2.2. Методы статистического прогнозирования
По оценкам некоторых ученых насчитывается более 150 методов прогнозирования. Базовых методов гораздо меньше, многие из "методов" скорее относятся к отдельным способам и процедурам прогнозирования, либо представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых методов количеством частных приемов и последовательностью их применения.
Под методом прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерения в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта. По степени формализации методы экономического прогнозирования можно подразделить на интуитивные и формализованные.
Интуитивные методы базируются на интуитивно-логическом мышлении. Они используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расчетов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для повышения точности прогнозов.
Среди интуитивных методов широкое распространение получили методы экспертных оценок. Они используются как в нашей стране, так и за рубежом для получения прогнозных оценок развития производства, научно-технического прогресса, эффективности использования ресурсов и т.п.
Применяются также методы исторических аналогий и прогнозирования по образцу. Здесь имеет место своеобразная экстраполяция. Техника прогнозирования состоит в анализе высокоразвитой системы (страны, региона, отрасли) одного и того же приближенного уровня, который теперь имеется в менее развитой аналогичной системе, и на основании истории развития изучаемого процесса в высокоразвитой системе строится прогноз для менее развитой системы. Практика свидетельствует, что такие аналогии можно использовать при определении путей развития новых отраслей и видов техники (производство ЭВМ, телевизоров и т.п.), структуры производства, потребления и т.д. Естественно, что полученный таким образом "образец" — лишь начальный пункт прогнозирования. К окончательному выводу можно прийти, лишь исследуя внутренние условия и закономерности развития.
К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории.
Среди методов экстраполяции широкое распространение получил метод подбора функций, основанный на методе наименьших квадратов (МНК). В современных условиях все большее значение стали придавать модификациям МНК: методу экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и методу адаптивного сглаживания.
Методы моделирования предполагают использование в процессе прогнозирования и планирования различного рода экономико-математических моделей, представляющих собой формализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и отношений. Различают следующие модели: матричные, оптимального планирования, экономико-статистические (трендовые, факторные, эконометрические), имитационные, принятия решений. Для реализации экономико-математических моделей применяются экономико-математические методы.
В практике прогнозирования и планирования широко используются -также метод экономического (системного) анализа, нормативный и балансовый методы. Для разработки целевых комплексных программ используется программно-целевой метод (ПЦМ) в сочетании с другими методами. Следует отметить, что представленный перечень методов и их групп не является исчерпывающим. Рассмотрим методы, получившие широкое распространение в мировой практике.
- 1. Предмет и метод статистики
- 2. Сводка статистических данных
- 3. Статистические таблицы и графики
- Название таблицы *
- 4. Классификация статистических показателей
- Различают показатель-категорию и конкретный статистический показатель:
- По форме различают статистические показатели:
- Абсолютная величина
- Виды абсолютных величин:
- Формы учета абсолютных величин:
- Относительные величины
- Относительная величина координации
- Относительная величина структуры
- Относительная величина сравнения
- Средняя арифметическая
- Средняя гармоническая
- Средняя геометрическая
- Средняя квадратическая
- Средняя кубическая
- Структурные средние величины
- Статистическая мода
- Статистическая медиана
- Показатели вариации
- Размах вариации
- Cреднее линейное отклонение
- Линейный коэффицинт вариации
- Дисперсия
- Cреднее квадратическое отклонение
- Квадратический коэффициент вариации
- 6. Виды рядов динамики. Методы расчета среднего уровня в рядах динамики
- Интервальные ряды динамики
- Моментные ряды динамики
- Ряд средних величин
- Ряды относительных величин
- Анализ рядов динамики
- Средний годовой темп роста и средний годовой темп прироста
- 10. Методы статистического моделирования
- 2.2. Методы статистического прогнозирования
- Методы экспертных оценок
- Методы экстраполяции
- Методы моделирования и экономико-математические методы
- Балансовый метод
- Нормативный метод
- Программно-целевой метод