|
|
|
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
|
Свои пожелания и предложения можно оставить тут
Реклама
|
НОВЫЕ И НЕТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ДОЛГОСРОЧНЫХ ПРОГНОЗОВ.
(КРАТКОЕ ОБОСНОВАНИЕ И ПРОГРАММА РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ)
В соответствии с принятой в апреле с.г. новой редакцией “Федерального закона о прогнозировании” под долгосрочными понимаются прогнозы на срок 20 лет, с корректировкой каждые 4 года (ст.2, п.7). Основная проблема долгосрочного прогн озирования заключается в том, что такие прогнозы, как показывает практика, не могут быть получены простой экстраполяцией среднесрочных (до 4 лет) и, тем более, краткосрочных (1 год) прогнозов. Известные методы краткосрочного и среднесрочного прогнозирова ния (КСП) как правило не срабатывают для долгосрочных прогнозов (ДП). Применительно к теме “Россия во внешнем мире” это особенно очевидно. Мог ли кто-либо в 1971 году предсказать 1991 год, развал СССР? А в 1981 году нынешнее положение России во внешнем мире? Но и в США, например, никто не предвидел, что вплоть до 2001 года там не будет сильных циклических экономических кризисов, что рост экономики будет продолжаться 20 лет! Тем более 20 лет назад никто не мог даже вообразить события 11 сентября 2001 года. Причины неприменимости методик КСП к срокам 20 (и более) лет заключаются в том, что, во-первых, сами информационные модели КСП базируются на анализе предыдущего развития прогнозируемой системы (будь то государство, или отрасль экономики, или политический блок) только за несколько последних лет и, во-вторых, информационная модель системы для ДП должна включать в себя факторы, которые, как правило, не принимаются во внимание при КСП и анализ которых может быть осуществлен лишь принципиально другими методами. Например, если говорить о глобальном прогнозе развития мировой цивилизации в 2001-2021 годах, то фактор роста населения земли, который ранее лишь теоретически обсуждался как угрожающий мировой цивилизации (документы “Римского к луба”, 1985г), станет таковым на практике. ООН еще в 1993 году провозгласила необходимость срочной депопуляции и стабилизации населения Земли (Программа действий. Повестка дня на XXI век. ООН. Женева), однако признала невозможность решения этой проблемы на своем уровне и отказалась от глобальных программ по демографии, предоставив решение региональным организациям и самим странам. На первый взгляд (и при составлении КСП) эта проблема вроде бы не затрагивает демографически “вымирающую” Россию, однако, п ри разработке ДП этот фактор надо принимать во внимание как один из важнейших по двум причинам: во-первых, стремительно растет население как раз южных соседей России и некоторые из этих стран уже сейчас представляют для нас реальную угрозу; во-вторых, к 2021 году мусульманское население самой России возрастет настолько, что может стать важнейшим внутренним политическим фактором. Это лишь один пример.
ВЫБОР ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ. Таким образом, важнейшее значение для ДП имеет выбор информационной модели системы. В последние годы среди социологов все большее распространение получает признание т.н. “универсумной социологической парадигмы”, суть которой состоит в признании социальных процессов частью вписанного в космический универсум энергоинформационного обмена с природными системами, от географических до природно-космических (Немировский В.Г. Основы теоретической социологии. Универсумная парадигма” Красноярск, 1994; академик В.П.Казначеев. “Космическое сознание - естественнно-природный геокосмический феномен”, Новосибирск, 1999). Универсумная социология была подготовлена всем ходом развития науки. Научная картина мира связана с социологической па радигмой не прямо, а через познавательные модели. Схоластическая, механистическая, статистическая, системная - все эти модели были ступенями к пятой, универсумной модели. Универсум - мировое, космическое целое. Важнейшей методологической основой универсу мной модели является теория циклов (Яковец Ю.В. “Циклы. Кризисы. прогнозы”. М., 1999). Как известно, теорию циклов в природно-космических объектах начал развивать А.Чижевский. Он уже в первой половине ХХ века отмечал, что ход истории человечества и отдельных стран связан с природно-космическими ритмами. Теория цикло в в экономике развивалась Кондратьевым (“Волны Кондратьева” - 20 лет, 60 лет), а по его следам - И.Шумпетером в Германии. Они основывали свои работы также на знаменитой в 1920-е годы “Тектологии” А.Богданова. Исторические циклы связывал с космическими т акже Л.Н.Гумилев. Вообще в современной истории идеи цикличности социальных процессов развивали такие ученые и философы как О.Тоффлер, Г.Менш, А.Тойнби, Н.Конрад, Питирим Сорокин, а в России в наше время - В.Яковец, А.Анчишкин, С.Меньшиков, Л.Клименко, С. Глазьев, И.Дьяконов, Е.Черняк и другие. Универсумную модель можно назвать также космономической (учитывающей законы космического универсума). Эта модель развита в книге В.И.Кудрявцевой “Начала космономии” (Минск, 2001г). Мы рассматриваем основные принципы универсумной модели в отдельной статье. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ. Целью этого этапа разработки методики ДП является определение иерархии объектов системы. Анализ информационной модели позволяет определить иерархию объектов модели (системы) и установить внутренние причинно-следственные свя зи взаимодействия отдельных объектов. Далее, анализ объектов задает базовые функции изменения свойств этих объектов во времени. Параллельно, в соответствии с фундаментальным свойством информационных систем “полиморфизмом” проводится упрощение модели сист емы, путем объединения отдельных объектов в классы по признаку подобия свойств. Это объединение проводится также в соответствии с конкретными задачами прогнозирования. Как известно, все прогностические задачи разбиваются на три класса: детерминированные, стохастические и с дурной неопределенностью (по определению Вентцеля). Методики анализа включают в себя как известные (аналитические, включая ма т. статистику; эвристические; экспертные), так и новые, и нетрадиционные, к которым можно отнести те факторы универсумной (космономической) модели, которые связаны с теорией циклов. Подчеркнем при этом, что авторами разработан оригинальный метод систе много анализа ритмозадающих факторов циклического развития объектов, который применим как к природным, так и к сложным техническим, и к социально-экономическим, политическим, и человеческим (персональные прогнозы) факторам. Отметим, что метод систем ного анализа ритмозадающих факторов дает наилучшие результаты как раз при решении прогностических задач стохастического класса (например, в нашей работе с Росавиакосмомсом) и с дурной неопределенностью, причем последний как раз очень важен при составлени и глобальных ДП для России. Подчеркнем также, что этот метод используется нами уже несколько лет как для составления КСП, так и ДП, и дает очень хорошие результаты при политическом прогнозировании, как на системном (объектном), так и на персональном (суб ъектном) уровне (см. наш “Дайджест достоверности прогнозов” за 1999-2001гг). НАСТРОЙКА ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ. Целью данного этапа является определение определение функциональной структуры ритмозадающих факторов всех актуальных свойств объектов системы на основе анализа базы данных и проверки достоверности работы модели по уже произошедшим событиям. Методика определения функциональной структуры (“рабочих теорий, гипотез”) включает в себя статистический анализ вклада отдельных ритмозадающих факторов в общий поток изменения свойств объектов. Основная работа на этом этапе проводится в рамк ах разработанного авторами системного анализа ритмозадающих факторов. В результате настройки модели выявляются главные и вспомогательные ритмы, долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные (последние два - для периодической корректировки ДП), а также тренды, апериодические составляющие исследуемых процессов. К последним может относиться, например, в случае ДП “Россия во внешнем мире”, демографическая ситуация, о которой мы говорили выше. В конце данного этапа возможно создание программного продукта информационной модели исследуемой системы, позволяющего исследовать ее в динамическом режиме и, при необходимости, периодически корректировать саму модель. Подчер кнем, однако, что, если сама методика долгосрочных прогнозов (МДП) нами уже разработана, апробирована и применяется с 1999 года, и мы готовы (под соответствующее финансирование) написать подробный отчет (НИР) по ее использованию в течение нескольких мес яцев, то разработка полного программного продукта требует дополнительной работы - от года до полутора лет, и отдельного ежемесячного финансирования. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ. Рассмотрим на конкретном примере. Предположим, нам необходимо дать некий социально-политический прогноз. Например, по усилению столичных функций Санкт-Петербурга, - будет ли это происходить в обозримом будущем и, если будет, то в к акие сроки и какие события в этом направлении можно ожидать и планировать. Подчеркнем, что на основе такого (любого) прогноза можно выделить периоды как для противодействия, так и для усиления этого процесса. В любом случае мы должны буде м сначала определить информационную модель для анализа, выделить иерархию объектов и процессов. Ниже приводим предварительный анализ. Первый этап. В данном случае модель системы должны включать следующие объекты (и персоналии): 1. Россия как государство; 2. Союз Россия-Белоруссия; 3. Москва как столица России; 4. Санкт-Петербург как объект РФ; 5. В.В.Путин как президент РФ; 6. В.А.Яковлев как губернатор СПб; 7. Возможные преемники В.Путина (в 2004г) и В.Яковлева (в 2003г); 8. Ю.М.Лужков и другие возможные главные противники усиления столичных функций СПб; 9. Конституция РФ и перспективы ее изменения. В ходе первого этапа мы должны будем создать базы данных по каждому из этих объектов и субъектов, включая исторические данные (хронологию). Мы должны будем также объединить отдельные объекты в классы по признаку подобия свойств, ус тановить иерархию объектов и причинно-следственные связи, представить все это сначала в виде схемы, затем в виде динамической модели. Второй этап. На следующем этапе (настройка информационной модели) мы должны провести системный анализ ритмозадающих факторов по каждому из выделенных объектов и персоналий и установить причинно-следственные связи во взаимоде йствии динамических моделей объектов и персоналий по ритмологическим факторам. Мы должны будем выделить тактические (КСП) и стратегические (ДП) ритмы по каждому из объектов и субъектов, а также выделить апериодические составляющие, сначала раздельно по о бъектам и персоналиям. Мы должны будем проверить разработанные динамические модели по каждому из объектов и субъектов на достоверность по известным событиям. Затем мы должны интегрировать эти составляющие модели и ритмы в итоговые, суммарные динамические факторы. Затем вновь проверить достоверность, уже суммарной, интегрированной модели - в данном случае по известным историческим периодам столичных функций СПб, как формальным, так и фактическим (1714-1725, 1731- 1918), а также по динамике “противостояни я” Москвы и Ленинграда в советские времена (“Зиновьевская оппозиция”, “Ленинградское дело”). На этом этапе мы исследуем следующие циклы: - циклы развития российской государственности; - циклы развития (столичных функций) Санкт-Петербурга и циклы развития Москвы; - циклы подавления “ленинградской оппозиции” во времена СССР; - циклы развития Союза РФ-Белоруссия и перспективы присоединения к этому Союзу других государств; - циклы изменений Конституции РФ; - циклы действий (и высказываний) В.Путина и других политиков (сторонников и противников) по этой теме; - циклы и прогнозы по самому В.Путину и по губернатору В.Яковлеву; - циклы и прогнозы по следующим президентским выборам в РФ по и губернаторским выборам в СПб. Третий этап (Прогнозирование). В результате построения, изучения и сравнения этих циклов будут выделены резонансные периоды. Правильно построенные циклограммы должны дать резонансы на известные исторические даты. Резонансы н а будущие годы покажут основные узлы будущих событий - узлы торможения и узлы ускорения этого исторического вектора. Вероятно, можно будет дать и довольно определенный прогноз: станет ли Санкт-Петербург вновь столицей России, или в обозримом будущем дел о ограничится переводом в СПб Гос.Думы, или дело ограничится строительством в СПб парламентского центра Союза РФ-Белоруссия. Возможно, что в ходе разработки этого прогноза будут получены и интересные побочные результаты, касающиеся, в частности, изменени й в Конституции РФ и политического ландшафта России. Таким образом, методику прогнозирования по универсумной модели самым кратким образом можно описать так: - Прогнозируемый вектор раскладывается на ряд составляющих, которые определяют развитие процесса; - Для каждой составляющей находится ряд циклограмм и трендов, определяющих развитие этой составляющей во времени; - Находятся резонансы сначала внутри ряда циклограмм, определяющих каждую составляющую, и затем резонансы между узловыми точками самих составляющих основного вектора; - Эти резонансы определяются на достоверность по прежним событиям и в зависимости от уровня достоверности в анализ вносятся те или иные необходимые коррективы; - По резонансам на будущее время определяются узловые моменты времени развития основного вектора и эти узловые моменты интерпретируются событийно на основе анализа прежних резонансов и прежних событий.
Б.Романов |
