Общие и специфические научные подходы к прогнозированию

Остановимся подробнее на том, что представляют собой классификационные схемы, выстроенные на основе каждого из них. Первая классификационная схема, предложенная В. В. Знаменским, представлена на рисунке 2. В основе подобной классификационной схемы заложен принцип постепенного, поуровневого агрегирования методологии прогнозирования. Причем данное утверждение не является очевидным и прямо не следует из составленной автором классификации. Существенным недостатком составления социальных прогнозов предложенной классификации является отсутствие четко установленных базовых критериев сведения в классы (группы) методов и комплексных систем прогнозирования. Иными словами, выделенный принцип является лишь косвенной основой для предлагаемой классификации.

Важным замечанием к представленной в таком виде классификации методов прогнозирования может служить и тот факт, что здесь системно не рассмотрен весь арсенал представленных в прогностике научных методов, а названы лишь отдельные методы, причем довольно кратко и схематично, что не дает полного представления о сущности и специфике их применения. Рисунок 2 — Первый подход к классификации методов научного прогнозирования Вторая классификационная схема методов научного прогнозирования, получившая признание и достаточно широкое распространение в теории управления социальными системам, принадлежит А. М. Вилинову (рис. 3). Данный подход к классификации методов является более системным.

Здесь автор последовательно и методично разбивает более крупные классы методов прогнозирования на конкретные частные приемы и методики, которые могут быть применимы в рамках определенного класса методов. На первом, верхнем, уровне рассматриваемой классификационной схемы все методы прогнозирования подразделены на три основных класса. Классификация методов автором осуществлена по информационному основанию с предположением, что фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте исследования, характеризующем его настоящее и прошлое состояние; экспертные методы — на информации, получаемой от экспертов в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения экспертных мнений. Рисунок 3 — Второй подход к классификации методов научного прогнозирования Комбинированные методы, в соответствии с логикой автора, выделены в отдельный класс и базируются на смешанной информационной основе с использованием в качестве первичной информации как фактографических, так и экспертных данных. На практике это встречается, в частности, когда участникам экспертного опроса заранее представляют фактографическую информацию об объекте или знакомят их со сделанными ранее фактографическими прогнозами, либо, наоборот, в процессе экстраполяционного моделирования тенденций развития объекта наряду с фактическими данными учитываются данные экспертных опросов.

На втором уровне названные классы методов подразделяются на подклассы уже на основании принципа обработки информации. В частности, подкласс статистических методов объединяет совокупность методов обработки количественной информации об объекте по принципу выявления содержащихся в ней закономерностей развития и взаимосвязей характеристик; подкласс методов аналогий предполагает, что в основе прогнозирования лежит выявление сходства закономерностей развития различных явлений; подкласс опережающих методов построен на учете принципов специальной обработки научно-технической и социальной информации, реализующих ее свойство опережать развитие НТП. Экспертные методы разделены автором на два подкласса: подкласс прямых экспертных оценок, выделенный по принципу получения и обработки независимой обобщенной оценки эксперта или группы экспертов; подкласс экспертных оценок с обратной связью, в том или ином виде воплощающий принцип обратной связи путем воздействия на оценку эксперта или группы экспертов оценок, полученных ранее. Третий уровень классификации разделяет методы прогнозирования на отдельные виды по «аппаратному» признаку, на основе которого каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие одинаковый аппарат их реализации. Четвертый, нижний, уровень классификации подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых назвать единый обобщающий для уровня в целом затруднительно. Таким образом, представленная классификация выгодно отличается от предыдущей тем, что в ней выделены и четко обозначены базовые критерии и принципы классификации методов научного прогнозирования.

В частности, каждый уровень предлагаемой классификационной схемы характеризуется своим собственным признаком, что является ее несомненным преимуществом. Здесь четко определена иерархическая упорядоченность (структура): элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня (иерархии), причем подмножеств непересекающихся; элементы нижнего уровня представляют собой наименования узких групп конкретных методов прогнозирования, состоящих иногда из одного элемента, которые являются модификациями или разновидностями какого-либо наиболее общего метода. В целом данную классификацию можно охарактеризовать как открытую, предполагающую возможность увеличения числа элементов на уровнях и наращивания общего числа уровней за счет их дальнейшего дробления и уточнения элементов последующих уровней. Отмечая достоинства второго подхода к классификации методов прогнозирования, необходимо подчеркнуть немалые трудности, связанные с практическим использованием отдельных классов методов, поскольку социальные системы как объект исследования обладают исключительно высокой сложностью и многообразием, а также характеризуются наличием значительного числа факторов, определяющих динамику их развития. Третьей классификационной схемой, имеющей наибольшее распространение в методологии научного прогнозирования, может быть названа схема, предложенная П. К. Личко (рис. 4). Данная схема достаточно условна и остается предметом дискуссий: она разделяет всю совокупность методов научного прогнозирования на два уровня иерархии — верхний (по принципу степени формализации) и нижний (по принципу действия и способу получения информации) и исходит из существования всего двух основных классов методов — интуитивных (экспертных) и формализованных. Фактически это не оставляет возможности рассмотрения тех методов, которые находятся в так называемой «средней точке» степени формализации информации, лежащей в основе их выбора.

Подводя итог анализу подходов к классификации методов научного прогнозирования, необходимо отметить, что основным недостатком трех рассмотренных подходов является отсутствие в них механизма различения типа прогнозного исследования, определяемого как социальное, экономическое, научно-техническое или иное прогнозирование. Это крайне важно, так как каждый из них имеет свой собственный объект исследования со своей спецификой, что делает невозможным универсальное применение арсенала методов прогнозирования в целом. Рисунок 4 — Третий подход к классификации методов научного прогнозирования Многие ученые, занимающиеся разработкой основ научного прогнозирования, вообще упускают принципиально важный момент, что классификация методов социального прогнозирования требует разработки классификационной схемы применительно к социальным объектам. На практике необходимо исходить из требования безусловного использования при составлении социальных прогнозов как количественной, так и качественной информации, а также комбинирования различных классов методов. Среди выделенных классов методов социального прогнозирования экспертные методы условно можно отнести к «мягкой» стратегии анализа систем, так как они основаны на получении субъективной, часто не до конца осознаваемой исследователем информации, а классы методов трендового и аналитического моделирования — к формальной, или «жесткой», стратегии системного анализа.

Заключение

.

В настоящее время ни одна область человеческой деятельности не обходится без прогнозирования. При этом наукой и практикой разработаны многообразные методы построения прогнозов. В настоящее время деятельность практически каждой организации не обходится без прогнозирования будущего, и конечно же в первую очередь финансового состояния. Предпринимательство представляет собой деятельность, направленную на вложение средств с целью извлечения прибыли. Считается, что различные методы позволят увеличить глубину прогноза за счёт выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей среди плохо формализуемых обычными методами макроэкономических, политических и глобальных финансовых показателей. Теория прогнозирования экономики базируется на экономической теории. По оценкам как зарубежных, так и отечественных систематиков прогнозирования, уже насчитывается в настоящее время свыше 100 методов прогнозирования.

Число базовых же методов прогностики, которые в тех или иных вариациях повторяются в других методах, гораздо меньше. Многие из перечисленных «методов» относятся скорее всего к отдельным приёмам или процедурам прогнозирования, другие же напротив представляют собой набор отдельных приёмов, отличающихся от базовых или друг от друга непосредственно количеством частных приёмов и последовательностью их применения. В настоящее время единого и универсального метода прогнозирования финансового состояния предприятия наукой и практикой предпринимательства не разработано. Список используемой литературы.

Андрюшкевич, О. А. Индикативное планирование в экономиках разного типа / О. А. Андрюшкевич. — М., 2012. -.

310 с. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2010. -.

260 с. Бутакова М. М. Методы экономического прогнозирования: учебное пособие/ М. М. Бутакова — М.: РУСАЙНС, 2016. — 212 С. Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации / Албегов М. М., Бурса Б. И., Истомина Р. П., Медведев В. Г., Онучак Т. С., Симонов А. Г., Тайцуков А. А. М.: Эдиториал УСС, 2011.

Леньков Р. В. Социальное прогнозирование и проектирование: [учеб. пособие для бакалавров по направлениям подготовки 40 100 «Социология», 80 200 «Менеджмент"] / Р. В. Леньков. — М.: ЦСП и М, 2013. — 192 с. Методы прогнозирования и исследования операций / Минько Э. В., Минько А. Э. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2012.

Современная наука: проблемы и перспективы развития. Международная научно-практическая конференция: сборник статей: под ред. д-ра филол. наук, профессора А. Э.

Еремеева: в 3 ч. — ч. 2. — Омск: Изд-во ОмГА, 2017. — 256 с. Социальное прогнозирование и проектирование / Леньков Р. В. М.: ФОРУМ, 2012.

Цыдыпова Т. Б. Социальноэкономическое прогнозирование как функция регионального управления // Сборник материалов I Международной научно-практической конференции «Прогнозирование и планирование 2012» Биробиджан, 2012. — с. 185−189. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов / Бутакова М. М. м.: КНОРУС, 2010.