Экстраполирование

Экстраполяция означает распространение выводов, касающихся одной части какого-либо явления, на другую часть, на явление в целом, на будущее. Экстраполяция основывается на гипотезе о том, что ранее выявленные закономерности будут действовать в прогнозном периоде. Например, вывод об уровне развития какой-либо социальной группы можно сделать по наблюдениям за ее отдельными представителями, а о перспективах культуры - по тенденциям прошлого.

Экстраполяционный метод отличается многообразием - насчитывает не менее пяти различных вариантов. Статистическая экстраполяция - проекция роста населения по данным прошлого - это один из важнейших методов современного социального прогнозирования.

Метод экстраполяции заключается в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса. При использовании этого метода необходимо иметь информацию об устойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срок прогнозирования. Длительная тенденция изменения экономических показателей называется трендом. Последовательность действий приэкстраполировании:

-четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, рассмотрение факторов, стимулирующих или препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и ее допустимой дальности;

-выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения, относящихся к каждому параметру в отдельности;

-сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

-выявление тенденций или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных.

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

Уi + L = F (Уi *L),

где Уi + L – экстраполируемое значение уровня;

L – период упреждения;

Уi– уровень, принятый за базу экстраполяции.

Метод экстраполяции дает надежные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – 5 – 7 лет.

При экстраполировании используются методы: наименьших квадратов и его модификации; экспоненциального сглаживания, скользящей средней и др.

При формировании прогнозов с помощью экстраполяции обычно исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Экстраполируются оценочные функциональные системные и структурные характеристики. Экстраполяционные методы являются одними из самых распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования.

С помощью этих методов экстраполируются количественные параметры больших систем, количественные характеристики экономического, научного, производственного потенциала, данные о результативности научно-технического прогресса, характеристики соотношения отдельных подсистем, блоков, элементов в системе показателей сложных систем и др.

Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обусловливаются 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. В связи с этим можно сделать некоторое представление о последовательности действий при статистическом анализе тенденций и экстраполировании, которое состоит в следующем:

- во-первых, должно быть четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, обсуждение факторов, стимулирующих и препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и её допустимой дальности;

- во-вторых, выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения, относящихся к каждому параметру в отдельности;

- в-третьих, сбор и систематизация данных. Перед сведением их в соответствующие таблицы еще раз проверяется однородность данных и их сопоставимость: одни данные относятся к серийным изделиям, а другие могут характеризовать лишь конструируемые объекты;

- в-четвертых, когда вышеперечисленные требования выполнены, задача состоит в том, чтобы в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных выявить тенденции или симптомы изменения изучаемых величин. В экстраполяционных прогнозах особо важным является не столько предсказание конкретных значений изучаемого объекта или параметра в таком-то году, сколько своевременное фиксирование объективно намечающихся сдвигов, лежащих в зародыше назревающих тенденций.

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, опережающих в своем развитии прогнозируемый объект.

Под трендом понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Тренд - это длительная тенденция изменения экономических показателей. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие. Результат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов.

Под тенденцией развития понимают некоторое его общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории.

Анализ показывает, что ни один из существующих методов не может дать достаточной точности прогнозов на 20-25 лет. Применяемый в прогнозировании метод экстраполяции не дает точных результатов на длительный 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 не более 5 лет.

Для нахождения параметров приближенных зависимостей между двумя или несколькими прогнозируемыми величинами по их эмпирическим значениям применяется метод наименьших квадратов. Его сущность состоит в минимизации суммы квадратов отклонений между наблюдаемыми (фактическими) величинами и соответствующими оценками (расчетными величинами), вычисленными по подобранному уравнению связи.

Этот метод лучше других соответствует идее усреднения как единичного влияния учтенных факторов, так и общего влияния неуч­тенных.

6 Основные недостатки процесса прогнозирования и факторы, их предопределяющие.

Анализируя уровень прогностической деятельности, следует учитывать множество факторов, влияющих на эффективность прогнозов, их качественные характеристики.

Есть факторы принципиального, методологического характера, высокой степени сложности. Это, прежде всего умение, учитывать специфику взаимосвязей социально-экономического и духовно-идеалогического аспектов при разработке моделей, прогнозов и их результат.

Некоторые недостатки организационного характера следует относить к двум группам лиц: к тем, кто разрабатывает модели и прогнозы, и к тем, кто пытается реализовать результаты исследований.

Недостаточно высокий профессиональный уровень прогнозистов, экспертов, неинформированность их о позициях потенциальных заказчиков, в интересах которых разрабатываются те или иные модели и прогнозы, приводят к целому ряду нежелательных моментов, на основании которых можно сделать ряд выводов.

Первый вывод - это несоответствие в прогностических отчетах объемов описательно-информационных (до 90%) материалов процессуальному содержанию. В результате наименьший объем по сравнению с ретроспекцией занимает крайне важная информация о мерах прогнозирования, процедуре обработки информации, используемых источниках.

Второй вывод - состоит в том, что нередко преимущественное внимание уделяется исследовательскому подходу к самому процессу разработки прогнозов и меньше - анализу прогностического фона взаимосвязей различных факторов, так называемого внешнего окружения, использования прогностических систем высшего порядка.

Третий вывод заключается в нечетком определении целей разработки прогнозов, что приводит к вовлечению в описание объекта как в периоде ретроспекции, так и в заключительной части прогноза зачастую большого количества факторов и условий, не имеющих научно-информативной ценности.

Четвертый вывод - это появление волюнтаристских устремлений со стороны представителей власти, пытающихся игнорировать научные рекомендации, подменяя их собственным в и дением или внедрением существующих зарубежных моделей без должного анализа возможной адаптации их к российским условиям. Примером такого рода могут служить попытки перенести модели западной экономики и демократии в Россию. Они приобретают уродливую форму, поскольку в процессе их реализации не учитываются не только особенности экономической сферы, но и исторические традиции, социальная специфика, духовно-нравственная атмосфера нашей страны.

Если эти будут делаться и в дальнейшем, то возможны три сценария социальных процессов в нашем обществе:

1. Продолжение деструкции, неуправляемость общества как реакция на распад.

2. Стремление властей сохранить государство хотя бы в форме диктатуры.

3. Внедрение конструктивного начала, усиление роли государства с целью совершенствования социальной политики.

Если сгруппировать основные ошибки при прогнозировании социальных процессов, то они сведутся к следующим:

· Соотношение между прогнозами и ретроспективной направленностью не в пользу прогноза.

· Недостаточное освещение прогнозного фона внешнего окружения, тех факторов и процессов, которые оказывают влияние.

· Неразработанность методических и процедурных аспектов.

· Ограниченный объем информации.

· Отсутствие должной организационно-правовой основы процессов прогнозирования.

· Слабая научная разработанность теории, методологии прогнозирования.

Недостатки информационного обеспечения прогнозов варьируются в первую очередь в использовании узковедомственных данных, без должного учета, сравнения, сопоставления совокупной информации по смежным отраслям.

Неразработанность организационно-правовой основы процессов прогнозирования не позволяет в должной мере привлекать к разработке прогнозов специалистов различных областей научной деятельности, разработчиков смежных проблем, хотя всё большее развитие получают ВТК (временные творческие коллективы), включающие в себя специалистов из разных сфер деятельности - но находящихся в профессиональном взаимодействии.

Моделирование -- многофункциональное исследование, применяющееся для определения или уточнения характеристик существующих или вновь конструируемых объектов. Его основной научной задачей является воспроизводство модели на основании ее сходства с существующим объектом. Модель должна иметь сходство с оригиналом, но не быть его полным аналогом (это основное условие), так как в этом случае моделирование теряет смысл. Основное отличие модели от оригинала -- способность к гибкому прогнозному изменению, не влияющему на исходные данные модели. Социальная модель может представлять собой математическое уравнение, графическое отображение различных факторов, таблицы взаимозависимых признаков (событий, явлений) и т.д. В отличие от физической социальная модель не копирует изучаемый объект или явление, а преобразует значения одних признаков социального, явления или процесса, выбранных в качестве независимых, в значения других признаков, выбранных в качестве зависимых. Информационное значение социальной модели можно оценивать по степени точности отображения (прогнозирования) изменений изучаемых социальных процессов и явлений (зависимые признаки) при новых значениях независимых признаков (объективных условий).

Виды (типы) моделей

Выделяют несколько видов (типов) моделей: познавательные, эвристические, модели будущего - прогностические, модели желаемого, заданного состояния.

Наиболее распространенными методами моделирования в социальной сфере являются разработка, анализ и исследование модели проблемной ситуации, моделей нововведений (инновационных моделей), эвристических моделей и специальных математических моделей

К социальным моделям также относятся: моделирование демографических процессов, модели экологической безопасности, модели социальной адаптации мигрантов и другие.

Модели, если отвлечься от областей, сфер их применения, бывают трех типов: познавательные, прагматические и инструментальные.

Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединения новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью.

Прагматическая модель - средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность в них подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладные модели.

Инструментальная модель - средство построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей.

Познавательные отражают существующие, а прагматические - хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи.

По уровню, "глубине" моделирования модели бывают:

эмпирические - на основе эмпирических фактов, зависимостей;

теоретические - на основе математических описаний;

смешанные, полуэмпирические - на основе эмпирических зависимостей и математических описаний.