На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Методы социально-экономического прогнозирования

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 13.09.2012. Сдан: 2012. Страниц: 16. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


?Методы социально-экономического прогнозирования
 
Содержание
 
 
 
Введение
 
Глава 1 Тенденции развития прогнозирования
социально-экономических процессов на современном этапе
 
1.1 Определение объекта социально-экономического прогнозирования
на уровне региона
 
1.2 Характеристика методов социально-экономического
прогнозирования и их классификация
 
1.3 Классификация методов прогнозирования
 
Глава 2. Научные основы экономического прогнозирования
 
2.1. Цели, задачи и виды прогнозов
 
   2.2. Системный подход к экономическому прогнозированию
 
2.3. Инерционность экономических  процессов как основа экономического прогнозирования
 
Глава 3. Адаптивные методы прогнозирования экономических процессов
 
Заключение
 
Список использованной литературы
 
Приложение
 
 
 
 
 
 
 
Введение
 
 
Формирование рыночных механизмов в России в последнее время связано с целым рядом трудностей. Меняются организационные формы функционирования предприятий различных отраслей, усложняются экономические и социальные связи и отношения. Поэтому в деятельности менеджеров упор приходится делать не на стандартные решения, а на способность достаточно оперативно и правильно изменять хозяйственную ситуацию и искать подход, являющийся оптимальным в конкретных условиях.
Основой для такого подхода в принятии управленческих решений является экономическое прогнозирование, призванное выявить общие перспективы и эволюции, тенденции организационно-структурного развития, обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ. При этом важно суметь обнаружить всю совокупность факторов и причин, определяющих функционирование и развитие исследуемой хозяйственной структуры.
Трансформация системы экономического прогнозирования является одним из важных элементов преобразований, способствующих нормальному
функционированию предприятий в изменяющихся организационно-экономических условиях. Она должна быть направлена на коренные преобразования в прогностике, заключающиеся в развитии способностей решения самых разнообразных задач управления в условиях неустойчивости внешней среды с помощью адекватного инструментария, требующего обоснования и установления сферы его использования.
Однако в условиях усложнения объектов прогнозирования и динамичности внешней среды разработка такого инструментария практически невозможна без освоения теоретических основ прогнозирования, которое, принимая в переходный период беспрецедентные масштабы, является первоосновой всех процессов управления. В учебном пособии рассматриваются в системном изложении вопросы целевого экономического прогнозирования, исходя из стратегических установок организационно-производственных объектов (включая сложные хозяйственные структуры).
В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.
Актуальность данной темы, как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.
Современное развитие прогностики как науки о предвидении будущего получило множественные направления, связанные с созданием, развитием и совершенствованием новых методов прогнозирования, адаптацией существующих методов к конкретным направлениям прикладных исследований, формированием комплексного подхода к информационному обеспечению процесса прогнозирования.
Прогнозирование играет ключевую роль в системе управления  процессами социально-экономического развития региона как связующее звено среди объективно необходимых функций подготовки и реализации соответствующих решений. Выбор ошибочных" управленческих решений. Основанный на ложном прогнозе, может привести к негативным последствиям развития региональной системы. Преодоление же этих последствий потребует отвлечения ресурсов, обеспечивающих экономическое развитие региона и социальное обеспечение его граждан.
Процесс прогнозирования связан с разрешением целого комплекса
вопросов со многими неизвестными. Подсчитано, что общее количество
методов и приемов прогнозирования превысило 200, но этот факт объясняется не полной проработанностью теоретической базы, а скорее невозможностью формирования единого подхода к прогнозированию даже типовых процессов.
Социально-экономические системы признаются одними из самых сложных при их моделировании. Умение составляющих элементов влиять на саму модель, например, через фактическое редактирование предоставляемых данных, способность менять условия развития, отсутствие нормативов поведения в стандартных ситуациях делают систему в высшей степени сложной для моделирования.
Вопросам социально-экономического прогнозирования, в том числе и на региональном уровне, уделено огромное внимание в работах многих
российских и зарубежных ученых. Общетеоретические вопросы социально-экономического развития исследуются в работах Бестужева-Лады И.В., Видяпина В.И., Гладкого Ю.Н., Гранберга А.Г., Нестерова П.М., Слезингера Г.Э., Степанова М.В., Чистобаева А.И. и других ученых. Методологические подходы к прогнозированию и управлению социально-экономическим развитием региона представлены в работах Абдыкуловой Г.М., Горста М.Ю., Каримова P.M., Клоцвог Ф.Н., Кушниковой И.А., Саяповой А.Р., Суворове А.В., Сутягина B.C., Хасаева Г.Р., Цыбатова В.А., и многих других.
Другим направлением научных исследований в изучаемой области является развитие математического, методического и программного аппарата формализованных методов прогнозирования, доступных к использованию в различных теоретических и практических целях. Постоянно совершенствующийся аппарат формальной прогностики обязан своему развитию многим отечественным и зарубежным ученым, среди которых можно назвать Бокса Дж., Боровикова В.П., Вильсона Дж., Дженкинса Г., Кобелева Н.Б., Кадочникова П.А., Лукашина Ю.П., Носко В.П., Попова В.А., Тихомирова Н.П., Янча Э. и многих других.
Вместе с тем, требует дальнейшего совершенствования адаптация существующих методов к прогнозированию регионального развития, что определило цель и задачи данного исследования.
Целью выполненной работы является реализация различных подходов прогнозирования показателей социально-экономического развития РФ.
Для достижения поставленной цели предусматривается решение следующих задач:
- определение объекта социально-экономического прогнозирования;
-характеристика и классификация методов прогнозирования, адекватно описывающих региональные процессы;
-содержательное описание различных направлений экономического
потенциала области для определения сложившихся тенденций социально-экономического развития;
- осуществление процесса прогнозирования краткосрочного характера с использованием формализованных методов для показателей, характеризующих социально-экономическое развитие региона и имеющих достаточное информационное обеспечение.
Объектом исследования являются показатели социально-экономического развития РФ.
Предметом исследования является комплекс формализованных методов прогнозирования, отражающих региональное развитие.
Теоретической и методологической основой дипломной работы являются фундаментальные монографические работы, научные статьи и прикладные разработки отечественных и зарубежных ученых в области методов прогнозирования и их применения для целей регионального социально-экономического развития.
Подходы к формированию системы барометрических индикаторов циклов регионального развития, выявленные в работе, увеличивают возможности экстраполяционного прогнозирования в силу их способности предвидеть смену направлений деловой активности.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Глава 1 Тенденции развития прогнозирования
социально-экономических процессов на современном этапе
 
1.1 Определение объекта социально-экономического прогнозирования
на уровне региона
 
Прогнозирование - это процесс формирования научно обоснованного суждения о возможных состояниях рассматриваемого объекта в будущем и (или) альтернативных путях и сроках их достижения. Общетеоретической основой прогнозирования является специальная область знаний — прогностика, занимающаяся изучением закономерностей разработки прогнозов[1].
В разделе экономической прогностики изучаются специфические подходы и методы экономического прогнозирования.
Прогнозирование часто рассматривается в качестве компоненты другой области знания - управления, исходя из предпосылки, что управлять - значит предвидеть. Согласно понятиям теории управления общественными процессами, прогнозирование играет ключевую роль в системе управления процессами социально-экономического развития как связующее звено среди объективно необходимых функций подготовки и реализации соответствующих 47 решений.
В соответствие с целями и задачами данного исследования целесообразно использовать подход к роли и месту прогнозирования в процессе управления социально-экономическими процессами, реализованный в и представленный на рисунке 1.1 (приложение 1).
Функции подготовительного блока носят исследовательский и аналитический характер:
- информация — получение текущих статистических и аналитических данных о динамике социально-экономических процессов на соответствующем уровне мониторинга, а также ознакомление с новейшим опытом и тенденциями в этой области. Если использовать разделение информации на вторичную и первичную, то на данном этапе собирается вся вторичная информация по рассматриваемым вопросам;
Функции управления социально-экономическими процессами
Подготовительный блок
Исполнительный блок
Информация
Целеполагание
Анализ
Измерение
Мониторинг
Диагностика
Прогнозирование
Программирование
Планирование
Координация
Мотивация
Контроль
Регулирование
Последние три функции - анализ, измерение и диагностика:[2]
- осуществляются при проведении мониторинга и предшествуют прогнозированию;
- прогнозирование - разработка и обоснование возможных вариантов ожидаемых изменений социально-экономической ситуации и их последствий под воздействием внутренних и внешних факторов.
Прогнозирование завершает подготовительный блок функций управления социально-экономическими процессами, что подразумевает решение задач прогнозирования в комплексе со всеми предшествующими функциями с разработкой соответствующих технологий их выполнения.
С другой стороны, прогнозирование является основой осуществления
исполнительного блока функций, которые носят программно-управленческий характер:
- программирование — разработка программ социально-экономического развития;
-планирование - составление планов осуществления мер, предусмотренных программой;
- координация - оперативное согласование деятельности участников программы;
- мотивация - обеспечение заинтересованности участников программы;
- контроль - мониторинг хода выполнения программы;
- регулирование - внесение оперативных изменений в ходе выполнения программы.
Следовательно, функции исполнительного блока позволяют судить о качестве и эффективности разрабатываемых прогнозов социально-экономического развития.
Субъектами прогнозирования социально-экономического развития являются органы государственной власти на уровне страны, региона, муниципального и местного самоуправления, корпорации и предприятия, а также привлекаемые ими научно-исследовательские и консалтинговые организации и отдельные эксперты.
Совокупность применяемых при прогнозировании средств и методов с
учетом окружающей среды, т.е. внешних по отношению к рассматриваемым объектам условий (факторов) по существу характеризует технологию разработки прогнозов. В качестве методической основы создания такой технологии по каждому рассматриваемому объекту строится прогнозная модель, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем. При рассмотрении в качестве объекта прогнозирования показателей или характеристик социально-экономического развития, прежде всего, необходимо определить целевое назначение и содержание процесса прогнозирования применительно к этому объекту.
Объектами прогнозирования (предметной областью) социально-экономического развития являются процессы, явления и события, на которые направлена познавательная и практическая деятельность субъектов прогнозирования путем использования системы экономических, демографических, социальных показателей, а также значений факторов, от которых зависят эти показатели.
В качестве региона могут рассматриваться различные территориальные образования (группа стран, областей и т.п.). В данном исследовании под регионом понимается субъект Российской Федерации (область). Такой подход позволяет использовать данные территориального комитета по статистике, а результаты прогнозирования могут быть использованы для целей управления на уровне области.
Рассматриваемая в данном исследовании предметная область — это социально-экономическое развитие региона, которое определяет специфичность субъекта и объекта, характерную для социально-экономического прогнозирования. Существуют разные подходы к описанию рассматриваемой предметной области.
Чтобы описать предметную область прогнозирования социально-экономических процессов предварительно необходимо описать структуру экономики и социальной сферы региона.
Ниже представлены три подхода к представлению предметной области социально-экономического прогнозирования региона.
В предложенной структурной модели региона, отражающей, с одной стороны, обеспечение условий жизнедеятельности для его жителей, и, с другой стороны, внесение максимального вклада региона в национальный экономический рост (рисунок 1.2, приложение 2).
Состав функции регионального развитии.
Другой подход представлен авторами, которые, рассматривая вопросы описания предметной области регионального прогнозирования, выделяют следующие его уровни: воспроизводственный, касающийся воспроизводства основного капитала и формирования внутренних финансовых ресурсов;
- финансовый, относящийся к источникам и направлениям расходования финансовых ресурсов, в частности в связи с формированием бюджета территории;
- социальный, связанный с динамикой уровня жизни и доходов населения.
Аналогичная модель приведена для национальной экономики, которую представляют в виде взаимосвязанных блоков, взаимно дополняющих друг друга. Данная модель представляет значительный интерес и может быть при некоторых изменениях применена для региона.
Вся экономика и социальная сфера представляется в виде составляющих связанных блоков, где первым является блок, формирующий производственный процесс и включающий, помимо производства, еще сельское хозяйство, строительство, торговлю, ресурсное обеспечение и инфраструктуру. Этот блок составляет своеобразное ядро региональной экономики, которое вложено в оболочку финансово-кредитной и банковской систем, а также фискальных служб и системы страхования. Если расположенные таким образом системы целесообразно взаимодействуют, возникает основа для существования следующего блока - социальной среды: образование, наука, культура, здравоохранение и пр. Наконец, появляется необходимость общего управления взаимодействиями, т.е. ядро с двумя описанными оболочками погружается институциональную среду, содержащую законодательную, исполнительную власть, контролирующие системы, все возможные инструменты и институты правового регулирования.
Моделирование и прогнозирование здесь может основываться на разных подходах, для разных временных интервалов и объектов. Важно, что предмет анализа - показатели состояния материальной среды, развитие которых необходимо отслеживать во времени и (или) пространстве. К таким показателям, прежде всего, относятся объем и структура валового регионального продукта (ВРП), производство товаров и услуг, рентабельность производственной деятельности, объем и структура капиталовложений, индексы цен и т.д.
Особое место отводится анализу и прогнозу трудовых ресурсов и демографических показателей (численность к структура населения, занятость и т.п.), для чего существует достаточно хорошо развитая теория и специальные методы прогнозирования.
Финансово-кредитная оболочка, включающая банковские и фискальные службы, может представлять задачи анализа таких показателей, как величины банковских процентов, ставки рефинансирования, показатели бюджетных доходов и т.п. Но, вместе с тем, здесь возникают и принципиально новые задачи, например, оценки прогноза риска взаимодействия.
Новизна здесь, прежде всего, не формальная, но содержательная: исследователю необходимо погрузиться в проблематику оценивания конкретных финансовых проблем (например, возможности невозврата кредита, неуплаты процента, рискованности сделки). И хотя для получения оценки можно пользоваться и традиционными моделями, их наполнение информацией, а главное - сама ее суть - уже иной природы.
Необходимо также определять и оценивать факторы кредитоспособности, надежности деловых партнеров, стабильности среды, в которой осуществляется экономическая активность. Для получения таких сведений не всегда будет достаточно просмотреть колонки статистических данных. Здесь гораздо больше места для встраивания в итоговую модельную оценку интуитивных предположений экспертов.
Следующая оболочка — социальная. Культура, здравоохранение, образование, наука и другие объекты социальной сферы являются источниками задач моделирования и прогнозирования в границах описанного подхода. Ясно, что прогнозы предметного характера в медицине, в культуре, науке и образовании - сфера деятельности специалистов в конкретной предметной области. С другой стороны, целый ряд показателей социального характера, тесно связанных с предыдущими блоками, представляет интерес в рамках получения прогноза регионального развития. Это доходы и уровень жизни, занятость и безработица, социальная защита, обеспеченность услугами отраслей социальной инфраструктуры и пр.
Чем дальше расстояние от производственного ядра, тем сложнее применение формализованных методов прогнозирования из-за возникающих между рассмотренными сферами взаимодействий. В области институционального устройства применяются, как правило, экспертные подходы.
Третьим подходом, позволяющим описать объект социально-экономического прогнозирования региона, является применение отраслевой структуры социально-экономической системы. Наиболее значимыми для прогнозирования являются следующие отрасли: промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь, торговля и общественное питание, здравоохранение, народное образование, культура и искусство, наука и научное обслуживание. Причем в сферу материального производства включаются транспорт и связь, обслуживающие производство, а транспорт и связь, обслуживающие население, входят в социальную сферу. Важнейшие отрасли материального производства в свою очередь делятся на подотрасли.
Подобная структура социально-экономической системы «грешит» явной непоследовательностью и повторяемостью. Против нее выступают сторонники одной из современных теорий — «эволюционной теории развития»: отраслевое деление затрудняет изучение формирования и развития новых технологий, технологических систем, а также интеграции различных нововведений, приводящих к макроэкономическим технологическим сдвигам.
Сложившая структура материального производства давно перестала быть «чистой» или однородной. Кроме того, технологические процессы любой отрасли различаются по уровню технического оснащения и качеству производимой продукции. Связи между сопряженными технологическими процессами в рамках разных отраслей часто бывают более тесными и устойчивыми, чем между производствами одной отрасли.
Ввиду приведенных положений понятие «отрасль» в качестве основного структурного элемента для технико-экономического анализа, прогнозирования и программирования национальной и региональной экономики, ее технико-экономического развития, считается, по мнению авторов, некорректным.
Таким образом, наиболее целесообразно для определения объекта прогнозирования (в качестве основного) использовать подход, представляющий регион как совокупность взаимосвязанных блоков.
 
1.2 Характеристика методов социально-экономического
прогнозирования и их классификация
 
Типология прогнозов
Методология прогнозирования экономического и социального развития регионов во многом определяется методологией прогнозирования социально-экономической системы страны в целом. Но, естественно, она имеет ряд особенностей, вытекающих из сущности региональной среды, регионального развития.
Важной методологической проблемой любого исследования, от решения которой непосредственно зависит достоверность получаемых результатов и эффективность их использования в разных сферах человеческой деятельности, является определение того, как соотносятся между собой объект и теоретический инструментарий разработки прогнозов.
Наиболее упоминаемые в специализированной литературе подходы к соотношению прогнозирования как области научного познания и его объектов можно условно разделить на три вида: прагматический, волюнтарный и формальный.
Прагматический подход предполагает точкой отсчета в указанном соотношении объект и цели его изучения, особенности которых определяют и соответствующую им науку. Согласно прагматическому подходу «прогноз должен быть приспособлен к той ситуации, для которой принимается решение».
 
1.3 Классификация методов прогнозирования
 
Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

Рис. 1.1
 
В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.
В изученной литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушение принципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополнения новыми методами). [10, с. 48]
В большинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.
С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. Для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.
С другой стороны, методы экстраполяции – не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.
Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком. (рис. 1.2) [17, с. 51]
На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.
Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.
Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной
группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).
Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.
Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.
Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.
Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.
Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.
В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов экономического прогнозирования.
В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков, недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математической формализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка, результат решения); обработку результатов решения – полученных от экспертов - оценок.
Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа.
Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение, критику) этих идей с формированием контридей. Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов. [10, с. 52]
Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек. Состав группы участников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одного ранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участники не знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по номеру). Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей. Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников. Запись высказываемых идей целесообразно вести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность систематизировать их для следующего этапа.
Четвертый этап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности: составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идей формулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие и дополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены; идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам; составляется перечень идей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).
Пятый этап – деструирование (разрушение) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки, когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки).
Основное правило этапа деструирования – рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею. Особенно ценным является то обстоятельство, что в процессе деструирования может быть генерирована контридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о возможности снятия этих ограничений.
Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей.
Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.
В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий. [10, с. 58]
Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.
Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.
Анонимность заключается в том, что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.
Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и непосредственная оценка.
В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.
Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.
Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.
Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.


Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции [4, с. 71]
Простейшим способом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени

Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – на 5-7 лет.
Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.
Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.
Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.
Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов. [13, с. 41]
Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа. Регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей – регрессионным анализом. Достоинством регрессионного метода следует считать его универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени.
Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария – определение генеральной цели  развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести технико-экономические характеристики и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.
Сценарий – это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.
Следовательно, в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.
Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой.
Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США
В процессе создания экономики рыночного типа возникает объективная необходимость учитывать опыт высокоразвитых стран в прогнозировании социально-экономических явлений, объектов и процессов. В развитых государствах широко распространена практика контрактных заказов на прогнозные разработки, выполняемое для правительственных учреждений и крупных компаний. В США центрами подобных исследований являются «РЭМД – корпорейшн», Гудзонский институт, корпорация Цортона, специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самая известная международная прогнозная организация – «Римский клуб», главной линией ее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальных проблем.
В своем развитии в послевоенный период (1950-1990 гг.) прогнозирование прошло через разные формы, соответствующие различным типам государственного регулирования смешанной экономики. Исторически первой формой экономического прогнозирования стала конъюнктурная, связанная с усилением влияния бюджета на темпы и пропорции экономического роста по мере увеличения государственных расходов в ВВП. В условиях структурной перестройки экономики и их ускоренного развития возникла необходимость согласования бюджетов с показателями экономических прогнозов, на которых основывались оценки налоговых поступлений и размеров доходной части бюджета [10, с. 49]
Это привело к разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов, примерами которых являются «Выбор путей экономического роста» (1976-1985 гг.) в Канаде, Прогноз Министерства труда на 1986-1995 гг. в США, «Десятилетний план удвоения национального дохода» (1961-1970 гг.) в Японии. [1, с. 17]
По мере совершенствования и усложнения прогнозной деятельности она стала отделяться от бюджетной и методически, и организационно: если на первом этапе национальные экономические прогнозы составлялись в Министерствах финансов, то сначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах начали создаваться специальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат по планированию во Франции, Экономический консультативный совет в Японии, Центральное плановое бюро в Нидерландах и др.)
Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективным воздействием на динамику экономики: объем и качество основного капитала, наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.
Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской, кредитно-финансовой и бюджетной политики государства. Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающих при его становлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируются на предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей: объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времени важнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыночной экономикой, наличие однородных статистических выборок достаточной длины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладной статистики и экономико-математические модели.
В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов (СНС).
СНС основана на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночной экономике национальный учет, который на макроуровне завершается набором показателей, характеризующих результаты экономической деятельности, структуру экономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельности операции, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНС построена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих макет функционирования звеньев народного хозяйства.
СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.
В качестве первичных элементов в системе национального счетоводства выступают экономические операции и экономические агенты. Под экономической операцией понимается процесс, в котором одна из участвующих сторон передает или продает, а другая получает или покупает материальные и финансовые ценности и услуги. Юридические и физические лица, осуществляющие экономическую операцию, являются экономическими агентами.
Экономические операции фиксируются в счетах, построенных на принципе двойной записи, в соответствии с которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе «использования». По каждому счету выводится  балансирующее сальдо – разность между ресурсами и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел «использования», при недостатке – в раздел «ресурсов».
Счета составляются как для экономических операций, так и для экономических агентов. В целях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства.
Центральное место в системе показателей СНС занимает показатель валового национального продукта, являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов и услуг.
В основу макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых потоков или кругооборота ВНП. В своей элементарной форме эта модель включает в себя только две категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вмешательства государства в экономику, а также каких-либо связей с внешним миром (рис. 2.1) [8, с. 148]

Модель круговых потоков в закрытой экономике
Рис. 2.1
Из схемы, представленной на рис. 2.1, видно, что экономика является замкнутой системой. Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляются одновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются. Основным выводом из модели является равенство общего объема производства в денежном выражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств.
В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется ( прил. 1) Когда в модель вводятся другие группы экономических агентов, - правительство и внешний мир, - указанное равенство нарушается, так  как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства – инвестиции, государственные налоги и экспорт.
Следовательно, реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объему производства.

Таким образом, модель доходов и расходов базируется на основном макроэкономическом тождестве [8, с. 273]:
В связи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление, затраты государства, капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, с другой.
Следовательно, прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощью производственного метода.
При расчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов, использующих ВНП. Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов.
Личные потребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товары длительного пользования и текущего потребления, а так же на услуги.
Валовые инвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоят из инвестиций в основные производственные фонды, в строительство и запасы.
Государственные закупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов, которые включаются в государственный бюджет. В эту группу не входят трансфертные платежи, так как они не связаны с движением товаров и услуг.

Чистый экспорт товаров и услуг за рубеж рассчитывается как разность экспорта и импорта. Различия между составляющими ВНП базируются главным образом на различии между типами экономических агентов, осуществляющих затраты, а не на различиях в покупаемых благах и услугах. Данные о структуре ВНП по видам расходов приведены на рис. 2.2. [14, с.51]
Рис. 2.1
При расчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов, а также амортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес. В составе ВНП обычно выделяют следующие виды факторных доходов: компенсация за труд работников по найму, доходы собственников, рентные доходы, прибыль корпораций и чистый процент.
В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные модели производственной функции, основанные на теории факторов производства. В этих моделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемых факторов производства и придельной производительности каждого из них. Под предельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства, получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора.

Наиболее простой среди моделей производственных функций является линейная, в которой объем производства представлен в виде суммы функций является линейная, в которой объем производства представлен в виде суммы произведений факторов производства на их предельную производительность. Чтобы учесть влияние научно-технического прогресса, как дополнительного источника экономического роста, к этой сумме прибавляется показатель темпа НТП. Таким образом, простая производная функция имеет вид: [18, с. 41]
Где Д1, Д2, Д3 – доли труда, капитала и природных ресурсов в совокупном продукте;
Т, К, Р – темпы прироста затрат труда, капитала и природных ресурсов;
А – темп научно-технического прогресса;
У – темп прироста совокупного продукта.

В 1928 г. американским экономистом П. Дугласом и математиком И. Коббом была предложена производственная функция степенной формы, в которой учитывается влияние только двух факторов – затрат труда и капитала и темпа научно-технического прогресса. Эта модель имеет вид: [18, с. 42]
Где е – степенной коэффициент, зависящий от предельной производительности фактора;
А – коэффициент пропорциональности;
Т – затраты труда;
К – основные фонды в стоимостном выражении.
Упрощенная производственная функция Кобба – Дугласа не требовала учета затрат природных ресурсов, сопряженного с существенными трудностями, что послужило широкому распространению ее в практике прогнозирования.
В 1990 г. был опубликован прогноз социально-экономического развития США на 1992-1997 гг., разработанный экспертами ООН. В данном случае для прогнозирования основного макроэкономического показателя – объема ВНП – применялись производственная функция Кобба-Дугласа, исходные параметры которой приведены в таблице 2.1. [14, с. 55]
Исходные данные для прогнозирования объема ВНП США
Таблица 2.1

и т.д.................


Годы
Численность трудоспособного населения, млн. чел.
Удельный вес безработных, %
Стоимость основных производственных фондов, млн. долл.
1992
121,7
5,5
797,1
1993
122,9
5,8
799,7
1994
123,8
5,9
827,3

Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.