Методы социально-экономического прогнозирования
Кратко рассмотрим различные методы прогнозирования (предсказания, экстраполяции), используемые в социально-экономической области. По вопросам прогнозирования имеется большое число публикаций. Как часть эконометрики существует научная и учебная дисциплина "Математические методы прогнозирования". Ее целью является разработка, изучение и применение современных математических методов эконометрического (в частности, статистического, экспертного, комбинированного) прогнозирования социально-экономических явлений и процессов, причем методы должны быть проработаны до уровня, позволяющего их использовать в практической деятельности экономиста, инженера и менеджера. К основным задачам этой дисциплины относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования (в том числе непараметрических методов наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза, адаптивных методов, методов авторегрессии и др.), развитие теории и практики экспертных методов прогнозирования, в том числе методов анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных, методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как статистических, так и экспертных) моделей. Теоретической основой методов прогнозирования являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: 1) раскрытие сущности осуществления операций на финансовом рынке на примере валютного рынка FOREX, определение основных понятий, ознакомление с основами технического и фундаментального анализа 2) раскрытие основных зависимостей между котировками валют и другими показателями 3) описание методов прогнозирования при помощи статистики (в основном, зависимости, дисперсионный анализ и так далее) 4) описание методов прогнозирования при помощи эконометрики (в основном, теория временных рядов, модель ARIMA и так далее) 5) описание методов прогнозирования при помощи теории нейронных сетей (обучение персептронов, создание мнения многих сетей, построение собственного показателя)
Прогнозирование – это предсказание будущего на основании накопленного опыта и текущих предположений относительно него. Прогнозирование представляет собой сложный процесс, по ходу которого необходимо решать большое количество различных вопросов. Для его производства следует применять в сочетании различные методы прогнозирования, которых на сегодняшний день существует огромное множество, но на практике используются всего 15 – 20. На наиболее популярных из них мы и остановимся. Метод экспертных оценок. Суть данного метода заключается в том, что в основе прогноза лежит мнение одного специалиста или группы специалистов, которое основано на профессиональном, практическом и научном опыте. Различают коллективные и индивидуальные экспертные оценки, часто используется при оценке персонала. Метод экстраполяции. Основная идея экстраполяции – изучение сложившихся как в прошлом, так и настоящем стойких тенденций развития предприятия и перенос их на будущее. Различают прогнозную и формальную экстраполяцию. Формальная – основывается на предположении о том, что в будущем сохранятся прошлые и настоящие тенденции развития предприятия; при прогнозной – настоящее развитие увязывают с гипотезами о динамике предприятия с учетом того, что в будущем изменится влияние на него различных факторов. Следует знать, что методы экстраполяции лучше применять на начальной стадии прогнозирования, чтобы выявить тенденции изменения показателей. Методы моделирования. Моделирование – это конструирование модели на основании предварительного изучения объекта и процессов, выделение его существенных признаков и характеристик. Прогнозирование с использованием моделей включает в себя ее разработку, экспериментальный анализ, сопоставление результатов предварительных прогнозных расчетов с фактическими данными состояния процесса или объекта, уточнение и корректировку модели. Метод экономического прогнозирования (экономический анализ) заключается в том, что какой либо экономический процесс или явление, имеющие место на предприятии, расчленяются на части, после чего выявляется влияние и взаимосвязь этих частей на ход и развитие процесса, а также друг на друга. При помощи анализа можно раскрыть сущность такого процесса, а также определить закономерности его изменения в будущем, всесторонне оценить пути достижения поставленных целей.
Поскольку экономический анализ – это необъемлемая часть и один из элементов логики прогнозирования, он должен осуществляться на макро-, мезо- и микроуровнях. Используется при планировании производства на предприятии. Процесс экономического анализа можно подразделить на несколько стадий: • постановка проблемы, определение критериев оценки и целей; • подготовка необходимой для анализа информации; • аналитическая обработка информации после ее изучения; • разработка рекомендаций о возможных путях достижения целей; • оформление результатов. Балансовый метод. Данный метод основан на разработке балансов, которые представляют собой систему показателей, где первая часть, характеризующая ресурсы по источникам их поступления, равна второй, отражающей распределение их по всем направлениям расхода. При помощи балансового метода воплощается в жизнь принцип пропорциональности и сбалансированности, который применяется при разработке прогнозов. Его суть заключается в увязке потребностей предприятия в различных видах сырьевых, материальных, финансовых и трудовых ресурсах с возможностями производства продукта и источниками ресурсов. Таким образом, система балансов, которую используют в прогнозировании, включает: финансовые, материальные и трудовые балансы. В каждую из данных групп входит еще ряд балансов. Нормативный метод – один из основных методов прогнозирования. В настоящее время ему стало придаваться большое значение. Его сущность заключается в технико-экономических обоснованиях прогнозов с использованием нормативов и норм. Последние применяются при расчете потребности в ресурсах, а также показателей их использования. Программно-целевой метод (ПЦМ). В сравнении с другими методами данный метод является сравнительно новым и недостаточно разработанным. Он начал широко применяться только в последние годы. ПЦМ тесно связан с уже рассмотренными методами и предполагает разработку прогноза начиная с оценки итоговых потребностей на основании целей развития предприятия при дальнейшем определении и поиске эффективных средств и путей их достижения, а также ресурсного обеспечения. Суть ПМЦ заключается определении основных целей развития предприятия, разработки взаимосвязанных мероприятий по их достижению в заранее определенные сроки при сбалансированном обеспечении ресурсами, а также с учетом эффективного их использования. Кроме прогнозирования, ПМЦ применяется при создании комплексных целевых программ, которые представляют собой документ, где отражены цель и комплекс производственных, организационно-хозяйственных, социальных и других мероприятий и заданий, увязанных по исполнителям, срокам осуществления и ресурсам.
Эконометрические прогнозные исследования, начало которым было положено в конце 20-х гг., к 70-м гг. образовали самостоятельное научное направление в мировой экономической науке. И у нас в стране, и за рубежом тысячи научных коллективов, отдельных исследователей в научных центрах, университетах и институтах, государственных учреждениях и частных компаниях занимаются разработкой и использованием эконометрических моделей и методов в решении многих и многих проблем. Например, только в США стоимость эконометрических разработок, по оценкам журнала «Бизнес уик», уже в 1981 г. превысила 100 млн. долларов.
Наиболее ранние эконометрические исследования проводились норвежским экономистом Р.Фришом. В дальнейшем это направление стало использоваться на Западе для прогнозирования самого широкого круга процессов в области политики, научно-технического прогресса, производительности труда, финансов и цен, спроса и потребления и т.п. на различный период. Особенно возросло значение эконометрических прогнозов с развитием государственно-монополистического регулирования и связанной с этим необходимости разработки инструментария для анализа эффективности экономической политики. Это позволяет многим специалистам считать эконометрику наиболее важным из методов прогнозирования, который играет огромную и все возрастающую роль в прогнозных разработках.
Бурное развитие эконометрики в некоторой степени обусловлено относительной ясностью и определенностью принципов разработки прогнозов на базе эконометрических моделей и методов. Использование прогнозных разработок эконометрических моделей так или иначе основано на предположении о сохранении в будущем основных причинно-следственных отношений между характеристиками исследуемого процесса и влияющими на них факторами, которые имели место на протяжении некоторого периода времени в прошлом и настоящем.2
Рассмотрение того или иного экономического явления может быть сопряжено как с необходимостью учета временных факторов, так и с ее отсутствием. В связи с этим выявление необходимости фиксации характера временных изменений параметров, описывающих экономическое явление, обусловливает использование динамических методов, а выявление необходимости фиксации соотношения между параметрами, не зависящими от времени, обусловливает использование статических математических методов.
Так, модели, используемые в краткосрочном прогнозировании, в целом предназначены для определения политики стабилизации, выявления точек перегиба траекторий развития исследуемых процессов. Они отражают ближайшие перспективы развития экономики, состояние рынка капитала, динамику рабочей силы и т.д. Они разрабатываются в основном на базе квартальной статистики и отличаются значительной «жесткостью» своей структуры. По мере накопления статистического материала через определенные интервалы времени такие модели подвергаются уточнению. Модели среднесрочного и долгосрочного прогнозирования применяются для определения эффективных направлений экономической политики в области стабилизации цен, поддержки определенного уровня занятости на основе управления налогообложения учетными ставками и т.п. При этом долгосрочные модели, как правило, направлены на отражение динамики предложения, оценку экономического потенциала с учетом демографического фактора, научно-технического прогресса, крупных инвестиций, воздействие которых на экономику проявляется на достаточно продолжительном отрезке времени. Такие модели часто разрабатываются для изучения проблем цикличности экономики.
Очень широкое применение эконометрическое прогнозирование находит в нашей стране. Область применения методов эконометрического прогнозирования охватывает:
макроэкономические процессы на уровне соседних стран, республик и областей; процессы, характеризующие изменчивость народного благосостояния, социальное развитие, миграцию, рождаемость, смертность; производственные процессы (производительность труда, управление запасами, выпуск продукции); процессы регионального развития и межрегионального взаимодействия и др.1
Иногда экономическая деятельность сопряжена с такими аспектами, которые характеризуются, как деятельность двух или нескольких субъектов с противоположными интересами в условиях конкуренции. В этом случае для отображения данной экономической деятельности в математическом пространстве используется теория игр, которая позволяет не только зафиксировать всевозможные стратегии поведения экономических субъектов, но и позволяет выявить из этой совокупности оптимальную, т. е. устраивающую обоих субъектов.
Математическая теория игр
Теория игр исследует оптимальные стратегии в ситуациях игрового характера. К ним относятся: ситуации, связанные с выбором наивыгоднейших производственных решений; системы научных и хозяйственных экспериментов; организация статистического контроля; налаживание хозяйственных взаимоотношений между предприятиями промышленности и др. Формализуя конфликтные ситуации математически, их можно представить как игру двух, трех и т.д. игроков, каждый из которых преследует цель максимизации своей выгоды, своего выигрыша за счет другого.
Решение подобных задач требует определенности в формулировании их условий: установления количества игроков и правил игры, выявления возможных стратегий игроков, возможных выигрышей (отрицательный выигрыш понимается как проигрыш/ Важным элементом в условии задач является стратегия, т.е. совокупность правил, которые в зависимости от ситуации в игре определяют однозначный выбор данного игрока. Количество стратегий у каждого игрока может быть конечным и бесконечным, отсюда и игры подразделяются на конечные и бесконечные. При исследовании конечной игры задаются матрицы выигрышей, а бесконечной — функции выигрышей. Для решения задач применяются алгебраические методы, основанные на системе линейных уравнений и неравенств, итерационные методы, а также сведение задачи к некоторой системе дифференциальных уравнений.
На промышленных предприятиях теория игр может использоваться для выбора оптимальных решений, например при создании рациональных запасов сырья, материалов, полуфабрикатов, в вопросах качества продукции и других экономических ситуациях. В первом случае противоборствуют две тенденции: увеличения запасов, в том числе и страховых, гарантирующего бесперебойную работу производства; сокращения запасов, обеспечивающего минимизацию затрат на их хранение; во втором — стремления к выпуску большего количества продукции, ведущего к снижению трудовых затрат — к повышению качества, сопровождающемуся часто уменьшением количества изделий и, следовательно, возрастанием трудовых затрат. В машиностроительном производстве противоборствующими направлениями являются стремление к максимальной экономии металла в конструкциях, с одной стороны, и обеспечение необходимой прочности конструкций — с другой.
В сельском хозяйстве теория игр может применяться при решении экономических задач, в которых оппозиционной силой выступает природа, и когда вероятность наступления тех или иных событий многовариантна или неизвестна.
Природные условия нередко сказываются и на эффективности работы промышленных предприятий.
Возьмем для примера швейную фабрику, выпускающую детские платья и костюмы, сбыт которых зависит от состояния погоды (предприятие реализует свою продукцию, допустим, через фирменный магазин).
Затраты фабрики в течение апреля — мая на единицу продукции составили: платья — 8 денежных единиц, костюмы — 27, а цена реализации равняется соответственно 16 и 48. По данным наблюдений за прошлое время, фабрика может реализовать в течение этих месяцев в условиях теплой погоды 600 костюмов и 1975 платьев, а при прохладной погоде — 625 платьев и 1000 костюмов.
Задача заключается в максимизации средней величины дохода от реализации выпущенной продукции, учитывая капризы погоды. Фабрика располагает в этих ситуациях двумя следующими стратегиями: в расчете на теплую погоду (стратегия А); в расчете на холодную погоду (стратегия В ).
Если предприятие примет стратегию А, т.е. продукция, соответствующая теплой погоде (стратегия природы С), будет полностью реализована, то доход фабрики в этой ситуации составит:
DАс = 600(48 - 27) +1975(1 б - 8) = 28400.
Если продажа осуществляется в условиях прохладной погоды (стратегия природы D), то костюмы будут проданы полностью, а платья только в количестве 625 шт. Доход предприятия в данном случае составит:
DAD = 600(48 - 27) + 625(1 б - 8) - (l 975 - 625) • 8 == 6800.
Аналогично определим доход предприятия в случае применения им стратегии В . Для условий теплой погоды доход фабрики определится в сумме:
dbc = 600(48 - 27) + 625(16 - 8) - (l 000 - 600) • 27 = 6800.
Применение той же стратегии, но в условиях холодной погоды, приведет к другим результатам:
dbd = 1000(48 - 27) + 625(16 - 8) = 26000.