Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Сценарное прогнозирование в управлении экономическими системами
Любое управленческое (и не только управленческое! идти на лекцию или не идти?) решение по своей сути является прогнозным, так как всегда основывается на некоторых предположениях лица принимающего решение о развитии ситуации в будущем и путях достижения целей. Прогностический анализ должен сопутствовать всем функциям управления, не говоря уж о входящей в их число «собственно» функции прогнозирования, а также практически неотделимой от нее функции планирования.
Прогнозирование возможно лишь в случае нахождения внутри процесса – ретроспектива, настоящее, будущее.
В силу неопределенности и рискованности прогнозирование является необходимым условием успешной экономической деятельности.
Классификация прогнозов с точки зрения периодов упреждения не является устоявшейся (слайд 2). Так в [2] различают краткосрочные (до трех лет), среднесрочные (от 3 до 5 лет), долгосрочные (не менее 5 лет) прогнозы. В [11] разделяют следующие планы и программы (а следовательно и необходимые для их составления прогнозы): текущие – на один год, краткосрочные – на 5 лет, среднесрочные – 10 лет, долгосрочные 20 лет. В [5] различают прогнозы: краткосрочный – до одного года, среднесрочный – несколько лет, долгосрочный – более 5 лет, дальнесрочный – на 20-25 лет. В этой же работе указывают, что в условиях переходной экономики России считали (1997 год): краткосрочный прогноз – до трех месяцев, среднесрочный – до полугода, долгосрочный – свыше года. В [10] принята следующая классификация: долгосрочные – 5-10 лет, среднесрочные – 1-5 лет, краткосрочные – от месяца до года, оперативные – до одного месяца. Сходные классификации используются и в других книгах. Отметим, что согласно Федеральному закону РФ «О государственном прогнозировании и программах социально- экономического развития Российской Федерации» от 20.07.1995, №115-ФЗ долгосрочные прогнозы разрабатываются на 10 лет один раз в 5 лет.
Таким образом, термины, характеризующие период упреждения прогноза, различными исследователями и в разные периоды развития экономики, а также исходя из динамики развития конкретных объектов и процессов прогнозирования, могут трактоваться по-разному.
Вопрос: зависит ли величина периода упреждения от размера объекта прогнозирования?
Спады и подъемы экономического развития определили наличие закономерностей ее развития и побуждали ученых к проведению исследований и поиску различных циклов, объясняющих данные процессы [1, 6, 9]. Огромный вклад в понимание цикличности развития экономики внес Н. Д. Кондратьев [7], выделивший 4 вида циклов: очень короткие сезонные колебания; короткие (3-3,5 года); средние (7-11 лет); длинные (50-60 лет).
Циклическое поведение представляет собой квазипериодический процесс, в котором идентифицируются: время начала, конца, длительность цикла, его амплитуда. Важным условием является повторяемость процесса.
Необходимым условием прогнозирования является наличие достаточной ретроспективной информации! Не менее 2-3 свершившихся циклов.
Даже ночью мы зависим от Солнца.
Солнечная активность – это совокупность наблюдаемых изменяющихся явлений на Солнце, таких как солнечные пятна, вспышки, волокна и другие. Наблюдения за Солнцем, производимые учеными на протяжении XVIII-XIX столетий, позволили выявить закономерность в изменении индексов солнечной активности, в среднем повторяющиеся каждые одиннадцать лет и потому называющиеся одиннадцатилетней солнечной цикличностью.
Директор обсерватории в Цюрихе Рудольф Вольф (1816-1893) подробно изучил ранние данные наблюдений пятен на Солнце и организовал дальнейшую систематическую их регистрацию. Он ввел для характеристики пятнообразовательной деятельности Солнца специальный индекс W, который впоследствии стали называть относительными числами Вольфа.
Выделяют несколько циклов солнечной активности [4]:
Известно, что наряду с перечисленными циклами солнечной активности наблюдаются колебания с большими периодами: 169-189 лет, 270 - 290 лет и другие.
Направо пойдешь – коня потеряешь…
Прогнозные сценарии включают в себя прогнозные модели, описывающие вероятные направления развития с учетом воздействия основных факторов прогнозного окружения и комплекс действий управленческого характера, направленный на минимизацию последствий кризисных ситуаций и повышение эффективности функционирования субъектов аграрного предпринимательства.
Первая задача сценарного прогнозирования – деструктивная – снижения негативных последствий неблагоприятного развития ситуации, вторая – конструктивная – повышение вероятности позитивного исхода.
На основе сценариев появляется возможность более полного и точного определения перспектив развития исследуемых процессов и объектов в сложившейся экономической ситуации с учетом неоднородности воздействия различных факторов. Прогнозные сценарии позволяют заблаговременно предвидеть опасности, возникающие при неэффективном управленческом воздействии, неблагоприятном развитии макроэкономической ситуации, а также в условиях возникающих форс-мажорных явлений.
Использование методов сценарного прогнозирования позволяет разработать наиболее вероятные направления развития ситуации, например пессимистический, реалистический и оптимистический сценарии с построением комплекса соответствующих управленческих действий, направленных на стратегическое развитие, когда это представляется возможным (благоприятные макроэкономическая и природно-климатическая обстановки) и свести ожидаемые потери к минимуму в тех случаях, когда они неизбежны (форс-мажорные ситуации). Зачастую прогнозные сценарии создаются по предельным позициям факторов прогнозного окружения, тем самым моделируя состояние управляемой системы в условиях экстремальных изменений внешней среды.
Инструмент является таковым лишь в умелых руках.
Применяемые в настоящее время методы прогнозирования разнообразны и многочисленны (по некоторым оценкам порядка 200), хотя исчерпывающей применительно к потребностям практического прогнозирования их совокупность, конечно же, назвать нельзя. В таких условиях нетривиальными являются процедуры выбора и эффективного использования методов прогнозирования.
Большинство методов прогнозирования базируется на использовании ретроспективной информации об объекте прогнозирования. Такие методы нередко называют фактографическими. Различают также генетический и нормативный подходы в прогнозировании. Методы прогнозирования нередко разделяют на интуитивные и формализованные. Наиболее часто при классификации исходят из типа используемой информации, различая обычно следующие методы прогнозирования: экстраполяционные; адаптивные; экспертные; логические (в том числе и методы аналогий); построение трендовых моделей (слайд 3); комбинированные, включая современные компьютерные технологии прогнозирования (в том числе и с использованием имитационного моделирования PowerSim Studio 7 (слайд 4)).
В качестве иллюстрации приведем разработанную нами методику построения и обоснования прогнозных сценариев развития виноградарства.
Для построения прогнозных сценариев были выделены наиболее значимые закономерности развития виноградарской отрасли:
На слайде 6 представлена классификация методов, применимых для прогнозирования тенденций развития виноградовинодельческой отрасли, разработанная с учетом вышеизложенных положений.
Отметим, что процесс прогнозирования отдельных параметров (показателей) отраслевого состояния с целью построения сценарных прогнозов развития невозможен с использованием какого-либо одного из перечисленных методов, поэтому считаем целесообразным, объединить их в группы. На наш взгляд для прогнозирования в отрасли виноградарства и виноделия применимы четыре группы методов: экспертные, расчетные, экспертно-расчетные и расчетно-экспертные методы.
В группу расчетных методов для прогнозирования тенденций в виноградарстве на основе выявленной специфики прогнозирования экономических процессов в рассматриваемой отрасли были включены следующие инструменты: построение многофакторных моделей (моделирование), метод аналогий, метод экспоненциального сглаживания, циклические закономерности.
Предложенный алгоритм включает в себя следующие основные этапы, представленные на слайде 8.
В основу моделирования была принята следующая, казалось бы, достаточно очевидная гипотеза: продуктивность винограда находится в непосредственной зависимости от уровня солнечной активности. Гораздо более сложным является установление вида значимой связи между ними, так как на результаты хозяйственной деятельности оказывают существенное воздействие и другие факторы, включая антропогенные. Да и влияние солнечной активности также весьма неоднородно.
Прогнозный период (2009-2017 гг.) относится к двадцать четвертому одиннадцатилетнему циклу солнечной активности с началом в 2008 году и окончанием в 2017 году – согласно [8], тип этого цикла второй (нулевой номер присвоен циклу, максимум которого был около 1750 г.).
Графически результаты прогнозирования урожайности винограда в Ставропольском крае, представлены на слайде 9. Верификация используемой методики, представлена на слайде 10.
Анализ совокупного влияния экономических и природных факторов в настоящее время приводит к заключению о том, что наиболее вероятное функционирование виноградарской отрасли в 2011-2012 гг. будет происходить по пессимистическому сценарию (слайд 11). Следовательно, необходимо разработать и принять комплекс мер по целенаправленному изменению этой ситуации и переходу от пессимистического к реалистическому сценарию: страхование виноградных насаждений от природно-климатических катаклизмов; адаптация производственных мощностей и процессов; формирование стратегии реализации виноматериалов на время снижения объемов производства винограда; изменение структуры финансирования государственной поддержки, для выделения средств на минимизацию и ликвидацию последствий форс-мажорных ситуаций.
Предлагаемая методика апробирована (слайд 12), так отклонение прогнозного значения урожайности винограда от фактического составило в 2009 году 0,37%, а в 2010 году - около 8%. При этом прогнозная и фактическая тенденции изменения урожайности совпадают.
Одним из направлений развития наших исследований может стать прогнозирование качественных характеристик винограда, так как качество сырья определяет качественные показатели винодельческой продукции и все дальнейшие технологические процессы и влияет на ценообразование отрасли.
Важным свойством данной методики сценарного прогнозирования является ее универсальность. Основные результаты проведенного исследования, несмотря на выраженную отраслевую направленность своего приложения в силу системности объектов и системного инструментария применимы и к другим предметным отраслям. Подтверждением тому, в частности, могут служить наши исследования в активно развивающиеся сфере телекоммуникационных услуг. Не смотря на сущностные отличия аграрного предпринимательства от телекоммуникационного, системный подход и использование системных закономерностей позволили спроецировать предлагаемую методику на столь, на первый взгляд, отличную сферу экономики.
Прогнозирование не только необходимо, но и реально!
PAGE \* MERGEFORMAT8