V. Методология прогнозирования затрат на ТКС ЛА

Методы прогнозирования стоимостных оценок базируются на двух принципах генерации прогнозной информации - использовании суждений экспертов и обработке статистических массивов. В первом случае следует говорить об экспертных методах прогнозирова­ния затрат, а во втором - о статистических.

В практике прогнозирования затрат целесообразно использовать оба подхода - привлекать экспертов для внесения корректировок в результаты, получаемые по статистическим моделям. Это позволяет повысить надеж­ность прогнозных оценок. Выбор метола прогнозирования затрат главным образом зависит от объема и состава исходной информации об объекте стоимостной оценки. Однако существенное значение имеют цели прогноз­ного исследования. Так, при решении задачи выбора экономически опти­маль­ных параметров перспективных ТКС ЛА прогнозные модели должны от­ражать связь стоимостных оценок с каждой из оптимизируемых ха­рак­теристик. Построение таких моделей априорно требует примене­ния стати­стических методов множественной регрессии и факторного моделирова­ния.

Методы интерполяции и экстраполяции статистических зависимо­стей основаны на предположении, что между стоимостными оценками ТКС ЛА и его характеристиками существуют количественные связи. За­дача заключается в том, чтобы выявить эти связи и выразить их в виде ма­тематической модели.

Материалом для разработки прогнозной модели затрат служит мас­сив исходной статистической информации, в общем случае пред­ставляю­щий собой упорядоченный по времени ряд прототипов ТКС ЛА, каждому из которых соответствуют свои фактические стоимостные' оценки, функ­циональные и конструктивные параметры, характеристи­ки исследуемой стадии жизненного цикла.

Моделирование стоимостных оценок связано с необходимостью вы­бора формы связи между переменными. Общей предпосылкой выбора вида прогнозной модели затрат является нелинейность большинства зависимо­стей между стоимостными оценками и факторами их формирования. На­пример, увеличение масштаба производства ТКС ЛА ведет к снижению их себестоимости, однако темпы этого снижения непос­тоянны - при сколь угодно больших масштабах выпуска себестои­мость всегда сохранит неко­торое значение, существенно отличное от нуля. Кроме того, нелинейные модели более предпочтительны, так как способны описывать одновре­менно линейные и нелинейные связи.

При разработке прогнозных моделей затрат нужно устанавли­вать ограничения на изменение независимых переменных. Ограниче­ния опре­деляют область применения каждой модели, в которой она может обеспе­чить достаточно достоверную прогнозную оценку. Прог­нозные модели затрат различают по стадиям жизненного цикла и под­системам ТКС ЛА.