Системный подход к экономическому прогнозированию
Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования
МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Фактографические методы прогнозирования
Экспертные методы прогнозирования
Комплексные системы прогнозирования
ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ И СРЕДСТВА ВЕРИФИКАЦИИ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Определение индикаторов раннего предупреждения (об объемах заказа, ценах на рынках снабжения и сбыта, об инвестициях и т.п.)
ОРГАНИЗАЦИЯ И ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ
КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 3 18 с
Навигация
Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования
Теория экономического прогнозирования
169202
знака
31
таблица
29
изображений
1.3. Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования
Принципиальная возможность экономического прогнозирования основывается на закономерном (детерминированном) характере изменения различных показателей и на инерционности технико-экономических процессов [39].
Инерционность в развитии хозяйственных структур проявляется двояким образом:
• как инерционность взаимосвязей, т.е. как сохранение в основных чертах механизма формирования явления (инерционность первого рода);
• как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т.е. как некоторая степень сохранения их характера (темпов, направления, колеблемости основных количественных показателей) на протяжении сравнительно длинных хронологических отрезков (инерционность второго ро-да).
Степень инерционности зависит от такого фактора, как размер или масштаб изучаемой хозяйственной структуры или процесса. Если рассматривать производственную систему, то чем ниже уровень в иерархии «предприятие — отрасль - народное хозяйство», тем менее инерционными оказываются соответствующие характеристики.
Последнее обстоятельство можно объяснить тем, что влияние отдельного фактора (например, внедрение инноваций) на низовом уровне часто оказывается доминирующим. На макроуровне показатели более устойчивы, поскольку на их значение оказывает воздействие уже гораздо большее число факторов. Изменение действия ряда из них (иногда оказывающих противоположное влияние) приводит к меньшей потере инерционности, чем на микроуровне.
Опыт свидетельствует о том, что чем «моложе» изучаемая система (хозяйственная структура, экономическое явление, процесс) и, соответственно, чем меньше имелось времени для формирования более или менее
устойчивых взаимосвязей и основных тенденций в ее развитии, тем меньшей инерционностью она обладает.
Наличие инерционности не означает, что экономическая система в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции. Различные факторы будут в большей или меньшей степени воздействовать на систему, приводя к отклонениям от тенденции.
Прогнозирование инерционных систем осуществляется через анализ области возможного, то есть того, что возможно в будущем. Теория прогнозирования рассматривает понятие возможности как форму детерминации. Различают два типа детерминации [37]:
• внутренняя детерминация, свойственная целостным сложным системам, обладающим внутренним источником саморазвития (социальные системы);
• внешняя детерминация, предполагающая выделение устойчивых, относительно неизменных отношений, когда исследуемая система рассматривается как нечто постоянное, устойчивое. Это более простая форма детерминации.
Принцип внешней детерминации предполагает проверку изучаемой системы на устойчивость. Это означает, что не любая комбинация свойств и состояний элементов, образующих целостную социально- экономическую систему, возможна в будущем, а только та, которая образует определенную устойчивую форму, отражающую сущность этой системы.
Критерий устойчивости позволяет проводить отбор только тех вариантов будущего, которые могут реально существовать.
Для определения типа инерционности экономической системы необходимо выяснить, присутствует ли в динамических рядах технико-экономических показателей тенденция (тренд). Выяснение типа инерционности позволяет в дальнейшем подобрать адекватный метод прогнозирования (например, при инерционности первого рода это могут быть регрессионные модели, носящие стационарный характер, а при инерционности второго рода - экстаполяционные модели или авторегрессия).
Основная задача анализа временных рядов состоит в выделении детерминированной составляющей (тренда) и случайной составляющей, а также в оценке их характеристик.
В общем виде временной ряд можно представить как
yt = f (t,xt) + εt, t = 1,2,...,T, (1.7)
где у, - значения показателей временного ряда;
f (t,xt) -детерминированная составляющая;
х, — значения детерминированных факторов, влияющих на детерминированную составляющую f в момент времени t;
εt - случайная составляющая;
T- длина временного ряда.
В экономике часто роль детерминированной составляющей играет результирующий показатель, например, объем производства, обусловленный общей тенденцией экономического роста, темпами и объемами инноваций, затратами ресурсов. На этот результат, кроме экономических факторов, могут оказывать долговременное влияние также некоторые природные факторы. Случайная составляющая аккумулирует влияние множества не включенных в детерминированную составляющую факторов, каждый из которых отдельно оказывает незначительное влияние на результат.
Многие исследователи [10,21,26,32] при анализе динамических рядов выделяют следующие четыре основные составляющие:
• долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, которая является результатом действия факторов, приводящих к постепенному изменению данного экономического показателя. Так, в результате научно-технического прогресса, совершенствования организации и управления производством относительные показатели результативности и эффективности производства растут, а удельные расходы ресурсов на единицу полезного эффекта снижаются;
• долговременные циклические колебания проявляются на протяжении длительного времени в результате действия факторов, обладающих большими последствиями, либо циклически изменяющихся во времени (кризисы перепроизводства, периодические природные явления);
• кратковременные циклические колебания (сезонная составляющая) показывают колебания факторов в зависимости от времен года (продуктивность сельского хозяйства, сезонные колебания розничного товарооборота);
• случайная составляющая образуется в результате суперпозиции большого числа внешних факторов, не участвующих в формировании детерминированной составляющей и оказывающих незначительное влияние на изменение значений показателей.
Для выявления типа инерционности необходимо проверить зависимость показателей от временного фактора. Для этой цели, в частности, можно порекомендовать метод, разработанный Ф.Фостером и А.Стюартом, предложившими по данным исследуемого ряда определять величины и, к I путем последовательного сравнения уровней ряда динамики [39]:
 | |||
| |||
|
 | |||
| |||
|
Далее определяется две простые характеристики s и d:
s=∑st, (1.10)
d=∑dt, (1.11)
где: st = ut+lt,
и dt=ut-lt, (1.12)
Суммирование в формулах (1.10) и (1.11) производится по всем членам ряда. Полученные показатели s и d используются для проверки гипотезы об отсутствии тенденции (s - б средней, d - в дисперсии) в динамике исследуемого экономического показателя. Проверку гипотезы проводят, применяя t-критерий Стьюдента, то есть определяя:
tн=(d-0)/(σ1), (1.13)
tн=(s-µ)/( σ2), (1.14)
где µ — математическое ожидание величины s;
σ - средние квадратические 0, изменения величин s и d.
Значения, µ, σ1 и σ2 табулированы. Если tн ≥ tкр то гипотеза о наличии тенденции отвергается, tкр находят по таблицам критических точек распределения Стьюдента в зависимости от уровня значимости гипотезы а (обычно выбирается на уровне 0,05) и числа степеней свободы k:
k = n – 1, (1.15)
где n — число уровней ряда.
Если же tn <tкр, то гипотеза принимается, и для исследуемого объекта характерна инерционность второго рода. Данный метод достаточно прост и легко может применяться в практических разработках.
После проверки типа инерционности экономической системы (объекта) необходимо перейти к подбору адекватного метода прогнозирования, а также параметрических моделей в соответствии с алгоритмом, показанным к количественным расчетам и верификации результатов.
Похожие работы
... экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП. Возможности использования опыта применения методов социально-экономического прогнозирования в современной Украине Создание предпосылок для приостановления падения объемов производства с последующим их наращиванием на современном этапе развития Украины выходит на ...
... исторического хода общественного развития. Важной стороной исторического подхода к прогнозированию является его связь с практикой. Общественная практика составляет основу социально-экономического прогнозирования, как и других видов общественного прогнозирования. Вместе с тем практика не может рассматриваться вне ее исторического развития. При этом задача прогноза не ограничивается познанием ...
... предложений, поступающих от населения и различных местных сообществ. Люди должны сознавать, что разработка стратегии развития муниципального образования — их общее дело и они — его участники. 2. Анализ социально-экономического прогнозирования развития МО «Город Каменск-Уральский» В 2006-2008 ГГ. 2.1 Характеристика МО «Город Каменск-Уральский» Географически Каменск-Уральский расположен на ...
... объектов; б) наличие данных за предыдущий период; в) наличие базисных данных; г) сопоставимость данных. 26. По характеру принимаемых решений экономический анализ подразделяется: а) предварительный, текущий и заключительный б) оперативный, ретроспективный и перспективный в) предварительный, последующий и итоговый 27. Информация, ...
0 комментариев