6.6. Организация разработки конъюнктурных прогнозов

Цель прогноза, как важнейшего этапа исследования конъюнктуры, заключается в определении наиболее вероятных оценок состояния конъюнктуры в будущем.

Основной задачей прогноза является определение тенденций развития факторов, влияющих на рынок в течение определенного будущего времени.

Прогноз конъюнктуры является вероятностным результатом и осуществляется в следующей последовательности:

1. Выбор горизонта прогнозирования.

2. Определение параметров прогнозирования.

3. Выбор методов прогнозирования.

4. Проведение расчетов прогнозных параметров.

5. Интерпретация прогноза.

Выбор времени прогноза является одним из наиболее важных этапов прогнозирования.

Специфика разработки конъюнктурных прогнозов состоит в том, что его горизонт не может превышать 1,5 года. Горизонт прогнозирования - это срок, на который ведется прогноз.

Более длительные конъюнктурные прогнозы оказываются маловероятными из-за быстрых изменений, происходящих на рынке. Поэтому периодизация конъюнктурных прогнозов коренным образом отличается от общепринятой в прогнозировании других видов. В конъюнктурных исследованиях главным является составление про­гноза. Как правило, краткосрочные прогнозы конъюнктуры необходимы для выбора поведения на рынке с учетом ее изменения.

Среднесрочный прогноз (месяц, квартал, до года) необходим для заключения форвардных сделок и оценки перспектив развития конъюнктуры.

Долгосрочный прогноз конъюнктуры связан прежде всего с выбором стратегии субъекта хозяйствования и экспертной оценкой изменения ситуации в целом на рынке. Поэтому долгосрочный прогноз не связан с оценкой тенденций, а в основном направлен на экспертизу качественных изменений в ситуации на рынке.

После выбора периода прогнозирования следует этап определения параметров прогнозирования. На этом этапе выделяется оцениваемый сегмент рынка и показатели, характеризующие конъюнктуру. Для краткосрочных и среднесрочных прогнозов в качестве основных показателей оценки конъюнктуры используются уровни и показатели динамики показателей конъюнктуры рынка. Именно исходя из этого, основными методами краткосрочного и среднесрочного прогнозирования являются экономико-статистические методы прогнозирования.

Экономическое прогнозирование основывается на следующих основных предположениях:

если система находится в состоянии равновесия, то ее поведение подчиняется внутренним законам развития;

если система вышла из состояния равновесия, то прогнозирование ее поведения зависит от состояния внешних факторов. Для экономики - это течение социально-экономических процессов;

• экономические законы инертны по своей сущности.

Исходя из перечисленного, все методы прогнозирования конъюнктуры можно подразделить на три основные группы:

• методы экстраполяции;

• экспертных оценок;

• моделирования.

Методы экстраполяции базируются на гипотезе сохранения сложившихся взаимосвязей и их распространения на прогнозируемый период.

Методы экспертных оценок допускают различные вероятностные исходы развития системы и основываются на использовании знаний и интуиции специалистов (экспертов), занимающихся изучением и прогнозированием того или иного экономического явления. Основная отличительная черта этого метода состоит в том, что оценка вероятного значения конъюнктурных показателей вырабатывается в виде суждений и мнений экспертов.

Методы экономического моделирования предусматривают создание моделей взаимодействия различных факторов, определяющих конъюнктуру на рынке.

Однако, приведенное деление методов прогнозирования достаточно условно, поскольку они могут взаимно пересекаться и переплетаться. Так, например, моделирование может использовать гипотезу экстраполяции, а значение некоторых факторов получается экспертным путем.

Широкое распространение в прогнозировании конъюнктуры получили математико-статистические методы. Так, основной проблемой экспертных методов является оценка компетенции и согласованности экспертов. С точки зрения формальной математической логики оценка компетентности экспер­тов производится по формуле:

, (6.2)

где X_ij - оценка относительной важности (в баллах) i -м экспертом j -му элементу;

K_i - коэффициент компетентности i -го эксперта, учитывающий степень знакомства с обсуждаемым вопросом (К_з) и аргументированность ответа (К_а):

, (6.3)

где i = 1 ... m - номера экспертов, m - число экспертов; j = 1 ... n; n - номера изучаемых элементов.

Среднее значение ответа варьирует между 1 и 100 баллами:

1< <100

Чем больше X_j , тем больше важность j -го элемента. Согласованность мнений экспертов можно оценить с помощью дисперсии экспертных оценок или коэффициента конкордации Кендела:

, (6.4)

где W - коэффициент конкордации;

m - число экспертов;

n - число оцениваемых факторов;

, (6.5)

X_ij - формально-числовая оценка i -го фактора j -м экспертом.

Одной из разновидностей экспертных оценок является метод “мозгового штурма”. В отличие от анкетных вопросов по методу “Дельфи”, при “мозговом штурме” эксперты делают свои заключения в ходе заседания, что значительно упрощает процедуру экспертизы. При этом все присутствующие на заседании делятся на две группы: первая - генераторы идей и оценок; вторая - аналитическая группа. В оперативном варианте экспертные оценки можно проводить в форме конъюнктурных совещаний.

Статистические методы экстраполяции в основном сводятся к использованию расчетных функциональных зависимостей динамического ряда показателя конъюнктуры или корреляционных зависимостей ряда конъюнктурных показателей (корреляционно-регрессионные зависимости). Основным расчетным методом выявления функций тренда является так называемый ме­тод наименьших квадратов (МНК).

Сущность этого метода состоит в гипотезе о том, что расчетная функция в наибольшей степени достоверности описывает фактический тренд конъюнктуры, если отклонения фактических моментов конъюнктуры максимально приближены к расчетным значениям, рассчитываемым по гипотетической функции тренда. Т.е. должно выполняться следующее условие:

, (6.6)

где У_факт - фактические значения конъюнктурного показателя;

У_расч. - расчетные значения того же показателя;

n - количество уровней тренда.

Считается, что “реальное” значение прогнозируемого уровня показателя должно находиться в пределах:

< < , (6.7)

где - прогнозируемый уровень показателя;

t - значение распределения Стьюдента для данного динамического ряда с допускаемой вероятностью прогноза;

• - cреднеквадратическое отклонение фактических уровней ряда от расчетных.

Расчет параметров тренда по методу наименьших квадратов представляет собой достаточно трудную процедуру. Однако развитие ПЭВМ и специального программного обеспечения экономических расчетов позволяет значительно упростить эту задачу. Так, например, графические возможности Microsoft Excel позволяют на одном графике (пример - рис.5.7) построить динамику показателя; его тренд, построенный на основе МНК; привести уравнение тренда и коэффициент корреляции отклонений фактических уровней от тренда; разместить прогнозируемые уровни ряда.

На заключительном этапе прогнозирования производится интерпретация и оценка достоверности прогноза, полученного на основе того или иного метода.

Чем длиннее период прогнозирования, тем менее он достоверен. Интерпретация прогноза заключается в оценке тенденций изменения конъюнктуры рынка на основе полученных расчетных показателей.