Методи прогнозування - це сукупність способів і прийомів мислення, які дають змогу на основі ретроспективного аналізу тенденцій та закономірностей розвитку ендогенних (внутрішніх) та екзогенних (зовнішніх) даних об´єкта прогнозування зробити висновок про його розвиток у майбутньому за певних умов. У наш час, за оцінками фахівців, нараховується понад 200 різних методів прогнозування. З них на практиці використовується не більше 15-20. Методи прогнозування, як і прогнози, класифікуються за різними ознаками.

Однією з найбільш важливих класифікаційних ознак методів прогнозування є ступінь формалізації. За цією ознакою виділяють інтуїтивні та формалізовані методи прогнозування.

Інтуїтивні методи використовуються в тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через складність об´єкта прогнозування. У цьому випадку використовуються думки експертів щодо поведінки об´єкта прогнозування. Вони можуть бути індивідуальні та колективні (рис. 8).

У практиці прогнозування найпоширенішими серед методів індивідуальної експертної оцінки є методи анкетування, інтерв´ю, аналітичний та написання сценарію.

Анкетування, - це спілкування з експертом у письмовій формі. З цією метою розробляється спеціальна анкета, яка містить перелік запитань, на які експерта просять дати відповіді. При методі інтерв´ю здійснюється безпосереднє опитування експерта-спеціаліста. Аналітичний метод передбачає всебічний аналіз прогнозованого соціально-економічного явища з підготовкою відповідної доповідної записки. Метод написання сценарію ґрунтується на визначенні логіки розвитку прогнозованого об´єкта за різних умов.

Рис. 8. Класифікація методів прогнозування

До колективних методів експертних оцінок включають методи колективної експертної комісії, колективної генерації ідей, Дельфі, матричний.

Суть методів колективної експертної оцінки для розробки прогнозів полягає у досягненні погодженості думок експертів з перспективних напрямів розвитку об´єкта прогнозування, що були раніше сформульовані окремими експертами.

Для проведення колективних експертних оцінок створюються робочі групи, які проводять опитування, обробку матеріалів і аналіз результатів колективної експертної оцінки.

Сутність методу колективної експертної комісії полягає в тому, що робоча група з´ясовує основні напрями розвитку об´єкта прогнозування, складає матрицю, в якій відображається генеральна мета, підцілі та засоби їх досягнення, і розробляє перелік питань для експертів (анкету). Опитування експертів проводиться з метою отримання відповіді на поставлені питання у вигляді оцінок імовірного варіанта розвитку подій. Заповнені експертами анкети використовуються для узагальнення думки і ступеня узгодженості думок експертів з кожного запитання. Остаточна оцінка визначається як середнє судження або середнє нормалізоване зважене значення оцінки.

Метод колективної генерації ідей на практиці називають методом мозкової атаки. Він використовується для визначення можливих варіантів розвитку, і його сутність полягає в активізації творчого потенціалу експертів при мозковій атаці проблемної ситуації. При його реалізації використовують два протилежні напрями дій учасників мозкової атаки: генерацію ідей та їх руйнування. Прогнозування при цьому методі здійснюється в декілька етапів: формування групи мозкової атаки (10-20 осіб), описання проблемної ситуації, правила проведення атаки, процес атаки (20-60 хв.), систематизація висловлених ідей, деструювання (руйнування) ідей, оцінка критичних зауважень і складання переліку реальних ідей.

Метод Дельфі служить для визначення й оцінки ймовірності настання тих чи інших подій. Метод дозволяє узагальнити думки окремих експертів в узгоджену групову думку. Особливість методу Дельфі полягає в тому, що він передбачає анонімність експертів, використання результатів опитування, статистичної інформації. Процес прогнозування за цим методом здійснюється таким чином: прогнозист вилучає з анкет попереднього опитування лише ту інформацію, яка стосується даної проблеми. Прогноз містить думку більшості експертів.

Матричний метод передбачає опитування експертів, спеціальну обробку інформації та складання експертної матриці - таблиці, в якій містяться запитання для експертів, номери експертів та їх відповіді (табл. 4).

Таблиця 4. Експертна матриця

До групи формалізованих відносяться методи екстраполяції та моделювання.

Прогнозна екстраполяція може здійснюватися з використанням методів найменших квадратів, експонентного згладжування, ковзних середніх, адаптивного згладжування. Екстраполяційні методи є одними з найпоширеніших і найбільш розроблених серед усієї сукупності методів прогнозування.

При формуванні прогнозів за допомогою екстраполяції виходять із тенденцій змін тих чи інших кількісних характеристик об´єкта, що статистично склалися. Однак ступінь реальності прогнозу, складеного з використанням цих методів, є значно нижчим, оскільки на економічне явище мають вплив декілька змінних, які не підлягають екстраполяції. Окрім того, екстраполяція орієнтується на минуле та сьогодення, а прогнозні параметри можуть залежати від факторів, які не діяли в минулому.

Операцію екстраполяції у загальному вигляді можна представити як значення функції:

де - екстрапольоване значення рівня (прогноз); ƒ - період випередження; - база екстраполяції.

Для підвищення точності екстраполяції використовуються різні прийоми. Один із них полягає в тому, щоб екстрапольовану частину загальної кривої розвитку (тренда) коригувати з урахуванням реального досвіду розвитку аналога, що випереджає у розвитку прогнозований об´єкт.

Тренд - це тривала тенденція зміни економічних показників, характеристика основної закономірності руху в часі, певним чином вільної від випадкових впливів.

Для знаходження параметрів найближчих залежностей між двома чи декількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями застосовується метод найменших квадратів.

У найпростіших випадках, коли можна припустити, що середній рівень ряду не має тенденцій до зміни, або ця зміна незначна, можна прийняти, що прогнозований рівень дорівнює середньому значенню рівнів минулого, тобто здійснювати екстраполяцію на основі середньої.

Для короткотермінового прогнозування поряд з іншими може застосовуватися адаптивна чи експонентна ковзна середня.

До методів прогнозної екстраполяції відносять дисперсію (стандартне середньоквадратичне відхилення реальних даних від прогнозних):

де У_і - прогнозне значення; У_і^к - база екстраполяції; Р_і - значення ймовірності.

До методів моделювання прогнозів відносяться структурне, сітьове, матричне та імітаційне моделювання.

Структурні моделі описують зв´язки між окремими елементами єдиного цілого (міжгалузевий баланс).

Сітьові моделі забезпечують оптимізацію прогнозних рішень за допомогою методів математичного програмування.

Імітаційні моделі відтворюють розвиток об´єкта прогнозування відповідно до очікуваної ситуації або аналогічного явища.