Прогнозирование путём прямой экстраполяции.

Правда, на практике социальные прогнозы часто развертывают­ся гораздо более сложным образом — не обязательно линейно, а, допустим, в геометрической прогрессии, экспоненциально, гипер­болически, логистически и т.д. Однако на каждый такой случай существует или может быть введена соответствующая математичес­кая формула, позволяющая усложнять экстраполяцию до любой требуемой степени. Поэтому 1, 2, 3, 4 не обязательно должны озна­чать в экстраполяции 5, 6, 7, 8. Экстраполяция может выглядеть и как 6, 9, 15, 24, и как 16, 32, 64, 128, и даже как 5, 4, 3, 2, 1 (в зависимости от используемой формулы). Она может быть не только количествен­ной (статистической), но и качественной (логической), например при экстраполяции какого-нибудь явления на более широкий круг дру­гих явлений во времени или пространстве (либо в том и другом сразу) с использованием метода аналогии.

Такая техника широко используется в естествоведческих прогно­зах в тех случаях, когда исследуемые процессы развиваются сооб­разно выявленным закономерностям устойчиво, без отклонений и колебаний. В социальной сфере такие процессы встречаются редко. Как правило, в своем развитии они претерпевают изменения, мате­матическая формализация которых требует использования дополни­тельных приемов минимизации недочетов прямой экстраполяции.

Один из них — вычленение крайних возможных значений экстраполируемого динамического ряда по заранее заданным критери­ям, т.е. определение верхней и нижней экстрем. Причем предпола­гается, что за верхней экстремой простирается область абсолютно нереального, фантастического, а за нижней — абсолютной невоз­можности функционирования прогнозируемого объекта, область катастрофического. Сложность в использовании этого приема — определение и основание критериев построения экстрем.

Другой прием (дополняющий первый) — определение наибо­лее вероятного значения с учетом данных прогнозного фона (науч­но-технического, демографического, экономического, социологи­ческого, социокультурного, политического и международного). Не­обходимо выявить по каждой группе наиболее информативные в каждом конкретном случае показатели и соотнести их со значения­ми прямой экстраполяции, а если понадобится, — и со значениями верхней и нижней экстрем. В результате операции будет определе­но значение наиболее вероятного тренда — экстраполированной в будущее тенденции.

Таким образом, поисковый прогноз содержит четыре основные компоненты:

1) данные прямой экстраполяции динамических рядов исходной модели, служащие первоначальным ориентиром дальнейших про­гнозных построений;

2) верхняя экстрема прогнозного поиска: результат сопоставле­ния данных первой поисковой модели с данными прогнозного фона. Позволяет определить максимальное отклонение тренда в сторону области нереального;

3) нижняя экстрема прогнозного поиска: вычисляется теми же способами, что и верхняя. Определяют максимально возможное отклонение тренда до предела, за которым начинается область ката­строфического;

4) наиболее вероятный тренд (экстраполированная в будущее тенденция) между верхней и нижней экстремами с учетом данных прогнозного фона.[3]

В процессе прогностического исследования недопустимо при­нижение значения ни одного из перечисленных компонентов. Пер­вые три (прямая экстраполяция, верхняя и нижняя экстремы) слу­жат как бы ограничителями наиболее вероятного тренда, очерчива­ющими границы реального в возможных его изменениях. Прямая экстраполяция здесь играет роль исходного момента, сдерживаю­щего фактора при чрезмерном разбросе оценок противоречащих данных прогнозного фона.