Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П (бесплатные онлайн книги читаем полные txt) 📗
В основе экстраполяции лежит предположение о неизменности факторов, определяющих течение рассматриваемых процессов, что, как правило, неверно для сколько-нибудь длительных промежутков времени. Применение экстраполяционных методов для построения долгосрочных прогнозов обычно приводит к грубым ошибкам. Так, если экстраполировать кривые роста народонаселения земли и численности научных работников за последние 50 лет, то примерно через сто лет эти кривые пересекутся. Иными словами, это привело бы к выводу, что через сто лет все жители земли (включая грудных младенцев) превратятся в научных работников. Чтобы избежать подобного абсурдного вывода, надо учитывать действие и иных факторов, в первую очередь автоматизации научных исследований и других способов повышения производительности труда ученых. В предыдущие годы роль этих факторов была относительно невелика, но сейчас положение здесь начинает изменяться.
Экстраполяционному методу в чистом виде присуще прогнозирование изменений каждого параметра отдельно. Более сложные модели учитывают те или иные соотношения между различными параметрами. Типичны в этом отношении экономические прогнозы.
Состояние экономики характеризуется прежде всего объемом производства и размерами накоплений в различных отраслях народного хозяйства. Фиксируя нынешние темпы, можно попытаться экстраполяционным методом прогнозировать развитие каждой отрасли отдельно. Известно, однако, что различные отрасли народного хозяйства тесно связаны между собой; нельзя развить машиностроение, не имея достаточного количества металла, в свою очередь уровень машиностроения влияет на развитие металлургии и т. д. Это можно выразить уравнениями модели динамического межотраслевого баланса. Используя такие уравнения, мы получаем более точное предсказание динамики развития различных отраслей и всей экономики в целом. Важной особенностью такого прогноза является то, что предположение о неизменности факторов, определяющих процесс развития экономики, делается в отношении не всех прогнозируемых параметров, а лишь некоторой их части. Остальные же параметры, например, относительные уровни развития всех отраслей народного хозяйства в предстоящие годы, получаются из уравнений модели в результате вычислений.
Аналогичное положение имеет место в случае демографического прогноза, ставящего целью оценить не только рост народонаселения, но и его распределение по возрасту, полу, роду занятий, образованию и т. п. В таком прогнозе учитывается обычно большее число факторов, чем при простой экстраполяции. Принимая во внимание экономические и социальные факторы, можно, например, построить модель, дифференцирующую динамику развития городского и сельского населения, распределение по роду занятий и др. Хотя демографические прогнозы опираются на изученные закономерности, немалую роль играют и различного рода побочные факторы. Изменения законодательства или налоговой политики, повышение образовательного уровня, различного рода социальные потрясения (особенно война) могут весьма существенным образом повлиять на темпы прироста населения.
Метод экспертной оценки
Для оценки влияния подобного рода факторов, имеющих не количественную, а качественную природу, наряду с моделями, основанными на изучении объективных закономерностей, широко употребляются методы, базирующиеся на учете мнений экспертов. Особую роль методы экспертных оценок играют при прогнозировании научно-технического прогресса, международной обстановки, при различных собственно социологических прогнозах.
Одним из наиболее простых методов экспертных оценок является так называемый метод Делфи, с помощью которого в США было составлено несколько прогнозов в области развития науки и техники. Он применяется для оценки времени наступления тех или иных событий, например, разработки ЭВМ, способной выполнять 100 млрд. операций в секунду, начала массового выпуска синтетических пищевых продуктов и т. п.
При этом подбирается группа экспертов, каждому из которых предлагается оценить время наступления прогнозируемых событий по заранее составленной шкале. Например, для указанных выше двух событий такая шкала может содержать 6 граф: до 1975 г., между 1975 и 1980 гг., между 1980 и 1985 гг., между 1985 и 1990 гг., между 1990 и 2000 гг., никогда. Могут быть заданы и более мелкие временные интервалы. Каждый из экспертов, независимо от других, указывает наиболее вероятные, с его точки зрения, временные интервалы наступления всех предлагаемых ему для экспертизы событий. По этим оценкам вычисляется среднее значение, и те эксперты, оценки которых значительно уклоняются от него, получают возможность (если они желают) исправить их. Окончательная обработка состоит в вычислении новых средних значений времени совершения прогнозируемых событий и тех или иных характеристик разброса их оценок.
В качестве среднего значения выбирается так называемая медиана, представляющая собой год, когда число экспертов, считающих, что прогнозируемое событие наступит ранее этого срока, равно числу экспертов, придерживающихся противоположного мнения. Например, если из 20 экспертов 5 отнесли время наступления событий к промежутку до 1975 г., 10 – от 1975 г, до 1980 г., 3 – от 1980 г. до 1990 г. и 2 – от 1990 г. до 2000 г., то в качестве медианы выбирается 1977 г.. потому что на каждый из пяти годов – от 1975 до 1979 г. включительно – приходится по два эксперта (из десяти, приходящихся на все пятилетие).
Разброс оценок, представляющий характеристику точности прогноза, задастся в виде так называемых квартилей. В качество нижнего квартиля выбирается такой год, когда число экспертов, относящих время наступления события до этого срока, составляет четвертую часть их общего числа. Верхний квартиль – это граница, которую превосходят оценки также четвертой части экспертов. В рассматриваемом случае нижний и верхний квартили приходятся соответственно на 1975 и 1980 годы.
Имеются многочисленные модификации метода экспертных оценок, позволяющие определять не только ожидаемое время наступления тех или иных событий, но и основные направления усилий для их достижения. При прогнозировании конфликтных ситуации, например, из области международных отношений, большое распространение получили методы использования экспертов для разработки так называемых сценариев развития событий. Исходя из нынешнего положения, эксперты в рассматриваемых ситуациях шаг за шагом воспроизводят возможные действия и ответные реакции различных сторон. В результате отбирается несколько наиболее вероятных вариантов развития ситуаций, по которым строятся описания возможных положений в то или иное конкретное время.
Каждый из перечисленных методов обладает своими достоинствами. Однако в целом точность прогнозов, даваемая любым, отдельно взятым методом, по необходимости ограничена. Эта точность может быть повышена при замене единичных, разовых прогнозов постоянно действующими прогнозирующими системами, основанными на комбинации многих методов.
Событийная система
Событийная прогнозирующая система имеет целью оценку времени наступления тех или иных событий (новых открытий или изобретений, интересующих нас изменений в международной обстановке и т, п.). Здесь, в отличие от приведенного выше метода, для оценки каждого события используются различные группы экспертов. Отличительной чертой системы является то, что эксперт может поставить наступление оцениваемого им события в зависимость от ряда обусловливающих его событий.
К событиям, обусловливающим основные события (поставленные в качестве целей прогноза), применяется точно такая же процедура оценки, в результате чего возникают обусловливающие события второго уровня и т. д. Продолжая этот процесс, получаем сеть взаимосвязанных (в соответствии с мнениями экспертов) событий, которая и составляет основу математической модели прогноза в
