Факторный анализ планирование и прогнозирование экономических и упр

ли влияют на развитие экономики, если рассматривать их в региональном аспекте исследования.

В целом проведенный анализ корреляционных связей между величиной ВРП на душу населения и показателями развития транспортной отрасли свидетельствуют об их взаимосвязи и позволяет утверждать, что развитие транспортной отрасли существенно влияет на развитие экономики.

При этом выделенные взаимосвязи доказывают наличие прямых и обратных зависимостей: так, развитие экономики станет основой для наращивания темпов прогрессивного развития транспорта и развитие транспортной отрасли (прежде всего автомобильного транспорта) может стать катализатором экономического

9 Составлено авторами по данным статистического сборника «Регионы России» за 2003–2012 гг.

42

ГЛАВА 2. ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ

ИУПРАВЛЕНЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

2.1.Теоретические аспекты прогнозирования

Вобщем виде под прогнозированием понимается процесс научных исследований качественного и количественного характера, направленный на выяснение тенденций развития экономических явлений и процессов, а также поиск оптимальных путей достижения целей этого развития. Конечным результатом процесса прогнозирования является система прогнозов.

Прогноз – это комплекс аргументированных предположений, выраженных в качественной и количественной формах относительно будущих параметров экономического объекта. Задача прогноза представить объективное, достоверное представление о том, что будет при тех или иных условиях.

Цель прогнозирования состоит в создании научных предпосылок, включающих научный анализ тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего развития общественного воспроизводства, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений; обоснование направлений социальноэкономического и научно-технического развития для принятия решений управления.

Впроцессе прогнозирования используются следующие два подхода.

Суть первого – прогнозировать, начиная от момента составления прогноза, постепенно проникая от имеющегося базиса информации в будущее.

Суть второго – определить будущие цели и ориентиры, а уже от них постепенно двигаться к настоящему.

Процесс разработки прогнозов основывается на научных методах познания социально-экономических явлений и использова-

44

ласти их расхождения, а также оценку вероятности их реализации в будущем.

Принцип альтернативности предполагает выбор вариантов развития по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. Переход от имитации сложившихся процессов и тенденций к предвидению их будущего развития основан на построении альтернатив, т.е. определения нескольких возможных, а зачастую и противоположных, взаимоисключающих путей развития.

Принцип историчности предполагает рассмотрение прогнозируемых явлений и процессов во взаимосвязи их исторических форм. Другими словами, в процессе прогнозирования необходимо исходить из того, что состояние исследуемого объекта есть закономерный результат его предшествующего развития, а будущее – закономерный результат его развития в прошлом и настоящем.

Основными задачами прогнозирования являются:

–накопление научного материала для обоснованного выбора прогнозных решений;

–оценка состояния объекта прогнозирования;

–научный анализ экономических, социальных, научнотехнических процессов и тенденций;

–исследование объективных взаимосвязей социальноэкономических явлений развития народного хозяйства в конкретных условиях места и времени;

–выявление альтернатив экономического и социального раз-

вития;

–выбор и обоснование варианта прогноза.

Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, внешних и внутренних связей объекта прогнозирования, вывести суждения, с определенной степенью достоверности, относительно будущего развития объекта.

Вся совокупность методов прогнозирования группируется по следующим признакам:

46

Цель регрессионного анализа – установить конкретную аналитическую зависимость одного или нескольких результативных показателей от одного или нескольких признаков-факторов.

Однофакторная модель – это модель зависимости результирующего показателя от одного фактора.

где у – результирующий показатель или зависимая (объясняемая) переменная;

х – влияющий фактор или независимая (объясняющая) переменная;

ε – случайная составляющая; а0, а1 – параметры регрессии; а0 – свободный член характери-

зует сдвиг и равен тому значению у, которое получается при х = 0, коэффициент а1 определяет наклон линии;

а0 и ε показывают, что изменение результирующего показателя y лишь частично обусловлено влиянием фактора x, так как возможно влияние и других факторов.

Модель временных рядов – это модель изменения показателя во времени, т.е. влияющим фактором выступает время.

Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень значений временного ряда формируется из трендовой (Т), циклической (S) и случайной (Е) компонент. Трендовая компонента характеризует общую тенденцию, закономерность изменения показателя. Трендом временного ряда называют плавно изменяющуюся, не циклическую компоненту, описывающую чистое влияние долговременных факторов, эффект которых сказывается постепенно. Циклическая компонента или сезонность характеризует регулярные колебания, периодически повторяющиеся спады и подъемы. Случайная компонента вызвана действием случайных факторов.

Для построения тренда временного ряда чаще всего используют пять функций (линий тренда):

48

Для проверки факторов на адекватность пользуются р-тесты или t-тесты. Если р-значение фактора меньше (или равно) 0,05 (т.е. для 95 %-ной доверительной вероятности), то фактор признается значимым. Если t-статистика фактора больше (или равно) по абсолютной величине 1,96 (что соответствует уровню значимости 0,05), то фактор признается значимым.

После выбора факторов x, влияющих на показатель y, встает вопрос, какой из рассматриваемых факторов оказывает наибольшее влияние. Коэффициенты регрессии a1, a2,…, am могут быть выражены в разных единицах измерения, поэтому их сравнение некорректно. Для решения этой проблемы используют стандартизованные коэффициенты регрессии. Стандартизованный коэффициент регрессии вычисляется путем умножения коэффициента регрессии aj на стандартное отклонение соответствующего фактора Sxj и деления полученногопроизведения наSy.

Таким образом, при прогнозировании развития явлений и процессов наибольшее значение приобретает построение эконометрической модели, т.е. нахождение параметров уравнения на основе применения метода наименьших квадратов (МНК). Для построения однофакторных моделей или моделей временных рядов используют анализ трендов. Для построения многофакторных моделей целесообразно использовать регрессионный анализ.

2.1.2. Оценка качества и надежность модели

Для оценки качества и надежности эконометрической модели используют три группы показателей:

1)показатели надежности модели: коэффициент корреляции;

2)показатели статистической значимости модели: F-кри- терий Фишера;

3)показатели качества прогнозирования по модели: средняя ошибка аппроксимации, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Коэффициент корреляции (r) отражает зависимость (сила или теснота связи) между исследуемым показателем и независимой

50