стабильности, активному включению в международное общение и разделение труда.

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной подготовки

1.Перечислите объекты прогнозирования в сфере культуры и отдыха.

2.Опишите факторы, влияющие на развитие сферы культуры и отдыха.

3.Охарактеризуйте показатели развития театрального и киноискусства.

4.Опишите порядок прогнозирование деятельности библиотек.

5.Раскройте особенности развития и прогнозирования туристской сферы.

105

4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Уровни здоровья населения и здравоохранения зависят от состояния окружающей среды. Причём ухудшение окружающей природной среды становится всё более значительным препятствиям экономического развития страны. В XX веке особое развитие получила наука, изучающая закономерности взаимодействия общества и окружающей среды, практические вопросы её охраны и рационального природопользования – экология.

Объектами экологического прогнозирования являются земельные, лесные и водные ресурсы, недра, растительный и животный мир, воздушный бассейн. По степени воспроизводимости природные ресурсы можно разделить на три группы:

полностью воспроизводимые (растительный и животный мир,

лесные ресурсы);

частично воспроизводимые посредством их очистки от загрязнения (земельные, водные ресурсы, воздушный бассейн);

невоспроизводимые (недра земли).

Показатели качества природных ресурсов специфичны для каждого вида природных ресурсов. Используются показатели предельно допустимой концентрации (ПДК) загрязнений и предельно допустимых норм выбросов и сбросов, захоронения твёрдых отходов, остатков вредных веществ в воде, почве, воздухе.

Качество среды характеризуется, как правило, показателями численности и распространённости источников её загрязнения (число автомобилей на 1 тыс. жителей, на 1 км территории; объёмы выбросов в атмосферу или сброса в водные источники загрязняющих веществ и т. д.). Для оценки качества среды широко используются средние и относительные показатели уровня качества (содержание вредных веществ и бактерий в воздухе, воде, почве, растениях). Кроме того, определяются разовые и среднесуточные концентрации вредных веществ, а также приходящиеся на единицу массы

иобъёма ресурсов окружающей среды.

Кзадачам экологического прогнозирования следует отнести следующие:

106

оценка состояния окружающей среды;

выявление основных тенденций в экологии страны и регионов;

разработка мероприятий, направленных на преодоление ухудшения экологической ситуации.

Поскольку глобальные процессы взаимодействия природы и общества чрезвычайно сложны, для оценки перспектив их развития используют подходы сценарного прогнозирования. В отдельных элементах прогнозов используют сочетание математических и эвристических методов.

Разработка сценариев ведётся в одном из трёх направлений:

первое предполагает сохранение сложившихся тенденций покорения природы на основе развития техники и технологии (в большинстве своем пессимистичные, предрекающие глобальные катастрофы);

второе допускает частичный или полный отказ от покорения природы (ориентируются на принципы ресурсосбережения и развитие безотходных и энергосберегающих технологий);

третье предлагает депопуляцию – сокращение численности населения (сравнительно гуманными способами). Однако вероятность наступления событий, описанных в глобальных сценариях, при современном уровне развития науки не велика.

Чаще всего экологическое прогнозирование направлено на решение

проблем рационального природопользования. В данном случае под рациональным природопользованием понимается использование природных ресурсов, основанное на комплексном подходе, включающее восстановление

иприумножение природных объектов.

Вэкологическом прогнозировании используется система показателей, с помощью которых фиксируется фактическое состояние природы, отражаются необходимые требования к обеспечению нормального её состояния с экономической, социальной, экологической позиций. Например, показатель количества вредных веществ (ингредиентов), содержащихся в природной среде, отдельных её подсистемах (воздушном бассейне, водных, земельных ресурсах и др.) применяется в нормативной форме – предельно допустимые концентрации (ПДК) вредных веществ и может рас-

107

считываться в абсолютном выражении (в физических единицах) и в относительном (в процентах).

Другие показатели применяются для измерения масштабов воспроизводства (полного или частичного) природных ресурсов. Например, объём посадок леса рассчитывается в гектарах площади вырубок леса. По водным ресурсам используется показатель объёма, качества очистки воды, загрязнений в результате производственно-хозяйственной деятельности (рассчитывается в абсолютном выражении – физических единицах (м3 очищенной воды) и в относительном как отношение объёма очищенной воды к объёму сброса загрязнений. В последние годы стал применяться показатель экстремально-высокого уровня загрязнения водоёмов (превышение предельно допустимых норм загрязнения в 100 и более раз). Он отражает тенденцию ухудшения состояния водных ресурсов. Нормативные, или целевые прогнозы строятся исходя из необходимости достижения некоторого желаемого состояния природной среды во взаимосвязи с другими конечными целями социально-экономического развития в прогнозируемый период.

Становление рыночных отношений повышает роль финансовых показателей экологического прогнозирования, таких как объём и структура капитальных вложений, необходимых для финансирования строительства и реконструкции природоохранных объектов; потребность в денежных средствах для текущей деятельности.

Для этого производят предварительный расчёт экономического или некоторых видов социального ущерба, связанного с загрязнением окружающей среды на территории. Сравнивая затраты на природоохранные мероприятия с величиной предотвращенного ущерба, можно получить данные об уровне экономической эффективности затрат на охрану окружающей среды. Особую группу образуют показатели экономической, социальной, экологической эффективности природоохранных инвестиций. Такой подход осложняется тем, что единого критерия эффективности не существует, поэтому целесообразно сочетание различных подходов.

Разработка экологических прогнозов является многостадийным процессом и осуществляется в три этапа.

108

I. Сначала осуществляется анализ сложившейся экологической ситуации по регионам (малым, средним, крупным), в процессе которого определяются характеристики окружающей среды по основным параметрам загрязнения каждого вида природных ресурсов.

II. Результаты анализа используются для прогнозирования на стадии разработки конкретных вариантов решения экологических проблем. Затем факторным методом осуществляются расчёты показателей состояния окружающей среды в прогнозируемом периоде. Выделяют факторы ан-

тропогенной деятельности и естественные факторы.

Основное влияние, как правило, негативное, на качественное состояние окружающей среды оказывают факторы первой группы: хозяйственная деятельность предприятий металлургии, энергетики, химической промышленности, транспорта, жилищно-коммунального хозяйства и др. Позитивное влияние оказывают мероприятия по защите, оздоровлению окружающей среды.

Естественные факторы также могут оказывать положительное и отрицательное влияние на состояние окружающей среды. Например, в результате жизнедеятельности микроорганизмов в водной среде происходит самовосстановление природного качества воды; перемещение воздушных масс в атмосфере снижает концентрацию вредных веществ в воздухе. Отрицательное влияние естественных факторов наблюдается, например, в результате засоления, заболачивания почв и других процессов. Но в целом естественные факторы обеспечивают экологическое равновесие, которое может нарушаться в результате антропогенной деятельности.

Для определения суммарного влияния всех факторов используются экономико-математические методы и многофакторные модели, в которых показатели состояния окружающей среды представлены как функции, а факторы как аргументы. Интегральный показатель качества окружающей среды может быть определён посредством балльной оценки влияния каждого фактора.

109

III. Завершающая стадия прогнозирования состояния окружающей среды – разработка, внедрение такого хозяйственного механизма в сферу природопользования, который позволил бы реализовать оптимальный вариант природопользования. Этот механизм состоит из комплекса экономических, административных мер воздействия на хозяйствующие субъекты природопользователей, население.

Вусловиях рынка важнейшую роль играют экономические рычаги охраны окружающей среды, к которым можно отнести следующие:

- экологические налоги; - субсидии;

- система возврата задатка; - формирование рынка выбросов; - принудительные стимулы.

Всоответствии с законодательством Российской Федерации установлены налоговые платежи за выброс, сброс, складирование загрязняющих окружающую среду веществ. В развитых странах действуют экологические налоги на продукцию, т.е. дополнительные налоги на продукцию, которая загрязняет окружающую среду (например, нефть, горючесмазочные материалы, одноразовая тара и др.). Субсидии оказывают стимулирующее воздействие на хозяйствующие субъекты. Последние благодаря финансовой помощи приводят уровень воздействия на окружающую среду в соответствие с установленными для них стандартами. В системах возврата задатка сумма налога включается в цену продукции, которая является возможным загрязнителем. Если продукция затем поступает во вторичное использование, а значит, не загрязняет окружающую среду, то сумма задатка возвращается. К принудительными стимулам относится система штрафов и санкций за нарушение правил и стандартов, которая носит скорее правовой, чем экономический характер. Важное значение для экологического прогнозирования имеет принятый 23 ноября 1995 г. Федеральный закон № 174-ФЗ «Об экологической экспертизе» (в ред. Федерального закона от 22 августа 2004 г. №122-ФЗ) который ввёл обязательность государственной экологической экспертизы, расширил возможности

110

экологического прогнозирования и создал условия для повышения достоверности прогнозов.

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной подготовки

1.Назовите объекты и задачи экологического прогнозирования.

2.Обозначьте особенность применения сценарного подхода к разработке глобальных экологических прогнозов.

3.Перечислите систему экологических показателей.

4.Опишите этапы процесса разработки экологических прогнозов.

5.Раскройте сущность факторного метода оценки и прогнозирования состояния окружающей среды.

111

5. СОЦИАЛЬНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ EXCEL

5.1 Прогнозирование на основе методов прогнозной экстраполяции

Сущность методов прогнозной экстраполяции состоит в анализе изменений объектов исследования во времени и распространение выявленных закономерностей на будущее.

Термин «экстраполяция» имеет несколько толкований. В широком смысле слова экстраполяция – это метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле слова экстраполяция – это нахождение по ряду данных функции других её значений, находящихся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее.

В прогнозировании экстраполяция (экстраполирование) применяется при изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функции за пределами области её определения с использованием информации о поведении данной функции в некоторых точках, принадлежащих области её определения.

Временной ряд представляет собой совокупность последовательных измерений показателя (объём валовой продукции, объём валовых инвестиций, численность занятых в экономике и др.) произведённых через одинаковые интервалы времени. Анализ временных рядов позволяет решать следующие задачи:

исследовать структуру временного ряда, включающую, как правило, тренд – закономерные изменения среднего уровня, а также случайные периодические колебания;

исследовать причинно-следственные взаимосвязи между процессами, проявляющиеся в виде корреляционных связей между временными рядами;

112

построить математическую модель процесса, представленного временным рядом;

преобразовать временной ряд средствами сглаживания и фильтрации.

Анализ тренда предназначен для исследования изменений среднего значения временного ряда с построением математической модели тренда и с прогнозированием на этой основе будущих значений ряда. Анализ тренда выполняется на основе методов прогнозной экстраполяции, регрессионных моделей и производственных функций. Далее мы подробно рассмотрим каждый из этих методов.

В практической работе временные ряды прогнозируемых показателей приближают следующими элементарными функциями:

У=а0+а1Х (уравнение прямой линии); У=а0+а1Х+ а2Х2 (парабола второго порядка);

У=а0+а1Х+а2Х2+а3Х3 (парабола третьего порядка);

У=а0+а1lnX (логарифмическая); У=а0Ха1 (степенная); У=а0+а1х (показательная).

Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Перспективная экстраполяция предполагает продолжение уровней ряда динамики на будущее на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемом отрезке времени. Ретроспективная экстраполяция характеризуется продолжением уровней ряда динамики в прошлое.

Понятием, противоположным экстраполяции, является интерполяция, интерполирование, которое предусматривает нахождение промежуточных значений функции в области её определения.

При экстраполяции предполагается:

текущий период изменения показателей может быть охарактеризован траекторией – трендом;

113

основные условия, определяющие технико-экономические показатели в текущем периоде, не претерпят существенных изменений в будущем, т.е. в будущем они будут изменяться по тем же законам, что и в прошлом, и настоящем;

отклонения фактических значений показателей от линии тренда носят случайный характер и распределяются по нормальному закону.

Прогнозирование социальных процессов методами прогнозной экстраполяции с использованием EXCEL возможно осуществлять следующими методами: методом скользящей средней и методом экспоненциального сглаживания.

Метод скользящей средней применяется в том случае, когда ряды динамики характеризуются резкими колебаниями показателей по годам. Такие ряды, как правило, имеют слабую связь со временем и не обнаруживают чёткой тенденции изменения. Наиболее распространённым и простым путём выявления тенденции развития является сглаживание или выравнивание динамического ряда.

Суть различных приёмов, с помощью которых осуществляется сглаживание или выравнивание, сводится к замене фактических уровней динамического ряда расчётными, имеющими меньшую колеблемость, чем исходные данные.

Один из наиболее простых приёмов сглаживания заключается в расчёте скользящих средних, их применение позволяет сгладить периодические и случайные колебания и тем самым выявить имеющуюся тенденцию в развитии.

Метод скользящих средних позволяет отвлечься от случайных колебаний временного ряда, что достигается путём замены значений внутри выбранного интервала средней арифметической величиной. Интервал, величина которого остаётся постоянной, постепенно сдвигается на одно наблюдение. Величина интервала скольжения Р может принимать любое значение от минимального (Р=2) до максимального (Р=N-1, где N – длина рассматриваемого временного ряда). Сглаженный ряд короче первоначального на Р-1 наблюдение.

114

2. В меню СЕРВИС выберите команду АНАЛИЗ ДАННЫХ.

Если раздел АНАЛИЗ ДАННЫХ отсутствует, то его необходимо установить. Для установки раздела АНАЛИЗ ДАННЫХ в пакете Excel необходимо выполнить следующее:

А) в меню СЕРВИС выберите команду НАДСТРОЙКИ;

Б) в появившемся списке установите флажок ПАКЕТ АНАЛИЗА.

3. В открывшемся диалоговом окне АНАЛИЗ ДАННЫХ выберите инструмент СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ ОК.

116

3. В диалоговом окне СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ необходимо определить следующие параметры:

В поле Входной интервал укажем диапазон с исходными данными (В3:В9).

Укажем Интервал скольжения равный 3 (минимальное значение равно 2).

Установим курсор в поле Выходной интервал, мышкой укажем любую ячейку, например С14.

Установим флажок на команде вывод графика.

117

После того как все параметры заданы, щёлкнем по кнопке ОК, Excel выполнит все необходимые вычисления и разместит результаты на листе.

4. Правой кнопкой мыши нажмите на одно из значений графика Прогноза. Далее в диалоговом окне выберите Добавить линию тренда.

5. В диалоговом окне Линия тренда выберите тип предполагаемой зависимости, например, предположим, что зависимость линейная. Далее выберите команду Параметры, в появившемся диалоговом окне отметьте флажок на команде Показать уравнение на диаграмме.

118

6. С помощью полученного уравнения У=15,714х – 5,7143 получим прогнозное значение У = 15,714*6– 5,7143 = 89 человек – прогнозное значение количества безработных в следующем году.

Метод экспоненциального сглаживания, разработанный Р. Брау-

ном, даёт возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к момен-

119

ту последнего наблюдения. Данный метод позволяет давать обоснованные прогнозы на основании рядов динамики, имеющих умеренную связь во времени, и обеспечивает большой учёт показателей, достигнутых в последние периоды наблюдения.

Суть метода заключается в сглаживании временного ряда с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчинены экспоненциальному закону. Метод экспоненциального сглаживания не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиям. Поэтому он является эффективным и надежным методом среднесрочного прогнозирования.

Рассмотрим применение метода экспоненциального сглаживания для наиболее распространённого случая, когда тренд описывается линейной функцией. В этом случае используется полином первой степени и тренд выражается двумя членами ряда Тейлора и некоторым малым числом t , зависящим от времени:

y=A+Bt+ t .

Данное выражение называют линейной моделью Брауна. При выборе начальных условий Браун рекомендует рассчитывать А, В путём выравнивания исходного временного ряда способом наименьших квадратов.

Процесс экспоненциального сглаживания основывается на цепочечных расчётах. Сначала устанавливаются исходные параметры выравнивающих кривых А, В по которым с помощью формул находятся начальные условия. На основе этих условий по формулам определяются характеристики сглаживания, затем – оценки коэффициентов для экспоненциального сглаживания первого порядка в исходном динамическом ряду и, наконец, расчётное значение линейной (y=A+Bt). Полученные на первом этапе характеристики сглаживания затем используются в качестве исходных данных для вычисления второго сглаженного значения в рассматриваемом динамическом ряду и т.д. Вычисления продолжаются до тех пор, пока не будут сглажены все значения исходного временного ряда.

Коэффициенты уравнения (оценки коэффициентов), найденные при экспоненциальном сглаживании последнего значения в исходном динамическом ряду, используются для последующего прогноза.

120

Начальные приближения для случая линейного тренда равны: экспоненциальная средняя 1-го порядка:

экспоненциальная средняя 2-го порядка:

В зависимости от величины параметра прогнозные оценки поразному учитывают влияние исходного ряда наблюдений: чем больше , тем больше вклад последних наблюдений в формирование тренда, а влияние начальных условий убывает быстро. При малом прогнозные оценки учитывают все наблюдения, при этом уменьшение влияния более ранней информации происходит медленно.

Прогноз на время t равен: yt= А + В *t.

Рассмотрим пример: Пусть задан временной ряд объёма расходов на капитальный ремонт в жилищно-коммунальном хозяйстве города за 5 лет в млн руб в сопоставимых ценах (таблица 5.2):

121

Таблица 5.2 – Динамика расходов на капитальный ремонт в жилищ- но-коммунальном хозяйстве города, млн руб.

Используя метод экспоненциального сглаживания построить прогноз ожидаемого объёма финансовых расходов на капитальный ремонт в ЖКХ города.

Согласно имеющейся динамике показателя расходов можно предположить, что тренд описывается линейной функцией.

Рассмотрим решение задачи средствами Excel.

1.Заносим статистические данные на лист Excel.

2.В меню СЕРВИС выберите команду АНАЛИЗ ДАННЫХ.

Если раздел АНАЛИЗ ДАННЫХ отсутствует, то его необходимо установить. Для установки раздела АНАЛИЗ ДАННЫХ в пакете Excel необходимо выполнить следующее:

122

А) в меню СЕРВИС выберите команду НАДСТРОЙКИ; Б) в появившемся списке установите флажок ПАКЕТ АНАЛИЗА.

3. В открывшемся диалоговом окне АНАЛИЗ ДАННЫХ выберите инструмент ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ОК.

4.В диалоговом окне ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ необходимо определить следующие параметры:

В поле Входной интервал укажем диапазон с исходными данными

(В3:В7).

Укажем Фактор затухания равный 0,2.

Установим курсор в поле Выходной интервал, мышкой укажем любую ячейку, например D2 .

Установим флажок на команде вывод графика.

После того как все параметры заданы, щёлкнем по кнопке ОК, Excel выполнит все необходимые вычисления и разместит результаты на листе.

123