Тема № 10.Социальное прогнозирование в управлении системами

Прогнозирование в управлении социально-экономическими системами

Прогнозирование (греч. prognosis - знание вперёд) - вид познавательной деятельности человека, направленной на формирование прогнозов развития объекта, на основе анализа тенденций его развития. В зависимости от степени конкретности и характера воздействия на ход исследуемых процессов и явлений различают три формы предвидения: гипотезу (общенаучное предвидение), прогноз и план. Исходное начало этого процесса - гипотеза - это научно обоснованное предположение о структуре объекта, характере элементов и связей, образующих этот объект, механизме его функционирования и развития. На уровне гипотезы даётся качественная характеристика объекта, выражающая общие закономерности его поведения.

Прогноз в сравнении с гипотезой имеет большую определенность и достоверность, поскольку основывается не только на качественных, но и на количественных характеристиках и поэтому позволяет характеризовать будущее состояние объекта также количественно. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, так как связан с будущим, которое всегда стохастично.

План представляет собой систему взаимосвязанных, направленных на достижение единой цели плановых заданий, определяющих порядок, сроки и последовательность осуществления отдельных мероприятий. В нём фиксируется пути и средства развития в соответствии с поставленными задачами, обосновываются принятые управленческие решения. Существенное различие между планом и прогнозом состоит в том, что план-отражение и воплощение уже принятого хозяйственно политического решения, а прогноз это поиск реалистического, экономически верного пути. Прогнозирование "представляет собой исследовательскую базу планирования, имеющую собственную методологическую и методическую основу, которая во многом отличается от планирования.

Таким образом, задачи прогнозирования в управлении социально-экономическими системами следующие: выявление перспектив ближайшего и ли более отдалённого будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности; выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учётом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

Управление социально-экономическими системами должно иметь соответствующую информационную основу.

Разработка статистической или любой иной системы данных должна, очевидно, основываться на конкретных задачах, которые данная система призвана решать.

Научный инструмент, в наибольшей степени приспособленный для анализа функционирования крупных экономических систем - это модель.

Модель представляет собой не уменьшенную копию оригинала, а, скорее, карту, чертеж, отображающий его структуру и взаимосвязи между всеми его частями. Модельный подход сегодня может считаться практически незаменимым средством систематического изучения функционирования или же нарушений функционирования современной экономики, поиска потенциальных и фактических источников таких нарушений и определения путей и средств их устранения.

Метод построения моделей широко используется как правительством, так и частными предприятиями. Он признан эффективным средством контроля и руководством для принятия решений о сложных системах производства, перевозок и распределения, а также анализа рынка.

По форме модель представляет собой систему уравнений. Некоторые из входящих в нее переменных описывают затраты, выпуск и цены различных товаров и услуг, а также уровни дохода и занятости в различных отраслях и регионах; другие представляют, например, уровни капиталовложений в новые производственные мощности или объемы экспорта и импорта. Параметры, входящие в описание отдельных уравнений, представляют структурные характеристики различных частей экономики.

Модели различаются по широте охвата и степени детализации. Существуют модели определенных производственных секторов, таких как сельское хозяйство и нефтехимическая промышленность; модели отдельных географических регионов и модели экономики в целом.

Принципы построения экспертной системы прогнозирования развития сложных социально-экономических систем

Становление новой парадигмы приоритетов общественного развития, таких как «гуманитаризация», «локально-пространственная ориентация», «экологизация» и «демократизация» вызывает необходимость исследования социально-экономических систем для повышения эффективности управления ими.

Социально-экономические системы (СЭС) являются сложными системами, функционирование которых связано с анализом множества целей управления; структурно-функциональным синтезом в системах поддержки принятия решения; обратной связью, адаптацией и оптимизацией, интеллектуальным мониторингом «внутренней» и внешней среды функционирования, реструктуризацией вплоть до полного реинжениринга и перепроектирования системы управления.

Активное развитие средств компьютерной техники и телекоммуникаций, широкое применение информационных технологий в управлении социально-экономическими системами позволяет непрерывно и оперативно обеспечивать информацией процесс принятия решений. При этом значительно возрастает роль и требования к аналитической информации, прогнозированию развития социально-экономических процессов. Достоверная и своевременная прогнозная информация позволяет властным структурам повысить эффективность управления СЭС, предотвратить кризисные состояния систем, принимать обоснованные решения по их ликвидации.

Прогнозирование - это метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения.

При прогнозировании развития СЭС объектом исследования чаще всего бывает совокупность СЭС и внешней среды. Прогнозирование позволяет определить: возможные состояния внешней среды; перечень и вероятности достижения возможных целей; перечень путей и соответствующие им вероятности достижения каждой из целей.

Прогнозирование развития СЭС осуществляется в условиях с большой долей неопределенности или случайности. Поэтому используются более общие межотраслевые расчетные или экспертные нормы. Прогноз в большей мере носит информационный, консультационный характер.

Таким образом, прогнозирование развития СЭС характеризуется следующими особенностями: рассмотрением большого массива исходных данных; глубиной анализа причинно-следственных связей в реальных процессах; анализом большого числа прогнозных вариантов состояний и путей их достижения; проведением расчетов на большой период упреждения; повышенными требованиями к точности и достоверности прогнозов.

В процессе прогнозирования используется интуитивная (подсознательная), предметная и количественная информация. Степень осведомленности об объекте определяется как абсолютным количеством информации каждого вида, так и соотношением названных видов информации.

Источником подсознательной информации могут выступать: опыт предыдущих поколений, благоприобретенный опыт, знания, полученные в процессе обучения и т.п. Этот вид информации используется при экспертном прогнозировании. В результате может быть получен качественный (в порядковой шкале) или количественный прогноз.

Предметная информация - описание процессов или состояния объекта дается естественным языком. Предметное описание объекта прогнозирования позволяет получить результат прогноза с использованием формальных методов математической логики и логики предложений. Результат прогнозирования может иметь только качественный характер.

Формальные статистические данные получают на этапе ретроспекции при анализе объекта прогнозирования или используя данные официальной статистики. Результатом прогнозирования на основе этих данных будут количественные оценки. Формальные статистические данные позволяют разрабатывать и проверять статистические гипотезы об адекватности прогнозных моделей, которые используют для получения прогнозов.

По степени определенности информация делится на достоверную, относительной достоверности, информацию с возможным умышленным искажением. Чем больше информация снижает неопределенность знания об объекте прогнозирования, те достоверней результат прогноза.

Специфика прогнозирования развития СЭС, которая определяется большими объемами анализируемой информации, зачастую неполной, либо частично недостоверной и ограниченным периодом времени для выработки решений, диктует необходимость обращения к экспертным системам. В настоящее время не существует единого подхода в разработке экспертных систем поддержки принятия решений по управлению сложными социально-экономическими системами.

Именно экспертные системы (ЭС), объединяющие логику здравого смысла и научный опыт формализации задачи анализа и синтеза в классе интеллектуальных организационных систем с ярко выраженными многоуровневыми процессами принятия решений для реализации глобальной и локальных целей управления, могут быть использованы в прогнозировании развития СЭС.

ЭС должны строиться на следующих принципах

· Система должна обеспечивать проведение своевременной разработки эффективных решений на базе альтернативных рассуждений с использованием различных источников информации и механизма устранения противоречий;

· Основной функцией системы должно быть прогнозирование развития СЭС на основе наиболее значимых факторов;

· Система должна позволять проводить как поисковый, так и нормативный прогнозы для определения существующих тенденций развития СЭС и путей и сроков достижения возможных состояний и явлений, принятых в качестве целей;

· Структура системы должна быть гетерогенной на основе разнородных взаимодействующих и взаимодополняющих подсистем, как самой системы, так и базы знаний для возможности использования факторов, измеряемых в различных шкалах [1];

· Структура системы должна обеспечивать автоматическое формирование моделей причинно-временных зависимостей и соответствующих им сценариев на основе анализа информационной базы значений факторов системы (базы фактов), базы математических моделей и общих знаний о существе протекающих в СЭС процессов (базы знаний).

· Решение проблем, разбиваемых на подпроблемы, соответствующих источникам знаний, необходимо осуществлять распределенным образом;

· Необходимо наличие набора стратегий вывода, применяемых в зависимости от типа решаемой проблемы;

· Все стратегии вывода должны учитывать неопределенность в оценке факторов и возможность неполноты данных;

· При решении проблемы должны быть использованы математические модели и внешние процедуры, хранимые в базе моделей.

Основу базы математических моделей ЭС составляют многофакторные регрессионные модели, позволяющие проводить обработку количественной информации.

В основе базы знаний - концептуальная модель предметной области, построенная по продукционному принципу.

Дата добавления: 2014-10-17; просмотров: 379; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!