Реферат: Теория экономического прогнозирования

                                                          (3.10)

где q - число подтвержденных прогнозов; р - число неподтвержденных прогнозов.

Если £~\, то имеет место случай «идеального» прогнозирования.

Таким образом, измерители точности прогнозирования по отноше­нию к инвариантности относительно линейной вариации делятся на инва­риантные и не инвариантные. Инвариантные измерители (S и коэффициен­ты парной корреляции), хотя и не позволяют сравнивать точность прогно­зирования различных процессов, могут использоваться для определения точности прогнозирования различных последовательностей прогнозных значений {Pi} при фиксированной последовательности {Ft}. Например, по­добная ситуация возникает при моделировании, когда необходимо выби­рать между несколькими моделями прогнозирования, генерирующими со­ответствующие последовательности {Ft}. Инвариантные измерители могут быть проверены на статистическую значимость, то есть с определенной доверительной вероятностью конкретное значение измерителя является обоснованным. Однако особый интерес при построении моделей прогно­зирования имеет критерий Г. Тейла, так как позволяет определить, в чем состоит расхождение: имеет место дрейф среднего или дрейф дисперсии. С другой стороны, критерий У не является инвариантным, и есть возмож­ность оценивать применимость модели для совокупности различных про­гнозируемых процессов в целом. Например, для прогнозирования по одной модели поведения отдельных предприятий или отрасли в целом.

Средняя ошибка аппроксимации е является наиболее наглядным из­мерителем точности прогнозирования, что вместе с неинвариантностью приводит к тому, что требование к точности задач прогнозирования фор­мулируется по этому критерию.

Определить точность точечного прогноза по данным формулам можно при ретроспективности прогнозирования, когда апробируется мо­дель, а также для прогнозов с малым периодом упреждения {краткосроч­ные прогнозы).

Точность и надежность прогнозов - широко распространенные в прогностической литературе термины, смысл которых, как это представля­ется на первый взгляд, вполне очевиден. Однако содержание этих терми­нов часто толкуется достаточно субъективно. Нередки случаи, когда одно понятие подменяется другим ввиду отсутствия строгого определения дан­ных категорий [39].

О точности прогноза принято судить по величине погрешности (ошибки) прогноза - разности между прогнозируемым и фактическим зна­чением (реализацией) исследуемой переменной. Однако такой подход к оценке точности возможен только в двух случаях. Во-первых, когда пери­од упреждения уже окончился и исследователь имеет фактические значе­ния переменной. При краткосрочном прогнозировании это вполне реально. Во-вторых, когда прогноз разрабатывается ретроспективно, то есть про­гнозирование осуществляется для некоторого момента времени в про­шлом, для которого уже имеются фактические данные. Так поступают в тех случаях, когда проверяется разработанная методика прогноза.

При этом имеющаяся информация делится на две части. Одна из них, охватывающая более ранние данные, служит для оценивания пара­метров прогностической модели, а более поздние данные рассматриваются как реализации соответствующих прогностических оценок. Полученные ретроспективно ошибки прогноза в какой-то мере характеризуют точность примененной методики прогнозирования и могут оказаться полезными при сопоставлении нескольких методов. В то же время величину ошибки рет­роспективного прогноза нельзя рассматривать как окончательное доказа­тельство пригодности или, наоборот, непригодности применяемого метода прогнозирования. К ней следует относиться с известной осторожностью и при ее применении в качестве меры точности необходимо учитывать, что она получена при использовании лишь части имеющихся данных. Однако эта мера точности обладает большей наглядностью и уж во всяком случае, более надежна, чем погрешность прогноза, исчисленная для периода, ха­рактеристики которого уже были использованы при оценивании парамет­ров модели. В последнем случае погрешности, как правило, будут незна­чительны и мало зависимы от теоретической обоснованности примененной для прогнозирования модели. Точность же прогнозов будет преувеличен­ной и в известном смысле иллюзорной.

Если для ретроспективного прогнозирования применяется модель, содержащая одну или несколько экзогенных переменных, то точность про­гноза будет в значительной мере зависеть от того, насколько точно опреде­лены значения этих переменных на период упреждения. При этом возможны два пути: воспользоваться фактическими значениями экзогенных пере­менных (так называемый прогноз ex post) и ожидаемыми их значениями (так называемый прогноз ex ante). Естественно, что точность прогноза ех post будет выше, чем прогноза ex ante, так как в первом случае будет ис­ключено искажающее влияние погрешности в значении экзогенных пере­менных. О степени погрешности прогноза можно судить по относительной ошибке - отношению абсолютной погрешности прогноза к ожидаемому (или фактическому) значению признака. Проверка точности единичного прогноза, как правило, мало,  что может сказать исследователю. В самом деле, на формирование исследуемого явления влияет множество разнооб­разных факторов, поэтому полное совпадение или значительное расхожде­ние прогноза и его реализации может быть следствием просто особо благо­приятных (или неблагоприятных) стечении обстоятельств. Хороший единичный прогноз может быть получен и по плохой модели, и наоборот. От­сюда следует, что о качестве прогнозов применяемых методик и моделей можно судить лишь по совокупности сопоставлений прогнозов и их реали­зации.

Измерители качества прогнозов (их точности) рассматривались вы­ше при условии, что исследователь располагает информацией об истинных значениях величин, которые он оценивал в ходе разработки прогнозов. Та­кие меры качества, несомненно, представляют ценность при изучении раз­личных методик прогнозирования. Однако в практической работе пробле­му точности прогноза надо решать тогда, когда период упреждения еще не прошел и истинное значение прогнозируемой переменной неизвестно. В этом случае проблема точности может рассматриваться в плане сопостав­ления априорных качеств, свойств, присущих альтернативным прогности­ческим моделям. Так, если прогнозирование осуществляется статистиче­скими методами, то, вероятно, понятие точности прогноза можно сделать более узким, а именно связав априорную точность прогноза с размером доверительного интервала. Модель, дающая более узкий доверительный интервал при одной и той же доверительной вероятности, и является более точной (при этом теоретическая обоснованность сравниваемых моделей является примерно равной).

Очевидно, что надежность прогноза определяется вероятностью на­ступления прогнозируемого события, - т. е. реализации соответствующей прогностической оценки. Чем она выше, тем выше  надежность. Вероят­ность реализации может быть оценена субъективно (экспертное прогнози­рование) или может быть связана с доверительными интервалами прогно­за, если последний основывается на статистической модели.

Рассмотренные понятия априорной точности и надежности прогно­зов, связанные с доверительными интервалами, являются в значительной мере условными показателями. Они могут использоваться в практической работе лишь при условии, что принятая для получения прогнозов модель имеет серьезное теоретическое обоснование и спецификация модели кор­ректна. В противном случае полученные доверительные интервалы лишь создают иллюзию точности. Практика разработки экономических прогно­зов опирается на целую систему методов, среди которых статистические методы прогнозирования занимают важное место. Решающую роль при статистическом подходе к прогнозированию играет выбор соответствую­щей модели, которая, будучи наполненной числовыми параметрами, ста­новится непосредственным инструментом прогнозирования - так называе­мым предиктором. Располагая предиктором, можно получить варианты прогноза, отвечающие определенным условиям и гипотезам, учтенным при его построении. Вместе с тем необходимо помнить, что механическое ис­пользование предиктора может стать причиной серьезных погрешностей.

Экономическое прогнозирование слишком ответственное дело, для того чтобы можно было ограничиться одними формальными построениями и расчетами. Цель модели - не заменить суждения и опыт специалиста, а дать ему в руки инструмент, позволяющий более глубоко проникнуть в существо исследуемых явлений, инструмент, в котором специфическим образом обобщена и приведена в систему разнообразная статистическая информация. Получаемые на основе предикторов прогнозы имеют смысл только в рамках тех условий, гипотез и предположений, которые были уч­тены при разработке соответствующих статистических моделей и при их применении для прогнозирования. Таким образом, разработка и примене­ние моделей в прогностических целях предполагают углубленный эконо­мический и экономико-статистический анализ.

4. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Для реализации прогнозных моделей необходимо не только распола­гать своевременной и точной информацией, но и уметь осмысливать ее, делать выводы и результативно воплощать в принимаемых управленче­ских решениях. Необходимость присутствия информационной составляю­щей в процессе прогнозирования очевидна, поскольку она является осно­вой всего управленческого процесса. Реализация любой цели в процессе деятельности всегда связана с проблемой выбора из имеющихся прогноз­ных альтернатив наиболее оптимальных и рациональных, что вносит эле­мент неопределенности в прогнозную модель. Снижение неопределенно­сти возможно на базе использования информации, обеспечивающей менеджеров определенными сведениями.

Информация - это совокупность сведений, сообщений, данных, ма­териалов, определяющих меру потенциальных знаний менеджера об опре­деленных процессах, происходящих на предприятии в их взаимосвязи. Суть информации составляют только те сведения, которые уменьшают не­определенность интересующих менеджера событий.

Информация в менеджменте и, следовательно, в процессе разработки и реализации прогнозов - сумма нужных, воспринятых и осознанных све­дений, необходимых для анализа конкретной ситуации, дающая возмож­ность комплексной оценки причин ее возникновения и развития, позво­ляющая определить ряд альтернативных прогнозных решений, из которых реально (исходя из конкретной ситуации) найти оптимальное управленче­ское решение, осуществить контроль за его исполнением.

На характеристики информации влияет целый ряд факторов: объем, способы приема и методы обработки информации, скорость обработки первичных данных и их предоставления менеджеру, степень устаревания данных, актуальность информации в определенный момент времени, дос­товерность состояния отражаемого объекта, полнота данных, комплект­ность информации. Особую роль играют используемые средства обработки информации и информационные технологии, применяемые в работе ме­неджера.

Характер информации для осуществления процесса прогнозирования зависит от условий, в которых осуществляется прогноз. Эти условия мож­но разделить на детерминированные {определенные}, случайные и неопре­деленные [34].

• Детерминированные, или определенные, имеют место тогда, когда известен результат каждого из альтернативных вариантов прогноза и вы­бора на его основе варианта решения. Такая ситуация в реальных эконо­мических процессах достаточно редка. По результатам анализа факторов, влияющих на параметры объекта прогнозирования лишь часть параметров

можно считать жестко детерминированными. При этом считается, что су­ществует лишь один вариант значения или изменения параметров.

•   Случайные условия имеют место тогда, когда представляется воз­можность определить вероятность появления каждого результата.

•   Вероятность определяют как степень возможности совершения данного события,
и она изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна
быть равна единице (так как они образуют полную группу событий). Вероятность появления событий можно оценить как частоту его появления на
практике или при фиктивном разыгрывании, моделировании ситуации. Вероятности могут быть оценены с помощью экспертных оценок или на основе статистических наблюдений в ретроспективе.

•   Неопределенные условия имеют место тогда, когда невозможно
оценить вероятность потенциальных результатов прогноза. Такая ситуация
возникает при противодействии разумного противника (конкурента), из­
пользовании им тайны или конфиденциальности, а также в силу новизны и
сложности требующихся для разработки прогнозной модели факторов, по
которым практически невозможно получить исходную информацию.

По характеру отражения свойств располагаемая об объекте про­гнозирования информация может быть отнесена к трем видам.

•   Подсознательная или интуитивная, источниками которой может
быть опыт предыдущих лет, знания менеджера, его квалификация, интуиция и т.п.

•   Предметная информация - описание процесса или состояния объ­екта прогнозирования естественным языком с использованием приемов
формальной логики. Результат прогнозирования при этом имеет только качественный характер.

•   Количественная, в том числе статистическая информация. Такая
информация получается на этапе ретроспекции при анализе объекта прогнозирования. Результаты прогноза при этом имеют количественные оценки.

По степени достоверности информацию можно разделить на досто­верную (полученную из официальных источников), относительно досто­верную (из случайных источников) и информацию с возможным умышлен­ным искажением данных.

По отношению объекта управления к субъекту информацию можно классифицировать на обмен между хозяйственной структурой и внешней средой, между подразделениями фирмы, между руководителем и исполни­телем и т.п.

Существуют также многообразные классификации информации по следующим признакам:

•  по способу передачи (электронная, телефонная, спутниковая, письменная и др.);

•   по  изменчивости  во  времени  (условно-постоянная  и  условно-переменная (недолговечная);

•   по режиму передачи (в не регламентируемые сроки, по запросу и принудительно в определенные сроки);

•   по назначению (экономическая, техническая, организационная, со­циальная и др.);

•  по форме передачи (вербальная (словесная) и невербальная).
Практически все перечисленные виды информации могут быть в той или иной степени задействованы как в процессе разработки прогнозной модели, так и при ее реализации.

Возможности покрытия информационных потребностей при разра­ботке прогнозов зависят от имеющейся на предприятии информационной базы, накопленной за предыдущие периоды деятельности.

Для большинства хозяйствующих субъектов информационные по­требности приблизительно одинаковы и их можно сгруппировать следую­щим образом (рис. 4.1) [17].

Экономическая информация последовательно и полно отражает про­изводственно-хозяйственную деятельность предприятия.

Плановая информация служит для выбора действий, которые могут быть приняты в будущем. Сюда можно отнести информацию, содержа­щуюся в сметах, бюджетах, показатели производственной программы, экономические нормативы для контроля плановых цифр и т.п.

Рис. 4.1. Классификация информационных потребностей

Нормативно-справочная информация - связующее звено между ос­тальными видами экономической информации. Ее состав определяется ти­пом производства, номенклатурой продукции, сложностью технологиче­ского процесса, уровнем развития хозяйственных внутренних связей.

Учетная информация имеет общие черты, принципы и объекты с нормативно-справочной и плановой информацией. Именно эта информация используется как для оперативного управления, так и для разработки долгосрочных и краткосрочных прогнозов.

Первичная информация обеспечивает данными финансовый и управ­ленческий учет. Это текущая оперативная информация о результатах дея­тельности всех производственных подразделений (цехов, участков, бригад) и даже отдельных работников.

Финансовый учет готовит информацию для внутренних и внешних пользователей, используя при этом для всех предприятий общие правила ведения.

Управленческая учетная информация - это информация, специально подготовленная для руководителей разных уровней и помогающая реали­зовывать им свои функции. Именно этот вид учета позволяет создать ин­формационную базу, специально подготовленную для прогнозных расче­тов.

Как ранее отмечалось (см. п.1.1.), прогнозирование может быть опе­ративным (ежедневное, недельное, месячное, квартальное), годовым и долгосрочным (свыше одного года). Наиболее часто реализуемое - это ежедневное прогнозирование, выполняемое руководителями низшего уровня управления скорее подсознательно (интуитивно). Оно касается со­поставления возможностей, основанных на результатах прошедших дней, с суточными данными. Так, например, прогнозируют суточный объем про­изводства продукции, принимают решения о незапланированных меро­приятиях. Такой прогноз, чаще всего, осуществляется с помощью метода индивидуальных экспертных оценок, базирующегося на опыте и интуиции руководителя. Однако эти прогнозы часто лишены экономической оценки последствий, их влияния на результаты деятельности предприятия и на­правлены на выполнение плана только по объемным натуральным показа­телям (носят разовый характер).

В рыночной среде основополагающими становятся прогнозы сбыта и производства, а также прогноз предприятия в капитале (прогноз инвести­ций). При этом этапы процесса прогнозирования (рис. 4.2) базируются на определенной, только им присущей информации, разделяющей всю необ­ходимую информационную базу на три составляющие: информацию о внешней среде, информацию о хозяйственной деятельности предприятия и информацию о финансовой деятельности.

Большинство показателей при прогнозе объемов производства опре­деляются путем экстраполяции тенденций развития процессов и явлений из прошлого в будущее. Глубина используемой информации при построе­нии тренда зависит, во-первых, от начала развития тенденций (роста или снижения) и, во-вторых, от переломного периода в общей тенденции (на­пример, начала экономических преобразований в стране). Кроме экстрапо­лируемых данных, в прогнозе используются удельные показатели и норма­тивы.

Потребности в информации на каждом этапе прогнозирования пред­ставлены в таблице 4.1. Разработка прогноза начинается с изучения рынка, определения прогнозных цен на продукцию и установления возможностей предприятия по сбыту.

Прогноз сбыта

Прогноз производства

 

Рис. 4.2. Стадии реализации процесса прогнозирования

Следует учитывать, что прогноз есть вероятность наступления тех или иных событий и практически всегда в нем присутствует ошибка неоп­ределенности и случайного влияния на показатель неучтенных и редко происходящих фактов. Это означает, что «идеальный прогноз» часто не­возможен. Прогнозировать можно только область возможных состояний, дополняя экстраполируемое значение доверительным интервалом прогно­за. При прогнозировании деятельности предприятия наименее детермини­рованным событием является тенденция развития внешней среды, особен­но цен, так как они зачастую не зависят от деятельности самой хозяйст­венной структуры. Поэтому именно для прогноза ценовых индексов-дефляторов определяется область возможных значений, границы которой представляют собой пессимистический и оптимистический варианты раз­вития. Таким образом, дальнейшие расчеты ведутся по трем вариантам, добавляя к уже названным двум наиболее вероятный, соответствующий значениям линии тренда (т.е. средний вариант прогноза).

На динамику некоторых стоимостных показателей (затрат по стать­ям, капитальных вложений, отвлечений из прибыли) большое влияние ока­зывает инфляция. В результате того, что в последние годы уровень инфля­ции изменяется в больших пределах, ее влияние часто скрывало тенденции происходящих на предприятиях процессов.

Поэтому для учета инфляции всю, накопленную за предыдущие периоды стоимостную информацию приводят сначала в сопоставимый вид, освобождая ее от влияния инфляционных процессов (то есть к единым це­нам). Сопоставимыми ценами при этом выбирают цены, действующие в период разработки прогноза, связывая прошлые и будущие значения в те­кущем периоде, что позволяет предварительно оценить текущее состояние предприятия. Затем сопоставимые показатели экстраполируются, и полу­ченные прогнозные значения приводят к действующим в прогнозном пе­риоде ценам.

Анализ состава данных, применяемых для разработки прогнозной модели, позволяет сделать вывод о детерминированности (причинно-следственной обусловленности) между объемом производства и практиче­ски всеми показателями, отражающими деятельность хозяйственной структуры. Экономические результаты в большей степени зависят от влияния внешних факторов, часто носящих случайный характер (цены, темпы инфляции и т.п.).

Таблица 4.1 Характер информации для разработки прогнозной модели

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8