14   Prognostické metody a jejich klasifikace

Prognostická praxe dnes již uplatňuje velké množství různých přístupů a metod (formalizovaných, expertních, intuitivních ap.). K dispozici má také celou řadu ověřených modelů pomocí nichž lze řešit i velmi složité úlohy.  Toto množství metod je ještě znásobeno běžnou praxí jejich vzájemné kombinace, nebo jejich prolínání.

14.1 Vybrané prognostické metody

Do dále uvedených vybraných metod jsou zařazeny metody resp. skupiny metod, které jsou často používány a které již prokázaly, že lze při jejich správném použití dosáhnout kvalitních výsledků.

Jsou to:

  • Extrapolace trendů
  • Expertní metoda
  • Brainstorming (základní, intuitivní a destruktivní)
  • Delfská metoda
  • Metoda scénářů
  • Heuristické metody
  • Metoda regresní (korelační) analýzy
  • Metoda vedoucích ekonomických ukazatelů
  • Metoda technické analýzy
  • Matematické programování
  • Modelování
  • Cílové prognózování
  • Operační výzkum
  • Programové prognózování
  • Globální modely rozvoje

Extrapolace trendů

Extrapolace trendů je prognostickou metodou určující pravděpodobný průběh určitého jevu mimo obor dat, z něhož byl směr vývoje (trend) zkonstruován.

Extrapolace trendů je metodou umožňující předpovědět průběh nějakého jevu z jeho dosavadního vývoje.

Extrapolace trendů se realizuje v zásadě jako výpočetní algoritmus různých regresních čar, vypočítaných z dat nezávisle proměnných prolongovaných mimo dosavadní soubor údajů o daném jevu. Jejich výpočet a znázornění může mít podobu přímky, exponenciály, logaritmické křivky, hyperboly ap.

Výpočet extrapolace trendů je možno korigovat klouzavým algoritmem, kdy jsou ze souboru dat vypuštěna data časově nejstarší a postupně doplňována data nejaktuálnější, čímž je budoucí trend opravován.

Touto metodou je prognóza zpracovávána zpravidla v těchto krocích:

1.    Vytvoření souboru relevantních údajů o zkoumaném jevu

2.    Odhad regresní čáry

3.    Výpočet regresní funkce z dat platného souboru

4.    Výpočet trendu (téže funkce) mimo obor platných dat

5.    Ověření a zpřesnění trendu

6.    Tvorba rozhodnutí na základě nalezeného trendu

Mimo exaktních přístupů s uplatněním prognosticko-statistické metodologie lze uplatnit též intuitivní odhad trendů, ke kterému je nutno se někdy uchýlit při nedostatku údajů nebo času pro vypracování exaktní prognózy.

Expertní metoda

Expertní metodou se rozumí využití odborníka (odborníků) pro činnost, která vyžaduje zvláštní znalosti.

Expertní metoda je používána v mnoha situacích, jejichž společným znakem je nutnost odborného (expertního) posouzení problému a jeho dalšího vývoje v budoucnosti. K použití expertní metody vede i situace, kdy je třeba vyloučit lokální pohled na předmětnou problematiku a posoudit ji nezávisle v novém, širším nebo specializovanějším pohledu.

Metoda je využitelná nejen jako metoda individuálního experta, ale též jako metoda spolupráce více odborníků. V tomto případě bývá zpravidla kombinována s  osvědčenými metodami týmové práce, jako je brainstorming, anketa, delfská metoda ap.

Pro využití expertní metody bývá doporučován následující postup:

1.    Analýza problému
2.    Formulování otázek
3.    Vyhledání expertů
4.    Stanovení podmínek jejich práce
5.    Provedení hodnocení předmětného problému experty
6.    Vyhodnocení doporučení expertů

Brainstorming (základní, intuitivní, destruktivní)

Brainstorming (burza nápadů) je specifickým způsobem uspořádaná diskuse k přesně vymezenému problému, potlačující zábrany tvořivého myšlení a rozvíjející asociativní schopnosti v myšlenkovém procesu. Podstata metody spočívá ve zkušenosti, že skupina je za určitých okolností schopna ve stejném čase vyprodukovat více nápadů než jednotlivec a že čím je k dispozici více návrhů, tím je větší pravděpodobnost, že se získá právě to nejlepší řešení.

Brainstormingová zasedání nejsou ničím víc než tvůrčími poradami s jediným cílem: shromáždit a utřídit co největší soubor nápadů či námětů, které mohou přispět k řešení problému. Pravidla brainstormingu umožňují zrušit nebo  alespoň zredukovat nejčastější sociální a psychické zábrany, které blokují vznik nových originálních a netradičních nápadů.

Pro brainstorming jsou stanovena tato základní pravidla:

a)   Pravidlo zákazu kritiky
b)   Pravidlo uvolnění fantazie
c)   Pravidlo co největšího počtu nápadů
d)   Pravidlo vzájemné inspirace
e)   Pravidlo úplné rovnosti účastníků

Důležitou součástí brainstormingu je zápis, záznam diskuse. Zaznamenávají se všechny náměty (návrhy), i když se částečně opakují, protože pozměněná formulace návrhu může v so­bě obsahovat cennou modifikaci.

Zaznamenané náměty jsou následně předmětem podrobné analýzy, která obvykle obsahuje tyto základní operace:

·       stanovení kritérií pro hodnocení návrhu

·       seřazení návrhů do určitých podobných skupin

·       výběr nejvýznamnějších návrhů pro další rozpracování

Základní metoda brainstormingu má dvě významné modifikace. Jsou jimi intuitivní a destruktivní brainstorming.

 Intuitivní  a destruktivní brainstorming

Postup při intuitivním brainstormingu je v podstatě shodný s postupem klasické burzy nápadů.

Uskutečňuje se ve třech pracovních fázích (příprava schůzky, provedení schůzky a vyhodnocení námětů) při důsledném respektování zásad efektivního uplatňování metod intuitivního způsobu tvůrčího myšlení.

Jde o uplatňování zásady:

a)   odloženého úsudku                                                   - NEKRITIZOVAT !

b)   co největšího počtu námětů                                      - MNOŽSTVÍ

c)   příznivé psychologické atmosféry                             - POHODA

d)   dočasného suspendování zdravého úsudku            - ROZLET

e)   vzájemného obohacování                                          - NÁVAZNOST

Při intuitivní a destruktivní modifikaci brainstormingu se však zvýrazňují některé charakteristické aspekty této metody. Je to především větší pozornost a důraz na ty rysy intuice, jejichž základem jsou tři zákony volné asociace. Jde o zákon souvislosti, podobnosti a kontrastu.

Destruktivní charakter brainstormingu je taková jeho modifikace, při které se v etapě zadání řešení uvedou a zvýrazní negativní vlastnosti, rysy či aspekty řešeného problému a intuitivní formou myšleni se hledají náměty na jejich pozitivní překonání.

Delfská metoda

Delfská metoda patří do skupiny intuitivních prognostických metod. Podstata metody spočívá v postupném zjišťování a porovnávání názorů expertů o budoucím vývoji zvolené oblasti, přičemž je zaručena jejich vzájemná anonymita, řízená zpětná vazba informací a statistické identifikace shody názorů zkoumané skupiny expertů.

Hlavní cíl delfské metody je určení kdy se co stane, nebo se může stát a za jakých podmínek.

Metoda se uskutečňuje prostřednictvím promyšleně voleného systému otázek ve zkoumané oblasti, které se kladou zvolené skupině expertů, a to formou dotazníku nebo osobním rozhovorem organizátora ankety („delfisty“) s jednotlivými experty, aby se zjistil jejich individuální názor, přičemž účastník ankety (expert - respondent) nikdy nepřichází do kontaktu s ostatními respondenty.

Optimální velikost skupiny pro delfskou metodu je 10 - 15 účastníků - expertů. Anonymita účastníků vylučuje tři podstatné nevýhody, které objektivně existují při přímém skupinovém kontaktu.

Jsou to tyto nevýhody:

·       konsensu - všeobecný souhlas všech - je sociologicky dokázaný přirozený pud skupiny po konformismu (stejném názoru)

·       uvědomělého nebo neuvědomělého uznávání dominantního postavení jednoho silného člena skupiny

·       nevýznamné komunikace ve skupině - má více objektivních příčin (bariéra neschopnosti úplného uvolnění se apod.)

Názory účastníků zjištěné v prvním kole delfské metody se ve druhém kole zpětnovazebně oznamují ostatním účastníkům skupiny se současnou výzvou ke zpřesňování původních stanovisek nebo k jejich případnému přehodnocení resp. odvolání.

Řízená zpětná vazba informací je rozhodujícím procesem úspěšného využití delfské metody. Doporučuje se však, aby takových zpětnovazebních kol nebylo více než tři, neboť je ověřeno, že pak již dochází ke snižování kvality prognózy.

Metoda scénářů

Spočívá v časovém a logickém spojení informací obsažených v různých prognózách získaných pomocí různých prognostických technik. Ukazuje, jak se může vyvíjet budoucnost předmětu zkoumání v přítomnosti na základě vzájemné souvislosti postupně uskutečňovaných klíčových událostí.

Výsledné scénáře jsou obrazem uspořádaným ze všech dosažitelných a významných prognóz a informací.

Do scénáře se zařazují jen ty prognózy, které souvisí s vývojem prognózovaného předmětu zkoumání.

Cílem metody scénářů je určení kritických okamžiků vývoje, u kterých je třeba uskutečnit zásadní rozhodnutí.

Sestavení scénáře se zpravidla uskutečňuje v těchto krocích:

1.        Definice, strukturování a analýza předmětu zkoumání

2.        Identifikace, strukturování a analýza periferních oblastí (okolí)

3.        Popis daného stavu pomocí deskriptorů

4.        Shrnutí trendů

5.        Výběr a interpretace podstatných scénářů

6.        Identifikace rušivých vlivů, ověřování jejich účinku na scénáře

7.        Analýza důsledků pro předmět zkoumání

8.        Realizace výsledků

ad 1.:   stanoví se cíl zkoumání a vymezí se předmět zkoumání

ad 2.:   stanoví se nejprve detailní popis vnějších faktorů (vlivů), jejich seřazení podle původu vzniku, stanoví se vzájemné vztahy mezi nimi

ad 3.:   daný stav a okolí se charakterizují prostřednictvím několika ukazatelů (deskriptorů)

ad 4.:   sestavuje se primární scénář - výběr si neodporujících kombinací z velkého množství možných kombinací

ad 5.:   prvotní výběr nejužitečnějšího scénáře, k němu se sestaví 2 - 5 dalších podrobných variant scénáře (scénářů)

ad 6.:   roztřídění rušivých vlivů (se kterými se ve scénáři nepočítalo) podle relevantnosti a pravděpodobnosti jejich výskytu

ad 7.:   z variant scénáře se odvodí prognózy k faktorům vlivu (zpětný myšlenkový postup kro­ku 1 - 3)

ad 8.:   přijímá se příslušné rozhodnutí se zohledněním všech relevantních variant scénáře

Při vypracovávání scénářů a jejich hodnocení je třeba přihlížet k těmto důležitým momentům:

a)   k širšímu okruhu faktorů a situací rozhodných pro analýzu budoucnosti

b)   kriticky důležitým podrobnostem (kritické deskriptivy)

c)   vlivu sociálních, ekonomických, psychologických, kulturních, politických, případně i jiných relevantních faktorů.

d)   využití scénářů k posuzování rozvoje minulých a současných situací

Základním kritériem úspěšnosti metody je pravděpodobnost scénáře.

Heuristické metody

Heuristické metody využívají myšlenkové postupy, které jsou kombinací exaktních přístupů a postupů založených na využití pravidel a technik zobecňujících znalost a minulou zkušenost řešitele.

Heuristické metody sledují dva cíle:

  • využití schopnosti člověka k tvůrčímu myšlení,
  • reprodukci těchto schopností (zejména formalizované - na počítači ap.).

Heuristický postup má obecně dvě relativně samostatné fáze konstruktivní a zlepšovací.

V konstruktivní  fázi se vytváří určitá varianta řešení, ve zlepšovací  fázi pak dochází k jejímu zlepšování tak, aby se hodnota kriteriální funkce nezhoršovala.

K heuristickým metodám patří:

  • rozhodovací analýza,
  • větvené rozhodování,
  • řešení sekvenčních problémů ap.

Použití heuristických metod je účelné doplnit použitím dalších metod tvůrčího myšlení, jako: brainstorming, delfská metoda, alternativní dotazy, porovnávání funkcí ap.

Metoda regresní (korelační) analýzy

Princip metody spočívá v nalezení závislosti prognózované (závislé) veličiny (ceny, kurzu, vývozu, dovozu) na jedné nebo více veličinách nezávislých (určujících), s nimiž veličiny závislé vnitřně souvisí - korelují.

Regresní analýza - nalezení regresní funkce představující nejlepší přiblížení zjištěné ekonomické závislosti sledovaných veličin.

Nejjednodušší regresními modely, používané zejména pro krátkodobou prognózu odvozují vývoj prognózované veličiny od jedné základní charakteristiky, považované za určující.

Vývoj tržních veličin (růst vývozu, cen ap.), v delším období, je zpravidla ovlivňován vývojem celé řady faktorů (z domácí ekonomiky i z vnějšího prostředí).

Při posuzování regresní analýzy je nutné brát v úvahu možnost nepřesností či nesprávnosti prognózy. Jde především o výběr optimálního počtu určujících faktorů.

Dobré a špatné prognózy se neliší metodou nebo postupem, nýbrž důrazem a vahou, které jsou přisuzovány určujícím veličinám.

Určující veličiny jsou brány jako exogenní veličiny přebírané z prognóz (někdy jen z odhadů) na jiných stupních.

Kvalita prognózy je proto závislá na kvalitě těchto předpovědí.

Metoda vedoucích ekonomických ukazatelů

Metoda vychází z předpokladů vzájemné spojitosti, určenosti a časové návaznosti souboru kvantitativních ekonomických veličin odrážejících stav a tendenci vývoje hospodářského cyklu.

Východiskem je metoda harvardského barometru, ve dvacátých letech používaná jako prognostický nástroj v USA.

“Harvardský barometr“ původně tvořily tři skupiny ekonomických ukazatelů.

Byly to ukazatele charakterizující:

  • současný ekonomický vývoj (ceny zboží)
  • budoucí ekonomický vývoj, tedy spekulační momenty (kurzy akcií)
  • zpožděně odrážející vývoj ekonomických aktivit (úroková míra)

Později byla metoda modifikována - rozšířeny a precizovány soubory sledovaných ekonomických ukazatelů.

Nyní soubor vedoucích ekonomických ukazatelů obsahuje časové řady 45-ti ukazatelů, postihujících vývoj v průřezech:

  • celková produkce, důchody, spotřeba
  • zaměstnanost, nezaměstnanost, mzdy
  • výrobní a obchodní činnost
  • ceny
  • peníze, úvěr, trh cenných papírů
  • federální (státní) finance
  • vnější ekonomické vztahy

Požadavek využití metody - systematičnost, srovnatelnost a aktuálnost ukazatelů v časové řadě.

Metoda technické analýzy

Metody technické analýzy používané zejména pro krátkodobé prognózování se výrazně rozšířily od 70 let.

Její počátky však sahají až do 18. století, kdy se v Japonsku podle ní již řídili obchodníci s rýží při tvorbě cenových prognóz. 

Jako určitý systém se technická analýza objevuje až v 19. století, kdy americký ekonom Charles Dow zjistil existující zákonitosti ve vývoji sledovaných veličin.

Technická analýza vychází ze tří principů:

1. Tržní chování odpočítává (odráží) vše

2. Ceny se pohybují v trendech

3. Historie se opakuje

Ad1. Tržní chování odráží vše - je výchozím principem technické analýzy.

Podle něj všechny faktory (ekonomické, politické, psychologické aj.) mající vliv na vývoj trhu se velmi pružně projevují v pohybu kurzů a cen. Je proto zpravidla postačující pro odhad vývoje na trhu.

Ad 2. Ceny se pohybují v trendech

Trend vývoje v minulosti je nutno identifikovat a použít pro odhad vývoje budoucího.

Dow rozlišuje tři základní trendové součásti:

  • primární trend - je rozhodujícím identifikátorem vývoje trhu. Zahrnuje významné zhodnocovací a znehodnocovací pohyby od jednoho do několika let
  • sekundární trend - vyjadřuje méně významná krátkodobá kolísání od tří měsíců do jednoho roku
  • terciární trend - vyjadřuje krátkodobé fluktuace od několika dnů do dvou měsíců (je zpravidla nevýznamný)

Ad3. Historie se opakuje - jde o uplatnění poznání o pravidelném opakování vzestupných a sestupných tendencí vývoje. Podle něj budoucnost je v určitém smyslu pouze opakováním minulosti.

Matematické programování

Matematické programování představuje soubor metod, které se používají pro řešení problému nejlepšího využití omezených zdrojů z hledisko určitého optimalizačního kritéria.

K základním metodám matematického programování patří:

1.    Lineární programování

2.    Nelineární programování

3.    Stochastické programování

4.    Parametrické programování

5.    Dynamické programování

ad 1.:   Lineární programování je nejvýznamnější metodou matematického programování. Vychází z předpokladu, že účelová funkce a omezující podmínky jsou vyjádřeny lineárními vztahy.

Umožňuje řešit:

a)   problém optimalizace výrobního programu

b)   dopravní problém

c)   přiřazovací problém

d)   minimalizaci odpadu

e)   směšovací problém.

ad 2.:   Nelineární programování je souborem metod, v nichž se vyskytují i nelineární závislosti. Metody nelineárního programování nejsou dosud dostatečně teoreticky rozpracovány, přestože řada ekonomických úloh je jako úloha nelineárního programování deklarována (např. plánování cen, nákladů, dopravy).

ad 3.:   Stochastické programování se zabývá rozhodovacími problémy, v nichž vystupují náhodné veličiny. Výsledné řešení má pravděpodobnostní charakter. Ekonomické úlohy mají však často takový charakter, že pravděpodobnostní přístup je nezbytný.

ad 4.:    Parametrické programování je metoda umožňující zkoumat vliv postupné změny určitých omezení nebo ocenění na výsledné optimální řešení.

ad 5.:   Dynamické programování je souhrnem postupů umožňujících na lézt optimální řešení vícestupňových problémů. Dynamické programování může být uplatněno např. při plá­no­vání výroby, řízení zásob, nebo při řešení problémů obnovy základních prostředků.

Modelování

Modelování je procesem vytváření analogického zobrazení reálného systému při zachování funkční totožnosti a uplatnění větší či menší věcné odlišnosti od tohoto objektu. Nahrazuje reálný systém zkonstruovaný z relevantních znaků původní reality.

Konstrukce modelů je tvorbou zobrazení systému. Při jeho tvorbě jsou vybírány znaky podstatné, relevantní, přičemž o jejich relevanci rozhoduje účel zkoumání. Uspořádání, resp. i znázornění těchto znaků je vlastním modelováním.

Modelování je založena na logické analogii. Tvorba modelů a jejich využívání však musí dávat poměrnou jistotu, že v modelu a experimentování na něm se odráží realita a že dojdeme k žádanému cíli. Tuto podmínku splňuje ověřování modelu, které by ze skutečných dat za minulost mělo podat již známý obraz minulosti.

Popis konkrétních používaných prognostických modelů je uveden dále (např. v kap. 6).

Cílové prognózování

Cílové prognózování je prognostický postup, který spočívá v prioritním určení cílů rozvoje objektu a v sekundárním objevení trendů a cest, které mají zabezpečit jeho dosáhnutí.

Metoda vychází z poznání, že při zvětšování délky prognózovaného období se síla vlivu setrvačných momentů v rozvoji snižuje a rozšiřuje se sféra pro vědomý a svobodný výběr směrů dalšího rozvoje. Podstatou metody je určení realisticky dosažitelných cílů a nalezení takové trajektorie pohybu systému, pomocí které budou tyto cíle zabezpečované.

Cílové prognózování se musí opírat o vědecky zdůvodněnou hierarchii hodnot, od které se odvíjejí potřeby a cíle.

Mezi důležité prognostické prostředky cílového prognózování patří:

  • strom významnosti
  • pyramida významnosti (s horizontálními a vertikálními maticemi významnosti vč. matice křížových interakcí)
  • matice transformací (na základě které se určují tzv. emergenty)
  • síťové metody
  • metody teorie her
  • výzkum prahových veličin a překonání jejich limitních mezí
  • brainstorming
  • delfská metoda

V mnoha případech je vhodné sestavit výsledky jednotlivých variant získaných pomocí cílové metody do variantního prognostického scénáře.

Operační výzkum

Operačním výzkumem se rozumí soubor metod, které na základě matematického modelování skutečnosti dovolují exaktně rozhodnout o nejlepším řešení konkrétních vícevariantních úloh, u nichž lze vymezit obor přípustných řešení a kritérium řešení optimálního.

Operační výzkum se zaměřuje zejména na:

a)   modelování složitých ekonomických, resp. technicko-ekonomických jevů

b)   analýzy organizačních úloh

c)   rozhodování o variantě vedoucí k nejlepšímu výsledku konkrétní úlohy.

Jako součásti metod operačního výzkumu jsou obvykle zařazovány:

  • matematické programování
  • teorie front
  • teorie zásob
  • teorie obnovy
  • síťová analýza
  • teorie her
  • simulace atd.

Základem operačního výzkumu je matematické modelování reálného jevu.

Aplikaci operačního výzkumu lze chápat:

  • globálně - jako vyhledávání a průběžné řešení rozhodovacích situací a úloh,
  • lokálně - jako uplatnění jednotlivých metod OV bez širšího rámce či opakovatelnou úlohu s periodicky pozměňovanými vstupy.

V rámci jednotlivých disciplín operačního výzkumu jsou pak zatříděny další metody vypracované pro jednotlivé standardní úlohy (matematické programování, teorie front, síťová analýza atd.) Tyto úlohy jsou prezentovány jak na úrovni národohospodářské (agregované modely), tak i podnikové a vnitropodnikové.

Prognózování programové

Programové prognózování je prognostická metoda zaměřená na určení variant kvalitativních a kvantitativních změn v budoucnosti vyvolaných vědecko-technickým pokrokem.

Metoda programového prognózování se opírá o skutečnost, že každá technická myšlenka se realizuje v praxi až po odstupu času, po skončení tzv. inkubačního období.

Metoda umožňuje na základě poznání současného stavu vědeckých, technických a ekonomických informací (které mají vztah k objektu prognózování) a na základě předpokládané technologické spotřeby formalizovat mechanismus transmisního působení. Pro tento účel se využívá teorie operátorového počtu.

Práce s metodou zahrnuje následující kroky:

  1. určení objektu prognózování a charakteristických znaků objektu, pro který je nutné vypracovat prognózu; určení prognostických proměnných a definování jejích výchozích hodnot
  2. zkoumání informačních zdrojů, které analyzují a navrhují zdokonalení zkoumaného objektu
  3. zjištění technologické spotřeby a určení operátora technologické spotřeby
  4. sestavení prognostického modelu pro každou proměnnou
  5. výpočet parametrických časových řad za pomoci příslušných algoritmů

Globální modely rozvoje

Globální modely rozvoje tvoří účelové systémové rekonstrukce ekonomických, ekologických, sociálních a dalších procesů globálního rozsahu realizované ve formálním matematickém tvaru, ve kterém se v zjednodušené formě reprodukují příčinně-důsledkové strukturálně-morfologické vazby mezi prvky objektu.

Modelování globálních problémů rozvoje obsahuje zpravidla následující etapy:

  • uskutečnění předmodelové analýzy
  • výběr základních proměnných modelu
  • určení příčinně-důsledkových vazeb a struktury systému
  • kvantitativní popis těchto vazeb (vybudování systému rovnic)
  • sběr statistických informací
  • výběr resp. vypracování programu (systému programů)
  • ohodnocení parametrů modelu pomocí statistických informací
  • zkoumání citlivosti řešení ve vztahu k chybám, nebo k malým změnám výchozích předpokladů
  • testování adekvátnosti modelu
  • vypracování množiny scénářů
  • provedení simulačních a optimalizačních výpočtů
  • kvalitativní interpretace výsledků

Modelování globálních problémů rozvoje je iterativním procesem.

Na úrovni objektu „svět“ se uplatňují zejména následující druhy modelů:

  • agregované teoreticko-analytické modely ekonomického růstu
  • aplikační jednoúčelové modely strukturální analýzy
  • desagregované komplexní víceúčelové ekonometrické modely
  • modely systémové dynamiky (modely dynamického chování)

Metodologická báze přístupu se opírá o systémovou analýzu, operační výzkum, teorii informací a teorii optimálního řízení.

Při tvorbě modelů globálního rozvoje se prvořadý důraz klade na postihnutí kauzálních (příčinně-důsledkových) vazeb mezi různými procesy. Menší důraz se klade na přesnost kvantitativních údajů.