≡× МЕНЮ

• Постройки
• Отделка
• Кладка
• Раствор
• Расчет

Моделирование и прогнозирование. Статистическое моделирование и прогнозирование

2.2. Методы статистического прогнозирования

По оценкам некоторых ученых насчитывается более 150 методов прогнозирования. Базовых методов гораздо меньше, многие из "методов" скорее относятся к отдельным способам и процедурам прогнозирования, либо представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых методов количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Под методом прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерения в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта. По степени формализации методы экономического прогнозирования можно подразделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы базируются на интуитивно-логическом мышлении. Они используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расчетов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для повышения точности прогнозов.

Среди интуитивных методов широкое распространение получили методы экспертных оценок. Они используются как в нашей стране, так и за рубежом для получения прогнозных оценок развития производства, научно-технического прогресса, эффективности использования ресурсов и т.п.

Применяются также методы исторических аналогий и прогнозирования по образцу. Здесь имеет место своеобразная экстраполяция. Техника прогнозирования состоит в анализе высокоразвитой системы (страны, региона, отрасли) одного и того же приближенного уровня, который теперь имеется в менее развитой аналогичной системе, и на основании истории развития изучаемого процесса в высокоразвитой системе строится прогноз для менее развитой системы. Практика свидетельствует, что такие аналогии можно использовать при определении путей развития новых отраслей и видов техники (производство ЭВМ, телевизоров и т.п.), структуры производства, потребления и т.д. Естественно, что полученный таким образом "образец" - лишь начальный пункт прогнозирования. К окончательному выводу можно прийти, лишь исследуя внутренние условия и закономерности развития.

К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории.

Среди методов экстраполяции широкое распространение получил метод подбора функций, основанный на методе наименьших квадратов (МНК). В современных условиях все большее значение стали придавать модификациям МНК: методу экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и методу адаптивного сглаживания.

Методы моделирования предполагают использование в процессе прогнозирования и планирования различного рода экономико-математических моделей, представляющих собой формализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и отношений. Различают следующие модели: матричные, оптимального планирования, экономико-статистические (трендовые, факторные, эконометрические), имитационные, принятия решений. Для реализации экономико-математических моделей применяются экономико-математические методы.

В практике прогнозирования и планирования широко используются -также метод экономического (системного) анализа, нормативный и балансовый методы. Для разработки целевых комплексных программ используется программно-целевой метод (ПЦМ) в сочетании с другими методами. Следует отметить, что представленный перечень методов и их групп не является исчерпывающим. Рассмотрим методы, получившие широкое распространение в мировой практике.

Методы экспертных оценок

Основная идея прогнозирования на основе экспертных оценок заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов.

Сущность методов экспертных оценок заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте. Различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

Методы экстраполяции

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза; при прогнозной фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом" изменений влияния различных факторов в перспективе. Следует отметить, что методы экстраполяции необходимо применять на начальном этапе прогнозирования для выявления тенденций изменения показателей.

Методы моделирования и экономико-математические методы

Моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков. Прогнозирование экономических и социальных процессов с использованием моделей включает разработку модели, ее экспериментальный анализ, сопоставление результатов прогнозных расчетов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса, корректировку и уточнение модели.

В зависимости от уровня управления экономическими и социальными процессами различают макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные модели и модели микроуровня (модели развития фирмы).

По аспектам развития экономики выделяют модели прогнозирования воспроизводства основных фондов, трудовых ресурсов, цен и др. Существует ряд других признаков классификации моделей: временной, факторный, транспортный, производственный.

В современных условиях в республике развитию моделирования и практическому применению моделей стала придаваться особая значимость в связи с усилением роли прогнозирования и переходом к индикативному планированию.

Метод экономического анализа

Экономический анализ является неотъемлемой частью и одним из основных элементов логики прогнозирования и планирования. Он должен осуществляться как на макро-, так и на мезо- и микроуровнях.

При проведении экономического анализа следует использовать системный подход. В качестве системы рассматривается народное хозяйство (экономика) в целом и его структурные части: сферы, регионы, отрасли, объединения, предприятия. Анализ должен быть комплексным, т.е. всесторонним.

Сущность метода экономического анализа заключается в том, что экономический процесс или явление расчленяется на составные части и выявляются взаимосвязь и влияние этих частей друг на друга и на ход развития всего процесса. Анализ позволяет раскрыть сущность такого процесса, определить закономерности его изменения в прогнозируемом (плановом) периоде, всесторонне оценить возможности и пути достижения поставленных целей.

Процесс экономического анализа подразделяется на ряд стадий: постановку проблемы, определение целей и критериев оценки; подготовку информации для анализа; изучение и аналитическую обработку информации; разработку рекомендаций о возможных вариантах решения проблемы и достижения целей; оформление результатов анализа.

Балансовый метод

С помощью балансового метода реализуется принцип сбалансированности и пропорциональности. Он применяется при разработке прогнозов, планов и программ. Сущность его заключается в увязке потребностей страны в различных видах продукции, материальных, трудовых и финансовых ресурсов с возможностями производства продукции и источниками ресурсов.

Балансовый метод предполагает разработку балансов, представляющих собой систему показателей, в которой одна часть, характеризующая ресурсы по источникам поступления, равна другой, показывающей распределение (использование) по всем направлениям их расхода.

В переходный период к рыночным отношениям усиливается роль прогнозных балансов, разрабатываемых на макроуровне: платежного баланса, баланса доходов и расходов государства, баланса денежных доходов и расходов населения, сводного баланса трудовых ресурсов, балансов спроса и предложения. Результаты балансовых расчетов служат основой при формировании структурной, социальной, финансово-бюджетной и кредитно-денежной политики, а также политики занятости и внешнеэкономической деятельности. Балансы применяются также для выявления диспропорций в текущем периоде, вскрытия неиспользованных резервов и обоснования новых пропорций.

Система балансов, используемых в прогнозировании и планировании, включает: материальные, трудовые и финансовые. В каждую из указанных групп входит ряд балансов.

Нормативный метод

Нормативный метод является одним из основных методов прогнозирования и планирования. В современных условиях ему стало придаваться особое значение в связи с использованием ряда норм и нормативов в качестве регуляторов экономики. Сущность нормативного метода заключается в технико-экономическом обосновании прогнозов, планов, программ с использованием норм и нормативов. Последние применяются для расчета потребности в ресурсах и показателей их использования. С помощью норм и нормативов обосновываются важнейшие пропорции, развитие материального производства и непроизводственной сферы, осуществляется регулирование экономики.

Норма характеризует научно обоснованную меру расхода ресурса на единицу продукции (работы) в принятых единицах измерения, например расход муки на 1 тонну хлебобулочных изделий согласно утвержденной рецептуре. В виде нормы выступает потребление того или иного продукта на душу населения согласно научно обоснованному рациону питания. Например, рекомендуемая норма потребления мяса и мясопродуктов в год на 1 человека - 82 кг. В непроизводственной сфере применяются нормы, характеризующие необходимый размер общей и жилой площади на 1 жителя, потребление воды на 1 человека и др.

Нормативы, как правило, разрабатываются в относительном выражении. Они характеризуют степень использования ресурсов (например, процент выхода годного литья от металло-завалки), расход ресурса на 1 млн. р. продукции, размер платы за кредит (процентные ставки) и др.

Программно-целевой метод

По сравнению с другими методами программно-целевой ме-тод (ПЦМ) является относительно новым и недостаточно раз-работанным. Широкое распространение он получил только в последние годы, хотя был известен давно и впервые использо-вался еще при разработке плана ГОЭЛРО.

ПЦМ тесно связан с нормативным, балансовым и экономи-ко-математическими методами и предполагает разработку пла-на начиная с оценки конечных потребностей исходя из целей развития экономики при дальнейшем поиске и определении эффективных путей и средств их достижения и ресурсного обеспечения. С помощью этого метода реализуется принцип приоритетности планирования.

Сущность ПЦМ заключается в отборе основных целей со-циального, экономического и научно-технического развития, разработке взаимоувязанных мероприятий по их достижению в намеченные сроки при сбалансированном обеспечении ресур-сами с учетом эффективного их использования.

ПЦМ применяется при разработке целевых комплексных программ, представляющих собой документ, в котором отражаются цель и комплекс научно-исследовательских, производственных, организационно-хозяйственных, социальных и других заданий и мероприятий, увязанных по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления.

Рассмотрим различные методы моделирования, прогнозирования и планирования в целом. В настоящее время, по оценкам ученых , насчитывается около 150 различных методов моделирования и прогнозирования, однако на практике наиболее часто используется только 15-20 основных (рис. 1.3.1). Дадим краткие характеристики главным методам. Основная идея метода экспертных оценок заключается в том, что интуитивно-логическое мышление отдельных экспертов в рамках специальных процедур сочетается с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов.

Экстраполяционные методы прогнозирования предполагают прогнозирование одно- и многомерных рядов. Сущность методов экстраполяции заключается в изучении и переносе на будущее сложившихся тенденций развития системы. С целью прогнозирования одно- и многомерных рядов также применяются и некоторые статистические методы исследования, в основе которых лежит предположение о том, что уровни временного ряда состоят из суммы нескольких компонент, отражающих закономерность или случайность развития .

Среди экономико-математических методов можно выделить метод межотраслевого баланса, корреляционно-регрессионный метод, различные методы оптимизации (например, симплекс-метод). Отметим, что эконометрические модели имеют ряд преимуществ по сравнению с моделями межотраслевого баланса. В частности, эконометрические модели требуют небольших затрат времени на подготовку данных, для них характерна возможность отражать различные аспекты функционирования экономики, сравнительно несложные формальные методы .

Сущность метода экономического анализа заключается в том, что экономическое явление или процесс разделяются на части, далее выявляются взаимосвязи этих частей друг с другом, оценивается влияние выявленных взаимодействий на процесс в целом.

Сущность балансового метода заключается в увязке потребностей административно-территориальной единицы в различных видах продукции, ресурсов с производственными возможностями административно-территориальной единицы, источниками ресурсов и т.п.

Нормативный метод, скорее, относится к методам планирования и связан с использованием при составлении плана или прогноза различных норм или нормативов.

Отметим, что в разных источниках сущность и название методов моделирования и прогнозирования может быть отражена по-раз-

Рис. 1.3.1. Система моделей и методов прогнозирования ному. Например, в говорится о существовании генетического и нормативного прогнозирования. Целью генетического прогнозирования является нахождение наиболее вероятных пропорций и темпов развития промышленности, в то время как целью нормативного прогнозирования является нахождение путей и сроков достижения выдвинутых целей.

Методы моделирования и прогнозирования могут использоваться в различных случаях. Например, при прогнозировании данных городского бюджета, построении среднесрочных прогнозов бюджетных поступлений большинство стран и большая часть территорий пользуются эконометрическими моделями .

Поскольку в работе рассматриваются возможности прогнозирования на средне- и долгосрочный период, специфика применения этих методов может быть иной. Чем больше период прогнозирования, чем меньшее значение приобретают количественные прогнозы и тем большее значение приобретают качественные прогнозы. По причине недостаточного количества накопленных статистических данных, отражающих функционирование российских регионов в рыночных условиях, достаточно трудно разработать хороший количественный прогноз на 10-15 лет вперед.

Моделирование - это один из методов , который сегодня получает все большее распространение.

Моделирование (лат. - мера, норма и француз. - образец, прообраз ) - это метод исследования объектов познания с помощью их моделей.

Объекты познания - реально существующие системы (органические и неорганические), предметы, явления, социальные процессы.

Модель объекта - его аналог, который может быть представлен в виде структуры, схемы, знаковой системы, функции, результата. Аналог служит для хранения и расширения знания о свойствах и структурах объекта. С гносеологической точки зрения - это заместитель оригинала в познании и практике.

Результаты разработки и исследования модели переносятся на оригинал. С логической точки зрения, подобный перенос основан на отношениях изоморфизма (одинаковости) и гомоморфизма (уподобления), существующих между моделью и тем, что с ее помощью моделируется.

Потребность в моделировании возникает в случае, когда исследования самого объекта затруднительно или даже невозможно.

Виды моделирования:

• 1. Предметное (модель воспроизводит определенные геометрические, физические, динамические,функциональные характеристики оригинала).
• 2. Аналоговое (оригинал и модель описываются едиными математически отношениями).
• 3. Знаковое (моделью служат схемы, чертежи, формулы).
• 4. Логико-математическое (построение логико-математических моделей на основе мысленно наглядного представления знаков и операций с ними).

Моделирование во многом основывается на рассуждении по аналогии на основании исходных данных. При этом данные могут изменяться, в соответствии с чем расширяются выразительные возможности модели.

Изменяющиеся данные параметры объекта - это переменные, которые классифицируются на:

1) внутренние (собственные параметры объекта);

2) внешние (не зависят и не определяются объектом)

• 3) управляемые (выбираются руководителем или исследователем по своему усмотрению);
• 4) неуправляемые (не зависят от води субъекта, значение их можно лишь регистрировать);
• 5) случайные (распределены по некоторому вероятностному закону, неконтролируемы; не имеют вероятностной природы, неопределенные).

Цель моделирования - воспроизвести данные, оценивающие натуральные нагрузки, ход работы объекта, а также исследовать его внутренние процессы.

Основная задача моделирования -- воспроизвести модель, которая должна иметь сходство с оригиналом, но не должна быть его полным аналогом. Это основное условие моделирования. В противном случае моделирование теряет смысл.

Основное отличие оригинала от модели - способность к гибкому прогнозному моделированию, не влияющему на исходные данные модели.

Социальная модель может представлять собой математическое уравнение, графическое отображение различных факторов, таблицы взаимозависимых признаков (событий и явлений). В отличие от физической, социальная модель не копирует изучаемые объекты или явления, а преобразует значение одних признаков социального явления или процесса, выбранных в качестве независимых, в значение других признаков, выбранных в качестве зависимых.

Информационное значение социальной модели можно оценивать по степени точности отображения или прогнозирования изменения изучаемых социальных процессов или явлений (зависимые признаки) при новых значениях независимых признаков. То есть необходимо разводить понятия: разработанная схема (в которой то, что независимо может быть представлено зависимо от каких-либо условий) и существующая реально социальная действительность с ее объективными независимыми условиями.

Моделирование применяется;

• а)при исследовании глобальных проблем, которые охватывают всю жизнедеятельность человека и узких проблем социальной сферы (например, состояния демографической ситуации в России);
• б)в условиях рыночных отношений (например, состояние образования, здравоохранения, женщины и семьи в условиях социальных реформ, моделирование духовно-нравственной сферы личности, системы переквалификации в условиях рыночных отношений работников и т.д.).

Моделирование социальных структур создает много моделей, учитывающих влияние тех или иных социальных факторов на исследуемые социальные процессы.

Основой и предметом моделирования является проблемная ситуация, которая обусловлена объективными (противоречие между потребностями и способами их удовлетворения, между процессом развития и процессом стабилизации) и субъективными факторами.

Наиболее распространенные методы моделирования: разработка, анализ и исследование модели, проблемной ситуации, инновационных моделей, эвристических моделей, специальных математических моделей. В последнее время широкое распространение получают модели, создаваемые на ЭВМ.

Основными средствами моделирования являются:

• – словесное описание - наиболее простой и доступный способ задания моделей;
• – графическое представление в виде кривых, чертежей - этот способ имеет ограниченное самостоятельное значение, может являться дополнением к другим;
• – блок-схемы, матрицы решений - этот способ может считаться промежуточным между словесным и математическим описаниями;
• – математическое описание;
• – программное описание (для ЭВМ).

В повседневной практике достаточно часто используются возможности компьютерной программы Excel, имеющей различные функции для осуществления расчета тенденций изменения переменной в периоде основания для продолжения тенденции в период упреждения прогноза.

Виды и функции моделей

Мо делирование - специфическое многофункциональное исследование. Его главная задача - воспроизвести на основании сходства с существующим объектом другой, заменяющий его объект (модель). Модель - это аналог оригинала. Она должна иметь сходство с оригиналом, но не повторять его, так как в этом случае само моделирование теряет смысл. Недопустимо и произвольное моделирование; оно в этом случае не дает должного представления об оригинале модели, а также не выполняет своей функции. Модели различаются по степени близости к действительности (степени изоморфизма с действительностью).

Все многообразие моделей в соответствии со способом воспроизведения действительности и применяемыми средствами построения модели можно разделить на три класса :

• 1) материальные модели , которые ввиду специфичности социальных объектов должны реализовываться в форме моделей, основанных на участии в них людей (как правило, это игровые модели);
• 2) идеальные модели в настоящее время используются в социологии практически на всех направлениях научного поиска. Идеальные модели обычно классифицируют по следующим основаниям:
  • – по объему исследования различают модели социальной структуры общества и социально-демографических процессов, модели образа жизни и социально-политических процессов и т. д.;
  • – по уровню моделируемой системы - микро- и макромодели;
  • – по ориентированности на воспроизведение тех или иных сторон оригинала - субстанциональные, структурные, функциональные и смешанные модели;
  • – способу отображения в модельных конструкциях законов и закономерностей, которым подчиняется объект исследования , - детерминистические и стохастические модели;
  • – ориентированности на изучение функционирования или развития системы - модели с постоянной и изменяющейся структурой;
  • – месту в структуре научного познания - измерительные, описательные, объяснительные, предсказательные и критериальные;
  • – уровню формализации - концептуальные и формально-логические (математические) модели;
• 3) смешанные модели , сочетающие элементы первых двух (так называемые человекомашинные модели). Сфера применения моделей первого и третьего классов весьма ограничена в социологии.

Функции моделей. В зависимости от задач исследования модели могут включаться в познавательный процесс как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне знания. При этом на эмпирическом уровне

– измерительную (измерение социальных характеристик) и описательную (фиксация результатов эмпирического исследования и выражение их в понятиях науки).

На теоретическом уровне знания модели выполняют, как правило, следующие функции:

• – объяснительную - раскрытие сущности исследуемых объектов,
• – критериальную - проверка истинности некоторых положений теории или системы гипотез,
• – предсказательную - оценка будущего состояния рассматриваемой системы.

Отдельные функции могут выполняться моделями как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне знания. Что же касается конкретных моделей, то они могут конструироваться специально для выполнения одной из названных функций. Кроме того модели могут конструироваться специально для одновременной реализации нескольких функций. Например, имитационные модели выполняют, как правило, одновременно описательную и объяснительную функции или описательную и критериальную.

Каким требованиям должна отвечать социальная модель?

Первая группа требований . Модель должна

• – быть простой, удобной;
• – давать новую информацию об объекте;
• – способствовать усовершенствованию самого объекта.

Ко второй группе требований можно отнести:

• – определение или улучшение характеристик объекта;
• – рационализацию способов его построения;
• – возможность управления или познания объекта на его модели.

Следовательно, правомерно при разработке моделей говорить об их подобии объекту-оригиналу. При этом, с одной стороны, соблюдается жесткая целенаправленность, увязка параметров с ожидаемыми результатами, с другой стороны, модель должна быть достаточно «свободной», способной к преобразованию в зависимости от конкретных условий и обстоятельств, быть альтернативной, иметь в запасе наибольшее число вариантов.

Оценка моделей

Каким требованиям должна отвечать социальная модель? Сегодня в научной литературе к модели выдвигаются следующие требования:

• – она должна быть простой, удобной;
• – позволять изучить объект и получить новую информацию о нем;
• – способствовать усовершенствованию объекта;
• – давать возможность рассмотреть управление объектом на его модели.

При разработке модели соблюдается жесткая целенаправленность, увязка параметров с ожидаемыми результатами, с другой стороны, модель должна быть достаточно «свободной», способной к преобразованию в зависимости от конкретных условий и обстоятельств, быть альтернативной, иметь в запасе наибольшее число вариантов.

Критерии оценки модели

• 1) Одним из критериев оценки служит прогрессивность модели , означающая, насколько она по целому ряду параметров является лидирующей,
• 2) вид отражения (интуитивное отражение, качественное описание, наглядная имитация, количественное описание, системное воспроизведение);
• 3) распространенность (социальная сфера в целом, отрасль, социальная группа и т.д.);
• 4) уровень разработанности (выдвинута идея, построена схема, разработан алгоритм, формализованная, материализованная система и т.п.);
• 5) уровень творческого решения с помощью модели. Первый уровень - определение (различение, распознавание), классифицирование известных фактов, предметов, событий, упорядочение их и решение простых задач, усовершенствование простейших модельных представлений. Второй уровень - осуществление научного прогноза качественно новых фактов, событий и их практического использования.

Не менее важным является рассмотрение структуры моделей. В структуру модели входят три основных компонента : совокупность направлений развития объекта познания; побудительные силы развития; факторы внешних воздействий.

При исследовании важно зафиксировать степень реализованного воздействия всех основных компонентов на предыдущем этапе познания объекта, что может быть осуществлено при ретроспективном анализе. Подобный подход в значительной мере предопределяет предвидение развития исследуемого объекта, базирующееся на опыте прошлого, на сравнении с ним, опирается на репрезентативные массивы информации.

Цель прогнозирования в социальной работе - дать вариативный прогноз изменения социального объекта (явления, процесса, ситуации, группы, личности), т.е. описать его состояние в будущем с указанием количественных и качественных характеристик.

В соответствии с описываемыми характеристиками, прогнозы так и будут называться: качественные прогнозы, количественные прогнозы.

Один из наиболее общих и важных принципов, которые должен учитывать финансовый менеджер, – это принцип повышения ценности фирмы . Теоретически управленческие решения имеют смысл только в том случае, если они повышают ценность фирмы. Факторами повышения ценности фирмы могут стать рост её доходов, снижение производственного или финансового риска, повышение уровня эффективности её работы в результате принятия верных решений.

В современных условиях, характеризующихся неопределенностью и постоянными изменениями, актуально использование инновационных методов управления, в частности прогнозирования финансовых результатов принимаемых решений. Один из таких методов, получивший уже довольно широкое распространение в странах с развитой рыночной экономикой,- так называемые «ситуационные центры» (разновидность информационных систем поддержки принятия решений). Ситуационные центры аккумулируют средства сбора и анализа информации, инструменты прогнозирования и построения возможных моделей развития и визуального представления результатов, причём в виде, который будет максимально удобен и полезен для первых лиц компании. Это инструмент для тех, кто не может и не должен копаться в многочисленных сводках и отчётах, но обязан видеть картину подчинённого ему хозяйства в целом, уметь оценить текущую ситуацию и принять оптимальное решение. Для России ситуационные центры пока экзотика. Однако, именно российские предприятия в большей степени нуждаются сегодня в таком инструменте, поскольку нестабильность экономической ситуации и изменчивость окружающей среды не дают руководителю расслабиться, заставляют его постоянно держать ситуацию под контролем. Механизмы анализа и прогноза, предоставляемые ситуационным центром, помогут компании овладеть сложной ситуацией и заработать на ней, создать задел для будущего успешного развития.

Главная компонента ситуационного центра – это средства динамического (имитационного) моделирования, которые позволяют просчитать возможные последствия разных вариантов развития событий (ответить на вопрос: «что будет, если»). Прогнозирование позволяет получить сценарий развития на основе анализа текущей ситуации (мы знаем, как сейчас растёт прибыль и можем попытаться узнать, как она будет расти через полгода, если ничего не изменится). Моделирование позволяет вносить возмущение и определять возможные последствия: «что будет, если я сделаю так» или -что будет, если произойдёт такое-то событие?. Моделирование означает наличие в буквальном смысле «рычажков» на экране компьютера, с помощью которых руководитель может менять те или иные параметры и получать возможную модель состояния компании.

Ситуационные центры удовлетворяют семи основным требованиям предъявляемых к системам, обслуживающим первых лиц компании:

1. Директору нужно обобщение вместо обилия цифр, причем общую картину он хочет видеть, даже если данные неполны, неточны, искажены и противоречивы.
2. Директору нужно видеть текущую ситуацию в динамике, включая прогноз ее развития.
3. Директору нужны сценарии развития ситуации в зависимости от его действий. Поняв динамику основных показателей, руководитель хочет понять, какими рычагами он может управлять, и к чему приведут те или иные действия.
4. Директору нужны рекомендации по оптимальным вариантам управления. Какой вариант предпочесть, учитывая всю совокупность внешних факторов и прогнозы их развития? Задачи оптимизации всегда отличались огромной трудоемкостью, вдобавок они требуют многочисленных настроек для каждой конкретной задачи.
5. Директору нужна оценка рисков и расчет шансов на успех тех или иных решений.
6. Директору нужна быстрая реакция системы.
7. Директору нужна система для поиска оптимальных решений совместно со своими заместителями и экспертами по проблеме. Она должна отражать ситуацию и предлагаемые варианты для объективного обсуждения.

Инструмент руководителя должен обеспечивать поиск оптимальной траектории движения предприятия в многомерном пространстве параметров и ограничений, описывающих во времени внешнюю и внутреннюю среду предприятия.

2. Методические аспекты прогнозирования

Первый этап финансового прогнозирования – ознакомление с качественными проблемами, стоящими перед организацией и отраслью, к которой она относится. Поскольку прогноз будет основан на определённых предположениях, необходимо изучить факторы, влияющие на деятельность фирмы. Естественно, что обстоятельства, определяющие состояние отрасли, влияют и на фирму. Необходимо оценить следующие факторы: отраслевые характеристики, характеристики реализации товаров, структура издержек.

После исследования характеристик отрасли необходимо провести анализ деятельности фирмы по следующим направлениям: продукт (товар) или услуги (объём производства, инновационные или нет), потребители продукции (относительная устойчивость положения потребителей), текущее управление (структура, собственность), место фирмы в отрасли, оценка конкурентоспособности, стратегия маркетинга, структура затрат.

Ответив на эти вопросы, мы достигаем наших целей. Теперь можно сформулировать своё мнение о предсказуемости деятельности изучаемой фирмы. Фирма может иметь характеристики, полностью совпадающие с отраслевыми, или, наоборот, быть «белой вороной». Оценивая особенности управления фирмой, проводимую ею стратегию, размеры, продукцию, структуру издержек, можно определить критические параметры, существенно влияющие на будущую деятельность фирмы. Эти параметры и будут теми основными предположениями, которые лягут в основу прогноза развития фирмы.

В процессе количественного анализа очень важны временные рамки. Наиболее важные для развития фирмы факторы, выявленные на этапе качественного анализа, помогают определить направление исследования и установить момент будущего, когда прогноз потеряет своё значение. Точность прогноза уменьшается с увеличением его срока. На этапе количественного анализа перед нами стоят две цели: первая – определить, как развивалась фирма в прошлом, и вторая, – используя эту информацию и сформулированные нами предположения, составить прогноз на будущее.

Знание прошлого, однако, не означает знания будущего. На стадии прогнозирования качественные характеристики соединяются с цифрами. Должны быть сделаны оценки факторов, влияющих на фирму. Например, если уровень продаж данной фирмы неразрывно связан с общим состоянием экономики региона, то необходимо сделать прогноз развития экономики в целом. Если финансовое прогнозирование основывается на предположениях, то следует изучить несколько альтернативных предположений. Только после этого можно с известной долей осторожности положиться на прогноз.

Конечная и, возможно, наиболее существенная стадия финансового прогнозирования – это проверка исходных предположений, использованных при прогнозировании. Эта проверка называется анализом чувствительности. На этой стадии мы по существу проверяем верность наших выводов, варьируя предположениями. Для того чтобы осуществить анализ чувствительности прогноза, мы должны обратиться к тем основным допущениям, которые были сделаны при составлении прогноза. Допущение считается основным, если оно оказывает существенное влияние на отчетность компании. После определения этих допущений необходимо, изменяя их одно за другим, оценить влияние этих изменений. Для того чтобы не потерять отправную точку анализа и избежать путаницы, важно менять допущения по одному, сохраняя остальные допущения неизменными. После этого могут быть исследованы результаты изменений разных пар допущений.

Полезно начать с данных о прошлом фирмы. Вычисление величин различных прежних уровней продаж и других компонентов отчетности может обеспечить нас полезной информацией для проведения анализа чувствительности.

Процесс анализа чувствительности довольно трудоёмок, но использование вычислительной техники упрощает задачу, делая процесс анализа более реализуемым. Варианты расчетов легко генерируются, а результаты – почти мгновенны.

Серьёзность ситуации, требующей прогнозирования, – единственный критерий того, насколько тщательно вы должны проверять «чувствительность» ваших выводов и какой объём анализа необходим.

Точного прогноза развития фирмы может и не быть, но будет определено множество всех тех вариантов развития, которые являются возможными с точки зрения здравого смысла. Такая основа принятия решения намного лучше, чем чисто теоретические предположения или принятие желаемого за действительное.

3. Сравнительный анализ экстраполяции и динамического моделирования

Динамическое моделирование, являясь одним из ряда экономико-математических методов, имеет при этом значительные отличия от всех других.

Статическое моделирование отличается от динамического тем, что в нём не рассматриваются изменения во времени. Моделирование соотношений параметров происходит до определённого момента времени. В случае динамического моделирования параметры модели претерпевают непрерывные изменения во времени. Одной из важных черт динамического моделирования является разделение ресурсов на потоки и их накопления в так называемых накопителях (фондах), например, складах, банках и т. п., а также влияние скоростных характеристик изменений параметров на поведение социально-экономического объекта в целом.

В настоящее время в практике экономических расчётов широко используются статические методы, к которым относятся методы линейного и нелинейного программирования, балансовые методы и др. Как правило, они рассчитаны на получение удовлетворительного решения для некоторого фиксированного момента времени или краткого интервала. Вне этого момента (интервала) времени найденное решение неприемлемо. Это обусловлено тем, что статическая модель, «не зная» будущего, не резервирует ресурсов для его развития.

Метод динамического моделирования предназначен для изучения социально-экономических процессов и изменений состояний на временных интервалах. При этом в каждый момент все процессы и состояния зависят от структуры модели на данный момент и от всей предыстории объекта. Весьма важная особенность динамического моделирования – возможность реализации в модели непрерывных процессов. Статические методы не выявляют быстрых изменений параметров, что приводит к заметным ошибкам в результатах. Моделирование же непрерывных процессов обнаруживает скачкообразные изменения, а это повышает точность исследований.

При социально-экономическом моделировании использование статистической информации не всегда целесообразно, поскольку реально получаемая информация подчас единична не только по повторяемости, но и по совокупности порождающих причин. В таких случаях отсутствует репрезентативная информация о достаточном числе ситуаций одного порядка. Это объясняется тем, что в экономике и обществе в основном имеют место уникальные, неповторяющиеся и нестационарные процессы, следовательно, невозможно получить результаты статистически независимых экспериментов. Перенесение на будущее полученных статистическими методами взаимных связей параметров, наблюдаемых в прошлом, можно осуществить только лишь при выполнении анализа в границах постулатов математической статистики, которые гласят: 1) количество испытаний должно быть так велико, что их дальнейшее увеличение не изменит результатов, 2) все испытания должны выполняться в одинаковых условиях, 3) все испытания должны быть независимыми (проведение одного не должно влиять на результаты проведения остальных). Нарушение любого из постулатов математической статистики приводит к существенным ошибкам в результатах.

В связи со статическим подходом в экономическую практику широко вошли методы экстраполяции так называемых динамических рядов показателей. Для этого определяются значения показателей за ряд прошлых лет (месяцев, кварталов), а затем каким-либо формальным путём характер изменения этих показателей во времени продолжается в будущее. Использование такого приёма заключается в необоснованном допущении того, что данный показатель изменяется во времени сам собой без влияния на него других факторов, которые, в свою очередь подчиняются определённым закономерностям. Все попытки распространить существовавшие ранее процессы на будущее в большинстве случаев дают результаты, мало совпадающие с действительностью. И это естественно, поскольку нестационарная структура экономического объекта, породившая в прошлом статистически выявленные процессы, в будущем станет другой, непохожей на прошлую. Новая структура создаст качественно (или количественно) новый характер процессов, сохранятся только общие законы взаимовлияния факторов. Следовательно, статистика отражает состояние системы только в прошлые моменты времени. При экстраполяции известной траектории изучаемого параметра совершается двойная ошибка: во-первых, этим самым признаётся неизменность структуры объекта и постоянство мест приложения закономерностей в будущем, а, во-вторых, отвергается функциональная взаимосвязь между параметрами.

В большинстве случаев в современной экономике статистические данные используются не для раскрытия объективных законов, а для объяснения причин произошедших единичных процессов или состояний. Объяснения, предлагаемые на основе такого подхода, зачастую запаздывают и весьма редко отражают сущность. Вместе с тем раскрытие сущности прошлых взаимосвязей параметров объекта, независимых от времени, позволяет определить возможные закономерности этих связей. Тогда на основе раскрытых взаимосвязей можно построить корректные модели изучаемых объектов.

Таким образом, статистические способы прогнозирования не дают возможности получения корректных прогнозов развития экономических процессов, в то время как динамические модели позволяют решать такие задачи. Однако, ставя во главу угла детерминированные закономерности и алгоритмы хозяйственного механизма и понимая ограниченность статистических методов, не будем забывать о том, что формулирование используемых закономерностей можно получить только в результате статистического анализа прошлых событий и их причин.

Для этого используются другие инструменты из арсенала интеллектуальных информационных технологий, например, нейронные сети.

Сравнительная таблица

Название инструмента	Сфера применения	Реализуемые модели		Готовность к эксплуатации
	широкого назначения		базовые знания статистики
Statistica, SPSS, E-views	исследовательская			коробочный продукт
Matlab			специальное математическое образование	требуется программирование
SAP APO	бизнес-прогнозирование	алгоритмические
ForecastPro, ForecastX	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	коробочный продукт
Logility	бизнес-прогнозирование		не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro SDK	бизнес-прогнозирование	алгоритмические
		имитационные

Успешность прогнозирования

·

·

·

Основные направления и методы прогнозирования

К основным методам прогнозирования относятся:

Статистические методы

• Статистика - отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, демография, медицинская статистика, технометрика, хемометрика,биометрика
, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Экспертные методы

• Область применения. Экономическая конъюнктура. Решение проблем научно-технического прогресса. Развитие объектов большой сложности.
• Для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации. В условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления. В условиях большой неопределенности. При отсутствии ЭВМ. В экстремальных ситуациях.
• Особенности применения. По экспертным оценкам 7-9 специалистов. Выработка коллективного мнения группы экспертов. Требуется много времени для опроса и обработки данных.

Экспертное оценивание - процедура получения оценки проблемы на основе группового мнения специалистов (экспертов). Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод можно рекомендовать для получения качественных оценок, ранжирования – например, для сравнения нескольких проектов по их степени соответствия заданному критерию.

Экспертное оценивание предполагает создание разума, обладающего большими способностями по сравнению с возможностями отдельного человека. Источником сверхвозможностей мультиразума является поиск слабых ассоциаций и предположений, основанных на опыте отдельного специалиста. Экспертный подход обладает большими возможностями по решению задач, не поддающихся решению обычным аналитическим способом:

Выбор лучшего варианта решения среди имеющихся.

Прогнозирование развития процесса.

Поиска возможного решения сложных задач.

Коллективная генерация идей

• Область применения. Получение блока идей по прогнозированию и принятию решений.
• Предназначение, решаемые задачи. Определение всего возможного круга вариантов развития управляемого объекта. Определение альтернативного круга факторов, воздействующих на объект прогноза. Получение сценария развития объекта управления
• Особенности применения. Синтез объекта прогноза, мультифакторный анализ событий со стороны определяющих это событие факторов.

Морфологический анализ

• Область применения. При малом объеме информации об изучаемой проблеме для получения систематизирования по всем возможным ее решениям.
• Предназначение, решаемые задачи. Прогнозирование возможного исхода фундаментальных исследований. При открытии новых рынков, формировании новых потребностей.
• Особенности применения. Структурные взаимосвязи между объектами, явлениями и концепциями. Всеобщность предполагает использование полной совокупности знаний об объекте. Необходимое требование - полное отсутствие предварительных суждений. Содержит этапы: формулирование проблемы; анализ параметров; построение «морфологического ящика», содержащего все решения; изучение всех решений.

Прогнозирование по аналогии

• Область применения. Разрешение ситуаций, привычных для лиц, принимающих решения.
• Предназначение, решаемые задачи. Решение ситуационных управленческих задач.
• Особенности применения. Использование метода при наличии аналогов объектов, процессов. Применение метода требует специальных навыков.

Исследование операций

Исследование операций (ИО) (англ. Operations Research (OR)) - дисциплина, занимающаяся разработкой и применением методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Иногда используется обозначение математические методы исследования операций. Можно выделить некоторые примеры задач, с которыми ИО приходится сталкиваться:

Задача о ранце,

Задача коммивояжёра,

Транспортная задача,

Задача об упаковке в контейнеры,

Задачи диспетчеризации такие как Open Shop Scheduling Problem, Flow Shop Scheduling Problem, Job Shop Scheduling Problem и т. д.

Характерной особенностью исследования операций есть системный подход к поставленной проблеме и анализ. Системный подход является главным методологическим принципом исследования операций. Он заключается в следующем. Любая задача, которая решается, должна рассматриваться с точки зрения влияния на критерии функционирования системы в целом. Для исследования операций характерно то, что при решении каждой проблемы могут возникать новые задачи. Важной особенностью исследования операций есть стремление найти оптимальное решение поставленной задачи (принцип «оптимальности»). Однако на практике такое решение найти невозможно по таким причинам: 1) отсутствие методов, дающих возможность найти глобально оптимальное решение задачи; 2) ограниченность существующих ресурсов (к примеру, ограниченность машинного времени ЭВМ), что делает невозможным реализацию точных методов оптимизации. В таких случаях ограничиваются поиском не оптимальных, а достаточно хороших, с точки зрения практики, решений. Приходится искать компромисс между эффективностью решений и затратами на их поиск. Исследование операций дает инструмент для поиска таких компромиссов.

ИО тесно связано с наукой управления (англ. Management Science), системным анализом, математическим программированием, теорией игр, теорией оптимальных решений, эвристическими подходами, метаэвристическими подходами и методами искусственного интеллекта, такими как теория удовлетворения ограничений и нейронные сети.

Под операциями обычно понимают целенаправленные управляемые процессы. Природа их может быть различной - это могут быть военные действия, производственные процессы, коммерческие мероприятия, административные решения, и т.д., и т.п., и пр., пр… Что интересно -операции эти (совершенно несхожие по своей природе) могут быть описаны одними и теми же математическими моделями (!), более того, анализ этих моделей позволяет лучше понять суть того или иного явления и даже предсказать его дальнейшее развитие.

Базисный метод исследования операций являет собой системный анализ операций, а также объективную сравнительную оценку потенциальных результатов этих действий.

Так, например, увеличение производства продукции на заводе предполагает одновременное и взаимосвязанное решение большого количества отдельных проблем:

реконструкция предприятия;

заказ оборудования, сырья и материалов;

подготовка рынка сбыта;

оптимизация технологии;

изменение системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования;

организационная перестройка и т.д.

При анализе потенциальных результатов принимаемых решений необходимо учитывать такие составляющие, как неопределенность, случайность и риск. Решением подобных задач занимаются специалисты области экономики, математики, статистики, инженерии, социологии, психологии и др.

Таким образом, среди специфических особенностей исследования операций, можно выделить междисциплинарный характер.

ИО используют в основном крупные западные компании в решении задач планирования производства (контроллинга

Логистики, маркетинга) и прочих сложных задач. Применение ИО в экономике позволяет понизить затраты или, по другому сформулировав, повысить продуктивность предприятия (иногда в несколько раз!). ИО активно используют армии и правительства многих развитых стран для решения комплексных задач снабжения армий, продвижения армий, развития новых видов вооружений, развития стратегий войн, развития межгосударственных торговых механизмов, прогнозирования развития (например, климата) и т. д. Решение комплексных задач повышенной важности производится методами ИО на суперкомпьютерах, но разработки ведутся на простых ПК. Применять методы ИО можно и на малых предприятиях, используя ПК.

Исследование операций реализуется, главным образом, с целью дать предварительное количественное обоснование применяемых решений, так как они являются комплексными, предполагающими большие затраты. Решения осуществляются различными способами или так называемыми стратегиями/альтернативами. Операционные исследования обеспечивают также сравенние возможных вариантов организации операции, позволяют дать оценку возможному влиянию на результат частных факторов, выявить уязвимые области, то есть те составляющие системы, неправильное функционирование которых способно оказать непосредственно негативное влияние на успех операции и т.п.

Из обозначенного выше очевидным представляется базис задач исследования операций, который выражен в поиске путей оптимального использования имеющихся ресурсов для достижения определенной цели.

Рис. 1. Виды или приемы моделирования.

К материальным относятся такие способы моделирования, при которых исследование ведется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

От предметного моделирования принципиально отличается идеальное моделирование, которое основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой. Идеальное моделирование носит теоретический характер.

Физическим принято называть моделирование, при котором реальному объекту противопоставляется его увеличенная или уменьшенная копия, допускающая исследование (как правило в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия.

Пример физических модели:планетарий в астрономии.

Аналоговое моделирование основано на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (одними и теми же математическими уравнениями, логическими схемами и т.п.) Наиболее простой пример – изучение механических колебаний с помощью электрической схемы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Здесь неоценимую услугу принес изобретенный в 50-х годах прошлого века осциллограф.

Под интуитивным понимается моделирование, основанное на интуитивном представлении об объекте исследования, не поддающемся формализации либо не нуждающемся в ней. В этом смысле, например, жизненный опыт каждого человека может считаться его интуитивной моделью окружающего мира.

Знаковым называется моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов и т. д., а также совокупность законов, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями и их элементами.

Игровые модели

Деловая игра – имитационная модель, состоящая из последовательности ряда взаимосвязанных реальных ситуаций и символических действий участников, определённых целями и заданными правилами игры. Деловые игры используются в основном для обработки и принятия решений.

Основные направления и методы прогнозирования и моделирования в управлении

Ме́неджмент (от англ. management, от гл. англ. manage, из итал. maneggiare - обращаться с инструментом, от лат. manus - рука) - функция организации, которая заключается в согласовании усилий группы людей для достижения поставленных целей при действенном и эффективном использовании имеющихся ресурсов.

Управление (философия) - деятельность субъекта по изменению объекта для достижения некоторой цели. Управление (в организации) - синоним понятия менеджмент. А именно процессы планирования, контроля над исполнением, оптимизации, организации процессов, в том числе возможного изменения структуры, мотивации исполнителей. Часто говорят, что управление это функция организации (учреждения).

Прогноз (от греч. πρόγνωσις - предвидение, предсказание) - предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания.

Прогноз - это научная модель будущего события, явлений и т.п.).

Прогнозирование, разработка прогноза; в узком значении - специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Прогнозирование объединяет единая цель: определение характера протекания процесса в будущем. Множество методов решения задачи прогнозирования имеет одну общую идею: обнаружение связей между прошлым и будущим, между информацией о процессе в контролируемый период времени и характером протекания процесса в дальнейшем. От того, насколько точно описаны исследуемые связи, будет зависеть точность прогнозирования.

Прогнозирование - один из важнейших видов деятельности человека на сегодняшний день. Ещё в древние времена прогнозы позволяли людям рассчитывать периоды засух, даты солнечных и лунных затмений и многих других явлений.
С появлением вычислительной техники прогнозирование получило мощнейший толчок развития. Одним из первых применений вычислительных машин был расчёт баллистической траектории снарядов, то есть, фактически, прогноз точки падения снаряда на землю. Такой вид прогноза называется статическим прогнозом.

Существуют две основные категории прогнозов: статические и динамические. Ключевое отличие состоит в том, что динамические прогнозы предоставляют информацию о поведении исследуемого объекта на протяжении какого-либо значительного интервала времени. В свою очередь, статические прогнозы отражают состояние исследуемого объекта лишь в единственный момент времени и, как правило, в таких прогнозах фактор времени, в котором объект претерпевает изменения, играет незначительную роль.
На сегодняшний день существует большое количество инструментов, позволяющих строить прогнозы. Все они могут быть подвергнуты классификации по многим признакам:

Сравнительная таблица

Название инструмента	Сфера применения	Реализуемые модели	Требуемая подготовка пользователя	Готовность к эксплуатации
Microsoft Excel, OpenOffice.org	широкого назначения	алгоритмические, регрессионные	базовые знания статистики	требуется значительная доработка (реализация моделей)
Statistica, SPSS, E-views	исследовательская	широкий спектр регрессионных, нейросетевые	специальное математическое образование	коробочный продукт
Matlab	исследовательская, разработка приложений	алгоритмические, регрессионные, нейросетевые	специальное математическое образование	требуется программирование
SAP APO	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro, ForecastX	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	коробочный продукт
Logility	бизнес-прогнозирование	алгоритмические, нейросетевые	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro SDK	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	требуются базовые знания статистики	требуется программирование (интеграция с ПО)
iLog, AnyLogic, iThink, Matlab Simulink, GPSS	разработка приложений, моделирование	имитационные	требуется специальное математическое образование	требуется программирование (под специфику области)

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них - формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

Источниками информации для прогнозов являются вербальные и письменные тексты, получаемые в процессе коммуникаций между людьми или в открытой печати. Для добывания необходимой информации отдельными структурами частного бизнеса организуется промышленный шпионаж. Информацию из открытой печати получают, используя приемы: структурно-морфологический; определения публичной активности; выявления групп патентных документов; анализа показателей; терминологического и лексического анализа.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы.

· (структурированные) Количественные методы (приемы) базируются на информации, которую можно получить, зная тенденции изменения параметров или имея статистически достоверные зависимости, характеризующие производственную деятельность объекта управления. Примеры этих методов анализ временных рядов, каузальное (причинно-следственное) моделирование.

· (неструктурированные) Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри (усреднение мнений экспертов в релевантных сферах), модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

· (слабо структурированные) Смешанные методы содержат качественные и количественные элементы с доминированием, как правило, качественных и неопределённых составляющих.

(Для прогнозирования преступности в зависимости от конкретных условий используются самые разнообразные методы, как общенаучные, так и частнонаучные. Наибольшее распространение получили такие методы, как метод экстраполяции, моделирования, экспертных оценок; сравнительные методы и методы социального экспериментировани.)