застосування екстраполяціонного підходу в прогнозуванні слід вважати пізнання і об'єктивне розуміння природи досліджуваного процесу, а також наявність стійких тенденцій у механізмі розвитку.
Найпростішим способом прогнозування вважається підхід, що формує прогнозну оцінку від фактично досягнутого рівня за допомогою середнього приросту або темпу зростання.
Цей спосіб має певні достоїнствами, серед яких незначна трудомісткість обчислювального алгоритму, універсальні розрахункові схеми. Крім зазначених переваг, він має кілька суттєвих недоліків. По-перше, всі фактичні спостереження є результатом закономірності та випадковості, отже, грунтуватися на останньому спостереженні неправомірно. По-друге, немає можливості оцінити правомірність використання середнього приросту в кожному конкретному випадку. По-третє, даний підхід не дозволяє сформувати інтервал, в який потрапляє прогнозована величина. У зв'язку з цим метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалих термін прогнозу, тому що даний метод виходить з минулого і сьогодення, і тим самим похибка накопичується. Цей метод дає позитивні результати на найближчу перспективу прогнозування тих чи інших об'єктів - на 5-7 років.
Для підвищення точності екстраполяції використовуються різні прийоми. Один з них полягає, наприклад, у тому, щоб екстраполіруемого частина загальної кривої розвитку (тренда) коректувати з урахуванням реального досвіду розвитку галузі-аналога досліджень або об'єкта, випереджаюче у своєму розвитку прогнозований об'єкт.
Конструювання моделі на основі попереднього вивчення і виділення його істотних характеристик, експериментальний і теоретичний аналіз моделі, зіставлення результатів з даними об'єкта, коригування моделі, складають зміст методу моделювання.
Одним з методів моделювання є метод математичного моделювання. Під економіко-математичної моделлю розуміється методика доведення до повного опису процесу отримання, обробки вихідної інформації та оцінки рішення розглянутої задачі в досить широкому класі випадків. Використання математичного апарату для опису моделей (включаючи алгоритми та їх дії) пов'язане з перевагами математичного підходу до багатостадійним процесам обробки інформації, використанням ідентичних засобів формування завдань, пошуку методу їх вирішення, фіксації цих методів і їх перетворення в програми, розраховані на застосування засобів обчислювальної техніки .
Важливе прикладне значення в прогнозуванні належить методам регресійного аналізу. Регресійний аналіз використовується для дослідження форм зв'язку, що встановлюють якісні співвідношення між випадковими величинами досліджуваного випадкового процесу. Іншими словами, зв'язок між випадковою і невипадковою величинами називається регресійної, а метод аналізу таких зв'язків - регресійним аналізом. Перевагою регресійного методу варто вважати його універсальність, широкий вибір функціональних залежностей, можливість включення в статистичну модель в якості самостійної змінної фактора часу.
Основне призначення сценарію - визначення генеральної мети розвитку прогнозованого об'єкта, явища і формулювання критеріїв для оцінки верхніх рівнів «дерева цілей». Сценарії зазвичай розробляються на основі даних попереднього прогнозу і вихідних матеріалів з розвитку прогнозного об'єкта. До вихідним матеріалам слід віднести тех...
