1 Методологічні основи соціально-економічного прогнозування
Прогнозом назівають науково обгрунтований Висновок про Майбутні події и перспективи розвітку процесів, про Можливі Наслідки управлінськіх РІШЕНЬ.
За спеціфікою об'єктів прогнозування поділяють на науково-технічні, економічні, Соціальні, військово-політичні ТОЩО. Економічні прогнозування класіфікують за масштабністю об'єкта на глобальні, макроекономічні, структурні (міжгалузеві та міжрегіональні), Регіональні, галузеві, мікроекономічні.
B світовій практіці прикладного прогнозування Використовують Різні методи: статистичні (прогнозна екстраполяція), функціонально-ієрархічні (прогнозні Сценарії), методи структурної аналогії, імітаційного моделювання, експертні ОЦІНКИ.
При прогнозуванні соціально-економічних процесів перевага віддається Статистичнй методам, прогнозні результатом якіх є очікувані у Майбутнього значення характеристик процеса, тоб статистичний прогноз всегда є умовно.
Іншою особлівістю статистичного прогнозом є візначеність его в часі. Годинна горизонт прогнозом назівають періодом упереджень. За трівалістю цього періоду вірізняють прогнозування: короткострокові (до 1 року), середньострокові (до 5 років) i Довгострокові (від 5 до 20 років и больше). Трівалість періоду упереджень поклади від спеціфікі об'єкта прогнозування, інтенсівності Динаміки, трівалості Дії виявленості закономірностей та тенденцій.
Прогнозні результат на Период упереджень можна представіті одним числом (Точковой прогноз) або інтервалом значень, до Якого з ПЄВНЄВ ймовірністю захи Прогнозні величина (інтервальній прогноз).
статистичні прогнози грунтуються на гіпотезах про Стабільність значень величин, что прогнозується; закону ее розподілу; взаємозв'язків з іншімі величинами ТОЩО. Основний інструмент прогнозування - екстраполяція.
Суть прогнозної екстраполяції Полягає в пошіренні закономірностей, зв'язків и відношень, виявлення в t -му періоді, за его Межі.
перелогових від гіпотез Щодо механізму Формування и Подальшого розвітку процеса Використовують Різні методи прогнозної екстраполяції. Їх можна об'єднати в Дві групи:
- екстраполяція закономірностей Динаміки - тренду и Коливань;
- екстраполяція причинно-наслідкового механізму Формування процеса - факторний прогнозування.
Ці методи різняться НЕ процедурою розрахунків прогнозом, а способом описування об'єкта моделювання. Екстраполяція закономірностей розвітку грунтується на вівченні его передісторії, віявленні Загальне и усталеніх тенденцій, траєкторій Зміни в часі. Абстрагуючісь від причин Формування процеса, закономірності его развития розглядають як функцію годині. Інформаційною базою прогнозування слугують одномірні дінамічні виряджай. p> При багатофакторному прогнозуванні процес розглядається як функція певної множини факторів, Вплив якіх аналізується одночасно або з Деяк запізненням. Інформаційною базою Виступає система взаємозв'язаніх дінамічніх рядів. Оскількі факторі включаються в модель у явному вігляді, то особливого Значення набуває апріорній, теоретичний аналіз структурованих взаємозв'язків.
ВАЖЛИВО етапом статистичного прогнозування є веріфікація прогнозів, тоб оцінювання їх точності та обгрунтованості. Ha етапі веріфікації Використовують сукупність крітеріїв, способів и процедур, Які дають можлівість оцініті Якість прогнозом.
Найбільш Поширеними ретроспективна оцінювання прогнозом, тоб оцінювання прогнозом для минули годині (ex-post прогноз). Процедура перевіркі така. Динамічний ряд поділяється на Дві частин: перша - для t = 1,2,3, ..., p - назівається ретроспекцією (Передісторією), друга - для t = p + 1 , p + 2, p + 3, ..., p + (n -Р) - прогнозна періодом. p> За Даними ретроспекції моделюється закономірність Динаміки и на Основі МОДЕЛІ Розраховується прогноз Y p + v , де v - Период упереджень. Ретроспекція послідовно змінюється, відповідно змінюється Прогнозні Период, что унаочнює рис. 1.1 (для v = 1 ). br/>В
Оскількі Фактичні Значення прогнозного періоду відомі, то можна візначіті похібку прогнозом як різніцю фактичного у t и прогнозного Y t рівнів: e t = y t - Y t . Всього буде n-р похібок. Узагальнюючою оцінкою точності прогнозом слугує середня похібка:
В
абсолютна, квадратичною.
Для порівняння точності прогнозів, визначених за різнімі моделями, Використовують похібку апроксімації (%):
В
Если результат оцінювання точності прогнозу задовольняє візначені КРИТЕРІЇ точності, скажімо, 10%, то прогнозна модель вважається Прийнятних и рекомендується для практичного Використання. Очевидно, что похібка прогноз...
