Вопрос 8: Сценарный метод прогнозирования. Применение данного метода на практике.

Сценарный метод прогнозирования – это метод, основанный на установлении логической последовательности состояний прогнозируемого объекта в зависимости от состояния окружающей среды во времени и рассматривающий различные варианты развития данного объекта.

Части:

1. Описание существующей реальности и динамических характеристик исследуемого объекта;

2. Рассмотрение возможных вариантов будущего развития объекта прогнозирования;

3. Проведение конечных результатов.

Варианты развития объекта прогнозирования:

1. Оптимистический – развитие объекта прогнозирования осуществляется в благоприятной ситуации;

2. Пессимистический – развитие объекта прогнозирования осуществляется в неблагоприятной ситуации;

3. Рабочий – развитие объекта прогнозирования осуществляется в наиболее вероятной ситуации.

Сферы применения: при прогнозировании и планировании быстро протекающих во времени процессов.

Вопрос 9: Метод прогнозирования по аналогии. Сущность и примеры применения данного метода на практике.

Метод прогнозирования по аналогии – это такой метод, при котором исходят из того, что все социально-экономические процессы и явления подчиняются общим законам общественного развития.

Суть метода: при решении проблем изучается опыт зарубежных стран в решении подобных проблем, если методы и мероприятия, используемые для решения определённой проблемы, привели к позитивному результату, то предполагается, что и для решения сходных проблем возможно использование данной методологии.

Сферы применения: регулирование инфляционных процессов, на практике также данный метод широко применяется в сочетании с математическими – экстраполяцией и моделированием.

Вопрос 10: Методы прогнозной экстраполяции. Классификация, характеристика и примеры его применения при прогнозировании социально-экономический процессов.

Экстраполяция – это распространение прошлых и настоящих закономерностей на будущее.

Методы экстраполяции:

1. Экстраполяция по темпу роста;

2. Экстраполяция по темпу прироста;

3. Аппроксимация динамического ряда;

4. Адаптивные методы.

1. Экстраполяция по темпу роста:

Возможны два варианта исчисления:

1. , где - темп роста.

2. Если есть динамика за ряд предшествующих периодов, то можно использовать усреднённый темп роста:

2. Экстраполяция по темпу прироста:

Возможны два варианта исчисления:

1. , где - темп прироста.

2. Если есть динамика за ряд предшествующих периодов, то можно использовать усреднённый темп прироста:

3. Аппроксимация динамического ряда аналитическими функциями:

При аппроксимации динамического ряда используется функция, у которой форма кривой ближе всего подходит к графическому тренду. Чаще всего для аппроксимации используются следующие функции:

1. Линейная функция ;

2. Парабола ;

3. Гипербола ;

4. Логарифмическая функция ;

5. Экспоненциальная функция ;

6. Степенная функция ;

7. Показательная функция

Сферы применения: линейная функция используется для описания равномерно развивающихся процессов, гипербола хорошо описывает процессы, для которых характерно насыщение рынка.

Для определения значений эмпирических коэффициентов a, b, c обычно используют метод наименьших квадратов:

, где y_рх и y_фх – расчётные и фактические значения, n – число наблюдений.

Так для линейной функции имеем:

Известно, что функция имеет экстремум, если её производная равна нулю:

или

Вместо параметра x подставляется порядковый номер следующего прогнозного периода, таким образом, получается точечное значение прогнозируемого параметра.

Так как прогнозируемые процессы носят вероятностный характер, то определяют доверительные интервалы:

, где t – это коэффициент доверия (по Стьюденту), - среднее квадратическое отклонение от тренда, находимое по формуле:

, где m – число параметров аналитической зависимости, то есть количество переменных (у линейной 2, у параболы – 3).