Елементи системного аналізу при розв’язанні проблеми економічного прогнозування.

Системний підхід має своєю ціллю спростити розв’язок проблеми і виділити найбільш суттєве в складному.

Об’єктом системного аналізу є узагальнені динамічні системи, тобто любі об’єкти або процеси, які розвиваються у часі. Термін “система” охвачує широке коло понять. Під системою розуміють організоване складне ціле: сукупність або комбінацію предметів або частин, які утворюють комплексне єдине ціле.

В реальному житті виділяють і штучні системи. Штучні системи є плодами розуму і рук людини. Вони складаються з матеріальних елементів. Прикладом складних штучних систем є: держава в цілому; наука в цілому; економіка держави в цілому; різні галузі промисловості; машини; механізми і так далі.

На відмінність від природничих систем, які ніким не створені, які описуються диференціальними рівняннями і мають повну визначеність, штучні системи створені людиною, працюють в ім’я деякої цілі.

Системний підхід передбачає об’єднання вивчаємих об’єктів, встановлення властивостей і зв’язків, виділення найбільш важливих факторів для досягнення поставлених цілей, передбачення їх поведінки в майбутньому і направлений на спрощення розв’язку проблеми, виділення найбільш суттєвого в складному.

При вивченні економічних проблем дослідники ставлять своєю ціллю покращити характеристики вивчаємих систем, вибрати шляхи досягнення їх, тобто знайти оптимальне рішення (розв’язок), коли існує багато варіантів досягнення поставленої цілі.

Етапи системного аналізу. Виділяють такі етапи системного аналізу. Постановка задачі. Початкова структуризація проблеми. Побудова математичної моделі і структуризація. Прогноз розвитку вивчаємої системи. Синтез управління.

Класифікація методів прогнозування. На сьогоднішній день існує багато методів прогнозування. Ці методи розрізняються за призначенням, по виду інформації, яка в них використовується, по реалізуємим формальним процедурам отримання чисельних оцінок параметрів прогнозних моделей, по періоду упередження, по типу прогнозуючого об'єкта та інші. Але в основі всіх методів і прийомів передбачення майбутнього лежать два підходи: математичний та евристичний.

До математичних методів відносяться методи екстраполяції і методи моделювання.

Залежно від характеру джерел інформації методи прогнозування поділяються на два класи: евристичні і фактографічні. Для методів першого класу дані отримують за допомогою експертів, або внаслідок якихось логічних чи теоретичних досліджень. Даними для методів другого класу є характеристики об'єкта дослідження, які змінюються в часі.

Аналітичні методи базуються в основному на математичному моделювання і, як правило, застосовуються для нормативного прогнозування. Статистичні методи грунтуються на побудові і аналізі емпіричних часових рядів характеристик об'єктів, а випереджуючі – на обробці інформації, що має відношення безпосередньо до часу упередження.

Методи прогнозування можна поділити на якісні і кількісні. Якісні методи грунтуються переважно на логічному аналізі об'єктів прогнозування і мають на меті окреслити коло довгострокових проблем взагальній формі. Кількісні проводять математичний аналіз статистичного матеріалу, який характеризує розвиток об'єкта прогноза за певний період.

Задача прогнозиста – вибрати такий метод, який би в більшій степені відповідав би задачам і принципам прогнозування даного явища (об’єкта). При відповідності методів прогнозування заданим принципам можна говорити про створення прогнозуючої системи об’єкту.

Інформаційно-прогнозні системи економічного розвитку. Системи прогнозування – сукупність методів, методик прогнозування, баз і банків даних, організаційних міроприємств, технічних засобів, колективів працівників, які займаються прогнозуванням. Ці системи повинні функціонувати як частини систем управління перспективним розвитком і видавати прогнози при заданій цільовій функції розвитку об'єкта прогнозування, при заданому об'ємі прогнозної інформації. Вони виконують дві основні функції: формування множини альтернатив розвитку об'єкту прогнозу; порівняння і вибір найкращої альтернативи.

Призначення інформаційно-прогнозної системи - це підвищення ефективності робіт в області економіки. Вони повинні задовольняти принципу неперервності, тобто забезпечувати неперервну розробку прогнозної інформації.

Тема 2.1. Прогнозування за допомогою багатомірного аналізу.

Багатомірний аналіз. Альтернатива. Оптимальна стратегія

Розвитку об'єкту. Критерій оптимальності. Таксономія.

Геометрична інтерпретація багатовимірних об'єктів.

Матриці відстаней. Метод упорядкування статистичної

Сукупності об'єктів. Метод розбиття множини об'єктів на

Підмножини.

Якщо в результатi дослiдження по деякiй моделi прогноза отримана множина альтернатив, тодi заключним етапом задачi прогноза є вiдшукання оптимальної альтернативи на заданiй множинi алтернатив по деякому критерiю, який називається критерiєм оптимальностi.

Існує декiлька прийомiв i пiдходiв до розв’язання цiєї задачi.

1. За основу вибору тiєї чи iншої альтернативи приймається ступiнь упевненостi, що дана альтернатива приведе до кiнцевої цiлi, яка дослiджується. Основою для такої упевненостi може служити перш за все досить висока ймовiрнiсть даної альтернативи, яка залежить вiд числа експертiв, якi за неї висловились, i ступiнь узгодженостi думок експертiв, якi висловились за цю альтернативу. Мiрою такої узгодженостi може бути рiзниця мiж квартилями розподiлення часу досягнення цiлi при урахуваннi тiльки альтернативи, яку розглядають.

2. За основу вибору альтернативи може бути прийнятий час сподiвання (ожидаемое время), тобто медiана розподiлення досягнення заданої кiнцевої цiлi при вiдкиданнi всiх iнших альтернатив.

3. За основу може бути взята оцiнка вартостi досягнення цiлi при данiй альтернативi i мiра невизначеностi (середньоквадратичне вiдхилення або рiзниця мiж квартилями).

Якщо не iснує достатнiх пiдстав для вибору однiєї альтернативи, то можна застосовувати два прийоми. Перший полягає у включеннi в план найближчих цiлей з найбiльшими коефiцiєнтами важливостi (важности) (або з найбiльшими вiдносними вагами) без зумовлення (предопределения) подальшого (последующего) розвитку плана. Другий прийом полягає в об'єднаннi близьких альтернатив (якi вiдрiзняються невеликим числом елементiв).

По визначенню альтернатива описується набором умов, необхiдних для досягнення кiнцевої цiлi i набором параметрiв, характеризуючих цi умови, якщо прогнозування проводилося на основi експертних оцiнок. Таким чином, альтернативу можна розглядати як деякi статистичнi сукупностi або багатовимiрнi об'єкти, кожний з яких описується параметрами, де - число умов, якi складають -у альтернативу, -число параметрiв, що описують одну умову. Це дозволяє порiвняльнi дослiдження проводити за допомогою методiв багатомiрного аналiзу, якi служать для рiзноманiтних спiвставлень i виявлення закономiрностей в статистичних сукупностях.

Такий пiдхiд дає можливiсть застосовувати методи таксономiї, що дозволяють дослiджувати економiчний об'єкт як складний. Завдяки цьому, варiюючи характеристиками (параметрами), якi описують економiчний об'єкт, можна створити множину об'єктiв, на якiй проводити аналiз та оцiнки їх розвитку. Якщо, наприклад, скористатися методом знаходження таксономiчного показника, то можна побудувати деякий штучний об'єкт, який буде “еталоном” для всiх об'єктiв множини i який можна прийняти за об'єкт з оптимальними характеристиками. Всi об'єкти множини при цьому впорядковуються згiдно з обчисленими таксономiчними показниками за вiддаллю до штучно сконструйованого, тобто “еталону”.

Наведемо один з таксономiчних методiв - метод упорядкування об'єктiв вивчамоєї сукупностi.