Эти ограничения меняются с развитием системы, и одной из наиболее сложных задач прогнозирования является предсказание этих изменений.
Одним из приемов разрешения неопределенности, связанной с неточным знанием границ состояния прогнозируемой системы, является введение индикаторов состояния.
Индикатор - это критический к предельным состояниям системы параметр, который должен измеряться количественно. В качестве индикаторов обычно выбираются объективно измеряемые параметры системы с известными предельными значениями, выход за пределы которых вызывает неустойчивость системы и возможность ее перехода в другое качественное состояние или ведет к гибели. Например, цена на товар - индикатор состояния рынка; темпы инвестиций - показатель экономической активности.
Важной и сложной проблемой является выбор методов варьирования значений сценарных параметров. Одним из таких методов является гарантированный прогноз. Процедура гарантируемого прогноза включает следующие шаги:
1) задаются максимально возможные значения параметров, характеризующих факторы, положительно влияющие на развитие исследуемой системы, и минимальные значения тех факторов, которые препятствуют ее развитию. Таким образом, выбирается «идеальное», то есть наилучшее состояние системы;
2) для определения нижнего предела поступают наоборот;
3) получают «трубку сценариев» развития системы, которая подвергается дальнейшему анализу.
Процесс построения сценариев можно разбить на два больших этапа:
• предсценарный предназначен для содержательного и формального исследования и описания прогнозируемых процессов, построения моделей системы и подготовки всей необходимой информации для синтеза сценариев;
• сценарный этап как конечный результат прогнозирования, когда проводятся расчеты по всем базовым сценариям и даются рекомендации по результатам прогнозирования с подробным описанием последствий реализаций каждой из предложенных альтернатив.
На предсценарном этапе формулируется исходная гипотеза о целенаправленном развитии рассматриваемой системы, которая оформляется в виде рабочего документа, содержание которого максимально структурировано и отвечает принципам системного описания объекта прогнозирования. На данном этапе определяется объект и предмет прогнозирования.
Системное описание объекта начинается с его декомпозиции на элементы, и строится первая матричная схема целостной системы. Далее отбираются и фиксируются факторы, определяющие эволюцию системы, т.е. возможности перехода из одного состояния в другие. По результатам этой работы строится матрица «Состояния-факторы» (рис. 2.5). За каждым фактором или группой факторов стоит конкретный объект или явление, которые являются или элементами рассматриваемой системы, или элементами более высокого порядка (внешней среды). Это означает, что каждому содержанию матрицы «Состояния-факторы» соответствует определенная декомпозиция прогнозируемой системы.
После формирования матрицы выбирается минимальное число параметров, характеризующих состояние системы относительно целей прогнозирования. Параметры могут быть как количественными, так и качественными. Качественные параметры можно представить шкалой качественных значений (баллов). Если число параметров велико, то из них выбирают индикаторы, доминирующие показатели, по которым судят о состоянии системы.
Состояния | Внешние факторы | Внутренние факторы | |||||||||||
Экономические | Политические | ||||||||||||
Факторы | |||||||||||||
Параметры | |||||||||||||
А | |||||||||||||
Б |
Рис. 2.5. Матрица «Состояния-факторы»
После построения матрицы «Состояния-факторы» переходят к этапу ее анализа и уточнения. Все факторы ранжируются по степени влияния на состояние прогнозируемого объекта, для чего может быть использована шкала оценок от 0 до 5 (0 - отсутствие влияния, 5 - наибольшее влияние).
В матрице оставляют только «главные факторы» (не менее 3 по принятой шкале), а остальные переносятся на другие уровни представления системы.
Классификация состояний системы и факторов сужает первоначальную неопределенность и позволяет построить «трубку» возможных траекторий развития объекта.
Затем ищется «идеальное» управление, ведущее к достижению целей исследуемой системы. Данная процедура позволяет получить базовый сценарий {а в ряде случаев - несколько базовых сценариев), что завершает предсценарный этап.
Построение сценариев развития системы как конечного результата прогнозирования (рис. 2.6) предполагает проведение расчетов по всем базовым сценариям на системе математических моделей. Цель расчетов - проверка содержательных базовых сценариев на допустимость и реализуемость, уточнение исходных фоновых переменных и суммарных параметров, а также количественно-качественный анализ сценариев.
Расчеты удобно начинать снизу, т.е. на моделях нижнего уровня, а по мере отработки базовых сценариев двигаться вверх по иерархии системы моделей. На этом этапе прогнозирования возможно сочетание различных математических методов параметрического прогнозирования и моделирования, методов оптимизации, экстраполяции и т.п. и эвристических методов {экспертных оценок), что позволяет получить относительно точный и надежный прогноз.
Анализ схемы показывает, что построение сценариев представляет собой многошаговый процесс. Особый интерес представляют третий и четвертый шаги. Если на третьем шаге фирма определяет будущее состояние среды и ее влияния, исходя из собственных целей, то на четвертом этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их современного состояния и возможных изменений. На пятом этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого шагов, повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом шаге.
Введение на шестом шаге разрушительных событий объясняется тем, что в реальной ситуации могут иметь место инциденты, которые не были спрогнозированы, но при этом могли изменить направление тенденции. Разрушительные события могут иметь как определенный результат (катастрофы, аварии и т.п.), так и положительный (политические примирения, технологические прорывы, открытие месторождений и т.п.). Из возможных разрушительных событий выделяются те, которые оказывают наибольшее влияние и учитывают их при составлении сценариев.
На заключительных шагах сопоставляются стратегические проблемы фирмы и выбранные варианты развития среды, определяется характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий фирмы и рекомендуются конкретные меры по преодолению возможных проблем..
Рис. 2.6. Логическая схема построения сценариев развития объекта прогнозирования
Построение прогнозных сценариев используется в практике прогнозирования, как самостоятельный метод, так и как элемент прогнозирования с использованием других методов (т.е. может выступать элементом комплексной системы прогнозирования) [1].
При прогнозировании для минимизации расходов на прогноз необходимо привлекать минимальное число экспертов при условии обеспечения ошибки прогнозирования не более Ь, где 0<Ь<1. Минимальное число экспертов определяют по формуле
(2.21)
При этом должна наблюдаться стабилизация средней оценки прогнозируемой характеристики. При подборе экспертов, входящих в состав экспертной группы, должны быть учтены следующие их характеристики: компетентность, креативность (способность к творчеству), отношение к экспертизе, конформизм (неустойчивость мнения), аналитичность и широта мышления, конструктивность мышления (прагматизм), коллективизм и самокритичность.
Для оценки согласованности мнений экспертов можно использовать дисперсионный коэффициент конкордации:
(2-22)
где
(2-23)
В формулах (2.22) и (2.23) Т j — показатель связанных (одинаковых) рангов в j-ou ранжировке, Н j - число групп равных рангов в j-ou ранжировке; hk - число равных рангов в k-ой группе связанных рангов при ранжировке j-ым экспертом, п - число объектов, от - число экспертов (./ = 1,...,1я; / = !,..., и).
(2.24)
где rtj - ранг, присваиваемый j-ым экспертом i-ому объекту; г - средний ранг, равный:
(2.25)Если коэффициент конкордации равен 1, то все ранжировки экспертов одинаковы, W = 0, если все ранжировки различны, то есть совершенно нет совпадений. Мнения экспертов согласованы, если W> 0,6.
Применение экспертных оценок позволяет решать сложные неформализуемые проблемы. Знание научно обоснованного подхода к применению этого метода в технологии функционального управления является необходимым условием эффективной работы руководителей разного уровня.