Классификация моделей прогнозирования: анализ курса лекций о прогнозе

Аватар пользователя chuchueva
Моя рабочая Классификация методов и моделей прогнозирования размещена на http://habrahabr.ru/post/177633/.

Интерес в области классификации

Поставила я перед собою задачу: сделать классификацию моделей прогнозирования временных рядов. Дело в том, что приведенная в диссертации классификация моделей — довольно точная, однако не все охватывает и не учитывает множество нюансов, которые мне учесть хотелось бы. После защиты прошло уже полгода, я отдохнула от ряби в глазах от научных статей, так что хочу попробовать собрать все заинтересовавшие меня классификации и обзоры с тем, чтобы после консолидировать свои знания в более или менее законченной и точной классификации моделей прогнозирования. На русском языке такую классификацию еще не делали, на английском я такого также не встречала, но нужно понимать, что последние полгода научных статей я почти не читаю.

Сразу обращусь к читателям: если у вас есть интересные ссылки на статьи с обзорами и классификациями, то пишите о них комментариях, я буду подробно их рассматривать в последствие.

Первая классификация мне попалась в курсе лекций «Правовое обеспечение налогового прогнозирования и планирования» в Финансовом университете при Правительстве РФ, где учится мой друг. Все цитаты взяты прямо из материалов этого курса.

Определение метода прогнозирования

Методы прогнозирования — это совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных об исследуемом объекте вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта.

Мне нравится: определение просто и весьма точно!

Классификация методов прогнозирования

Один из наиболее важных признаков методов прогнозирования — степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. По степени формализации методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные.

Это типовая классификация, в диссертации я делаю ровно такой же ход на основании англоязычной статьи — т.е., скорее всего, это уже принятая во всем мире формулировка. Однако степень точности такой формулировки предстоит оценить. Кроме того замечу, что степень формализации не является признаком метода прогнозирования; степень формализации является особенностью, характеристикой, но не признаком. Напомню, что признак в математике — то же, что и достаточное условие.

Формализованные методы прогнозирования используют математическое описание выявленных закономерностей в развитии объекта для получения прогноза. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. Интуитивные и формализованные методы схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В принципе и эта формулировка типовая, устоявшаяся, однако здесь она сильно исковеркана. Меня в этом абзаце заинтересовали фактографические методы, о которых я никогда не слышала. Возможно, это некоторый эконометрический прием, характерный только в для налогообложения; возможно, автор не совсем корректно применяет термин и за ним скрывается что-то простое и всем знакомое. Читаем дальше!

Перечень методов прогнозирования

По оценкам отечественных и зарубежных ученых, в настоящее время насчитывается более ста методов прогнозирования, однако на практике регулярно используются несколько десятков базовых методов, которые группируются следующим образом.
1. Экспертные (интуитивные) методы:
— индивидуальные экспертные оценки;
— коллективные экспертные оценки.

Отличная классификация интуитивных методов, она проста и понятна. По интуитивным методам есть большая и подробная статья, я на нее ссылаюсь в диссертации. Возможно, она попадет под мой прицел одной из следующих и мы разовьем тему классификации интуитивных методов прогнозирования.

2. Фактографические (формализованные) методы:
— методы прогнозной экстраполяции (статистические);
— системно-структурные методы и модели;
— ассоциативные методы;
— методы опережающей информации;
— математические методы и модели.

Вот это несъедобный винегрет! Автор написал о том, о чем имеет весьма слабое представление. Что такое методы прогнозной экстраполяции? Термины прогнозирование и экстраполяция в рамках классификации моделей прогнозирования являются синонимами! Теперь понятно, что фактографические методы это некорректная «выдумка» автора курса лекций, на такие винегреты не стоит обращать внимания.

В практике прогнозирования экономических процессов преобладают статистические методы (методы прогнозной экстраполяции), к которым относятся:
— метод скользящих средних;
— метод экспоненциального сглаживания;
— метод экстраполяции трендов;
авторегрессионные модели;
— вероятностное моделирование.

Ба, вот что вынесено в методы прогнозной экстраполяции! Нам всем должно понимать, что приведенная классификация некорректная и сумбурная, более того, она только сбивает с толку читателей и слушателей курса. Перечень моделей прогнозирования в части методов прогнозной экстраполяции далеко не полон. За более полным перечнем моделей обращайтесь к разделу моей диссертации Обзор моделей прогнозирования.

Комбинированные модели прогнозирования

Особое место в классификации методов прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы прогнозирования. Использование комбинированных методов особенно актуально для сложных социально-экономических систем, когда при разработке прогноза показателей каждого элемента системы могут быть использованы различные сочетания методов прогнозирования. Разновидностью комбинированных методов можно считать эконометрическое моделирование.

Начали за здравие, а закончили за упокой! Комбинированные методы, но корректнее говорить, комбинированные модели прогнозирования действительно являются самым современным направлением в развитии моделей прогнозирования временных рядов. Об этом я подробно писала в диссертации, опираясь в основном на англоязычные работы. Однако автор не понимает ясно, что такое комбинированные методы и какое они имеют отношение к статистическим. Кроме того, я подробно рассматривала вопрос о том, как за счет использования комбинированных моделей повысить точность прогнозирования.

О методах эконометрического моделирования выше речи не было и здесь они оказались оторванными от всей остальной темы. Насколько я понимаю под эконометрическим моделированием понимаются модели, в которых аналитики пытаются воспроизвести рыночную модель: выстроить кривую спроса, кривую предложения, а после на основании такой модели пытаться сделать прогноз. Пока не стану больше писать о такого рода методах, так как ими нужно заниматься плотнее.

Резюме

В целом материал неплохой с точки зрения восприятия и некоторых определений, но очень не точный и местами грубо некорректный! Главным недостатком я бы назвала тот факт, что автор ни коим образом не разделяет понятия метода прогнозирования и модели прогнозирования, а это важные аспекты (см подробнее диссертацию). Как следствие этого непонимания возникает полная путаница в приведенной классификации.

У меня есть надежда, что если я рассмотрю множество подобных работ из различных областей, то у меня сложится более полная картина, которая позволит мне сформулировать классификации моделей прогнозирования. Следите за материалами и присылайте свои!

Для добавления комментариев войдите или зарегистрируйтесь

2010 - 2018 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна