Точность прогноза, как уже отмечалось выше, также зависит от
уровня знаний, умений и опыта самого прогнозиста.
В литературе (Лисичкин В. А. и др.) известно несколько различных
способов проверки знания, полученного в прогнозе: прямая верификация,
косвенная, консеквентная, дублирующая, инверсная, верификация путем
минимизации систематических ошибок и другие \
Прямая верификация заключается в том, что значения
верифицируемого прогноза получают другим методом. Например, прогноз,
рассчитанный на основе многофакторной модели, можно уточнить методом
экспертной оценки, как коллективной, так и индивидуальной 2 .
Косвенная верификация предполагает подтверждение (сопоставление)
прогноза ссылкой на другой прогноз, полученный из других источников
информации. Часто таким образом проверяют демографические прогнозы,
их, как правило, разрабатывается много вариантов (различными авторами) и
рассчитываются они задолго до наступления события (рождаемости,
1 Подробнее см.: Лисичкин В.А. Верификация и синтез прогнозов научно-технического развития
отрасли. - В к н . : его же. Отраслевое научно-техническое прогнозирование. ~ М , 1971. С. 61-76.
2 См.: Буздалин А.В. Верификация прогнозов. Усреднение экспертных оценок. - В кн.: Теория
предвидения и будущее России. - М., 1997. С. 79-82; Верификация прогнозов. Случай
многоточечных экспертных оценок. // Формирование новой парадигмы обществоведения. - М.,
Международный Фонд Кондратьева Н.Д., 1996.
157
смертности и т. д . ) .
Метод инверсной верификации заключается в проверке адекватности
прогностической модели в ретроспективном периоде. В модель (формулу), с
помощью которой был получен прогноз (например, число рождений на 2005
год), подставляется уже наступивший год, допустим, 2000 год и
рассчитывается число родившихся в 2000 году, поскольку прогнозировалась
рождаемость. Сопоставить реальные (за 2000 год) данные с расчетными (на
2005 год), не составит труда. И, если они будут расходиться в допустимых
пределах (имеется формула расчета доверительного интервала при заданной
точности), наша модель (функция) была подобрана корректно для разработки
прогноза и, следовательно, он достаточно надежный.