Реферат: Прогнозирование с учетом фактора старения информации

· статистические.

Эвристические методы включают построение интуитивных прогнозных моделей, которые формируются экспертами на ос­нове целевой установки на выполнение прогноза, предоставляе­мой эксперту информацией, опыта, интуиции и знаний эксперта.

По типу циркулирующей в процессе экспертизы информа­ции можно выделить три класса интуитивных моделей:

· индивидуальные оценки;

· коллективные оценки;

· комбинированные экспертные модели.

К индивидуальным относятся модели типа интервью, психоэвристической генерации идей, к коллективным - модели типа “мозговой атаки”, сессий выработки коллективного мне­ния, коллективной экспертной оценки; к комбинированным - модели итеративных опросов типа “Дельфи” и их модификации.

Аналитическими методами прогнозные модели получаются в тех случаях, когда известны общие закономерности развития процесса, его общая структура, важнейшие аналитически выра­женные функциональные связи, имеется опытная (контрольная) выборка, позволяющая проверить работоспособность модели.

Аналитические модели, разделяются на модели, построен­ные по типу:

· структуризации целей развития;

· имитационного моделирования;

· морфологического анализа.

К статистическим относят методы, основу которых составляет формирование стохастических моделей прогнозирования. Предпосылкой применения таких методов является наличие необходимых статистических данных. Характеризующих период ретроспекции, и сведений, необходимых для определения модели прогноза. Широкое применение в прогнозировании статистических методов объясняется тем, что предметом статистики служит изучение методов выявления закономерностей массовых процессов.

Относительно приложений математической статистики обратим внимание на появляющуюся у ряда авторов тенденцию рассматривать соответствующие методы как средство снятия неопределенности на различных этапах принятия решений. Подобное отношение сужает область применения статистических методов, однако справедливо акцентирует внимание на наиболее сложных случаях их использования.

Области приложений отдельных методов при решении задач прогнозирования в микроэкономике показаны в табл. 3 (приложение С).

Развитый математический аппарат и накопленный опыт применения делают привлекательным обращение в решаемой проблеме к статистическим прогнозным методам и моделям.

Таким образом, большинство методов, ориентированных на прогнозирование микроэкономических параметров и процессов требует в той или иной степени учета фактора старения используемой информации. В связи с этим представляется целесообразным рассмотреть статистические закономерности старения информации.

2.2.Статистические закономерности старения прогнозной информации.

Всякой информации присуще свойство старения. С течени­ем времени происходит частичная или полная потеря ценности для ее потребителя. Ценность информации - понятие доста­точно широкое и требует конкретизации и уточнения примени­тельно к рассматриваемой проблеме. С появлением новой ин­формации возникает необходимость уточнить и по-новому ин­терпретировать изменившийся прогнозный фон для прогнозных исследований с целью выработки управляющих воздействий.

Анализируя процесс кумуляции информации, по глубине ретроспекции можно выявить период старения информации.

Для описания этого процесса введем следующие перемен­ные:

п(Т) - глубина ретроспекции, выраженная в "квантах ин­формации" и использованная в прогнозной модели, на момент времени Т ;

N(Т) - нижняя граница сферы распространения полезной информации, выраженная в тех же единицах.

Под “квантом информации ” будем понимать некоторый элемент, который может восприниматься и использоваться са­мостоятельно. В рассматриваемой области это эксперименталь­ные данные (показатели рыночного спроса, зафиксированные в определенный момент времени, цена товара и др.).

Процесс кумуляции ретроспективной информации состоит в том, что объем полезной информации по мере увеличения рет­роспекции все время увеличивается, достигая в некоторый мо­мент T=T_k значения N(T_k ) :

при

при

Задача изучения процесса состоит в анализе кумулятивной функции n(Т) во времени, вытекающего из качественного и ко­личественного статистического исследования реальных процес­сов.