Каждому из нас интересен тот факт, что произойдет с ним в будущем. С самого раннего детства мы примеряем на себя те или иные образы: кто-то мечтает о путешествиях; иные сблизить свою жизнь со сценой; другие о познаниях в науке, и большая часть, о несчитанном богатстве и роскоши. И для того, чтобы максимально приблизить себя к желаемой цели, необходимо развиваться, учиться, тренироваться и не лениться. Конечно, всем известно, что полностью спланировать свое будущее невозможно, внешние или внутренние факторы – исказят ваш путь. Полагаясь на опыт или биографию других, можно избежать тех или иных ошибок, и это в свою очередь приведет к положительному результату.
В сложившихся мировых ситуациях, просто необходимо уделить внимание футурологии. Кратко говоря, футурология — это изучение истории будущего. Когда многовековая история, занимается изучением проблем и причин появления многих разрушительных факторов;тогда футурология рассматривает цели, задачи, направления исследования того, как можно всего этого избежать.
Футурологи экстраполируют сегодняшние инновационные, технологические, экономические и социальные тенденции, пытаясь предсказать будущие события. Смысл изучения будущего должен заключаться не только в построении предпочтительной изменой модели, а в том каким способом будет произведена ее деформация и заранее найдены способы решения проблем встретившихся на пути.
Существуют 4 группы методов, которые используют в футурологических подходах:
1.Метод направленный на выявление общего мнения, с помощью опросов, которые проводят эксперты (методом Дельфи или анкетирования).
2.Статистические методы:
- экстраполяция;
- вероятностный анализ;
- регрессионный анализ;
- корреляционный анализ.
3. Метод поиска аналогий будущего (на основе существующих систем составляются сценарии будущего).
4. Метод мозгового штурма: характерен для групповой работой по планированию и прогнозированию будущего – путем проведения (ролевых игр, симуляций, переговоров и прочее)[1,стр. 89].
В данной статье будут рассмотрены математические подходы в прогнозировании будущей модели. Одной из таких является–экстраполяция.
Экстраполяция – метод научного исследования, состоящий в распространении выводов, полученных из наблюдения одной части явлений, над другой его частью; или научное прогнозирование событий [4,стр. 71]. Экстраполяция функций обычно происходит с помощью формул, в которых используется информация о поведении функции в некотором конечном наборе точек (в узлах экстраполяции), принадлежащих её области определения [2, стр.46].
Понятие интерполирования функций иногда употребляется в качестве противопоставления понятию экстраполирования, когда конструктивно восстанавливаются (возможно, приближённо) значения функций в областях их определений.
Например, берем значения, которые будут использоваться в отчетной функции, определённой на отрезке [a; b], в узлах хk из этого отрезка (k = 0,1,…, n), то интерполяционный многочлен Лагранжа, поскольку он определён на всей числовой оси – будет, является, экстраполяцией этой функции вне отрезка [a; b], но в классе многочленов степени не выше n. Это один из распространенных математических методов предсказания будущего, как наглядного и более точного подтверждения ожидаемых событий [5, стр. 98].
Так же, не нужно забывать о статистике. Статистика — это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных [3,стр.4].Данное определение произошло от латинского слова status, что обозначает состояние дел. Еще в 1746 году, Готфрид Ахенвалль (немецкий ученый), ввел термин «статистика» в университетскую программу, за место курса «Государствоведение», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Безусловно, сбор определенных данных был востребован всегда, еще в Древнем Китае и Древнем Риме проводились переписи населения, сравнивали военный потенциал государств, даже проводился учет имущества граждан. Все это позволяло трезво оценить происходящие ситуации в мире. Грамотный подход правителей к управлению государством,открывает огромные перспективы в принятии целесообразных политических решений, тем самым позволяет своевременно устранить и проконтролировать, как глобальные, так и местные проблемы.
Из этого всего следует, то, что анализ текущего положения, затем построение модели усовершенствованного будущего, не может проводиться без достоверной информации сегодняшнего дня. Хотим заметить, что статистические данные современного положения многих аспектов России, весьма затруднительны для ознакомления, а точнее их вообще затруднительно найти.
Рассмотрим еще один раздел математики, который связан с моделированием будущего. Непосредственно, обратимся к Линейной алгебре, а именно к матрицам. Там есть очень интересный подход к контролю многосекторной экономики по модели Леонтьева.Эту систему уравнений можно записать в векторной форме: где A – постоянная технологическая матрица, – известный вектор спроса, – неизвестный вектор выпуска. Интерпретируя выражение Ax как затраты, эту систему часто называют моделью «Затраты-выпуск».
Теперь сделаем выводы из всего вышеперечисленного:
- Обратить внимание на такую науку как футурология, с точки зрения достоверных научных подтверждений, а не строя утопических моделей будущего.
- Связать три звена: -футурологию (как аспект изучения интересующих проблем), -математику ( как способа расчета предсказательных единиц), -и любую интересующую отрасль ( которую необходимо привести к более совершенной и упрощенной модели).
- На государственном, региональном и муниципальном уровнях, необходимо задействовать все административные уровни, для сбора статистических данных, т.к. это позволит восполнить достоверную картину о современных тенденциях развития и упадка различных отраслей. Тем самым, найти оптимальные решения по устранению отрицательных показателей.
Библиографический список
- Бестужев – Лада И.В. Социальное прогнозирование. Курс лекций. –М.: Педагогическое общество России 2012. – 392 с.
- Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Mногомерные статистические методы. – 2013 – 352 с.
- Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. 5-е изд., перераб. – М.: 2011. – 368 с.
- Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. –М.:2010–140 с.
- Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шеффер М. Многомерный статистический анализ в экономике. 2012 – 401 с.