Динамику социально-экономических процессов исследуют с помощью с помощью рядов динамики.

Ряд динамики – это такой способ записи случайной величины (признака, фактора) Y, при котором ее значения (уровни) y = y( ) приводятся в зависимости от времени .

Уровни ряда динамики могут быть приведены на определенный момент времени (на начало года, квартала, месяца) или в зависимости от интервала времени (год, квартал, месяц). В первом случае ряд называется моментным, т.е. значения рассматриваемого показателя, а во втором – интервальным.

Тренд – это детерминированная составляющая развития, рассматриваемая как функция времени. При этом предполагается, что рассматривая каждое явление как функцию времени, можно выразить влияние всех основных факторов, характер влияния которых в явном виде невозможно учесть.

Стационарным называется такой ряд динамики, у которого совместное распределение вероятностей для n уровней y( ), у ( ), …, у( ) такое же, что и для n уровней у( ), у( ), …, у( ) для любого , , …, и . Стационарность означает, что среднее значение уровней ряда и их дисперсия – постоянные величины.

При проведении анализа тренда выделяют следующие этапы:

- обеспечение сопоставимости показателей временного ряда и расчет относительных показателей;

- графический анализ временного ряда;

- выравнивание временного ряда;

- выбор функции, наилучшим образом характеризующей тренд.

Метод экономического прогнози­рования - 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.

Классификация методов прогнозирования осуществляется по следующим признакам: 1. по степени формализации – интуитивные и формализованные; 2. по принципам обработки информации (для формализованных методов) - статистические, методы аналогий, опережающие методы; 3. по способу получения прогнозной информации - индивидуальные экспертные оценки; коллективные экспертные оценки; методы прогнозной экстраполяции; методы моделирования и др.

К методам прогнозирования относятся: экстраполяция, регрессия, методы экспертных оценок, имитационное моделирование и др.

Ценность прогнозирования определяется тем, насколько правдоподобно отражено в нем будущее. Научный прогноз должен быть проверяемым, т.е. должна существовать реальная возможность проверить, оказался прогноз правильным или нет, причем должна существовать вероятность для обоих исходов.

Рассмотрим два вопроса, связанные с оценкой качества результатов прогнозирования:

- выбор способа верификации результатов прогнозирования:

- определение причин его ошибок.

Под верификацией результатов прогнозирования понимают проверку точности и достоверности прогноза. Верификация может быть абсолютной и относительной. Следует различать достоверность (обоснованность) и истинность (точность) прогноза. Достоверность характеризует уровень состояния знаний и качество научных исследований, истинность проверяется практикой.

Важнейшей характеристикой прогнозов является точность. О точности прогноза принято судить по величине погрешности (ошибке) прогноза – разности между прогнозируемым и фактическим значением исследуемой переменной. Следовательно, это апостериорные оценки качества прогнозов.

К ним можно отнести абсолютные и относительные показатели, которые позволяют количественно определить величину ошибки прогноза в единицах измерения прогнозируемого объекта или процентах.

Апостериорные оценки точности прогнозов основаны на том, что получены фактические значения величин, которые были оценены при разработке прогнозов. Однако в практике проблему точности надо решать, когда период упреждения еще не прошел, и истинные значения прогнозируемой переменной неизвестны. Эта проблема решается на основе полученных априорных оценок, которые на самом деле являются оценками достоверности используемых моделей. Так, априорную точность прогноза можно связать с размером доверительного интервала. Модель, дающая более узкий доверительный интервал при одной и той же доверительной вероятности является более точной.

Проверка модели (методики прогнозирования) может осуществляться на основе так называемого ретроспективного прогноза, т.е. когда прогнозирование осуществляется для некоторого момента времени в прошлом, для которого уже имеются фактические данные.

Важный аспект оценки качества прогнозов – определение причин ошибок в прогнозировании: 1. недоучет условности прогнозов, 2. противоречие между требованиями определенной точности и достоверности прогноза, с одной стороны, и сложностью поставленной задачи и глубиной прогнозирования – с другой стороны, 3. неполнота, недостаточная разработанность теории, на которой разработан прогноз, 4. сложность объекта прогнозирования, 5. ошибки исходных данных.

Отметим также, что процесс прогнозирования необходимо начинать с проверки качества исходной информации, корректности теоретических и методических положений, составляющих основу разрабатываемого прогноза.

Если условия непротиворечивости прогнозных результатов выполнены, можно реализовать процедуру синтеза, сущность которой состоит в том, что определяется средневзвешенный результат прогнозов, полученных различными методами с учетом их достоверности.

Тема 4. Организация прогнозно-плановой работы на федеральном, региональном и корпоративном уровнях

План лекции:

1. Система органов планирования Российской Федерации.

2. Законодательное обеспечение прогнозно-плановой работы.

3. Прогнозы и планы на уровне корпораций и предприятий.

4. Организационные формы планирования