Социальное прогнозирование базируется
на анализе информационного массива –
совокупности данных, которые образуют
определенную систему научных фактов
и характеризуют объект прогнозирования.
В состав информационного массива входят
разные источники: масс-медиа, политические
отчеты, статистические данные, радиопрограммы,
данные анкетных опросов экспертов, личностные
характеристики политических лидеров,
оценки их мировоззренческих убеждений
и т.д.
Важным в прогнозировании является учет
того социального, экономического и научно-технического
фона, на котором развивается объект прогнозирования.
Именно этот фон как совокупность условий
(внешних факторов) ограничивает развитие
объекта прогноза в будущем, активно взаимодействует
с ним.
Следствием прогнозирования перспектив
развития общественных явлений и процессов
являются поисковые, нормативные, комплексные
и системные прогнозы [8].
Поисковый прогноз представляет собой
определение возможных состояний объекта
в будущем на основе тенденций, присущих
ему в прошлом и настоящем. Такой прогноз
отвечает на вопрос, в каком направлении
происходит развитие, каким будет состояние
объекта прогнозирования в определенный
период будущего. Примером таких прогнозов
могут быть прогнозы численности народонаселения
планеты, развития коммуникаций до т ого
или иного конкретного года.
Нормативный прогнозопределяет пути
и сроки достижения возможных, желательных
состояний объекта на основе определенных
социальных норм, идеалов, потребностей,
целей. В отличие от поискового, нормативный
прогноз строится в обратном направлении,
то есть от наперед заданного состояния
объекта прогнозирования к изучению современных
тенденций и их возможных изменений, которые
обеспечивают достижение данного состояния.
Нормативное прогнозирование является
начальным этапом и необходимым условием
научно обоснованного планирования, прогнозирования
и проектирования.
Прогнозирование может быть применено
как к управляемым, так и к стихийным процессам
и явлениям. Различают следующие виды
прогнозов: краткосрочное – на 1-2 года;
среднесрочное – 5-10 лет; долгосрочное
– 15-20 лет и сверхдолгосрочное – на 50-100
лет.
Прогнозы разрабатываются с помощью
определенных методов прогнозирования,
которые представляют собой совокупность
способов и процедур отбора и анализа
эмпирической информации с целью построения
прогноза. Австрийский футуролог Эрих
Янч насчитывает около 200 научных методов,
специальных методик, логических и технических
способов познания будущего. Однако на
практике используются не более 15 – 20
методов прогнозирования. Условно их можно
разделить на пять групп: 1) экстраполяция;
2) экспертные оценки; 3) моделирование;
4) историческая аналогия; 5) сценарии будущего
[8].
Метод экстраполирования основан на
распространении выводов, полученных
из наблюдений над одной частью явления,
на другие его части. Если для заданной
системы в прошлом было характерным развитие
с определенной постоянной скоростью
или ускорением, то есть основания считать,
что эта скорость или ускорение остается
неизменным и на определенный промежуток
времени в будущем. Однако неправильный
выбор временных интервалов прогнозирования
нередко приводит к несостоятельности
продолжения в будущем тенденций прошлого
времени.
Экспертные оценки – метод анализа и
исследования сложных проблем. Его суть
заключается в проведении экспертами
(ведущими специалистами в разных отраслях
науки и техники) анализа проблемы с последующей
формализованной обработкой результатов.
Обобщенная мысль экспертов принимается
как наиболее вероятное решение проблемы.
Метод моделирования позволяет с помощью
модели сделать прогноз будущего состояния
объекта. Существует несколько видов моделирования:
предметное, физическое, математическое,
логическое, имитационное или компьютерное.
Имитационное, компьютерное моделирование
– экспериментальный метод исследования
и прогнозирования динамики сложных систем
с помощью ЭВМ. Его можно определить как
процесс конструирования модели реальной
системы с последующим исследованием
и проведением экспериментов на этой модели.
Это особенно важно при исследовании сложных
социально-экономических процессов на
региональном и глобальном уровнях, когда
прямой эксперимент принципиально невозможен
или может привести к непредвиденным последствиям.
Кроме имитационных моделей, которые
сегодня являются самыми распространенными
методами изучения и прогнозирования
глобальных процессов, широко используются
исторические модели – образы и сценарии
будущего. Исторический подход заключается
в определении объективных закономерностей
и тенденций развития системы и опирается
на принцип детерминизма будущего.
Сценарий представляет собой многовариантный
прогноз, который объединяет системный
и исторический подходы к изучению сложных
систем; в большинстве случаев он носит
описательный характер и широко используется
при построении комплексных прогнозов.
Сценарии выясняют: каким путем шаг за
шагом может быть реализована определенная
теоретическая ситуация; какие существуют
варианты на каждом этапе для каждого
участника событий для того, чтобы облегчить
или избежать определенного развития
событий.
Итак, прогноз дает возможность выявить
возможные варианты развития и разрешения
проблем будущего, его взаимоисключающие
варианты, стихийные и сознательные процессы,
определить временные и пространственные
параметры. Прогнозирование выполняет
определенные функции: социально-гносеологическую,
эвристическую, интегрирующую, нормативную,
коммуникативную, поисковую и т.п. Оно
дает понимание исторической перспективы,
помогает определить направление социально-экономического
и политического развития, правильно ориентироваться
в международных событиях [8].
1.3 Пути решения
глобальных проблем
В конце прошлого –
начале нынешнего тысячелетия человечество
столкнулось с рядом глобальных проблем,
от своевременного и эффективного решения
которых зависит настоящее и будущее человечества.
Независимо от теоретических
и методологических подходов ученых, продовольственная
проблема всегда называется в ряду самых
актуальных. Для своего решения она требует
не только неустанных забот того или иного
государства, но и объединения усилий
всего человечества, развития науки, техники
и новейших, в том числе информационных,
технологий. Такое отношение к проблемам
питания диктуется реальными условиями
существования современного человечества.
Как свидетельствует
мировой опыт человеческого общежития,
продовольственную проблему, несмотря
на ее глобальный характер, нельзя рассматривать
как самостоятельную, в отрыве от многих
других проблем, которые стоят перед человечеством.
На ее решение накладывали, и будут накладывать
отпечаток естественные, региональные,
социокультурные и другие условия и факторы.
Не менее важными среди них есть религиозные,
национальные и много других факторов
социального развития. Как справедливо
отмечают некоторые авторы, за спиной
у человечества сотни тысяч лет развития
культуры, и пища разных современных народов
- это плод не только и даже не столько
природы, сколько культуры[9].
Обострение продовольственной
проблемы тесно связано с обострением
демографической проблемы, которая увеличивает
разрыв между богатым Севером и бедным
Югом. Рост благосостояния в развитых
странах происходит на фоне тотальной
бедности в странах «третьего мира». Согласно
расчетам футурологов, если стандарт потребления
в беднейших странах поднять к уровню
потребления «золотого миллиарда», что
проживает в развитых странах, то за полстолетие
необходимо удвоить потребление всех
ресурсов и увеличить производство энергии
приблизительно в 500 раз. Попытка решить
проблему противостояния богатого Севера
и бедного Півдня путем простого увеличения
потребления, таким образом, приведет
к еще большему обострению экологических
проблем.
Демографическое давление
со стороны бедного Юга и контраст между
уровнями потребления в странах «золотого
миллиарда» и странах «третьего мира»
неизбежно порождают рост напряжения,
которое облекается в форму политических,
религиозных и этнических конфликтов.
В беднейших странах распространяется
влияние экстремизма, одним из следствий
которого является терроризм – серьезнейшая
проблема сегодняшнего дня.
Все это свидетельствует
о том, что все глобальные проблемы тесно
взаимосвязаны и взаимообусловлены, поэтому
их изолированное решение практически
невозможно. Неспособность человечества
разрешить хотя бы одну из глобальных
проблем чрезвычайно негативно повлияет
на возможность решения всех остальных
проблем[9].
2Определение прогнозного
объема перевозок грузов
2.1 Прогнозирование
грузовых перевозок на основе среднего
темпа роста
Данный метод может быть рекомендован
к практическому применению в случае постоянно
растущего (убывающего) объема перевозок,
т.е. при постоянных цепных темпах роста.
Цепной темп роста характеризует отношение
какого-либо уровня временного ряда к
предыдущему уровню и выражается в процентах
или в долях единицы:
или
, (2.1)
где
– цепной темп роста;
–
уровень i-го года;
–
уровень года i – 1.
Базисный темп роста характеризует отношение
какого-либо уровня временного ряда к
исходному уровню, принятому за базу сравнения.
или
, (2.2)
где
– базисный темп роста;
–
уровень i-го года;
–
уровень года, принятого за базу
сравнения.
Обычно в качестве базы сравнения принимают
первый уровень временного ряд, т.е. за
базу сравнения необходимо взять объем
перевозок грузов в 1991 году.
Если тенденцию развития в известном
временном интервале можно охарактеризовать
с помощью некоторого постоянного темпа
роста, то в качестве последнего принимается
средний темп за соответствующий период.
Средний темп роста определяется по формуле
средней геометрической:
, (2.3)
где
– средний темп роста;
–
первый уровень временного ряда;
–
последний уровень временного
ряда;
n – количество лет в отчетном периоде
(n = 15).
Значение коэффициента среднегодовых
темпов роста определяется с точностью
до тысячных.
Результаты расчета сводятся в таблицу
2.1.
Затем определяется прогнозный объем
перевозок по одной из следующих формул:
или
, (2.4)
где
– прогнозируемый объем перевозок;
–
фактический объем перевозок
в последнем году отчетного
периода;
–
фактический объем перевозок
в первом году отчетного периода;
–
средний темп роста за отчетный
период;
m – порядковый номер года для которого
составляется прогноз.
Горизонт прогнозирования – 5 лет.
Таблица
2.1– Определение
темпов роста перевозок грузов
Порядковый
номер года, i |
Годы,
|
Объем
перевозок,
, млн. т |
Темпы
роста |
Средний
темп роста,
|
цепные,
|
базисные,
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1 |
1991 |
23 |
- |
- |
1,097 |
2 |
1992 |
29 |
126,09 |
126,09 |
3 |
1993 |
24 |
82,76 |
104,35 |
4 |
1994 |
36 |
150,00 |
156,52 |
5 |
1995 |
40 |
111,11 |
173,91 |
6 |
1996 |
45 |
112,50 |
195,65 |
7 |
1997 |
49 |
108,89 |
213,04 |
8 |
1998 |
53 |
108,16 |
230,43 |
9 |
1999 |
57 |
107,55 |
247,83 |
10 |
2000 |
62 |
108,77 |
269,57 |
11 |
2001 |
69 |
111,29 |
300,00 |
12 |
2002 |
73 |
105,80 |
317,39 |
13 |
2003 |
79 |
108,22 |
343,48 |
14 |
2004 |
81 |
102,53 |
352,17 |
15 |
2005 |
84 |
103,70 |
365,22 |
16 |
2006 |
92 |
|
17 |
2007 |
101 |
18 |
2008 |
111 |
19 |
2009 |
122 |
20 |
2010 |
133 |
Рисунок
2.1 – Динамика изменения объемов перевозок
грузов по фактическим и прогнозным данным
(с 1991 по 2010 год)
Таким образом, можно сделать вывод о
том, что объем перевозок, наглядно демонстрируемый
на рисунке 2.1, в период с 1991 года по 2010
год постоянно растет, средний темп роста
равен 109,7%. Это означает, что в среднем
за 1 год уровень объема перевозок возрастает
на 9,7%, по сравнению с предыдущим годом.
2.2Прогнозирование
грузовых перевозок на основе экстраполяции
тренда
2.2.1 Аналитическое
выравнивание временного ряда
При аналитическом выравнивании временного
ряда теоретические (расчетные)
значения ряда определяют исходя из предположения
об их зависимости от времени, т.е.
.
Основная задача состоит в выборе наилучшей
формы тренда, выражающей сущность изучаемого
процесса, в расчете неизвестных параметров
уравнения тренда.
Тренд – это основная тенденция развития
явления во времени, некоторое общее направление
развития.
Для аналитического выравнивания временного
ряда могут использоваться разнообразные
формы тренда, поэтому самостоятельной
задачей является определение вида функциональной
зависимости
, наилучшим
образом описывающей исходный временной
ряд. Существуют специальные способы определения
наилучшей формы тренда. В курсовой работе
используется так называемый критериальный
способ, т.е. наилучшая форма тренда определяется
на основе системы статистических критериев.
В качестве уравнений тренда необходимо
использовать:
а) уравнение
прямой:
= 53,60+4,61·t;
б) уравнение
параболы
= 53,47+4,61·t+0,01·t2.
Параметры а, b, с определяются методом
наименьших квадратов.
При выравнивании по прямой, для нахождения
параметров a и b используется система
нормальных уравнений, имеющая вид:
, (2.5)
Нахождение параметров уравнения можно
упростить, если отсчет времени производить
так, чтобы сумма показателей времени
изучаемого временного ряда была равна
нулю:
, (2.6)
При нечетном числе уровней ряда динамики
для получения
уровень,
находящийся в середине ряда, принимается
за условное начало отсчета времени (нулевое
значение). Даты времени, стоящие выше
этого уровня, будут обозначаться
натуральными числами со знаком минус
(–1, –2, –3 и т.д.), а ниже – натуральными
числами со знаком плюс (+1, +2, +3 и т.д.).
В этом случае
будет
равна нулю, и система нормальных уравнений
будет преобразована следующим образом:
, (2.7)
Откуда,
= 53,60; (2.8)
= 4,61. (2.9)
Расчеты, необходимые для нахождения
параметров прямой при выравнивании фактических
уровней временного ряда сводятся в таблицу
2.2 (см. Приложение А).