| | Проблемы современной экономики, N 2 (30), 2009 | | МОЛОДЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ | | Волков В. В. аспирант кафедры экономической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета
| |
| | В статье представлен метод рандомизированных вероятностей для оценки альтернативных состояний финансово-экономической среды, а также его модификация. Метод основан на Байесовской модели рандомизации в условиях неопределенности. В статье присутствуют примеры прогнозирования объемов реализации продукции представленным методом на основе нечисловой, неполной и неточной информации, полученной от нескольких экспертов. Приводится также сравнение результатов дискретной и непрерывной модели | Ключевые слова: рандомизированная вероятность, вес, нечисловая информация, многокритериальный анализ, рандомизация в условиях неопределенности, финансово-экономическая среда | При анализе экономических процессов важнейшим аспектом экономико-математического моделирования является получение достоверного прогноза. В качестве наиболее распространенных подходов прогнозирования состояний финансово-экономической среды используются методы эконометрики, такие как прогнозирование динамики временных рядов в моделях авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) методом наименьших квадратов, Калмановское прогнозирование, построение прогнозов на основе квадратичной функции стоимости Байеса и др. [2, 8]. Построение прогнозов на основе данных методов предполагает наличие выборки данных достаточной величины. Если для ряда экономических показателей (котировки ценных бумаг, процентные ставки, макроэкономические индикаторы и т.д.) выборка временного ряда достаточной величины доступна, то для таких показателей как цены на конкретные виды товаров, объемы производства продукции, издержки производства получение выборки временного ряда достаточной величины невозможно или затруднено.
Помимо этого, одним из недостатков эконометрических методов прогнозирования состояний финансово-экономической среды является тот факт, что при увеличении интервала прогнозирования значение прогноза сходится к среднему [5]. В данном случае долгосрочные прогнозы оказываются несостоятельными.
Кроме того, эконометрический подход предполагает использование числовых данных и не учитывает нечисловую природу, неполноту и неточность информации.
Так, если при выборе объекта инвестиций иногда и возможны выводы на основе исключительно числовой информации, то при анализе управленческих решений получение числовой информации является более затруднительным. Зачастую эксперт дает информацию, которая вообще не содержит числовых характеристик, либо содержит интервальные данные. А это связано в свою очередь с неопределенностью, в условиях которой происходит принятие решений.
В связи с этим возникает необходимость использования методов, учитывающих неопределенность [1,4,6,7]. В качестве одного из таких методов можно использовать метод рандомизированных вероятностей. Идея данного метода состоит в следующем. | | | Проиллюстрируем теперь методику оценивания вероятностей альтернатив на примере прогнозирования объема реализации продукции. Допустим, у нас есть пять альтернатив изменения объема реализации продукции в следующем году: | | | | |
| |
|
|