12.4. Методологія оцінки якості прогнозів

Звідси виникає необхідність розробки методології оцінки якості прогнозів, яка заснована на системному описі об'єктів і на деяких нових поняттях для прогнозування: стійкість, інерційність, складність, зв’язність, вигляд і функціональна цілісність об'єкта, точність і повнота опису, ризик прийняття рішень.

Першим етапом формування критеріїв верифікації є визначення вищевказаних параметрів прогнозованих об'єктів, що формують його динамічні властивості:

інерційність характеризує опірність об'єкта у часі зміні власної траєкторії під впливом на нього зовнішнього середовища;

стійкість припускає визначену перевагу напрямку розвитку в часі, тобто вибір об'єкту яких-небудь визначених траєкторій як у просторі розглянутих показників (що описують об'єкт), так і в часі;

складність і зв’язність характеризують такі внутрішні «системні» параметри об'єкту, що безпосередньо формують поняття інерційності і стійкості;

складність системи варто розуміти як число її елементів і зв'язків з урахуванням приналежності груп елементів до різних рівнів ієрархії;

зв’язність - кількісна характеристика, що визначає наявність безпосередніх зв'язків між елементами і рівнями системи з урахуванням виду й інтенсивності цих зв'язків.

На основі названих системних характеристик можна виявити ту невизначеність, що формує погрішність прогнозних результатів (з урахуванням їх змін у часі). Таким чином, реалізується перша частина задачі — апріорна (до ухвалення рішення) оцінка якості прогнозу (верифікація).

З іншого боку, формалізоване ухвалення рішення припускає використання поняття ризику ухвалення рішення в залежності від погрішностей, що закладено у цю формалізацію. Ці погрішності визначаються помилками прогнозу, його невизначеністю. Ризик ухвалення рішення Р можна зв'язати зі знайденою невизначеністю, що залежить у свою чергу від часу, тобто

Р=F1(А) =F2(t) (1),

де А-невизначеність, t-час прогнозування; F1, F2 - деякі функціональні залежності.

Разом з тим для кожного об'єкту прогнозування існують інформаційні границі, тобто розширення інформації про об'єкт не дає істотного зниження невизначеності. Ця невизначеність є граничною і не може бути усунута, що задає максимальні границі використання прогнозів. Інший шлях — агрегування опису об'єкту, що збільшує його інерційність і стійкість та дає можливість реалізувати прогнозні результати на іншому рівні ієрархії управління.