2.Задачи и методы социально-экономического прогнозирования.

 Задача социально-экономического прогнозирования состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования экономики, опираясь на составленный прогноз.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе ретроспективных данных внешних и внутренних связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенного и достоверного относительно будущего состояния и развития объекта.

В настоящее время насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования, из которых на практике используется 15-20.

В процессе экономического прогнозирования используются как общие научные методы и подходы к исследованию, так и специфические методы, свойственные социально-экономическому прогнозированию. В числе общих методов можно выделить следующие:

- исторический метод заключается в рассмотрении каждого явления во взаимосвязи его исторических форм;

- комплексный метод заключается в рассмотрении явлений в их взаимозависимости, используя для этого методы исследования не только данной, но и других наук, изучающих эти явления;

- системный метод предполагает исследование количественных и качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в сложных экономических системах;

- структурный метод позволяет установить причины исследуемого явления, объяснить его структуру;

- системно-структурный метод предполагает, с одной стороны, рассмотрение системы в качестве динамически развивающегося целого, а с другой – расчленение системы на составляющие структурные элементы и рассмотрение их во взаимодействии.

Специфические методы экономического прогнозирования целиком и полностью связаны с экономической прогностикой. Среди инструментов экономической прогностики важную роль играют экономико-математические методы, методы экономико-математического моделирования, статистической экстраполяции и др.

3. Число. Шкала. Зависимость применимости методов прогнозирования от шкалы.

Число  — основное понятие  математики, используемое для  количественной  характеристики, сравнения и нумерации объектов.

Шкала измерений (шкала) - отображение множества различных проявлений качественного или количественного свойства на принятое по соглашению упорядоченное множество чисел или другую систему логически связанных знаков (обозначений).

Шкалирование означает классификацию данных по определенным критериям. На практике применяются: номинальная шкала (классификационная), порядковая шкала (ранговая), разностные, абсолютные шкалы.

Шкала	Допустимая операция	Пример
Номинальная	=	Имена
Порядковая	= <>	Баллы
Разностная	= <> + -	Температура, Прибыль
Абсолютная	= <> + - * /	Вес, Выручка

Номинальная шкала. Заключение о связи признаков можно получить графическим (зрительным) и расчётным (аналитическим) путём. Взаимосвязь признаков номинальной шкалы отображается Пузырьковой диаграммой. Из двух признаков один рассматривается как независимый (фактор) – ось абсцисс(X), а другой как определяемый им (зависимый) – ось ординат(Y). Деление признаков на «независимый» и «зависимый» зависит от исследователя.

Ранговая шкала. Взаимосвязь ранговых признаков отображается на двухосной диаграмме. Каждому объекту соответствует отрезок (ступенька лестницы), связывающий значения признаков этого объекта. Нарушение согласованности в порядке варьирования признаков (инверсия порядков – Inv) отображается пересечением ступенек лестницы. Чем меньше инверсий – тем сильней однонаправленная связь признаков, чем больше – тем сильнее разнонаправленная связь. Связь отсутствует, когда инверсий – «в среднем» от максимально возможного числа, равного N*(N-1)/2, где N-число объектов.

Шкала разностей используется для измерения свойств объектов при необходимости выражения, на сколько один объект превосходит другой по одному или нескольким признакам. Является частным случаем шкалы интервалов при выборе единицы масштаба.

Абсолютная шкала - частный случай шкалы интервалов. В шкале обозначается нулевая точка отсчета и единичный масштаб. Применяется для измерения количества объектов.