Государственное регулирование экономики 25 (стр. 5 из 15)
1. По срокам прогнозирования:
· Текущие (краткосрочные) прогнозы, которые разрабатываются на период до 1 года. Считается, что за данный период, как правило, произойдут только количественные изменения прогнозируемого объекта.
· Среднесрочные, которые разрабатываются на период от 1 до 5 лет. Считается, что за данный период, как правило, количественные изменения прогнозируемого объекта будут преобладать над его качественными изменениями.
· Долгосрочные, которые разрабатываются на период свыше 5 лет. Считается, что за данный период, как правило, будут происходить значительные количественные и качественные изменения прогнозируемого объекта.
· Глобальные, которые разрабатываются на период свыше 20 лет. Считается, что за данный период, как правило, будут происходить столь значительные качественные изменения прогнозируемого объекта, что задача данного прогноза состоит в определении, в основном, только общих закономерностей развития национальной экономики.
2. По уровню прогнозирования:
· Национальные (государственные) прогнозы, описывающие закономерности перспектив развития процессов в масштабах всей национальной экономики;
· Отраслевые и межотраслевые, описывающие закономерности перспектив развития процессов в масштабах одной или нескольких отраслей;
· Региональные, описывающие закономерности перспектив развития процессов в масштабах отдельной территориальной единицы страны.
3. По целям (методологии) разработки:
· Поисковые прогнозы – анализ прогнозируемого объекта за счет условного продолжения в будущее тенденций его развития, выявленных в прошлом и настоящем, абстрагируясь при этом от влияния факторов и решений, способных видоизменить существующие тенденции. (Поисковый прогноз отвечают на вопрос: в каком направлении идет развитие? Что вероятнее всего произойдет в будущем, при условии сохранения существующих тенденций?);
· Нормативные прогнозы – прогнозирование условий достижения желательных состояний того или иного экономического процесса или явления на основе заранее определенных норм и целей (Отвечает на вопрос: как достичь желаемого?).
4. По объектам прогнозирования выделяют систему макроэкономических прогнозов, анализирующих отдельные стороны и процессы национальной экономики. Например, прогнозы экономического роста, занятости, уровня жизни, инфляции и т.п.
2. Система методов макроэкономического прогнозирования.
В макроэкономическом прогнозировании насчитывается около 150 различных методов, при помощи которых исследуются перспективы развития экономических процессов. Среди них можно выделить три группы методов, имеющих комплексный характер: экспертных оценок, моделирования и экстраполяции (см. рис.3).
| |
| |  |
Рис. 3. Методы прогнозирования.
Особенности метода экстраполяции.
Метод экстраполяции - условное продолжение в будущее, выявленных в прошлом и в настоящем тенденций и закономерностей развития экономических явлений и процессов.
Чаще всего метод экстраполяции применяется для прогнозирования количественных изменений тех объектов, тенденции развития которых можно представить при помощи математической статистики.
Общая схема данного метода.
1. Постановка задачи прогноза, выдвижение гипотез о возможном состоянии прогнозируемого объекта, анализ факторов, влияющих на развитие данного объекта.
2. Сбор и систематизация количественных показателей, характеризующих развитие прогнозируемого объекта за определенный период времени, унификация (приведение к сопоставимым характеристикам) единиц измерения этих показателей. Собранные показатели оформляются в виде динамического временного ряда, т.е. системы количественных показателей, характеризующих прогнозируемый объект во времени.
3. Обработка динамического временного ряда для выявления устойчивой закономерности развития прогнозируемого объекта (тренда) и представления этой закономерности в формализованном виде (напр. математической функции).
Для выявления устойчивой закономерности осуществляется, как правило, процедура сглаживания колебания показателей динамического временного ряда при помощи:
а) метода наименьших квадратов, который предполагает нахождение расчетных значений тренда, сумма квадратов отклонений которых от исходных значений динамического временного ряда стремилась бы к минимуму:
S= ∑ (хi – xJ)2 min, где:S – величина отклонений;
хi – расчетное значение тренда;
xJ – исходное значение динамического временного ряда; i, j = (1… n).
б) метода скользящих средних, предполагающего разбивку динамического временного ряда на укрупненные группы и вычисление для каждой из этих групп среднего значения (скользящая средняя первого порядка). Полученные данные образуют новый динамический ряд (но уже с меньшим количеством переменных), где находится устойчивая тенденция. Если это невозможно, то вычисляется скользящая средняя второго порядка, третьего и т.д.
4. Продолжение найденной устойчивой тенденции в будущее (в соответствии с заранее выбранным сроком прогноза) и вычисление значения прогнозируемого показателя.
Недостатки метода экстраполяции.
1. Эффективен только в краткосрочном прогнозировании, так как за более длительный период объект прогноза подвергается значительным количественным и качественным изменениям по сравнению с прошлым периодом.
2. Не в полной мере учитывает многостороннюю связь прогнозируемого объекта с другими экономическими явлениями и процессами, что может значительно повлиять на точность прогноза.
Моделирование – воспроизведение характеристик некоторого реального объекта на другом, искусственном объекте, специально созданном для его изучения.
Особенности метода моделирования.
1. Эффективность метода зависит от достаточно высокой степени соответствия исследуемого объекта и созданной для этого модели. В различных отраслях науки подобное соответствие достигается за счет сходства модели и реального объекта по одной или нескольким следующим характеристикам:
а) физической, когда объект и модель имеют единую физическую природу (напр. самолет и его модель. Анализ технических характеристик самолета производится на специальном стенде за счет испытания модели);
б) функциональной, когда объект и модель в полной мере или частично выполняют подобные функции (напр. процессы мышления человека и процессы, происходящие в ЭВМ);
в) математической, когда развитие объекта прогноза и модели может быть отражено при помощи одной и той же математической функции.
В экономическом прогнозировании наиболее часто модель имеет сходство с реальным экономическим процессом или объектом на основе функциональной или математической зависимости. Именно поэтому, наиболее распространенными видами моделей являются:
· Эконометрическая модель – система формализованных соотношений, отражающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему (напр. модели экономического роста);
· Имитационная модель, позволяющая определять будущие тенденции прогнозируемого объекта на основе наблюдения за изменениями, происходящими в самой модели. (Частным примером имитационной модели можно назвать «деловую игру»).
2. Экономическое моделирование позволяет более полно (по сравнению с методом экстраполяции) реализовать принцип системности прогнозирования. Это достигается за счет факторного анализа, предполагающего получение перспективных оценок прогнозируемого объекта на основе анализа динамики развития факторов, находящихся с объектом прогноза в определенной взаимосвязи (например, двухфакторная модель Кобба-Дугласа, где прогноз объемов производства находится за счет вычисления будущих объемов труда и капитала, применяемого в процессе производства).
3. Экономическое моделирование позволяет отслеживать различные варианты будущего состояния прогнозируемого объекта (за счет изменения характеристик самой модели), что дает возможность выбрать наиболее оптимальный из них для данных условий.