основные виды межотраслевых моделей прогнозирования

Цель работы – рассмотреть основные виды межотраслевых моделей прогнозирования.

В зависимости от объекта прогнозирования изменяется взаимосвязь между предвидением и контролем. В прогнозируемых природных или технических объектах (ураган, сопротивление материала) связь предвидения и контроля может быть близка к нулю, поскольку никакие управленческие решения не могут изменить прогноз. В таких случаях прогноз ограничивается предвидением и рекомендациями по минимизации его последствий (наводнение, землетрясение и т. Д.).
В прогнозируемых социальных объектах интенсивность взаимосвязи между предвидением и управлением может быть настолько высокой, что она может изменить прогнозируемое состояние путем принятия действий на основе управленческих решений. Другими словами, управленческие решения приводят к «самореализации» или «самоуничтожению» прогноза. В прогностике это называется «эффектом Эдипа».
Три класса интуитивных моделей можно различить по типу информации, циркулирующей в процессе исследования:
, индивидуальная оценка;
, коллективные оценки;
, сочетание экспертных моделей.
Обратитесь к отдельным типам опросов, психоделической генерации идей, к коллективному моделированию мозгового штурма, сеансам, коллективному мнению, сверстникам; комбинированные - модельные итеративные опросы, такие как «Дельфы» и их модификации.
Аналитические методы прогнозирования моделей получены в тех случаях, когда известны общие закономерности процесса, его общая структура, наиболее важные аналитически выраженные функциональные отношения, имеется экспериментальный (контрольный) образец, который позволяет проверить производительность модели.
Аналитические модели делятся на модели, построенные по типу:
, структурирование целей развития;
, имитационное моделирование;
, морфологический анализ.
Статистические методы включают методы, основанные на формировании стохастических моделей прогнозирования. Предпосылкой для применения таких методов является наличие необходимой статистики. Характеризуя период ретроспекции и данные, необходимые для определения модели прогноза. Широкое применение статистических методов прогнозирования объясняется тем, что предметом статистики является изучение методов идентификации моделей массовых процессов.
Что касается приложений математической статистики, мы обращаем внимание на тенденцию некоторых авторов рассматривать соответствующие методы как средство устранения неопределенности на разных этапах принятия решений. Такое отношение сужает масштаб статистических методов, но справедливо фокусируется на наиболее сложных случаях их использования.

В процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов развивалось прогнозирование моделирования как набора методов, методов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных экзогенных и эндогенных отношений объект прогнозирования, а также их измерения в рамках рассматриваемого явления или процесса, чтобы вывести суждения о определенной надежности относительно его будущего развития.
Изучение различных классификационных схем прогнозирующих моделей позволяет нам идентифицировать как основные классы фактических, экспертных и комбинированных методов, специализация которых обусловлена ​​спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, прогнозом свинца период.
Таким образом, опыт государственного регулирования рыночной экономики предполагает, что он должен основываться на системе научного прогнозирования, которая позволяет на основе информации, полученной о прошлом и нынешнем состоянии экономики, предлагать альтернативные пути ее развития в предстоящий период. Рыночная экономика основана главным образом на концепции Кейнсиана, которая обеспечивает влияние государства на макроэкономические показатели. В этой связи экономическое прогнозирование в развитых странах основано на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы, инвестиции и экспорт) и снабжение (производство товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели ВНП. [5, c.45]