exact methods is that they can be verified by other experts. When you check, you can be sure there are no errors, and the forecast may be revised as conditions change.

Typology of forecasts is based on various criteria, depending on the goals, objectives, facilities, items, problems, methods of organization and forecasting etc. The fundamental problem is, the target criterion, ie, criteria to determine what the forecast is developed.

There are two types of forecasts:

• Search (research, development, trend, genetic);

• regulatory (software, targeted).

Search Forecast - it is a forecast, which is determined by a possible state of the phenomenon in the future. Refers to the conditional continuation of the trends in the future development of the phenomenon in the past and the present. This forecast corresponds to the question of what is likely to happen while maintaining the current trends.

Normative forecast - to identify ways and time frames for achieving the possible states of the phenomenon taken as targets. This forecast corresponds to the question: what ways to achieve the desired.

The search is based on the forecast of a certain scale opportunities, which is then installed on the likelihood of predicted events. When normative forecasting takes the same probability distribution, but in reverse order: from a given state to the observed trends. Target forecast - Forecast desired states - answers the question: what is desirable and why. In this case there is the construction of a certain scale features purely merit function:

• desirable;

• less desirable;

• desirable;

• more desirable;

• it is most desirable.

Target forecast responds to the question: how, in what direction to orient the planning, to effectively achieve their goals.

Program projections answers the question: exactly what is needed to achieve the desired goal. To answer this important and exploratory, predictive and normative development. First identify the problem to be solved in order to implement the program, the latter define the conditions of implementation.

Forecast Project answers the question: how it might look. Project forecasts are designed to promote the selection of optimal variants of the planning stages.

Organizing forecast responds to the question in which direction to orient the solutions to achieve the goal. Comparison of the results of exploration and development regulations should cover the full range of organizational activities.

In anticipation period (period of time, which is designed to forecast) are distinguished:

• operational (current) forecast;

• kragko-, medium-, long- and dalnosrochnye (super long) forecasts.

Operational forecasts contain quantitative assessment:

• short-term - the overall quantitative assessment;

• medium - quantitative and qualitative;

• Long-term - qualitative and quantitative;

• dalnosrochnye - general qualitative assessment.

Временная градация прогнозов является относительной и зависит от характера и цели прогноза. В социально-экономических прогнозах установлен следующий временной массив:

· оперативные прогнозы — до 1 месяца;

· краткосрочные — до 1 года;

· среднесрочные — до 5 лет;

· долгосрочные — до 15-20 лет;

· дальносрочные — свыше 20 лет.

Наиболее широкое распространение в практике решения задач прогнозирования получили методы экспертных оценок и методов статистического прогноза.

Группа

методов экспертных оценок предполагает учет субъективного мнения экспертов о будущем состоянии. Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер. Экспертные оценки разделяются на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным экспертным оценкам относятся сценарии, метод «интервью», аналитические докладные записки. Коллективные экспертные оценки включают метод «комиссий», метод «мозговой атаки», метод Дельфи.

Статистические методы прогнозирования базируются на использовании накопленной статистической информации об изменении показателей, характеризующих анализируемый объем или процесс.

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Различают:

· формальную экстраполяцию;

· прогнозную экстраполяцию.

Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении прошлых и настоящих тенденций развития объема прогноза в будущем. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом в перспективе его физической и логической сущности. Для применения статистических методов строятся статистические модели прогнозирования, которые можно разделить на трендовые и многофакторные.

В трендовых моделях прогнозирования выводятся зависимости анализируемого показателя от времени. Многофакторные модели позволяют получить зависимости изучаемого параметра от широкого набора факторов, которые в той или иной мере оказывают влияние на его изменения. В этой связи трендовые модели требуют для своего построения меньше информации, чем многофакторные.

Разнообразие методов стратегического планирования, применяемых на разных его этапах, требует обеспечения совместимости результатов, получаемых с их помощью, и разработки единой процедуры проведения стратегического планирования.

Time is a relative grading forecasts and depends on the nature and purpose of the forecast. In the socio-economic forecasts set the next time the array:

• operational forecasts - up to 1 month;

• short-term - up to 1 year;

• mid-term - up to 5 years;

• Long-term - 15-20 years;

• dalnosrochnye - more than 20 years.

The most widely used in the practice of solving the problems of forecasting techniques gained expertise and methods of statistical prediction.

Group

methods of expert assessments involves consideration of the subjective views of experts on the future of the state. Methods of expert assessments tend to have a qualitative character. Expert estimates are divided into individual and collective. For individual expert assessments are scenario method "interview", analytical memos. Collective expert estimates include the method of "commissions", the method of "brainstorming", the Delphi technique.

Statistical forecasting techniques based on the use of accumulated statistical information on changing parameters that characterize the analyzed volume or process.

In the methodical plan basic tool of any forecasting is extrapolation scheme. There are:

• formal extrapolation;

• predictive extrapolation.

Formal extrapolation is based on the assumption of preserving the past and present trends of the volume forecast in the future. When extrapolating the actual target is linked to the development of hypotheses about the dynamics of the process under investigation in the future taking into account its physical and logical entity. For the application of statistical methods are based statistical forecasting models, which can be divided into trend and multifactorial.

The trend prediction models are displayed depending on the time of the analyzed indicators. Multivariate models allow to obtain, depending on the parameter studied a wide range of factors, which in one way or another have an impact on its changes. In this regard, models require trend for its construction less information than multifactorial.

A variety of methods of strategic planning, applied at different stages, requires compatibility of the results obtained with their help, and the development of a unified procedure for strategic planning.

Метод Бокса Дженкинса (ARIMA)

Модели смешанного авторегрессионого скользяшего среднего (AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA) относятся к классу линейных моделей, которые могут хорошо опсывать как стационарые, так и нестационарные временные ряды.

В моделях ARIMA независимые переменные не используются. Точнее говоря, для прогнозирования в них используется информация, содержащаяся в самих исходных рядах. Например, модель ARIMA для месячных объемов продаж выявляет временную структуру в уже имеющихся данных о продажах, которая затем используется для прогнозирования объемов продаж на следющие месяцы.

Method Box Jenkins (ARIMA)

Models mixed autoregressive moving average (AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA) belong to the class of linear models that can well opsyvat both hospital and non-stationary time series.

The ARIMA model the independent variables are not used. More precisely, they use prediction information contained in the very initial ranks. For example, the ARIMA model for the monthly sales reveals a temporary structure in the existing sales data, which is then used to predict sales volumes sledyuschie months.