ეს სტატია აღწერს პროგნოზირების მეთოდებს, მათ მნიშვნელობას, კლასიფიკაციას და მოკლე მახასიათებლებს. წარმოდგენილია ამ მეთოდების არჩევის ძირითადი კრიტერიუმები და მოცემულია მათი ეფექტური პრაქტიკული გამოყენების მაგალითები. ასევე ხაზი გაესვა პროგნოზირების მეთოდოლოგიის განსაკუთრებულ როლს გაზრდილი არასტაბილურობის თანამედროვე სამყაროში.
პროგნოზირების მეთოდოლოგიის არსი და მნიშვნელობა
ზოგად კონცეფციაში პროგნოზირება არის მომავლის წინასწარ განსაზღვრის პროცესი საწყისი პარამეტრების საფუძველზე (გამოცდილება, გამოვლენილი შაბლონები, ტენდენციები, კავშირები, შესაძლო პერსპექტივები და ა.შ.). მეცნიერულ საფუძველზე, პროგნოზირება გამოიყენება ადამიანის ცხოვრების სხვადასხვა სფეროში: ეკონომიკა, სოციოლოგია, დემოგრაფია, პოლიტოლოგია, მეტეოროლოგია, გენეტიკა და მრავალი სხვა. ადამიანის ყოველდღიურ ცხოვრებაში პროგნოზირების გამოყენების ყველაზე საილუსტრაციო მაგალითია ყველასთვის ნაცნობი ყოველდღიური ამინდის პროგნოზი.
თავის მხრივ, პროგნოზების ეფექტური გამოყენება მეცნიერულ საფუძველზემოითხოვს გარკვეული ტექნიკის გამოყენებას, მათ შორის პროგნოზირების მრავალი მეთოდის ჩათვლით. გასული საუკუნის დასაწყისში, ამ სფეროში მეცნიერული კვლევის დასაწყისში, მხოლოდ რამდენიმე მსგავსი მეთოდი იყო შემოთავაზებული შეზღუდული აპლიკაციებით. ამ დროისთვის, არსებობს მრავალი ასეთი მეთოდი (150-ზე მეტი), თუმცა პრაქტიკულად არ გამოიყენება არაუმეტეს რამდენიმე ათეული ძირითადი პროგნოზირების მეთოდი. ამავდროულად, გარკვეული მეთოდების არჩევანი დამოკიდებულია როგორც მათი გამოყენების ფარგლებსა და მიმდინარე პროგნოზირებადი კვლევის მიზნებზე, ასევე მკვლევარისთვის კონკრეტული პროგნოზირების ხელსაწყოების ხელმისაწვდომობაზე..
ძირითადი ცნებები პროგნოზირების მეთოდოლოგიაში
პროგნოზირების მეთოდი - სპეციფიკური მეთოდი, რომელიც მიზნად ისახავს პროგნოზირების ობიექტის შესწავლას მიზნობრივი პროგნოზის მისაღებად.
პროგნოზირების მეთოდოლოგია - ცოდნის მთლიანობა პროგნოზების გაკეთების მეთოდების, ტექნიკისა და ხელსაწყოების შესახებ.
პროგნოზირების ტექნიკა - მეთოდების, ტექნიკისა და ხელსაწყოების ერთობლიობა, რომელიც არჩეულია მიზნობრივი პროგნოზის მისაღებად.
პროგნოზირების ობიექტი - პროცესების გარკვეული სფერო, რომლის ფარგლებშიც ტარდება კვლევა პროგნოზირების თემაზე.
პროგნოზის საგანი არის იურიდიული ან ფიზიკური პირი, რომელიც ახორციელებს კვლევით მუშაობას პროგნოზების მიღების მიზნით.
განსხვავებები და ურთიერთობა დაგეგმვასა და პროგნოზს შორის
პროგნოზირება დაგეგმვის წინააღმდეგ:
- არის ინფორმაციული და არა დირექტიულიპერსონაჟი;
- მოიცავს არა მხოლოდ კონკრეტული საწარმოს ან ორგანიზაციის საქმიანობას, არამედ გარე და შიდა გარემოს მთლიანობას;
- შეიძლება იყოს უფრო გრძელვადიანი;
- არ საჭიროებს დიდ დეტალებს.
თუმცა, ყველა განსხვავებულობის გამო, პროგნოზირება და დაგეგმვა მჭიდრო კავშირშია, განსაკუთრებით ეკონომიკურ სფეროში. შედეგად მიღებული სამიზნე პროგნოზი გვიჩვენებს პოტენციური რისკებისა და შესაძლებლობების არეალს, რომლის კონტექსტშიც ყალიბდება კონკრეტული პრობლემები, ამოცანები და მიზნები, რომლებიც უნდა გადაწყდეს და გაითვალისწინოს სხვადასხვა ფორმის გეგმების შედგენისას (სტრატეგიული, ოპერატიული და ა.შ..). გარდა ამისა, პროგნოზები იძლევა პოტენციური განვითარების ანალიტიკურ მულტივარიანტულ ხედვას, რაც აუცილებელია ალტერნატიული გეგმების მშენებლობისთვის. ზოგადი გაგებით, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ პროგნოზირებასა და დაგეგმვას შორის კავშირი მდგომარეობს იმაში, რომ მართალია პროგნოზი არ განსაზღვრავს კონკრეტულ დაგეგმილ ამოცანებს, ის შეიცავს აუცილებელ საინფორმაციო მასალებს ეფექტური მიზნობრივი დაგეგმვისთვის.
მთავარი კლასიფიკატორები პროგნოზირების მეთოდოლოგიაში
პროგნოზირების მეთოდების ძირითადი კლასიფიკაცია ჩვეულებრივ ხორციელდება შემდეგი მახასიათებლების მიხედვით:
ფორმალიზაციის ხარისხის მიხედვით:
- ინტუიციური (ევრისტიკული) მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება ძნელად პროგნოზირებად ამოცანებში ექსპერტთა შეფასებების გამოყენებით (ინტერვიუები, სცენარის მეთოდი, დელფის მეთოდი, ტვინის შტორმი და ა.შ.);
- ფორმალიზებული მეთოდები, რომლებიც უპირატესადგულისხმობს უფრო ზუსტ მათემატიკურ გამოთვლას (ექსტრაპოლაციის მეთოდი, უმცირესი კვადრატების მეთოდი და ა.შ., ასევე მოდელირების სხვადასხვა მეთოდებს).
პროგნოზირების პროცესის ბუნებით:
- ხარისხობრივი მეთოდები ექსპერტთა შეფასებებსა და ანალიტიკაზე დაფუძნებული;
- რაოდენობრივი მეთოდები მათემატიკური მეთოდების საფუძველზე;
- კომბინირებული მეთოდები, მათ შორის (სინთეზური) ელემენტები როგორც ხარისხობრივი, ასევე რაოდენობრივი მეთოდების.
ინფორმაციული მონაცემების მოპოვებისა და დამუშავების მეთოდის მიხედვით:
- სტატისტიკური მეთოდები, რაც გულისხმობს რაოდენობრივი (დინამიური) სტრუქტურული შაბლონების გამოყენებას ინფორმაციის მონაცემების დასამუშავებლად;
- ანალოგების მეთოდები დაფუძნებული ლოგიკურ დასკვნებზე სხვადასხვა პროცესის განვითარების ნიმუშების მსგავსების შესახებ;
- წამყვანი მეთოდები, რომლებიც ხასიათდება შესასწავლი ობიექტის განვითარების უახლეს ტენდენციებსა და შაბლონებზე დაფუძნებული პროგნოზების აგების უნარით.
ასევე, ამ მეთოდების მთლიანობა პირობითად შეიძლება დაიყოს პროგნოზირების ზოგად მეთოდებად და სპეციალიზებულ მეთოდებად. ზოგადი მეთოდები მოიცავს მათ, რომლებიც მოიცავს ცხოვრების სხვადასხვა სფეროში პროგნოზული პრობლემების გადაჭრის ფართო სპექტრს. ასეთი პროგნოზების მაგალითი შეიძლება გახდეს ექსპერტული შეფასებები სხვადასხვა სფეროში. მეორე მხრივ, არსებობს მეთოდები, რომლებიც ორიენტირებულია მხოლოდ საქმიანობის გარკვეულ სფეროზე, მაგალითად, ბალანსის მეთოდი, რომელიც ფართოდ გავრცელდა ეკონომიკურ სფეროში და ორიენტირებულია სააღრიცხვო ინფორმაციაზე..
პროგნოზირების მეთოდების მოკლე აღწერა
როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ამჟამად პროგნოზირების მრავალი მეთოდი არსებობს. პროგნოზირების ძირითადი მეთოდები მოიცავს ისეთებს, რომლებიც ამჟამად ყველაზე ფართოდ გამოიყენება და გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში.
- ექსპერტის შეფასების მეთოდი. ვინაიდან ბევრი პროგნოზირების პრობლემის გადაჭრისას ხშირად არის არასაკმარისად საიმედო ფორმალიზებული, მათ შორის მათემატიკური მონაცემები, ეს მეთოდი საკმაოდ პოპულარულია. იგი ეფუძნება სხვადასხვა დარგის გამოცდილი ექსპერტებისა და სპეციალისტების პროფესიულ აზრს, რასაც მოჰყვება გამოკითხვების დამუშავება და ანალიზი.
- ექსტრაპოლაციის მეთოდი გამოიყენება სხვადასხვა პროცესის სტაბილური სისტემური დინამიკით, როდესაც განვითარების ტენდენციები შენარჩუნებულია გრძელვადიან პერსპექტივაში და არსებობს მათი პროგნოზირების შესაძლებლობა მომავალ შედეგებზე. ასევე, ეს მეთოდი გამოიყენება აქტივობის იგივე სფეროს ობიექტებისთვის, მსგავსი პარამეტრებით, იმ ვარაუდით, რომ გარკვეული პროცესების გავლენა ერთ ობიექტზე, რამაც გამოიწვია გარკვეული შედეგები, გამოიწვევს მსგავს შედეგებს სხვა მსგავს ობიექტებში. ასეთ პროგნოზს ასევე უწოდებენ ანალოგიის მეთოდს.
- მოდელირების მეთოდები. მოდელების შემუშავება ხორციელდება გარკვეული ობიექტების ან სისტემების, მათი ელემენტებისა და პროცესების მონაცემების შეფასების საფუძველზე, რასაც მოჰყვება აგებული მოდელის ექსპერიმენტული ტესტირება და მასში საჭირო კორექტირების შეტანა. ამ დროისთვის, პროგნოზირებადი მოდელირების მეთოდებს აქვთ გამოყენების ყველაზე ფართო სპექტრი სხვადასხვა სფეროშისფეროები ბიოლოგიიდან სოციალურ-ეკონომიკურ სფერომდე. კერძოდ, ამ ტექნიკის შესაძლებლობები გამოვლინდა თანამედროვე კომპიუტერული ტექნოლოგიების მოსვლასთან ერთად.
- ნორმატიული მეთოდი ასევე ერთ-ერთი მთავარი მეთოდია. იგი გულისხმობს კონკრეტულ მიზნებსა და ამოცანებზე ორიენტირებული პროგნოზების გაკეთების მიდგომას, რომელიც ჩამოყალიბებულია პროგნოზის საგნის მიერ გარკვეული სტანდარტული მნიშვნელობების დაყენებით.
- სცენარის მეთოდი ფართოდ გავრცელდა მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების შემუშავებაში, რაც საშუალებას იძლევა შეფასდეს მოვლენების ალბათური განვითარება და შესაძლო შედეგები. ანუ ეს მეთოდი გულისხმობს სიტუაციის ანალიზს მისი განვითარების სავარაუდო ტენდენციების შემდგომი განსაზღვრით მენეჯმენტის გარკვეული გადაწყვეტილებების მიღების გავლენით.
- წინასწარმეტყველების მეთოდები. უახლესი მეთოდოლოგია, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა მეთოდებისა და ტექნიკის მთელ რიგს, რომელიც მიზნად ისახავს არა მხოლოდ მომავლის ანალიზს და პროგნოზირებას, არამედ მის ჩამოყალიბებას.
სტატისტიკური პროგნოზირების მეთოდები
პროგნოზების გაკეთების ერთ-ერთი მთავარი მეთოდია სტატისტიკური მეთოდები. ასეთი მეთოდებით შემუშავებული პროგნოზები შეიძლება იყოს ყველაზე ზუსტი, იმ პირობით, რომ საწყისი ინფორმაციის მონაცემები სრული და სანდოა პროგნოზირების ობიექტების აუცილებელი რაოდენობრივი და ნახევრად რაოდენობრივი მახასიათებლების ანალიზისთვის. ეს მეთოდები არის მათემატიკური პროგნოზირების ტექნიკის ფორმა, რომელიც შესაძლებელს ხდის პერსპექტიული დროის სერიების აგებას. სტატისტიკური პროგნოზირების მეთოდები მოიცავს:
- თანამედროვე მათემატიკის კვლევა და გამოყენებაობიექტურ მონაცემებზე დაფუძნებული პროგნოზების აგების სტატისტიკური მეთოდოლოგია;
- თეორიული და პრაქტიკული კვლევა ექსპერტთა პროგნოზირების მეთოდების ალბათურ-სტატისტიკური მოდელირების სფეროში;
- პროგნოზირების თეორიული და პრაქტიკული კვლევა სარისკო გარემოში, აგრეთვე ეკონომიკურ-მათემატიკური და ეკონომეტრიული (მათ შორის, ფორმალიზებული და საექსპერტო) მოდელების სიმბიოზის მეთოდები.
დამხმარე ინსტრუმენტები პროგნოზირების მეთოდოლოგიისთვის
ევრისტიკული პროგნოზირების მეთოდების დამხმარე ინსტრუმენტებია: კითხვარები, რუკები, კითხვარები, სხვადასხვა გრაფიკული მასალა და ა.შ.
ფორმალიზებული და შერეული მეთოდების ინსტრუმენტები მოიცავს დამხმარე მათემატიკური აპარატის ხელსაწყოებისა და ტექნიკის ფართო სპექტრს. კონკრეტულად:
- წრფივი და არაწრფივი ფუნქციები;
- დიფერენციალური ფუნქციები;
- სტატისტიკური და მათემატიკური ხელსაწყოები კორელაციისა და რეგრესისთვის;
- უმცირესი კვადრატები;
- მატრიცის ტექნიკა, ნერვული და ანალიტიკური ქსელების აპარატურა;
- ალბათობის თეორიის მრავალგანზომილებიანი ცენტრალური ზღვრული თეორემის აპარატი;
- ბუნდოვანი კომპლექტების აპარატი და ა.შ.
კრიტერიუმები და ფაქტორები გარკვეული მეთოდების არჩევისას პროგნოზის გაკეთებისას
სხვადასხვა ფაქტორები გავლენას ახდენს პროგნოზირების მეთოდების არჩევანზე. ასე რომ, საოპერაციო ამოცანები მოითხოვს უფრო ოპერატიულ მეთოდებს. ამავდროულად, გრძელვადიანი (სტრატეგიული პროგნოზები) მოითხოვს პროგნოზირების მეთოდების გამოყენებასყოვლისმომცველი და ყოვლისმომცველი. გარკვეული მეთოდების არჩევანი ასევე დამოკიდებულია ფარგლებს, შესაბამისი ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას, ფორმალიზებული (რაოდენობრივი) შეფასებების მოპოვების შესაძლებლობას, პროგნოზირების საგნების კვალიფიკაციასა და ტექნიკურ აღჭურვილობას და ა.შ.
მეთოდოლოგიის ძირითადი კრიტერიუმები შეიძლება იყოს:
- სისტემური ბუნება პროგნოზების ფორმირებაში;
- ადაპტაცია (ცვალებადობა) შესაძლო პარამეტრულ ცვლილებებთან;
- მეთოდოლოგიის არჩევის ვალიდობა სანდოობისა და პროგნოზის შედარებითი სიზუსტის თვალსაზრისით;
- პროგნოზირების პროცესის უწყვეტობა (თუ არ არის დაყენებული ერთჯერადი დავალება);
- ეკონომიკური მიზანშეწონილობა - პროგნოზირების პროცესის განხორციელების ღირებულება არ უნდა აღემატებოდეს მისი შედეგების პრაქტიკული გამოყენების ეფექტს, განსაკუთრებით ეკონომიკურ სფეროში.
მოქმედი პროგნოზირების აპარატის ეფექტური გამოყენების მაგალითები
პროგნოზირების მეთოდების ეფექტური პრაქტიკული გამოყენება, რომლის მაგალითი ამ დროისთვის ყველაზე გავრცელებულია, არის მათი გამოყენება ბიზნეს გარემოში. ასე რომ, ყველაზე პროგრესულ ფირმებს აღარ შეუძლიათ თავიანთი საქმიანობის სრულფასოვანი დაგეგმვის განხორციელებაში პროგნოზების გაკეთების გარეშე. ამ კონტექსტში მნიშვნელოვანია საბაზრო პირობების, ფასების დინამიკის, მოთხოვნის, ინოვაციური პერსპექტივების და სხვა პროგნოზირებადი ინდიკატორების პროგნოზები სეზონურ და კლიმატურ ბუნებრივ რყევებამდე და სოციალურ-პოლიტიკურ კლიმატამდე..
გარდა ამისა, ბევრიაპროგნოზირების მეთოდოლოგიის ეფექტური გამოყენების მაგალითები ადამიანის ცხოვრების სხვადასხვა სფეროში:
- მათემატიკური მოდელირების გამოყენება სახიფათო საწარმოებში პოტენციური საგანგებო სიტუაციების პროგნოზირებისთვის;
- სისტემური გარემოსდაცვითი და ეკონომიკური პროგნოზი ქვეყნებისა და რეგიონების მიხედვით;
- სოციალურ-ეკონომიკური პროგნოზირება მთლიანი საზოგადოების და მისი ცალკეული ელემენტების განვითარების ტენდენციების;
- წინასწარმეტყველება კვანტურ ფიზიკაში, ახალ ბიოტექნოლოგიაში, საინფორმაციო ტექნოლოგიებში და ბევრ სხვა სფეროში.
პროგნოზირების მეთოდოლოგიის როლი გაზრდილი გაურკვევლობის და გლობალური რისკების დღევანდელ სამყაროში
დასკვნის სახით უნდა ითქვას, რომ პროგნოზირების მეთოდოლოგია დიდი ხანია სრულად არის ინტეგრირებული ადამიანის ცხოვრებაში, მაგრამ ის დღეს ყველაზე აქტუალური ხდება. ეს ტენდენცია დაკავშირებულია როგორც მსოფლიოში ტექნოლოგიური პროცესების სწრაფ განვითარებასთან, ასევე შიდა და გარე გარემოში გაურკვევლობის ზრდასთან. არაერთი კრიზისული მოვლენა ეკონომიკაში, პოლიტიკაში და სოციალურ სფეროებში იწვევს რისკის დატვირთვის ზრდას საქმიანობის ყველა სფეროში. გლობალიზაციის პროცესების გაღრმავებამ გამოიწვია სისტემური გლობალური რისკების გაჩენა, რომლებიც წარმოშობს შესაძლო დომინოს ეფექტს, როდესაც ცალკეულ კორპორაციებში ან ქვეყნებში არსებული პრობლემები სერიოზულ უარყოფით გავლენას ახდენს მთელი მსოფლიო საზოგადოების ეკონომიკურ და პოლიტიკურ მდგომარეობაზე. ასევე, რისკები, რომლებიც დაკავშირებულია ბუნებრივ და კლიმატურ არასტაბილურობასთან, დიდ ადამიანურ კატასტროფებთან, სამხედროებთანპოლიტიკური კრიზისები. ეს ყველაფერი მოწმობს თანამედროვე სამყაროში როგორც პოტენციური გლობალური, ისე მიმდინარე ინდივიდუალური რისკის ფენომენების პროგნოზირების განსაკუთრებულ როლს. ეფექტური სისტემური პროგნოზირება, რომელიც აკმაყოფილებს დღევანდელ გამოწვევებს, შეუძლია თავიდან აიცილოს ან შეამციროს მრავალი საფრთხის შედეგები და გარდაქმნას ისინი სარგებელად.
