Реферат: Методы социально-экономического прогнозирования

Курсовую работу выполнил Назаренко Денис

/>/>Введение

Внастоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозовкак средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозысоциально-экономического развития общества, обоснование основных направленийэкономической политики, предвидение последствий принимаемых решений.Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторовформирования стратегии и тактики общественного развития.

Актуальностьданной темы как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономикиопределяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развитияобуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другимисферами.

Цельюданной курсовой работы является рассмотрение методологии и методик разработкисоциально экономических прогнозов для определения сущности, областей примененияи наиболее эффективных методов прогнозирования. Для этого необходимо решитьследующие задачи: определить сущность методов социально-экономическогопрогнозирования и области их применения в ходе изучениятеоретико-методологических основ методологии прогнозирования; датьхарактеристику методов социально-экономического прогнозирования в экономическиразвитых странах и выявить особенности их применения в современной Украине.

Впроцессе написания данной курсовой работы были использованы учебники под редакциейВ.О. Мосина, К.Л. Трисеева, В. Цыгичко, В.В. Денискина, а также научные статьипо исследуемой проблеме в периодических изданиях «США: экономика политика идеология»,«Мировая экономика и международные отношения», «Проблемы прогнозирования»,«Российский экономический журнал», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономическийжурнал», «Экономика Украины», «Вестник МГУ».

Теоретико-методологическиеосновы методов социально-экономического прогнозирования

Социально-экономическоепредвидение основных направлений общественного развития предполагаетиспользование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющихопределить параметры функционирования отдельных элементов производительных силв их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованноепрогнозирование развития социально-экономических процессов на основеспециализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторыеметодики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логическийанализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

Вразвитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большуюроль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна,И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученыхрассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и местов системе планирования, исследуются вопросы методологии и организации экономическогопрогнозирования, показываются особенности научного прогнозирования. Развитиеработ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по таким основнымнаправлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких группметодик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ попрогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов ипроцедур использования различных методических приемов в ходе конкретногопрогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методикпрогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ. [4, с. 41]

Подметодами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способовмышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных(внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также ихизмерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести сужденияопределенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития. [16,с. 29]

Пооценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитываетсясвыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше(15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам ипроцедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляютсобой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от другаколичеством частных приемов и последовательностью их применения.

Всуществующих источниках представлены различные классификационные принципыметодов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаковметодов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полноохватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можноназвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим – способполучения прогнозной информации. На рис. 1.1 представлена классификационнаясхема методов прогнозирования. [10, с. 31]

Каксвидетельствует схема, представленная на рис. 1.1, по степени формализации (попервому классификационному признаку) методы экономического прогнозированияможно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методыпрогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияниемногих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этомслучае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные иколлективные экспертные оценки.

Всостав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при которомосуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме«вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логическийанализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладныезаписки; метод написания сценария, который основан на определении логикипроцесса или явления во времени при различных условиях.

Методыколлективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективнойгенерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группаметодов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точностьрезультата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимыхэкспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

Вгруппу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования.К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциальногосглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричноемоделирование.

Рассмотренныеклассы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертнымии фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактическиимеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии,экспертные базируются на информации, полученной по оценкамспециалистов-экспертов.

/> <td/> />
Рис. 1.1

Вкласс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристическогопрогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление).Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующемусечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либоэвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработкапрогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опросавысококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозовнаучно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью,либо частично не поддается формализации.

Визученной литературе представлено значительное количество классификационныхсхем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушениепринципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охватаметодов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровнечленения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделовклассификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополненияновыми методами). [10, с. 48]

Вбольшинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на триосновных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. Притаком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельныйкласс методы моделирования.

Содной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развитияизучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И еслимодель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реальногообъекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. Для перенесениянекоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозированиеповедения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

Сдругой стороны, методы экстраполяции – не что иное, как использованиетеоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных внеретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними наретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозированиивсегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любоемоделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивнаяклассификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозированияв виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своимклассификационным признаком. (рис. 1.2) [17, с. 51]

Напервом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятсяна три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографическиебазируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошломразвитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляютспециалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления иобобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографическихметодов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертныеметоды разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся попринципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллективаэкспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждогоэксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки собратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основевоздействия на оценку экспертной

/> <td/> />
группы (одного эксперта) мнениями,полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Классфактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий,опережающие и статистические методы.

Методыаналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различныхпроцессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий.Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используютобъекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющиематематическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающиеметоды прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработкинаучно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс наукии техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-техническойинформации, использующие построение динамических рядов на базе различных видовтакой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развитиясоответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методамможно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные наиспользовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-техническойинформации для определения характеристик уровня качества существующей ипроектируемой техники.

Статистическиеметоды представляют собой совокупность методов обработки количественной информацииоб объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся вней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта сцелью получения прогнозных моделей.

Сложностьвыбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключаетсяв определении относительно классификации методов прогнозирования характеристиккаждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозномуфону.

Всвязи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классахметодов экономического прогнозирования.

Вслучаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенностиформирования некоторых существенных признаков, недостаточной полнотыинформации, наконец, невозможности полной математической формализации процессарешения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентныхспециалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественныхоценок результатов, обработка последних формальными методами получили названиеметода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие:интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачуколичественной или качественной характеристики (оценка, результат решения);обработку результатов решения – полученных от экспертов — оценок.

Однойиз разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективнойгенерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные вариантыразвития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговыхатак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связимежду руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторойпроблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод«мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественнои достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом ихчисла.

Сущностьэтого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при«мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей ипоследующее деструирование (разрушение, критику) этих идей с формированиемконтридей. Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов.[10, с. 52]

Первыйэтап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности исоставу). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическимпутем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек. Состав группыучастников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одногоранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участникине знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого изучастников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику пономеру). Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки.Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание методаДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей.Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1часа в зависимости от активности участников. Запись высказываемых идейцелесообразно вести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметьвозможность систематизировать их для следующего этапа.

Четвертыйэтап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идейгруппа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности:составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идейформулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие идополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются иформируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по которым идеимогут быть объединены; идеи объединяются в группы согласно выделеннымпризнакам; составляется перечень идей по группам (в каждой группе идеизаписываются в порядке их общности от более общих к частным, дополняющим илиразвивающим более общие идеи).

Пятыйэтап – деструирование (разрушение) систематизированных идей (специализированнаяпроцедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки,когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участниковмозговой атаки).

Основноеправило этапа деструирования – рассматривать каждую из систематизированных идейтолько с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участникиатаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею. Особенно ценнымявляется то обстоятельство, что в процессе деструирования может бытьгенерирована контридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположениео возможности снятия этих ограничений.

Шестойэтап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимыхидей.

Методколлективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находитьгрупповое решение при определении возможных вариантов развития объектапрогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считатьрезультатом беспристрастного анализа проблемы.

В1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мереорганизовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов идостигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» – один изнаиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертногопрогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательскойкорпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления техили иных событий. [10, с. 58]

Метод«Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках – мнения экспертов исубъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законыпричинности, отражаемые естественными науками.

Метод«Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованноегрупповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основеэкспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы посовершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту иточность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями,которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. Ктаким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использованиерезультатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристикагруппового ответа.

Анонимностьзаключается в том, что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемогоявления, объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этомвзаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. Врезультате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение безпубличного объявления об этом.

Статистическаяхарактеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатовс помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение,последовательное сравнение и непосредственная оценка.

Вразвитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событиепредставляется как огромное множество связанных и переходящих друг в другапутей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого событияза счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную,либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемыхсобытий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могутбыть введены элементы случайности.

Недостаткомданного метода является то, что проблема коррелирующих научно-техническихсдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляцииочень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широкихпределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

Сущностьметодов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономическогоявления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности нанекоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционногоподхода в прогнозировании следует считать познание и объективное пониманиеприроды исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизмеразвития.

Однакостепень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним взначительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределовэкстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению ксущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложныеобъекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.

/>
Операцию экстраполяции в общем видеможно представить как определение значений функции [4, с. 71]

Простейшимспособом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку отфактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

/>
В соответствии с ним прогноз к шаговвперед на момент времени

/> <td/> />
Этот способ обладает определеннымидостоинствами, среди которых незначительна трудоемкость вычислительногоалгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанных достоинств, он имеетнесколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюденияявляются результатом закономерности и случайности, следовательно, основыватьсяна последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценитьправомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае.В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадаетпрогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точныхрезультатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит изпрошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод даетположительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иныхобъектов – на 5-7 лет.

Дляповышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из нихсостоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития(тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналогаисследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Распространеннойметодикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование.Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозированиявозможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые дляцелей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято вэкономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операцииотображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтомувопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомернорешать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основепредварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальныйи теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта,корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.

Однимиз методов моделирования является метод математического моделирования. Подэкономико-математической моделью понимается методика доведения до полногоописания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решениярассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использованиематематического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия)связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессамобработки информации, использованием идентичных средств формирования задач,поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы,рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Применениематематических методов является необходимым условием для разработки и использованияметодов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности,действенности и временности прогнозов. [13, с. 41]

Важноеприкладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионногоанализа. Регрессионный анализ используется для исследования форм связи,устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемогослучайного процесса. Иными словами, связь между случайной и неслучайнойвеличинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей – регрессионныманализом. Достоинством регрессионного метода следует считать егоуниверсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможностьвключения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной факторавремени.

Специфическимметодом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод описаниялогически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации.Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначениесценария – определение генеральной цели  развития прогнозируемого объекта,явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей».Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза иисходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материаламследует отнести технико-экономические характеристики и показатели основныхпроцессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.

Сценарий– это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи,выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобыпредрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимыхработ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составлятьсяпрогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросыразвития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутреннейполитики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированнымиспециалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий посвоей описательности является аккумулятором исходной информации, на основекоторой 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 развитиясоциально-экономических процессов происходило развитие методологиипрогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления,позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенныхсвязей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемогоявления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительноего будущего развития.

Исследованиеразличных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить вкачестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированныеметоды, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количествоми качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующейглаве будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и ихприменение в странах с развитой экономикой.

Сущность методов социально-экономическогопрогнозирования на примере США

Впроцессе создания экономики рыночного типа возникает объективная необходимостьучитывать опыт высокоразвитых стран в прогнозировании социально-экономическихявлений, объектов и процессов. В развитых государствах широко распространенапрактика контрактных заказов на прогнозные разработки, выполняемое дляправительственных учреждений и крупных компаний. В США центрами подобных исследованийявляются «РЭМД – корпорейшн», Гудзонский институт, корпорация Цортона,специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самая известнаямеждународная прогнозная организация – «Римский клуб», главной линией еедеятельности является стимулирование и координация исследований глобальныхпроблем.

Всвоем развитии в послевоенный период (1950-1990 гг.) прогнозирование прошлочерез разные формы, соответствующие различным типам государственногорегулирования смешанной экономики. Исторически первой формой экономическогопрогнозирования стала конъюнктурная, связанная с усилением влияния бюджета натемпы и пропорции экономического роста по мере увеличения государственныхрасходов в ВВП. В условиях структурной перестройки экономики и их ускоренногоразвития возникла необходимость согласования бюджетов с показателямиэкономических прогнозов, на которых основывались оценки налоговых поступлений иразмеров доходной части бюджета [10, с. 49]

Этопривело к разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов, примерами которыхявляются «Выбор путей экономического роста» (1976-1985 гг.) в Канаде, ПрогнозМинистерства труда на 1986-1995 гг. в США, «Десятилетний план удвоениянационального дохода» (1961-1970 гг.) в Японии. [1, с. 17]

Помере совершенствования и усложнения прогнозной деятельности она сталаотделяться от бюджетной и методически, и организационно: если на первом этапенациональные экономические прогнозы составлялись в Министерствах финансов, тосначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах начали создаватьсяспециальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат по планированиюво Франции, Экономический консультативный совет в Японии, Центральное плановоебюро в Нидерландах и др.)

Сущностьпрогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвиденииразвития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей итенденций научно-технического, экономического и социального прогресса.Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективнымвоздействием на динамику экономики: объем и качество основного капитала,наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы,величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.

Мировойопыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской,кредитно-финансовой и бюджетной политики государства. Прогнозированиепоступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающих при егостановлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируются напредварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей:объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времени важнейшихбюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыночнойэкономикой, наличие однородных статистических выборок достаточной длиныпозволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладнойстатистики и экономико-математические модели.

Взарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную изстатистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве,получившую название системы национальных счетов (СНС).

СНСоснована на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночнойэкономике национальный учет, который на макроуровне завершается наборомпоказателей, характеризующих результаты экономической деятельности, структуруэкономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельностиоперации, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНС построена в формебалансовых таблиц и счетов, создающих макет функционирования звеньев народногохозяйства.

СНСможно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм,обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за ихвыполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатываютпрогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия наэкономику, контролируют выполнение планов.

Вкачестве первичных элементов в системе национального счетоводства выступаютэкономические операции и экономические агенты. Под экономической операциейпонимается 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, являютсяэкономическими агентами.

Экономическиеоперации фиксируются в счетах, построенных на принципе двойной записи, в соответствиис которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе«использования». По каждому счету выводится  балансирующее сальдо – разностьмежду ресурсами и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается враздел «использования», при недостатке – в раздел «ресурсов».

Счетасоставляются как для экономических операций, так и для экономических агентов. Вцелях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются вгруппы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства.

Центральноеместо в системе показателей СНС занимает показатель валового национальногопродукта, являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всехпроизведенных в течение года товаров – продуктов и услуг.

Воснову макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых потоков иликругооборота ВНП. В своей элементарной форме эта модель включает в себя толькодве категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и непредполагает вмешательства государства в экономику, а также каких-либо связей свнешним миром (рис. 2.1) [8, с. 148]

/> <td/> />
Модель круговых потоков взакрытой экономике

Рис.2.1

Изсхемы, представленной на рис. 2.1, видно, что экономика является замкнутойсистемой. Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляютсяодновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются. Основнымвыводом из модели является равенство общего объема производства в денежномвыражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств.

Вусловиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством моделькруговых потоков несколько усложняется ( прил. 1) Когда в модель вводятсядругие группы экономических агентов, — правительство и внешний мир, — указанноеравенство нарушается, так  как из потока «доходы – расходы» образуется утечка ввиде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаютсядополнительные средства – инвестиции, государственные налоги и экспорт.

Следовательно,реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупныхдоходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объемупроизводства.

/> <td/> />
Таким образом, модель доходов ирасходов базируется на основном макроэкономическом тождестве [8, с. 273]:

Всвязи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странахположено формирование спроса (личное потребление, затраты государства,капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, сдругой.

Следовательно,прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методоврасчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощьюпроизводственного метода.

Прирасчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов,использующих ВНП. Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов.

Личныепотребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товарыдлительного пользования и текущего потребления, а так же на услуги.

Валовыеинвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоятиз инвестиций в основные производственные фонды, в строительство и запасы.

Государственныезакупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов, которыевключаются в государственный бюджет. В эту группу не входят трансфертныеплатежи, так как они не связаны с движением товаров и услуг.

/> <td/> />
Чистый экспорт товаров и услуг зарубеж рассчитывается как разность экспорта и импорта. Различия между составляющимиВНП базируются главным образом на различии между типами экономических агентов,осуществляющих затраты, а не на различиях в покупаемых благах и услугах. Данныео структуре ВНП по видам расходов приведены на рис. 2.2. [14, с.51]

Рис.2.1

Прирасчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов, а такжеамортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес. В составе ВНПобычно выделяют следующие виды факторных доходов: компенсация за трудработников по найму, доходы собственников, рентные доходы, прибыль корпораций ичистый процент.

Втеории и практике прогнозирования экономического роста широко применяетсяэкономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные моделипроизводственной функции, основанные на теории факторов производства. В этихмоделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемыхфакторов производства и придельной производительности каждого из них. Подпредельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства,получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельнаяпроизводительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приростуданного производственного фактора.

/> <td/> />
Наиболее простой среди моделейпроизводственных функций является линейная, в которой объем производствапредставлен в виде суммы функций является линейная, в которой объем производствапредставлен в виде суммы произведений факторов производства на их предельнуюпроизводительность. Чтобы учесть влияние научно-технического прогресса, какдополнительного источника экономического роста, к этой сумме прибавляетсяпоказатель темпа НТП. Таким образом, простая производная функция имеет вид:[18, с. 41]

ГдеД1, 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.

/> <td/> />
В 1928 г. американским экономистомП. Дугласом и математиком И. Коббом была предложена производственная функциястепенной формы, в которой учитывается влияние только двух факторов – затраттруда и капитала и темпа научно-технического прогресса. Эта модель имеет вид:[18, с. 42]

Гдее – степенной коэффициент, зависящий от предельной производительности фактора;

А– коэффициент пропорциональности;

Т– затраты труда;

К– основные фонды в стоимостном выражении.

Упрощеннаяпроизводственная функция Кобба – Дугласа не требовала учета затрат природныхресурсов, сопряженного с существенными трудностями, что послужило широкомураспространению ее в практике прогнозирования.

В1990 г. был опубликован прогноз социально-экономического развития США на1992-1997 гг., разработанный экспертами ООН. В данном случае дляпрогнозирования основного макроэкономического показателя – объема ВНП –применялись производственная функция Кобба-Дугласа, исходные параметры которойприведены в таблице 2.1. [14, с. 55]

Исходныеданные для прогнозирования объема ВНП США

Таблица2.1

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 1995 124,6 6,1 857,7 1996 125,3 5,8 867,7 1997 126,2 5,5 892,7

Применениепроизводственной функции к исходным данным позволяет определить величину ВНП напериод 1992-1997 гг. В 1997 г. специалистами Мичиганского университета былопроведено сопоставление результатов прогноза ООН в данным ежегодного прогнозаМичиганского университета, а также с фактическими значениями ВНП за исследуемыйпериод (табл. 2.2). [9, с. 5]

Прогнозыэкономического роста в США в 1992-1997 гг.

/> <td/> />
Таблица 2.2Годы Фактические данные Прогноз Мичиганского университета Прогноз ООН ВНП, млрд. долл. Прирост, % ВНП, млрд. долл. Прирост, % Отклонение от факта, % ВНП, млрд. долл. Прирост, % Отклонение от факта, % 1992 5164 2,2 5174 2,4 +0,2 5169 2,3 +0,1 1993 5278 2,2 5283 2,1 +0,1 5329 3,1 +0,97 1994 5462 3,5 5452 3,2 -0,2 5548 4,1 +1,57 1995 5571 2,0 5577 2,3 +0,1 5714 3,0 +2,57 1996 5721 2,7 5716 2,5 -0,1 5834 2,4 +1,98 1997 5868 2,8 5855 2,4 -0,22 6003 2,9 +2,3

Очевидно,что более точным явился пессимистический вариант прогноза Мичиганскогоуниверситета, так как отклонение прогнозных показателей от фактических данныхне превышало 0,22%. Прогноз ВНП, разработанный ООН, носил более оптимистическийхарактер, однако темпы экономического роста в США в 1992-1997 гг. были менеезначительны, что обусловило увеличение отклонений прогнозных величин отфактических – до 2,57%.

Необходимоотметить, что несмотря на отклонения прогнозных величин от фактических, в обоихпрогнозах прослеживается тенденция к неуклонному росту, который достигаетмаксимального значения в 1994 г., с последующим снижением темпов экономическогороста (рис. 2.3). [9, с. 5]

Каксвидетельствуют данные, представленные в табл. 2.2 и на рис. 2.3, в период1992-1997 гг. продолжалось самое длительное динамичное экономическое развитие.Темпы экономического роста повышались до значения 3,5% в 1994 г.

В1995 г. экономический подъем в США замедлился, причем замедлился, причемсильнее, чем прогнозировалось в обоих вариантах прогноза (до2%), но в следующемгоду снова набрал темп. В целом за 1996 г. прирост ВНП США составил 2,7%, чтопревысило прогнозные данные. В 1997 г. фактический прирост увеличился до 2,8%.Замедление темпов экономического подъема в США в 1995-1997 гг. объединялось,прежде всего, ослаблением внутреннего потребительского спроса на товарыдлительного пользования, что привело к сокращению инвестиций втоварно-материальные запасы. Снижение внешнего спроса в Западной Европе вызвалопадение прироста экспорта США почти в 4 раза.

Рис.2.3

Исходяиз прогнозных значений ВНП США на 1992-1997 гг., полученных в результатепрогнозных исследований в Мичиганском университете, и экстраполяционногомоделирования структуры ВНП по конечному использованию, осуществляетсяпрогнозирование номинальных размеров компонентов ВНП (табл. 2.3). [15, с. 17]

Следовательно,в период 1992-1997 гг. прогнозировалось увеличение удельного веса частного игосударственного потребления при сокращении валовых инвестиций и чистогоэкспорта. Необходимо отметить, что в период значительного экономическогоподъема (1993-1994 гг.) ожидалось сокращения до минимального уровня абсолютногои относительного значения государственного потребления и рост чистого экспорта.В этот период прогнозировалось увеличение объема и удельного веса валовыхинвестиций.

Прогнозныезначения компонентов ВНП США в 1992-1997 гг.

Таблица2.3

Годы Величина ВНП, млрд. долл. Компоненты ВНП Частное потребление Государственное потребление Валовые инвестиции Чистый экспорт Доля, % Млрд. долл. Доля, % Млрд. долл. Доля, % Млрд. долл. Доля, % Млрд. долл. 1992 5174 68,1 3523,5 15,9 822,6 17,1 884,8 -1,1 -56,9 1993 5283 68,7 3629,4 15,9 839,9 16,4 866,4 -1,0 -52,8 1994 5452 68,5 3734,6 14,6 795,9 17,2 937,7 -0,3 -16,3 1995 5577 69,3 3864,9 16,0 892,3 15,5 864,4 -0,8 -44,6 1996 5716 68,9 3938,3 16,3 931,7 16,1 920,3 -1,3 -74,3 1997 5855 69,0 4039,9 17,0 995,4 15,9 930,9 -1,9 -111,2

Сравнениефактических и прогнозных показателей экономического роста в США позволяетсделать вывод о том, что экономический подъем развивается достаточносбалансировано и можно ожидать сохранения этой тенденции до конца десятилетия(2000 г.).

Такимобразом, опыт государственного регулирования рыночной экономики свидетельствуето том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании,которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянииэкономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. Воснове прогнозирования развития рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианскаяконцепция, предусматривающая влияние государства на макроэкономическиепоказатели. В связи с этим экономическое прогнозирование в США, как и в другихразвитых странах, построено на формировании спроса (личное потребление,государственные расходы, капиталовложения и экспорт) и предложения (выпусктоваров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономическоймодели кругооборота ВНП.

Возможности использования опыта примененияметодов социально-экономического прогнозирования в современной Украине

Созданиепредпосылок для приостановления падения объемов производства с последующим ихнаращиванием на современном этапе развития Украины выходит на первое местосреди задач экономической политики. Без преодоления спада производства иперевода экономики на траекторию роста не возможно решить ни однойсоциально-экономической проблемы украинского общества. Это обстоятельство, атакже введение национальной валюты, решительный курс на достижение финансовой иобщеэкономической стабильности в государстве обуславливают повышение требованийк качеству макроэкономического прогнозирования.

Сучетом этого 02.04.1998 г. Национальным Банком, Министерством экономики,Институтом экономического прогнозирования НАН Украины, национальным институтомстратегических исследований в Украине была организована и проведенанаучно-практическая конференция «Экономика Украины в 1998-2000 гг.», в которойучаствовали также представители Верховной Рады Украины. [3, с. 21]

Наконференции были представлены методология и прогнозы, используемые различныминаучными учреждениями Украины для разработки прогнозов социально-экономическогоразвития. Основными методами социально-экономического прогнозирования былипризнаны методы экономико-математического моделирования и экспертных оценок.

Однойиз наиболее важных проблем, — возникающих в процессе прогнозированиямакроэкономических показателей, была признана проблема прогнозированияпоступлений в Государственный бюджет. Существование различных формсобственности и методов хозяйствования, отсутствие эффективного управленияпроизводством делают непригодными для использования нормативный метод расчетовпоступлений, широко использовавшийся во времена планового ведения хозяйства.

Вусловиях переходной экономики важнейшим фактором, определяющим объемыпроизводства, а, следовательно, и прогноз величины ВВП, являетсяплатежеспособный спрос. Существенная составляющая этого спроса – расходы наобщественное потребление (государственную безопасность, здравоохранение,образование) – финансируется из государственного бюджета. Большая доля расходовприходится на бюджетную сферу. Таким образом, точный прогноз ВВП не возможенбез учета объемов и структуры бюджетных расходов. Но и поступления в бюджет поуказанной методике можно рассчитать лишь исходя из прогноза ВВП.

Другойнедостаток статистических методов заключается в том, что они не могут вдостаточной мере учитывать влияние неэкономических факторов, таких как,например, расходы вызванные обострением социально-политической ситуации вусловиях переходной экономики.

Всеэто требует создания новых подходов, которые опирались бы на современныеколичественные методы исследований – системный анализ и математическоемоделирование. Многовариантность развития событий, обусловленная действиемнепредсказуемых факторов, учитывается путем сценарного прогнозирования.Разработка экспертами сценариев влияния таких факторов предваряет осуществлениепрогнозов для каждого из сценариев, что дает возможность учесть наибольшееколичество аспектов моделируемого процесса. Применение сценарных методовпрогнозирования  можно рассматривать на примере разработки проектагосударственного бюджета на 1998 г. поскольку результаты выполнения бюджетасущественно зависят от общей макроэкономической ситуации, на которую влияюттруднопредсказуемые факторы, эффективно использовать следующие сценарии: [18,с. 22]

Сценарийпервый («оптимистический»). Предусматривает удешевление импорта (в долларовомэквиваленте) на 8-10 % в год, 30%-е  снижение общих производственных расходов,жесткую монетарную и кредитную политику, а также снижение кредитных ставок на5-6 %.

Помнению экспертов такой набор условий является наиболее благоприятным длядостижения финансовой стабилизации. Наряду с этим жесткая финансовая политиканепременно повлечет за собой дополнительное снижение платежеспособностипотребителей, поэтому, согласно этого сценария ожидается спад производства вразмере 7-9 % в год.

Сценарийвторой («реалистичный»). Предусматривает сохранение тенденций в инфляции,удорожание импорта до 5% в год, сохранение существующих базовых кредитныхставок. Ожидаемый спад производства не должен превысить 6 % в год.

Сценарийтретий («умеренно пессимистический»). Отличается от предыдущих предположением овдвое больших темпах обесценивания национальной валюты и, как следствие,усилением действия внешних факторов также усиливающих инфляционные процессы вобществе. Ожидаемый спад производства 6 % в год.

Цельдальнейших исследований – прогнозирование поступлений в консолидированныйбюджет и определение важнейших направлений расходов. Для этого в рамкахизложенных выше макроэкономических сценариев рассматриваются такие подсценарии:

Сценарийпервый – А. Включает все предложения сценария первого, а также предусматривает,что показатели деятельности производителей (объем реализации продукции,прибыль, рентабельность) рассчитываются в соответствии с объемами производствапродукции, которые указаны в прогнозах Министерства экономики. Покрытиедефицита бюджета за счет эмиссионных источников не может превышать 30 %. Фактическиданный сценарий – это комплекс условий, при которых рассчитывается проектбюджета.

Сценарийпервый – Б. Отличается от предыдущего тем, что показатели деятельностипроизводителей рассчитываются на основе оценок объемов платежеспособного спроса,экспорта и импорта, полученных при помощи моделирующей системы, с учетомпрогнозируемого финансового положения потребителей и производителей.

Сценарийвторой – А. Включает все предложения второго сценария, а показателирассчитываются аналогично сценарию первого – А.

Сценарийвторой – Б. Включает все предложения второго сценария, а показателирассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Сценарийтретий – А. Включает все предложения третьего сценария, а показателирассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Затеманализируются прогнозы поступлений и основных расходов, выбирают сценарий, покоторому наиболее реально и эффектно бы могла развиваться макроэкономическаяситуация.

Вусловиях экономического спада объемов производства и нестабильности экономическойситуации в современной Украине происходит усиление использования впрогнозировании социально-экономических явлений и процессов методов экспертныхоценок и расчетов. Применение данным методов можно наблюдать припрогнозировании развития объёмов платежеспособного спроса и конечного потребления.

Разработкавариантов прогнозов развития конечного потребления начинается с анализакоэффициентов удовлетворения потребностей населения, которые определяется путемотношения уровней потребления различных видов продукции за разные периодысначала к реальным, а затем к рациональным. Также используются в анализеобратные этим показателям индексы потребностей спроса на различные виды продукции.

Впроцессе анализа эти индексы по различным видам продукции ранжируются по ихвеличине (начиная с самых низких и заканчивая наиболее высокими), а затемгруппируются через определенный интервал в 5-10 групп (наиболее высокие,высокие, повышенные, выше среднего, средние, ниже среднего, малые) (см. табл.3.1) [6, с. 8]

Разнесяполученные ранее индексы реальных, отдельно рекомендуемых и рациональныхпотребностей по этим группам можно получить три массива информации длясодержательного анализа динамики, количественных зависимостей, тенденций изакономерностей развития пропорциональности за отчетные годы.

Основныеколичественные признаки и интервалы групп разной пропорциональности

Таблица3.1

Ранги Коэффициент удовлетворения потребностей Индекс потребностей Степень пропорциональности Высокие 1 1,0 10 Полная 2 0,9 1,1 Наивысшая 3 0,8 1,25 Высокая Средние 4 0,7 1,4 Повышенная 5 0,6 1,65 Выше средней 6 0,5 2 Средняя Низкие 7 0,4 2,5 Ниже средней 8 0,3 3,3 Меньшая 9 0,2 5 Малая 10 0,1 10 Низкая

Рассмотренныевыше коэффициенты удовлетворения потребностей и индексы потребностей содержатсопоставление объективных показателей уровней производства с потребностями иплатежеспособным спросом населения,  исходящим из субъективных и экспертныхпредставлений.

Дальнейшиеразработки прогнозных вариантов показателей потребления осуществляются путемсопоставления двух трех методов на основе гипотетического подхода и изученияразвития потребления основных видов продукции за отчетный период. Прогнозныеварианты разрабатываются на перспективу – как путем продления рядов за отчетныйпериод по среднегодовым сложившимся темпам, так и по индексам динамичности.

Сложныеи в основном стихийные процессы перехода к рыночной экономике, товарный дефицити инфляция вносят большие изменения в современную социально-экономическуюситуацию. Ввиду непредсказуемости экономических процессов в переходный периодприоритетное значение придается краткосрочному прогнозированию. Основная задачазаключается в определении текущих тенденций развития конъюнктуры рынка,отслеживании фактического выполнения годовых планов и внесение соответствующихкорректив на будущее.

Сложившаясяв Украине статистическая база не отвечает требованиям кинформационно-статистическому обеспечению краткосрочных прогнозов. Так, до сихпор ежемесячно не рассчитываются такие необходимые для краткосрочногопрогнозирования показатели, как нормальный уровень безработицы, заработнойплаты, рабочего времени, а также другие элементы информационной базы важные дляразработки краткосрочных прогнозов.

Вкраткосрочном прогнозировании макроэкономических показателей используютсяметоды экстраполяции динамики и тенденций развития экономики. Краткосрочныйпрогноз основывается на прогнозных расчетах номинальной и реальной величин ВВП,а также уровня инфляции в целом за период и на оценке тенденций изменения конъюнктурырыночной экономики. Так, например, прогнозная динамика реального ВВП на 1997г.: по минимальному варианту – в пределах от 3,6 до 2,7 %, а по умеренному – от0,1 до 1,4 %. Прогноз объемов и динамики ВВП на 1997 г. выполняется на основефактических данных за 1994-1996 гг., а также за первые 3 месяца 1997 г., оежемесячных объемах ВВП, индекса потребительских и оптовых цен.

Прогнозбыл выполнен с учетом тенденций за анализируемый период с учетом ограничения,что в 1997 г. не будут приняты экономические решения, которые существенноповлияют на динамику макроэкономических показателей.

Послеэтого определяется связь, достаточная для использования в прогнозе, при которойкоэффициенты корреляции между данными довольно значительны. Данная ситуациянаблюдалась при сопоставлении динамики коэффициентов ежемесячного ростаноминального ВВП (к предыдущему периоду с начала года) в 1995-1997 гг. (см.рис. 3.1). [12, с. 7]

Изрис 3.1 видно, что связь между показателями оказалась почти линейной, чтопозволило использовать коэффициенты ежемесячного роста номинального ВВП дляпрогноза.

Впроцессе разработки краткосрочного прогноза учтены особенности различныхэкономических систем. В закрытой экономике совокупные доходы возрастают всоответствии с суммой увеличения расходов, а в открытой экономике увеличениедоходов ниже поскольку часть прироста доходов «покидает экономику» за счетимпорта.

/> <td/> />
Прогнозные ежемесячные коэффициентыроста номинального ВВП в марте-декабре 1997 гг. рассчитаны путем умножениясоответствующих показателей 1996 г. на соотношение соответствующих коэффициентовфевраля 1997 г. и 1996 г., после чего по формулам (6,7) рассчитан объемноминального ВВП за апрель-декабрь 1997 г. [12, с. 4]

ГдеТ – объем номинального ВВП с начала года;

(t-1), t –соответственно текущий и предыдущий годы;

1,2, 3, …, n – номера месяцев.

/> <td/> />
Рис 3.1/> <td/> />
Индексы оптовых и потребительскихцен в апреле декабре 1997 г. оценены методом экспертных оценок. На их основерассчитан дефлятор потребительских и оптовых цен по формуле (8): [12, с. 5]

ГдеD – дефлятор оптовых и потребительских цен;

I – индекспотребительских цен за соответствующий период;

Р– индекс оптовых цен за соответствующий период.

Наоснове приведенной методики по данным 1997 г. осуществлен прогноз номинальной иреальной величины ВВП на 1998 г., который предусматривал два варианта:умеренный (без учета ожидаемого повышения цен, в случае чего индекс инфляции в1998 г. составит 8 %, а индекс оптовых цен – 5 %); минимальный (с учетомадминистративного повышения тарифов на услуги связи и газ для населения на 15,8%).

Динамикаотклонений в данной модели характеризует изменение общих тенденций в отношениитемпов инфляции, а также роста физического объема произведенной продукции ипредоставленных услуг. Экспертная оценка темпов инфляции сопровождаетсяотслеживанием государственных внешнего и внутреннего долгов, динамики процентныхставок за кредиты, дефицита государственного бюджета.

Результатыпрогноза ВВП в Украине на второе полугодие, рассчитанные на основепредставленной модели, показаны в табл. 3.2 [12, с. 8]

Прогнозноминального и реального ВВП Украины

вовтором полугодии 1998 г.

Таблица3.2

Месяцы Номинальный ВВП, млн. грн. Реальный ВВП, % Минимальный вариант Умеренный вариант Июль 51997 0,2 Август 59955 -0,4 0,2 Сентябрь 68425 -0,9 0,6 Октябрь 77606 -1,1 0,9 Ноябрь 85809 -1,7 1,0 Декабрь 98122 -2,7 1,4

Данные,представленные в табл. 3.2, свидетельствуют о том, что в случае минимальноговарианта рост номинального ВВП происходит за счет увеличения уровня инфляции,что приводит к тому, что реальный ВВП начинает сокращаться до – 2,7 % вдекабре. В умеренном варианте рост номинального ВВП объясняется увеличениемобъемов производства и стабильным уровнем инфляции, что позволяет достичь ростареального ВВП с 0,2 % в июле до 1,4 % в декабре.

Такимобразом, для прогнозирования и моделирования социально-экономических процессовв Украине в условиях перехода к рыночной экономике, наиболее применимыстатистические модели, которые основываются на существующих тенденциях визменениях макроэкономических показателей. Модели прогнозирования могутвыступать как долгосрочными, так и краткосрочными. Вследствие высокой степенинеопределенности экономической политики в Украине, приоритетное значениеотдается краткосрочным прогнозам. Недостатком краткосрочных прогнозов являетсяиспользование в них только монетарных переменных – таких, как индексы цен,скорость обращения денег, дефицит бюджета, внешние прямые инвестиции.Переменные, которые сосредоточены на обобщающем показатели создания реальнойдобавленной стоимости, могут быть эффективно использованы только в долгосрочномпрогнозировании.

Заключение

Наоснове проведенного исследования по теме «методы социально-экономическогопрогнозирования» необходимо сделать следующие выводы:

Впроцессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономическихпроцессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупностиметодов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализаретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования,а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывестисуждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследованиеразличных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить вкачестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированныеметоды, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количествоми качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза.

Такимобразом, опты государственного регулирования рыночной экономики свидетельствуето том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании,которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянииэкономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. Воснове рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция,предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели. В связис этим экономическое прогнозирование В США, как и в других развитых странах,построено на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы,капиталовложения и экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а такжестроительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП.

Необходимоотметить, что процессы реформирования экономической системы в современной Украиневызывали смену приоритетов в методологии социально-экономическогопрогнозирования. Так, отсутствие директивного управления сделало непригоднымдля прогнозирования нормативный метод, широко применявшийся в условиях плановойэкономики. Экономический спад производства и нестабильность экономическойситуации в Украине обуславливают приоритетное значение краткосрочногопрогнозирования социально-экономических процессов с использованиемэкономико-математических моделей и экспертных оценок.

Списоклитературы

АгаповаТ. Современная экономическая теория: методологическая база и модели //Российский Экономический Журнал. – 1995. — №10.

БогачеваО. США: шестой год стабильного экономического подъема // Мировая экономика имеждународные отношения. – 1998. — №8.

ВласюкА. Стабилизация экономики Украины // Экономика Украины. – 1995. — №12.

ГореловС. Математические методы в прогнозировании. – М.: Прогресс, 1993.

ДенискинВ. Основы социального прогнозирования в пищевой промышленности. – М.: Колос,1993.

ДудкинВ. Индикативное планирование – механизм координации деятельностигосударственных и негосударственных субъектов управления // РоссийскийЭкономический Журнал. – 1998. — №6.

КривовВ. Законодательное определение содержания экономических решений // Экономист. –1997. — №12.

Курсэкономической теории / Под ред. А.С. Сидоровича. – М.: Учебники МГУ, 1997.

ЛесковаН. Прогноз развития мировой экономики // Бюллетень иностранной коммерческойинформации. – 1995. — №145.

Основыэкономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. – М.:Высшая школа, 1985.

ПанасюкБ., Сергиенко И. Прогнозирование развития экономики Украины // ЭкономикаУкраины. – 1996. — №1.

ПанасюкБ., Сменковский А. О некоторых методических подходах к краткосрочномупрогнозированию макроэкономических показателей // Экономика Украины. – 1998. — №10.

СаатиМ.А. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1993.

СоколовН. Динамика ВВП в основных группах стран // Проблемы прогнозирования. – 1998. — №1.

СутягинВ. О соотношении научных прогнозов и государственных программсоциально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. – 1998. — №1.

ЦыгичкоВ. Основы прогнозирования систем. – М.: Финансы и статистика, 1986.

ЧерниковД. Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал. – 1995. — №9.

ЮрченкоА. Моделирование социально-экономического развития общества // Вестник МГУ:Экономика. – 1993. — №2.