Теория экономического прогнозирования
Информация - Экономика
Другие материалы по предмету Экономика
ые с внешней средой и состоянием самого объекта прогнозирования. Игнорирование отдельных элементов данной системы может привести: к снижению точности прогнозирования-планирования и эффективности принимаемых управленческих решений; к повышению риска при принятии решений.
Таким образом, квалифицированный, профессионально подготовленный экономист-менеджер должен обладать системными знаниями о науке прогнозирования, что поможет ему при разработке обоснованных управленческих решений.
1.3. Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования
Принципиальная возможность экономического прогнозирования основывается на закономерном (детерминированном) характере изменения различных показателей и на инерционности технико-экономических процессов [39].
Инерционность в развитии хозяйственных структур проявляется двояким образом:
как инерционность взаимосвязей, т.е. как сохранение в основных чертах механизма формирования явления (инерционность первого рода);
как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т.е. как некоторая степень сохранения их характера (темпов, направления, колеблемости основных количественных показателей) на протяжении сравнительно длинных хронологических отрезков (инерционность второго ро-да).
Степень инерционности зависит от такого фактора, как размер или масштаб изучаемой хозяйственной структуры или процесса. Если рассматривать производственную систему, то чем ниже уровень в иерархии предприятие отрасль - народное хозяйство, тем менее инерционными оказываются соответствующие характеристики.
Последнее обстоятельство можно объяснить тем, что влияние отдельного фактора (например, внедрение инноваций) на низовом уровне часто оказывается доминирующим. На макроуровне показатели более устойчивы, поскольку на их значение оказывает воздействие уже гораздо большее число факторов. Изменение действия ряда из них (иногда оказывающих противоположное влияние) приводит к меньшей потере инерционности, чем на микроуровне.
Опыт свидетельствует о том, что чем моложе изучаемая система (хозяйственная структура, экономическое явление, процесс) и, соответственно, чем меньше имелось времени для формирования более или менее
устойчивых взаимосвязей и основных тенденций в ее развитии, тем меньшей инерционностью она обладает.
Наличие инерционности не означает, что экономическая система в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции. Различные факторы будут в большей или меньшей степени воздействовать на систему, приводя к отклонениям от тенденции.
Прогнозирование инерционных систем осуществляется через анализ области возможного, то есть того, что возможно в будущем. Теория прогнозирования рассматривает понятие возможности как форму детерминации. Различают два типа детерминации [37]:
внутренняя детерминация, свойственная целостным сложным системам, обладающим внутренним источником саморазвития (социальные системы);
внешняя детерминация, предполагающая выделение устойчивых, относительно неизменных отношений, когда исследуемая система рассматривается как нечто постоянное, устойчивое. Это более простая форма детерминации.
Принцип внешней детерминации предполагает проверку изучаемой системы на устойчивость. Это означает, что не любая комбинация свойств и состояний элементов, образующих целостную социально- экономическую систему, возможна в будущем, а только та, которая образует определенную устойчивую форму, отражающую сущность этой системы.
Критерий устойчивости позволяет проводить отбор только тех вариантов будущего, которые могут реально существовать.
Для определения типа инерционности экономической системы необходимо выяснить, присутствует ли в динамических рядах технико-экономических показателей тенденция (тренд). Выяснение типа инерционности позволяет в дальнейшем подобрать адекватный метод прогнозирования (например, при инерционности первого рода это могут быть регрессионные модели, носящие стационарный характер, а при инерционности второго рода - экстаполяционные модели или авторегрессия).
Основная задача анализа временных рядов состоит в выделении детерминированной составляющей (тренда) и случайной составляющей, а также в оценке их характеристик.
В общем виде временной ряд можно представить как
yt = f (t,xt) + ?t, t = 1,2,...,T, (1.7)
где у, - значения показателей временного ряда;
f (t,xt) -детерминированная составляющая;
х, значения детерминированных факторов, влияющих на детерминированную составляющую f в момент времени t;
?t - случайная составляющая;
T- длина временного ряда.
В экономике часто роль детерминированной составляющей играет результирующий показатель, например, объем производства, обусловленный общей тенденцией экономического роста, темпами и объемами инноваций, затратами ресурсов. На этот результат, кроме экономических факторов, могут оказывать долговременное влияние также некоторые природные факторы. Случайная составляющая аккумулирует влияние множества не включенных в детерминированную составляющую факторов, каждый из которых отдельно оказывает незначительное влияние на результат.
Многие исследователи [10,21,26,32] при анализе динамических рядов выделяют следующие четыре основные составляющие:
долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, ко?/p>