• фактографические, которые используют фактически имею­щиеся данные о текущем состоянии и прошлом развитии системы;

• экспертные, которые используют информацию, полученную экспертами в результате соответствующим образом упорядо­ченных процедур;

• комбинированные.

По принципам обработки полученной информа­ции эти методы разделяются на: • статистические методы; • методы аналогий; • опережающие методы.

Экспертные методы, кроме того, разделяются на прямые мето­ды, когда на оценки экспертов не воздействуют другие оценки, и на методы с обратной связью, когда на оценку влияют в результа­те того или иного воздействия оценки, полученные ранее.

Методы прогнозирования могут быть подвергнуты и даль­нейшей, более детальной, классификации по признаку приме­няемого расчетного аппарата. Например, статистические методы могут быть разделены на методы экстраполяции и интерполя­ции, на методы, основанные на регрессионном и корреляцион­ном анализе, на методы факторного анализа и т.д.

Методы экстраполяции тенденций, по-видимому, к настоя­щему времени наиболее разработаны. Они основаны на том, что процесс изменения параметра во времени представляется со­стоящим из двух составляющих — регулярной и случайной. То есть:

y(t)=f (a,t)+   (t).

Регулярная составляющая   (а, t) представляет собой гладкую функцию аргумента   (большей частью этот аргумент представ­ляет собой время), определяемую вектором параметров а, по­строенным на периоде составления прогноза.

Регулярная составляющая прогноза называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией.

Случайную составляющую    (t) принято считать некоррели­рованным случайным процессом с нулевым значением средней. Ее используют для оценки точностных характеристик процесса.

Методы экстраполяции сходны с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Но специфическими особенностями их являются методы предварительной обработки исходной ин­формации, а также анализ существа