Bài viết này mô tả các phương pháp dự báo, ý nghĩa, phân loại và các đặc điểm ngắn gọn của chúng. Các tiêu chí chính để lựa chọn các phương pháp này được trình bày và đưa ra các ví dụ về ứng dụng thực tế hiệu quả của chúng. Vai trò đặc biệt của phương pháp dự báo trong thế giới hiện đại với sự gia tăng bất ổn cũng được nhấn mạnh.
Bản chất và tầm quan trọng của phương pháp dự báo
Theo khái niệm chung, dự báo là một quá trình xác định trước tương lai dựa trên các thông số ban đầu (kinh nghiệm, mô hình đã xác định, xu hướng, kết nối, triển vọng có thể có, v.v.). Về cơ sở khoa học, dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống con người: kinh tế học, xã hội học, nhân khẩu học, khoa học chính trị, khí tượng học, di truyền học và nhiều lĩnh vực khác. Ví dụ minh họa nhất về việc sử dụng dự báo trong cuộc sống hàng ngày của một người là dự báo thời tiết hàng ngày quen thuộc với mọi người.
Đến lượt nó, việc sử dụng hiệu quả các dự báo trên cơ sở khoa họcyêu cầu sử dụng các kỹ thuật nhất định, bao gồm một số phương pháp dự báo. Vào đầu thế kỷ trước, khi bắt đầu nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực này, chỉ có một số phương pháp tương tự với một số ứng dụng hạn chế được đề xuất. Hiện tại, có rất nhiều phương pháp như vậy (hơn 150), mặc dù trên thực tế không quá vài chục phương pháp dự báo cơ bản được sử dụng. Đồng thời, việc lựa chọn các phương pháp nhất định phụ thuộc vào phạm vi ứng dụng của chúng và mục tiêu của nghiên cứu dự báo đang diễn ra, cũng như sự sẵn có của các công cụ dự báo cụ thể cho nhà nghiên cứu.
Các khái niệm cơ bản trong phương pháp dự báo
Phương pháp dự báo - một phương pháp cụ thể nhằm nghiên cứu đối tượng dự báo để có được dự báo mục tiêu.
Phương pháp dự báo - tổng thể kiến thức về các phương pháp, kỹ thuật và công cụ để đưa ra dự báo.
Kỹ thuật dự báo - sự kết hợp của các phương pháp, kỹ thuật và công cụ được chọn để có được dự báo mục tiêu.
Đối tượng dự báo - một lĩnh vực quy trình nhất định trong đó nghiên cứu được thực hiện về chủ đề dự báo.
Đối tượng của dự báo là pháp nhân hoặc thể nhân thực hiện công việc nghiên cứu để có được dự báo.
Sự khác biệt và mối quan hệ giữa lập kế hoạch và dự báo
Dự báo so với lập kế hoạch:
- là thông tin, không phải chỉ thịnhân vật;
- không chỉ bao gồm các hoạt động của một doanh nghiệp hoặc tổ chức cụ thể, mà còn bao gồm toàn bộ môi trường bên ngoài và bên trong;
- có thể dài hạn hơn;
- không yêu cầu nhiều chi tiết.
Tuy nhiên, đối với tất cả sự khác biệt, dự báo và quy hoạch có quan hệ mật thiết với nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế. Dự báo mục tiêu kết quả cho thấy khu vực tiềm ẩn rủi ro và cơ hội, trong đó các vấn đề, nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể được hình thành cần được giải quyết và tính đến khi lập các kế hoạch dưới nhiều hình thức khác nhau (chiến lược, hoạt động, v.v..). Ngoài ra, các dự báo cung cấp một cái nhìn đa biến về mặt phân tích, hợp lý về sự phát triển tiềm năng, điều này cần thiết cho việc xây dựng các kế hoạch thay thế. Theo nghĩa chung, chúng ta có thể nói rằng mối quan hệ giữa dự báo và lập kế hoạch nằm ở chỗ, mặc dù dự báo không xác định các nhiệm vụ kế hoạch cụ thể, nhưng nó chứa các tài liệu thông tin cần thiết để lập kế hoạch mục tiêu hiệu quả.
Các bộ phân loại chính trong phương pháp dự báo
Việc phân loại chính của các phương pháp dự báo thường được thực hiện theo các đặc điểm sau:
Theo mức độ chính thức hóa:
- phương pháp trực quan (heuristic) được sử dụng trong các nhiệm vụ khó dự đoán bằng cách sử dụng đánh giá của chuyên gia (phỏng vấn, phương pháp kịch bản, phương pháp Delphi, động não, v.v.);
- phương pháp được chính thức hóa là chủ yếungụ ý tính toán toán học chính xác hơn (phương pháp ngoại suy, phương pháp bình phương nhỏ nhất, v.v., cũng như các phương pháp lập mô hình khác nhau).
Theo bản chất của quá trình dự báo:
- phương pháp định tính dựa trên đánh giá và phân tích của chuyên gia;
- phương pháp định lượng dựa trên phương pháp toán học;
- phương pháp kết hợp, bao gồm (tổng hợp) các yếu tố của cả phương pháp định tính và định lượng.
Theo phương pháp thu nhận và xử lý dữ liệu thông tin:
- phương pháp thống kê, ngụ ý việc sử dụng các mẫu cấu trúc định lượng (động) để xử lý dữ liệu thông tin;
- phương pháp loại suy dựa trên kết luận logic về sự giống nhau của các mô hình phát triển của các quá trình khác nhau;
- phương pháp hàng đầu, được đặc trưng bởi khả năng xây dựng dự báo dựa trên các xu hướng và mô hình phát triển mới nhất của đối tượng đang nghiên cứu.
Ngoài ra, tổng thể của các phương pháp này có thể được chia theo điều kiện thành các phương pháp dự báo chung và các phương pháp chuyên biệt. Các phương pháp chung bao gồm những phương pháp bao gồm một loạt các giải quyết các vấn đề tiên lượng trong các lĩnh vực khác nhau của cuộc sống. Một ví dụ về những dự báo như vậy có thể dùng như những đánh giá của chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau. Mặt khác, có những phương pháp chỉ tập trung vào một lĩnh vực hoạt động nhất định, chẳng hạn như phương pháp cân đối, đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực kinh tế và tập trung vào thông tin kế toán.
Mô tả tóm tắt các phương pháp dự báo
Như đã nói, có rất nhiều phương pháp dự báo tại thời điểm hiện tại. Các phương pháp dự báo chính bao gồm những phương pháp hiện đang được sử dụng rộng rãi nhất và được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.
- Phương pháp ước lượng của chuyên gia. Do khi giải nhiều bài toán dự báo, các bài toán hình thức hóa thường không đủ độ tin cậy, bao gồm cả toán học, số liệu, nên phương pháp này khá phổ biến. Nó dựa trên ý kiến chuyên môn của các chuyên gia giàu kinh nghiệm và chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau, sau đó là quá trình xử lý và phân tích các cuộc khảo sát.
- Phương pháp ngoại suy được sử dụng với động lực hệ thống ổn định của các quá trình khác nhau, khi các xu hướng phát triển vẫn tồn tại trong thời gian dài và có khả năng đưa chúng vào các kết quả trong tương lai. Ngoài ra, phương pháp này được sử dụng cho các đối tượng cùng lĩnh vực hoạt động với các thông số tương tự, giả định rằng tác động của một số quá trình lên một đối tượng gây ra hậu quả nhất định sẽ gây ra kết quả tương tự ở các đối tượng tương tự khác. Dự báo như vậy còn được gọi là phương pháp loại suy.
- Phương pháp mô hình hóa. Việc phát triển các mô hình được thực hiện trên cơ sở đánh giá dữ liệu về các đối tượng hoặc hệ thống nhất định, các yếu tố và quy trình của chúng, sau đó là kiểm tra thực nghiệm mô hình đã xây dựng và thực hiện các điều chỉnh cần thiết cho nó. Hiện tại, các phương pháp mô hình dự đoán có nhiều ứng dụng nhất trong cáccác lĩnh vực từ sinh học đến kinh tế xã hội. Đặc biệt, khả năng của kỹ thuật này đã được tiết lộ với sự ra đời của công nghệ máy tính hiện đại.
- Phương pháp quy phạm cũng là một trong những phương pháp chính. Nó ngụ ý một cách tiếp cận để đưa ra dự báo tập trung vào các mục tiêu và mục tiêu cụ thể, do chủ thể dự báo xây dựng với việc cài đặt các giá trị tiêu chuẩn nhất định.
- Phương pháp kịch bản đã trở nên phổ biến trong quá trình phát triển các quyết định quản lý cho phép đánh giá sự phát triển có xác suất của các sự kiện và kết quả có thể xảy ra. Nghĩa là, phương pháp này ngụ ý phân tích tình hình với việc xác định sau đó các xu hướng có thể xảy ra trong sự phát triển của nó dưới ảnh hưởng của việc thông qua các quyết định quản lý nhất định.
- Phương pháp nhìn xa. Phương pháp luận mới nhất, bao gồm toàn bộ các phương pháp và kỹ thuật khác nhau không chỉ nhằm mục đích phân tích và dự báo tương lai mà còn cả sự hình thành của nó.
Phương pháp dự báo thống kê
Một trong những phương pháp dự báo chính là phương pháp thống kê. Các dự báo được xây dựng bằng các phương pháp này có thể là chính xác nhất, với điều kiện là dữ liệu thông tin ban đầu phải đầy đủ và đáng tin cậy để phân tích các đặc trưng định lượng và bán định lượng cần thiết của đối tượng dự báo. Các phương pháp này là một dạng kỹ thuật dự báo toán học giúp xây dựng các chuỗi thời gian đầy hứa hẹn. Các phương pháp dự báo thống kê bao gồm:
- nghiên cứu và ứng dụng toán học hiện đạiphương pháp thống kê để xây dựng dự báo dựa trên dữ liệu khách quan;
- nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn trong lĩnh vực mô hình xác suất-thống kê của các phương pháp dự báo chuyên gia;
- nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn về dự báo trong môi trường rủi ro, cũng như các phương pháp cộng sinh kết hợp giữa kinh tế-toán học và kinh tế lượng (bao gồm cả các mô hình chính thức và chuyên gia).
Các công cụ bổ trợ cho phương pháp dự báo
Các công cụ phụ trợ của phương pháp dự báo heuristic bao gồm: bảng câu hỏi, bản đồ, bảng câu hỏi, các tài liệu đồ họa khác nhau, v.v.
Các công cụ của các phương pháp chính thức và hỗn hợp bao gồm một loạt các công cụ và kỹ thuật của bộ máy toán học bổ trợ. Cụ thể:
- hàm tuyến tính và phi tuyến tính;
- hàm vi phân;
- công cụ thống kê và toán học để tương quan và hồi quy;
- hình vuông nhỏ nhất;
- kỹ thuật ma trận, bộ máy của mạng nơ-ron và phân tích;
- bộ máy của định lý giới hạn trung tâm đa chiều của lý thuyết xác suất;
- bộ máy của bộ mờ, v.v.
Tiêu chí và các yếu tố để lựa chọn các phương pháp nhất định khi đưa ra dự báo
Các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp dự báo. Vì vậy các nhiệm vụ tác nghiệp đòi hỏi nhiều phương pháp tác nghiệp hơn. Đồng thời, dài hạn (dự báo chiến lược) đòi hỏi phải sử dụng các phương pháp dự báotoàn diện và toàn diện. Việc lựa chọn các phương pháp nhất định cũng phụ thuộc vào phạm vi, mức độ sẵn có của thông tin liên quan, khả năng thu được các ước tính chính thức (định lượng), trình độ và thiết bị kỹ thuật của đối tượng dự báo, v.v.
Tiêu chí chính của phương pháp có thể là:
- tính hệ thống trong việc hình thành các dự báo;
- khả năng thích ứng (khả năng thay đổi) với những thay đổi tham số có thể xảy ra;
- tính hợp lệ của việc lựa chọn phương pháp về độ tin cậy và độ chính xác tương đối của dự báo;
- tính liên tục của quá trình dự báo (trừ khi đặt nhiệm vụ một lần);
- tính khả thi về kinh tế - chi phí thực hiện quá trình dự báo không được vượt quá hiệu quả của việc áp dụng thực tế các kết quả của nó, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế.
Ví dụ về việc áp dụng hiệu quả bộ máy dự báo hiện có
Ứng dụng thực tế hiệu quả của các phương pháp dự báo, một ví dụ phổ biến nhất hiện nay là việc sử dụng chúng trong môi trường kinh doanh. Vì vậy, các công ty tiến bộ nhất không còn có thể làm được nếu không đưa ra các dự báo trong việc thực hiện kế hoạch chính thức cho các hoạt động của họ. Trong bối cảnh này, các dự báo về điều kiện thị trường, động lực giá cả, nhu cầu, triển vọng đổi mới và các chỉ số dự báo khác cho đến biến động tự nhiên theo mùa và khí hậu cũng như khí hậu chính trị xã hội là rất quan trọng.
Bên cạnh đó, có rất nhiềuví dụ về ứng dụng hiệu quả của phương pháp dự báo trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống con người:
- sử dụng mô hình toán học để dự đoán các trường hợp khẩn cấp tiềm ẩn tại các doanh nghiệp nguy hiểm;
- dự báo kinh tế và môi trường có hệ thống theo quốc gia và khu vực;
- dự báo kinh tế xã hội về các xu hướng phát triển của toàn xã hội và các yếu tố riêng lẻ của nó;
- dự đoán trong vật lý lượng tử, công nghệ sinh học mới, công nghệ thông tin và nhiều lĩnh vực khác.
Vai trò của phương pháp dự báo trong thế giới ngày càng gia tăng sự không chắc chắn và rủi ro toàn cầu
Tóm lại, phải nói rằng phương pháp dự báo từ lâu đã được tích hợp hoàn toàn vào đời sống con người, nhưng nó đang trở nên phù hợp nhất cho đến ngày nay. Xu hướng này gắn liền với sự phát triển nhanh chóng của các quy trình công nghệ trên thế giới, và sự gia tăng tính không chắc chắn trong môi trường bên trong và bên ngoài. Nhiều hiện tượng khủng hoảng trong kinh tế, chính trị và xã hội làm gia tăng gánh nặng rủi ro trong mọi lĩnh vực hoạt động. Quá trình toàn cầu hóa ngày càng sâu rộng đã dẫn đến sự xuất hiện của các rủi ro toàn cầu có hệ thống, tạo ra hiệu ứng domino có thể xảy ra, khi các vấn đề ở các tập đoàn hoặc quốc gia riêng lẻ có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến tình trạng kinh tế và chính trị của toàn bộ cộng đồng thế giới. Ngoài ra, các rủi ro liên quan đến bất ổn tự nhiên và khí hậu, các thảm họa nhân tạo lớn, quân sựcác cuộc khủng hoảng chính trị. Tất cả điều này chứng tỏ vai trò đặc biệt của việc dự báo các hiện tượng rủi ro cá nhân tiềm ẩn trên toàn cầu và hiện tại trong thế giới hiện đại. Dự báo hệ thống hiệu quả đáp ứng những thách thức ngày nay có thể tránh hoặc giảm bớt hậu quả của nhiều mối đe dọa và thậm chí biến chúng thành lợi ích.
