Экономические функции и методы социальной работы. Методы прогнозирования социально-экономического развития территории Комплексные методы прогнозирования социально экономического развития

РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ

Прогнозирование – предплановая стадия технико-экономических исследований, которая формирует научно-аналитическую основу планов, позволяет в процессе их разработки наметить наиболее эффективные решения о направлениях, содержании, последовательности и сроках осуществления технических и экономических мероприятий. Одновременно прогнозирование является исходной базой перспективного планирования, так как для формирования перспективных планов должны использоваться прогностические оценки развития науки и техники, экономических результатов.

Прогноз призван обеспечить процесс планирования не только информацией о возможных в будущем технических и экономических решениях и действия по их выполнению, но и гарантировать выбор их эффективного распределения во времени.

Прогнозирование – это процесс формирования перспектив поведения объекта на основе анализа тенденций его развития. В свою очередь, прогноз – это вероятное суждение о состоянии какого-либо объекта в определенный момент времени в будущем. При составлении прогноза выделяют две фазы: качественную (аналитическую) и количественную.

На качественной фазе прогнозирования решаются следующие задачи:

― раскрытие тенденций и закономерностей экономического роста в настоящий период;

― выявление важнейших тенденций закономерностей прогнозного периода;

― определение связи настоящего и будущего;

― установление сроков действия выявленных тенденций и факторов.

На количественной фазе прогнозирования получают некоторый набор конкретных цифр развития экономической системы на рассматриваемый период времени.

В экономической науке различают два подхода к прогнозированию: генетический и нормативный.

При генетическом подходе к прогнозированию объект описывается с помощью набора конкретных данных статистики, предполагая, что сохраняются действующие тенденции. Чаше всего он применяется к составлению прогнозов на макроуровне, (народное хозяйство, территория, отрасль).

Нормативный подход к прогнозированию предполагает переустройство объекта в соответствии с представлениями о том, каким он должен быть. Важной особенностью при таком подходе является выработка критерия функционирования экономической системы (например, оптимизационные задачи построения прогноза).

Экономические прогнозы можно различать в зависимости от промежутка времени, на который рассчитан прогноз:

― оперативный (рассчитанный на перспективу, на протяжении которой не ожидается существенных изменений объекта исследований – ни количественных, ни качественных);

― краткосрочный рассчитан на перспективу, на протяжении которой ожидаются только количественные изменения;

― среднесрочный рассчитан на перспективу, на протяжении которой ожидается преобладание количественных изменений над качественными;

― долгосрочный с преобладанием качественных изменений над количественными.

Возможны три основные типа предвидения явлений социально-экономической действительности:

Первый тип – это предвидение таких событий, которые представляются событиями иррегулярными. Например, конкретные размеры промышленного производства на определенную дату, конкретный уровень цен. Эти события являются однократными, конкретными, сами по себе они не могут быть включены в ту или иную формулу закона. Чтобы предвидеть их точно, нужно располагать идеальными знаниями хозяйственного положения в исходный момент. Но так как мы не имеем идеального запаса знаний, этот тип предвидения наиболее трудоемок.

Второй тип предвидения имеет места тогда, когда речь идет о предвидении наступления того или иного более иди менее регулярно повторяющегося события. Например, предсказания наступления экономических кризисов. Предсказания такого рода трудны.

Третий тип предвидения заключается в предвидении более общего развития социально-экономической тенденции. Например, рост или упадок отраслей, цен. Этот вид дает лишь приблизительные количественные границы развития тенденций.

При любом типе предвидения форма выражения предвидения может быть категорической или условной.

В первом случае формула предвидения такова: на основании данных мы считаем вероятным выход события X . Во второй случае: на – основании таких-то данных мы считаем, что если наступят события А , Б , В , то наступит и событие X . Отсюда формула выражения предвидения в первом и втором случаях различна.

Следует иметь в виду, что от точности разработанных прогнозов зависит и степень обоснования плана. Отсюда важное требование к прогнозу – уменьшение степени неопределенности.

Прогнозирование на предприятии должно осуществляться по следующим направлениям:

― прогнозирование объекта производства (продукции);

― прогнозирование технического, экономического уровней предприятия (технологии, состава средств труда, механизации и автоматизации производства). Однако прогнозирование служит не только для определения возможных изменений в перспективе, но также характеризует результаты развития явлений в виде определенного экономического эффекта;

― изменение трудоемкости или материалоемкости;

― снижение затрат на производство.

В связи с этим объектом является экономическое прогнозирование. Результаты прогноза следует сопоставлять с нормативами отрасли, «эталоном» технического и экономического уровней предприятия или данными передовых предприятий с целью определения степени их прогрессивности.

Методы прогнозирования

В условиях предприятия наиболее приемлемыми методами составления прогнозов являются методы экстраполяции и математического моделирования. Однако прогноз развития материально-технической базы производства, требующей одновременного учета большого количества факторов, целесообразно разработать путем составления «эталона», который позволяет характеризовать возможный нормативный уровень развития материально-технической базы в будущем.

В основе методе экспертных оценок лежат следующие принципы:

а) оценки следует получать от признанных экспертов в соответствующих областях;

б) мнение достаточного числа экспертов должно довольно точно характеризовать исследуемый вопрос;

в) необходимо перед экспертами ставить четко определенную задачу.

Типичным направлением такого прогноза является метод «Дельфи».

Основа метода – систематический сбор мнений экспертов и получение надежного обобщения по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей прямые дебаты между экспертами, но вместе с тем, позволяющей им взвешивать свои суждения с учетом ответов коллег. Данный метод включает:

― постановку серии вопросов (с помощью специальных анкет);

― проведение нескольких туров опроса, в процессе которых вопросы все более уточняются;

― ознакомление экспертов после каждого тура опроса с информацией, полученной на основании обработки результатов предыдущего тура;

― получение от экспертов, чьи мнения резко отличаются от мнения большинства, объяснения причин этих отклонений;

― последовательную (от тура к туру) статистическую обработку ответов экспертов.

Метод «Дельфи» исключает открытые дискуссии, уменьшая тем самым влияние некоторых психологических факторов.

Существуют перспективные проблемы, характеризующиеся значительным элементом неопределенности. Например, проблемы освоения Луны, решение проблем перспективного развития национальной экономики. Для эффективного решения этих проблем наилучшим способом является разумное сочетание интуитивных и формальных методов анализа. Это метод системного анализа. Он предполагает существование, с одной стороны, группы специалистов, анализирующих весь комплекс решаемой проблемы, и, с другой стороны, лица или группы лиц, которые используют полученную в результате анализа информацию для принятия обоснованных решений. Считается, что такое взаимодействие практических работников, ответственных за принятие решения, и специалистов, способных всесторонне проанализировать любую проблему, дает наиболее эффективное решение поставленной задачи.

Весь цикл решения проблемы по методу системного анализа следующий:

― формулировка проблемы;

― определение целей, которые преследуют лица, принимающие решение;

― сбор максимально возможной информации о различных ситуациях (в том числе прогнозируемой информации и данных о параметрах);

― определение способов достижения поставленных целей;

― исключение маловероятных альтернатив;

― построение модели (в виде математических уравнений или словесного сценария);

― оценка на основе модели затрат на реализацию каждой альтернативы и ее эффективности с точек зрения поставленных целей.

Если получаемые результаты неудовлетворительны, то пересматриваются исходные посылки, уточняются цели, ищутся новые альтернативы.

Системный анализ предполагает обязательное сочетание количественного анализа с качественным, так как учитываются многие элементы неопределенности будущего, которые не могут быть выражены через количественные модели ожидаемой выгоды:

― проблема рассматривается в широком контексте многочисленных количественных и качественных факторов;

― источники информации часто бывают ненадежны, и поэтому полученные данные нередко неточны.

Специфические методы экономического прогнозирования классифицируются по следующим признакам:

• - степени формализации;
• - общему принципу действия;
• - способу получения прогнозной информации.

По степени формализации, т.е. изучения какой-либо содержательной области знания в виде формальной системы, связанной с усилением роли формальной логики и использованием математических методов научных исследований, методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки, которые объединяет общий принцип действия.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод “интервью”, аналитический метод, метод написания сценариев, построения “дерева целей”. При разграничении указанных методов используется третий признак классификации метод - способ получения прогнозной информации. Методы коллективных экспертных оценок включают в себя методы “комиссий”, “коллективной генерации идей” (мозговая атака), “Дельфи”, матричный метод и др.

Группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних и др. Ко второй подгруппе относятся методы математического моделирования, регрессионного и корреляционного анализа и др.

Кроме того, широко используются в процессе экономического прогнозирования нормативный и балансовый методы. Особое место в классификации методов экономического прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы. Например, коллективные экспертные оценки и методы моделирования или статистические методы и опрос экспертов.

Интуитивные методы прогнозирования:

Методы индивидуальных экспертных оценок.

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

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

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

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

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

В построении “дерева целей” необходимо отметить три условия:

исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество;

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

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

Методы коллективных экспертных оценок.

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

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

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

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

назначение группы экспертов для разработки прогноза;

проведение опроса и обработка материалов;

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

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

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

Формализованные методы прогнозирования.

Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

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

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

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

сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

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

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

Уi + L = F (Уi L),

где Уi + L - экстраполируемое значение уровня;

L - период упреждения;

Уi - уровень, принятый за базу экстраполяции.

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

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

Методы моделирования.

Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования.

Слово “модель” произошло от лат. “modulus” (мера, образец).

В науке термин “модель” означает какой-либо условный образ объекта исследования, а в прогнозировании экономические или социальные процессы.

конструирование модели на основе предварительного изучения объекта;

выделение существенных характеристик объекта;

экспериментальный и теоретический анализ модели;

сопоставление результатов моделирования с фактическими данными объекта;

корректировка или уточнение модели.

Экономико-математическое моделирование основывается на принципе аналогии, то есть возможности изучения объекта через рассмотрение другого объекта, подобного ему и более доступного. Таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. Она представляет собой систему формализованных уравнений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему или какой-либо экономической процесс.

Эта модель позволяет довести до полного исчерпывающего описания процесс получения и обработки исходной информации, а также решить рассматриваемые задачи в достаточно широком классе конкретных случаев.

Нормативный метод применяется на основе расчета прогнозных показателей. Нормы и нормативы разрабатываются заранее на законодательной или ведомственной основе. Норма - это максимально допустимая величина. Норматив - соотношение элементов производственного процесса (составляющая нормы).

Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные. При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным направлениям, объектам, регионам. Например, используются нормативы: социального развития - потребление на душу населения, прожиточный минимум, площадь жилая и др.

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

Методы социально-экономического прогнозирования

Курсовую работу выполнил Назаренко Денис

Введение

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

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

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

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

Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования

Социально-экономическое предвидение основных направлений общественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и место в системе планирования, исследуются вопросы методологии и организации экономического прогнозирования, показываются особенности научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по таким основным направлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

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

Как свидетельствует схема, представленная на рис. 1.1, по степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

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

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

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

Рис. 1.1

В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

В изученной литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушение принципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополнения новыми методами).

В большинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. Для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

С другой стороны, методы экстраполяции – не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком. (рис. 1.2)

На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной

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

Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.

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

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

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

Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа.

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

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

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

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

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

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

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

В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий.

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

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

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

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

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.

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

Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.

Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.

Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции

Простейшим способом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени

Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – на 5-7 лет.

Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

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

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

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

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

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

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

Следовательно, в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой.

Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Модель круговых потоков в закрытой экономике

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

А – темп научно-технического прогресса;

У – темп прироста совокупного продукта.

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

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

А – коэффициент пропорциональности;

Т – затраты труда;

К – основные фонды в стоимостном выражении.

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

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

Исходные данные для прогнозирования объема ВНП США

Таблица 2.1

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

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

Прогнозы экономического роста в США в 1992-1997 гг.

Таблица 2.2

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

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

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

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

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

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

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

Прогнозные значения компонентов ВНП США в 1992-1997 гг.

Таблица 2.3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные количественные признаки и интервалы групп разной пропорциональности

Таблица 3.1

	Коэффициент удовлетворения потребностей	Индекс потребностей	Степень пропорциональности
			Наивысшая
			Повышенная
			Выше средней
			Ниже средней

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Рис 3.1
Индексы оптовых и потребительских цен в апреле декабре 1997 г. оценены методом экспертных оценок. На их основе рассчитан дефлятор потребительских и оптовых цен по формуле (8):

Где D – дефлятор оптовых и потребительских цен;

I – индекс потребительских цен за соответствующий период;

Р – индекс оптовых цен за соответствующий период.

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

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

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

Прогноз номинального и реального ВВП Украины

во втором полугодии 1998 г.

Таблица 3.2

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

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

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

Заключение

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

В процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза.

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

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

Список литературы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Приложение 1

Модель кривых потоков в открытой экономике

Введение…………………………………………………………………...........4

Раздел 1. Теоретическая часть…………………………………………………6

1.1. Цели и задачи прогнозирования социально-экономического развития как особого вида планирования на муниципальном уровне………………...…6

1.2. Методы прогнозирования социально-экономического развития территории……………………………………………………………………….11

Раздел 2. Аналитическая часть………………………………………………17

2.1. Общая характеристика территории …………………………………….17

2.2. Анализ организационной структуры Администрации территории…..19

2.3. Анализ методов, используемых при прогнозировании социально-экономического развития территории………………………………………….22

2.4. Анализ социально-экономического развития территории по прогнозным показателям………………………………………………………..23

2.4.1. Анализ демографических показателей……………………………….24

2.4.2. Анализ занятости и доходов населения………………………………24

2.4.3. Анализ экономической базы…………………………………………..26

2.4.4. Анализ финансовой базы……………………………………………...26

2.4.5. Анализ развития малого предпринимательства……………………..27

2.4.6. Анализ инвестиционной деятельности……………………………….28

2.4.7. Анализ жилищного строительства и жилищной обеспеченности населения…………………………………………………………………………28

2.4.8. Анализ жилищно-коммунального хозяйства ………………………...29

2.4.9. Анализ социальной сферы……………………………………………29

Заключение …………………………………………………………………..30

Список использованной литературы……………………………………….32

Приложение

Введение

Условия социально - экономического развития муниципальных образований в нашей стране за последние годы значительно изменились. В целом, применительно к современной России можно говорить о качественных сдвигах в сфере местного экономического развития. Конституцией Российской Федерации 1993 года, отделившей местное самоуправление от государственной власти, и Федеральным Законом «Об общих принципах местного самоуправления в Российской Федерации» определены основные принципы местного самоуправления. Муниципалитеты получили самостоятельность, основанную на разграничении компетенции разных уровней власти, определении предметов совместного ведения и передачи части полномочий сверху вниз. Экономической основой местного самоуправления в России стало право самостоятельно распоряжаться муниципальной собственностью и местными финансами. Муниципальные органы власти получили возможность и обязанность заниматься развитием собственной экономики в интересах, проживающих на их территории людей.

Чтобы как то представлять «картину» социально – экономического развития на последующие годы, на территории образования разрабатывается и реализуется социально-экономический прогноз. На примере Сунского муниципального района Кировской области, проанализируем развитие района с социально – экономической точки зрения, на основании прогноз а «Социально – экономическое развитие Сунского муниципального района Кировской области на 2012-2014годы».

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

Актуальность данной темы, является то, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение методов социально - экономических прогнозов для определения сущности, областей применения и наиболее эффективных методов прогнозирования. Для этого необходимо решить следующие задачи: определить сущность методов социально-экономического прогнозирования и области их применения в ходе изучения основ методологии прогнозирования; дать характеристику методов социально-экономического прогнозирования.

Раздел 1. Теоретическая часть

Цели и задачи прогнозирования социально-экономического развития, как особого вида планирования на муниципальном уровне.

Под социально-экономическим развитием муниципального образования понимается, управляемый процесс изменений в различных сферах жизни муниципального образования, направленный на достижение определенного уровня развития социальной (включая духовную) и экономической сфер на территории муниципального образования, с наименьшим ущербом для природных ресурсов и наибольшим уровнем удовлетворения коллективных потребностей населения и интересов государства. В данном направлении осуществляются следующие действия: утверждаются и реализуются местные целевые программы, даются муниципальные заказы, согласовываются формы участия предприятий и организаций в развитии муниципального образования, заключаются договоры и другое. Социально-экономическое развитие муниципальных образований Федеральным законом “Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации” отнесено к полномочиям местного самоуправления.

Прогнозирование, как одна из форм государственного регулирования, служит начальным этапом, предшествует разработке программ, планов, основных направлений, разработке стратегии социально-экономического развития и так далее. Во всех видах общественной деятельности необходимо предвидение перспектив развития, будущих последствий принятых в настоящее время решений, а также явлений, которые могут возникнуть независимо от предусмотренных мер.

Задача состоит в том, чтобы учесть взаимодействие множества объективных и субъективных факторов (внутренних и внешних), добиться, чтобы предвидение, как элемент управления общественным развитием, было по-настоящему научным и достоверным.

Цель прогнозирования состоит в создании научных предпосылок, включающих: научный анализ тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего развития общественного воспроизводства, учитывающее, как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений; обоснование направлений социально-экономического и научно-технического развития для принятия управленческих решений.

Основная цель прогнозирования территориального социально-экономического развития - обеспечение согласования общегосударственных и региональных интересов при разработке и реализации региональной экономической политики.

Территориальные прогнозы разрабатываются на долгосрочную, среднесрочную перспективу и ежегодно (текущие прогнозы).

В настоящее время прогнозирование СЭР территории включает:

Разработку вариантов СЭР территории с учетом вероятностного воздействия внутренних и внешних политических, экономических и других факторов;

Предоставление материалов для дифференциации отраслевых и межрегиональных прогнозов;

Уточнение потребностей в средствах для финансирования различных целевых программ, поставок продукции, оказания услуг и выполнение работ для государственных региональных нужд, поддержки отдельных отраслей экономики.

Прогноз СЭР является необходимой предпосылкой принятия субфедеральными органами власти различных оптимальных управленческих решений, в том числе и в сфере комплексного СЭР территории. Прогноз проводится путем сопоставления фактических показателей анализируемого периода с плановыми и с фактическими показателями за предшествующие годы.

С целью разработки прогнозов СЭР проводится комплексный анализ ситуации на территории по следующим направлениям (3, 57)

· демографическая ситуация (уровень рождаемости, смертности, продолжительность жизни, миграция);

· природная среда (полезные ископаемые, климат, водные и земельные ресурсы, почвенный состав, растительный и животный мир);

· социальная сфера (состояние образования, здравоохранения, культуры, науки, уровень преступности);

· региональные финансы (состояние бюджета, налоговый потенциал территории, финансовое состояние хозяйствующих субъектов);

· уровень жизни населения (среднедушевые доходы, заработная плата, прожиточный минимум, потребительская корзина);

· производственная сфера (общие объемы производства, отраслевая структура, динамика производства);

· экология (объемы вредных выбросов, реализация природоохранных мероприятий).

В теории прогнозирования существует множество оснований, по которым классифицируются прогнозы. Однако наиболее подходящей к социально-экономическим прогнозам будет являться классификация социально-экономических прогнозов по временному критерию. С точки зрения этого критерия прогнозы СЭР делятся на долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные

Долгосрочные прогнозы СЭР разрабатываются органами исполнительной власти субъекта РФ один раз в 5 лет на 10-ий период. Данные таких прогнозов используются при разработке среднесрочных прогнозов СЭР региона, а также концепции и программ СЭР. При долгосрочном социально-экономическом прогнозировании в расчет необходимо принимать один набор показателей, характеризующих потенциал региона: земельных ресурсах, полезных ископаемых, рабочей силе, основном и оборотном капитале, научно-технических достижениях. При среднесрочном прогнозировании эти факторы уже недостаточны для объяснения динамики объема производства. Данные прогнозов СЭР региона на долгосрочную перспективу подлежат опубликованию в печати.

Среднесрочные прогнозы СЭР разрабатываются органами исполнительной власти субъекта РФ на срок от 3 до 5 лет с ежегодной корректировкой данных. При среднесрочном прогнозировании на первый план выступают показатели платежеспособного спроса населения и других агентов воспроизводственной деятельности (регион, предприниматели, население). Данные прогнозов СЭР региона на среднесрочную перспективу подлежат опубликованию в печати.

Краткосрочные прогнозы СЭР разрабатываются органами исполнительной власти субъекта РФ ежегодно. Данные таких прогнозов служат основой составления проекта бюджета. При построении модели краткосрочного прогноза на первое место выступают показатели, характеризующие финансовую ситуацию в экономике в целом и по отдельным группам хозяйствующих субъектов: домашние хозяйства, малый и средний бизнес, предпринимательский сектор, население. Данные прогнозов СЭР на краткосрочную перспективу подлежат опубликованию в печати.

Планирование и прогнозирование взаимно дополняют друг друга. План социально-экономического развития - это документ, который содержит систему показателей и комплекс различных мероприятий по решению социально-экономических задач. В нем отражаются цели, приоритеты, ресурсы, источники их обеспечения, порядок и сроки выполнения.

Таким образом, что планирование - это процесс научного обоснования целей, приоритетов, определения путей и средств их достижения. На практике оно реализуется путем разработки планов. Его отличительной чертой является конкретность показателей, их определенность по времени и количественно.

Формы сочетания прогноза и плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать разработке плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана, самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных экономических системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить точное определение показателей, то есть план приобретает вероятностный характер и практически превращается в прогноз.

Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего, создать научные предпосылки для их осуществления. Эти предпосылки включают: научный анализ тенденций социально-экономического развития; вариантное предвидение предстоящего развития, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений. Обоснование направлений социально-экономического прогнозирования заключается в том, чтобы, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами, сформировать цели развития, а с другой -- способствовать выработке оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде. (9,51).

Методы прогнозирования социально-экономического развития территории.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития (4, 29).

Методы прогнозирования выражаются в способах и приёмах разработки прогнозных и плановых документов и показателей применительно к их различным видам и назначениям.

В большом многообразии методов прогнозирования можно выделить следующие группы:

1. Методы экспертных оценок;

2. Методы экстраполяции;

3. Моделирование;

4. Нормативный метод;

5. Целевой метод.

Экстраполяция - это метод, при котором прогнозируемые показатели рассчитываются как продолжение динамического ряда на будущее по выявленной закономерности развития. Метод позволяет найти уровень ряда за его пределами в будущем. Метод экстраполяции применяется при стабильности системы, устойчивости явлений, когда динамика процессов, показателей в перспективе определяется тенденциями их изменений в прошедшем периоде. Экстраполяция эффективна для краткосрочных прогнозов, если данные динамического ряда выражены ярко и устойчиво.

Одним из способов экстраполяции могут быть линии регрессии, надежность которых повышается при построении многошкаловых корреляционных моделей, ставящие прогнозируемые показатели в зависимость от нескольких переменных. Поэтому работу над прогнозом социально-экономического развития муниципального образования следует начинать с изучения факторов (переменных величин), влияющих на социально-экономическое развитие. К таким факторам следует отнести:

1. Наличие собственных финансовых ресурсов;

2. Демографические изменения;

3. Развитие отраслей хозяйства и другое.

Метод экспертных оценок используется, преимущественно, в долгосрочных прогнозах, этот метод помогает установить степень сложности проблемы, выявит важные факторы и взаимосвязи между ними, выбрать наиболее предпочтительные альтернативы. Однако, метод экспертных оценок не лишен недостатков, потому что имеет долю субъективизма.

Метод экспертных оценок чаще используется в тех случаях, когда трудно количественно оценить прогнозный фон, и специалисты делают это на основе своего понимания вопроса. Данный метод имеет несколько видов: индивидуальная экспертная оценка, коллективная экспертная оценка, метод интервью, метод экспертных комиссий.

В практике возможно применение методов экстраполяции и экспертных оценок, при этом используются объективные тенденции развития, так и мнения экспертов.

При нормативном методе прогнозирования определяются пути и сроки достижения возможных состояний явления, принимаемых в качестве цели. В данном случае, речь идет о прогнозировании достижения желательных состояний явления на основе заданных норм, целей. Нормативный метод чаще всего применяется для программных или целевых прогнозов. Используется как количественное выражение норматива, так и определенная шкала возможностей оценочной функции. Нормативный метод прогнозирования помогает выработать рекомендации по повышению уровня объективности, следовательно, эффективности решений.

Нормативный метод при планировании социально-экономического развития может называться так же методом технико-экономических расчетов. Он использует нормы и нормативы, разработанные на законодательной или ведомственной основе. Наличие норм и нормативов позволяет определять прогнозные и плановые показатели на основе прямого счета. В прогнозировании используются более обобщенные, а в планировании - более конкретные нормы.

С помощью нормативов регулируются как рыночная, так и внерыночная, в основном непроизводственная сферы. К примеру, в непроизводственной сфере используются нормативы по минимальной пенсии, расходов на образование, здравоохранение, жилищно-коммунальное обслуживание и другие, обслуживаемые за счет федеральных и местных бюджетов.

Разновидностью нормативов являются стандарты и лимиты. Они используются, например, в планировании минимального размера средств бюджета муниципального образования, направляемых на покрытие расходов предприятий и организаций жилищно-коммунального хозяйства.

Балансовый метод прогнозирования является одним из основных методов разработки планов социально-экономического развития, он имеет универсальное значение как способ, увязывающий потребности с ресурсами. С помощью балансового метода выявляются диспропорции, регулирующие народнохозяйственные пропорции, обосновываются необходимые соотношения между разделами и показателями плана; выявляются резервы; устанавливается экономическое равновесие.

Опытно-статистический метод прогнозирования характеризуется ориентацией на фактически достигнутые в прошлом результаты, по экстраполяции которых определяется план искомого показателя.

Методы прогнозирования не исчерпываются приведенными выше. Существуют так же специализированные методы:

1. Морфологический анализ;

2. Прогнозный сценарий;

3. Корреляционный и регрессионный анализ;

4. Факторный анализ;

5. Спектральный анализ;

6. Теория игр.

Программно-целевой метод по сравнению с другими методами является относительно новым и недостаточно разработанным.

Программно-целевой метод тесно связан с нормативным, балансовым и экономико-математическими методами и предполагает разработку плана начиная с оценки конечных потребностей исходя из целей развития экономики при дальнейшем поиске и определении эффективных путей и средств их достижения и ресурсного обеспечения.

Сущность Программно-целевой метод заключается в отборе основных целей социального, экономического и научно-технического развития, разработке взаимоувязанных мероприятий по их достижению в намеченные сроки при сбалансированном обеспечении ресурсами с учетом эффективного их использования.

Программно-целевой метод применяется при разработке целевых комплексных программ, представляющих собой документ, в котором отражаются цель и комплекс научно-исследовательских, производственных, организационно-хозяйственных, социальных и других заданий и мероприятий, увязанных по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления.

В рамках приведенной классификации можно выделить две большие однородные группы: интуитивные и формализованные методы прогнозирования. Данные группы принципиально отличаются по своей сущности. В рамках научных исследований наибольший интерес представляют методы, отнесенные ко второй группе, однако последние время всё чаще предпринимаются попытки исследования интуитивных методов.

Таким образом, можно сделать вывод, что прогнозирование социально-экономического развития представляют сложный многоэтапный процесс. В данном случае приходится решать множество разноплановых проблем, как теоретического, так и практического характера. Для успешного решения многих из проблем необходимо обладать обширным инструментарием прогнозирования и планирования. Основу инструментария прогнозирования составляют методы прогнозирования и планирования. На сегодняшний день разработано очень много различных методов, каждый из которых обладает своей областью применения, своими особенностями. Любой метод позволяет делать прогнозы и планы с максимальной степенью достоверности в одних условиях, и является абсолютно неприменимым в других. В процессе совершенствования системы планирования и прогнозирования социально-экономического развития одним из направлений должно стать расширение базы применяемых методов. Для этого следует четко понимать особенности, преимущества и недостатки конкретных методов.

К наиболее распространенным методам прогнозирования относятся: экстраполяция, нормативные расчеты, в том числе интерполяция, экспертные оценки, аналогия и математическое моделирование.(10, 234).

Похожая информация.

Под методами социально-экономического прогнозирования в национальной экономике следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их изменений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно будущего его (объекта) развития .

Всю совокупность методов прогнозирования можно сгруппировать по различным признакам:

степени формализации;

общему принципу действия;

способу получения и обработки информации;

направлениям и на­значению прогнозирования;

процедуре получения параметров прогнозной модели и др.

Например, по принципу обработки информации об объекте можно выделить:

статистические методы,

методы аналогий,

опережающие методы

По степени формализации, т.е. изучения какой-либо содержательной области знания в виде формальной системы, связанной с усилением роли формальной логики и использованием математических методов научных исследований, методы экономического прогнозирования можно разделить:

на интуитивные

формализованные.

Рисунок 3 квалификационная схема методов прогнозирования

Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. (используются оценки экспертов).

Метод «интервью» позволяет осуществить непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ».

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

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

Метод «дерева целей» используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней. «Дерево целей» строится путем последовательного выделения все более мелких компонентов на понижающихся уровнях. Каждая ветвь на каждом уровне разделяется на два ответвления следующего, более низкого уровня.

Рисунок 4 Дерево целей

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

В построении «дерева целей» необходимо отметить три условия:

исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество;

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

«дерево целей», используемое при нормативном прогнозировании, следует считать совокупностью целей и подцелей.

Метод «комиссий» состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными специалистами. Содержание данного метода следующее:

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

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

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

назначение группы экспертов для разработки прогноза;

проведение опроса и обработка материалов;

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

Метод «Дельфи» состоит в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки. Его основные особенности:

анонимность экспертов;

многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования;

обеспечение экспертов информацией, включая и обмен ею между экспертами, после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок;

обоснование ответов экспертов по запросу организаторов.

Метод «коллективной генерации идей» («мозговой атаки») целесообразен для определения возможных вариантов развития объекта прогнозирования и получения продуктивных результатов за короткий срок путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс.

Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

Группу формализованных методов входят две подгруппы:

экстраполяции (методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних и др.)

моделирования (методы математического моделирования, регрессионного и корреляционного анализа и др.)

Метод экстраполяции основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса. При использовании этого метода необходимо иметь информацию об устойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срок прогнозирования. Последовательность действий при экстраполировании:

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

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

сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

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

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

Метод моделирования

конструирование модели на основе предварительного изучения объекта;

выделение существенных характеристик объекта;

экспериментальный и теоретический анализ модели;

сопоставление результатов моделирования с фактическими данными объекта;

корректировка или уточнение модели

Кроме того, широко используются в процессе социально - экономического прогнозирования нормативный и балансовый методы.

Особое место в классификации методов экономического прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы. Например, коллективные экспертные оценки и методы моделирования или статистические методы и опрос экспертов.

Нормативный метод применяется на основе расчета прогнозных показателей. Нормы и нормативы разрабатываются заранее на законодательной или ведомственной основе. Норма – это максимально допустимая величина. Норматив – соотношение элементов производственного процесса (составляющая нормы).

Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные. При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным направлениям, объектам, регионам.

Например, используются нормативы: социального развития – потребление на душу населения, прожиточный минимум, площадь жилая и др.

Социально-экономическое прогнозирование базируется на следующих принципах:

Принцип системности прогнозирования

Под системностью методов и моделей социально-экономического прогнозирования следует понимать их совокупность, позволяющую разработать согласованный и непротиворечивый прогноз по каждому направлению .

Принцип научной обоснованности должен базироваться на применении научного инструментария, глубоком изучении достижений отечественного и зарубежного опыта формирования прогнозов. Прогнозирование должно строиться на широком использовании методик и моделей как условия научного формирования прогнозов отдельных блоков комплексной системы, их обоснованности, действенности и своевременности.

Принцип адекватности прогноза характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии народного хозяйства и создание теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного, стохастического характера реальных процессов.

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

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