Этапы экономического прогнозирования. Основные этапы разработки прогноза и проблема его конкретности и точности. Основные методы политического прогнозирования

Организации действуют в условиях неопределенности, однако несмотря на это, менеджеры должны принимать те решения, которые будут оказывать влияние на будущую деятельность компании и принимать максимально верные решения . Поскольку процедуры прогнозирования вне зависимости от их типа качественные они или количественные являются обоснованными, то именно это служит причиной опираться на данных полученные из прогнозов, а не на другие полученные необоснованным путем .

Соотношение использования количественных и качественных методов в прогнозировании значительным образом изменилось в последние годы, в связи с распространением компьютеров, ранее до возникновения серьезного математического аппарата прогнозирования оценка менеджера, часто интуитивного характера была единственно возможным вариантов получить какие-либо предположения о характере наблюдаемых событий в будущем. Благодаря работам, связанным с количественными методами прогнозирования Макридакиса стало понятно, что использование тех прогнозов, которые основываются только на качественных оценках не могут быть настолько же точными, как те, которые имеют математическое обоснование полученных значений . Также в долгосрочной перспективе использование качественных методов прогнозирования оказывается существенно дороже, чем использование программного обеспечения, основывающегося на количественных подходах .

Тем не менее, точность в прогнозировании не может быть достигнута лишь путем использования программ соответствующего назначения . В такой ситуации мы лишь получим лишь информацию, которая без должного знания и понимая даже если будет точной, может оказаться совершенно бесполезной для нужд компании, с другой стороны менеджер, игнорирующий все возможные техники количественного анализа. Данные примеры служат показать, что применение лишь одного подхода, может быть чересчур категоричным шагом менеджера и в конечном итоге привести к негативным последствиям для всей организации .

Программное обеспечение и компьютеры стали совершенно неотъемлемой частью любой организации вне зависимости от ее размеров или направленности, а также принадлежности к частному бизнесу или государственному, потому что каждая компания нуждается в процедуре планирования . Причем важно понимать, что прогнозы используются компанией практически во всех стратегически важных ее отделах, таких как: финансовый, маркетинг, рекрутинг, логистика и многих других для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

Существуют различные классификации по типам прогнозов, которые могут рассматривать их в зависимости от временной перспективы прогнозирования, так и по их позиции, которую они занимают в макро или микро-континууме, также как уже упоминалось может быть произведено деление путем отнесения прогнозов к количественным или к качественным типам прогнозов, от того какие цели стоят перед тем или иным отделом, или конкретным менеджером будут использованы различные подходы к прогнозированию . Долгосрочное прогнозирование свойственно для стратегического отдела предприятия, обычно прогнозы данного типа являются основной потребностью высшего звена менеджмента, которое определяет перспективы развития организации, напротив краткосрочные прогнозы должны использоваться оперативными отделами, в которых необходимо получение данных для принятия безотлагательных решений . Использование краткосрочных прогнозов осуществляется на уровне среднего и нижнего менеджмента, которые ответственны за принятие решений в конкретный момент для организации.

На начальном этапе выборе метода требуется определить степень детализации, то есть понять какой из макро или микро-прогнозов нам нужен, следующим шагом будет определение временной перспективы, на которую должен быть рассчитан прогноз и заключающим этапом станет детерминация фактора использования количественных или качественных оценок, либо определения их соотношения при принятии конечного решения . Возможность анализа методов прогноза при выборе одного из них для целей прогнозирования должна позволить менеджеру упростить процедуру принятия решения . Основополагающим требованиям будет не возможная сложность математического аппарата, а точный и понятный результат прогноза, который можно интерпретировать для принятия менеджером решений, также важно отметить, что помимо вышеперечисленного прогнозирование используется как возможность косвенно влиять на прибыльность, поэтому процедура проведения прогнозной оценки должна в первую очередь быть рентабельной .

Процесс прогнозирования представляет собой экстраполяцию предыдущих наблюдений для получения некоторого представления о том, как ситуация будет выглядеть в будущем. Понимание этого факта, приводит к тому, что аппарат прогнозирования анализирует и подвергает обработке те данные, которые произошли и неотличимы от условий будущего, однако это не всегда верно, поскольку расчет показателей эффективности рабочих основанных лишь на их оценках при приеме на должность будет не точном, поскольку возможно изменение данных показателей, поэтому процесс прогнозирования может быть разбит на несколько составляющих:

• - Сбор данных
• - Редукция или уплотнение данных
• - Построение модели и ее оценка
• - Экстраполяция выбранной модели
• - Оценка полученного прогноза

Первый этап предполагает получение верных данных, а также проведение необходимой проверки достоверности и полученных данных . Данный этап является наиболее важным для всей последующей процедуры прогнозирования, поскольку без должной проверки корректности данных, мы можем провести прогноз для неверных данных, соответственно получив в итог результат несоотносимый с реальными показателями.

Второй этап может быть необязательным, однако очень часто без его наличия корректно осуществить прогнозирование не представляется возможным. Возможны ситуации, когда на втором этапе специалисту по построению прогнозов становится понятно, что исходные данные полученные для проведения прогноза собраны в недостаточном количестве, либо в избыточном . И тот и другой вариант не позволяют построить точный прогноз, если в случае с недостаточным количеством данных это представляется очевидным, то во втором случае возможно собраны данные, которые не относятся к исследуемому предмету прогнозирования, тем самым лишь увеличивая количество ошибок прогноза и снижая его точность. Также на этом этапе данные проходят проверку на соответствие контексту, поскольку если мы собираемся построить прогноз для продаж электрических автомобилей, то целесообразно брать данные за последние 5 лет, а не за 50, во втором случае мы получим неточный прогноз из-за несоответствия контексту рассматриваемой задачи .

Третий этап может быть описан, как построение модели прогноза и ее оценка, суть данного этапа сводится к выбору конкретной модели прогнозирования, которая будет осуществлять посредством заданного алгоритма экстраполяцию предыдущих наблюдений. На данном этапе менеджеру следует осознавать, что чем проще представленная модель прогнозирования, тем легче она будет для понимания ее результатов, что является важнейших фактором при принятии решения топ-менеджментом. Это означает, что более простые модели представляют понятные результаты, которые активно используются при принятии решений .

Четвертый этап заключается в переносе выбранной модели прогнозирования на будущие периоды, что подразумевает получение конкретных значений прогноза, также на данном этапе совершается моделирование прогноза для уже наблюдаемых данных, для оценки точности прогноза, таким образом будут получены ошибки прогноза. Однако непосредственно анализ полученных отклонений в ходе проведения процедуры прогнозирования на уже совершившиеся события будет рассмотрен в пятом этапе .

Пятый этап является заключительным на данном этапе производится оценка полученных прогнозных значений, оценке ошибок прогноза. Для оценки ошибки прогноза используются различные техники, которые подразумевают сложение абсолютных значений прогноза, которая в зависимости от техники оценки может оставаться как суммой отклонений при прогнозе, так и делится на количество наблюдаемых ошибок, с целью поиска средней ошибки по прогнозу. Существуют также методы, которые основываются на сумме квадратов ошибок.

Основная часть прогнозирования стоит на фундаментальных статистических понятиях , они и будут рассматриваться в данной части главы. В основном статистические показатели используют, чтобы дать более детальное представление о структуре данных в генеральной совокупности. Цель данных процедур в статистике сводится к возможности описать большой массив данных с помощью некоторых наиболее важных, ключевых значений. Подавляющее большинство статистик описывают массиву путем усреднения значений наблюдений . Самая распространенная процедура заключается в поиске выборочного среднего значения, которое определяется по формуле сложения всех имеющихся наблюдений и деленных на количество наблюдений:

Наряду с частным использованием выборочного среднего, при процессе определения тенденции данных к группировке вокруг среднего значения используют показатель средне квадратического отклонения:

В данном уравнении мы имеем суму квадратов разностей между наблюдениями и их средним значением .

Среднее значение и среднеквадратическое отклонение считаются одними из наиболее важных характеристик при необходимости описания набора данных совокупности. Их основное преимущество заключается в том, что они достаточно просты к вычислениям и предоставляют содержательные характеристики данных наблюдений. Также наряду с использованием среднеквадратического отклонения и нахождения выборочного среднего, для определения центрального значения из рассматриваемых данных применяется процедура поиска медианы. Медианой называют значение, которое делит выборку на две части, причем в одной они будут меньше, а в другой больше значения медианы. Размах используется для того, чтобы примерно оценить дисперсию выборки, чтобы вычислить размах требуется из самого большого значения выборки вычесть наименьшее.

Для изучения присутствия линейной зависимости в наборе данных между двумя величинами, а также для определения силы данной зависимости может быть использован коэффициент корреляции . Данный коэффициент измеряется от -1 до 1. Минимальное значение коэффициента корреляции равное -1 показывает, что рассматриваемые величины имеют совершенную отрицательную зависимость, в данном случае увеличение одной повлечет уменьшение другой, с другой стороны коэффициент равный +1 будет свидетельствовать о наличии совершенной положительной зависимости между двумя величинами . В том случае если коэффициент корреляции равен 0, то линейная зависимость отсутствует. Коэффициент корреляции можно найти по формуле:

При использовании коэффициента корреляции следует учитывать несколько критически важных моментов, первое на что требуется обратить внимание, это что коэффициент корреляции показывает данные о наличии зависимости между двумя величинами, однако он не может быть использован в качестве средства при определении причинно-следственной связи между факторами, таким образом будет некорректно сказать, что если между величинами присутствует корреляция, то это означает влияние одного фактора на другой, поскольку изменение двух величин может быть вызвано изменением третьего фактора, который не включен в анализ коэффициента корреляции . В данном случае решение о наличии причинно-следственной связи между величинами принимает эксперт, поскольку в реальной жизни могут цена на продукты в Санкт-Петербурге коррелировать с ценами на продукты в Екатеринбурге, однако неверно будет полагать, что какая-то из этих величин оказывает влияние на другую, в данном примере цены будут зависеть от экономической обстановки в стране.

Во-вторых, коэффициент корреляции направлен на определение наличия линейной зависимости, в то время если расчет коэффициента показывает, что линейная зависимость равна 0 или находится в пределах низкой корреляции, то неверно будет полагать, что между переменными не существует совершенно никакой зависимости, поскольку рассматриваемые величины, могут быть подвержены нелинейной зависимости .

Этап представляющий собой сбор данных, проверку их на достоверность, является одним из наиболее сложных из всех этапов прогнозирования, поскольку, если будет допущена ошибка на данном этапе, то заметить ее присутствие будет крайне сложно при последующих вычислениях, поэтому неверные данные на входе дают на выходе неверные прогнозные значения, которые не имеют релевантности по отношению к прогнозируемой величине. Точность прогноза во многом определяется точностью данных, которые будут использованы при построении модели прогнозирования . Из-за большого развития интернета, в общественном доступе появились практически все необходимые показатели для составления макропрогнозов для государств, также присутствует достаточно информации, чтобы делать прогнозы в рамках развития организации, однако наличие большого количества информации в общем доступе не всегда благоприятно сказывается на точности прогноза, поскольку факторы, которые включаются в модель прогнозирования должны иметь непосредственное отношение к исследуемому объекту . Для того, чтобы оценить будут ли искомые данные полезны при поиске решения для какой-то конкретной задачи можно воспользоваться проверкой по следующим четырем критериям:

а) Точность и достоверность исходных данных.

Соблюдение данного критерия подразумевает использование данных, которые получены из источников достоверной информации, а также требует, чтобы данные соответствовали контексту исследуемого объекта.

б) Значимость данных.

Данные будут отражать анализируемые обстоятельства.

в) Согласованность данных.

В данном случае имеется ввиду, что при обстоятельстве изменения данных для объекта, для которого они были собраны должны быть внесены соответствующие корректировки, которые позволят сохранить согласованность новых данных с исторически сложившейся структурой.

г) Привязка ко времени.

Данный критерий позволяет проверить данные на их хронологическое соответствие, таким образом данные которые удовлетворяют данному критерию являются наиболее предпочтительными для проведения прогноза, также здесь необходимо отметить, что данных может быть слишком мало, это означает, что недостаточно исторической предыстории, однако также важно понимать, что использование слишком большого количества данных накопленных за время, может повредить точности прогноза из-за возможной низкой релевантности в контексте прогнозируемого объекта .

Основными при проведении прогнозов могут считаться две категории данных. Первые представляются собой набор данных, которые были собраны в какой-то конкретный момент времени, это могут быть данные за различные промежутки времени: часы, недели, годы, декады и так далее. Вторая категория данных показывает данные которые были собраны с течением времени. Первый тип данных называют кросс-секционными, их основная задача заключается в том, чтобы выяснить взаимосвязи внутри исследуемой совокупности, с целью экстраполяции полученных результатов на генеральную совокупность. Данные, которые были собраны с течением времени называются временными рядами, обычно для этих данных существуют одинаковые интервалы во времени, через которые собираются данные об этих объектах.

Количественная модель прогнозирования используется при прогнозировании временных рядов, для обозначения величины в конкретный момент времени, прогнозного значения и ошибки прогноза используются следующие показатели :

При оценке ошибки прогноза используется несколько методов, большинство которых заключается в усреднении некоторых функций ошибок и фактических значений. Для вычисления ошибки прогноза используется разность между фактическим значением и значением прогноза, полученным для данного момента времени.

Наиболее распространенный метод вычисления ошибки прогноза заключается в сложении абсолютных значений погрешности прогноза и деление на количество наблюдений. Данный метод называется среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Deviation, MAD) . Использование данной техники оценки ошибки прогноза возможно в случае, если специалист осуществляющий измерение ошибки прогноза пытается получить в тех же единицах, в которых находится исходный ряд. Ошибка среднего абсолютного отклонения измеряется по формуле:

Следующий способ оценки ошибки прогнозирования - среднеквадратическая ошибка (Mean Squared Error, MSE) , который заключается в возведении в квадрат каждой ошибки прогноза и последующего суммирования всех ошибок в квадрате, сумма которых делится на количество наблюдений. Данная техника в силу своей особенности возведения ошибок в квадрат, является необходимой для того чтобы обратить внимание специалиста на большие погрешности, допущенные моделью при прогнозировании. В таком случае при сравнении двух методов, один из которых дает ошибки средней величины, а другой дает небольшие, но пиково попадаются существенные отклонения, может оказаться первый метод предпочтительнее. Среднеквадратическая ошибка прогноза вычисляется по формуле:

Однако вычисление абсолютных величин погрешностей не всегда является предпочтительным, поскольку расчет средней абсолютной ошибки в процентах позволяет оценить величину расхождения прогнозного значения и фактическими данными в процентном отношении. Средняя абсолютная ошибка в процентах (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) высчитывается путем расчета абсолютной величины ошибки в каждый конкретный момент и делением на фактическое значение наблюдаемое в данный период времени, сумма данных действий по всем позиция прогноза суммируется и делится на количество наблюдений прогноза. Существенным преимуществом данного подхода является то, что в случае если исходный ряд содержит большие значения, то в итоге мы получим оценку прогноза в процентах, значение которой не будет превышать трех знаков. Расчет данного показатель оценки ошибки прогноза, средней абсолютной процентной ошибки производится по формуле:

Метод средней процентной ошибки (Mean Percentage Error, MPE) помогает определить существует ли смещение в прогнозных значениях, является ли полученный прогноз постоянно заниженным или завышенным. Вычисление средней процентной ошибки происходит путем выявления ошибки прогноза в каждый момент времени, с последующим делением найденной погрешности на фактическое значение характеризующее данный период, последующее суммирование полученных результатов предыдущих действий и деление на количество наблюдений позволяет оценить ошибку прогноза методов средней процентной ошибки. Для анализа данного показателя требуется понимать, что полученное слишком большое положительное значение в процентах означает, что метод является постоянно недооценивающим, то есть прогнозные значения меньше фактических, в случае если значение прогноза является большим отрицательным, то это означает, что рассматриваемый метод прогнозирования, для которого проводится оценка ошибок прогноза последовательно переоценивающий. Формула, которая описывает процесс нахождения средней процентной ошибки:

Решении о выборе того или иного метода прогнозирования часто основывается на оценки ошибок прогноза, которые получается при вычислении таких показателей как MAD, MSE, MAPE, MPE, правильно выбранный метод будет давать наименьшее отклонение от фактических значений, то есть будет является наиболее точным в прогнозировании будущих показателей.

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

• 1. Сбор данных
• 2. Редукция или уплотнение данных
• 3. Построение модели и ее оценка
• 4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)
• 5. Оценка полученного прогноза

Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода.

Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора. Поскольку в этой книге обсуждается значительное число различных моделей прогноза наряду с областью их применимости, мы надеемся, что после изучения предложенного материала возможности читателей в отношении подбора моделей прогнозирования и правильной их оценки, несомненно, возрастут.

Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, приописании этапа 5.

Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

Основными этапами прогнозирования являются: ретроспекция, диагноз и проспекция. Кроме основных, в любой прогнозной разработке, как правило, присутствуют предпрогнозные и постпрогнозные исследования. Учитывая весь комплекс исследований, необходимых для разработки прогноза, следует выделить семь следующих этапов.

Первый этап – этап предпрогнозной ориентации. В его рамках выполняется совокупность работ, предшествующих разработке заданий на прогноз и включающих определение объекта, цели и задач прогнозирования, а также периода основания и периода упреждения прогноза. Фактически, результатом этого этапа является первичное описание объекта прогнозирования.

Следующий этап – задание на прогноз. Результатом этого этапа является документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки.

Фактически, эти два предпрогнозных этапа обеспечивают подготовку первого из трех основных этапов – этап прогнозной ретроспекции . Содержанием ретроспекции является исследование истории развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания. В результате целенаправленных исследований уточняются источники информации, первоначальное описание объекта прогнозирования и шкалы измерения его характеристик, принимается решение о методах сбора, обработки, хранения информации, оптимизируется состав источников информации и окончательно формируется структура и состав характеристик объекта.

На этапе прогнозного диагноза исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденций их развития и разработки (выбора) моделей и методов прогнозирования. Фактически, на этой стадии анализ объекта прогнозирования тесно переплетается с вопросами синтеза прогнозной модели, готовый вариант которой является финальным результатом диагноза.

Следующий этап – прогнозная проспекция – предусматривает разработку прогнозов по результатам прогнозного диагноза. Другими словами, на этом этапе проводятся вычислительные эксперименты с построенной моделью.

Полученные на предыдущем этапе прогнозные расчеты требуют проверки своей достоверности. Такая проверка осуществляется на этапе верификации прогноза . Результатом этого этапа является оценка точности и выводы, гарантирующие надежность и обоснованность полученных прогнозов.

Завершаются прогнозные расчеты этапом «Корректировка прогноза ». Основное назначение этого этапа – уточнение прогнозных расчетов на основе их верификации и дополнительных данных.

Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления.

Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок.

В отличие от прогноза план содержит однозначно срок существования события и характеристики планируемого объекта. Для плановых разработок используется наиболее рациональный прогнозный вариант.

Прогнозные разработки являются составной частью комплексных целевых программ.

При разработке прогнозов можно выделить следующие этапы :

подготовка к разработке прогноза;

анализ ретроспективной информации (за 2 и более лет), внутренних и внешних условий;

определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий;

проведение экспертизы;

разработка альтернативных вариантов;

априорная и апостериорная оценка качества прогноза;

контроль хода реализации и корректировка прогноза.

Блок-схема основных этапов разработки прогноза

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;

– подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

После того, как принято решение о разработке прогноза, необходимо определить исполнителей, которым разработка будет поручена. С одной стороны, это группа работников, которой поручается организационное обеспечение разработки прогноза, с другой – это группа специалистов, которая должна обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

Качественный экспертный прогноз может быть разработан лишь в том случае, если он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, если использована достоверная информация, если оценки корректно получены и обработаны.

Задание на разработку прогноза должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами.

Прогнозирование носит итеративный характер, что означает одновременное исследование и прогнозирование объекта на любой стадии подготовки управленческого решения.

В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы.

Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты различной профессиональной ориентации, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать.

Методическую подготовку процесса прогнозирования должна осуществлять аналитическая группа, в состав которой входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок.

Разработка прогноза должна быть четко регламентирована. Рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии (комиссий), график разработки прогноза, контракты (трудовые соглашения) со специалистами, привлекаемыми для его разработки, и т. д.

Специалисты, работающие над прогнозом, должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Естественно, что при разработке прогноза ее всегда недостаточно (идеальная, но, к сожалению, нереальная ситуация, когда точно известно, что будет происходить в будущем), и, чем полнее информация об объекте прогнозирования, тем более качественным может быть подготовленный прогноз.

Нередко полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме.

При работе над прогнозом, особенно если это многовариантный прогноз, приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза.

Поэтому без использования современной вычислительной техники и, прежде всего, ПК со специально подготовленными базами данных, модулями ввода, анализа и обработки информации, нередко работающими в режиме автоматизированного рабочего места (АРМ), автоматической распечатки отчетов о проделанной работе, промежуточных и конечных результатах, содержащих и сам прогноз, эффективная работа над прогнозом, удовлетворяющим современным требованиям, как правило, невозможна.

Использование НИТ для решения задач научно-технического прогнозирования в значительной мере снижает объемы трудовых затрат на сбор и подготовку исходных данных, позволяет сконцентрировать усилия прогнозистов на содержательной части этого процесса.

2. При анализе ретроспективной информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации.

Количественная информация, если она достаточна и надежна, используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по 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.

Для успешной разработки прогноза необходимы анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.

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

Задачей анализа внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является выявление основных действующих сил и механизмов, определяющих развитие объекта прогнозирования в период, соответствующий периоду прогнозирования.

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

В частности, если объектом прогнозирования является организация, то к числу внутренних условий объекта прогнозирования может относиться ее внутренняя среда, включающая сочетание таких составляющих, как структура, внутриорганизационные процессы, технология, кадры, организационная культура, управление функциональными процессами.

При разработке прогноза внешних условий внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньшее внимание, чем внутренней.

При этом информация также должна быть подразделена на количественную и качественную, т.е. информацию, содержащую точные численные оценки, и информацию описательного характера. В зависимости от вида информации используются соответствующие методы ее получения, анализа и обработки.

В случае, если объектом прогнозирования является организация, то внешние условия могут быть подразделены на общее внешнее окружение и непосредственное деловое окружение организации.

Общее внешнее окружение не связано непосредственно с организацией и отражает состояние общества, экономики, природной среды.

Непосредственное деловое окружение организации создают потребители, поставщики, деловые партнеры, конкуренты, административные органы, деловые объединения и ассоциации и т. д.

3. Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной 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 всей имеющейся информации об объекте прогнозирования предварительно определяется 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 или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения.

Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно.

Каждый из отобранных наиболее вероятных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий функционирования объекта прогнозирования детально прорабатывается и представляется для разработки альтернативных вариантов прогноза при каждом из отобранных альтернативных вариантов изменения условий функционирования объекта прогнозирования.

4. Проведение экспертизы.

Экспертиза – исследование какого-либо объекта, ситуации, вопроса, требующего специальных знаний, с представлением мотивированного заключения.

На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы.

Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

Процедуры организации и проведения экспертиз в настоящее время достаточно детально разработаны.

В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретнее способы организации и проведения экспертизы.

Экспертизы могут быть однотуровые и многотуровые, анонимные и предусматривающие открытый обмен мнениями, с обменом информацией в процессе проведения экспертизы и без него и т. д.

Характер конкретной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы.

Если прогнозируемый объект является достаточно сложным, комплексным, многоаспектным, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы.

При проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа должна подготовить анкеты, содержащие вопросы, на которые должен быть получен ответ при разработке прогноза.

В зависимости от технологического уровня организации и проведения экспертизы анкеты могут быть подготовлены как на бумажном, так и на машинном носителе.

Для получения экспертной информации может использоваться и такой способ, как интервьюирование, когда в свободной форме, но по заранее намеченному плану, эксперт дает оценки и суждения, необходимые при разработке прогноза.

Причем при интервьюировании возможен отход от заранее намеченного плана. Интервьюер должен обеспечивать получение возможно более обоснованных оценок.

Для получения экспертной информации при разработке прогноза возможно использование метода смешанного анкетирования, когда при работе с экспертом используются элементы как анкетирования, так и интервьюирования.

5. Разработка альтернативных вариантов.

Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно, в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия.

Из сказанного следует, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий как благоприятные, так и неблагоприятные.

На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий.

Для наиболее вероятных альтернативных вариантов их изменений должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.

Если одной из целей разработки прогноза являлось определение динамики развития количественных показателей и параметров, то, используя полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие методы экстраполирования (определения изменения прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени.

Однако далеко не всегда мы располагаем необходимой информацией для использования количественных методов экстраполяции. Это может быть отсутствие (в частности, характерное для современного этапа экономической жизни России) необходимых для расчетов статистических данных, поскольку прежние экономические зависимости и закономерности изменились. Поэтому нередко единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых. Экспертные кривые отражают оценку динамики прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами.

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 привлечения экспертов для разработки прогноза, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться содержательным описанием прогнозируемого развития событий.

6. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза.

Апостериори – на основании опыта.

Априори – независимо от предшествующего опыта.

Оценка качества прогноза – одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на принимаемое решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Однако, как это ни кажется неожиданным, оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Прежде чем приступить к обсуждению оценки качества прогноза, отметим тот важный для более четкого понимания процесса принятия решения факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному. Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после окончания прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.

В то же время, пожалуй, более действенным может оказаться использование результатов разработанного прогноза в случае, когда ЛПР может оказать влияние на ход развития событий. Примером такого влияния может являться, 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 ЛПР изменил управляющие воздействия, которые, в свою очередь, изменили развитие прогнозируемых событий, причем нередко в сторону более благоприятную для ЛПР, то вряд ли корректно первоначально разработанный прогноз считать неточным.

Если бы прогноз не был разработан, то не было бы принято и последовавшее за его разработкой эффективное управленческое решение. После того как прогноз разработан, должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена.

Как правило, для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный или интегральный.

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 качества прогноза по частным критериям. Однако в ряде случаев этот способ оказывается недостаточно убедительным, поскольку к оценке качества прогноза по частным критериям вольно или невольно добавляется необходимость оценки сравнительной важности критериев и их влияния на интегральную оценку.

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

Если говорить об экспертном прогнозе, то его качество определяется, прежде всего, такими частными критериями, как:

– компетентность (или в более общем виде – качество) эксперта;

– качество информации, предоставляемой экспертам;

– качество экспертной информации, поступающей от экспертов;

– уровень технологии разработки прогноза или, иными словами, качество методов и процедур, используемых при разработке прогноза.

Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося с действительности хода прогнозируемых событий.

Для проведения такой оценки необходимо принять во внимание все основные факторы, определяющие качество разработанного прогноза.

7. Контроль хода реализации и корректировки прогноза.

После того как прогноз подготовлен и представлен руководству организации, заказчику и т. д., наступает новый этап работы с подготовленным материалом.

Неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически осуществляемый (в зависимости от происходящих изменений) мониторинг хода реализации прогнозированного развития событий.

Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части, касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.

Необходимо отчетливо понимать, что прогнозы ценны не сами по себе, как возможность профессионального предсказания ожидаемого хода развития событий в той или иной области человеческой деятельности, а в большей степени как необходимый и очень существенный элемент разработки важных управленческих решений.

Поэтому при выявившихся значительных отклонениях в ходе развития событий в прогнозируемой области деятельности, особенно в случае активного прогноза, в уже разработанный прогноз должны вноситься соответствующие коррективы.

Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т. д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработкой прогноза.

Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений – дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением состава.

Структура прогноза обусловлена сроками, на которые он рассчитан, а также основными направлениями научно-технического развития, которые прежде всего зависят от «срока жизни» тенденций, сложившихся в период, предшествующих их разработке. Чем более устойчивый характер носят эти тенденции, тем шире может быть горизонт прогнозирования. Различные воспроизводственные процессы имеют разные скорости протекания, разные временные циклы. Цикл воспроизводства приборов значительно короче цикла производства станков и другого оборудования, сроки обновления продукции машиностроения в значительной мере определяются динамикой технического уровня орудий труда.

Прогноз является предплановым документом и поэтому его внедрение на практике означает разработку научно-обоснованной стратегии фирмы, бизнес-план на основе использования вариантов прогноза показателей качества, затрат на его достижение и другой информации.

Прогнозирование управленческих решений преследует цель получения научно-обоснованных альтернатив развития для различных показателей, которые используются в НИОКР, а также для развития всей системы менеджмента. Получается, что прогнозирование управленческих решений есть часть системы менеджмента и способствует развитию всей системы в целом.

Но ЛПР должен помнить, что только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны, и поэтому каждое управленческое решение, каждый план несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи.

Научно обоснованное прогнозирование является важным инструментом современного менеджмента. Оно используется как для стратегического планирования развития отдельных предприятий, так и для разработки долгосрочных социально-экономических программ на государственном уровне. Структура и этапы этого процесса тесно связаны с методикой и принятой моделью.

Определение

Прогнозирование - это система теоретически обоснованных представлений о возможных будущих состояниях какого-либо объекта и о направлениях его развития. Это понятие схоже с термином гипотеза, но, в отличие от последней, оно основано на количественных показателях и обладает большей достоверностью. Общей чертой этих двух понятий является то, что они исследуют еще не существующий объект или процесс.

Прикладные методики прогнозирования получили активное развитие в 70-е гг. XX в., а бум их использования за рубежом продолжается и в наши дни. Главным образом это связано с новым направлением в исследованиях - глобальной проблематикой, основной задачей которой является решение мировых ресурсных, демографических и экологических проблем.

Прогнозирование - это наука, которая имеет тесную связь со статистикой и ее аналитическими методами. При проведении анализа широко используются достижения математики, естественных и других наук.

Прогнозирование и планирование дополняют друг друга в различных вариациях. В большинстве случаев прогноз разрабатывают до создания плана. Он также может следовать за планом - для определения возможных последствий. В крупномасштабном исследованиях (на уровне государства или региона) прогноз может выступать в роли самого плана.

Цели

Основной задачей прогнозирования является выявление эффективных способов управления социально-экономическими процессами в обществе или экономико-техническим развитием предприятия.

Методологическими основами для достижения таких целей являются следующие:

• анализ тенденций развития экономики и техники;
• предвидение различных вариантов;
• сопоставление сложившихся тенденций и поставленных целей;
• оценка возможных последствий принятых экономических решений.

Методы прогноза

Прогнозирование проводится по определенной методике, под которой понимают систему показателей и подходов к исследуемому объекту, логику проведения исследований. От того, какая выбрана методика, зависят и другие параметры - сколько этапов прогнозирования будет проводиться и каково будет их содержание.

Среди огромного количества методов прогнозирования можно выделить следующие основные группы:

1. Индивидуальные экспертные оценки:

• Интервью - информацию получают в ходе беседы (формализованная и неформализованная, подготовительная и независимая, направленная и ненаправленная).
• Анкетный опрос (индивидуальное, групповое, массовое, очное и заочное анкетирование).
• Разработка прогнозного сценария (применяется в сферах управленческой деятельности).
• Аналитический метод - построение дерева целей (для оценки иерархических или структурных процессов).

2. Коллективные основанные на получении согласованного мнения в группе экспертов:

• совещания;
• «круглые столы»;
• «Дельфи»;
• «мозговой штурм»;
• метод «суда».

3. Формализованные методики, основанные на использовании математических способов оценки:

• экстраполяция;
• математическое моделирование;
• морфологический метод и другие.

4. Комплексные методики, сочетающие в себе несколько вышеуказанных:

• «двойное дерево» (используется для фундаментальных исследований и НИОКР);
• прогнозный граф;
• «Паттерн» и другие.

Правильно выбранный метод прогноза значительно влияет на его погрешности. Например, при стратегическом планировании не используется способ экстраполяции (предвидение за пределами экспериментальных данных или распространение свойств с одной предметной области на другую).

Этапы

Последовательность этапов прогнозирования в общем случае представляет собой проведение работ по следующей схеме:

1. Подготовка.
2. Анализ внутренних и внешних условий в ретроспективе.
3. Выработка вариантов развития событий по альтернативному пути.
4. Экспертиза.
5. Подбор подходящей модели.
6. Ее оценка.
7. Анализ качества проведенной экспертизы (априорный и апостериорный).
8. Реализация прогностических разработок, их контроль и корректировка (при необходимости).

Ниже дано описание основных этапов прогнозирования и их характеристика.

Подготовительный этап

На первой стадии решают следующие вопросы:

1. Предпрогнозная ориентация (формулирование объекта исследования, постановка проблемы, определение целей и задач, первичное моделирование, оформление рабочих гипотез).
2. Информационная и организационная подготовка.
3. Формулировка задания на прогноз.
4. Подготовка компьютерного сопровождения.

На постановочном этапе прогнозирования определяют также исполнителей, которые должны провести прогноз. Эта группа может состоять из компетентных работников, ответственных за организационную работу и информационное обеспечение, а также включает экспертную комиссию.

Документально фиксируют следующие моменты:

• решение о прогнозировании;
• состав рабочих комиссий;
• график проведения работ;
• аналитический обзор по изучаемой проблеме;
• контракты или иные соглашения со специалистами, привлекаемых к прогнозированию.

Анализ

На втором, аналитическом этапе прогнозирования, проводят следующие виды работ:

• исследование информации об объекте в ретроспективе;
• разделение качественных и количественных показателей;
• анализ внутренних условий (применительно к предприятию это могут быть: его организационная структура, технологии, кадры, производственная культура и другие качественные параметры);
• изучение и оценка внешних условий (взаимодействие с партнерами по бизнесу, поставщиками, конкурентами и потребителями, общее состояние экономики и общества).

В процессе анализа проводят диагностику текущего состояния объекта и определяют тенденции его дальнейшего развития, выявляют основные проблемы и противоречия.

Альтернативные варианты

Стадия выявления других, наиболее вероятных вариантов развития объекта, является одним из ключевых этапов прогнозирования. От правильности их определения зависит точность прогноза и, соответственно, эффективность решений, принятых на его основе.

На данном этапе выполняются такие работы:

• разработка перечня альтернативных вариантов развития;
• исключение тех процессов, которые в данный период имеют вероятность реализации ниже порогового значения;
• детальная проработка каждого дополнительного варианта.

Экспертиза

На основе имеющейся информации и ранее проведенного анализа производится экспертное исследование объекта, процесса или ситуации. Результатом данного этапа прогнозирования является обоснованное заключение и определение сценариев, по которым развитие будет наиболее вероятным.

Экспертиза может проводиться различными методами:

• интервьюирование;
• анкетирование;
• одноразовый или многотуровый опрос экспертов;
• анонимный или открытый обмен информацией и другие способы.

Выбор модели

Модель прогнозирования - это упрощенное описание исследуемого объекта или процесса, которое позволяет получить необходимую информацию о его будущем состоянии, направлениях для достижения такого состояния и о взаимосвязях отдельных элементов системы. Ее выбирают на основе метода исследования.

В экономической науке выделяют несколько видов таких моделей:

• функциональные, описывающие работу главных составных частей;
• модели, характеризуемые методами экономической физики (определение математических зависимостей между различными переменными процесса производства);
• экспертные (специальные формулы для обработки экспертных оценок);
• экономические, основанные на определении зависимостей между экономическими показателями прогнозируемой системы;
• процедурные (описывающие управленческие взаимодействия и их порядок).

Существуют также другие классификации моделей:

1. По отражаемым в них аспектам - производственные и социальные.
2. Модели, предназначенные для описания доходов, потребления, демографических процессов.
3. Экономические модели различного уровня (долгосрочные для прогнозирования экономического развития, межотраслевые, отраслевые, производственные).

В прогнозных моделях выделяют следующие формы описания явлений:

• текстовая;
• графическая (методы экстраполяции);
• сетевая (графы);
• построение блок-схем;
• матричная (таблицы);
• аналитическая (формулы).

Модель формируют при помощи таких способов, как:

• феноменологический (прямое изучение и наблюдение за происходящими явлениями);
• дедуктивный (выделение деталей из общей модели);
• индуктивный (обобщение из частных явлений).

После подбора модели, производится прогноз на определенные периоды. Полученные результаты сравнивают с известной на данный момент информацией.

Оценка качества

Этап верификации прогноза, или проверка его надежности, проводится на основании предшествующего опыта (апостериори) или независимо от него (априори). Оценку качества делают с помощью следующих критериев: точность (разброс прогнозных траекторий), достоверность (вероятность осуществления выбранного варианта), надежность (мера неопределенности процесса). Для оценки отклонения прогнозных критериев от их фактических значений применяется такое понятие, как ошибки прогноза.

В процессе контроллинга также осуществляется сопоставление результатов с другими моделями, разработка рекомендаций по управлению объектом или процессом, если такое воздействие может оказать влияние на развитие событий.

Выделяют 2 методики для проведения оценки качества:

1. Дифференциальная, при которой используются четкие критерии (определение ясности постановки задания на прогноз, своевременности проведения поэтапных работ, профессионального уровня исполнителей, надежности источников информации).
2. Интегральная (обобщенная оценка).

Основные факторы

На точность прогноза оказывают влияние следующие главные факторы:

• компетентность экспертной группы;
• качество подготовленной информации;
• точность измерения экономических данных;
• уровень методов и процедур, используемых при прогнозировании;
• правильность выбора модели;
• согласованность методологических подходов между различными специалистами.

Часто большие погрешности возникают также из-за того, что не учитываются особенности условий, в которых применяется данная модель.

Реализация

Последним этапом прогнозирования является реализация прогноза и мониторинг за ходом его выполнения. При выявлении критических отклонений, которые могут существенным образом повлиять на дальнейшее развитие событий, прогноз корректируют.

Уровень принятия поправочных решений может быть различным. Если они незначительны, то корректировка осуществляется аналитической группой, которая отвечает за разработку прогноза. В отдельных случаях к этой работе привлекают экспертов.

Главная » Кредиты » Этапы экономического прогнозирования. Основные этапы разработки прогноза и проблема его конкретности и точности. Основные методы политического прогнозирования