Tässä artikkelissa kuvataan ennustemenetelmiä, niiden merkitystä, luokittelua ja lyhyttä ominaisuuksia. Tässä esitetään tärkeimmät kriteerit näiden menetelmien valinnalle ja annetaan esimerkkejä niiden tehokkaasta käytännön soveltamisesta. Ennustemetodologian erityinen rooli nykyajan lisääntyneen epävakauden maailmassa korostettiin myös.
Ennustemetodologian olemus ja merkitys
Yleisessä käsitteessä ennustaminen on prosessi, jossa tulevaisuus määritellään enn alta alkuparametrien (kokemus, tunnistetut mallit, trendit, yhteydet, mahdolliset näkymät jne.) perusteella. Tieteellisesti ennustamista käytetään ihmiselämän eri aloilla: taloustieteessä, sosiologiassa, demografiassa, v altiotieteessä, meteorologiassa, genetiikassa ja monilla muilla. Havainnollistavin esimerkki ennustamisen käytöstä ihmisen jokapäiväisessä elämässä on kaikille tuttu päivittäinen sääennuste.
Puolestaan ennusteiden tehokas käyttö tieteellisestiedellyttää tiettyjen tekniikoiden käyttöä, mukaan lukien useat ennustemenetelmät. Viime vuosisadan alussa, tämän alan tieteellisen tutkimuksen alussa, ehdotettiin vain muutamia samanlaisia menetelmiä rajoitetuilla sovelluksilla. Tällä hetkellä tällaisia menetelmiä on monia (yli 150), vaikka käytännössä ei ole käytössä enempää kuin muutama kymmenkunta perusennustemenetelmää. Samanaikaisesti tiettyjen menetelmien valinta riippuu sekä niiden soveltamisalueesta ja meneillään olevan ennustavan tutkimuksen tavoitteista että tiettyjen ennustetyökalujen saatavuudesta tutkijalle.
Ennustemetodologian peruskäsitteet
Ennustemenetelmä - erityinen menetelmä, jonka tarkoituksena on tutkia ennusteen kohdetta tavoiteennusteen saamiseksi.
Ennustamisen metodologia - kokonaistieto ennusteiden tekemisen menetelmistä, tekniikoista ja työkaluista.
Ennustetekniikka - menetelmien, tekniikoiden ja työkalujen yhdistelmä, joka on valittu tavoiteennusteen saamiseksi.
Ennusteobjekti - tietty prosessialue, jossa ennusteen aihetta tutkitaan.
Ennustamisen kohteena on oikeushenkilö tai luonnollinen henkilö, joka tekee tutkimustyötä ennusteiden saamiseksi.
Suunnittelun ja ennustamisen väliset erot ja suhde
Ennustaminen vs. suunnittelu:
- on informatiivinen, ei ohjeellinenmerkki;
- kattaa paitsi tietyn yrityksen tai organisaation toiminnan, myös koko ulkoisen ja sisäisen ympäristön;
- voi olla pidempiaikainen;
- ei vaadi paljoa yksityiskohtia.
Kaikista eroista huolimatta ennustaminen ja suunnittelu liittyvät läheisesti toisiinsa, erityisesti talouden alalla. Tuloksena oleva tavoiteennuste näyttää mahdollisten riskien ja mahdollisuuksien alueen, jonka yhteydessä muodostuu erityisiä ongelmia, tehtäviä ja tavoitteita, jotka on ratkaistava ja jotka on otettava huomioon laadittaessa eri muotoisia suunnitelmia (strategiset, operatiiviset jne..). Lisäksi ennusteet antavat analyyttisesti luotettavan monimuuttujan näkemyksen mahdollisesta kehityksestä, mikä on välttämätöntä vaihtoehtoisten suunnitelmien rakentamiselle. Yleisesti voidaan sanoa, että ennustamisen ja suunnittelun välinen suhde piilee siinä, että vaikka ennuste ei määrittele konkreettisia suunniteltuja tehtäviä, se sisältää tehokkaan tavoitesuunnittelun edellyttämät tiedotusmateriaalit.
Ennustemetodologian pääluokitukset
Ennustemenetelmien pääluokitus tehdään yleensä seuraavien ominaisuuksien mukaan:
Formaalisointiasteen mukaan:
- intuitiiviset (heuristiset) menetelmät, joita käytetään vaikeasti ennakoitavissa tehtävissä asiantuntija-arvioinnilla (haastattelut, skenaariomenetelmä, Delphi-menetelmä, aivoriihi jne.);
- muodolliset menetelmät, jotka ovat pääosintarkoittaa tarkempaa matemaattista laskelmaa (ekstrapolointimenetelmä, pienimmän neliösumman menetelmä jne. sekä erilaisia mallinnusmenetelmiä).
Ennusteprosessin luonteen mukaan:
- laadulliset menetelmät, jotka perustuvat asiantuntija-arvioihin ja analytiikkaan;
- matemaattisiin menetelmiin perustuvat kvantitatiiviset menetelmät;
- yhdistetyt menetelmät, mukaan lukien sekä kvalitatiivisten että kvantitatiivisten menetelmien (syntetisointi)elementit.
Tietotietojen hankinta- ja käsittelytavan mukaan:
- tilastolliset menetelmät, jotka edellyttävät kvantitatiivisten (dynaamisten) rakennemallien käyttöä tietotietojen käsittelyssä;
- analogian menetelmät, jotka perustuvat loogisiin päätelmiin eri prosessien kehitysmallien samank altaisuudesta;
- johtavat menetelmät, joille on ominaista kyky rakentaa ennusteita tutkittavan kohteen viimeisimpien suuntausten ja kehitysmallien perusteella.
Näiden menetelmien kokonaisuus voidaan myös ehdollisesti jakaa yleisiin ennustemenetelmiin ja erikoismenetelmiin. Yleisiä menetelmiä ovat sellaiset, jotka kattavat laajan kirjon prognostisten ongelmien ratkaisua elämän eri osa-alueilla. Esimerkki tällaisista ennusteista voi toimia eri alojen asiantuntija-arvioina. Toisa alta on olemassa vain tiettyyn toiminta-alueeseen keskittyviä menetelmiä, kuten talouselämässä laajalle levinnyt tasemenetelmä, joka on keskittynyt kirjanpitotietoon.
Lyhyt kuvaus ennustemenetelmistä
Kuten jo todettiin, ennustamisessa on tällä hetkellä monia menetelmiä. Tärkeimpiä ennustemenetelmiä ovat tällä hetkellä useimmat eri aloilla käytetyt ja käytetyt.
- Asiantuntijan arvioiden menetelmä. Koska monia ennusteongelmia ratkaistaessa ei useinkaan ole tarpeeksi luotettavia formalisoituja, mukaan lukien matemaattisia tietoja, tämä menetelmä on melko suosittu. Se perustuu kokeneiden asiantuntijoiden ja eri alojen asiantuntijoiden ammatilliseen mielipiteeseen, jota seuraa kyselyjen käsittely ja analysointi.
- Ekstrapolointimenetelmää käytetään eri prosessien stabiilissa systeemisessä dynamiikassa, kun kehitystrendit jatkuvat pitkällä aikavälillä ja niitä on mahdollista projisoida tuleviin tuloksiin. Tätä menetelmää käytetään myös saman toiminta-alan objekteille, joilla on samanlaiset parametrit, olettaen, että tiettyjen prosessien vaikutus yhteen objektiin, joka aiheutti tiettyjä seurauksia, aiheuttaa samanlaisia tuloksia muissa samank altaisissa objekteissa. Tällaista ennustamista kutsutaan myös analogiamenetelmäksi.
- Mallinnusmenetelmät. Mallien kehittäminen tapahtuu tietyistä objekteista tai järjestelmistä, niiden elementeistä ja prosesseista saatujen tietojen arvioinnin perusteella, jonka jälkeen rakennetun mallin kokeellinen testaus ja siihen tarvittavat muutokset tehdään. Tällä hetkellä ennustavilla mallinnusmenetelmillä on laajin sovellusalue eri aloillabiologiasta sosioekonomiseen alaan. Erityisesti tämän tekniikan mahdollisuudet ovat paljastuneet modernin tietokonetekniikan myötä.
- Normaalimenetelmä on myös yksi päämenetelmistä. Se tarkoittaa lähestymistapaa ennusteiden tekemiseen keskittyen tiettyihin tavoitteisiin ja päämääriin, jotka ennusteen kohde on muotoillut tiettyjen standardiarvojen asentamisen avulla.
- Skenaariomenetelmä on yleistynyt sellaisten johtamispäätösten kehittämisessä, jotka mahdollistavat tapahtumien todennäköisyyskehityksen ja mahdollisten tulosten arvioinnin. Toisin sanoen tämä menetelmä edellyttää tilanteen analysointia, jonka jälkeen määritetään sen kehityksen todennäköiset suuntaukset tiettyjen johtamispäätösten vaikutuksesta.
- Ennakointimenetelmät. Uusin metodologia, joka sisältää suuren joukon erilaisia menetelmiä ja tekniikoita, joiden tarkoituksena on tulevaisuuden analysoinnin ja ennustamisen lisäksi myös sen muodostuminen.
Tilastolliset ennustusmenetelmät
Yksi tärkeimmistä ennusteiden tekemismenetelmistä on tilastolliset menetelmät. Tällaisilla menetelmillä kehitetyt ennusteet voivat olla tarkimmat edellyttäen, että lähtötietotiedot ovat täydellisiä ja luotettavia ennusteobjektien tarvittavien kvantitatiivisten ja puolikvantitatiivisten ominaisuuksien analysointiin. Nämä menetelmät ovat eräänlainen matemaattinen ennustetekniikka, joka mahdollistaa lupaavien aikasarjojen rakentamisen. Tilastollisia ennustemenetelmiä ovat:
- modernin matematiikan tutkimus ja soveltaminentilastollinen metodologia objektiivisiin tietoihin perustuvien ennusteiden laatimiseksi;
- teoreettinen ja käytännön tutkimus asiantuntijaennustemenetelmien todennäköisyystilastollisen mallinnuksen alalla;
- riskiympäristön ennustamisen teoreettista ja käytännöllistä tutkimusta sekä taloudellis-matemaattisten ja ekonometristen (mukaan lukien formalisoitujen ja asiantuntija-) mallien symbioosimenetelmiä.
Aputyökalut ennustemenetelmiin
Heurististen ennustamismenetelmien apuvälineitä ovat: kyselylomakkeet, kartat, kyselylomakkeet, erilainen graafinen materiaali jne.
Formalisoitujen ja sekamenetelmien työkalut sisältävät laajan valikoiman matemaattisten apulaitteiden työkaluja ja tekniikoita. Erityisesti:
- lineaariset ja epälineaariset funktiot;
- differentiaalifunktiot;
- tilastolliset ja matemaattiset työkalut korrelaatioon ja regressioon;
- pienimpien neliöiden;
- matriisitekniikat, hermo- ja analyyttisten verkkojen laitteisto;
- todennäköisyysteorian moniulotteisen keskusrajalauseen laitteisto;
- sumeiden sarjojen laitteet jne.
Kriteerit ja tekijät tiettyjen menetelmien valinnassa ennusteita tehtäessä
Ennustemenetelmien valintaan vaikuttavat monet tekijät. Joten operatiiviset tehtävät vaativat enemmän toimintatapoja. Samaan aikaan pitkän aikavälin (strategiset ennusteet) edellyttävät ennustemenetelmien käyttöäkattava ja kattava. Tiettyjen menetelmien valinta riippuu myös laajuudesta, relevantin tiedon saatavuudesta, mahdollisuudesta saada muodollisia (kvantitatiivisia) arvioita, ennustekohteiden pätevyydestä ja teknisestä varustuksesta jne.
Metodologian pääkriteerit voivat olla:
- systeemiluonne ennusteiden muodostuksessa;
- sopeutuvuus (vaihtelevuus) mahdollisiin parametrimuutoksiin;
- metodologian valinnan pätevyys ennusteen luotettavuuden ja suhteellisen tarkkuuden kann alta;
- ennusteprosessin jatkuvuus (ellei kertaluonteista tehtävää ole asetettu);
- taloudellinen toteutettavuus - ennusteprosessin toteuttamiskustannukset eivät saisi ylittää tulosten käytännön soveltamisen vaikutusta etenkään talouden alalla.
Esimerkkejä olemassa olevan ennustuslaitteiston tehokkaasta soveltamisesta
Ennustemenetelmien tehokas käytännön sovellus, josta tällä hetkellä yleisin on esimerkki, on niiden käyttö liiketoimintaympäristössä. Edistyksellisimmät yritykset eivät siis enää voi tehdä ennusteita toteuttaessaan toimintansa täysimittaista suunnittelua. Tässä yhteydessä ennusteet markkinaolosuhteista, hintadynamiikasta, kysynnästä, innovatiivisista näkymistä ja muut ennakoivat indikaattorit vuodenaikojen ja ilmaston luonnollisiin vaihteluihin ja sosiopoliittiseen ilmastoon asti ovat tärkeitä.
Tämän lisäksi niitä on moniaesimerkkejä ennustemenetelmien tehokkaasta soveltamisesta ihmiselämän eri osa-alueilla:
- matemaattisen mallintamisen käyttö mahdollisten hätätilanteiden ennustamiseen vaarallisissa yrityksissä;
- systeeminen ympäristö- ja talousennuste maittain ja alueittain;
- sosioekonominen ennustaminen yhteiskunnan kokonaiskehityksen ja sen yksittäisten elementtien kehityksestä;
- ennustus kvanttifysiikassa, uudessa biotekniikassa, tietotekniikassa ja monilla muilla aloilla.
Ennustemetodologian rooli nykypäivän lisääntyneen epävarmuuden ja globaalien riskien maailmassa
Lopuksi on todettava, että ennustemetodologia on jo pitkään ollut täysin integroituna ihmiselämään, mutta siitä on tulossa tärkeintä nykyään. Tämä suuntaus liittyy sekä teknologisten prosessien nopeaan kehitykseen maailmassa että epävarmuuden lisääntymiseen sisäisessä ja ulkoisessa ympäristössä. Lukuisat kriisiilmiöt taloudessa, politiikassa ja yhteiskuntaelämässä lisäävät riskikuormaa kaikilla toiminnan alueilla. Globalisaatioprosessien syveneminen on johtanut systeemisten globaalien riskien syntymiseen, jotka synnyttävät mahdollisen dominoefektin, kun yksittäisten yritysten tai maiden ongelmat vaikuttavat vakavasti koko maailmanyhteisön taloudelliseen ja poliittiseen tilaan. Myös riskit, jotka liittyvät luonnon ja ilmaston epävakauteen, suuriin ihmisen aiheuttamiin katastrofeihin ja armeijaanpoliittisia kriisejä. Kaikki tämä todistaa sekä mahdollisten globaalien että ajankohtaisten yksittäisten riskiilmiöiden ennustamisen erityisestä roolista nykymaailmassa. Tehokas järjestelmällinen ennustaminen, joka vastaa tämän päivän haasteisiin, voi välttää tai vähentää monien uhkien seurauksia ja jopa muuttaa ne hyödyiksi.
