Методы прогнозирования и их сущность

В состав индивидуальных экспертных оценок входят следующие  методы: метод опроса в форме интервью и аналитическая группа методов. К частным методам, которыми пользуются эксперты в данном случае, относятся: ассоциативные приемы, приемы аналогий, морфологический анализ.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя: комиссии {круглого стола); коллективную генерацию идей (различные виды «мозгового штурма»); метод «Дельфи»; метод функционально-стоимостного анализа.

Эта группа методов  основана на том, что при коллективном мышлении: во-первых, выше точность результата; во-вторых, при обработке полученных результатов могут возникнуть продуктивные идеи.

 

 

2.2 Методы экстраполяции

 

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции  заключается в изучении сложившихся  в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Методы экстраполяции  достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и  не требуют для расчетов большой  статистической базы. Использование  методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление  развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в  будущем прошлых и настоящих  тенденций развития объекта прогноза; при прогнозной фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе. Следует отметить, что методы экстраполяции необходимо применять на начальном этапе прогнозирования для выявления тенденций изменения показателей.

Процедура экстраполяции - это  чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет  расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных  математических формул, а неформальный - на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней  дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью  среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень  принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном  прогнозировании. Преимущество данного  метода состоит в том, что он прост  в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального  сглаживания дает возможность выявить  тенденцию, сложившуюся к моменту  последнего наблюдения, и позволяет  оценить параметры модели, описывающей  тренд, который сформировался в  конце базисного периода. Этот метод  адаптируется к меняющимся во времени  условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального  сглаживания наиболее эффективен при  разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для  прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Метод наименьших квадратов  основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы  квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая  тренд, в каждом конкретном случае подбирается  в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение  получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и  реализуется на ЭВМ. К недостаткам  метода можно отнести жесткую  фиксацию тренда моделью, небольшой  период упреждения, сложность подбора  уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых  компьютерных программ, например Excel.

 

 

2.3 Методы моделирования  и экономико-математические методы

 

Моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения  его существенных характеристик  или признаков. Прогнозирование  экономических и социальных процессов  с использованием моделей включает разработку модели, её экспериментальный анализ, сопоставление результатов прогнозных расчетов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса, корректировку и уточнение модели.

Методы информационного  моделирования были разработаны  и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного  моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической  информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного  моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

Патентный метод - это опережающий  метод прогнозирования, позволяющий  рассчитать момент внедрения в практику изобретений по динамике даты их патентования и даты внедрения.

Для того чтобы построить  прогноз данным методом, необходимо рассмотреть и проанализировать следующую информацию:

• дату патентования изобретения;
• дату внедрения изобретения в производство или в любую другую деятельность;
• разрыв во времени между первой и второй датой.

Публикационный метод  аналогичен и базируется на оценке взаимосвязи между датой опубликования  информации о каком-либо достижении НТП и датой внедрения его  на практике.

В основу применения методов  информационного моделирования  положены следующие два допущения:

1) существует связь между  динамикой предоставления научно-технической  информации и динамикой внедрения  достижения в производство;

2) научно-техническая информация  на некоторый интервал времени  опережает внедрение достижения  в производство.

Основными источниками информации, используемой в опережающих методах  прогнозирования, являются:

• патентная документация (патенты, свидетельства);
• патентно-ассоциируемая документация (лицензии, коммерческая информация, каталоги, прайсы и т.д.);
• публикации в периодической печати и издания научно-технической литературы, используемые при публикационном методе.

Ретроспективная обработка  названных источников информации позволяет  проанализировать динамику патентования и опубликования. В результате анализа  исследователи решают две задачи: 1) определяют возможную дату внедрения  технического решения в производство; 2) оценивают перспективу различных  направлений науки и техники.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических  прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты  выявляют и изучают взаимосвязь  между появлением публикаций о правительственных  перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего  относятся методы прогнозирования  по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования  по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события  сопровождается появлением другого  и эта взаимосвязь носит устойчивый характер - характер закономерности. В  группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода: 1) математической аналогии; 2) исторической аналогии.

Метод математической аналогии основан на установлении аналогии математических описаний различных по природе объектов (например, закона гравитации и торгового  тяготения городов). Для математического  описания и прогнозирования менее  изученного явления (торгового тяготения) используется математическое описание более изученного явления (гравитации).

Метод исторической аналогии - это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании  аналогии объекта прогнозирования  с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования  в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует  иметь в виду, что этот метод  не основан на неизбежности и необходимости  полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события  прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Применение аналогии в  прогнозировании связано со следующими трудностями: часто сложно отличить истинную причину от мнимой, что  ведет к ошибкам; для повышения  точности прогнозов необходимо обеспечить представительность выборки (наблюдений), достаточно полно отражающей совокупность всех возможных ситуаций, которые  могут иметь место в будущем. Прогнозирование по аналогии обычно применяется в сочетании с  другими методами (экспертных оценок).

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных  экономических процессов, систем, в  которых возможно выделение многих структурных или иерархических  уровней.

Процедура построения «дерева  целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим  разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее  с установлением промежуточных  событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется  с помощью экспертов, причем при  переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении  к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов  входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов  относительной важности или весов  элементам различных уровней  «дерева целей». Построение «дерева  целей» заканчивается, когда мы доходим  до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как  результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева  целей»: 1) формулировка генеральной  цели прогноза; 2) формулировка перечня подцелей различных уровней; 3) непосредственно построение «дерева целей»; 4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов); 5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза; 6) выбор наиболее оптимальных мероприятий; 7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.

 В современных условиях в стране развитию моделирования и практическому применению моделей стала придаваться особая значимость в связи с усилением роли прогнозирования и переходом к индикативному планированию.

 

 

2.4 Метод экономического  анализа

 

Экономический анализ является неотъемлемой частью и одним из основных элементов логики прогнозирования  и планирования. Он должен осуществляться как на макро-, так и на мезо- и  микроуровнях.

При проведении экономического анализа следует использовать системный  подход. В качестве системы рассматривается  народное хозяйство (экономика) в целом  и его структурные части: сферы, регионы, отрасли, объединения, предприятия. Анализ должен быть комплексным, т.е. всесторонним.

Сущность метода экономического анализа заключается в том, что  экономический процесс или явление  расчленяется на составные части  и выявляются взаимосвязь и влияние  этих частей друг на друга и на ход  развития всего процесса. Анализ позволяет  раскрыть сущность такого процесса, определить закономерности его изменения в  прогнозируемом (плановом) периоде, всесторонне  оценить возможности и пути достижения поставленных целей.

Процесс экономического анализа  подразделяется на ряд стадий: постановку проблемы, определение целей и  критериев оценки; подготовку информации для анализа; изучение и аналитическую  обработку информации; разработку рекомендаций о возможных вариантах решения  проблемы и достижения целей; оформление результатов анализа.

 

 

2.5 Балансовый метод

 

С помощью балансового  метода реализуется принцип сбалансированности и пропорциональности. Он применяется  при разработке прогнозов, планов и  программ. Сущность его заключается  в увязке потребностей страны в различных  видах продукции, материальных, трудовых и финансовых ресурсов с возможностями  производства продукции и источниками  ресурсов.

Балансовый метод предполагает разработку балансов, представляющих собой систему показателей, в  которой одна часть, характеризующая  ресурсы по источникам поступления, равна другой, показывающей распределение (использование) по всем направлениям их расхода. В переходный период к  рыночным отношениям усиливается роль прогнозных балансов, разрабатываемых  на макроуровне: платежного баланса, баланса  доходов и расходов государства, баланса денежных доходов и расходов населения, сводного баланса трудовых ресурсов, балансов спроса и предложения. Результаты балансовых расчетов служат основой при формировании структурной, социальной, финансово-бюджетной и  кредитно-денежной политики, а также  политики занятости и внешнеэкономической  деятельности. Балансы применяются  также для выявления диспропорций в текущем периоде, вскрытия неиспользованных резервов и обоснования новых  пропорций.