28. Сравнительная характеристика математических методов соц-эк-ого прогнозирования, сфера применения.

Математические модели прогнозирования:

1. Методы экстраполяции тренда;

2. Методы эконометрического моделирования;

3. Имитационные модели

1-Метод, использующий трендовые модели в прогнозировании, называется методом экстраполяции тренда. Трендовая модель описывает тенденцию развития параметров достаточно стабильной во времени соц-эк-ой системы (такие агрегированные макроэкономические показатели, как ВНП (ВВП), ЧНП, НД, уровень инфляции, безработицы). Трендовая модель – математич модель, описывающая изменения прогнозируемого или анализируемого показателя только в зависимости от времени.

Y= f(t)

Метод основывается на предположении о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта, и заключаются в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее.

Является пассивным методом прогнозирования, часто относят к типу «наивных прогнозов». Это связано с тем, что они предполагают инерционность развития, которая представляется в виде проектирования прошлых тенденций в будущее, а главное – независимость показателей развития от тех или иных факторов. Но нельзя просто переносить тенденции, которые сформировались в прошлом, на будущее по следующим причинам:

1.Экстарполяция усреднённых значений прошлого периода приводит к тому, что не учитываются отклонения от выявленных тенденций;

2. При долгосрочном прогнозировании методов экстраполяции используется такой высокий уровень агрегирования, при котором не учитываются изменения структуры производимой продукции, самой продукции, изменение технологии производства, особенностей рынков, т.е. всё то, что составляет главные задачи стратегического планирования;

3. В будущем могут измениться направленность и степень влияния многих факторов;

4. Развитие прошлого определялось не только объективным («естественным») развитием экономических процессов, а в достаточно большой мере государственной политикой в управлении экономикой, методами государственного регулирования, которые являются результатом человеческого, часто субъективного фактора;

5. Экстраполяция из-за высокой агрегированности макроэкономических показателей не выявляет изменений структуры производства, структурных сдвигов в развитии отраслей, регионов.

Т.о. экстраполяционное прогнозирование носит не только приблизительный, но и условный характер.

Применение: в основном в оперативном прогнозировании, а в стабильных СЭС может применяться и в краткосрочном прогнозировании .

2- Эконометрической моделью называют систему регрессионных уравнений и тождеств, описывающих взаимосвязи и зависимости основных показателей развития экономики. ЭКМ может состоять из одного уравнения регрессии с одним фактором (кейнсианская модель зависимости потребительского спроса от располагаемых доходов населения) и с несколькими факторами. ЭКМ может также состоять из нескольких регрессионных уравнений – одновременные уравнения. Они могут быть взаимоувязаны и независимы друг от друга.

Наряду с регрессионными уравнениями, описывающими вероятностные (стохастические) процессы, в ЭКМ включаются и так называемые дефиниционные уравнения, или тождества.

Сравнение с методом экстраполяции тренда: при экстраполяции выявленные зависимости между функцией и факторами-аргументами используются для изменения и отражают только динамику изучаемого показателя во времени. Эконометрические показатели позволяют провести содержательный анализ зависимости исследуемого показателя от того или иного показателя. Но основное отличие методов заключается в том, что эконометрические модели позволяют разрабатывать различные варианты развития социально-экономического объекта путём изменения условий его функционирования (активного прогнозирования).

Недостатки модели:

- ЭКМ отражает общую тенденцию развития СЭС, т.е. она как бы «усредняет», «сглаживает» линию развития СЭС а многомерном пространстве;

- модели не способствуют повышению точности прогнозирования поворотных точек развития;

-сложность и неоднозначность интерпретации результатов.

Преимущества:

- учёт взаимовлияния различных факторов;

- возможность учёта воздействия внешних факторов по отношению у модели как экономического, так и неэкономического характера;

- получение взаимосбалансированных многовариантных прогнозов по большому количеству показателей ;

-совместное использование различных методов на базе эконометрических моделей;

- возможность широкого использования вычислительно техники, существенно ускоряющей прогнозные расчёты и повышающей их точность.

3- В СЭС часто приходится сталкиваться с прогнозирование слабоструктурированных проблем, причинно-следственные связи которых недостаточно изучены для построения удовлетворительной теории. В этом случае используется метод имитационного моделирования. Для исследования и прогнозирования таких объектов строится система математических зависимостей, не обязательно вытекающих из строгих теоретически предпосылок.

Преимущества:

- возможность применять в реально функционирующим объектам более адекватные модели и почти неограниченно экспериментировать с моделью при различных допущениях;

- сравнительно лёгкое привнесение в модель факторов неопределённости, многих случайных переменных;

- сравнительно лёгкое отражение динамики процессов, временных параметров, сроков, запаздываний.