
- •Электронный курс лекций по дисциплине «Социальное прогнозирование и региональная экономика предисловие
- •Глава 1. Прогнозирование и планирование как функции государства и хозяйствующих субъектов
- •1.1. Роль и сущность прогнозирования. Социально-экономическое прогнозирование
- •Значение социально-экономического прогнозирования:
- •1.2. Особенности и взаимосвязь прогнозирования и планирования
- •Глава 2. Основы методологии прогнозирования
- •2.1. Типология прогнозов
- •1. По масштабу прогнозирования:
- •2. По времени упреждения:
- •3. По объекту прогнозирования:
- •2.2. Научная основа, принципы и этапы прогнозирования
- •Принципы разработки прогнозов
- •Этапы прогнозирования
- •Глава 3. Методы прогнозирования
- •3.1. Интуитивные методы прогнозирования
- •3.2. Фактографические методы прогнозирования
- •3.3. Выбор метода прогнозирования
- •3.4. Пути упрощения общей задачи прогнозирования
- •Глава 4. Организация государственной системы прогнозирования
- •4.1. Система прогнозов социально-экономического развития
- •4.2. Порядок разработки прогнозов социально-экономического развития
- •Глава 5. Прогнозирование базовых условий социально-экономического развития
- •5.1. Прогнозирование демографического развития
- •5.2. Прогнозирование взаимодействия общества и природы
- •5.3. Прогнозирование научно-технического процесса
- •5.4. Прогнозирование внешних факторов социально-экономического развития
- •Глава 6. Прогнозирование социального развития
- •6.1. Прогнозирование уровня жизни населения
- •6.2. Прогнозирование развития социальной сферы
- •Глава 7. Экономическое прогнозирование
- •7.1. Прогнозирование развития межотраслевых комплексов
- •7.2. Прогнозирование эффективности, темпов роста и структуры производства
- •Глава 8. Региональная экономика и региональная политика
- •8.1. Сущность, предмет, метод и задачи региональной экономики
- •8.2. Основные направления региональной политики государства
- •8.3. Методы проведения региональной политики
- •8.4. Классификация и основные задачи региональных программ экономического и социального развития
- •8.5. Технология программирования
- •Глава 9. Теоретические основы региональной экономики
- •9.1. Экономическое районирование как метод территориальной организации народного хозяйства
- •9.2. Закономерности, принципы и факторы размещения производительных сил
- •Глава 10. Региональные финансы
- •Глава 11. Общая характеристика топливно-энергетического комплекса
- •Нефтяная промышленность
- •Нефтеперерабатывающая промышленность
- •Газовая промышленность
- •Угольная промышленность
- •Электроэнергетика
- •Глава 12. Общая характеристика черной и цветной металлургии
- •Черная металлургия
- •Цветная металлургия
- •Глава 13. Общая характеристика машиностроительного комплекса
- •Глава 14. Общая характеристика химико-лесного комплекса
- •Глава 15. Общая характеристика лёгкой промышленности
- •2. Швейная промышленность.
- •Глава 16. Общая характеристика агропромышленного комплекса
- •Глава 17. Общая характеристика транспортного комплекса
- •Библиографический список
3.2. Фактографические методы прогнозирования
Фактографические (формализованные) методы прогнозирования делят на две подгруппы моделей: логические и математические. Использование фактографических методов позволяет повысить достоверность и точность прогнозов, значительно сократить сроки их выполнения, позволяет облегчить обработку информации и оценку результатов. Однако при формализации многое остается за пределами анализа, поэтому, чем больше степень формализации, тем беднее в общем случае оказывается модель.
Логические модели включают метод исторических аналогий.
Метод исторических аналогий заключается в том, что представление о будущем состоянии объекта или процесса строится по образу, уже миновавшему тот этап развития, который предстоит прогнозировать.
Математические модели делят на две подгруппы: методы экстраполяции и методы моделирования.
Экстраполяция – это нахождение по ряду данных функции других ее значений, находящихся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их в будущее. В прогнозировании экстраполяция применяется при изучении временных рядов.
Временные ряды – это сгруппированные во времени наборы измерителей каких-либо характеристик объекта прогнозирования.
Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Перспективная экстраполяция предполагает продолжение временного ряда в будущее на основе выявленной закономерности развития объекта в прошлом. Ретроспективная экстраполяция характеризуется продолжением временного ряда в прошлое.
Основные методы экстраполяции:
– наивный метод;
– метод скользящей средней;
– метод взвешенной скользящей средней;
– метод экспоненциального сглаживания;
– метод экспоненциального сглаживания с трендовым регулированием.
Методы экстраполяции используют для разработки прогнозов со сроком упреждения не более 5 – 7 лет.
Моделирование – это изучение объектов с помощью моделей. Содержание процесса моделирования:
1) конструирование модели на основе предварительного изучения объекта;
2) выделение существенных характеристик или признаков объекта;
3) теоретический и экспериментальный анализ модели;
4) сопоставление результатов моделирования с фактическими данными об объекте;
5) корректировка и уточнение модели.
Различают трендовые и эконометрические модели.
Трендовая модель описывает изменение прогнозируемого показателя только от времени и имеет общий вид:
Y = f (t),
где t – время.
Эконометрические модели рассматривают изменение показателей развития социально-экономической системы от различных факторов. Эконометрические модели являются основным инструментом анализа и прогноза национальной экономики, отдельных отраслей и регионов.
Эконометрические модели описываются функциями вида:
Y = f (xi),
где i, как правило, больше единицы, причем в число факторов время не входит.
В отличие от трендовых моделей эконометрические позволяют провести анализ зависимости прогнозируемого показателя от разных других показателей и, таким образом, разрабатывать варианты развития объекта в разных условиях функционирования.
Эконометрическая модель может состоять из одного уравнения регрессии, нескольких взаимосвязанных уравнений или из системы независимых уравнений, каждое из которых решается самостоятельно, вне зависимости от других уравнений, но при этом они рассматриваются в рамках единой модели.