1.7.2. Технологии прогнозирования

Таким образом, для решения задачи прогнозирования эффективности ВЭО могут быть применены различные подходы и методы. Технологии их практического использования отличаются по степени сложности и достоверности получаемых прогнозов. Некоторые из них имеют программную реализацию, что делает их еще более доступными для широкого применения. В частности - это методы статистического анализа данных и прогнозирования путем различных аппроксимаций, экстраполяций, трендов, скользящих средних, регрессий и прочих эконометрических моделей. Их программная реализация - в электронных таблицах MS Excel [12, 13], в системе Forecast Pro [14] и т.д. Однако эти технологии требуют наличия исходных статистических данных, но даже при этом их точность и эффективность оставляет желать лучшего.

Другая технология - прогнозные временные ряды с помощью параметрической модели Бокса-Дженкинса. Здесь искомый, прогнозируемый временной ряд строится от другого временного ряда, называемого базовым. Например, прогноз стоимости изделия, в ценообразовании которого один фактор играет главенствующую роль (стоимость стального проката в зависимости от цены электроэнергии и т.п.). Для начала строится прогноз базового ряда (цены электроэнергии), а на его основе - уже прогноз искомого ряда. Инструментальные средства - система прогнозирования Forecast Expert [15] технологии Project Expert и др. Для получения сравнительно достоверных прогнозных оценок необходимо не менее 30 наблюдений.

Еще один способ прогнозирования - с помощью искусственных нейронных сетей, реализуемых в виде компьютерных программ. Нейронные сети позволяют не только собирать и обрабатывать информацию, но и обучаются, адаптируются к изменениям в процессе реальной работы систем. Элементы такого прогнозирования включены в систему моделирования Matlab [16], хорошо развиты в комплексной системе анализа сложных данных Data Engine [8] и др. Сложности - необходимость длительной настройки на фактических данных и обучения системы, сложность отслеживания механизма получения конкретного результата.

В случаях, когда не работают строгие математические методы, иногда предлагают использовать эвристические, основанные на приемах вычислений и процедурах, вытекающих из опыта и интуиции специалистов, осуществляющих прогнозирование. Риск и субъективизм получаемых решений налицо.

Для финансово-экономического прогнозирования, прогнозного планирования и выбора рациональных вариантов внешнеэкономической деятельности на будущее, с тем или иным успехом, могут применяться и другие подходы. Например, технологии инвестиционного и финансового проектирования типа Comfar, системы управления проектами и соответствующие модули систем автоматизации управления корпорациями класса Primavera Project Planner или FinExpert, современные экспертные системы уровня ExPro Master и Expert Choice, а также другие отработанные технологии универсального и специализированного моделирования [17].

Однако в условиях сегодняшней украинской действительности достаточно сложная проблема прогнозирования эффективности в бизнесе дополнительно усложнена и обострена рядом неблагоприятных обстоятельств:

q политической, экономической и социальной нестабильностью;

q противоречивостью экономической ситуации и правового поля;

q калейдоскопичностью оценок и мнений относительно перспектив развития любой отрасли или сегмента рынка и др.

В этих условиях, постоянно сопровождающихся чрезмерной информационной неопределенностью, очень эффективной является предлагаемая нами технология сценарно-прогнозного моделирования и экспертно-аналитического прогнозирования на основе нечеткой математики и специальной методики решения творческих задач “КАРУС”.

В зависимости от решаемых задач и имеющихся в распоряжении финансовых ресурсов, консалтинговая компания ИНЭКС и авторы данной работы применяют разные модификации этой технологии, отличающиеся используемыми методиками и программным обеспечением (ПО) компьютеров (табл. 1.16).

Результатом применения предлагаемой технологии являются прогнозы показателей эффективности внешнеэкономических и других проектов, частично указанные в графе “Выходные данные” табл.

1.16 и подробно описанные в п. 1.1.2.

Инструментальная база технологии - описанные в п. 1.1.2 и в Приложении 2 программные продукты, используемые как в отдельности, так и комплексно. Например, числовая модель конкретной внешнеэкономической операции реализуется в виде FuzzyBasic-программы в программном продукте Fuzzy Calculator или с помощью функции FuzzyFormula в программном продукте FExcel. В качестве такой FuzzyBasic-программы может быть специализированный, запрограммированный и уже отлаженный авторами этого продукта, алгоритм прогнозирования. Учет неопределенности исходных данных производится заданием соответствующих чисел в "нечетком" виде, с любым необходимым распределением уверенности в их истинности. Операции над нечеткими числами осуществляются без их предварительной дефазификации, то есть, без потери качества. Вследствие этого получаемые результаты получаются более адекватными ситуации и исходным данным.

Для анализа и ранжирования альтернативных прогнозных вариантов, прогнозирования степени влияния различных факторов на получаемые промежуточные и конечные результаты, а также выработки соответствующих воздействий для коррекции этих результатов используется универсальный аналитический программный продукт ExPro Master.

В прикладной системе FECM подобная технология прогнозирования (применительно к прогнозированию валютных курсов) реализована встроенными средствами системы. Проведение таких дополнительных этапов моделирования как создание модели процесса с непосредственным участием пользователя не требуется. Пользователю необходимо только ввести исходные данные о ситуации на финансовом рынке, о факторах фундаментально и технического характера, которые могут повлиять на валютные курсы. Расчеты совокупного влияния факторов и сообщений, поступающих накануне и в процессе торгов, на курсы валют по состоянию на текущий и будущие моменты времени производятся автоматически, пользователю (финансовому аналитику, трейдеру, участнику ВЭО) сразу выдаются соответствующие прогнозы. Область использования FECM – непосредственно валютные торги на мировом рынке, а также прогнозирование влияния будущих валютных курсов на проводимые и/или планируемые к проведению внешнеэкономические операции

Таблица 1.16 - Модификации технологии прогнозирования

Наименование модификации Используемые методики и ПО Выходные данные Примеры решаемых задач
Прогнозная экстраполяция Технический анализ Графики и диаграммы Прогноз динамики изменения цен на шины
Математичес-

кая аналогия

Нейронные сети, нечеткая логика, ПО DataEngine Графики и диаграммы, расчеты прогнозируемых показателей Прогноз спроса и эффективности импорта мороженой рыбы
Экспертно-аналитическое прогнозирова-

ние

Нечеткие меры и интегралы, экспертный анализ, математическое моделирование, ПО ExPro Графики и диаграммы, расчеты прогнозируемых показателей различных вариантов осуществления проектов Прогноз финансово-экономической эффективности проекта по строительству жилого комплекса
Сценарно-прогнозное моделирование Нечеткие меры и интегралы, экспертный анализ, математическое моделирование, психологические методы активации мышления “КАРУС”,

ПО ExPro, FC

Прогноз и сценарии развития, определение ключевых факторов операции, выявление и расчеты рисков, выработка мер по их минимизации Прогноз развития фондового рынка Украины (политика операторов, динамика спроса, финансовые риски)
Фундаменталь-

ный анализ

Нечеткие меры и интегралы, экспертный анализ, контент-анализ,

ПО ExPro, FECM

Прогнозы, определение ключевых факторов, выявление и расчеты рисков Прогноз тенденций изменения курсов десяти основных валют на рынке “FOREX”


<< | >>
Источник: Захаров К.В., Бочарников В.П., Захаров А.К., Циганок А.В.. Логистика, эффективность и риски внешнеэкономических операций. - К, 2006. 2006

Еще по теме 1.7.2. Технологии прогнозирования:

  1. Глава 11 ВИДЫ И МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. БЮДЖЕТИРОВАНИЕ КАК НОВАЯ УПРАВЛЕНЧЕСКАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИИ
  2. 4. Прогнозирование финансовой устойчивости предприятия. Модели прогнозирования банкротства
  3. ГОСУДАРСТВЕННОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ N 1-ТЕХНОЛОГИЯ "СВЕДЕНИЯ О СОЗДАНИИ И ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПЕРЕДОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ"
  4. Прогнозирование объема реализации и финансовое прогнозирование
  5. Современные технологии безналичных расчетов. Электронное денежное обращение. Технологии безналичных расчетов на основе пластиковых карточек. Технологии безналичных расчетов на основе сети Internet.
  6. ООО3 «Русские Информационные Технологии». Учебное методическое пособие. Тема 2.7.5 Процедура наблюдения. Практическое занятие. ООО «Русские Информационные Технологии». Ижевск, 2015г., 2015
  7. Технология
  8. 6.3. Технологическое прогнозирование
  9. 6.2. Методы прогнозирования
  10. Кризисные технологии
  11. Технология
  12. Прогнозирование экономического роста
  13. Промежуточная технология
  14. Технологии
- Бюджетна система України - Бюджетная система РФ - ВЕД України - ВЭД РФ - Государственное регулирование экономики России - Державне регулювання економіки в Україні - Инвестиции - Инфляция - Информатика для экономистов - История экономики - История экономических учений - Коммерческая деятельность предприятия - Контроль и ревизия в России - Контроль і ревізія в Україні - Макроэкономика - Математические методы в экономике - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Муніципальне та державне управління в Україні - Налоги и налогообложение - Основы экономики - Отраслевая экономика - Политическая экономия - Региональная экономика России - Товароведение - Философия экономики - Ценообразование - Эконометрика - Экономика отрасли - Экономика предприятий - Экономика природопользования - Экономика регионов - Экономика труда - Экономическая география - Экономическая история - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ -