Научные основы прогнозирования и планирования в условиях рынка

1 Научные основы прогнозирования и планирования в условиях рынка (конспект) 1.1 Эволюция, сущность и виды планирования в России СССР Технико-экономическое планирование осуществлялось на основе перспективных планов предприятий и контрольных цифр, утвержденных министерствами. Оно заключалось в разработке техпромфинплана – комплексного текущего (годового) плана производственной, технической и финансовой деятельности, а также социального развития трудового коллектива, конкретизирующий показатели перспективного (пятилетнего) плана и предусматривающий выполнение государственных плановых заданий с наибольшей эффективностью. Оперативно-производственное планирование несло исполнительный характер и являлось формой связи между техпромфинпланом и его непосредственными исполнителями. Переход к рыночной экономике Трансформация классического представления об управлении предприятием в финансовое управление. Внедрение на российских предприятиях новой системы управления финансами – бюджетирования. Планирование развития организации, используемое западными компаниями, основано на интеграции стратегии и бюджетирования. Стратегия и бюджет должны «накладываться» друг на друга. Проект разработки планов в зарубежных компаниях, как правило, происходит «сверху вниз». Бюджетный цикл (цикл планирования количественных показателей деятельности организации): 1) планируется деятельность организации в целом и по подразделениям, суммируются коллективные проектные предложения; 2) разрабатывается проект бюджета; 3) просчитываются варианты плана, вносятся коррективы; 4) утверждается один из вариантов плана, проектируется обратная связь для учета меняющихся условий внешней среды. Стратегия, имеющая большое значение для иностранных предприятий, на отечественных промышленных предприятиях уступает место планам, решающим текущие задачи. Так же, как и в зарубежных компаниях, на российских предприятиях общепринято деление планов на перспективные (стратегические), тактические и оперативные. В современной российской практике период, в пределах которого возможно с приемлемой точностью дать оценку финансовых показателей стратегии развития с учетом основных факторов внешней среды, составляет не более трех лет. Это обусловливает возможность стратегического планирования в целом и точность тактических планов, составляемых на один год. Основой планирования, как правило, является годовой план или бюджет, детализируемый в показателях оперативных планов. На макро- и мезоуровне акценты сместились с директивного планирования на индикативное, носящее рекомендательный характер. Происходит смещение акцентов планирования в пользу разработки стратегических и долгосрочных планов как на уровне предприятия, так и на макро-и мезоуровне. 1 Планирование – это научно обоснованный процесс, обеспечивающий управление деятельностью, направленный на достижение поставленных целей, базирующийся на данных прошлого, стремящийся определить и контролировать развитие в перспективе на основе прогноза и увязки ресурсов, потенциала с целями развития. План – это рабочий инструмент достижения целей предприятия, созданный на основе прогноза и расписанный по исполнителям, времени и средствам, т.е. это предвидимая и подготовленная на известный период программа социально-экономического развития предприятия и его подразделений. Планирование – Классификация В зависимости от степени неопределенности плановой деятельности планирование можно разделить на два вида: 1) детерминированное; 2) стохастическое (вероятностное). В зависимости от того, ориентированы ли основные цели плана в прошлое, настоящее или будущее. В этом смысле выделяют: реактивное (ориентированное в прошлое). Основным методом такого планирования является генетический подход; инактивное (ориентированное в настоящее) – основано на оценке текущего состояния предприятия как достаточно хорошего, по крайней мере как приемлемого; преактивное (ориентированное в будущее). Такое планирование (упреждение) предполагает будущие изменения, основывается не на минимизации усилий, а на поиске оптимальных решений; интерактивное (основанное на взаимодействии трех вышеперечисленных видов планирования). Оно обладает двумя основными чертами: 1) основано на принципе участия и максимально мобилизует творческие особенности персонала организации; 2) предполагает, что будущее можно контролировать, и оно формируется определенными действиями сотрудников организации. Цель этого вида планирования – проектирование будущего. В зависимости от горизонта (периода времени) планирование разделяют на долгосрочное (перспективное) – от 5 до 25 лет; среднесрочное – от 1 года до 5 лет; краткосрочное (текущее) – до одного года. По методам реализации планы могут подразделяться на директивные предназначаются для безусловного исполнения; индикативные представляют собой ориентиры экономического развития и могут варьироваться в зависимости от условий. По степени охвата сфер деятельности планирование делится на общее и частное. По координации частных планов во времени выделяют последовательное (согласованный, последовательно осуществляемый процесс, состоящий из нескольких этапов) и одновременное планирование, при котором параметры всех планов определяются на одном (единственном) этапе. По содержанию планирование делится на технико-экономическое – поиск новых возможностей, создание определенных предпосылок; в процессе технико-экономического планирования составляются долгосрочные, среднесрочные и годовые планы производственной и социальной деятельности организации; 2 оперативно-производственное – логическое развитие технико-экономического планирования; направлено на реализацию возможностей, а также на осуществление контроля текущего хода производства. По объектам функционирования или сферам планировать можно производство, снабжение, сбыт, финансы, кадры и т.д. По объектам планирования различают целевое (определение стратегических и тактических целей); планирование средств достижения поставленных целей (планирование потребности в оборудовании, персонале, финансах, информации и т.п.); программное (например, разработка производственной программы); планирование действий (например, планирование продаж). По глубине планирования выделяют агрегированное – ограниченное заданными контурами, например, планирование площади цеха как суммы площадей производственных участков; детальное планирование – с подробным расчетом и описанием процесса или объекта. По очередности во времени планирование подразделяется на упорядоченное (текущее) – планы последовательно чередуются друг за другом, т.е. при реализации одного плана разрабатывается следующий и т.д.; скользящее – по истечении определенного срока, на который разрабатывался план, последний продлевается еще на конкретный период времени; внеочередное (эвентуальное) – осуществляется по мере необходимости. Процесс планирования на предприятии можно разделить на две стадии: 1) разработка стратегии деятельности фирмы (стратегическое планирование); 2) определение тактики реализации выработанной стратегии (тактическое и оперативное). Стратегическое планирование – это одна из функций управления, которая представляет собой процесс выбора долгосрочных целей и путей их достижения. ФЗ от 28.06.2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»: стратегическое планирование – деятельность участников стратегического планирования по целеполаганию, прогнозированию, планированию и программированию социально-экономического развития РФ, субъектов РФ и муниципальных образований, отраслей экономики и сфер государственного и муниципального управления, обеспечения национальной безопасности РФ, направленная на решение задач устойчивого социально-экономического развития РФ, субъектов РФ и муниципальных образований и обеспечение национальной безопасности РФ. Тактическое планирование – это совокупность действий и процедур, отражающая этапы и способы достижения стратегических целей. Данный вид планирования охватывает краткосрочный и среднесрочный периоды. Оперативное планирование заключается в разработке (на основе годовых планов) конкретных производственных заданий на короткие промежутки времени (до одного года) как для предприятия в целом, так и для его подразделений, и в оперативном регулировании производственного процесса по данным оперативного учета и контроля. 1.2 Сущность прогнозирования и его взаимосвязь с планированием Прогнозирование в управленческом цикле предшествует планированию и ставит своей задачей научное предвидение развития деятельности, а также поиск решений, которые обеспечивают это развитие в оптимальном режиме. 3 Прогноз – это научно обоснованное суждение вероятностного характера о возможных состояниях объекта в будущем об альтернативных путях и сроках его осуществления. Основные черты экономического прогноза: 1. Вероятностный характер. 2. Альтернативность. Логика прогнозирования и планирования зависит от функций и форм планирования, государственного регулирования и принятой концепции развития страны. Разработка и осуществление прогнозов и программ выполняют две важнейшие функции – предсказательную (описательную) и предуказательную (предписательную). В первом случае дается описание состояния объекта в будущем, во втором – проводится подготовка проектов развития различных организационных форм для последующего их использования в системе управления. Подобные операции осуществляются специализирующимися в данных областях деятельности институтами, а также исследовательскими группами. Объектом прогнозирования являются объективные тенденции экономического развития. Задачи прогнозирования следующие: 1) выявление перспектив ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области на основе реальных социально-экономических процессов; 2) выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки управленческих решений с позиций их последствий в прогнозируемом периоде. Признак классификации Временной охват (горизонт прогнозирования) … Классификация экономических прогнозов Вид прогнозов Дальнесрочные экономические прогнозы или научные гипотезы (свыше 10 лет) Долгосрочные (5–10 лет) Среднесрочные (3–5 лет) Краткосрочные (1–3 года) … На макро уровне выделяют комплексный прогноз – прогноз изменений конкретного объекта с учетом особенностей состояния и перспектив развития всего спектра значимых для него связей: внутренних и внешних. частный прогноз – это относительно автономный прогноз развития какого-либо социально-экономического объекта или процесса, основанный преимущественно на его внутренних закономерностях и взаимосвязях развития. 1.3 Методы прогнозирования и планирования Методы прогнозирования – это совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их изменений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта. В общем случае методы прогнозирования можно разделить на две группы, при этом значительное число методов в той или иной степени объединяют элементы обеих групп: 1) Эвристические методы, которые основаны на преобладании интуиции, то есть субъективных начал. Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз. К этой группе методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. 2) Экономико-математические методы, в которых превалируют объективные начала. При использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, допускающих объективное наблюдение и измерение. 4 Совокупность методов прогнозирования можно сгруппировать по различным признакам: степени формализации; общему принципу действия; способу получения и обработки информации; направлениям и назначению прогнозирования; процедуре получения параметров прогнозной модели и некоторым другим. Наибольшее распространение получила группировка методов прогнозирования по степени формализации, т.е. возможности описания экономических явлений с помощью математического инструментария ------ формализованные и неформализованные. В зависимости от числа экспертов, принимающих участие в прогнозировании макроэкономических процессов и явлений, можно выделить индивидуальные и коллективные интуитивные методы. В формализованных методах применяется моделирование экономических процессов. Моделирование – это метод воспроизведения (или выяснения) свойств какого-либо объекта, процесса или явления с помощью другого объекта, процесса или явления. Модели классифицируются на линейные и нелинейные, сосредоточенные и распределенные, детерминированные (предопределенные) и стохастические (случайные), статические и динамические, дискретные (с конечным числом значений) и непрерывные (протекающие во времени). Инновационные методы прогнозирования, развитие которых связано с внедрением в практику прогнозирования технических средств и прикладных программ, позволяющих осуществлять трудоемкие расчеты. К ним относятся искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы и т.д. К неформализованным методам прогнозирования относятся коллективные и индивидуальные методы экспертных оценок, в числе которых метод интервью, аналитический метод, метод мозгового штурма, сценарный метод, метод Дельфи, метод матрицы взаимодействий, метод «дерева целей» и прогнозных графов и др. Большинство российских прогнозистов совокупность прогнозных методов делят на три группы на основе используемой информации: фактографические – базируются на первичной информации об объекте, обычно документально зафиксированной на каком-либо носителе; экспертные – используют информацию, получаемую от специалистов-экспертов; комбинированные используют смешанные информационные массивы, т.е. и фактографическую информацию и экспертную (рисунок). Эконометрика – это наука, изучающая развитие экономических объектов и процессов средствами математического и статистического анализа. Аргументы в пользу использования количественного подхода к прогнозному процессу, который реализуется на основе эконометрических методов: 1) эконометрические методы прогнозирования входят в большинство известных статистических пакетов прикладных программ; 2) представленные методы основываются на реальной статистической информации и поэтому в отличие от экспертных методов объективны; 3) современные инструменты эконометрических исследований позволяют комбинировать и синтезировать эконометрические и экспертные методы. 5 Основные классы эконометрических моделей, которые применяются в прогнозировании: 1) модели временных рядов, предназначенные для прогнозирования экономической динамики; 2) регрессионные модели с одним уравнением (в них зависимая переменная y представляется в виде функции y = f(x1, …, xn), где x1, …, xn – независимые (объясняющие) переменные. Модели делятся на линейные и нелинейные; 3) системы эконометрических уравнений (описываются системами одновременных уравнений, состоящих из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных, включать также объясняемые переменные из других уравнений системы). Процесс эконометрического моделирования и прогнозирования можно разделить на семь основных этапов: 1) постановочный (на этом этапе формируется цель исследования, определяется набор участвующих в модели экономических переменных); 2) априорный (проводится анализ экономической сущности изучаемого объекта, формирование и формализация известной до начала исследования (априорной) информации); 3) параметризация (осуществляется непосредственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава переменных и формы их связи); 4) информационный (собирается необходимая статистическая информация – наблюдаемые значения экономических переменных); 5) идентификация модели (на этом этапе проводится статистический анализ модели и оценка ее параметров); 6) верификация модели (проверяется истинность, адекватность модели, т.е. соответствие моделируемому реальному экономическому объекту); 7) разработка точечных и интервальных прогнозов на основе эконометрической модели. Наиболее часто используемый практически тип логического прогнозирования – прогнозирование по аналогии, когда выявляется сходство в закономерностях развития процессов и на этом основании строятся прогнозы. Опережающие методы. В их основе лежат определенные принципы специальной обработки научно-технической информации, реализующие в прогнозе ее свойство опережать развитие объекта прогнозирования. В свою очередь, их можно разделить на методы исследования динамики и оценки уровня развития объекта. Метод Паттерн сводится к построению «дерева целей». Каждая цель и подцель в этой иерархической модели оценивается экспертами с точки зрения важности и степени влияния на конечные результаты. Оценки служат основой распределения ресурсов, сил и средств между отдельными целями, подцелями, проблемами, работниками и определения желательных сроков выполнения тех или иных работ. Метод сценариев – эффективное средство для организации прогнозирования, объединяющего качественный и количественный подходы. Сценарий – это модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события. Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. 6 7 Планирование тесно связано с прогнозированием, разделение этих процессов в известной мере условно, поэтому в планировании и прогнозировании могут использоваться одни и те же методы или тесно взаимосвязанные методы. Методы планирования – это методы подготовки плановых альтернатив или, по меньшей мере, одного варианта плана для утверждения лицом или органом, принимающим решение. Методы подготовки одного или нескольких вариантов планов различают по используемым методам составления этих планов, методам и срокам возможной реализации планов, объектам планирования (см. классификацию планирования). Подобно прогнозированию, планирование может основываться на эвристических и математических методах. Среди математических методов исследования операций особое место занимают методы оптимального планирования (методы математического программирования). 2 Основы методологии прогнозирования и планирования (конспект) 2.1 Теоретические основы планирования и прогнозирования Принципы планирования и прогнозирования: Системность – предполагается построение таких моделей, которые соответствуют содержанию отдельного блока, но одновременно позволяют построить целостную картину развития экономики. Адекватность прогнозирования – максимальное приближение теоретической модели к устойчивым существенным закономерностям и тенденциям развития экономики. Альтернативность прогнозирования – возможность развития экономики и отдельных ее отраслей и звеньев по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. Подходы к планированию и прогнозированию: генетический и нормативный. Генетический подход отражает зависимость будущего от настоящего через некоторые интервалы. Любое предвидимое явление или процесс имеет свои истоки в настоящем и прошлом, свое происхождение – генезис. В отличие от генетического нормативный подход к прогнозированию рассматривает связь явлений в направлении от будущего к настоящему. Он исходит из определения результата, который должен быть достигнут в будущем. Генетический прогноз 8 Нормативный прогноз Генетический прогноз состоит в определении возможных состояний объекта или процесса в будущем, предполагая условное продолжение в будущее тенденций развития изучаемого явления в прошлом и настоящем. Нормативный (целевой) прогноз – определение путей и сроков достижения состояний явления, объекта или процесса, принимаемых в качестве цели. Формы планирования: 1. Концепция – документ планирования, определяющий систему научно обоснованных представлений о долгосрочных целях, внешних и внутренних условиях социально-экономического развития страны и задачах, которые необходимо решить для достижения поставленных целей. 2. Программа – система взаимоувязанных по задачам, срокам осуществления и ресурсам мероприятий, а также инструментов государственной политики, обеспечивающих в рамках реализации ключевых государственных функций достижение приоритетов и целей государственной политики в сфере социально-экономического развития. 3. План документ, который отражает точно определенные цели и предвидение конкретных, детальных событий исследуемого объекта. В нем фиксируются пути и средства развития в соответствии с поставленными задачами, обосновываются принятые управленческие решения. Его главная отличительная черта – определенность заданий и исполнителей. Индикативный план – это комплексный документ, отражающий в виде конкретных показателей цели социально-экономического развития, намечаемые мероприятия или средства достижения поставленных целей, необходимые материальные и финансовые ресурсы. 2.2 Некоторые экспертные методы планирования и прогнозирования Метод интервью предполагает беседу организатора прогнозной деятельности с экспертомпрогнозистом о будущем состоянии экономического объекта и его среды. Этот метод требует от эксперта умения оперативно давать квалифицированные советы на поставленные вопросы. Одновременно может проводиться опрос нескольких экспертов, однако в этом случае есть опасность потери самостоятельности экспертов и, кроме того, интервью грозит превратиться в дискуссию. Метод интервью по сути (но не по форме) схож с методом очного анкетирования. Анкетирование заключается в предъявлении эксперту опросного листа-анкеты, на котором он должен дать ответ в письменной форме (в то время как интервьюирование предполагает устный ответ эксперта интервьюеру). Анкетирование может быть и заочным, когда нет непосредственного контакта эксперта с организатором прогнозной деятельности. Методика проведения экспертных опросов: 1. Подбор экспертов и формирование экспертных групп. По каждому направлению в группе не должно быть менее 3-6 экспертов, причем каждое направление должно быть представлено равным числом экспертов. 2. Подготовка анкет для опроса экспертов. Правила опроса экспертов должны обеспечивать объективность их мнений. К числу условий, обеспечивающих формирование объективных оценок, следует отнести: предоставление экспертам требуемой информации; простота и удобство работы с предполагаемыми анкетами, обеспечиваемая прежде всего однозначностью вопросов; соответствие вопросов структуре объекта опроса; независимость формирования экспертами собственного мнения; приемлемые затраты времени, удобное время получения вопросов и выдачи ответов; сохранение анонимности ответов для членов экспертной группы; коллективные обсуждения оцениваемых событий. 3. Определение групповых оценок на основе оценок отдельных экспертов. Групповая оценка каждого объекта зависит от оценок экспертами этого объекта и степени компетентности экспертов. Степень компетентности эксперта определяют его опыт и квалификация. При равной компетентности экспертов в качестве групповой оценки используют средне9 арифметическое значение оценок экспертов. Точность оценки может быть определена по величине ее стандартного отклонения. Оценки в зависимости от специфики экспертного опроса могут иметь различную шкалу измерения: от 0 до 1, от 0 до 10 или от 0 до 100. Выбор определяется удобством получения и обработки оценок. Для учета различий в компетентности экспертов их оценкам могут быть приписаны различные «веса», которые учитываются весовыми коэффициентами. Значения этих коэффициентов интерпретируются как вероятность задания экспертом достоверной оценки и должны иметь величину от 0 до 1. Существуют различные приемы оценки компетентности эксперта, выбор которых определяется как характером решаемой задачи, так и возможностями проведения конкретного экспертного опроса. Опыт показывает, что наиболее эффективно компетентность оценивается с помощью регламентированной самооценки экспертов. Показатель самооценки получают на основе группы вопросов. Например, эксперту предлагается проставить себе балл по десятибальной шкале, ориентируясь на следующие значения баллов: 10 – эксперт специализируется по данному вопросу, имеет по нему успешно завершенные и используемые на практике теоретические разработки и практический опыт; 8 – в решении проблем по данному вопросу эксперт участвует, но этот вопрос не входит в сферу его узкой специализации; 5 – вопрос входит в сферу, тесно связанную с узкой специализацией эксперта, но в работе, связанной с данным вопросом, он не участвует; 3 – вопрос не входит в сферу, тесно связанную с узкой специализацией эксперта. По полученной в десятибалльной шкале оценке определяется весовой коэффициент путем деления ее на десять баллов. Показателем компетентности экспертов может быть следующий коэффициент: Кк = (Кз + Ка)/2, где Кк – коэффициент компетентности эксперта; Кз – коэффициент степени знакомства эксперта с обсуждаемой проблемой; Ка – коэффициент аргументированности. Коэффициент Кз определяется путем самооценки эксперта по десятибалльной шкале: Кз = Балл · 0,1 Коэффициент аргументированности Ка учитывает структуру аргументов, послуживших эксперту основанием для определенной оценки. Ка≤1: Ка = 1 – высокая степень влияния на мнение эксперта всех источников аргументации; Ка = 0,8 – средняя степень влияния; Ка = 0,5 – низкая степень влияния. Для расчета Ка можно использовать таблицу. Степень влияния источника аргументации на мнение эксперта Источники аргументации Теоретический анализ, проведенный экспертом Производственный опыт эксперта Степень влияния высокая средняя низкая 0,3 0,2 0,1 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 Личное знакомство эксперта с состоянием дел за рубежом 0,05 0,05 0,05 Интуиция эксперта 0,05 0,05 0,05 Компетентность экспертов может быть определена экспертами в группе. Для этого каждый эксперт, входящий в группу, задает весовые коэффициенты всем остальным экспертам, кроме себя. Оценка компетентности каждого эксперта определяется как среднеарифметическая. При каждом новом опросе одной и той же группы следует пользоваться уже полученными результатами для уточнения характеристик компетентности экспертов. 4. Организация работа с экспертами. 10 Работа с экспертами может проводиться в три этапа. На первом этапе эксперты участвуют в уточнении объекта экспертизы, показателей, подлежащих оценке, в формулировке вопросов и терминологии в анкетах, кроме того, уточняется состав группы экспертов. На втором этапе экспертам передают анкеты с пояснительной запиской, в которой описываются цель экспертизы, структура и порядок заполнения анкет с примерами. Третий этап работы с экспертами, выполняемый после завершения опроса, то есть в процессе обработки и анализа полученных результатов, включает консультации, необходимые для получения недостающей информации, необходимой для уточнения полученных данных и их анализа. 5. Анализ экспертных оценок. При проведении анализа экспертных оценок в соответствии с целями исследования и принятыми моделями необходимо определить согласованность действий экспертов, достоверность экспертных оценок. Метод Дельфи Метод Дельфи наиболее целесообразно применять в таких ситуациях, когда: 1) имеющиеся в распоряжении или доступные данные непригодны для решения существующей проблемы; 2) в распоряжении нет необходимых данных; нет достаточного времени для сбора необходимых данных; 3) процесс получения и анализа необходимых данных слишком дорогостоящий (многообразные проблемы являются переменными по своей сути и взаимодействие между ними неизвестно). В методе Дельфи прямые дебаты заменены тщательно разработанной программой последовательных опросов, проводимых обычно в форме анкетирования. Ответы экспертов обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой сходимости всей совокупности высказанных мнений. В процессе повторения каждый эксперт, работающий анонимно, должен проанализировать свою предыдущую оценку с учетом дополнительно полученных данных. Если новая оценка эксперта существенно расходится с другими оценками, то он должен аргументировать и подтвердить такую оценку. Согласованная экспертная оценка должна располагаться в середине интервала первоначального распределения оценок. В некоторых случаях возможна концентрация оценок на противоположно расположенных отрезках интервала распределения. Это означает, что оценки отражают мнения представителей двух различных научных школ. В этих случаях необходимо более тесное и продолжительное взаимодействие для получения согласованной оценки. Все ответы экспертов заносятся в шкалу распределения оценок во времени. При статистической обработке подобных материалов рекомендуется использовать такие приемы, как определение верхнего и нижнего квартилей и медианы распределения оценок. Пример. Первый этап (вопросник 1). Все члены экспертной группы получают этот вопросник. Заполненные вопросники возвращаются координатору экспертизы и анализируются. Форма опросного листа на первом этапе Вопрос Ответ В каком году средний доход одного работника предприятия увеличится на 1/3 в сравнении с достигнутым доходом? Второй этап (вопросник 2). Повторяется тот же вопрос, что и в первом вопроснике. По ответам первого этапа устанавливаются средний год и диапазон лет, т.е. интервал, содержащий не менее 50% ответов. Каждому эксперту предлагается пересмотреть собственный предыдущий ответ и, при желании, изменить его. Если новый ответ будет выходить за рамки диапазона лет, то эксперту необходимо объяснить причину того, почему данное событие произойдет раньше (или поз11 же), чем предполагают большинство других экспертов. Объяснений не требуется, если ответ не выходит за рамки диапазона лет. Форма опросного листа на втором этапе Средний Диапазон Старый отгод лет вет* В каком году средний доход од2027 2020–2032 ного работника предприятия увеличится на 1/3 в сравнении с достигнутым доходом? * Графа заполняется координатором экспертизы. ** Графа заполняется, если ответ выходит за рамки диапазона лет. Вопрос Новый ответ Аргументация нового ответа** Третий этап (вопросник 3). Повторяется тот же вопрос, а также приводятся средний год и диапазон лет по ответам экспертов. Даны также краткие аргументы, почему то или иное событие произойдет раньше или позже сроков, ограниченных диапазоном лет. Каждому эксперту предлагается пересмотреть предыдущий ответ и при желании исправить его. Все исправления сопровождаются объяснениями, почему передвигаются сроки. Если новый ответ выходит за рамки диапазона лет, в последней графе приводится объяснение. Форма опросного листа на третьем этапе Вопрос В каком году средний доход одного работника предприятия увеличится на 1/3 в сравнении с достигнутым доходом? Средний год Диапазон лет 2025 2020–2030 Аргумент за более поздние сроки Реальный доход работников предприятия за последние 10 лет вырос только лишь на 20% Аргумент за более ранние сроки Новый ответ Четвертый этап (вопросник 4). Вместе с тремя предыдущими вопросниками эксперты получают также новый опросный лист, где указаны средний год и диапазон лет по результатам анализа их ответов на третьем этапе, а также выводы по критическим замечаниям, высказанным экспертами по третьему вопроснику. Каждому эксперту предлагается еще раз пересмотреть свои предыдущие оценки в свете аргументов и контраргументов в пользу того или иного ответа. Форма опросного листа на четвертом этапе Вопрос В каком году средний доход одного работника предприятия увеличится на 1/3 в сравнении с достигнутым доходом? Средний Диапазон год лет 2024 2022– 2026 Аргумент за более поздние сроки Несмотря на рост производительности труда в связи с модернизацией оборудования рост прибыли будет замедленным вследствие увеличения расходов на ремонт сложного оборудования Аргумент за более ранние сроки Новый ответ Критика неприемлемой аргументации На предприятии проводится коренная реконструкция производства. Это требует более высокого среднего разряда рабочих. Рост квалификации ведет к росту тарифной ставки Таким образом, прогнозным годом увеличения среднего дохода работника предприятия на 1/3 стал 2024 г. Сходимость ответов экспертов 12 2028 2026 2024 2022 2020 2.3 Анализ согласованности экспертных оценок на основе методов математической статистики Достоверные экспертные оценки могут быть получены при соблюдении высокой степени согласованности специалистов по исследуемой проблеме. Для обработки количественных экспертных оценок используются статистические методы и рассчитываются показатели среднего значения и разброса вариационного ряда экспертных оценок – среднеквадратическое отклонение и показатель вариации V: s 1 n V = × 100% , где σ – среднее квадратическое отклонение оценок: s 2 = å ( yi - y ) 2 , y n i =1 где yi – оценка каждого эксперта; y – среднее значение оценки; n – число экспертов, участвующих в экспертизе. Желательно иметь значение V, равное 33%. Согласованность мнений экспертов оценивается как взаимосвязь их оценок и базируется на непараметрических методах оценки тесноты связи. Наиболее популярными являются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла, используемые для упорядоченных значений количественного или качественного признака. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена рассчитывается по формуле: m r = 1- 6å d j 2 j =1 2 n(n - 1) где dj – разности рангов j-того показателя d j = x - x (jk ) ; m – число показателей (число пар ран(i ) j гов); - 1 < r < 1 , значение -1 достигается при противоположных ранжировках, а значение +1 при совпадении ранжировок. Если некоторым объектам/признакам присвоен один и тот же номер, тогда им присваивается стандартизированный ранг, равный среднему арифметическому мест, которые они поделили (порядковых номеров). Оценка согласованности мнений экспертов осуществляется на основе коэффициента конкордации (согласованности) Кендалла. Коэффициент является измерителем степени тесноты статистической связи, существующей между m≥2 различными ранжировками (l ) (l ) (l ) (l ) X = ( x1 , x2 ,..., x n ), l = 1,2,..., m – одного и того же множества, состоящего из n объектов. Ранжировка проводится по признакам, измеренным по порядковой шкале. Его выборочное значение W(m) определяется формулой: 2 n 12 æ m (l ) m(n + 1) ö W (m) = 2 3 ç å xi ÷ . å m (n - n) i =1 è l =1 2 ø Коэффициент конкордации может принимать значения от 0 (полное отсутствие статистической связи между анализируемыми ранжировками) до 1 (совпадение всех m анализируемых ранжировок). Коэффициент конкордации при наличии стандартизированных (связанных) рангов рассчи- 13 тывается следующим образом: W ( m) = 12 × S m m (n - n) - må Tl 2 , 3 l =1 2 1 æ m(n + 1) ö где S = å ç å xi (l ) ÷ , Tl = å [(nt(l ) ) 3 - nt(l ) ] , m(l) – число групп, ранги внутри каждой 12 t =1 2 ø i =1 è l =1 из которых неразличимы в l-й ранжировке, а nt(l ) – число элементов (рангов), входящих в t-ю группу неразличимых рангов (l = j, k). В частном случае отсутствия связанных рангов число групп m(l) = 0, соответственно, n1(l ) = n2(l ) = ... = nn(l ) и, следовательно, Tl = 0 . Для оценки значимости коэффициента конкордации используют статистику W × m × (n - 1) , n m m (l ) имеющую распределение c 2 с n-1 степенями свободы. Если расчетное значение статистики при доверительной вероятности 1 - a близкой к 1 больше табличного, то можно утверждать, что коэффициент значим, т.е. согласованность мнений экспертов является неслучайной. 3 Прогнозирование экономической динамики (конспект) 3.1 Понятие и классификация временных рядов В эконометрическом прогнозировании используются два типа данных – пространственные данные (набор показателей экономических переменных в один и тот же момент времени) и временные ряды (серия наблюдений одной и той же случайной величины в последовательные моменты времени). Модели, построенные по данным, характеризующим один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени, называются моделями временных рядов. Классификация временных рядов Признак классификации По времени По форме представления уровней По расстоянию между датами или интервалами времени По содержанию Вид интервальные – каждый уровень ряда представляет итог развития процесса за соответствующий интервал (период) времени моментные – уровни отражают состояние объекта в последовательные моменты времени из абсолютных величин из относительных величин из средних величин равные неравные из частных показателей, характеризующих явления изолированно, односторонне из агрегированных показателей – производных от частных, характеризующих явления комплексно (например, динамика показателей экономической конъюнктуры) Уровни временного ряда формируются под воздействием факторов, которые можно разделить на четыре группы: 1) долговременные, формирующие общую (в длительной перспективе) тенденцию в изменении анализируемого признака уt. Обычно эта тенденция описывается с помощью математической функции y = f(t). Эту функцию называют трендом; 2) сезонные, формирующие периодически повторяющиеся в определенное время года колебания анализируемого признака; 3) циклические, формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической, демографической или астрофизической природы (волны Кондратьева, демографические «ямы», циклы солнечной активности и т.п.); 4) случайные, не поддающиеся учету и регистрации. Их воздействие на формирование значе14 ний временного ряда как раз и обусловливает стохастическую природу элементов уt, а следовательно, и необходимость интерпретации у1, у2, … , уn как наблюдений, произведенных над случайными величинами, соответственно, ε1, ε2, … , εn. 3.2 Экстраполяционные методы прогнозирования Выделение тренда – количественное описание наблюдавшейся тенденции в изменении уровней временного ряда – лежит в основе ряда экстраполяционных методов прогнозирования. В широком смысле слова экстраполяция – это метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле слова экстраполяция – это нахождение по ряду данных функции других ее значений, находящихся вне этого ряда, то есть экстраполяция – продление на перспективу тенденций, наблюдавшихся в прошлом. Экстраполяция базируется на следующих допущениях: 1) развитие явления может быть с достаточным основанием охарактеризовано плавной траекторией – трендом; 2) общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпят существенных изменений в будущем. Э кстраполяцию можно представить в виде определения значения функции: уt+l = f(уt*, l), где уt+l – экстраполируемое значение уровня; уt* – уровень, принятый за базу экстраполяции, l – период упреждения. Простейшая экстраполяция может быть проведена на основе средних характеристик ряда: среднего уровня, среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста. 1. Если средний уровень ряда не имеет тенденции к изменению или, если это изменение 1 n незначительно, то можно принять: yt +l = y , где y = å yt , n – количество наблюдений. n t =1 2. Если средний абсолютный прирост сохраняется неизменным, то динамика уровней будет соответствовать арифметической прогрессии: yt +l = yt + Dy × l , где Dy – средний абсолютный y - y1 1 n прирост: Dy = Dyt = n , Dyt = yt - yt -1 – абсолютный цепной прирост. å n - 1 t=2 n -1 3. Если средний темп роста не имеет тенденцию к изменению, прогнозное значение можно рассчитать по формуле: yt +l = yt × Т рl , где Т р – средний темп роста. В данном случае предполагается развитие по геометрической прогрессии или по экспоненте. 4. Экстраполяция по скользящей и экспоненциальной средней применяется в краткосрочном прогнозировании. – Средствами метода скользящей средней осуществляется механическое выравнивание временного ряда. Суть метода заключается в замене фактических уровней ряда расчетными средниy + yi + yi +1 yi = i -1 3 ми, в которых погашаются колебания: . – Метод экспоненциального сглаживания. Средний уровень ряда на момент t равен линейной комбинации фактического уровня для этого же момента уt и среднего уровня прошлых и текущего наблюдений: Qt = a × yt + (1 - a ) × Qt -1 , где Qt – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t; α – коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0 < a £ 1 . 5. Экстраполяция тренда применяется в случае, если временной ряд описывается трендовой моделью с некоторой выравнивающей кривой f(t) в качестве тренда. 6. Экстраполяция регрессионных и авторефессионных моделей – предполагает (в случае авторегрессии) последовательное вычисление оценок новых уровней ряда и использование их 15 на каждом следующем шаге вплоть до момента, на который составляется прогноз. Если модель содержит независимые факторы x1,x2, … , xn (регрессия, смешанная авторегрессия), то предварительно нужно найти их значения на период упреждения. Эти значения определяются вне рамок прогностической модели на основе дополнительной информации, в качестве которой могут выступать плановые показатели, варианты ожидаемых решений экономического, политического, социального и т. п. порядка. Часто значения независимых переменных – это результаты другого прогноза, а иногда они определяются экспертным путем. На практике наибольшее распространение получил метод экстраполирования на основе аналитического выравнивания временного ряда. При этом для получения прогнозного значения продолжают значения независимой переменной времени за границы исследуемого периода. Этот подход прогнозирования предполагает, что уровень ряда динамики формируется под воздействием множества факторов, при этом отдельно влияние каждого из них не выделяется. Следовательно, тенденция развития связана не с каким-либо фактором, а с течением времени y = f(t). Для построения трендов чаще всего применяются следующие функции: · линейный тренд yˆt = a + b × t , b характеризует среднее изменение уровня ряда за единицу времени; · гипербола yˆ t = a + b / t ; · экспоненциальный тренд yˆ t = e a +b×t ; · тренд в форме степенной функции yˆ t = a × t b ; · парабола второго и более высоких порядков yˆ t = a + b1 × t + b2 × t 2 + K + bk × t k . Параметры каждого из трендов можно определить обычным методом наименьших квадратов, используя в качестве независимо переменной время, а в качестве зависимой переменной – фактические уровни временного ряда yt . Для нелинейных трендов предварительно проводят стандартную процедуру их линеаризации. Согласно МНК отклонение эмпирического уровня от теоретического, возведенное в квадрат, должно быть минимальным: å ( yt - yˆt ) 2 ® min , где ŷ t – значение показателя в момент времени t, полученное по уравнению (теоретическое значение). Параметры линейного тренда: Выбор наилучшего уравнения в случае, если ряд содержит нелинейную тенденцию, можно осуществить путем перебора основных форм тренда, расчета по каждому уравнению коэффициента детерминации и выбора уравнения тренда с максимальным коэффициентом детерминации R2: n R2 = å ( yˆ t =1 n å( y t =1 t - yt ) 2 , t 0 £ R2 £1. - yt ) 2 На основе применения экстраполяции получают точечные значения прогноза ŷ p , для чего в уравнение подставляется порядковый номер того периода, на который строится прогноз, при этом полное совпадение фактических данных и прогнозных оценок маловероятно. Возникновение отклонений фактических уровней ряда динамики от выравненных по уравнению тренда связано со следующими причинами: 16 всегда существует кривая, которая дает более точные результаты, по сравнению с избранной для описания тенденции; кривая, избранная для экстраполяции, содержит случайную компоненту, так как каждый уровень ограниченных исходных данных обладает случайной компонентой; выявленная тенденция характеризует движение среднего уровня ряда динамики, следовательно, возможны отклонения от него. При использовании методов экстраполяции ввиду их приближенного характера рекомендуется определение доверительных интервалов прогноза, который основан на расчете средней стандартной ошибки прогноза s yˆ . В общем виде доверительный интервал для прогноза имеет вид: ( yˆ р - ta ( n - m - 1) × s yˆ ; yˆ р + ta ( n - m - 1) × s yˆ ) . Для линейного тренда 2 n 1 (t p - t ) + n ( yt - y ) 2 å n (ti -t )2 s y = t =1 å i =1 n - m -1 , , где ta (n - m - 1) – значение t-статистики Стьюдента при уровне значимости 1 - a близкой к 1 и степени свободы (n – m – 1), m – число параметров тренда при переменных t. s yˆ = s y 1 + При условии непротиворечивости прогнозных результатов можно реализовать процедуру синтеза, сущность которой состоит в том, что определяется средневзвешенный результат прогнозов, полученных различными методами с учетом их достоверности. Чем менее достоверен результат, тем меньше его вес, вклад в окончательный прогноз. Если значения частных прогнозов А1, А2, …, Аn с ошибками, характеризующимися дисперсиями s 12 , s 22 ,..., s n2 , то средневзвешенная оценка n A* = å m i × Ai , где µi – вес i-го прогноза. i =1 17