Искусство и наука прогнозирования

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Октября 2013 в 16:52, контрольная работа

Краткое описание

Прогнозирование - одна из основных составляющих управленческого процесса. Без прогнозирования, без представления об ожидаемом ходе развития событий невозможно принятие эффективного управленческого решения.
Государственные деятели прошлого, полководцы, бизнесмены принимали, подчас, блестящие управленческие решения.
При этом, как правило, использовались элементы прогнозирования, относящиеся скорее к искусству прогнозирования. Ведь науки о прогнозировании, как и науки управления, вообще, не существовало.

Содержание

Искусство и наука прогнозирования 3
Классификация методов прогнозирования 6
Основные этапы экспертного прогнозирования 10
Изыскательское и нормативное прогнозирование 13
Список литературы. 17

Прикрепленные файлы: 1 файл

МПУР.docx

— 40.50 Кб (Скачать документ)

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся  на виды экспертного опроса и экспертного  анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организации получения на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором — основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

Экспертные оценки с обратной связью в своём аппарате имеют  три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое моделирование. Первый вид характеризуется процедурами регламентированного неконтактного опроса экспертов перемежающимися обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй - построен на процедурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

Наконец, последний, четвертый, уровень классификации подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные  методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целом невозможно.

Из методов прогнозирования  наибольшее распространение получили методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. В прогнозах развития техники, то есть инноваций, чаще используются методы экспертных оценок и моделирования.

Основные этапы экспертного  прогнозирования

Поскольку именно с помощью  экспертного прогнозирования может  быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов, мы обсудим в систематизированном виде его основные этапы.

1. На стадии подготовки  к разработке прогноза должны  быть решены следующие задачи:

 подготовлено организационное  обеспечение разработки прогноза,

 сформулировано задание на прогноз,

 сформированы рабочая  и аналитическая группы сопровождения,

 сформирована экспертная комиссия,

 подготовлено методическое  обеспечение разработки прогноза,

 подготовлена информационная  база для проведения прогноза,

 подготовлено компьютерное  сопровождение разработки прогноза.

После того как принято  решение о разработке прогноза, необходимо определить исполнителей, которым разработка будет поручена.

С одной стороны, это группа работников, которой поручается организационное обеспечение разработки прогноза, с другой — это группа специалистов, которая должна обеспечить методическое и информационное его сопровождение.

Качественный экспертный прогноз может быть разработан лишь в том случае, если он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы  компетентные специалисты, если использована достоверная информация, если оценки корректно получены и обработаны.

Для разработки качественного  прогноза необходимо использование  современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки. Современные технологии такого типа в значительной степени базируются на использовании современных возможностей вычислительной техники.

 Задание на разработку прогноза должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами.

 Иногда требуется уточнение  задания на этапе подготовки  к работе над проектом или даже в процессе его разработки.

 В состав экспертной  комиссии приглашаются специалисты,  профессионально знакомые с объектом экспертизы.

 Если требуется многоаспектная  оценка объекта либо оцениваться  должны разнородные объекты и  для этого нужны специалисты  различной профессиональной ориентации, то экспертная комиссия должна  быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.

 Разработка прогноза  должна быть проведена методически  грамотно, применяемые методы должны  соответствовать характеру прогнозируемой  ситуации и информации, которую  предстоит получить, проанализировать  и обработать.

Методическую подготовку процесса прогнозирования должна осуществлять группа, в состав которой входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок.

 Разработка прогноза  должна быть четко регламентирована. Рабочая группа должна подготовить  необходимую документацию, в состав  которой входят официально оформленное  решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии (комиссий), график разработки прогноза, контракты  (трудовые соглашения) со специалистами,  привлекаемыми для его разработки, и т. д.

Специалисты, работающие над  прогнозом, должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Естественно, что при разработке прогноза ее всегда недостаточно (идеальная, но, к сожалению, нереальная ситуация, когда точно известно, что будет происходить в будущем), и, чем полнее информация об объекте прогнозирования, тем более качественным может быть подготовленный прогноз.

 Нередко полезным может  оказаться специально подготовленный  аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме.

 При работе над прогнозом,  особенно если это многовариантный  прогноз, приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза.

Поэтому без использования  современной вычислительной техники, и прежде всего персональных компьютеров  со специально подготовленными базами данных, модулями ввода, анализа и обработки информации, нередко работающими в режиме автоматизированного рабочего места (АРМ), автоматической распечатки отчетов о проделанной работе, промежуточных и конечных результатах, содержащих и сам прогноз, эффективная работа над прогнозом, удовлетворяющим современным требованиям, как правило, невозможна. 

Изыскательское и нормативное прогнозирование

Технологическое прогнозирование  подразделяется на изыскательское (иногда его называют еще поисковым) и  нормативное.

В основе изыскательского  прогнозирования лежит ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуаций на основании имеющейся при разработке прогноза информации.

Изыскательскому прогнозированию  соответствует перемещение в  пространстве технологий от технологий более низкого уровня к технологиям более высокого уровня. Иными словами, от средств и возможностей к потребностям и целям.

Примером изыскательского  прогнозирования может служить  прогнозирование в области электроники, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий, начиная от квантовой электродинамики и кончая мгновенно осуществляемой всемирной связью.

В основе нормативного прогнозирования  лежит ориентация на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве технологий от технологий более высоких уровней к технологиям более низкого уровня. Иными словами, от потребностей и целей к средствам их реализации. Примером нормативного прогнозирования может служить прогнозирование в области космоса, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий от понимания проблемы космоса как среды, которая должна служить на благо человеку, до конкретных средств ее решения — условий для ядерного деления и количества высвобождающейся при этом энергии, термодинамического преимущества газов с низким молекулярным весом и т.д.

В рамках технологического прогнозирования решаются такие  задачи, как разработка прогнозов  в области экономической и  коммерческой активности, социальной и политической деятельности.

Одной из центральных проблем  при разработке прогнозов является эффективное сочетание методов  изыскательского и нормативного прогнозирования.

Для изыскательского прогнозирования  характерно использование таких методов, как:

-экстраполяция,

-моделирование,

-метод исторической аналогии,

-написание сценариев  и т.д.,

базирующихся на анализе  точных эмпирических данных. При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации, хотя использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно.

Примером тому является использование  интуитивных методов, того же метода сценариев или метода экспертных кривых, позволяющих определять наметившиеся тенденции изменения ситуации, базируясь  не только на эмпирических данных, но и на опыте высококвалифицированных специалистов — экспертов.

К числу основных методов, используемых при нормативном прогнозировании, следует, прежде всего, отнести методы ПАТТЕРН, «обходные» и др.

Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно полно представлены именно в изыскательском и нормативном прогнозировании.

Очень важно как для  процесса сбора, так и для процессов  анализа и обработки данных, является ли информация количественной или качественной (неколичественной).

Количественная информация, если она достаточно надежна, обладает тем преимуществом, что позволяет  использовать точные математические методы и модели и определять тенденции развития ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных интервалов, возможных погрешностей при расчетах и т.д.

Однако, к сожалению, количественная информация не всегда оказывается надежной.

Но, пожалуй, даже более существенным является то обстоятельство, что круг проблем, для которых удается  разработать адекватные математические модели, оказывается значительно уже того множества ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения.

Тем не менее там, где удается  получить адекватное описание ситуации на строгом математическом языке  и получить результаты анализа и  необходимые расчеты, это необходимо делать.

Гораздо в большем числе  случаев при разработке прогнозов  приходится иметь дело с качественной информацией.

При разработке прогноза к  их числу относятся ситуации, когда  данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, когда оценки получены с помощью вербальных или вербально-числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантов и т.д.

Да и ситуации, когда  полученная количественная информация не может быть «вписана» ни в одну из имеющихся математических моделей, также может быть проанализирована с помощью специально разрабатываемых методов качественного анализа.

В последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в значительной степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.

Как считает выдающийся российский ученый Н.Н. Моисеев развитие экспертного  прогнозирования совпало по времени  с активным развитием ЭВМ. Последний факт найдет несомненное отражение в практике экспертного прогнозирования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы.

1) Инновационный менеджмент/ Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи; ЮНИТИ, 2011.

2) Инновационный менеджмент: Учебник для вузов / Под ред. д.э.н., проф.. О.П. Молчановой. М.: Вита-Пресс, 2001.

3) Ковалев Г.Д. Основы менеджмента. М.: ЮНИТИ, 1999.

4) Дафт Ричард Л. Менеджмент – СПб.: Изд-во Питер, 2000. – 832 с.

5) Мишин В.М. Исследование систем управления: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 527 с.

6)  Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб.пособие для вузов / Под ред. В.Н.Волковой, В.Н.Козлова.- М.: Высш.шк., 2004.- 616с.


Информация о работе Искусство и наука прогнозирования