знань фахівців-експертів про об'єкт прогнозування та узагальненні їх думок про розвиток (поведінці) об'єкта в майбутньому. Експертні методи в більшій мірі відповідають нормативному прогнозуванню стрибкоподібних процесів;
3) комбіновані методи включають методи зі змішаною інформаційною основою, в яких в якості первинної інформації разом з експертною використовується і фактографічна. p> У свою чергу, кожен з перерахованих класів також підрозділяється на групи і підгрупи. Так, серед фактографічних методів виділяються групи:
статистичних (Параметричних) методів;
випереджальних методів. p> Група статистичних методів включає методи, засновані на побудові та аналізі динамічних рядів характеристик (параметрів) об'єкта прогнозування. Серед них найбільше 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> Серед експертних методів виділяють групи за такими ознаками:
за кількістю залучених експертів;
по наявності аналітичної обробки даних експертизи (табл. 2). br/>
Таблиця 2
Класифікація експертних методів прогнозування
Вид експертизи
Вид обробки думок
без аналітичної обробки
з аналітичною обробкою
Індивідуальна
Інтерв'ю
Експертні
Генерація ідей
Побудова сценарію
Метод "дерева цілей"
Матричний метод
морфолого-гический аналіз
Колективна
Метод "мозкового штурму"
Метод колективних експертних оцінок
Метод "Дельфі"
В
Розглянемо більш детально деякі з найбільш широко застосовуваних у практиці прогнозування збуту методів статистичного й експертного прогнозування. p> 3. Статистичне прогнозування
Для розгляду виділимо такі методи статистичного прогнозування:
Екстраполяція по ковзної середньої - може застосовуватися для цілей короткострокового прогнозування. p> 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. p> Метод ковзної середньої полягає в заміні фактичних р...
