В наш час, за оцінками вчених, нараховується понад 200 різних методів прогнозування. Однак, на практиці використовується в якості основних 15-20 методів.

Метод прогнозування — сукупність способів і прийомів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних, екзогенних (зовнішніх) і ендогенних (внутрішніх) даних, а також їх змін у розглянутому періоді часу вивести судження певної вірогідності відносно майбутнього розвитку об’єкта.

В існуючих джерелах представлені різні класифікаційні принципи методів прогнозування.

Однією з найбільш важливих класифікаційних ознак методів прогнозування є ступінь формалізації, що досить повно охоплює прогностичні методи. Другою класифікаційною ознакою можна назвати загальний принцип дії методів прогнозування, третім — спосіб одержання прогнозної інформації.

У більшості класифікаційних схем методи прогнозування розділяються на три основні класи: екстраполяції, експертних оцінок, моделювання.

При такому поділі методам екстраполяції протиставляються як самостійний клас методи моделювання.

З одного боку, побудова моделей має на меті розкрити закономірність розвитку досліджуваного об’єкта чи процесу на деякій ретроспективній ділянці. І якщо модель побудована правильно й адекватно відбиває зв’язки і властивості реального об’єкта, вона може бути основою для екстраполяції, тобто для перенесення деяких висновків про поводження моделі на об’єкт. Це і є прогнозування поводження об’єкта шляхом екстраполяції тенденцій, шо виявляються на моделі.

З іншого боку, методи екстраполяції є не що інше як використання теоретичних і емпіричних моделей перемінних поза ретроспективною ділянкою спостережень за даними залежностей між ними на ретроспективній ділянці. Таким чином, застосування екстраполяції в прогнозуванні завжди припускає використання яких-небудь моделей. Тому будь-яке моделювання є основою для екстраполяції.

На першому рівні всі методи за ознакою «інформаційна підстава методу» поділяються на три класи: фактографічні, комбіновані, експертні.

Фактографічні — базуються на фактичній інформації про об’єкт прогнозування і його минулий розвиток. В експертних методах використовується інформація, яку надають фахівці-експерти в процесі систематизованих процедур виявлення й узагальнення їх думок.

Комбіновані — методи зі змішаною інформаційною основою. У свою чергу, класи експертних і фактографічних методів поділяються на підкласи за методами обробки інформації.

Експертні — методи, засновані на думках експертів у даній галузі знань з наступною обробкою отриманих результатів з метою виявлення основних критеріїв і тенденцій, властивих об’єкту. Експертні методи поділяються на два підкласи: прямі експертні оцінки та експертні оцінки зі зворотним зв’язком.

Прямі експертні оцінки будуються за принципом одержання і обробки незалежної узагальненої думки колективу експертів (чи одного з них) при відсутності впливу на кожного експерта думок іншого експерта і всього колективу.

Експертні оцінки зі зворотним зв’язком у тому чи іншому вигляді реалізують принцип зворотного зв’язку на основі впливу на оцінку експертної групи (одного експерта) думок, що отримані раніше від цієї групи.

Клас фактографічних методів поєднує три підкласи: методи аналогій, випереджальні методи, статистичні методи.

Методи аналогій спрямовані на виявлення подібності в закономірностях розвитку різних процесів. До них відносяться методи математичних та історичних аналогій.

Методи математичних аналогій як аналог для об’єкта прогнозування використовують об’єкти іншої фізичної природи, інших галузей науки, що мають математичний опис процесу розвитку, який збігається з об’єктом прогнозування.

Методи історичних аналогій як аналог використовують процеси однакової природи, що передують у часі розвитку об’єкта прогнозування.

Випереджальні методи прогнозування засновані на певних принципах спеціальної обробки науково-технічної інформації, що враховують її властивість випереджати прогрес науки і техніки. До них відносяться методи дослідження динаміки науково-технічної інформації, які використовують побудову динамічних рядів на базі різних видів такої інформації, аналізу і прогнозування на цій основі розвитку відповідного об’єкта (наприклад, огинаючий метод). До випереджального методу можна віднести також методи дослідження й оцінки рівня техніки, засновані на використанні спеціальних методів аналізу кількісної і якісної науково-технічної інформації для визначення характеристик рівня якості існуючої і проектованої технік и.

Статистичні методи являють собою сукупність методів обробки кількісної інформації про об’єкт прогнозування, об’єднаної за принципом виявлення математичних закономірностей змін, що містяться в ній, характеристик даного об’єкта з метою одержання прогнозних моделей.

За ступенем формалізації методи економічного прогнозування можна розділити на: інтуїтивні і формалізовані.

Інтуїтивні методи прогнозування використовуються в тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через значну складність

об’єкта прогнозування. У цьому випадку використовуються оцінки експертів. При цьому розрізняють індивідуальні і колективні експертні оцінки.

До складу індивідуальних експертних оцінок входять:

• метод «інтерв’ю», при якому здійснюється безпосередній контакт експерта з фахівцем за схемою «питання — відповідь»;
• аналітичний метод, при якому здійснюється логічний аналіз якої- небудь прогнозованої ситуації, складаються аналітичні доповідні записки;
• метод написання сценарію, що заснований на визначенні логіки процесу чи явища в часі за різних умов.

Методи колективних експертних оцінок містять у собі: метод «комісій», «колективну генерацію ідей» («мозкова атака»), метод «Дельфі», матричний метод.

Ця група методів заснована на тому, що при колективному мисленні, по- перше, більш висока точність результату і, по-друге, при обробці індивідуальних незалежних оцінок, шо виносяться експертами, можуть виникнути продуктивні ідеї.

У групу формалізованих методів входять дві підгрупи: екстраполяції і моделювання.

До першої підгрупи відносяться методи: найменших квадратів, експонентного згладжування та ковзних середніх.

До другої групи відповідно: структурне моделювання, сітьове моделювання та матричне моделювання.

Розглянуті класи інтуїтивних і формалізованих методів подібні за своїм складом до експертних і «фактографічних» методів. Фактографічні методи засновані на фактично наявній інформації про об’єкт прогнозування і його минулий розвиток, експертні базуються на інформації, отриманій з оцінок фахівців-експертів.

Особливе місце в класифікації методів економічного прогнозування мають так звані комбіновані методи, шо поєднують різні інші методи.

Наприклад, колективні експертні оцінки і методи моделювання або статистичні й опитування експертів. Як інформація використовується фактографічна і експертна інформація.

Програмний аспект прогнозу полягає у визначенні можливих шляхів досягнення бажаних і необхідних результатів, очікуваної в часі реалізації кожного з можливих варіантів і ступеня вірогідності успішного досягнення результату за тим чи іншим варіантом.

Організаційна сторона прогнозу містить у собі комплекс організаційно- технічних заходів, що забезпечують досягнення визначеного результату за тим чи іншим варіантом. В організаційному аспекті виходять із представлення про наявні економічні ресурси і накопичений науковий потенціал.

Правові, економічні та організаційні засади формування цілісної системи прогнозних і програмних (планових) документів економічного й соціального розвитку України, а також окремих галузей економіки та окремих адміністративно-територіальних одиниць як складової частини загально системи державного регулювання економічного і соціального розвитку державі визначає Закон України «Про державне прогнозування та розроблення програм економічного і соціального розвитку України» (2000р.). Цим законом встановлюється загальний зміст, порядок розроблення, затвердження та виконання зазначених прогнозних і програмних (планових) документів економічного та соціального розвитку, а також права й відповідальність учасників державного прогнозування та розроблення програм економічного і соціального розвитку України.

Прогноз — це висновок про майбутнє існуючого просторового процесу, що досліджується, на основі загальної тенденції його розвитку. На думку фахівців, вітчизняна прогнозологія перебуває саме в стадії наукового осмислення й становлення. Що ж стосується зарубіжних наукових досліджень, то слід звернути увагу на те, що іноземні прогнози є досить неоднозначними, а особливо в функціонально-просторовому та кількісно-якісному виразі.

Оскільки на основі планових прогнозів у минулому розвивалася т. зв. радянська економіка, то планові прогнози для вітчизняних країнознавчих досліджень хоча й залишаються науковим явищем штучного характеру, проте базуються на математико-статистичній основі. Аналізуючи іноземну наукову літературу, можна зробити висновок, що зарубіжні підходи до прогнозних процесів є скоріше логіко-інтуїтивними, чим строгопослідовними та конкретизованими у своєму виразі й потребують багатьох уточнень та деталізації. Як зазначають вітчизняні фахівці, вони не мають міцного методологічного фундаменту й описують маніпуляції другорядними чинниками, не розкриваючи сутності процесів, які розглядаються. Що стосується практики прогнозування, то найчастіше вона обмежується епізодичними інтуїтивними прогнозами. Вітчизняна теорія країнознавчого прогнозування тільки формується, тому дослідження можливості використання різних форм і варіацій просторового прогнозування є актуальним науковим.

Під терміном «прогнозування» слід розуміти процес визначення перспектив розвитку якогось явища, події, що ґрунтується на знанні закономірностей їх розвитку в минулому та врахуванні тенденцій динаміки щодо сучасного стану досліджуваного країнознавчого об’єкта. Наукова концепція прогнозування повинна викривати сутність прогнозованої діяльності, основні закономірності цієї роботи, основні форми її проведення, критерії перевірки істинності її результатів, оцінку істотних меж прогнозування. З іншого боку, в рамках такої концепції необхідно встановити комплекс методів прогнозування, що охоплюють різні аспекти підготовки прогнозів, а також виявити сферу та принципи найбільш ефективного застосування кожного з них в окремих сферах країнознавчих досліджень.

Наукова царина знань, яка займається розробкою й теоретичним осмисленням прогнозів, називається прогнозологією. Розділ методології та наукова сфера зайнятості, що передбачає практичну підготовку, розробляє конкретні прогнози та забезпечує оцінку результативності прогнозування називається прогностикою. Таким чином, підготовка прогнозів — це не тільки галузь гносеологічної методології, а й напрям конструктивної пізнавальної діяльності, ціла система отримання висновків про майбутній стан певної територіальної системи. Тому для прогнозування важливе значення мають як теоретичні напрацювання, так і практичні заходи щодо їх запровадження. Існує негласне загальне правило в прогнозуванні: достовірність прогнозу знижується, зважаючи на зростання рівня прогнозованого явища та величини попередження, а також у напрямі від опису сутності процесу до його деталей. Не можна не зважати на роль і вплив кожного з чинників, які визначають цей розвиток, темпи їх зміни, взаємозв’язок.

На думку фахівців, успіх країнознавчого прогнозування залежить від низки чинників: наявності усієї доступної достовірної інформації; знання національних особливостей країни, що досліджується; вмілого використання необхідних знань за допомогою методів, які відпрацьовані на основі загальних принципів передбачення; компетентності дослідників у цій галузі; творчих здібностей, освіти, досвіду фахівці-прогнозиста тощо. Система прогнозування має відповідати таким принципам: неперервності (тобто мати постійний характер); комплексності (паралельне ведення прогнозованих досліджень на різних рівнях); співмірності прогнозних завдань і наявних ресурсів; наявності зворотного зв’язку (перевірка прогнозів на практиці, аналіз усіх випадків підтвердження та спростування практикою спрогнозованих висновків, корегування на цій основі інших прогнозів, а також використання багатьох прогнозованих методик).

Кожен із прогнозів, які використовуються в країнознавстві, має свої специфічні функції та потребує певних критеріїв щодо їх підготовки та запровадження. Наприклад, як й інші пізнавальні процеси, прогнозологія й самі прогнози виконують гносеологічну функцію. Накопичення знань та певного досвіду у сфері прогнозування реалізує емпіричну функцію. Проте головною цільовою функцією прогнозування є превентивна — упередити можливі негативні наслідки просторових процесів та явищ у майбутньому та максимально вжити заходів, щоб мінімізувати їхній вплив, або локалізувати це явище територіально. При позитивно передбачуваних ситуаціях — якомога швидше досягнути бажаних результатів та закріпити їх. Тобто прогнози можуть забезпечувати функції системи інтегрування та регулювання. Звідси випливає конструктивна функція прогнозування, або управлінська — з допомогою прогнозів забезпечувати адміністрування та управління територією. Як й інші управлінські та наукові досягнення, прогнози дають змогу обмінюватися досвідом, інформацією не тільки в науково-ділових та управлінсько- виробничих сферах, але й доводять до широкого загалу результати прогнозування та їх наслідки, що забезпечується інформаційною та комунікаційною функціями. Не менш важливою в прогностичній діяльності є освітня функція, яка дає змогу не тільки отримати науковий та практичний досвід щодо розробки та використання прогнозів, а й навчити цьому молодих фахівців та забезпечити процес підготовки спеціалізованих кадрів для виконання практичних завдань. Що ж стосується наукової функції в питаннях розробки прогнозів, то якими б теоретично обґрунтованими не були закономірності підготовки прогнозів у різних просторово-часових континуумах у кожному конкретному випадку дослідження країнознавчих об’єктів буде високий ступінь наукової новизни. Він буде забезпечуватися саме за рахунок просторової та часової динаміки й специфіки комплексності країнознавчих об’єктів дослідження, а також тому, що в процесі підготовки прогнозів немає можливості спиратися на твердо встановлені наукові факти, котрі стосуються майбутнього.

Будь-який прогноз проходить певні етапи своєї реалізації та має певні прогнозні цикли та закономірності. Прогнозування може бути частиною якогось наукового дослідження й розроблятися та впроваджуватися на завершальних етапах його проведення — бути частковим. А також може бути й завершеним науковим циклом: від початкового — до кінцевого, тобто повним дослідженням. У кожному варіанті та циклі воно повинно включати в себе: збір та обробку інформації після попереднього збору фактів та конкретної постановки проблеми прогнозування; систематизацію фактів із метою виявлення шляхів розвитку первинної ситуації; виявлення ключових моментів і тенденцій ситуації, що досліджується; висловлення припущень щодо ймовірних станів досліджуваної ситуації в майбутньому; побудову гіпотез і сценаріїв майбутнього розвитку подій; вивірка сценаріїв розвитку та відбір найбільш вдалих; оформлення висновків та результатів прогнозування, а в разі необхідності — перепровірка (праксеологічний етап) або вивірка (верифікація).

На думку фахівців, процес країнознавчого прогнозування можна проводити в декілька етапів: 1) оцінка сучасного стану просторового процесу чи явища (виділення чинників, які виливають на ситуацію, а також основних тенденцій розвитку ситуації); 2) ретроспективний аналіз просторових процесів та явищ, що досліджується; 3) аналіз подальшої зміни стану просторової та функціональної ситуації (події) за оцінками попередніх відомостей у хронологічному порядку (від тенденцій до їх упливу на майбутнє прогнозованого явища); 4) прогноз, який формується відповідно до загальної тенденції розвитку явища (зважаючи на роль і вплив кожного з чинників, що визначають цей розвиток, темпи їх зміни, взаємозв’язок).

Обробка інформації після попереднього збору фактури та конкретної постановки проблеми потребує: 1) систематизацію фактів, які сортують за ступенем стосунку до якогось питання; 2) виявлення ключових моментів, спираючись на знання проблеми; 3) побудова гіпотез, які пояснюють основні факти; дотримання (вразі потреб) додаткових даних; 5) оформлення висновків та їх перевірка на відповідність іншим фактам.

Для того, щоб виявити шляхи розвитку первинної ситуації досліджуваного країнознавчого процесу, необхідно систематизувати факти, а також провести їх вивірку, тобто верифікувати. Для правильної побудови прогнозної гіпотези необхідно виявити ключові моменти й тенденції розвитку подій, що зумовлюють розвиток досліджуваних країнознавчих процесів та явищ. Наприклад, необхідно враховувати тенденції в розвитку політики держав, їх фінансово-економічної ситуації, а також динаміку соціальних процесів та явищ у країні. Шляхом історичних аналогій можна передбачити, в якому приблизно напрямі має йти розв’язання основних внутрішніх та міждержавних суперечностей. Основним у цьому процесі є правильна оцінка головних діючих, змагання між якими створює основну тенденцію розвитку. Для того, щоб визначити, яким напрямом піде розвиток обставин, необхідно не тільки уявляти, а й чітко знати, за яких конкретно умов, чинників можливий той або той розвиток ситуації. Окрім того, щоб зробити прогноз обставин, необхідно брати до уваги, в рамках якої більш крупної тенденції розвиваються обставини, що вивчаються.

Важливою умовою повноти й об’єктивності прогнозування є дотримання правил розробки та перевірки гіпотез. Якщо наявні незрозумілі чи сумнівні обставини ситуації, що досліджується, то вони по мають бути враховані при висуненні гіпотези. Не можна захоплюватись одними гіпотезами й ігнорувати інші тільки тому, що вони здаються малоймовірними. Усі обґрунтовані гіпотези повинні перевірятися на їх стійкість та відображати динаміку досліджуваної ситуації. Усі гіпотези в розвитку проходять три стадії: 1) виникнення гіпотези; 2) аналізу висунутого припущення та визначення алгоритму наслідків (обставин, подій, фактів), які логічно випливають із цього припущення; 3) перевірка припущення на прогнозній моделі.

Прогнози, як й самі країнознавчі дослідження, можуть бути пояснювальними (описовими або пізнавальними), проте інформаційно обґрунтованими та аналітичними (глибинно розробленими). Пояснювальні гіпотези в країнознавчому прогнозі дають змогу досліднику пояснити вже відомі факти, а також відкривати нові обставини та можливості розвитку ситуації, які невідомі йому за рахунок розв’язання логіко-інтуїтивних схем. Що ж стосується аналітичних прогнозів, то їх зміст зачасти буває виведеним за рахунок розв’язання математико-статистичного алгоритму та встановлення функціональних залежностей у досліджуваних країнознавчих процесах та явищах. До уваги тут беруться не тільки ті факти, що встановлені до висунення гіпотези, а й ті, які стали відомі після її висунення. Виявлення при перевірці гіпотез нових фактів, невідомих до її висунення, підвищує ступінь надійності гіпотези. Здатність гіпотези пояснити не тільки раніше відомі факти, а й виявити нові — важлива умова можливої перевірки істинності основного змісту гіпотези.

При розробці прогнозу на майбутнє, особливої важливості набувають припущення, пов’язані з фактичними відомостями. Науковці вважають, що в основу будь-якого передбачення покладено низку припущень. Якщо вони правильні, то можна зробити точний або досить точний прогноз. Якщо ж вихідні дані неправильні — прогноз буде неточним незалежно від того, наскільки точні дані, що лежать в його основі. На думку фахівців, висловивши припущення, його потрібно перевірити на співвідношення з усіма даними. При наявності розходжень і неточності даних — прогноз потрібно уточнювати, а саму гіпотезу доповнити або ж змінити твердження. Експерти вважають, що помилкова інтерпретація фактажу ймовірна, якщо: подано не всі матеріали; деякі з фактів є сумнівними; уся увага зосереджується лише на тих повідомленнях, які підтверджують припущення аналітика. Наявні методологічні рекомендації й іншого плану: йти не від фактів до гіпотези, а від висунутої гіпотези до існуючих фактів. На деякі запитання часто вдається отримати пряму та досить визначену відповідь, а в інших випадках науковці обмежуються лише припущеннями. Треба розуміти, які з моментів є найважливішими, а не концентрувати увагу одразу на багатьох.

Прогнозування є складовою частиною передбачення суспільного розвитку загалом. Його специфіка зумовлена великим впливом суб’єктивного чинника, багатоплановістю та високим динамізмом. Для аналітичного прогнозування особливо характерний зворотній уплив прогнозу через дії людей на події, що прогнозуються. Під час аналітичного прогнозу відбувається рух думки від конкретного до абстрактного, в результаті чого аналітик виявляє сутність явища. Виходячи з логіки процесу прогнозування, можна відзначити деякі загальні принципи, придатні до цього виду пізнавальної діяльності: абстрагування, аналіз і синтез, узагальнення, ідеалізація, індукція та дедукція, моделювання, екстраполяція, експертиза, порівняльні методи тощо. Вибір методу прогнозування залежить від чинників: мети прогнозу; часу випередження прогнозу; специфіки об’єкта дослідження; надійності й повноти інформації; обмеженості ресурсів розробників прогнозу тощо. Методи прогнозування мають відповідати таким вимогам: поєднання суб’єктивної цінності й об’єктивної значущості оцінок; чітке застосування оцінок, яке не допускає різних тлумачень щодо вибору методів; створення можливості нагромадження статистичної інформації та її використання для прогнозування. За ступенем формалізації методи економічного прогнозування можна розділити на інтуїтивні (неформалізовані) та формалізовані (експертні).

Що стосується конкретних методик прогнозування, то серед них слід виділити такі прогнозні методи: сценаріїв; прогноз за аналогією; зворотного прогнозування; прогноз на основі причинних зв’язків; прогноз за теорією ймовірності; прогноз на основі стійких тенденцій; прогноз, зважаючи на розвиток подій у визначеному напрямі; прогноз на основі циклічного розвитку подій тощо. В країнознавстві методи прогнозування, зважаючи на розвиток подій у відомому напрямі, можуть використовуватися під час створення прогнозів щодо кількості населення країни, розвитку виробництва, зменшення світових запасів сировини, екологічного стану території тощо.

Досить часто в країнознавчих дослідженнях використовуються методи прогнозування економічних процесів. Методи економічного прогнозування — це сукупність способів і прийомів розробки прогнозів, які дають змогу на основі аналізу даних ретроспективного періоду, зовнішніх і внутрішніх факторів впливу, а також їх кількісних змін здійснити переконливі передбачення стосовно майбутнього розвитку економіки чи суспільства загалом. Для прогнозування використовується статистична інформація, яка описує процеси за минулі роки, та проводиться експертна оцінка тенденцій змін макроекономічних показників. Об’єктами прогнозування є економіка, її галузі, регіони, форми власності тощо. Для вибору методу прогнозування слід визначити мету й завдання прогнозу та період, на який він формується, врахувати специфіку об’єкта прогнозування, види, повноту та вірогідність вхідної інформації, а також низку інших факторів.

Прогнози бувають багатьох форм, які спрямовані на вдосконалення методів, передбачення можливостей розвитку значущих подій. У прогнозі відображають: послідовно описані сприятливі та несприятливі чинники й оцінки результатів їхньої взаємодії; порівняння властивостей об’єктів, які вивчаються, з відомими властивостями аналогічних об’єктів; визначення верхніх і нижніх меж розвитку об’єкта з образом постійних і тимчасових чинників.

Практична значимість прогнозування значно підвищується, якщо відомі їх конкретні наслідки. Результативність прогнозів розкривається не в первинних даних, а в їх точній інтерпретації, адже конкретний факт можна зрозуміти тільки у порівнянні з іншими. Прогнози цінні лише тоді, коли вони дають можливість впливати на ситуацію й приймати правильні управлінські рішення щодо виправлення або покращення неї. Результативність уживаних заходів (дій) у результаті попереджувальних прогнозів є досить високою, коли вони пропонують не тільки передбачуваний результат, а й можливості повпливати на нього. Система оцінки результативності прогнозів називається праксеологічною — тією, що перевіряє результативність уживаних дій.

Вважається, що удалий прогноз — це той, що надав суттєву допомогу тому, для кого він був зроблений. Критерієм якості передбачення, як й інших видів інформації, є корисність. Кожний прогноз повинен бути випереджувальним. Інформація, що міститься в прогнозі, має давати змогу замовнику відреагувати на спрогнозовані події. Прогноз знецінюється тоді, коли відбувається порушення термінів очікування його результатів, або зволікання з вжиттям пропонованих заходів щодо вирішення конкретної країнознавчої ситуації. Наприклад, прогноз щодо ймовірного врожаю фермерського господарства поданий у день збирання врожаю є уже неефективним та недоцільним.

Для ефективного функціонування системи прогнозування необхідне також існування інформаційної бази, тобто необхідного мінімуму достовірної інформації. Крім того, потрібна адекватна інформаційно-логічна підсистема, що забезпечує можливість логічної обробки інформації, яка існує у системі.

При організації роботи з прогнозування слід мати на увазі, що якісний прогноз повинен бути звернений у майбутнє та містити альтернативні можливості розвитку тих або інших подій. Без альтернатив прогноз в історії людства був можливим лише в передбаченнях пророків. Альтернативність прогнозу передбачає наявність декількох сценаріїв його розвитку. Прогноз може бути складений за сценаріями. При цьому, зазвичай, виділяють: оптимістичний сценарій; песимістичний сценарій; найбільш імовірний сценарій, що може містити елементи перших двох. Такий методологічний прийом застосовується тоді, коли відбуваються події, результати яких важко передбачити, але їхній уплив є очевидним. Найбільш відомим у цій групі є метод сценаріїв, орієнтований на те, щоб виявити та підкреслити принципову невизначеність майбутнього в умовах турбулентного зовнішнього середовища. Відповідно до цього методу, розробляється декілька варіантів майбутнього розвитку подій, що поєднують, як мінімум, песимістичний, оптимістичний і найбільш ймовірний варіанти. Метод сценаріїв полегшує інтеграцію різних даних, отриманих методами як якості, так і кількості, він добре сумісний також із методами теорії ігор, розроблених відповідно до аналізу конкретних ситуацій. Одне з головних завдань методу сценарію — виявити вирішальні чинники, від яких буде залежати розвиток подій за певним сценарієм.

Розробивши варіанти своєї стратегії та тактики відповідно до сценаріїв і виконуючи моніторинг вирішальних факторів, розвідка розширює свої можливості швидкого реагування на різкі зміни зовнішнього середовища. Своєрідною модифікацією цього методу є метод зворотного прогнозування. У рамках цього методу на першому етапі формулюють різноманітні варіанти майбутнього, позитивного для замовника, беручи до уваги стратегічні цілі, переваги й інші релевантні чинники. Потім для кожного варіанту розробляються ймовірні сценарії, спрямовані від майбутнього до теперішнього, тобто спочатку визначається завершальний крок, який призводить до бажаного майбутнього тощо. Для кінцевого аналізу залишаються тільки ті сценарії, що не містять нереалістичних, малоймовірних кроків. Основна перевага методу полягає в свободі від необґрунтованого перенесення колишнього досвіду на майбутнє. Під час прогнозу за аналогією передбачення базується на розвитку аналогічного об’єкта, що відомий. При цьому необхідний правильний вибір об’єктів порівняння. Дослідження явища, що прогнозується, доцільно розпочинати з оцінки його нинішнього стану. Мета цього підходу полягає у виявленні системи чинників, які суттєво впливають на розвиток явища, що аналізується. Використовуючи цей метод при побудові первісних гіпотез про майбутні події, слід починати не з вивчення тенденцій, притаманних цьому явищу, а з розгляду подій, які мали місце за аналогічних обставин. Окрім того, за аналог потрібно брати події, що відбулися нещодавно. Цей прогнозний метод є дуже поширеним у країнознавчих дослідженнях, особливо зважаючи на те, що він є логіко-інтуїтивним. Проте прогноз за аналогією небезпечний тим, що він виглядає надійним у той час, як не завжди є таким. Прогноз за теорією імовірності передбачає, що прийняття всіх важливих рішень пов’язане з імовірністю. Прогноз на основі причинних зв’язків ґрунтується на вивченні причин, які зумовлюють явище, що вивчається. Це ті причини, що зумовлюють виникнення цього явища чи роблять його виникнення неможливим. Цей метод може використовуватися для прогнозування таких одиничних явищ, як переворот, початок збройного конфлікту, відокремлення території та ін. Він зовсім не придатний для прогнозування розвитку тривалих нестабільних процесів, які піддаються впливу та змінюються (розвиток сектору економіки). Застосування цього методу вимагає знання багатьох чинників і широкого кола питань. Особливе значення при цьому можуть мати явища, що відбуваються в іншому регіоні. Як й інші методи прогнозування, метод причинних зв’язків передбачає вивчення чинників, які вказують на наближення певних явищ і подій.

Ще одним методом прогнозування є прогноз на основі циклічного розвитку подій. Циклічність наявна не тільки в природі, а й у суспільстві, інформаційних процесах. Якщо явище чи подія розвивається циклічно, то прогнози, які створювалися на основі припущення, що розвиток цього явища відбувається в одному напрямі протягом тривалого часу, й далі розвиватиметься таким же чином. Якщо ж явище розвивається циклічно, то прогнози, створені на основі припущення про розвиток явища в одному напрямі впродовж тривалого часу, є помилковими. Треба пам’ятати, що припущення про циклічний розвиток якого-небудь явища можна зробити тільки на підґрунті достовірних даних, які охоплюють значний період часу розвитку цього явища в минулому. Рішення може бути прийняте на основі відомостей про не менш, ніж два повних цикли.

У країнознавчому прогнозуванні широко використовуються різні моделі. Моделювання — це спосіб прогнозування, що передбачає конструювання моделі реального процесу чи явища, які можуть відбутись у майбутньому. Процес моделювання включає попереднє вивчення об’єкта (явища), виділення його характеристик (ознак) та закономірностей розвитку, теоретичне та експериментальне конструювання моделі, порівняння результатів моделювання з фактичними даними про об’єкт, коригування уточнення моделі.

На сьогодні у самих різних сферах людської діяльності розроблена значна кількість прогнозів, які можуть бути класифіковані на різних підставах: залежно від цілей, завдань, об’єктів прогнозування, періоду упередження прогнозу і методів, що використовують для його розробки тощо. Найбільш загальним критерієм класифікації всіх прогнозів є проблемно-цільовий критерій, що розмежовує прогнози з погляду мети, заради якої вони розробляються. За цим критерієм розрізняють два типи прогнозів: пошукові (інша назва — дослідні, трендові) та нормативні (програмні, цільові). Пошукове прогнозування — це визначення можливих станів об’єкта в майбутньому. При такому прогнозуванні здійснюється умовне продовження, перенесення в майбутнє існуючих у минулому і тепер тенденцій розвитку об’єкта з припущенням, що протягом прогнозованого періоду не станеться ніяких подій, котрі могли б різко змінити ці тенденції. Нормативне прогнозування — це визначення шляхів і строків досягнення можливих станів об’єкта, котрі (стани) відповідають на запитання, яким шляхом можна досягти бажаного стану. Нормативне прогнозування будується на основі заздалегідь заданих норм, ідеалів, цілей тощо. Проте на практиці, обидва види вказаних прогнозів у чистому вигляді зустрічаються рідко, зазвичай, вони застосовуються в комплексі. Типова схема прогнозування у цьому випадку така: спочатку розвиток суб’єкта прогнозується, виходячи із існуючих тенденцій (пошуковий прогноз). Якщо прогноз виявляється несприятливим, здійснюється пошук можливих способів, за допомогою яких удалося б подолати несприятливий розвиток ситуації. При цьому ставиться мета, наприклад, зниження темпів зростання злочинності або її стабілізація на певному рівні, визначаються більш- менш точні строки та способи досягнення вказаної мети (нормативний прогноз). До нормативного прогнозування відноситься й оцінка кримінологічних наслідків, проектів законодавчих та відомчих нормативних актів, взагалі будь-яких управлінських рішень, що стосуються правоохоронної сфери. Мінімізація таких наслідків ще на стадії розробки подібних документів, а також завчасна підготовка органів внутрішніх справ до дій у нових умовах, що виникають у зв’язку з їх прийняттям, — актуальна проблема сьогоднішнього дня.

Існують також інші види прогнозів. Так, за об’єктом дослідження розрізняють природознавчі, науково-технічні та суспільні (соціально- економічні) прогнози. У свою чергу, природознавчі прогнози підрозділяються на такі види:

• метеорологічні (погода, повітряні потоки та інші атмосферні явища);
• гідрологічні (морські хвилювання, паводки, тайфуни, шторми тощо);
• геологічні (завали корисних копалин, землетруси, сход лавин тощо);
• біологічні, включаючи фенологічні та сільськогосподарські (врожайність, захворюваність тощо);
• медико-біологічні (переважно хвороби людини);
• астрономічні або космологічні (стан та рух небесних тіл, випромінювання, затемнення тощо);
• фізико-хімічні прогнози явищ мікросвіту.

Науково-технічне прогнозування охоплює, з одного боку, оцінку станів і перспектив роботи механізмів, приладів, електронної апаратури, а, з іншого — прогнозування розвитку науки, техніки, технології, підготовки наукових кадрів тощо.

Суспільні прогнози підрозділяються на різні види залежно від конкретної форми їх прикладення, найбільш відомими з них є: соціально-медичні (охорона здоров’я, фізкультура, спорт); соціально-екологічні (перспективи збереження рівноваги між станом природного середовища та життєдіяльністю людини); економічні (перспективи розвитку господарства і економічних відносин взагалі, різних форм господарювання та власності); юридичні, у тому числі кримінально-правові та кримінологічні (розвиток держави та законодавства, стан злочинності та інших правопорушень, узагалі правових відносин); демографічні (зміни чисельності населення, статево-вікової структури населення, міграції) тощо.

Прогнозування значно ускладнюється в кризові періоди переходу соціально-економічних систем з одного якісного стану в інший, коли особливо загострюються усі суспільні відносини, що різко збільшує невизначеність подальшого розвитку системи. В цих умовах система стає вразливою й будь- яке, навіть слабке збурювання, вплив випадкового фактора може стати вирішальним для подальшого її розвитку. Тому розробка достатньо надійних прогнозів, навіть на найближчу перспективу, в такі перехідні періоди виявляється надзвичайно складною. Саме з цієї причини тепер широко використовується такий підхід до прогнозування, як розробка багатьох варіантів прогнозів. При цьому розробники прогнозу будують не один, а декілька (найчастіше три) сценарії можливого розвитку ситуації, які умовно називають «песимістичний», «оптимістичний» і «найбільш ймовірний», котрий знаходиться між двома першими. Кожний із них базується па відповідних припущеннях про майбутні зміни в політичній, економічній, демографічній та інших сферах життя суспільства з наступною оцінкою впливу цих змін на майбутнє.

Слід особливо зупинитися на класифікації прогнозів із погляду періоду прогнозування, тобто часового інтервалу, на котрий розробляється прогноз. У науковій літературі зустрічається різна кількість градацій прогнозів за цим критерієм. Часто виділяють три види прогнозів: короткострокові, середньострокові та довгострокові. Деякі науковці пропонують більш детальну градацію, додаючи до названих видів ще оперативні та наддовгострокові прогнози. В основі визначення періоду упередження лежить загальний методологічний принцип: прогноз можливий лише в часових межах, у котрих кількісні зміни не виходять за межі певної якості, тобто поки діють характерні для цієї якості закони. У науковій літературі існують різні види прогнозів за часовими параметрами. І хоча подібна градація є досить умовною, але на підставі досвіду прогнозування вже склалося певне розмежування. Так, виділяють прогнози: оперативний (поточний) — до 1 місяця; короткостроковий — до 1 року; середньостроковий або перспективний — до 5 років; довгостроковий — 15-20 років; віддалений або стратегічний — 50 років і більше. Для впровадження соціально-економічних прогнозів у країнознавчих дослідженнях згідно з характером і темпами розвитку соціально-просторових явищ, які прогнозуються, доцільно прийняти трохи відмінний хронологічний вид прогнозів за такими часовими межами: короткостроковий прогноз (до 1 року); середньостроковий прогноз (від 1 до 5 років); довгостроковий прогноз (від 5 до 15 років). Таким чином, у процесі проведення країнознавчих досліджень здійснюють короткострокові, середньострокові та довгострокові прогнози. Для країнознавчої науки найбільшого значення мають середньострокові прогнози, тому, що саме вони є найбільш точними та дають змогу приймати рішення, спрямовані на зміну розвитку подій у ймовірному напрямі. Довгострокові прогнози хоча й є цінністю, залежать від подій, котрі важко передбачити й оцінити. З періодом упередження певною мірою пов’язаний і поділ прогнозів на якісні та кількісні. Перші розробляються у вигляді якісних оцінок розвитку об’єкта: загального опису тенденцій та очікуваного характеру змін, а в самому простому випадку — ствердження про можливість або неможливість настання подій, що прогнозуються, (наприклад, «можливе зростання злочинності», або «може настати стабілізація певних видів злочинів», або «можна очікувати зниження темпів зростання аварійності» тощо). Кількісні прогнози є числовими значеннями прогнозованих показників (наприклад, «кількість крадіжок перевищить мільйон») або кількісними оцінками достовірності досягнення цих значень. На практиці, як правило, прогнозуються одночасно — якісні й кількісні характеристики об’єкта. Співвідношення цих сторін у прогнозі залежить від специфіки функціонування країнознавчого об’єкта прогнозу, цілей прогнозування, періоду упередження тощо. Наприклад, із позицій останнього критерію достатньо поширеною є така структура прогнозної інформації: оперативні прогнози є кількісними, короткострокові — переважно кількісними, середньострокові — кількісно- якісними, а довгострокові — в основному якісними. Крім того, оскільки в перехідні періоди точність і вірогідність прогнозів, насамперед кількісних, різко знижується, в такі періоди підвищується роль якісних прогнозів.

Таким чином, країнознавчий прогноз базується на висновках, зроблених у результаті попереднього аналізу інформації, та містить висновок про майбутній розвиток просторової ситуації, явища чи події. Процес країнознавчого прогнозування починається з вивчення всієї доступної інформації, оскільки усі подальші наукові кроки дослідження залежатимуть від правильного врахування усіх вагомих чинників формування теперішнього стану досліджуваного країнознавчого об’єкта. На ці оцінки впливають також відомості про минуле процесу та явища, що вивчається. Г оловною умовою точного й обґрунтованого прогнозування є наявність необхідної статистичної та фактографічної інформації, що описує досліджуваний країнознавчий об’єкт.

Отже, під країнознавчим прогнозом розуміють висновок про майбутній стан просторових процесів та явищ, що ґрунтується на знанні закономірностей просторового розвитку, а також його тенденції, минуле й сучасні особливості досліджуваного хроно-хорологічного об’єкта. Прогнозування дає змогу відслідкувати динаміку розвитку територіальних об’єктів, а також виробити правильну стратегію прийняття управлінських рішень щодо раціоналізації та удосконалення функціональної та територіальної структур господарства території. Завдяки прогнозним методам країнознавчі дослідження можуть мати вплив на прийняття конкретних управлінських рішень, що потребує подальшої наукової уваги.

Методи прогнозування та оптимізації

Для того щоб передбачити майбутнє, необхідно добре знати минуле і властиві йому закономірності. Інформаційною базою для аналізу закономірностей розвитку і прогнозування слугують динамічні (часові) ряди.

Динамічний ряд — це послідовність значень показника, який характеризує зміну того чи іншого соціально-економічного явища в часі. Числа послідовності у₁, у₂, уз, … , у_п називаються рівнями ряду.

Основними характеристиками ряду динаміки є: абсолютний приріст, індекс (темп зростання), темп приросту, середній абсолютний приріст, коефі­цієнт прискорення (уповільнення), абсолютне значення одного відсотку при­росту та ін.

В аналізі динамічних рядів тенденцію представляють у вигляді планової траєкторії і описують певною функцією, яку називають трендом Y_t = А(ї), де ї — змінна часу ( ї = 1,2,…, п). На основі такої функції здійснюють вирівнювання динамічного ряду і прогнозування подальшого розвитку процесу.

Процедура вирівнювання динамічних рядів включає два етапи: вибір типу функції (найбільш поширені лінійна функція, параболи) та оцінювання її параметрів. Так, лінійний тренд Y_t = а + Ьї описує процеси, які рівномірно змінюються в часі і мають стабільні абсолютні прирости. Якщо ж відносно стабільними є ланцюгові темпи приросту, то такий процес адекватно опише експонента Y_t = аЬ^ї . У зазначених функція: ї — порядковий номер періоду (дати), а — значення показника при ї = 0. Параметр Ь характеризує швидкість динаміки: середню абсолютну в лінійній функції і середню відносну — в експоненті. Оцінювання параметрів трендових рівнянь здійснюється методом найменших квадратів (МНК).

Виявлену тенденцію можна продовжити за межі динамічного ряду. Таку процедуру називають екстраполяцією тренду. Це один з методів статистичного прогнозування, передумовою використання якого є сталість причинного комплексу, що формує тенденцію. Часовий горизонт прогнозу називають періодом упередження.

Для деяких соціально-економічних процесів характерні сезонні піднесення і спади. Вони спричиняють нерівномірне використання протягом року виробничих потужностей і робочої сили, нерівномірний попит на ринку споживчих товарів тощо, а отже, потребують вивчення і регулювання. Сезонні коливання виявляються і аналізуються на основі рядів помісячних або поквартальних даних. Кожний рівень ряду у_г належить до певного сезонного циклу, довжина якого становить 12 місяців або 4 квартали. Характер сезонних коливань описується сезонною «хвилею», елементами якої є індекси сезонності I , а основною характеристикою — амплітуда коливань R_t = І_тах — І_тіп .

В аналізі закономірностей розвитку широко використовується графічний метод.

Практична діяльність менеджера фінансової установи, промислового підприємства чи комерційної фірми пов’язана з пошуком управлінських рішень щодо розміщення виробничих замовлень, оптимального використання ресурсів, формування портфеля цінних паперів тощо. Пошук найбільш прийнятного варіанта управлінського рішення — це задача оптимізації. Суть її полягає у визначення таких параметрів функціонування об’єкта управління xj, які б за певних обмежень забезпечували досягнення цільової функції Z(x). Цільова функція найчастіше екстремальна: це максимальний прибуток, мінімальні витрати і т. ін. Найпростіше прогнозувати та оптимізувати процеси розвитку за допомогою комп’ютерної програми Ехеї.

Моделювання — один з ефективних засобів пізнання законів і закономірностей навколишнього світу. Суть моделювання полягає в заміні реального процесу певною конструкцією, яка відтворює основні, найістотніші риси процесу, абстрагуючись від вторинних, неістотних. Будь-яка конструкція — фізична чи математична — це спрощений, схематичний образ реальності. Мистецтво моделювання саме й полягає в тому, щоб знати, що, де, коли та як можна і треба спрощувати.

Особливого значення набувають моделі при вивченні закономірностей масових процесів, які недоступні прямому спостереженню і не піддаються експериментуванню. Передусім це стосується соціально-економічних явищ і процесів, закономірності яких формуються під впливом безлічі взаємопов’язаних факторів і за складністю переважають закони фізики, хімії чи біології.

За своєю природою соціально-економічні явища і процеси — стохастичні, ймовірнісні; невизначеність — їх внутрішня властивість. Вивчення цих процесів, передбачення перспектив їх подальшого розвитку, прийняття оптимальних управлінських рішень мають спиратися на такі моделі, які й в умовах невизначеності забезпечують сталість і надійність висновків. Такими є статистичні моделі. Вони належать до класу математичних, виражаються у формі рівнянь, функцій, алгоритмів; при їх розв’язуванні поєднуються логіко- алгебраїчні та ймовірнісні методи.

Формально статистична модель являє собою абстрактну схему відношень між величинами, що характеризують властивості реального процесу. Вибір же цих властивостей і розробка схем відношень між ними здійснюється неформальним шляхом. На основі апріорного аналізу природи процесу формулюються гіпотези щодо окремих його властивостей і закономірностей. Гіпотези перевіряються на фактичних даних.

Зв’язок між математичною схемою моделі і реальним процесом забезпечується поєднанням у моделі інформації двох типів:

• апріорі логічно обґрунтованих гіпотез щодо природи та характеру властивостей процесу, співвідношень і взаємозв’язків між ними;
• емпіричних даних, які характеризують ці властивості.

Модель встановлює відповідність між сукупністю фактів і гіпотезами, імітує механізм формування закономірностей. На моделях проводяться експерименти, результати яких поширюються на реальність. Основна вимога, що ставиться до моделі, — подібність, адекватність її реальному процесу.

Аби зрозуміти загальну логіку статистичного моделювання, умовно розкладемо його на етапи:

• Характеристика мети та об’єкта моделювання.
• Розвідувальний аналіз даних.
• Математична формалізація моделі.
• Оцінювання параметрів моделі.
• Перевірка адекватності моделі.
• Аналіз та інтерпретація результатів.

На першому етапі визначаються мета та об’єкт моделювання.

Мета — це кінцеве призначення моделі. Скажімо, діагностика процесу, аналіз механізму його формування, тенденцій розвитку тощо. Залежно від мети дослідження один і той самий процес можна описати різними моделями.

Об’єктом моделювання виступає статистична сукупність, в якій реалізується закономірність. Формально будь-яку сукупність можна представити у вигляді впорядкованого набору даних з параметрами п, т, Т, де п

• кількість елементів сукупності 0=1, 2, …, п), т — кількість зареєстрованих у фго елемента ознак (і = 1, 2,…, m), Т — календарний термін періоду з певними квантами часу (рік, квартал, місяць, доба тощо). Отже, інформаційна одиниця об’єкта моделювання — значення і-ї ознаки у фго елемента сукупності у ^му періоді — хіjt. Якщо сукупність вивчається в статиці, то інформація представляється матрицею п • т, якщо в динаміці, то матрицею Т • т.

Характеристика об’єкта моделювання включає такі моменти:

• вибір одиничного елемента сукупності — носія характерних для закономірності рис;
• визначення просторових і часових меж об’єкта моделювання;
• формування ознакової множини моделі.

Вибір первинного елемента сукупності залежить від рівня об’єкта моделювання. Скажімо, продуктивність праці можна вивчати на рівні галузі, окремих підприємств, цехів і навіть окремих робітників. Очевидно, що у кожному випадку елемент сукупності буде іншим. Межі об’єкта моделювання задаються обсягом сукупності п для статичних моделей і тривалістю періоду Т

• для динамічних.

При формуванні ознакової множини X вирішальну роль видіграють експертні оцінки значущості та інформативності окремих ознак, враховується можливість їх точного вимірювання, діапазон варіації, трудомісткість збирання інформації.

У статистичному моделюванні сукупність завжди розглядається як вибірка — класична чи гіпотетична. Класична вибірка — це частина реальної генеральної сукупності, відібрана для обстеження за принципами вибіркового методу. Гіпотетична генеральна сукупність оперує не кількістю елементів, а кількістю можливих наслідків функціонування об’єкта моделювання в одних і тих самих умовах. Отже, фактичні дані, навіть якщо вони є результатом суцільного обстеження сукупності, розглядаються як випадкові реалізації стохастичного, непередбачуваного процесу. Це дає підстави для ймовірнісного оцінювання результатів моделювання.

Завдання ймовірнісного оцінювання — встановити, наскільки виявлена закономірність позбавлена випадкових впливів, наскільки вона характерна для того комплексу умов, у яких функціонує об’єкт моделювання. Якісна своєрідність і неповторність статистичних сукупностей потребує інтерпретації цих оцінок щодо конкретних умов простору і часу. В окремих випадках імовірнісне оцінювання результатів суцільного спостереження недоречне, скажімо, при визначенні рейтингів окремих елементів сукупності. Проте мета конкретного дослідження не може відкинути правомірність використання таких оцінок.

Розвідувальний аналіз даних передбачає:

• статистичне описування об’єкта — визначення середніх, стандартних відхилень, інших характеристик розподілу;
• уніфікацію типів ознак, приведення їх до одного виду;
• тестування сукупності на однорідність, ідентифікацію аномальних спостережень;
• відтворення пропущених даних;
• оцінювання взаємозв’язків між ознаками.

Побудова моделі ґрунтується на основі певних правил та алгоритмів, які визначають порядок розрахунків і математичних дій, необхідних для обробки інформації. На етапі математичної формалізації моделі обґрунтовується алгебраїчна форма розрахунків, відношення між властивостями процесу описуються символами та знаками, порядок розрахунків — блок-схемами.

Оцінювання параметрів моделі — це етап комп’ютерної обробки даних. Система Statistica надає унікальні можливості експериментування, розвідки, графічного відображення і поглибленого аналізу даних, у якій сучасні методи статистичного моделювання та прогнозування реалізовані з використанням новітніх комп’ютерних технологій.

Перевірка адекватності моделі означає оцінювання ступеня відповідності параметрів моделі характеристикам об’єкта. На цьому етапі використовують різні процедури порівняння модельних висновків, перевірки статистичних гіпотез за допомогою статистичних критеріїв. Перевірка адекватності моделі має сенс лише щодо мети дослідження і не може бути абстрактною.

Заключний етап моделювання — аналіз та інтерпретація результатів — один із найскладніших і найвідповідальніших.

Складність його полягає у тому, що для інтерпретації результатів не існує готових алгоритмів чи рецептів. Єдина спільна для всіх моделей вимога — інтерпретація має узгоджуватися з первинними гіпотезами. Основні висновки формулюються в змістовних термінах: зміст параметрів моделі, правильність перевіюваних гіпотез, оцінювання ступеня їх вірогідності.

Отже, можна сформулювати два принципи статистичного моделювання:

• підпорядкованість меті дослідження на всіх етапах моделювання;
• забезпечення адекватності моделі.

Слід пам’ятати, що єдино правильної, «ідеальної» моделі не існує. Ту ж саму закономірність можна описати різними моделями. Вибір того чи іншого типу моделі залежить від мети дослідження, специфіки процесу (явища), масштабу об’єкта моделювання, наявної інформації, технічного та програмного забезпечення.

Сутність і види статистичних прогнозів

Одна з найскладніших проблем системи управління — передбачити майбутнє і віднайти ефективні рішення в умовах невизначеності. Інструментом мінімізації невизначеності слугує прогнозування, а прогнозом називають науково обґрунтований висновок про майбутні події, про перспективи розвитку процесів, про можливі наслідки управлінських рішень.

За специфікою об’єктів прогнозування прогнози поділяють на науково- технічні, економічні, соціальні, військово-політичні тощо.

Економічні прогнози, в свою чергу, класифікують за масштабністю об’єкта на глобальні (світові), макроекономічні, структурні (міжгалузеві та міжрегіональні), регіональні, галузеві, мікроекономічні.

Прогнозування передбачає систему наукових доведень, використання методів і прийомів з різним ступенем формалізації, узгодженість окремих висновків і оцінок щодо майбутнього розвитку процесу. В світовій практиці прикладного прогнозування використовують різні методи: статистичні (прогнозна екстраполяція), функціонально-ієрархічні (прогнозні сценарії), методи структурної аналогії, імітаційного моделювання, експертні оцінки. Кожен метод має свої особливості, позитивні якості й вади, свої межі використання.

При прогнозуванні соціально-економічних процесів перевага віддається статистичним методам, прогнозним результатом яких є очікувані у майбутньому значення характеристик процесу.

Очевидно, що майбутнє неможливо спостерігати, а очікуваний результат — виміряти, його можна лише передбачити за певних умов, скажімо, «… якщо тенденція не зміниться, то… » або «… якщо станеться подія А, то… » і т. ін. Якщо умови зміняться, то автоматично зміниться й результат прогнозування. Отже, статистичний прогноз, побудований за схемою «… якщо, то… », завжди є умовним.

Іншою особливістю статистичного прогнозу є визначеність його в часі. Часовий горизонт прогнозу називають періодом упередження. За тривалістю цього періоду вирізняють прогнози: короткострокові (до 1 року), середньострокові (до 5 років) і довгострокові (від 5 до 20 років і більше). Тривалість періоду упередження залежить від специфіки об’єкта прогнозування, інтенсивності динаміки, тривалості дії виявлених закономірностей та тенденцій.

Прогнозний результат на період упередження можна представити одним числом (точковий прогноз) або інтервалом значень, до якого з певною ймовірністю належить прогнозна величина (інтервальний прогноз).

Статистичні прогнози ґрунтуються на гіпотезах про стабільність значень величини, що прогнозується; закону її розподілу; взаємозв’язків з іншими величинами тощо.

Основний інструмент прогнозування — екстраполяція. Суть прогнозної екстраполяції полягає в поширенні закономірностей, зв’язків і відношень, виявлених в йму періоді, за його межі. Залежно від гіпотез щодо механізму формування і подальшого розвитку процесу використовуються різні методи прогнозної екстраполяції, їх можна об’єднати в дві групи:

• екстраполяція закономірностей розвитку — тенденцій і коливань;
• екстраполяція причинно-наслідкового механізму формування процесу — багатофакторне прогнозування.

Ці методи різняться не процедурою розрахунків прогнозу, а способом описування об’єкта моделювання. Екстраполяція закономірностей розвитку ґрунтується на вивченні його передісторії, виявленні загальних і усталених тенденцій, траєкторій зміни в часі. Абстрагуючись від причин формування процесу, закономірності його розвитку розглядають як функцію часу. Інформаційною базою прогнозування слугують одномірні динамічні ряди.

При багатофакторному прогнозуванні процес розглядається як функція певної множини факторів, вплив яких аналізується одночасно або з деяким запізненням. Інформаційною базою виступає система взаємозв’язаних динамічних рядів. Оскільки фактори включаються в модель у явному вигляді, то особливого значення набуває апріорний, теоретичний аналіз структури взаємозв’язків.

Важливим етапом статистичного прогнозування є верифікація прогнозів, тобто оцінювання їх точності та обґрунтованості. На етапі верифікації використовують сукупність критеріїв, способів і процедур, які дають можливість оцінити якість прогнозу.

Найбільш поширене ретроспективне оцінювання прогнозу, тобто оцінювання прогнозу для минулого часу (ех-post прогноз). Процедура перевірки така. Динамічний ряд поділяється на дві частини: перша — для t= 1, 2, 3,…, р — називається ретроспекцією (передісторією), друга — для t = р + І р + 2,р + 3,…, р +(п -р) — прогнозним періодом.

За даними ретроспекції моделюється закономірність динаміки і на основі моделі розраховується прогноз Yp+v, де V — період упередження. Ретроспекція послідовно змінюється, відповідно змінюється прогнозний період.

Оскільки фактичні значення прогнозного періоду відомі, то можна визначити похибку прогнозу як різницю фактичного уt і прогнозного Yt рівнів: еt = уt — Yt. Всього буде п — р похибок. Узагальнюючою оцінкою точності прогнозу слугує середня похибка. Для порівняння точності прогнозів, визначених за різними моделями, використовують похибку апроксимації (%).

Якщо результат оцінювання точності прогнозу задовольняє визначені критерії точності, скажімо, 10 %, то прогнозна модель вважається прийнятною і рекомендується для практичного використання. Очевидно, що похибка прогнозу залежить від довжини ретроспекції та горизонту прогнозування. Оптимальним співвідношенням між ними вважається 3: 1.

При оцінюванні та порівнянні точності прогнозів використовують також коефіцієнт розбіжності Г. Тейла, який дорівнює нулю за відсутності похибок прогнозу і не має верхньої межі:

Існуючі методи верифікації прогнозів у більшості своїй ґрунтуються на статистичних процедурах, які зводяться до побудови довірчих меж прогнозу, себто до побудови інтервальних прогнозів.

При прогнозуванні процесів, розвиток яких повністю або частково не піддається формалізації (наприклад, розвиток науки і техніки, соціально- економічні та політичні наслідки прийняття певних управлінських рішень), використовують методи експертних оцінок. Вони ґрунтуються на мобілізації професійного досвіду та інтуїції експертів, які добираються за принципом компетентності.

Контрольні питання

1. Охарактеризувати види прогнозування.
2. Розкрити суть прогнозування.
3. Методи прогнозування та оптимізації. Дати характеристику.
4. Як проводиться оптимізація процесу за допомогою математичних методів?