Hiện tại, không có lĩnh vực nào của xã hội có thể được quản lý mà không có dự báo như một phương pháp nhìn xa. Dự báo được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau: trong kinh tế, quản lý, thể thao, công nghiệp, v.v. Có thể đưa ra kết luận sơ bộ về các quá trình, hiện tượng, phản ứng và hoạt động khác nhau bằng cách sử dụng phép ngoại suy và xu hướng.
Bản chất của dự báo
Dự báo kinh tế - xã hội là một yếu tố khoa học quan trọng trong chiến lược và chiến thuật phát triển xã hội. Do đó, các câu hỏi nghiên cứu và phương pháp dự báo là khá phù hợp. Vấn đề về mức độ phù hợp của dự báo cũng được xác định bởi mức độ rủi ro (ví dụ, rủi ro tài chính) trong việc ra quyết định trong các lĩnh vực như quản lý khu vực, kiểm soát hàng tồn kho, lập kế hoạch sản xuất, lập kế hoạch tài chính, v.v.
Kết quả dự báo được sử dụng để hỗ trợ việc ra quyết định. Do đó, bản chất của các quyết định được xác định bởi phần lớn các đặc tính mong muốn của hệ thốngdự báo. Nghiên cứu vấn đề này sẽ giúp trả lời các câu hỏi về những gì cần dự đoán, hình thức dự báo nên thực hiện, những yếu tố thời gian nào nên được đưa vào, độ chính xác cần thiết của dự báo.
Sự không chắc chắn của môi trường bên ngoài trong tương lai và thiếu thông tin về trạng thái của đối tượng dưới tác động của các điều kiện bên ngoài và bên trong khác nhau làm cho nhiệm vụ dự báo khá khó khăn và bản thân quá trình này có thể không phải lúc nào cũng phù hợp. vào một thuật toán nào đó. Điều này khiến các nhà nghiên cứu tìm kiếm những cách mới để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng lý thuyết xác suất và thống kê toán học, lý thuyết tổ hợp và động lực học phi tuyến, v.v.
Việc phát triển công việc về các vấn đề liên quan đến dự báo được thực hiện theo các hướng chính như:
- tăng cường nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng của một số nhóm phương pháp đáp ứng yêu cầu của các đối tượng và loại hình dự báo khác nhau;
- phát triển và triển khai trong thực tế các phương pháp và quy trình đặc biệt để sử dụng các kỹ thuật phương pháp khác nhau trong một nghiên cứu cụ thể;
- tìm đường và trình bày thuật toán của các phương pháp dự báo, cũng như việc triển khai chúng bằng máy tính.
Vấn đề phân loại
Vấn đề nghiên cứu và phân loại các phương pháp dự báo là rất phù hợp, do khả năng ứng dụng của nó phù hợp với loại đối tượng dự báo và hình thức dự báo. Nó là cần thiết để nghiên cứu lý thuyết vàcác khía cạnh phương pháp luận của dự báo, xác định vai trò của dự báo trong hệ thống quản lý đối tượng. Điều này rất quan trọng để làm rõ các nhiệm vụ, chức năng và nguyên tắc của dự báo, để tổ chức các chức năng phân loại của dự báo và tìm ra bản chất của nó. Một nhiệm vụ khác là xác định đặc điểm và phân tích các phương pháp dự báo hiện tại, phân tích khả năng sử dụng các phương pháp dự báo khác nhau trong việc giải quyết các dạng vấn đề thực tiễn khác nhau.
Định nghĩa
Dự báo được định nghĩa là một phương pháp sử dụng các bước lý thuyết và thực tiễn để phát triển các dự báo. Định nghĩa này chung chung và cho phép chúng ta hiểu thuật ngữ này khá rộng: từ các phép tính ngoại suy đơn giản đến các quy trình nghiên cứu chuyên gia nhiều giai đoạn phức tạp.
Khái niệm cơ bản
Có một số khái niệm cơ bản trong đối tượng nghiên cứu.
Giai đoạn dự báo là một phần của quá trình phát triển dự báo, có những nhiệm vụ, phương pháp và kết quả nhất định. Việc phân chia thành các giai đoạn gắn liền với các tính năng của quá trình xây dựng, bao gồm:
- mô tả có hệ thống về đối tượng dự báo;
- thu thập dữ liệu;
- mô phỏng;
- dự báo.
Mô hình dự báo là một mô hình của đối tượng dự báo cung cấp thông tin về các trạng thái có thể có trong tương lai của đối tượng dự báo và / hoặc cách thức và thời điểm chúng có thể được nhận ra.
Phương pháp dự báo đại diện cholà một tập hợp các quy tắc và phương pháp đặc biệt (một hoặc nhiều) đảm bảo sự phát triển của dự báo.
Hệ thống dự báo là hệ thống các phương pháp hoạt động tuân theo các nguyên tắc cơ bản của dự báo. Các phương pháp thực hiện là một nhóm chuyên gia, một nhóm chương trình, v.v. Hệ thống dự đoán có thể tự động và không tự động.
Đối tượng của dự báo là một quá trình, hệ thống hoặc hiện tượng, trạng thái của nó được xác định bởi dự báo. Đối tượng biến dự báo là một đặc tính định lượng của đối tượng dự báo, được coi là một biến liên quan đến phạm vi thời gian của dự báo.
Kỹ thuật dự báo là một tập hợp các quy tắc và phương pháp đặc biệt được sử dụng để phát triển các dự báo cụ thể.
Dự báo có thể đơn giản hoặc phức tạp. Dự báo đơn giản là một phương pháp không thể chia thành các phương pháp dự báo đơn giản hơn. Dự báo phức tạp là một phương pháp bao gồm sự kết hợp chặt chẽ của một số phương pháp đơn giản.
Tính nhất quán của các phương pháp
Hiện tại, vấn đề lựa chọn phương pháp dự báo có một số tiêu chí, quy trình này được thiết kế kém và không có cấu trúc đầy đủ. Nguyên tắc cơ bản để giải quyết một vấn đề như vậy là nguyên tắc nhất quán.
Phương pháp tiếp cận hệ thống cho phép bạn khám phá và thực hiện nguyên tắc nhất quán. Nó phổ biến và tương ứng với phương pháp phân tích và nghiên cứu bất kỳ hệ thống phức tạp nào.
BTrong khuôn khổ của cách tiếp cận này, các thuộc tính, cấu trúc và chức năng của tổng thể các đối tượng, hiện tượng và quá trình được nghiên cứu bằng cách biểu diễn chúng như là những hệ thống với tất cả các mối quan hệ lợi ích phức tạp, ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố đến hệ thống và môi trường, cũng như ảnh hưởng của hệ thống đến các yếu tố cấu trúc.
Tính nhất quán của các phương pháp và mô hình dự báo được hiểu là khả năng sử dụng chung của chúng, cho phép đưa ra dự báo nhất quán và nhất quán về sự phát triển của một đối tượng. Phương pháp này dựa trên việc nghiên cứu các xu hướng hiện tại và tương lai về tính đều đặn, theo các thông số cụ thể, nguồn lực sẵn có, nhu cầu đã xác định và động lực của chúng.
Phương pháp
Hệ thống dự báo bao gồm một thứ tự nhất định sử dụng mô hình để hình thành một dự báo toàn diện về đối tượng hoặc hiện tượng đang nghiên cứu. Phương pháp này giúp xác định phương pháp dự báo. Nó bao gồm một tập hợp các mô hình dự báo, phương pháp và phương pháp tính toán.
Một phương pháp nghiên cứu có hệ thống đặc biệt quan trọng để giải quyết các vấn đề phức tạp. Sự cần thiết phải có một cách tiếp cận có hệ thống để dự báo xuất phát từ đặc thù của sự phát triển của khoa học và công nghệ. Một số lượng lớn các yếu tố, các đối tượng thuộc các loại khác nhau, các mối quan hệ phức tạp giữa chúng và hành vi của một đối tượng trong môi trường bên ngoài đã dẫn đến việc tạo ra các hệ thống kỹ thuật và công nghiệp (tổ chức-kinh tế) lớn.
Khái niệm cơ bản về phân loại
Hiện tại, cùng với một số lượng đáng kể các phương pháp dự báo đã được công bố, cónhiều cách để phân loại chúng. Các mục tiêu chính của việc phân loại các phương pháp dự báo:
- hỗ trợ quá trình nghiên cứu và phân tích;
- Hỗ trợ quá trình lựa chọn phương pháp phát triển dự báo đối tượng.
Ngày nay, thật khó để đưa ra một phân loại chung phù hợp với hai mục đích này.
Các phương pháp dự đoán có thể được phân loại theo một số thuộc tính. Một trong những tiêu chí phân loại quan trọng nhất là mức độ chính thức hóa, bao gồm khá đầy đủ các phương pháp dự báo.
Nói chung, phân loại mở vì nó cung cấp khả năng tăng số lượng phần tử trong các cấp độ và tăng số lượng cấp độ thông qua việc phân mảnh hơn nữa và đặc tả các yếu tố cấp độ cuối cùng.
Một cách tiếp cận khác để định nghĩa
Theo một định nghĩa chính xác hơn về khái niệm dự báo, các loại dự báo, nó là một tập hợp các phương pháp và cách suy nghĩ để có thể phán đoán sự phát triển (đối tượng) của nó trong tương lai. Nó dựa trên việc phân tích dữ liệu lịch sử, các mối quan hệ ngoại sinh (bên ngoài) và nội sinh (bên trong) của đối tượng dự báo, cũng như việc đo lường chúng trong khuôn khổ của hiện tượng hoặc quá trình này.
Tiêu chí phân loại cũng là sự thống nhất của thuộc tính phân loại ở mỗi cấp; phân loại rời rạc của một phần; và tính mở của sơ đồ phân loại.
Lần lượt, mỗi cấp độ trong đề án được xác định bởi tiêu chí phân loại riêng: mức độ chính thức hóa, nguyên tắc chung của hành động; cách nhận dự báo.
Phân loại các phương pháp
Theo quan điểm của phương pháp tiếp cận chung, nhiều phương pháp dự báo nhằm giải quyết các vấn đề ứng dụng trong việc phân tích trạng thái của một đối tượng và dự báo sự phát triển hiện tại của nó có thể được trình bày theo cách phân loại sau.
Các loại dự báo chính, phù hợp với mức độ chính thức hóa, có thể trực quan và chính thức hóa.
Trực giác có thể là cá nhân và tập thể.
Cá nhân lần lượt được chia thành các cuộc phỏng vấn, bảng câu hỏi và xử lý các thứ bậc phân tích. Các phương pháp tập thể bao gồm phương pháp Delphi, động não, ủy thác chuyên gia, xây dựng kịch bản.
Phương pháp chính thức hóa có thể là toán học, cấu trúc hệ thống, liên kết. Cũng trong danh mục này là các phương pháp quảng bá thông tin.
Phương pháp toán học được chia thành hai loại: thống kê và ngoại suy.
Danh mục đầu tiên được thể hiện bằng phân tích tương quan, phân tích hồi quy, mô hình chuỗi thời gian, mô hình thích ứng.
Loại thứ hai được biểu thị bằng đường trung bình động và làm mịn theo cấp số nhân.
Phương pháp toán học cũng bao gồm phương pháp tổ hợp.
Các phương pháp cấu trúc hệ thống được thể hiện bằng phân tích hình thái, mô hình phân cấp chức năng, mô hình mạng và mô hình ma trận.
Các phương pháp liên kết bao gồm mô phỏng, loại suy lịch sử, khai thác dữ liệu.
Các loại dự báo bao gồmXem thêm các phương pháp quảng bá thông tin được trình bày bằng việc phân tích luồng xuất bản, tầm quan trọng của phát minh và phân tích các bằng sáng chế.
Đặc điểm của phương pháp trực quan
Các loại dự báoExpert (trực quan, heuristic) dựa trên thông tin nhận được từ các chuyên gia chuyên nghiệp là kết quả của quá trình xác định và tổng hợp có hệ thống. Các phương pháp này đòi hỏi các chuyên gia phải có kiến thức lý thuyết sâu sắc và kỹ năng thực hành trong việc thu thập và tổng hợp tất cả các thông tin sẵn có về đối tượng dự báo.
Trực giác (kiến thức phi cấu trúc) giúp các chuyên gia xác định xu hướng phát triển của đối tượng dự báo mà không cần bất kỳ thông tin cơ bản nào về nó. Ví dụ: dự báo nhu cầu đối với hàng hóa và dịch vụ mới, hiệu quả của đổi mới, kết thúc cải cách kinh tế, giá thế giới đối với các sản phẩm năng lượng, kim loại (màu và kim loại quý) và thậm chí cả tiền tệ.
Các loại và phương pháp dự báo như chuyên gia thường được sử dụng trong các trường hợp sau:
- khi không thể xem xét ảnh hưởng của nhiều yếu tố do tính phức tạp đáng kể của đối tượng dự báo;
- khi thông tin có sẵn trong cơ sở dự báo có mức độ không chắc chắn cao.
Vì vậy, các phương pháp trực quan được sử dụng khi đối tượng dự đoán quá đơn giản hoặc quá phức tạp và không thể đoán trước được, do đó hầu như không thể phân tích ảnh hưởng của nhiều yếu tố một cách phân tích.
Phương pháp đánh giá chuyên môn tập thể dựa trên thực tế là tập thểý thức cung cấp độ chính xác cao hơn của kết quả. Ngoài ra, khi xử lý các kết quả thu được, các ý tưởng không hiệu quả (phi thường, trừu tượng) có thể nảy sinh.
Đặc điểm của các phương pháp chính thức hóa
Các loại dự báo được chính thức hóa (thực tế) dựa trên thông tin thực tế và sẵn có của đối tượng dự báo và quá trình phát triển của đối tượng dự báo. Chúng được sử dụng trong trường hợp thông tin về đối tượng dự báo chủ yếu là định lượng và ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau có thể được giải thích bằng các công thức toán học.
Ưu điểm của nhóm phương pháp này là tính khách quan của dự báo, mở rộng khả năng xem xét các phương án khác nhau. Tuy nhiên, trong phương pháp luận của chính thức hóa, nhiều khía cạnh vẫn nằm ngoài phân tích. Do đó, mức độ chính thức hóa càng lớn thì mô hình càng kém.
Cho đến gần đây, phương pháp thống kê là phương pháp chính trong thực hành dự báo. Điều này chủ yếu là do các phương pháp thống kê dựa trên phân tích kỹ thuật, phát triển và thực hành ứng dụng có lịch sử khá lâu đời.
Quá trình dựa trên các loại kế hoạch và dự báo thống kê được chia thành hai giai đoạn. Đầu tiên, tổng quát hóa dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian nhất định và tạo ra một mô hình quy trình dựa trên sự tổng quát hóa này. Mô hình được mô tả như các biểu thức phân tích của một xu hướng phát triển (xu hướng ngoại suy) hoặc như một sự phụ thuộc hàm vào một hoặc nhiều yếu tố đối số (phương trình hồi quy). Bất kỳ loại mô hình dự đoán nào cũng nênbao gồm lựa chọn dạng phương trình mô tả động lực của hiện tượng, mối quan hệ và đánh giá các tham số của nó bằng một phương pháp cụ thể.
Giai đoạn thứ hai là bản thân dự báo. Ở giai đoạn này, dựa trên các mẫu khác nhau, giá trị dự kiến của mẫu, kích thước hoặc đặc tính dự kiến được xác định.
Tất nhiên, kết quả thu được không thể coi là kết luận cuối cùng. Trong quá trình đánh giá và sử dụng các yếu tố, điều kiện và ràng buộc, tất cả các yếu tố không liên quan đến đặc điểm kỹ thuật và xây dựng mô hình cần được tính đến. Sự điều chỉnh của họ nên được thực hiện phù hợp với sự thay đổi dự kiến trong hoàn cảnh hình thành của họ.
Nguyên tắc lựa chọn phương pháp
Nhiều loại lập kế hoạch và dự báo cho phép bạn chọn cách tốt nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể. Các phương pháp được lựa chọn phù hợp sẽ cải thiện đáng kể chất lượng dự báo, vì chúng đảm bảo tính đầy đủ, độ tin cậy và độ chính xác của dự báo, cũng như cơ hội tiết kiệm thời gian và giảm chi phí dự báo.
Việc lựa chọn phương pháp bị ảnh hưởng bởi:
- bản chất của vấn đề thực tế cần giải quyết;
- đặc điểm động của đối tượng dự báo trong môi trường bên ngoài;
- loại và bản chất của thông tin có sẵn, loại đối tượng dự báo điển hình;
- yêu cầu liên quan đến kết quả dự báo và các chi tiết cụ thể khác của vấn đề cụ thể.
Tất cả các yếu tố này nên được coi là một hệ thống duy nhất, trong khi chỉ có thể loại trừ các yếu tố không quan trọng. TrênTrên thực tế, khi lựa chọn phương pháp dự báo, nên xem xét hai yếu tố chính - chi phí và độ chính xác.
Khi chọn một phương pháp, hãy xem xét các tùy chọn:
- tính khả dụng của dữ liệu thống kê trong khoảng thời gian cần thiết;
- năng lực của người dự báo, tính sẵn có của thiết bị;
- thời gian cần thiết để thu thập và phân tích thông tin.
Dự báo trong các lĩnh vực khác nhau
Các phương pháp được trình bày trong một hoặc một kết hợp khác được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Trong số các loại hình dự báo xã hội, có thể phân biệt các phương pháp trực quan tập thể và cá nhân. Các phương pháp toán học cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực này. Chúng cũng là loại dự báo kinh tế chính. Trên thực tế, nó là một hệ thống nghiên cứu khoa học mang tính định lượng và định tính. Được sử dụng ở giai đoạn sơ bộ của việc phát triển các giải pháp kinh tế.
Để thực hiện nhiều loại dự báo khác nhau, dự báo thường được sử dụng trong một lĩnh vực như thể thao. Điều này áp dụng cho nhiều quá trình: sự phát triển của các môn thể thao và các loại hình riêng lẻ của nó, các cuộc thi đấu, hệ thống huấn luyện thể thao, các tính năng kỹ thuật và chiến thuật, sự xuất hiện của các kỷ lục thể thao mới, v.v. Trong số lượng khổng lồ các loại hình dự báo trong thể thao, chúng đặc biệt là sử dụng các phương pháp khoa học, thực nghiệm và trực quan: phương pháp phân tích lôgic; đánh giá của chuyên gia; phép ngoại suy; phép loại suy; mô hình hóa, v.v.
Mối quan tâm đặc biệt là việc tổng hợp các dự báo trong tội phạm học, trong đó tình trạng tội phạm trong tương lai được biết đến, các yếu tốảnh hưởng đến những thay đổi của nó, một dự báo tội phạm học đang được phát triển. Nó cho phép bạn thiết lập các chỉ số chung nhất đặc trưng cho sự phát triển (thay đổi) của tội phạm trong tương lai, để xác định trên cơ sở đó các xu hướng và mô hình không mong muốn, để tìm cách thay đổi chúng theo đúng hướng.
Có một số loại dự báo tội phạm: tội phạm, danh tính của người phạm tội, các yếu tố và hậu quả của tội phạm, các biện pháp chống tội phạm. Ngoài ra còn có dự báo về sự phát triển của khoa học tội phạm học, dự đoán tội phạm và dự đoán hành vi phạm tội của cá nhân.
Việc phân chia các phương pháp thành các nhóm được trình bày tương đối có điều kiện. Cần lưu ý rằng việc sử dụng độc lập các nhóm phương pháp dự báo này là không thể. Điều kiện hiện đại (tiến bộ trong khoa học và công nghệ, cũng như sự phức tạp của các kết nối trong các hệ thống và cấu trúc của chúng) đòi hỏi phải sử dụng một số phương pháp dự báo để giải quyết một vấn đề. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của các phương pháp kết hợp. Việc sử dụng chúng đặc biệt phù hợp với các hệ thống kinh tế xã hội phức tạp, khi các phương pháp dự báo kết hợp khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng các chỉ số dự báo cho từng yếu tố của hệ thống.
