параметру сглаживания (чем больше значение, тем больше сглаживание)

Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он слишком прост для создания точного прогноза. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда. Например, если вы выбрали скользящее среднее за три месяца, прогнозом на май будет среднее значение показателей за февраль, март и апрель. Выбрав в качестве метода прогнозирования скользящее среднее за четыре месяца, вы сможете оценить майский показатель как среднее значение показателей за январь, февраль, март и апрель. Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях.

Таким образом, чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии. Но, если базой для прогнозируемого скользящего среднего являются всего лишь одно или два наблюдения, то такой прогноз может стать слишком упрощенным. В частности, он будет отражать тенденции в данных, на которых он строится, ничуть не лучше, чем сама базовая линия. Чтобы определить, сколько наблюдений желательно включить в скользящее среднее, нужно исходить из предыдущего опыта и имеющейся информации о наборе данных. Необходимо выдерживать равновесие между повышенным откликом скользящего среднего на несколько самых свежих наблюдений и большой изменчивостью этого среднего. Одно отклонение в наборе данных для трехкомпонентного среднего может исказить весь прогноз. А чем меньше компонентов, тем меньше скользящее среднее откликается на сигналы и больше -- на шум. В этом методе следует опираться на знания и опыт.

Методы адаптивного прогнозирования основаны на адаптации к данным или к другой информации, на базе которой строится прогноз. Основное свойство таких методов: при поступлении новых данных значение прогноза меняется, адаптируясь к вновь поступившей информации, и становится более чувствительным к ней. При небольшом изменении значений данных прогноз также будет мало изменяться.

Многочисленные адаптивные методы базируются на моделях Брауна и Хольта и модели авторегрессии, различаясь между собой алгоритмом оценки параметров, способом определения параметра адаптации, компоновкой и областью применения. На основании изучения исходных статистических данных с учетом цели исследования и логического анализа протекания изучаемого процесса отбирается наиболее приемлемый адаптивный метод (модель) прогнозирования. Окончательное решение о выборе адаптивного метода может быть принято после определения параметров модели прогнозирования и верификации прогноза по ретроспективному ряду. Поэтому для прогнозирования используют несколько адаптивных методов, чтобы после оценки точности выбрать наиболее подходящий.

Моделирование -- исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя. 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. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения - адекватности модели объекту - правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования. Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под 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.

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

При структурном моделировании моделируемая система задается в виде структурной схемы, в которую могут быть включены и отдельные ее реальные элементы (регуляторы, исполнительные органы и т.п.). В структурной схеме задаются параметры основных звеньев и указываются ориентировочные пределы изменения варьируемых параметров, например, коэффициентов усиления и постоянных времени звеньев. Моделирование каждого звена системы-оригинала осуществляется в отдельности, а затем из моделей звеньев составляется общая модель, точно воспроизводящая структурную схему оригинала.

Имитационное моделирование -- метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно "проиграть" во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Имитационное моделирование -- это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация -- это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Таким образом, в данной главе были рассмотрены наиболее часто используемые методы социального прогнозирования. На практике, для достижения наилучшего результата, целесообразно использовать сразу несколько методов. Это повысит эффективность прогноза, поможет определить "подводные камни", которые могут быть незамечены при использовании только одного метода. Так же полученные прогнозы нужно соотносить с прецедентами, если такие имели место быть. Качество прогноза зависит от качества информации. Прежде чем делать прогнозы, нужно позаботиться о полноте, своевременности и точности информации.

Формализованные методы базируются на использовании фактографической информации (описательна, необобщенная информация для дальнейшего анализа).

Используются в следующих случаях: если есть ретроспективная информация, то есть существует статистика; когда количество факторов и их сила будет такой же, как и в прошлом (факторы влияют на объект), тенденция развития такая же.

Суть: на основе объективных данных, глубины имеющихся данных, описывается развитие на основе математического аппарата.

Глубина – частота имеющихся данных. Необходимо убедиться в гладкости тенденции.

Результат использования может быть двояким: не только для составления прогнозов, но и для накапливания первичной информации об объекте.

Плюсы:

1. Простота в применении. Наличие готовых алгоритмов.

2. Объективность (не достоверность), доверие

3. Динамика. Формализованные методы позволяют определить динамику развития на любое будущее время.

4 возможность анализа прогнозирования при отсутствии ретроспективной информации

5 позволяет прогнозировать при высокой вероятности возникновения качественных скачков в развитии объекта

Минусы:

1 сложность процедуры сбора и обработки информации

2 индивидуальный субъективизм экспертов

3 дискретность прогноза

4. Формализованные методы можно применять, только если мы знаем предысторию развития исследования объекта.

5. Не могут учесть скачкообразные изменения, ведущие к скачкообразным изменениям в количестве.

Формализованные методы:

1) Экстраполяция

а) Метод наименьших квадратов

б) Метод экспоненциального сглаживания

в) Метод адаптированного сглаживания

2) Системено-структурные методы (основанные на выявлении структурной взаимосвязи и анализу выявленных взаимосвязей.)

а) Морфологический анализ

б) Матричный метод

в) Метод сетевого моделирования

г) Метод структурной аналогии

3) Ассоциативные (методы ассоциации, основанные на установлении зависимости, внутренней логики развития природных объектов (живых и общественных явлений), и затем модель переносится на объект прогнозирования.)

а) Вероятностное моделирование

б) Имитационное моделирование

в) Историко-логическое моделирование (анализ)

4) Опережающей информации (информация опережает практику)

а) Анализ потоков публикаций

б) Метод анализа патентной информации

в) Метод значимости открытий и изобретений

Неформализованные методы – методы, основанные на использовании интуиции и опыта лиц, принимающих решение. Обычно это не связано с использованием математического аппарата и графических изображений, хотя все зависит от конкретного метода. Так в группе неформализованных методов выделяют подкласс методов частично неформализованных, к которым относят следующие методы:
- метод экспертных оценок;
- диагностические методы;
- матричные методы;
- сетевые методы;
- метод экономического анализа;
- морфологический метод;
- метод дерева целей;
- имитационное динамическое моделирование.
Эти методы хотя и базируются на субъективных приблизительных оценках, но все же более структурированы, чем полностью неформализованные (метод мозговой атаки, метод комиссии, суда и т.д.).

Неформализованные методы ориентированы не на массовый сбор данных, а на достижение углубленного понимания исследуемых социальных явлений. отсутствие формализации делает невозможным массовый охват исследуемых объектов, в результате чего число единиц обследования снижается до минимума. Отказ от широты охвата компенсируется “глубиной” исследования, т.е. детальным изучением социального явления в его целостности и взаимосвязи с другими явлениями. набор исследуемых переменных при использовании этих методов заранее жестко не определен, поэтому они могут варьировать непосредственно где исследования как по числу, так и по набору. К неформализованным методам относятся наблюдение, свободное интервью, описания, заимствованные из прессы, а также так называемые личные документы (автобиографии, письма, дневники). По выражению социолога А.Н.Алексеева, неформализованные методы открывают перед исследователем пусть небольшой участок действительности, но зато такой, ‘какой он есть”

33. Информационный менеджмент: содержание и цели осуществления. Особенности информационного менеджмента как области социального управления.

Менеджмент - это управление в социально-экономических системах: совокупность современных принципов, методов, средств и форм управления производством с целью повышения его эффективности и увеличения прибыли.

Информационный менеджмент - технология, компонентами которой являются документная информация, персонал, технические и программные средства обеспечения информационных процессов, а также нормативно установленные процедуры формирования и использования информационных ресурсов.

Информационный менеджмент - это управление экономическими информационными системами (ЭИС) на всех стадиях их жизненного цикла.

Информационный менеджмент необходим:

на предприятиях-производителях программных продуктов;
на предприятиях, занимающихся реализацией программных продуктов;
на предприятиях-потребителях информационных систем;
на предприятиях, работающих в IT-консалтинге.

Для определения понимания сущности информационного менеджмента необходимо принимать во внимание ряд положений:

Информация - комплексное понятие, то есть:

условие и средство делового общения;
средство доведения до общества сведений об организации;
источник сведений о внешней среде;
товар.

1. Информационный менеджмент осуществляется в пределах конкретной организации.

2. Информация представляет собой самостоятельный фактор производства, который лежит в основе процесса принятия управленческого решения.

3. Информационный менеджмент имеет отношение не просто к информации, а ко всей информационной деятельности организации, при этом являясь значительно более масштабным понятием, чем управление документооборотом.

Таким образом,информационный менеджмент - управление деятельностью по созданию и использованию информации в интересах организации.

Другими словами, информационный менеджмент - процесс управления на базе компьютерных технологий обработки информации с применением управленческих информационных систем как базового инструмента для работы менеджеров на всех уровнях управления в различных предметных областях.

Цель информационного менеджмента : обеспечение эффективного развития организации посредством регулирования различных видов её информационной деятельности.

Задачи информационного менеджмента:

Качественно информационное обеспечение процессов управления в организации;
Осуществление управления информационными ресурсами;
Обеспечение управления обработки информации на всех уровнях;
Интерфейсная задача - обеспечение управления коммуникациями (общение - передача информации от человека к человеку).

Социальный менеджмент - это область управления, формирующая у будущих специалистов теор тические и практические навыки, позволяющие эффективно возде ствовать на социальные процессы, влиять на создание благ приятной для человека социальной среды, прое тировать социальные организации, что в свою очередь обеспечивает рациональное испо ьзование самого богатого и неогра иченного из всех ресурсов -- человеческого.

34. Социальная информация. Определение. Свойства. Особенности информации как товара.

Социальная информация - совокупность знаний, сведений, данных и сообщений, которые формируются и воспроизводятся в обществе и используются индивидами, группами, организациями, различными социальными институтами для регулирования социального взаимодействия, общественных отношений и процессов.

В философской и социологической литературе имеются "узкая" и "широкая" трактовки социальной информации. "Узкую" трактовку, иногда используемую социологами, характеризует следующая цитата: "К социальной информации относится не вообще вся информация, полученная человеком в процессе отражения окружающего мира, а лишь имеющая общественный интерес, служащая развитию общественной жизни, получившая признание людей... Естественно-научную и техническую информацию мы причислить к социальной не можем, т. к. последние не носят ярко выраженной классовой направленности". Это понимание сводит социальную информацию к понятию мacсовой, если не публицистической информации (см. ниже), поэтому неконструктивно.

"Широкая" трактовка представлена в следующих высказываниях. Социальная информация "представляет собой знания, сообщения, сведения о социальной форме движения материи и о всех других ее формах в той мере, в какой они используются обществом, человеком, вовлечены в орбиту общественной жизни". Б. А. Грушин к социальной информации относит "всю без исключения совокупность сообщений, вышедших из "рук" человека. Это и научный текст, и религиозная проповедь, и газетная статья, и архитектурный проект". Автор отмечает, что социальная информация "связана с жизнью общества не только своим существованием, но и самим своим содержанием, а также типом знаковой системы, избираемой для фиксирования этого содержания".

Для человека важно не столько количественная характеристика информации, сколько ее свойства связанные с познанием окружающего мира. Для человека информация может быть важной или нет, полной или нет и т.д. Другими словами, для социальной информации важно ее качество.

Ценность информации. Чем важнее задача, которую решает человек, тем ценнее информация, требуемая для ее решения.
Доступность информации. Например, если тот или иной текстовый материал есть во Всемирной паутине, а у Вас есть подключение к сети Интернет, то получить информацию проще, чем если бы текст был представлен в какой-нибудь библиотеке, до которой еще надо добраться.
Понятность информации. Сообщение на японском языке может быть непонятно для россиянина, даже если содержит ценную информацию.
Полнота информации. Достаточность информации для решения определенного спектра задач.
Избыточность информации.
Адекватность. Соответствие информации действительности.
Актуальность. Информация может иметь значение лишь в определенный момент времени.
Объективность. Чем меньше зависит содержание информации от того, кто ее получил и обработал, тем она более объективна.
и др.

Особенностью свойств социальной информации является их временный характер и зависимость от конкретного человека. Так одна и та же информация для кого-то может быть понятной, а для кого-то - нет. Сегодня актуальной, а завтра – нет.

Потребительские свойства информации - это не просто набор ее источников (документов) в области решаемой проблемы. Это та сумма отобранных, переработанных и представленных в соответствующих видах и формах сведений, при использовании которых потребитель (предприниматель, инженер, менеджер, руководитель) с учетом его экономических, социальных, психических возможностей и особенностей может с максимальным успехом решать стоящую перед ним проблему.

Информация – это товар особого рода: на него нельзя механически переносить все
характеристики материальных продуктов. Товарные свойства информации как
реального феномена, с одной стороны, определяются тем, что свойственно товарам
вообще, а с другой стороны – особенностями, связанными с ее природой и
возможностями использования.
Как и любой товар, информация обладает стоимостью и потребительной стоимостью.
Но, подчеркнем еще раз, что до тех пор, пока не произойдет реального обмена
между обособленными товаропроизводителями, информационный продукт стоимости не
имеет. До этого момента его потребительная стоимость (полезность) остается
только “приметой” информационного товара.

Специфика информации как товара.

1. Информационный товар уникален, поскольку обладает свойством многократного использования без потери своих потребительских качеств. В силу этого информация является единственным видом ресурсов, которому не свойственна экономия в абсолютном значении этого понятия. Напротив, чем шире и активнее ее применяют, тем богаче становится общество. В общественном производстве информация выступает не только в качестве самостоятельного ресурса, но и в качестве замены по отношению к другим традиционным ресурсам.

2.Способность к ресурсосбережению , обеспечивающая эффект от ее применения, является важнейшим потребительским качеством информации. Различные виды информации способны обеспечивать экономию времени, труда, денежных средств и материальных ресурсов за счет оптимизации и ускорения принятия решений по различным направлениям деятельности. Информация, овеществленная в средствах труда, программных продуктах, позволила сэкономить неизмеримый в своих масштабах труд человечества. Огромные возможности экономии ресурсов обеспечивает информация, используемая для организации, планирования и управления
производством. Но не исключен и обратный результат при использовании некачественной информации или дезинформации, в какой бы сфере это ни происходило. Как правило, это становится причиной удорожания, замедления, расточительства и других негативных явлений. По различным оценкам, промышленно развитые страны ежегодно теряют до 10% национального дохода из-за недостаточной информированности руководителей и специалистов народного хозяйства.

3. Потребительная стоимость информационного товара имеет и еще одну примечательную особенность, связанную с быстрым устареванием и потерей качеств отдельными видами информации. Но в определенных случаях потребительские качества не могут проявиться и быть использованными в силу невосприимчивости общественным производством из-за низкого уровня развития и отсутствия экономических стимулов. В таком случае потребительная стоимость выступает как потенциальная, с заявкой на будущее или на использование в непредусмотренных традициями сферах деятельности.

Cтраница 3

Одной из первых задач в этой области является сбз-дание инженерных методов предпроектного анализа существующих систем управления, формализованных методов самого анализа и представления его результатов, позволяющих проводить анализ с помощью ЭВМ. Такие методы и модели удается получить на основе аппарата теории графов и матричной алгебры.

Построение и анализ тестов могут быть выполнены с использованием методов, изложенных в работах , посвященных исследованию формализованных методов алгоритмизации процессов диагностирования. Несколько обособленными следует считать методы минимизации программ поиска дефекта, основанные на оценке количества информации. В показано, что оценка поиска дефекта возможна как для равновероятных, так и для неравновероятных событий. Несмотря на кажущуюся простоту задачи, определение оптимальной программы поиска дефекта для систем с неравновероятными дефектами элементов сложно.

Понятие дискретный преобразователь возникло на пути к применению теории автоматов в исследовании некоторых задач теории программирования и построении формализованных методов проектирования структур вычислительных машин.

При этом в ряде случаев могут быть учтены корреляционные связи между отдельными показателями, но сохраняет силу отмеченный выше основной недостаток формализованных методов - невозможность учета неравноценности отдельных составляющих исходной информации.

Большой интерес представляет исследование происходящих в пластах процессов при добавке в закачиваемую воду различных химических реагентов и, тем более, создание достаточно формализованных методов отыскания наилучшей технологии воздействия на залежь.

В целях снижения влияния субъективных факторов при осуществлении расчетов и для повышения степени надежности и достоверности полученных результатов разработана экономико-математическая модель, позволяющая на базе формализованных методов определить оптимальную купюрную структуру наличных денег в обращении. Данная модель предполагает ранжирование на макроуровне объема потребности в банкнотах и монете в зависимости от уровня доходов хозяйствующих субъектов.

При планировании разработки системы необходимо учитывать такие факторы, как взаимосвязь задач по технологии и ресурсам, необходимость использования ресурсов нескольких видов и др. Применение формализованных методов планирования позволяет обоснованно подходить к выбору оптимальной очередности разработки информационного обеспечения АСУ.

Системный подход в химической технологии [ 4, 45, 47, 49] - это методологическое направление, основная задача которого состоит в разработке общей методологии, а также неформализованных или эвристических и формализованных методов комплексного исследования и создания сложных ХТП и ХТС разных типов и классов. Системный подход основан на одном из важнейших законов диалектического материализма - законе всеобщей связи, взаимодействия и взаимообусловленности явлений в мире и обществе , исходя из которого любые изучаемые явления рассматриваются не только как самостоятельные системы, но и как подсистемы некоторой большей системы.

В дальнейшем, безусловно, будут найдены более углубленные постановки и обоснованные математические модели рассматриваемых процессов, но даже эти первые результаты позволяют показать потенциальные возможности формализованных методов решения задач по поиску оптимальных проектных решений, которые дают технологу возможность рассмотреть все возможные варианты реализации технологических процессов и максимально эффективно использовать имеющуюся геолого-техническую информацию.

Системный подход в химической технологии - это методологическое направление, основная цель которого состоит в разработке общей стратегии, а так же неформализованных, или эвристических, и формализованных методов комплексного исследования и создания сложных химико-технологических процессов (ХТП) и ХТС разных типов и классов. Системный подход предполагает, что взаимосвязь и взаимодействие ХТП, входящих в некоторую ХТС, обеспечивают появление у этой ХТС принципиально новых свойств, которые не присущи ее отдельным невзаимосвязанным ХТП.

Приходится использовать некоторые наиболее типичные товары-представители, например, из всех сортов яблок - один. Формализованных методов подобного отбора не существует. В результате, проблема построения хорошего индекса смещается в сферу во многом интуитивных оценок: сколько и каких товаров оставить в наборе, чтобы, с одной стороны, не исказить результат, а с другой - обеспечить практическую выполнимость задачи получения исходной информации о ценах и объемах.

При этом оказалось, что решение этой задачи способами, 1звестными из обязательного школьного курса математики, затруд-штельно. Поэтому здесь будет предложен формализованный метод ре - ления, основанный на применении матричного исчисления. При этом порядок, в котором это исключение произво - (ится, выбирает сам решающий. Для решения больших систем (на-фимер, с 2000 уравнений и таким же количеством переменных) ис-юльзование указанных выше методов нецелесообразно. Здесь мы ассмотрим одну из модификаций метода последовательного исключе-шя переменных, разработанного Карлом Фридрихом Гауссом. Банашевичем в 1938 г. Она позволяет записать процесс ре-ления в удобной, обозримой форме и облегчает контроль вычислений.

При этом практика показывает, что на основе интуитивных соображений экспериментатор, как правило, не может грамотно выбрать достаточно полную систему конкурирующих гипотез, в особенности если речь идет о многостадийных реакциях. Возникает настоятельная необходимость разработки формализованных методов решения данного этапа общей схемы, базирующихся а стехиометрическом анализе реакционной системы. Применение приемов стехиометрического анализа позволяет исследователю определить все возможные реакции среди всех молекулярных видов реакционной системы, на их основе строить системы гипотез о возможных механизмах протекания сложной химической реакции и для каждого механизма грамотно вывести корректную кинетическую модель, представленную в наиболее удобном и компактном виде.

Такое системное исследование формирования и оборота научной информации имеет не только самостоятельное значение. Оно необходимо при разработке любых формализованных методов анализа информационных массивов, их оптимизации. Это обусловлено тем, что автоматизация управления организационно-техническими системами не может быть действенной без учета специфики объекта ее приложения.

Вариант плана, вырабатываемый с помощью формализованных методов, является базовым, а новые варианты появляются под влиянием новых идей.

Главная > Учебно-методическое пособие

3.4.8 Формализованные методы

Некоторые экономические взаимосвязи и процессы можно описать с достаточной степенью точности при помощи формальных математических зависимостей – формул. На этой возможности основан ряд методов прогнозирования-планирования. Такие методы называются формализованные (лат. forma – образ, вид). К формализованным методам относятся методы экстраполяции, корреляционно-регрессионные методы, методы математического моделирования и др. Толчком к развитию формализованных методов, особенно методов моделирования, послужило применение электронно-вычислительной техники, позволяющей выполнять большие объёмы вычислений. В развитии формализованных методов обозначился новый этап – этап экономико-математических методов (ЭММ), соединивших в себе математическую теорию и возможности ЭВМ. ЭММ, основанные на методах прикладной математики и математической статистики, позволили значительно расширить возможности применения и направления использования формализованных методов. Появилась возможность глубже анализировать взаимосвязи в экономике, всесторонне обосновывать изменения экономических показателей, ускорять получение и обработку информации, осуществлять многовариантные расчёты планов, прогнозов, программ и выбирать оптимальный вариант по заданному критерию. Экстраполяция (лат. extra – сверх, вне; polio – приглаживаю, изменяю) – заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В математическом смысле экстраполяция означает распространение закона изменения функции из области её наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения. Тенденция, описанная некоторой функцией от времени, называется трендом. Функция представляет собой простейшую математико-статистическую (трендовую) модель изучаемого явления. В общем виде экстраполяция осуществляется следующим образом: – сначала собираются данные об изменении во времени какой-либо характеристики (нескольких характеристик) исследуемого объекта прогнозирования. Упорядоченные по времени наборы таких данных называются динамическими (временными) рядами ; – далее, на основе собранных данных (временных рядов) подбирается математическая зависимость (формула), которая наиболее близко описывала бы изменение во времени характеристики объекта прогнозирования. В практических исследованиях наиболее часто применяются зависимости (формулы): y = ax + b (линейная); y = ax 2 + bx + c (квадратичная); y = x n (степенная); y = a x (показательная); y = ae x (экспоненциальная). Для определения числовых значений параметров зависимости наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК) и его модификации. Суть МНК состоит в отыскании параметров математической зависимости (модели тренда), минимизирующих отклонения расчётных значений от соответствующих значений исходного ряда, т. е. искомые параметры должны удовлетворять условию

Где n – число наблюдений; – значение исходного ряда; – расчётное значение; – получив математическую зависимость (формулу), можно подставить в неё любые значения времени (в т. ч. и будущего) и вычислить для этого времени значения характеристики объекта (в т. ч. и в будущем). Сглаживание временных рядов используется как для выявления тенденций изменения, так и непосредственно для построения прогнозов. Для сглаживания рядов часто применяют метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания. Метод скользящего среднего . Пусть – стационарный, (т. е. имеющий тренда) динамический ряд. Скользящее среднее указанного ряда определяется по формуле

Или, что то же самое, . Поскольку ряд стационарен, в качестве прогноза по методу скользящего среднего берут последнее найденное значение . Скользящее среднее имеет ряд особенностей. Для того чтобы начать процесс сглаживания, необходимо иметь в наличии n – 1 предыдущих наблюдений. Поэтому прогноз не может быть построен раньше чем через n моментов времени. Данным, включённым в процесс скользящего среднего, присваивается одинаковый вес, всем остальным – нулевой. Для устранения последнего недостатка можно использовать процедуры скользящего среднего с убывающими весами, например,

Указанные недостатки метода скользящего среднего преодолены в процедуре экспоненциального сглаживания , который также используется для прогнозирования стационарных временных рядов. Общая формула экспоненциального среднего имеет вид

Где α – коэффициент сглаживания. В качестве прогноза берут последнее полученное значение u t . Перечислим основные особенности экспоненциального сглаживания: – для вычисления экспоненциально взвешенного среднего u t требуются всего два значения: предыдущее значение среднего u t –1 и текущее значение ряда y t ; – в экспоненциальном сглаживании нет точки, на которой веса используемых значений исходного динамического ряда обнуляются. Рекуррентно подставляя в последнюю формулу полученные на предыдущих шагах значения u t , получаем, что наблюдение с лагом k имеет вес α(1–α) k –1 . Таким образом, веса экспоненциально убывают со временем. Одним из достоинств модели экспоненциального сглаживания является то, что в её основу положена логичная и легко понимаемая концепция. Значение экспоненциального среднего состоит из взвешенной суммы текущего значения исследуемого ряда и полученного на последнем шаге экспоненциального среднего, представляющего тенденцию. Чем больше α, тем быстрее колебания исходного динамического ряда отражаются на общей тенденции. Чем меньше α, тем сильнее они подавляются и тем более гладким будет полученный ряд. Легко вывести общее правило выбора константы сглаживания α: для конъюнктурных прогнозов, где в большей степени должна учитываться свежая информация, следует использовать более высокое значение α, чем для долгосрочных прогнозов. Считается, что на практике приемлемые значения константы обычно лежат в промежутке . Методы экстраполяции, скользящего среднего, экспоненциального сглаживания не имеют ничего общего с природой объекта и его сущностью. Они описывают лишь предполагаемую тенденцию его развития на основании сложившейся тенденции. Поэтому подобные методы, основанные на продлении тенденций прошлого и настоящего на будущий период, могут использоваться в прогнозировании лишь при небольших периодах упреждения и наличии устойчивых тенденций в развитии исследуемого объекта. Очевидно, что поведение прогнозируемого объекта может неожиданно и значительно измениться, чего невозможно учесть в математических зависимостях, используемых для экстраполяции. Регрессионный метод . Метод построения регрессионного уравнения используется при выполнении следующих условий: – значение прогнозируемого показателя зависит от значений других показателей (факторов), представленных в виде динамических рядов; – имеется выборка данных, каждый элемент которой содержит значение показателя и набор значений факторов; – на период, для которого строится прогноз показателя, известны значения всех факторов или их можно оценить. Пусть имеется выборка из n элементов, содержащая значения y i изучаемого показателя и значения x ij факторов, где i = 1, …, n – номер случая (элемента выборки), j = 1, …, m – номер фактора. Опишем алгоритм прогноза показателя на основе регрессии. Он состоит из четырёх шагов. Шаг 1 . Эмпирическим путём выбирается тип зависимости между показателем и факторами:

y = f (x 1 , …, x m , a 0 , a 1 , …, a k ),

Где y – изучаемый показатель (зависимая переменная); x j , j = 1, …, m , – j -й фактор (j -я независимая переменная); a s , s = 0, 1, …, k – неизвестный параметр функции. Как правило, выбирается линейная зависимость

y = a 0 + a 1 x 1 + j + a m x m ,

Но на основе визуального анализа выборки или каких-либо экономических рассуждений может быть выбрана зависимость другого типа. Шаг 2 . Подбираются такие параметры a 0 , a 1 , a k , чтобы при подстановке в функцию f значений независимых переменных x 1 , …, x m из выборки полученные значения функции наиболее точно приближали соответствующие значения переменной y . Критерием точности является сумма квадратов остатков, т. е. разностей между значениями зависимых переменных и значениями функции. Построенное уравнение называется уравнением регрессии. Шаг 3 . На место независимых переменных в функцию f подставляются значения факторов, известные или оцененные для прогнозируемого периода. Полученное значение функции считается прогнозом. Шаг 4 . На основе анализа характеристик уравнения регрессии оценивается точность прогноза и делается вывод о целесообразности его использования. Зачастую при использовании регрессионного уравнения для прогноза экономического показателя четвёртым шагом пренебрегают, ограничиваясь лишь применением коэффициента детерминации. Этот коэффициент характеризует точность подгонки исследуемой выборки. Для оценки качества построенного уравнения регрессии и точности прогноза существуют другие типы статистических характеристик. Так, статистика Дарбина–Уотсона используется в качестве критерия для проверки автокорреляции у остатков. Отсутствие последней является необходимым условием корректности регрессионного анализа. Для обоснования правомерности использования результатов регрессии проводится также проверка значимости уравнения. О точности прогноза судят по рассчитанным доверительным интервалам. Характер зависимости между показателями анализируют на основе стандартизированных коэффициентов. Расчёт перечисленных, а также многих других характеристик уравнения регрессии реализован в специализированных пакетах прикладных программ для ЭВМ. В пакетах статистического анализа реализованы также методы пошаговой регрессии, когда оптимальный набор независимых переменных формируется автоматически. При использовании методов моделирования на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик «конструируется» модель. Экономико-математическая модель любого вида представляет собой формализованное описание исследуемого процесса или объекта в виде математических зависимостей и отношений. После составления модели проводится её экспериментальный и теоретический анализ, сопоставление результатов прогнозных расчётов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса. Модель корректируется и дополняется. Исследуя полученную модель, можно предвидеть, каким образом поведёт себя реальный объект в определённых условиях в будущем. В прогнозировании и планировании выделяют различные виды (типы) моделей: оптимизационные, факторные, структурные, модели межотраслевого баланса и др. В зависимости от уровня агрегирования один и тот же тип может применяться к различным экономическим объектам, поэтому выделяют модели: макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные и микроэкономические (на уровне предприятия, объединения). Оптимизационные модели основаны на выборе критерия оптимальности , на основе которого путём сравнения различных вариантов выбирается лучший (оптимальный) вариант. Оптимизационная экономико-математическая модель состоит из целевой функции и системы ограничений. Целевая функция описывает цель оптимизации и отражает зависимость показателя, по которому ведётся оптимизация, от независимых переменных (ограничений). Система ограничений отражает объективные экономические связи и зависимости и представляет собой систему равенств и неравенств, например, между потреблением ресурсов или величинами технико-экономических показателей и установленными лимитами, а также пределами выпуска продукции. Влияние каждой из переменных на величину целевой функции выражается коэффициентом-показателем, экстремум которого выступает критерием оптимальности . Примеры оптимизационных моделей в планировании и прогнозировании: модели оптимизации развития и размещения производств, модели оптимизации структуры производства продукции отраслей промышленности, модели АПК, модели транспортных задач, с помощью которых осуществляется рациональное прикрепление поставщиков к потребителям и определяются минимальные транспортные затраты, и другие. Применение формализованных методов в прогнозировании и планировании ограничено в силу сложности и многофакторности экономических явлений и процессов и неочевидности многих экономических взаимосвязей. Жизнь нельзя выразить математической формулой.

3.4.9 Интуитивные методы (методы экспертных оценок)

Жизнь нельзя выразить математической формулой. Зачастую в предвидении будущего опираются на интуицию, подкреплённую знаниями и опытом работы. Группа методов прогнозирования-планирования, предназначенных для рационального использовании интуитивно-логического мышления человека в процессе прогнозирования и планирования, получила название интуитивные методы . Специалисты, личные суждения которых собираются и обрабатываются для получения необходимых сведений, называются экспертами (лат. expertus – опытный). Поэтому интуитивные методы ещё зачастую называют методами экспертных оценок . В сущности, интуитивные методы не являются методами составления прогнозов и планов. Это методы работы с людьми, чьи способности могут быть использованы в процессе составления прогнозов и планов. Основная идея интуитивных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов. Самым простым из интуитивных методов прогнозирования-планирования является, наверное, метод «интервью». Метод «интервью» предполагает беседу прогнозиста с экспертом по схеме «вопрос – ответ», в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки зависит от способности интервьюируемого эксперта экспромтом давать заключения по различным вопросам, а также от способности прогнозиста формулировать вопросы. Например, студенты, как правило, пытаются предвидеть, чего следует ожидать от преподавателя на предстоящем экзамене. Наиболее часто при этом используется метод «интервью». Студенты опрашивают товарища (эксперта), который этот экзамен уже сдавал (возможно, даже не один раз). На основании ответов «эксперта» делается вывод, стоит ли открывать конспект. Хорошо, когда вопрос простой и специалист может ответить на него сходу. Но чаще возникают вопросы, требующие времени для сбора необходимой информации, её переработки и подготовки ответа. Аналитический метод предполагает длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Он даёт возможность эксперту использовать всю необходимую ему информацию об объекте. Как правило, свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки, в которой приводит не только свои выводы, но и подробно обосновывает полученный результат. Основными преимуществами метода «интервью», аналитического метода и других методов, основанных на работе одного эксперта, являются возможность максимального использования индивидуальных способностей эксперта и незначительность психологического давления, оказываемого на отдельного специалиста. Знаний и способностей одного специалиста-эксперта бывает недостаточно. В ряде случаев применяются методы коллективных экспертных оценок («одна голова хорошо, а две – лучше»). При коллективной обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, могут возникать продуктивные идеи, кроме того при коллективном мышлении зачастую выше точность результата. Метод комиссии основан на работе специальных комиссий: группа экспертов за «круглым столом» обсуждает проблему с целью согласования точек зрения и выработки единого мнения. При методе комиссии группа экспертов в своих суждениях руководствуется, в основном, логикой компромисса. Метод коллективной генерации идей (мозговой штурм) основан на стимулировании группы лиц к быстрому генерированию большого количества идей. Процедура проведения мозгового штурма включает следующие этапы: 1 Формулируется проблема, которую предстоит решить в процессе мозгового штурма. 2 Отбирается группа лиц для выдвижения идей (генераторы) и группа лиц для оценивания идей (эксперты). 3 Третий этап – этап генерации идей. Каждый участник имеет право выступать много раз. Запрещается критиковать какую-либо идею , какой бы фантастической она не оказалась. Приветствуется появление множества идей, любой участник может совершенствовать идею, выдвинутую другим участником. Процесс выдвижения новых идей при мозговом штурме идёт лавинообразно: высказываемая одним из членов группы идея порождает либо творческую, либо критическую реакцию. Однако в силу запрета на критику высказываются только творческие замечания. Ведущий корректирует процесс, приветствует усовершенствование или комбинацию идей, оказывает поддержку, освобождая участников от скованности. Продолжительность этапа генерации идей ограничена. Участники должны выложиться и решить поставленную проблему за отведенный им короткий отрезок времени. Как правило, даётся от 15 минут до 1 часа. Если время не ограничить жёстко, участники скорее всего ничего не решат. 4 После того, как генерация идей закончена, выдвинутые идеи систематизируются, объединяются в группы по общим признакам. 5 После того, как идеи систематизированы, каждая идея подвергается всесторонней критике со стороны группы высококвалифицированных специалистов. Идеям дается оценка. Отбираются практически реализуемые идеи. Данным методом можно рассматривать любую проблему, если она достаточно ясно сформулирована. Метод «мозгового штурма» особенно полезен, когда надо найти оригинальное решение. Метод Делфи разработан в 60-х годах американской исследовательской корпорацией РЭНД для решения крупных военных проблем и назван по имени древнегреческого города Дельфы, известного своим оракулом. В отличие от традиционного подхода к достижению согласованности мнений экспертов путём открытой дискуссии, метод Делфи предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается с целью уменьшения влияния таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелание отказаться от публично высказанного мнения, следование за мнением большинства и т. д. Кроме того, количество участников, которые могут эффективно принимать участие в открытой дискуссии, ограничено. В? методе Делфи прямые дебаты заменены тщательно разработанной процедурой последовательных индивидуальных опросов, проводимых обычно в форме анкетирования. Ответы экспертов обобщаются аналитиками и вместе с новой дополнительной информацией обратно поступают в их распоряжение, после чего уточняются первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой схожести совокупности высказанных мнений. Применение каких методов даёт более точный прогнозный результат: интуитивных или формализованных? Встречается мнение, что математические (формализованные) вычисления обеспечивают точность результата. Ничего подобного. Чтобы конечный результат, полученный формализованным путём, был точным, нужно как минимум иметь полные и точные исходные данные, а также полное и адекватное формализованное представление о взаимосвязях между параметрами в прогнозируемом объекте или явлении. Как правило, у прогнозиста не имеется ни того, ни другого. Кроме того следует понимать, что тот результат, который даёт метод экстраполяции и другие родственные ему методы, является по сути не прогнозом, а математическим ожиданием. Наступление данного результата в будущем ничем не гарантировано. Точность результата зависит не от типа метода, а от того, насколько адекватно метод применён. Т? акже следует понимать, что чисто формальный подход (решение по готовой формуле) в любом деле, тем более в прогнозировании и планировании, без осмысления того, над чем идёт работа, как правило даёт результат, никак не соответствующий действительности. Какие методы чаще применяются для принятия ответственных решений: интуитивные или формализованные? Чем чаще пользуется руководитель предприятия: справочником по математике или «шестым» чувством?

3.4.10 Общенаучные методы

В прогнозировании и планировании в экономике используются как специальные, характерные именно для данной сферы, методы, так и методы, являющиеся общими для многих наук. Такие методы называют общенаучными . К общенаучным методам можно отнести следующие: наблюдение и эксперимент, анализ и синтез, воображение, идеализация, индукция и дедукция, аналогия. Наблюдение – изучение объектов в естественных условиях, без активного вмешательства в ход их развития. Наблюдение связано с постановкой определённой цели и планируется заранее. Этим оно отличается от простого восприятия. В научных исследованиях наблюдение тесно переплетено с экспериментом и является его неотъемлемой частью. Эксперимент – воспроизводство или изменение какого-либо объекта с целью его дополнительного изучения в более благоприятных условиях. Это означает, что исследователь может изменить условия, при которых явление протекает, иногда изолировать его от влияния других явлений, а при необходимости неоднократно воспроизводить в идеальных условиях. Любой научный эксперимент имеет определённую цель – подтвердить или опровергнуть какое-либо научное предположение. В экономических системах постановка эксперимента затруднительна. Исследователь, как правило, не может изменить внешних условий, идеализировать объект эксперимента или повторить эксперимент. В этом состоит трудность экономических исследований. Анализ – логический приём, метод исследования, состоящий в том, что изучаемый объект мысленно или практически расчленяется на составляющие элементы (признаки, свойства, отношения), каждый из которых исследуется в отдельности как часть расчленённого целого. Синтез – мысленное соединение частей объектов, расчленённых в ходе анализа, установление взаимодействия связей и частей и познания этого объекта как единого целого. Воображение основано на использовании и преобразовании имеющегося опыта, психологической деятельности человека, создающей новые образы, представления и мысленные комбинации, с которыми в целом в жизни человек никогда не встречался. Идеализация – мысленное конструирование понятий об объектах, процессах и явлениях, не существующих в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире (например, «точка», «абсолютно твёрдое тело», «идеальный газ», «совершенная конкуренция» и др.) и позволяет формулировать законы, строить абстрактные схемы реальных процессов. Используется в моделировании. Дедукция – метод познания, состоящий в выведении частных и единичных знаний из общих, т. е. от общего к частному. Индукция – метод познания, состоящий в выведении общих суждений из частных, т. е. от частного к общему. Аналогия – соответствие, сходство. Под аналогией понимается подобие, сходство объектов в каких-либо свойствах, признаках, отношениях, причём таких объектов, которые в целом различны. Умозаключение по аналогии – это логический вывод, в результате которого достигается знание по признаку первого объекта на основании знаний того, что он имеет сходство с другими объектами. Повышение цен на энергоносители государства А вызвало повышение цен на транспорт в этом государстве. Можно предположить, что оно вызовет повышение цен на транспорт и в государстве Б. Главный источник заблуждений доказательства по аналогии состоит в том, что умозаключающий может не обратить внимания на те свойства объекта, которыми они отличаются друг от друга. Так, например, зачастую макроэкономику пытаются рассматривать по аналогии с отдельным предприятием, что, как правило, приводит к ошибочным выводам и представлениям.