Технологии прогнозирования

Таким образом, для решения задачи прогнозирования эффективности ВЭО могут быть применены различные подходы и методы. Технологии их практического использования отличаются по степени сложности и достоверности получаемых прогнозов. Некоторые из них имеют программную реализацию, что делает их еще более доступными для широкого применения. В частности - это методы статистического анализа данных и прогнозирования путем различных аппроксимаций, экстраполяций, трендов, скользящих средних, регрессий и прочих эконометрических моделей. Их программная реализация - в электронных таблицах MS Excel [12, 13], в системе Forecast Pro [14] и т.д. Однако эти технологии требуют наличия исходных статистических данных, но даже при этом их точность и эффективность оставляет желать лучшего.

Другая технология - прогнозные временные ряды с помощью параметрической модели Бокса-Дженкинса. Здесь искомый, прогнозируемый временной ряд строится от другого временного ряда, называемого базовым. Например, прогноз стоимости изделия, в ценообразовании которого один фактор играет главенствующую роль (стоимость стального проката в зависимости от цены электроэнергии и т.п.). Для начала строится прогноз базового ряда (цены электроэнергии), а на его основе - уже прогноз искомого ряда. Инструментальные средства - система прогнозирования Forecast Expert [15] технологии Project Expert и др. Для получения сравнительно достоверных прогнозных оценок необходимо не менее 30 наблюдений.

Еще один способ прогнозирования - с помощью искусственных нейронных сетей, реализуемых в виде компьютерных программ. Нейронные сети позволяют не только собирать и обрабатывать информацию, но и обучаются, адаптируются к изменениям в процессе реальной работы систем. Элементы такого прогнозирования включены в систему моделирования Matlab [16], хорошо развиты в комплексной системе анализа сложных данных Data Engine [8] и др. Сложности - необходимость длительной настройки на фактических данных и обучения системы, сложность отслеживания механизма получения конкретного результата.

В случаях, когда не работают строгие математические методы, иногда предлагают использовать эвристические, основанные на приемах вычислений и процедурах, вытекающих из опыта и интуиции специалистов, осуществляющих прогнозирование. Риск и субъективизм получаемых решений налицо.

Для финансово-экономического прогнозирования, прогнозного планирования и выбора рациональных вариантов внешнеэкономической деятельности на будущее, с тем или иным успехом, могут применяться и другие подходы. Например, технологии инвестиционного и финансового проектирования типа Comfar, системы управления проектами и соответствующие модули систем автоматизации управления корпорациями класса Primavera Project Planner или FinExpert, современные экспертные системы уровня ExPro Master и Expert Choice, а также другие отработанные технологии универсального и специализированного моделирования [17].

Однако в условиях сегодняшней украинской действительности достаточно сложная проблема прогнозирования эффективности в бизнесе дополнительно усложнена и обострена рядом неблагоприятных обстоятельств:

q политической, экономической и социальной нестабильностью;

q противоречивостью экономической ситуации и правового поля;

q калейдоскопичностью оценок и мнений относительно перспектив развития любой отрасли или сегмента рынка и др.

В этих условиях, постоянно сопровождающихся чрезмерной информационной неопределенностью, очень эффективной является предлагаемая нами технология сценарно-прогнозного моделирования и экспертно-аналитического прогнозирования на основе нечеткой математики и специальной методики решения творческих задач “КАРУС”.

В зависимости от решаемых задач и имеющихся в распоряжении финансовых ресурсов, консалтинговая компания ИНЭКС и авторы данной работы применяют разные модификации этой технологии, отличающиеся используемыми методиками и программным обеспечением (ПО) компьютеров (табл. 1.16).

Результатом применения предлагаемой технологии являются прогнозы показателей эффективности внешнеэкономических и других проектов, частично указанные в графе “Выходные данные” табл. 1.16 и подробно описанные в п. 1.1.2.

Инструментальная база технологии - описанные в п. 1.1.2 и в Приложении 2 программные продукты, используемые как в отдельности, так и комплексно. Например, числовая модель конкретной внешнеэкономической операции реализуется в виде FuzzyBasic-программы в программном продукте Fuzzy Calculator или с помощью функции FuzzyFormula в программном продукте FExcel. В качестве такой FuzzyBasic-программы может быть специализированный, запрограммированный и уже отлаженный авторами этого продукта, алгоритм прогнозирования. Учет неопределенности исходных данных производится заданием соответствующих чисел в "нечетком" виде, с любым необходимым распределением уверенности в их истинности. Операции над нечеткими числами осуществляются без их предварительной дефазификации, то есть, без потери качества. Вследствие этого получаемые результаты получаются более адекватными ситуации и исходным данным.

Для анализа и ранжирования альтернативных прогнозных вариантов, прогнозирования степени влияния различных факторов на получаемые промежуточные и конечные результаты, а также выработки соответствующих воздействий для коррекции этих результатов используется универсальный аналитический программный продукт ExPro Master.

В прикладной системе FECM подобная технология прогнозирования (применительно к прогнозированию валютных курсов) реализована встроенными средствами системы. Проведение таких дополнительных этапов моделирования как создание модели процесса с непосредственным участием пользователя не требуется. Пользователю необходимо только ввести исходные данные о ситуации на финансовом рынке, о факторах фундаментально и технического характера, которые могут повлиять на валютные курсы. Расчеты совокупного влияния факторов и сообщений, поступающих накануне и в процессе торгов, на курсы валют по состоянию на текущий и будущие моменты времени производятся автоматически, пользователю (финансовому аналитику, трейдеру, участнику ВЭО) сразу выдаются соответствующие прогнозы. Область использования FECM – непосредственно валютные торги на мировом рынке, а также прогнозирование влияния будущих валютных курсов на проводимые и/или планируемые к проведению внешнеэкономические операции

Таблица 1.16 - Модификации технологии прогнозирования