вою чергу, кожен з перерахованих класів також підрозділяється на групи і підгрупи. Так, серед фактографічних методів виділяються групи:
статистичних (параметричних) методів;
випереджальних методів. p align="justify"> Група статистичних методів включає методи, засновані на побудові та аналізі динамічних рядів характеристик (параметрів) об'єкта прогнозування. Серед них найбільшого поширення набули екстраполяція, інтерполяція, метод аналогій (модель подібності), параметричний метод та ін
Група випереджальних методів складається з методів, заснованих на використанні властивості науково-технічної інформації випереджати реалізацію науково-технічних досягнень. Серед методів цієї групи виділяється публікаційний, заснований на аналізі та оцінці динаміки публікацій. p align="justify"> Серед експертних методів виділяють групи за такими ознаками:
за кількістю залучених експертів;
по наявності аналітичної обробки даних експертизи (таблиця 3). br/>
Таблиця 3 - Класифікація експертних методів прогнозування
Вид експертізиВід обробки мненійбез аналітичної обработкіс аналітичної ідейПостроеніе сценаріяМетод дерева цілей Матричний методМорфоло-гический аналізКоллектівнаяМетод мозкового штурму Метод колективних експертних оценокМетод Дельфі
Розглянемо більш детально деякі з найбільш широко застосовуваних у практиці прогнозування збуту методів статистичного й експертного прогнозування. p align="justify"> Статистичне прогнозування.
Для розгляду виділимо наступні методи статистичного прогнозування:
. Екстраполяція по ковзної середньої - може застосовуватися для цілей короткострокового прогнозування. Необхідність застосування ковзної середньої викликається наступними обставинами. Бувають випадки, коли наявні дані динамічного ряду не дозволяють виявляти якусь тенденцію розвитку (тренд) того чи іншого процесу (через випадкових і періодичних коливань вихідних даних). У таких випадках для кращого виявлення тенденції вдаються до методу ковзної середньої. Метод ковзної середньої полягає в заміні фактичних рівнів динамічного ряду розрахунковими, мають значно меншу колеблемость, ніж вихідні дані. При цьому середня розраховується по групах даних за певний інтервал часу, причому кожна наступна група утворюється із зсувом на один рік (місяць). У результаті подібної операції початкові коливання динамічного ряду згладжуються, тому й операція називається згладжуванням рядів динаміки (основна тенденція розвитку виражається при цьому вже у вигляді деякої плавної лінії). Метод ковзної середньої називається так тому, що при обчисленні середні як би ковзають від одного періо...
