Социально-экономическое прогнозирование
Социально-экономическое прогнозирование – это основанный на научных методах познания экономических и социальных явлений и использовании всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики процесс разработки экономических и социальных прогнозов.
С одной стороны, этот тип прогнозирования объединяет исследования в социальной и в экономической сфере. С другой стороны, это новая форма прогнозирования, объединяющая в себе эффект двустороннего исследования. То есть классификация в данном случае происходит по форме объекта.
Сложность прогнозирования заключается в особенностях исследуемых объектов. Они более синкретичны, чем просто социальные объекты, и менее синкретичны, чем технологические. Моделирование в данном случае является лучшим инструментом исследования.
Синергетичность метода заключается в том, что экономика оказывает прямое влияние на взаимоотношения между людьми и во многом определяет их. Его объект включает в себя следующие элементы:
- Состояние демографии.
- Изменения национального богатства.
- Потенциал научно-технической сферы.
- Организация внешней политики.
- Состояние окружающей среды и экологии.
Этот тип прогнозирования широко применяется государственными органами власти для формирования представления о среднесрочном и долгосрочном развитии страны с целью принятия наиболее эффективных политических решений. Долгосрочные прогнозы создаются на срок от 5 лет. На их базе создается стратегическая концепция, которая постепенно реализуется с помощью решения тактических задач.
Таким образом, социально-экономическое прогнозирование является комплексным процессом исследования крупных хозяйственных систем, где общественные и экономические отношения переплетены друг с другом. Оно дает более полное представление о будущем положении макроэкономических структур.
Базовые методы социально-экономического прогнозирования
Прогнозирование опирается на различные методы. Специалист, составляющий прогноз, выбирает наиболее подходящий метод, отвечающий цели исследования. Методы разделяются на интуитивные и формализованные. Интуитивный подход удобен для небольших, хорошо изученных систем. Он предполагает использование навыков эксперта, специализирующегося на решении данных вопросов. Формализованные подходы имеют более широкий инструментарий, который опирается на математические и статистические методы исследования.
Формализация удобна и тогда, когда у эксперта достаточно количественных данных, а влияние факторов можно выявить и описать. Математический язык является самым удобным для описания данных структур, так как с его помощью можно проводить дальнейшие расчеты и определять изменения отдельных структурных элементов. Статистика позволяет на основе выборке провести прогнозирование и рассчитать будущее положение системы с учетом теории вероятности.
Наиболее распространенными сегодня является методы, опирающиеся на программное обеспечение. С помощью информационных технологий специалисты могут исследовать и сопоставлять большое количество данных. Программы снижают количество ошибок и отклонений от точных результатов.
От правильного построения модели зависит результат исследования. К этапам создания модели относят:
- Выбор гипотезы.
- Отражение гипотезы в системе уравнений.
- Поиск данных о значении используемых в прогнозе переменных.
- Подбор и применение эконометрических методов.
- Формирование прогноза значений экзогенных переменных.
Таким образом, все подходы к прогнозированию делят на интуитивные и формализованные. Последние используются чаще для крупных и сложных социально-экономических систем.
Классификация методов социально-экономического прогнозирования
Все прогнозы делятся на субъективные и объективные, основанные на моделях. Субъективные модели опираются на интуитивный экспертный подход. Они удобны для исследований небольших простых предсказуемых систем.
Формализация связей между переменными позволяет установить закономерности в сложных системах. Использование зависимости между переменными и объяснение их поведения относит модели к каузальными. Не каузальные модели не дают представления о связи между переменными уравнения. Они предполагают построение прогноза на основе прошлых данных. Сюда же относят модели, построенные с помощью временных рядов.
Модель Бокса-Дженкинса позволяет строить прогнозы на основе связи текущих данных с прошлыми показателями. Альтернативой вышеперечисленным методам является построение диаграмм. Диаграммы дают информацию о повторяющихся событиях. На их основе предсказывается будущее. Часто они применяются при исследовании индексов акций и других фондовых инструментов.
Не каузальные модели просты, поэтому их очень удобно применять. Однако они снижают точность. Эти модели не дают информации о причинах изменения показателей. Вся их структура сводится к тому, что они предполагают, что в будущем система повторит те же события, что происходили с ней в прошлом.
Наиболее распространенным и эффективным методом является эконометрическое моделирование. Эконометрика является прикладной дисциплиной, в рамках которой математические и статистические методы применяются к исследованию экономических задач. Моделирование позволяет формализовать процессы и описать их доступным математических языком. Эти модели являются научно обоснованными, так как опираются на законы и правила экономической теории. Прогнозирование всегда предполагает некую неопределенность и отклонения от нормы. Важно учитывать эти особенности и строить прогноз с помощью проверенных подтвержденных исследованиями элементов. Прогнозы лежат в основе принятия управленческих решений и построения системы менеджмента, тем самым определяют эффективность развития систем.
