Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, альтернативных путях и сроках его осуществления. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.
Прогнозирование является важным связующим звеном между теорией и практикой во всех областях жизни общества. Оно имеет две различные плоскости конкретизации: собственно предсказательную (дескриптивную, описательную) и другую, сопряженную с ней, относящуюся к категории управления — предуказательную (прескриптивную, предписательную) [1-4].
Предсказание подразумевает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего.
Предуказание есть собственно решение этих проблем, использование информации о будущем в целенаправленной деятельности.
Таким образом, в проблеме прогнозирования различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий, связанный с возможностью принятия на основе полученного знания соответствующих решений.
Общественная жизнь невозможна без предвидения будущего, без прогнозирования перспектив ее развития. В условиях трансформации национальной экономики экономические прогнозы необходимы для определения возможных путей общественного развития.
В целях обеспечения достоверных результатов необходимо дать объективную оценку наличия и достаточности экономических, сырьевых, интеллектуальных и других ресурсов. Затем надо выявить наиболее вероятные и экономически эффективные варианты долгосрочных, среднесрочных и текущих прогнозов и планов. Далее следует провести обоснование наиболее важных направлений экономической, социальной, технической и другой политики. Полученные практические результаты определяют правильность предвидения последствий принятых ранее управленческих решений и осуществляемых в каждый данный момент времени мероприятий. Сущность прогнозирования в структурном виде представлена на рисунке 1.
В условиях совершенствования общества и развития НТП в свете реализации Госпрограммы форсированного индустриально-инновационного развития Казахстана на период 2010-2014 гг. прогнозирование становится одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.
Одним из важных направлений прогнозирования общественного развития является экономическое прогнозирование — научная дисциплина, имеющая объектом исследования социальноэкономическую систему, а предметом — познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов [5–8].
Управление должно обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений, так как цена потенциального ущерба для общества от принятия необоснованных решений сегодня многократно возрастает.
Поисковый способ прогнозирования основан на условном продолжении в будущее тенденций развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем. Его задача — выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении существующих тенденций (рис. 2).
Так как такой подход основан на аналитических исследованиях, он называется еще научным и исследовательским. В литературных источниках он часто отмечен как дескриптивный, т.е. описательный, а также генетический, поскольку предполагает развитие объекта в соответствии с его генетикой (наследственностью), т.е. потенциалом, заложенным в самом объекте.
Целевой способ — это прогнозирование от будущего к настоящему, как бы «наоборот». В этом случае вначале устанавливаются желаемые конечные параметры развития (цели), а затем определяютсянеобходимые для этого финансовые, материальные и трудовые ресурсы. Такое прогнозирование называют еще нормативно-целевым. Схема нормативного прогнозирования представлена на рисунке 3.
Целевой прогноз, в отличие от поискового, разрабатывается на базе заранее определенных желаемых целей. Его задача — определить пути и сроки достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели. В то время как поисковый прогноз отталкивается при определении будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего, целевой прогноз осуществляется в обратном порядке: от заданного состояния в будущем, при наличиии материальных, сырьевых, финансовых и других ресурсов, необходимых для достижения поставленной цели, к существующим тенденциям и их изменениям в свете поставленной цели.
Оба типа прогноза выступают одновременно на практике в качестве направлений, подходов к прогнозированию и используются совместно. В их сочетании четко проявляется побудительная роль прогнозирования как инструмента достижения поставленных целей.
В прогнозировании используется большое число различных методов. Методы прогнозирования
— это совокупность приемов, обеспечивающих разработку прогнозов. На сегодняшний день в различных областях знаний и практике методы прогнозирования, базирующиеся на производственных функциях, занимают около 1/3 числа всех используемых в этих целях методов [9-12].
Определенное распространение получило прогнозирование с помощью производственных функций в сельском хозяйстве. В этих целях строят соответствующие тренды, моделирующие динамику урожайности культур и продуктивности скота, трудоемкости производства и множества других показателей.
Прогноз (ур) в самом простейшем случае, когда средний уровень ряда не имеет тенденцию к отклонению, принимают как
Это и есть доверительный интервал в случае, когда предполагается, что уровень прогнозируемого показателя будет равен средней.
Но доверительный интервал прогнозируемого показателя должен учитывать не только колеблемость средней, но и варьирование отдельных уровней вокруг средней. Поэтому общая дисперсия составит ау2 + ау2 / n . Отсюда доверительные интервалы будут составлять
(5)
Разумеется, такой краткосрочный прогноз возможен лишь при условии, что исследуемый ряд близок к стационарному. К тому же расчет доверительного интервала должен учитывать и время упреждения.
С учетом приведенных выше теоретических положений нами исследована зависимость урожайности картофеля и ее отклонения от средней по опытному хозяйству ПК (производственный кооператив) «Ростовка» Бухаржырауского района Карагандинской области (табл. 1).
|
Годы |
У, ц/га |
У - У |
(N 1^ 1 |
Годы |
У, ц/га |
У - У |
(N 1^ 1 |
|
2003 |
238 |
-17 |
289 |
2007 |
276 |
21 |
441 |
|
2004 |
259 |
4 |
16 |
2008 |
240 |
-15 |
225 |
|
2005 |
252 |
-3 |
9 |
2009 |
253 |
-2 |
4 |
|
2006 |
277 |
22 |
484 |
2010 |
245 |
-10 |
100 |
|
Вычислив среднюю квадратическую ошибку средней, можно прийти к интервальному прогнозу |
т.е. в следующем 2011 г. показатель с вероятностью 90 % будет находиться в границах 244-266 ц/га.
Прогнозирование на основе построения тренда приводит к точечной оценке. Но совпадение точечного прогноза с фактическим уровнем — событие весьма маловероятное. Погрешность обусловливается субъективизмом выбора математической модели тренда, некоторой неопределенностью параметров, а следовательно, и самого тренда, и отклонениями от него в будущем. К тому же с увеличением периода упреждения погрешность уровня прогнозируемого показателя, как правило, увеличивается.
Поэтому при прогнозировании методом экстраполяции тренда очень важно правильно установить доверительные интервалы. Расчет последних базируется на среднем квадратическом отклонении (ту) фактических наблюдений (у) от теоретических (yt):
На основе анализа данных за предшествующие 23 года (1988-2010 гг.) сделана попытка рассчитать прогнозируемые уровни продуктивности коров (у) на последующие 5 лет (2011-2015 гг.) в ПК «Батык» Шетского района Карагандинской области (табл. 2).
|
Таблица 2 Продуктивность коров (у) и определение необходимых расчетных величин по данным ПК «Батык» Шетского района Карагандинской области за 1988-2010 гг.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
2007 |
20 |
2863 |
400 |
57260 |
2595,35 |
267,65 |
|
2008 |
21 |
2662 |
441 |
55902 |
2613,43 |
48,57 |
|
2009 |
22 |
2304 |
484 |
50688 |
2631,52 |
-327,52 |
|
2010 |
23 |
2273 |
529 |
52279 |
2649,60 |
-376,60 |
|
E |
56366 |
4324 |
694691 |
56366,00 |
0,00 |
|
Система нормальных уравнений для определения параметров линейной производственной функции
Как видно, с увеличением периода упреждения при одном и том же t-критерии ширина доверительного интервала увеличивается. Доверительный интервал тренда наименьший в середине и наибольший на концах исследуемого периода. В середине ряда динамики амплитуда доверительного интервала составляет ±304, на его концах — ±321.В конце же прогнозируемого периода она достигает ±338.
Список литературы
1. Егоров В.В., Парсаданов Г.А. Прогнозирование национальной экономики: Учеб. пособие. — М.: ИНФРА-М, 2001. — 184 с.
2. Морозова Т.Г., Пикулькин А.В., Тихонов В. Ф. и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. -319 с.
3. Черныш Е.А., Молчанова Н.П., Новикова А.А., Салтанова Т.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие:-М:Приор,1999.-176 с.
4.Рабочая книга по прогнозированию. Отв. ред. И.В.Бестужев-Лада. — М.: Мысль, 1982. — 430 с.
5.Каренов Р.С. Экономическое прогнозирование: Учеб. — Караганда: Изд-во КарГУ, 2003. — 377 с.
6.Основы экономического и социального прогнозирования / Под ред. В.Н.Мосина, Д.М.Крука. — М.: Высш. шк., 1985.— 200 с.
7.Романенко И.В. Социальное и экономическое прогнозирование: Конспект лекций. — СПб.: Изд-во В.А. Михайлова, 2000. — 64 с.
8.Саркисян С.А., Старик Д.Э., Акопов П.Л. и др. Экономическое прогнозирование развития больших технических систем. — М.: Машиностроение, 1977. — 318 с.
9. Денискин В.В. Основы экономического прогнозирования в пищевой промышленности. — М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. — 192 с.
10.БаркаловН.Б. Производственные функции в моделях экономического роста. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1981. — 128 с.
11.Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1986.— 133 с.
12 Ричард Томас. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности: Пер. с англ. — М.: Изд-во «Дело и Сервис», 1999. — 432 с.