Приложение 1. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В БИЗНЕСЕ

3. Основные этапы прогнозирования и типы прогнозов

Построение прогноза и связанные с ним построение и экспериментальная проверка (верификация) вероятностно-статистической модели обычно основаны на одновременном использовании информации двух типов:
- априорной информации о природе и содержательной сущности анализируемого явления, представленной, как правило, в виде тех или иных теоретических закономерностей, ограничений, гипотез;
- исходных статистических данных , характеризующих процесс и результаты функционирования анализируемого явления или системы.

Можно выделить следующие основные этапы прогнозирования.

1-й этап (постановочный ) включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми нас интересует; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых ).

2-й этап (априорный , предмодельный ) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).

3-й этап (информационно-статистический ) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы.

4-й этап (спецификация модели ) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, мы имеем в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).

5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели ) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которыми мы располагаем. При реализации этого этапа «прогнозист» должен сначала ответить на вопрос, возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным при принятой на 4-м этапе структуре (способе спецификации) модели. Это составляет так называемую проблему идентифицируемости модели. А затем, после положительного ответа на этот вопрос, необходимо решить уже проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным. Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к 4-у этапу и вносят необходимые коррективы в решение задачи спецификации модели.

6-й этап (верификация модели ) заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа точности и адекватности модели. При пессимистическом характере результатов этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1. Если же этап верификации модели дает положительные результаты, то модель может быть непосредственно использована для построения прогноза в соответствии с описанной выше общей схемой (10).

В описании содержания 1-го этапа процедуры прогнозирования речь шла, в частности, о необходимости определения конечных прикладных целей прогнозирования. Это подразумевает, в частности, и определение требуемого типа прогноза . Тип прогноза определяется двумя факторами:
горизонтом прогнозирования и
иерархическим уровнем прогнозируемого показателя .

По горизонту прогнозирования прогнозы делятся на краткосрочные (на 1-2 такта времени вперед), среднесрочные (на 3-5 тактов) и долгосрочные (более чем на 5 тактов времени вперед).

По уровню прогнозируемого показателя целесообразно выделять макро- , мезо- и микропрогнозы . Все, что связано с прогнозированием показателей, характеризующих деятельность фирм, компаний и предприятий, относится к микроуровню. Мезо- (региональный и отраслевой уровни) и макропрогнозы используются при описании внешней среды.

Следует подчеркнуть, что в реальности бизнесмен, руководитель предприятия может, конечно, успешно вести бизнес и не владеть методами построения математических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции знание этих методов предоставляет бизнесмену и его бизнесу порой не менее значимые конкурентные преимущества, чем завоевание определенной доли рынка или получение выгодного кредита.

Предыдущая

Основными этапами прогнозирования являются:

1) выявление потребностей на рынке. Начальным этапом экономического прогноза является определение на рынке социально-экономического заказа общества либо иерархической совокупности таких заказов, если речь идет о многопрофильном прогнозе. В самом общем плане социально-экономический заказ характеризуется тем, что помимо детерминированных потребностей общества в отдельных продуктах он определяет и ограничения ресурсов, которые общество может затратить, а предприятие – выделить на удовлетворение этих потребностей;

2) учет взаимосвязи между выявленными элементами «потребность – ресурсы»;

3) разработка технических прогнозов, непосредственно связанных с объектом экономического прогнозирования, выявление и конкретизация потребностей рынка в нововведениях, которые являются составной частью рыночной конъюнктуры;

4) разработка прогнозов относительно области возможных путей производства и развития самого объекта прогнозирования (рис. 1.1), исходя из выявленных на первом этапе конкретных потребностей, содержащихся в социально-экономическом заказе и механизме рынка;

5) разработка путей реализации прогноза производства в рамках верхнего предела затрат, указанных в заказе при разработке прогноза.

6) дальнейшая конкретизация полученных прогно­зов и расчетов (в результате итеративных процедур) в области соответствующих возможных путей техническо­го и экономического развития, необходимых ресурсов, хозяйственных распоряжений относительно реализации поставленной задачи.

Рис. 1.1 Связь технического и экономического прогнозов

Указанная последовательность этапов построения технико-экономических прогнозов предотвращает неоправданные потери предприятия и облегчает поиск оптимальных вариантов экономического и тех­нического развития. Взаимосвязь технических и экономических прогнозов, помогает определить новые возможности предприятия и по­требности рынка.

Экономические прогнозы могут разрабатываться для предприятия в целом, отдельных его цехов или видов продукции. В каждом случае используются определенные методы и конкретные показатели. Наиболее общими показателями, которые должен определять прогноз, являются:

· вероятность достижения поставленной цели в рамках рассматриваемого в прогнозе направления;

· капитальные вложения , необходимые на программу в целом и на каж­дый год прогнозируемого периода;

· затраты труда (в человеко-годах/часах) в каждом году прогнозиру­емого периода с выделением затрат по категориям профессий;

· текущие издержки производства в каждом году прогнозируемого пе­риода с выделением издержек на различных стадиях жизненного цикла изделий;

· прибыль предприятия .

Прогнозирование предполагает исследование еще не существующего объекта. Этот познавательный феномен требует, с одной стороны, философского осмысления с точки зрения категорий диалектики, а, с другой стороны, формулирования основных методологических принципов, способных служить конструктивной основой для разработки прикладных методов прогнозирования.

Успехи практического прогнозирования вызвали в 1970-х годах широкий поток методологических исследований. Этому способствовало и появление новой области исследования – глобальной проблематики, связанной с рассмотрением мировых ресурсных, экологических, демографических, продовольственных и других проблем, требующих как философского, так и конкретно-практического осмысления.

В развитых странах бум прогностических исследований продолжается и в настоящее время.

Появились специальные издания, посвященные вопросам прогнозирования. Под феномен прогнозирования подводятся различные методологические исследования, отражающие позиции различных философских школ. Провозглашено появление новой области знаний – футурологии – науки о будущем. Прогнозирование, прежде всего, связано с развитием объекта исследования.

Значительный вклад в теорию прогнозирования внесли советские ученые. Конкретная проблематика теории прогнозирования нашла отражение в создании специального понятийного аппарата и общих принципов исследований будущего. Научная теория прогнозирования использует специфические гносеологические категории, порожденные своеобразием познавательной ситуации при прогнозировании, и формулирует основополагающие методологические принципы научного прогнозирования.

Наиболее общим методологическим вопросом, на который должна ответить теория прогнозирования, является вопрос о самой возможности научного предвидения путей развития общества в его различных аспектах – социальном, экономическом, политическим, научно-техническом и т.д. Если исследования настоящего и прошлого позволяют выявить устойчивые связи и отношения и на их основе сформулировать объективные законы развития, то с помощью этих законов возможно и научное предвидение. Другими словами, существование объективных законов развития определяет принципиальную возможность прогнозирования, которая может быть реализована по мере вскрытия этих законов наукой. Это наиболее общее положение теории прогнозирования говорит также о том, что судить о будущем можно, только экстраполируя вычисленные к моменту прогноза тенденции развития, т.е. прогноз основан на настоящем. Будущие события, не связанные со знанием о настоящем, не могут быть предметом научного прогнозирования.

Изучая настоящее и прошлое объекта, исследователь строит его образ, а при теоретическом обобщении – абстрактную модель, относительно которой формулируются тенденции и законы развития. С помощью экстраполяции выявленных

тенденций строится идеальных образ будущего, не существующего в настоящее время объекта, который и является предметом изучения при прогнозировании. Следует подчеркнуть, что создание такого идеального образа носит целенаправленный характер, отражающий задачи прогноза по определению будущих ситуаций и возможных проблем, которые должны быть ориентиром при решении конкретных задач сегодняшнего дня.

Научное прогнозирование предполагает построение теории развития объекта исследования, в которой должны найти свое отражение все ее основные функции – описательная, объяснительная и предсказательная. Здесь прогнозирование выступает как необходимый элемент теоретического знания, без которого теория не имеет практической ценности. Вместе с тем, являясь неотъемлемой составной частью теории, предвидение выступает как относительно самостоятельная форма научного познания, имеющая свою специфику и присущие только ей закономерности. Это положение особенно наглядно проявляется в вопросе выбора критерия истинности теории. Если объект реально существует, то состоятельность той или иной теории проверяется путем сопоставления результатов теории с соответствующими показателями развития объекта. Иными словами, теория проверяется практикой. При прогнозировании эта классическая формула не работает, так как никакой практики, т.е. реального объекта, еще не существует.

Организации действуют в условиях неопределенности, однако несмотря на это, менеджеры должны принимать те решения, которые будут оказывать влияние на будущую деятельность компании и принимать максимально верные решения . Поскольку процедуры прогнозирования вне зависимости от их типа качественные они или количественные являются обоснованными, то именно это служит причиной опираться на данных полученные из прогнозов, а не на другие полученные необоснованным путем .

Соотношение использования количественных и качественных методов в прогнозировании значительным образом изменилось в последние годы, в связи с распространением компьютеров, ранее до возникновения серьезного математического аппарата прогнозирования оценка менеджера, часто интуитивного характера была единственно возможным вариантов получить какие-либо предположения о характере наблюдаемых событий в будущем. Благодаря работам, связанным с количественными методами прогнозирования Макридакиса стало понятно, что использование тех прогнозов, которые основываются только на качественных оценках не могут быть настолько же точными, как те, которые имеют математическое обоснование полученных значений . Также в долгосрочной перспективе использование качественных методов прогнозирования оказывается существенно дороже, чем использование программного обеспечения, основывающегося на количественных подходах .

Тем не менее, точность в прогнозировании не может быть достигнута лишь путем использования программ соответствующего назначения . В такой ситуации мы лишь получим лишь информацию, которая без должного знания и понимая даже если будет точной, может оказаться совершенно бесполезной для нужд компании, с другой стороны менеджер, игнорирующий все возможные техники количественного анализа. Данные примеры служат показать, что применение лишь одного подхода, может быть чересчур категоричным шагом менеджера и в конечном итоге привести к негативным последствиям для всей организации .

Программное обеспечение и компьютеры стали совершенно неотъемлемой частью любой организации вне зависимости от ее размеров или направленности, а также принадлежности к частному бизнесу или государственному, потому что каждая компания нуждается в процедуре планирования . Причем важно понимать, что прогнозы используются компанией практически во всех стратегически важных ее отделах, таких как: финансовый, маркетинг, рекрутинг, логистика и многих других для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

Существуют различные классификации по типам прогнозов, которые могут рассматривать их в зависимости от временной перспективы прогнозирования, так и по их позиции, которую они занимают в макро или микро-континууме, также как уже упоминалось может быть произведено деление путем отнесения прогнозов к количественным или к качественным типам прогнозов, от того какие цели стоят перед тем или иным отделом, или конкретным менеджером будут использованы различные подходы к прогнозированию . Долгосрочное прогнозирование свойственно для стратегического отдела предприятия, обычно прогнозы данного типа являются основной потребностью высшего звена менеджмента, которое определяет перспективы развития организации, напротив краткосрочные прогнозы должны использоваться оперативными отделами, в которых необходимо получение данных для принятия безотлагательных решений . Использование краткосрочных прогнозов осуществляется на уровне среднего и нижнего менеджмента, которые ответственны за принятие решений в конкретный момент для организации.

На начальном этапе выборе метода требуется определить степень детализации, то есть понять какой из макро или микро-прогнозов нам нужен, следующим шагом будет определение временной перспективы, на которую должен быть рассчитан прогноз и заключающим этапом станет детерминация фактора использования количественных или качественных оценок, либо определения их соотношения при принятии конечного решения . Возможность анализа методов прогноза при выборе одного из них для целей прогнозирования должна позволить менеджеру упростить процедуру принятия решения . Основополагающим требованиям будет не возможная сложность математического аппарата, а точный и понятный результат прогноза, который можно интерпретировать для принятия менеджером решений, также важно отметить, что помимо вышеперечисленного прогнозирование используется как возможность косвенно влиять на прибыльность, поэтому процедура проведения прогнозной оценки должна в первую очередь быть рентабельной .

Процесс прогнозирования представляет собой экстраполяцию предыдущих наблюдений для получения некоторого представления о том, как ситуация будет выглядеть в будущем. Понимание этого факта, приводит к тому, что аппарат прогнозирования анализирует и подвергает обработке те данные, которые произошли и неотличимы от условий будущего, однако это не всегда верно, поскольку расчет показателей эффективности рабочих основанных лишь на их оценках при приеме на должность будет не точном, поскольку возможно изменение данных показателей, поэтому процесс прогнозирования может быть разбит на несколько составляющих:

• - Сбор данных
• - Редукция или уплотнение данных
• - Построение модели и ее оценка
• - Экстраполяция выбранной модели
• - Оценка полученного прогноза

Первый этап предполагает получение верных данных, а также проведение необходимой проверки достоверности и полученных данных . Данный этап является наиболее важным для всей последующей процедуры прогнозирования, поскольку без должной проверки корректности данных, мы можем провести прогноз для неверных данных, соответственно получив в итог результат несоотносимый с реальными показателями.

Второй этап может быть необязательным, однако очень часто без его наличия корректно осуществить прогнозирование не представляется возможным. Возможны ситуации, когда на втором этапе специалисту по построению прогнозов становится понятно, что исходные данные полученные для проведения прогноза собраны в недостаточном количестве, либо в избыточном . И тот и другой вариант не позволяют построить точный прогноз, если в случае с недостаточным количеством данных это представляется очевидным, то во втором случае возможно собраны данные, которые не относятся к исследуемому предмету прогнозирования, тем самым лишь увеличивая количество ошибок прогноза и снижая его точность. Также на этом этапе данные проходят проверку на соответствие контексту, поскольку если мы собираемся построить прогноз для продаж электрических автомобилей, то целесообразно брать данные за последние 5 лет, а не за 50, во втором случае мы получим неточный прогноз из-за несоответствия контексту рассматриваемой задачи .

Третий этап может быть описан, как построение модели прогноза и ее оценка, суть данного этапа сводится к выбору конкретной модели прогнозирования, которая будет осуществлять посредством заданного алгоритма экстраполяцию предыдущих наблюдений. На данном этапе менеджеру следует осознавать, что чем проще представленная модель прогнозирования, тем легче она будет для понимания ее результатов, что является важнейших фактором при принятии решения топ-менеджментом. Это означает, что более простые модели представляют понятные результаты, которые активно используются при принятии решений .

Четвертый этап заключается в переносе выбранной модели прогнозирования на будущие периоды, что подразумевает получение конкретных значений прогноза, также на данном этапе совершается моделирование прогноза для уже наблюдаемых данных, для оценки точности прогноза, таким образом будут получены ошибки прогноза. Однако непосредственно анализ полученных отклонений в ходе проведения процедуры прогнозирования на уже совершившиеся события будет рассмотрен в пятом этапе .

Пятый этап является заключительным на данном этапе производится оценка полученных прогнозных значений, оценке ошибок прогноза. Для оценки ошибки прогноза используются различные техники, которые подразумевают сложение абсолютных значений прогноза, которая в зависимости от техники оценки может оставаться как суммой отклонений при прогнозе, так и делится на количество наблюдаемых ошибок, с целью поиска средней ошибки по прогнозу. Существуют также методы, которые основываются на сумме квадратов ошибок.

Основная часть прогнозирования стоит на фундаментальных статистических понятиях , они и будут рассматриваться в данной части главы. В основном статистические показатели используют, чтобы дать более детальное представление о структуре данных в генеральной совокупности. Цель данных процедур в статистике сводится к возможности описать большой массив данных с помощью некоторых наиболее важных, ключевых значений. Подавляющее большинство статистик описывают массиву путем усреднения значений наблюдений . Самая распространенная процедура заключается в поиске выборочного среднего значения, которое определяется по формуле сложения всех имеющихся наблюдений и деленных на количество наблюдений:

Наряду с частным использованием выборочного среднего, при процессе определения тенденции данных к группировке вокруг среднего значения используют показатель средне квадратического отклонения:

В данном уравнении мы имеем суму квадратов разностей между наблюдениями и их средним значением .

Среднее значение и среднеквадратическое отклонение считаются одними из наиболее важных характеристик при необходимости описания набора данных совокупности. Их основное преимущество заключается в том, что они достаточно просты к вычислениям и предоставляют содержательные характеристики данных наблюдений. Также наряду с использованием среднеквадратического отклонения и нахождения выборочного среднего, для определения центрального значения из рассматриваемых данных применяется процедура поиска медианы. Медианой называют значение, которое делит выборку на две части, причем в одной они будут меньше, а в другой больше значения медианы. Размах используется для того, чтобы примерно оценить дисперсию выборки, чтобы вычислить размах требуется из самого большого значения выборки вычесть наименьшее.

Для изучения присутствия линейной зависимости в наборе данных между двумя величинами, а также для определения силы данной зависимости может быть использован коэффициент корреляции . Данный коэффициент измеряется от -1 до 1. Минимальное значение коэффициента корреляции равное -1 показывает, что рассматриваемые величины имеют совершенную отрицательную зависимость, в данном случае увеличение одной повлечет уменьшение другой, с другой стороны коэффициент равный +1 будет свидетельствовать о наличии совершенной положительной зависимости между двумя величинами . В том случае если коэффициент корреляции равен 0, то линейная зависимость отсутствует. Коэффициент корреляции можно найти по формуле:

При использовании коэффициента корреляции следует учитывать несколько критически важных моментов, первое на что требуется обратить внимание, это что коэффициент корреляции показывает данные о наличии зависимости между двумя величинами, однако он не может быть использован в качестве средства при определении причинно-следственной связи между факторами, таким образом будет некорректно сказать, что если между величинами присутствует корреляция, то это означает влияние одного фактора на другой, поскольку изменение двух величин может быть вызвано изменением третьего фактора, который не включен в анализ коэффициента корреляции . В данном случае решение о наличии причинно-следственной связи между величинами принимает эксперт, поскольку в реальной жизни могут цена на продукты в Санкт-Петербурге коррелировать с ценами на продукты в Екатеринбурге, однако неверно будет полагать, что какая-то из этих величин оказывает влияние на другую, в данном примере цены будут зависеть от экономической обстановки в стране.

Во-вторых, коэффициент корреляции направлен на определение наличия линейной зависимости, в то время если расчет коэффициента показывает, что линейная зависимость равна 0 или находится в пределах низкой корреляции, то неверно будет полагать, что между переменными не существует совершенно никакой зависимости, поскольку рассматриваемые величины, могут быть подвержены нелинейной зависимости .

Этап представляющий собой сбор данных, проверку их на достоверность, является одним из наиболее сложных из всех этапов прогнозирования, поскольку, если будет допущена ошибка на данном этапе, то заметить ее присутствие будет крайне сложно при последующих вычислениях, поэтому неверные данные на входе дают на выходе неверные прогнозные значения, которые не имеют релевантности по отношению к прогнозируемой величине. Точность прогноза во многом определяется точностью данных, которые будут использованы при построении модели прогнозирования . Из-за большого развития интернета, в общественном доступе появились практически все необходимые показатели для составления макропрогнозов для государств, также присутствует достаточно информации, чтобы делать прогнозы в рамках развития организации, однако наличие большого количества информации в общем доступе не всегда благоприятно сказывается на точности прогноза, поскольку факторы, которые включаются в модель прогнозирования должны иметь непосредственное отношение к исследуемому объекту . Для того, чтобы оценить будут ли искомые данные полезны при поиске решения для какой-то конкретной задачи можно воспользоваться проверкой по следующим четырем критериям:

а) Точность и достоверность исходных данных.

Соблюдение данного критерия подразумевает использование данных, которые получены из источников достоверной информации, а также требует, чтобы данные соответствовали контексту исследуемого объекта.

б) Значимость данных.

Данные будут отражать анализируемые обстоятельства.

в) Согласованность данных.

В данном случае имеется ввиду, что при обстоятельстве изменения данных для объекта, для которого они были собраны должны быть внесены соответствующие корректировки, которые позволят сохранить согласованность новых данных с исторически сложившейся структурой.

г) Привязка ко времени.

Данный критерий позволяет проверить данные на их хронологическое соответствие, таким образом данные которые удовлетворяют данному критерию являются наиболее предпочтительными для проведения прогноза, также здесь необходимо отметить, что данных может быть слишком мало, это означает, что недостаточно исторической предыстории, однако также важно понимать, что использование слишком большого количества данных накопленных за время, может повредить точности прогноза из-за возможной низкой релевантности в контексте прогнозируемого объекта .

Основными при проведении прогнозов могут считаться две категории данных. Первые представляются собой набор данных, которые были собраны в какой-то конкретный момент времени, это могут быть данные за различные промежутки времени: часы, недели, годы, декады и так далее. Вторая категория данных показывает данные которые были собраны с течением времени. Первый тип данных называют кросс-секционными, их основная задача заключается в том, чтобы выяснить взаимосвязи внутри исследуемой совокупности, с целью экстраполяции полученных результатов на генеральную совокупность. Данные, которые были собраны с течением времени называются временными рядами, обычно для этих данных существуют одинаковые интервалы во времени, через которые собираются данные об этих объектах.

Количественная модель прогнозирования используется при прогнозировании временных рядов, для обозначения величины в конкретный момент времени, прогнозного значения и ошибки прогноза используются следующие показатели :

При оценке ошибки прогноза используется несколько методов, большинство которых заключается в усреднении некоторых функций ошибок и фактических значений. Для вычисления ошибки прогноза используется разность между фактическим значением и значением прогноза, полученным для данного момента времени.

Наиболее распространенный метод вычисления ошибки прогноза заключается в сложении абсолютных значений погрешности прогноза и деление на количество наблюдений. Данный метод называется среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Deviation, MAD) . Использование данной техники оценки ошибки прогноза возможно в случае, если специалист осуществляющий измерение ошибки прогноза пытается получить в тех же единицах, в которых находится исходный ряд. Ошибка среднего абсолютного отклонения измеряется по формуле:

Следующий способ оценки ошибки прогнозирования - среднеквадратическая ошибка (Mean Squared Error, MSE) , который заключается в возведении в квадрат каждой ошибки прогноза и последующего суммирования всех ошибок в квадрате, сумма которых делится на количество наблюдений. Данная техника в силу своей особенности возведения ошибок в квадрат, является необходимой для того чтобы обратить внимание специалиста на большие погрешности, допущенные моделью при прогнозировании. В таком случае при сравнении двух методов, один из которых дает ошибки средней величины, а другой дает небольшие, но пиково попадаются существенные отклонения, может оказаться первый метод предпочтительнее. Среднеквадратическая ошибка прогноза вычисляется по формуле:

Однако вычисление абсолютных величин погрешностей не всегда является предпочтительным, поскольку расчет средней абсолютной ошибки в процентах позволяет оценить величину расхождения прогнозного значения и фактическими данными в процентном отношении. Средняя абсолютная ошибка в процентах (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) высчитывается путем расчета абсолютной величины ошибки в каждый конкретный момент и делением на фактическое значение наблюдаемое в данный период времени, сумма данных действий по всем позиция прогноза суммируется и делится на количество наблюдений прогноза. Существенным преимуществом данного подхода является то, что в случае если исходный ряд содержит большие значения, то в итоге мы получим оценку прогноза в процентах, значение которой не будет превышать трех знаков. Расчет данного показатель оценки ошибки прогноза, средней абсолютной процентной ошибки производится по формуле:

Метод средней процентной ошибки (Mean Percentage Error, MPE) помогает определить существует ли смещение в прогнозных значениях, является ли полученный прогноз постоянно заниженным или завышенным. Вычисление средней процентной ошибки происходит путем выявления ошибки прогноза в каждый момент времени, с последующим делением найденной погрешности на фактическое значение характеризующее данный период, последующее суммирование полученных результатов предыдущих действий и деление на количество наблюдений позволяет оценить ошибку прогноза методов средней процентной ошибки. Для анализа данного показателя требуется понимать, что полученное слишком большое положительное значение в процентах означает, что метод является постоянно недооценивающим, то есть прогнозные значения меньше фактических, в случае если значение прогноза является большим отрицательным, то это означает, что рассматриваемый метод прогнозирования, для которого проводится оценка ошибок прогноза последовательно переоценивающий. Формула, которая описывает процесс нахождения средней процентной ошибки:

Решении о выборе того или иного метода прогнозирования часто основывается на оценки ошибок прогноза, которые получается при вычислении таких показателей как MAD, MSE, MAPE, MPE, правильно выбранный метод будет давать наименьшее отклонение от фактических значений, то есть будет является наиболее точным в прогнозировании будущих показателей.

Практика политического прогнозирования разнообразная и различается:

1.За целями и направлениями.

2.За сроками.

3.За основаниями.

4.За инструментарием. Согласно основным целей политической деятельности прогнозы

могут быть направленные на:

Выявление основных тенденций международных отношений;

Познание механизма возникновения и эволюции возможных международных конфликтов;

Прогноз результата избирательной кампании;

Установление динамики влияния основных политических сил в той или другой стране;

Определение степени популярности политических лидеров и их влияния на смену политической ситуации в той или другой стране;

Анализ возможных следствий того или другого политического решения.

Основа политического прогнозирования сильная разная.

Разные виды статистической информации;

Данные социологических исследований;

Опрашивание общественной мысли;

Материалы средств массовой информации;

Данные разведки;

Исторические, психологические, экономические, этнографические исследования;

Знание о факторах, которые влияют на ход политических процессов.

По срокам прогнозы бывают:

1.Краткосрочные – до 5 лет.

2.Среднесрочные – от 5 до 15 лет.

3.Долгосрочные – до 30 лет.

Естественно, что с увеличением срока степень достоверности наступления событий или процессов, которые предполагаются, снижается. Инструментарий политического прогнозирования включает:

Разные виды анкетирования;

Качественные и количественные методы оценки данных опрашивания общественной мысли;

Для обработки больших массивов данных используется:

Современная вычислительная техника;

Специальный математический аппарат, эффективность, которого становится все очевиднишою.

Составление политического прогноза

Представляет собой систему поэтапных действий, среди которых выделяют:

Структурный анализ соответствующей политической системы, выявление ее компонентов, определение характера связей, зависимости между ними;

Выбор основных факторов, количественное выражение, сопоставление их значимости;

Выявление основных тенденций, направленных на развитие действующих в системе процессов;

Экстраполяцию (воображаемое продолжение) этих процессов, синтез этих траекторий у них взаимодействия;

Составление комплексного прогноза развития политической системы.

Методы прогнозирования в политике

Традиционно широко применяются в политическом прогнозировании:

1. Метод экстраполяции (воображаемого продолжения в будущее тех или других существующих политических процессов).

Использование этого метода основано на том, что большинство политических феноменов – собственно процессы, то есть явления, которые длятся во времени и имеют свою траекторию движения, которую можно установить, знавая цепь прошлых и настоящих событий.

2. Метод аналогии. Активно используется в политическом прогнозировании на основе похожести условий, которые вызвали ту или другое событие в прошлому, позволяет сделать вывод о возможности осуществления события в будущем.

Метод аналогии можно использовать в прогнозировании в самый раз для прогноза событий или отдельных феноменов

3.Метод сценариев предусматривает описание возможных будущих событий в каком-нибудь регионе или во всем мире. Его используют, прежде всего, для описания картины развития конфликтных ситуаций, при подготовке политических решений, рассчитанных на более или менее продолжительную перспективу.

Составление сценариев всегда связано с оценкой событий и тенденций их развертывание, а в оценке выражается субъективное отношение к феномену со стороны того, кто ее делает. Поэтому сценариев, которые относятся к прогнозированию одного и того же явления, может быть несколько.Осуществление выбора того или другого сценария требует включения в прогностическую деятельность экспертной оценки, которая получается с помощью опрашивания ученых.

4.Метод моделирования оказывается чрезвычайно полезным в политическом анализе и прогнозировании.

Политическое прогнозирование – процесс разработки научно обоснованного суждения о возможном варианте развития политических событий в будущем, альтернативные пути и сроки его осуществления, а также определение конкретных рекомендаций для употребления практических мер в условиях реальной деятельности.

Сферы использования:

1.Экономико-политическая.

2.Социально-политическая.

3.Государственно-правовая.

4.Политико-идеологическая.

5.Военно-политическая.

6.Внешнеполитическая.

7.Внутриполитическая.

Основные принципы:

1.Системность.

2.Согласованность.

3.Непрерывность.

4.Достоверность.

5.Оптимальность

6.Альтернативность.

7.Рентабельность.

8.Аналогия.

За типами прогнозы делятся на:

2.Нормативные.

За периодом предупреждения:

Оперативный - до 1 месяца.

Краткосрочный – от 1 месяца до 1 года.

Среднесрочный – от 1 до 5 лет.

Долгосрочный – от 5 до 15 лет.

Сверхдолгосрочный – на период больше 15 лет.

За сферами:

1.Внутриполитический.

2.Внешнеполитический.

Основные этапы политического прогнозирования:

1.Передпрогнозная ориентация.

2.Построение базовой модели.

3.Сбор данных прогнозного фона.

5.Оценка достоверности и точности прогноза.

6.Построение поисковой модели.

Основные методы политического прогнозирования:

1. За признаком информационной основы:

фактографические;

экспертные;

комбинированные.

2. По принципу обработки информации:

статистические;

аналогии;

прямые экспертные оценки;

экспертные оценки с обратной связью;

опережающие

3. За признаком аппарата реализации:

Экстраполяция;

Интерполяция;

Факторный анализ;

Корреляционный анализ;

Математические аналогии;

Исторические аналогии;

Экспертное опрашивание;

Экспертный анализ.

Политическая обстановка

Совокупность и результат факторов и условий, которые выражают соотношение и расстановку социально-политических сил, а также состояние политических отношений, непосредственно связанный с достижением политических целей, удовлетворением нужд субъектов политики.

Структура:

Субъекты политической обстановки, их расстановка и соотношения сил;

Реальные жизненные обстоятельства, конкретные политические процессы, явления и тенденции развития;

Политические интересы и целые.

Характерные особенности:

Сложность;

Масштабность;

Динамизм;

Многообразие тенденций;

Большое количество форм проявления.

Основные типы:

Кооперационная;

Конфронтационная;

Кооперацонно-конфронтационная (смешанная).

Методика анализа внутренней политической обстановки:

Определение субъектов политических отношений;

анализ качественного и количественного состава субъектов политики

Анализ целей и интересов субъектов политики;

Анализ реальных процессов и явлений в разных сферах общественной жизни, выявление тенденций их развития;

Анализ состояния экономики;

Анализ состояния социально-классовых и национальных отношений;

Анализ общественного сознания, культурного жизни;

Анализ криминальной ситуации в стране;

Анализ внутренней военно-политической обстановки;

Анализ легитимности политической власти;

Оценка политической обстановки в стране;

Прогноз развития политической обстановки.

Методика анализа международной (региональной) политической обстановки:

Определение полюсов силы в мире (регионе);

Определение центров силы в полюсах;

Анализ и оценка военных потенциалов центров силы;

Анализ и оценка внутренней политической ситуации в центрах силы;

Оценка международной (региональной) политической обстановки;

Разработка прогноза развития международной (региональной) политической ситуации.

Базовые процессы, которые обеспечили глобализацию XXIстолетие, такие:

1.Коммерциализация – последовательное формирование глобальных рынков товаров, услуг, работы, капиталов.

2.Бюрократизация – эволюция бюрократических аппаратов: от аграрных империй к абсолютным монархиям, от абсолютных монархий к конституционным монархиям; республиканское устройство и формы демократического контроля над бюрократией.

3.Коллективизация – разные формы социальной мобилизации, которые используют механизмы общественной регуляции и саморегуляции.

Демократизация – разные формы социальной мобилизации, которые используют механизмы общественной регуляции и саморегуляции

5. Рационализация – возникновение экспериментальной науки Нового времени, ее парадигматизация (Ньютоновськая механика), возникновение научных технологий, социальное проектирование и социальные науки, прикладные научный^-научны-научные-природно-научные, технические и социальные исследования, социальная инженерия, научное программирование, системный менеджмент, информатизация. Схема политической глобализации:

Государственный суверенитет – отсутствие суверенных государств; множественные центры власти на глобальному, локальному и промежуточному

Решение проблем – решение локальных проблем в контексте глобального сообщества;

Международные организации – могущественные и доминирующие по отношению к национальным организациям;

Политическая культура – общеопланетарное преодоление доминирования государственно-центрических ценностей.

Основные стадии прогнозирования

Этап прогнозирования – это часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами.

Процесс разработки прогнозов (вне зависимости от объекта прогнозирования) включает следующие основные этапы:

1) Предпрогнозная ориентация (программа исследования) – это стадия, предшествующая прогнозированию. Она предполагает уточнение задания на прогноз, формулировку цели и задач, предмета, проблем и рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования.

2) Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа, для уточнения которой возможно проведение опроса населения и экспертов.

3) Сбор данных прогнозного фона.

Прогнозный фон - это совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза.

4) Построение рядов динамики показателей основы будущих прогнозных моделей методами экстраполяции;

5) Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей.

6) Построение серии гипотетических норматвных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т. е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т. е. привязанного к этим рамкам) оптимума.

7) Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза.

9) Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.

10) Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования с целью соблюдения принципа непрерывности.

Верификация результатов прогнозов:

Ценность прогнозирования определяется тем, насколько правдоподобно отражено в нем будущее. Научный прогноз должен быть проверяемым, т.е. должна существовать реальная возможность проверить, оказался прогноз правильным или нет, причем должна существовать вероятность для обоих исходов.

Под верификацией результатов прогнозирования понимают проверку точности и достоверности прогноза, она может быть абсолютной и относительной.

Относительная верификация - это различные способы оценки качества прогнозов до наступления прогнозируемого события. Результаты относительной верификации будут менее точны, чем результаты абсолютной, но более оперативны и в силу этого более ценны для принятия управленческих решений.

Абсолютная верификация прогноза, т.е. установление степени его соответствия действительному состоянию объекта в прогнозируемом будущем, практически возможна лишь к завершению периода упреждения. Это особая задача, которая выходит за рамки собственно прогнозирования.

Процедура верификации желательна и обязательна. В сравнительно простых случаях роль этой процедуры фактически играют экспертные опросы. В более сложных случаях требуется специальная процедура по одному из восьми видов верификации: (ВИДЫ НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНЫ)

1) Прямая верификация – проверка прогноза путем его разработки методом, отличным от первоначально использованного.

2) Косвенная верификация - проверка прогноза путем его сопоставления с прогнозами, полученными из других источников информации.

3) Инверсная верификация – проверка прогноза путем проверки адекватности прогностической модели на ретроспективном периоде.

4) Консеквентная (дублирующая) верификация - проверка прогноза путем аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.

5) Верификация повторным опросом - проверка прогноза путем использования дополнительного мнения, отличающегося от мнения большинства.

6) Верификация оппонентом - проверка прогноза путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.

7) Верификация учетом ошибок - проверка прогноза путем выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.

8) Верификация компетентным экспертом - проверка прогноза путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.

Министерство экономического развития России. Основные задачи и функции в системе макроэкономического прогнозирования и планирования

Минэкономразвития – федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий проведение единой гос социально-эконом политики. Главная задача - определение путей и разработка методов эффективного развития экономики.

Функции: (в скобках примеры)

1.аналитическая (анализ экономического положения РФ, тенденций социально-экономического развития, экономической ситуации в регионах, хода проводимых в стране реформ)

2. информационная (подготовка годовых и ежеквартальных докладов о состоянии российской экономики)

3. экспертная (заключения по вопросам развития отдельных отраслей экономики и регионов страны, развитию инфраструктуры рынка; совершенствованию законодательной базы)

4. консультационная (предложения по ценовой политики в РФ; развитию рыночной инфраструктуры)

5. разработка и обоснование различных аспектов внутренней политики государства (формирование и обоснование региональной экономической политики; социально-экономической политики государства)

6. выработка методов реализации внутренней политики государства (решение задач экономической, социальной, структурной политики)

7. разработка прогнозов, проектов стратегических федеральных программ и планов (разрабатывает комплексный прогноз соц-эк развития РФ, ее регионов, отраслей и секторов экономики)

8. организационно-методическое руководство плановой работы в РФ (координация работы по составлению и реализации федеральных и межгосударственных целевых программ; формирование перечня целевых программ)

Стратегическое планирование как инструмент государственного регулирования современной рыночной экономики.

Важность государственного планирования состоит в реизмерении системы

экономических отношений.

Концептуальная модель стратегического планирования

Любая организация создается с определенной целью, и по своему характеру они

разделяются на рыночные и не рыночные .

В свою очередь, рыночные организации делятся на коммерческие и не

коммерческие организации (государственные предприятия и объекты

инфраструктуры).

Целью коммерческих организаций является прибыль. Цель не коммерческих

организаций, это обеспечение работы рыночного механизма.

Общая цель стратегического планирования – конкретизировать статус фирмы и

обеспечить направление и ориентиры для выработки более конкретных целей и

стратегий на различных уровнях. Эти цели должны быть конкретными и

измеримыми, чтобы создать базу для принятия последующих решений и оценки

работ по их выполнению. Если цели превышают реальные возможности организации,

то деятельность фирмы может зайти в тупик.

Вырабатывая стратегию и осуществляя стратегическое планирование руководство

фирмы должно учитывать множественность и иерархичность целей объективно

существующих в рамках фирмы, для того чтобы избежать разнобоя в стратегиях и

программах.

Общая концепция путей достижения поставленных целей называется стратегией.

Стратегия отражает общее движение к цели, направление движения, способы

достижения и ресурсы, которые должны быть для этого использованы. Стратегия

должна быть официально документирована, а ее выполнение подлежит строгому

контролю. В соответствии с выработанной стратегией осуществляется перестройка

организационной системы, ее управление, формирование планов, предание общего

направления оперативным решениям. Разработанная в фирме стратегия не

является единственной, возможно наличие других альтернативных стратегий,

которые могут определять и другие виды деятельности. В случае наступления

непредвиденной ситуации разрабатываются ситуационные планы, на основе которых

в дальнейшем составляется стратегический план действий.

Единой стратегии, готовой на все случаи жизни не существует.

Основные цели, принципы и функции системы государственного стратегического планирования (ФЗ о стратегическом планировании РФ, 2014г)

Основные принципы государственного стратегического планирования

· Принцип единства и целостности

· Принцип единства и целостности системы государственного стратегического планирования означает единство подходов к организации и функционированию системы государственного стратегического планирования, единство порядка осуществления процесса государственного стратегического планирования, совершенствование мониторинга и формирования отчетности по реализации документов государственного стратегического планирования.

· Принцип внутренней сбалансированности

· Принцип внутренней сбалансированности системы государственного стратегического планирования означает согласованность основных элементов системы государственного стратегического планирования между собой по целям, задачам и мероприятиям социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности.

· Принцип результативности и эффективности функционирования системы

· Принцип результативности и эффективности функционирования системы государственного стратегического планирования означает, что выбор способов и методов достижения целей социально-экономического развития Российской Федерации и укрепления национальной безопасности должен основываться на необходимости достижения заданных результатов с рациональными затратами ресурсов.

· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач

· Принцип самостоятельности выбора путей решения задач означает, что участники процесса государственного стратегического планирования в пределах своей компетенции самостоятельны в выборе путей и методов достижения целей и решения задач социально-экономического развития.

· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования

· Принцип ответственности участников процесса государственного стратегического планирования означает, что участники процесса несут ответственность за эффективность решения задач и осуществление мероприятий по достижению целей социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности в пределах своей компетенции и в соответствии с законодательством Российской Федерации.

· Принцип разграничения предметов ведения и полномочий в закрепленной сфере ответственности

· Принцип «Открытости»

Основные цели

1. повышения качества жизни населения,

2. рост российской экономики

3. обеспечения безопасности страны

Основные функции

Первая группа функций связана с оценкой внутренних и внешних условий и тенденций социально-экономического развития и выявлением на этой основе возможностей и ограничений социально-экономического развития.

Вторая группа функций связана с целеполаганием. Согласно закону задача системы государственного стратегического планирования – своевременно определить конкретные цели социально-экономического развития Российской Федерации на перспективу и четко сформулировать приоритеты социально-экономической политики.

Третья группа функций нацелена на выбор путей и способов достижения установленных рубежей, обеспечивающих наибольшую эффективность использования имеющихся ресурсов.

Реализация этой группы функций требует, в свою очередь, во-первых, формирования комплексов мероприятий, обеспечивающих достижение поставленных целей социально-экономического развития в соответствующих областях экономики и социальной сферы.