Лекция 3. Аналитические методы прогнозирования

Аналитические методы прогнозирования относятся к классу экспертных методов. Они так же, как и интуитивные методы, основаны на привлечении экспертов к оценке перспектив развития объекта прогнозирования. Однако в отличие от интуитивных методов, заключающихся в широком использовании творческих возможностей свободного мышления экспертов и их знаний об объекте прогнозирования, аналитические методы предусматривают выработку прогнозной экспертной информации путем построения модели развития объекта прогнозирования, установления количественных связей и пропорций между его отдельными элементами и воспроизведения поведения объекта на период упреждения.

На основе разработанной модели эксперты вскрывают логику развития объекта, устанавливают принципиально ноше условия его развития в будущем, дают количественные оценки важности возможных путей развития.

Главным этапом в использовании аналитических методов является построение такой модели объекта прогнозирования, которая бы адекватно отражала его поведение в прогнозном периоде, давала набор альтернатив научно-технического развития, надежно оценивала каждую из них.

В зависимости от принципов построения и формы представления моделей, характера участия экспертов в построении и оценке моделей аналитические методы подразделяются на следующие группы:

1) методы, основанные на морфологическом анализе;

2) методы, основанные на построении и оценке дерева целей;

3) методы построения сценария;

4) методы, основанные на историко-логических аналогиях;

5) методы, основанные на построении сетевых моделей, и т.д.

Аналитические методы - это преимущественно методы нормативного прогнозирования, предусматривающие построение и анализ модели развития объекта прогнозирования исходя из установленной (заданной) цели развития.

В общем случае аналитические методы прогнозирования предполагают решение следующих основных задач:

1) построение логической модели развития объекта прогнозирования на период упреждения и ее анализ;

2) количественная прогнозная оценка закономерностей (направлений) развития объекта, связей между его элементами, т.е. количественная оценка модели;

3) выбор и обоснование наилучших путей, направлений или условий развития объекта прогнозирования в будущем на основе полученных прогнозных оценок.

Решение первой и второй задач может осуществляться с привлечением интуитивных методов прогнозирования. Так, построить модель развития объекта прогнозирования можно с помощью метода "комиссий", коллективно, в условиях общения экспертов друг с другом. Процесс построения должен продолжаться до тех пор, пока вид, форма, состав и структура модели не будут удовлетворять всех экспертов. Причем группа может начинать работу как с "чистого листа", не имея никаких исходных данных для будущей модели, так и с предложенными прогнозистами возможными вариантами модели, которые в процессе работы могут исключаться, корректироваться, дополняться и уточняться.

Количественная оценка модели, как правило, проводится одним из методов коллективного экспертного опроса с использованием анкет. При необходимости получения более согласованных оценок экспертов процедура опроса может выполняться в несколько туров на основе метода "Дельфи".

МЕТОД ДЕРЕВА ЦЕЛЕЙ

В основе метода дерева целей лежит построение логической модели развития объекта прогнозирования, представляющей собой иерархическую структуру целей, путей и средств их достижения, называемую деревом целей. Поскольку метод предполагает наличие директивно установленной (выбранной) цели развития, он является одним из основных используемых в практике нормативного прогнозирования.

Круг прогнозных задач, решаемых с помощью данного метода, связан:

- с оценкой относительной важности различных путей или средств достижения поставленной цели;

- с выбором альтернатив различных средств достижения целей;

- с выявлением путей, средств, направлений или задач развития, которые требуют сосредоточения усилий для достижения глобальной (главной) цели.

Общая процедура метода состоит из следующих основных этапов:

1) уточнение задания на прогноз и анализ объекта прогнозирования;

2) построение дерева целей (построение нормативного дерева целей);

3) количественная оценка дерева целей (построение дерева решений);

4) принятие решений на основании количественной оценки (собственно прогноз).

По своей топологической структуре дерево целей представляет собой конечный ориентированный граф, не содержащий циклов. Вершины этого графа или дерева представляют собой цели и подцели различных уровней, а ветви - связи между ними.

При построении дерева целей весь процесс рассматривается от будущего к настоящему. Установленная будущая цель развития последовательно, по принципу иерархии, декомпозируется на цели более низкого уровня, которые называют подцелями или задачами и которые служат средствами достижения целей более высокого уровня. Весь процесс декомпозиции осуществляется, как правило, до тех пор, пока на нижнем уровне не появятся конкретные варианты исследований или разработок, т.е. до «заземления» целей. Ниже приведен общий вид дерева целей, представляющего собой трехуровневую иерархию.

При построении нормативного дерева целей в дополнение к общим принципам декомпозиции должны быть учтены следующие основные требования:

1. Дерево целей должно представлять собой совершенную иерархию, т.е. не должно существовать связей между элементами одного уровня;

2. Каждая вершина дерева должна представлять собой цель для всех исходящих из нее ветвей;

3. Все цели более низкого уровня должны являться средствами достижения целей более высокого уровня вплоть до вершины графа;

4. Исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество, т.е. перечень подцелей, связанных с одной вершиной, должен быть конечным;

5. Подцели любого уровня, связанные с одной вершиной, должны быть независимыми, т.е. влияние каждой из них не должно зависеть от того, какие еще подцели существуют на данном уровне.

2. Каждая вершина дерева должна представлять собой цель для всех исходящих из нее ветвей;

Поскольку дерево целей представляет собой граф, оно может быть описано с так называемой матрицы смежности.

Если дерево имеет n вершин и, соответственно, n-1 ветвей, то матрицей смежности будет квадратная матрица n х n,

каждый из элементов которой a_ij имеет значение 0 либо 1. Когда между вершинами дерева i и j существует связь и она направлена от вершины i (цель вышестоящего уровня) к вершине j (подцель),

Во всех остальных случаях

С помощью этой матрицы расчеты по дереву целей легко алгоритмизируются.

Нормативное дерево целей имеет самостоятельное значение и используется в решении прогнозных задач, связанных с выявлением альтернатив достижения заданной цели.

Количественная оценка элементов нормативного дерева целей позволяет получить так называемое дерево решений.

Для оценки элементов дерева целей каждому его уровню ставится в соответствие набор критериев, по которым оценивается значимость целей на данном уровне.

Можно выделить следующие основные требования, предъявляемые к набору критериев:

а) набор критериев должен быть полным, т.е. охватывать все важнейшие аспекты прогнозной проблемы;

б) набор критериев должен быть действенным, т.е. критерии должны давать характеристику подцелей на каждом уровне;

в) набор критериев должен, быть неизбыточным, т.е. различные критерии не должны дублировать друг друга;

г) набор критериев должен быть простым, т.е. нужно стремиться свести число критериев к минимуму.

Для каждого уровня дерева целей набор критериев может быть различным.

Оценка важности критериев и значимости элементов дерева целей по каждому из критериев проводится, как правило, методом коллективного экспертного опроса. При этом для оценки каждого уровня дерева целей и каждой вершины может формироваться самостоятельная группа экспертов.

Для оценки важности (весов) критериев и оценки вклада подцелей в каждый из критериев (коэффициентов значимости подцелей по какому-либо критерию) на соответствующем уровне каждый эксперт заполняет таблицу,

№ п/п	Формулировка (содержание) критерия	Вес	Элементы уровня
			1	2	…	l	…	p_k
1		q₁^k	S₁₁^k	S₂₁^k	…	…	…	…
2		q₂^k	S₁₂^k	S₂₂^k	…	S_l2^k	…	S_p2^k
…		…	…	…	…	…	…	…
i		q_i^k	S_1i^k	S_2i^k	…	S_li^k	…	S_pi^k
…		…	…	…	…	…	…	…
n_k		q_n^k	S_1n^k	S_2n^k	…	S_ln^k	…	S_pn^k

где

q_i^k - вес i - го критерия k - го уровня дерева целей (i=1…n_k);

s_li^k - коэффициент значимости l -го элемента по i -му критерию на k - м уровне (l=1…n_k).

Для весов критерия и коэффициентов значимости должны выполняться нормирующие условия:

На основании оценок q_i^k и S_li^k определяются коэффициенты связи каждой подцели (элемента) k - го уровня:

Следующим этапом расчета является получение коэффициентов относительной важности для элементов всех уровней дерева целей. Они определяются путем перемножения коэффициентов связи вверх по ветви дерева: где m - число уровней.

Полученные коэффициенты относительной важности для элементов нижнего уровня, которые представляют собой конкретные варианты реализации глобальной цели, называются деревом решений и могут использоваться для распределения выделенных ресурсов.

Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:

1 2 3

Подборка статей по вашей теме: