П. 3.4. Методи та моделі економічного прогнозування

Методи прогнозування - це сукупність прийомів мислення, способів, які дають змогу на підставі аналізу ретроспективних даних зробити висновки про можливий розвиток економіки у майбутньому.

Можна класифікувати за різними ознаками:

- залежно від способу прогнозування і наявності інформаційних даних методи прогнозування поділяють на:

1. фактографічні методи грунтуються на достатньому інформаційному матеріалі про об'єкт прогнозування та його минулий розвиток. До них належить група методів екстраполяції і моделювання;

2. експертні (інтуїтивні) методи застосовують у тих випадках, коли інформаційний матераіл, який характеризує розвиток об'єкта у минулому, недостатній. Вони побудовані на інформації, отриманій за оцінками спеціалістів-експертів;

3. комбіновані - методи прогнозування об'єднують експертні та фактографічні методи.

 

До експертних методів належать методи індивідуальної і колективної експертної оцінки.

Найпоширенішими методами індивідуальної експертної оцінки є метод «інтерв'ю», аналітичний, метод написання сценарію.

3а методом «інтерв'ю» експерт безпосередньо опитує спеціалістів.

Аналітичний метод передбачає всебічний аналіз прогнозованого економічного явища або процесу з підготовкою відповідної доповідної записки.

Метод написання сценарію грунтується на визначенні логіки розвитку прогнозованого об'єкта за різних умов.

Колективними методами експертних оцінок є методи колектийної експертної комісії і колективної генерації ідей, метод Дельфі, матричний метод.

Суть методу колективної експертної комісії полягає у тому, що група спеціалістів уточнює головні напрями розвитку об'єкта. При цьому, будується матриця, у якій відображена генеральна мета, підцілі та засоби їх досягнення, і розробляє перелік питань для експертів. Експертів опитують з метою отримати відповіді на поставлені питання у вигляді оцінок ймовірного варіанта розвитку подій (найпоширенішою є таблична форма). Заповнені експертами таблиці використовують для узагальнень думок з кожного запропонованого питання. Остаточну оцінку визначають як її середнє зважене значення.

Статистичне опрацювання даних колективної експертної оцінки для науково-технічних прогнозів - це сукупність оцінок відносної важливості, поставлених кожним спеціалістом кожному з оцінюваних напрямів досліджень.

Метод колективної генерації ідей у практиці називають методом «мозкового штурму». Він дає змогу активізувати творчий потенціал експертів у разі шукання виходу з проблемної ситуації. Використання методу передбачає зіткнення протилежних напрямів думок і рекомендацій учасників «мозкового штурму» щодо вирішення конкретної проблеми. За методом «мозкового штурму» розробники виконують прогнозування у кілька етапів. Роботу розпочинають з формування групи експертів (10-15-20 осіб), куди запрошують фахівців з високим рівнем загальної ерудиції і розумінням проблеми. Надалі група аналізу проблемної ситуації складає проблемну записку учасника «мозкового штурму», у якій наводить і описує проблемну ситуацію та головні правила ведення «штурму». Головною особливістю «мозкового штурму» є те, що в процесі генерації ідей до уваги беруть усі ідеї, незалежно від їх доцільності.

Після «атаки» група аналізу проблемної ситуації систематизує ідеї: складає їх перелік; формулює у загальноприйнятій термінології; об'єднує ідеї, які дублюються і взаємодоповнюють одна одну; визначає ознаки, за якими ідеї можна об'єднати; поєднує за визначеними ознаками; за групами (від загальних до часткових).

Для визначення й оцінки ймовірності настання тих або інших подій використовують метод Дельфі, який дає змогу узагальнити думки окремих експертів в узгоджену групову думку. Особливість методу Дельфі полягає в тому, що він передбачає анонімність експертів, використання результатів попереднього туру опитування, статистичну характеристику групової відповіді. Способом проведення даного методу: фахівець, який проводить прогнозування, використовуючи анкети попереднього туру, вилучає з них лише ту інформацію, яка стосується однієї проблеми. Фахівець-прогнозист враховує думку експертів «за» і «проти» з кожного погляду. Статистична характеристика групової відповіді полягає у тому, що група фахівців складає прогноз, який містить погляд лише більшості експертів. Метод Дельфі є ефективним, оскільки він дає змогу ліквідувати низку труднощів, пов'язаних з роботою колективної експертної комісії.

 

Найважливішими фактографічними методами прогнозування є такі:

- методи однофакторного прогнозування. Вони об'єднують дві великі підгрупи: методи прогнозування тренду (експоненціональне згладжування, узагальнене експоненціональне згладжування, гармонічні ваги, спектральні методи, метод ковзної середньої, метод Бокса-Дженкінса, метод скінченних різниць, ріжицевих рівнянь, оптимальних фільтрів, сплайн-функції) і методи прогнозування випадкової компоненти (метод авторегресії, ймовірнісний метод, метод ланцюгів Маркова);

Методами екстраполяції є статистичні методи, які використовуються для вивчення попереднього і сучасного стану розвитку обєкта і перенесення закономірностей минулого і сучасного розвитку на майбутнє.

Математично екстраполяцію можна зобразити за допомогою такої формули:

де - значення екстрапольованого рівня (прогноз);

- база екстраполяціїї

L - період упередження (відрізок часу від моменту надходження останніх статистичних даних про об'єкт прогнозування до моменту, який цікавить дослідників).

Найпростішим методом екстраполяції є метод найменших квадратів, за допомогою якого встановлюються розмах коливань прогнозованих тенденції чи явища, тобто прогнозується можливий ризик неотримання прогнозного результату. Екстраполяція на основі плинних середніх використовується за умов короткострокового прогнозування.

Адаптивне згладжування. Головною сферою застосунання адаптивних методів прогнозування є отримання прогнозних результатів для показників, динаміку яких характеризує регулярна зміна. Вихідна інформація для використання адаптивних методів - динамічні ряди з кількістю спостережень не менше 10 - 15 точок. Результати отримують у вигляді числових значень динаміки ряду на перспективу, використовуючи лінійну адаптацію моделі:

де - оцінки коефіцієнтів прогнозного полінома в момент t;

r - період прогнозування.

 

- методи багатофакторного прогнозування, до яких належать регресивні моделі (адаптивні регресії, регресивні К-моделі), адаптивне згладжування, факторний аналіз, метод групового врахування аргументів, імітаційні моделі, багатовимірна фільтрацій.

Методи багатофакторного прогнозування використовуються для прогнозування багатовимірних процесів. Вони прості в реалізації, досить «м'які» щодо вимог до вихідної інформації і дають змогу отримати достовірні прогнозні результати. Процедурні переваги методів передбачають чіткий вибір виду функціональної залежності пояснювальної змінної від часу і незалежних змінних. По суті, якість отриманих прогнозних результатів залежить від правільності вибору виду функціональної залежності і вже меншою мірою - від якості вихідної інформації.

Найпоширенішими є методи регресійного і кореляційного аналізів.

Регресійний аналіз використовують для дослідження форм зв'язку, які визначають кількісні співвідношення між випадковими величинами досліджуваного випадкового процесу. Регресійний аналіз є частиною теорії кореляції.

Найпростішою функцією регресії є лінійна:

Коефіцієнти а і В обчислюють методом найменших квадратів, на підставі умови мінімізації функції помилки.

Кореляційний аналіз визначає кореляційні зв'язки між випадковими величинами. Парна кореляція дає змогу з'ясувати залежність між двома показниками.

Коефіціент парної кореляції змінюється у межах від –1 до +1. Чим більше коефіцієнт наближається до +1, тим сильніший прямий зв'язок, чим ближче коефіцієнт до -1, тим сильніший обернений зв'язок між показниками. З наближенням коефіцієнта до нуля зв'язок між показниками послаблюється.

 

Економіко-математична модель – система формалізованих співвідношень, які описують основні взаємозв’язки елементів, що утворюють економічну систему.

Економіко-математичні моделі можна класифікувати залежно від різних ознак: