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

Проблема классификации методов прогнозирования

В настоящем разборе я цитирую абзацы введения и первой главы пособия «Прогнозирование в условиях рынка». Начнем с введения, в котором отмечается следующее.

Развитие прогностики как науки в последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. По оценкам зарубежных и отечественных систематиков прогностики уже насчитывается свыше 100 методов прогнозирования, в связи с чем перед специалистами возникает задача выбора методов, которые давали бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов или систем.

В связи с этим очевидна проблема, стоящая перед специалистами, которым требуется выбрать метод прогнозирования.

Для тех, кто не является специалистами в прикладной математике, эконометрике, статистике, применение большинства методов прогнозирования вызывает трудности при их реализации с целью получения качественных и точных прогнозов.

При упоминании «100 методов прогнозирования» автор ссылается на свою же работу 2001 года (Бурдо А.И., Тихонов Э.Е. «К вопросу систематизации методов и алгоритмов прогнозирования») и учебное пособие Владимирова Л.П. «Прогнозирование и планирование в условиях рынка» (2000). Не исключено, что данная оценка является устаревшей. Кроме того, оценку в «100 методов прогнозирования» я нигде, кроме этого учебного пособия, не встречала. На каких именно зарубежных и отечественных специалистов автор ссылается - мне не ясно.

Двигаемся дальше.

Число базовых методов прогностики (наука о прогнозировании), которые в тех или иных вариациях повторяются в других методах, гораздо меньше. Многие из этих «методов» относятся скорее к отдельным приемам или процедурам прогнозирования, другие представляют набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Базовая классификация методов прогнозирования

Следующий же абзац говорит.

В литературе имеется большое количество классификационных схем методов прогнозирования. Однако большинство из них или неприемлемы, или обладают недостаточной познавательной ценностью. Основной погрешностью существующих классификационных схем является нарушение принципов классификации. К числу основных таких принципов, на наш взгляд, относятся: достаточная полнота охвата прогностических методов, единство классификационного признака на каждом уровне членения, открытость классификационной.

Во-первых, непонятно, что имеется в виду под «открытостью классификационной» — пусть эта опечатка, если она таковой является, останется на совести редакторов.

Во-вторых, я лично в своем обзоре методов и моделей прогнозирования встречала довольно мало, если не сказать, что буквально крупицы, именно классификаций. По большей части в современной литературе авторы не предлагают классификации методов или моделей прогнозирования, а делают простое перечисление. Такое перечисление встречается как PhD работах, например, Jingfei Yang M. Sc. «Power System Short-term Load Forecasting: Thesis for Ph.d degree» (Germany, 2006), так и в обычных статьях, например, «A Computing Model of Artificial Intelligent Approaches to Mid-term Load Forecasting: a state-of-the-art-survey for the researcher» (2010).

На первом этапе классификации Тихонов делает то, что наиболее часто встречается в предлагаемых классификациях, а именно делит методы прогнозирования на интуитивные и формализованные.

При этом он разносит интуитивные и формализованные методы основываясь на следующем принципе.

В выборе методов прогнозирования важным показателем является глубина упреждения прогноза. При этом необходимо не только знать абсолютную величину этого показателя, но и отнести его к длительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования. Для этого можно использовать предложенный В. Белоконем безразмерный показатель глубины (дальности) прогнозирования (τ)

     τ = Δt/t,

где Δt — время упреждения; t — величина эволюционного цикла объекта прогнозирования. Формализованные методы прогнозирования являются действенными, если величина глубины упреждения укладывается в рамки эволюционного цикла (τ << 1). При возникновении в рамках прогнозного периода «скачка» в развитии объекта прогнозирования (τ ≈ 1) необходимо использовать интуитивные методы, как для определения силы «скачка», так и для оценки времени его осуществления, либо теорию катастроф. В этом случае формализованные методы применяются для оценки эволюционных участков развития до и после скачка. Если же в прогнозном периоде укладывается несколько эволюционных циклов развития объекта прогнозирования (τ >> 1), то при комплексировании систем прогнозирования большее значение имеют интуитивные методы.

Мне лично кажется, что проще и понятнее выполнять деление методов прогнозирования на интуитивные и формализованные на следующем основании: если в методе применяются модель (то есть математическая зависимость будущего значения от прошлого), то метод формализованный; если не применяется — то интуитивный. Дело в том, что в приложении рассматриваемого пособия приведены значения временных рядов длинной от нескольких десятков до нескольких сотен значений. Не думаю, что оценка глубины времени упреждения τ может быть достоверно определена для сложного временного ряда, имеющего 100 000 значений.

Интуитивные методы прогнозирования

Следующим шагом интуитивные методы прогнозирования автор делит на индивидуальные и коллективные (групповые).

Метод коллективных экспертных оценок

Методы коллективных (групповых) экспертных оценок уже можно отнести к комплексным системам прогнозирования (обычно неполным), поскольку в последних сочетаются методы индивидуальных экспертных оценок и статистические методы обработки этих оценок. Но так как статистические методы применяются во вспомогательных процедурах выработки прогнозной информации, на наш взгляд, коллективные экспертные оценки целесообразнее отнести к сингулярным методам прогнозирования.

По мнению Тихонова коллективные экспертные методы прогнозирования включают

• метод анкетирования,
• метод «комиссий»,
• метод «мозговых атак»,
• метод программного прогнозирования,
• метод эвристического прогнозирования,
• коллективная генерация идей.

Метод индивидуальных экспертных оценок

В группу индивидуальных экспертных оценок можно включить (принцип классификации – способ получения прогнозной информации) следующие методы: метод «интервью», аналитические докладные записки, написание сценария.

Признаться, что до момента подробного разбора материала «Armstrong J.S. Forecasting for Marketing» я не возьмусь комментировать такого рода деление.

По мнению Тихонова индивидуальные экспертные методы прогнозирования включают

• метод «интервью»,
• аналитические докладные записки,
• метод сценариев.

Формализованные методы прогнозирования

Далее Тихонов переходит к разбору формализованных методов прогнозирования.

Класс формализованных методов в зависимости от общих принципов действия можно разделить на группы экстраполяционных, системно-структурных, ассоциативных методов и методов опережающей информации.

Признаюсь, что мне такая классификация вовсе не нравится: громоздко и слабо обоснованно.

Во-первых, автор не дал определения ни одной группе и не указал единого классификационного признака, которое положено в основу предложенного деления на группы. Причем двумя страницами выше Тихонов говорит о том, что «в основу классификации должен быть положен единый классификационный признак». Таким образом выходит, что автор противоречит сам себе.

Во-вторых, для меня остается чрезвычайно туманным термин методы экстраполяции. Методом является набор действий, совершаемых с временным рядом с целью получения прогнозных значений этого ряда. Экстраполяция — есть определение значений временного ряда за пределами его фактических значений. В рамках задачи прогнозирования временных рядов понятия «процесс прогнозирования» и «процесс экстраполяции» эквивалентны.

Здесь более корректно говорить о формализованном методе прогнозирования временного ряда с привязкой к конкретной модели прогнозирования. Например, метод прогнозирования на базе моделей ARIMAX содержит в себе шаги, подробно описанные в книге Бокса-Дженкинса.

Классификационная схема формализованных методов прогнозирования Тихонова

В пособии представлена следующая классификационная схема формализованных методов прогнозирования. Я ее считаю совершенно безалаберной и многие, занимающиеся прогнозированием, возможно со мною согласятся. Однако в этой классификационной схеме указаны такие методы прогнозирования, которых я больше нигде не встречала. Так что публикую ее более для полноты картины.

По мнению Тихонова, формализованные экстраполяционные методы прогнозирования включают

• метод наименьших квадратов,
• экспоненциальное сглаживание,
• вероятностное моделирование и адаптивное сглаживание.

По мнению Тихонова, формализованные системно-структурные методы прогнозирования включают

• функционально-иерархические,
• метод морфологического анализа,
• матричный метод,
• сетевое моделирование,
• методы структурной аналогии,
• граф и дерево цепей,
• прогнозный сценарий.

По мнению Тихонова, формализованные математические методы прогнозирования включают

• корреляционный и регрессионный анализ,
• метод группового учета аргументов,
• факторный анализ,
• распознавание образов,
• вариационные методы,
• спектральный анализ,
• цепи Маркова,
• математическая логика,
• моделирование стационарных процессов,
• моделирование нестационарных процессов.

По мнению Тихонова, формализованные ассоциативные методы прогнозирования включают

• метод имитационного моделирования,
• историко-логический анализ,
• методы теоретического распознавания образов,
• нейросетевое прогнозирование,
• интеллектуальный анализ данных.

По мнению Тихонова, формализованные методы опережающей информации включают

• анализ потока публикаций,
• оценка значимости изобретений,
• анализ патентной информации.

Резюме

1. Работа Тихонова является одной из наиболее широких в части обзора методов прогнозирования на русском языке. По итогам изучения его материала у меня сложилось мнение, что автор пытался классифицировать не только методы прогнозирования временных рядов, а какие-то еще методы прогнозирования чего-то еще (явлений, событий, тенденций), представленного абстрактно.
2. Базовая классификация, приведенная им, в целом общепринятая. Разделение методов на интуитивные и формализованные встречается как в рассмотренных мною ранее лекциях о прогнозировании в налогообложении, так и в западных публикациях, указанных в диссертации.
3. Разработанная Тихоновым классификационная схема для интуитивных методов нуждается в проверке и сравнении ее с аналогичными схемами западных авторов. Возможно, я это сделаю в одной из следующих своих записей.
4. Разработанная классификационная схема формализованных методов прогнозирования, говоря по-русски, не лезет ни в какие ворота. Вероятно, принимать ее в расчет в разработке общей классификации методов прогнозирования я буду минимально.