Билет 10.Информационное обеспечение: классификация информации, источники информации, требования к информации, информационные фильтры

Процесс прогнозирования по своей сути — процесс переработки информации. На входе исследователь имеет информацию о состоянии системы в прошлом, на выходе — о вероятном состоянии системы В будущем.

Приступая к этапу прогнозной ретроспекции, т.е. сбору информации о состоянии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом, исследователь должен определить: ?

перечень характеристик объекта прогнозирования и прогнозного фона, которые необходимо проанализировать для построения прогноза; ?

совокупность показателей, адекватно отражающих значение исследуемых характеристик; ?

источники, содержащие необходимую информацию; ?

способы сбора информации; ?

форму представления информации.

По назначению в процессе управления экономикой всю информацию можно разделить на управляющую и осведомляющую.

Управляющая информация состоит из доводимых до сведения исполнителей решений либо в форме прямых приказов, плановых заданий, либо в форме экономических и моральных стимулов, мотивирующих поведение исполнителей.

Осведомляющая информация выполняет в экономической системе функцию обратной связи и связи с внешней средой (это учетно- статистическая информация, результаты маркетинговых исследований, мониторинга внешней среды и т.п.).

Для разработки прогноза больший интерес представляет осведомляющая информация.

В зависимости от возможности использования и ценности информации для принятия решения можно выделить три группы информации: полезная, избыточная и ложная.

Полезная информация характеризуется достоверностью, полнотой, своевременностью, достушюстыо для обработки. Именно она позволяет выявить закономерности в развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом.

Избыточная информация — это информация, не нужная для целей прогнозирования, либо информация, не имеющая отношения к содержанию разрабатываемого прогноза, либо сведения, поступающие и объеме, недоступном для своевременной обработки исследователем.

Ложная информация возникает при ошибках в сборе, обработке и передаче данных, поэтому сбор данных предполагает не только получение корректных данных, но и проверку их достоверности.

Возвращаясь к технологической схеме прогнозирования, отметим, что процесс обработки данных можно представить как передачу сигналов от источника к потребителю и восприятие информации потребителем.

На этапе прогнозной ретроспекции информация проходит физический или статистический фильтр, обусловленный чисто количественными ограничениями по пропускной способности канала, и семантический фильтр — отбор тех данных, которые могут быть поняты получателем, т.е. соответствуют тезаурусу его знаний. На этапе прогнозного диагноза информация проходит прагматический фильтр — отбор среди понятых сведений тех, которые полезны для решения данной задачи.

Некоторые авторы предлагают даже выделить в информационной схеме прогнозирования этап редукции или уплотнения данных8, задача которого заключается в отборе значимой для прогнозного исследования информации.

По степени обработки и месту в информационном процессе информация делится на первичную и производную (или вторичную).

Первичная информация добывается путем непосредственного наблюдения, регистрации, т.е. прямого сбора и восприятия данных. К первичным источникам относятся специальные выборочные обследования, опросы, переписи, направленные на получение тех данных и в такой форме, которые необходимы именно для запланированных прогнозных расчетов. Получение исходных статистических данных из первичных источников связано со специально спланированной работой и, соответственно, с выделением для этого специальных средств. Планируется состав показателей, способ организации выборки, иногда фиксированные значения отдельных показателей, при которых производится регистрация остальных параметров. Основными респонден- тами (объектами выборочных исследований) являются все или определенные категории потенциальных клиентов фирмы, ее поставщики, служащие, общество в целом. При организации специальных статистических обследований прогнозист обязан иметь четкие сведения о таких параметрах: ?

к кому именно обращены вопросы и с какой целью (определить «единицу» статистического обследования); ?

как должны быть сформулированы вопросы (определить конкретную форму анкеты или опросного листа); ?

сколько респондентов должно быть включено в обследование (определить объем выборки, необходимый для достижения заданной точности выводов); ?

как именно следует отбирать респондентов для включения их в исследуемую выборку.

Производная (вторичная) информация — продукт переработки первичной информации.

Вторичные источники информации — это опубликованные в том или ином виде исходные данные, уже собранные кем-то вне прямой связи с конкретной задачей прогнозиста, но доставляющие информацию, в той или иной мере полезную именно для решения этой конкретной задачи.

Источники вторичной информации: ?

данные международных организаций (Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию, Статистическая комиссия Секретариата ООН и др.); ?

законодательные и нормативные акты государственных органов; ?

различные издания Федеральной службы государственной статистики; ?

специализированные коммерческие базы данных по организациям, регионам; ?

специализированные деловые периодические издания; ?

внутренняя отчетность организации; ?

результаты научных исследований и т.п.

В связи с развитием компьютерных сетей появилась возможность использования ресурсов всемирной сети Интернет для сбора аналитической информации. В приложении дана краткая характеристика web- материалов, функционирование которых связано с экономическими исследованиями, представлением и агрегированием информационных ресурсов, которые могут быть использованы при разработке прогнозов.

Первичные источники предоставляют в распоряжение прогнозиста исходные статистические данные более высокого порядка по предъявляемым к ним критериям, но они и стоят существенно дороже. По характеру содержащейся информации источники ее могут быть разделены на параметрические и непараметрические.

Параметрические источники информации содержат размерные (количественные) показатели объекта прогнозирования и планирования. К параметрическим источникам относятся каталоги машин, приборов, оборудования, рекламные проспекты, технические паспорта, финансовые отчеты, бухгалтерская документация.

В непараметрических источниках информации отсутствуют какие-либо количественные величины, а существо вопроса изложено па уровне принципов или качественных характеристик. Такая информация может быть либо непосредственно использована, либо использована после предварительной обработки и приведения ее в формализованный вид.

Этап сбора информации о развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом — один из самых сложных и ответственных. Сложности могут возникнуть в связи с недоступностью информации, характеризующей прогнозный фон (коммерческая тайна информации о конкурентах, отсутствие систематизированной информации о покупателях и т.п.), и с трудоемкостью сбора. Особая значимость этапа связана с определяющим воздействием его на качество прогноза. Нельзя ожидать получения объективного описания будущего от прогноза, полученного на основе недостоверной, неполной информации.

Требования к информации: ?

релевантность — используемая ретроспективная информация должна отражать именно анализируемые стороны деловой деятельности исследуемых объектов в соответствующие моменты времени; ?

надежность и точность — используемая информация должна обеспечивать объективное описание изучаемых характеристик с заданной степенью точности. Достигается с помощью различных методов проверки надежности используемых источников, соблюдения принятой методологии измерений, достоверности ответов респондентов, устранения сбоев и опечаток в записи данных;

Л.

Вутакона М. М. ?

сопоставимость — данные должны сопровождаться такими комментариями и пояснениями, касающимися смысла анализируемых показателей и методологии их измерения, которые позволили бы сохранить возможность их сопоставления (во времени и пространстве) и «приведения к общему знаменателю» в ситуациях, характеризующихся изменениями в методологии измерений и корректировкой состава анализируемых переменных;

? представительность (репрезентативность) — выборка должна быть организована таким образом, при котором она полностью и адекватно представляет изучаемые свойства всей анализируемой совокупности.

Использование при разработке прогноза информации, не отвечающей этим требованиям, может привести к искаженному представлению о развитии объекта в прошлом и соответственно к ошибкам в описании будущего.

В теории измерений для оценки достоверности данных, полученных измерением, употребляют термин «точность измерения», под которым понимают степень приближения результатов измерений к истинному значению измеряемой величины.

Качество исходной информации оценивается также показателем полноты информации, который следует рассматривать во временном и содержательном аспектах. Во временном аспекте этот показатель отражает корректность использования ретроспективной информации для разработки прогноза. Например, при применении формализованных методов прогнозирования (экстраполяция, корреляционный и регрессивный анализ) необходимо иметь информацию об объекте за период, в 3 раза превышающий прогнозный, и, кроме того, в период ретроспекции для объекта должно быть характерно эволюционное, стабильное развитие.

В содержательном аспекте полнота информации означает ее достаточность для содержательного описания сущности прогнозируемого события, ее наличие за каждый выделенный временной промежуток ретроспективного периода или на каждую рассматриваемую дату.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: