Методи соціально-економічного прогнозування

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

Курсову роботу виконав Назаренко Денис

Введення

В даний час жодна сфера життя суспільства не може обійтися без прогнозів як засобу пізнання майбутнього. Особливо важливе значення мають прогнози соціально-економічного розвитку суспільства, обгрунтування основних напрямів економічної політики, передбачення наслідків прийнятих рішень. Соціально-економічне прогнозування є одним з вирішальних наукових факторів формування стратегії і тактики суспільного розвитку.

Актуальність даної теми як в умовах розвиненої ринкової економіки, так і перехідної економіки визначається тим, що рівень прогнозування процесів суспільного розвитку обумовлює ефективність планування та управління економікою та іншими сферами.

Метою даної курсової роботи є розгляд методології та методик розробки соціально економічних прогнозів для визначення сутності, областей застосування і найбільш ефективних методів прогнозування. Для цього необхідно вирішити такі завдання: визначити сутність методів соціально-економічного прогнозування і області їх застосування в ході вивчення теоретико-методологічних основ методології прогнозування; дати характеристику методів соціально-економічного прогнозування в економічно розвинених країнах і виявити особливості їх застосування в сучасній Україні.

У процесі написання даної курсової роботи були використані підручники за редакцією В.О. Мосіна, К.Л. Трісеева, В. Цигічко, В.В. Денискін, а також наукові статті з досліджуваної проблеми в періодичних виданнях «США: економіка політика ідеологія», «Світова економіка і міжнародні відносини», «Проблеми прогнозування», «Російський економічний журнал», «Проблеми прогнозування», «Російський економічний журнал», «Економіка України», «Вісник МГУ».

Теоретико-методологічні основи методів соціально-економічного прогнозування

Соціально-економічне передбачення основних напрямків суспільного розвитку передбачає використання спеціальних обчислювальних і логічних прийомів, що дозволяють визначити параметри функціонування окремих елементів продуктивних сил у взаємозв'язку і взаємозалежності. Систематизоване науково обгрунтоване прогнозування розвитку соціально-економічних процесів на основі спеціалізованих здійснюється з першої половини 50-х років, хоча деякі методики прогнозування були відомі і раніше. До них відносяться: логічний аналіз і аналогія, екстраполяція тенденцій, опитування думки фахівців і вчених.

У розвитку методології прогнозування соціально-економічних процесів велику роль відіграли наукові розробки вітчизняних і зарубіжних вчених А.Г. Аганбегяна, І.В. Бестужева-Лади, Л. Клейна, В. Гольдберга. У роботах цих вчених розглядається значення, сутність і функції прогнозування, його роль і місце в системі планування, досліджуються питання методології та організації економічного прогнозування, показуються особливості наукового прогнозування. Розвиток робіт, які висвітлюють питання прогнозування, здійснюються за такими основними напрямами: поглиблення теоретичних і прикладних розробок декількох груп методик, що відповідають вимогам різних об'єктів та різних видів робіт з прогнозування, розробка та реалізація на практиці спеціальних способів і процедур використання різних методичних прийомів під час конкретного прогнозного дослідження; пошук шляхів і способів алгоритмізації методик прогнозування та реалізація їх з використанням ЕОМ. [4, с. 41]

Під методами прогнозування слід розуміти сукупність прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних даних, екзогенних (зовнішніх) і ендогенних (внутрішніх) зв'язків об'єкта прогнозування, а також їх вимірювань в рамках даного явища або процесу вивести судження певної достовірності щодо його (об'єкта) майбутнього розвитку. [16, с. 29]

За оцінками вітчизняних і зарубіжних вчених, в даний час налічується понад 20 методів прогнозування, однак число базових значно менше (15-20). Багато хто з цих методів ставляться скоріше до окремих прийомів і процедур, що враховує нюанси об'єкта прогнозування. Інші представляють собою набір окремих прийомів, що відрізняються від базових або один від одного кількістю приватних прийомів і послідовністю їх застосування.

В існуючих джерелах представлені різні класифікаційні принципи методів прогнозування. Одним з найбільш важливих класифікаційних ознак методів прогнозування є ступінь формалізації, яка досить повно охоплює прогностичні методи. Другим класифікаційним ознакою можна назвати загальний принцип дії методів прогнозування, третім - спосіб отримання прогнозної інформації. На рис. 1.1 представлена ​​класифікаційна схема методів прогнозування. [10, с. 31]

Як свідчить схема, представлена ​​на рис. 1.1, за ступенем формалізації (за першою класифікаційною ознакою) методи економічного прогнозування можна розділити на інтуїтивні та формалізовані. Інтуїтивні методи прогнозування використовуються в тих випадках, коли неможливо врахувати вплив багатьох факторів через значну складність об'єкта прогнозування. У цьому випадку використовуються оцінки експертів. При цьому розрізняють індивідуальні та колективні експертні оцінки.

До складу індивідуальних експертних оцінок входять: метод "інтерв'ю", при якому здійснюється безпосередній контакт експерта зі спеціалістом за схемою «запитання - відповідь»; аналітичний метод, при якому здійснюється логічний аналіз певної прогнозованої ситуації, складаються аналітичні доповідні записки; метод написання сценарію , який заснований на визначенні логіки процесу чи явища в часі при різних умовах.

Методи колективних експертних оцінок включають в себе метод «комісій», «колективної генерації ідей» («мозкова атака»), метод «Дельфі», матричний метод. Ця група методів заснована на тому, що при колективному мисленні, по-перше, вище точність результату по-друге, при обробці індивідуальних незалежних оцінок, що виносяться експертами, щонайменше можуть виникнути продуктивні ідеї.

До групи формалізованих методів входять дві підгрупи: екстраполяції та моделювання. До першої підгрупи відносяться методи: найменших квадратів, експоненціального згладжування, що ковзають середніх. До другої - структурний, мережеве та матричне моделювання.

Розглянуті класи інтуїтивних і формалізованих методів схожі за своїм складом з експертними та фактографічними методами. Фактографічні методи засновані на фактично наявної інформації про об'єкт прогнозування і його минуле розвитку, експертні базуються на інформації, отриманої за оцінками фахівців-експертів.

Методи соціально-економічного прогнозування

Рис. 1.1

В клас експертних методів прогнозування входить метод евристичного прогнозування (евристика - наука, що вивчає продуктивно творче мислення). Це аналітичний метод, суть якого полягає в побудові й подальшому усіканні «дерева пошуку» експертної оцінки з використанням будь-якої евристики. При цьому методі здійснюється спеціалізована обробка прогнозних експертних оцінок, отриманих шляхом систематизованого опитування висококваліфікованих фахівців. Він застосовується для розробки прогнозів науково-технічних проблем і об'єктів, аналіз розвитку яких або повністю, або частково не піддається формалізації.

У вивченій літературі представлено значну кількість класифікаційних схем за методами прогнозування. Основна похибка таких схем - порушення принципів класифікації, до числа яких належать: достатня повнота охоплення методів прогнозування, єдність класифікаційної ознаки на кожному рівні членування (при багаторівневої класифікації), не перетинання розділів класифікації, відкритість класифікаційної схеми (тобто Можливість доповнення новими методами) . [10, с. 48]

У більшості класифікаційних схем методи прогнозування поділяються на три основні класи: методи екстраполяції, експертних оцінок та моделювання. При такому поділі методів екстраполяції протиставляються як самостійний клас методи моделювання.

З одного боку, побудова моделей має на меті розкрити закономірність розвитку досліджуваного об'єкта чи процесу на деякій ретроспективному ділянці. І якщо модель побудована правильно і адекватно відображає зв'язки та властивості реального об'єкта, вона може служити основою для екстраполяції, тобто Для перенесення деяких висновків про поведінку моделі на об'єкт. Це і є прогнозування поведінки об'єкта шляхом екстраполяції тенденцій, що виявляються на моделі.

З іншого боку, методи екстраполяції - не що інше, як використання теоретичних і емпіричних моделей для знаходження змінних поза ретроспективного ділянки спостережень за даними залежностей між ними на ретроспективному ділянці. Таким чином, застосування екстраполяції у прогнозуванні завжди передбачає використання будь-яких моделей. Тому будь-яке моделювання є основою для екстраполяції.

Конструктивна класифікація дозволяє наочно зобразити сукупність методів прогнозування у вигляді ієрархічного дерева і охарактеризувати кожен рівень своїм класифікаційним ознакою. (Рис. 1.2) [17, с. 51]

На першому рівні всі методи за ознакою «інформаційне підставу методу» діляться на три класи: фактографічні, комбіновані та експертні.

Фактографічні базуються на фактичній інформації про об'єкт прогнозування і його минуле розвитку. В експертних методах використовується інформація, яку доставляють фахівці-експерти в процесі систематизованих процедур виявлення і узагальнення їх думок. У свою чергу, класи експертних та фактографічних методів поділяються на підкласи за методами обробки інформації.

Експертні методи поділяються на два підкласи. Прямі експертні оцінки будуються за принципом отримання і обробки незалежного узагальненого думки колективу експертів (або одного з них) при відсутності впливу на думку кожного експерта думки іншого експерта і всього колективу. Експертні оцінки зі зворотним зв'язком в тому чи іншому вигляді реалізують принцип зворотного зв'язку на основі впливу на оцінку експертної

Методи соціально-економічного прогнозування

групи (одного експерта) думками, отриманими раніше від цієї групи (або від одного з експертів).

Клас фактографічних методів об'єднує такі три підкласи: методи аналогій, що випереджають і статистичні методи.

Методи аналогій спрямовані на виявлення подібності в закономірності розвитку різних процесів. До них відносяться методи математичних та історичних аналогій. Методи математичних аналогій в якості аналога для об'єкта використовують об'єкти іншої фізичної природи, інших галузей науки і техніки, мають математичний опис процесу розвитку, що збігаються з об'єктом прогнозування.

Випереджаючі методи прогнозування грунтуються на певних принципах спеціальної обробки науково-технічної інформації, що враховують її властивість випереджати прогрес науки і техніки. До них відносяться методи дослідження динаміки науково-технічної інформації, що використовують побудову динамічних рядів на базі різних видів такої інформації, аналізу та прогнозування на цій основі розвитку відповідного об'єкта (наприклад, метод огинають). До випереджаючим методів можна віднести також методи дослідження та оцінки рівня техніки, засновані на використанні спеціальних методів аналізу кількісної та якісної науково-технічної інформації для визначення характеристик рівня якості існуючої і проектованої техніки.

Статистичні методи являють собою сукупність методів обробки кількісної інформації про об'єкт прогнозування, об'єднаної за принципом виявлення містяться в ній математичних закономірностей зміни характеристик даного об'єкта з метою отримання прогнозних моделей.

Складність вибору найбільш ефективного методу економічного прогнозування полягає у визначенні щодо класифікації методів прогнозування характеристик кожного методу, переліку вимог до ретроспективної інформації та прогнозного фону.

У зв'язку з цим виникає необхідність детальніше зупинитися на основних класах методів економічного прогнозування.

У випадках надзвичайної складності системи, його новизни, невизначеності формування деяких істотних ознак, недостатньої повноти інформації, нарешті, неможливість повної математичної формалізації процесу вирішення поставленого завдання доводиться звертатися до рекомендацій компетентних фахівців. Їх вирішення завдання, аргументація, підхід, формування кількісних оцінок результатів, обробка останніх формальними методами отримали назву методу експертних оцінок. Цей метод включає три складові: інтуїтивно-логічний аналіз задачі або її фрагмента; рішення і видачу кількісної або якісної характеристики (оцінка, результат рішення); обробку результатів рішення - отриманих від експертів - оцінок.

Однією з різновидів методу експертних оцінок є метод колективної генерації ідей ("мозкова атака»), що дозволяє визначати можливі варіанти розвитку об'єкта прогнозування за короткий період часу. Методи «мозкових атак» можна класифікувати за ознакою наявності чи відсутності зворотного зв'язку між керівником та учасниками «мозкової атаки» в процесі вирішення певної проблемної ситуації. Ситуація, що склалася зажадала розробити метод «мозкової атаки» - деструктивної віднесеної оцінки (ДОО), здатний якісно і досить швидко проводити оцінку варіантів, не обмежуючи при цьому їх числа.

Сутність цього методу полягає в актуалізації творчого потенціалу фахівців при «мозковій атаці» проблемної ситуації, що реалізує спочатку генерацію ідей і наступне деструірованіе (руйнування, критику) цих ідей з формуванням контрідею. Робота з методом ДОО передбачає реалізацію наступних шести етапів. [10, с. 52]

Перший етап - формування групи учасників «мозкової атаки» (за чисельністю і складом). Оптимальна чисельність групи учасників знаходиться емпіричним шляхом: найбільш продуктивними визнані групи в 10-15 чоловік. Склад групи учасників передбачає їх цілеспрямований підбір: 1) з осіб приблизно одного рангу, якщо учасники знають один одного, 2) з осіб різного рангу, якщо учасники не знайомі один з одним (у цьому випадку слід нівелювати кожного з учасників присвоєнням йому номера з подальшим зверненням до учасника за номером). Другий етап - складання проблемної записки учасника мозкової атаки. Вона складається групою аналізу проблемної ситуації і включає опис методу ДОО і опис проблемної ситуації. Третій етап - генерація ідей. Тривалість мозкового штурму рекомендується не менше 20 хвилин і не більше 1 години в залежності від активності учасників. Запис висловлюваних ідей доцільно вести на магнітофон, щоб не "пропустити" жодну ідею і мати можливість систематизувати їх для наступного етапу.

Четвертий етап - систематизація ідей, висловлених на етапі генерації. Систематизацію ідей група аналізу проблемної ситуації здійснює в такій послідовності: складається номенклатурний перелік усіх висловлених ідей, кожна з ідей формулюється в загальновживаних термінах; визначаються дублюють і доповнюють ідеї; дублюючі і (або) доповнюють ідеї об'єднуються і формуються у вигляді однієї комплексної ідеї; виділяються ознаки за яким ідеї можуть бути об'єднані; ідеї об'єднуються в групи згідно виділеним ознаками; складається перелік ідей по групах (у кожній групі ідеї записуються в порядку їхньої спільності від більш загальних до приватних, що доповнює або розвивають більш загальні ідеї).

П'ятий етап - деструірованіе (руйнування) систематизованих ідей (спеціалізована процедура оцінки ідей на практичну реалізованість у процесі мозкової атаки, коли кожна з них піддається всебічній критиці з боку учасників мозкової атаки).

Основне правило етапу деструірованія - розглядати кожну з систематизованих ідей тільки з точки зору перешкод на шляху до її здійснення, тобто учасники атаки висувають висновки, що відкидають систематизовану ідею. Особливо цінним є те обставина, що в процесі деструірованія може бути генерована контрідея, формулює наявні обмеження і висуває припущення про можливість зняття цих обмежень.

Шостий етап - оцінка критичних зауважень і складання списку практично застосовних ідей.

Метод колективної генерації ідей апробований на практиці і дозволяє знаходити групове рішення при визначенні можливих варіантів розвитку об'єкта прогнозування, виключаючи шлях компромісів, коли єдина думка не можна вважати результатом неупередженого аналізу проблеми.

У 1970-1980 рр.. створені окремі методики, що дозволяють в певній мірі організувати статистичну обробку думок експертів-фахівців і досягти більш-менш узгодженого думки. Метод «Делфі" - один з найбільш розповсюджені методів експертної оцінки майбутнього, тобто експертного прогнозування. Цей метод розроблений американською дослідницькою корпорацією РЕНД і служить для визначення та оцінки ймовірності настання тих чи інших подій. [10, с. 58]

Метод "Делфі» побудований на принципі: в неточних науках - думки експертів і суб'єктивні судження в силу необхідності повинні замінити точні закони причинності, що відображаються природничими науками.

Метод «Делфі" дозволяє узагальнювати думки окремих експертів в узгоджене групова думка. Йому притаманні всі недоліки прогнозів, побудованих на основі експертних оцінок. Однак проведені корпорацією РЕНД роботи з удосконалення цієї системи значно підвищили гнучкість, швидкість і точність прогнозування. Метод «Делфі" характеризується трьома особливостями, які відрізняють його від звичайних методів групової взаємодії експертів. До таких особливостей відносяться: а) анонімність експертів; б) використання результатів попереднього туру опитування; В) статистична характеристика групової відповіді.

Анонімність полягає в тому, що в ході проведення процедури експертної оцінки прогнозованого явища, об'єкта учасники експертної групи невідомі один одному. При цьому взаємодія членів групи при заповненні анкет повністю усувається. У результаті такої постановки автор відповіді може змінити свою думку без публічного оголошення про це.

Статистична характеристика групового відповіді припускає обробку отриманих результатів за допомогою таких методів виміру: ранжування, парне порівняння, послідовне порівняння і безпосередня оцінка.

У розвитку методу «Делфі» застосовується перехресне корекція. Майбутнє подія подається як величезне безліч пов'язаних і переходять один в одного шляхів розвитку. При введенні перехресної кореляції значення кожної події за рахунок введених певних зв'язків будуть зміняться або в позитивну, або в негативний бік, коригуючи тим самим ймовірності розглядуваних подій. З метою майбутнього відповідності моделі реальним умовам у модель можуть бути введені елементи випадковості.

Недоліком даного методу є те, що проблема корелюють науково-технічних зрушень є дуже складною, тому що в реальному житті величину кореляції дуже важко виміряти, кореляційні зв'язки нечіткі і варіюють в широких межах залежно від розглянутих досягнень.

Сутність методів прогнозної екстраполяції полягає у вивченні динаміки зміни економічного явища в предпрогнозного періоді і перенесення знайденої закономірності на деякий період майбутнього. Обов'язковою умовою застосування екстраполяціонного підходу в прогнозуванні слід вважати пізнання і об'єктивне розуміння природи досліджуваного процесу, а також наявність стійких тенденцій у механізмі розвитку.

Однак ступінь реальності такого роду прогнозів і відповідно міра довіри до них у значній мірі обумовлюються аргументованістю вибору меж екстраполяції та стабільністю відповідності «вимірників» по ​​відношенню до сутності даного явища. Слід звернути увагу на те, що складні об'єкти, як правило, не можуть бути охарактеризовані одним параметром.

Методи соціально-економічного прогнозування
Операцію екстраполяції в загальному вигляді можна представити як визначення значень функції [4, с. 71]

Найпростішим способом прогнозування вважається підхід, що формує прогнозну оцінку від фактично досягнутого рівня за допомогою середнього приросту або темпу зростання.

Методи соціально-економічного прогнозування
Відповідно до нього прогноз до кроків вперед на момент часу

Методи соціально-економічного прогнозування

Цей спосіб має певні достоїнствами, серед яких незначна трудомісткість обчислювального алгоритму, універсальні розрахункові схеми. Крім зазначених переваг, він має кілька суттєвих недоліків. По-перше, всі фактичні спостереження є результатом закономірності та випадковості, отже, грунтуватися на останньому спостереженні неправомірно. По-друге, немає можливості оцінити правомірність використання середнього приросту в кожному конкретному випадку. По-третє, даний підхід не дозволяє сформувати інтервал, в який потрапляє прогнозована величина. У зв'язку з цим метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалих термін прогнозу, тому що даний метод виходить з минулого і сьогодення, і тим самим похибка накопичується. Цей метод дає позитивні результати на найближчу перспективу прогнозування тих чи інших об'єктів - на 5-7 років.

Для підвищення точності екстраполяції використовуються різні прийоми. Один з них полягає, наприклад, в тому, щоб екстраполіруемую частина загальної кривої розвитку (тренду) коригувати з урахуванням реального досвіду розвитку галузі-аналога досліджень або об'єкта, випереджаюче у своєму розвитку прогнозований об'єкт.

Поширеною методикою прогнозування тих чи інших процесів і явищ служить моделювання. Моделювання вважається досить ефективним засобом прогнозування можливого явища нових або майбутніх технічних засобів і рішень. Вперше для цілей прогнозування побудова операційних моделей було зроблено в економіці. Модель конструюється суб'єктом дослідження так, щоб операції відображали характеристики об'єкта, суттєві для мети дослідження. Тому питання про якість такого відображення - адекватності моделі об'єкту - правомірно вирішувати лише відносно певної мети. Конструювання моделі на основі попереднього вивчення і виділення його істотних характеристик, експериментальний і теоретичний аналіз моделі, зіставлення результатів з даними об'єкта, коригування моделі, складають зміст методу моделювання.

Одним з методів моделювання є метод математичного моделювання. Під економіко-математичної моделлю розуміється методика доведення до повного опису процесу отримання, обробки вихідної інформації і оцінки рішення розглянутої задачі в досить широкому класі випадків. Використання математичного апарату для опису моделей (включаючи алгоритми та їх дії) пов'язане з перевагами математичного підходу до багатостадійним процесам обробки інформації, використанням ідентичних засобів формування завдань, пошуку методу їх вирішення, фіксації цих методів та їх перетворення в програми, розраховані на застосування засобів обчислювальної техніки .

Застосування математичних методів є необхідною умовою для розробки та використання методів прогнозування, що забезпечує високі вимоги до обгрунтованості, дієвості і тимчасовості прогнозів. [13, с. 41]

Важливе прикладне значення в прогнозуванні належить методам регресійного аналізу. Регресійний аналіз використовується для дослідження форм зв'язку, що встановлюють якісні співвідношення між випадковими величинами досліджуваного випадкового процесу. Іншими словами, зв'язок між випадковою і невипадковою величинами називається регресійної, а метод аналізу таких зв'язків - регресійним аналізом. Перевагою регресійного методу варто вважати його універсальність, широкий вибір функціональних залежностей, можливість включення у статистичну модель в якості самостійної змінної фактору часу.

Специфічним методом прогнозування є сценарний прогноз - це свого роду метод опису логічно послідовного процесу, події виходячи зі сформованої ситуації. Опис сценаріїв ведеться з урахуванням часових оцінок. Основне призначення сценарію - визначення генеральної мети розвитку прогнозованого об'єкта, явища і формулювання критеріїв для оцінки верхніх рівнів «дерева цілей». Сценарії зазвичай розробляються на основі даних попереднього прогнозу і вихідних матеріалів з розвитку прогнозного об'єкта. До вихідних матеріалів слід віднести техніко-економічні характеристики і показники основних процесів виробничої та наукової бази для вирішення поставленої мети.

Сценарій - це картина, що відображає послідовне детальне рішення задачі, виявлення можливих перешкод, виявлення серйозних недоліків, з тим щоб вирішити наперед питання про можливе припинення розпочатих або завершенні проведених робіт з прогнозованого об'єкта. Сценарій, за яким повинен складатися прогноз розвитку об'єкта чи процесів, повинен містити в собі питання розвитку не тільки науки і техніки, але й економіки, зовнішньої і внутрішньої політики. Тому сценарії повинні розроблятися висококваліфікованими фахівцями відповідного профілю прогнозованого об'єкта. Сценарій за своєю описовості є акумулятором вихідної інформації, на основі якої повинна будуватися вся робота з розвитку прогнозованого об'єкта. Тому сценарій в готовому вигляді має бути підданий ретельному аналізу.

Отже, в процесі систематизованого науково обгрунтованого прогнозування розвитку соціально-економічних процесів відбувалося розвиток методології прогнозування, як сукупності методів, прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних даних, екзогенних та ендогенних зв'язків об'єкта прогнозування, а також їх вимірювань в рамках даного явища або процесу вивести судження певної достовірності щодо його майбутнього розвитку.

Дослідження різних класифікаційних схем методів прогнозування дозволяє виділити в якості основних класів фактографічні, експертні та комбіновані методи, спеціалізація яких обумовлена ​​специфікою цілей і завдань, кількістю і якістю вихідної інформації, періодом попередження прогнозу. У наступному розділі будуть розглянуті проблеми вибору адекватних методів прогнозування та їх застосування в країнах з розвиненою економікою.

Сутність методів соціально-економічного прогнозування на прикладі США

У процесі створення економіки ринкового типу виникає об'єктивна необхідність враховувати досвід високорозвинених країн у прогнозуванні соціально-економічних явищ, об'єктів і процесів. У розвинених державах широко поширена практика контрактних замовлень на прогнозні розробки, яке виконується для урядових установ і великих компаній. У США центрами подібних досліджень є «РЕМД - корпорейшн», Гудзонський інститут, корпорація Цортона, що спеціалізується на економічному прогнозуванні. Найвідоміша міжнародна прогнозна організація - «Римський клуб», головною лінією її діяльності є стимулювання та координація досліджень глобальних проблем.

У своєму розвитку в післявоєнний період (1950-1990 рр..) Прогнозування пройшло через різні форми, які відповідають різним типам державного регулювання змішаної економіки. Історично першою формою економічного прогнозування стала кон'юнктурна, пов'язана з посиленням впливу бюджету на темпи і пропорції економічного зростання в міру збільшення державних витрат у ВВП. В умовах структурної перебудови економіки та їх прискореного розвитку виникла необхідність узгодження бюджетів з показниками економічних прогнозів, на яких грунтувалися оцінки податкових надходжень і розмірів доходної частини бюджету [10, с. 49]

Це призвело до розробки середньострокових і довгострокових прогнозів, прикладами яких є «Вибір шляхів економічного зростання» (1976-1985 рр..) У Канаді, Прогноз Міністерства праці на 1986-1995 рр.. в США, «Десятирічний план подвоєння національного доходу» (1961-1970 рр..) в Японії. [1, с. 17]

У міру вдосконалення й ускладнення прогнозної діяльності вона стала відокремлюватися від бюджетної та методично, і організаційно: якщо на першому етапі національні економічні прогнози складалися в Міністерствах фінансів, то спочатку 60-х років ХХ століття в економічно розвинених країнах почали створюватися спеціальні прогнозно-планові органи ( Генеральний комісаріат з планування у Франції, Економічний консультативну раду в Японії, Центральне планове бюро в Нідерландах та ін)

Сутність прогнозування в розвиненій ринковій економіці полягає в науковому передбаченні розвитку всіх форм господарювання, в подальшому виявленні закономірностей і тенденцій науково-технічного, економічного і соціального прогресу. Економічні прогнози складаються з урахуванням факторів з перспективним впливом на динаміку економіки: обсяг і якість основного капіталу, наявність працездатного населення, новітні технології, рівень безробіття, обсяг інвестицій, зростання експорту, рівень інфляції.

Світовий досвід ринкових реформ продемонстрував значення зваженої банківської, кредитно-фінансової та бюджетної політики держави. Прогнозування надходжень до бюджету - одна з найважливіших проблем, що виникають при його становленні. Методики розрахунків в умовах стабільного ринку базуються на попередньому прогнозі номінальних значень основних макроекономічних показників: обсягу ВВП, споживання та інвестицій. Стабільність у часі найважливіших бюджетних нормативів і ставок оподаткування в країнах з розвиненою ринковою економікою, наявність однорідних статистичних вибірок достатньої довжини дозволяють широко застосовувати для такого прогнозування методи прикладної статистики та економіко-математичні моделі.

У зарубіжних розвинутих країнах прогнозування спирається на сформовану з статистичної інформації схему основних взаємозв'язків у національному господарстві, яка дістала назву системи національних рахунків (СНР).

СНС заснована на балансовому методі і являє собою адекватний ринковій економіці національний облік, який на макрорівні завершується набором показників, що характеризують результати економічної діяльності, структуру економіки, що здійснюються в процесі здійснення господарської діяльності операції, наявні в країні ресурси і їх використання. СНС побудована у формі балансових таблиць і рахунків, що створюють макет функціонування ланок народного господарства.

СНР можна охарактеризувати як макростатистичних модель економіки і як механізм, що забезпечує єдність розробки прогнозів і планів та контролю за їх виконанням. За допомогою СНС органи управління і планування розробляють прогнози, проекти програм і планів, оцінюють результати впливу на економіку, контролюють виконання планів.

В якості первинних елементів у системі національного рахівництва виступають економічні операції та економічні агенти. Під економічною операцією розуміється процес, в якому одна із сторін-учасниць передає або продає, а інша отримує або купує матеріальні і фінансові цінності та послуги. Юридичні та фізичні особи, які здійснюють економічну операцію і є економічними агентами.

Економічні операції фіксуються в рахунках, побудованих на принципі подвійного запису, відповідно до якого кожна операція фіксується двічі - у розділі «ресурсів» і в розділі «використання». По кожному рахунку виводиться балансує сальдо - різниця між ресурсами і їх використанням. При надлишку ресурсів сальдо записується в розділ «використання», при недоліку - до розділу «ресурсів».

Рахунки складаються як для економічних операцій, так і для економічних агентів. З метою використання даних для аналізу прогнозування рахунків об'єднуються в групи за видами діяльності та інституційним секторам народного господарства.

Центральне місце в системі показників СНР займає показник валового національного продукту, що є вартісним еквівалентом ринкових вартостей усіх вироблених протягом року товарів - продуктів і послуг.

В основу макроекономічного прогнозування закладена модель кругових потоків або кругообігу ВНП. У своїй елементарній формі ця модель включає в себе тільки дві категорії економічних агентів - домашні господарства і фірми - і не передбачає втручання держави в економіку, а також будь-яких зв'язків із зовнішнім світом (рис. 2.1) [8, с. 148]

Методи соціально-економічного прогнозування

Модель кругових потоків у закритій економіці

Рис. 2.1

Зі схеми, представленої на рис. 2.1, видно, що економіка є замкненою системою. Потоки «доходи - витрати» і «ресурси - продукція» здійснюються одночасно в протилежних напрямках і нескінченно повторюються. Основним висновком із моделі є рівність загального обсягу виробництва в грошовому вираженні сумарною величиною грошових доходів домашніх господарств.

В умовах реальної ринкової економіки з державним втручанням модель кругових потоків дещо ускладнюється (додаток 1) Коли в модель вводяться інші групи економічних агентів, - уряд і зовнішній світ, - зазначена рівність порушується, тому що з потоку «доходи - витрати» утворюється витік в вигляді заощаджень, податкових платежів та імпорту. Одночасно в цей потік вливаються додаткові кошти - інвестиції, державні податки і експорт.

Отже, реальний і грошовий потоки здійснюються за умови рівності сукупних доходів домашніх господарств, фірм, держави та зовнішнього світу сукупним обсягом виробництва.

Методи соціально-економічного прогнозування

Таким чином, модель доходів і витрат базується на основному макроекономічному тотожність [8, с. 273]:

У зв'язку з цим в основу економічного прогнозування в розвинених країнах покладено формування попиту (особисте споживання, витрати держави, капіталовкладення і експорт), з одного боку, і пропозиція товарів і послуг, з іншого.

Отже, прогнозування економічних процесів здійснюється в межах трьох методів розрахунку ВНП: за кінцевим використання, за освітою доходу і з допомогою виробничого методу.

При розрахунку ВНП за видатками підсумовуються витрати всіх економічних агентів, які використовують ВНП. Сумарні витрати можна розкласти на декілька компонентів.

Особисті споживчі витрати домашніх господарств включають в себе витрати на товари тривалого користування і поточного споживання, а так само на послуги.

Валові інвестиції представляють собою суму чистих інвестицій та амортизації і складаються з інвестицій в основні виробничі фонди, в будівництво і запаси.

Державні закупівлі товарів і послуг представляють частину державних витрат, які включаються до державного бюджету. У цю групу не входять трансфертні платежі, оскільки вони не пов'язані з рухом товарів і послуг.

Методи соціально-економічного прогнозування

Чистий експорт товарів і послуг за кордон розраховується як різниця експорту та імпорту. Відмінності між складовими ВНП базуються головним чином на відмінності між типами економічних агентів, що здійснюють витрати, а не на розбіжностях в купуються блага і послуги. Дані про структуру ВНП за видами витрат наведено на рис. 2.2. [14, с.51]

Рис. 2.1

При розрахунку ВНП за доходами підсумовуються всі види факторних доходів, а також амортизаційні відрахування і чисті непрямі податки на бізнес. У складі ВНП зазвичай виділяють наступні види факторних доходів: компенсація за працю працівників за наймом, доходи власників, рентні доходи, прибуток корпорацій і чистий відсоток.

У теорії та практиці прогнозування економічного зростання широко застосовується економіко-математичне моделювання. Найбільш поширені моделі виробничої функції, засновані на теорії факторів виробництва. У цих моделях об'єм ВНП представлений як функція, що залежить від кількості застосованих факторів виробництва та бокові продуктивності кожного з них. Під граничною продуктивністю факторів розуміється розмір приросту обсягу виробництва, одержуваний з кожної одиниці приросту даного чинника виробництва. Гранична продуктивність обчислюється шляхом віднесення приросту випуску до приросту даного виробничого фактора.

Методи соціально-економічного прогнозування

Найбільш простий серед моделей виробничих функцій є лінійна, в якій обсяг виробництва представлений у вигляді суми функцій є лінійна, в якій обсяг виробництва представлений у вигляді суми добутків факторів виробництва на їх граничну продуктивність. Щоб врахувати вплив науково-технічного прогресу, як додаткового джерела економічного зростання, до цієї суми додається показник темпу НТП. Таким чином, проста похідна функція має вигляд: [18, с. 41]

Де Д1, Д2, Д3 - частки праці, капіталу та природних ресурсів у сукупному продукті;

Т, К, Р - темпи приросту витрат праці, капіталу та природних ресурсів;

А - темп науково-технічного прогресу;

У - темп приросту сукупного продукту.

Методи соціально-економічного прогнозування

У 1928 р. американським економістом П. Дугласом і математиком І. Коббом була запропонована виробнича функція ступеневій форми, в якій враховується вплив лише двох факторів - витрат праці і капіталу і темпу науково-технічного прогресу. Ця модель має вигляд: [18, с. 42]

Де ті - ступеневій коефіцієнт, що залежить від граничної продуктивності чинника;

А - коефіцієнт пропорційності;

Т - затрати праці;

К - основні фонди у вартісному вираженні.

Спрощена виробнича функція Кобба - Дугласа не вимагала обліку витрат природних ресурсів, сполученого з істотними труднощами, що послужило широкому поширенню її в практиці прогнозування.

У 1990 р. був опублікований прогноз соціально-економічного розвитку США на 1992-1997 рр.., Розроблений експертами ООН. У даному випадку для прогнозування основного макроекономічного показника - обсягу ВНП - застосовувалися виробнича функція Кобба-Дугласа, вихідні параметри якої наведені в таблиці 2.1. [14, с. 55]

Вихідні дані для прогнозування обсягу ВНП США

Таблиця 2.1

Роки

Чисельність працездатного населення, млн. чол.

Питома вага безробітних,%

Вартість основних виробничих фондів, млн. дол

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

Застосування виробничої функції до вихідних даних дозволяє визначити величину ВНП на період 1992-1997 рр.. У 1997 р. фахівцями Мічиганського університету було проведено співставлення результатів прогнозу ООН у даним щорічного прогнозу Мічиганського університету, а також з фактичними значеннями ВНП за досліджуваний період (табл. 2.2). [9, с. 5]

Прогнози економічного зростання в США в 1992-1997 рр..

Методи соціально-економічного прогнозування

Таблиця 2.2

Роки

Фактичні дані

Прогноз Мічиганського університету

Прогноз ООН

ВНП, млрд. дол

Приріст,%

ВНП, млрд. дол

Приріст,%

Відхилення від факту,%

ВНП, млрд. дол

Приріст,%

Відхилення від факту,%

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, що більш точним з'явився песимістичний варіант прогнозу Мічиганського університету, так як відхилення прогнозних показників від фактичних даних не перевищувало 0,22%. Прогноз ВНП, розроблений ООН, носив більш оптимістичний характер, однак темпи економічного зростання в США в 1992-1997 рр.. були менш значні, що зумовило збільшення відхилень прогнозних величин від фактичних - до 2,57%.

Необхідно відзначити, що незважаючи на відхилення прогнозних величин від фактичних, в обох прогнозах простежується тенденція до неухильного зростання, який досягає максимального значення в 1994 р., з подальшим зниженням темпів економічного зростання (рис. 2.3). [9, с. 5]

Як свідчать дані, представлені в табл. 2.2 і на рис. 2.3, в період 1992-1997 рр.. тривало найтриваліше динамічний економічний розвиток. Темпи економічного зростання підвищувалися до значення 3,5% в 1994 р.

У 1995 р. економічне піднесення в США сповільнилося, причому сповільнилося, причому сильніше, ніж прогнозувалося в обох варіантах прогнозу (до2%), але наступного року знову набрав темп. У цілому за 1996 р. приріст ВНП США склав 2,7%, що перевищило прогнозні дані. У 1997 р. фактичний приріст збільшився до 2,8%. Уповільнення темпів економічного підйому в США в 1995-1997 рр.. об'єднувалося, перш за все, ослабленням внутрішнього споживчого попиту на товари тривалого користування, що призвело до скорочення інвестицій у товарно-матеріальні запаси. Зниження зовнішнього попиту в Західній Європі викликало падіння приросту експорту США майже в 4 рази.

Рис. 2.3

Виходячи з прогнозних значень ВНП США на 1992-1997 рр.., Отриманих в результаті прогнозних досліджень у Мічиганському університеті, і екстраполяціонного моделювання структури ВНП за кінцевим використання, здійснюється прогнозування номінальних розмірів компонентів ВНП (табл. 2.3). [15, с. 17]

Отже, в період 1992-1997 рр.. прогнозувалося збільшення питомої ваги приватного та державного споживання при скороченні валових інвестицій і чистого експорту. Необхідно відзначити, що в період значного економічного підйому (1993-1994 рр..) Очікувалося скорочення до мінімального рівня абсолютного і відносного значення державного споживання і зростання чистого експорту. У цей період прогнозувалося збільшення обсягу та питомої ваги валових інвестицій.

Прогнозні значення компонентів ВНП США у 1992-1997 рр..

Таблиця 2.3

Роки

Величина ВНП, млрд. дол

Компоненти ВНП

Приватне споживання

Державне споживання

Валові інвестиції

Чистий експорт

Частка,%

МЛРД. дол

Частка,%

МЛРД. дол

Частка,%

МЛРД. дол

Частка,%

МЛРД. дол

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

Порівняння фактичних і прогнозних показників економічного зростання в США дозволяє зробити висновок про те, що економічний підйом розвивається досить збалансовано і можна очікувати збереження цієї тенденції до кінця десятиліття (2000 р.).

Таким чином, досвід державного регулювання ринкової економіки свідчить про те, що воно повинно грунтуватися на системному науковому прогнозуванні, яке дозволяє на базі отриманої інформації про минуле й сьогодення стан економіки припустити альтернативні шляхи її розвитку в майбутньому періоді. В основі прогнозування розвитку ринкової економіки лежить переважно кейнсіанська концепція, що передбачає вплив держави на макроекономічні показники. У зв'язку з цим економічне прогнозування в США, як і в інших розвинених країнах, побудовано на формуванні попиту (особисте споживання, державні витрати, капіталовкладення і експорт) і пропозиції (випуск товарів і послуг, а також будівництво), що відповідає макроекономічної моделі кругообігу ВНП .

Можливості використання досвіду застосування методів соціально-економічного прогнозування в сучасній Україні

Створення передумов для призупинення падіння обсягів виробництва з подальшим їх нарощуванням на сучасному етапі розвитку Україна виходить на перше місце серед завдань економічної політики. Без подолання спаду виробництва та переведення економіки на траєкторію росту не можливо вирішити жодної соціально-економічної проблеми українського суспільства. Ця обставина, а також введення національної валюти, рішучий курс на досягнення фінансової та загальноекономічної стабільності в державі зумовлюють підвищення вимог до якості макроекономічного прогнозування.

З урахуванням цього 02.04.1998 р. Національним Банком, Міністерством економіки, Інститутом економічного прогнозування НАН України, національним інститутом стратегічних досліджень в Україну була організована і проведена науково-практична конференція «Економіка України в 1998-2000 рр..», В якій брали участь також представники Верховної Ради України. [3, с. 21]

На конференції були представлені методологія і прогнози, що використовуються різними науковими установами України для розробки прогнозів соціально-економічного розвитку. Основними методами соціально-економічного прогнозування були визнані методи економіко-математичного моделювання та експертних оцінок.

Однією з найбільш важливих проблем, - що виникають у процесі прогнозування макроекономічних показників, була визнана проблема прогнозування надходжень до Державного бюджету. Існування різних форм власності і методів господарювання, відсутність ефективного управління виробництвом роблять непридатними для використання нормативний метод розрахунків надходжень, широко використовувався за часів планового ведення господарства.

В умовах перехідної економіки найважливішим чинником, що визначає обсяги виробництва, а, отже, і прогноз величини ВВП, є платоспроможний попит. Істотна складова цього попиту - витрати на суспільне споживання (державну безпеку, охорону здоров'я, освіта) - фінансується з державного бюджету. Велика частка витрат припадає на бюджетну сферу. Таким чином, точний прогноз ВВП не можливий без урахування обсягів і структури бюджетних витрат. Але й надходження до бюджету по вказаній методиці можна розрахувати лише виходячи з прогнозу ВВП.

Інший недолік статистичних методів полягає в тому, що вони не можуть у достатній мірі враховувати вплив неекономічних чинників, таких як, наприклад, витрати викликані загостренням соціально-політичної ситуації в умовах перехідної економіки.

Все це вимагає створення нових підходів, які спиралися б на сучасні кількісні методи досліджень - системний аналіз і математичне моделювання. Багатоваріантність розвитку подій, зумовлена ​​дією непередбачених факторів, враховується шляхом сценарного прогнозування. Розробка експертами сценаріїв впливу таких чинників передує здійснення прогнозів для кожного із сценаріїв, що дає можливість врахувати найбільшу кількість аспектів модельованого процесу. Застосування сценарних методів прогнозування можна розглядати на прикладі розробки проекту державного бюджету на 1998 р. оскільки результати виконання бюджету суттєво залежать від загальної макроекономічної ситуації, на яку впливають важкопередбачувані фактори, ефективно використовувати наступні сценарії: [18, с. 22]

Сценарій перший («оптимістичний»). Передбачає здешевлення імпорту (у доларовому еквіваленті) на 8-10% на рік, 30%-е зниження загальних виробничих витрат, жорстку монетарну і кредитну політику, а також зниження кредитних ставок на 5-6%.

На думку експертів такий набір умов є найбільш сприятливим для досягнення фінансової стабілізації. Поряд з цим жорстка фінансова політика неодмінно потягне за собою додаткове зниження платоспроможності споживачів, тому, згідно цього сценарію очікується спад виробництва в розмірі 7-9% на рік.

Сценарій другий («реалістичний»). Передбачає збереження тенденцій в інфляції, подорожчання імпорту до 5% на рік, збереження існуючих базових кредитних ставок. Очікуваний спад виробництва не повинен перевищити 6% на рік.

Сценарій третій («помірно песимістичний»). Відрізняється від попередніх припущенням про вдвічі великих темпах знецінення національної валюти і, як наслідок, посиленням дії зовнішніх чинників також підсилюють інфляційні процеси в суспільстві. Очікуваний спад виробництва 6% на рік.

Мета подальших досліджень - прогнозування надходжень до консолідованого бюджету і визначення найважливіших напрямів видатків. Для цього в рамках викладених вище макроекономічних сценаріїв розглядаються такі подсценаріі:

Сценарій перший - А. Включає всі пропозиції сценарію першого, а також передбачає, що показники діяльності виробників (обсяг реалізації продукції, прибуток, рентабельність) розраховуються відповідно до обсягів виробництва продукції, які вказані в прогнозах Міністерства економіки. Покриття дефіциту бюджету за рахунок емісійних джерел не може перевищувати 30%. Фактично даний сценарій - це комплекс умов, при яких розраховується проект бюджету.

Сценарій перший - Б. Відрізняється від попереднього тим, що показники діяльності виробників розраховуються на основі оцінок обсягів платоспроможного попиту, експорту та імпорту, отриманих за допомогою моделюючої системи, з урахуванням прогнозованого фінансового положення споживачів і виробників.

Сценарій другий - А. Включає всі пропозиції другого сценарію, а показники розраховуються аналогічно сценарієм першого - А.

Сценарій другий - Б. Включає всі пропозиції другого сценарію, а показники розраховуються аналогічно сценарієм першого - Б.

Сценарій третій - А. Включає всі пропозиції третього сценарію, а показники розраховуються аналогічно сценарієм першого - Б.

Потім аналізуються прогнози надходжень та основних витрат, вибирають сценарій, за яким найбільш реально і ефектно б могла розвиватися макроекономічна ситуація.

В умовах економічного спаду обсягів виробництва і нестабільності економічної ситуації в сучасній Україні відбувається посилення використання в прогнозуванні соціально-економічних явищ і процесів методів експертних оцінок і розрахунків. Застосування даними методів можна спостерігати при прогнозуванні розвитку обсягів платоспроможного попиту і кінцевого споживання.

Розробка варіантів прогнозів розвитку кінцевого споживання починається з аналізу коефіцієнтів задоволення потреб населення, які визначається шляхом відношення рівнів споживання різних видів продукції за різні періоди спочатку до реальних, а потім до раціональним. Також використовуються в аналізі зворотні цими показниками індекси потреб попиту на різні види продукції.

У процесі аналізу ці індекси з різних видів продукції ранжуються за їх величиною (починаючи з найнижчих і закінчуючи найвищими), а потім групуються через певний інтервал у 5-10 груп (найбільш високі, високі, підвищені, вище середнього, середні, нижче середнього , малі) (див. табл. 3.1) [6, с. 8]

Рознісши отримані раніше індекси реальних, окремо рекомендованих і раціональних потреб по цих групах можна отримати три масиви інформації для змістовного аналізу динаміки, кількісних залежностей, тенденцій і закономірностей розвитку пропорційності за звітні роки.

Основні кількісні ознаки і інтервали груп різної пропорційності

Таблиця 3.1

Ранги

Коефіцієнт задоволення потреб

Індекс потреб

Ступінь пропорційності

Високі

1

1,0

10

Повна

2

0,9

1,1

Найвища

3

0,8

1,25

Висока

Середні

4

0,7

1,4

Підвищена

5

0,6

1,65

Вище середньої

6

0,5

2

Середня

Низькі

7

0,4

2,5

Нижче середньої

8

0,3

3,3

Менша

9

0,2

5

Мала

10

0,1

10

Низька

Розглянуті вище коефіцієнти задоволення потреб та індекси потреб містять зіставлення об'єктивних показників рівнів виробництва до потреб і платоспроможним попитом населення, що походить із суб'єктивних та експертних уявлень.

Подальші розробки прогнозних варіантів показників споживання здійснюються шляхом зіставлення двох трьох методів на основі гіпотетичного підходу та вивчення розвитку споживання основних видів продукції за звітний період. Прогнозні варіанти розробляються на перспективу - як шляхом продовження рядів за звітний період за середньорічними сформованим темпами, так і за індексами динамічності.

Складні і в основному стихійні процеси переходу до ринкової економіки, товарний дефіцит та інфляція вносять великі зміни в сучасну соціально-економічну ситуацію. Через непередбачуваність економічних процесів у перехідний період пріоритетне значення надається короткостроковому прогнозуванню. Основне завдання полягає у визначенні поточних тенденцій розвитку кон'юнктури ринку, відстеження фактичного виконання річних планів і внесення відповідних коректив на майбутнє.

Сформована в Україну статистична база не відповідає вимогам до інформаційно-статистичного забезпечення короткострокових прогнозів. Так, до цих пір щомісяця не розраховуються такі необхідні для короткострокового прогнозування показники, як нормальний рівень безробіття, заробітної плати, робочого часу, а також інші елементи інформаційної бази важливі для розробки короткострокових прогнозів.

У короткостроковому прогнозуванні макроекономічних показників використовуються методи екстраполяції динаміки та тенденцій розвитку економіки. Короткостроковий прогноз грунтується на прогнозних розрахунках номінальної та реальної величин ВВП, а також рівня інфляції в цілому за період і на оцінці тенденцій зміни кон'юнктури ринкової економіки. Так, наприклад, прогнозна динаміка реального ВВП на 1997 р.: за мінімальної варіанту - в межах від 3,6 до 2,7%, а за помірного - від 0,1 до 1,4%. Прогноз обсягів і динаміки ВВП на 1997 р. виконується на основі фактичних даних за 1994-1996 рр.., А також за перші 3 місяці 1997 р., про щомісячні обсяги ВВП, індексу споживчих і оптових цін.

Прогноз був виконаний з урахуванням тенденцій за аналізований період з урахуванням обмеження, що в 1997 р. не будуть прийняті економічні рішення, які суттєво вплинуть на динаміку макроекономічних показників.

Після цього визначається зв'язок, достатня для використання в прогнозі, при якій коефіцієнти кореляції між даними досить значні. Дана ситуація спостерігалася при зіставленні динаміки коефіцієнтів щомісячного зростання номінального ВВП (до попереднього періоду з початку року) в 1995-1997 рр.. (Див. рис. 3.1). [12, с. 7]

З рис 3.1 видно, що зв'язок між показниками виявилася майже лінійної, що дозволило використовувати коефіцієнти щомісячного зростання номінального ВВП для прогнозу.

У процесі розробки короткострокового прогнозу враховані особливості різних економічних систем. У закритій економіці сукупні доходи зростають відповідно до суми збільшення витрат, а у відкритій економіці збільшення доходів нижче оскільки частина приросту доходів «залишає економіку» за рахунок імпорту.

Методи соціально-економічного прогнозування

Прогнозні щомісячні коефіцієнти зростання номінального ВВП у березні-грудні 1997 рр.. розраховані шляхом множення відповідних показників 1996 р. на співвідношення відповідних коефіцієнтів лютого 1997 і 1996 р., після чого за формулами (6,7) розрахований обсяг номінального ВВП за квітень-грудень 1997 р. [12, с. 4]

Де Т - обсяг номінального ВВП з початку року;

(T-1), t - відповідно поточний і попередній роки;

1, 2, 3, ..., n - номери місяців.

Методи соціально-економічного прогнозування

Рис 3.1

Методи соціально-економічного прогнозування

Індекси оптових і споживчих цін в квітні грудні 1997 р. оцінені методом експертних оцінок. На їх основі розрахований дефлятор споживчих і оптових цін за формулою (8): [12, с. 5]

Де D - дефлятор оптових і споживчих цін;

I - індекс споживчих цін за відповідний період;

Р - індекс оптових цін за відповідний період.

На основі наведеної методики з даними 1997 р. здійснений прогноз номінальної та реальної величини ВВП на 1998 р., який передбачав два варіанти: помірний (без урахування очікуваного підвищення цін, у разі чого індекс інфляції у 1998 р. складе 8%, а індекс оптових цін - 5%); мінімальний (з урахуванням адміністративного підвищення тарифів на послуги зв'язку і газ для населення на 15,8%).

Динаміка відхилень у даній моделі характеризує зміну загальних тенденцій відносно темпів інфляції, а також зростання фізичного обсягу виробленої продукції та наданих послуг. Експертна оцінка темпів інфляції супроводжується відстеженням державних зовнішнього і внутрішнього боргів, динаміки процентних ставок за кредити, дефіциту державного бюджету.

Результати прогнозу ВВП в Україну на друге півріччя, розраховані на основі представленої моделі, показані у табл. 3.2 [12, с. 8]

Прогноз номінального і реального ВВП Україна

у другому півріччі 1998 р.

Таблиця 3.2

Місяці

Номінальний ВВП, млн. грн.

Реальний ВВП,%

Мінімальний варіант

Поміркований тип

Липень

51997

0

0,2

Серпень

59955

-0,4

0,2

Вересень

68425

-0,9

0,6

Жовтень

77606

-1,1

0,9

Листопад

85809

-1,7

1,0

Грудень

98122

-2,7

1,4

Дані, представлені в табл. 3.2, свідчать про те, що у випадку мінімального варіанту зростання номінального ВВП відбувається за рахунок збільшення рівня інфляції, що призводить до того, що реальний ВВП починає скорочуватися до - 2,7% у грудні. У помірному варіанті зростання номінального ВВП пояснюється збільшенням обсягів виробництва і стабільним рівнем інфляції, що дозволяє досягти зростання реального ВВП з 0,2% у липні до 1,4% у грудні.

Таким чином, для прогнозування та моделювання соціально-економічних процесів в Україні в умовах переходу до ринкової економіки, найбільш застосовні статистичні моделі, які грунтуються на існуючі тенденції у змінах макроекономічних показників. Моделі прогнозування можуть виступати як довгостроковими, так і короткостроковими. Внаслідок високого ступеня невизначеності економічної політики в Україні, пріоритетне значення віддається короткостроковим прогнозами. Недоліком короткострокових прогнозів є використання в них тільки монетарних змінних - таких, як індекси цін, швидкість обігу грошей, дефіцит бюджету, зовнішні прямі інвестиції. Змінні, які зосереджені на узагальнюючому показники створення реальної доданої вартості, можуть бути ефективно використані тільки в довгостроковому прогнозуванні.

Висновок

На основі проведеного дослідження по темі «методи соціально-економічного прогнозування» необхідно зробити наступні висновки:

У процесі систематизованого науково обгрунтованого прогнозування розвитку соціально-економічних процесів відбувалося розвиток методології прогнозування, як сукупності методів, прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі аналізу ретроспективних даних, екзогенних та ендогенних зв'язків об'єкта прогнозування, а також їх вимірювань в рамках даного явища або процесу вивести судження певної достовірності щодо його майбутнього розвитку.

Дослідження різних класифікаційних схем методів прогнозування дозволяє виділити в якості основних класів фактографічні, експертні та комбіновані методи, спеціалізація яких обумовлена ​​специфікою цілей і завдань, кількістю і якістю вихідної інформації, періодом попередження прогнозу.

Таким чином, опти державного регулювання ринкової економіки свідчить про те, що воно повинно грунтуватися на системному науковому прогнозуванні, яке дозволяє на базі отриманої інформації про минуле й сьогодення стан економіки припустити альтернативні шляхи її розвитку в майбутньому періоді. В основі ринкової економіки лежить переважно кейнсіанська концепція, що передбачає вплив держави на макроекономічні показники. У зв'язку з цим економічне прогнозування У США, як і в інших розвинених країнах, побудовано на формуванні попиту (особисте споживання, державні витрати, капіталовкладення і експорт) і пропозиції (випуск товарів і послуг, а також будівництво), що відповідає макроекономічної моделі кругообігу ВНП .

Необхідно зазначити, що процеси реформування економічної системи в сучасній Україні викликали зміну пріоритетів в методології соціально-економічного прогнозування. Так, відсутність директивного управління зробило непридатним для прогнозування нормативний метод, широко застосовувався в умовах планової економіки. Економічний спад виробництва та нестабільність економічної ситуації в Україні зумовлюють пріоритетне значення короткострокового прогнозування соціально-економічних процесів з використанням економіко-математичних моделей та експертних оцінок.

Список літератури

Агапова Т. Сучасна економічна теорія: методологічна база і моделі / / Російський Економічний Журнал. - 1995. - № 10.

Богачова О. США: шостий рік стабільного економічного підйому / / Світова економіка і міжнародні відносини. - 1998. - № 8.

Власюк А. Стабілізація економіки України / / Економіка Україна. - 1995. - № 12.

Горєлов С. Математичні методи в прогнозуванні. - М.: Прогрес, 1993.

Денискін В. Основи соціального прогнозування в харчовій промисловості. - М.: Колос, 1993.

Дудкін В. Індикативне планування - механізм координації діяльності державних і недержавних суб'єктів управління / / Російський Економічний Журнал. - 1998. - № 6.

Кривов В. Законодавче визначення змісту економічних рішень / / Економіст. - 1997. - № 12.

Курс економічної теорії / За ред. А.С. Сидоровича. - М.: Підручники МДУ, 1997.

Лєскова М. Прогноз розвитку світової економіки / / Бюлетень іноземної комерційної інформації. - 1995. - № 145.

Основи економічного і соціального прогнозування / За редакцією Мосіна Н. - М.: Вища школа, 1985.

Панасюк Б., Сергієнко І. Прогнозування розвитку економіки України / / Економіка Україна. - 1996. - № 1.

Панасюк Б., Сменковський А. Про деякі методичних підходах до короткострокового прогнозування макроекономічних показників / / Економіка Україна. - 1998. - № 10.

Сааті М.А. Моделювання складних систем. - М.: Наука, 1993.

Соколов М. Динаміка ВВП в основних групах країн / / Проблеми прогнозування. - 1998. - № 1.

Сутягін В. Про співвідношення наукових прогнозів і державних програм соціально-економічного розвитку / / Проблеми прогнозування. - 1998. - № 1.

Цигічко В. Основи прогнозування систем. - М.: Фінанси і статистика, 1986.

Черніков Д. Макроекономічна теорія / / Російський Економічний Журнал. - 1995. - № 9.

Юрченко А. Моделювання соціально-економічного розвитку суспільства / / Вісник МГУ: Економіка. - 1993. - № 2.


Методи соціально-економічного прогнозування
Додаток 1

Модель кривих потоків у відкритій економіці [18, с. 79]


Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Міжнародні відносини та світова економіка | Курсова
160.1кб. | скачати


Схожі роботи:
Методи соціально-економічного прогнозування як навчальної та наукової дисципліни
Методологічні основи соціально економічного прогнозування
Прогнозування та програмування соціально економічного розвитку регіону
Система соціально-економічного прогнозування. Основні групи прогнозів
Прогнозування соціально економічного розвитку Вітчизняний і зарубіжний досвід
Державні методи регулювання соціально економічного розвитку регіону механізми інструменти
Прогнозування критичного тиску Основні методи прогнозування
Прогнозування значення економічного показника
Прогнозування техніко-економічного рівня автомобіля
© Усі права захищені
написати до нас