Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Экономическое прогнозирование. Учебно-методическое пособие направления подготовки 38.04.01 «Экономика фирмы (по видам экономической деятельности)»
.pdf
41
способ организации выборки, иногда фиксированные значения отдельных
показателей, при которых производится регистрация остальных параметров.
Основными респондентами (объектами выборочных исследований) являются
все или определенные категории потенциальных клиентов фирмы, ее
поставщики, служащие, общество в целом.
Производная (вторичная) информация – продукт переработки первичной
информации. Вторичные источники информации – это опубликованные в том
или ином виде исходные данные, уже собранные кем-то вне прямой связи с
конкретной задачей прогнозиста, но доставляющие информацию, в той или
иной мере полезную именно для решения этой конкретной задачи.
Источники вторичной информации: данные международных
организаций; законодательные и нормативные акты государственных органов;
различные издания Федеральной службы государственной статистики;
специализированные коммерческие базы данных по организациям, регионам;
специализированные деловые периодические издания; внутренняя отчетность
организации; результаты научных исследований и т.п.
В связи с развитием компьютерных сетей появилась возможность
использования ресурсов всемирной сети Интернет для сбора аналитической
информации. В приложении дана краткая характеристика web- материалов,
функционирование которых связано с экономическими исследованиями,
представлением и агрегированием информационных ресурсов, которые могут
быть использованы при разработке прогнозов.
Первичные источники предоставляют в распоряжение прогнозиста
исходные статистические данные более высокого порядка по предъявляемым к
ним критериям, но они и стоят существенно дороже. По характеру
содержащейся информации источники ее могут быть разделены на
параметрические и непараметрические.
Параметрические источники информации содержат размерные
(количественные) показатели объекта прогнозирования и планирования. К
параметрическим источникам относятся каталоги машин, приборов,
42
оборудования, рекламные проспекты, технические паспорта, финансовые
отчеты, бухгалтерская документация.
3.2. Требования к информации, используемой в экономическом
прогнозировании
Этап сбора информации о развитии объекта прогнозирования и
прогнозного фона в прошлом – один из самых сложных и ответственных.
Сложности могут возникнуть в связи с недоступностью информации,
характеризующей прогнозный фон (коммерческая тайна информации о
конкурентах, отсутствие систематизированной информации о покупателях и
т.п.), и с трудоемкостью сбора.
Особая значимость этапа связана с определяющим воздействием его на
качество прогноза. Нельзя ожидать получения объективного описания
будущего от прогноза, полученного на основе недостоверной, неполной
информации.
Требования к информации:
релевантность – используемая ретроспективная информация
должна отражать именно анализируемые стороны деловой деятельности
исследуемых объектов в соответствующие моменты времени;
надежность и точность – используемая информация должна
обеспечивать объективное описание изучаемых характеристик с заданной
степенью точности. Достигается с помощью различных методов проверки
надежности используемых источников, соблюдения принятой методологии
измерений, достоверности ответов респондентов, устранения сбоев и опечаток
в записи данных;
сопоставимость – данные должны сопровождаться такими
комментариями и пояснениями, касающимися смысла анализируемых
показателей и методологии их измерения, которые позволили бы сохранить
возможность их сопоставления (во времени и пространстве) и «приведения к
43
общему знаменателю» в ситуациях, характеризующихся изменениями в
методологии измерений и корректировкой состава анализируемых переменных;
представительность (репрезентативность) – выборка должна быть
организована таким образом, при котором она полностью и адекватно
представляет изучаемые свойства всей анализируемой совокупности.
Использование при разработке прогноза информации, не отвечающей
этим требованиям, может привести к искаженному представлению о развитии
объекта в прошлом и соответственно к ошибкам в описании будущего.
В теории измерений для оценки достоверности данных, полученных
измерением, употребляют термин «точность измерения», под которым
понимают степень приближения результатов измерений к истинному значению
измеряемой величины.
Качество исходной информации оценивается также показателем полноты
информации, который следует рассматривать во временном и содержательном
аспектах.
Во временном аспекте этот показатель отражает корректность
использования ретроспективной информации для разработки прогноза.
Например, при применении формализованных методов прогнозирования
(экстраполяция, корреляционный и регрессивный анализ) необходимо иметь
информацию об объекте за период, в 3 раза превышающий прогнозный, и,
кроме того, в период ретроспекции для объекта должно быть характерно
эволюционное, стабильное развитие.
В содержательном аспекте полнота информации означает ее
достаточность для содержательного описания сущности прогнозируемого
события, ее наличие за каждый выделенный временной промежуток
ретроспективного периода или на каждую рассматриваемую дату.
3.3. Показатели как инструмент информационного обеспечения прогнозов
Формой выражения характеристик исследуемых объектов с
количественной точки зрения выступают показатели. Экономический
44
показатель – это экономическое понятие в конкретном проявлении,
выражающее количественную характеристику экономических явлений или
процессов в единстве с их качественной определенностью.
В практике статистических исследований термин «показатель»
употребляется в более узком смысле как конкретное значение количественных
характеристик явления в условиях конкретного места и времени.
Все экономические показатели делятся на абсолютные и относительные,
натуральные, стоимостные и трудовые. Абсолютные величины, выражающие
размеры явлений и процессов, получают в результате сбора исходной
информации.
Натуральные показатели призваны характеризовать количество объектов
с учетом их свойств. Например, количество произведенной продукции в
натуральном выражении, потребность в электроэнергии, потребность в металле
для производства продукции, объем грузоперевозок, количество построенных
квартир и т.п. Свойства объектов многомерны, поэтому при измерении
натуральными показателями может возникнуть потребность перехода к
одномерной характеристике. Существует несколько способов ее решения.
Первый способ может быть применен для объектов, имеющих основное
общее свойство, например взаимозаменяемая продукция. И этом случае
возможно применение условных натуральных единиц измерения и пересчет
изучаемых объектов в условные. Консервы пересчитывают в миллионы
условных банок, потребность в электроэнергии – на каменный уголь и т.д.
Второй способ применяется также к однородным объектам с
доминирующим основным свойством. В роли, натурального показателя
выступает характеристика основного параметра, например, количество
произведенной ткани оценивают в погонных метрах, заготовки древесины – в
кубических метрах, а количество проданной – в парах.
Третий способ – попытка учесть значение нескольких свойств объекта в
виде интегрального (условного обобщающего) показателя основных свойств
исследуемого объекта. В качестве единиц измерения используются обычно
45
физические единицы. Например, выпуск труб измеряют в условных единицах,
получаемых умножением длины на средний вес 1 м.
Натуральные показатели применяются только для анализа и
прогнозирования однородных объектов. Более широко распространены в
экономическом прогнозировании стоимостные показатели, основой для расчета
которых является цена.
Значительно реже абсолютные величины выражаются в трудовых
единицах измерения – человеко-часах, человеко-днях.
Относительные показатели характеризуют количественное соотношение
исследуемых величин. В статистике принято выделять их следующие виды:
- относительные величины структуры – характеризуют состав изучаемых
совокупностей;
- относительные величины динамики – характеризуют изменение
изучаемого явления во времени;
- относительные величины сравнения – характеризуют количественное
соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам;
- относительные величины координации – характеризуют количественное
соотношение между отдельными частями изучаемого объекта;
- относительные величины интенсивности – характеризуют соотношение
разноименных, но связанных между собой абсолютных величин.
3.4. Виды шкал в экономических исследованиях и прогнозировании
В экономическом прогнозировании часто ставится задача оценки
отношений между элементами системы, оценки степени влияния параметров
внешней среды на исследуемый объект. Например, эксперты оценивают
степень влияния различных факторов на деловую активность предприятий,
зависимость покупательских предпочтений от марки товара. Инструмент
измерения, позволяющий упорядочить изучаемые характеристики объектов, –
шкала. Особенно часто потребность в применении различных шкал возникает в
экспертном прогнозировании. Наибольшее распространение в экономических
46
исследованиях и прогнозировании получили следующие виды шкал:
номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений.
Номинальная шкала (неупорядоченная шкала, шкала наименований)
устанавливает отношения равенства или неравенства между объектами по
рассматриваемому принципу для распределения изучаемой совокупности на
непересекающиеся классы, каждый из которых – отдельный пункт шкалы или
своего рода эталон качественной классификации свойств. Шкала наименований
не использует количественные характеристики, она ставит в соответствие
исследуемым объектам только их параметры. Объекты изучения распадаются
на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Каждой
категории дается название, численное обозначение которого является
элементом шкалы. На основе применения номинальной шкалы возможно
определение таких статистических характеристик, как частота распределения в
абсолютных или относительных числах, мода, выявляющая по выбранному
признаку класс с наибольшей численностью. В прогнозировании экспертными
методами шкала прогнозирования может использоваться на начальных этапах
разработки анкет для определения совокупности оцениваемых параметров.
Пример вопросов анкеты, сформулированных в номинальной шкале.
1. Какие факторы, на ваш взгляд, определяют выбор клиентами
туристической фирмы: возраст фирмы; цена услуг; отношение к клиентам;
удобство расположения офиса и т.п.
2. Согласны ли вы с утверждением, что темпы инфляции в прогнозном
году будут определяться ростом цен на энергоносители на мировом рынке?
(Подразумевается ответ «да» или «нет.)
Порядковая шкала (ординарная шкала, ранговая шкала) – это
упорядоченная номинальная шкала, устанавливающая отношения равенства
между объектами по признаку или отношению порядка (последовательности).
Это отношения типа «больше чем», «лучше чем» и т.п. С помощью таких шкал
измеряется интенсивность свойств, суждений, событий, степень согласия или
несогласия с предложенными утверждениями. Пункты порядковых шкал могут
47
иметь следующие наименования: вполне согласен; скорее согласен;
затрудняюсь ответить; скорее не согласен; совершенно не согласен.
Каждому из вариантов ответов при разработке анкеты приписывается
определенное число (ранг).
Иногда конструкция анкеты предполагает самостоятельное ранжирование
ответов респондентами, которым предлагается упорядочить предложенные
варианты ответов, поставив на первое место наиболее предпочтительный
вариант, каждому варианту ответа приписывается оценка, соответствующая его
месту в ранжированном ряду.
В порядковой шкале известна лишь последовательность чисел, но не
расстояние между ними. В общем случае эти расстояния не равны, т.е. нельзя
сказать, на сколько (во сколько раз) одно значение больше другого, а значит, и
ранги не несут такой информации.
Порядковая шкала позволяет рассчитать частоты распределения в
абсолютных или относительных числах, моду, медиану и корреляцию рангов
(оценивающую степень согласованности ответов респондентов).
Примеры вопросов анкеты, построенной на порядковой шкале.
1. Как вы отнесетесь к появлению в прогнозном периоде на рынке новой
модели товара А по цене х руб.: непременно куплю; скорее куплю; возможно,
куплю; скорее не куплю; не куплю?
2. Определите рейтинг факторов, препятствующих развитию вашего
предприятия: конкуренция импорта; недостаток оборотных средств; отсутствие
квалифицированного персонала; низкий уровень спроса; нехватка
производственных мощностей.
Интервальная шкала – полностью упорядоченный ряд с измеренными
интервалами между пунктами шкалы, причем отсчет начинается с произвольно
выбранной точки. В этой шкале существует равенство между любыми парами
пунктов, в зависимости от специфики вопросов интервалы могут быть равными
или не равными. С ее помощью можно измерить в основном те признаки,
значение которых можно выразить числом.
48
Примеры вопросов анкеты, построенной на интервальной шкале.
1. Как часто вы пользуетесь услугами Интернета: ежедневно; чаще одного
раза в неделю; один раз в неделю; реже одного раза в неделю?
2. Количество изданных вами научных статей: менее 5 статей; от 6 до 10
статей; от 10 до 15 статей и т.д.
Шкала отношений напоминает интервальную, но отсчет в ней начинается
не с произвольной точки, а с экспериментально установленного нуля. Для таких
шкал применимы все операции с числами, т.е. можно определить, на сколько
или во сколько раз один пункт на шкале превышает другой.
Пример вопросов анкеты, построенной на шкале отношений.
1. Сколько раз за последний год вы воспользовались услугами
стоматолога
2. Какова вероятность того, что вы в прогнозном году будете клиентом
туристической фирмы
Контрольные вопросы
1. Какие источники информации вы можете использовать при
формировании прогнозов спроса на товарных рынках города и края?
2. Какие требования предъявляются к ретроспективной информации?
3. Какими способами может быть обеспечена надежность статистической
информации?
4. Какими способами может быть обеспечена и проверена надежность
экспертной информации?
5. Будет ли репрезентативной информация, полученная на основе опроса
группы студентов – покупателей бытовой техники, если эту информацию
использовать для разработки прогноза объемов продаж бытовой техники?
6. Почему в практике экономического прогнозирования большее
применение находят количественные показатели?
7. Приведите примеры вопросов, которые следует сформулировать,
используя номинальную шкалу.
8. Чем отличается шкала отношений от номинальной?
49
Рекомендуемая тематика докладов
1. Информационное обеспечение стратегического развития
экономических систем.
2. Информационное обеспечение экономической деятельности на
современном этапе социально-экономического развития.
3. Требования к информации, используемой в экономическом
прогнозировании.
Практические задания
1. Представьте, что вам необходимо подготовить исходную информацию
для разработки прогноза производства продукции в регионе. Из приведенной
ниже совокупности показателей необходимо выбрать: показатели для описания
объекта прогнозирования; показатели для описания прогнозного фона;
избыточную информацию.
Исходная информация: розничный товарооборот; дефлятор ВВП;
товарные запасы в розничной торговле; индекс потребительских цен;
официальный рыночный курс рубля к иностранной валюте; ставки налогов;
производство товаров на душу населения; уровень безработицы; накопление
сбережений во вкладах и ценных бумагах; протяженность сети автомобильных
дорог; расходы на охрану окружающей среды; объем промышленного
производства региона в разрезе отраслей; индекс оптовых цен
промышленности; динамика промышленного производства региона в разрезе
отраслей; численность занятых по отраслям; производительность труда в
разрезе отраслей; стоимость основных производственных фондов; инвестиции
в основной капитал в разрезе отраслей.
2. Образовательное предприятие составляет прогноз ожидаемого
количества абитуриентов, желающих получить высшее образование на платной
основе в будущем учебном году. С этой целью специалисты отдела
внебюджетной деятельности и приемной комиссии проводят встречи с
абитуриентами и их родителями в школах города и других населенных пунктах.
На -встречах было проведено анкетирование, включающее вопрос о желании
50
Вариант ответа
Число ответивших
Вероятность подачи
заявления
Обязательно будут поступать
20
0,80
Скорее будут поступать, чем
нет
27
0,50
Возможно, буду поступать
56
0,25
Скорее не буду поступать
30
0,10
Не буду поступать
80
0
попытаться поступить на отдельные специальности университета на платной
основе при предлагаемой цене обучения. Результаты анкетирования и
вероятность участия в конкурсе для каждого варианта ответа отражены в
таблице. Определите ожидаемое количество абитуриентов в прогнозном году.
Какая шкала использована при формулировке вопроса?
Таблица 1.2
Исходные данные
ТЕМА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ
ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
План:
4.1. Классификация методов прогнозирования
4.2. Методы экспертных оценок
4.3. Построение сценария и «дерева» целей
4.4. Методы прогнозной экстраполяции
4.1. Классификация методов прогнозирования
В настоящее время, по оценкам ученых, насчитывается свыше 150
различных методов прогнозирования. Однако на практике используется в
качестве основных 15-20. В существующих источниках представлены
различные классификационные принципы методов прогнозирования.
Одним из наиболее важных классификационных признаков методов
прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно
охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком
можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим способ получения прогнозной информации.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]