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
Общественная жизнь невозможна без предвидения будущего, без прогнозирования перспектив её развития. В современных условиях экономические прогнозы необходимы для определения возможных целей развития общества и обеспечивающих их достижение экономических ресурсов, для выявления наиболее вероятных и экономически эффективных вариантов долгосрочных, среднесрочных и текущих планов, обоснования основных направлений экономической и технической политики, предвидения последствий принимаемых решений и осуществляемых в каждый данный момент мероприятий. Поэтому прогнозирование становится одним из решающих научных факторов формулирования стратегии и тактики общественного развития.
Управление производством должно обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений, так как цена потенциального ущерба для общества от принятия необоснованных решений сегодня многократно возрастает.
Таким образом, современные условия хозяйствования требуют максимального расширения фронта прогнозирования» дальнейшего совершенствования методологии и методики разработки прогнозов. Чем выше уровень прогнозирования процессов общественного развития, тем эффективнее планирование и управление этими процессами в обществе.
Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.
Прогнозирование является важным связующим звеном между теорией и практикой во всех областях жизни общества. Оно имеет две различные плоскости конкретизации: собственно предсказательную (дескриптивную, описательную) и другую, сопряженную с ней, относящуюся к категории управления, - предуказательную (прескриптивную, предописательную). Предсказание подразумевает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание есть собственно решение этих проблем, использование информации о будущем в целенаправленной деятельности. Таким образом, в проблеме прогнозирования различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий, связанный с возможностью принятия на основе полученного знания управленческих решений.
Одним, из важных направлений прогнозирования общественного развития является экономическое прогнозирование - научная экономическая дисциплина, имеющая своим объектом процесс конкретного расширенного воспроизводства, а предметом - познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
Важная роль в совершенствовании экономического прогнозирования, повышении достоверности разрабатываемых прогнозов принадлежит также прикладной научной дисциплине, изучающей закономерности и способы разработки прогнозов развития объектов любой природы, - прогностике, в том числе такой её отрасли, как экономическая прогностика.
Исходя из сказанного, можно дать следующее определение понятия экономического прогнозирования.
Экономическое прогнозирование есть процесс разработки экономических прогнозов, основанный на научных методах познания экономических явлений и использовании всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики.
Прогнозирование, в том числе экономическое, соотносится с более широким понятием - предвидения как опережающего отображения действительности, основанного на познании законов природы, общества и мышления. В зависимости от степени конкретности и характера воздействия на ход исследуемых процессов различают три формы предвидения: гипотезу, (общенаучное предвидение), прогноз, план.
Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне общей теории. Это означает, что исходную базу построения гипотезы составляют теория и открытые на её основе закономерности и причинно-следственные связи функционирования и развития исследуемых объектов. На уровне гипотезы дается качественная характеристика этих последних, выражающая общие закономерности их поведения.
Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую определенность, поскольку основывается не только на качественных, но и на количественных параметрах и потому позволяет характеризовать будущее состояние объекта также и количественно. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории. Таким образом, прогноз отличается от гипотезы меньшей степенью неопределенности и большей достоверностью. В то же время связи прогноза с исследуемым объектом, явлением не являются жесткими, однозначными: прогноз носит вероятностный характер.
План представляет собой постановку точно определенной цели и предвидение конкретных, детальных событий исследуемого объекта. В нем фиксируются пути и средства развития в соответствии с поставленными задачами, обосновываются принятые управленческие решения. Его главная отличительная черта - определенность и директивность заданий. Таким образом, в плане предвидение получает наибольшую конкретность и определенность. Как и прогноз, план основывается на результатах и достижениях конкретно-прикладной теории.
Формы предвидения тесно связаны в своих проявлениях друг с другом и с исследуемым объектом в системе управления и планирования, представляя собой последовательные в своей конкретности ступени познания поведения объекта в будущем. Исходное начало этого процесса - общенаучное предвидение состояний объекта, завершающий этап - составление плана перевода объекта в новое заданное для него состояние. Важнейшим средством для этого служит прогноз как связующее звено между общенаучным предвидением и планом.
Хотя гипотеза носит наиболее общий характер, без неё невозможно никакое научное управление и планирование. Гипотеза оказывает воздействие на этот процесс через прогноз, являясь важным источником информации для его составления. Во многих случаях гипотеза выполняет ту же роль и непосредственно при разработке планов.
Наиболее тесно связано с планированием прогнозирование. План и прогноз представляют собой взаимно дополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления производством. При этом прогноз выступает как фактор, ориентирующий существующую практику на возможности развития в будущем, а прогнозирование - как инструмент разработки планов. Формы сочетания прогноза и плана могут быть различными: прогноз может предшествовать разработке плана (как правило), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана.
Между прогнозом и планом существуют также различия. Главное из них состоит в том, что план имеет конкретный, а прогноз - вероятностный характер. План - это однозначное решение, в том числе и тогда, когда он разрабатывается на вариантной основе. Прогноз же по самому своему существу имеет альтернативное, вариантное содержание. В этом смысле прогнозирование представляет собой исследовательскую базу планирования, имеющую, однако, собственную методологическую и методическую основу, во многом отличную от планирования. Разработка прогнозов основана на прогностических методах, в то время как планирование опирается на более строгие и точные методы балансовых и других расчетов.
Еще одно существенное отличие прогнозирования от планирования состоит в том, что оно, будучи составной частью планирования, существует самостоятельно. Выражается это, в частности, в том, что в сфере общественного производства существуют экономические процессы, которые не всегда поддаются планированию, но являются объектами прогнозирования. К ним относятся, например, демографические процессы, текущий спрос населения на предметы потребления, уровень развития личного подсобного хозяйства, состав семей и половозрастная структура населения и т.д. Прогнозирование и планирование отличаются друг от друга также и тем, что характеризуют разные ступени познания исследуемого объекта, различные, хотя и взаимосвязаннее, формы предвидения его будущего состояния.
Несовпадение объектов и другие отличия прогнозирования от планирования обусловливают также различие в их функциях. В то время как планирование направлено на принятие и практическое осуществление управляющих решений, цель прогнозирования - создать научные предпосылки для их принятия. Эти предпосылки включают: научный анализ тенденций развития общественного производства; вариантное предвидение предстоящего развития общественного производства, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений, обоснование направлений социально-экономического и научно-технического развития. Таким образом, задача экономического прогнозирования, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными процессами действительности, а с другой - способствовать выработке оптимальных текущих и перспективных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.
Экономическое прогнозирование основано на исследовании важнейших закономерностей экономических процессов расширенного воспроизводства. Его теоретическую основу составляет экономическая теория, включая микро- и макроэкономику.
Одной из важнейших теоретических проблем экономического прогнозирования является построение типологии прогнозов. Последняя может строиться в зависимости от различных критериев и признаков - целей, задач, объектов, методов организации прогнозирования и т.д. К числу наиболее важных из них относятся: масштаб прогнозирования, время упреждения, характер объекта, функция прогноза.
По масштабу прогнозирования выделяют: макроэкономический (народнохозяйственный) и структурный (межотраслевой и межрегиональный) прогнозы, прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (топливно-энергетического, агропромышленного, инвестиционного, производственной инфраструктуры, сферы обслуживания населения и др.), прогнозы отраслевые и региональные, микроэкономический - прогнозы первичных звеньев народнохозяйственной системы: предприятий, производственных объединений, а также отдельных производств и продуктов.
По времени упреждения прогнозы подразделяются на оперативные, краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и дальнесрочные. Оперативный прогноз имеет период упреждения до одного месяца, краткосрочный - от одного месяца до года, среднесрочный - от года до пяти лет, долгосрочный - от пяти до пятнадцати - двадцати лет, дальнесрочный - свыше этого периода.
Перечисленные типы прогнозов отличаются друг от друга также по своему содержанию и характеру оценок исследуемых, процессов. Оперативные прогнозы основаны на предположении о том, что в прогнозируемом периоде не произойдет существенных изменений в исследуемом объекте как количественных, так и качественных. В них преобладают детально-количественные оценки ожидаемых событий. Краткосрочные прогнозы предполагают только количественные изменения. Оценка событий соответственно дается количественная. Среднесрочные и долгосрочные прогнозы исходят как из количественных, так и из качественных изменений в исследуемом объекте, причем в среднесрочных количественные изменения доминируют над качественными. В среднесрочных прогнозах оценка событий дается количественно-качественная, в долгосрочных - качественно-количественная. Дальнесрочные прогнозы исходят только из качественных изменений, причем речь идет преимущественно об общих закономерностях развития исследуемого объекта. Форма оценки прогнозируемых событий качественная.
Деление прогнозов в зависимости от характера исследуемых объектов связано с различными аспектами воспроизводственного процесса. По этому признаку выделяют следующие народнохозяйственные прогнозы: развития производственных отношений; социально-экономических предпосылок и последствий научно-технического прогресса; динамики народного хозяйства (его темпов, факторов и структуры); воспроизводства трудовых ресурсов, занятости и подготовки кадров; экономического использования природных ресурсов; воспроизводства основных фондов и капитальных вложений; уровня жизни населения; финансовых отношений, доходов и цен; внешних экономических связей и др.
Каждое из перечисленных направлений имеет самостоятельное значение и может разрабатываться на собственной основе. Вместе с тем между ними существует методологическое единство, обеспечивающее научный характер прогнозирования народного хозяйства в целом. Экономическое прогнозирование осуществляется в единстве также и с другими видами прогнозирования: социальным, политическим, демографическим, научно-техническим, прогнозированием естественных ресурсов и др. Результаты этих прогнозов учитываются в народнохозяйственном и других типах экономического прогнозирования. В свою очередь, экономические прогнозы - непременная составляющая прогнозирования и планирования развития всех других общественных процессов. Связь различных видов прогнозов получает свое выражение также в последовательности их разработки. Так, экономические прогнозы разрабатываются вслед за прогнозами научно-технического прогресса, естественных ресурсов, демографических процессов и т.д.
По функциональному признаку (направлениям прогнозирования) прогнозы подразделяются на два типа: поисковый и нормативный.
Поисковый прогноз основан на условном продолжении в будущее тенденций развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем, и отвлекается от условий, способных изменить эти тенденции (планов, программ и т.д.). Его задача - выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении существующих тенденций. Нормативный прогноз в отличие от поискового разрабатывается на базе заранее определенных целей. Его задача - определить пути и сроки достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели. В то время как поисковый прогноз отталкивается при определении будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего, нормативный прогноз осуществляется в обратном порядке: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в свете поставленной цели.
Оба типа прогноза выступают одновременно на практике в качестве направлений, подходов к прогнозированию и используются совместно. В их сочетании четко проявляется побудительная роль прогнозирования как инструмента планирования достижения поставленных целей. Побудительная функция прогнозирования вызывает такую его особенность, как эффект воздействия прогноза на исходные предпосылки предвидения. Эффект воздействия может быть как положительным, вызывающим ускорение осуществления прогноза, так и отрицательным, тормозящим его реализацию, а в ряде случаев сопровождающимся саморазрушением прогноза. Обусловлено это тем, что достижение целей прогноза находится в прямой зависимости от объективных условий его осуществления. Если прогноз отвечает назревшим условиям развития объекта, то его реализация на практике пройдет успешно. Наоборот, несоответствие прогноза этим условиям отрицательно скажется на его реализации. На взаимосвязи условий осуществления прогноза с его целями оказывает влияние также взаимодействие прогнозирования с принятием решений. Решения принимаются, как правило, на основе данных прогнозирования. В свою очередь, принятые решения оказывают воздействие на результаты осуществления прогнозов. Поэтому во избежание рассогласования между прогнозированием и принятием решений необходима систематическая корректировка прогноза, в том числе путем его сравнения с целями развития объекта прогнозирования и их осуществлением.
С типологией прогнозов тесно связан вопрос об источниках информации о будущем и способах прогнозирования. Различают три основных источника прогнозной информации: накопленный опыт, основанный на знании закономерностей протекания и развития исследуемых явлений, процессов, событий; экстраполяция существующий тенденций, закон развития которых в прошлом и настоящем достаточно известен; построение моделей прогнозируемых объектов применительно к ожидаемым или намечаемым условиям. Применительно к этим источникам информации различают три взаимно дополняющих друг друга способа прогнозирования: экспертный, основанный на предварительном сборе информация (анкетирование, интервьюирование, опрос) и её обработке, а также на суждениях экспертов (эксперта) относительно поставленной задачи прогноза; экстраполяция - изучение предшествующего развития объекта и перенесение закономерностей этого развития в прошлом и настоящем на будущее; моделирование - исследование поисковых и нормативных моделей прогнозируемого объекта в свете ожидаемых или намечаемых изменений в его состоянии. В практике прогнозирования все перечисленные источники информации и способы разработки прогнозов используются совместно.
Прогнозирование означает специальное научное исследование, направленное на выявление перспективы развития явления или процесса. Термин «прогнозирование» в переводе с греческого означает знание наперед, т.е. это процесс разработки прогноза, суть которого заключается в том, чтобы определенными методами обработать имеющуюся информацию об объекте прогнозирования и получить представление о направлениях его эволюции на основе анализа тенденций его развития.
Результатом познавательной деятельности человека является получение знания о будущих событиях, которое может выражаться в различных формах.
Предсказание и предвидение - это близкие понятия, содержащие различный смысл. Предсказание - это суждение о состоянии субъекта или объекта в будущем, основанное на логических умозаключениях. Предвидение - это суждение о состоянии объекта в будущем, основанное на познании закономерностей развития объекта.
Различают три формы предвидения: научное, ненаучное и эмпирическое. Научное предвидение представляет собой результат научной теории, который строится на основе выявленных научными методами закономерностей развития природы, общества, мышления (прогноз погоды, прогноз развития страны и т.д.). Ненаучное предвидение основано на нереальных, фантастических взаимосвязях (гадание, ясновидение, предсказания Нострадамуса). Эмпирическое предвидение базируется на повседневном опыте людей (например, народные приметы).
Научное предвидение имеет три формы: гипотеза, прогноз и план. Гипотеза - это предположение о развитии того или иного явления, которое может произойти, а может и не произойти. На уровне гипотезы даются, как правило, качественные характеристики о развитии исследуемого объекта, общие его закономерности и черты. Прогноз - это вероятное научно обоснованное суждение о состоянии объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его достижения. По сравнению с гипотезой он имеет большую определенность, содержит не только качественные, но уже и количественные характеристики. План представляет собой постановку четко определенной цели и предвидение конкретных детальных событий исследуемого явления, объекта.
Прогноз должен удовлетворять следующим требованиям: а) в момент высказывания нельзя однозначно определить его истинность и ложность, так как прогноз касается ненаблюдаемого события; б) он должен содержать указания на пространственный и временной интервал, внутри которого произойдет прогнозируемое событие; в) в момент высказывания необходимо располагать методами, с помощью которых можно оценить точность и надежность прогноза. Такие методы называются методами верификации прогноза (оценка его точности и надежности).
Общие черты прогноза и плана: 1) социальная функция, т.е. прогноз и план разрабатываются для лучшего удовлетворения потребностей населения с целью улучшения условий жизни людей; 2) это продукт духовной деятельности людей, результат предвосхищающего сознания; 3) методологическая общность, т.е. часто прогнозы и планы разрабатываются одними и теми же методами, хотя планирование и прогнозирование имеют и свои специфические методы.
Различия между прогнозом и планом: 1) план носит директивный характер, прогноз - рекомендательный; 2) в разработке плана всегда предшествует разработка прогноза; 3) прогноз многовариантен, а план нет.
Следом за разработкой прогноза и плана наступает период конкретных мероприятий, их выработки. Часто этот процесс осуществляется в форме выработки программы.
Программа - это документ с четко сформулированными целями и задачами, согласованный по срокам исполнения, источникам финансирования и конкретным исполнителям.
Прогностика - это наука о закономерностях разработки прогноза. Она изучает общие принципы построения методов прогнозирования развития объектов любой природы. В ее предмет входят все вопросы, связанные с разработкой способов построения методов прогнозирования и принципов составления прогнозов.
3.Классификация прогнозов
Разные исследователи предлагают различные признаки классификации прогнозов.
1. По цели разработки прогнозы делятся на поисковые и нормативные. Поисковые основываются на выяснении будущего развития исследуемого явления при сохранении тенденции прошлого. Нормативные учитывают заранее поставленные цели и определенные пути и сроки их достижения. Они разрабатываются от заданного состояния в будущем с учетом существующих тенденций.
2. По временному горизонту выделяют оперативные прогнозы, которые разрабатываются на срок до одного месяца и содержат только количественные показатели; краткосрочные прогнозы, разрабатываемые на срок до одного года и содержащие общие количественные показатели; среднесрочные прогнозы, разрабатываемые на срок 1-5 лет и содержащие как количественные, так и общие качественные оценки; долгосрочные прогнозы, разрабатываемые на период 5-15 лет и содержащие общие количественные и общие качественные показатели; дальнесрочные прогнозы, которые разрабатываются на период свыше 20 лет и содержат общие качественные характеристики.
3. По содержанию прогнозы бывают: а) экономические - предоставляют информацию о развитии любого экономического показателя; б) демографические – охватывают движение населения и воспроизводство трудовых ресурсов, уровень и структуру занятости населения и т.д.; в) социальные - представляют информацию об уровне и качестве жизни населения; г) экологический – дает информацию об изменении экологической ситуации в стране, городе, области и пр.; д) прогноз природных ресурсов – содержит информацию о потребностях общества в природных ресурсах и о возможностях их использования, охватывает все виды общественного воспроизводства и природную среду; г) научно-технические – рассматривают достижения научно-технического прогресса.
4. По методам разработки прогнозы делятся на интуитивные и формализованные. Интуитивные опираются на информацию, полученную по оценкам экспертов. В некоторых ситуациях при прогнозировании могут быть использованы только эти прогнозы (например, когда объект прогнозирования новый и о нем нет статистической информации, объект прогнозирования сложный и на его развитие оказывает влияние много факторов). Формализованные основываются на фактической информации об объекте. Статистические данные обрабатываются специалистами с помощью формализованных методов.
5. По масштабности прогнозирования выделяют: макроэкономические прогнозы (объект прогнозирования - это страна в целом); структурные прогнозы (межрегиональные, межотраслевые и т.п.); прогноз развития отраслевых комплексов; региональные прогнозы (объектом прогнозирования выступает регион); прогноз первичных звеньев экономики (объект - предприятие, фирма); глобальные прогнозы (объект - мир в целом, крупные мировые регионы).
4. Параметры прогнозов (определения ошибки прогноза, источника ошибки прогноза, периода основания и упреждения прогноза, прогнозного горизонта)
5.Этапы прогнозирования
Построение прогноза и связанные с ним построение и экспериментальная проверка (верификация) вероятностно-статистической модели обычно основаны на одновременном использовании информации двух типов:
- априорной информации о природе и содержательной сущности анализируемого явления, представленной, как правило, в виде тех или иных теоретических закономерностей, ограничений, гипотез;
- исходных статистических данных, характеризующих процесс и результаты функционирования анализируемого явления или системы.
Можно выделить следующие основные этапы прогнозирования.
1-й этап (постановочный) включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми нас интересует; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузкуобъясняемых).
2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).
3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы.
4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, мы имеем в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).
5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которыми мы располагаем. При реализации этого этапа «прогнозист» должен сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.
6-й этап (верификация модели) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели. При пессимистическом характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1. Если же этап верификации модели дает положительные результаты, то модель может быть непосредственно использована для построения прогноза в соответствии с описанной выше общей схемой (10).
В описании содержания 1-го этапа процедуры прогнозирования речь шла, в частности, о необходимости определения конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает, в частности, и определение требуемоготипа прогноза. Тип прогноза определяется двумя факторами:
горизонтом прогнозирования и
иерархическим уровнем прогнозируемого показателя.
По горизонту прогнозирования прогнозы делятся на краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед).
По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро-, мезо-и микропрогнозы. Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.
Следует подчеркнуть, что в реальности бизнесмен, руководитель предприятия может, конечно, успешно вести бизнес и не владеть методами построения математических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции знание этих методов предоставляет бизнесмену и его бизнесу порой не менее значимые конкурентные преимущества, чем завоевание определенной доли рынка или получение выгодного кредита.
6.Характеристика объекта прогнозирования (дать определения понятий: базисное значение переменной объекта прогнозирования, значащая переменная объекта прогнозировани, динамический ряд, сложность объекта прогнозирования)
Сложность обьекта прогнозирования- Характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств и отношений; ее количественной мерой может выступать минимальная длина программы, являющаяся описанием объекта в соответствии с целью прогноза.
Объект прогнозирования – процессы, явления и события, на которые направлена познавательная и практическая деятельность субъекта прогнозирования.
Примечание.
В зависимости от природы объекта различают: социальные, научно-технические, экономические, экологические и другие объекты прогнозирования; в зависимости от возможности воздействия на него субъекта прогнозирования – управляемые и неуправляемые объекты.
Выделяют качественные и количественные характеристики объекта прогнозирования. Строгий научный прогноз предполагает наличие количественной информации об объекте. Количественные характеристики именуются переменными объекта прогнозирования (иногда – показателями).
Значащая переменная объекта прогнозирования – переменная, принимаемая как существенная для описания объекта в соответствии с задачей прогнозирования.
Эндогенная переменная объекта прогнозирования – это значащая переменная, отражающая его собственные свойства.
Экзогенная переменная объекта прогнозирования – значащая переменная, обусловленная влиянием некоторой совокупности внешних переменных. Базисное значение переменной объекта прогнозирования – значение переменной на этапе диагноза, разделяющее период основания прогноза от периода упреждения.
Динамический ряд – временная последовательность ретроспективных и перспективных значений переменной объекта прогнозирования.
Регулярная составляющая динамического ряда – плавно изменяющаяся последовательность ретроспективных и перспективных значений переменной, представленной динамическим рядом, отражающая основную тенденцию ее развития.
Случайная составляющая динамического ряда – составляющая динамического ряда, отражающая влияние на него случайных воздействий и ошибок измерения.
Генеральная определительная таблица – иерархическая система взвешенных характеристик объекта прогнозирования и их значений, позволяющая преобразовывать его качественное описание в обобщенную количественную оценку.
Сложность объекта прогнозирования – характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств, отношений.
Мерность объекта прогнозирования – число значащих переменных объекта прогнозирования в его описании.
7.Принципы прогнозирования
Социально-экономическое прогнозирование основывается на ряде принципов. Рассмотрим важнейшие из них.
Принцип системности прогнозирования означает, что народное хозяйство рассматривается, с одной стороны как единый объект, а с другой – как совокупность относительно самостоятельных объектов или направлений прогнозирования. Системный подход предполагает построение прогнозов на основе системы методов и моделей, характеризующейся определенной субординацией и последовательностью, что позволяет разрабатывать согласованный и непротиворечивый прогноз экономического развития по каждому объекту народного хозяйства. Однако, в условиях переходной экономики построить целостную систему моделей социально-экономического прогнозирования, очень сложно. В связи с чем необходима унификация блочных моделей, использование вычислительных способов решения, создание информационного банка данных.
Принцип единства политики и экономики означает, что при рассмотрении вопросов развития экономики, составлении прогнозов и программ следует исходить из совокупности экономических интересов всех субъектов хозяйствования и в то же время по некоторым направлениям прогнозирования необходимо, в первую очередь, учитывать общегосударственные вопросы (устойчивость финансовой системы, обеспечение целостности страны, ее обороноспособности и т.д.).
Принцип научной обоснованности означает, что в экономическом прогнозировании всех уровней необходим всесторонний учет требований объективных экономических и других законов развития общества, использование научного инструментария, достижений отечественного и зарубежного опыта формирования прогнозов.
Принцип адекватности (соответствия) прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии народного хозяйства и создания теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией.
Принцип вариантности прогнозирования связан с возможностью развития народного хозяйства и его отдельных звеньев по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. Источниками возникновения различных вариантов развития народного хозяйства служат возможные качественные сдвиги в условиях воспроизводства при переходе от экстенсивных методов его расширения к интенсиным, при создании новых условий хозяйствования.
Принцип целенаправленности предполагает 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.
8.Верификация. Методы верификации
В различных сферах деятельности человека под верифика́цией (от лат. verus — «истинный» иfacere — «делать») могут подразумеваться разные понятия. Например:
В значении доказуемости, проверяемости объяснений (моделей) объектов/явлений, в зависимости от степени подтверждаемости реальностью (эмпирически, фактами), образуетпонятия:
Корень различного понимания понятия верификация кроется в спектре возможностей сличения соответствия конечного продукта предопределённым требованиям. Верифицировать соответствие конечного продукта предопределённым требованиям возможно, в зависимости от ситуации, по прямым и косвенным характеристикам этого конечного продукта. А также существует процессный подход, который отслеживает продвижение продукта к предопределённым требованиям.
Формальная верификация[править | править исходный текст]
Формальная верификация — доказательство с помощью формальных методов правильности или неправильности программы (системы) в соответствии с формальным описанием свойств программы (системы).
Методы верификации:
Верификация или эмпирическое подтверждение является основным критерием научности знания.
Верификация в системе качества
В российском государственном стандарте ГОСТ Р ИСО 9000-2008 (который является аутентичным переводом международного стандарта ISO 9000:2000) «верификация» определена следующим образом:
3.8.4 верификация (en verification; fr verification): Подтверждение на основе представления объективных свидетельств (3.8.1) того, что установленные требования (3.1.2) были выполнены.
Примечания
1. Термин «верифицировано» используется для обозначения соответствующего статуса.
2. Деятельность по подтверждению может включать:
Верификацию некоторые люди путают с валидацией. Верификация всегда опирается на сравнение реальных опытных образцов с эталонными, создаваемыми на фазе проектирования.
9.Виды обеспечения прогнозирования
|
Методы прогнозирования в самом общем случае бывают трех видов:
Сразу стоит отметить, что под «модельными» методами прогнозирования мы подразумеваем любые прогнозные методы, в основу которых ложатся какие-либо идеализированные представления о характере взаимосвязей в некоторой предметной области. Иными словами, в сам прогнозный метод «зашита» некоторым образом смоделированная реальность. Насколько нам известно, термин «модельные методы прогнозирования» не является нормативным, но нам приходится его вводить и употреблять, чтобы как-то обозначить данную совокупность методов, имеющую исключительно важное значение для прогнозирования, хотя и до сих пор пока никак неназванную. По-видимому, это происходит из-за того, что многие «разработчики» методов прогнозированияпретендуют на некую универсальность своих разработок и им не выгодно показывать естественные границы их детищ: например, что они (детища) являются не методологией, а всего лишь методом, да ещё к тому же и помещенным в определенную группу. Экспертные методы прогнозирования, а также технология, в которой они используются (технология экспертного прогнозирования), наиболее полно и системно отражены в работе [1]. Коротко говоря, они представляют собой методы получения новой информации о будущем от экспертов, причем эти методы не используют внутри себя каких-либо «предуставновленных» предположений о характере взаимосвязей в некоторой предметной области. То есть, они в этом смысле являются «предметнонезависимыми» и, следовательно, каждый из таких методов может быть применен к прогнозированию любой тематики – к космосу, информационным технологиям, социально-экономическим системам и так далее. По сути, экспертный метод прогнозирования должен воспроизводимо «запускать», инициировать некий познавательный (когнитивный) процесс, направленный на определение некого параметра объекта или процесса в будущем, то есть, прогнозирование. Еще раз подчеркнем, что механизм, собственно запускающий этот когнитивный процесс не должен быть связан с какими бы то ни было реалиями предметной области. Из наиболее известных прогнозных экспертных методов стоит отметить следующие:
Наконец, статистические методы прогнозирования есть, на наш взгляд, частный, но при этом особый случай «модельных» методов прогнозирования, когда детализированность модели доходит до такой степени, что становится возможной полностью математическая обработка описываемых моделью реалий. Часто в статистических методах прогнозированиясама модель как бы «отходит на второй план», иногда даже не осознается вовсе, а сам познавательный акцент смещается на детали и тонкости соответствующей математической обработки. Важно отметить, что существует определенная логика применения этих указанных в наиболее общем виде групп методов прогнозирования, она связана, на наш взгляд, с естественным развитием (генезисом) системы представлений научного сообщества о каком-либо объекте или процессе. Здесь и далее предполагаем, что эти представления развиваются через последовательные смены парадигм (в том смысле, который в это понятие вкладывал Т. Кун [2]). Итак:
В заключение заметим, что часто в том нечто, что называют на практике методом прогнозирования, можно выделить составляющие, относящиеся и к экспертным, и к «модельным», и к статистическим методам. В этом случае мы это нечто относим не к методам прогнозирования, а к упрощенным технологиям прогнозирования. |
Можно выделить следующие виды прогнозов:
– поисковый;
– нормативный;
– прогноз на основе анализа тенденций. Создание моделей прогнозов инноваций часто базируется на связи темпов появления новшества в какой-либо области с такими факторами, как объем потока информации, уровень финансирования исследовательских работ, численность персонала, занимающегося исследованием и т. д.
Поисковый прогноз представляет собой прогноз, отвечающий на вопросы типа: «Что было бы, если...», – которые можно объединить между собой и назвать цепью предположений, так как они носят условно-предположительный характер. Примером такого прогноза может служить тенденция – это направление, в котором совершается развитие какого-либо явления.
Прогнозирование эффективности инноваций базируется на анализе соотношения предполагаемых затрат и ожидаемой выгоды от использования новшества.
Нормативный прогноз – целевое предсказание. Сущность заключается в том, что такой прогноз целенаправленно вызывает какие-либо действия. Например, реклама.
При расчете такого прогноза необходимо учитывать и очень тщательно просчитывать такие условия, как затраты, рынки сбыта, совместимость с общими целями непосредственного инвестора, а также вопросы имиджа и престижа.
Прогнозирование инноваций является попыткой определить ход событий в будущем исходя из того, что уже произошло в прошлом. Этот факт свидетельствует о том, что все методы прогнозирований основываются на анализе тенденций.
Рассмотрим иерархию видов тенденций:
1) предположение – наличие возможной корреляционной зависимости какой-либо инновации от наблюдаемых тенденций;
2) метафора, или аналогия, – означает выявление общих черт сходства у двух объектов или процессов;
3) квазимодель (т. е. ненастоящая модель). Она находится между метафорой и эмпирической моделью (настоящей моделью). С помощью данной модели можно проверить качественные прогнозы или прогнозы хода какого-либо процесса;
4) эмпирическая модель – модель на опыте, предсказывает будущее с помощью математической зависимости, согласующейся с эмпирически найденными параметрами;
5) аналитическая модель означает предсказание и объяснение последовательности события с помощью фундаментальных законов, имеющих широкую область применения. Точность любого прогноза зависит в первую очередь от полноты поступающей информации. Поэтому необходимо усиливать информационные потоки, чтобы вовремя предусмотреть возникающие изменения во внешней среде и тем самым построить более точный прогноз.
10.Информационное обеспечение: классификация информации, источники информации, требования к информации, информационные фильтры
Процесс прогнозирования по своей сути — процесс переработки информации. На входе исследователь имеет информацию о состоянии системы в прошлом, на выходе — о вероятном состоянии системы В будущем.
Приступая к этапу прогнозной ретроспекции, т.е. сбору информации о состоянии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом, исследователь должен определить: ?
перечень характеристик объекта прогнозирования и прогнозного фона, которые необходимо проанализировать для построения прогноза; ?
совокупность показателей, адекватно отражающих значение исследуемых характеристик; ?
источники, содержащие необходимую информацию; ?
способы сбора информации; ?
форму представления информации.
По назначению в процессе управления экономикой всю информацию можно разделить на управляющую и осведомляющую.
Управляющая информация состоит из доводимых до сведения исполнителей решений либо в форме прямых приказов, плановых заданий, либо в форме экономических и моральных стимулов, мотивирующих поведение исполнителей.
Осведомляющая информация выполняет в экономической системе функцию обратной связи и связи с внешней средой (это учетно- статистическая информация, результаты маркетинговых исследований, мониторинга внешней среды и т.п.).
Для разработки прогноза больший интерес представляет осведомляющая информация.
В зависимости от возможности использования и ценности информации для принятия решения можно выделить три группы информации: полезная, избыточная и ложная.
Полезная информация характеризуется достоверностью, полнотой, своевременностью, достушюстыо для обработки. Именно она позволяет выявить закономерности в развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом.
Избыточная информация — это информация, не нужная для целей прогнозирования, либо информация, не имеющая отношения к содержанию разрабатываемого прогноза, либо сведения, поступающие и объеме, недоступном для своевременной обработки исследователем.
Ложная информация возникает при ошибках в сборе, обработке и передаче данных, поэтому сбор данных предполагает не только получение корректных данных, но и проверку их достоверности.
Возвращаясь к технологической схеме прогнозирования, отметим, что процесс обработки данных можно представить как передачу сигналов от источника к потребителю и восприятие информации потребителем.
На этапе прогнозной ретроспекции информация проходит физический или статистический фильтр, обусловленный чисто количественными ограничениями по пропускной способности канала, и семантический фильтр — отбор тех данных, которые могут быть поняты получателем, т.е. соответствуют тезаурусу его знаний. На этапе прогнозного диагноза информация проходит прагматический фильтр — отбор среди понятых сведений тех, которые полезны для решения данной задачи.
Некоторые авторы предлагают даже выделить в информационной схеме прогнозирования этап редукции или уплотнения данных8, задача которого заключается в отборе значимой для прогнозного исследования информации.
По степени обработки и месту в информационном процессе информация делится на первичную и производную (или вторичную).
Первичная информация добывается путем непосредственного наблюдения, регистрации, т.е. прямого сбора и восприятия данных. К первичным источникам относятся специальные выборочные обследования, опросы, переписи, направленные на получение тех данных и в такой форме, которые необходимы именно для запланированных прогнозных расчетов. Получение исходных статистических данных из первичных источников связано со специально спланированной работой и, соответственно, с выделением для этого специальных средств. Планируется состав показателей, способ организации выборки, иногда фиксированные значения отдельных показателей, при которых производится регистрация остальных параметров. Основными респонден- тами (объектами выборочных исследований) являются все или определенные категории потенциальных клиентов фирмы, ее поставщики, служащие, общество в целом. При организации специальных статистических обследований прогнозист обязан иметь четкие сведения о таких параметрах: ?
к кому именно обращены вопросы и с какой целью (определить «единицу» статистического обследования); ?
как должны быть сформулированы вопросы (определить конкретную форму анкеты или опросного листа); ?
сколько респондентов должно быть включено в обследование (определить объем выборки, необходимый для достижения заданной точности выводов); ?
как именно следует отбирать респондентов для включения их в исследуемую выборку.
Производная (вторичная) информация — продукт переработки первичной информации.
Вторичные источники информации — это опубликованные в том или ином виде исходные данные, уже собранные кем-то вне прямой связи с конкретной задачей прогнозиста, но доставляющие информацию, в той или иной мере полезную именно для решения этой конкретной задачи.
Источники вторичной информации: ?
данные международных организаций (Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию, Статистическая комиссия Секретариата ООН и др.); ?
законодательные и нормативные акты государственных органов; ?
различные издания Федеральной службы государственной статистики; ?
специализированные коммерческие базы данных по организациям, регионам; ?
специализированные деловые периодические издания; ?
внутренняя отчетность организации; ?
результаты научных исследований и т.п.
В связи с развитием компьютерных сетей появилась возможность использования ресурсов всемирной сети Интернет для сбора аналитической информации. В приложении дана краткая характеристика web- материалов, функционирование которых связано с экономическими исследованиями, представлением и агрегированием информационных ресурсов, которые могут быть использованы при разработке прогнозов.
Первичные источники предоставляют в распоряжение прогнозиста исходные статистические данные более высокого порядка по предъявляемым к ним критериям, но они и стоят существенно дороже. По характеру содержащейся информации источники ее могут быть разделены на параметрические и непараметрические.
Параметрические источники информации содержат размерные (количественные) показатели объекта прогнозирования и планирования. К параметрическим источникам относятся каталоги машин, приборов, оборудования, рекламные проспекты, технические паспорта, финансовые отчеты, бухгалтерская документация.
В непараметрических источниках информации отсутствуют какие-либо количественные величины, а существо вопроса изложено па уровне принципов или качественных характеристик. Такая информация может быть либо непосредственно использована, либо использована после предварительной обработки и приведения ее в формализованный вид.
Этап сбора информации о развитии объекта прогнозирования и прогнозного фона в прошлом — один из самых сложных и ответственных. Сложности могут возникнуть в связи с недоступностью информации, характеризующей прогнозный фон (коммерческая тайна информации о конкурентах, отсутствие систематизированной информации о покупателях и т.п.), и с трудоемкостью сбора. Особая значимость этапа связана с определяющим воздействием его на качество прогноза. Нельзя ожидать получения объективного описания будущего от прогноза, полученного на основе недостоверной, неполной информации.
Требования к информации: ?
релевантность — используемая ретроспективная информация должна отражать именно анализируемые стороны деловой деятельности исследуемых объектов в соответствующие моменты времени; ?
надежность и точность — используемая информация должна обеспечивать объективное описание изучаемых характеристик с заданной степенью точности. Достигается с помощью различных методов проверки надежности используемых источников, соблюдения принятой методологии измерений, достоверности ответов респондентов, устранения сбоев и опечаток в записи данных;
33
Л.
Вутакона М. М. ?
сопоставимость — данные должны сопровождаться такими комментариями и пояснениями, касающимися смысла анализируемых показателей и методологии их измерения, которые позволили бы сохранить возможность их сопоставления (во времени и пространстве) и «приведения к общему знаменателю» в ситуациях, характеризующихся изменениями в методологии измерений и корректировкой состава анализируемых переменных;
? представительность (репрезентативность) — выборка должна быть организована таким образом, при котором она полностью и адекватно представляет изучаемые свойства всей анализируемой совокупности.
Использование при разработке прогноза информации, не отвечающей этим требованиям, может привести к искаженному представлению о развитии объекта в прошлом и соответственно к ошибкам в описании будущего.
В теории измерений для оценки достоверности данных, полученных измерением, употребляют термин «точность измерения», под которым понимают степень приближения результатов измерений к истинному значению измеряемой величины.
Качество исходной информации оценивается также показателем полноты информации, который следует рассматривать во временном и содержательном аспектах. Во временном аспекте этот показатель отражает корректность использования ретроспективной информации для разработки прогноза. Например, при применении формализованных методов прогнозирования (экстраполяция, корреляционный и регрессивный анализ) необходимо иметь информацию об объекте за период, в 3 раза превышающий прогнозный, и, кроме того, в период ретроспекции для объекта должно быть характерно эволюционное, стабильное развитие.
В содержательном аспекте полнота информации означает ее достаточность для содержательного описания сущности прогнозируемого события, ее наличие за каждый выделенный временной промежуток ретроспективного периода или на каждую рассматриваемую дату.
11.Организационные аспекты экспертного прогнозирования (этапы, понятие эксперта, требования к экспертам, способы оценки компетентности)
1. Обзор методов оценки экспертов
Экспертная комиссия должна включать специалистов по каждой из групп факторов со#
циально#экономического развития города. При этом логично предположить, что в наиболь#
шей степени должно учитываться мнение специалистов именно по тому профилю, к которо#
му имеет отношение оцениваемый показатель. Так, например, при оценке кадрового блока
показателей эксперты должны обладать знаниями экономики и социологии труда, трудового
законодательства, механизма функционирования и регулирования рынка труда и иметь
опыт работы в данной области. В то же время нельзя пренебрегать и мнением других членов
экспертной комиссии, пусть даже не обладающих высокой степенью компетентности в дан#
ной области, поскольку нельзя допускать обособленности оценивания отдельных сфер разви#
тия города, каждая проблема должна рассматриваться во взаимосвязи и с другими. Таким
образом, возникает необходимость определения весов значимости экспертов при оценивании
различных блоков показателей.
Минимальное количество экспертов определяется числом функциональных сфер жизне#
деятельности города. Например, в [4] выделяются шесть блоков показателей социально#
экономического развития города. В [2] минимальное количество экспертов предлагается оп#
ределять по формуле
N = 0,5 (3/α + 5);
где 0 < α ≤ 1 – параметр, задающий минимальный уровень ошибки экспертизы.
Исходя из этого условия, минимальное количество экспертов равно 4 (при α = 1). Как
правило, для группового оценивания необходимо привлечение не менее 7–9 экспертов [3, 5].
Рациональное решение проблемы можно найти, если разделить экспертов по направле#
ниям – надежность, экономичность, технологичность проекта. Для каждого эксперта необ#
ходимо определить оценку уровня его компетентности по каждому блоку показателей.
В работе [6] предложена таблица компетентности экспертов, которая позволяет осущест#
влять отбор экспертов, оценку их компетентности по отдельным функциональным блокам
показателей социально#экономического развития города: социально#экономический, кадро#
вый, инвестиционный, инфраструктурный, производственный, финансовый. Для оценки
меры согласованности экспертных оценок предлагается использовать коэффициент вариа#Т.Ю. Чернышева. Иерархическая модель оценки и отбора экспертов
Доклады ТУСУРа, №1 (19), часть 1, 2009
169
ции. Если его значение больше 33% (для распределений, близких к нормальному), то оценки
экспертов не согласованны, и тогда экспертам нужно пересмотреть свои оценки [6].
Социально#экономические ситуации и проекты – достаточно ответственная задача, и при
оправданных затратах на экспертизу осреднение суждений экспертов проводится с учетом их
квалификации («веса»). Для определения весовых коэффициентов экспертов целесообразно
использовать иерархическую структуру критериев [7].
Расчет агрегированной оценки i#эксперта по j>критерию (качеству) в случае привлечения
n экспертов, которые оценивают данного эксперта и имеют различную значимость, осущест#
вляется по формуле
1 2 ... , n A p p p а aa a ij ij ij ij =
где k p aij – оценка i#го эксперта по j#му критерию, проведенная k#м экспертом с весовым коэф#
фициентом pk, при этом p1 + p2 + … + pn = 1.
Самих экспертов могут оценивать субъективно по критериям: профессиональный уро#
вень (стаж работы в сфере планирования финансов, опыт работы экспертом в финансовой об#
ласти, интуиция), независимость суждений, опыт работы по профилю, творческий подход к
решению проблем и опыт участия в экспертном оценивании. Например, если стаж работы
экспертов 10, 15 и 20 лет, то вес этого критерия для экспертов равен 0,222; 0,333 и 0,444 со#
ответственно. Рассчитав веса каждого критерия и усреднив их по количеству, получаем
обобщенный вес значимости мнения эксперта.
В [6] называются такие основные требования к эксперту, как широкий кругозор и знание
предметной области, наличие научных трудов и практического опыта, способность решать
творческие задачи, независимость мышления и др. Таким образом, задача оценивания ком#
петентности и отбора экспертов является многокритериальной.
2. Иерархический подход к оценке экспертов
Наиболее популярным и часто используемым методом многокритериальной оценки аль#
тернатив, которыми в данной ситуации являются специалисты, является метод взвешенных
сумм или средневзвешенных.
Автором предлагается использовать следующие критерии и шкалы для оценивания экс#
пертов [7]:
1. Уровень образования: среднее (1 балл), среднее специальное (2 балла), высшее (3 бал#
ла), наличие ученой степени кандидата наук (4 балла), наличие ученой степени доктора наук
(5 баллов).
2. Опыт работы по профилю предметной области: отсутствует (0 баллов), от 1 до 3 лет
(1 балл), от 3 до 5 лет (2 балла), от 5 до 10 лет (3 балла), от 10 до 20 лет (4 балла), свыше 20 лет
(5 баллов).
3. Административная и экономическая независимость в данной сфере: полная независи#
мость (5 баллов), знаком с работой организации (4 балла), работает в той же организации, но
непосредственно не влияет на принятие решений (3 балла), непосредственно в ходе выполне#
ния своих организационных функций связан с организацией (2 балла), работает в том же ор#
гане принятия решения (1 балл).
4. Способность решать творческие задачи и опыт участия в экспертном оценивании: от#
сутствует (1 балл), низкая (2 балла), средняя (3 балла), выше среднего (4 балла), высокая (5
баллов) и т.д.
Осреднение критериев оценки экспертов может быть осуществлено и на уровне собствен#
ных векторов матриц парных сравнений Е (табл. 1). При этом результаты будут эквивалент#
ны тем, которые получены на уровне элементов матриц, если однородность составленных
матриц достаточна и меньше 0,10 [4].
Вычисление значений вектора приоритетов критерия W проводится также на основании
формулы
max EW W =λ , (1)
где λmax – максимальное собственное значение матрицы Е. УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА
Доклады ТУСУРа, №1 (19), часть 1, 2009
170
Рис. 1. Иерархия ранжирования экспертов
Таблица 1
Веса критериев оценки эксперта
Критерии оценки эксперта Профес#
сио#
нальный
уровень
Опыт
работы
по
профилю
Незави#
симость
суж#
дений
Творческий подход
к решению проблем и
опыт участия в эксперт#
ном оценивании
W
Профессиональный уровень 1 3 5 3 0,536
Опыт работы по профилю 1/3 1 5 1/3 0,139
Независимость суждений 1/5 1/5 1 3 0,088
Творческий подход к реше#
нию проблем и опыт уча#
стия в экспертном оценива#
нии
1/3 3 1/3 1 0,136
Таблица 2
Шкала отношений (степени значимости) качества
Степень
значимости
Определение Объяснение
1 Одинаковая значимость Два кандидата имеют одинако#
вое по уровню качество
2 Некоторое преобладание значимости качества одного
специалиста над другим (слабая значимость)
Разница в уровне качества кан#
дидатов равна одному баллу
3 Существенная или сильная значимость Разница в уровне качества кан#
дидатов равна двум баллам
4 Очевидная или очень сильная значимость Разница в уровне качества
кандидатов равна трем баллам
5 Абсолютная значимость Разница в уровне качества кан#
дидатов равна четырем баллам
Обратные
величины
приведен#
ных выше
ненулевых
величин
Если качеству кандидата i при сравнении с качеством
кандидата j приписывается одно из определенных выше
ненулевых чисел, то качеству кандидата j при сравнении
с качеством кандидата i приписывается обратное значе#
ние
Если согласованность качеств
была постулирована при полу#
чении N числовых значений
для образования матрицы
Наилучший
эксперт
Творческий подход
к решению проблем и опыт
участия в экспертном
оценивании
Опыт
работы по
профилю
Независимость
суждений
Профессиональ-
ный уровень
Эксперт 1 Эксперт 2 . . . Эксперт I Эксперт N Т.Ю. Чернышева. Иерархическая модель оценки и отбора экспертов
Доклады ТУСУРа, №1 (19), часть 1, 2009
171
Таблица 3
Ранжирование экспертов по критерию «Профессиональный уровень»
Профессиональный
уровень Эксперт 1 Эксперт 2 Эксперт 3 W1
Эксперт 1 1 3 5 0,72
Эксперт 2 1/3 1 3 0,18
Эксперт 3 1/5 1/3 1 0,10
Далее предлагается заполнить матрицы сравнений по каждому из критериев по отноше#
нию к экспертам (например, для трёх экспертов, как показано в табл. 3). Через Wi
, i = 1, 2, 3,
4, обозначены вектора приоритетов качеств специалистов.
При проведении попарных сравнений пользуются шкалой отношений (табл. 2). При ком#
пьютерной обработке таблицы заполняются автоматически, исходя из попарной разности
баллов, соответствующих одинаковому качеству [7].
Значения элементов результирующего вектора приоритетов экспертов рассчитываются
по формуле
1234 [ , , , ] , W WWWW W э = ×
где 1234 WWWW ,,, – вектора весов критериев (качеств экспертов).
Например, для рассмотренного набора критериев получили:
Wэ
= {0,672; 0,218; 0,110}.
Анализ значений элементов полученного вектора показывает, что в соответствии с рас#
смотренными критериальными оценками наилучшим является первый эксперт, его мнение
по совокупности качеств более компетентно, и окончательное решение следует принимать в
соответствии с его мнением.
3. Автоматизация расчетов оценивания
Для обработки трудоемких и однотипных вычислений создана информационная система
(ИС) оценки и отбора экспертов. Этапы отбора экспертов с использованием ИС приведены на
рисунке 2.
Рис. 2. Этапы отбора экспертов
Формирование
набора качеств
специалиста
Заполнение
анкеты
Проведение
тестирования
Экспертная группа
Ввод данных в базу
Ранжирование
качеств
Оценка и отбор
экспертов
ИС УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА
Доклады ТУСУРа, №1 (19), часть 1, 2009
172
Рис. 3. Этап заполнения матрицы парных сравнений качеств
На первом этапе определяется список качеств, по которым будет формироваться группа.
Затем заполняется анкета и проводится тестирование. По итогам тестирования выявляются
оценки качеств каждого кандидата и заполняется база данных информационной системы. На
следующем этапе проводится ранжирование качеств, определяется точный список качеств и
выставляется оценка специалиста. Заключительный этап включает в себя оценку и отбор
группы экспертов.
В информационной системе используется один из методов экспертных оценок – парное
сравнение альтернатив. Этот метод представляет собой процедуру установления предпочтения
объектов при сравнении всех возможных пар (рис. 3). Проводится ранжирование качеств экс#
пертов путем определения их значимости.
Функции информационной системы:
– учет общих сведений и профессионально важных свойств и деловых качеств специали#
стов,
– анализ качеств специалистов,
– сравнение качеств специалистов,
– оценка деловых качеств специалиста с помощью экспертных методов,
– ранжирование экспертов по совокупности качеств.
Входные данные:
– анкетные данные экспертов;
– информация о личностных чертах экспертов;
– перечень качеств, выбранных как критерии оценивания.
Выходные данные:
– список экспертов, соответствующих требованиям запроса пользователя;
– диаграмма важных и достаточных качеств эксперта.
Данная система предназначена для менеджера отдела кадров, который будет непосредст#
венно вносить данные об экспертах. Для руководителя программа является системой под#
держки принятия решения, так как при отборе экспертов выбираются лучшие. Как правило,
в стационарной базе данных имеющиеся сведения об экспертах могут вовремя не обновлять#
ся, а внесение информации о новых специалистах проводится не своевременно, поэтому мож#
но анкету базы данных разместить на сайт организации, где сами эксперты могут редактиро#
вать сведения о себе.
12.Общая характеристика экспертных методов прогнозирования
С помощью этого метода прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов. В экспертном прогнозировании существует несколько основных этапов: 1.Подготовка к разработке прогноза;
2.Анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий; 3.Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий; 4.Проведение экспертизы; 5.Разработка альтернативных вариантов; 6.Априорная и апостериорная оценка качества прогноза; 7.Контроль хода реализации прогноза и корректировка прогноза; На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:
• подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза,
• сформулировано задание на прогноз,
• сформулированы рабочая и аналитическая группы сопровождения,
• сформулирована экспертная комиссия,
• подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза,
• подготовлена информационная база для проведения прогноза,
• подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.
После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей для этой разработки. Этой группе работников поручается организационное обеспечение разработки прогноза. Они также должны обеспечить методическое и информационное его сопровождение.
Качественный экспертный прогноз может быть разработан только тогда, когда он хорошо подготовлен, если в его разработке задействованы компетентные специалисты, когда использована достоверная информация, когда оценки получены корректно и корректно обработаны.
Для разработки качественного прогноза необходимо использование современных технологий, сопровождающих и поддерживающих процесс разработки.
В состав экспертной комиссии приглашаются специалисты, профессионально знакомые с объектом экспертизы. Если требуется многоаспектная оценка объекта, либо оцениваться должны разнородные объекты и для этого нужны специалисты разных профессий, то экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в её состав входили специалисты, способные профессионально оценить все основные аспекты прогнозируемой проблемы.
Задачей аналитической группы является методическая подготовка процесса прогнозирования. В состав аналитической группы входят специалисты, обладающие профессиональными знаниями и опытом проведения прогнозных разработок. Разработка прогноза должна быть проведена методически грамотно, применяемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и характеру информации, которую предстоит получить, проанализировать и обработать. Также разработка прогноза должна быть четко регламентирована, то есть рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, в состав которой входят: официально оформленное решение о проведении прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, привлекаемыми для его разработки и т.д. Специалисты должны быть обеспечены всей необходимой информацией об объекте прогнозирования. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитической группой аналитический обзор по прогнозируемой проблеме. При работе с многовариантными прогнозами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая к тому же, должна анализироваться и обрабатываться в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения.
При анализе ретроспективой информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации. Количественная информация (достаточно надежная) используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная же информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ их особенностей и динамики развития.
Если разработаны математические, имитационные, аналоговые и другие модели функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий, то в них вводятся необходимые данные и на их основании производятся расчеты, позволяющие оценить наиболее вероятные изменения внутренних условий объекта прогнозирования.
При разработке прогноза, внешним условиям, внешней среде функционирования объекта прогнозирования должно уделяться не меньше внимания, чем внутренним.
Внутренняя среда, как внутреннее условие объекта прогнозирования, включает в себя: внутриорганизационные процессы, технологию, кадры, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общее внешнее окружение и непосредственно деловое окружение организации.
Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. На этом этапе разработки прогноза на основании анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогнозирования, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных
альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки, из перечня исключаются альтернативные варианты, реализуемость которых в прогнозируемые период сомнительна или же вероятность их реализации ниже предварительно установленного порогового значения. Оставшиеся альтернативные варианты подвергаются более углубленной оценке с целью определения альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий, осуществление которых наиболее вероятно.
На этом этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.
Предыдущий этап разработки прогноза дает информацию, необходимую аналитической группе для проведения экспертизы. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий, на основе ранее проведенного анализа формулируются вопросы, на которые должны быть получены ответы в результате проведения экспертизы, намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.
В зависимости от природы объекта прогнозирования, от характера оценок и суждений, которые должны быть получены в процессе проведения экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Экспертизы могут быть одно-туровыми и много туровыми, анонимными и предусматривающие открытый обмен мнениями-т. д.
Разнообразные методы используются при сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода мозговой атаки. Характер экспертной информации, которую предполагается использовать при разработке прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертизы. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многоаспектен, то целесообразно использование комплексных методов организации и проведения экспертизы при проведении экспертизы для разработки прогноза аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование.
Подготовленная на предыдущих этапах информация, в том числе и полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, маловероятны случаи, когда заранее известно в каком направлении будут происходить изменения внутренних и внешних условий, какая стратегия будет выбрана организацией при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, а также от их сочетания и взаимодействия. Из этого можно сделать вывод, что при стратегическом планировании и в других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативные варианты развития событий, как благоприятные, так и неблагоприятные.
На предыдущих этапах были определены наиболее вероятные изменения основных внутренних и внешних условий, определяющих ход прогнозируемых событий. Для наиболее вероятных альтернативных вариантов, их изменений, должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.
Допустим, одной из целей разработки прогноза является определение динамики развития количественных показателей и параметров, то используется полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие методы экстраполирования (определения изменения прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени. Но мы не всегда имеем необходимую информацию для использования количественных методов экстраполяции. Эта черта характерна для современного этапа экономической жизни России, отсутствие необходимых для расчетов статистических данных, поскольку прежние экономические зависимости и закономерности изменились. Поэтому, как правило, единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых. Эти кривые отражают оценку динамики изменения прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами.
Эксперты определяют критические точки, в которых тенденция изменения значений прогнозируемых показателей и параметров может измениться под действием тех или иных факторов. А затем, в каждой из критических точек, расположенных на оси времени, оцениваются ожидаемые значения прогнозируемых показателей и параметров, а также характер их изменения в интервале между двумя критическими точками.
При разработке вариантного прогноза должна быть произведена экстраполяция прогнозируемых значений показателей и параметров для различных вариантов исходных условий и для различных вариантов возможных альтернативных вариантов динамики их изменений. Вместе с этим, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться описанием прогнозируемого развития событий.
Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза – одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на решение и сказывается на эффективности управленческих решений, принимаемых с использованием разработанного прогноза.
Однако оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка). Здесь следует также отметить тот факт, что качественный прогноз при принятии решения может быть использован по-разному.
Если со стороны руководства организации не оказывается значительное воздействие на ход развития событий, а лишь осуществляется наблюдение за ним, то после наступления конца прогнозируемого периода необходимо лишь сопоставить значения спрогнозированных показателей и параметров с полученными в действительности. Это позволяет оценить качество разработанного прогноза апостериорно.
После разработки прогноза должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена. Обычно для оценки прогноза используются два метода: дифференциальный и интегральный.
Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям. При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих
качества прогноза, имеющих достаточно четкий объективный смысл. Этими критериями могут быть: ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т.д.
Примером использования интегрального метода может служить критерий «интегральное качество экспертного прогноза».
Качество экспертного прогноза определяется по таким критериям, как:
• компетентность (или, в более общем виде, качество) эксперта;
• качество информации, представляемой экспертам;
• качество экспертной информации, поступающей от экспертов;
• уровень технологии разработки прогноза.
Если период прогнозирования уже завершился, то необходимо сопоставить спрогнозированные значения показателей и параметров с полученными в результате реализовавшегося в действительности хода прогнозируемых событий.
И здесь на первый план выступает вопрос, – по какому критерию оценивать качество прогноза апостериорно. В качестве примера критериев оценки точности прогноза можно привести следующую формулу:
K1=│X-И│K2=│lnX/И│,
где X—прогнозировавшееся значение оценки показателя;
U—истинное значение оценки показателя.
После того, как прогноз подготовлен и представлен руководству организации, наступает этап после прогнозной работы с подготовленным материалом.
Вариантная разработка прогноза предполагает разработку прогноза при различных альтернативных вариантах условий и предположений. А они могут измениться. События, вчера казавшиеся маловероятными, сегодня происходят, а казавшиеся наиболее вероятными не происходят.
Поэтому неотъемлемой частью современной технологии прогнозирования является периодически, в зависимости от происходящих изменений, осуществляемый мониторинг хода реализации прогнозированного хода развития событий. Мониторинг позволяет своевременно выявлять значительные отклонения в ходе развития событий. Если они могут оказать принципиальное влияние на дальнейший ход событий в части касающейся принятия важных стратегических решений, то прогноз должен быть подвергнут корректировке.
Коррективы могут быть различного уровня значимости, сложности, трудоемкости и т.д. Если они не очень значительны, то эта проблема может решаться на уровне аналитической группы, сопровождающей разработку прогноза. Если коррективы более существенны, то может потребоваться дополнительное привлечение отдельных экспертов, а в особо важных случаях при наличии значительных изменений – дополнительная работа экспертной комиссии с возможным изменением её состава. Последнее необходимо, в особенности, в тех случаях, когда для корректировки прогноза требуется привлечение специалистов другой профессиональной ориентации.
13.Метод морфологического анализа
Преимущество метода морфологического анализа состоит в том, что он осуществим при наличии малого объема информации по изучаемой проблеме. Представляется возможным использовать этот метод при изучении рисков, связанных с открытием новых рынков,формированием новых потребностей, т.е. во всех отраслях экономики при отсутствии аналогов, высоком риске.
Морфологический подход представляет собой упорядоченный способ рассмотрения предмета и получения систематизированной информации по всем возможным решениям изучаемой проблемы. В процессе анализа все объекты разбиваются на группы, каждая из которых подвергается тщательному изучению. Такой подход позволяет накапливать данные для последующих исследований. Морфологический подход связан со структурными взаимосвязями между объектами, явлениями и концепциями.
Одним из принципиальных аспектов метода морфологического анализа является всеобщность, которая предполагает использование полной совокупности знаний об объекте. Основной принцип морфологического анализа не позволяет исключать из рассмотрения, отбрасывать объекты и процессы, источники риска без предварительного исчерпывающего анализа. Поэтому необходимо полное отсутствие какого-либо предварительного суждения.
Рассмотрим этапы проведения морфологического анализа:
Таким образом, в результате морфологического анализа вырабатывается новая информация об изучаемом объекте и присущих ему рисках, вырабатываются возможные альтернативы управления риском для каждой составной части риск-проблемы.
14.Метод гирлянд случайностей и ассоциаций
1. Алгоритм метода
Этап 1. Определение синонимов объекта
Этап 2. Выбор случайных объектов
Этап 3. Составление комбинаций из элементов гирлянды синонимов объекта и
элементов гирлянды случайных объектов
Комбинации составляются из двух элементов путем попытки объединения каждого
синонима рассматриваемого объекта с каждым случайным объектом.
Этап 4. Составление перечня признаков случайных объектовОпределяются признаки случайно выбранных объектов с возможно большим
количеством признаков в течение ограниченного времени (минуты). Успех поиска в
значительной мере зависит от широты охвата признаков случайных объектов,
поэтому целесообразно перечислять как основные, так и второстепенные признаки.
Для удобства составляется таблица признаков, в одном столбце которой указаны по
порядку случайные объекты, а в другом (напротив) - признаки этих случайных
объектов.
Этап 5. Генерирование идей путем поочередного присоединения к техническому
объекту и его синонимам признаков случайно выбранных объектов
Этап 6. Генерирование гирлянд ассоциаций
Поочередно из признаков случайных объектов, выявленных на четвертом шаге,
генерируют гирлянды свободных ассоциаций. Для каждого из отдельных признаков
они могут быть практически неограниченной длины, поэтому генерирование
следует ограничить по времени или количеству элементов гирлянды.
Замечание: Если генерирование гирлянд ассоциаций проводится коллективно, то
каждый член коллектива занимается этим самостоятельно.
Этап 7. Генерирование новых идей
К элементам гирлянд синонимов технического объекта пытаются присоединить
элементы гирлянд ассоциаций.
Этап 8. Выбор альтернативы
На этом шаге решается вопрос - продолжать генерирование гирлянд ассоциаций или
их уже достаточно для отбора полезных идей.
Замечание: Если по предварительной оценке таких идей мало, можно продолжить
создание гирлянд ассоциаций, начиная с какого-нибудь нового элемента гирлянд,
созданных на шестом шаге и действуя подобным же образом.
Этап 9. Оценка и выбор рациональных вариантов идей
Среди множества нерациональных, тривиальных и даже нелепых идей, как правило,
всегда находятся оригинальные и рациональные. Если в течение короткого времени
можно найти несколько десятков вариантов решения, то вполне удовлетворит
положение, при котором хотя бы несколько вариантов вариантов покажутся
полезными.
Этап 10. Выбор варианта
Замечание: Нередко говорят об "оптимальных" вариантах, но забывают указать,
относительно кого или чего они оптимальны.
2. Пример использования из первоисточника
Чтобы продемонстрировать метод гирлянд ассоциаций поставим решить задачу
расширения ассортимента часового завода и возьмем для модернизации такой
объект как часы.
1. На первом шаге мы получим гирлянду синонимов слова часы: часы - будильник -
секундомер - хронометр.
2. На втором шаге выберем пять случайных объектов, например: кассета,
подснежник, транспарант, постель, войлок.
3. На третьем шаге получаем следующую комбинацию синонимов и случайных
объектов: часы с кассетой, часы с подснежником, часы на транспаранте, часы в
постели, часы в войлоке, будильник с кассетой, будильник для постели, будильник с
войлоком, секундомер с кассетой и т.д.
4. На четвертом шаге получим таблицу случайных объектов и их признаков:
CЛУЧАЙНЫЙ ОБЪЕКТ / ПРИЗНАКИ
|
Кассета |
Пластмассовая, хрупкая, музыкальная |
|
Подснежник |
Голубой, маленький, пахучий. |
|
Транспарант |
Большой, тяжелый, красочный |
|
Постель |
Чистая, мягкая, теплая, широкая |
|
Войлок |
Плотный, колючий, теплый. |
5. Комбинируя модернизируемый предмет и его синоним с признаками случайных
объектов получаем: пластмассовые часы, хрупкий будильник, голубые часы,
музыкальные часы, маленькие часы, будильник с запахом, большие часы, тяжелый
будильник, красочный секундомер, чистые часы, мягкий будильник, теплые часы,
широкий секундомер, теплый секундомер, плотные часы, колючий будильник и т.д.
6. На данном шаге будем генерировать гирлянды свободных ассоциаций, основой
которых будут признаки случайных объектов:
15.Метод мозгового штурма
Метод мозгового штурма (мозговой штурм, мозговая атака, англ. brainstorming) — оперативный метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения предлагают высказывать как можно большее количество вариантов решения, в том числе самых фантастичных. Затем из общего числа высказанных идей отбирают наиболее удачные, которые могут быть использованы на практике. Является методом экспертного оценивания.
Этапы и правила мозгового штурма
Правильно организованный мозговой штурм включает три обязательных этапа. Этапы отличаются организацией и правилами их проведения:
Мозговые атаки[
Для проведения мозговой атаки обычно создают две группы:
Различают индивидуальные и коллективные мозговые атаки.
В мозговом штурме участвует коллектив из нескольких специалистов и ведущий. Перед самим сеансом мозгового штурмаведущий производит четкую постановку задачи, подлежащей решению. В ходе мозгового штурма участники высказывают свои идеи, направленные на решение поставленной задачи, причём как логичные, так и абсурдные. Если в мозговом штурме принимают участие люди различных чинов или рангов, то рекомендуется заслушивать идеи в порядке возрастания ранжира, что позволяет исключить психологический фактор «соглашения с начальством».
В процессе мозгового штурма, как правило, вначале решения не отличаются высокой оригинальностью, но по прошествии некоторого времени типовые, шаблонные решения исчерпываются, и у участников начинают возникать необычные идеи. Ведущий записывает или как-то иначе регистрирует все идеи, возникшие в ходе мозгового штурма.
Затем, когда все идеи высказаны, производится их анализ, развитие и отбор. В итоге находится максимально эффективное и часто нетривиальное решение задачи.
Успех[править | править исходный текст]
Успех мозгового штурма сильно зависит от психологической атмосферы и активности обсуждения, поэтому роль ведущего в мозговом штурме очень важна. Именно он может «вывести из тупика» и вдохнуть свежие силы в процесс.
Изобретателем метода мозгового штурма считается Алекс Осборн, копирайтер, один из основателей агентства BBD&O.
Одним из продолжений метода мозгового штурма является метод синектики.
16.Метод «Дельфи»
(иногда дельфийский метод) был разработан в 1950—1960 годы в США для прогнозирования влияния будущих научных разработок на методы ведения войны (разработан корпорацией RAND, авторами считаются Olaf Helmer, Norman Dalkey, и Nicholas Rescher). Имя заимствовано от Дельфийского Оракула.Является методом экспертного оценивания[1]. Особенности: заочность, многоуровневость, анонимность.
Основная идея
Суть этого метода в том, чтобы с помощью серии последовательных действий – опросов, интервью, мозговых штурмов – добиться максимального консенсуса при определении правильного решения. Анализ с помощью дельфийского метода проводится в несколько этапов, результаты обрабатываются статистическими методами.
Базовым принципом метода является то, что некоторое количество независимых экспертов (часто несвязанных и не знающих друг о друге) лучше оценивает и предсказывает результат, чем структурированная группа (коллектив) личностей. Позволяет избежать открытых столкновений между носителями противоположенных позиций т.к. исключает непосредственный контакт экспертов между собой и, следовательно, групповое влияние, возникающее при совместной работе и состоящее в приспособлении к мнению большинства, даёт возможность проводить опрос экстерриториально, не собирая экспертов в одном месте (например, посредством электронной почты)
Субъекты:
Этапы[править | править исходный текст]
Предварительный:
Основной:
Аналитический:
Критика — с 60-х[править | править исходный текст]
Противодействия:
Это метод не оперативного, а стратегического планирования.
Применяется в стратегическом планировании в
Технические недостатки[править | править исходный текст]
В России[править | править исходный текст]
В России (по состоянию на конец 2010 года) применяется мало, так как:
17.Метод построения сценариев
Метод сценариев используется в сфере принятия управленческих решений в долгосрочном периоде.
Сценарий — описание или картина будущего какого-либо объекта (фирмы), составленные с учетом правдоподобных предпочтений.
Прогнозная оценка чаще всего представляется в виде трех возможных вариантов сценария:
1) оптимистического;
2) пессимистического;
3) ожидаемого, наиболее вероятного.
Сценарий используют для принятия решений в сфере стратегического развития фирм, регионов, технологий, рынков.
Выделяют следующие этапы проведения (составления) сценария:
1. Формулирование проблемы:
а) производится сбор и анализ информации;
б) выполняются согласование со всеми участниками проекта решения сути задачи и ее формулирование.
2. Определение и группировка сфер влияния:
а) выделяются критические точки среды бизнеса;
б) производится оценка их возможного влияния на будущее фирмы.
3. Определение показателей будущего развития объекта.
Эти показатели не должны быть амбициозными или завышенными. Те сферы деятельности, развитие которых может идти по нескольким вариантам, описываются при помощи нескольких альтернативных показателей.
4. Формулирование и отбор согласующихся наборов предположений:
а) развитие определяется исходя из сегодняшнего положения и все
возможных изменений;
б) различные альтернативные предположения о будущем комбинируются в наборы;
в) из всех полученных наборов выбирают, как правило, три с учетом следующих критериев:
—высокая сочетаемость, совместимость предположений, входящих в набор;
—наличие большого числа значимых переменных;
—высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений.
5. Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер
(фирмы) с предположениями об их развитии:
а) сравниваются результаты этапов 3 и 4;
б) завышенные и заниженные показатели состояния корректируются при помощи данных этапа 4.
Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал прогнозирования, то есть делить его на несколько фрагментов, составляя несколько сценариев.
6. Введение в анализ разрушительных событий.
Под разрушительным событием понимаются как негативный, так и позитивный моменты.
7. Установление последствий.
На данном этапе происходит сравнение стратегических проблем фирмы и выбранных вариантов ее развития.
18.Общая характеристика фактографических методов прогнозирования
В литературе по прогностике выделяются две близкие группы методов прогнозирования: формализованные и фактографические. Формализованными называют методы прогнозирования, которые используют математическое описание выявленных закономерностей и развитии объекта для получения прогноза. Фактографические методы прогнозирования используют в качестве источника информации действительно свершившиеся факты, которые зафиксированы на каком-либо носителе информации с помощью количественных или качественных характеристик.
Различаясь по основанию классификации, эти группы включают в основном одни и те же методы, поэтому в дальнейшем мы, как н многие авторы, будем рассматривать их как тождественные.
Среди формализованных методов прогнозирования наибольшее применение на практике находят статистические методы прогнозирования, основанные на выявленных в прошлом закономерностях развития объекта и предположениях об инерционном развитии объекта в будущем. 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. Например, если в течение нескольких лет статистические данные свидетельствуют о росте потребительских расходов на товары и услуги в текущих ценах, то можно предположить, что в ближайшем будущем данная тенденция сохранится, и рассчитать вероятное значение размера потребительских рас- кодов на товар и услуги. Такая ситуация, когда прогнозист имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых і ребуется построить приемлемый прогноз, встречается достаточно часто. Для решения подобной задачи используются различные методы обработки совокупностей, упорядоченных во времени, и прогнозиро- вания динамики развития, в том числе наивные модели, методы простых и скользящих средних, методы экстраполяции.
Статистические методы прогнозирования используются также при наличии пространственной совокупности, когда есть основание полагать, что значение исследуемого показателя определяется влиянием некоторых факторов. Например, исследования показали, что в нашей стране в 1990-е гг. наблюдалась отрицательная зависимость объема валового внутреннего продукта от уровня неравенства: при увеличении неравенства сокращался объем ВВП.
На основании количественной оценки этой зависимости можно оценить ожидаемый в будущем уровень ВВП при том или ином уровне неравенства и соответственно последствия тех или иных мер политики снижения неравенства. Методическую основу подобных прогнозов составляет корреляционно-регрессионный анализ.
Третья ситуация — наличие пространственно-временной совокупности — имеет место в том случае, когда: ?
ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; ?
аналитик намеревается учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике.
Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или разные последовательные даты. Методы обработки таких совокупностей включают осреднение параметров одногодичных уравнений регрессии, ковариационный анализ и др.
С развитием программного и технического обеспечения более широкое распространение в практике прогнозирования получило имитационное моделирование, применяемое для анализа и прогнозирования развития сложных систем, в которых конечный результат зависит от множества параметров. Прогнозист получает возможность, анализируя промежуточные результаты, менять в процессе моделирования управляющие параметры. Наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.).
Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом. Ставится задача выявления и исследования факторов развития организации и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например, прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначен ная для перспективного анализа формирования и распределения дохо дов организации. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности субъекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные исходные показатели. В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчетов по схеме «что будет, если...». Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли.
По результатам имитации могут выбираться варианты принятия решений. При этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях.
Историко-логический анализ основан на исследовании исторических аналогий в развитии разных объектов или одного объекта в разные периоды времени. Например, в России в период перехода к рынку отсутствие исторического прецедента выступает серьезным препятствием для достоверного прогнозирования качественных сдвигов в социально-экономической структуре российского общества. Метод историко- логического анализа позволяет в этом случае теоретически осмыслить исторический опыт стран, совершивших в разное время качественный переход к рыночной системе хозяйствования, открыть в нем закономерности, определить наиболее вероятные черты российской экономики в будущем.
Методы аналогий основаны на выявлении сходства, общих черт в закономерностях развития различных процессов. В качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, имеющей математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. 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, совпадающее с объектом прогнозирования.
Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать практическое применение инноваций. 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, патентный метод). Эта группа включает также анализ потока публикаций и цитатно-индексный метод.
19.Экстраполяция временного ряда
ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА [time-series extrapolation] — распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период. Применяется в прогнозировании, в частности в демографических моделях. Математические методы экстраполирования сводятся к определению того, какие значения будет принимать та или иная переменная величина X = x(t), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени:
x(t1), ..., x(tn-1) → x(tn).
В ряде случаев используется только несколько последних точек временного ряда. Если их две — экстраполяция сводится к проведению через них прямой и называется линейной.
Во многих случаях перед экстраполяцией бывает необходимо провестивыравнивание временных рядов в целях устранения нехарактерных для них отклонений. Среди наиболее распространенных методов решения этой задачи — метод наименьших квадратов.
Экстраполяционные модели успешно используются в рамках среднесрочногогоризонта прогнозирования, но не обеспечивают столь же надежных данных на более отдаленную перспективу.
20.Методы скользящего среднего
Метод простого скользящего среднего
Для измерения сезонных колебаний статистикой предложены различные методы. Наиболее простые и часто употребляемые из них:
Из группы методов скользящего среднего самым простым является метод простого скользящего среднего по n-узлам. В этом методе среднее фиксированного числа n-последних наблюдений используется для оценки следующего значения уровня ряда.
Значение прогноза, полученного методом простого скользящего среднего, всегда меньше фактического значения — если исходные данные монотонно возрастают, и наоборот больше фактического значения — если исходные данные монотонно убывают. Поэтому с помощью простого скользящего среднего нельзя получить точных прогнозов. Этот метод лучше всего подходит для данных с небольшими случайными отклонениями от некоторого постоянного или медленно меняющегося значения.
I. Метод простого скользящего среднего имеет два недостатка:
II. Метод взвешенного скользящего среднего в основе которого лежит идея, что болеепоздние данные важнее более старых:
Ỹt= α0Υt+ α1Υt+1 +α2Υt+2
(1/6, 2/6, 3/6) или (2/10, 3/10, 5/10) Во всех случаях α убывают, а их сумма=1
Метод скользящей средней основан на свойстве средней погашать случайные отклонения от общей закономерности. Расчет скользящей средней осуществляется по средней арифметической простой из заданного числа уровней ряда, с отбрасыванием, при вычислении каждой новой средней, предыдущего уровня и присоединением следующего. Сглаживание методом простой скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из 3, 5, 7 и т.д. уровней. В результате, расчет средней, как бы, скользит от начала ряда динамики к его концу. При нечетном шаге каждая вычисленная скользящая средняя соответствует реальному интервалу (моменту) времени, находящемуся в середине шага (интервала), а число сглаженных уровней, меньше первоначального числа уровней на величину шага скользящей средней, уменьшенного на единицу. Например, формула для расчета 5-месячной скользящей средней будет выглядеть следующим образом:
Если шаг скользящей средней выражен четным числом, то полученные скользящие средние центрируют. Операция центрирования заключается в повторном скольжении с шагом, равным двум. Число уровней сглаженного ряда будет меньше на величину шага скользящей средней.
Определение интервала сглаживания (числа входящих в него уровней) зависит:
Пример сглаживания ряда методом трехмесячной скользящей средней:
|
Месяцы |
Производство продукции (тыс. шт.) |
Расчет скользящих средних |
Сглаженные уровни ряда |
|
Январь |
151 |
- |
- |
|
Февраль |
146 |
(151+146+152):3 |
149,7 |
|
Март |
152 |
(146+152+151):3 |
149,7 |
|
Апрель |
151 |
(152+151+154):3 |
152,3 |
|
Май |
154 |
(151+154+142):3 |
149,0 |
|
Июнь |
145 |
(154+145+149):3 |
149,3 |
|
Июль |
149 |
(145+149+147):3 |
147,0 |
|
Август |
147 |
(149+147+155):3 |
150,3 |
|
Сентябрь |
155 |
(147+155+153):3 |
151,7 |
|
Октябрь |
153 |
(155+153+146):3 |
151,3 |
|
Ноябрь |
146 |
(153+146+154):3 |
151,0 |
|
Декабрь |
154 |
- |
- |
Пример сглаживания ряда методом четырехмесячной скользящей средней:
|
Месяцы |
Производство продукции, тыс. шт. |
Расчет скользящих средних |
Центрирование скользящих средних |
Сглаженные уровни ряда |
|
Январь |
151 |
|
- |
- |
|
Февраль |
146 |
|
- |
- |
|
Март |
152 |
(151+146+152+151):4=150,00 (146+152+151+154):4=150,75 (152+151+154+145):4=150,50 (151+154+145+149):4=148,25 (154+145+149+147):4=148,75 (145+149+147+155):4=149,00 (149+147+155+153):4=151,00 (147+155+153+146):4=150,25 (155+153+146+154):4=152,00 |
(150,00+150,75):2 |
150,385 |
|
Апрель |
151 |
(150,75+150,50):2 |
150,625 |
|
|
Май |
154 |
(150,50+148,25):2 |
149,375 |
|
|
Июнь |
145 |
(148,25+148,75):2 |
148,500 |
|
|
Июль |
149 |
(148,75+149,00):2 |
148,875 |
|
|
Август |
147 |
(149,00+151,00):2 |
150,000 |
|
|
Сентябрь |
155 |
(151,00+150,25):2 |
150,625 |
|
|
Октябрь |
153 |
(150,25+152,00):2 |
151,125 |
|
|
Ноябрь |
146 |
- |
- |
|
|
Декабрь |
154 |
|
- |
- |
См. также метод скользящей средней и расчет скорректированного индекса сезонности для рядов динамики с поквартальной детализацией (Сезонная корректировка временного ряда)
21.Методы прогнозирования сезонных процессов
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе
сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями
понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями
времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни
общества: производстве, обращении и потреблении. Методика статистического прогноза по
сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры
сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.
Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности (Is).
В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических)
уровней ряда динамики yi, к теоретическим (расчетным) уровням yti, выступающим в
качестве базы сравнения:
Isi = yi : yti
Именно в результате того, что в приведенной выше формуле измерение сезонных колебаний
производится на базе соответствующих теоретических уровней тренда yti, в исчисляемых при
этом индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития
элиминируется (устраняется). И поскольку на сезонные колебания могут накладываться
случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных
индексов одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики.
22.Сущность корреляционно-регрессионного анализа
Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.
Существует две категории зависимостей функциональная и корреляционная
Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой (результатирующей) переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой (факторной) переменной. Такие зависимости встречаются повсеместно. Спрос на товар рассматривается как функция его цены. Затраты на изготовление какого-либо продукта - функция от объема производства. Потребительские расходы - функция дохода и т.п.
Наша основная задача изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие
Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая — регрессионный анализ.
Корреляционный анализ исследует силу связи. Его задачи сводятся к измерению тесноты связи между признаками и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Регрессионный анализ оценивает форму и воздействие одних факторов на другие. Его задачи - установление формы зависимости, определение параметров функции регрессии, оценка полученного уравнения на адекватность исследуемому процессу.
^
6.2Классификация корреляционно-регрессионных связей
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Состоит из последовательности следующих этапов:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Признаки с коэффициентом корреляции меньше, чем ± 0,4 исключаются из рассмотрения. Так же необходимо исключить факторы, которые сильно коррелируют между собой, оставив из них один с наибольшим по модулю коэффициентом корреляции с результативным признаком.
23.Оценка качества количественного прогноза
Для оценки качества прогноза, разработанного с применением формализованных методов, принято использовать такие характеристики как надёжность, точность, достоверность, ошибки прогноза.
Под надёжностью прогнозных расчётов понимается мера неопределённости поведения объекта прогнозирования во времени.
Достоверность прогноза определяется вероятностью осуществления прогноза для заданного варианта или доверительного интервала.
Точность прогноза характеризует интервальный разброс прогнозных траекторий при фиксированном уровне достоверности.
Ошибки прогноза представляют собой меру отклонения прогнозных оценок от реальных значений состояния прогнозируемого объекта.
Однако, описать такие характеристики как надёжность, точность, достоверность, вычислить ошибки прогноза априори не представляется возможным, поскольку прогнозные результаты не с чем сравнивать. Поэтому и на сегодняшний день перед разработчиками прогнозов встаёт проблема: «Как оценить качество прогноза ещё до его реализации?». Определённые шаги в сторону улучшения качества прогноза можно сделать, изучив факторы, влияющие на показатели качества прогноза (рис. 2.2).
Качество исходной информации
Модель прогноза
Метод прогнозирования
Качество прогноза
Рис. 2.2. Факторы, влияющие на качество прогноза
Качество исходной информации, в свою очередь, определяется:
Наибольшие погрешности (стратегические ошибки прогнозирования) возникают в результате неудачного выбора метода прогнозирования. Например, на основании прогнозов социально-экономического развития СССР, проводимых в 1960-е годы, Генеральный секретарь Коммунистической партии Н.С.Хрущёв заверил, что к 1980 году «СССР догонит и перегонит Америку». Стратегическая ошибка прогнозирования была обусловлена тем, что для долгосрочного прогнозирования применялись методы экстраполяции которые, как мы уже знаем, целесообразно использовать для краткосрочного прогнозирования.
Погрешности, связанные с выбором модели прогноза, возникают в результате упрощения, несовершенства теоретических построений или неадекватности моделей прогнозируемым социально-экономическим процессам. Иногда для прогнозирования процессов, протекающих в нашей стране, используются модели разработанные зарубежными специалистами и хорошо себя зарекомендовавшие для прогнозирования аналогичных процессов в других странах. Однако следует помнить о том, что данные модели могут быть неадекватны по отношению к социально-экономическим процессам, происходящим в нашей стране, и их использование может привести к серьезным ошибкам и просчетам.
Результат прогноза, разработанного формализованным методом, чаще всего выражается количественным показателем, которому может быть дана точечная () и (или) интервальная оценка ().
Точечная оценка () — это единичная оценка прогнозного параметра. Точечные значения экономических величин лишены содержания, так как имеют нулевую вероятность. Для устранения этого недостатка прогноз должен быть дан в виде интервала значений.
Интервальная оценка () — это числовой интервал (доверительный интервал), в котором, вероятно, находится прогнозный параметр.
Точность прогноза тем выше, чем меньше величина ошибки, которая представляет собой разность между прогнозируемыми и фактическими значениями исследуемой величины. Понятие точности прогноза и методы ее оценки отличаются от точности исходных данных. Точность исходных данных может быть однозначно оценена на этапе сбора информации как степень приближения результатов измерений к истинному значению измеряемой величины. На практике часто количественную оценку точности заменяют указанием ошибки измерения (погрешности), которая определяется как разница между оцениваемым результатом и результатом, полученным более точным методом. В прогнозных значениях (до наступления прогнозируемого события) точность обычно также выражается как погрешность, но с помощью вероятностных пределов отклонения фактической величины от прогнозируемого значения, которые принято называть доверительным интервалом.
Заметим, что прогнозируемые значения должны реализоваться в соответствующее время с указанной вероятностью и лежать внутри некоторой доверительной области, ширина которой зависит от заданной вероятности.
Математическая вероятность () случайной величины равна отношению числа событий, благоприятствующих ее появлению (т.е. свершению прогноза) к общему числу событий (благоприятных и неблагоприятных). Численное значение вероятности прогноза лежит в пределах от 0 до 1.
Очевидно, что точность прогноза максимальна при построении точечного прогноза. Но построить его с высокой степенью вероятности часто не представляется возможным.
В то же время границы доверительного интервала можно задать такими широкими, что прогнозируемое значение попадет туда с любой вероятностью, включая Р = 0 и Р = 1. Такой прогноз называется абсолютно достоверным. Однако границы доверительного интервала будут столь широкими, что полученный прогноз не будет иметь практической ценности для принятия управленческих решений. На практике достаточно иметь вероятность прогноза 0,7-0,95.
Под достоверностью прогноза понимается вероятность осуществления прогноза в заданном доверительном интервале .
Условная графическая интерпретация доверительного интервала показателя у при заданной вероятности Рпредставлена на рис. 2.3.
Рис. 2.3. Графическая интерпретация границ доверительного интервала
Существуют неформальный и формальный способы определения доверительного интервала. Неформально доверительный интервал может быть определен экспертами с учетом степени изменчивости фактических значений показателей вокруг расчетных (теоретических) значений в прошлом и возможности деформации в будущем. При этом экспертам может быть предложено оценить суммарную величину ошибки или степень влияния различных составляющих на точность прогноза. Суммарная ошибка решения прогнозной задачи определяется по формуле
, (2.10)
где — суммарная ошибка;
— ошибки информации, обусловленные неадекватностью описания объекта, погрешностями получения и обработки информации;
— ошибки метода прогнозирования, вызванные невозможностью идеального выбора метола для данного объекта, а также обязательной схематичностью метода;
— ошибки вычислительных процедур;
— ошибки, допущенные человеком и обусловленные субъективными факторами (низкая квалификация, восторженность, пессимизм);
— нерегулярная составляющая ошибки, обусловленная возможностью появления непредсказуемых изменений в объекте.
Формально границы доверительного интервала можно определить на основе оценки изменчивости уровней ряда. Чем выше эта изменчивость, тем менее точной может быть расчетная величина и тем шире должен быть доверительный интервал при одной и той же вероятности прогноза.
Среднеквадратическое отклонение характеризует, насколько точно теоретическая кривая описывает поведение исследуемой характеристики в прошлом. Величина определяет минимальную ошибку прогноза. Она зависит, с одной стороны, от корректности модели, с другой — от стабильности исследуемой характеристики в прошлом.
— критерий Стьюдента, значение которого зависит от размера выборочной совокупности и заданной вероятности прогноза, использование этого коэффициента определяется ограниченностью выборки (табличные значения критерия Стьюдента приведены в приложении. Критерий Стьюдента позволяет учесть то обстоятельство, что чем выше заданная вероятность прогноза и чем меньше размер выборки, тем шире должны быть границы доверительного интервала.
После наступления прогнозируемого события ошибка прогноза определяется как разность между фактическим и прогнозным значением показателя. Существует несколько способов количественной оценки ошибки прогноза, например, ошибка прогноза или погрешность для каждого момента времени, в котором рассматривается прогноз:
, (2.14)
где — ошибка прогноза в момент времени t,
— фактическое значение в момент времени t,
— прогнозное значение в момент времени t.
Для обобщенной оценки метода прогнозирования на практике вместе с показателем среднеквадратического отклонения могут быть использованы и другие способы оценки средней ошибки прогноза (погрешности):
; (2.15)
; (2.16)
. (2.17)
Приведенные выше способы оценки качества прогноза позволяют осуществить сравнение результатов, полученных различными методами прогнозирования, и выбрать наиболее приемлемый метод для решения прогнозной задачи.
24.Комплекс прогнозов СЭС
Отрасли СЭС состоят из подотраслей, например, сельское хозяй-ство состоит из двух подотраслей -- растениеводства и животновод-ства. Подотрасли промышленности -- тяжелая, легкая и пищевая.
В свою очередь, например, тяжелая промышленность состоит из не-скольких комплексов (в скобках указаны их подсистемы): топлив-но-энергетического (электроэнергетика, топливная промышленность); металлургического (черная и цветная металлургия); машинострои-тельного (машиностроение для сельского хозяйства, транспорта, раз-личных отраслей промышленности); химико-лесного (химическая и нефтехимическая, лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бу-мажная промышленность); строительных материалов. Пищевая про-мышленность включает в себя пищевкусовую, мясомолочную и рыб-ную промышленность.
В рамках одной отрасли существуют автономные цепочки сопря-женных технологических процессов с различной по значению продук-цией, отличающейся по своему техническому уровню, связанной с раз-личными потребителями и ориентированной на разные источники сы-рья и на разных поставщиков. Таким образом, можно утверждать, что типичная отрасль не представляет собой воспроизводящейся целостности, а составляющие ее технологические процессы относятся к разным производственно-технологическим системам, функционируют автоном-но и изменяются в слабой зависимости друг от друга.
Связи между сопряженными технологическими процессами в раз-ных отраслях часто бывают более тесными и устойчивыми, чем меж-ду производствами одной отрасли. Ввиду всего вышеизложенного в эволюционной теории См.: Глазьев С. Теория долгосрочности технико-экономического развития. М., 1993. использование понятия «отрасль» в качестве основного структурного элемента для целей технико-экономического анализа, прогнозирования и программирования национальной эконо-мики, ее технико-экономического развития считается неправильным, некорректным.
В качестве элемента экономической структуры, который не только сохраняет целостность в процессе технологических сдвигов, но и явля-ется носителем этих сдвигов, рассматривается совокупность техноло-гически сопряженных производств -- технологическая совокупность (ТС). Каждая ТС на входе потребляет ресурсы, которые являются «вы-ходными» для других (смежных) ТС, и обеспечивает их переработку в конечный продукт (для конечного потребления) или в промежуточный продукт, использующийся другими ТС в качестве «выходного» ресурса. Так складываются группы ТС, связанные друг с другом более тесно, чем с остальными. В процессе своего развития сопряженные ТС приспосабливаются к потребностям друг друга.
Связанные друг с другом однотипными технологическими цепями ТС образуют так называемые технологические уклады (ТУ). В рамках каждого ТУ осуществляется замкнутый производственный цикл, включающий добычу и получение первичных ресурсов, все стадии переработки этих ресурсов и выпуск конечных продуктов.
Когда со временем насыщаются потребности страны в традицион-ных товарах и услугах и достигаются пределы в повышении эффектив-ности производства, новые факторы, возникающие в недрах сущест-вующего ТУ, набирают силы, ускоряется их развитие, и экономиче-ская система страны переходит в следующий, более прогрессивный технологический уклад.
Согласно эволюционной теории вводятся два понятия: ядро техно-логического уклада и ключевой фактор. Под ядром технологического уклада понимается базовая отрасль экономики, основа промежуточно-го продукта и основа технологического процесса. Ключевым факто-ром называется база технологических изменений в базовых отраслях экономики. В мировой экономике в течение последних трех столетий произошла смена пяти ТУ.
Ядром первого технологического уклада (1770--1830) явились: текстильная промышленность и машиностроение, выплавка чугуна, водяной двигатель.Ключевой фактор первого ТУ -- текстильные машины.
Ядром второго (1830--1880) были: паровой двигатель, железнодо-рожное строительство, транспорт, машино- и пароходостроение, уголь-ная,станкоинструментальная промышленность, черная металлургия. Ключевые факторы-- паровой двигатель, станки.
Ядром третьего (1880--1930) явились: электротехническое, тяже-лое машиностроение, производство и прокат стали, линии электропе-редачи, неорганическая химия. Ключевые факторы -- электродвига-тель, сталь.
Ядром четвертого (1930--1980) стали: автомобиле- и тракторо-строение, цветная металлургия, производство товаров длительного пользования, синтетические материалы, органическая химия, произ-водство и переработка нефти. Ключевые факторы -- двигатель внут-реннего сгорания, нефтехимия.
Ядром пятого (1980-- до 2030--2040(?)) являются: электронная промышленность, вычислительная, оптико-волоконная техника, про-граммное обеспечение, телекоммуникации, роботостроение, производст-во и переработка газа, информационные услуги. Ключевой фактор -- м и кроэлектроника.
В СССР третий ТУ не только не сокращался, а расширялся темпа-ми, близкими к среднему темпу экономического роста страны. Необ-ходимо отметить, что в СССР, как и в развитых капиталистических ; странах, формирование некоторых ТС четвертого ТУ началось еще в дореволюционные годы. Однако фаза его роста началась в конце 1950-х -- начале 1960-х годов после принятия решений о приоритет-ном развитии химической промышленности. В целом развитие произ-водств четвертого ТУ в СССР шло медленнее, чем в соответствующих фазах в развитых странах. С 60-х годов в отечественной экономике на-чалось, так же как и в развитых странах, становление пятого ТУ. С са-мого начала в экономике формировался практически весь комплекс движущих отраслей этого уклада: электроники, авиакосмической тех-ники, средств телекоммуникаций.
Если в развитых капиталистических странах с середины 70-х годов началось крупномасштабное перераспределение ресурсов из четверто-го ТУ в пятый и лавинообразное расширение последнего, то в СССР становление пятого ТУ в большей степени сдерживалось дефицитом производственных ресурсов, связанных с воспроизводством устарев-ших ТУ. Межстрановой (компаративный) количественный анализ по-зволяет сделать вывод о том, что техническое развитие экономики СССР происходило в том же направлении, что и развитие экономики других стран.
В целом техническое развитие экономики СССР определялось рос-том четвертого ТУ, который сдерживался продолжающимся воспроиз-водством третьего, и поэтому был существенно более медленным, чем в передовых странах. При этом влияние становления пятого ТУ на техническое развитие экономики было весьма незначительным и поэтому менее существенным.
Согласно эволюционной теории такая технологическая многоук-ладность экономики России является основной причиной диспропор-ций, затрудняющих, а подчас и блокирующих технико-экономическое развитие страны.
25.Демографический прогноз
Демографические прогнозы охватывают движение народонаселения и воспроизводство трудовых ресурсов, уровень занятости трудоспособного населения, его квалификационный и профессиональный состав. Демографический прогноз рассматривает динамику народонаселения на основе анализа его половозрастной структуры, данных о рождаемости и смертности, о территориальном размещении населения. Демографический прогноз позволяет получить прогнозную информацию о предстоящей численности семей, их средней величине, направлении и интенсивности миграционных потоков населения, продолжительности активной трудовой деятельности, средних возрастах начала и окончания трудовой деятельности, выхода на пенсию, о средней продолжительности жизни.
На основе демографического прогноза планируются объем и структура общественных потребностей населения, производство предметодличного потребления, развитие народного образования, здравоохранения и т.д. Таким образом, демографические прогнозы тесно связаны с прогнозами социального развития и повышения уровня жизни.
26.Прогноз природных ресурсов
Важная роль в указанной системе экономического прогнозирования принадлежит еще одной группе прогнозов. К ней относятся прогнозы ресурсов, охватывающие запасы природного сырья и состояния природной среды; научно-технические прогнозы перспектив развития фундаментальных исследований и социально-экономических последствий внедрения достижений научно-технического прогресса; демографические аспекты (естественное движение населения, рождаемость, смертность, соотношения в половом и возрастном составе).
Исходными в системе экономического прогнозирования являются прогнозы первичных факторов воспроизводства, т.е. природных ресурсов, и демографические прогнозы численности населения, определяющие на перспективу прогнозы трудовых ресурсов.
Прогнозы природных ресурсов и вовлечения их в хозяйственный оборот охватывают все виды ресурсов, составляющих естественную базу общественного производства и природную среду: топливо и минеральные ресурсы, ресурсы Мирового океана, некоторые виды энергии (солнечной, ветровой, энергии рек и морских приливов и отливов, растительный и животный мир).
Значение этих прогнозов определяется следующими обстоятельствами. Во-первых, наличие (отсутствие) сырьевых ресурсов воздействует на развитие производства, его специализацию, размеры, структуру, величину транспортных издержек. Условия залегания, объем, состав природных ресурсов влияют в конечном итоге на эффективность производства. Во-вторых, в связи с возросшими масштабами добычи и использования природных ресурсов и их невозобновляемостыо быстро уменьшаются запасы угля, нефти, газа, торфа и других ресурсов, поэтому сейчас стоит задача перехода к использованию ресурсов более низкого качества, с меньшим содержанием полезного компонента, к освоению месторождений в труднодоступных районах, применению вторичных и попутных ресурсов. В-третьих, изменяется степень зависимости общественного производства от наличия естественных ресурсов, и поэтому при разработке прогнозов необходимо учитывать количественные и качественные оценки ресурсов.
27.Зоологический прогноз
Целью зоологического прогнозирования является предвидение развития животного мира лесов, в особенности пушных зверей, рыбных богатств рек, озер, различных водоемов, богатств морей и Мирового океана.
Зоологический прогноз тесно связан с экологическим прогнозом, так как состояние и развитие животного мира напрямую зависит от настоящего и будущего состояния среды его обитания и прогнозом природных ресурсов, в частности земельных угодий, водных и лесных ресурсов.
Задача прогнозиста состоит в определении экстремальных условий для живой природы. Например, такое социальное явление, как браконьерство наносит дикой природе невосполнимый ущерб. Так, лов рыбы во время нереста приводит к серьезному сокращению от дельных пород рыб, особенно ценных (осетровые, красная рыба, отдельные породы белой рыбы). Отстрел птиц в период размножения и сбор яиц может резко снизить их численность. Уничтожение лесных животных привело к полному исчезновению отдельных видов и необходимости их искусственного разведения (например, зубры в России и бизоны в США).
На конечный результат зоологического прогноза сильно влияют достижения НТП в плане селекционной работы, генной инженерии, микробиологических исследований, которые показывают возможности человека по прекращению разрушительного воздействия на окружающий нас живой мир.
Результаты зоологического прогноза используются в прогнозировании социально-экономического развития страны, так как богатства животного мира являются факторами как производства продовольствия (яйца, мясо, молоко, рыба, жиры и т. п.), так и товаров длительного пользования (меховая и кожаная одежда, обувь, шерстяные изделия).
28.Система прогнозов научно-технического развития страны
Научно-технические прогнозы.
Достижения научно-технического прогресса оказывают существенное влияние на размещение производства и природные факторы. Например, производство и использование атомной энергии, строительство АЭС, появление возможности передачи энергии на сверхдальние расстояния позволяет изменить размещение энергоемких производств.
Таким образом, прогнозы природных ресурсов тесно связаны с научно-техническим прогрессом и нельзя рассматривать вовлечение их в хозяйственный оборот без связи с перспективами развития технического прогресса и уровнем экономического развития.
Важная роль принадлежит прогнозированию развития науки и техники, так как от ускорения темпов научно-технического прогресса зависят повышение эффективности общественного производства, степень и способы удовлетворения личных и общественных потребностей населения, рациональная организация и совершенствование производственного аппарата страны, система методов и средств управления и планирования народного хозяйства, использование природных ресурсов и охрана окружающей среды, обеспечение обороноспособности страны.
Прогнозы научно-технического прогресса можно сгруппировать по следующим направлениям.
Первое направление - это прогнозы развития науки как одной из важнейших сфер человеческой деятельности, основных фундаментальных, прикладных исследований, являющихся наиболее прогрессивными на перспективный период. Второе - прогнозы развития и внедрения научно-технического прогресса в отрасли народного хозяйства (внедрение новой техники, технологий, организации производства, прикладные исследования в разрезе отраслей производственной и непроизводственной сферы, производство отдельных видов продукции и т.д.). Третье - определение социальных последствий научно-технического прогресса в различных областях общественной жизни.
Прогнозирование развития науки и техники должно выявить изменения характера труда в условиях автоматизации, ведущей к освобождению человека от непосредственно производственных функций. Прогноз должен показать перспективы все более полного использования возможностей человека в сфере конструирования, проектирования и других интеллектуальных разновидностей умственного труда
29.Экологический прогноз
Экологическое прогнозирование — предсказание возможного поведения природных систем, определяемого естественными процессами и воздействием на них человечества.
Экологический прогноз должен учитывать прогнозируемые показатели развития экономики, научно-технического прогресса в отраслях промышленности, сельском хозяйстве и непроизводственной сфере, введение различных форм собственности на средства производства и природные ресурсы и другие настоящие и будущие ( возможные) кардинальные преобразования в национальной экономике, оценивать влияние этих факторов и выдвигать требования к ним. [1]
Неблагоприятные экологические прогнозы обусловлены тем, что суммарные отходы в мире растут примерно в два раза быстрее, а особо опасные отходы - в три раза быстрее, чем количество продукции [ Гусев. [2]
Любой экологический прогноз основывается на наблюдаемых тенденциях и закономерностях рассматриваемого явления, и строить его надо не на субъективных решениях, а на основе объективных, научнообоснованных положений. [3]
Известны два типа экологических прогнозов ( ЭП): 1) поисковый, при котором проводится определение возможных состояний явления в будущем; он должен дать ответ на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций. [4]
Зоологический прогноз тесно связан с экологическим прогнозом, так как состояние и развитие животного мира ( фауны) напрямую зависит от настоящего и будущего состояния среды его обитания. [5]
Методика формирования платы за загрязнение окружающей среды должна базироваться на экологических прогнозах и выборе экономического критерия. [6]
Результаты второго и особенно третьего блока прогноза НТП тесно связаны с экологическими прогнозами, так как они дают представление о возможностях совершенствования природоохранной техники и технологии. [7]
Результаты фундаментальных экологических исследований создают научные основы экологической экспертизы крупных хозяйственных проектов, экологических прогнозов и планирования. Такие комплексные фундаментальные исследования необходимы и для разработки и внедрения эффективных стратегий и методов охраны природы. [8]
Разработка указанных паспортов является важным этапом в решении проблемы экологического контроля состояния ОПС, управления ее развитием и составления экологических прогнозов. Имея обширный материал по множеству предприятий, можно агрегировать его по территориальному принципу и выявлять факторы, которые наиболее сильно влияют на экологическую обстановку в регионе, и разрабатывать в дальнейшем мероприятия по ее улучшению. [9]
Ускоренное нарастание техногенного давления и увеличение зависимости здоровья людей от состояния среды обитания требуют уже сейчас более быстрого повышения точности экологических прогнозов. Реализация этого принципа не ограничивается медико-биологическими аспектами. Он затрагивает все стороны человеческой деятельности, которые рассчитаны на будущее и подлежат прогнозированию. [10]
С развитием науки и техники уменьшается степень зависимости общественного производства от наличия естественных ресурсов, кроме того, требования экологии ( экологического прогноза) сужают рамки использования естественных ресурсов ( угля, нефти) и акцентируют внимание на поиски других, альтернативных источниках энергии. [11]
Для оценки подобных явлений рекомендуется включение в рассмотрение как качественных экспертных оценок предполагаемого развития событий, так и более высокой формы экологического прогноза - динамических моделей на ЭВМ, позволяющих проводить оценку вариантов разработки месторождений при тех или иных начальных и краевых условиях. [12]
Технически реализовать такую огромную задачу исключительно сложно. Для этого необходимо разработать систему долгосрочных экологических прогнозов при создании и модернизации промышленных, энергетических и сельскохозяйственных комплексов, строго планировать всю производственную деятельность с учетом экологических последствий. Проблема эта не только экологическая, но и остросоциальная. [13]
Однако незнание последствий не освобождает человечество от ответственности за нарушение природной среды. Ускоренное нарастание техногенного давления и увеличение зависимости здоровья людей от состояния окружающей среды требуют уже сейчас более быстрого повышения точности экологических прогнозов. [14]
30.Внутриполитический, внешнеполитический, внешнеэкономический и военно-стратегический прогнозы
Внутриполитический прогноз дает информацию о возможных ситуациях и расстановке политических сил внутри страны, их социально-экономических, внешнеэкономических и военно-политических последствиях. В зависимости от того, какая партия станет «партией власти», зависит социально-экономическая политика правительства и центрального банка страны.
Внешнеполитический прогноз дает информацию о возможных политических отношениях с другими странами. С этой целью прогнозируются возможные изменения политической ситуации в ведущих странах мира и странах-партнерах по торговле. Внешнеполитический прогноз разрабатывается в различных вариантах, которые формируются и под влиянием результатов внутриполитического прогноза. Данные внешнеполитического прогноза используются для формирования вариантов внешнеэкономического прогноза и для разработки вариантов военно-стратегического прогноза.
Целью внешнеэкономического прогноза является определение результатов экспорта и импорта. Результаты прогноза экспорта зависят от данных прогноза НТП, прогноза природных ресурсов, зоологического прогноза в части возможностей экспорта лицензий, ноу-хау, и формационных технологий и программ и т.
п. Внешнеэкономический прогноз на основании анализа конъюнктуры и тенденций развития мирового рынка определяет возможности страны в экспорте наукоемкой конкурентоспособной продукции и необходимом импорте инвестиционной и потребительской продукции.
Внешнеэкономический прогноз получает от социально-экономических прогнозов информацию по производству наукоемкой продукции, оценки степени удовлетворения потребностей (спроса) национального производства и сферы услуг в инвестиционной продукции (машины, оборудования, силовые установки) и новейших технологиях, а также потребностей (спроса) населения в товарах народного потребления и продовольствии. Варианты внешнеэкономического прогноза зависят от вариантов внешнеполитических прогнозов, так как возможности торговли во многом зависят от отношений стран-партнеров. При разработке прогноза используются данные, характеризующие геополитическое и геоэкономическое положение страны, ее интересы и т. п.
Военно-стратегический прогноз дает информацию о возможных конфликтах с другими странами, военных блоках как других стран, так и с участием своей страны.
В процессе прогнозирования учитываются данные внешнеполитического и внутриполитического прогнозов. На основании наиболее вероятного военно-стратегического прогноза или прогноза наиболее рационального, выбранного из различных вариантов, формируется военная доктрина страны.
Военная доктрина определяет уровень необходимой (достаточной) оборонной мощи страны, необходимость и степень военного присутствия ее вооруженных сил в других регионах. Военно-стратегический прогноз использует данные прогнозов развития военно-промышленного комплекса и выдвигает свои требования экономическим прогнозам по необходимым объемам вооружения и оснащению вооруженных сил.
31.Прогноз занятости населения
Потеря работы, как правило, означает для человека переход в низшую социальную группу по качеству, уровню жизни. Невостребованность на рынке труда оказывает сильное влияние на моральное состояние человека, на криминогенную обстановку в обществе.
Политика государства на рынке труда направлена на обеспечение рациональной структуры занятости, достижение сбалансированности рабочей силы и рабочих мест, предупреждение массовой безработицы, создание новых и повышение эффективности существующих рабочих мест, развитие кадрового потенциала, совершенствование системы обучения, переобучения, переподготовки и повышения квалификации кадров, рост мобильности трудовых ресурсов.
В этих целях намечаются меры по структурной перестройке экономики, стимулированию производства, поддержке отечественных производителей, оздоровлению финансового состояния предприятий. Общеэкономическую, бюджетную и кредитную политику предусматривается в большей степени ориентировать на повышение инвестиционной активности и реализацию важнейших целевых инвестиционных программ, на поощрение иностранных инвестиций для создания новых рабочих мест.
За последние 4 года численность занятого населения сократилась на 9\% (табл. 6.9). В настоящее время более 6,5 млн чел. не имеют занятия, но активно его ищут. Почти 2,7 млн чел. зарегистрированы в органах службы занятости в качестве безработных, растет длительность безработицы.
Изменилась отраслевая структура занятости — уменьшилось число работающих в отраслях обрабатывающей промышленности, особенно в машиностроении и легкой промышленности, несколько возросла занятость в социально-культурных отраслях. Имеют место структурные сдвиги в пользу добывающих отраслей. Отраслевые изменения обострили региональные проблемы занятости. В 47 субъектах Российской Федерации безработица превышает средний уровень по стране, в отдельных городах наблюдается массовая безработица.
Кардинально поменялась структура занятых по формам собственности — в настоящее время треть работающих заняты в частном секторе экономики.
Таблица 6.9
Численность занятого населения, тыс. чел.; \%
|
Показатель |
1992 |
1996 |
1997 |
|
|
Всего занято В том числе: промышленность строительство сельское и лесное хозяйство транспорт и связь торговля и общественное питание, материально-техническое снабжение, сбыт и заготовки жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения здравоохранение, физическая культура, социальное обеспечение образование, культура и искусство наука и научное обслуживание кредитование, финансы и страхование управление другие отрасли |
72071; 100
21324;29,6 7887;11,0 10336;14,3 5632;7,8 5679;7,9
2988;4,1
4227;5,9
7521;10,4
2307;3,2 494;0,7
1519;2,1 2157;3,0 |
65950;100
16366; 24,8 5875;8,9 9508;14,4 5220;7,9 6795;10,3
3203;4,9
4531;6,9
7313;11,1
1514;2,3 799; 1,2
2794;4,2 2032;3,1 |
65400; 100
15500; 23,7 5570; 8,5 9310; 14,2 5120;7,8 6950;10,6
3400;5,2
4550;7,0
7370; 11,3
1420;2,2 790; 1,2
2790; 4,3 2630;4,0 |
Более 4 млн чел. работают неполное время или находятся в вынужденных отпусках. Во многом это связано со стремлением администраций предприятий и органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации одержать массовую безработицу. Развивается вторичная и самостоятельная занятость, в том числе в теневом секторе экономики.
Для преодоления негативных явлений в сфере занятости на федеральном и региональном уровнях предполагается:
проведение сбалансированной инвестиционной и налоговой политики, стимулирующей более полное использование имеющихся рабочих мест, развитие малых предприятий, направление капитальных вложений как в перспективно развивающиеся отрасли, так и в отрасли традиционной занятости;
разработка на основе прогнозов социально-экономического развития генеральной схемы создания рабочих мест;
введение системы стимулирования предпринимательства, малого и среднего бизнеса, индивидуальной трудовой деятельности прежде всего в регионах с критической ситуацией на рынке труда;
совершенствование механизма привлечения иностранной рабочей силы, обеспечивающего приоритетное право российских граждан на занятие вакантных мест, в том числе за счет установления квоты, соответствующей возможностям российского и региональных рынков труда;
разработка специальных программ по стабилизации занятости в регионах с кризисной ситуацией, монопромышленных городах, районах Крайнего Севера.
Способность рынка труда к саморегулированию незначительна. Поэтому главным направлением государственной политики в трудовой сфере является формирование эффективной системы создания рабочих мест, сохранения кадрового потенциала, опережающее предотвращение роста безработицы.
Для этого на основе демографического прогноза определяется общая потребность в рабочих местах, потребность отраслей, регионов исходя из общеэкономических тенденций развития страны. Данные о потребности в рабочих местах служат базой для построения генеральной схемы создания рабочих мест в региональном и отраслевом разрезах. Она разрабатывается Минтрудом РФ и Минэкономики РФ и учитывается при формировании федеральных целевых программ, проведении инвестиционных конкурсов, при составлении программ профессиональной подготовки кадров, трудоустройства безработных.
В рамках генеральной схемы создания рабочих мест определяются:
сложившаяся и рациональная структура занятости населения;
общая, региональная, отраслевая потребность в рабочих местах;
основные направления содействия занятости.
Генеральная схема утверждается Правительством РФ. Оно также ежегодно утверждает перечень федеральных (региональных) целевых программ, в которые включаются конкретные задания по созданию рабочих мест с учетом генеральной схемы. Правительство РФ и органы исполнительной власти субъектов РФ составляют перечень городов, в которых ситуация с занятостью и уровнем жизни населения приобрела критический характер и разрабатывают специальные программы по созданию и сохранению рабочих мест.
При составлении генеральной схемы и федеральных (региональных) целевых программ принимаются во внимание стоимость создания и сохранения рабочего места, состояние региональных рынков труда, необходимость организации производства конкурентной продукции, другие условия, оказывающие влияние на решение проблемы занятости.
Для обеспечения занятости и сохранения кадрового потенциала в случаях, когда сокращение персонала превышает 10\% от общего количества работающих, на госпредприятиях разрабатываются с участием органов службы занятости социальные планы, предусматривающие меры по защите от безработицы.
Проводится социальная экспертиза федеральных целевых программ и инвестиционных проектов по критерию влияния на создание и сохранение рабочих мест.
32.Прогноз ЖКХ
Компания «Прогноз» признана победителем конкурса Министерства энергетики и жилищно-коммунального хозяйства Пермского края на создание информационно-аналитической системы энергопотребления. Пользователями решения станут все участники энергосистемы: органы государственной власти и местного самоуправления, управляющие организации, поставщики коммунальных услуг и население.
Разработка «Прогноза» упростит работу контролирующих органов, снизив трудоемкость сбора данных и формирования аналитической отчетности. В автоматическом режиме будет проводиться мониторинг показателей энергетической эффективности зданий, строений и сооружений, сбор показателей энергоемкости экономики региона в отрасли жилищно-коммунального хозяйства, мониторинг цен (тарифов) на энергоресурсы.
С помощью системы будет сформирована единая база данных по объектамжилищногофонда с полным перечнем энергетических характеристик. Комплекс будет включать несколько подсистем: «Электронный паспорт дома», «Капитальный ремонт», «Региональный фонд», «Инспектирование жилищного фонда», «Работа с обращениями граждан», «Личный кабинет абонента», «Биллинговый центр» и «Аналитика».
Подробнее:http://corp.cnews.ru/news/line/index.shtml?2014/01/15/556469
33.Прогноз здравоохранения
- В новом обзоре Frost & Sullivan представляет три основные тенденции характерные для мирового рынка здравоохранения, данный прогноз основан на результатах опроса «Пути развития в 2013 году» (2013 Search for Growth), в котором приняли участие 1835 руководителей компаний более чем из 40 стран мира. Согласно полученным данным, в 2014 г. и далее основными темами на повестке дня предприятий данной отрасли будут мобильные и облачные технологии в сфере здравоохранения, а также нормативно-правовое регулирование.
«На основании результатов данного исследования эксперты Frost & Sullivan определили ключевые факторы, способствующие развитию этого рынка, — объясняет Дорман Фоллоуилл (Dorman Followwill), партнер Frost & Sullivan. — Кроме того, исследование позволило сформулировать прогноз развития таких секторов здравоохранения, как фармацевтика, биотехнологии, клиническая диагностика и медицинские устройства, а также определить основные регионы роста данной отрасли на карте мира».
Основным драйвером роста сектора mHealth стало беспрецедентное распространение мобильных технологий, а также новые пути использования подобных решений (например, мобильных телефонов, портативных устройств для мониторинга состояния пациентов, персональных электронных помощников (PDA) и т. д.) в медицинских целях. Наибольшие перспективы технологии mHealth имеют в следующих областях: беспроводной контроль состояния пациента, системы телемониторинга с учетом местоположения и медицинские датчики, оснащенные Bluetooth. Эти технологии откроют массу новых возможностей для роста в отрасли здравоохранения. Благодаря им медперсонал и сами пациенты получат в свое распоряжение целый ряд инновационных решений.
По мере внедрения новых решений в сфере ИТ и мониторинга состояния пациентов каждое медучреждение будет вынуждено приобрести платформу беспроводных коммуникаций. Те мобильные решения, которые более других будут удовлетворять специфическим требованиям индустрии здравоохранения, станут эталоном для данного сектора.
Внедрение облачных сред поможет учреждениям сферы здравоохранения повысить качество медицинских услуг и эффективность операционной деятельности, улучшить системы обмена информацией между медицинскими центрами и управления расходами. Облачные технологии найдут себе самое разное применение. Например, они могут использоваться для хранения данных и защиты от утечек информации, ведения записей пациентов и защищенного обмена подобными сведениями.
Облачные технологии и обеспечиваемые ими преимущества в будущем могут изменить саму динамику развития отрасли «медицинских ИТ». В частности, ключевым драйвером роста сектора облачных технологий для медицины может стать потребность в эффективном и синхронизированном обмене информацией.
Что касается нормативно-правового регулирования, недавние реформы сферы здравоохранения и новые политики в данной области, принятые во многих странах, выдвинули на первое место качество медицинских услуг. В отсутствие надежных свидетельств эффективности медицинского обслуживания получение государственных дотаций медучреждениями может быть затруднено.
Подводя итог, три основных прогноза можно сформулировать следующим образом:
34.Прогноз образования
МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ
Для разработки модели использована технология функционально-стоимостного анализа (ФСА), разработанная в СССР в 90-е годы [3,4] с учетом законов развития. Сущность метода – модель новой системы создается путем обоснованного исключения затратных, вредных, ненужных и вспомогательных функций старой системы вместе с носителями функций, компонентами этой системы, а в существующем настоящем отыскиваются компоненты будущей новой системы, реализующие главную функцию по-новому.
СТРУКТУРА И ФУНКЦИИ СОВРЕМЕННОГО ВУЗА
В данной работе вуз рассматривается лишь как учебное учреждение и это является допущением. Научную деятельность и функции вуза необходимо моделировать отдельно.
В вузе выделим такие существенные компоненты как:
Важно учитывать, что вся система находится в определенной среде, получая из нее ресурсы и поставляя ей свою "продукцию".
На основе анализа практики и документов системы образования можно утверждать, что главная функция вуза может быть определена так: готовить специалиста (человека, обладающего определенным набором знаний и умений в определенной сфере деятельности).
Затем, на основе главных функций компонентов можно построить модель образовательного учреждения, включающую функции:
Каждая функция определяется в стандартной форме:
действие (глагол в неопределенной форме) + объект действия (материальный поток или предмет).
В используемом варианте ФСА функции определяются на основании определенного алгоритма, а не методом «проб и ошибок», как это часто делается в управлении.
ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ИДЕАЛЬНОЙ МОДЕЛИ (ФИМ)
Построение функционально-идеальной модели выполняется путем элиминации подсистем (свертыванием системы). Специалистами по функционально-стоимостному анализу выработаны формулы свертывания [4]:
Подсистему Х (носитель функции), выполняющую функцию Y,
можно исключить, если:
а) нет объекта функции;
б) объект функции Сам выполняет ее;
в) функцию выполняют другие компоненты системы или среды.
Применяя эти выражения к типовой модели вуза, получаем:
Подсистему набора студентов можно исключить, если:
а) нет студентов;
б) студенты набираются сами;
в) студентов набирают другие подсистемы.
Подсистему обучения студентов можно исключить, если:
а) нет студентов;
б) студенты обучаются сами;
в) студентов обучают другие подсистемы.
Подсистему аттестации выпускников можно исключить, если:
... (далее аналогично в соответствии с формулой)
На основе данных формул, получаем набор вариантов выполнения модели образовательного учреждения будущего (табл.1).
Анализ таблицы показывает:
1) возможен вариант, когда все внутренние функции вуза вместе с подразделениями-носителями могут быть исключены либо «отомрут естественным образом» (колонка А);
2) в других вариантах выполнение внутренних функций может быть передано самим студентам (и преподавателям) и/или другим социальным институтам (колонки В и С).
Важно отметить, что при любых вариантах исключения- отмирания функций, мы должны мыслить главную функцию «подготовить специалистов» как сохраняемую.
Можно видеть, что возможны несколько вариантов исключения - отмирания функций. Отмирание функций приводит к отмиранию компонентов - носителей этих функций. При этом структура системы упрощается.
Физически процесс исключения – отмирания функций может проходить как эволюционный процесс с участием бюрократических государственных инстанций. Но может быть также построен как сознательно направляемый процесс, согласуемый с реальными потребностями общества и законами развития социально-технологических систем.
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Анализ модели (табл.1) показал, что возможны несколько вариантов сохранения главной функции “подготовить специалиста” при отмирании вуза.
Предельный вариант свертывания в общем случае - исключение всех компонент вуза. Наглядный исторический пример - переход от классной доски с мелом к экрану, на который проецируются слайды. Компоненты “классная доска” и “мел” заменены другими компонентами. Изменение принципа отображения информации повлекло за собой изменение конструкции при сохранении функции.
На основе данной модели можно получить несколько версий подготовки специалиста. При разработке каждой версии определяется противоречие как проблема, для решения которой необходимо использовать ресурсы среды, уже существующие или принципиально возможные в перспективе.
Далее предложены несколько вариантов сценария “подготовка специалиста”, а затем рассматриваются социальные возможности (ресурсы), которые уже существуют в настоящем и позволяют выполнить главную функцию “подготовить специалиста” при отсутствии вуза. Тем самым можно обнаружить элементы будущей системы образования в настоящем.
35.Прогноз культуры и исскуства
В настоящее время в Российской Федерации остро стоит проблема реформирова-ния отраслей социальной сферы, что обусловлено необходимостью ускоренного развития экономики страны в новых условиях хозяйствования.
Представляется, что реализация реформы, обеспечивающей повышение результа-тивности функционирования отраслей социальной сферы России, будет возможна только на основе перспективного прогноза развития указанных подсистем народного хозяйства страны. При отсутствии прогнозных оценок, отражающих изменения, происходящие в стратегическом периоде времени, невозможно обеспечить системность управленческих решений, адекватную реакцию управляющей подсистемы на трансформационные процес-сы во внешней среде[5].
Формирование прогноза развития сферы культуры должно осуществляться на ос-нове принципа системности с учетом комплекса экономических и социальных взаимосвя-зей и взаимозависимостей, обуславливающих эффективность текущей деятельности и перспективного развития рассматриваемой отрасли народного хозяйства. Такой подход позволит обеспечить результативное управление культурным комплексом России. Тем самым научно обоснованный прогноз развития сферы культуры должен базироваться на общем макроэкономическом прогнозе функционирования социально-экономической сис-темы страны, что не исключает необходимости учитывать специфику как всей отрасли культуры в целом, так и ее отдельных структурных составляющих. Последние имеют раз-личную целевую направленность, обладают разными возможностями по привлечению внебюджетных источников финансирования и в неодинаковой степени нуждаются в под-держке со стороны федеральных, региональных и местных органов управления народным хозяйством.
В целом, процесс формирования прогноза перспективного развития сферы культу-ры должен включать следующие компоненты:
определение комплекса основных параметров внешней среды, оказывающих влияние на эффективность функционирования сферы культуры Российской Федерации;
формирование поливариантного прогноза изменений указанных параметров (оп-тимистический, пессимистический, наиболее вероятный);
анализ и прогноз возможных вариантов функционирования сферы культуры Рос-сийской Федерации и ее структурных составляющих при трансформации внешней среды.
Необходимо учитывать, что внешняя среда в современных экономических услови-ях подвержена непрерывным изменениям, которые существенным образом влияют на ди-намику развития объекта управления. При этом выявить всю совокупность факторов, ока-зывающих влияние на результаты хозяйственной деятельности предприятий и учрежде-ний культурного комплекса в процессе формирования научно обоснованного прогноза изменений условий функционирования сферы культуры не представляется возможным. Причиной тому служит как многообразие, так и значительная вариативность указанных факторов. Поэтому в процессе прогнозирования необходимо ограничиться только теми взаимосвязями, которые имеют существенный характер, оказывают наиболее значимое влияние на эффективность управленческих решений, осуществляемых в сфере культуры.
Можно выделить основные параметры внешней среды, непосредственно влияющие на эффективность функционирования сферы культуры в целом и ее отдельных структур-ных составляющих: динамика ВВП, бюджетная и налоговая политика, политика в сфере образования, денежно-кредитная и инвестиционная политика.
Динамика ВВП является важнейшим показателем, отражающим результативность функционирования всего народного хозяйства Российской Федерации и, в частности, от-расли культуры. С 1999 года в российской экономике наблюдаются положительные тен-денции изменения ВВП, которые сохранятся в среднесрочной перспективе. При этом оп-тимистический прогноз динамики ВВП предполагает его удвоение за 10 лет, в то время как в соответствии с пессимистическим прогнозом рост ВВП будет замедляться в виду ослабления влияния внешних факторов, способствующих экстенсивному развитию народ-ного хозяйства Российской Федерации. Наибольший рост ВВП России был зафиксирован в 2000 году, когда он оставил 8,3%, а наименьший рост - в 2002 году - 4,7%. [3]. При этом при наиболее вероятном 6% росте ВВП его удвоение произойдет за 12 лет.
На наш взгляд, до 2009 года нет оснований ожидать изменений в налоговой поли-тики Правительства. Последняя сегодня ориентирована на снижение налоговой нагрузки на предприятия большинства отраслей национальной экономики при ее увеличении в нефтедобывающей промышленности. Представляется, что после определения величины снижения ставки НДС налоговая реформа будет завершена. Это дает основание рассмат-ривать налоговую политику в качестве стабильного и предсказуемого фактора внешней среды. Негативное влияние данного фактора может быть вызвано усилением налоговых претензий к крупнейшим налогоплательщикам на основе ретроспективных проверок их деятельности, что приведет к сокращению объема финансовых ресурсов, доступного крупным хозяйствующим субъектам для инвестирования в развитие сферы культуры.
Рост ВВП влечет за собой увеличение доходов населения, повышение затрат феде-рального бюджета на реализацию культурных программ. Однако величина расходов бюд-жета на культуру в значительной степени будет определяться бюджетной политикой Пра-вительства. В этой связи представляется, что реализация оптимистического сценария предполагает дальнейший рост расходов федерального бюджета на финансирование куль-турных программ, то есть продолжение той позитивной тенденции увеличения доли за-трат на культуру, искусство и кинематографию в общих расходах, которая наблюдалась в 2001-2005 гг. Согласно пессимистическому сценарию, относительные расходы федераль-ного бюджета на финансирование текущей деятельности и перспективного развития куль-турного комплекса страны будут оставаться на неизменном уровне, что не позволит обес-печить решение основных государственных задач в области обеспечения функционирова-ния культурного комплекса Российской Федерации.
Сокращение расходов бюджета на культуру возможно лишь вследствие финансо-вого кризиса, что уже имело место в 1998 году (относительные расходы федерального бюджета по разделу `культура искусство и кинематография` снизились тогда как в абсо-лютном выражении с 3568 млн руб. в бюджете на 1998 год до 3062 млрд руб. в бюджете на 1999 год, так и в процентах к общих расходам - 0,71% до 0,53%) [3]. Однако, по наше-му мнению, в среднесрочной перспективе в российской экономике отсутствуют фунда-ментальные причины, способные привести к повторению подобного кризиса, что позво-ляет считать указанный сценарий развития событий крайне мало вероятным (`почти не-возможное событие` в терминах теории вероятностей).
Государственная политика в сфере образования определяет приоритетные формы и условия подготовки кадров для всех отраслей народного хозяйства, в том числе и для сфе-ры культуры [4]. В соответствии с оптимистическим прогнозом влияние данного фактора будет способствовать росту качества подготовки кадров для предприятий и учреждений культурного комплекса страны путем перехода на контрактную основу с последующим трудоустройством выпускников высших и средних учебных заведений в сфере культуры. Пессимистический прогноз предполагает уменьшение роли государства в процессе фи-нансирования образования, что негативно скажется на кадровом потенциале сферы куль-туры.
В современных экономических условиях существует непосредственная взаимо-связь между денежно-кредитной и инвестиционной политикой государства [2]. Прави-тельство России стремится решить такие задачи, как сдерживание инфляции на опреде-ленном уровне и не допущение чрезмерного укрепления реального курса рубля. Указан-ные задачи противоречат друг другу, а потому для их совместного решения предполагает-ся сокращение объема инвестиционной деятельности, финансируемой за счет средств бюджетов всех уровней. Для этого проводится перераспределения налоговых доходов ме-жду региональными и федеральным бюджетами в пользу последнего при одновременном аккумулировании дополнительных доходов бюджетной системы в Стабилизационном фонде.
Оптимистический прогноз развития сферы культуры при реализации таких мер возможен лишь при предположении о том, что целевые ориентиры денежно-кредитной политики Российской Федерации будут радикально пересмотрены в пользу усиления ин-вестиционной активности государства в реальном секторе экономики. Такой подход пред-полагает увеличение объемов государственного финансирования инвестиционных проек-тов в сфере культуры за счет использования средств Стабилизационного фонда, что может повлечь за собой кратковременное увеличение темпов инфляции, которое будет компен-сировано существенным ростом производительности труда в национальной экономике.
В соответствии с пессимистическим вариантом прогноза основные ориентиры де-нежно-кредитной политики государства в среднесрочной перспективе (до 2009 года) бу-дут сохранены. В этом случае не возникает объективных предпосылок для значительного увеличения расходов бюджетов всех уровней на реализацию инвестиционных программ в сфере культуры. Пессимистический вариант прогноза представляется более вероятным, если учесть особенности формулировки целевых макроэкономических ориентиров в предшествующий период деятельности действующего Президента России.
Стратегия региональных органов государственной власти - фактор, прогнозирова-ние которого представляется наиболее сложным в виду необходимости анализа слишком большого массива информации. Однако следует отметить, что в случае продолжения су-ществующей бюджетной политики, направленной на увеличение доходов федерального бюджета при сокращении поступлений в бюджеты субъектов Российской Федерации, возможности региональных органов законодательной и исполнительной власти по увели-чению финансирования текущей деятельности и перспективного развития хозяйствующих субъектов сферы культуры существенно сократятся.
Проведенный анализ изменений основных параметров внешней среды, оказываю-щих существенное влияние на результативность функционирования организационно-правовых структур, предоставляющих гражданам Российской Федерации комплекс куль-турных услуг, позволяет сформировать прогноз развития структурных составляющих сферы культуры на среднесрочную перспективу до 2009 года. Такой горизонт прогнози-рования обусловлен тем, что в 2008 году истекает срок полномочий действующего Прези-дента России В.В. Путина, что может повлечь за собой изменение приоритетов социально-экономического и культурного развития страны при его приемнике.
Используя линейный регрессионный анализ, можно представить следующие про-гнозные оценки некоторых параметров развития сферы культуры (см. таб.1). В качестве независимой переменной при составлении прогноза выступает соответствующий год.
Настоящий прогноз составлен на основании отчетных данных Федеральной служ-бы государственной статистики за 1998-2003 годы [3].
Величина коэффициента детерминированности (r2) свидетельствует о том, что для всех рассматриваемых характеристик развития сферы культуры кроме численности зрите-лей профессиональных театров, представленные уравнения линейной регрессии адекватно отражают фактическую взаимосвязь между рассматриваемыми параметрами. Это позво-ляет использовать их для формирования научно обоснованного прогноза развития сферы культуры.
Оптимистический сценарий развития отрасли культуры в целом предполагает формирование на федеральном уровне управления объективных условий для ее ускорен-ного развития, интеграции культурного комплекса России с другими отраслями народного хозяйства, усиления инновационной направленности деятельности организационно-правовых структур, предоставляющих гражданам страны комплекс культурных услуг. Это потребует перераспределения финансовых ресурсов между отдельными административно-территориальными образованиями с тем, чтобы обеспечить максимальную эффективность инвестирования имеющихся средств на основе научно обоснованного подхода.
В соответствии с пессимистическим сценарием сфера культуры по прежнему будет финансироваться по остаточному принципу, что не позволит создать условия ни для ее ускоренного развития, ни для усиления влияния культурного комплекса России на резуль-таты хозяйственной деятельности в масштабах всей национальной экономики. В то же время в соответствии с данным сценарием рост количества работников учреждений куль-туры будет продолжаться, поскольку в условиях отсутствия рациональной стратегии раз-вития социальной сферы это позволяет отчасти решить проблему безработицы в отдель-ных регионах Российской Федерации.
Кроме того, несмотря на увеличение расходов федерального бюджета на культуру, эффективность использования средств будут оставаться низкой ввиду отсутствия научно обоснованных критериев распределения имеющихся ресурсов, а федеральные целевые программы развития отрасли культуры по-прежнему будут финансироваться в меньшем объеме, чем запланировано. В такой ситуации уровень заработной платы в сфере культу-ры будет существенно отставать от аналогичного показателя в других отраслях народного хозяйства, причем указанный разрыв останется неизменным или незначительно сокра-титься в связи с общим увеличением минимального размера оплаты труда в Российской Федерации, что повлечет за собой рост ставки первого разряда тарифной сетки. В то же время последствия перехода к отраслевой системе оплаты труда в настоящее время трудно прогнозируемы, однако вероятность дальнейшего снижения заработной платы в сфере культуры по отношению к другим отраслям народного хозяйства представляется в этом случае достаточно высокой.
36.Прогноз экономического роста
Международный валютный фонд (МВФ) понизил прогноз по росту экономики России в 2014г. на 1 процентный пункт - до 2%. Об этом говорится в опубликованном сегодня докладе МВФ "Всемирный экономический прогноз". В октябрьской редакции доклада прогнозировался рост ВВП РФ на 3%. Кроме того, фонд сократил оценку экономического роста России на 2015г. - до 2,5% - с 3,5% (ожидавшихся в октябре 2013г.).
В декабре 2013г. МВФ уже озвучивал 2-процентный прогноз по росту российской экономики в 2014г. Тогда миссия МВФ по завершении визита в Россию заявила, что рост ВВП в 2014г. немного ускорится по сравнению с очень низкой базой 2013г. (рост лишь на 1,5%) благодаря увеличению экспорта и восстановлению инвестиций. При этом МВФ указал, что российская экономика функционирует на уровне, близком к потенциалу, и для повышения этого потенциала необходимы структурные реформы (сокращение присутствия государства в экономике, развитие инфраструктуры, повышение доступа к финансированию для малых и средних предприятий и т.п.).
В свежем докладе МВФ впервые почти за два года улучшил, а не ухудшил свою оценку перспектив глобальной экономики: фонд повысил прогноз по росту мирового ВВП в 2014г. до 3,7% - с 3,6%, прогнозировавшихся в октябре. Прогноз глобального роста на 2015г. сохранен на уровне 3,9%. Относительный оптимизм фонда на 2014г. обусловлен растущим внешним спросом со стороны развитых экономик и соответственно укреплением экспорта развивающихся экономик.
Вместе с тем МВФ предупреждает о сохраняющихся факторах уязвимости в некоторых регионах и все еще присутствующих рисках снижения темпов роста. В числе новых рисков, вышедших на первый план, фонд выделяет угрозу снижения активности в связи с очень низкой инфляцией в развитых странах, особенно в зоне евро. Как сообщил журналистам главный экономист МВФ Оливье Бланшар, экономические модели фонда указывают на 20-процентную вероятность дефляции в еврозоне в 2014г., хотя базовый прогноз не предполагает перехода инфляции на отрицательную территорию.
37.Прогнозирование совокупного спроса
Из курса «Макроэкономика» известны ценовые и неценовые факторы совокупного спроса. Обращает на себя внимание сходность состава показателей, определяющих ВВП по сумме расходов, и неценовых факторов, определяющих совокупный спрос (АД):
ВВП = C + J+G + X,
где С — личные потребительские расходы; J — валовые частные внутренние инвестиции; G — государственные закупки товаров и услуг; X — чистый экспорт.
Совокупный спрос представляет собой сумму потребительских расходов, инвестиционных и государственных расходов и объема чистого экспорта. Если сложить эти неценовые факторы, то получим значение совокупного спроса при определенных ценах (средневзвешенной цене) на товары и услуги.
В чем же разница между ВВП и АД? Дело в том, что когда рассматриваются потребительские расходы (Q как элемент ВВП, то учитывается только та часть товаров и услуг, к которой предъявлен спрос, т.е. реализованная продукция. В этом смысле при анализе и прогнозе можно оперировать и понятиями личные потребительские расходы (С) и потребительский спрос. Но при расчетах ВВП та часть, которая не нашла потребителя, включается в объем валовых частных внутренних инвестиций (J) в виде изменения в запасах товаров и услуг в качестве инвестиций. При этом увеличение запасов означает, что произведено больше (предложение), чем продано (спрос), и это увеличение должно учитываться в расчетах ВВП.
Если же наблюдается уменьшение запасов, то значит, что в этом году продано больше, чем произведено, т.е. проданы товары, произведенные в предыдущие годы (из прошлогодних запасов).
В этом случае необходимо уменьшить объем ВВП на величину уменьшения запасов. Кроме того, в состав личного потребления в части товаров длительного пользования (холодильники, телевизоры и т.п.) включается лишь их амортизированная в этом году стоимость. Это касается товаров, купленных как в этом году, так и в прошлые годы. Остальную часть следует включить в запасы в качестве инвестиций.
В прогнозных исследованиях на краткосрочный и среднесрочный периоды на макроуровне моделирование потребительского спроса занимает приоритетное место. Это обусловлено тем, что потребительский спрос определяет большую долю ВВП, влияет на структуру производства, общий уровень цен (инфляция), динамику цен в разных секторах экономики. Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос населения от основных факторов, которые определяют этот спрос.
Таковыми являются: располагаемый (чистый) личный доход населения, уровень цен, уровень налогов на физических лиц, изменение процентной ставки по кредитам.
В общем случае функция потребительского спроса выглядит таким образом:
Cn = f ( C, D0, D-t, D+t, S, N),
где АС — изменения уровня цен, влияющих на спрос через эффекты процентной ставки, богатства (или реальных кассовых остатков), импортных закупок; Do — текущий располагаемый личный доход населения (оплата труда, рента, "проценты, дивиденды, трансфертные платежи и т. п.); D-t — доходы прошлых лет (объем личного состояния, объем ликвидных остатков, обеспеченность жилой площадью); D+t — ожидаемые доходы будущих лет (реальные с учетом ожидаемой инфляции или дефляции); S — задолженность потребителей по кредитам; N — уровень налогов на физических лиц.
Для долгосрочных моделей можно добавить фактор изменения численности населения, половозрастной, профессионально-квалификационной структуры занятости населения.
Для краткосрочного прогноза можно использовать кейнсианский вариант:
Сп = f ( D0 );
т.е. при неизменных (негибких, жестких) ценах в краткосрочном периоде потребительский спрос зависит только от личного располагаемого дохода текущего года.
В разных странах в зависимости от специфики национальной экономики и теоретических концепций, преобладающих в правительстве, разрабатываются модели личных потребительских расходов (личного потребления), или потребительского спроса, отличающихся по набору существенных факторов.
Как пример можно привести макроэкономическую линейную эконометрическую модель, разработанную в США:
С = - 0,47 + 0,999C-1 + 0,17Y-1 - 7,134 РС,
где С — личное потребление, млрд. долл.( в неизменных ценах); С-1 — то же, в предыдущем (базовом) году; Y1 — национальный доход в базовом году; РС — индекс цен на товары личного потребления.
В довольно стабильной высокоразвитой социально-экономической системе рост национального дохода может определяться простым экстраполяционным методом с использованием тренда национального дохода, и он оказывается довольно существенным фактором.
38.Прогнозирование инфляции
Прогнозированию инфляции в переходный период стала придаваться особая значимость. В прогнозных расчетах заинтересованы правительство, хозяйствующие субъекты и население. Результаты прогнозов служат основой для разработки мер и принятия управленческих решений. Это обусловливает необходимость применения синтеза методов прогнозирования, позволяющих избежать больших ошибок прогнозов.
Прогнозирование инфляции можно осуществлять на основе индексов потребительских цен:
_ , ИПЦ прогноз. периода - ИПЦ предшеств. периода
Темп инфляции,% = 100
ИПЦ предшествующего периода
Однако для характеристики инфляции в условиях несбалансированной экономики только лишь индекса потребительских цен недостаточно. Необходимо учитывать скрытую инфляцию или неудовлетворенный спрос. В этих условиях индекс инфляции (JH) можно рассчитать по формуле где ^ — индекс потребительских цен; Кс.и. — коэффициент скрытой инфляции или неудовлетворенного спроса.
В свою очередь коэффициент скрытой инфляции может быть определен
как:
ДСн Jn
Кс.и. -1 + J или Кс.и. = J , (15.3)
J т.о. J т.о.
где ДСн — прирост неудовлетворенного спроса или вынужденных сбережений; J д— индекс денежных доходов населения; J^. — индекс товарооборота и услуг.
Альтернативный метод определения индекса инфляции — исходя из индексов расходов, доходов и цен:
J
р, (15.4)
где J д — индекс доходов; Jрс - индекс расходов; индекс цен.
Если = ^с - Jд, то Jи - Jр, т.е. если расходы растут только в меру доходов, то инфляция целиком определяется динамикой цен.
Если ^"рс ^ JA , то помимо цен на инфляцию влияет и формирование избыточных (нереализуемых) доходов. Если ^рс ^ JA , то инфляция будет меньше, чем рост цен.
Этот метод является приближенным. Главное его достоинство — наличие информации в центральных планирующих органах: баланса денежных доходов и расходов населения и других данных.
Можно прогнозировать уровень инфляции, базируясь на данных изменения денежной массы.
Исходя из классического уравнения денежного обмена (Мд^- PQ), уровень цен определяется как
M„V
P-~^, (15.5)
Q v ;
где Р — уровень цен; Мд — денежная масса; V — скорость денежного обращения; Q — количество реальных товаров и услуг.
Следовательно, индекс роста цен (Jp) можно представить как соотношение индексов денежной массы ^м) скорости денежного обращения (Jv) и реального ВВП (JQ):
T JMJV
Jp = -j . (15.6)
JQ
Анализ данного уравнения позволяет сделать следующие выводы: •
инфляция может ускоряться, т.е. цены будут расти, если темпы эмиссии денег при сохранении скорости их обращения опережают темпы производства и реализации товаров и услуг. Инфляция будет замедляться, если разница в этих темпах сокращается; •
инфляция может развиваться и при стабильной массе денег, находящихся в обращении, но при сокращении производства под воздействием различного рода «неденежных» факторов, например при изменении структуры общественного производства.
Такое сокращение производства вызывает ускорение оборота денег, что по своему экономическому эффекту при прочих равных условиях равнозначно выпуску дополнительной массы денег в обращение; •
инфляция будет иметь бурные темпы, если растет эмиссия денег при одновременном спаде производства. В данном случае, чтобы, достичь макроэкономического равновесия, цены, выполняя двойную нагрузку (компенсируя и рост Мд и спад Q), повышаются по экспоненциальной кривой, резко растут, опережая рост денежной массы; •
абсолютный уровень цен будет строго пропорционален количеству денег в обращении (в определенных временных интервалах), когда реальный объем производства и скорость обращения денег являются постоянными величинами.
Таким образом, в зависимости от темпов роста денежной массы, темпов изменения скорости ее обращения и темпов роста реального ВВП можно определить темп инфляции в прогнозируемом периоде.
Учитывая, что инфляция происходит в силу влияния множества факторов, целесообразно прогнозные расчеты осуществлять на основе многофакторных моделей с применением корреляционно-регрессионного метода. Он позволяет установить наличие корреляционной связи между прогнозируемой инфляцией и влияющими на нее факторами, определить форму связи, сформировать уравнение и осуществить прогноз инфляции на его основе. Общий вид многофакторной модели:
JM = f (хЪ x2 v.^ xn X (15.7)
Среди важнейших факторов следует выделить: изменение курса валюты, рост денежной массы, изменение ставки рефинансирования национального банка.
При этом по каждому фактору необходимо учитывать временной лаг. Например, при учете влияния измене массы необходимо выявить время, в течение которого основная часть введенных в экономику денег проходит путь до потребительского рынка, т.е.: временной промежуток, в течение которого изменения объемов денежной массы вызывают соответствующие изменения в темпах роста цен. Следует учитывать, что время прохождения прироста денежной
массы до потребительского рынка зависит от развития финансовых рынков и от динамики инфляции в предшествующем периоде.
По мере снижения инфляции финансовые рынки усложняются и возросшая денежная масса уже не попадает мгновенно на потребительский рынок, а “прокручивается” в различных финансовых операциях. Чем ниже инфляция, тем более изощрены и длительны эти операции, тем больше временной лаг. Усиление инфляции воздействует на временной лаг противоположным образом.
Таким образом, при изменении ситуации временной лаг меняется. Изменчивость временного лага является одним из фундаментальных макроэкономических факторов. Знание временной связи между инфляцией и ее факторами позволяет осуществить более точное прогнозирование инфляционных процессов и умело управлять ими.
В мировой практике распространенным методом прогнозирования инфляции является расчет ее уровня на основе дефлятора ВВП. Сущность этого метода состоит в следующем. На основе данных по инфляции в предшествующем периоде и учета влияния факторов в прогнозируемом периоде определяется инфляция на определенный прогнозируемый период. Выделяются следующие факторы: изменение денежных доходов, субсидий, экспортных и импортных цен ближнего и дальнего зарубежья, процентных ставок по кредитам и депозитам и др. Схема методики расчета уровня инфляции представлена в табл. 15.1.
Таблица 15.1
Расчет уровня инфляции (изменения в %) № п/п Показатели (факторы) Обозначение Изменение инфляции 1 Инфляция в предшествующем периоде Jt Конкретное значение 2 Изменение денежных доходов ADD DD t
(DDt+1% DDt%)
ВВ^ 3 Изменение субсидий ДСБ СБ t
(СБt+1 % СБt %) / 0 V_/JD / 0 J
ВВ^ 4 Изменение импортных цен АИЦ (ИТ Tt+1% ИЦt %) /0 /0 J
ВВПt 5 Изменение экспортных цен ДЭЦ Э t
OTTt+1% ЭТТ1-0^ ВВПt 6 Изменение процентной ставки ДПС ЧОП (ПСt+1% ПСt%) ВВПt 7 Инфляция в прогнозируемом периоде jt+1 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6
П р и м е ч а н и е. t — предшествующий период; (t+1) — прогнозируемый период; % -- изменение в процентах; И - импорт; Э - экспорт; ЧОП - чистый остаточный продукт.
По каждому фактору определяются его прогнозируемая величина и изменение. Затем данные в абсолютном выражении по соответствующему фактору в периоде, предшествующем прогнозируемому, делятся на ВВП в том же периоде и этот результат умножается на процентное изменение фактора в прогнозируемом периоде по сравнению с предшествующим.
Результаты по каждому фактору суммируются и, исходя из уровня инфляции предшествующего периода и влияния факторов, рассчитывается инфляция в прогнозируемом периоде.
Поскольку инфляционные процессы проявляются при росте цен, прогнозирование инфляции должно осуществляться в сочетании с прогнозированием индексов изменения цен.
Западные экономисты при анализе тенденций развития инфляционных процессов часто обращаются к прогнозированию движения цен на отдельные виды товаров, пытаясь с помощью этих прогнозов определить возможные темпы инфляции. В последнее время в основе этих прогнозов, как правило, находится динамика либо цен на энергоносители (нефть, газ), либо заработной платы (расходы на заработную плату в США и других странах составляют существенную долю в издержках предприятий
39.Сущность внутрифирменного прогнозирования.
Задачи рационального хозяйствования во многом зависят от качества прогнозов. Экономическое прогнозирование способствует определению целей деятельности фирмы путем исследования тенденций среды хозяйствования, в том числе сильных и слабых сторон собственной организации.
Главной задачей прогнозирования на уровне фирмы является стремление предвидеть, осознать и своевременно приспособиться в своих целях и возможностях к складывающимся обстоятельствам бизнеса. Именно это заставляет предпринимателя составлять прогнозы на будущее. Другими задачами прогнозирования являются:
- выявление объективно складывающихся тенденций хозяйствования;
- анализ потенциала фирмы;
- выявление альтернатив развития;
- определение проблем, требующих решения в прогнозный период;
- определение уровня ресурсов (материальных, трудовых, финансовых, интеллектуальных и иных), которые: а) будут необходимы фирме для достижения целей деятельности, в том числе по определенным видам ресурсов; б) будут у фирмы.
Прогнозные расчеты фирмы предусматривают использование:
- поисковых прогнозов, особенно при определении перспективы: функционирования, развития, формирования ограничений по ресурсам, основных показателей деятельности;
- нормативных прогнозов, особенно при определении потребностей покупателей.
Если фирма в настоящее время получает хорошую прибыль, то вовсе не следует, что так будет всегда. Может измениться конъюнктура рынка, могут появиться неблагоприятные обстоятельства деятельности. Фирма, ориентирующаяся только на текущий экономический успех, может выиграть в прибыли сегодня, но, потеряв время, проиграть будущую прибыль и в конечном счете потерять свой рынок товара.
На смену цели - максимизация сегодняшней прибыли - приходит понимание иной цели - выигрыш в перспективной борьбе за рынок. И вторая цель оказывается более значимой. Борьба за рынок требует предвидения, начальным этапом которого является прогноз..
40.Прогнозирование сбыта (продажи) продукции
Важнейшей задачей маркетинга, да и управления бизнесом в целом, является прогнозирование объемов сбыта товара. Существует много различных методов прогнозирования. Среди них наиболее распространенными являются:
Оборот Оборот
следующего = нынешнего х Оборот нынешнего года
года года Оборот прошлого года
Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, с вялотекущим НТП, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко. Типичный пример такой отрасли коммунальное хозяйство. Применяя данный метод, невозможно учесть быстрые изменения в характере коммерческой деятельности, структуре потребительского спроса и т.п. Что касается конкуренции, то ее степень здесь не принимается в расчет.
Таблица 7.1. Исходные данные для выведения уравнения
корреляционной зависимости
|
|
Объем сбыта |
Состояние факторов, влияющих на сбыт Фактор1 Фактор 2 ……. Фактор n |
|||
|
1998 |
|
|
|
|
|
|
1999 |
|
|
|
|
|
|
2000 |
|
|
|
|
|
|
2001 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n-год |
|
|
|
|
|
После этого определяется теснота корреляционной связи между уровнем сбыта товара фирмы и состоянием факторов влияющих на сбыт. В выведенное уравнение корреляционной зависимости подставляются прогнозные значения состояния факторов в интересующим нас году, после чего уравнение просчитывается с этим данными. С помощью этого метода могут быть получены самые точные результаты в наиболее стабильных по хозяйственной конъюнктуре отраслях.
Основные характеристики описанных методов приведены в таблице 7.2. Следует также указать, что если представляется возможным, следует использовать параллельно несколько методов.
Таблица 7.2. Методы прогнозирования, объема сбыта.
|
Метод |
Преимущества |
Недостатки |
Область применения |
|
Мнение группы руководителей |
|
|
|
|
Мнение агентов по сбыту |
|
1.Дает пессимистичный прогноз |
товара |
|
Прошлый товарооборот |
1.Быстрый и легкий в применении |
1.Только годовой горизонт прогнозирования |
1.В основном используется фирмами законными монополистами по товарам не эластичного |
|
Анализ тенденций и циклов |
Прогноз |
1.Только годовой горизонт прогнозирования
данных о прошлых продажах за несколько лет |
рынках. |
|
Определение своей доли на рынке |
1. Учитывает реальную конкурентную ситуацию на рынке |
|
1.Целесообразно применение на рынках с острой конкуренцией. |
|
Анализ конечного потребления |
1. Позволяет разработать прогноз сбыта в тех случаях, когда другие методы неприменимы или не эффективны. |
1. Сложен и трудоемок. |
1.Для прогнозирования сбыта товара субститута
|
41.Прогнозирование инвестиций
Прогнозирование инвестиций предполагает:
• осуществление количественного и качественного анализа тенденций инвестиционных процессов, существующих проблем и новых явлений;
• альтернативное предвидение будущего развития отраслей на-родного хозяйства как возможных объектов вложения капитала;
• оценку возможностей и последствий вложения средств в ту или иную сферу экономики.
Разрабатывают кратко-, среднеи долгосрочные прогнозы.
Краткосрочный прогноз служит для выработки тактики ин-вестирования и оценки возможных вложений в краткосрочные финансовые инструменты. Он разрабатывается с учетом влияния кратковременных факторов, выявленных в процессе анализа краткосрочных колебаний на рынке инвестиций.
Среднесрочный прогноз предназначен для корректировки стратегии инвестиционной деятельности и обоснования вложений в относительно небольшие по капиталоемкости проекты реального инвестирования и долгосрочные финансовые инструменты.
Долгосрочный прогноз связан прежде всего с выработкой стратегии инвестиционной деятельности и вложением средств в крупные капиталоемкие проекты.
Инвестиционное прогнозирование должно осуществляться на уровне страны в целом (макроуровень), отраслей и подотраслей, регионов (мезоуровень), отдельных компаний и фирм (микроуровень).
При планировании инвестиций необходимо соблюдать принципы целенаправленности и приоритетности, которые требуют построения структуры общественных потребностей и формирования приоритетных направлений инвестиционной политики.
Процесс прогнозирования инвестиций можно условно под-разделить на три этапа:
1) прогнозирование возможных инвестиционных потоков;
2) прогнозирование потребности в инвестициях;
3) оценка экономической эффективности использования ин-вестиций с учетом факторов инвестиционного риска.
Определение возможного объема инвестиций на предприятиях, в компаниях и по отдельным инвестиционным проектам производится путем планирования вероятного привлечения средств из различных источников финансирования (собственных, заемных, привлеченных).
Сложность, многоаспектность, наличие большого числа обратных связей обусловливают необходимость использования разнообразных подходов и методов при определении потребности в инвестициях.
Общая потребность в инвестиционных ресурсах должна со-поставляться с возможным объемом инвестиций. Как правило, потребности в инвестициях превышают их возможные объемы, поэтому при планировании ввода в действие основных фондов производственного и непроизводственного назначения необходимо: выявлять резервы улучшения их использования; планировать их расширение и строительство новых только в случае, если потребности не могут быть удовлетворены действующими; сокращать сроки строительства; обеспечивать целевое и эффективное использование инвестиционных ресурсов, что предполагает отбор приоритетных и наиболее эффективных проектов.
На макроуровне прогнозирование реальных инвестиций ба-зируется на определении стратегии социально-экономического развития страны, структурной политике, а также на разработке и реализации общегосударственных, отраслевых и региональных программ; на микроуровне — на выработанной стратегии предприятия и бизнес-планах.
Каждое предприятие осуществляет преобразование некоторого набора ресурсов в продукцию. В действительности оказывается, что независимо от областей функционирования предприятия типы используемых ресурсов одни и те же — это основные средства, оборотные средства и живой труд.
Для дальнейшего исследования процессов необходимо определить зависимость констант интенсивности трансформации потоков от I и Р. Зная интенсивность изменения издержек и прибыли предприятия со временем, мы сможем найти не только константы интенсивности процессов, но и сделать предположение о механизме процесса. Для анализа зависимости используются два метода: метод подстановки и графический метод.
Сущность метода подстановки состоит в том, что по экспе-риментальным значениям потоков определяют константы процессов. Если при этом для различных моментов времени получаются близкие значения констант, это означает, что данный процесс протекает по этому механизму.
При графическом методе экспериментальные значения потоков наносят на график, отражающий изменение этих значений в зависимости от времени. Для удобства подбирают такие оси координат, чтобы график представлял собой прямую линию. Если экспериментальные точки действительно легли на прямую линию, это означает, что оси координат подобраны удачно и соответствуют предполагаемому механизму процесса.
Срок окупаемости можно определить графическим путем, если в зависимости от года реализации проекта построить две кривые, одна из которых будет обозначать единовременные и текущие дисконтированные затраты нарастающим итогом, а вторая — дисконтированные текущие поступления нарастающим итогом.
Такие макроэкономические переменные, как уровень инфляции и коэффициент дисконтирования, подвержены стохастическим флуктуациям, что позволяет говорить об инфляционном и процентном рисках. Кроме того, будем исходить из принципа колебаний потока платежей инвестиция проектов, что отражает реальную микроэкономическую ситуацию.
При анализе инвестиционных проектов необходимо использовать коэффициенты, позволяющие проводить адекватный анализ переменных данных с учетом их стохастической природы. В общем случае анализ эффективности вложений денежных средств будет осуществляется путем расчета группы показателей, являющихся случайными величинами, в связи с чем представляется целесообразным использовать в процессе анализа их вероятностные характеристики. Первое слагаемое характеризует некие стандартно заданные «инфляционные ожидания», которые пропорционально изменяются с ростом рассматриваемого периода. Второе — некие «стохастические шумы», которые можно охарактеризовать как непредусмотренные риски различного макроэкономического содержания (политические, социальные, технологические и другие факторы).
Таким образом, рассмотрение различных потоков инвестиций в реальный объект позволяет учитывать взаимосвязанность этих потоков, их взаимовлияние, что повышает точность оценки эффективности инвестиций, инвестиционных решений и их прогнозирования.
Для определения численных значений констант эксперимен-тальные значения потоков наносились на график, отражающий изменение этих значений в зависимости от времени. Для удобства были подобраны оси координат, при которых график представлял собой прямую линию.
Анализ кривой У показывает, что величина средних переменных издержек в долгосрочном периоде сначала близка к нулю (индукционный период), затем все более возрастает, а при понижении чистой прибыли темпы роста кривой У начинают снижаться. Учитывая, как зависит У от значений /0 и соотношения констант интенсивности процессов, мы можем влиять на величину издержек производства, а следовательно, контролировать и корректировать доходы предприятия, причем предложенная модель отражает динамику этих процессов, что придает ей большое производственное значение.
Основными показателями экономической эффективности являются:
> Чистый дисконтированный доход
> Индекс прибыльности
> Срок окупаемости определяли графическим путем, построив в зависимости от года реализации проекта две кривые, одна из которых обозначает единовременные и текущие дисконтированные затраты нарастающим итогом, а вторая — дисконтированные текущие поступления нарастающим итогом;?
> Внутренняя норма прибыли.
42.Прогнозирование хозяйственного риска
|
Основой появления рисков является отсутствие определенности, динамичности, а также неполнота знаний об окружающем мире. С экономической точки зрения риск представляет собой особый нетрадиционность поставленной цели. Деятельность фирмы в условиях рынка всегда подвержена риску. Это не удивительно, так как любая фирма предпринимает действия по укреплению своего положения на рынке в ущерб своим конкурентам. Аналогичные действия предпринимаются другими фирмами. Соответственно, действия одной фирмы на рынке не вступает в противоречие с действиями других фирм, что порождает риск, то есть возможные ситуации опасности, когда предприятие может получить меньше прибыли или даже убыток вместо предусмотренного положительного результата. Поэтому важными задачами, решаемыми фирмой на основе прогнозирования являются: 1. Осознание и определение степени риска. 2. Разработка мер снижения риска или выбор другого варианта действий. Прогнозирование рисков, как правило, выполняется одновременного, а иногда и после выполнения некоторых плановых расчетов, связанных с определением целей долгосрочного развития фирмы. В начале на основе прогноза спроса сбыта инвестиций в фирме рассчитываются варианты стратегического плана, по которым затем определяется прогноз риска. Это помогает выбрать из имеющихся вариантов стратегического развития наименее рискованный. Существует различные методы прогнозирования риска, от простых, до очень сложных. Различают методы прогнозирования самого риска или его степени и ситуации в условиях рисковой среды. Наиболее популярным методом определения риска является рэкет фирм, то есть оценка фирм путем отнесения их к определенному разряду, классу, категории. Примерно по этому принципы построен метод ранжирования. Он предусматривает: 1) присвоение веса каждому фактору риска, по его значению для безопасной деятельности фирмы. 2) субъективное планирование вероятности наступления рискового события этого фактора. На основе произведения этих двух величин определяется общий показатель риска этого события. Методы снижения риска будут направлены на сглаживание фактора максимального значения риска. Прогноз общего показателя риска по сделке составляет сумму и её можно сравнить с прогнозным значением для других сделок. Меры по уменьшению риска связаны с применением правил о минимизации рисков. Сущность подхода заключается в том, что определяется оптимальный вариант действия фирмы по получению прибыли при различно складывающихся обстоятельствах деятельности. Считается, что риск тем больше, чем протяженнее период прогнозирования. В ходе анализа риска рассматриваются варианты событий или стратегий с оценкой вероятности недополучения планируемой прибыли с учетом основных правил минимизации риска: 1. Выбор наиболее вероятного варианта развития событий. 2. Определение общего показателя ожидаемого события. 3. Принцип максимизации. Он основан на задачах полного исключения риска или правиле осторожного пессимиста 4. Принцип минимального риска. Здесь происходит минимизация политики безмолвного управления. Варианты прогнозов согласно правилам минимизации риска: 1. Выбор наиболее вероятного развития событий. 2. Определение общего показателя ожидания события. 3. Принцип максимина или полного исключения риска. 4. Принцип минимакса. |
43.Оценка эффективности прогнозирования
Эффективность - это в первую очередь качество восстановления зависимости
Макс. или средний модуль ошибки - это чисто субъективные показатели, действительно привязанные к желанию использовать прогноз на практике и поиметь для этого еще и прикидку по средней или максимальной ширине коридора допусков точности (т.е. получить самую простейшую оценку доверительного интервала).
Чисто формально, без ввода субъективного порога, можно поглядеть на коэффициент корреляции между прогнозом и вр.рядом (и это лучше делать на независимой тестовой выборке), а также на отсутствие значимых автокорреляций в ряде ошибок, на отсутствие какого-либо тренда или неслучайности в этом ряде ошибок (визуально можно на это поглядеть - часто хватает).