Методы прогнозирования и их характеристика.
Методы экспертных оценок (эвристические) - базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения мнения.
Индивидуальные и коллективные (метод Дельфи, мозговая атака) Используются в случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, наличия высокой степени неопределенности информации или при ее отсутствии. Позволяют учесть мнения ведущих ученых и практиков каждой конкретной области знания.
Теоретико-игровые методы Основаны на изучении признаков ситуаций. Необходимость использования понятия «конфликт» и прогнозирования исходов конфликтов.
Фактографические (формализованные) методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его развитии в прошлом.
Логические методы: Исторические аналогии – методы, которые основаны на принципе аналогии: биологической, исторической или математической.
Сценарный подход позволяет провести оценку возможных ситуаций развития региона с позиции вероятностных событий и тенденций, дает возможность определить приоритетные направления, реализующие различные траектории социально-экономического развития с соответствующими последствиями, влияющими на будущее состояние региона.
Метод анализа иерархий - в основе подхода определение приоритетов развития систем, методика анализа «стоимость - эффективность» и методы распределения ресурсов.
Математические методы: Метод экстраполяции (экстраполяция тренда) применяется в основном при устойчивости явлений, когда динамика процессов, показателей в перспективе определяется тенденциями их изменения в прошедшем периоде.
Эконометрические методы позволяют получать прогнозы различных социально-экономических показателей, а также анализировать качество полученных прогнозов на основе некоторых формальных статистических критериев.
Нейросетевые методы. Нейронные сети - это системы искусственного интеллекта, способные к самообучению в процессе решения задач.
Метод построения имитационных моделей обычно строится для прогнозирования в условиях нестабильности и неопределенности социально-экономического развития страны, отраслей, регионов, так как могут учитывать слабо структурированные связи между факторами, и некоторые случайные величины, и логические переменные.
Экономико-статистические методы: Авторегрессионные методы В авторегрессии каждое значение ряда является линейной функцией предыдущего или нескольких предыдущих значений. В авторегрессии первого порядка используется только предыдущее значение, второго порядка - два предыдущих и т. д.
Метод ARIMA (метод Бокса-Дженкинса) комбинация двух моделей - авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA). Представляют собой линейные статистические модели, которые весьма точно описывают поведение временных рядов самых различных типов, включая среднесрочные всплески и падения «экономического цикла». Алгоритм, подстраивая внутренние параметры, сам выбирает наиболее подходящую модель прогнозирования.
Методы, основанные на многомерном статистическом анализе выборка состоит из элементов многомерного пространства.