Методы социально-экономического прогнозирования: сущность, анализ, области применения

РОССИЙСКАЯ  ФЕДЕРАЦИЯ 

 

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ 

 

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

 

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

 

ФИЛИАЛ В  г. ПЫТЬ-ЯХ

 

 
Направления «Экономика»

 

Курсовая работа

 

По дисциплине «Национальная экономика»

На тему: «Методы социально-экономического прогнозирования: сущность, анализ, области  применения»

 

Научный руководитель:

 

Рычков Ю.С.

 

Автор работы:

 

Студентка ОДО 2 курса

 

Сланина А. М.

 

2012

Содержание

Введение………………………………………………………
Глава 1. Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования………………………………….
Глава 2. Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США……………………………………
Заключение…………………………………………………….
Список использованной литературы…………………………

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

В настоящее  время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов  как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

Актуальность  данной темы как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение методологии и методик разработки социально экономических прогнозов  для определения сущности, областей применения и наиболее эффективных  методов прогнозирования. Для этого  необходимо решить следующие задачи: определить сущность методов социально-экономического прогнозирования и области их применения в ходе изучения теоретико-методологических основ методологии прогнозирования; дать характеристику методов социально-экономического прогнозирования в экономически развитых странах и выявить особенности  их применения в современной Украине.

 

Глава 1. Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования

Социально-экономическое  предвидение основных направлений  общественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих  определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических  процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х  годов, хотя некоторые методики прогнозирования  были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция  тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

В развитии методологии прогнозирования социально-экономических  процессов большую роль сыграли  научные разработки отечественных  и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается  значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и место в системе  планирования, исследуются вопросы  методологии и организации экономического прогнозирования, показываются особенности  научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по таким основным направлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа  ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а  также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести  суждения определенной достоверности  относительно его (объекта) будущего развития.

По оценкам  отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается  свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся  скорее к отдельным приемам и  процедурам, учитывающим нюансы объекта  прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных  приемов и последовательностью  их применения.

В существующих источниках представлены различные  классификационные принципы методов  прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков  методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические  методы. Вторым классификационным признаком  можно назвать общий принцип  действия методов прогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации. На рис. 1.1 представлена классификационная  схема методов прогнозирования.

Как свидетельствует  схема, представленная на рис. 1.1, по степени  формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования  можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором  осуществляется непосредственный контакт  эксперта со специалистом по схеме  «вопрос – ответ»; аналитический  метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические  докладные записки; метод написания  сценария, который основан на определении  логики процесса или явления во времени  при различных условиях.

Рис. 1.1. Классификационная схема методов прогнозирования

Методы  коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной  генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и  моделирования. К первой подгруппе  относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое  и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных  методов схожи по своему составу  с экспертными и фактографическими  методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и  его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В класс  экспертных методов прогнозирования  входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая  продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем  усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем  систематизированного опроса высококвалифицированных  специалистов. Он применяется для  разработки прогнозов научно-технических  проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

В изученной  литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушение  принципов классификации, к числу  которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополнения новыми методами).

В большинстве  классификационных схем методы прогнозирования  разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются  как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной  стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно  и адекватно отражает связи и  свойства реального объекта, она  может служить основой для экстраполяции, т. е. для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

С другой стороны, методы экстраполяции –  не что иное, как использование  теоретических и эмпирических моделей  для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции  в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование  является основой для экстраполяции.

Конструктивная  классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования  в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным  признаком. (рис. 1.2)

На первом уровне все методы по признаку «информационное  основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные  и экспертные.

Фактографические  базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и  его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую  доставляют специалисты-эксперты в  процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и  фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки  информации.

Экспертные методы разделяются  на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения  и обработки независимого обобщенного  мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия  на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют  принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными раннее из этой группы.

 

Рис. 1.2.Классификационная схема методов прогнозирования

 

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

Методы  аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных  процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной  обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать  прогресс науки и техники. К ним  относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические  методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления  содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик  данного объекта с целью получения  прогнозных моделей.