ди ризикуємо, оскільки не можна виключити можливість небажаних подій. Але можна скоротити ймовірність їх появи і можливий збиток. Для цього необхідно спрогнозувати подальший розвиток подій, зокрема, наслідки прийнятих рішень, виявити ризики, оцінити їх, а потім управляти ризиками. Це і є основні завдання ризик-менеджменту.
Теоретичною основою методів прогнозування є математичні дисципліни (насамперед, теорія ймовірностей і математична статистика, дискретна математика, дослідження операцій), а також економічна теорія, економічна статистика, менеджмент, соціологія, політологія та інші соціально-економічні науки.
Як загальноприйнято з часів основоположника наукового менеджменту Анрі Файоля, прогнозування і планування - основа роботи менеджера. Сутність економетричного прогнозування полягає в описі та аналізі майбутнього розвитку, на відміну від планування, при якому директивним чином задається майбутній рух.
Часто виявляється корисним проміжний шлях між прогнозуванням і плануванням - так зване нормативне прогнозування. При його застосуванні спочатку задається мета (тобто «норма», якої необхідно слідувати). Потім розробляється система заходів, що забезпечує досягнення цієї мети, і вивчаються характеристики цієї системи (обсяг необхідних ресурсів, у тому числі матеріальних, кадрових, фінансових, часових, виникаючі ризики і т.п.).
Роль прогнозування в управлінні країною, галуззю, регіоном, підприємством очевидна. Необхідно враховувати Степ-фактори (тобто соціальні, технологічні, економічні, екологічні, політичні), фактори конкурентного оточення і науково-технічного прогресу. А також прогнозування витрат і доходів підприємств, населення і суспільства в цілому. Проблеми впровадження та практичного використання математичних методів економетричного прогнозування для управління ризиками та прийняття рішень пов'язані, насамперед, з відсутністю в нашій країні досить великого досвіду подібних досліджень.
Оцінювання точності прогнозу - необхідна частина процедури кваліфікованого прогнозування. При цьому зазвичай використовують ймовірносно-статистичні моделі відновлення залежності, наприклад, будують найкращий прогноз за методом максимальної правдоподібності (при використанні параметричних моделей). Розроблено параметричні (зазвичай на основі моделі нормальних помилок) і непараметричні оцінки точності прогнозу і довірчі межі для нього (на основі Центральної Граничною Теореми теорії ймовірностей). Так, в Інституті високих статистичних технологій та економетрики запропоновані і вивчені методи довірчого оцінювання точки накладення (зустрічі) двох часових рядів і їх застосування для оцінки динаміки технічного рівня власної продукції та продукції конкурентів, представленої на світовому ринку.
Прогнозування на основі даних, що мають нечислову природу, зокрема, прогнозування якісних ознак засноване на результатах статистики нечислових даних. Вельми перспективними для прогнозування представляються регресійний аналіз на основі інтервальних даних, що включає, а також регресійний аналіз нечітких даних, розроблений в монографії [5, С.46] - першій книзі російського автора за нечіткими множинам. Загальна постановка регресійного аналізу в рамках статистики нечислових даних та її окремі випадки - дисперсійний аналіз і дискримінантний аналіз (розпізнавання образів з учителем) дає єдиний підхід до формально різним методам, традиційно розглядаються як принципово різні. Вона корисна при програмної реалізації сучасних статистичних методів прогнозування.
Експертні методи прогнозування. Необхідність і загальне уявлення про застосування експертних методів прогнозування при прийнятті рішень на різних рівнях управління - на рівні країни, галузі, регіону, підприємства. Відзначимо велике практичне значення експертиз при порівнянні та виборі інвестиційних та інноваційних проектів, при управлінні проектами, екологічних експертиз. Ролі осіб, що приймають рішення (ОПР), та фахівців (експертів) в процедурах прийняття рішень, критерії прийняття рішень і місце експертних оцінок в процедурах прийняття рішень розглядаються в експертології - науково-практичної дисципліни, присвяченій методам експертних оцінок. На її основі формуються конкретні процедури підготовки та прийняття рішень з використанням методів експертних оцінок, наприклад, процедури розподілу фінансування науково-дослідних робіт (на основі бальних оцінок або парних порівнянь), техніко-економічного аналізу, кабінетних маркетингових досліджень (протиставлюваних польовим вибірковим дослідженням), оцінки, порівняння і вибору інвестиційних проектів. В якості прикладів конкретних експертних процедур, широко використовуваних при прогнозуванні, вкажемо метод Дельфі і метод сценаріїв.
У конкретних задачах прогнозування необхідно провести класифікацію ризиків, поставити завдання...
