Экономические прогнозы

3. Принципы разработки прогнозов и планов

Системность

прогнозирования

Принцип прогнозирования, требующий взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона и их элементов, т.е. при прогнозировании отдельного экономического параметра необходимо максимально учесть всю совокупность экономических и социальных факторов, которые могут оказывать влияние на прогнозируемый объект.

Научная

обоснованность

Означает, что в социально-экономических прогнозах всех уровней всесторонний учет требований объективных экономических законов должен базироваться на применении научного инструментария, глубоком изучении достижений отечественного и зарубежного опыта формирования прогнозов. Прогнозирование должно строиться на широком использовании методик и моделей как условия научного формирования прогнозов отдельных блоков комплексной системы, их обоснованности, действенности своевременности.

Согласованность

Предполагает согласование показателей прогнозов, различающихся по масштабности (микро- и макропрогнозы), прогнозируемому периоду (оперативные и кратко-, средне- и долгосрочные).

Вариантность

прогнозирования

Заключается в разработке нескольких наиболее вероятных вариантов развития событий в условиях неопределенности будущей среды для объекта.

Непрерывность прогнозирования

Предполагает непрерывную работу над всеми видами прогнозов во времени, т.е. на основе оперативных прогнозов уточняются краткосрочные, на основе краткосрочных – среднесрочные, а на основе среднесрочных – долгосрочные.

Принцип

верифицируемости

Принцип прогнозирования, требующий определения достоверности, точности и обоснованности прогнозов.

Принцип

рентабельности

прогнозирования

Затраты на проводимые многочисленные прогнозные расчеты не должны быть большими, т.е. для заказчика они должны быть экономически выгодными.

4. Методы прогнозирования

Все методы прогнозирования по степени формализации делятся на две

основные группы:

интуитивные (или методы экспертных оценок, эвристические)

и формализованные (рисунок 2)

Интуитивные

методы

Выступают как научный инструмент решения сложных неформализуемых проблем (объект не поддается математическому описанию или формализации), позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационного обеспечения. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Наиболее часто эти методы используются при рассмотрении социальных вопросов, где невозможно выработать формализованную прогностическую модель. Интуитивные методы применяются в основном в следующих случаях:

• объект, экономическое явление не поддается математическому описанию, формализации;

• отсутствует достаточно представительная статистическая выборка, которая позволяет сделать выводы;

• нет необходимых средств для проведения формализованных исследований;

• отсутствуют вычислительная техника, программное обеспечение, квалифицированные кадры;

• возникли экстремальные ситуации, когда требуется принятие быстрых решений.

Эксперт

В переводе с латинского означает «опытный». В характеристике эксперта важное место занимает уровень и качество его образования, жизненный и профессиональный опыт. Основные требования к эксперту:

• определенный практический и исследовательский опыт;

• высокий уровень общей эрудиции;

• способность адекватно отображать тенденции прогнозируемого объекта;

• наличие психологической установки на будущее;

• отсутствие заинтересованности в конкретных результатах прогноза.

ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ

Предполагается, что каждый эксперт дает свою личную оценку вероятности события.

Интервью

Частная беседа организатора прогнозной деятельности с экспертом. Организатор заранее разрабатывает программу в виде вопросов по перспективному развитию прогнозируемого объекта. Эксперт экспромтом должен дать заключение по самым разным вопросам.

Аналитические

записки (аналитические экспертные оценки)

При использовании этого метода эксперт индивидуально проводит все необходимые на его взгляд разработки по анализу и прогнозированию объекта. Он может иметь доступ к необходимой информации, справочной литературе, результатам различных исследований. Свои результаты в виде основных доказательных выводов эксперт направляет организатору разработки прогнозов.

Построение

сценариев

Сценарий – описание возможной последовательности событий, который связывают настоящее и будущее. Подготовка сценария обычно поручается высококвалифицированному эксперту, который в свою очередь использует метод объединения независимых прогнозов и метод согласования мнения экспертов. Для объективного прогноза необходимо иметь несколько сценариев развития событий (оптимистический, пессимистический, средний). Как правило, сценарий разрабатывается для долгосрочного планирования.

КОЛЛЕКТИВНЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ

Их можно назвать комплексными методами прогнозирования, поскольку они включают:

• подготовку и сбор индивидуальных экспертных оценок;

• статистические методы обработки полученных материалов.

Метод «мозговой атаки»

Для данного метода характерна коллективная регенерация идей и творческое решение проблем. «Мозговая атака» представляет собой свободный неструктурированный процесс регенерирования любых идей по выбранной теме, которые спонтанно высказываются участниками встречи. Оптимальное число участников – 6-12 человек, и желательно, чтобы в качестве экспертов выступали люди, имеющие различные профессии и специальности. Время на одного человека – 1-2 минуты, количество раз неограничено. Основное требование – четкая, сжатая постановка вопросов и такие же ответы. Продолжительность работы от 20 минут до 1 часа.

Метод комиссий («круглого стола»)

В этом случае назначается или выбирается комиссия, которая наделяется правом предварительного или окончательного заключения, т.е. комиссия организует «круглый стол», в рамках которого будут согласовываться мнения экспертов с целью выработки единого мнения.

Метод «Дельфи»

Суть метода – проведение экспертных анкетных опросов в специально выбранной области знаний. Полученные анкетные данные подвергаются статистический обработке, в результате которой формируется диапазон мнений экспертов, отражающий их коллективное мнение по избранной проблеме. Процедура предполагает проведение 3-4 опросов до получения наиболее узкого диапазона мнений.

Метод «дерева

целей»

Может оперировать качественной и количественной информацией. Метод позволяет разбивать основную задачу на подзадачи и создавать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей. Построение «дерева целей» требует решения задач:

• прогнозирование объекта как системы;

• разработка сценария достижения конечной цели;

• обоснование коэффициентов относительной важности.

Эти задачи решаются с помощью рассмотренных выше экспертных методов прогнозирования.

Матричный метод

Используется в случае экспертного прогнозирования больших систем. Тогда возникает необходимость согласования прогнозов отдельных компонентов, установления и прогнозирования основных связей между ними, т.е. события в системе имеют перекрестное влияние, которое необходимо выявить. Характер влияния может быть определен как негативный, нейтральный и позитивный. Интенсивность воздействия может определяться в процентах, баллах (10-бальная шкала) и т.д. При прогнозировании обязательным является учет влияния более раннего события на более поздние.

Формализованные методы

Базируются на математической теории, обеспечивающей повышение достоверности и точности прогноза, значительно сокращает сроки, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке полученных результатов.

Экстраполяция

В широком смысле экстраполяция – это метод научного исследования, который заключается в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления на другую его часть. В узком смысле экстраполяция – это нахождение по ряду данных функции других ее значений, находящихся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем установившихся тенденций экономического развития и перенесении их на будущее.

Метод скользящей средней

Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенных чисел первых по порядку уровней ряда, затем - средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее - начиная с третьего и т.д.

Структурные

модели

Строятся на основе мер близости. С помощью мер близости можно выделять качественно однородные группы на основе большого число признаков. В структурном прогнозировании широко используются методы прогнозного графа и дерева целей.

Сетевое

моделирование

В основу метода положено построение сетевого графика, который имеет много разновидностей. На сетевых графиках каждый вид работы изображается стрелкой (дугой), которая соединяет начальное и конечное события. События изображают кружками. При построении сетевых графиков соблюдаются следующие условия: нумерацию событий делают так, чтобы стрелки (дуги) имели направление от события с меньшим номером к событию с большим номером; должна быть единственная начальная и единственная конечная вершины; дуги (стрелки) должны иметь направление слева направо; любая пара событий соединяется только одной стрелкой. Важнейшим элементом сетевого графика является путь – непрерывная последовательность работ. Он обычно определяется по направлению стрелок. Длина пути равна сумме продолжительностей составляющих его работ.

Имитационные

модели

Множество экономических объектов в силу своей внутренней структурной сложности не могут быть адекватно описаны с помощью статистических и экономико-математических моделей. В связи с этим в прогнозировании используются имитационные модели, которые наряду со статистическими, математическими моделями включают и словесное описание объекта, графические зависимости, сетевые модели и т.д. При описании имитационной модели прогнозист по своему усмотрению произвольно выбирает методы прогнозирования.

Статистическое

моделирование

Широко используется в прогнозировании. Различают статистические модели на основе одного уравнения регрессии и на основе системы уравнений регрессии. Варианты прогнозов можно рассматривать по одному уравнению, а можно – по множеству. Однако увеличение количества уравнений не сопровождается повышением качества прогнозов. При построении статистических моделей следует:

• уточнить качественные взаимосвязи исследуемого показателя в зависимости от совокупности условий; тщательно отобрать качественные факторы, аргументы, имеющие количественное выражение;

• предложить наиболее вероятный характер связей между зависимыми показателями и отобранными факторами, аргументами;

• учесть при отборе факторов сопоставимую размерность статистических рядов и определить допустимые параметры корреляционного уравнения;

• провести техническую проверку по существу сформированных статистических данных;

• подобрать наиболее приемлемое математическое уравнение для выражения взаимосвязей.

Экономико-математические модели

Детерминированные - решаются с помощью симплекс – метода. Линейно – динамические – строятся на базе линейных моделей и имеют блочно-диагональную структуру. В нелинейных моделях используются как линейные отношения, так и зависимости любого вида. В стохастических моделях часть или все параметры задаются случайными величинами.

5. Функции прогнозирования

Различают пять этапов прогнозирования: научный анализ, исследование объективных связей, оценка объекта прогнозирования, выявление объективных альтернатив, накопление научного материала для обоснования выбора определенного решения

Научный анализ

Анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций. Осуществляется по трем стадиям (этапам): ретроспекция, диагноз, проспекция.

Ретроспекция - этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На стадии ретроспекции происходят сбор, хранение и обработка информации, определение источников, необходимых для прогнозирования, оптимизация как состава источников, так и методов измерения и предоставления ретроспективной информации, уточнение и окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.

Диагноз - этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования с целью выявления тенденции его развития и выбора моделей и методов прогнозирования. На стадии диагноза проводится анализ объекта прогнозирования, который лежит в основе прогнозной модели. Этот анализ заканчивается не только разработкой модели прогнозирования, но и выбором адекватного метода прогнозирования.

Проспекция - этап прогнозирования, на котором по данным диагноза разрабатываются прогнозы развития объекта прогнозирования в будущем, производится оценка достоверности, точности и обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования. На данной стадии выявляется недостающая информация об объекте прогнозирования, уточняется ранее полученная, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта в соответствии с вновь поступившей информацией.

Исследование объективных связей

Осуществляется в процессе разработки механизма использования экономических законов, являющихся отражением существенных причинно-следственных связей явлений, выражающих их повторяемость в определенных условиях.

Оценка объекта прогнозирования

Базируется на сочетании аспектов детерминированности и неопределенности. Детерминизм – признает объективную закономерность и причинную обусловленность всех явлений природы и общества. При абсолютном детерминизме исчезает возможность альтернативного выбора решений. При абсолютной неопределенности конкретное представление будущего невозможно. Поэтому при отсутствии одного из аспектов, прогнозирование теряет смысл.

6. Параметры прогнозов

Период упреждения

Промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Точность прогноза

Оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

Достоверность и точность прогноза

Имеет целью создание реальной, теоретически реализуемой модели прогноза, достаточную достоверность получаемых экономических результатов и сравнительно точное отображение прогнозируемой действительности. Для повышения точности прогнозов необходимы многочисленные, многофакторные экспериментальные расчеты, которые максимально подтверждают соответствие выбранных экономических, математических моделей, алгоритмов и программ содержанию анализируемых и прогнозируемых процессов.