3.7. Методы прогнозирования в стратегическом менеджменте

Для изучения методического аппарата прогностики целесообразно с самого нача­ла детализировать это широкое понятие. Договоримся, что далее мы будем различать простые методы прогнозирования и комплексные методы прогнозирования. При этом под простым методом прогнозирования будем понимать метод, неразложимый на еще более простые методы прогнозирования, и соответственно под комплексным — метод, состоящий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых.

В данном разделе речь будет идти о простых методах и их классификации. Ком­плексные методы прогнозирования рассматриваются в 5.2.

В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов про­гнозирования известны многочисленные способы их классификации. Тем не менее счи­тать этот вопрос удовлетворительно решенным нельзя, так как единой, полезной и пол­ной классификации сейчас еще не создано. Вероятно, прогностика, как молодая наука, еще не достигла такого уровня развития, когда возможно создание классификации, удов­летворяющей всем этим требованиям. Поэтому в задачи данного раздела не входит опи­сание идеальной классификации. Ниже мы сформулируем возможные цели классифи­кации, рассмотрим пути их достижения, некоторые примеры классификаций и предста­вим вариант удовлетворительный, на наш взгляд, для целей изучения и анализа методов, а также из выбора.

Итак, каковы же цели классификации методов прогностики? Можно указать две такие основные цели. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, обслуживание процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта.

Существуют два основных типа классификации: последовательная и параллель­ная. Последовательная классификация предполагает вычленение частных объемов из бо­лее общих. Это процесс, тождественный делению родового понятия на видовые. При этом должны соблюдаться следующие основные правила: 1) основание деления (признак) должно оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия; 2) объемы видовых понятий должны исключать друг друга (требование отсутствия пересечения классов); 3) объемы видовых понятий должны исчерпывать объем родового понятия (тре­бование полного охвата всех объектов классификации).

Параллельная классификация предполагает сложное информационное основание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков. Основной принцип такой классифи­кации — независимость выбранных признаков, каждый из которых существен, все вместе одновременно присущи предмету и только их совокупность дает исчерпывающее пред­ставление о каждом классе.

Последовательная классификация имеет наглядную интерпретацию в виде неко­торого генеалогического дерева, охватывает всю рассматриваемую область в целом и оп­ределяет место и взаимосвязи каждого класса в общей системе. Поэтому она является бо­лее приемлемой для целей изучения, позволяет методически более стройно представлять классифицируемую область знаний.

Среди классификаций прогностических методов известны примеры обоих типов.

Представленная на рис. 3.12 классификация методов прогнозирования является клас­сификацией последовательного типа, имеющей целью наглядное представление в виде иерархического дерева совокупности методов современного прогнозирования как неко­торой системы.

Каждый уровень классификации характеризуется своим классификационным при­знаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непере­секающихся.

Элементы нижнего уровня представляют собой наименование узких групп конкрет­ных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые являются модифи­кациями или разновидностями какого-либо одного, наиболее общего из них.

В целом классификация является открытой, так как представляет возможность увели­чивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней за счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня.

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку «информационное основание метода». Фактографические методы базируются на фактически имеющемся

информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экс­пертные методы базируются на информации, которую поставляют специалисты- эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мне­ния. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

Не следует относить к комбинированным методам те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обра­ботки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем.

Эти классы разделяются далее на подклассы по принципам обработки информа­ции. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количествен­ной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характе­ристик в целях получения прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, что­бы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом осно­вании производить прогнозы. Опережающие методы прогнозирования стоятся на опреде­ленных принципах специальной обработки научно-технической информации, реали­зующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения кол­лектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой груп­пы или от одного из ее экспертов.

Третий уровень классификации разделяет методы прогнозирования на виды по классификационному признаку «аппарат методов». Каждый вид объединяет в своем со­ставе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, ста­тистические методы по видам делятся на методы экстраполяции и интерполяции; мето­ды, использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, исполь­зующие факторный анализ.

Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и историче­ских аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объ­екты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогно­зирования.

Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследова­ния динамики научно-технической информации; методы исследования и оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение количественно- качественных динамических рядов на базе различных видов НТИ и анализа и прогнози­рования на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специ­альный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организации получения на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором — основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

Экспертные оценки с обратной связью в своем аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое моделирование. Первый вид характеризует­ся процедурами регламентированного неконтактного опроса экспертов перемежающи­мися обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй — построен на проце­дурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставлен­ной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на вза­имное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует ап­парат теории игр и ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании ди­намического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имити­рующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

Наконец, последний, четвертый, уровень классификации подразделяет виды ме­тодов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целом невозможно.

В 3.2 мы рассмотрели классификацию объектов прогнозирования в шестимерном пространстве классификационных признаков. Результатом рассмотрения конкретного объекта относительно этой классификации может быть его формальное описание шести­значным кодом. Сопоставляя класс объекта с известными классами методов прогнозиро­вания, можно установить некоторую область методов, которые наилучшим образом соот­ветствуют этому классу объекта.

В табл. 3.8 приводится такого рода соответствие между классами объектов прогно­зирования и классами методов прогнозирования (согласно 3.8). Эта таблица может быть использована для ориентации при выборе метода прогнозирования под конкретный объект, однако она, конечно, не исчерпывает проблемы выбора метода полностью. Эта процедура в целом является творческой и неформализуемой и наиболее сложной в об­щем комплексе проблем анализа и прогнозирования объекта.

…