Фактографические методы прогнозирования

Фактографические методы прогнозирования базируются на использовании объективной информации. К числу фактографических методов относятся:

• Статистический метод прогнозирования — фактографический метод прогнозирования, основанный на построении и анализе динамики рядов характеристик объекта прогнозирования

• Прогнозная экстраполяция — метод прогнозирования, основанный на математической экстраполяции, при котором выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

• Прогнозная интерполяция — метод прогнозирования, основанный на математической интерполяции, при котором выбор интерполирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития объекта прогнозирования.

• Метод исторической аналогии — метод прогнозирования, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим первый в своем развитии

• Метод математической аналогии — метод прогнозирования, основанный на установлении аналогии математических описаний процессов развития различных по природе объектов с последующим использованием более изученного и более точного математического описания одного из них для разработки прогнозов другого.

• Метод моделирования ‑ метод прогнозирования, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования и его экономико-математической модели.

• Публикационный метод прогнозирования — опережающий метод прогнозирования, основанный на оценке публикаций об объекте прогнозирования (по принятой системе критериев) и исследовании динамики их публикации.

Рассмотрим некоторые из этих методов более детально.

Метод экстраполяции. В практике управления наиболее часто используется метод прогнозной экстраполяции. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию.

Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогнозирования. Иногда такую экстраполяцию называют наивной. Прогнозная экстраполяция проводится на основе гипотезы о динамике развития объекта прогнозирования и его внешней среды.

Использование экстраполяционных методов прогнозирования предполагает изучение временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта прогнозирования.

Временной ряд yt может быть представлен в следующем виде:

yt = xt +  t

где:

xt — детерминированная неслучайная компонента процесса;

 t — стохастическая случайная компонента процесса.

Наиболее распространенными методами оценки параметров зависимостей являются метод наименьших квадратов и его модификации: методы экспоненциального и адаптивного сглаживания и метод вероятностного моделирования.

Методы моделирования. Метод прогнозного моделирования основывается на принципе аналогии, то есть возможности изучения объекта через рассмотрение другого объекта, подобного ему и более доступного. В данном случает таким доступным объектом является экономико-математическая модель. Экономико-математическая модель это система формализованных соотношений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему.

Содержание процесса моделирования включает в себя следующие этапы:

1. выделение существенных характеристик объекта;

2. конструирование модели;

3. экспериментальный и теоретический анализ модели;

4. сопоставление результатов моделирования с фактическими данными объекта;

5. корректировка или уточнение модели.

Приведем различные классификации экономико-математических моделей.

Экономико-математические модели разделяются на факторные и структурные.

Приведем различные классификации экономико-математических моделей.

Во-первых, различают факторные и структурные модели.

Факторные модели описывают зависимость значения и динамики того или иного показателя от значения и динамики влияющих на него экономических показателей – аргументов или факторов. Факторные модели могут включать различное количество переменных величин и соответствующих им параметров. Простейшими видами факторных моделей являются однофакторные, в которых фактором является временный параметр. Многофакторные модели позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень и динамику прогнозируемого показателя.

Структурные модели описывают соотношения, связи между отдельными элементами объекта прогнозирования. Эти модели являются моделями структурно-балансового типа, в которых производится разбивка какого-либо агрегата на составляющие элементы и рассматриваются взаимосвязи этих элементов. Такие модели имеют матричную форму и применяются для анализа и прогноза межотраслевых и межрайонных связей. С их помощью описывается взаимосвязи потоков, например, межсекторные поставки продукции. Наиболее распространенной формой структурно-балансовой модели является межотраслевой баланс производства и распределения продукции.

Межотраслевой баланс представляет собой экономико-математическую модель, образуемую перекрестным наложением строк и колонок таблицы, то есть балансов распределения продукции и затрат на ее производство, увязанных по итогам. Главные показатели – коэффициенты полных и прямых затрат.

Во-вторых, определенные виды моделей прогнозирования могут классифицироваться в зависимости от критерия оптимизации или наилучшего ожидаемого результата. Так, например, различают экономико-математические модели, в которых минимизируются затраты, и модели в которых желательно получить, например, максимум продукции.

С учетом фактора времени модели могут быть статическими, когда ограничения в модели установлены для определенного отрезка времени, или динамическими – в этом случае ограничения установлены для нескольких отрезков времени.

В зависимости от уровня рассмотрения показателей различают макроэкономические, межотраслевые, отраслевые и региональные модели.