Методы социально-экономического прогнозирования. 2

Введение 

      Социально-экономическое предвидение  основных направлений общественного  развития предполагает использование  специальных вычислительных и  логических приемов, позволяющих  определить параметры функционирования  отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

      В развитии методологии прогнозирования  социально-экономических процессов  большую роль сыграли научные  разработки отечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и место в системе планирования, исследуются вопросы методологии и организации экономического прогнозирования, показываются особенности научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по   следующим основным направлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ.  
 
 

1. Основы  прогностики

      Важную роль в развитии экономического  прогнозирования играет прикладная  научная дисциплина прогностика  и ее составная часть - экономическая прогностика.

      Теоретической основой прогностики  являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей  и математическая статистика, дискретная  математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки.

      В разделе экономической прогностики  изучаются специфические подходы  и методы экономического прогнозирования.  Основными проблемами этой науки  являются значительные сложности в методологическом подходе к объектам прогноза. Необходимость в структурировании определяется:

• анализом и синтезом объекта прогноза;
• адаптацией методов прогнозирования к объекту прогноза;
• алгоритмизацией процесса производства прогнозов.

      В арсенале инструментов экономической прогностики важная роль принадлежит количественным методам обработки прогностической информации:

• статистической экстраполяции;
• экономико-математическим методам;
• экономико-математическому моделированию и т.д.

      Прогностика – научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов.

      Прогноз – обоснованное суждение  о возможном состоянии объекта  в будущем или альтернативных  путях и сроках достижения этих состояний. Прогнозирование – процесс разработки прогноза.

      Этап прогнозирования – часть  процесса разработки прогнозов,  характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление  на этапы связано со спецификой  построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

      Прием прогнозирования – одна  или несколько математических  или логических операций, направленных  на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и т.д.

      Модель прогнозирования – модель  объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

      Метод прогнозирования – способ  исследования объекта прогнозирования,  направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

      Методика прогнозирования – совокупность  специальных правил и приемов  (одного или нескольких методов)  разработки прогнозов.

      Прогнозирующая система – система  методов и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования. Средствами реализации являются экспертная группа, совокупность программ и т.д. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными.

      Прогнозный вариант – один  из прогнозов, составляющих группу  возможных прогнозов.

      Объект прогнозирования – процесс,  система, или явление, о состоянии  которого даётся прогноз.

      Характеристика объекта прогнозирования  – качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

      Переменная объекта прогнозирования  – количественная характеристика  объекта прогнозирования, которая  является или принимается за  изменяемую в течение периода  основания и (или) периода упреждения прогноза.

      Сложность объекта прогнозирования  – характеристика объекта прогнозирования,  определяющая разнообразие его  элементов, свойств и отношений.

      Период основания прогноза –  промежуток времени, за который  используют информацию для разработки прогноза. Этот промежуток времени называют также периодом предыстории.

      Период упреждения прогноза –  промежуток времени, на который  разрабатывается прогноз.

      Прогнозный горизонт – максимально  возможный период упреждения  прогноза заданной точности.

      Точность прогноза – оценка  доверительного интервала прогноза  для заданной вероятности его  осуществления.

      Достоверность прогноза – оценка  вероятности осуществления прогноза  для заданного доверительного  интервала.

      Ошибка прогноза – апостериорная величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта.

      Источник ошибки прогноза –  фактор, способный привести к  появлению ошибки прогноза. Различают  источники регулярных и нерегулярных  ошибок.

      Верификация прогноза – оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза.

      Эксперт – квалифицированный  специалист по конкретной проблеме, привлекаемый для вынесения оценки  по поставленной задаче прогноза.

      При разработке социальных прогнозов  в ряде случаев производится выявление мнения представителей различных групп населения, условно приравниваемых к экспертам.

      Компетентность эксперта – способность  эксперта выносить на базе  профессиональных знаний, интуиции  и опыта достоверные суждения  об объекте прогнозирования. Количественная мера компетентности эксперта называется коэффициентом компетентности.

      Экспертная группа – коллектив  экспертов, сформированный по  определенным правилам для решения  поставленной задачи прогноза. Частным  случаем экспертной группы выступает экспертная комиссия.

      Компетентность группы экспертов  – способность экспертной группы  выносить суждения об объекте  прогнозирования, адекватные мнению  генеральной совокупности экспертов.  Компетентность экспертной группы  определяется различными методиками.

      Экспертная оценка – суждение  эксперта или экспертной группы  относительно поставленной задачи  прогноза. В первом случае используется  термин «индивидуальная экспертная  оценка», во втором – «коллективная  экспертная оценка». 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Классификационная схема методов  социально-экономического прогнозирования

      Под методами прогнозирования  следует понимать совокупность  приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа  ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

      По оценкам отечественных и  зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

      Большое значение для прогнозирования  имеет вопрос о его объективной  истинности, под которой понимается  соответствие форм и параметров предвидения объективным возможностям и тенденциям, которые будут реализованы в будущем и в то же время имеются в настоящем в виде ростков этого будущего. Вопрос об истинности прогнозирования тесно связан с проблемой критериев истинности, которые делятся на две группы: практические критерии (практика, как критерий истины на всех стадиях прогнозирования) и логические или косвенные критерии (проверяемость прогнозов, их адекватность, логическая непротиворечивость).

      В процессе экономического прогнозирования используются как общие научные методы и подходы к исследованию, так и специфические методы, свойственные социально-экономическому прогнозированию. В числе общих методов можно выделить следующие:

• исторический метод заключается в рассмотрении каждого явления во взаимосвязи его исторических форм;
• комплексный метод заключается в рассмотрении явлений в их взаимозависимости, используя для этого методы исследования не только данной, но и других наук, изучающих эти явления;
• системный метод предполагает исследование количественных и качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в сложных экономических системах;
• структурный метод позволяет установить причины исследуемого явления, объяснить его структуру;
• системно-структурный метод предполагает, с одной стороны, рассмотрение системы в качестве динамически развивающегося целого, а с другой – расчленение системы на составляющие структурные элементы и рассмотрение их во взаимодействии.

      Специфические методы экономического прогнозирования классифицируются по следующим признакам: степени формализации; общему принципу действия; способу получения прогнозной информации.

      По степени формализации, т.е.  изучения какой-либо содержательной  области знания в виде формальной  системы, связанной с усилением роли формальной логики и использованием математических методов научных исследований, методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные.

      Интуитивные методы прогнозирования  используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки, которые объединяет общий принцип действия.

      В состав индивидуальных экспертных  оценок входят: метод “интервью”, аналитический метод, метод написания  сценариев, построения “дерева  целей”. При разграничении указанных  методов используется третий  признак классификации метод  – способ получения прогнозной информации. Методы коллективных экспертных оценок включают в себя методы “комиссий”, “коллективной генерации идей” (мозговая атака), “Дельфи”, матричный метод и др.

      В группу формализованных методов  входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних и др. Ко второй подгруппе относятся методы математического моделирования, регрессионного и корреляционного анализа и др.

      Кроме того, широко используются в процессе экономического прогнозирования нормативный и балансовый методы. Особое место в классификации методов экономического прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы. Например, коллективные экспертные оценки и методы моделирования или статистические методы и опрос экспертов.

      В группу формализованных методов  входят две подгруппы: экстраполяции  и моделирования. К первой подгруппе  относятся методы: наименьших квадратов,  экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй - структурное, сетевое и матричное моделирование.

      Классы интуитивных и формализованных  методов схожи по своему составу  с экспертными и фактографическими  методами. Фактографические методы  основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, пол В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика - наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

      В изученной литературе представлено  значительное количество классификационных  схем по методам прогнозирования.  Основная погрешность таких схем - нарушение принципов классификации,  к числу которых относятся:  достаточная полнота охвата методов  прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы.

      В большинстве классификационных  схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

      С одной стороны, построение  моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели. С другой стороны, методы экстраполяции - не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

      Конструктивная классификация позволяет  наглядно изобразить совокупность  методов прогнозирования в виде  иерархического дерева и охарактеризовать  каждый уровень своим классификационным признаком.

      На первом уровне все методы  по признаку «информационное  основание метода» делятся на  три класса: фактографические, комбинированные  и экспертные.

      Фактографические базируются на  фактической информации об объекте  прогнозирования и его прошлом  развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

      Экспертные методы разделяются  на два подкласса. Прямые экспертные  оценки строятся по принципу  получения и обработки независимого  обобщенного мнения коллектива  экспертов (или одного из них)  при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

      Класс фактографических методов  объединяет следующие три подкласса:  методы аналогий, опережающие и  статистические методы.

      Методы аналогий направлены на  выявление сходства в закономерностях  развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

      Опережающие методы прогнозирования  основаны на определенных принципах  специальной обработки научно-технической  информации, учитывающих ее свойство  опережать прогресс науки и  техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

      Статистические методы представляют  собой совокупность методов обработки  количественной информации об  объекте прогнозирования, объединенной  по принципу выявления содержащихся  в ней математических закономерностей  изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.

      В процессе систематизированного  научно обоснованного прогнозирования  развития социально-экономических  процессов происходило развитие  методологии прогнозирования, как  совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

      Исследование различных классификационных  схем методов прогнозирования  позволяет выделить в качестве  основных классов фактографические, экспертные и комбинированные  методы, специализация которых обусловлена  спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующих главах будут подробно рассмотрены формализованные и интуитивные методы социально-экономического прогнозирования. 
 
 
 

3. Формализованные методы прогнозирования

      Эти методы базируются на математической  теории, которая обеспечивает повышение  достоверности и точности прогнозов,  значительно сокращает сроки  их выполнения, позволяет обеспечить  деятельность по обработке информации  и оценке результатов.

      Сущность метода прогнозной экстраполяции  заключается в изучении динамики  изменения экономического явления  в предпрогнозном периоде и  перенесения найденной закономерности  на некоторый период будущего. Обязательным условием применения  экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.

      Однако степень реальности такого  рода прогнозов и соответственно  мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.

      Операцию экстраполяции в общем  виде можно представить как определение значений функции. Простейшим способом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

      Этот способ обладает определенными  достоинствами, среди которых  незначительна трудоемкость вычислительного  алгоритма, универсальные расчетные  схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов - на 5-7 лет.

      Для повышения точности экстраполяции  используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Метод моделирования.

      Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования.

       Слово “модель” произошло от лат. “modulus” (мера, образец).

       В науке термин “модель” означает какой-либо условный образ объекта исследования, а в прогнозировании экономические или социальные процессы.

       Содержание процесса моделирования включает в себя следующие этапы:

1)конструирование  модели на основе предварительного  изучения объекта;

2)выделение  существенных характеристик объекта;

3)экспериментальный и теоретический анализ модели;

4)сопоставление  результатов моделирования с  фактическими данными объекта;

5)корректировка  или уточнение модели.

     Экономико-математическое моделирование основывается на принципе аналогии, то есть возможности изучения объекта через рассмотрение другого объекта, подобного ему и более доступного. Таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. Она представляет собой систему формализованных уравнений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему или какой-либо экономической процесс.

      Эта модель позволяет довести до полного исчерпывающего описания процесс получения и обработки исходной информации, а также решить рассматриваемые задачи в достаточно широком классе конкретных случаев.

Нормативный метод применяется на основе расчета  прогнозных показателей. Нормы и  нормативы разрабатываются заранее  на законодательной или ведомственной  основе. Норма – это максимально  допустимая величина. Норматив – соотношение  элементов производственного процесса (составляющая нормы).

       Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные. При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным направлениям, объектам, регионам. Например, используются нормативы: социального развития – потребление на душу населения, прожиточный минимум, площадь жилая и др.