Интуитивные методы прогнозирования

Актуальность данной темы обусловлена тем, что на данный момент количество разноплановой информации в определенной сфере постоянно увеличивается. Даже опытному специалисту в нашем мире довольно сложно быстро обработать весь объем новой информации, обработать ее и создать интуитивное решение с учетом информации, собранной за последние несколько лет, а иногда и вовсе невозможно. К тому же не каждая компания может позволить себе иметь таких специалистов по всем необходимым направлениям. Для решения такого рода задач необходимы интуитивные системы (ЭС), что и определило наш выбор данной темы. Известно, что в таких случаях прибегают к интуитивным прогнозам. Обычно они самые точные и разумные. Рассматриваемая тема является хорошо разработанной. Сами интуитивные прогнозы могут быть своего рода «именованными», когда текущая ситуация требует «моделирования действительного прогноза», и наоборот, когда решение и достигнутый результат имеют реальное влияние и фактически действуют как решающий фактор. Одним из современных методов, относящихся к группе методов смешанного прогнозирования, является нечеткая технология, которая с экономической точки зрения рассматривается как совокупность теоретических основ, методов, алгоритмов, процедур и программного обеспечения, основанных на использовании нечетких знаний и интуитивных оценок.

---

Окажем любую помощь в дипломной работе , заполняйте форму на сайте.

---

Решение самых разных проблем основано. Целью данной работы является изучение технологий интуитивного прогнозирования. При этом можно выделить следующие основные задачи: - выявить существующие проблемы построения технологии получения интуитивного прогноза; - рассмотреть качественные и количественные критерии оценки технологий интуитивного прогнозирования; - изучить основные системно-образующие элементы технологии интуитивного прогнозирования; - проанализировать обобщенный алгоритм построения технологии получения интуитивного прогноза; - выявить сильные и слабые стороны имеющихся методов интуитивного прогнозирования; - разработать рекомендации по применению технологий интуитивного прогнозирования в зависимости от цели прогноза. Объектом данного исследования выступает интуитивное прогнозирование. Предметом - технологии интуитивного прогнозирования. Практическая значимость работе обусловлена возможностью применения ее результатов с целью дальнейших исследований методов прогнозирования. В качестве источников данных использовались статистические ежегодники. В работе использовались общенаучные методы, такие как анализ, синтез. Работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы.

В ходе выполнения данной работы была поставлена следующая цель: изучение технологий интуитивного прогнозирования. Для достижения данной цели были решены следующие основные задачи: - выявлены существующие проблемы построения технологии получения интуитивного прогноза; - рассмотрены качественные и количественные критерии оценки технологий интуитивного прогнозирования; - изучены основные системно-образующие элементы технологии интуитивного прогнозирования; - проанализирован обобщенный алгоритм построения технологии получения интуитивного прогноза; - выявлены сильные и слабые стороны имеющихся методов интуитивного прогнозирования; - разработаны рекомендации по применению технологий интуитивного прогнозирования в зависимости от цели прогноза. По результатам выполнения данной работы можно сделать следующие основные выводы: Данная группа методов основана на использовании субъективных оценок и применяется в случае простоты объекта исследования или в том случае, если на изменение основных параметров влияет значительное количество факторов (невозможно формализовать параметры объекта или основные факторы). С помощью данной группы методов на начальном этапе проводится экспертиза, после чего проводится комплексный анализ прогнозируемых экономических явлений (процессов) и делается заключение. Таким образом, задачи данной работы можно считать решенными, цель достигнутой.

1. Российская Федерация. Законы. Федеральный закон от 28.06.2014 N 172-ФЗ (ред. от 31.12.2017) «О стратегическом планировании в Российской Федерации» // «Собрание законодательства РФ», 30.06.2014, N 26 (часть I), ст. 3378. 2. Абдикеев Н.М. Долгосрочное прогнозирование макроэкономических показателей / Фундаментальные исследования. — 2017. — № 8-1. — С. 110-114. 3. Абстрагирование: универсальный филос. словарь [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http: //www.seso.su/printword.php. (дата обращения: 28.01.2022) 4. Волчецкая, Т.С. Современные проблемы моделирования в криминалистике и следственной практике: учеб. пособие / Т.С. Волчецкая. – Калининград, 2017. – 95 с. 5. Горшенин, Л.Г. Основы теории криминалистического прогнозирования / Л.Г. Горшенин. – М.: Академия МВД РФ, 2013. – 523 с. 6. Гучок, А.Е. Моделирование преступления на основе его криминалистической структуры / А.Е. Гучок // Вестн. Белорус. гос. ун-та. Сер. 3, История. – 2018. – № 2. – С. 79–83. 7. Дубровский Н.А. Прогнозирование и планирование экономики: Учебное пособие. Автор-сост. И.В. Зенькова. – Новополоцк: ПГУ, 2017. – 367 с. 8. Знаменский Д.Ю., Сибиряев А.С. Информационно-аналитические системы и технологии /СПб.: НЦ Интермедия, 2014.- 108 с. 9. Зобнин А.В. Информационно-аналитическая работа в государственном и муниципальном управлении: учеб. пособие, рек. М-вом образования и науки Рос. Федерации. - М.: Вузовский учебник [и др.], 2011 – 119 c. 10. Илышев А. М. Информационно-аналитическое обеспечение стратегии инновационного прорыва / А. М. Илышев, Н. Н. Илышева, А. А. Детков // Региональная экономика: теория и практика. - 2011. - N. 17. - С. 2-13. 11. Кастрицын И.С. Что такое прогнозирование? Определение прогноза / И.С. Кастрицын // «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки». – 2018. — №11(27) – С. 2-4. 12. Курносов Ю.В. Азбука аналитики - М.: РУСАКИ, 2013.-230 с. 5. Курлов А.Б., Петров В.К. Методология информационной аналитики. – М: Проспект, 2014.-384 с. 13. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 416 c. 14. Прудников, А.П. Интегралы и ряды / А.П. Прудников, Ю.А. Брычков, О.И. Маричев. - М.: [не указано], 2013. - 845 c. 15. Старинский В.Н. Технологические аспекты прогнозирования рыночных ситуаций / Экономика. Бизнес. Право. — 2017. — № 1-3 (21). — С. 4-14. 16. Философия: учеб. пособие / А.А. Козел [и др.]; под общ. ред. А.А. Козела. – Минск: Акад. МВД Респ. Беларусь, 2016. – 416 с. 17. Tsvetkov O Vom Kostenmanagement zum Ergebnismanagement: Informations- und Analysemanagementsystem zur Umsetzung der Strategie der sozialen und wirtschaftlichen Entwicklung // Fragen des staatlichen und kommunalen Managements. - 2010. - N. 2. - S. 23-39. 18. Shanikova I. Moderne Probleme der Vorhersage der wirtschaftlichen Entwicklung Russlands // Bildung und Wissenschaft ohne Grenzen: Sozial- und Geisteswissenschaften. - 2015. - Nr. 1. - S. 288-290. 19. E-Learning: Empfehlungen für Leiter von Bibliotheks- und Informationsdiensten: [Sa. Kunst. / Stephen Clark und andere]; ed. Maxine Melling; [trans. aus dem Englischen. NA Bagrovoy, KE Korbut] - 2. Aufl., Gelöscht. - M.: Omega-L, 2010 - 214 p. 20. Yukish, V. Makroökonomische Prognose, Planung und Programmierung: Lehrbuch. Zulage / V.F. Yukish. - M.: MADI, 2016 - 204 p.