Главная > Эндорфины > Методы – формализованные и неформализованные. Методы социального прогнозирования. Программа поддержки многодетных семей


Методы – формализованные и неформализованные. Методы социального прогнозирования. Программа поддержки многодетных семей




Формализованные методы делятся по общему принципу действия на четыре группы: экстраполяционные (статистические), системно-структурные, ассоциативные и методы опережающей информации.

В практике прогнозирования экономических процессов преобладающими, по крайней мере до последнего времени, являются статистические методы. Это вызвано, главным образом, тем, что статистические методы опираются на аппарат анализа, развитие и практика применения которого имеют достаточно длительную историю. Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два этапа.

Первый заключается в обобщении данных, собираемых за некоторый период времени, а также создании на основе этого обобщения модели процесса. Модель описывается в виде аналитически выраженной тенденции развития (экстраполяция тренда) или в виде функциональной зависимости от одного или нескольких факторов- аргументов (уравнения регрессии). Построение модели процесса для прогнозирования, какой бы вид она ни имела, обязательно включает выбор формы уравнения, описывающего динамику и взаимосвязь явлений, и оценивание его параметров с помощью того или иного метода.

Второй этап - сам прогноз. На этом этапе на основе найденных закономерностей определяется ожидаемое значение прогнозируемого показателя, величины или признака. Безусловно, полученные результаты не могут рассматриваться как нечто окончательное, так как при их оценке и использовании должны приниматься во внимание факторы, условия и ограничения, которые нс участвовали в описании и построении модели. Их корректировка должна осуществляться в соответствии с ожидаемым изменением обстоятельств их формирования.

Необходимо также отметить, что в ряде случаев собственно статистическая обработка экономической информации вовсе не является прогнозом, однако фигурирует как важное звено в общей системе его разработки. Мировая практика обладает обширным материалом в области перспективного анализа, и уже сейчас очевидно, что успешность прогнозов, получаемых на основе статистических моделей, существенно зависит от анализа эмпирических данных, от того, насколько такой анализ сможет выявить и обобщить закономерности поведения изучаемых процессов во времени.

Одним из наиболее распространенных методов прогнозирования является экстраполяция , т.е. продление на перспективу тенденций, наблюдавшихся в прошлом (более подробно метод экстраполяции изложен в следующей главе). Экстраполяция базируется на следующих допущениях (7, с.151):

1) развитие явления может быть с достаточным основанием охарактеризовано плавной траекторией - трендом;

2) общие условия, определяющие тенденцию

развития в прошлом, не претерпят существенных изменений в будущем.

Экстраполяцию можно представить в виде определения значения функции:

гдеу, +/ - экстраполируемое значение уровня;

у* - уровень, принятый за базу экстраполяции;

L - период упреждения.

Простейшая экстраполяция может быть проведена на основе средних характеристик ряда: среднего уровня, среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.

Если средний уровень ряда нс имеет тенденции к изменению или, если это изменение незначительно, то можно принять:

Если средний абсолютный прирост сохраняется неизменным, то динамика уровней будет соответствовать арифметической прогрессии:

Если средний темп роста не имеет тенденцию к изменению, прогнозное значение можно рассчитать по формуле:

где г - средний темп роста;

у" - уровень, принятый за базу для экстраполяции.

В данном случае предполагается развитие по геометрической прогрессии или по экспоненте. Во всех случаях следует определять доверительный интервал, учитывающий неопределенность и погрешность используемых оценок.

Наиболее простым и известным является метод скользящих средних, осуществляющий механическое выравнивание временного ряда. Суть метода заключается в замене фактических уровней ряда расчетными средними, в которых погашаются колебания. Метод подробно рассмотрен в курсе теории статистики .

Для целей краткосрочного прогнозирования также может использоваться метод экспоненциального сглаживания. Средний уровень ряда на момент I равен линейной комбинации фактического уровня для этого же момента у , и среднего уровня прошлых и текущего наблюдений.

где Q" - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t ;

а - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0Если прогнозирование ведется на один шаг вперед, то прогнозное значение у, +| = Q: является точечной оценкой.

Экстраполяция тренда возможна, если найдена зависимость уровней ряда от фактора времени t, в этом случае зависимость имеет вид:

Виды кривых, основания выбора вида аналитической зависимости и расчет доверительного интервала рассмотрены в следующей главе.

Для многих стационарных процессов в экономике характерно наличие тесной связи между уровнями за предыдущие периоды или моменты и последующими уровнями. В таких случаях зависимость от времени проявляется через характеристики внутренней структуры процесса за прошлые периоды. Выразив в аналитической форме взаимосвязь уровней временного ряда, можно использовать полученную закономерность для прогнозирования.

Модель стационарного процесса, выражающая значение показателя у { в виде линейной комбинации конечного числа предшествующих значений этого показателя и аддитивной случайной составляющей, называется моделью авторегрессии.

где а - константа, ср - параметр уравнения, е г - случайная компонента.

Рассмотренные выше методы, за исключением экстраполяции тренда, являются адаптивными, т.к. процесс их реализации заключается в вычислении последовательных во времени значений прогнозируемого показателя с учетом степени влияния предыдущих уровней.

Морфологический метод разработан известным швейцарским астрономом Ф. Цвикки, работавшим в обсерваториях в штате Калифорния до 1942 г. Три типа проблем, которые по его мнению морфологический анализ способен разрешить:

  • какое количество информации об ограниченном круге явлений может быть получено с помощью данного класса приемов?
  • какова полная цепочка следствий, вытекающих из определенной причины?
  • каковы все возможные методы и приемы решения данной конкретной проблемы?

Ответом на второй вопрос является построение дерева целей на основе теории графов. Ответ на третий вопрос дает изыскательское прогнозирование.

Преждевременная постановка вопроса о ценности наносит ущерб исследованию. Упорядочивание всех решений, в том числе тривиальных, позволяет уйти от стереотипов, структурирует мышление таким образом, что генерируется новая информация, ускользающая от внимания при несистематической деятельности.

В морфологическом анализе систематически исследуются все комбинации при проведении качественных изменений основных параметров концепции и посредством этого выявляются возможности новых комбинаций.

Наиболее конструктивным из прикладных направлений системных исследований считается системный анализ. "Анализ системы в целом" ("total systems analyses") впервые был разработан корпорацией "РЭНД" в 1948 году для оптимизации сложных задач военного управления. Однако независимо от того, применяется термин «системный анализ» только к определению структуры целей и функций системы, к планированию, разработке основных направлений развития отрасли, предприятия, организации, или к исследованию системы в целом, включая и цели, и оргструк- туру, работы по системному анализу отличаются тем, что в них всегда предлагается методика проведения исследования, организации процесса принятия решения, делается попытка выделить этапы исследования или принятия решения и предложить подходы к выполнению этих этапов в конкретных условиях.

Кроме того, в этих работах всегда уделяется особое внимание работе с целями системы: их возникновению, формулированию, детализации (декомпозиции, структуризации), анализу и другим вопросам преобразования (целе- полагания). Некоторые авторы даже в определении системного анализа подчеркивают, что это методология исследования целенаправленных систем. При этом разработка методики и выбор методов и приемов выполнения ее этапов базируются на системных представлениях, на использовании закономерностей, классификаций и других результатов, полученных теорией систем.

К методам нормативного технологического прогнозирования относятся матричные подходы , используемые для проверки согласования с различными горизонтально действующими факторами. Двумерные матрицы дают быстрый метод оценки первоочередности того или иного из предполагаемых вариантов. Этому принципу соответствует распространенный в менеджменте метод SWOT анализа, т.е. учет слабых и сильных сторон объекта, угроз и преимуществ во внешней среде.

С точки зрения методики к матричным методам относятся методы и модели теории игр. Они применяются в прогнозировании социально-экономических процессов при анализе ситуаций, возникающих вследствие определенных отношений между исследуемой системой и другими противоположными системами. Примером является рассмотрение предприятия (одного игрока) и природы (другого игрока), т.е. реакции и поведения покупателей.

Другой пример связан с деятельностью предприятий и экономической политикой правительства. Распределение дохода является компромиссом между необходимостью централизации доходов и обеспечения экономической самостоятельности предприятий. Стратегия предприятия формируется с учетом суммарного выигрыша, который оно получает от остающейся у него доли дохода и от дополнительных возможностей, предоставляемых ему центром. Стратегия государства состоит в определении доли централизованных доходов, нс подрывающих экономических возможностей развития предприятий и в то же время является достаточной для решения общегосударственных задач, в конечном счете имеющих значение и для самих предприятий (3, с. 188).

Основной задачей теории игр является разработка рекомендаций по выбору наиболее эффективных решений по управлению процессами в условиях действия неопределенных факторов. К неопределенным относят факторы, о которых исследователь не располагает никакой информацией, они имеют неизвестную природу.

Современный конкурентный мир характеризуется стратегической неопределенностью вследствие участия в нем множества сторон, имеющих собственные различные цели и недостаточно представляющих стратегии конкурентов. В стратегическом менеджменте конкурентная стратегия должна развиваться в направлении от конфликтных ситуаций к партнерству. При этом каждая сторона должна быть готова пойти на определенные потери и быть уверена, что ее конкурент также готов к потерям (4, с.318).

К методам статистического моделирования относятся уравнения регрессии, описывающие взаимосвязи временных рядов независимых признаков и результативных признаков. Прогнозные уровни рассчитываются посредством подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений признаков-факторов, которые могут быть получены, например, на основе экстраполяции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей может выполняться только после оценки значимости коэффициентов регрессии и проверки модели на адекватность. Вопросы применения регрессионного анализа для целей прогнозирования рассмотрены в главе 4.

Инструментом прогнозирования, учитывающим требования системного подхода к объекту и его количественным характеристикам, являются эконометрические модели. Областью их приложения являются макроэкономические процессы на уровне национальной экономики, ее секторов и отраслей, экономики территорий.

Эконометрические исследования берут свое начало от У.Петти, Дж.Граунта, А.Кетле и в этот список можно включить всех статистиков, внесших значительный вклад в изучение массовых экономических явлений посредством количественных измерений.

Развитию некоторых проблем эконометрического моделирования посвящены работы многих экономистов в области экономико-математического моделирования в 50- 80-е годы прошлого века.

Логика эконометрических монографий обращена прежде всего к различным приложениям, чем к решению задач, возникающих в теории. Так построены переведенные на русский язык монографии Г.Тейла и Э.Маленво , ставшие доступными широкому кругу читателей в 70-х годах прошлого века и сыгравшие большую роль в решении прикладных задач.

Систематическому изложению методов теоретической эконометрики посвящена монография Дж.Джонстона "Эконометрические методы" , изданная в 1980 году. Книга содержит многочисленные примеры и результаты, полученные вплоть до конца 70-х годов, после которых начался качественно новый этап развития рыночной экономики.

В течение последних 10 лет эконометрика вошла в учебные планы экономических специальностей вузов России, и также подготовлена необходимая учебная и методическая литература ведущими отечественными статистиками. Основными среди них являются учебники и учебные пособия, разработанные С.А. Айвазяном, В.С. Мхитаряном (1) и И.И. Елисеевой (6).

Функционально-иерархическое моделирование представляет согласование отдаленной цели с действиями (функциями), которые необходимо предпринять для ее достижения в настоящем и будущем времени. Впервые идея построения графа по принципу дерева целей была предложена группой исследователей в связи с проблемами принятия решений в промышленности (7). Деревья целей с количественными показателями используются в качестве вспомогательного средства при принятии решений и носят в этом случае название деревьев решений.

Первое крупное применение методики дерева целей к количественным расчетам в области принятия решений было осуществлено отделом военных и космических наук компании "Хониуэлл". Схема ПАТТЕРН, первоначально использованная для проблем аэронавтики и космоса, была превращена в универсальную схему, охватывающую все военные и космические сферы деятельности.

Сетевое моделирование широко используется в нормативном технологическом прогнозировании. Наибольшую известность приобрел метод критического пути, основанный на использовании сетевых графиков, отражающих различные стадии каждой части проекта, и анализирующий их с целью выбора оптимального пути между начальной и конечной стадиями. В качестве критерия выступают издержки или сроки. Сетевое моделирование использует в качестве вспомогательного инструмента дерево целей.

В основе метода имитационного моделирования лежит идея максимального использования всей имеющейся информации о системе. Целью является анализ и прогноз поведения сложной системы со множеством функций, не все из которых количественно выражены.

Имитационное моделирование нашло широкое применение в прогнозировании процессов, анализ которых невозможен на основе прямого эксперимента.

Возможность систематизированного использования подобия в развитии различных объектов лежит в основе метода исторических аналогий. Как отмечено Э.Янчем (8, с.221), историческая аналогия всегда играла некоторую осознанную или неосознанную роль при прогнозировании. Впервые результаты систематического использования исторической аналогии к "главным социальным изобретениям XX века, проведенного под эгидой Американской академии искусств и наук, были представлены в книге "Железнодорожная и космическая программы - исследование с позиций исторической аналогии".

При использовании исторических аналогий необходимо иметь в виду:

  • - успех зависит от правильного выбора объектов сопоставления;
  • - имеет место историческая обусловленность процессов и явлений;
  • - нововведения в социально-экономических процессах несут отпечаток национального "стиля".

В прошлом О.Шпенглер и позднее А.Тойнби стремились переосмыслить общественно-историческое развитие человечества в духе теории круговорота локальных цивилизаций. Конец XX века с его гигантскими изменениями привел к столкновению цивилизаций и глобализации.

Метод исторических аналогий достаточно условно можно отнести к формализованным методам, т.к. на стадии выбора он содержит достаточную долю субъективизма, характерную для экспертных методов. Исторические аналогии позволяют решать задачи научно-технического прогнозирования. При этом в качестве источника опережающей информации используются показатели качества аналога, сдвинутые относительно объекта по оси времени. Метод ориентирован на прогноз развития объектов одной природы, поэтому могут использоваться классификации или методы распознавания образов.

Группа методов опережающей информации относится к технологическому прогнозированию и связана с мониторингом новейших исследований, результатов и прорывов в различных областях знаний и оценкой накопленных достижений. Методы основаны на свойстве научно-технической информации опережать реализацию достижений в производстве. Для осуществления такой деятельности имеются большие возможности в связи с высоким уровнем развития информационных технологий.

Основным источником информации является патентная и патснтно-ассоциирусмая информация: патенты, авторские свидетельства, лицензии, каталоги, коммерческая информация. Тенденцией современного мира является сокращение "жизненного цикла" нововведений.

  • 1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: ЮНИТИ, 1998.
  • 2. Рабочая книга по прогнозированию / Отв.ред. И.В. Бестужев-Лада. -М.: Мысль, 1982.
  • 3. Статистическое моделирование и

прогнозирование. Учебное пособие / Под рсд. А.Г.Гранберга. М., Финансы статистика, 1990.

  • 4. Минцберг Г., Куинн Дж.Б., Гошал С. Стратегический процесс/ Пер.с англ, под ред. Ю.Н. Каптурев- ского. - СПб: Питер, 2001. - 688 с., ил.
  • 5. Тихомиров Н.П., Попов В.А. Методы социально-экономического прогнозирования. - М.: Изд-во ВЗПИ, A/О "Росвузнаука", 1992.
  • 6. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.,ил.
  • 7. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: "Статистика", 1977,- 200 с., ил.
  • 8. Янч Э. Прогнозирование научно- технического прогресса. - М.: Прогресс, 1974.
  • См., напримср:Тсория статистики / Под рсд. Р.А. Шмойловой. - М.:Финансы и статистика, 1996. С. 313.
  • Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений - М., Статистика, 1971; Малснво Э. Статистические методы эконометрии - М.,Статистика, 1975, вып.1; 1976, вып.2.
  • Джонстон Дж. Эконометрические методы / Пер. с англ, и предисл.А.А. Рывкина. - М.: Статистика, 1980. - 444 с., ил.
  • Тойнби А. Постижение истории. М, 1991, с. 19.

Формализованные методы

Кабинœетные исследования как метод сбора информации

Количественные методы исследования

Кабинœетное исследование - это совокупность методов сбора и оцен­ки маркетинговой информации, содержащейся в источниках (статис­тических данных или отчетах), подготовленных для каких-либо иных целœей.

Кабинœетные методы сбора информации опираются на вторичные источники. Кабинœетные методы используются при подготовке полевого иссле­дования.

Кабинœетные методы используются и как самостоятельные методы сбора информации при исследовании рынка.

Методы анализа документов делятся на две основные группы: нефор­мализованные (традиционные) и формализованные.

Неформализованные методы не используют стандартизированных приемов выделœения единиц информации из содержания документа͵ требуют кропотливого анализа каждого источника, в связи с этим чаще используются для обработки отдельных (уникальных) документов или небольшого массива документов, когда отсутствует крайне важно сть в количественной обработке информации. Традиционный анализ мо­жет послужить предпосылкой для формализованного анализа доку­ментов.

Альтернативой неформализованным методам анализа документов стали формализованные методы, использующие унифицированные (стан­дартные) методики регистрации элементов содержания документа. Стандартизация методик сбора информации избавила исследователœей от трудоемких процедур регистрации и субъективизма при интерпре­тации данных; позволила перейти на автоматизированную регистра­цию и обработку информации с помощью специальных компьютерных программ. При этом появились другие проблемы: сложности в разработ­ке однозначных правил фиксирования нужных элементов и невозмож­ность исчерпывающего раскрытия содержания каждого отдельного документа.

При проведении кабинœетных исследований наиболее часто исполь­зуются традиционный (классический) метод анализа документов, ин­формативно-целœевой анализ и контент-анализ документов, основные характеристики которых представлены в таблице 1.

Таблица 1 Общая характеристика кабинœетных методов сбора информации

Формализованные методы - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Формализованные методы" 2017, 2018.

  • - Слабо формализованные методы.

  • - Слабо формализованные методы.

    A. Экспертное оценивание – реализуется группой экспертов. Экспертам предлагается оценить те или иные параметры субъекта, подлежащего анализу. Затем оценки усредняются, и формируется единое экспертное заключение. Метод обычно применяется при реализации других мягко... .


  • - Формализованные методы и приемы, используемые в анализе

    Классификация методов и приемов экономического анализа Все приемы, используемые в экономическом анализе можно разбить на три группы: 1.всеобщий метод познания - материалистическая диалектика; 2.общенаучные методы познания - наблюдение, сравнение,... .


  • - Формализованные методы прогнозирования

    Формализованные методы прогнозирования базируются на построении прогнозов формальными средствами математической теории, которые позволяют повысить достоверность и точность прогнозов, значительно сократить сроки их выполнения, облегчить обработку информации и оценки... .


  • - Формализованные методы

    Матричные методы.Матричные формы представления и анализа информации не являются специфическим инструментом системного анализа, однако широко используются на различных его этапах в качестве вспомогательного средства. Матрица является не только наглядной формой... .


  • - Формализованные методы прогнозирования.

    Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов. Метод экстраполяции... .


  • - Формализованные методы генерации и отбора идей инновационной деятельности. Формирование базы данных по генерации идей

    Инновационный процесс начинается с инициализации, в которую включается поиск инновационной идеи. Этот поиск – самый важный и наиболее трудный момент, характеризуемый использованием специально разработанных методов. Инновационная идея содержит общее представление об... .


    • ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ

    ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ

    расчета, принятия решения - способы действий, основанные на строгом соблюдении заранее заданных правил, алгоритмов, расчеты по формулам, математическим зависимостям.

    Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. . Современный экономический словарь. - 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М. 479 с. . 1999 .


    Экономический словарь . 2000 .

    Смотреть что такое "ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ" в других словарях:

      ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ - способы действий, основанные на строгом соблюдении заранее заданных правил, алгоритмов; расчеты по формулам, математическим зависимостям … Профессиональное образование. Словарь

      формализованные методы (расчета, принятия решения) - способы действий, основанные на строгом соблюдении заранее заданных правил, алгоритмов, расчеты по формулам, математическим зависимостям … Словарь экономических терминов

      МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ - основаны на трех способах получения информации о будущем. Во первых, это экстраполяция в будущее наблюдаемых тенденций, закономерности развития к рых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны (в предположении, что и на определенную… … Российская социологическая энциклопедия

      МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ - в педагогике, приёмы, процедуры и операции эмпирич. и теоретич. познания и изучения явлений действительности. Система М. и, определяется исходной концепцией исследователя, его представлениями о сущности и структуре изучаемого, общей методологич.… …

      МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ в педагогике - приёмы, процедуры и операции эмпирич. и теоретич. познания и изучения явлений действительности. Система М. и, определяется исходной концепцией исследователя, его представлениями о сущности и структуре изучаемого, общей методологич. ориентации,… … Российская педагогическая энциклопедия

      Структура научного познания, его формы и методы - кратко Многообразные отношения человека к миру включают познавательное отношение, познание, представляющее собой ак тивную деятельность людей, направленную на приобретение знаний. Знания это результат познавательной деятельности, выраженный в… … Малый тезаурус мировой философии

      СТО НОСТРОЙ 2.15.9-2011: Инженерные сети зданий и сооружений внутренние. Устройство систем распределенного управления. Монтаж, испытания и наладка. Требования, правила и методы контроля - Терминология СТО НОСТРОЙ 2.15.9 2011: Инженерные сети зданий и сооружений внутренние. Устройство систем распределенного управления. Монтаж, испытания и наладка. Требования, правила и методы контроля: 3.1 автоматизированная система (АС) : Система … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

      Управление проектированием это организационно техническая деятельность, которая в рамках условий поставленной задачи позволяет наилучшим образом разработать проектную документацию на новую продукцию. Содержание 1 Проектная деятельность 1.1 … Википедия

      I Электротехника (от Электро... и Техника отрасль науки и техники, связанная с применением электрических и магнитных явлений для преобразования энергии, получения и изменения химического состава веществ, производства и обработки… … Большая советская энциклопедия

    Книги

    • Квалиметрия и системный анализ. Учебное пособие. Гриф МО Республики Беларусь , Кириллов Владимир Иванович. Рассматривается использование методов квалиметрии и системного анализа для оценки отдельных показателей и обобщенного качества продукции на всех этапах ее жизненного цикла. Анализируются…
    • Квалиметрия и системный анализ , В. И. Кириллов. Рассматривается использование методов квалиметрии и системного анализа для оценки отдельных показателей и обобщенного качества продукции на всех этапах ее жизненного цикла. Анализируются…

    Формализованные методы базируются на использовании фактографической информации (описательна, необобщенная информация для дальнейшего анализа).

    Используются в следующих случаях: если есть ретроспективная информация, то есть существует статистика; когда количество факторов и их сила будет такой же, как и в прошлом (факторы влияют на объект), тенденция развития такая же.

    Суть: на основе объективных данных, глубины имеющихся данных, описывается развитие на основе математического аппарата.

    Глубина – частота имеющихся данных. Необходимо убедиться в гладкости тенденции.

    Результат использования может быть двояким: не только для составления прогнозов, но и для накапливания первичной информации об объекте.

    Плюсы:

    1. Простота в применении. Наличие готовых алгоритмов.

    2. Объективность (не достоверность), доверие

    3. Динамика. Формализованные методы позволяют определить динамику развития на любое будущее время.

    4 возможность анализа прогнозирования при отсутствии ретроспективной информации

    5 позволяет прогнозировать при высокой вероятности возникновения качественных скачков в развитии объекта

    Минусы:

    1 сложность процедуры сбора и обработки информации

    2 индивидуальный субъективизм экспертов



    3 дискретность прогноза

    4. Формализованные методы можно применять, только если мы знаем предысторию развития исследования объекта.

    5. Не могут учесть скачкообразные изменения, ведущие к скачкообразным изменениям в количестве.

    Формализованные методы:

    1) Экстраполяция

    а) Метод наименьших квадратов

    б) Метод экспоненциального сглаживания

    в) Метод адаптированного сглаживания

    2) Системено-структурные методы (основанные на выявлении структурной взаимосвязи и анализу выявленных взаимосвязей.)

    а) Морфологический анализ

    б) Матричный метод

    в) Метод сетевого моделирования

    г) Метод структурной аналогии

    3) Ассоциативные (методы ассоциации, основанные на установлении зависимости, внутренней логики развития природных объектов (живых и общественных явлений), и затем модель переносится на объект прогнозирования.)

    а) Вероятностное моделирование

    б) Имитационное моделирование

    в) Историко-логическое моделирование (анализ)

    4) Опережающей информации (информация опережает практику)

    а) Анализ потоков публикаций

    б) Метод анализа патентной информации

    в) Метод значимости открытий и изобретений

    Неформализованные методы – методы, основанные на использовании интуиции и опыта лиц, принимающих решение. Обычно это не связано с использованием математического аппарата и графических изображений, хотя все зависит от конкретного метода. Так в группе неформализованных методов выделяют подкласс методов частично неформализованных, к которым относят следующие методы:
    - метод экспертных оценок;
    - диагностические методы;
    - матричные методы;
    - сетевые методы;
    - метод экономического анализа;
    - морфологический метод;
    - метод дерева целей;
    - имитационное динамическое моделирование.
    Эти методы хотя и базируются на субъективных приблизительных оценках, но все же более структурированы, чем полностью неформализованные (метод мозговой атаки, метод комиссии, суда и т.д.).

    Неформализованные методы ориентированы не на массовый сбор данных, а на достижение углубленного понимания исследуемых социальных явлений. отсутствие формализации делает невозможным массовый охват исследуемых объектов, в результате чего число единиц обследования снижается до минимума. Отказ от широты охвата компенсируется “глубиной” исследования, т.е. детальным изучением социального явления в его целостности и взаимосвязи с другими явлениями. набор исследуемых переменных при использовании этих методов заранее жестко не определен, поэтому они могут варьировать непосредственно где исследования как по числу, так и по набору. К неформализованным методам относятся наблюдение, свободное интервью, описания, заимствованные из прессы, а также так называемые личные документы (автобиографии, письма, дневники). По выражению социолога А.Н.Алексеева, неформализованные методы открывают перед исследователем пусть небольшой участок действительности, но зато такой, ‘какой он есть”

    33. Информационный менеджмент: содержание и цели осуществления. Особенности информационного менеджмента как области социального управления.

    Менеджмент - это управление в социально-экономических системах: совокупность современных принципов, методов, средств и форм управления производством с целью повышения его эффективности и увеличения прибыли.

    Информационный менеджмент - технология, компонентами которой являются документная информация, персонал, технические и программные средства обеспечения информационных процессов, а также нормативно установленные процедуры формирования и использования информационных ресурсов.

    Информационный менеджмент - это управление экономическими информационными системами (ЭИС) на всех стадиях их жизненного цикла.

    Информационный менеджмент необходим:

    • на предприятиях-производителях программных продуктов;
    • на предприятиях, занимающихся реализацией программных продуктов;
    • на предприятиях-потребителях информационных систем;
    • на предприятиях, работающих в IT-консалтинге.

    Для определения понимания сущности информационного менеджмента необходимо принимать во внимание ряд положений:

    Информация - комплексное понятие, то есть:

    • условие и средство делового общения;
    • средство доведения до общества сведений об организации;
    • источник сведений о внешней среде;
    • товар.

    1. Информационный менеджмент осуществляется в пределах конкретной организации.

    2. Информация представляет собой самостоятельный фактор производства, который лежит в основе процесса принятия управленческого решения.

    3. Информационный менеджмент имеет отношение не просто к информации, а ко всей информационной деятельности организации, при этом являясь значительно более масштабным понятием, чем управление документооборотом.

    Таким образом,информационный менеджмент - управление деятельностью по созданию и использованию информации в интересах организации.

    Другими словами, информационный менеджмент - процесс управления на базе компьютерных технологий обработки информации с применением управленческих информационных систем как базового инструмента для работы менеджеров на всех уровнях управления в различных предметных областях.

    Цель информационного менеджмента : обеспечение эффективного развития организации посредством регулирования различных видов её информационной деятельности.

    Задачи информационного менеджмента:

    1. Качественно информационное обеспечение процессов управления в организации;
    2. Осуществление управления информационными ресурсами;
    3. Обеспечение управления обработки информации на всех уровнях;
    4. Интерфейсная задача - обеспечение управления коммуникациями (общение - передача информации от человека к человеку).

    Социальный менеджмент - это область управления, формирующая у будущих специалистов теор тические и практические навыки, позволяющие эффективно возде ствовать на социальные процессы, влиять на создание благ приятной для человека социальной среды, прое тировать социальные организации, что в свою очередь обеспечивает рациональное испо ьзование самого богатого и неогра иченного из всех ресурсов -- человеческого.

    34. Социальная информация. Определение. Свойства. Особенности информации как товара.

    Социальная информация - совокупность знаний, сведений, данных и сообщений, которые формируются и воспроизводятся в обществе и используются индивидами, группами, организациями, различными социальными институтами для регулирования социального взаимодействия, общественных отношений и процессов.

    В философской и социологической литературе имеются "узкая" и "широкая" трактовки социальной информации. "Узкую" трактовку, иногда используемую социологами, характеризует следующая цитата: "К социальной информации относится не вообще вся информация, полученная человеком в процессе отражения окружающего мира, а лишь имеющая общественный интерес, служащая развитию общественной жизни, получившая признание людей... Естественно-научную и техническую информацию мы причислить к социальной не можем, т. к. последние не носят ярко выраженной классовой направленности". Это понимание сводит социальную информацию к понятию мacсовой, если не публицистической информации (см. ниже), поэтому неконструктивно.

    "Широкая" трактовка представлена в следующих высказываниях. Социальная информация "представляет собой знания, сообщения, сведения о социальной форме движения материи и о всех других ее формах в той мере, в какой они используются обществом, человеком, вовлечены в орбиту общественной жизни". Б. А. Грушин к социальной информации относит "всю без исключения совокупность сообщений, вышедших из "рук" человека. Это и научный текст, и религиозная проповедь, и газетная статья, и архитектурный проект". Автор отмечает, что социальная информация "связана с жизнью общества не только своим существованием, но и самим своим содержанием, а также типом знаковой системы, избираемой для фиксирования этого содержания".

    Для человека важно не столько количественная характеристика информации, сколько ее свойства связанные с познанием окружающего мира. Для человека информация может быть важной или нет, полной или нет и т.д. Другими словами, для социальной информации важно ее качество.

    1. Ценность информации. Чем важнее задача, которую решает человек, тем ценнее информация, требуемая для ее решения.
    2. Доступность информации. Например, если тот или иной текстовый материал есть во Всемирной паутине, а у Вас есть подключение к сети Интернет, то получить информацию проще, чем если бы текст был представлен в какой-нибудь библиотеке, до которой еще надо добраться.
    3. Понятность информации. Сообщение на японском языке может быть непонятно для россиянина, даже если содержит ценную информацию.
    4. Полнота информации. Достаточность информации для решения определенного спектра задач.
    5. Избыточность информации.
    6. Адекватность. Соответствие информации действительности.
    7. Актуальность. Информация может иметь значение лишь в определенный момент времени.
    8. Объективность. Чем меньше зависит содержание информации от того, кто ее получил и обработал, тем она более объективна.
    9. и др.

    Особенностью свойств социальной информации является их временный характер и зависимость от конкретного человека. Так одна и та же информация для кого-то может быть понятной, а для кого-то - нет. Сегодня актуальной, а завтра – нет.

    Потребительские свойства информации - это не просто набор ее источников (документов) в области решаемой проблемы. Это та сумма отобранных, переработанных и представленных в соответствующих видах и формах сведений, при использовании которых потребитель (предприниматель, инженер, менеджер, руководитель) с учетом его экономических, социальных, психических возможностей и особенностей может с максимальным успехом решать стоящую перед ним проблему.

    Информация – это товар особого рода: на него нельзя механически переносить все
    характеристики материальных продуктов. Товарные свойства информации как
    реального феномена, с одной стороны, определяются тем, что свойственно товарам
    вообще, а с другой стороны – особенностями, связанными с ее природой и
    возможностями использования.
    Как и любой товар, информация обладает стоимостью и потребительной стоимостью.
    Но, подчеркнем еще раз, что до тех пор, пока не произойдет реального обмена
    между обособленными товаропроизводителями, информационный продукт стоимости не
    имеет. До этого момента его потребительная стоимость (полезность) остается
    только “приметой” информационного товара.

    Специфика информации как товара.

    1. Информационный товар уникален, поскольку обладает свойством многократного использования без потери своих потребительских качеств. В силу этого информация является единственным видом ресурсов, которому не свойственна экономия в абсолютном значении этого понятия. Напротив, чем шире и активнее ее применяют, тем богаче становится общество. В общественном производстве информация выступает не только в качестве самостоятельного ресурса, но и в качестве замены по отношению к другим традиционным ресурсам.

    2.Способность к ресурсосбережению , обеспечивающая эффект от ее применения, является важнейшим потребительским качеством информации. Различные виды информации способны обеспечивать экономию времени, труда, денежных средств и материальных ресурсов за счет оптимизации и ускорения принятия решений по различным направлениям деятельности. Информация, овеществленная в средствах труда, программных продуктах, позволила сэкономить неизмеримый в своих масштабах труд человечества. Огромные возможности экономии ресурсов обеспечивает информация, используемая для организации, планирования и управления
    производством. Но не исключен и обратный результат при использовании некачественной информации или дезинформации, в какой бы сфере это ни происходило. Как правило, это становится причиной удорожания, замедления, расточительства и других негативных явлений. По различным оценкам, промышленно развитые страны ежегодно теряют до 10% национального дохода из-за недостаточной информированности руководителей и специалистов народного хозяйства.

    3. Потребительная стоимость информационного товара имеет и еще одну примечательную особенность, связанную с быстрым устареванием и потерей качеств отдельными видами информации. Но в определенных случаях потребительские качества не могут проявиться и быть использованными в силу невосприимчивости общественным производством из-за низкого уровня развития и отсутствия экономических стимулов. В таком случае потребительная стоимость выступает как потенциальная, с заявкой на будущее или на использование в непредусмотренных традициями сферах деятельности.

    Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает

    повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

    Формализованные методы позволяют получать количественные показатели. При разработке таких прогнозов исходят из предложения об инерционности системы, т.е. предполагают, что в будущем система будет развиваться по тем же закономерностям, которые были у неё в прошлом и есть в настоящем. Недостатком формализованных методов является ограниченная глубина упреждения, находящаяся в пределах эволюционного цикла развития системы, за пределами которого надёжность прогнозов падает.

    К формализованным методам относят:

    • 1. методы прогнозной экстраполяции,
    • 2. метод наименьших квадратов,
    • 3. метод экспоненциального сглаживания,
    • 4. метод скользящих средних,
    • 5. адаптивный метод,
    • 6. методы моделирования (структурное, сетевое, матричное, имитационное).

    Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития. Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия "измерителей" по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром. Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов - на 5-7 лет. Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

    Метод наименьших квадратов -- один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки.

    Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

    Когда искомая величина может быть измерена непосредственно, как, например, длина отрезка или угол, то, для увеличения точности, измерение производится много раз, и за окончательный результат берут арифметическое среднее из всех отдельных измерений. Это правило арифметической середины основывается на соображениях теории вероятностей; легко показать, что сумма квадратов уклонений отдельных измерений от арифметической середины будет меньше, чем сумма квадратов уклонений отдельных измерений от какой бы то ни было другой величины. Само правило арифметической середины представляет, следовательно, простейший случай метода наименьших квадратов.

    Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Наибольшее применение метод нашел для реализации среднесрочных прогнозов.

    Метод экспоненциального сглаживания еще может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции на один период вперед и автоматически корректирует любой прогноз в свете различий между фактическим и спрогнозированным результатом.

    При прогнозировании с применением метода сглаживания учитывается отклонение предыдущего прогноза от реального показателя, а сам расчет проводится по следующей формуле:

    f k = f k-1 + (x k-1 - f k-1),

    где: f k-1 - прогноз в момент времени k-1;

    f k - прогноз на момент времени t k , следующий за периодом k-1;

    x k-1 - реальное значение показателя в момент времени t k-1 ;

    Постоянная сглаживания (0< >1)определяет степень сглаживания.

    Если при сравнении прогноза с реальными значениями сглаженные данные при выбранном значительно отличаются от исходного ряда, необходимо перейти к другому параметру сглаживания (чем больше значение, тем больше сглаживание)

    Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он слишком прост для создания точного прогноза. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда. Например, если вы выбрали скользящее среднее за три месяца, прогнозом на май будет среднее значение показателей за февраль, март и апрель. Выбрав в качестве метода прогнозирования скользящее среднее за четыре месяца, вы сможете оценить майский показатель как среднее значение показателей за январь, февраль, март и апрель. Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях.

    Таким образом, чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии. Но, если базой для прогнозируемого скользящего среднего являются всего лишь одно или два наблюдения, то такой прогноз может стать слишком упрощенным. В частности, он будет отражать тенденции в данных, на которых он строится, ничуть не лучше, чем сама базовая линия. Чтобы определить, сколько наблюдений желательно включить в скользящее среднее, нужно исходить из предыдущего опыта и имеющейся информации о наборе данных. Необходимо выдерживать равновесие между повышенным откликом скользящего среднего на несколько самых свежих наблюдений и большой изменчивостью этого среднего. Одно отклонение в наборе данных для трехкомпонентного среднего может исказить весь прогноз. А чем меньше компонентов, тем меньше скользящее среднее откликается на сигналы и больше -- на шум. В этом методе следует опираться на знания и опыт.

    Методы адаптивного прогнозирования основаны на адаптации к данным или к другой информации, на базе которой строится прогноз. Основное свойство таких методов: при поступлении новых данных значение прогноза меняется, адаптируясь к вновь поступившей информации, и становится более чувствительным к ней. При небольшом изменении значений данных прогноз также будет мало изменяться.

    Многочисленные адаптивные методы базируются на моделях Брауна и Хольта и модели авторегрессии, различаясь между собой алгоритмом оценки параметров, способом определения параметра адаптации, компоновкой и областью применения. На основании изучения исходных статистических данных с учетом цели исследования и логического анализа протекания изучаемого процесса отбирается наиболее приемлемый адаптивный метод (модель) прогнозирования. Окончательное решение о выборе адаптивного метода может быть принято после определения параметров модели прогнозирования и верификации прогноза по ретроспективному ряду. Поэтому для прогнозирования используют несколько адаптивных методов, чтобы после оценки точности выбрать наиболее подходящий.

    Моделирование -- исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя. Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения - адекватности модели объекту - правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования. Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

    Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

    При структурном моделировании моделируемая система задается в виде структурной схемы, в которую могут быть включены и отдельные ее реальные элементы (регуляторы, исполнительные органы и т.п.). В структурной схеме задаются параметры основных звеньев и указываются ориентировочные пределы изменения варьируемых параметров, например, коэффициентов усиления и постоянных времени звеньев. Моделирование каждого звена системы-оригинала осуществляется в отдельности, а затем из моделей звеньев составляется общая модель, точно воспроизводящая структурную схему оригинала.

    Имитационное моделирование -- метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно "проиграть" во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Имитационное моделирование -- это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация -- это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

    На практике, для достижения наилучшего результата, целесообразно использовать сразу несколько методов. Это повысит эффективность прогноза, поможет определить "подводные камни", которые могут быть незамечены при использовании только одного метода. Так же полученные прогнозы нужно соотносить с прецедентами, если такие имели место быть. Качество прогноза зависит от качества информации. Прежде чем делать прогнозы, нужно позаботиться о полноте, своевременности и точности информации.