Контрольная работа на тему: «Методы прогнозирования»

Оглавление

1. Понятие, сущность и роль прогнозирования
2. Интуитивные и формализованные методы прогнозирования
3. Механизм процесса прогнозирования
4. Этапы прогнозирования
5. Основные подходы к прогнозированию

 

Понятие, сущность и роль прогнозирования

Прогнозирование представляет собой специальное научное исследование, которое основывается на поиске перспектив развития явлений или процессов.

Понятие «прогнозирование», если перевести его с греческого языка, означает «наперед знание», то есть представляет собой процесс создания прогноза.

Суть прогнозирования в том, что посредством определенных методов обрабатывается вся имеющаяся информация об объекте прогнозирования и, тем самым, получается представление о направлениях развития данного объекта, опираясь на анализ тенденций. Знание о будущем является итогом познавательной деятельности людей, оно может быть выражено в различных формах:

— Предсказание, которое представляет собой суждения о состоянии субъектов или объектов в будущем. Оно основывается на логических умозаключениях.

— Предвидение представляет собой суждение о состоянии объекта в будущем, но оно основано на знаниях о закономерностях развития объекта.

Существует 3 формы предвидения:

— Научное предвидение, включающее в себя результат научной теории, строящийся на основе исследованных научными методами закономерностей в развитии природы, мышления человека, жизни общества (прогнозы погоды, развития государства и др.);

— Ненаучное предвидение, основанное на нереальных (фантастические) взаимосвязях (ясновидение, предчувствие, гадание, предсказания);

— Эмпирическое предвидение основывается на повседневном опыте человека, закономерностях (народная примета).

Научное предвидение выступает в 3 формах:

— Гипотеза, которая представляет собой предположение о развитии какого-либо явления (оно может произойти, а может и нет). Гипотезами обычно характеризуют общие черты объекта, его качественные характеристики.

— Прогноз является вероятным научно-обоснованным суждением о положении объектов в будущем, альтернативные пути и сроки достижения. В сравнении с гипотезой, прогноз более определен, поскольку содержит не только качественные, но и количественные составляющие.

— План – это постановка четко определенных целей, а также предвидение конкретного детального события (событий) исследуемых явлений (объектов).

В социально-экономические прогнозы включаются следующие показатели развития:

— Макроэкономическая ситуация;

— Научно-технический процесс;

— Динамика производства и потребления;

— Уровень и качество жизни;

— Внешнеэкономическая деятельность;

— Экологическая обстановка;

— Системы здравоохранения, образование и социальное обеспечение общества.

С помощью макроэкономического прогнозирования исследуется система социального и экономического прогнозирования государства. Основой социально-экономических прогнозов считается познание определенных факторов, которые определяют эволюцию социально-экономических процессов и количественные зависимости факторов и показателей развития экономики.

Существуют следующие факторы значения прогнозирования:

— Прогнозирование дает возможность проведения анализа экономических, социальных, научно-технических процессов, а также их перспектив и тенденций;

— Посредством прогнозирования возможно исследование объективных взаимосвязей социально-экономических явлений в процессе развития народного хозяйства (конкретные условия в определенном периоде времени);

— Существует возможность оценки объекта прогнозирования;

— С помощью прогнозирования можно выделить объективные альтернативы экономического и социального развития общества;

— При прогнозировании накапливается научный материал для дальнейшего (обоснованного) выбора соответствующих решений;

— Прогнозирование дает возможность оценки последствий принимаемых решений.

Интуитивные и формализованные методы прогнозирования

По степени формализации методы прогнозирования делятся на формализованные и интуитивные:

Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном количественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.

Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.

В свою очередь эти две группы можно разделить по общему принципу деятельности и способу получения прогнозной информации. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и методы моделирования.

К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов, а к методам моделирования – методы информационного моделирования (патентный и публикационный), статистического моделирования, логического моделирования (прогнозной аналогии, «дерево целей»).

Интуитивные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Причем индивидуальные экспертные оценки основаны на обобщении мнений отдельных экспертов, выраженных независимо друг от друга. К ним относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания сценария. Коллективные экспертные оценки базируются на получении объединенной оценки от всей группы специалистов-экспертов, выработанной при непосредственном контакте. К таким методам относятся метод Дельфи, метод «мозговой атаки», метод экспертных комиссий.

Формализованные методы прогнозирования

Экстраполяция — это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Как поступить, если условия формирования тренда (тренд – тенденция, определяющая общее направление развития) изменились? В этом случае предполагается использование такого искусственного приема, как исправление тренда. Отсекаются показатели ряда, которые были сформированы отжившими факторами, но при разделении старых и новых тенденций следует быть осторожным (можно воспользоваться экспертными оценками).

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения — это интервал времени, на который разрабатывается прогноз. База прогноза — это статистическая информация за ряд лет, на которую мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Построенные с помощью методов экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать как конечный этап прогнозирования, ибо полученный показатель следует оценить с помощью экспертов и в случае необходимости скорректировать, если экономические, политические и другие условия в стране (городе) меняются.

Процедура экстраполяции — это чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных математических формул, а неформальный – на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Метод наименьших квадратов основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая тренд, в каждом конкретном случае подбирается в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и реализуется на ЭВМ. К недостаткам метода можно отнести жесткую фиксацию тренда моделью, небольшой период упреждения, сложность подбора уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых компьютерных программ, например Excel.

Методы моделирования

Методы информационного моделирования были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

Патентный метод – это опережающий метод прогнозирования, позволяющий рассчитать момент внедрения в практику изобретений по динамике даты их патентования и даты внедрения.

Для того чтобы построить прогноз данным методом, необходимо рассмотреть и проанализировать следующую информацию:

1) дату патентования изобретения;

2) дату внедрения изобретения в производство или в любую другую деятельность;

3) разрыв во времени между первой и второй датой.

Публикационный метод аналогичен и базируется на оценке взаимосвязи между датой опубликования информации о каком-либо достижении НТП и датой внедрения его на практике.

В основу применения методов информационного моделирования положены следующие два допущения:

1) существует связь между динамикой предоставления научно-технической информации и динамикой внедрения достижения в производство;

2) научно-техническая информация на некоторый интервал времени опережает внедрение достижения в производство.

Основными источниками информации, используемой в опережающих методах прогнозирования, являются:

1) патентная документация (патенты, свидетельства);

2) патентно-ассоциируемая документация (лицензии, коммерческая информация, каталоги, прайсы и т.д.);

3) публикации в периодической печати и издания научно-технической литературы, используемые при публикационном методе.

Ретроспективная обработка названных источников информации позволяет проанализировать динамику патентования и опубликования.

В результате анализа исследователи решают две задачи:

1) определяют возможную дату внедрения технического решения в производство;

2) оценивают перспективу различных направлений науки и техники.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты выявляют и изучают взаимосвязь между появлением публикаций о правительственных перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего относятся методы прогнозирования по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер — характер закономерности.

В группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода:

1) математической аналогии;

2) исторической аналогии.

Метод математической аналогии основан на установлении аналогии математических описаний различных по природе объектов (например, закона гравитации и торгового тяготения городов). Для математического описания и прогнозирования менее изученного явления (торгового тяготения) используется математическое описание более изученного явления (гравитации).

Метод исторической аналогии – это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует иметь в виду, что этот метод не основан на неизбежности и необходимости полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Применение аналогии в прогнозировании связано со следующими трудностями: часто сложно отличить истинную причину от мнимой, что ведет к ошибкам; для повышения точности прогнозов необходимо обеспечить представительность выборки (наблюдений), достаточно полно отражающей совокупность всех возможных ситуаций, которые могут иметь место в будущем. Прогнозирование по аналогии обычно применяется в сочетании с другими методами (экспертных оценок).

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов относительной важности или весов элементам различных уровней «дерева целей». Построение «дерева целей» заканчивается, когда мы доходим до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева целей»:

1) формулировка генеральной цели прогноза;

2) формулировка перечня подцелей различных уровней;

3) непосредственно построение «дерева целей»;

4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов);

5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза;

6) выбор наиболее оптимальных мероприятий;

7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.

 

Механизм процесса прогнозирования

В прогнозировании выделяются следующие этапы:

• определение цели;
• выбор периода, на который составляется прогноз;
• выбор метода прогнозирования;
• сбор необходимой информации;
• составление прогноза.

В качестве иллюстрации использования техники прогнозирования можно рассмотреть прогнозирование динамики объема продаж. Оно представляет собой многоступенчатый процесс, включающий составление предварительного и конечного (формального) прогнозов.

Для фирм с широким ассортиментом продукции процесс прогнозирования будет включать те же стадии, дублированные по отношению к каждому виду товара.

Первым шагом к составлению прогноза является определение внешних и внутренних факторов, которые могут оказать влияние на объем реализации продукции. Внешние факторы (не поддающиеся контролю со стороны фирмы):

• общая экономическая ситуация (темпы инфляции, уровень процентных ставок, уровень безработицы);
• возможные государственные мероприятия (снижение налогов, введение новых законодательных актов);
• вероятное поведение главных конкурентов (совершенствование производственных мощностей, увеличение объема реализации);
• влияние социальных и культурных факторов (изменение темпов рождаемости; сокращение числа замужних женщин, занятых трудовой деятельностью; сдвиги в системе ценностей и образе жизни отдельных социальных слоев и т. п.).

Внутренние факторы (контролируемые фирмой):

• совершенствование производственных мощностей фирмы;
• планирование закупок;
• выпуск дополнительной продукции.

Выбор адекватной модели прогнозирования является важнейшим условием, обеспечивающим достаточную степень достоверности прогноза.

Факторы, учитываемые при выборе модели прогнозирования:

• цель прогнозирования (получение информации о характере доминирующих тенденций (рост, снижение) и подробной картины предстоящих изменений в рыночной конъюнктуре;
• временные рамки (краткосрочный прогноз — до 3 месяцев, среднесрочный — от 3 месяцев до 2 лет, долгосрочный — свыше 2 лет. Чем меньше временной отрезок, тем выше вероятность достоверности прогноза;
• необходимый уровень конкретизации (прогнозирование одного, группы товаров; в рамках страны, региона, области, района);
• допустимый уровень погрешности;
• характер исходных данных;
• допустимый объем затрат на прогнозирование: на разработку самой модели;
• на сбор и хранение данных, используемых в модели; на непосредственную обработку данных;
• объем исходной информации — для определения типов моделей требуется соответствующий объем данных (например, для многофакторной регрессионной модели с семью независимыми переменными требуется, по меньшей мере, 28 — 35 наблюдений);
• простота в применении (большинство фирм используют именно те модели, которые им наиболее доступны, хотя, может быть, и менее эффективны);
• на какой стадии «жизненного цикла» находится товар.

Первоначальный (формальный) прогноз. После оценки степени влияния тех или иных внутренних и внешних факторов на предполагаемый объем продаж составляется первоначальный прогноз. Техника разработки такого прогноза разнообразна: от составления сложной многофакторной регрессионной модели до относительно простой процедуры опроса отдельных агентов по сбыту о валовой реализации за последние 12 месяцев. Первоначальный прогноз является наиболее важной ступенью процесса прогнозирования, поскольку непосредственно влияет на выбор и формирование стратегии маркетинга.

После этого формальный прогноз передается на рассмотрение другим ведущим специалистам фирмы. На основе анализа обратного потока информации, получаемой от потребителей, они могут скорректировать данные формального прогноза. В конечном счете выводится окончательная оценка, которая ложится в основу планирования производственной и сбытовой деятельности фирмы.

Проверка адекватности прогноза. С началом фактической реализации продукции данные формального прогноза подвергаются постоянной сверке на предмет выявления их адекватности реальной динамике изменения рыночных показателей. В случае значительных отклонений расчетных данных от фактических формальный прогноз подвергается корректировке.

Этапы прогнозирования

Основными этапами прогнозирования являются:

1) выявление потребностей на рынке. Начальным этапом экономического прогноза является определение на рынке социально-экономического заказа общества либо иерархической совокупности таких заказов, если речь идет о многопрофильном прогнозе. В самом общем плане социально-экономический заказ характеризуется тем, что помимо детерминированных потребностей общества в отдельных продуктах он определяет и ограничения ресурсов, которые общество может затратить, а предприятие – выделить на удовлетворение этих потребностей;

2) учет взаимосвязи между выявленными элементами «потребность – ресурсы»;

3) разработка технических прогнозов, непосредственно связанных с объектом экономического прогнозирования, выявление и конкретизация потребностей рынка в нововведениях, которые являются составной частью рыночной конъюнктуры;

4) разработка прогнозов относительно области возможных путей производства и развития самого объекта прогнозирования (рис. 1.1), исходя из выявленных на первом этапе конкретных потребностей, содержащихся в социально-экономическом заказе и механизме рынка;

5) разработка путей реализации прогноза производства в рамках верхнего предела затрат, указанных в заказе при разработке прогноза.

6) дальнейшая конкретизация полученных прогно­зов и расчетов (в результате итеративных процедур) в области соответствующих возможных путей техническо­го и экономического развития, необходимых ресурсов, хозяйственных распоряжений относительно реализации поставленной задачи.

Указанная последовательность этапов построения технико-экономических прогнозов предотвращает неоправданные потери предприятия и облегчает поиск оптимальных вариантов экономического и тех­нического развития. Взаимосвязь технических и экономических прогнозов, помогает определить новые возможности предприятия и по­требности рынка.

Основные подходы к прогнозированию

Результатом прогнозирования является прогноз, дающий аргументированные представления о будущем состоянии объекта управления. В зависимости от способа описания тенденций изменения объекта, процесса или формирования параметров, характеризующих объект, процесс, выделяют различные подходы в прогнозировании.

Трендовый подход в прогнозировании предполагает экстраполяцию выровненных значений динамического временного ряда прогнозируемого показателя, т.е. перенос сложившихся в прошлом тенденций прогнозируемого показателя на будущее его развитие.

Например, в связи со сложившейся тенденцией убывания населения в Российской Федерации, по мнению специалистов Федеральной службы государственной статистики РФ, население составит: к 2030 г. — 121,1 млн; к 2040 г. — 108,3 млн; к 2050 г. — 93,8 млн человек. Для сравнения: в 2001 г. данный показатель был равен 146,3 млн; в 2009 г. — 141,9 млн человек, в 2020 г. — 131,2 млн человек;

Факторный подход основан на оценке влияния различных факторов и их комбинаций на развитие возможного будущего состояния объекта управления. В связи с этим возникает необходимость в определении круга факторов (регуляторов), воздействующих на прогнозируемый показатель (индикатор), процесс, и форм их взаимосвязи. В рамках данного подхода может осуществляться прогноз с управляющим фактором, т.е. включение в факторный прогноз количественных оценок возможных последствий использования различных вариантов социальной (мотивационной) политики, политики регулирования взаимодействия субъектов рынка, финансовой, инвестиционной, кадровой, нормативно-правовой, внешнеэкономической, таможенной политики.

Генетический подход представляет собой перенесение на будущее зависимостей, характерных для прошлого и настоящего.

Нормативный подход состоит в определении параметров воспроизводства для достижения заданных целей экономического роста.

Генетический и нормативный подходы дополняют друг друга. Одной из задач прогнозирования становится согласование результатов прогнозных расчетов, получаемых на основе генетического и нормативного подходов.