Социальные дисциплины - Методы социально-экономического прогнозирования

МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. ЧАСТЬ 1

Скачать с сервера

Тема 1. Прогнозирование в системе планирования

Планирование всегда рассматривают как элемент управления, и в связи с этим, планирование является информационным процессом. Особенность этого процесса заключается в наличии временного сдвига, информации входа по отношению к информации выхода.

 

 

 

Наряду с информацией о прошлом, при принятии плановых решений используется также информация о состоянии объекта в настоящем и используется информация об окружении объекта (о фоне). Это условно ретроспективная информация.

Величина временного сдвига информационного входа и выхода зависит от глубины планирования или от времени упреждения.

Глубина планирования – это промежуток времени в будущем на которое разрабатывается план. С увеличением глубины планирования неизбежно увеличивается и глубина ретроспекции. Особенно в том случае, если мы заботимся о высокой вероятности состояния объекта в будущем таком, как мы его предположили.

При прогнозировании на 1 год вперед необходимо иметь информацию о 3-ех прошлых годах, т.е. соотношение 1:3.

Самая крайняя точка в ретроспективе называется горизонтом  ретроспекции. А в перспективе – горизонтом планирования.

В зависимости от времени упреждения планирование можно разделить на 3 уровня.

1 уровень (низший) – оперативно – календарное планирование. Время упреждения от одного часа до месяца. Напр. планирование объема производства.

2 уровень – текущее технико-экономическое планирование. Время упреждения до одного года. Напр. отрасль.

3 уровень – перспектива и долгосрочное планирование.

К этим уровням примыкает прогнозирование.

Прогнозирование – это возможное, вероятное состояние объекта в будущем. Прогноз нельзя отнести к нормативной информации, но по своей природе информация является первоисточником для планирования.

Уровни или этапы планирования ориентированы не только во времени, но они также делятся по функциям и по территориальному охвату.

Перспективное и долгосрочное планирование охватывает высшие функции территориальной и функциональной иерархии (от уровня национальной экономики до уровня предприятия).

Оперативно – календарное планирование охватывает низшие уровни иерархии (от рабочего места до отдела предприятия)

Чтобы получить информацию о будущем необходимо изучить ретроспективную информацию, необходимо изучить закономерности объекта развития прогнозирования, определить причины и движущие силы.

В связи с этим можно выделить 3 основные задачи:

1. установление целей развития объекта;

2. отыскание оптимальных путей и средств достижения поставленных целей;

3. определение ресурсов необходимых для достижения поставленных целей.

В области социального и социально-экономического планирования и прогнозирования выбор целей является результатом анализа социально-политических задач, которые необходимо решить в обществе и которые отображают объективный характер действия экономических законов.

Для того чтобы правильно определить цели необходимо изучить возможные альтернативы целей. Необходимо строить иерархические системы, типа дерева целей. Необходимо ранжировать цели и выбирать ведущие звенья.

Пути и средства достижения целей определяются на основе анализа развития объекта. При этом в процессе прогнозирования и происходит ограничение количества альтернатив, т.е. другими словами определяется область оптимальных решений.

В процессе разработки плана или прогноза определяют  единственно оптимальное решение. В зависимости от того какая задача решается можно выделить 2 вида прогнозирования:

  • Исследовательская или поисковая;
  • Нормативное.

 

При исследовательском или поисковом прогнозировании, прогноз формируется на основе анализа исторических, объективно существующих тенденций развития объекта.

Изучаются тенденции объекта в прошлом и устанавливается возможное положение в будущем.

 

 

Нормативное прогнозирование – определение возможных тенденций развития объекта с целью обеспечения достижения установленных целей.

 

Имеется определенное рассогласование между прогнозом и нормативными результатами. Рассогласование вытекает из противоречия между потребностями и возможностями.

Очень часто используют компиляцию между нормативными и исследовательскими прогнозами.

Выбор целей и средств для их достижения должен сочетаться с определением в потребности в ресурсах. Оценкам подлежат как потребные ресурсы для достижения цели, так и ограничения на  их величину для обозначения глубины планирования.

 


Анализ объекта прогнозирования.

 

Задачи которые решаются при прогнозировании различаются в зависимости от этапа прогнозирования. На этапе предпрогнозных исследований основными задачами являются следующие:

  • формирование первичного описания объекта прогнозирования.
  • формулирования задания на прогноз.
  • подготовка этапов ретроспекции.

В процессе ретроспективного исследования выделяют несколько этапов, которые связаны друг с другом и направлены на решение основной задачи прогнозирования.

В начале уточнение описания прогноза. Потом определение источников информации. Решение проблемы измерений для определения характеристик объекта. Далее непосредственное измерение изменений.

Аппарат прогностики также достаточно сложен.

В качестве теоретического аппарат используются современные теории систем и системный анализ. Системный подход к анализу объекта это один из основных принципов прогнозирования. Кроме теории систем важнее место в аппарате прогнозирования занимает теория моделирования и подобия.

Прогнозная модель в большинстве случаев является основной целью анализа объекта и играет принципиально особую роль среди обычных моделей, которые создаются для существующих объектов.

Модель объекта прогнозирования помимо всего прочего облегчает и сокращает время для проведения прогнозных работ. Такие модели позволяют проводить эксперименты с несуществующими в настоящее время объектами.

С целью предварительного уточнения методов исследования объекты прогнозирования классифицируют по ряду признаков. Наиболее важные:

  • природа объектов прогнозирования;
  • его масштабность;
  • сложность объекта прогнозирования;
  • степень детерминированности объекта;
  • характер развития объекта во времени;
  • степень информационной обеспеченности

 

I. По природе объекты прогнозирования делятся на следующие классы:

  • научно-технические объекты (развитие фундаментальных и прикладных исследований, развитие техники, новые виды техники, новые материалы, новые технологии, изобретения и открытия в области науки и техники)
  • технико-экономические объекты (национальная экономика, развитие и размещение производства, промышленные предприятия, технико-экономические показатели производства продукции, организационно – экономические системы управления, финансирование производства и другие объекты)
  • социально – экономические объекты (демография, миграция, трудовые ресурсы, размещение производительных сил, образование, спрос, потребление, национальный доход и другое)
  • военно-политические объекты (опасные зоны, конфликты, военный потенциал, стратегический курс)
  • естественно-природные объекты.

Природные ресурсы, космические явления.

Природа объекта прогнозирования при выборе методов анализа определяет в основном его специфическую часть, т.е. те специальные приемы и методы, которые характерны для области соответствующей природе объекта.

 

II. Масштабность объекта прогнозирования. Классификация производится в зависимости от числа переменных, которые входят в полное описание объекта.

  • сублокальные объекты, число переменных от 1 до 3 (численность населения страны, производственная функция, траектория движения в трехмерном пространстве).
  • локальные объекты, число переменных от 4 до 14 (производственный участок, несложное техническое устройство, ход болезни).
  • субглобальные объекты, от 15 до 35 (цех, спрос на продукцию предприятия).
  • глобальные объекты, от 36 до 100 (предприятие, техническая система типа «станок», транспортная сеть региона).
  • суперглобальные объекты, свыше 100 (отрасль, крупное предприятие, большая техническая система (космический корабль), транспортная сеть страны).

Масштабность объекта самостоятельного значения не имеет.

 

III. Сложность объекта прогнозирования.

По сложности объекта прогнозирования, объекты классифицируют по степени взаимосвязанности переменных в их описании.

Выделяют:

  • сверх простые (отсутствуют связи между переменными);
  • простые объекты, в описании которых содержится парная взаимосвязь. Для анализа используют простые модели, парные регрессии, не сложные экспертные методы;
  • сложные объекты (объекты для адекватного описания которых необходимо учитывать взаимосвязи трех переменных). Для анализа могут использоваться ступенчатые регрессионные модели;
  • сверхсложные (в описании необходимо учитывать взаимосвязи всех переменных). Множественный корреляционно – регрессионные анализ, факторный анализ, компонентный анализ.

 

IV. По степени детерминированности.

Три класса:

  • детерминированные объекты. Описание представлено в детерминированном виде с удовлетворительно для поставленной задачи точностью, описание которой отсутствует или им можно пренебречь.
  • стохастические объекты. В описании необходим учет случайных составляющих.
  • смешанные объекты. Имеется и то, и то.

 

V. По характеру развития во времени.

Три класса:

  • дискретные объекты – объекты, регулярная составляющая в описании которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени.
  • апериодические – объекты, в описании которых содержится регулярная составляющая в виде апериодической непрерывной функции времени.
  • циклические – содержится регулярная составляющая в виде периодической функции времени.

Тренд – описание какого-либо процесса очищенного от случайной составляющей:

 

VI. 4-ре класса.

  • объекты с полным обеспечением количества информации. Есть ретроспективная информация, что позволяет использовать экстраполяцию или статистические методы прогнозирования.
  • объекты с неполным обеспечением количества информации. Объекты, для которых имеющаяся в наличии ретро-информация допускает использование экстраполяции, но не обеспечивает на заданном времени достаточную точность прогноза.
  • объекты с наличием качественной ретроспективной информации. Не позволяет использовать  экстраполяцию.
  • объекты с полным отсутствием ретроспективной информации.

 

Классификация методов прогнозирования.

1. все методы прогнозирования делятся на 3 класса, на основе информационного основания метода:

  • фактографические методы;
  • экспертные;
  • комбинированные.

Фактографические имеются на фактически имеющемся материале (количественном) об объекте прогнозирования и его прошлом развитии.

Экспертные – базируются на информации, которую поставляют специалисты эксперты, которая потом систематизируется и обобщается.

Комбинированные – методы со смешанной информационной основой.

 

2. Затем выделенные классы делят на подклассы.

Фактографические методы:

  • статистические методы;
  • методы аналогий;
  • опережающие методы.

Статистические – объединяют большую совокупность методов обработки количества информации на основе выявления содержащихся в ней математических закономерностей и взаимосвязей.

Методы аналогий – методы позволяющие выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов.

Операционные методы – базируются на специальных методах обработки научно – технической информации.

Экспертные.

Делят на 2 подкласса:

  • прямые экспертные методы;
  • методы с обратной связью – основаны на воздействии информации полученной от экспертов на мнение экспертов группы (например, мозговая атака).

3. подклассы делят на виды.

Аппарат метода является классификационным методом. Основные виды статистических методов:

  • виды экстраполяции и интерполяции;
  • методы использования корреляционно-регрессионного анализа;
  • факторный анализ.

Методы аналогий:

  • математические аналогии;
  • исторические аналогии.

Для метода математических аналогий не важна физика процесса. Главное чтобы математическое описание объекта было схожим.

Методы исторических аналогий основаны на схожести физических описаний процессов.

Опережающие методы делят на два вида:

Исследования динамики научно-технической информации;

Методы исследования и оценки уровня техники.

В первом случае методы позволяют строить динамические, количественно – качественные ряды на базе исследования различных источников научно – технической информации.

Второй вид использует специальный аппарат анализа качественной и количественной информации для определения характеристик уровня проектируемой техники.

Экспертные методы.

Прямые – экспертный опрос;

- экспертный анализ.

В первом случае используются специальные методы формирования вопросов и организации получения на них ответов. Во втором случае используются методы анализа экспертом объекта прогнозирования. Т.е. ставится цель, а эксперты уж сами ставят вопросы и дают ответы на них.

Экспертные оценки  с обратной связью:

  • экспертный опрос,
  • генерация идей,
  • игровое моделирование.

 

Тема 2. Экстраполяционные методы прогнозирования.

Экстраполяционные методы прогнозирования являются самыми проработанными и наиболее распространенными.

Экстраполяция предполагает, что процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих регулярной и случайной.

y(x) = f(a¯,x) + n(x)

а – коэффициенты в описании

х – переменная

f (a¯,х) - регулярная составляющая

n (х) - случайная составляющая

Предполагается, что регулярная составляющая представляет собой гладкую функцию от аргумента, чаще всего от времени, описываемую конечномерным вектором параметров а, которое сохраняют свое значение на периоде упреждения. Эта составляющая называется трендом или тенденцией.

Случайная составляющая считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математически ожиданием .

 

 

 

Экстраполяционные методы основаны на выделении лучшего описания тренда и на определении прогнозных значений путем его экстраполяции.

 

 

 

Если удается построить тренд, следовательно продлить период упреждения.

 

 

Экстраполяция может быть представлена в виде нескольких этапов:

1)      предварительная обработка исходной информации

2)      вычислительный этап – определение описания тренда

3)      само определение прогнозных значений

4)      расчет точностей характеристик прогноза

 

1. Подготовительная работа заключается в предварительной обработке числового ряда с целью его преобразования к виду удобному для прогнозирования. Существенным моментом для прогнозирования  является анализ логики и физики процесса, что  оказывает существенное влияние на выбор экстраполирующей функции и определение границ изменения ее параметров. Предварительная обработка исходного числового ряда направлена на решение двух задач:

  • снижение влияния случайной составляющей,
  • представление информации в таком виде, чтобы существенно снизить трудность математического описания тренда

Основные методы решения этих задач: процедуры сглаживания и выравнивания.

Процедура сглаживания направлена на случайные отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой предполагаемого периода. Наиболее простой прием сглаживания – сглаживание при помощи многочленов.

Статистический ряд разбивается на группы точек, наиб. применение – сглаживание по трем и по 5 точкам. В 1-ом случае весь ряд разбивается на группы по 3 точки, во 2-м – по 5 точек. Наилучшее сглаживание получается для средних точек группы. А крайние точки (у1, у7) сглаживаются по специальным формулам.

у1 у2 у3 у4 у5 у6 у7

 

у1 у2 у3

у2 у3 у4

у3 у4 у5

у4 у5 у6

у5 у6 у7

 

Средние:   у¯0 = 1\3 (у-1 + у0 + у+1)

Крайние:   у¯-1 = 1\6 (5у-1 + 2у0 – у+1)

у¯+1 = 1\6 (-у-1 + 2у0 – 5у+1)

Для рядов со значительной амплитудой, производят многократное сглаживание. Эффективность этой процедуры быстро уменьшается, поэтому целесообразно применить сглаживание по многочленам от1 до 3 раз.

 

В качестве некоторого объективного критерия, по которому можно судить о целесообразности повторного сглаживания может выступать

 

max {| 1y¯i-yi |}≤ E (факт. значение)

 

При большом числе точек процедуру сглаживание можно привести к реккурентному, т.е. используя каждый раз предыдущие значения сглаженного тренда. Линейное сглаживание является достаточно грубой процедурой. Для более точного определения формы сглаженной кривой может применяться операции нелинейного сглаживания или могут использоваться взвешенный скользящие средние. При немножественном - метод экспоненциального сглаживания, скользящие средние – усовершенствованная процедура сглаживания.

Основная идея прогнозирования при помощи динамических рядов базируется на предположении сохранения закона изменения прогнозируемой переменной на определенном интервале времени в будущем. Изменение закона развития  процесса может протекать относительно плавно, при этом возникает необходимость постоянного корректирования экстраполяционной формулы по мере поступления новых данных о фактических значениях переменной. Это привело к необходимости по разному учитывать и оценивать новые данные и уже устаревшую информацию. Реализацией этого принципа прогнозирования является использование различных способов дисконтирования информации.

Метод скользящей средней

Этот метод предлагает в качестве дисконтирующей функции использовать единичную ступенчатую функцию.

 

 

 

ω(t) = | 1, если t0-tp ≤ t ≤ t0

| 0, если t0-tp ³ t

t0 – последний момент времени ретроспективного ряда

tp – момент времени начала ретроспекции

Наиболее наглядно может проиллюстрировать метод скользящей мредней при экстраполяции некоторого скачкообразного изменения уровня «а».

 

На уровень «а» накладывается случайная стационарная некоррелированная помеха.

у=а ± n

При определении параметров процесса  ретроспективного значения функции умножается на дисконтирующую функцию w(t0)

в качестве оценки детерминированной части процесса используется его математическое ожидание. рассчитанное по нескольким конечным точкам ряда.

N

M(t0) = 1\N   Σ yi

i=1

N- количество точек.

В данном случае роль дисконтирующей функцию выполняет выбор числа точек (N), по которому и определяется математическое ожидание.

Если представить процесс оценки скачкообразного уровня «а» как динамический, пошаговый процесс с шагов = 1 , то

 

M(t0) ³  M(t0-1) + [ (y(t0) – y(t0-N)) \ N ]

 

Считаем, что оценка среднего уровня всех предыдущих N-точек является математическое ожидание на предыдущем шаге M(t0-1) и подставив его вместо y(t0-N)

 

M(t0) =  M(t0-1) + [ (y(t0) – M(t0-N)) \ N ] = 1\N*y(t0) + (1-1/N)*M(t0-1)

 

Эта реккурентная формула является частным случаем формулы экспоненциального сглаживания.

 

S(t0) = Ly(t0) + (1-L)*S(t0-1)

L - постоянная сглаживания  0 ≤ L ≤1, для всех случаев экспоненциального сглаживания

 

При скользящей средней и при экспоненциальном сглаживании процедуру также можно повторять несколько раз. Будем получать функцию сглаживания 2-го, 3-го и т.д. порядка.

При экспоненциальном сглаживании текущая оценка сглаживающей функции в момент времени t0 равна линейной комбинацией значения функции  у  во всех точках заданного ряда от 0 до t с экспоненциально убывающими весами к начальным точкам ряда.

 

Вторая процедура на подготовительном этапе – ВЫРАВНИВАНИЕ. Если сглаживание направлено на первичную обработку числового ряда для исключения случайных колебаний при построении тренда, то выравнивание служит целям более удобного представления исходного ряда, оставляя при этом прежними его значения.

Выравниванием называют преобразование эмпирической формулы к виду линейному:

 

y = f(a¯,x)           Y = A+B*X

 

Наиболее общими приемами выравнивания является логарифмирование и замена переменных

 

у = ax b

lg y = lg a + b lg x

Y = A+B*X

 

Для окончательного выбора вида функции исследования ретроспективного ряда при предварительной обработке следует дополнить исследованием логики протекания процесса в целом. Основные вопросы, которые следует здесь разрешить следующие:

1.является ли исследуемый показатель величиной монотонной или периодической

2.ограничен ли показатель сверху какими либо пределами

3.имеет ли функция, описывающая процесс точку перегиба

4.имеет ли функция, описывающая свойства симметричности .

5.имеет ли процесс ограничение развития во времени.

Затем график сглаженного ряда анализируется визуально с целью приблизительного определения вида тренда. Стараются свести все к 10 -15 элементарных функций (линейная, парабола, кубическая парабола, степенная, экспоненциальная, логистическая кривая, гипербола).

Если не удается определить вид функции, то анализ можно продолжаться дальше и для него может быть использованы следующие специальные приемы: использование дифференциальных функций роста. Используется три дифференциальных функции роста: 1. первая производная (абсолютная дифференциальная функция роста)

 

φ(t) = y’ = dy\dt

 

На графике исходная функция у = f(t), первая производная представляется угловым коэффициентом в каждой точке графика. первая производная является const для линейного закона изменения у, для кривых второго порядка первая производная имеет линейный характер изменения, для экспоненциальных кривых – экспонента. График этой функции выполняется в линейных координатах.

Вторая дифференциальная функция роста называется относительный дифференциальный коэффициент или логарифмическая производная.

 

ω(t) = (dy\dt) / y = d(lg y)\dt

 

Эту функцию дифференциального роста на графике можно выявить, если  его построить в полулогарифмических координатах (по оси ординат – логарифмическая сетка, по абсцисс – обычная равномерная).

Относительный дифференциальный коэффициент на таком графике будет представлять угловой коэффициент в каждой точке исходной функции. Для экспоненциальной зависимости относительный дифференциальный коэффициент – const., для  степенной функции – гипербола.

Третья дифференциальная функция роста – эластичность.

 

E(t) = dy*t\y*dt = d(lg y)\d(lg t)

 

График эластичности строится в логарифмических координатах (по оси абсцисс и по ординат – логарифмическая сетка)

Тогда в каждой точке исходной функции эластичность будет определяться  как угловой коэффициент. Эластичность будет константой для степенной функции, для экспоненциальной функции – линейный характер. Эластичность- безразмерная величина следовательно позволяет сравнивать различные процессы, их характер, изменения. По сочетанию дифференциальных функций роста можно определить вид производящей их функции.

Если при использовании функции роста не удается определить вид тренда, то исследование продолжается дальше.

В качестве дальнейшей процедуры установления численного ряда можно вычислить характеристики прироста. Для этого используют понятие среднего прироста в некоторой точке Т по аналогии со сглаженной координатной исходной функции. Характеристики прироста вычисляется аналогично тому, как вычисляются сглаженные координаты, но сглаживается не сами координаты, а их приращения. Приращения функции определяется конечными разностями. Конечная разность в Т – это разность между координатами.

 

Ut = yt-yt+1

 

 

 

Сглаживание производится по формулам аналогичным, которым уже использовали можно определить разности 2,3 и т.д. порядка, надо учитывать, что количество точек будет постоянно уменьшаться. После того как определенный вид функции, описывающей процесс, необходимо произвести вычисление параметров этой функции. Чаще всего используют метод средних и метод наименьших квадратов.

Метод средних основан на минимизации линейной формы^

N

Z = Σ yi  [yi – f(x, a0, a1, ... , an)] à min

i=1

 

Метод наименьших квадратов

N

Z = Σ yi  [yi – f(x, a0, a1, ... , an)]2 à min

i=1

Чтобы определить линейную форму, решают систему уравнений.

 

∂z  \ ∂ a0 = 0 ;     ∂ z  \ ∂ a1 = 0  …

 

После того, как определены параметры функции описывающие процесс, рассчитывают параметры, которые характеризуют точность и адекватность экстраполярной функции реальному процессу (среднее относительное отклонение). После того, как рассчитаны параметры экстраполирующей функции, осуществляется сам прогнозу. Прогнозирование заключается в определении значения функции на периоде упреждения.

 

Экстраполяция тенденций по огибающим кривым

Экстраполяция по сути – очень ограниченный метод. т.к. может использоваться только на эволюционных участках, развития процесса. Когда революция, скачкообразное изменения, стандартные методы экстраполяции применить невозможно. Метод прогнозирования по огибающим кривым направлен на преодоление ограниченности экстраполяции, путем перехода на более высокий уровень агрегирования тенденций процесса. Это позволяет решить наиболее трудные задачи научно технического прогнозирования

- прогнозирование скачков

- определение пределов развития процесса

Этот метод обеспечивает прогнозирование на длительные периоды времени. Основная идея этого метода заключается в объединении частных тенденций, составляющих процесс в одну общую.  Можно отметить, что при разработке долгосрочных прогнозов, характер и степень агрегированности должен повышаться с увеличением времени упреждения.

Формальная суть метода – он построен на построении огибающей, которая дает возможность выявить общую тенденцию развития прогнозируемой переменной, а также оценить возможные пределы ее развития и характер приближения к этим пределам.

Рассмотрим чисто формальную математическую постановку задачи.

Пусть задано некоторое число p экспериментальных точек, это множество точек можно разделить на ряд подмножеств, по некоторому параметру С. В качестве  этого параметра С принимают некоторое обобщенное понятие параметр, что не сводится только к числовой величине, а поэтому может быть и некоторой неколичественной характеристикой (тип устройства, принцип действия, элементная база и т.д.). В общем случайный параметр С может быть сложным и представить собой некоторый вектор С = |С1,С2,….Ск|

Пусть, указанные подмножества точек образуют на координатной плоскости некоторое семейство кривых, которые называют семейством кривых по параметру С.

 

 

 

В случае, если параметр С является непрерывной величиной, то огибающую можно определить как кривую в каждой своей точке, имеющий  общую касательную к одной из семейства кривых. В случае, если С имеет дискретный характер изменения, то дать строгое определение огибающей невозможно и также невозможно ее однозначно провести. Для целей прогнозирования под огибающей понимают наиболее гладкую из всех возможных кривых, касающуюся всех или большинства кривых семейства.

В настоящее время известна постановка задачи построения огибающей к семейству кривых в приближенном варианте, также как это определено и для экстраполяции динамических рядов (метод наименьших квадратов). В качестве  основного метода построения огибающих кривых используется приближенный графо-аналитический метод. Он реализуется следующим образом: определенные тем или иным путем апрокимирующие кривые для множества точек семейства Р1, Р2…, Рм изображается на координатной плоскости, после этого проводится гладкая кривая близкая к понятию огибающей, которое мы дали выше. В данном случае это лишь весьма приближенная кривая к данному понятию. Это связанно с тем, что может касаться лишь части кривых семейства, от некоторых находящихся на небольшом расстоянии, а некоторые пересекать, По виду полученной приближенной огибающей  определяется характер зависимости и число параметров м в ее описании. Затем выбирают М точек на этой кривой и измеряют их координатs/ На основании этих пар координат составляют систему м уравнения с м неизвестными, решая которую определяют значение периметров приближенной огибающей кривой.  В области экономики значительное место в экстраполяции по огибающим занимает логистическая или S-образная кривая, она привлекательная тем, что отражает  различных значений последовательность этапов, которая типична для большинства процессов развития.

 

 

по характеру изменения огибающей кривой

можно определить технологический разрыв

 

 

 

кривая жизненного цикла

 

 

Определение технических разрывов, точнее их параметров играет существенную роль в планировании капитальных вложений. Только точно угаданные параметры технических разрывов обеспечат конкурентные преимущества на рынке.

 

Тема 3. Применение корреляционно-регрессионных моделей в прогнозировании

Случайные величины характеризуются числовыми характеристиками, в частности математическим ожиданием, дисперсией и др. При этом каждой характеристике случайной величины Х соответствует ее статистическая аналогия. Для математического ожидания – среднее арифметическая наблюдаемых значений.

n

M*[x] = x¯ = Σ xi  \ n

i=1

x – значение случайной величины в i опыте

n – число опытов

 

Статистическая дисперсия – случайной величины x

n

D*[x] =  Σ (xi - x¯)2 \  n

i=1

Важной статистической характеристикой является теснота связи между переменными. Если две случайные величины X, Y то связь между ними характеризуется корреляционным моментом.

 

 

n

Σ (xi - x¯) (yi -y¯)

K*[X,Y] =  i=1____________________

n

Коэффициенты парной корреляции – это отношение корреляционного момента, к корню квадратному из произведения дисперсий случайных величин.

 

ζxy =   .    К* [X,Y] .

√D*[X] D*[Y]

 

 

 

связи между Х и Y нет

 

 

 

 

 

связи между Х и Y нет, но есть какое-то направление

 

 

 

 

Чем теснее связь между переменными , тем меньше количество факторов мы должны включать в модели.

Если зависимость отличается функциональной, то на результирующую переменную оказывает влияние множества факторов. Задача построение модели – поиск наиболее адекватной формы модели. При этом необходимо стремиться к типичности количества факторов включающих в модель. Причины этого является проблемы мультиколлинеарности (в модель должны включаться независимые друг от друга факторы следовательно изучаем разные стороны процесса). Достичь этого в принципе невозможно. Обязательно между ними есть статистическая связь, в экономических процессах – это особенно наглядно. Должны отбирать факторы по наибольшему влиянию на результат операций фактор, и наименьшего влияния друг на друга. Само по себе технология построения корреляционных моделей не является сложной, но проходит несколько этапов:

  1. постановка задачи
  2. сбор исходной информации
  3. предварительная обработка исходной информации
  4. построение модели
  5. оценка адекватности  и точности построенных моделей.

Если случайные величины X,Y некоррелированы, то произведение отклонений (xi-x¯)*(yi-y¯) будет носить случайный характер с математическим ожиданием à к 0. В этом случае ζxy = 1 (отклонения будут упорядочены)

 

 

 

В конкретных исследованиях, как правило работают с выборочной совокупностью. Всегда выборочная совокупность меньше, чем генеральная. В результате всегда получаем характеристики худшие чем те, если бы имели в распоряжении генеральная совокупность. В результате работы с выборочной совокупностью, мы вынуждены подбирать закон распределения следовательно это называется выравниванием статистического ряда. В результате выравнивания имеют 2 гипотезы:

1. расхождение между теоретическим  законом распределения и статистическим распределением объясняется случайными обстоятельствами, связанными с ограниченным числом наблюдений

2. расхождения являются существенными и связано с тем, что теоретическое распределение плохо выравнивает подобранное статистическое.

Для проверки гипотез служит критерий согласия. Наиболее часто используется х Пирсона, т2 Стьюдента f-критерий Фишера. Согласно этим критериям вычисляется мера расхождения между теоретическими и статистическими расхождениями.

При малом количестве наблюдений рекомендуется  выявить доверительный интервал и доверительную вероятность.

Доверительный интервал рассчитывают только для несмещенных оценок, то есть оценок которые совпадают со статистическим данными средними

 

 

 

Постановка задачи – наиболее важный момент в построении  корреляционных моделей. От точности поставленной задачи в дальнейшем будет зависеть вся работа. В качестве уточнения постановки задачи проводится теоретический и логический анализ результирующего и определяющего факторов. Здесь определяется границы выборочной совокупности и определяется круг факторов, которые будут исследоваться.

Сбор исходной информации. Самая трудоемкая работа. Исходная информация формируется в виде таблиц, в которых содержатся значения результирующего и определяющего факторов. После сбора необходимо приступить к статистической оценке значимости факторов, связано с тем, что необходимо уменьшить объем исходной информации и уменьшить количество факторов, включаемых в модель.

Статистическая оценка значимости проводится расчета коэффициентов парной корреляции. В результате получается корреляционные матрицы, которые потом подвергаются визуальному анализу.

Построение эмпирических уравнений регрессии (для определения характера влияния определенных факторов на результирующую). Для каждого факторного признака Xij на график наносится точки с координатами yi xij

 

yi  xij

xi1

xi2

xim

y1

x11

x12

x1m

y2

x21

x22

x2m

y3

x31

x32

x3m

yn

xn1

xn2

xnm

 

Затем определяется минимальное и максимальное значение А отрезок [xjmin, xjmax] делиться на ряд интервалов. В результате  получаем

 

∆x = (xjmax - xjmin) \ N

 

N – число интервалов.

Для каждого интервала (т.е. ∆x) определяется точка составляющая средним значением у, х. Затем на графике эти средние значения соединяются отрезками, мы получаем эмпирическую линию регрессии, при необходимости эта регрессия может быть сглажена. В результате получаем некоторую линию, которая отражает характер влияния определенного фактора на результирующую. Зная характер, можно выбрать форму  сглаживающей кривой. На этом этап предварительной обработки информации заканчивается.

расчетный этап. Как правило в социально-экономических исследованиях используют многофакторные модели, но в некоторых случаях полезными являются и однофакторные модели. Однофакторные модели, как правило строятся при помощи метода наименьших квадратов. Зависимости, которые используются:

  • линейная  у = а0 + а1х
  • степенная  у = а0хa1
  • у = a0 * ea1x

Строится многофакторная модель – следующим шагом. В качестве основных сглаживающих функций выступают линейные многочлены и мультисистемные функции

Метод расчета – метод наименьших квадратов. Используется матрицы. Надо проводить в начале выравнивание.

Оценка адекватности и точности построения моделей.

Адекватность полученных моделей, оценивается при помощи нескольких показателей. Полноту учета всех факторов, влияющих на результирующий признак характеризуется коэффициент множественной корреляции, он определяется:

________

R = √1 – D\Dy

 

D0 – остаточная дисперсия, т.е. это характеристика, которая показывает рассеяние случайной величины

Yi – относительную уравнения регрессии

Dy  - дисперсия Y относительно среднего значения

 

Используется коэффициент детерминации – это коэффициент множественной корреляции в квадрате (R ),он показывает долю изменчивости результативного признака за счет всех факторов, включенных в модель. Точность модели можно оценить по средней относительной ошибке.

n

Scp = 1\n  Σ  |(yi - ypi)| * 100%\yi

i=1

Sср показывает на сколько процентов расчетные значения в среднем отклоняются от фактических. Можно рассчитать доверительный интервал, который показывает пределы возможных значений у. Величина доверительного интервала определяется:

 

∆ = y ± tσ*

 

t – доверительная вероятность, она зависит от уровня риска

σ – среднее квадратическое отклонение i-го значения у от истинного

При этом считается что yi распределены по нормальному закону с одинаковой дисперсией, а за ее оценку принимается значение остаточной дисперсии.

Для оценки адекватности используется критерий согласия.

 

Тема 4. Экспертные методы прогнозирования

Преимущественно применяются в следующих случаях:

1)      в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной информации об объекте прогнозирования

2)      в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта прогнозирования

3)      при среднем и долгосрочных прогнозах объектов относящихся к отрасли, подверженных сильному влиянию открытий фундаментальных наук

4)      в условиях дефицита времени

При применении экспериментальных методов, особые требования предъявляются:

  • к экспертам
  • способам их подбора
  • способам формирования экспертных групп

Требования, предъявляемые к экспертам:

1)      оценка эксперта должна быть стабильна во времени,

2)      наличие дополнительной информации может лишь улучшить оценку эксперта,

3)      эксперт должен быть признанным специалистом в данной отрасли знаний

4)      желательно, чтобы эксперт обладал хотя бы некоторым опытом успешных прогнозов.

Формы работы эксперта могут быть программированными или непрограммированными.

Экспертиза может осуществляться в устной форме (интервью) и в письменной форме.

Программирование работы эксперта предполагает:

  • построение графических моделей объекта на базе ретроспективного анализа,
  • разработку таблиц экспертизы анализа, по определенной  структуре,
  • необходимость заранее определить типы шкал для вопросов и ответов и т.д.

При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в данной области. Как правило, не целесообразно привлекать всех выявленных специалистов к экспертизе, поэтому формируют репрезентативную выборку из генеральной совокупности.

Пусть  по некому вопросу, по которому необходимо получить прогноз имеются 100 специалистов. мы можем сформировать группу экспертов до 50 человек. Для простоты  будем считать экспертом специалиста со стажем работы по данной специальности  не менее 10 лет. Тогда исходную задачу можем сформировать следующим образом: определить 50% выборку из 100 специалистов со стажем работы не менее 10 лет, при этом организатор прогноза должен задать вероятность  того, что заданное условие выполняется. Вероятность = 0,9545. Предположим, что в данной совокупности доля специалистов со стажем 10 лет и выше 60%, со стажем менее 10лет – 40 %. Вначале рассчитывают ошибку репрезентативности (по теореме Бернелли)

____

Mg = t √ rg\n

t - доверительный коэффициент (t = 2)

r - доля элементов выборки с наличием заданного признака (0.6)

g - доля элементов выборки с отсутствием заданного признака (0,4)

n - объем выборки (50)

 

Mg=0,138

 

Таким образом в сформированном коллективе доля экспертов со стажем 10 лет и выше составит 0,6 ± 0,138, то есть от 46,2% до 73,8%

На практике стремимся к минимально возможному числу экспертов. Уменьшение числа экспертов всегда равносильно уменьшению репрезентативности следовательно часто возникает задача определения численности экспертной группы, при задаваемых значениях уменьшение точности. Например задано уменьшение выборки на 10 %. Тогда  это составит 0,0138, тогда полученная ошибка репрезентативности будет равна 0,6 ± 0,138 + 0,0138

 

N = rgt2\Mg2

 

n=37 экспертов или 35

При формировании экспертных групп обязательно оценивают компетентность экспертов. Для описания качеств экспертов с точки зрения оценки качества решения проблемы используют ряд характеристик среди них главной является компетентность, может использоваться такие характеристики как креативность (стремление к познанию нового) конформизм, аналитичность и широта мышления, конструктивность мышления, коллективизм, самокритичность.

Существуют достаточно много методов оценки экспертов (их компетентности).

1)      по ученой степени и занимаемой должности, в зависимости от этого эксперту присваивается некоторый вес.

2)      по количеству публикаций и количеству ссылок на научные труды эксперта.

3)      самооценка эксперта и оценка другими экспертами

Самооценка проявляется на основе расчета коэффициента компетентности, он рассчитывался на основе суждения эксперта о степени своей информативности по решенной проблеме и указаний типовых источников  аргументации своего мнения.

 

K = (Ku + Ka) \ 2

 

Кu - коэффициент информативности

Кa- коэффициент  аргументации

 

0 ≤ Кu, Кa ≤  1

 

Кu – определяется на основе самооценки, как правило, по десяти бальной шкале с последующим умножением на 0,1

Кa – получают на основе суммирования баллов, полученных по эталонной таблице

 

Эталонная таблица

Источник аргументации

Степень на влияния источника на ваше мнение

 

высокое

среднее

низкое

проведенный вами теоретический анализ

0,3

0,2

0,1

ваш производный опыт

0,5

0,4

0,2

обобщение работ отечественных авторов

0,05

0,05

0,05

обобщение  работ зарубежных авторов

0,05

0,05

0,05

ваша интуиция

0,05

0,05

0,05

 

Эксперту дается эта таблица без цифр, эксперт отмечает каким либо знаком степень источника (высокое, среднее, низкое). Затем на заполненную экспертом таблицу накладывается эталонная и подсчитывается количество балов. Максимальное значение может быть 1.

Затем может осуществляться оценка компетентности экспертов путем вычисления относительных коэффициентов компетентности, по результатам высказываний специалистов о составе экспертной группы. Вначале специалистам предлагается высказать суждение о  включении тех или иных лиц в экспертную группу для решения  проблемы, для этого специалистам предлагается первоначальный список экспертов, специалисты могут добавить в него фамилии других экспертов. Если в первоначальном список добавлены фамилии, то им также предлагается высказать суждение о составе экспертной группы. Проводится несколько туров таких опросов. В результате сеть специалистов, для решения проблемы стабилизируется. По результатам такого опроса составляется квадратная матрица. Элементами таблицы являются значения

 

Xij |1, jà i

|0, j-й эксперт не назвал i-го

 

Затем вычисляются относительные коэффициенты компетентности экспертов, они могут быть разных порядков, Относительный коэффициент  компетентности для i-го эксперта L порядка.

m

Σ  xij kij L-1

KiL =    j=1____________

n m

Σ   Σ   xij kij L-1

i=1 j=1

 

i- строки,

j- столбцы

Сумма коэффициентов компетентности L порядка = 1.

Относительный коэффициент компенсации 1 порядка.

m

Σ  xij

Ki1 =    j=1________

n m

Σ   Σ   xij

i=1 j=1

Коэффициенты компетентности рассчитывается в виде итерационной процедуры, но процесс расчета очень быстро сходятся, поэтому после 3-4 расчетов относительные коэффициенты компетентности стабилизируются. Количество экспертов в группе будет соответствовать репрезентативной группе, т.е. из общего числа экспертов, включенных в список по величине относительно коэффициента компетентности отбирается группа по объемам, равная  репрезентативной. Очень часто дополнительную информацию о достоверности прогноза можно дать оценка достоверности суждения эксперта.

 

Di = Nn\N

 

Nn – число прогнозов , которое (совпали) подтверждены практикой,

N – общее число прогнозов.

 

Можно учесть вклад каждого эксперта в достоверность всей группы

n

Diom =  Di  \  ( 1/n Σ Di )

i=1

Важнейшими характерами группы экспертов: репрезентативность (чтобы дать адекватную оценку процессу)

После того как проведена экспертиза, в зависимости от того какой вид экспертизы осуществляется, разрабатываются специальные таблицы с вопросами или просто ставится цель экспертизы. Затем осуществляется экспертный опрос или экспертный анализ. После осуществляется экспертный опрос или экспертный анализ. После осуществляется обработка полученной информации следовательно зависит от вида экспертизы. Завершающим этапом экспертизы является получение согласованной экспертной оценки, как правило она получается как средневзвешенная величина оценок экспертов, входящих в группу. Параметром, по которому взвешиваются оценки экспертов является коэффициенты компетентности.

 

n               n

a¯ =  Σ ai ki \ Σ ki

i=1 i=1

kiкоэффициент компетентности

Не всегда эта оценка бывает достаточна или удовлетворительна, для того чтобы сделать прогноз. Такой расчет согласованной оценки обычно дополняют исследованием распределения ответов экспертов. Обычно определяется минимальная и максимальная оценка, то есть определяется интервал оценок, затем его делим на несколько интервалов, затем можно построить гистограмму распределения оценок экспертов.

 

 

amax

amin

 

 

 

Затем применяют дискордантную функцию, можно определить количество экспертов, попавших в  каждый интервал. организатор прогноза сам для себя задает параметры точности.

 

Метод «Дельфи»

Этот метод применяется в основном для прогнозирования науки и техники. Этот метод относится к методу групповых экспертных оценок с обратной связью. Разработан в 1964г. сотрудниками НТ Корпорации «РЭМД» - О. Хеллер и Т.Гордон. Сущность этого метода, состоит в последовательности анкетировании мнений экспертов и формировании массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на логическом анализе, так и на опыте и интуиции.

Метод Дельфи основывается на ряде принципов:

1)      вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтоб могло было дать количественную характеристику ответам экспертов

2)      опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются

3)      все опрашиваемые эксперты после каждого тура знакомятся с результатами опроса

4)      эксперты обосновывают свои оценки и мнения, если они отклоняются от мнения большинства.

5)      статистическая обработка производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик.

Таким образом при помощи метода Дельфи выявляется преобладающее суждение экспертов по какому либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые контакты, но в тоже время любой эксперт имеет возможность скорректировать свои оценки и мнения.

 

ТЕХНОЛОГИЯ

До начала первого тура организатор прогноза должен провести инструктаж.

1 тур – первая анкета является полностью, бесструктурной и допускает любые ответы. В этой анкете члены жюри опрашиваются для составления прогноза в определенной  области науки и техники, для которой это жюри и было создано. Члены жюри отбираются, исходя из предполагаемой компетенции в этой области. Предполагается, что  они гораздо лучше, чем руководитель знают эту область науки  и техники. После того  как прогнозы членов  жюри возвращаются к руководителю, он должен объединить их  в единый прогноз, нужно иметь ввиду, что некоторые жюри  могут давать ответы в словесной  форме или даже в форме сценария, такой прогноз  должен быть расчленен на ряд отдельных событий. Другие члены жюри могут давать ответы в виде перечня событий, расположенных хронологически, в любом случае события должны быть идентифицированы, одинаковые события- объединены, второстепенные события с точки зрения руководителя – должны быть исключены, а окончательный перечень  событий  должен быть составлен в точных терминах. Этот перечень событий и становится второй анкетой. В ходе первого тура- формируется область прогнозирования.

Второй тур. Членам жюри направляют свободный перечень событий и просят оценить даты, когда может произойти реализация этих событий, кроме того членов жюри просят привести соображения, в силу которых они считают свои оценки правильными. Оценка сленга жюри может включать такие слова: «никогда», «позже» и так далее.

После того как прогнозы и оценки дат вернулись к руководителю, он должен подготовить статистическую сводку мнений членов жюри, упоминая также их аргументы и доводы, что данное событие произойдет именно в этот момент времени. По результатам 2 тура составляется  третья анкета. Третья анкета  состоит из перечня  событий и дат верхнего и нижнего квартилей  для каждого  события. Третья анкета включает сводные данные о причинах более ранних или более поздних оценок дат.

3 тур. Члены жюри получают третью анкету, их просят дать обзор аргументов членов жюри и сформирулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события. Если  их новая оценка не попала в интервал между нижним и верхним квартилем, то их просят обосновать свою точку зрения и прокомментировать точки зрения тех, кто придерживается других взглядов. Затем члены жюри дают новые оценки и новые аргументы. После того как ответы возвратились к руководителю он фактически повторяет ту же работу, что и во втором туре. Все это объединяется в единый прогноз и формируется четвертая анкета (последняя).

4 тур. Членам жюри вновь передают перечень событий и статистическое описание оценок группы, аргументы  членов жюри. Члены жюри опять составляют прогноз. В зависимости от желания руководителя можно представить статистическую обработку этих ответов. Смысла анализировать аргументы уже, нет. Обобщенная оценка дат совершения событий определяется как средневзвешенная. Средневзвешенная оценивается по тем ответам, которые попали в интервал между квартилями. В некоторых случаях для того чтобы сблизить оценки экспертов можно рассчитывать децили (10-ая часть интервала). Руководитель прогноза определяет какие децили  он будет использовать при расчете средневзешанной. При использовании метода Дельфи необходимо учитывать следующее:

1)      группа экспертов должна быть стабильной и численность их должна удерживаться в благоразумных пределах

2)      время между турами не должно быть более 1 месяца

3)      вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы

4)      число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всех участников  возможностью ознакомиться с причиной той или иной оценки, а также и для критики этих причин

5)      должно проводится стсемный отбор экспертов

6)      необходимо иметь самооценку компетентности экспертов

7)      следует установить влияние различных видов передачи ифнормации экспертов по каналам обратной связи

8)      необходимо установить влияние общего мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок.

 

КОЛЛЕКТИВНАЯ ГЕНЕРАЦИЙ ИДЕЙ

Этот метод известен как метод мозговой атаки , процесс выдвижения новых идей при этом методе происходит лавинообразно. Высказывания первым из членов группы  идея порождает  либо творческую либо критическую реакцию. Однако при этом методе существует  запрет на критику. Поэтому негативная  реакция на идеи также порождает позитивные результаты. Наличие такого эффекта  подтверждается не только качественным анализом, но и статистическим. С точки зрения результатов, каждая может достигнуть при помощи сессии полной идеи, эти сессии можно сгруппировать следующим образом:

1.Сессии, в результате которых открываются возможности сформулировать план решение соотвествтующей задачи. Этот план может опираться как истинные с точки зрения большинства идеи, так и на идеи дискуссионные.

2.Сессии,  в результате которых  формируются идеи которые могут быть полезны при решении той или иной проблемы

3.Сессии, в результате которых устанавливаются новые аспекты решения рассматриваемой проблемы.

 

Независимо от того для решения каких проблем используется полная генерация идей необходимо руководствоваться следующими правилами:

1)      приветствовать оригинальность и нетривиальность идей

2)      чем больше выдвигается идей, тем лучше

3)      требуется комбинации и усовершенствование идей

Методически сессии количественной генерации организуются следующим образом: за несколько дней до начала сессии  ее участникам представляют информацию о подлежащем обсуждению вопроса. Вместе с тем основная информация о решающей проблеме сообщается  участникам сессии непосредственно перед ее началом. Желательно, чтобы выносимый на обсуждение вопрос был по свей внутренней структуре достаточно простым. Сужение задачи всегда стимулирует эффективность генерации идей. Поэтому сложные проблемы должны быть решены на составные части оптимальная численность группы участников сессии 10 – 15 человек.

 

Тема 5. Построение сценариев и прогнозные графы

Написание сценария – этот метод при помощи которого пытаются установить логическую последовательность событий, чтобы показать: как, исходя из существующей ситуации могут шаг за шагом развертываться  будущие состояния объекта. Автор – Кант. Описание обычно совершается в явно выраженных временных координатах. Эта собственность существенная при прогнозировании в области политических проблем, а для решения технологических проблем – введение явной зависимости от времени не всегда обязательно. Основное назначение сценария – определение генеральной цели развития объекта прогнозирования:

1)      выявление основных факторов фона

2)      формулирование критерием для оценки верхних уровней дерева целей.

В сценарии  используется заранее подготовительные прогнозы и материалы по развитию объекта прогнозирования. К ним относятся результаты технико-экономического анализа основных процессов, сопровождение развития процесса.

Для достижения целей прогноза нужно иметь полную картину возможностей, при существующем уровне отношений и взаимосвязей. Располагая этими данными и опираясь на установленные тенденции в развитии объекта появляется возможность определения направлений развития объекта.

Сценарий принуждает исследование заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, если бы ограничился только абстрактивными воображениями.  Конкретная оценка, догадка и даже контекст пусть в будущем обнаружится их серьезные  недостатки чаще оказывается лучше, чем преднамеренный отказ от них, ведущий к прекращению всяких размышлений и исследований. Сценарий, по которому составляется прогноз должен содержать в себе вопросы не только из исследуемой области, а также из смежных областей. Составляться сценарий должен высококвалифицированными специалистами соответствующих профессия, разных уровней иерархической лестницы.

По разработке сценария, поскольку в этом принимает участие группа специалистов, имеющая субъективное суждение всегда возникает неопределенность. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень, то есть чем больше степень согласованности мнений экспертов. Поэтому обязательно должно учитываться следующие вопросы:

1)      на сколько велика существующая неопределенность

2)      что сделать чтобы ее уменьшить

3)      какова ожидаемая степень уменьшения неопределенности при продолжении разработки.

Сценарий должен быть написан так, чтобы после ознакомления с ним стала ясна генеральная цель проводимой работы в свете политических, идеологических, экономических задач на прогнозируемый период.

ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗНЫХ ГРАФОВ И ДЕРЕВЬЕВ ЦЕЛЕЙ

Понятие графа было введено в 1776 году Л.Эйдером, был изобретен в связи с головоломкой о Кенингсбергских мостах. В настоящее время графом называют фигуру составленную из точек (вершин), соединенных отрезком (ребрами). Графы  могут быть ориентированными и неориентированными, содержать или не содержать циклы и т.д.

Выбор той или иной структуры графа определяется существом отношений между элементами  которые он должен выразить.

Деревом называется связанный  ориентированный граф, не содержащий петель, причем каждая его пара вершин соединяется единственной цепью. Такой граф способен выразить отношение той или иной иерархии.

Деревом целей называют граф дерева, выражающий отношение между вершинами этапами или проблемами достижения некоторой цели. Деревья целей вершины которых ранжированы, т.е. выражены количественными оценками их важности широко используются для количественной оценки приоритета различных направлений развития. Построение такого дерева целей требует решение многих прогнозных законов, в частности:

  • прогноза развития науки  и техники
  • формурлировки уровня и вершин дерева целей
  • формулировки критериев и их весов при ранжировании вершин

Каждая из этих прогнозных задач решается, как правило методом эк. Идентификация вершин уровней производится посредством информационной карты, она содержит таблицу, которая включает:

  • наименование проблемы
  • единицы измерения (степень трудности)
  • этапность, вызываемую функциональной связанностью
  • затраты во времени по этапам
  • законы в статистике по этапам
  • примечание

После того как репрезентативной группой экспертов граф или дер. функцией выбраны упорядочные оказываются лишь уровни, а вершины каждого не 1 уровня остаются неупорядочными, что не позволяет количественной определить приоритет отдельных направлений дерева целей. В общем случае при ранжировании может использоваться несколько критериев, например  критерием может быть:

  • упорядочение во времени начала работа, вершин данного уровня
  • распределение вершин начала работ, вершин данного уровня
  • распределение вершин уровня относительно некоторых пропорций капитальных вложений
  • может быть социально-экономические, военно-политические и другие критерии

 

Выбор критериев ранжирование также осуществляется на основе экспертных оценок: может использоваться или репрезентативная группа экспертов, либо эксперт-фаворит.

Если критериев ранжирования несколько, то им экспоненциальным методом присваивается вес, что можно учитывать при ранжировании вершин.

 


Тема 6. Прогнозирование базовых условий социально-экономического развития

Прогнозирование демографического развития.

 

Показатели демографического развития имеют особую значимость в составе базовых условий социально- экономического и демографического развития любой страны. Это связано ч тем, что в каждой стране  действует закон соответствия социально-экономических и демографического развития. Действие этого закона проявляется в устойчивости зависимости между динамикой количественно-качественных характеристик состояния населения и параметрами развития экономики. Эта зависимость реализуется в виде макроэкономических пропорций между численностью населения и национальным богатством, ВНП, НД, и другими показателями. Рост численности населения всегда оказывал и пока оказывает влияние на масштабы и степень освоения природных ресурсов, территории, и ее регионов. Для России это особенно значимо в связи с ограничением площадью территории и природно-климатическими условиями страны. Из-за этих характеристик России большой объем ресурсов используется, а это отрицательно сказывается на типах экологического и социального  развития.

Не меньше  влияние на характер социально-экономического развития оказывает качество населения, которое проявляется как совокупность свойств личности, если говорить о всей массе населения страны, то эти свойства трансформируются в качественные характеристики интеллектуальных, творческих и физических способностей.

Огромное влияние на развитие экономики и социальной сферы оказывает возрастная структура населения. С увеличением доли лиц трудоспособного возрастав общей численности населения, увеличивается при прочих равных условиях темпы и масштабы социально-экономического развития, и наоборот. Это происходит потому, что влияние демографического фактора проявляются прежде всего при реализации трудового потенциала населения,  который определяется численностью трудовых ресурсов, их составом и структурой (профессией, квалифицированной, образовательной и т.д.). Формирование трудового потенциала происходит в процессе воспроизводства населения, лучше если расширенного возобновления поколения. Этот может происходить стихийно, на основе сложившихся традиций, религиозных представлений, а может сопровождаться элементами государственного регулирования, то есть специальными мерами прямыми или косвенными на воспроизводство населения. Государственное регулирование осуществляется формирования демографической политики с последующей ее реализацией, а базу демографической политики составляют демографические прогнозы. Разработка демографических прогнозов процесс сложный и многостадийный.

Первая стадия  - аналитическая

Содержание этой стадии – это анализ демографической ситуации в стране,  а также  в отдельных регионах. Оценка демографических результатов развития  страны за анализируемый  период, сопоставление их с прогностическими значениями, выявление характера отклонений, определение причин, которые обусловили эти отклонению. В процессе анализа выявляются диспропорции, негативные тенденции, которые возникли в демографическом развитии, используя это обосновывается состав демографических проблем, их масштабы и острота. Выявляется также для того чтобы предусмотреть их усиление в прогнозном периоде.

Вторая стадия – целевая

На этой стадии обосновывается состав целей демографических прогнозов, важно потому что состав целей определяет характер мер, которые необходимо разработать  и реализовать. На этом этапе состоится дерево целей, то есть все цели ранжируются по свей значимости, определяется их соподчиненность. Цели делятся на несколько  групп. Наиболее важными являются:

1)      цели достижение которых  представляет собой  решение тех проблем, которые возникли в демографическом развитии страны за истекший период.

2)      цели, достижение которых предопределено изменением демографических условий уже в прогнозном периоде.

Третья стадия расчетная.

Ее содержание заключается в обосновании системы  прогнозных показателей:

  • численность населения
  • естественный прирост
  • структура населения и др.

В состав факторов, которые влияют на характер демографического  развития различают 2 группы:

1)      объективные факторы, то есть факторы на характер действия которых система государственных органов повлиять не может  - сложившиеся традиции, религиозные представления, международная обстановка и т.д.

2)      факторы, влияние которых  на демографическое развитие в той или иной  мере управляемо – процесс в медицинской науке, качество медицинского обуславливания и т.д.

Между различными факторами демографического  развития существуют взаимозависимости – с изменением одних факторов характер изменения других факторов также меняется. В связи с этим методы прогнозирования достаточно разнообразны. При разработке демографических прогнозов используются и простые несложные методы – экстраполяция и достаточно сложные методы – экономико-математические модели на основе корреляционно – регрессионного анализа, факторный анализ компонентный анализ и др.

В составе прогнозных показателей, наибольшими значениями являются следующие:

  • численность населения
  • темпы роста численности
  • структура населения
  • динамика структуры
  • трудовой потенциал
  • экономический потенциал населения
  • потребительский потенциал
  • жизненный фонд населения

Прогнозная численность зависит от рождаемости, смертности, структуры населения, масштабность и интенсивность миграционных процессов. На рождаемость оказывает влияние половозрастная структура населения, масштабы помощи государства, величина и динамика смертности зависит от качества медицинского обслуживания, эффективности социальной защиты населения, от интенсивности и условий труда. На интенсивность миграционных процессов влияет возможность трудоустройства на новом месте жительства, психологическая готовность к переезду, способность адаптироваться в новых условиях.

Трудовой потенциал – это показатель, отражающий экономические возможности населения. Для его определения необходима информация о средней продолжительности трудовой  жизни отдельных возрастных групп населения.

теоретически она равна 44 года для мужчин, и 39 лет для женщин. С увеличением возраста продолжительность трудовой активной жизни сокращается. В действительности трудоактивная жизнь меньше по разным причинам: часть времени теряется на приобретение образования, часть  теряется в следствии заболевания, часть  времени теряется в следствии безработицы. Существуют льготные  категории профессия и продолжительность трудовой жизни которых меньше.

Такое уменьшение фактической трудовой жизни учитывается при помощи коэффициентов, учитывается трудовой фонд населения, нетрудоспособного возраста. таким образом трудовой потенциал может быть рассчитан:

 

ТП = tTср * КT * РT + tHTср * КHT * РHT

Т – трудоспособный возраст

НТ – нетрудоспособный возраст

tcp – средняя продолжительность трудовой жизни одного человека

К – коэффициент занятости одного человека

Р - численность (прогнозируемая)

На основе трудового потенциала можно рассчитать экономический потенциал, который определяет возможные результаты реализации трудового потенциала населения. Он рассчитывается как сумма произведений прогнозной производности труда людей, занятых трудовой деятельностью на прогнозирующую численность

n

ЭП =  Σ Bi*Pi

i=1

i – по возрастным группа

 

Потребительский потенциал отражает объем продовольственных и непродовольственных товаров, который может быть потреблен населением в течение прогнозируемого периода.

n

ПП =  Σ Hi*Pi

i=1

Hi – норма потребления товаров i группы

Pi – численность этих групп

 

Количество групп может быть значительно больше при расчете ПП, чем ЭП, так как выделяется не только возраст группы по полу, профессии, социальному положению и т.д.

 

ЭП – ПП = отражает экономическую эффективность жизни населения

 

По своей сути эта разность – это экономический эффект, он может быть рассчитан относительно:

  • всего населения
  • первого усредненного человека
  • по различным группам населения.

Содержание этого показателя в течении трудовой жизни.   Показатель  жизненного фонда населения отражает количество лет которое могут прожить различные возрастные группы и  все население при социально-экономических условиях прогнозируемого периода. Рассчитывается он как

n

ЖФ =  Σ  Тiср*Pi

i=1

Тiср – средняя продолжительность жизни населения различных групп.

 

Демографические прогнозы разрабатываются на различные периоды времени. Классификация демографических прогнозов по периодам значительно отличается от других видов прогнозов.

  • краткосрочные – 1-10 лет
  • среднесрочные – 10 -25 лет
  • долгосрочные 25-50 лет
  • сверхсрочные – свыше 50 лет

Демографические процессы являются очень инерционными. С увеличением периода упреждения точность прогнозов снижается. По мнению специалистов демографов наиболее практическую ценность имеют прогнозы с периодом упреждения до 20 лет, также разрабатываются довольно часто используются при

  • оптимизации различных производных сил
  • разработке генеральных сил развития городов и регионов
  • разработке мер по рационализации использования природных и трудовых  ресурсов

Варианты демографических прогнозов должна отражать влияние экономических, социальных, экологических, внешнеэкономических и других факторов на демографическую ситуацию в стране. Демографические прогнозы разрабатывают по нескольким вариантам, как правило, это минимальный, максимальный, средний и наиболее вероятный. Совокупность этих вариантов отражает возможные тенденции демографического развития. Особую практическую значимость имеют минимальный, максимальный варианты, так как они определяют границы демографического развития. Наиболее вероятный вариант является основой для разработки и принятия упреждения решений в области демографически как на федеральном, так и на региональном уровне.

В современных условиях развития рыночных отношений и реализации федерализма в России,  в условиях становления возрастает роль региональных демографических прогнозов. Тем более их роль важна в связи со значительными различающимися условиями регионов России. В первую очередь это связано с тем, что на демографическую ситуацию в различных регионах оказывают влияние различные факторы:

  • природно-климатические
  • миграция
  • последствия локальных конфликтов
  • национальные особенности и т.д.

Последовательность разработки прогнозов может быть различна:

1)      вначале прогноз, затем детализируется при помощи разработки региональных прогнозов.

2)      вначале разработка региональных прогнозов, затем федеральный как компиляция региональных прогнозов.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОБЩЕСТВА  И ПРИПРОДЫ

Социально-экономическое развитие любой страны невозможно без постоянного и все возрастающего взаимодействия экономики и социальной сферы с окружающей средой. Экономика  и социальная сфера  является потребителями природных ресурсов, причем это потребление происходит в огромных и все возрастающих размерах. Огромными темпами развивается газо- нефте- добыча, существенные  средства стали вкладывать в развитие угольной промышленности. Потребление природных ресурсов осуществляется непосредственно, когда природный продукт исчезает в результате экономической и социальной деятельности (уголь, нефть, газ). Имеет место и косвенное потребление природных ресурсов, когда природный продукт не является объектом потребления, но в результате возрастающего экономического и социального потребления природных ресурсов в большинстве  стран мира в настоящее время обострились две глобальные проблемы природопользования

1)      истощение многих видов природных ресурсов

2)      снижение качества окружающей природы среды

Возникла необходимость в разработке мер по рационализации природопользования и охраны природной среды. Разработка этих мер основывается на прогнозировании природных ресурсов и прогнозировании обеспеченности природными ресурсами  потребностей экономики и социальной сферы.

С целью составления прогнозов вначале изучают систему факторов, которые оказывают влияние на состояние природных ресурсов . Среди таких факторов выделяют:

1)      увеличение масштабов производтсвенно-хозяйственного и социального потребления природных ресурсов.

2)      естественные формы (увеличение площади загрязнения)

3)      такие, влияния которых оценить достаточно сложно (результаты поиска и разведки полезных ископаемых, темпов НТП и его направлений).

Среди названных групп, часть факторов воздействует отрицательно на природную среду, часть положительно.

Положительно – хозяйственная деятельность, направленная на воспроизводство природных ресурсов, природоохранная детальность

Прогнозы разрабатываются по следующим видам ресурсов:

1)      земельный

2)      водный

3)      лесной

4)      ресурсы животного и растительного мира

5)      ресурсы недр

 

Земельные ресурсы

Это наиболее потребляемый вид природных ресурсов.

Наиболее крупным потреблением является:

1)      сельское хозяйство,

2)      лесное хозяйство

3)      капитальное строительство

4)      отрасли социальной сферы

В состав показателей земельного прогноза базовыми является общая величина земельной площади, из которой выделяется :

  • земли с/х значение
  • земли не с/х значение
  • непригодные и не используемые земли

В прогнозе должно быть предусмотренной изменение пропорций между этими тремя видами земельных ресурсов, так как они постоянно трансформируются.

В прогнозе предусматривается расчеты по отдельным категориям земель, например в составе с/х земель отдельно прогнозируются площади пашен, садов, огородов, и др. В составе не с/х земель  отдельно прогнозируются площади земель, используемой промышленностью, транспортом, капитальным строительством, социальной сферой. В составе неиспользуемых земель – заболоченные  земли, пески, каменистые участки, земли с неудобным рельефом, прогнозируются для использования. Земельные ресурсы – это частично воспроизводимые ресурсы. Воспроизвести земли проводится в реальной возможности повышения ее качества. Качественные показатели  земельных ресурсов прогнозируется на основе анализа, перспектив по осушению, обводнению, выравниванию рельефа,  внесения удобрений, совершенствования технологий обработки почвы. При использовании всех ресурсов, используемых в повышении качества коэффициент их воспроиводимости должен превышать 1.

Довоспроизводимый ресурс – вода. Она может быть воспроизведена путем очистки по сравнению с другим видами природных ресурсов. Проблема рационализации водопользования в России в последние годы достигла наибольшей остроты. По масштабам и глубине загрязнения водные ресурсы оказались в наиболее степени подверженными воздействию хозяйственной деятельности человека основными причинами этого является:

1)      особые физические свойства водных ресурсов

2)      загрязненная в процессе  хозяйственной деятельности вода, как правило, сбрасывается в водоемы, а отходы оставляются на поверхности земли в значительной степени попадают в водоемы в результате поводков, дождей.

3)      вода один из наиболее потребительных ресурсов.

В России в последние годы обострились диспропорции потребностей водных ресурсов наиболее важными является :

1)      объемы наличных водных ресурсов в масштабе страны и по отдельным регионам

2)      объем водопотребления

3)      объем загрязнения, сбрасываемых в водоемы вод

4)      объем очищенных вод

5)      динамика качественных показателей водных источников и т.д.

 

Основные методы прогнозирования водных ресурсов:

1)      нормативно- факторный

2)      экономико-математический

3)      балансовый (только количественная сторона)

 

Расчеты начинают с обоснования потребностей экономики и социальной сферы в одних ресурсах. на потребность в оказывают влияния

  • масштабы хозяйственной деятельности, в том числе по отраслям
  • численность населения.

При разработке прогнозов учитывают возможное сокращение водопотребления следовательно применение совершенной техники, технологии и систем оборотного водоснабжения.

Для России актуальным является снижение водопотребления по следующим обстоятельствам:

  • в России имеется значительный перерасход водных ресурсов по сравнению с нормативами и уровнем потребления в развитых странах.
  • перерасход существует как в отраслях материального производства, на технологические цели, так и в социальной сфере.
  • потребность в водных ресурсах удовлетворяется за счет запасов поверхностных и подземных вод.

При разработке прогнозов водопотребления из этих двух источников определяется  раздельно, так как качество подземных вод значительно выше, а разведанные запасы значительно меньше.  В прогностических расчетах предусматривают, что ресурсы подземных вод должны в первую очередь направляться для исполнения населением, а поверхностные воды – на технологические нужды. После выявления и учета всех факторов водопотребления определяется прогнозная, рациональная норма потребления воды, которая рассчитывается отдельно  для технологического  потребления и потребления населением

 

Прогнозный объем водопотребления = Σ норма * объём производства соответствующей отрасли

 

Прогнозная потребность населением = прогнозная душевая норма водопотребления * на численность населения.

 

Расчеты ведутся отдельно для городского и сельского населения.

Прогнозный объем запасов водных ресурсов складывается из ресурсов поверхностных и подземных источников. При расчете ресурсов потерянных источников в учитывают результаты водоочистки, подземных вод, - результаты деятельности геологоразведки.

 

Лесные ресурсы

Особенность лесных ресурсов в том, что они относятся к полностью воспроизводимым ресурсам. По запасу, количественному составу и структуре лесные ресурсы России занимают одно из первых мест в мире. Их запасы значительно превышают потребности, однако в России существует проблема дефицита лесных ресурсов во многих регионах.  Дефицит осуществляется во многих промышленно развитых регионах (ЦФО, ЮФО, Приволжский ФО).

Проблема 1 - неравномерное распределение лесных ресурсов по территории приводит к увеличению затрат, связанных с производством древесины, из-за:

  • увеличения транспортных расходов
  • отсутствия развитой инфраструктуры в районах основной добычи лесных ресурсов

Проблема 2 - коэффициент использования лесных ресурсов в России в разных районах добычи от 60% до 70%.

Проблема 3. - в России распределены нерационально вырубки леса. Особенно это обострилось в последние годы в основных лесных районах.

Основные показатели лесного фонда:

  • площадь вырубки леса
  • площадь посадки
  • возрастная породнокачественная структура леса
  • территориальное различие лесного фонда

Прогнозные расчёты начинаются с определения площади вырубки. Для этого рассчитывается прогнозируемая потребность всех отраслей экономической и социальной сферы в древесине. А определяется прогнозируемая потребность, исходя из производственной программы.

Затем, после расчета прогнозируемых площадей вырубки, определяется площадь посадок.

При расчете площади посадок учитывается не только площадь вырубки, но и площадь леса, которая может быть восстановлена естественным путем.

Соотношения этих трех показателей определяют коэффициент воспроизводства лесных ресурсов.

 

Коэффициент воспроизводства лесных ресурсов = S посадок / S вырубок - S лесных ресурсов, кот. могут быть восстановлены естественным путем.

 

Цель прогнозирования – разработка мероприятий по увеличению коэффициента воспроизводства лесных ресурсов. В современных условиях желательно, чтобы он был >1.

 

Ресурсы недр

Ресурсы недр образуют фундамент экономики

По характеру потребления ресурсы недр бывают:

1)      энергетические ресурсы

  • нефть
  • природный газ
  • сланцы
  • торф

2)      минеральные ресурсы

  • руды черных металлов
  • руды цветных металлов

3)      нерудное сырьё

  • песок
  • глина
  • щебень

Ресурсы недр невосполнимы, то есть постепенно их запасы истощаются. Запасы ресурсов недр одни из самых высоких в России.

В Росси в последнее десятилетие наблюдается дефицит по многим видам ресурсов недр.

Факторы:

  • наметившийся в последние годы рост объема производства перерабатывающей промышленности (положительный)
  • уменьшение объема добычи ресурсов недр (отрицательный)
  • неравномерное распределение ресурсов недр по территории  России
  • постепенно и постоянно увеличивается глубина добычи

 

В результате действия таких факторов постоянно увеличиваются затраты на добычу полезных ископаемых.

А также затраты увеличиваются из-за ухудшения качества полезных ископаемых.

В России в настоящее время обострилась проблема рационализации использования ресурсов недр с целью снижения потерь полезных ископаемых при добыче и переработке.

Основные показатели прогноза ресурсов недр:

  • объем запасов полезных ископаемых по видам
  • потребность в полезных ископаемых
  • качество ресурсов недр
  • коэффициенты использования ресурсов недр и др.

 

Прогнозируемые объёмы запасов  полезных ископаемых  определяются на основе информации о результатах деятельности геологоразведочной отрасли. Потребность в ресурсах недр рассчитывается с соответствием с производственной программой отраслей  - потребителей полезных ископаемых, а также нормами расхода полезных ископаемых.

Основные показатели использования ресурсов недр:

1)      коэффициент извлечения полезных ископаемых из недр = объем добычи полезных ископаемых / объем ресурсов недр

2)      коэффициент извлечения полезных ископаемых из добытого природного сырья = объем извлеченного полезного ископаемого из добытого природного сырья / содержание данного полезного ископаемого в добытом сырье

3)      коэффициент компонентов использования ресурсов недр = количество  компонентов полезных ископаемых извлеченных / количество  компонентов полезных ископаемых извлеченных содержащихся в ресурсе

 

Тема 7. Прогнозирование развития материального производства

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА И РАЗВИТИЕ МЕЖОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ

 

МОК – совокупность отраслей, которые прямо или косвенно участвуют в производстве конечной продукции.

Характер участия отраслей определяет особенности взаимодействия между отраслями, особенности их интеграции, особенности прогнозирования межотраслевых интеграционных процессов.

Виды МОК:

1)      особенность первого вида – в его составе выделяется основная (ведущая) отрасль, которая производит конечную продукцию. Другие отрасли комплекса производят средства производства для ведущей отрасли или оказывают ей различные производственные услуги. Такая интеграционная основа характерна для АПК и для инвестиционного комплекса. И в одном и в другом выделяют три группы отраслей по содержанию выполненных ими функций:

1- основные отрасли - сельское хозяйство и капитальное строительство

2 и 3 - отрасли, которые обслуживают основные:

в АПК – это отрасли, производящие сельскохозяйственную технику и удобрения.

Обслуживающие - отрасли, которые производят заготовку, транспортировку, хранение и переработку сельскохозяйственных продуктов.

Строительные материалы, строительную технику.

Обслуживающие - отрасли, которые производят оборудование, подлежащее монтажу на стройке объектов.

2)      технологический комплекс - интеграционной основой таких комплексов является технологическая зависимость одной отрасли от другой. В технологическом МОК каждая отрасль – это отдельная стадия общего технологического процесса, а конечная продукция одной отрасли является полуфабрикатом для другой. Таким образом, все отрасли, составляющие такой комплекс, могут расположить одну за другой по стадиям технологического процесса. Такая интеграционная основа горно-металлического, ТЭК, химико-лесного комплекса.

3)      интеграционная основа транспортного комплекса является косвенной. Она проявляется во всех транспортных отраслях: железные дороги, автомобильный транспорт, водный (морской и речной), трубопровод, авиация, гужевой – производят однородный вид услуг, то есть они осуществляют грузовые и железнодорожные перевозки (за исключением трубопровода), но применяют при этом различные транспортные средства. Такая однородность функций и определяет целесообразность объединения транспортной отрасли в единый комплекс. Целесообразность и в том, что многие вопросы управления и рациональность транспортного обслуживания возможны лишь в масштабах всей совокупности транспортных отраслей. Например, вопрос рационального распределения грузовых и пассажирских потоков между различными видами транспорта, достижение между отдельными видами транспорта.

4)      машиностроение отличается тем, что:

  • самый крупный и сложный по составу комплекс
  • косвенный характер связи между отраслями в нем проявляется в значительно большей степени. Каждая отрасль машиностроения производит независимо от других различные невзаимозаменяемые виды конечной продукции, косвенная связь проявляется в:

-       использовании одинакового исходного сырья – металл

-       сходстве технологий изготовления продукции

-       сходстве орудий труда

-       сходстве схем организации производства и труда

-       том, что отрасли машиностроения производят разнообразные виды орудий труда.

Целесообразность объединения отраслей машиностроения в единый комплекс определяется и тем, что многие вопросы их развития (НТР, применение ресурсосберегательных технологий)  могут быть решены только на уровне всей совокупности отраслей.

 

Формирование МОК – длительный процесс, сложный, неоднозначный, требует государственного регулирования, а в некоторых случаях и государственного управления.

Развитие МОК проявляется в совершенствовании и углублении взаимосвязей между отдельными отраслями комплекса.

Разработка производственного развития МОК направлена на решение интеграционных программ в короткие сроки.

Для этого выявляются проблемы, для этого выявляются проблемы, препятствующие интеграционным процессам, анализируется механизм их действия и разрабатываются мероприятия по их преодолению. Одни трудности могут быть устранены при помощи государственного управления и регулирования (через налоговый механизм, кредитно-денежную политику), а другие трудности могут быть преодолены только при накоплении опыта.

При разработке прогнозов выявляется возможность и целесообразность дальнейшего усиления интеграционных процессов. Отличительная особенность прогноза – межотраслевой характер – это наиболее сложный тип прогнозирования.

Каждый межотраслевой прогноз содержит:

-       обоснование

-       расчет количественных показателей, в которых отражается динамика объема производства и динамка масштабов хозяйственной деятельности.

Прогнозный расчет динамически должен дополняться расчетами экономической эффективности.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕМПОВ РОСТА, СТРУКТУРЫ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА

Развитие экономики, совершенствование отраслевой структуры, увеличение темпов роста экономики в решающей степени зависит от повышения эффективности производства.

Показатели абсолютной эффективности (они являются обобщающими или интегральными):

  • экономическая эффективность производства в обобщенном виде = результатыàmax / затраты, которые вызвали эти результатыàmin

затраты – затраты ресурсов: материальные, трудовые, финансовые

  • эффективность национальной экономики = ВНП / затраченные капиталовложения, которые вызвали этот прирост
  • эффективность отрасли = ∆Pr / затраченные капиталовложения, которые вызвали это изменение
  • эффективность предприятия = показатели рентабельности = Pr / себестоимость

Кроме обобщающих показателей для измерения эффективности производства используются частные показатели эффективности:

1)      материалоемкость = материальные затраты / ВНП

2)      фондоемкость = общая сумма основных фондов / ВНП

3)      трудоемкость = общая сумма затрат рабочего времени / ВНП

Такие же показатели можно использовать на уроне отрасли и отдельного предприятия. Используют также обратные показатели – фондоотдача

Прогнозирование темпов роста, структуры и эффективности производства базируется на прогнозе показателей эффективности.

 

Методы, которые используются для прогнозирования:

В первую очередь фактографические методы, так как существует информационная база в виде статистической информации.

Наиболее важным моментом при прогнозировании является определение факторов, оказывающих влияние на эффективность и их классификация с целью определении влияния какой-либо группы факторов на результирующие показатели эффективности.

Все факторы, которые влияют на эффективность производства, делят:

1)      экстенсивные – факторы, которые приводят к увеличению массы какого-либо показателя, какой-либо величины (увеличение численности или количества материальных ресурсов)

2)      интенсивные – факторы, которые приводят к увеличению отдачи ресурсов.

 

Классификация факторов по видам потенциала экономики:

1)      объем, состав и качество природно-ресурсного потенциала

2)      объем, состав и качество научно-технического потенциала

3)      объем, состав и качество производственного потенциала

4)      объем, состав и качество трудового потенциала

5)      объем, состав и качество финансового потенциала и уровня развития внешних связей

 

Темп экономического роста (прирост изменен. ВНП) = (ВНП за прогнозируемый период / ВНП за базовый период) * 100%

 

Суммарное влияние всех факторов, как прав, не определяется, так как наибольшее влияние на прирост ВНП оказывают производственный и трудовой потенциал.

ВНП за прогнозируемый период = Σ Фосн. * Фотд. +        ∆Фосн.         *   Фотд. Прогнозируемая

Экстенс. Фак-р             интенс. Фак-р

Σ Фосн. * Фотд – это ВНП базового периода

 

 

По трудовому потенциалу:

ВНП за прогнозируемый период = числ. баз * выработка баз +   ∆числ        * выраб. прогноз.

Экстенс. Фак-р             интенс. Фак-р

числ. баз * выработка баз – это ВНП базового периода

 

Для общей оценки по национальной экономике, отдельных отраслей в прогнозировании используется формула Коба-Дугласа:

 

Y = A0 * Kak * L al

 

A0 – влияние неучтённых факторов

Kak – размер капитала

Lal -  численность

ak, al – статистические коэффициенты, которые определяют влияние этих показателей на ВНП

 

Прогнозируемые структуры – определение пропорций между отдельными частями экономики

В структуре экономики отражается прямо или косвенно, изменение всех: технико-экономических, финансовых, социальных и других показателей национальной экономики.

 

При прогнозировании различают следующие виды структур:

1)      материально-вещественная

2)      стоимостная

3)      отраслевая

4)      территориальная

5)      социальная

 

Каждый вид структур представлен группой соотношений или пропорций между отдельными частями экономики. Процесс структурного прогнозирования экономии очень сложный и многостадийный :

1)      анализ сложившейся ситуации, определение деформации в сложившихся структурах

2)      определяют направление структурных изменений

3)      определение факторов, которые влияют на пропорции в экономике

4)      определяют прогнозные структуры, обеспечивающие достижение генеральной цели

 

Тема 8. Прогнозирование социального развития

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ

 

Уровень жизни населения – обобщающий показатель социального развития. Он отражает степень удовлетворения материальными и духовными потребностями человека. Повышение уровня жизни населения должно находиться в центре социальной политики любого государства.

Показатели жизненного уровня кладутся в основу экономического планирования и прогнозирования, разработок системных целевых социальных прогнозов.

В рамках социального прогнозирования выделяют три группы факторов, которые непосредственно влияют на уровень жизни:

1)      эта группа исходная, она охватывает материальные условия поддержания жизнедеятельности людей:

-       питание

-       одежда

-       жилье

-       предметы домашнего обихода

основные проблемы:

-       улучшение структуры питания

-       удовлетворение потребности в жилье и товарах длительного пользования

2)      группа связана с потребностями восстановления сил и постоянным поддержанием необходимого уровня здоровья. Это предполагает развитие и медицинское обслуживание, создание условий для активного отдыха и охрану окружающей среды.

3)      совершенствование и всестороннее развитие социального, духовного и культурного мира личности.

 

Практика зарубежных стран – с ростом благосостояния повышается социальная активность человека.

 

Рассчитывается комплекс натуральных и стоимостных показателей:

1)      коэффициент рождаемости, смертности, естественного прироста населения по отдельным социальным группам

2)      состояние здоровья и его изменения по социальным группам (уровень заболеваемости, продолжительность жизни)

3)      занятость:

-       уровень безработицы,

-       квалификация,

-       структура рабочего месяца,

-       продолжительность рабочей недели

4)      уровень потребности в развитии личности:

-       распределение населения по уровню образования

-       доля средств, направленных на образование и культуру в государственном бюджете

5)      состояние окружающей среды

6)      фонд потребления

7)      общий объем потребляемых населением благ и услуг

8)      уровень сбережений населения

Для оценок используются относительные (удельные) показатели:

1)      средняя зарплата рабочих и служащих

2)      средний размер пенсий и стипендий

3)      совокупный и денежный доход на душу населения

4)      жилая площадь на одного члена семьи

5)      расходы на здравоохранение на душу населения

6)      расходы на образование на одного обучающегося

Показатель, отражающий качественные стороны удовлетворения потребностей:

1)      потребление важного продовольственного питания на душу населения

2)      калорийность питания

3)      доля благоустроенных жилищ

4)      потребление питьевой воды на душу населения

Показатели, характеризующие объем и качество предоставляемых населению услуг:

-       число спортивных сооружений на 10 000 человек

-       количество больных коек на 10 000 человек

-       число врачей на 10 000 человек

-       доля детей дошкольного возраста, посещающих детские учреждения

-       текущие расходы государства на одного ребенка

-       численность учеников в классе

Важный обобщающий показатель уровня жизни населения – доходы населения. Их величина определяется размерами национального дохода и пропорций его деления на необходимый и прибавочный продукт.

Доходы населения:

1)      денежные

2)      натуральные

3)      косвенные – бесплатные услуги в непроизводственной сфере (образование, здравоохранение)

 

1)      номинальные = сумма денежных, натуральных, косвенных доходов

Основная часть номинальных доходов – денежные.

Источники денежных доходов:

  • заработная плата
  • доходы от собственности (дивиденды, проценты, рента)
  • социальные выплаты (пенсии, стипендии)

2)      реальные = номинальный доход – сумма налогов и других обязательных платежей.

На динамику реальных доходов оказывают влияние все социально-экономические факторы, которые определяют жизненный уровень:

  • развитие производства
  • уровень потребительских цен
  • характер распределительных отношений

В прогнозных расчетах реального дохода используется баланс денежных доходов и расходов населения, который характеризует движение той части обязательной продукта, которое население получает в форме денежного дохода.

 

Прогнозирование развития социальной сферы

Существенная роль в реализации социальной политики принадлежит социально культурному комплексу, в том числе развитию образования, здравоохранения, укреплению их материально-технической базы, расширение жилищного строительства, совершение работы коммунального хозяйства.

Развитие образования прогнозируется по следующим направлениям:

  • дошкольное
  • общее
  • начальное профессиональное
  • среднее профессиональное
  • высшее образование
  • дополнительное

За последние 15 лет в России произошло значительное ухудшение медико-демографической системы:

  • существенное снижение продолжительности жизни
  • рост показателя уровня смертности
  • снижение уровня рождаемости

Происходит рост общей заболеваемости, заболеваемости туберкулезом, нарко- и токсикомании.

Из-за перераспределения полномочий между федеральными органами управления здравоохранением, субъектами федерации и МО снизилась управляемость всей системой здравоохранения àрезкая дифференциация условий оказания медицинской помощи на различных территориях.

Прогнозы развития этой отрасли включают проведение ее структурной перестройки при обязательном сохранении общедоступности медицинской помощи.

Прогнозируется внедрение санитарно-эпидемиологического надзора, мониторинга за состоянием здоровья населения и среды обитания человека.

 

Прогнозирование развития культуры

Основной акцент:

  • повышение эффективности выделяемых финансовых ресурсов,
  • создание условий для частичного самофинансирования учреждений культуры, концепция средств для поддержки объектов, включенных в списки всемирного культурного и природного наследия.

 

В сфере физической культуры, санитарно- культурного дела и туризма.

Цель прогнозирования – формирование мероприятий по обеспечению доступности населению пользования различными санаториями, базами отдыха, многие из которых были перепрофилированы в последние годы.

Объект прогноза - также и капитальные вложения в строительство новых объектов при увеличившейся доле негосударственного финансирования.

В жилищном строительстве упор на ипотечное кредитование.

 

Развитие отрасли услуг характеризуется показателями ввода основных фондов. На базе этого показателя и строится модель прогнозирования сферы обслуживания. Прогнозные величины объема услуг каждой отрасли в прогнозном периоде определяется на основе заданных темпов строительства. Расчет такой:

1)      определяется прогнозная величина ввода объектов в прогнозном периоде

2)      на основе нормативно-комплексной застройки жилых массивов и ввода жилья определяется ввод основных фондов по каждой отрасли социальной сферы. Величина ввода основных фондов – основа для расчета прироста основных фондов.

3)      Рассчитывается объем услуг каждой отрасли, основываясь на величине основных фондов.

Рассчитываются показатели:

  • фонд заработной платы
  • численность занятых

При планировании услуг большое значение имеют нормативы, которые разрабатываются и утверждаются федеральными и региональными органами власти.

Нормативы бюджетных расходов установлены законодательно:

  • образование – не < 10% национального дохода
  • высшее образование – не < 3% расходной части бюджета
  • наука – не < 4 % федерального бюджета
  • культура – не < 2% расходной части бюджета

 

Для разработки прогнозов в области социальной сферы важно – установленные нормы площади жилья.

Стоимость потребления ЖК услуг на 1кв. метр площади жилья рассчитывается исходя из стандартного набора услуг.

Стоимость этих услуг определяется с учетом средних норм потребления и средней по региональной предельной стоимости.

Существуют нормативы для планирования размера платы за жилье и коммунальные услуги. Эти нормы позволяют определить объем средств, которые необходимы для компенсации оплаты жилья и коммунальных услуг граждан с низкими доходами. Вводится также нормативы по максимально допустимым расходам граждан на оплату жилья и коммунальных услуг.

Разрабатываются годовые нормативы по регионам.

 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить