Классификация методов прогнозирования, их характеристика. Интуитивные методы прогнозирования, их особенности, преимущества и недостатки. Формальные методы прогнозирования, особенности их применения

1. Классификация методов прогнозирования, их характеристика.

Все методы прогнозирования разделяются на:

1 Интуитивные (эвристические) – методы, основанные на суждении и опыте экспертов. Применяются, когда объект прогнозирования либо слишком прост, либо, когда учесть все взаимосвязи в прогнозируемом процессе невозможно. Для обработки результатов применяются мат. методы, основанные на вероятностном подходе. Делятся на:

– истор. аналогий и прогнозов по образцу;

– экспертные оценки, которые бывают индивидуальными (интервью, аналитические методы, «дерево целей») и коллективными (мозговой штурм, синектика, Дельфи, «635», морфологический метод, метод комиссий, ранговых корреляций). При индивидуальном методе эксперты дают мнение независимо друг от друга, при коллективном выявляется обобщенное мнение экспертов. Цель метода Дельфи – разработка тщательно спроектированной программы опроса экспертов в 2-4 тура, между которыми осуществляется обратная связь в виде мнений отдельных экспертов и информации, получаемой путем статистической обработки оценок экспертов.

2 Формальные (формализованные) – основанные на описании закономерностей транспортных потоков и применение в их описании математических формул. Исследуется параметры: зависимые и объясняющие переменные. Делятся на:

– экономико-статистический (метод линейных программ, целочисленное программирование, межотраслевого баланса, корреляционно-регресионный метод);

– экстрополяционный (метод подбора, метод экспонентных сглаживаний, адаптивного сглаживания, скользящего среднего);

– моделирование (матричные модели, сетевые модели, модели оптимального планирования, модели принятия решений, экономико-статистические модели);

– распознавание образов (нейросети);

– адаптивный;

– экспертные системы без знаний.

3 Комплексные (комбинированные) – сочетают различные некомплексные методы и различные формализованные методы. Это позволяет усилить их преимущества и ослабить недостатки.

– прогнозный граф;

– РДЕ;

– ПАТТЕРН.

4 Общенаучные – основываются на логических способах и методах доказательств и опровержений.

– наблюдение и эксперимент;

– аналогии;

– дедукции и индукции.

5 Верификации прогноза – для оценки достоверности и точности прогноза. Верификация является заключительным и обязательным этапом разработки прогноза.

– прямая верификация;

– косвенная;

– консеквентная;

– дублированная;

– «Адвокат дьявола» (черный оппонент).

2 Интуитивные методы прогнозирования, их особенности, преимущества и недостатки.

Интуитивные (эвристические) – методы, основанные на суждении и опыте экспертов. Применяются, когда объект прогнозирования либо слишком прост, либо, когда учесть все взаимосвязи в прогнозируемом процессе невозможно. Для обработки результатов применяются мат. методы, основанные на вероятностном подходе. Делятся на:

– исторических аналогий и прогнозов по образцу;

– экспертные оценки, которые бывают индивидуальными (интервью, аналитические методы, «дерево целей») и коллективными (мозговой штурм, синектика, Дельфи, «635», морфологический метод, метод комиссий, ранговых корреляций).

Эвристические методы позволяют:

1.  Выполнять знакомство с объектом прогнозирования, изучать различные сведения о нем

2.  Накопить опыт прогнозирования о данном объекте

3.  Изучить процесс развития объекта, характерные его признаки

Преимущества:

Ø Применимы для прогнозирования трудно-формализуемых процессов

Ø Прим. Для прогнозирования транспортных потоков всех категорий

Ø Легко реализуемы

Ø Не требуют сбора статистических данных

Ø Не требуют математического описания закономерностей транспортного потока

Ø Не требуется разрабатывать формализованное представление прогнозируемого процесса

Ø Доступность методик опроса экспертов, их постоянное совершенствование

Недостатки:

Ø Ненадежность прогноза транспортного потока

Ø Сложность формирования коллектива экспертов

Ø Сложность обработки мнений экспертов

Ø Высокая стоимость

Ø Сложность оценки веса отдельных экспертов