66 прогнозируемого процесса будет способствовать наибольшей точности окончательных результатов прогноза и наиболее полному удовлетворению потребностей в услугах дорожного сервиса. Особую осторожность следует проявлять, применяя метод экстраполяции для определения потребностей населения в отдельных видах услуг, т. е. при прогнозировании микроструктуры спроса, дело в том, что надежная статистическая информация имеется не по всем отраслевым группам, что, естественно, исключает возможность проведения качественного детального анализа потребления видовой структуры услуг. Недостаток этого метода прогнозирования состоит в том, что сложно избежать механического распространения современных тенденций на будущее, поэтому лучше использовать при прогнозировании спроса метод экономико-математического моделирования. Это более комплексный подход к моделированию спроса, с помощью которого можно оценить степень воздействия изменения отдельных факторов на его объем. Метод экономико-математического моделирования состоит в описании экономических процессов в форме количественных взаимосвязей различного типа. С помощью моделирования можно установить и количественно отразить взаимосвязь потребления услуг с определяющими факторами и на основе информации о движении этих факторов в будущем произвести расчеты ожидаемого спроса в конкретном году планового периода, т. е. спрос представляется ■ как функция г различных (одного или нескольких) факторов развитие. независимых переменных, определяющих его Наибольшее распространение в математическом моделировании спроса получили методы, основанные на применении принципов корреляционного и регрессионного анализа. Для построения такого типа моделей выявляются важнейшие факторы формирования спроса, устанавливается степень их влияния на его изменение и форма связей отдельных факторов со спросом, а также находится форма математического выражения этих связей. |
шлом и настоящем периодах. Метод научной экстраполяции исходит из предположения о наличии определенной инерции в развитии экономических процессов. Его применение вполне приемлемо при изучении спроса в рамках интегрированных групп обслуживания на уровне страны, региона. Гораздо меньшая степень инерционности присуща процессам формирования спроса на уровне отдельных районов, производственных объединений и предприятий. На практике для обоснования возможности использования метода экстраполяции при разработке прогнозов необходимо предварительно тщательно проанализировать основные закономерности и тенденции, характерные для развития спроса в отчетном периоде, выявить те группы услуг, где экстраполяция допустима, т. е. где перенос тенденций прошлого в прогнозируемое будущее отражает истинное развитие спроса. Однако чем продолжительнее период прогнозирования, т е. чем дальше будущее будет отодвинуто от прошлого и настоящего, тем меньше уверенность в устойчивости выявленных тенденций и тем, следовательно, выше вероятность неточности прогноза. Поэтому прогнозирование с использованием экстраполяции эффективно преимущественно при разработке текущих и краткосрочных прогнозов. Чтобы получить объективное представление об изучаемом явлении, правильно оценить тенденции и закономерности, сложившиеся, например, в потреблении бытовых услуг, необходимо изучить поведение потребителей за сравнительно продолжительное время. Временной ряд, используемый для экстраполяции, должен примерно в 1,5— 2 раза превышать прогнозируемый период. Важно установить истинные причины тех или иных зафиксированных в динамическом ряду сдвигов в потреблении услуг, предугадать развитие в перспективе новых тенденций и учесть их при определении размера потребления услуг. Такой углубленный анализ прогнозируемого процесса будет способствовать наибольшей точности окончательных результатов прогноза и наиболее полному удовлетворению потребностей населения в бытовых услугах. Особую осторожность следует проявлять, применяя метод экстраполяции для определения потребностей населения в отдельных видах бытовых услуг. т. е. при прогнозировании микроструктуры спроса. Дело в том, что надежная статистическая информация имеется не по всем отраслевым группам, что, естественно, исключает возможность проведения качественного детального анализа потребления видовой структуры услуг. Недостаток этого метода прогнозирования состоит в том, что сложно избежать механического распространения современных тенденций на будущее. поэтому лучше использовать при прогнозировании спроса метод экономике математического моделирования. Это более комплексный подход к моделированию спроса, с помощью которого можно оценить степень воздействия изменения отдельных факторов на его объем. Метод экономико-математического моделирования состоит в описании экономических процессов в форме количественных взаимосвязей различного типа. С помощью моделирования можно установить и количественно отразить взаимосвязь потребления услуг с определяющими факторами и на основе информации о движении этих факторов в будущем произвести расчеты ожидаемого спроса в конкретном году планового периода, т. е. спрос представляется как функция различных (одного или нескольких) факторов — независимых переменных, определяющих его развитие. Наибольшее распространение в математическом моделировании спроса получили методы, основанные на применении принципов корреляционного и регрессионного анализа. Для построения такого типа моделей выявляются важнейшие факторы формирования спроса, устанавливается степень их влияния на его изменение и форма связей отдельных факторов со спросом, а также находится форма математического выражения этих связей. Чтобы определить, как количественное изменение каждого фактора влияет на размер спроса, производятся расчеты специальных показателей — коэффициентов эластичности спроса, параметров уравнений регрессии и т. п. Достоинство экономике математического моделирования заключается также в том, что с его помощью, не имея оценок микроструктуры спроса, можно получить его макровеличину, г. е. общий спрос на все услуги. Остальными |