Теория экономического прогнозирования

Важную роль в выборе метода прогнозирования может сыграть ти­повое представление объекта прогнозирования. Это связано с тем, что ка­ждому из типовых представлений объекта можно поставить в соответствие множество элементов методической среды прогнозирования. Это отражает булева (логическая) матрица наличия или отсутствия связи между типо­вым представлением объекта и методом прогнозирования (табл. 2.2) [9]. В этой таблице 0 - отсутствие связи между типовым представлением объекта и искомым методом прогнозирования; 1 - если такая связь существует.

Строки этой матрицы пронумерованы от 0 до 6 и соответствуют:

1 - интуитивному представлению;

2 - предметному представлению (дескриптивные модели);

3 - функционально-декомпозиционному представлению;

4 - представлению в виде контуров обслуживания;

5 - агрегативно-декомпозиционному представлению;

6 - представлению в виде модели «параметр-поле допуска».

Столбцы этой матрицы пронумерованы в соответствии с номерами видов прогнозирования:

1 - экспертное;

2 - функционально-логическое;

3 - структурное;

4 - параметрическое;

5 - прогнозирование по аналогии;

6 - комплексные системы прогнозирования [3].

Таблица 2.2

Булева матрица наличия или отсутствия связи между типовым представ­лением объекта и группой методов прогнозирования

Прогнозист в процессе исследования выбирает вид методов прогно­зирования, а затем в рамках этой группы отбирает наиболее подходящий, адаптирует его к особенностям объекта, при необходимости модифицирует или разрабатывает свой метод. Подбор адекватного метода позволяет обеспечить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, уменьшить затраты времени и ресурсов на прогнозирование.

Фактографические методы прогнозирования

Как было ранее показано (см. п. 2.1.), фактографические методы про­гнозирования можно условно разделить на две большие группы: статисти­ческие и методы аналогий.

Статистические методы прогнозирования

Статистические методы изучены лучше всего, однако не являются единственно возможными. В ряде случаев прибегают к построению сцена­риев развития, морфологическому анализу, историческим аналогиям. Но­вым подходом к прогнозированию НТП является, в частности, «симптома­тическое» прогнозирование, суть которого заключается в выявлении «предвестников» будущих сдвигов в технике и технологии. Однако в прак­тике экономики преобладающими по-прежнему являются статистические методы (что связано с наличием инерционности). Немаловажным является и то, что статистические методы опираются на аппарат анализа, развитие и практика которого имеют достаточно длительную историю.

Процесс статистического прогнозирования распадается на 2 этапа:

• Индуктивный, заключающийся в обобщении данных, наблюдаемых за более или менее продолжительный период времени, и в представлении соответствующих статистических закономерностей в виде модели. Про­цесс построения модели включает: выбор формы уравнения, описывающе­го динамику или взаимосвязь явлений; оценивание его параметров.

• Дедуктивный — собственно прогноз. На этом этапе определяют ожидаемое значение прогнозируемого показателя.

Не всегда статистические методы используются в чистом виде. Часто их включают в виде важных элементов в комплексные методики, преду­сматривающие сочетание статистических методов с другими, например, экспертными оценками.

Статистические методы основаны на построении и анализе динами­ческих рядов, либо данных случайной выборки. К ним относятся методы прогнозной экстраполяции, корреляционный и регрессионный анализ. В группу статистических методов можно включить метод максимального правдоподобия и ассоциативные методы — имитационное моделирование и логический анализ.

Динамику исследуемых показателей развития хозяйственной систе­мы можно прогнозировать при помощи двух различных групп количест­венных методов: методов однопараметрического и многопараметрического прогнозирования. Общим для обеих групп методов является, прежде всего, то, что применяемые для параметрического прогнозирования математиче­ские функции, основываются на оценке измеряемых значений прошедшего периода (ретроспективы). Однопараметрическое прогнозирование базиру­ется на функциональной зависимости между прогнозируемым параметрам (переменной) и его прошлым значением, либо фактором времени.

ŷt+1=ſ(yt,yt-1,…,yt-n). (2.1)

При обработке таких прогнозов пользуются методом экстраполяции трендов, экспоненциальным сглаживанием или авторегрессией.

В основе многопараметрических прогнозов лежит предположение о причинной взаимосвязи между прогнозируемым параметром и нескольки­ми другими независимыми переменными:

 Скачать реферат