Статистическое прогнозирование

     Продолжительность периода зависит от специфики  объекта прогноза, в частности  от времени функционирования объекта  прогнозирования, от интенсивности  роста показателей, от продолжительности  действия выявленных тенденций и закономерностей.

     В зависимости от целей прогноза (по функциональному признаку) можно  выделить 2 типа: поисковый и нормативный  прогнозы.

     Нормативный прогноз – прогноз, который предназначен для указания возможных путей и сроков достижения заданного, желаемого конечного состояния прогнозируемого объекта.

     Поисковый прогноз не ориентируется на заданную цель, а рассматривает возможные направления будущего развития прогнозируемого объекта (его будущего состояния).

     Таким образом, поисковый прогноз отталкивается при определении будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего, нормативный же прогноз осуществляется в обратном порядке: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в составе поставленной цели.

     Оба прогноза выступают на практике одновременно в качестве направлений и подходов к прогнозированию и используются совместно.  
 

1.3. Методы прогнозирования  и их классификация

     Разработка  прогнозов опирается на применение различных методов прогнозирования.

     Методами  прогнозирования называются совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа прошлых (ретроспективных) внешних и внутренних связей, присущих объекту, а так же их изменений в рамках рассматриваемого явления вынести суждение определенной достоверности относительно будущего развития объекта. (Рисунок 1.1.)

     В настоящее время насчитывают  более 150 методов и приемов прогнозирования. При этом каждый из них имеет свои особенности в зависимости от цели его использования и уровня проводимых исследований. Методы различают также по научной обоснованности и назначению. Выбор методов прогнозирования осуществляется в соответствии с характером объекта и требований, предъявляемых к информационному обеспечению. Опыт, накопленный современной прогностикой, показывает, что в большом многообразии методов прогнозирования можно выделить следующие их группы: методы экспертных оценок, методы экстраполяции, моделирование, нормативный и целевой методы.

     Методы  экспертных оценок основаны на использовании экспертной информации. Они помогают установить степень сложности и актуальность проблемы, определить основные цели и критерии, выявить важные факторы и взаимосвязи между ними, выбрать наиболее предпочтительные альтернативы. Известны 2 подхода к использованию экспертов: индивидуальные оценки и групповые.

     Индивидуальные  оценки, или метод согласования оценок, состоит в том, что каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем с помощью какого-либо приема эти оценки могут быть представлены в виде оценок типа интервью или аналитических записок.

     Групповые или коллективные методы экспертизы основаны на совместной работе экспертов и получении суммарной оценки от всей группы специалистов в целом. Среди них более распространенными являются метод комиссии и метод мозговой атаки (метод коллективной генерации идет или метод группового рассмотрения с отнесенной оценкой).

     Методы  экстраполяции основываются на предположении о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта, и заключаются в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее. В зависимости от особенностей изменения уровней в ряду динамики приемы экстраполяции могут быть простыми и сложными.

     Первую  группу составляют методы прогнозирования, основанные на предположении о том относительном постоянстве в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста.

     Вторая  группа методов основана на выявлении  основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд. Их можно разделить на 2 основных типа: на адаптивные методы и аналитические (кривых роста).

     Адаптивные  методы прогнозирования основаны на том, что процесс реализации их заключается в вычислении последовательных во времена значений прогнозируемого показателя с учетом степени влияния предыдущих уровней. К ним относятся методы скользящей и экспоненуальной средних, метод гармонических весов, метод авторегрессионых преобразований.

     В основу аналитических методов (кривых ростов) прогнозирования положен принцип получения с помощью метода наименьших квадратов оценки детерминированной компоненты, характеризующей основную тенденцию.

     Особое  место в современном прогнозировании  занимают методы многофакторного моделирования – логического, информационного, статистического.

     К логическому моделированию относятся методы прогнозирования по исторической аналогии, методы сценария, дерева целей, матриц взаимовлияния и др.

     Метод исторической аналогии основан на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим первый в своем развитии. Условиями успешного использования этого метода является правильный выбор объектов сопоставления, а также учет поправки на историческую обусловленность сознания. В прошлом историческая аналогия применялась в области критического сопоставления культур; известны также акты преемственности в развитии научных принципов и идей.

     Если  события заданы в форме их описания, то показ вариантов возможной  обстановки в будущем и установление времени ее наступления осуществляется с помощью метода сценария. Под сценарием понимается обзор информации, характеризующий данную ситуацию. Эти данные включают в себя описание отдельных факторов, включающих в той или иной степени на поступление конкретного события. Задачей сценария является характеристика обстановки, в которой развивается прогнозируемый процесс.

     Применение  метода дерева целей в прогнозировании позволяет последовательно разбить основные задачи на подзадачи и создать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей. Для отбора факторов в прогностическую модель и построения системы связей широко используются на практике матрицы взаимовлияния (смежности), теория графов и др.

     Методы  информационного  моделирования составляют специфическую область в прогнозировании. Характерные свойства массовых потоков информации создают предпосылки для прогнозирования развития на основе массовых источников информации, содержащих необходимые логически упорядоченные последовательности документов.

     Наиболее  распространенными являются методы прогнозирования, основанные на статистическом моделировании.

     Методы  статистического прогнозирования  могут быть разбиты на 2 большие  группы: прогнозирование на основе единичных уровней регрессии, описывающих взаимосвязь признаков-факторов и результативных признаков и прогнозирование на основе системы уравнений взаимосвязанных рядов динамики.

     Наиболее  сложным методом прогнозирования  является прогнозирование на основе взаимосвязанных рядов динамики. С его помощью можно получить не только оценки результативного, но и факторных признаков, т.е. анализ взаимосвязанных рядов динамики выражается с помощью системы уравнений регрессии. Прогноз в этом случае лучше поддается содержательной интерпретации, чем простая экстраполяция.

     Нормативный метод прогнозирования заключается в установлении для определенного отрезка времени фиксированной системы норм. В качестве инструмента при нормативном прогнозировании могут быть использованы теория графов, матричный подход и др.

     Сущность  целевого прогнозирования заключается в решении обратной задачи: в отыскании условий для достижения в будущем норм, задаваемых в виде строго определенных и обоснованных величин. Решение этой задачи обычно осуществляется методами математического программирования.

     Комплекс  методов прогнозирования постоянно совершенствуется и пополняется новыми методами. Одной из центральных проблем является разработка обоснованной классификации и выбор методов прогнозирования. Попытки создания такой классификации делались неоднократно. В настоящее время имеется большое количество классификационных схем методов прогнозирования, в основу которых положены различные классификационные принципы. Однако классификация прогнозов по методам их разработки затрудняется отсутствием единой классификации методов. Наиболее важными классификационными признаками методов прогнозирования являются следующие: степень формализации, общий принцип действия, способ получения прогнозной информации.

     По  степени формализации методы прогнозирования  можно разделить на интуитивные  и формализованные.

     Интуитивные применяются тогда, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, либо когда объект слишком прост. Эти методы базируются на информации, которая получается по оценкам специалистов-экспертов.

     Формализованные методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии.

     Классы  интуитивных и формализованных  методов прогнозирования по своему составу аналогичны экспертным и  «фактографическим» методам.

     Фактографические методы имеются источник информации об объекте прогнозирования, основанный на фактических данных, необходимых для достижения цели прогнозирования.

     Экспертные  методы базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов. 
 

2. Прогнозирование населения 

     2.1. Статистика населения 

     Статистика  населения – древнейшая отрасль статистической науки, которая изучает население и процессы, связанные с его динамикой, с количественной стороны в конкретных условиях общественного развития. Таким образом, предметом изучения этой отрасли статистики являются население и закономерности его развития.

     Население – объект изучения демографии, которая устанавливает общие закономерности их развития, рассматривая его жизнедеятельность во всех аспектах: историческом, политическом, экономическом, социальном, юридическом, медицинском и статистическом. При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания.

     Статистика  населения изучает свой объект в  конкретных условиях места и времени, выявляя все новые формы его  движения: естественное, миграционное, социальное.

      Под естественным движением населения понимается изменение численности населения ввиду рождений и смертей, т.е. происходящее естественным путем. При этом разумеются так же браки и разводы, поскольку они учитываются в одинаковом порядке с рождениями и смертями.

      Миграционное  движение, или просто миграция населения, означает перемещения людей через границы отдельных территорий, обычно с переменой места жительства на длительное время или навсегда.

      Социальное  движение населения понимается как изменение социальных условий жизни населения. Оно выражается в изменении численности и составе социальных групп людей, имеющих общие интересы, ценности и нормы поведения, складывающиеся в рамках исторически определенного общества.

     Объектом  статистического наблюдения в статистике могут быть разные совокупности:

• население в целом (постоянное, наличное)
• определенные группы населения (трудоспособное население, безработные, пенсионеры и т.д., мужское и женское население, городское и сельское и др.)
• молодые или пожилые семьи, родившиеся или умершие.

     Объект  и единица наблюдения выбираются в зависимости от цели исследования.

     Как известно, свой предмет статистика изучает при помощи совокупности специфических приемов и способов, составляющих ее метод. Наряду с общепринятыми  приемами массового наблюдения, сводки и группировки его данных, обобщающих показателей, статистика населения использует свои, особенные способы, такие как построение вероятностных таблиц, демографической сетки, возрастных пирамид и др.