Экономические функции и методы социальной работы. Методы прогнозирования социально-экономического развития муниципального образования Принцип научной обоснованности означает, что в социально-экономических прогнозах всех уровней всесторонний учет требовани

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Прогнозирование занимает центральное место в процедурах принятия решений. Прогнозирование -- это опережающее представление о действительности. Оно является разновидностью интеллектуальной деятельности человека, одной из функций человеческого сознания. Основная причина, побуждающая человека заниматься прогнозированием, состоит в том, что существуют явления, будущего которых он не знает, но это будущее имеет важное значение для решений, принимаемых им в настоящее время. Поэтому человек стремится мысленно проникнуть в это будущее. Будущая ситуация в той или иной мере является неопределенной. И естественно стремление человека снизить уровень этой неопределенности.

Прогнозирование должно предшествовать определению целей не только в методологическом отношении, но и в организации процесса управления. Научно обоснованное прогнозирование сейчас крайне важно не только в масштабах всей экономики, но и каждого предприятия.

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 1-й пол. 1950-х гг., хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее.

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 таким 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 компьютерной техники.

Целью настоящей работы является исследование методов социально-экономического прогнозирования.

Для реализации указанной цели необходимо решить следующие задачи работы:

1) раскрыть понятие и сущность методов социально-экономического прогнозирования;

2) выявить виды методов социально-экономического прогнозирования;

3) проанализировать применение методов социально-экономического прогнозирования на практике (на примере применения одного из методов в конкретном исследовании).

Объект исследования - совокупность методов социально-экономического прогнозирования.

Предмет исследования - процесс применения методов социально-экономического прогнозирования.

Методологию исследования составили положения теории управления. В работе использовались научные труды в области теории организации, менеджмента предприятия, информационного и коммуникационного менеджмента, других отраслей знания.

Структурно работа состоит из введения, в котором обоснована актуальность исследования, намечены ее цель и задачи; двух глав основной части, разбитых на параграфы, в которых последовательно решаются вышеуказанные задачи работы; заключения, в котором подводятся итоги исследования и намечаются некоторые возможные направления дальнейшей разработки темы. Оканчивается работа библиографическим списком и приложением.

Глава 1. Сущность методов социально-экономического прогнозирования

1.1 Понятие, сущность, принципы и функции прогнозирования

Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках их достижения. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Прогнозирование - это специальные научные исследования процессов, явлений, в итоге которых из уже известных сведений о прошлом и настоящем исследуемого объекта получают представление о возможном будущем его состоянии. Каждый прогноз разрабатывается с целью добиться ускоренного развития организации в желательном направлении и избежать нежелательных результатов. «Прогноз как новое знание включает, с одной стороны, знания о свойствах объектов, существующих в действительности, наблюдаемых или ненаблюдаемых в период прогнозирования, а с другой - знания о свойствах объектов, которых в период прогнозирования в действительности еще нет» 1 Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка Уч. пос. - М.: Финансы и статистика, 2002. - С. 9. . Прогноз создает идеальный образ, модель, описание вероятных процессов, событий. В научной литературы существует несколько подходов к объяснению сущности прогнозирования. Наибольшее распространение получила точка зрения И.В. Бестужева-Лады, который исходит из того, что прогноз не предусматривает решения проблем будущего. Его задача иная: содействовать научному обоснованию планов и решений. Прогнозирование предположительно характеризует возможный набор необходимых путей и средств претворения в жизнь намечаемой программы действий Бестужев-Лада И.В. Поисковое социальное прогнозирование: Перспективные пробле-мы общества (Опыт систематизации). - М.: Дело, 1994. - С. 126. .

Некоторые авторы не особенно затрудняют себя с определением сущности прогнозирования в том плане, что не отделяют его от предвидения и планирования. Рациональный момент в этих рассуждениях есть, так как планирование до определенной степени является и прогнозированием, но не наоборот.

Выяснение сущности прогнозирования неразрывно связано, как отмечается в литературе, с необходимостью «выработки специфически прогностической системы понятий», в том числе «правильного определения понятия «прогноз» и отграничения его от таких понятий, как предвидение, предсказание, план, программа, проект, ожидание, предположение, гипотеза» Жуковский О.И. Информационные технологии. - Томск: ТГУ, 2003. - С. 29. .

Прогнозирование не обладает директивным характером. Другими словами, качественное отличие вариантного прогноза от конкретного плана заключается в том, что прогноз дает информацию для обоснования решения и выбора методов планирования. Он указывает на возможность того или иного пути развития в будущем, а в плане выражено решение о том, какую из возможностей общество реализует.

Общая логическая последовательность важнейших операций разработки прогноза сводится к следующим основным этапам: предпрогнозная ориентация (программа исследования и уточнение задания на прогноз); построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа; сбор данных прогнозного фона (например, развитие экономики, социальная напряженность в обществе, благосостояние людей и т.д.); построение серии предварительных поисковых моделей методами поискового анализа; построение серии нормативных моделей; оценка достоверности и точности прогноза; выработка рекомендаций для принятия решения; разбор подготовленного прогноза.

Цель прогнозирования состоит в создании научных предпосылок, включающих научный анализ тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего развития общественного воспроизводства, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений; обоснование направлений социально-экономического и научно-технического развития для принятия управляющих решений Комплексная оценка эффективности мероприятий, направленных на ускорение научно-технического прогресса: Методические рекомендации и комментарий по их применению. - М.: Информэлектро, 1989. - С. 56. .

Социально-экономическое прогнозирование базируется на следующих принципах: системности, научной обоснованности, адекватности, альтернативности, целенаправленности.

Принцип системности прогнозирования предполагает исследование количественных и качественных закономерностей в экономических системах, построение такой логической цепочки исследования, согласно которой процесс выработки и обоснования любого решения отталкивается от определения общей цели системы и подчинения достижению этой цели деятельности всех входящих в нее подсистем. «При этом данная система рассматривается как часть более крупной системы, также состоящей из определенного количества подсистем» Большой экономический словарь / Под ред. А.Н. Азрилияна. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Ин-т новой экономики, 1997. - С. 816. .

Рассмотрим на примере, как реализуется принцип системности в прогнозировании.

Например, требуется разработать стратегию развития крупного торгового предприятия. Для этого осуществляется прогноз деятельности как этого предприятия, так и его конкурентов. На первом этапе прогнозирования развития торговой сети учитываются имеющиеся мощности, существующая обеспеченность потребителей торговой площадью. Учитываются как существующие в настоящий момент данные, так и прогноз численности потребителей на тот период, на который требуется составить стратегию. Принимаются во внимание планируемый объем товарооборота, тенденции изменения структуры населения города и контингентов потребителей, внедрение прогрессивных форм обслуживания. Естественно, учет столь большого числа факторов чаще всего приводит к выбору экстраполяционных объемов товарооборота на прогнозируемый период.

Процесс согласования потребительских интересов населения и интересов производителей и продавцов организуется как процесс формирования эталонных векторов развития отраслей. Поясним это. С помощью системного анализа и одного из его практических приложений -- нормативной системы показателей эффективности и качества хозяйственной деятельности -- разрабатываются экспертные оценки соотношения движения показателей деятельности предприятия по темпам прироста (на год, на пять лет), что позволяет упорядочить (проранжировать) их и интерпретировать полученную ранжировку как одну из хозяйственных стратегий развития предприятия, в частности, ту, которая могла бы переориентировать отрасль в наиболее благоприятном для потребителей направлении.

Построение нормативной системы показателей качества и эффективности -- иначе говоря, эталонного вектора развития предприятия -- опирается на действующую статистику. Нормативная система показателей представляет собой качественно новую процедуру обработки известных данных, так как эталонный вектор развития предприятия отражает по критерию разнообразия продуктов и услуг предприятия в социальном смысле наилучшую реализацию функций предприятия.

Оценка достигаемости предлагаемого эталонного вектора развития предприятия проводится по показателям ранговой корреляции отклонений и инверсий фактического порядка движения показателей от эталонного показателя. Разумеется, чтобы ликвидировать отставание режима работы предприятия от эталонного, т.е. чтобы построить эталонный вектор развития предприятия (он должен удовлетворять также критериям разнообразия, доступности, значимости и приемлемости) и таким образом описать хозяйственную стратегию развития предприятия, необходимо с момента начала прогноза до расчетного срока неоднократно строить промежуточный вектор Гайдаенко Т.А. Маркетинговое управление. Полный курс МВА. Принципы управленческих решений и российская практика. - М.: Эксмо, 2005. - С. 390. .

Проблема реализации промежуточных векторов связана в первую очередь с практикой прогнозирования и планирования структуры товарооборота. Например, планируются объемы продовольственных и непродовольственных товаров и важнейшие виды этих товаров. Если в процедуру планирования в обязательном порядке будут введены и объемы товарооборота, связанные с формами обслуживания (к примеру, объемы товарооборота на заказы), то это вызовет другую политику ввода торговых площадей, изменения количества магазинов и численности работающих на предприятии. В таком случае с помощью промежуточных векторов можно будет просчитать различные комбинации изменений темпов прироста показателей и их соотношения с другими показателями. Промежуточные векторы станут элементами предплановых разработок Коптелов А.И. Методы совершенствования процесса продаж // Финансовая газета. - 2008. - №51. - С. 11-12. .

Построение промежуточных векторов в различных временных точках долгосрочного прогноза указывает стратегию реорганизации деятельности подсистемы, в том числе и стратегию распределения капитальных вложений Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. - М.: Финансы и статистика, 2005. - С. 324-325. .

Принцип научной обоснованности 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.

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии экономики и создание теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного, стохастического характера реальных процессов. Это означает необходимость оценки как сложившихся отклонений, так и таких, которые могут иметь место, а также господствующих тенденций; определение возможной области их расхождения, т.е. оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития предприятия и его отдельных звеньев по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. При переходе от имитации сложившихся процессов и тенденций к предвидению их будущего развития возникает необходимость построения альтернатив, т.е. определения одного из двух или нескольких возможных, а зачастую и противоположных, взаимоисключающих путей развития хозяйства.

Принцип целенаправленности предопределяет активный характер прогнозирования, поскольку содержание прогноза не сводится только к предвидению, а включает и цели, которые предстоит достигнуть в экономике путем активных действий органов государственной власти и управления.

Основными функциями прогнозирования являются: научный анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций; исследование объективных связей социально-экономических явлений развития хозяйства в конкретных условиях в определенном периоде; оценка объекта прогнозирования; выявление объективных альтернатив экономического и социального развития; накопление научного материала для обоснованного выбора определенных решений Светуньков С.Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики. -- Ульяновск: Изд-во УлГУ, 1999. - С. 21. . Рассмотрим некоторые из функций более подробно.

Научный анализ осуществляется по трем стадиям, или этапам: ретроспекция, диагноз, проспекция. Под ретроспекцией понимается этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На стадии ретроспекции происходят сбор, хранение и обработка информации, 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 Васильева О. Роль информационных управленческих систем в деятельности кампании // Финансовая газета. Региональный выпуск. - 2008. - №35. - С. 5-7. . 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 производится 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 или обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования (синтез). На стадии проспекции выявляется недостающая информация об объекте прогнозирования, уточняется ранее полученная, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта в соответствии с вновь поступившей информацией Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие. - М.: ИНФРА-М, 2007. - С. 89. .

Исследование объективных связей социально-экономических явлений осуществляется в процессе разработки механизма использования экономических законов, являющихся отражением существенных причинно-следственных связей явлений, выражающих их повторяемость в определенных условиях. Вместе с тем при прогнозировании необходимо учитывать и неопределенность, обусловленную вероятностным действием экономических законов, неполнотой их знания, наличием субъективного фактора при принятии плановых решений, несовершенством и недостаточной надежностью информации.

Оценка объекта прогнозирования базируется на сочетании аспектов детерминированности и неопределенности. Детерминизм - философская концепция, признающая объективную закономерность и причинную обусловленность всех явлений природы и общества. Детерминировать - значит определять, обуславливать. При абсолютном детерминизме исчезает возможность альтернативного выбора решений. При абсолютной неопределенности конкретное представление будущего невозможно. Поэтому при отсутствии одного из аспектов прогнозирование теряет смысл Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник. -- М.: Экзамен, 2006. - С. 102-103. .

Выявление объективных альтернатив исследуемого процесса и тенденций его развития на перспективу предполагает необходимость выбора между взаимоисключающими возможностями. Необходимо ставить под контроль экономические и социальные процессы, определять в соответствии с поставленными перспективными целями оптимальные пропорции на длительный период.

Реализация функций прогнозирования позволяет определить общие и специфические подходы, составляющие его научную основу. В прогнозировании используются следующие общенаучные подходы: исторический и комплексный. Исторический подход заключается в рассмотрении каждого явления и процесса во взаимосвязи его исторических форм. В процессе прогнозирования следует исходить из того, что современное состояние исследуемого объекта есть закономерный результат его предшествующего развития, а будущее -- закономерный результат его развития в прошлом и настоящем. Комплексный подход предполагает рассмотрение объекта исследования в его связи и зависимости с другими процессами и явлениями. В его рамках выделяют в качестве специфических генетический (исследовательский, поисковый) и нормативный (целевой) подходы.

При генетическом подходе конечной целью является определение возможных состояний объекта прогнозирования в перспективе, с учетом сохранения существующих тенденций развития этого объекта. При этом не учитываются условия, которые могут изменить эти тенденции.

При нормативном подходе принимается в качестве цели определение путей и сроков достижения возможного состояния объекта прогнозирования в будущем. Исследуются и прогнозируются возможные пути изменения тенденции за счет интенсификации производства, изменения его структуры, динамика экономических показателей, производительности труда и т.д. Оба названных подхода связаны между собой, взаимно дополняют друг друга и, как правило, используются в совокупности, обеспечивая комплексное изучение прогнозируемого явления или процесса Менеджмент: Учебник / Под ред. В.В. Томилова. - М.: Юрайт-Издат, 2003. - С. 123. .

Роль прогнозирования в управлении страной, отраслью, регионом, предприятием очевидна. Нужны учет СТЭП-факторов (социальных, технологических, экономических, политических), факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса; прогнозирование расходов и доходов предприятий и общества в целом (в соответствии с жизненным циклом продукции - во времени и по 11-и стадиям международного стандарта ИСО 9004 Королев Д.В. Роль стандарта ISO 9001:2000 в повышении эффективности деятельности современной организации // Юрист. - 2005. - №12. - С. 23-24.). Проблемы внедрения и практического использования математических методов эконометрического прогнозирования связаны прежде всего с отсутствием в нашей стране достаточно обширного опыта подобных исследований, поскольку в течение десятилетий планированию отдавался приоритет перед прогнозированием Гаврилец Ю.Н. Социально-экономическое планирование: Системы и модели. - М.: Экономика, 1974. - С. 21-22. .

Итак, прогнозирование есть составление прогноза развития, становления, распространения чего-либо (например, науки, отрасли производства, процесса, отношений и т.д.) на основании изучения тщательно отобранных данных. В проблеме прогнозирования различают два аспекта: теоретико-познавательный, подразумевающий описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего, и управленческий, предполагающий использование информации о будущем при принятии решений.

1.2 Методы социально-экономического прогнозирования: понятие и система

Как общепринято со времен основоположника научного менеджмента Анри Файоля, прогнозирование и планирование - основа работы менеджера Майталь Ш. Экономика для менеджеров: десять важных инструментов для руководителей. Пер. с англ. - М.: Дело, 1996. - С. 55. . Сущность эконометрического прогнозирования состоит в описании и анализе будущего развития, в отличие от планирования, при котором директивным образом задается будущее движение. Например, вывод прогнозиста может состоять в том, что за час мы сможем отойти пешком от точки А не более чем на 5 км, а указание плановика - в том, что через час необходимо быть в точке Б. Ясно, что если расстояние между А и Б не более 5 км, то план реален (осуществим), а если более 10 км - не может быть осуществлен в заданных условиях. Необходимо либо отказаться от нереального плана, либо перейти на иные условия его реализации, например, двигаться не пешком, а на автомашине. Рассмотренный пример демонстрирует возможности и ограниченность методов прогнозирования. А именно - эти методы могут быть успешно применены при условии некоторой стабильности развития ситуации и отказывают при резких изменениях.

Под методом науки понимается совокупность приемов, средств, принципов и правил, с помощью которых обучающийся постигает предмет, получает новые знания. Метод - это подход к изучаемым явлениям, предметам и процессам, планомерный путь научного познания и установления истины. Как отметил английский историк и социолог Г. Бокль, "во всех высших отраслях знания самую большую трудность представляет не открытие фактов, а открытие верного метода, согласно которому законы и факты могут быть установлены" Цит. по: Кривич М., Ольгин О. Мастерские науки. - М.: Институт государства и права АН СССР, 1988. - С. 45. .

Учение же о самих методах, об их классификации и эффективном применении, теоретическое обоснование используемых в науке методов познания окружающей действительности принято называть методологией. Термин "методология" складывается из двух греческих слов: "метод" (путь к чему-либо) и "логос" (наука, учение). Таким образом, дословно "методология" - учение о методах познания. Термин "методология" обозначает систему всех тех методов, которые применяются данной наукой.

Если понятие предмета связано с вопросом о том, какие явления изучаются наукой, то понятие метода -- как именно они изучаются. Между предметом и методом существует весьма жесткая связь. Метод предопределяется особенностями предмета.

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 200 методов прогнозирования Арженовский С.В. Методы социально-экономического прогнозирования. Учебное пособие. - М.: Дашков и К, Наука-Спектр, 2008. - С. 23-24. , однако число базовых значительно меньше (15-20) Материалы сайта www.e-staff.ru. . 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.

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. - М.: Издательство "Экзамен", 2002. - С. 88-89; Писарева О.М. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем. - М.: Высшая школа, 2007. - С. 122-123; Прикладное прогнозирование национальной экономики: учебное пособие / под ред. В.В. Ивантера, И.А. Буданова, А.Г. Коровкина, В.С. Сутягина. - М.: Издательство "ЭкономистЪ", 2007. - С. 289-290; Савинов Г.В., Светуньков С.Г. Комплексные переменные в экономическом анализе и моделировании // Известия Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов. - 2006. - №4. - С. 22-23. . Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим - способ получения прогнозной информации. На рис. 1 в приложении к настоящей работе представлена классификационная схема методов прогнозирования.

Как свидетельствует схема, представленная на рис. 1, по степени формализации (по первому классификационному признаку) 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 Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. - С. 12. .

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос - ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

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 Теория функции комплексного переменного в экономико-математическом моделировании. Материалы Всероссийского научного семинара. 19 декабря 2005 г. / Под ред. проф. С.Г. Светунькова. -- СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2006. - С. 199. .

Рассмотренные 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, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

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.

Конструктивная классификация (второй классификационный признак) позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком (рис. 2 в приложении к настоящей работе).

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. Комбинированные сочетают названные виды 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 Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. - М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. - С. 9-10. .

Сложность выбора наиболее эффективного метода социально-экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону. В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов социально-экономического прогнозирования.

В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков, недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математической формализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка, результат решения); обработку результатов решения - полученных от экспертов - оценок.

Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» - деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа. Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение, критику) этих идей с формированием контридей. Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.

В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» - один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий. Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках - мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками. Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.

Анонимность заключается в том, что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.

Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и непосредственная оценка.

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности. Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

И, наконец, третий классификационный признак - способ получения информации. Как видно из рис. 1 (см. приложение), по этому признаку методы прогнозирования подразделяются на: интервью, аналитические, построения сценариев, генерации идей и др.

Метод “интервью” позволяет осуществить непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме “вопрос-ответ”, в ходе которого прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта.

Аналитический метод позволяет осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

О методе генерации идей уже было достаточно подробно сказано выше.

Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз - это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести технико-экономические характеристики и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели. Сценарий - это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.

В изученной литературе Экономическая стратегия фирмы / Учеб. пособие под ред. А.П. Градова. - СПб.: Изд-во АО "СПб оркестр", 2008. - С. 456-457. представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Выше были рассмотрены лишь некоторые из них. 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 (т.е. возможность дополнения новыми методами).

В целом, можно сделать вывод о том, что 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.

Глава 2. Использование методов социально-экономического прогнозирования на примере метода экстраполяции

2.1 Особенности метода экстраполяции

Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы (агрегат М2) Сорокина Е.М. Анализ потоков организации // Экономический анализ: теория и практика. - 2004. - №17. - С. 6. . Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция.

Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения социально-экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Последовательность действий при экстраполировании:

Четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, рассмотрение факторов, стимулирующих или препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и ее допустимой дальности;

Выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения, относящихся к каждому параметру в отдельности;

Сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

Выявление тенденций или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных.

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. В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени.

где d - средний абсолютный прирост

Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительная 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.

При экстраполировании используются методы: наименьших квадратов и его модификации; экспоненциального сглаживания, скользящей средней и др. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов при нескольких факторах (2-5) Светуньков С.Г. Основы теории эконометрии комплексных переменных. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2008. - С. 56-57. . Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше.

Итак, метод экстраполяции заключается в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса. При использовании этого метода необходимо иметь информацию об устойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срок прогнозирования.

2.2 Применение метода экстраполяции на примере прогнозирования уровня преступности

Предположим, имеется динамический ряд показателей преступности k по отдельному региону с 2002 по 2008 гг., показанных на рисунке. Задача состоит в том, чтобы определить закономерность изменения этого ряда Новичков В. Особенности комплексного прогнозирования в сфере борьбы с преступностью // Уголовное право. - 2003. - №2. - С. 67. .

Для удобства оформления расчета предлагается все получаемые значения заносить в табл. 1.

Таблица 1. Алгоритм расчета

Здесь n - число членов ряда;

Т - календарный год;

t - значение реальной шкалы времени, которая вычисляется по формуле t = Т n - Т 0 , для нашего примера Т 0 = 2002;

Х - значение условной шкалы времени, которая вычисляется по формуле X = t - (n + 1) / 2; k ф - фактическое выражение состояния показателя;

k р - расчетное состояние показателя (тренд);

е i - разница между фактическим состоянием и расчетным, которая вычисляется по формуле е i = k ф - k р; е - значение отклонения.

Предположим, что рассматриваемые значения показателя «колеблются» около некоторой прямой линии, аналитическое выражение которой имеет вид:

k р = а + b · t (1),

где k р - расчетное состояние показателя k; а, b - неизвестные показатели тренда (постоянные величины для конкретного тренда); t - значение показателя времени.

Задача сводится к тому, чтобы по имеющимся значениям показателя k ф за семь лет определить неизвестные величины а и b в выражении (1). Для упрощения нахождения величин а и b перенесен отчет времени в середину расчетного периода, то есть шкалу реального времени t заменим шкалой условного времени Х. Тогда

Подставив взятые из табл. 1 значения величин

в формулы (2) и (3), получим значения параметров а и b, т.е. параметров прямой линии, выражающей тенденцию ряда: а = 6 и b = 0,5. Найденные выражения а и b включим в выражение (1) и получим уравнение тренда: k р = 6 + 0,5Х. Разумеется, привычней и удобней пользоваться реальной шкалой времени, поэтому заменим аргумент Х аргументом t. Для нашего случая Х= t - 4. Имеем k р = 6 + 0,5(t - 4) = 6 + 0,5t - 2 = 4 + 0,5t. Поскольку для нашего примера t = Т n - 2002, окончательно получим k р = 4 + 0,5(Т n - 2002).

Полученная модель изменения k р имеет, однако, один недостаток: используя ее в качестве инструмента прогнозирования, мы получает средние величины, около которых будут колебаться фактические значения (реального) показателя k. Поэтому необходимо знать доверительный интервал, в котором с той или иной степенью вероятностью будут находиться величины прогнозируемых показателей k.

Первым шагом при вычислении доверительных интервалов является определение величины среднеквадратичного отклонения на отрезке времени.

Среднеквадратичное отклонение определяется по формуле

где е i - разница между фактическим и расчетным значением k,

е i = k ф - k р.

Для нашего примера

Следующим шагом для определения доверительного интервала является определение значения отклонения е, которое определяется по формуле

...

Подобные документы

Теоретико-методологические основы методов и принципов социально-экономического планирования и прогнозирования. Анализ и прогнозирование социально-экономических процессов МО Улан-Удэ. Прогноз основных показателей социально-экономических процессов.

курсовая работа , добавлен 04.12.2013

Теория прогнозирования и планирования экономики. Классификация прогнозов и планов. Курса действий над управляемой системой как цель экономического планирования. Простые и комплексные методы прогнозирования. Методы экстраполяции и экспертных оценок.

контрольная работа , добавлен 16.04.2009

Понятие социально-экономической системы и методы ее прогнозирования. Прогнозирование динамики ВРП и численности населения Беларуси методами разработки сценария и экстраполяции. Анализ социально-экономического развития России и Беларуси в 2004-2007 годах.

курсовая работа , добавлен 22.11.2009

Рассмотрение прогноза показателей социально-экономического развития России. Обобщение методов планирования и прогнозирования в экономике. Изучение применения методов планирования и прогнозирования на макроуровне. Прогноз развития сектора экономики.

курсовая работа , добавлен 26.08.2017

Структура и значение финансового прогнозирования и планирования. Методы расчета финансовых показателей, учет тенденций, условий, факторов, влияющих на социально-экономическое развитие. Баланс денежных доходов и расходов населения; налоговое регулирование.

презентация , добавлен 22.10.2014

Теоретические аспекты прогнозирования и планирования на предприятии. Классификация прогнозов и планов на предприятии, основных методов осуществления прогнозирования и планирования. Практическая реализация выбранного метода планирования и прогнозирования.

курсовая работа , добавлен 07.10.2014

Планирование и прогнозирование социально-экономического развития региона в системе государственного регулирования экономики (на примере Гомельской области). Система оценочных показателей действующей системы прогнозирования и планирования в регионе.

курсовая работа , добавлен 25.10.2013

Место прогнозирования в системе государственного регулирования экономики. Объекты и виды прогнозов. Методика экономического прогнозирования. Разработка концепции социально-экономического развития страны. Стратегическое и индикативное планирование.

лекция , добавлен 03.12.2007

История становления прогнозирования и планирования. Методы разработки макроэкономических прогнозов. Программа трансформации структуры экономики Японии. Планы социально-экономического развития Южной Кореи. Поощрение развития конкуренции во Франции.

презентация , добавлен 10.11.2016

Прогнозирование инвестиций в проект по внедрению возобновляемых источников энергии. Использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил, их взаимосвязи.

Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования. Сущность методов прогнозирования на примере США. Возможности использования опыта применения методов прогнозирования в современной Украине.

Методы социально-экономического прогнозирования

Курсовую работу выполнил Назаренко Денис

Введение

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

Актуальность данной темы как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение методологии и методик разработки социально экономических прогнозов для определения сущности, областей применения и наиболее эффективных методов прогнозирования. Для этого необходимо решить следующие задачи: определить сущность методов социально-экономического прогнозирования и области их применения в ходе изучения теоретико-методологических основ методологии прогнозирования; дать характеристику методов социально-экономического прогнозирования в экономически развитых странах и выявить особенности их применения в современной Украине.

В процессе написания данной курсовой работы были использованы учебники под редакцией В.О. Мосина, К.Л. Трисеева, В. Цыгичко, В.В. Денискина, а также научные статьи по исследуемой проблеме в периодических изданиях «США: экономика политика идеология», «Мировая экономика и международные отношения», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономический журнал», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономический журнал», «Экономика Украины», «Вестник МГУ».

Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования

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.

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.

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации. На рис. 1.1 представлена классификационная схема методов прогнозирования.

Как свидетельствует схема, представленная на рис. 1.1, по степени формализации (по первому классификационному признаку) 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.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Рис. 1.1

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 (т. е. Возможность дополнения новыми методами).

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. (рис. 1.2)

группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.

В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов экономического прогнозирования.

В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков, недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математической формализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка, результат решения); обработку результатов решения – полученных от экспертов - оценок.

Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение, критику) этих идей с формированием контридей. Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов.

Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек. Состав группы участников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одного ранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участники не знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по номеру). Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей. Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников. Запись высказываемых идей целесообразно вести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность систематизировать их для следующего этапа.

Четвертый этап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности: составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идей формулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие и дополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены; идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам; составляется перечень идей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).

Пятый этап – деструирование (разрушение) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки, когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки).

Основное правило этапа деструирования – рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею. Особенно ценным является то обстоятельство, что в процессе деструирования может быть генерирована контридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о возможности снятия этих ограничений.

Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей.

Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.

Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.

Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.

Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

Сущность методов 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.

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.

В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени

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.

Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.

Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа. Регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей – регрессионным анализом. Достоинством регрессионного метода следует считать его универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени.

Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария – определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести технико-экономические характеристики и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.

Сценарий – это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.

Следовательно, 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 следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой.

Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США

В процессе создания экономики рыночного типа возникает объективная необходимость учитывать опыт высокоразвитых стран в прогнозировании социально-экономических явлений, объектов и процессов. В развитых государствах широко распространена практика контрактных заказов на прогнозные разработки, выполняемое для правительственных учреждений и крупных компаний. В США центрами подобных исследований являются «РЭМД – корпорейшн», Гудзонский институт, корпорация Цортона, специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самая известная международная прогнозная организация – «Римский клуб», главной линией ее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальных проблем.

В своем развитии в послевоенный период (1950-1990 гг.) прогнозирование прошло через разные формы, соответствующие различным типам государственного регулирования смешанной экономики. Исторически первой формой экономического прогнозирования стала конъюнктурная, связанная с усилением влияния бюджета на темпы и пропорции экономического роста по мере увеличения государственных расходов в ВВП. В условиях структурной перестройки экономики и их ускоренного развития возникла необходимость согласования бюджетов с показателями экономических прогнозов, на которых основывались оценки налоговых поступлений и размеров доходной части бюджета

Это привело к разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов, примерами которых являются «Выбор путей экономического роста» (1976-1985 гг.) в Канаде, Прогноз Министерства труда на 1986-1995 гг. в США, «Десятилетний план удвоения национального дохода» (1961-1970 гг.) в Японии.

По мере совершенствования и усложнения прогнозной деятельности она стала отделяться от бюджетной и методически, и организационно: если на первом этапе национальные экономические прогнозы составлялись в Министерствах финансов, то сначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах начали создаваться специальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат по планированию во Франции, Экономический консультативный совет в Японии, Центральное плановое бюро в Нидерландах и др.)

Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективным воздействием на динамику экономики: объем и качество основного капитала, наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.

Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской, кредитно-финансовой и бюджетной политики государства. Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающих при его становлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируются на предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей: объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времени важнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыночной экономикой, наличие однородных статистических выборок достаточной длины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладной статистики и экономико-математические модели.

В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов (СНС).

СНС основана на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночной экономике национальный учет, который на макроуровне завершается набором показателей, характеризующих результаты экономической деятельности, структуру экономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельности операции, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНС построена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих макет функционирования звеньев народного хозяйства.

СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.

В качестве первичных элементов в системе национального счетоводства выступают экономические операции и экономические агенты. Под экономической операцией понимается процесс, в котором одна из участвующих сторон передает или продает, а другая получает или покупает материальные и финансовые ценности и услуги. Юридические и физические лица, осуществляющие экономическую операцию, являются экономическими агентами.

Экономические операции фиксируются в счетах, построенных на принципе двойной записи, в соответствии с которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе «использования». По каждому счету выводится балансирующее сальдо – разность между ресурсами и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел «использования», при недостатке – в раздел «ресурсов».

Счета составляются как для экономических операций, так и для экономических агентов. В целях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства.

Центральное место в системе показателей СНС занимает показатель валового национального продукта, являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов и услуг.

В основу макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых потоков или кругооборота ВНП. В своей элементарной форме эта модель включает в себя только две категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вмешательства государства в экономику, а также каких-либо связей с внешним миром (рис. 2.1)

Модель круговых потоков в закрытой экономике

Из схемы, представленной на рис. 2.1, видно, что экономика является замкнутой системой. Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляются одновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются. Основным выводом из модели является равенство общего объема производства в денежном выражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств.

В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется (прил. 1) Когда в модель вводятся другие группы экономических агентов, - правительство и внешний мир, - указанное равенство нарушается, так как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства – инвестиции, государственные налоги и экспорт.

Следовательно, реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объему производства.

Таким образом, модель доходов и расходов базируется на основном макроэкономическом тождестве :

В связи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление, затраты государства, капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, с другой.

Следовательно, прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощью производственного метода.

При расчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов, использующих ВНП. Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов.

Личные потребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товары длительного пользования и текущего потребления, а так же на услуги.

Валовые инвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоят из инвестиций в основные производственные фонды, в строительство и запасы.

Государственные закупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов, которые включаются в государственный бюджет. В эту группу не входят трансфертные платежи, так как они не связаны с движением товаров и услуг.

Чистый экспорт товаров и услуг за рубеж рассчитывается как разность экспорта и импорта. Различия между составляющими ВНП базируются главным образом на различии между типами экономических агентов, осуществляющих затраты, а не на различиях в покупаемых благах и услугах. Данные о структуре ВНП по видам расходов приведены на рис. 2.2.

При расчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов, а также амортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес. В составе ВНП обычно выделяют следующие виды факторных доходов: компенсация за труд работников по найму, доходы собственников, рентные доходы, прибыль корпораций и чистый процент.

В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные модели производственной функции, основанные на теории факторов производства. В этих моделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемых факторов производства и придельной производительности каждого из них. Под предельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства, получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора.

Наиболее простой среди моделей производственных функций является линейная, в которой объем производства представлен в виде суммы функций является линейная, в которой объем производства представлен в виде суммы произведений факторов производства на их предельную производительность. Чтобы учесть влияние научно-технического прогресса, как дополнительного источника экономического роста, к этой сумме прибавляется показатель темпа НТП. Таким образом, простая производная функция имеет вид:

Где Д1, Д2, Д3 – доли труда, капитала и природных ресурсов в совокупном продукте;

Т, К, Р – темпы прироста затрат труда, капитала и природных ресурсов;

А – темп научно-технического прогресса;

У – темп прироста совокупного продукта.

В 1928 г. американским экономистом П. Дугласом и математиком И. Коббом была предложена производственная функция степенной формы, в которой учитывается влияние только двух факторов – затрат труда и капитала и темпа научно-технического прогресса. Эта модель имеет вид:

Где е – степенной коэффициент, зависящий от предельной производительности фактора;

А – коэффициент пропорциональности;

Т – затраты труда;

К – основные фонды в стоимостном выражении.

Упрощенная производственная функция Кобба – Дугласа не требовала учета затрат природных ресурсов, сопряженного с существенными трудностями, что послужило широкому распространению ее в практике прогнозирования.

В 1990 г. был опубликован прогноз социально-экономического развития США на 1992-1997 гг., разработанный экспертами ООН. В данном случае для прогнозирования основного макроэкономического показателя – объема ВНП – применялись производственная функция Кобба-Дугласа, исходные параметры которой приведены в таблице 2.1.

Исходные данные для прогнозирования объема ВНП США

Таблица 2.1

Численность трудоспособного населения, млн. чел.	Удельный вес безработных, %	Стоимость основных производственных фондов, млн. долл.

Применение производственной функции к исходным данным позволяет определить величину ВНП на период 1992-1997 гг. В 1997 г. специалистами Мичиганского университета было проведено сопоставление результатов прогноза ООН в данным ежегодного прогноза Мичиганского университета, а также с фактическими значениями ВНП за исследуемый период (табл. 2.2).

Прогнозы экономического роста в США в 1992-1997 гг.

Таблица 2.2

Фактические данные		Прогноз Мичиганского университета			Прогноз ООН
ВНП, млрд. долл.	Прирост, %	ВНП, млрд. долл.	Прирост, %	Отклонение от факта, %	ВНП, млрд. долл.	Прирост, %	Отклонение от факта, %

Очевидно, что более точным явился пессимистический вариант прогноза Мичиганского университета, так как отклонение прогнозных показателей от фактических данных не превышало 0,22%. Прогноз ВНП, разработанный ООН, носил более оптимистический характер, однако темпы экономического роста в США в 1992-1997 гг. были менее значительны, что обусловило увеличение отклонений прогнозных величин от фактических – до 2,57%.

Необходимо отметить, что несмотря на отклонения прогнозных величин от фактических, в обоих прогнозах прослеживается тенденция к неуклонному росту, который достигает максимального значения в 1994 г., с последующим снижением темпов экономического роста (рис. 2.3).

Как свидетельствуют данные, представленные в табл. 2.2 и на рис. 2.3, в период 1992-1997 гг. продолжалось самое длительное динамичное экономическое развитие. Темпы экономического роста повышались до значения 3,5% в 1994 г.

В 1995 г. экономический подъем в США замедлился, причем замедлился, причем сильнее, чем прогнозировалось в обоих вариантах прогноза (до2%), но в следующем году снова набрал темп. В целом за 1996 г. прирост ВНП США составил 2,7%, что превысило прогнозные данные. В 1997 г. фактический прирост увеличился до 2,8%. Замедление темпов экономического подъема в США в 1995-1997 гг. объединялось, прежде всего, ослаблением внутреннего потребительского спроса на товары длительного пользования, что привело к сокращению инвестиций в товарно-материальные запасы. Снижение внешнего спроса в Западной Европе вызвало падение прироста экспорта США почти в 4 раза.

Исходя из прогнозных значений ВНП США на 1992-1997 гг., полученных в результате прогнозных исследований в Мичиганском университете, и экстраполяционного моделирования структуры ВНП по конечному использованию, осуществляется прогнозирование номинальных размеров компонентов ВНП (табл. 2.3).

Следовательно, в период 1992-1997 гг. прогнозировалось увеличение удельного веса частного и государственного потребления при сокращении валовых инвестиций и чистого экспорта. Необходимо отметить, что в период значительного экономического подъема (1993-1994 гг.) ожидалось сокращения до минимального уровня абсолютного и относительного значения государственного потребления и рост чистого экспорта. В этот период прогнозировалось увеличение объема и удельного веса валовых инвестиций.

Прогнозные значения компонентов ВНП США в 1992-1997 гг.

Таблица 2.3

Величина ВНП, млрд. долл.	Компоненты ВНП
	Частное потребление		Государственное потребление		Валовые инвестиции		Чистый экспорт
		Млрд. долл.		Млрд. долл.		Млрд. долл.		Млрд. долл.

Сравнение фактических и прогнозных показателей экономического роста в США позволяет сделать вывод о том, что экономический подъем развивается достаточно сбалансировано и можно ожидать сохранения этой тенденции до конца десятилетия (2000 г.).

Таким образом, опыт государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. В основе прогнозирования развития рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция, предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели. В связи с этим экономическое прогнозирование в США, как и в других развитых странах, построено на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы, капиталовложения и экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП.

Возможности использования опыта применения методов социально-экономического прогнозирования в современной Украине

Создание предпосылок для приостановления падения объемов производства с последующим их наращиванием на современном этапе развития Украины выходит на первое место среди задач экономической политики. Без преодоления спада производства и перевода экономики на траекторию роста не возможно решить ни одной социально-экономической проблемы украинского общества. Это обстоятельство, а также введение национальной валюты, решительный курс на достижение финансовой и общеэкономической стабильности в государстве обуславливают повышение требований к качеству макроэкономического прогнозирования.

С учетом этого 02.04.1998 г. Национальным Банком, Министерством экономики, Институтом экономического прогнозирования НАН Украины, национальным институтом стратегических исследований в Украине была организована и проведена научно-практическая конференция «Экономика Украины в 1998-2000 гг.», в которой участвовали также представители Верховной Рады Украины.

На конференции были представлены методология и прогнозы, используемые различными научными учреждениями Украины для разработки прогнозов социально-экономического развития. Основными методами социально-экономического прогнозирования были признаны методы экономико-математического моделирования и экспертных оценок.

Одной из наиболее важных проблем, - возникающих в процессе прогнозирования макроэкономических показателей, была признана проблема прогнозирования поступлений в Государственный бюджет. Существование различных форм собственности и методов хозяйствования, отсутствие эффективного управления производством делают непригодными для использования нормативный метод расчетов поступлений, широко использовавшийся во времена планового ведения хозяйства.

В условиях переходной экономики важнейшим фактором, определяющим объемы производства, а, следовательно, и прогноз величины ВВП, является платежеспособный спрос. Существенная составляющая этого спроса – расходы на общественное потребление (государственную безопасность, здравоохранение, образование) – финансируется из государственного бюджета. Большая доля расходов приходится на бюджетную сферу. Таким образом, точный прогноз ВВП не возможен без учета объемов и структуры бюджетных расходов. Но и поступления в бюджет по указанной методике можно рассчитать лишь исходя из прогноза ВВП.

Другой недостаток статистических методов заключается в том, что они не могут в достаточной мере учитывать влияние неэкономических факторов, таких как, например, расходы вызванные обострением социально-политической ситуации в условиях переходной экономики.

Все это требует создания новых подходов, которые опирались бы на современные количественные методы исследований – системный анализ и математическое моделирование. Многовариантность развития событий, обусловленная действием непредсказуемых факторов, учитывается путем сценарного прогнозирования. Разработка экспертами сценариев влияния таких факторов предваряет осуществление прогнозов для каждого из сценариев, что дает возможность учесть наибольшее количество аспектов моделируемого процесса. Применение сценарных методов прогнозирования можно рассматривать на примере разработки проекта государственного бюджета на 1998 г. поскольку результаты выполнения бюджета существенно зависят от общей макроэкономической ситуации, на которую влияют труднопредсказуемые факторы, эффективно использовать следующие сценарии:

Сценарий первый («оптимистический»). Предусматривает удешевление импорта (в долларовом эквиваленте) на 8-10 % в год, 30%-е снижение общих производственных расходов, жесткую монетарную и кредитную политику, а также снижение кредитных ставок на 5-6 %.

По мнению экспертов такой набор условий является наиболее благоприятным для достижения финансовой стабилизации. Наряду с этим жесткая финансовая политика непременно повлечет за собой дополнительное снижение платежеспособности потребителей, поэтому, согласно этого сценария ожидается спад производства в размере 7-9 % в год.

Сценарий второй («реалистичный»). Предусматривает сохранение тенденций в инфляции, удорожание импорта до 5% в год, сохранение существующих базовых кредитных ставок. Ожидаемый спад производства не должен превысить 6 % в год.

Сценарий третий («умеренно пессимистический»). Отличается от предыдущих предположением о вдвое больших темпах обесценивания национальной валюты и, как следствие, усилением действия внешних факторов также усиливающих инфляционные процессы в обществе. Ожидаемый спад производства 6 % в год.

Цель дальнейших исследований – прогнозирование поступлений в консолидированный бюджет и определение важнейших направлений расходов. Для этого в рамках изложенных выше макроэкономических сценариев рассматриваются такие подсценарии:

Сценарий первый – А. Включает все предложения сценария первого, а также предусматривает, что показатели деятельности производителей (объем реализации продукции, прибыль, рентабельность) рассчитываются в соответствии с объемами производства продукции, которые указаны в прогнозах Министерства экономики. Покрытие дефицита бюджета за счет эмиссионных источников не может превышать 30 %. Фактически данный сценарий – это комплекс условий, при которых рассчитывается проект бюджета.

Сценарий первый – Б. Отличается от предыдущего тем, что показатели деятельности производителей рассчитываются на основе оценок объемов платежеспособного спроса, экспорта и импорта, полученных при помощи моделирующей системы, с учетом прогнозируемого финансового положения потребителей и производителей.

Сценарий второй – А. Включает все предложения второго сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – А.

Сценарий второй – Б. Включает все предложения второго сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Сценарий третий – А. Включает все предложения третьего сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Затем анализируются прогнозы поступлений и основных расходов, выбирают сценарий, по которому наиболее реально и эффектно бы могла развиваться макроэкономическая ситуация.

В условиях экономического спада объемов производства и нестабильности экономической ситуации в современной Украине происходит усиление использования в прогнозировании социально-экономических явлений и процессов методов экспертных оценок и расчетов. Применение данным методов можно наблюдать при прогнозировании развития объёмов платежеспособного спроса и конечного потребления.

Разработка вариантов прогнозов развития конечного потребления начинается с анализа коэффициентов удовлетворения потребностей населения, которые определяется путем отношения уровней потребления различных видов продукции за разные периоды сначала к реальным, а затем к рациональным. Также используются в анализе обратные этим показателям индексы потребностей спроса на различные виды продукции.

В процессе анализа эти индексы по различным видам продукции ранжируются по их величине (начиная с самых низких и заканчивая наиболее высокими), а затем группируются через определенный интервал в 5-10 групп (наиболее высокие, высокие, повышенные, выше среднего, средние, ниже среднего, малые) (см. табл. 3.1)

Разнеся полученные ранее индексы реальных, отдельно рекомендуемых и рациональных потребностей по этим группам можно получить три массива информации для содержательного анализа динамики, количественных зависимостей, тенденций и закономерностей развития пропорциональности за отчетные годы.

Основные количественные признаки и интервалы групп разной пропорциональности

Таблица 3.1

Коэффициент удовлетворения потребностей	Индекс потребностей	Степень пропорциональности


		Наивысшая


		Повышенная
		Выше средней


		Ниже средней

Рассмотренные выше коэффициенты удовлетворения потребностей и индексы потребностей содержат сопоставление объективных показателей уровней производства с потребностями и платежеспособным спросом населения, исходящим из субъективных и экспертных представлений.

Дальнейшие разработки прогнозных вариантов показателей потребления осуществляются путем сопоставления двух трех методов на основе гипотетического подхода и изучения развития потребления основных видов продукции за отчетный период. Прогнозные варианты разрабатываются на перспективу – как путем продления рядов за отчетный период по среднегодовым сложившимся темпам, так и по индексам динамичности.

Сложные и в основном стихийные процессы перехода к рыночной экономике, товарный дефицит и инфляция вносят большие изменения в современную социально-экономическую ситуацию. Ввиду непредсказуемости экономических процессов в переходный период приоритетное значение придается краткосрочному прогнозированию. Основная задача заключается в определении текущих тенденций развития конъюнктуры рынка, отслеживании фактического выполнения годовых планов и внесение соответствующих корректив на будущее.

Сложившаяся в Украине статистическая база не отвечает требованиям к информационно-статистическому обеспечению краткосрочных прогнозов. Так, до сих пор ежемесячно не рассчитываются такие необходимые для краткосрочного прогнозирования показатели, как нормальный уровень безработицы, заработной платы, рабочего времени, а также другие элементы информационной базы важные для разработки краткосрочных прогнозов.

В краткосрочном прогнозировании макроэкономических показателей используются методы экстраполяции динамики и тенденций развития экономики. Краткосрочный прогноз основывается на прогнозных расчетах номинальной и реальной величин ВВП, а также уровня инфляции в целом за период и на оценке тенденций изменения конъюнктуры рыночной экономики. Так, например, прогнозная динамика реального ВВП на 1997 г.: по минимальному варианту – в пределах от 3,6 до 2,7 %, а по умеренному – от 0,1 до 1,4 %. Прогноз объемов и динамики ВВП на 1997 г. выполняется на основе фактических данных за 1994-1996 гг., а также за первые 3 месяца 1997 г., о ежемесячных объемах ВВП, индекса потребительских и оптовых цен.

Прогноз был выполнен с учетом тенденций за анализируемый период с учетом ограничения, что в 1997 г. не будут приняты экономические решения, которые существенно повлияют на динамику макроэкономических показателей.

После этого определяется связь, достаточная для использования в прогнозе, при которой коэффициенты корреляции между данными довольно значительны. Данная ситуация наблюдалась при сопоставлении динамики коэффициентов ежемесячного роста номинального ВВП (к предыдущему периоду с начала года) в 1995-1997 гг. (см. рис. 3.1).

Из рис 3.1 видно, что связь между показателями оказалась почти линейной, что позволило использовать коэффициенты ежемесячного роста номинального ВВП для прогноза.

В процессе разработки краткосрочного прогноза учтены особенности различных экономических систем. В закрытой экономике совокупные доходы возрастают в соответствии с суммой увеличения расходов, а в открытой экономике увеличение доходов ниже поскольку часть прироста доходов «покидает экономику» за счет импорта.

Рис 3.1

Индексы оптовых и потребительских цен в апреле декабре 1997 г. оценены методом экспертных оценок. На их основе рассчитан дефлятор потребительских и оптовых цен по формуле (8):

Где D – дефлятор оптовых и потребительских цен;

I – индекс потребительских цен за соответствующий период;

Р – индекс оптовых цен за соответствующий период.

На основе приведенной методики по данным 1997 г. осуществлен прогноз номинальной и реальной величины ВВП на 1998 г., который предусматривал два варианта: умеренный (без учета ожидаемого повышения цен, в случае чего индекс инфляции в 1998 г. составит 8 %, а индекс оптовых цен – 5 %); минимальный (с учетом административного повышения тарифов на услуги связи и газ для населения на 15,8 %).

Динамика отклонений в данной модели характеризует изменение общих тенденций в отношении темпов инфляции, а также роста физического объема произведенной продукции и предоставленных услуг. Экспертная оценка темпов инфляции сопровождается отслеживанием государственных внешнего и внутреннего долгов, динамики процентных ставок за кредиты, дефицита государственного бюджета.

Результаты прогноза ВВП в Украине на второе полугодие, рассчитанные на основе представленной модели, показаны в табл. 3.2

Прогноз номинального и реального ВВП Украины

во втором полугодии 1998 г.

Таблица 3.2

	Номинальный ВВП, млн. грн.	Реальный ВВП, %
Минимальный вариант	Умеренный вариант


Сентябрь

Данные, представленные в табл. 3.2, свидетельствуют о том, что в случае минимального варианта рост номинального ВВП происходит за счет увеличения уровня инфляции, что приводит к тому, что реальный ВВП начинает сокращаться до – 2,7 % в декабре. В умеренном варианте рост номинального ВВП объясняется увеличением объемов производства и стабильным уровнем инфляции, что позволяет достичь роста реального ВВП с 0,2 % в июле до 1,4 % в декабре.

Таким образом, для прогнозирования и моделирования социально-экономических процессов в Украине в условиях перехода к рыночной экономике, наиболее применимы статистические модели, которые основываются на существующих тенденциях в изменениях макроэкономических показателей. Модели прогнозирования могут выступать как долгосрочными, так и краткосрочными. Вследствие высокой степени неопределенности экономической политики в Украине, приоритетное значение отдается краткосрочным прогнозам. Недостатком краткосрочных прогнозов является использование в них только монетарных переменных – таких, как индексы цен, скорость обращения денег, дефицит бюджета, внешние прямые инвестиции. Переменные, которые сосредоточены на обобщающем показатели создания реальной добавленной стоимости, могут быть эффективно использованы только в долгосрочном прогнозировании.

Заключение

На основе проведенного исследования по теме «методы социально-экономического прогнозирования» необходимо сделать следующие выводы:

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.

Таким образом, опты государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. В основе рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция, предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели. В связи с этим экономическое прогнозирование В США, как и в других развитых странах, построено на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы, капиталовложения и экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП.

Необходимо отметить, что процессы реформирования экономической системы в современной Украине вызывали смену приоритетов в методологии социально-экономического прогнозирования. Так, отсутствие директивного управления сделало непригодным для прогнозирования нормативный метод, широко применявшийся в условиях плановой экономики. Экономический спад производства и нестабильность экономической ситуации в Украине обуславливают приоритетное значение краткосрочного прогнозирования социально-экономических процессов с использованием экономико-математических моделей и экспертных оценок.

Список литературы

Агапова Т. Современная экономическая теория: методологическая база и модели // Российский Экономический Журнал. – 1995. - №10.

Богачева О. США: шестой год стабильного экономического подъема // Мировая экономика и международные отношения. – 1998. - №8.

Власюк А. Стабилизация экономики Украины // Экономика Украины. – 1995. - №12.

Горелов С. Математические методы в прогнозировании. – М.: Прогресс, 1993.

Денискин В. Основы социального прогнозирования в пищевой промышленности. – М.: Колос, 1993.

Дудкин В. Индикативное планирование – механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления // Российский Экономический Журнал. – 1998. - №6.

Кривов В. Законодательное определение содержания экономических решений // Экономист. – 1997. - №12.

Курс экономической теории / Под ред. А.С. Сидоровича. – М.: Учебники МГУ, 1997.

Лескова Н. Прогноз развития мировой экономики // Бюллетень иностранной коммерческой информации. – 1995. - №145.

Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. – М.: Высшая школа, 1985.

Панасюк Б., Сергиенко И. Прогнозирование развития экономики Украины // Экономика Украины. – 1996. - №1.

Панасюк Б., Сменковский А. О некоторых методических подходах к краткосрочному прогнозированию макроэкономических показателей // Экономика Украины. – 1998. - №10.

Саати М.А. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1993.

Соколов Н. Динамика ВВП в основных группах стран // Проблемы прогнозирования. – 1998. - №1.

Сутягин В. О соотношении научных прогнозов и государственных программ социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. – 1998. - №1.

Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. – М.: Финансы и статистика, 1986.

Черников Д. Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал. – 1995. - №9.

Юрченко А. Моделирование социально-экономического развития общества // Вестник МГУ: Экономика. – 1993. - №2.

Приложение 1

Модель кривых потоков в открытой экономике

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.

Рис. 1.1

КУРСОВАЯ РАБОТА

Социально-экономическое прогнозирование как основа макроэкономической политики

Введение…………………………………………………………………………...…5

1 Сущность социально-экономического прогнозирования……........................…7

1.1Социально-экономическое прогнозирование: понятие, функции, методы, типология……………………………………………………………………………..7

1.2Прогнозирование с учетом цикличности экономического роста. Кондратьевский цикл…………………..…………………………………………..14

1.3Базовые проблемы макроэкономического прогнозирования социально-экономического развития……….…………………………………………………21

2 Анализ реализации механизма прогнозирования социально-экономического развития РФ…………………………………………………………………...…….25

2.1Сущность программ социально-экономического развития….………………25

2.2Последние тенденции и прогноз социально-экономического развития России на 2011-2012 (краткосрочный прогноз)………………………………………….27

2.3Среднесрочный прогноз развития социальной ситуации в РФ ……..………29

2.4 Демографические изменения и экономика (долгосрочный прогноз)…...…..35

3.1Необходимость совершенствования прогнозирования……...……………….41

3.2Качество прогнозирования……………………………………………….…….41

3.3Пути совершенствования прогнозирования………………………………..…43

Заключение………………………………………………………………….………49

Список использованных источников……………………………………….……..51

Приложение А………………………………………………………………………52

Приложение Б……………………………………………………………………....54

Приложение В……………………………………………………………………....55

Задание на курсовую работу

Прогнозирование как основа макроэкономической политики

Исходные данные:

Статистические данные социально-экономического развития РФ, данные сети Интернет, а также публикации отечественных и зарубежных экономистов по исследуемой проблеме.

Перечень подлежащих разработке вопросов:

а) раскрыть сущность социально-экономического прогнозирования;

б) рассмотреть циклы Кондратьева;

в)выделить основные проблемы социально-экономического прогнозирования;

г) разработать пути совершенствования прогнозирования.

Перечень графического материала:

Таблицы, графики, рисунки, схемы, отражающие значимость прогнозирования в социально-экономическом развитии РФ

Аннотация

В данной Курсовой работе рассматриваются теоретические и практические вопросы прогнозирования на макроуровне.

Структура данной Курсовой работы выглядит следующим образом. Первый раздел отражает теоретические основы и особенности социально-экономического прогнозирования макроэкономической политики, рассматриваются проблемы прогнозирования. Во втором разделе рассматривается краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы РФ. В третьем разделе рассматривается необходимость совершенствования прогнозирования, пути его совершенствования.

Работа выполнена печатным способом на 56 страницах с использованием 16 источников, содержит 5 рисунков, 3 таблицы, 3 приложения.

Введение

Девяностые годы минувшего столетия - период радикального переустройства российской экономической системы, становление рыночных механизмов её функционирования. Одна из важнейших проблем этого периода - формирование инструментария регулирования экономики страны, разработка особенностей его применения в условиях перехода к рыночным отношениям.

Теория и методология прогнозирования разрабатывались представителями науки Запада и отечественными учеными. Методы прогнозирования начали складываться в зарубежных странах после Первой мировой войны. В дальнейшем они получили развитие и в СССР, а с переходом страны к рыночным отношениям - и в современной России. Среди представителей западной науки - видные учёные Д.М. Кейнс, Й. Шумпетер, Э. Янч, Р. Солоу, Д. Кенрик, Э. Мэнсфилд, Д. Тобин, Г. Тейл, М. Фридман, С. Фишер, Р. Дорнбуш, и др. Заметный вклад в теорию и методологию прогнозирования внесли отечественные ученые: В.М. Глушков, Б.М. Кедров, Д.М. Гвиишани, П.П. Фсдорснко, Ю.В. Яременко, Т.С. Хачатуров, Л.И. Лнчишкин, С.В. Емельянов, С.М. Ямиольский, С.Л. Саркисян и др. В последние годы проблемы прогнозирования нашли отражение в научных работах В.Л. Макарова, Л.Е. Варшавского, Д.С. Львова, В.С. Сутягипа, В.В. Ивантера, В.И. Кушлина, П.Л. Волгина, Л.Р. Пелоусова, В.Н. Цыгичко, Т.Г. Морозовой.

Анализ исследований отражающих проблематику прогнозирования, показывает, что научная мысль исследователей в этой области имеет широкий диапазон подходов к её содержанию. В нашей стране ещё в советское время разрабатывалась комплексная программа НТП на 20 лет, которая основывалась на прогнозных оценках. По проблемам прогнозирования в 60-80-е годы опубликовано значительное количество работ, в том числе зарубежных авторов. В настоящее время, в период перехода страны к рыночным механизмам хозяйствования, проблемы методологии макроэкономического прогнозирования являются предметом исследования широкого круга научных организаций и отдельных ученых, в её разрешении достигнуты некоторые результаты. Однако, определенная часть разрабатываемых прогнозов не отвечает ещё требованиям качества, и прежде всего их достоверности. Поэтому не случайно в последнее время эта тема активно обсуждается в публикациях ряда периодических изданий (например, в журнале «Эксперт»), справедливо отмечается в средствах массовой информации и слабое использование в прогнозировании экономико-математических моделей.

Исходя из анализа проблем прогнозирования развития экономики страны, к числу наиболее актуальных можно отнести следующие из них:

Методология разработки макроэкономических прогнозов, обеспечивающая их достоверность, определение перспектив движения экономики страны с учетом наметившейся тенденции ее поступательного развития;

Прогнозирование основополагающих направлений развития промышленного производства и социальной сферы с использованием методологических подходов и методов применительно к этим объектам прогнозирования;

Обоснование роли государства в развитии рассматриваемых направлений прогнозирования, использование в методологии макроэкономических прогнозов возможностей, связанных с регулирующими функциями государства.

Цель курсовой работы: показать необходимость социально-экономического прогнозирования.

Раскрыть сущность социально-экономического прогнозирования;

Рассмотреть циклы Кондратьева;

Выделить основные проблемы социально-экономического прогнозирования;

Разработать пути совершенствования прогнозирования.

Объект: социально-экономическое прогнозирование на примере Российской Федерации.

Научная новизна:

На основе изучения и обобщения большого количества отечественного и зарубежного материала определены наиболее адекватные методы прогнозирования, применительно к экономике РФ в условиях перехода от командно-административной системы к рыночной;

Путем анализа системы прогнозирования установлена степень достоверности прогнозов, разрабатываемых в РФ и западных странах, раскрыты причины ее несоответствия;

Доказано положение, что действенность методологии прогнозирования в РФ определяется в значительной мере активностью государства в регулировании экономики, в обеспечении ее управляемости;

1 Сущность социально-экономического прогнозирования

1.1Социально-экономическое прогнозирование: понятие, функции, типология, методы

Макроэкономическая политика - это деятельность государства, направленная на регулирование экономических процессов. Наиболее распространенными целями макроэкономической политики являются стабильность цен, высокий уровень занятости, положительный внешнеторговый баланс, экономический рост.

Основные задачи:

Проведение сводного анализа макроэкономических показателей;

Разработка прогноза социально-экономического развития. Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование - это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.

Прогнозирования является важным связывающим звеном между теорией и практикой во всех сферах жизни общества. Оно имеет две разные плоскости конкретизации:

Собственно-предсказательную (дескриптивную, описательную);

Предсказательную (прескриптивную, приказную).

Прогноз предусматривает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Прогноз является, собственно, решением этих проблем, использованием информации о будущем в целенаправленной деятельности .

Таким образом, в проблеме прогнозирования различают два аспекта:

Теоретико-познавательный.

Управленческий, связанный с возможностью принятия на основе полученного знания управленческих решений.

Будучи одной из форм научного предусмотрения в социальной сфере, экономической или политической, прогнозирование находится во взаимосвязи с:

Целенадежность;

Планированием;

Программированием;

Проектированием;

Управлением.

Там, где объекты неуправляемые, имеет место безусловный прогноз с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта. Однако нередко (особенно в социальных прогнозах) обратная связь приводит к самоосуществлению или саморазрушению прогноза. Так, прогноз успеха сможет вызвать мобилизацию сил, вдохновение, а прогноз катастрофы - панику и действительно заострить ситуацию, но может стимулировать своевременное вмешательство и ликвидацию угрозы.

В современной прогностике можно выделить четыре вида прогнозов:

1) Поисковый, который выявляет перспективные проблемы путем условного продолжения в будущее наблюдаемых тенденций;

2) Нормативный, который выделяет возможные пути решения проблем достижения какого-то оптимума на основе заведомо заданных критериев;

3) Аналитический, который позволяет в научных целях установить познавательную ценность разных методов и средств исследования будущего;

4)Прогнозы-Предостережение, которые составляются для непосредственного действия на сознание и поведение людей с целью принудить их предотвратить предвиденный будущее;

Мировой практикой прогнозирование освоено три образа разработки конкретных прогнозов:

1) Экстраполяция в будущее тенденций, закономерностей, которые в прошлому и настоящему достаточно хорошо известные;

2) Моделирование объекта исследования, представление его в упрощенном схематическом виде, удобному для получения выводов прогнозного характера;

Примером может служить матрица шахматно-турнирного типа или, скажем, таблицы Периодической Системы Элементов, которые построены так, что в перекрестках разных значений выводятся соответствующие данные.

3) Прогнозная оценка эксперта, то есть человека, способного более или менее объективно судить о перспективах соответствующего явления.

Перечисленные образа прогноза будто дополняют друг друга. Каждая экстраполяция - это модель и оценка, а любая прогностическая оценка - это оценка плюс экстраполяция.

В свою очередь прогнозная оценка предусматривает экстраполяцию и воображаемое моделирование.

Кроме того, выделяют такие приемы прогнозирования:

1) Историческая аналогия.

2) Компьютерное моделирование.

3) Сценарий будущего.

Однако самым важным методом социального прогнозирования остается экспертная оценка перспектив реального исторического процесса при условии, что она опирается на верные теоретические построения о нем, используя результаты, полученные с помощью других методов, и дает этим результатам правильную интерпретацию.

Нужно отметить, что сегодня прогнозирование все больше принимает социальную направленность.

Социально-экономическое прогнозирование - это интегрирующая область знания, ее невозможно развести по отдельным «департаментам науки», потому что не может быть обоснованных социальных прогнозов без учета перспектив экономическое, экологическое, демографического развития, научно-технического прогресса, возможной эволюции культуры, динамики международных отношений.

Таким образом, задача социально-экономического прогнозирования, с одной стороны, заключается в том, чтобы выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой сфере, руководствуясь реальными процессами действительности, а из другого, - в том, чтобы содействовать изготовлению оптимальных текущих и перспективных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения из позиций его следствий в прогнозируемом периоде.

Основными функциями социально-экономического прогнозирования есть:

1) Научный анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций;

2) Исследование объективных связей социально-экономических и политических явлений и процессов;

3) Оценка объекта прогнозирования;

4) Выявление альтернатив развитию экономики и социального развития;

5) Накопление научного материала для обоснованного выбора определенных решений.

Научный анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций осуществляется за тремя стадиями:

Ретроспекция;

Диагноз;

Проспекция.

Под ретроспекцией понимается этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На стадии ретроспекции происходит сбор, хранение и обработка информации, источников, необходимых для прогнозирования, оптимизация как состава источников, так и методов измерения, окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.

Диагноз является таким этапом прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования с целью выявления тенденций его развития и выбора моделей и методов прогнозирования.

На стадии диагноза проводится анализ объекта прогнозирования, который лежит в основе прогнозной модели. В общем виде эти вопросы рассматриваются в процессе передпрогноированной подготовки при первичном описании объекта и постановке задачи прогнозирования, формирование задачи прогноза, подготовки стадии ретроспекции.

На стадии диагноза анализ объекта прогнозирования, как правило, заканчивается не только разработкой модели прогнозирования, но и выбором адекватного метода прогнозирования.

Проспекция является этапом прогнозирования, на котором, по данным диагноза, разрабатываются прогнозы объекта прогнозирования, проводится оценка достоверности, точности или обоснованности прогноза (верификация), реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования (синтез).

На стадии проспекции оказывается, какой информации об объекте прогнозирования не хватает, уточняется раньше полученная информация, вносятся коррективы в модель прогнозируемого объекта согласно информации, которая поступила.

При беспрерывном характере прогнозирования анализ его объекта происходит беспрерывно, сопровождая все стадии формирования прогнозов, таким образом осуществляется обратная связь между реальным объектом и его прогностической моделью. Аналитическая работа состоит в выявлении тенденций экономического развития факторов, которые влияют на изменение объекта на основе глубокого анализа национального и мирового опыта, нахождении начального уровня и важнейших проблем, которые определяют дальнейшее развитие народного хозяйства.

В результате научного анализа хозяйственных процессов и тенденций развития экономики определяется, насколько принятые плановые решения отвечают будущему развитию, оказываются несоответствия в экономике, достигнутый в стране уровень сравнивается с мировым уровнем.

Научный анализ позволяет установить те факторы, активное влияние на которые приводит к изменению существующих тенденций и обстановки, которая сложилась.

Оценка объекта прогнозирования базируется на объединении аспектов детерминированности и неопределенности. При отсутствии одного из них прогнозирование теряет смысл. При абсолютном детерминизме исчезает возможность альтернативного выбора решений.

При абсолютной неопределенности конкретное представление будущего невозможное.

Одной из условий формирования экономических, социальных и научно-технических прогнозов есть его периодизация, то есть согласование с народно-хозяйственными планами. Каждый прогноз опирается на те процессы, которые происходят в народном хозяйстве, которые за своей продолжительностью заключаются в его временной горизонт. Типология прогнозов строится в зависимости от различных критериев и признаков. В их числе можно выделить следующие:

1) масштаб прогнозирования;

2) время упреждения или временной горизонт прогноза;

3) характер объекта;

4) функциональный признак;

5) степень детерминированности (определенности) объектов прогнозирования;

6) характер развития объектов прогнозирования во времени;

7) степень информационной обеспеченности объектов прогнозирования.

По масштабу прогнозирования выделяют:

Макроэкономический прогноз;

Структурный (межотраслевой и межрегиональный) прогноз;

Прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (энергетического, инвестиционного, аграрно-промышленного и др.);

Прогнозы отраслевые и региональные;

Прогнозы развития отдельных предприятий, АО, а также отдельных производств и продуктов.

По времени упреждения или временному горизонту все прогнозы подразделяются на:

Оперативные (до 1 месяца);

Краткосрочные (от 1 месяца до 1 года);

Среднесрочные (от 1 года до 5 лет);

Долгосрочные (от 5 лет до 15-20 лет);

Дальнесрочные (свыше 20 лет).

Временный горизонт прогноза можно определить как отрезок времени, в рамках которого изменения объема прогнозируемого объекта представляются соизмеримыми с его начальной (с тч. зр. прогноза) величиной, и как период, в течение которого на объект прогнозирования оказывают влияние решения, применяемые сегодня, т.е. в момент разработки прогноза.

Применительно к комплексным национальным экономическим прогнозам принята следующая классификация: краткосрочные прогнозы до 2-3 лет, среднесрочные до 5-7 лет, долгосрочные до 15-20 лет. Каждый из указанных видов прогнозов опирается на те устойчивые циклы и процессы в развитии экономики, продолжительность которых укладывается в соответствующий временной горизонт.

Разрабатываемые прогнозы опираются на определенные заделы: краткосрочные - на имеющиеся виды продукции и финансовые ресурсы; среднесрочные - на накопленный инвестиционный потенциал; долгосрочные - на те или иные направления НТП и новые технологии .

По характеру исследуемых объектов различают следующие прогнозы:

Развития производственных отношений;

Развития НТП и его последствий;

Динамики народного хозяйства;

Воспроизводства основных фондов и капитальных вложений;

Экономического использования природных ресурсов;

Воспроизводства населения и трудовых ресурсов;

Уровня жизни населения;

Внешних экономических связей и др.

По функциональному признаку прогнозы подразделяются на два типа:

Поисковый прогноз, который основан на условном продолжении в будущее тенденции развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем, и отвлечении от условий, способных изменить эти тенденции;

Нормативный прогноз, который представляет собой определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования, принимаемых в качестве цели.

По степени детерминированности можно выделить следующие объекты прогнозирования:

Детерминированные (определенные или предсказуемые), описание которых может быть представлено в детерминированной форме без существенных для задачи прогнозирования потерь информации;

Стохастические (вероятностные), при анализе и прогнозировании которых учет случайных составляющих необходим для удовлетворения требований точности и достоверности прогноза;

Смешанные, описание которых возможно частично в детерминированном, частично в стохастическом виде.

По характеру развития во времени объекты прогнозирования можно подразделить на:

Дискретные (прерывные) объекты, регулярная составляющая (тренд) которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени;

Апериодические объекты, имеющие описание регулярной составляющей в виде непрерывной функции времени;

Циклические объекты, имеющие регулярную составляющую в виде периодической функции времени.

По степени информационной обеспеченности объекты прогнозирования можно подразделить на:

Объекты с полным обеспечением количественной информацией, для которых имеется в наличии ретроспективная количественная информация в объеме достаточном для реализации метода экстраполяции, либо статистического метода;

Объекты с неполным обеспечением количественной информацией;

Объекты с наличием качественной ретроспективной информацией;

Объекты с полным отсутствием ретроспективной информации (как правило, это проектируемые и строящиеся объекты).

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова - метод (гр. methodos) - это:

Способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни;

Прием или система приемов в какой-либо деятельности.

Применительно к экономической науке и практике - метод - это:

Система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления;

Путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике;

Прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса.

Методика - это:

Совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо;

Учение о методах преподавания той или иной науки.

Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами - в зависимости от степени их однородности:

Простые методы;

Комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система “Паттерн” и др.).

Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на три класса:

Фактографические методы;

Экспертные методы;

Комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяются группы:

Статистических (параметрических) методов;

Опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам:

По количеству привлеченных экспертов;

По наличию аналитической обработки данных экспертизы Смотреть таблицу 1.

Таблица 1 - Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
Вид экспертизы	без аналитической обработки			с аналитической обработкой
Индивидуальная	Интервью	Экспертные	Генерация идей	Построение сценария	Метод “дерева целей”	Матричный метод	Морфоло-гический анализ
Коллективная	Метод “мозгового штурма”			Метод коллективных экспертных оценок			Метод “Дельфи”

1.2 Прогнозирование с учетом цикличности экономического роста. Кондратьевский цикл

С формированием рыночных отношений особое значение приобретают вопросы государственного регулирования, резко изменяется качество народнохозяйственного планирования. Его назначение в новых условиях сводится к выработке общей стратегии социально-экономического развития, к формированию определенных приоритетов в научно-технической, структурной и социальной политике государства. В таких условиях явно возрастает значение работ в области составления макроэкономических прогнозов. Необходимы комплексные подходы социально-экономического и научно-технического развития страны, которые позволили бы перейти к государственному планированию по конечным целям, к целевому программированию научно-технического прогресса при оптимальной концентрации ресурсного потенциала на приоритетных направлениях.

Существующие ныне методические подходы к составлению макроэкономических прогнозов ограничивают их содержание вариантной проработкой ориентиров развития страны на 20 лет с углубленной детализацией первого десятилетия. В разрабатываемых прогнозах и действующих методиках прогнозирования не находят последовательного отражения важнейшие требования - альтернативность рассматриваемых вариантов, учет неравномерности развития прогнозируемых объектов. Это ощутимо снижает качество и научный уровень прогнозной работы.

Применение теории цикличности развития дает необходимые ориентиры в выявлении возможных траекторий будущего движения экономики, позволяет разработать альтернативные варианты долговременного развития. В прогнозах длительное время превалировали трендовые позиции, что вело к установкам на инерционность экономической системы. Признание же цикличности развития позволяет учесть в ходе формирования долговременных целей, стратегий и траекторий экономического роста скачкообразные изменений, то есть такие, которые вызываются радикальными поворотами в производительных силах и общественных отношениях. Теория циклического развития создает основу для преодоления экстраполяционных подходов к построению прогнозов, для достоверного учета нелинейности экономической динамики. Тем самым, формируется возможность превратить прогнозы в реальный и надежный инструмент предвидения будущего, позволяющий принимать более обоснованные плановые решения. В частности, ориентация на цикличный характер развития способствует верному выявлению и отражению в прогнозах предстоящих критических или поворотных точек в трендовом движении. Отсюда реальной становится возможность предсказывать временные интервалы концентрации узловых научно-технических и социально-экономических проблем, которая требует выработки принципиально новых экономических и политических решений.

Переориентация в прогнозировании на признание цикличности как формы экономического развития должна воплощаться в разработке альтернативных вариантов динамики структуры воспроизводства и темпов экономического роста. В самом общем виде суть дела здесь в том, что наряду со сглаженной трендовой динамикой макроэкономических показателей формируется альтернативный вариант неравномерной, стохастической динамики.

Наконец, применение теории циклического развития предполагает существенное расширение горизонта прогнозирования. Становится возможным и, более того, необходимым выйти за рамки прогноза, ограниченного 20 годами, и, следовательно, за пределы, которые свойственны решению тактических задач, не поставленных в зависимость от стратегического видения.

Есть все основания предполагать сохранение циклической формы развития в будущем. При этом следует учитывать ее основные характеристики, а это поворотные точки развития - подъемы и спады, а между ними - наличие относительно постоянных временных интервалов. Сделанные в середине 20-х годов, в 40-е годы, а также на рубеже 60-70-х годов прогнозы циклических кривых получили в соответствующие периоды полное подтверждение.

Назначение прогноза с учетом факторов циклического развития, с экономической точки зрения, сводится к созданию концепции антикризисной инвестиционной политики. При этом, знакомясь с течением реформ в Казахстане, России и других странах СНГ, можно говорить о возникновении устойчивой и воспроизводимой симметричности реформирования отечественной экономики с «большими циклами» Кондратьева. Это свидетельствует о высокой прогностической ценности самой кондратьеской теории волнообразно-циклических колебаний мировой экономики.

Н. Д. Кондратьев, опираясь на свою теорию существования длинных циклов в экономике, по сути предсказал возрождение и дальнейший подъем в развитии целого ряда стран после тяжелой экономической депрессии 1929 года. Его последователи показали, что существует определенная связь между технологической инновацией и фазами экономического цикла. Продолжительность такой связи носит долговременный характер и составляет в среднем 55 лет (так называемая кондратьевская волна).

Фаза возрождения Кондратьевского цикла характеризуется большим числом технологических базовых инноваций. Воспользуемся определением базовых инноваций, данным Меншем. Под технологическими базовыми инновациями понимается вновь созданный материал или средство, впервые внедряемое в производство. В это же понятие укладывается и организация или создание рынка для нового, впервые произведенного продукта.

Базовые инновации могут определяться как инновации, которые являются источником получения новых продуктов и видов деятельности, формирующих новые рынки и новые промышленные отрасли, в качестве поставщиков продукции на эти рынки.

В самом начале цикла эти инновации осуществляют молодые малые предприятия, которые в силу своей гибкости и адаптивности способствуют диффузии одного или нескольких крупных изобретений. В итоге их действий образуется кластер инноваций, который и приводит к значительному экономическому прогрессу.

Рост и процветание ведут к снижению издержек производства, накоплению производственного потенциала. Экспорт становится существенным элементом дальнейшего роста. По мере того как растут производственные мощности, удовлетворяется спрос и происходит движение от рынка продавцов к рынку покупателей. Промышленно развитые страны достигли в настоящее время именно такого эффекта.

Технологически новые продукты все больше стандартизируются, постепенно порождая явление псевдоинноваций, когда спрос потребителя нацелен на что-нибудь новое, но на рынке он встречает лишь модификации старого. Это ведет к стагфляции. В такой ситуации инвестиции в промышленное развитие перестают быть привлекательными, накопленные деньги начинают обращаться не в сфере бизнеса, а на рынке ценных бумаг и капитала насыщенность рынка технологически прогрессивными видами продукции характеризуется, как правило, высокоразвитым рынком ценных бумаг и капитала. В свою очередь масштабный рынок ценных бумаг и капитала формируется вследствие временного отсутствия альтернатив для инвестиций инновационного типа.

Насыщенность рынка псевдоинновациями, которые не дают большого эффекта, является наиболее типичным явлением для данного периода развития. Именно в настоящее время руководство предприятий теряет интерес к инновациям, а крупные предприятия утрачивают необходимую гибкость, все большее значение приобретают малые предприятия.

Первая реакция экономики на ситуацию подобного типа - сокращение затрат на исследования и прикладные разработки. Стремление к высокой прибыли приводит к сокращению ассортимента продукции, концентрации усилий на выпуске наиболее популярных и значительных по объему производства изделий, уменьшению, как следствие, выбора товаров. За периодом рецессии следует депрессия, растет безработица, устанавливается жесткий контроль над денежным обращением, предпринимаются разнообразные попытки приостановить инфляцию. В конечном итоге создаются условия для стагнации.

В этих условиях единственный путь преодолеть кризисную ситуацию - это активно способствовать внедрению и распространению новых технологических базовых инноваций, реализующих крупные изобретения и открытия. Сейчас известны четыре идентифицированных кондратьевских цикла.

Современный этап развития осуществляется в рамках четвертого Кондратьевского цикла. В этой связи одна из задач прогнозирования - подробно охарактеризовать основные фазы его развития, продатировать эти фазы и отыскать с помощью статистических методов кластеры базовых инноваций, способных вывести экономику из кризисного состояния. Примерная датировка кондратьевских циклов, включая и 4-й долговременный цикл, приводится в таблице 2.

Таблица 2 - Четыре кондратьевских цикла (по оценкам Менша)

(прогноз)

Симметричность экономических реформ в нашей стране с большими циклами мировой конъюнктуры (она наблюдается и в других странах), безусловно, не означает их фатальной предопределенности внешними факторами. Выбор пути экономического развития любой страны в главном зависит от действия внутренних закономерностей. В то же время было бы ошибкой совсем исключать влияние на внутренние процессы международных факторов, хотя бы из-за объективно существующей взаимозависимости в развитии всех стран. Вместе с тем, международные факторы по-разному оказывают давление на экономические процессы в каждой стране. И здесь отечественная история реформирования в целом не противоречит опыту вхождения в международное экономическое сообщество других стран. Многие из них, подключавшиеся к мировому рынку, переходя их вторых и более отдаленных экономических эшелонов на передовые позиции (например, Германия и Япония после второй мировой войны), в полной мере подпадали под влияние глобальных экономических механизмов в восходящей линии развития мировой экономики за счет резкой активизации преобразовательных процессов в собственных странах. Очень часто такая активизация происходила в тех из них, которые до этого пережили серьезные неудачи (например, поражение в войнах) и социальные потрясения. Само же вступление мировой экономической системы в фазу подъема способствовало росту инновационной активности во всех сферах, придавало дополнительные импульсы назревшим переменам в экономической сфере, формировало общую благоприятную атмосферу для освежающих перемен в странах, активизировавших экономическую модернизацию.

Видимо, надо различать роль экономических реформ в странах догоняющего развития, где еще не завершилось приспособление национального хозяйства к закономерностям функционирования мирового рыночного хозяйства, и в ведущих странах с устойчивой и зрелой системой рыночных отношений. Для первой группы стран наилучшие (или, может быть, вынужденные) условия для реформ складываются в повышательной фазе деловой активности мировой экономики, и их основная задача заключается в том, чтобы догнать передовые страны. Для второй - реформы начинаются в понижательной фазе и имеют целью оживление экономической конъюнктуры и переход к фазе подъема в развитии хозяйства. В этой связи целесообразно разграничивать два типа экономических реформ - модернизационные и циклические, имеющие отличия в целях и содержании, стратегии и тактике.

Причины незавершенности модернизации отечественной экономики.Этому можно предложить следующее наиболее общее объяснение. Казахстанскому пути экономической модернизации оказалось свойственным то, что рыночные реформы, одна за другой, не просто исчерпывали свой потенциал, уходя в небытие, но сменялись обратными волнами, которые если и не возвращали экономику на исходные рубежи, то нарушали преемственность и поступательность последующего экономического развития, дальнейших перемен (крупных и частичных) в национальной хозяйственной системе. Этим волнообразно-циклическая природа реформ в нашей стране отличается от неизбежных спадов в их осуществлении, которые выступают следствием нарастания усталости общества от перемен либо служит тактическим приемом для обеспечения более гибкого маневрирования в сложной политической ситуации в интересах достижения целей качественного обновления общества. Подобная смена волн реформ противоположными волнами может рассматриваться как свойство инверсии (возвратного движения) в ходе проведения курса на модернизацию, или «развитие через зигзаги». За ней стоит действие контррыночной тенденции, которая, как показывает исторический опыт, при определенных, прежде всего, политических и идеологических условиях, а также в зависимости от перегруппировки во властных структурах государства может приводить к возникновению полурыночного или преимущественно нерыночного типа хозяйства. Так, итогом экономической модернизации в СССР к началу пятой волны реформ стало образование «гибридного» (смешанного) типа рынка, представляющего специфическую систему хозяйствования, основанную на деформированных рыночных механизмах, своеобразного «бюрократического рынка» - с сильными государственными рычагами воздействия на экономику, преобладанием государственного аппарата управления и крупномасштабными вкраплениями теневой экономики. Такую систему хозяйствования нельзя однозначно трактовать как нерыночную, и вместе с тем она заметно отличается от рыночных отношений в странах с развитыми их формами. Таков специфический результат незавершенности экономической модернизации в нашей стране, воздействия на нее инверсионного механизма.

Если обратиться к хронологии реформ в Казахстане и СССР, обнаруживается следующее. Все они (пока за исключением современные) завершались фазой контрреформ. Так, реформы Витте-Столыпина и периода НЭПа, в конечном счете, были отвергнуты в период сталинского режима. Хрущевско-косыгинские реформы оказались фактически отброшенными в годы брежневского двадцатилетия.

Общим для фазы контрреформ в действительности было усиление политической реакции, ослабление зародившихся демократических институтов и ростков новых политических традиций, сознательно культивируемое противопоставлением стран СНГ и Запада как двух противоположных культурно-исторических миров. В экономической сфере были характерны ограничения в развитии рыночных отношений, сдерживание свободного хозяйствования с одновременным нарастанием государственного вмешательства в хозяйственную жизнь и ее более жесткой регламентацией.

Развитие традиционных отраслей может происходить при сокращении темпов роста; некоторые из этих отраслей могут стагнировать, некоторые могут продвигаться вперед с усредненной скоростью (например, сырьевые отрасли). Однако на каждом этапе развития возникает одна или несколько отраслей, лидирующих в экономике. Именно в таких отраслях находят свое применение базовые технологии принципиально нового типа, определяющие развитие соответствующих отраслей со скоростью выше средней. Эти отрасли поглощают наибольший объем инвестиций. Развитие лидирующих отраслей неразрывно связано с освоением новых базовых технологий. Поэтому период существования лидирующих отраслей представляет собой не что иное, как жизненный цикл инноваций в фазе роста.

Такой подход к трактовке лидирующих отраслей требует рассмотрения зависимости между инновационными циклами и долговременными тенденциями экономического роста. В теории цикличности длинная волна делится на четыре основные фазы: процветание, рецессия, депрессия, возрождение. Процветание и рецессия формируют фазу подъема, депрессия и возрождение - фазу спада. Макроэкономические характеристики фаз длинной волны представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Макроэкономические характеристики фаз длинной волны

Характеристика	Депрессия	Возрождение	Процветание	Рецессия
Валовой национальный продукт	Низкий рост	Подъем темпов роста	Рост ускоренными темпами	Снижение темпов роста
Спрос на инвестиции	Наличие излишних мощностей, падение инвестиционного спроса	Инвестиции в новые производства и отрасли	Значительное расширение масштабов инвестиций	Рационализация инвестиционной политики
Потребительский спрос	Непрерывный рост отлаженного спроса	Поиск новых сфер приложения потребительского спроса	Расширение спроса во всех сферах	Непрерывный рост новых секторов экономики и насыщение потребительского спроса.

Если представить длинную волну как последовательность жизненных циклов лидирующих отраслей, можно попытаться соотнести фазы длинной волны с фазами длинного цикла: процветание - рост; рецессия - насыщение; депрессия - спад; возрождение - внедрение.

Следует отметить, что приведенные фазы длинной волны и жизненного цикла не совпадают столь идеально. Но, тем не менее, правомерен вывод о том, что жизненный цикл лидирующих отраслей, основанный на определенном кластере изобретений, соответствует длинной волне в экономике.

1.3 Базовые проблемы макроэкономического прогнозирования социально-экономического развития

Проведение в России новой территориальной политики, предполагающей формирование регионов, конкурентоспособных в мировой хозяйственной системе, ставит перед исследователями широкий круг задач, связанных не только с реформированием управления и экономики субъектов РФ, но и с решением ряда проблем самой экономической науки, выработкой новых методов и способов решения задач. Важное место среди них занимают вопросы адекватной оценки и прогнозирования регионального социально-экономического развития.

Для современной практики прогнозирования сложных региональных систем характерно использование двух господствующих подходов.

Первый связан с анализом данных за продолжительный период с целью исследования закономерностей развития, обнаружения логики их эволюции, направленности процесса с экстраполяцией в будущее выявленных тенденций. Как правило, используются методы математического моделирования - построение краевых задач и их решение, несложные когнитивные схемы и т.д.

Второй связан с теорией систем и синергетикой, которые исследуют нелинейную динамику сложных систем. Здесь используются методы нейроматематики, нечеткие когнитивные схемы и т.д. При этом практика, как критерий истины, свидетельствует о том, что динамика социально-экономической региональной системы не может быть описана каким-либо определенным методом в силу ограниченности числа параметров и связей между ними, принципиальной невозможности учесть модификацию этих связей в процессе эволюции системы.

В рамках относительно небольшой публикации невозможно оценить положительные и отрицательные стороны применения того или иного метода, определить границы применения и характер решаемых задач. Нецелесообразно также концентрироваться на основных принципах прогнозирования - эти аспекты достаточно широко освещены в научной литературе. Поэтому остановимся только на актуализации ограничивающих факторов прогностических исследований.

Первая группа факторов связана с хорошо известными ресурсными проблемами отечественной науки, которые обусловливают ограничение доступа и к статистическим данным, и к программным разработкам, и к необходимым техническим средствам, а также мешают самостоятельному сбору информации.

Вторая группа проблем связана с качеством статистической информации. Сюда относятся несопоставимость данных по временным рядам в силу появления новых показателей, изменения методики расчетов; неудовлетворительное качество информации, обусловленное проблемой сбора ряда данных, сложностью учета неформального сектора экономики и рядом иных; неравномерность данных и др. .

Третья группа проблем связана с ограничениями уровня развития науки экономики и математики как языка, описывающего формальные отношения. К сожалению, пока не созданы адекватные формализованные теории, которые позволили бы использовать накопленный в социуме эмпирический материал в прогностических разработках. Набор известных экономике фундаментальных законов также пока недостаточен для формализации зависимостей, комплексно описывающих будущее развитие сложных региональных систем.

Отсутствие этих знаний об общих, универсальных свойствах социально-экономических систем является причиной отсутствия универсальных методик прогноза. Фактически, описывая социально-экономические объекты, мы имеем дело с многочисленными отображениями результатов реализации неизвестных фундаментальных законов экономики. В связи с этим примечательно высказывание Л. Гумилева: "Земная гравитация существовала всегда, но чтобы люди узнали о ее существовании, понадобилось озарение Ньютона, наблюдавшего падение яблока с ветки. И сколько еще могучих сил природы, окружающих нас и управляющих нашей судьбой, лежит за пределами нашего разумения" .

Попытки применения фундаментального закона к социально-экономической модели ведут к выхолащиванию категориальных понятий. Ярким примером служит закон спроса и предложения, когда категория спроса подменяется физическим объемом реализации товара. Здесь уместна следующая аналогия. Проецируя трехмерный объект, например пирамиду, на плоскость, мы получаем фигуру, состоящую из четырехугольников и треугольников. Однако ту же самую проекцию может дать другое трехмерное тело (например, конус).

Вышеназванные ограничения приводят к тому, что зачастую простые корреляционно-регрессионные прогностические модели дают более точные результаты, чем прогностические разработки социально-экономического объекта как пространственно протяженной диссипативной динамической системы. В первую очередь это связано с проблемой, обусловленной явлением динамического хаоса. Данное явление подробно описано в ряде публикаций ГГ. Малинецкого . Исследования показали, что в моделях, описывающих детерминированное непериодическое движение, прогнозирование крайне осложнено в связи со свойствами странных аттракторов. "Типичным и очень важным свойством странных аттракторов является чувствительность к начальным данным... Чувствительность к начальным данным означает, что малые воздействия могут существенно изменить траекторию через некоторое, может быть весьма небольшое, время" . Результатом исследований данного явления стало зарождение новых подходов к предсказанию и управлению сложными системами в рамках принципиально новой теории - теории управления хаосом. Однако до предсказания поведения и управления поведением сложных социально-экономических региональных систем еще далеко. Если первые две группы проблем принципиально решаемы, то третья непосредственно связана с пределом современного уровня знаний. Следствием является то, что "уровень компьютерных моделей и систем прогноза остается несравним с масштабом и остротой проблем, вставших и перед мировым сообществом, и перед Россией" . Очевидно, что данное утверждение в равной степени относится и к прогнозированию региональных систем.

Таким образом, не только субъективная составляющая влияет па точность прогнозов и, следовательно, планов регионального развития, но и реально существующие ограничения современного уровня развития прогностики. Однако наука активно движется вперед и, по утверждениям ряда аналитиков , стоит на пороге принципиально важных открытий, в частности, в области прогнозирования.

Можно сделать следующий вывод. Действительно, современный инструментарий прогнозирования и уровень развития экономики как науки не позволяют давать прогнозы необходимой точности. Но попытки предсказания и предуказания будущего необходимы. При этом акцент в задаче предсказания и предуказания социально-экономического развития регионов должен делаться не только на вероятности явления, но и на его сущности, структуре, исторической обусловленности.

В связи с этим представляется несомненно важным развитие практики прогнозирования и стратегического планирования на региональном уровне. В частности, разработка долгосрочных стратегий регионального развития па единой для всей Российской Федерации методологической платформе, участие субъектов в разработке стратегий федеральных округов и т.д.

В процессе утверждения новых подходов к стратегическому планированию в регионах формируется система целей, основные задачи социально-экономической политики и показатели их достижения на различные периоды упреждения, а также соответствующие планы действий правительств субъектов РФ. В целях совершенствования системы прогнозирования социально-экономического развития в регионах внедряется практика разработки многовариантного прогноза с использованием информационных технологий. При этом департаментами экономического развития регионов осуществляется регламентированная координация и методическая помощь исполнительным органам государственной власти, администрациям муниципальных образований в разработке прогноза, который впоследствии служит основой для создания проекта областного бюджета па очередной год. Значимым для повышения вероятности прогнозных оценок регионального развития является также совершенствование практики мониторинга за осуществлением прогнозных оценок, анализ степени отклонения фактически достигнутых показателей от прогнозных и причин этих отклонений.

Тем самым можно утверждать, что в настоящее время внедрены основные элементы системы стратегического и текущего планирования и прогнозирования социально-экономического развития регионов. Вместе с тем дальнейшее совершенствование методологии и методик прогнозирования является необходимым условием формирования планов и принятия эффективных управленческих решений по развитию территорий.

2 Реализация механизма прогнозирования социально-экономического развития РФ

2.1 Сущность программ социально-экономического развития

Программа социально-экономического развития представляет собой комплексную систему целевых ориентиров социально-экономического развития территории, планируемых государством и муниципалитетами эффективных путей и средств достижения указанных ориентиров, включающих научно-исследовательские, производственные, социально-экономические, организационно-хозяйственные, финансовые меры, увязанные по ресурсам, исполнителям и срокам.

Однако программа является лишь частью системы прогнозных и программных документов, хотя и основным и наиболее проработанным. Общая система прогнозных и программных документов по социально-экономическому развитию включает следующие документы. Смотреть таблицу 4.

Таблица 4 - Система прогнозных и программных документов

Другие программные документы определены следующим образом:

Концепция социально-экономического развития — это система представлений о стратегических целях и приоритетах социально-экономической политики, важнейших направлениях и средствах реализации указанных целей.

План социально-экономического развития области — это сводный документ, характеризующий социально-экономическое положение и основные направления деятельности органов власти по регулированию ее социально-экономического развития.

Изучение порядка разработки и реализации программ социально-экономического развития, несомненно, даст навыки для составления прогнозов, концепций и планов. Поэтому в отчете при упоминании программ имеется в виду все программные и прогнозные документы.

Нормативно-правовой базой для разработки и реализации программ комплексного социально-экономического развития муниципального образования являются документы, самостоятельно принимаемые в муниципальных образованиях. Федеральный закон «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20.07.1995 г. № 115-ФЗ определяет полномочия и обязанности только федеральных органов власти, хотя он часто служит базовым документом для разработки правовых актов муниципальных образований. Субъекты федерации также принимают акты в данной сфере, например, Закон Новосибирской области «О прогнозировании, программах и планах социально-экономического развития Новосибирской области» от 15.06.2000 г. № 100-ОЗ, однако и они определяют полномочия муниципальных органов лишь по участию в разработке региональных программ.

Кроме того, существует разработанный и утвержденный Министерством экономического развития и торговли РФ «Макет программы экономического и социального развития субъекта Российской Федерации», для обеспечения методологического единства региональных программ и согласование их с государственной стратегией экономического и социального развития, который также может служить нормативно-методическим документом для разработки муниципальных программ.

Основу организационной основы выполнения программ социально-экономического развития составляет муниципальный заказчик программы.

К основным функциям муниципального заказчика относятся:

Подготовка проекта программы, его согласование с заинтересованными муниципальными, региональными и федеральными органами власти в установленном порядке, представление на утверждение уполномоченным органам местного самоуправления;

Координация исполнения программных мероприятий, включая мониторинг их реализации, оценка результативности, содействие решению спорных (конфликтных) ситуаций;

Непосредственный контроль за ходом реализации мероприятий, обеспечивающих институциональные и структурные преобразования, формирование финансовых и инновационных институтов, а также работ в области территориальной кооперации и реализации мероприятий федеральных и региональных целевых программ на территории муниципального образования;

Подготовка отчетов о реализации программы, внесение предложений в органы государственной власти субъекта Российской Федерации и федеральные органы исполнительной власти по корректировке программы.

Роль муниципального заказчика обычно выполняет экономическое подразделение администрации муниципального образования В этом подразделении может существовать отдел, непосредственно занимающийся разработкой прогнозов и программ.

Муниципальный заказчик может создать дирекцию из представителей органов власти региона, муниципального образования и исполнителей ведущих мероприятий программы. Дирекция программы может создаваться как с образованием юридического лица, так и без образования юридического лица. Дирекция муниципальной программы действует на основании Положения о ней, утверждаемого муниципальным заказчиком программы. Также могут создаваться научно-исследовательские и аналитические центры при органах власти, для разработки программ.

Заинтересованные органы власти муниципального образования принимают участие в разработке и реализации программ социально-экономического развития муниципального образования в рамках своей сферы компетенции. Как правило, все структурные подразделения принимают участие в выработке предложений в сфере своей компетенции, в обсуждении поступивших предложений, затрагивающих их компетенцию. Многие подразделения являются исполнителями соответствующих мероприятий программы.

Утверждение программы и отчета по ее выполнению осуществляет либо глава муниципального образования, либо коллегиальный орган администрации, либо представительный орган муниципального образования.

Содержание программ включает в себя описание социально-экономического положения муниципального образования, проблем и действующих мер по его улучшению, изложение целей, задач и мероприятий и характеристика механизма реализации, ресурсного обеспечения и контроля. Типичная структура программы представлена в приложении Б. Показатели и таблицы, программ социально-экономического развития представлены в приложении В.

В современной ситуации большинство программ социально-экономического развития предполагают как административные меры по изменению нормативно-правовой базы, структуры управления и функционирования, так и конкретные практические мероприятия. Последние заключаются в основном в реализации конкретных производственных или социальных проектов. Некоммерческие проекты предполагают капитальное строительство, приобретение оборудования и реализацию других мероприятий в социальной сфере. Коммерческие производственные проекты касаются, прежде всего, муниципального сектора экономики. Но возможно финансирование и негосударственных производственных проектов, как правило, на конкурсной, платной и возвратной основе.

2.2 Последние тенденции и прогноз социально-экономического развития России на 2011-2012 (краткосрочный прогноз)

Значительные улучшения на рынке труда способствуют быстрому росту зарплат на фоне роста производительности труда и продолжающегося укрепления рубля. Таким образом, среднемесячные зарплаты в России, выраженные в долларах, доросли в июле до новых рекордных значений - 863 доллара.

Если "большая новая рецессия" и маловероятна, то риски замедления темпа роста мировой экономики и возможного снижения цен на сырье - налицо. В связи с этим Всемирный банк понизил прогноз роста экономики России с 4,4 до 4 процентов в 2011 году. А в 2012 году уменьшил до 3,8 процента. Хотя, заметим, для стран с высоким уровнем дохода это прогноз еще ниже: на 2011 год - 1,6 процента, на 2012-й - 2,2 процента. В сторону понижения скорректирован и прогноз цен на нефть. По оценкам ВБ, если в среднем за баррель в 2011 году будут давать 103 доллара, то в 2012 году - 94,7 доллара. В 2012 году - 92,5 доллара, а в 2015 году - 88,5 доллара.

С учетом новых реалий и стремительного нарастания неопределенности в глобальной экономике смоделированы два сценария - до какой степени может ухудшиться ситуация в России. При сценарии "умеренного шока" и постепенном ухудшении темпов роста экономики, что приведет к снижению цены на нефть до 80 долларов за баррель, влияние на экономический рост в 2011 году будет незначительно. Но вот в 2012 году темп роста ВВП в России может снизиться на 2 процентта. При этом безработица вернется к 7 процентам, а дефицит бюджета может вырасти до 3,1 процента ВВП. Сценарий "сильного шока" подразумевает серьезное влияние рецессии и падение спроса на нефть до 60 долларов за баррель уже в 2012 году. В этом случае российская экономика вступит в фазу рецессии с отрицательными темпами роста в 2012 году, уровень безработицы также повысится на 1,5 процента, а бюджетный дефицит подскочит до 5,3 процента ВВП, что потребует привлечения всех механизмов дополнительного финансирования, в том числе фискального. В результате при "мягком" развитии событий рост российской экономики составит в этом году 3,5 процента, а в 2012 году - 2 процента.

Всемирный банк ожидает, что инфляция в России будет ниже прогнозной - около 7,5 процента

При "шоковом сценарии" экономика в 2011 году вырастет на 3,3 процента, в 2012 - "выдаст" отрицательные значения в 1,5 процента.

Что касается денежной, валютной политики и прогнозов по инфляции, то, по оценкам банка, этот сектор пока особых опасений не вызывает. Благодаря замедлению роста денежной массы, хорошему урожаю зерновых в мире и фактору сезонности цены на продовольствие в России снижаются. Поэтому банк ожидает, что потребительская инфляция в этом году будет даже несколько ниже, чем прогнозировалось в предыдущем докладе, то есть около 7,5 процента. В 2012 году инфляция будет держаться в диапазоне от 6 до 7 процентов. Но, как предполагают в ВБ, может быть и чуть выше из-за дополнительных расходов бюджета в предвыборный период.

Российского Центробанк сохраняет неизменную ставку рефинансирования, снижает проценты по отдельным операциям, повышает процентные ставки по депозитам. Это сигнализирует о готовности Центробанка к активным действиям в случае ухудшения ситуации на глобальных рынках.

Между тем платежный баланс в России все первое полугодие 2011 года ухудшался на фоне масштабного оттока капитала. И это несмотря на высокие цены на нефть и продолжающийся умеренный рост. По предварительным оценкам ЦБ, чистый отток составил 31,2 миллиарда долларов, что почти втрое больше, чем за аналогичный период 2010 года. В значительной степени этот показатель отражает отток из банковского сектора, составивший 11,9 миллиарда долларов по сравнению с притоком в 7,6 миллиарда долларов за аналогичный период 2010 года. В связи с этим во Всемирном банке делают вывод, что, видимо, российские банки активно наращивают иностранные активы, приобретая инструменты с фиксированным доходом и акции, в основном на европейских рынках, а также предоставляя кредиты заемщикам-нерезидентам. При этом во втором квартале 2011 года чистый отток капитала чуть замедлился. Вероятно, это произошло из-за ужесточения денежно-кредитных условий и проведения более гибкой курсовой политики Центробанком, считают в ВБ. Немаловажно и то, что восстановился доступ российских банков к долгосрочным внешним кредитным ресурсам.

Курс рубля непременно будет отражать все "движения рынка". Тем не менее в краткосрочной перспективе он считает, что рубль будет стабилен, хотя с высоким уровнем волатильности. Относительно планов минфина увеличить долг России в ближайшее время, главный экономист ВБ высказался отрицательно. В условиях нынешнего профицита федерального бюджета в этом нет необходимости. Однако если смотреть из "стратегического угла", то долгосрочные заимствования возможны. Кроме того, в ВБ считают, что инвесторы на внутреннем рынке скорее будут покупать долговые обязательства, но не инвестировать. В целом же спрос на займы замедлится, а приватизационные планы будут отложены.

Первый заместитель председателя Центробанка России Алексей Улюкаев заявил, что ЦБ РФ ожидает замедления инфляции в России до 5-6 процентов в 2012 году, 4,5-5,5 процентов - в 2013 году и 4-5 процентов в 2014 году.

Такие ориентиры заложены в проект основных направлений денежно-кредитной политики на 2012-2014 годы, которые в среду одобрены советом директоров.

2.3 Среднесрочный прогноз развития социальной ситуации в РФ

Среднесрочная перспектива в отличие от краткосрочного прогноза, содержит уже более широкий спектр вариантов развития событий, которые концентрируются вокруг трех наиболее вероятных сценариев. Однако, учитывая инерционный характер социальных процессов, ожидать, что большинство российских регионов станет развиваться по редукционному или поступательному сценарию, вряд ли возможно. Однако это не исключает того, что в отдельных регионах именно в этот период возможно полярное движение либо «вниз», либо «вверх», что создаст еще большие социальные различия в российских регионах. Как и на предыдущем этапе, основной характеристикой развития событий будет оставаться фрагментарность, обусловленная тем, что инерционный характер социальных процессов будет способствовать естественному опережению или отставанию одних регионов от других, или одной социальной сферы от другой.

Именно поэтому в среднесрочной перспективе становится возможным более заметное влияние экономического и политического факторов: возможны радикальная ротация элит, значительные колебания цен на энергоносители, выход на более или менее значимые позиции российского инновационного сектора, с которым связывается будущее российской экономики. В этой перспективе все три сценария получают реальное наполнение.

Рассмотрим варианты, способные реализоваться в среднесрочной перспективе.

Демографические процессы. В среднесрочной перспективе в рамках данного сценария не следует ожидать кардинальных перемен в характере демографических процессов. Наиболее вероятным для большинства регионов остается инерционный сценарий.

Демографическая ситуация при реализации данного сценария остается стабильно неблагоприятной. Продолжится сокращение численности населения, особенно заметное в трудоспособных возрастах. Численность населения старше трудоспособного возраста, напротив, возрастет.

Основные параметры рождаемости остаются неизменными [возможно, некоторый кратковременный всплеск, меняющий тайминг рождений, дадут меры, обещанные государством, - «материнский (семейный) капитал» и пр.]. Суммарный коэффициент рождаемости по России может повыситься незначительно - до 1,5 рождений.

Однако в возраст наиболее интенсивного деторождения будут входить относительно многочисленные поколения женщин, родившихся в первой половине и середине 1980-х годов. Изменение возрастного состава населения будет благоприятно отражаться на общих показателях рождаемости и внесет некоторые позитивные коррективы в демографическую динамику в целом.

Улучшится качество здравоохранения. Все более популярным становится здоровый образ жизни. Смертность несколько снизится, что приведет к незначительному уменьшению величины естественной убыли населения, а ожидаемая продолжительность жизни возрастет примерно на полтора года, до 67 лет (в том числе мужчин - 60,5 лет, женщин - 73,7 лет).

Продолжится снижение численности экономически активного населения и численности занятых. При этом удельный вес граждан, обратившихся в органы службы занятости, по отношению к экономически активному населению не изменится. Коэффициент демографической нагрузки возрастет с 577 нетрудоспособных, приходящихся на 1000 лиц трудоспособного возраста в 2009 г. до 708 человек в 2016 г..

Сохранятся несоответствия профессионально-квалификационной и территориальной структуры спроса на рабочую силу и ее предложения. Сохранится также дискриминация на рынке труда при трудоустройстве молодежи, не имеющей опыта работы, женщин с малолетними детьми и инвалидов.

Сохраняются риски (снижение качества рабочей силы, увеличение в структуре безработных людей с высшим образованием и др.), которые могут проявиться в долгосрочной перспективе.

Рынок труда и социальная структура.

Первопричиной реализации редукционного сценария развития рынка труда и социальной сферы могут стать факторы, лежащие за пределами социальной сферы, - вхождение России в период социальной турбуленции, вызванной острым конфликтом правящих элит или же изменение глобальной экономики, и в частности обрушение цен на энергоносители на международных рынках. Запаса прочности социальной структуры будет достаточно для того, чтобы избежать серьезной социальной катастрофы, подобной той, что случилась осенью 1998 г. Однако рост среднего класса прекратится, его доля останется равной примерно 25% во всех упоминавшихся выше регионах. Следует подчеркнуть, что объектом анализа в данном исследовании были социальные структуры, воспроизводящиеся и развивающиеся благодаря, прежде всего, промышленному сектору экономики, образованию и науке, имеющим сильные позиции в Воронеже, Саратове и Томске. Не исключено, что в других регионах, например в городах Крайнего Севера, выживающих и развивающихся благодаря экспорту нефти и газа, упомянутые факторы приведут к более серьезным негативным последствиям.

Говоря о возможных сценариях, МИОНы не могут обойти вниманием проблемы, которые способны осложнить социальную ситуацию в регионе, затруднить развитие позитивных тенденций, проявившихся в последнее время. К числу таких сложностей относится нарастающий разрыв между бедными и богатыми в той части населения, которую принято считать наиболее перспективной, - в молодежной когорте. Результаты исследования говорят о том, что расслоение углубляется не только по таким очевидным показателям, как уровень дохода или доступность материальных и социальных благ. Оно нарастает в области социальных возможностей, предоставляемых обществом молодому поколению. Монетизация системы образования, сосредоточение образовательных функций в крупных мегаполисах приводят к тому, что для некоторой весомой части молодежи полноценное образование и связанные с ним перспективы социальной мобильности оказываются за границей возможного. Эта ситуация может иметь целый ряд неблагоприятных последствий для отдельных регионов, общества и экономики в целом. Во-первых, маргинализируемая рынком часть молодежи будет взрослеть, преодолевать ступени социализации с ощущением недостижимости подлинного общественного продвижения, «укороченности» социальной лестницы по сравнению с тем, что она представляет собой для другой, более благополучной молодежной группы. Во-вторых, на это справедливо указывает Томский МИОН: такое положение чревато консервацией нынешнего состояния экономики, характеризующейся упором на экспорт сырьевых, материальных ресурсов. В результате продолжится углубление разрыва между бедными и богатыми. Вполне реально возникновение ситуации, когда разрыв в доходах будет характеризовать не только социальную структуру в целом, но и средний класс, в котором выделятся и будут постепенно отдаляться друг от друга состоятельный слой и слой, испытывающий все большие затруднения в решении важных жизненных задач. В немалой степени этому разрыву могут способствовать планы дополнительного обложения налогами расходной части бюджета российских семей при сохранении прежней плоской шкалы налогов на доходы. Очевидно, что от плоской шкалы выигрывают в основном те, кто имеет большие доходы, принадлежит к наиболее благополучному слою среднего класса. Повышение налогов на недвижимость, увеличение налогового давления на автолюбителей скажутся, прежде всего, не среднем и нижнем слоях среднего класса. Не следует упускать из виду тот факт, что дополнительная нагрузка на семейный бюджет окажется чувствительной для тех, чьи доходы недостаточно велики, чтобы с легкостью решать вопросы покупки и содержания недвижимости, покупки и содержания автомобиля или каких-либо других предметов длительного пользования. Негативный сценарий приведет к тому, что существенно замедлится процесс реабилитации бедных и беднейших слоев населения. Скорее всего, их доля окажется такой же, как и сейчас, то есть равной примерно 25% всего населения страны. В бедных или околобедных слоях также будут наблюдаться процессы социального расслоения. С одной стороны, нельзя исключать вариант, при котором часть нижнего слоя среднего класса под давлением обстоятельства перейдет в бедную прослойку. С другой стороны, часть тех, кто сейчас принадлежит к бедным слоям, и прежде всего молодежь, перейдет в нижние слои среднего класса. Таким образом, усилится ротация в «верхнем» слое бедной прослойки. В нижнем слое будут нарастать застойные явления, связанные с принципиальной невозможностью покинуть неблагополучную нишу. Нынешние тенденции указывают на то, что прослойка «перманентных бедных» будет состоять в значительной своей части из людей, вышедших на пенсию и не нашедших возможности получения дополнительных доходов. В том случае, если экономический рост замедлится и если разрыв между бедными и богатыми будет нарастать, именно пенсионеры, находящиеся на попечении государства, окажутся на грани выживания.

Еще одним фактором, способным негативно влиять на российскую экономику, может стать плохое состояние здоровья населения, и прежде всего молодежи. В предшествующий период в молодежной среде получили распространение негативные практики - наркомания, алкоголизм. Растет, хотя возможно и меньшими темпами, чем прежде, число носителей СПИДа. В сумме эти явления способны негативно влиять на возможности восстановления российской экономики. Широкое распространение заболеваний подобного рода заставит государство расходовать на борьбу с социальными болезнями все большую часть государственного бюджета, сокращая соответственно расходы на развитие социальной сферы.

Социальные отрасли, социальная политика и гражданское общество. Вероятность реализации данного сценария высока в том случае, если произойдет резкое уменьшение государственной финансовой базы социальной политики в сочетании с резкой автономизацией деятельности крупных бизнес-структур, работающих в регионе. Это приведет к тому, что даже регионы, демонстрирующие позитивную динамику, могут оказаться заложниками данного сценария развития.

На фоне уменьшения ресурсной базы будет реализовываться старая патерналистская модель СП без заявленных четко ориентиров, не будут приняты должные меры по ее рационализации.

Социальное реформирование будет носить хаотический, чаще локальный характер и не будет приводить к построению целостной системы социальной политики. Эффективность вложений в социальную сферу снижается и достигает критического уровня. Нарастает разрыв между вложениями в социальную сферу и ее реальными потребностями.

Регионы со слабой ресурсной базой будут вынуждены отказаться от наращивания вложений в социальную сферу, одновременно не проводя ее рационализации. Это приведет к появлению стагнирующих тенденций, а по прошествии 3—5 лет будет сопровождаться деструктивными процессами в социальной сфере, которые со временем будут принимать все более необратимый характер.

Богатые регионы будут наращивать свои вложения в социальную сферу, однако отсутствие системности будет гасить возможные позитивные изменения в социальной сфере таких регионов.

Социальная поддержка и социальные льготы, как и при инерционном сценарии, будут осуществляться без адресной компоненты, однако для реализации данной СП потребуется большее количество ресурсов, нежели раньше

Доступность и качество медицинской помощи и образовательных услуг будут снижаться на фоне сворачивания бесплатной медицины и бесплатного образования. Уровень удовлетворенности населения системой здравоохранения и системой образования будет постепенно снижаться.

Кадровый состав социальной сферы региона будет отличаться низкой мотивацией деятельности на фоне снижения уровня менеджмента.

Бизнес не будет допущен к функционированию социальной сферы и пойдет по пути автономизации от действий власти на поле СП, что не отрицает наличия отдельных внутрикорпоративных программ для своих сотрудников. Частно-государственное партнерство не получит развития, что сделает социальную сферу региона высокозависимой от возможностей власти всех уровней. Объем инвестиций бизнеса в социальную сферу региона будет иметь негативную тенденцию

Платное образование и платная медицина будут существовать без должной легитимизации. Малообеспеченные слои населения должны будут платить за качественную медицинскую помощь и образовательные услуги наравне со средним классом и богатыми слоями населения.

Отрыв СП от ожиданий населения будет все более и более нарастать, что с высокой долей вероятности будет сопровождаться усилением протестных настроений. Уровень доверия к власти находится на критическом уровне.

Гражданские свободы будут постепенно сворачиваться и сопровождаться сужением всех базовых показателей. Будет нарастать скрытое недовольство со стороны населения, которое со временем с высокой степенью вероятности будет сопровождаться массовым недовольством, которое будет трудно погасить без значительного вливания дополнительных ресурсов.

Демография. В обозначенной временнóй перспективе среднесрочного прогноза радикальное изменение демографической ситуации невозможно.

Позитивные меры не отразятся существенно на динамике населения: как и в инерционном сценарии, здесь ожидается сокращение численности населения (пусть и в меньших масштабах), особенно в трудоспособных возрастах. Численность населения старше трудоспособного возраста, напротив, возрастет.

Ожидается некоторый рост рождаемости вследствие ранее принятых мер демографической политики за счет изменения календаря рождений и снижение коэффициента смертности (на 20—30%). Результатом станет резкое уменьшение величины естественной убыли населения.

Изменится отношение отдельных социально-демографических групп к собственному здоровью; здоровый образ жизни станет популярным не только среди представителей среднего класса. Позитивные изменения произойдут в системе здравоохранения, в которой начинают формироваться модернизационные механизмы, несмотря на негативные предшествующие тренды. Возрастет продолжительность жизни (в отдельных расчетах на 2—3 года).

Миграционная политика будет способствовать притоку иммигрантов, в первую очередь, соотечественников. Миграционный прирост может возрасти почти втрое по сравнению с нынешним - до 475 тыс. человек в 2015 г..

Динамика численности населения будет определяться в первую очередь миграционными трендами, особенно в приграничных регионах и специальных зонах. В отдельных регионах (например, в Томской обл.) можно ожидать стабилизации численности населения области в пределах сегодняшних показателей и снижение темпов роста постарения населения за счет миграционного притока.

Несколько сократится дифференциация межрегиональных темпов депопуляции. Процесс субурбанизации несколько смягчит внутрирегиональную дифференциацию демографических параметров.

Сохранение несоответствий профессионально-квалификационной и территориальной структуры спроса на рабочую силу и ее предложения вызовет высокую востребованность безработными гражданами профессиональной подготовки, переподготовки, повышения квалификации.

Изменения на рынке труда будут определяться не только экономическим ростом, но и начавшимся процессом модернизации производства, особенно возрастет дефицит квалифицированной рабочей силы. Бедное население будет и в дальнейшем концентрироваться в сельской местности и в моноиндустриальных городах.

Дефицит рабочей силы, вероятно, приведет к существенному пересмотру правил игры на рынке труда и поставит работника в более привилегированное положение.

Усилятся различия между городскими и сельскими рынками труда. Произойдет ужесточение требований работодателей к качеству рабочей силы. Смотреть Приложение А «Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2012 год и плановый период 2013 - 2014 годов».

2.4 Демографические изменения и экономика (долгосрочный прогноз)

Демографические изменения имеют, помимо всего прочего, огромные экономические последствия, которые охватывают все главные области экономического поля: рынок труда, потребительский рынок и рынок услуг, рынок сбережений, влияют на инвестиционный климат, на социальные расходы и соответственно на систему и размеры налогообложения, на финансовые потоки. Сейчас эти последствия изучены недостаточно, что ограничивает возможности стратегического планирования в условиях, когда страну ожидают значительные и далеко не всегда благоприятные демографические перемены. Естественная убыль населения — крайнее и, в принципе, не обязательное проявление глубоких демографических перемен, переживаемых сейчас всеми странами. Ее появление, а особенно ее значительные масштабы в России — следствие особенно неблагоприятных условий, в которых общие для всех демографические процессы разворачивались в нашей стране на протяжении последних ста лет. Однако другого последствия демографических перемен — старения населения — нельзя избежать ни при каких условиях. Демографические перемены, в целом прогрессивные, автоматически приводят к изменению формы возрастной пирамиды, она не вернется к своей прежней форме никогда. Другое дело, что в России на эволюционный процесс закономерной перестройки возрастной пирамиды наложились разного рода социальные потрясения, которые очень сильно деформировали ее контур . Уже эволюционное старение населения порождает немалые экономические проблемы, поскольку значительно увеличивает нагрузку на трудоспособное населения людьми пожилых и преклонных возрастов. Пертурбационные же деформации возрастной пирамиды, способны серьезно усугубить эти проблемы, что и происходит сейчас в России.

В силу тех же особенностей возрастной пирамиды, которые делают невозможным естественный прирост населения, в ближайшие годы страну ожидает провал численности населения в трудоспособном возрасте (из него выбывают многочисленные поколения 1950-х годов рождения, а в состав трудовых ресурсов входят малочисленные поколения, родившиеся в 1990-е годы).

Перепад очень велик. Еще недавно трудоспособное население увеличивалось ежегодно примерно на полмиллиона-миллион человек, на смену этому росту приходит еще большая ежегодная убыль.

Одновременно с сокращением численности населения в трудоспособных возрастах будет происходить его быстрое старение, т.е. увеличение в его составе людей старших возрастов и соответственно рост среднего возраста потенциальных работников. Этот процесс идет давно. В 1970 году численность младшей группы населения в трудоспособном возрасте (16-29 лет) была в 1,9 раза больше численности его старшей группы (45-54 года для женщин и 45-59 лет для мужчин). К началу 1990-х годов это соотношение сократилось примерно до 1,5 раза и некоторое время оставалось стабильным. Но с начала 2000-х годов старение возобновилось и теперь уже будет идти безостановочно . Во второй половине нынешнего десятилетия младшая и старшая группы населения в рабочих возрастах сравняются, а затем младшая группа впервые уступит по численности старшей и к 2025 году отношение младшей группы к старшей составит 0,8 (рис. 1). Средний возраст потенциального работника, который в 1970 году равнялся 34,5 года, а к настоящему времени достиг 36,3 года, к 2025 году превысит 38 лет. Смотреть рисунок 1.

Рисунок1 - Средний возраст трудоспособного населения и отношение численности населения в возрастах 16-29 лет к его численности в возрастах 45-54 года (женщины) и 45-59 лет (мужчины).

Интересно, что численность и доля средней группы трудоспособных возрастов — от 30 до 45 лет — не обнаруживает тенденции к направленным изменениям, но испытывает сильные колебания, которые также могу иметь немалые последствия.

Общая картина изменений возрастного состава населения в трудоспособном возрасте представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Изменение возрастного состава населения в трудоспособном возрасте

Низкая продолжительность здоровой жизни — еще один источник потерь фонда рабочего времени.

Еще один источник потерь фонда рабочего времени — плохое здоровье россиян. Во всех странах с возрастом увеличивается число хронически больных людей, инвалидов, экономическая активность которых либо ограничена, либо невозможна. Поэтому важно знать не только ожидаемую продолжительность жизни для лиц разного возраста, но и ожидаемую продолжительность их здоровой жизни, свободной от болезней и инвалидности.

В России этот вопрос изучен слабо, тем не менее, имеются некоторые оценки, которые показывают, что потери фонда рабочего времени из-за очень низкой продолжительности здоровой жизни намного больше, чем в других странах. Согласно исследованию ВОЗ, в 2001 году по продолжительности здоровой жизни Россия занимала 107 место в списке из 191 страны .

Таким образом, при том, что в России очень низка общая ожидаемая продолжительность жизни, у нее еще и самая низкая доля этой продолжительности, проживаемая в здоровом состоянии. Смотреть рисунок 3

Рисунок 3 - Потеря времени здоровой жизни в % к общей ожидаемой продолжительности жизни в некоторых странах

Низкая продолжительность здоровой жизни имеет различные экономические последствия, к некоторым из них мы вернемся ниже, но здесь необходимо отметить, что она вносит заметный вклад в сокращение и без того убывающего по демографическим причинам совокупного фонда рабочего времени, доступного для использования российской экономике.

Рост социальных расходов ограничивает инвестиционные возможности.

Наиболее желательным кажется первое направление — модернизация экономики, повышение ее эффективности и конкурентоспособности, ускорение научно-технического и организационно-технологического прогресса, увеличение отдачи капиталовложений, рост производительности труда. Все это необходимо независимо от предстоящих демографических изменений, они лишь делают модернизацию экономики еще более настоятельной. Однако такая модернизация весьма капиталоёмка, а те же самые неблагоприятные тенденции демографического развития, которые усиливают необходимость модернизации, будут серьезно ограничивать инвестиционные возможности российской экономики, ибо потребуют значительного увеличения социальных расходов. Уже сейчас российская экономика явно не справляется с поддержанием необходимого уровня социальных расходов, у нас они намного ниже, чем в европейских странах. В 2008 году из консолидированного бюджета на нужды социальной политики (включая пенсионное обеспечение, социальное обслуживание населения, социальное обеспечение, охрану семьи и детства) было затрачено 3766,3 трлн. рублей, на здравоохранение — 1546,3, всего, стало быть, 5312,5 трлн., или 12,7% ВВП. В 2005 году примерно такую долю ВВП на социальные расходы тратили страны Балтии. В богатых же странах она была близка к 30% (в Швеции 32,0%, во Франция 31,5, в Дания 30,1, в Бельгии 29,7,в Германии 29,4, в Австрия 28,8, в Нидерландах 28,2%). В среднем по ЕС — 27,2% . Низкие социальные расходы ограничивают возможности решения ключевых демографических вопросов, прежде всего, возможности увеличения продолжительности жизни, в том числе и здоровой жизни россиян, обеспечения достойной жизни пожилых людей, число которых быстро увеличивается. В развитых странах львиную долю социальных расходов составляют расходы на пенсии, медицинское обслуживание и примыкающие к ним. В 2005 году в Европейском Союзе 46% всех социальных пособий и выплат расходовались на выплату пенсий и пособий в связи со старостью и по случаю смерти члена семьи, 28,6% — на пособия по случаю болезни и на медицинское обслуживание, 7,9% — на пособия по инвалидности . Таким образом, эта группа расходов, на которую стареющее российское население будет предъявлять все больший спрос, поглощает более 80% всех социальных расходов. Соответственно неизбежен рост этой категории расходов и в России. Уже из сказанного ранее ясно, что сокращение уровня смертности и укрепление здоровья населения могло бы стать одним из главных источников количественного прироста трудового потенциала страны. Но к этому надо добавить, что преждевременная смерть человека в трудоспособном возрасте, равно как и его уход с рынка труда из-за инвалидности, — это одновременно и безвозвратная утрата его знаний и компетенций, на приобретение которых нередко затрачиваются многие годы и немалые средства, существенное снижение отдачи от инвестиций в человеческий капитал, источник огромных экономических потерь. Но эти потери во многом — следствие многолетней неоправданной экономии на затратах, без которых невозможно вывести Россию на современный уровень продолжительности как общей, так и здоровой жизни. Об этом писал Демоскоп, об этом же говорил недавно и премьер-министр России В. Путин. Выступая на совместной коллегии Минфина и Минэкономразвития, Путин сказал: «Не будет у нас нормального здравоохранения, если мы денег не будем на это тратить. Мы пока за экономику возьмемся, все туда направим, но если мы все вымрем, то для кого тогда эта экономика?» В то же время, при всей остроте и приоритетности проблем плохого здоровья и низкой продолжительности жизни россиян, нельзя не видеть и других нарастающих острейших проблем, связанных с необходимостью крупных социальных расходов и тоже отражающих новые демографические реальности. Прежде всего, это проблема пенсионного обеспечения растущего числа пожилых людей. Но возможности увеличения социальных расходов не в меньшей мере, чем потребности в них, теснейшим образом связаны с параметрами демографического развития страны, в частности, с динамикой демографической нагрузки. В ближайшее время эта нагрузка очень сильно вырастет, что сделает проблему роста социальных расходов почти неразрешимой.

Стоящая перед Россией задача увеличения величины социальных расходов на душу населения, в них нуждающегося, равно как и наращивания доли социальных расходов в ВВП, никуда не денется. Но эта задача всегда вступает в конкуренцию с потребностями экономического роста. Решать же ее в условиях роста численности и доли экономически не активного населения и увеличения иждивенческой нагрузки на одного трудоспособного намного труднее. Это неизбежно требует перераспределения ресурсов в пользу потребителей социальных расходов, ведет к увеличению налоговой нагрузки на население и на бизнес, ограничению инвестиционных возможностей экономики, в конечном счет, замедляет, а то и блокирует рост производительности труда.

Высокая смертность уменьшает фонд рабочего времени.

И сокращение населения в трудоспособном возрасте, и его старение в ближайшие десятилетия во многом заданы событиями прошлого, на которые уже нельзя повлиять. Однако наряду с этим имеются негативные факторы, в принципе поддающиеся воздействию, но пока не поставленные под эффективный контроль. Речь идет о высокой смертности и плохом состоянии здоровья взрослого населения России.

На протяжении многих десятилетий Россия несла и продолжает нести огромные демографические потери, обусловленные высокой преждевременной смертностью, а главной жертвой повышенной смертности оказывается именно население в трудоспособном возрасте.

Возрастные коэффициенты смертности россиян в разы превышают соответствующие коэффициенты в большинстве развитых стран, причем особенно велико это превышение в интервале возрастов от 20 до 50 лет, прежде всего у мужчин, у которых оно достигает иногда фантастических размеров. Например, смертность российских мужчин в возрасте 25-29 и 35-39 лет более чем в 7 раз выше, чем у японских, а в возрасте 30-34 года — более чем в 9 раз выше.

3.1Необходимость совершенствования социально-экономического прогнозирования

К настоящему времени проведено достаточно много исследований и получены впечатляющие практические решения проблемы прогнозирования в науке, технике, экономике, демографии и других областях. Внимание к этой проблеме обусловлено в том числе масштабами современной экономики, потребностями производства, динамикой развития общества, необходимостью совершенствования планирования на всех уровнях управления, а также накопленным опытом . Как уже было сказано, прогнозирование - один из решающих элементов эффективной организации управления отдельными хозяйствующими субъектами и экономическими сообществами вследствие того, что качество принимаемых решений в большой степени определяется качеством прогнозирования их последствий. Поэтому решения, принимаемые сегодня, должны опираться на достоверные оценки возможного развития изучаемых явлений и событий в будущем.

Совершенствование прогнозирования многими специалистами видится в развитии соответствующих информационных технологий. Необходимость их применения обусловлена рядом причин, в числе которых:

Рост объемов информации;

Сложность алгоритмов расчета и интерпретации результатов;

Высокие требования к качеству прогнозов;

Необходимость использования результатов прогнозирования для решения задач планирования и управления.

Успешная оценка тенденций рыночной ситуации, спроса на товары или услуги, а также иных экономических процессов и характеристик позволяет получить существенный прирост прибыли, улучшить другие экономические показатели. Механизм успеха на первый взгляд прост и понятен: предполагая, что произойдет в будущем, можно своевременно предпринять эффективные меры, используя позитивные тенденции и компенсируя отрицательные процессы и явления.

3.2 Качество прогнозирования

Точность, достоверность и оперативность, впрочем, как и иные составляющие качества прогнозирования, обеспечиваются рядом факторов, среди которых необходимо выделить:

Программное обеспечение, в основе которого лежат адекватные реальности экономико-математические модели;n полноту охвата и надежность источников исходной информации, на которой основана работа алгоритмов прогнозирования;

Оперативность обработки внутрифирменной и внешней информации;

Умение критически анализировать прогнозные оценки;

Своевременность внесения необходимых изменений в методическое и информационное обеспечение прогнозирования.

При построении прогнозирующей системы «с нуля» необходимо разрешить целый ряд организационных и методологических вопросов. К первым можно отнести:

Обучение пользователей методам анализа и интерпретации результатов прогнозов;

Определение направлений движения прогнозной информации внутри предприятия, на уровне его подразделений и отдельных сотрудников, а также структуры коммуникаций с деловыми партнерами и органами власти;

Определение сроков и периодичности проведения процедур прогнозирования;

Разработку принципов увязки прогноза с перспективным планированием и порядок отбора вариантов полученных результатов при составлении плана развития предприятия.

Методологическими проблемами построения подсистемы прогнозирования являются:

Разработка внутренней структуры и механизма ее функционирования;

Организация информационного обеспечения;

Разработка математического обеспечения.

Первая проблема наиболее сложна , так как для ее решения необходимо построить комплекс моделей прогнозирования, сферой приложения которых является система взаимосвязанных показателей. Проблема систематизации и оценки методов прогнозирования выступает здесь как одна из центральных, так как для выбора конкретного метода необходимо проводить их сравнительный анализ. Вариант классификации методов прогнозирования, учитывающий особенности системы знаний, которая лежит в основе каждой группы, укрупненно может быть представлен следующим образом : методы экспертных оценок; методы логического моделирования; математические методы.

Каждая группа пригодна для решения определенного круга задач. Поэтому практика выдвигает следующие требования к используемым методам: они должны быть ориентированы на конкретный объект прогнозирования, должны опираться на количественную меру адекватности, быть дифференцированными по точности оценок и горизонту прогнозирования.

Таким образом, для реализации процесса прогнозирования требуются следующие основные компоненты:

Источники внутренней информации, которая основывается на системах управленческого и бухгалтерского учета;

Источники внешней информации;

Специализированное программное обеспечение, реализующее алгоритмы прогнозирования и анализ результатов.

3.3 Пути совершенствования прогнозирования

Рассмотрим девять общих правил по улучшению точности прогнозов, предложенных Дж. Амстронгом:

1) Соответствие метода прогнозирования ситуации;

2) Использование знания области исследования;

3) Структурирование проблемы;

4) Моделирование прогнозов экспертов;

5) Реалистичное представление проблемы;

6) Использование причинных моделей при наличии хорошей информации;

7) Использование простых количественных методов;

8) Предусмотрительность при неуверенности;

9)Комбинированные прогнозы.

Хотя эти общие правила дают существенную выгоду, они часто игнорируются.

Соответствие метода прогнозирования ситуации. Если предоставить проблему прогнозирования консультантам, они вероятно используют тот же самый метод, который они используют для всех их проблем прогнозирования. Эта привычка неудачна потому что условия прогнозирования изменяются. Не существует лучшего метода, который бы работал для всех ситуаций. Чтобы методы прогноза соответствовали к ситуациям, рассмотрим дерево выбора. Смотреть рисунок 4.

Рисунок 5 - Дерево выбора

Многие из рекомендаций в дереве выбора базируются на опытном суждении. Большинство из них также основано на исследовательских учениях. Интересно, что общие правила, засвидетельствованные опытным путём, иногда находятся в противоречии с общим убеждениями, о наилучшем методе.

Использование знания области исследования. Менеджеры и аналитики типично обладают необходимыми знаниями о ситуациях. Например, они могли бы знать много об автомобильном бизнесе. Не смотря на то, что эта область знаний может быть важна для прогноза, она часто игнорируется. Такие методы как экспоненциальное сглаживание, метод Бокса-Дженкинса, пошаговая регрессия, Data Mining (информационная проходка), и нейронные сети редко включают знание области исследования.

Исследование относительно использования области знания быстро возросло в последние годы. Армстронг и Коллопи (1998) издали 47 статей на этой теме, опубликованных с 1985 по 1998. Эти статьи послужили руководством о том, как использовать решения наиболее эффективно.

Один полезный и недорогой способ использовать знание менеджеров базируется на том, что мы называем причинными силами. Причинный силы могут использоваться для обобщения ожиданий менеджеров относительно направления тенденции в временном ряде. Приводят ли вышеупомянутые причинные силы временной ряд к увеличению или уменьшению.

Ожидания менеджеров особенно важны, когда их знание о причинных силах противоречит историческим тенденциям, в ситуации, когда нам необходим противоположный ряд. Например, предположим, что ваша компания недавно выпустила изделие, которое вызовет существенное сокращение продаж одного из существующих изделий, продажи которого увеличились. Вы изменяете ваш маркетинг не в поддержку этого старого изделия в пользу нового изделия. Старое изделие представляет противоположный ряд потому что историческая тенденция возрастает, но ожидаемая будущая тенденция снижается. Прогнозы противоположного ряда традиционными методами обычно содержат огромные ошибки.

Причинные силы играют важную, но сложную роль в прогнозировании на основе правил, методе отбора и методе весовой экстраполяции (Коллопи и Армстронг, 1992) . Однако можно использовать простое правило, чтобы получить много выгоды из знания области исследования: при столкновении с противоположным рядом, не экстраполировать тенденцию. Вместо этого, экстраполировать последнее значение (так называемую наивную или модель без изменения). Когда мы проверили это правило на большом наборе данных, наряду с данными четырех других наборов, мы снизили ошибки на 17 процентов для прогнозов на один год вперед и более чем 40 процентов для прогнозов на шесть лет вперед.

Структурирование проблемы. Одна из основных стратегий управления исследованием - разбить проблему на выполняемые части, решите каждую часть, а затем соединить их снова. Эта стратегия эффективна для прогнозирования, особенно когда Вы знаете больше о части чем о целом. Таким образом, чтобы предсказать продажи, необходима декомпозиция:

Уровень, тенденция, и сезонность,

Промышленные продажи и рыночная доля для вашей марки,

Постоянные долларовые продажи и инфляция

Различные линии изделия.

Эти подходы к декомпозиции могут привести к существенный улучшениям точности. Например, в прогноз с 18-месячный горизонтом для 68 ежемесячных экономических рядов показал, что сезонная декомпозиция уменьшила ошибки прогноза на 23 процента.

Моделирование прогнозов экспертов. Организации имеют экспертные системы, для представления прогнозов, сделанных экспертами. Они позволяют уменьшить затраты повторных прогнозов при улучшении точности. Однако, развитие экспертных систем дорого. Субъективные улучшающие предложения - недорогая альтернатива экспертным системам. В этом методе Вы делаете статистическую гипотезу об оцениваемой модели, возвращаясь к субъективным прогнозам информации, которую предсказатель использовал. Почти все модели субъективных улучшающих предложений сведены к четырем или меньшему количеству переменных. Рассуждение в том, что модель применяет человеческие правила более последовательно, чем могут люди. Будучи довольно недорогим, субъективное улучшение редко используется практиками. Возможно, потому что результаты нарушают наш здравый смысл, а возможно, потому что нам не нравится думать, что компьютер может делать прогнозы лучше, чем мы.

Представить проблему реалистично. Начинаем с задачи и развиваем её к реалистичному представлению. Это обобщение находится в противоречии с общей практикой, в которой мы начинаем с модели и делаем попытку обобщить её на задачу. Эта практика помогает объяснить почему теория игр, математическая модель имела обыкновение моделировать и предсказывать поведение противников в конфликте, когда не было жанных для прогноза. Реалистические представления особенно важны, когда прогнозы, основанные на лишённом помощи суждении терпят неудачу, поскольку они производятся, когда предсказывающие решения сделаны в ситуациях конфликта. Моделируемое взаимодействие, тип ролевой игры, в который две или больше сторон разыгрывают взаимодействия, является реалистическим путем к изображению ситуации. Например, чтобы предсказать, как объединение будет реагировать на потенциальное предложение компании на переговорах, люди разыгрывают эти две стороны, будто они решают, принять ли это предложение. По сравнению с экспертным суждением, моделируемое взаимодействие уменьшило ошибки прогноза на 44 процента в восьми изученных ситуациях. Другой подход к реализму состоит в том, чтобы выделить аналогичные ситуации. Грин и Армстронг (2004), используя восемь конфликтных ситуаций, пришли к выводу, что высоко структурированный подход к использованию аналогий уменьшил ошибки на 20 процентов. Когда эксперты могли думать о двух или больше аналогиях, ошибках понижались на больше чем 40 процентов.

Использование причинных моделей при наличии хорошей информации.Под хорошей информацией подразумевают достаточную информацию для понимания факторов, которые влияют на прогнозируемую величину, и достаточные данные для построения причинной (эконометрической) модели. Чтобы удовлетворять первое условие, аналитик может получить знание о ситуации от знания области и от предшествующего исследования. Аллен и Филдз (2001) доказали, что количественные эконометрические модели более точны чем непричинные методы, типа экспоненциального сглаживания. Количественные эконометрические модели являются особенно важными для того, чтобы предсказать ситуации прихода больших изменений. Причинные модели позволяют видеть эффекты альтернативных решений, типа эффектов различных цен продаж.

Использование простых количественных методов.Сложные модели часто вводятся в заблуждение шумом в данных, особенно в сомнительных ситуациях. Таким образом, используя простых методов важно, когда есть большая неуверенность в ситуации. Простые модели легче в понимании, менее склонны к ошибкам, и более точны, чем сложные модели.

Предусмотрительность при неуверенности.Много источников неуверенности делают прогноз трудным. Когда Вы сталкиваетесь с неуверенностью, делайте осторожные прогнозы. В временном ряде это означает оставаться близко к историческому среднему. Для структурных данных останьтесь близко к типичному поведению.

Когда исторический временной ряд показывает длинную устойчивую тенденцию с небольшой измененчивостью, Вы должны экстраполировать тенденцию в будущее. Однако, если историческая тенденция подчинена изменениям, неоднородности, и обратному ходу, не нужно экстраполировать историческую тенденцию. Гарднер и МакКензи (1985) внедрили и протестировали метод для затухания тенденций в моделях экстраполяции. В статье, основанной на 3003 временных рядах, заглушенные тенденции с экспоненциальным сглаживанием уменьшили ошибки прогноза на семь процентов по сравнению с традиционным экспоненциальным сглаживанием (Makridakis и Hibon, 2000). Мельник и Williams (2004), развивали процедуру для затухания сезонных факторов. Когда было больше неуверенности в исторических данных, они использовали меньшие сезонные факторы (например, мультипликативные факторы были приравнены к 1.0). Их процедуры уменьшили ошибки прогноза примерно до четырех процентов.

Комбинированные прогнозы. Исследователи рекомендуют объединять прогнозы на протяжении уже более чем половины столетия. В обзорах методов прогноза, многие организации утверждают, что использовали комбинированные прогнозы. Я подозреваю, однако, это большинство организаций использует их неофициальным способом и таким образом теряет большую часть выгоды.

Можно типично улучшать точность, используя множество экспертов. Группа экспертов обычно обладает большим знанием чем индивидуальный эксперт. К сожалению, однако, большая часть выгоды теряется, когда эксперты делают прогнозы на традиционных встречах. Простые средние независимых субъективный прогнозов, однако, могут вести к улучшенным прогнозам. В недавнем изучении прогнозных решений в восьми конфликтных ситуациях было получено, что комбинация субъективных прогнозов от моделируемых взаимодействий уменьшили ошибку на 67 процентов по сравнению с отдельными прогнозами.

Объединение может также использоваться для других методов. В количественный обзор 30 исследований, при комбинировании прогнозов улучшалась точность в каждом изучении по сравнению с типичным методом. Прибыль возросла от трех до 24 процентов со средним сокращением ошибки 12 процентов.

В некоторых случаях, объединенный прогноз был лучше чем любой из индивидуальных методов. Объединение особенно эффективно когда различный прогнозные методы доступны. В идеале, используйте целых пять различных методов, и комбинируйте их прогнозы, используя предопределенное механическое правило. Очевидно, недостаток: что некоторые методы более точны чем другие, однако взвешенное среднее число прогнозов должно работать хорошо.

Так же необходимо повышать точность и достоверность прогноза параметров макроэкономических показателей социально-экономического развития Российской Федерации, являющихся исходными для составления проекта федерального бюджета.

Органами власти должны разрабатываться различные программы и методические рекомендации по совершенствованию информационно-аналитической деятельности и созданию системы информации по социально-экономическому развитию.

Заключение

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

1.Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.

2.Важнейшим составным элементом методологии макропрогнозирования являются методологические принципы, под которыми понимаются исходные положения, основополагающие правила формирования и обоснования планов и прогнозов. Они обеспечивают целенаправленность, целостность, определенную структуру и логику разрабатываемых планов и прогнозов.

3.Методы прогнозирования — это способы, приемы, с помощью которых обеспечивается разработка и обосно-вание планов и прогнозов.

Будущее прогнозирование будет ориентировано на общие концептуальные качественные цели, выстраивать соответствующие стратегии, анализировать многовариантные сценарии развития, учитывать вероятностный характер развития (который в последнее время резко усиливается) и систему рисков (особенно военно-политические факторы и возросшую катастрофичность мирового развития), непредсказуемость многих событий. Конкретное решение проблем детализируется в крупных народнохозяйственных проектах и программах. В перспективе, по мере развития планирования и прогнозирования возможно реальное программирование и открытое планирование включения/выключения экономических регуляторов в зависимости от состояния системы устанавливаемых индикаторов развития — в этой ситуации население и бизнес будет чувствовать себя все более уверенно и не опасаться завтрашнего дня. Во многом система прогнозирования и планирования будет сближаться с публичной политикой. Регуляторы рыночной экономики по мере ее развития будут носить все более экономический, косвенный, нежесткий характер, заменяя прямое администрирование; законодательная система стабилизируется; приблизится к мировым стандартам институциональная среда.

Теперь рассмотрим качественное, смысловое наполнение будущей системы прогнозирования и планирования. Конечно, это будет более социализированная, более обращенная на развитие человека система с соответствующими социально-экономическими критериями.

На первом месте в концепциях и прогнозах будут стоять нормативы повышения качества жизни и уровня доходов населения, продолжительность жизни, параметры здоровья населения, демографические параметры, конкретные цели развития социального обеспечения и гарантий, обеспеченность жильем, медицинским обслуживанием, рекреацией, развитие прав и свобод, защиты и безопасности (в том числе экологической), обеспечение социального равенства и отсутствия дискриминации граждан по любому признаку, снижение степени дифференциации благосостояния.

Постепенно, по мере развития экономики, все большую значимость по сравнению с экономическими ценностями в прогнозах и концепциях должны иметь конкретные цели по формированию новой системы социально-культурных ценностей в обществе. Важнейшими критериями становятся обеспеченность всего населения культурными, научными, образовательными, информационными благами, развитие интеллектуальной сферы и индивидуального творчества и предприимчивости.

В качестве средств достижения поставленных целей в первую очередь станут рассматриваться не потенциально возможные ресурсные вложения, а развитие фундаментальной и прикладной науки, инновационные процессы, формирование новых принципов доверия, государственно-частного партнерства, партнерских отношений в обществе, консолидации общества на базе общих социально-политических и культурных ценностей. Под указанные цели и задачи и должен подстраиваться экономический блок, постепенно перестающий доминировать в общественном сознании как самоценность. Конечно, в перспективе сам экономический блок претерпевает серьезные структурные изменения, связанные с тем, что Россия все более твердо встает на постиндустриальный путь развития с мощным развитием сектора услуг и интегрируется в мировую систему. Развитие экономического блока явным образом увязывается в прогнозах с человеческим капиталом, управленческим капиталом, социальным капиталом (капитал «отношений»). Все виды вложений в человеческий фактор (и эффект от этих вложений) становятся важнейшими способами поставленных обществом целей. Необходимой инфраструктурой развития человеческого фактора в экономике становится система непрерывного образования во взаимосвязи с совершенствованием и расширенным внедрением общедоступных информационно-коммуникативных технологий, сети Интернет, электронных библиотек и баз данных и т. п.Другой качественно важный блок будущей системы прогнозирования и планирования — долгосрочный форсайт технологий, предвидение революционных технологических прорывов, планирование переходов на более высокие технологические уровни в целях решения социально-экономических проблем. В принципе, в будущем наукоемкость продукции, работ, услуг, любых видов деятельности будет неуклонно возрастать и косвенно свидетельствовать о благополучном развитии экономики.

Список использованных источников

Герасенко В.П. Прогностические методы управления рыночной экономикой.Ч.1. Гомель., 1997. - 320с.
Математическое моделирование экономических процессов/ Под ред. Е.Г.Белоусова, Ю.Н. Черёмных, Х. Кёрта, К. Отто.- М.1990.-232 с.
Мищенко В.В. Государственное регулирование экономики: Учеб.пособие. - М.:ИНФРА-М, 2002. - 480 с.
Прогнозирование и планирование экономики: Учеб.пособие / под общ.ред. В.И.
Боресевича, Г.А. Кандауровой. - Мн.: Экоперспектива, 2001. - 380 с.
Экономико-математические методы в планировании многоотраслевых комплексов и отраслей/ Под ред. Б.Б, Розин, Б.П. Суворов, В.Д. Маршак.-Новосиб.1988.-413 с.
Агапова Т. Современная экономическая теория: методологическая база и модели // Российский Экономический Журнал. - 1995. - №10.
Соколов Н. Динамика ВВП в основных группах стран // Проблемы прогнозирования. - 1998. - №1.
Сутягин В. О соотношении научных прогнозов и государственных программ социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. - 1998. - №1.
Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. - М.: Финансы и статистика, 1986.
Черников Д. Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал. - 1995. - №9.
Юрченко А. Моделирование социально-экономического развития общества // Вестник МГУ: Экономика. - 1993. - №2.
Парсаданов Г.А. «Прогнозирование национальной экономики». - М.: Высш.шк., 2002г., - 304с.
Писарева О.М. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебник/ГУУ - НФПК, М.,2003, - 365с.
Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. Пособие для вузов/ Под.ред. Т.Г. Морозовой, А.В. Пикулькина. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -318с.
Закон от 20 июля 1995 года №115-ФЗ "О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации", Принят Государственной Думой 23 июня 1995 года

(с изм., внесенными Федеральным законом от 09.07.1999 N159-ФЗ)

Приложени ние А

(обязательное)

Основные показатели прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2010-2014 годы


Цена на нефть Urals (мировая), долл. США/барр.




Валовой внутренний продукт, темп роста %




Промышленность, %




Инвестиции в основной капитал, %




Реальная заработная плата, %




Оборот розничной торговли, %




Экспорт - всего, млрд. долл. США




Импорт - всего, млрд. долл. США

Приложени ние Б

(справочное)

Структура программ социально-экономического развития

Паспорт программы
II. Основное содержание
Социально-экономическое положение и основные направления развития муниципального образования

1.1. Социально-экономическое положение муниципального образования

1.2. Основные проблемы социально-экономического муниципального образования

1.3. Оценка действующих мер по улучшению социально-экономического положения муниципального образования

Цели, задачи, сроки и этапы реализации программы
Система программных мероприятий
Механизм реализации программы
Ресурсное обеспечение программы
Оценка эффективности социально-экономических и экологических последствий от реализации программы
Организация управления программой и контроль за ходом ее реализации

III. Приложения к программе

Приложение 1. Система программных мероприятий

Приложение 2. Программные мероприятия

Приложение 3. Эффективность программных мероприятий

Приложение 4. Объемы и источники финансирования

Приложение 5. Комплекс мероприятий по совершенствованию нормативно-правовой базы и осуществлению институциональных преобразований

Приложение 6. Мероприятия, предлагаемые для софинансирования за счет средств федерального бюджета и регионального бюджета

Приложение 7 Объем финансовых средств, поступивших из федерального и регионального бюджетов в бюджет муниципального образования в ________ гг.

Приложени ние В

(справочное)

Показатели и таблицы, программ социально-экономического развития

Таблица «Объем валового регионального продукта»

Таблица «Структура валового регионального продукта»

Таблица «Индексы физического объема производства промышленной продукции»

Таблица «Отраслевая структура промышленного производства»

Таблица «Производство важнейших видов продукции промышленности, в натуральном выражении»

Таблица «Индексы физического объема производства продукции сельского хозяйства»

Таблица «Производство важнейших видов продукции сельского хозяйства»

Таблица «Грузовые и пассажирские перевозки транспортом общего пользования»

Таблица «Объем внешней торговли»

Таблица «Основные показатели инвестиционной деятельности»

Таблица «Оборот розничной торговли»

Таблица «Индексы цен (тарифов)»

Таблица «Занятость и безработица»

Таблица «Структура занятости населения»

Таблица «Доходы и расходы населения»

Таблица «Основные демографические показатели»

Таблица «Развитие малого предпринимательства»

Таблица «Объем доходов и расходов регионального консолидированного бюджета муниципального образования»

Таблица «Структура доходов и расходов консолидированного бюджета муниципального образования»

Таблица «Правонарушения»

Таблица «Основные проблемы социально-экономического развития муниципального образования»

«Информация по инвестиционным проектам для рассмотрения вопроса об их включения в программу социально-экономического развития муниципального образования»

Таблица «Краткая информация о проекте и о предприятии-заявителе»

Таблица «Инвестиционные затраты по проекту»

Таблица «Инвестиционный план по проекту (расшифровка затрат по мероприятиям)»

Таблица «Источники финансирования заявленного проекта»

Таблица «График возврата заемных средств»

Таблица «План производства и реализации продукции (услуг) по проекту в натуральном выражении»

Таблица «Цены продукции (услуг) по проекту»

Таблица «Финансовые результаты производственной и сбытовой деятельности по проекту»

Таблица «Основные показатели деятельности предприятия - заявителя (без учет заявленных в программу проектов)»

«Информация по некоммерческим мероприятиям для включения в программу экономического и социального развития муниципального образования»

Таблица «Краткая информация о мероприятие и о предприятии (организации) - заявителе»

Таблица «Потребность в финансовых средствах для реализации мероприятия»

Таблица «Источники средств для финансирования мероприятия»

Таблица «Возможные эффекты от реализации мероприятия»

Таблица «Структура финансирования программы»

Таблица «Объемы и источники финансирования по программе в целом»

Таблица «Объемы и источники финансирования по разделам программы»

Таблица «Уровень бюджетной обеспеченности муниципального образования»

Таблица «Динамика увеличения объема промышленного производства с учетом реализации программы»

Таблица «Объем произведенной продукции и услуг в рамках программы»

Таблица «Поступления налогов по муниципальному образованию в рамках программы»

Таблица «Бюджетный эффект для муниципального бюджета»

Таблица «Бюджетный эффект для федерального бюджета»

Таблица «Бюджетный эффект для регионального бюджета»

Скачать курсовую: У вас нет доступа к скачиванию файлов с нашего сервера.

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.

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.

Интуитивные методы прогнозирования:

Методы индивидуальных экспертных оценок.

Метод написания сценария основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней “дерева целей”. Сценарий - это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы решить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту.

Метод “дерева целей” используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней. “Дерево целей” строится путем последовательного выделения все более мелких компонентов на понижающихся уровнях.

Точка разветвления называется вершиной. Из каждой вершины должны исходить не менее двух ветвей, причем число этих ветвей не ограничено сверху, то есть на верхнем уровне их может быть три, пять и более.

В построении “дерева целей” необходимо отметить три условия:

исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество;

ветви, исходящие из одной вершины, должны быть взаимно исключающими, то есть не должно быть частичного совпадения объектов, представленных двумя различными ветвями, исходящими из одной вершины;

“дерево целей”, используемое при нормативном прогнозировании, следует считать совокупностью целей и подцелей.

Методы коллективных экспертных оценок.

Метод “комиссий” состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными специалистами. При этом имеется ввиду, что развитие данного объекта не может быть определено другими методами. Содержание данного метода следующее:

создание рабочих групп, обеспечивающих подготовку и проведение опроса, обработку материалов и анализ результатов экспертной оценки;

уточнение основных направлений развития объекта, определение генеральной цели, подцелей и средств их достижения;

разработка вопросов для экспертов, обеспечение однозначности понимания экспертами определенных вопросов, а также независимости их суждений;

назначение группы экспертов для разработки прогноза;

проведение опроса и обработка материалов;

определение окончательной оценки опроса, которая выводится либо как среднее суждение, либо как среднее арифметическое, либо как среднее взвешенное значение оценки.

Метод “Дельфи” состоит в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки. Его основные особенности: анонимность экспертов; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен ею между экспертами, после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов. Метод предназначен для получения относительно надежной информации в ситуациях ее острой недостаточности, например, в задачах долгосрочного научно-технического комплексного прогнозирования.

Метод “коллективной генерации идей” целесообразен для определения возможных вариантов развития объекта прогнозирования и получения продуктивных результатов за короткий срок путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс. Сущность этого метода состоит в мобилизации творческого потенциала экспертов во время “мозговой атаки” и генерация идей с последующим деструированием (разрушением, критикой) этих идей и формулированием контридей.

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.

Метод экстраполяции заключается в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса. При использовании этого метода необходимо иметь информацию об устойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срок прогнозирования. Длительная тенденция изменения экономических показателей называется трендом. Последовательность действий при экстраполировании:

четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, рассмотрение факторов, стимулирующих или препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и ее допустимой дальности;

выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения, относящихся к каждому параметру в отдельности;

сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

выявление тенденций или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных.

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

Уi + L = F (Уi L),

где Уi + L - экстраполируемое значение уровня;

L - период упреждения;

Уi - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Метод экстраполяции дает надежные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов - 5 - 7 лет.

При экстраполировании используются методы: наименьших квадратов и его модификации; экспоненциального сглаживания, скользящей средней и др.

Методы 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.

конструирование модели на основе предварительного изучения объекта;

выделение существенных характеристик объекта;

экспериментальный и теоретический анализ модели;

сопоставление результатов моделирования с фактическими данными объекта;

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.