Современная технико-экономическая система характеризуется тенденцией к повышению интеграции и темпов развития. Это создает особые условия для прогнозирования. В статье рассматриваются особенности постановки современной задачи прогнозирования инновационного развития научно-технологических направлений, некоторые модели для ее решения. 1. В условиях высокой интеграции и быстрых изменений возникают существенные трудности применения статистических методов и экспертных оценок. 2. Реальность «убегает» из-под устаревших моделей. Собранные статистики быстро устаревают. Возрастает число параметров, требуемых для проведения оценки. В условиях меняющегося рынка уменьшается мера ответственности за предоставляемые статистические сведения. 3. Применение известных методов экспертных исследований начинает встречать существенные трудности. В частности: высокая скорость изменений приводит к дезориентации экспертов. Большие объемы новых знаний и обстоятельств не успевают должным образом осмысляться. У экспертов не успел накопиться опыт мышления в моделях нового класса. 4. Процедуры «подстройки» аналитических моделей по результатам прогнозирования не успевают за изменениями реальности. Модели постоянно остаются неадекватными. Происходит накопление ошибок. Это требует разработки новых подходов к прогнозированию. В частности, в статье предлагается метод, суть которого состоит в следующем. Выделяются структуры (технологические, продуктовые, рыночные) отношения, в которых создают условия для развития процессов совершенствования. Прогнозирование осуществляется по отношению к развитию этих структур. Полученные результаты позволяют делать прогнозные оценки в отношении других комплексов.

Modern techno-economic system is characterized by the tendency to integration and development pace increasing. It creates special forecasting conditions. The article discusses statement features of a modern forecasting problem of innovative development in scientific-technological areas, some models to address it. 1. With high integration and rapid changes had substantial difficulties in applying statistical methods and expertise. 2. The reality is "running away" from the older models. The collected statistics quickly become obsolete. The number of parameters required for the evaluation increases. In a changing market the level of responsibility for provided statistical information decreases. 3. Application of known expert research techniques begins to meet significant challenges. In particular: the high rate of change leads to experts disorientation. Large amounts of new knowledge and circumstances do not have time to properly comprehend. The experts have not yet accumulated the experience of thinking in a new class of models. 4. "Tuning" procedures of analytical models by predicting results are not keeping pace with reality changes. The models always remain inadequate. Errors are accumulating. This requires development of new forecasting approaches. In particular, the paper proposes a method, the essence of which is as follows. Structures (process, product, market) in which relations create conditions for process improvement development are defined. Forecasting is being performed in these structures development direction. Obtained results allow us to make forward-looking statements related to other systems.