|
прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лиш ь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Тем не менее сама по себе прогнозная экстраполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования. Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров. Экстраполяционный метод в общем случае состоит в изучении тенденций динамики исследуемого объекта в ретроспективе (желательно более длительной, чем прогнозный период) и продлении этих тенденций на перспективу. Этот метод достаточно надежен для краткосрочных прогнозов в пределах одной фазы цикла. Однако широкое его использование для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования динамики сложных объектов опасно, поскольку он не учитывает возможных перегибов траектории движения при переходе к очередной фазе цикла или новому циклу как в исследуемой, так и в смежных сферах. Экстраполяционный метод опирается обычно на данные статистики. Экономико-математические модели, используемые в предвидении будущего, носят разнообразный характер. Одни из них формализуют экстраполяционный подход (например, метод парной или множественной корреляции, выясняющий зависимость в динамике двух или нескольких показателей, метод производственных функций, позволяющий оценить вклад в экономическую динамику основных факторов производства). Другие, более сложные модели межотраслевых связей даю т возможность исследовать динамику структуры экономики (межотраслевой баланс, многоиродуктовые модели). Третья группа моде46 |
46 По уровню управления прогнозы подразделяются на: индивидуальные, разрабатываемые отдельными предприятиями, организациями, банками (чаще всего на краткосрочный период); региональные — на уровне муниципальных объединений, крупных экономических районов; отраслевые — по отдельной отрасли или межотраслевому комплексу (например, топливноэнергетическому, агропромышленному); проблемные — по отдельной проблеме экономического, научно-технического или экологического развития (например, по обеспечению занятости, освоению и распространению нового поколения техники, экологически чистой технологии); национальные — на уровне страны в целом (федеральные экономические, социальные, научнотехнические, экологические и сводные прогнозы); международные — по группе стран (например, СНГ) или глобальные. Прогнозы разных уровней дополняют друг друга в предвидении динамики сложной, иерархизированной структуры экономики. Наконец, по характеру прогнозов можно выделить: частные и обобщающие прогнозы, характеризующие ожидаемую динамику одного показателя (например, уровня инфляции, занятости) или совокупности основных показателей по исследуемому объекту в целом (предприятию, региону, отрасли,стране); генетические (исследующие исходя из сложившихся в прошлом тенденций и возможных изменений определяющих их факторов), нормативные (прогнозирующие пути, факторы и сроки выполнения заранее поставленной цели) и комбинированные (сочетающие оба подхода); одновариантные и многовариантные (последние предпочтительнее и реальнее, они рассматривают сценарии возможного развития событий при том или ином сочетании факторов). 2.4. Методы прогнозирования При обосновании прогнозов используют разнообразный набор инструментов — от простой экстраполяции на будущее сложившихся тенденций до построения сложных экономико-математических и имитационно-эвристических моделей. Экстраполяционный метод состоит в изучении тенденций динамики исследуемого объекта в ретроспективе (желательно более длительной, чем прогнозный период) и продлении этих тенденций на перспективу. Этот метод достаточно надежен для краткосрочных прогнозов в пределах одной фазы цикла. Однако широкое его использование для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования динамики сложных объектов опасно, поскольку он не учитывает возможных перегибов траектории движения при переходе к очередной фазе цикла или новому циклу как в исследуемой, так и в смежных сферах. Экстраполяционный метод опирается обычно на данные статистики. Экономико-математические модели, используемые в предвидении будущего, носят разнообразный характер. Одни из них формализуют экстраполяционный подход (например, метод парной или множественной корреляции, выясняющий зависимость в динамике двух или нескольких показателей, метод производственных функций, позволяющий оценить вклад в экономическую динамику основных факторов производства). Другие, более сложные модели межотраслевых связей дают возможность исследовать динамику структуры экономики (межотраслевой баланс, многопродуктовые модели). Третья группа моделей помогает выявить кривые цикличных колебаний экономических показателей по разным фазам цикла. Широкое применение в практике прогнозирования получил динамический межотраслевой баланс (МОБ), который позволяет выявить взаимосвязи в структуре производства и распределения продукции и оценить влияние основных факторов на структурные сдвиги. Детальную разработку теории и методологии построения и использования в анализе, прогнозировании и межстрановых сопоставлениях МОБ дал лауреат Нобелевской премии В. В. Леонтьев. МОБ строится на базе системы национальных счетов и бывает разной размерности (от нескольких десятков до нескольких сот отраслей). Дальнейшим развитием МОБ является многомерная воспроизводственно-цикличная макромодель, которая дает возможность анализировать и прогнозировать динамику структуры экономики в шести разрезах (воспроизводственная, отраслевая, технологическая, стоимостная, институциональная, внешнеэкономическая), а также учитывать воздействие циклов на основные показатели. На основе макромодели проведены экспериментальные прогнозные расчеты по динамике структуры экономики в развитых странах. Оптимизационные модели применяются в прогнозировании для выбора наиболее эффективного из возможных вариантов; в наибольшей мере они подходят для обоснования нормативных прогнозов при достаточно полной статистической базе. Основоположником оптимизационных методов является лауреат Нобелевской премии Л. В. Канторович 1 . Эвристическое моделирование применяется для анализа и прогноза экономической динамики на основе логических умозаключений, использования методов индукции и дедукции, если нет достаточно достоверных статистических или прогнозных данных о динамике объекта. В этом случае часто строятся модели на основе экспертных оценок. 1 См.: Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: Изд-во АН СССР, 1960. |