77
Для изыскательского прогнозирования характерно использование
таких методов, как экстраполяция, моделирование, метод исторической
аналогии, написание сценариев и т. д., базирующихся на анализе точных
эмпирических данных.
При использовании методов изыскательского прогнозирования
предпочтение отдается количественной информации, хотя
использование качественной (неколичественной) информации в
изыскательском прогнозировании также возможно.
Примером тому является использование интуитивных методов, того
же метода сценариев или метода экспертных кривых, позволяющих
определять наметившиеся тенденции изменения ситуации, базируясь не
только на эмпирических данных, но и на опыте
высококвалифицированных специалистов-экспертов.
К числу основных методов, используемых при нормативном
прогнозировании, следует отнести прежде всего методы ПАТТЕРН,
Делфи, прогнозного графа Глушкова, Поспелова и др.
Такой широко используемый в настоящее время инструментарий,
как деревья целей, впервые появился как составная часть метода
ПАТТЕРН (обоснование планирования посредством научно-
технической оценки количественных данных), разработанного в 1963 г.
для нужд аэронавтики и космоса.
Среди других видов прогнозирования иногда выделяют
прогнозирование с использованием обратной связи, интуитивные
методы, "обходные" и др.
Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов,
достаточно полно представлены именно в изыскательском и
нормативном прогнозировании.
Тот принципиальный "водораздел", существующий в разных видах
прогнозирования, в основе которого характер анализируемой
информации.
Очень важно как для процесса сбора, так и для процессов анализа и
обработки данных, является ли информация количественной или
качественной (неколичественной).
Количественная информация, если она достаточно надежна,
обладает тем преимуществом, что позволяет использовать точные
математические методы и модели и определять тенденции развития
ситуации с определенной точностью, с указанием доверительных
интервалов, возможных погрешностей при расчетах и т. д.
Однако, к сожалению, количественная информация не всегда
оказывается надежной.
Но, пожалуй, даже более существенным является то обстоя-
тельство, что круг проблем, для которых удается разработать
адекватные математические модели, оказывается значительно уже того
множества ситуаций, в которых необходимо принимать реальные
решения.