32866 skanuj0037

IM » MwhHly umoooiowmua Bloionków mlęaiyrmmaowych by zwiększyć szanse kor/yslnych dla nas stanów świutu zewnętrznego, a zmnioj* szyć szuiihc tych. które u/najemy za niekorzystne. Tego typu działania wiążą się zwykle z pewnym kosztem wymagającym uwzględnienia w całokształcie rachunku¹'.

3.3. Metody prognozowania

W rozdziale pierwszym zapowiedziano późniejsze rozpatrzenie następują* cych metod prognozowania: ekstrapolacji, analogii, ocen eksperckich (heury-stycznych), morfologicznej, scenariusz)', modelowania i symulacji. Pominięto, wyróżnianą przez niektórych, metodę prognozowania opartą na połączeniu ta* lentu, intuicji, przenikliwości i szczęścia. Czasem pisarze science ficlion opisują nowe technologie z podziwu godną dokładnością. Nauka głównego nurtu na ogól ignoruje ten typ prognozowania ".

3.3.1. Metoda ekstrapolacji

Metoda ekstrapolacji to w istocie grupa metod opartych na ekstrapolacji, /godnie z definicją słownikową ekstrapolacja to „wnioskowanie o tendencjach rozwojowych, stosunkach, warunkach, wartościach (zwłaszcza funkcji matematycznych) na zew nątrz jakiegoś przedziału na podstawie znanych, zaobserw owanych tendencji, wartości itp. wewnątrz niego**¹'.

Chyba najczęściej stosowaną postacią ekstrapolacji są modele trendu (tendencji rozwojowej). Należą one do szczególnej klasy modeli ckonometrycz* nych. w- których występują tendencja rozwojowa (związana z działaniem tak zwanych przyczyn głównych) oraz wahania przypadkowe (będące wyrazem procesu stochastycznego), a rolę zmiennej objaśniającej odgrywa zmienna czasów a. Zmienna ta nie jest bezpośrednią przyczyną zmian zachodzących w wartościach zmiennej prognozowanej, ale syntetyzuje wpływ bliżej nieznanych czynników, stwarza możliwość opisu tych zmian w sposób ilościowy. Z po* wyższego wynika, że funkcja trendu nic wyjaśnia mechanizmu kształtowani^ się rozpatrywanej zmiennej objaśnianej, lecz jedynie obrazuje jej kształtowanie się w czasie.

Model tendencji rozwojowej można zapisać w postaci:

i-1......s*

l\f W. Sadowili. Decyzje Ipmgnosy.dl. c>1., * I9I.

' Zob. np. I). S. Wrtonick. An<hrrvUwoft'or*cwiinx Slethodobgyi hop fNrw Maipac.cnm' itmnh-p»|Wi/f(WcWu>|| tam).

" Wl. KoptUMU, Sh*wnti w\naó» ohcych I zwmrtw* Wp Wiu •*««*» |VK«ł,

« Ml.

lub

y, ^mM&

Hłl/Jc;

KD - funkcja czasu charakteryzująca tendencję rozwojową ciągu, nazywana lUnkcją trendu,

v, - zmienna losowa charakteryzująca efekty oddziaływania wahań przypadkowych na zmienną prognozowaną, o wartości oczekiwanej równej 0 dla modelu pierwszego lub I dla modelu drugiego.

Określenie funkcji trendu metodą analityczną polega na znalezieniu funkcji fit) najlepiej, w świetle przyjętych kryteriów oceny, pasującej do wyrazów ciągu czasowego zmiennej prognozowanej. Analityczną postać^/), czyli funkcji trendu, można wybrać na kilka sposobów. Zwykle zaleca się korzystanie z analizy graficznej (wykresu) i oceny wzrokowej pod kątem zgodności zaobserwowanej realizacji zmiennej prognozowanej i dynamicznych własności funkcji wynikają cej z wykresu, czyli uwzględnienia mechanizmu rozwoju zjawiska²⁸.

W zależności od tego mechanizmu (od charakteru prognozowanej zmiennej) można zaproponować wiele funkcji trendu²¹. Ich wybór powinien opierać Rt| n« istotnych przesłankach.

Jeżeli rozwój badanego zjawiska, ogólnie biorąc, charaktcryziyą stałe pr/yio-Niy absolutne zmiennej prognozowanej, to wówczas dobrym modelem jest Amk cju liniowa o postaci:

Jest to funkcja najprostsza i najczęściej stosowana. Gdy nie wymaga się wici kicj precyzji, ta Ainkcja może okazać się bardzo przydatna.

Jeśli rozwój badanego zjawiska odbywa się w tempie przyspieszonym, można zaproponować kilka funkcji - wykładniczą, potęgową i paraboliczną Oto postaci tych funkcji:

a) funkcja wykładnicza:

lub

b) funkcja potęgowa:

	fi>u
y,^3	/?>i;

c) w ielomian stopnia drugiego (parabola):

y, ^{= a}o ⁺ a_tt + eJ¹* Oj>0.

" Por. E. Nowak (red). /*>ufW«immy yoipoJunTc.....di cyt., 149.

ⁿ Zob. np M CKilak (rfd k flUf wui».au> gatpecbm*. dl cyt