3. Порядок прогнозирования
Прогнозирование - часть исследования, следовательно сохраняет его общий порядок проведения.
Прогнозирование можно разбить на 3 стадии: две содержательные (постановка, заключение) и одну формальную – проведение расчетов. (В зависимости от важности этих частей метод прогнозирования относят к интуитивному или формализованному. Т.к., содержательная часть присутствует даже в самом формализованном методе, не существует однозначно наилучшего прогноза.) Каждая стадия прогнозирования вводит в рассмотрение принимаемые по умолчанию гипотезы, верность которых ничем конкретно не обоснована и подлежит проверке после получения прогноза. Если прогноз неудачен (невалиден), гипотезы пересматриваются и прогнозирование повторяется.
Постановка задачи прогнозирования:
Определение цели и объекта исследования
Объект – часть окружающего мира, на которую направлено исследование.
Гипотеза (Локализация) состоит в том, что данный объект существует. (В некоторых случаях это спорно – существует ли «экономика региона» или это набор несвязанных предприятий).
Изучение объекта – определение предмета и элемента исследования
Предмет – свойство объекта, определяющее целевой признак.
Элементы – части объекта, взаимодействие которых определяет целевой признак
Гипотеза (Существенность) – изучаемое свойство определяет целевой признак (Пример. Цель – анализ ДТП. Объект – Автомобили. Предмет – Цвет автомобиля. Т.е., предполагается, что ДТП зависит от цвета автомобиля)
Гипотеза (Адекватность) – на основании выделенных элементов можно объяснить свойство объекта. (Пример. Цель – анализ производительности труда. Объект – Завод. Предмет – Производственные отношения. Элементами могут быть люди, но могут быть и бригады)
Выбор метода
Метод – Последовательность преобразования исходных данных в результат.
Гипотезы (Применимость, эффективность) – данный метод можно эффективно применить к имеющимся данным.
Сбор и подготовка данных
Гипотеза (Достоверность) – данные соответствуют действительности (в т. ч. не произошло их искажения в процессе сбора и передачи).
Проведение вычислений
Гипотеза (Корректность) – выбранный метод использован корректно.
Интерпретация и проверка валидности результата
Валидность – соответствие полученного прогноза, прогнозам, полученным альтернативным способом (в т.ч. другим данным, здравому смыслу).
Методы моделирования включают следующие модели: 1. Матричные модели. К ним относятся: а) статические модели межотраслевого баланса. Предназначены для проведения прогнозных макроэкономических расчетов на краткосрочный период (год, квартал, месяц). б) динамические модели межотраслевого баланса. Предназначены для расчетов развития экономики на долгосрочную перспективу, отражают процесс воспроизводства в динамике, обеспечивают увязку прогноза производства продукции (услуг) с инвестициями [11,c.22]. 2. Модели оптимального планирования. Базируются на экономико-математических моделях, которые состоят из целевой функции и системы ограничений. Целевая функция описывает цель оптимизации и представляет собой зависимость показателя, по которому ведется оптимизация, от независимых переменных. На макроуровне критерием оптимальности является максимум валового национального продукта. На микроуровне - максимум прибыли, минимум затрат, максимум выпуска продукции (услуг) и др Система ограничений отражает объективные экономические связи и зависимости и представляет собой систем)' равенств и неравенств. 3. Экономико-статистические модели. Различают: а) однофакторные, позволяют учитывать воздействие одного фактора на уровень прогнозируемого показателя; б) многофакторные, позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень прогнозируемого показателя. Используются при прогнозировании спроса на продукцию, себестоимости, цен, прибыли и других показателей. в) эконометрические модели, служит для описания сложных социально-экономических процессов (ВНП, доходы населения, потребление товаров и услуг и др.). Следует отметить, что использование эконометрических моделей требует создание банков данных и высококвалифицированных специалистов по разработке и реализации этих моделей. 3 Имитационные модели. Суть состоит в создании модели реальной хозяйственной ситуации и манипулирование ею при различных параметрах управляемых переменных в целях обоснования развития объекта прогнозирования или планирования. Применяются для распределения капвложений в условиях возможного риска, и других случаях. Наиболее известны модели Джея Форрестера «Индустриальная динамика», которая охватывает весь производственно-хозяйственный процесс и модель Монте-Карло - используют при моделировании любого процесса. 4. Модели принятия решений. Основываются на теории игр. Применяются в условиях неопределенности или ситуациях, когда интересы сторон не совпадают. Каждая из сторон выбирает такую стратегию действий, которая с их точки зрения обеспечивает наибольший выигрыш или наименьший проигрыш. Причем каждой из сторон ясно, что результат зависит не только от своих действий, но и от действий конкурентов. Теория игр позволяет сделать анализ разработанных планов по их использованию земли, трудовых ресурсов, техники, агротехнических и зоотехнических мероприятий. 6. Модели сетевого планирования. В основу положено построение сетевого графика с изображение комплекса взаимосвязанных работ и последовательность проводимых этапов, необходимых для достижения заранее поставленной цели.Применяются с целью сокращения сроков выполнения сложных проектов и других работ.
Таким образом, на современном этапе развития экономики, предприятия широко используют статистические модели. Существует большое количество видов моделей в зависимости от признаков классификации, и разнообразие методов.
4.Прогнозирование методами математической статистики
Теоретические аспекты статистического моделирования и прогнозирования социально-экономических процессов
4.1.Сущность статистического моделирования
Моделирование — многофункциональное исследование, применяющееся для определения или уточнения характеристик существующих или вновь конструируемых объектов. Его основной научной задачей является воспроизводство модели на основании ее сходства с существующим объектом. Модель должна иметь сходство с оригиналом, но не быть его полным аналогом (это основное условие), так как в этом случае моделирование теряет смысл. Основное отличие модели от оригинала — способность к гибкому прогнозному изменению, не влияющему на исходные данные модели.
Социальная модель может представлять собой математическое уравнение, графическое отображение различных факторов, таблицы взаимозависимых признаков (событий, явлений) и т.д. В отличие от физической социальная модель не копирует изучаемый объект или явление, а преобразует значения одних признаков социального, явления или процесса, выбранных в качестве независимых, в значения других признаков, выбранных в качестве зависимых. Информационное значение социальной модели можно оценивать по степени точности отображения (прогнозирования) изменений изучаемых социальных процессов и явлений (зависимые признаки) при новых значениях независимых признаков (объективных условий).
Цель моделирования — воспроизвести данные, оценивающие натуральные нагрузки, ход работы объекта, а также исследовать его внутренние процессы.
Выделяют несколько видов (типов) моделей: познавательные, эвристические, модели будущего – прогностические, модели желаемого, заданного состояния.
Наиболее распространенными методами моделирования в социальной сфере являются разработка, анализ и исследование модели проблемной ситуации, моделей нововведений (инновационных моделей), эвристических моделей и специальных математических моделей.
К социальным моделям также относятся: моделирование демографических процессов, модели экологической безопасности, модели социальной адаптации мигрантов и другие.
Модели, если отвлечься от областей, сфер их применения, бывают трех типов: познавательные, прагматические и инструментальные.
Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединения новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью.
Прагматическая модель - средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность в них подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладные модели.
Инструментальная модель - средство построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей. Познавательные отражают существующие, а прагматические - хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи. По уровню, "глубине" моделирования модели бывают: эмпирические - на основе эмпирических фактов, зависимостей; теоретические - на основе математических описаний; смешанные, полуэмпирические - на основе эмпирических зависимостей и математических описаний.
- Методы моделирования и прогнозирования
- 1. Экономико-математические методы и модели
- Определение модели и цели моделирования
- Последовательность построения экономико-математической модели
- Основные типы моделей
- Классификация экономико-математических методов
- 1.3. Объекты моделирования
- 1.4. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- Математические модели рынка
- Понятие рыночного равновесия
- Объем предложения
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- Балансовый метод планирования рыночной экономики
- Модель межотраслевого баланса
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 3. Производственные функции
- 3.1.Виды производных функций
- 3.2. Пример построения производственной функции
- 3.3. Производственные функции и прогнозирование
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- Методы решения транспортных задач Метод северо-западного угла
- Метод минимальных элементов
- Метод Фогеля
- 4.11. Модели параметрического программирования
- 5. Матричные игры
- 5.1. Игры двух лиц с нулевой суммой
- 5.2. Верхнее и нижнее значения игры, условие седловой точки
- 5.3. Смешанные стратегии
- Очевидным следствием из Теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.4. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.5. Введение в теорию игр п лиц
- 5.6. Позиционные игры
- 5.7. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.7.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.8. Применение теории матричных игр в управлении
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 6.2. Моделирование систем массового обслуживания
- 6.2.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 6.2.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 6.3. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
- 7. Моделирование потребления
- Функции полезности
- 2. Функция полезности с полным дополнением благ (функция полезности Леонтьева):
- Совершенные товарозаменители.
- Основные виды кривых безразличия
- 2. Выпуклые предпочтения потребителя
- 8. Модели оценки финансового состояния
- 8.1.Виды моделей
- 8.1. Статическая модель и динамическая оценки финансового
- 9.2. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 9.3 Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 9.4. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Прогнозирование экономических процессов
- 1 Классификация предвидений (прогнозов)
- 2 Принципы организации прогнозирования
- 3. Порядок прогнозирования
- 4.2.Корреляционные методы
- Трендовая модель прогнозирования Понятие временного ряда
- Задачи анализа временного ряда
- Первоначальная подготовка данных
- Задача построения аналитического тренда
- Определение базы построения тренда
- 3.6 Наиболее употребимые виды трендов
- Определение тренда на основе сглаживания ряда
- Механическое сглаживание (пример для понимания)
- Аналитическое сглаживание
- Прогнозирование по тренду
- Прогнозирование на основе регрессионных моделей Понятие регрессии
- Отбор факторов для регрессии
- Вид функции регрессии