Курсовая: Методы социально-экономического прогнозирования: сущность, анализ, области применения - текст курсовой. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Курсовая

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

Банк рефератов / Экономика и финансы

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Курсовая работа
Язык курсовой: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 2538 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной курсовой работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

Содержание Введение 3 1. Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования. 4 2. Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США. 19 3. Возможности использования опыта примене ния методов социально-экономического прогнозирования в современной Украине. 31 Заключение 40 Список использованной литературы 42 Приложения 44 Назаренко Денис e - mail : deni s@eleko n .crimea.com Введение В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего . Особенно важно е 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 эффективно сть 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 п рогнозирования . 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 ме т одов социально-экономического прогнозирования в экономически развитых странах и выявить особенности их применения в современной Украине. В процессе написания данной курсовой работы были использованы учебники под редакцией В.О . Мосина , К.Л . Трисеева , В . Цыг ичко , В.В . Денискина , а также научные статьи по исследуемой проблеме в периодических изданиях «США : экономика политика идеология» , «Мировая экономика и международные отношения» , «Проблемы прогнозирования» , «Российский экономический журнал» , «Проблемы прог н озирования» , «Российский экономический журнал» , «Экономика Украины» , «Вестник МГУ». 1. Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования Социально-экономическое предвидение основных направлений об щественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов , позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости . Систематизированное научно об о снованное 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 , эк с траполяция 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 прогн о зирования . 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 прогноз и рованию ; 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 использо в анием ЭВМ . [4, с . 41 ] 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 из мерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта ) будущего развития . [16, с . 29] По оценкам отечественных и зарубежных ученных , в настоящее время насчитывается свыше 20 методов про гнозирования , 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 прогнозиров ания 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 п редставлена классификационная схема методов прогнозирования . [10, с . 31] Как свидетельствует схема , представленная на рис . 1.1, по степени формализации (по первому классификационному признаку ) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуит ивные 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 ин дивидуальные 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 осущ ествляется 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 Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий» , «коллективной генерации идей» («мозговая атака» ), метод «Дель фи» , 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 ид е и. 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 моделировани е. 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 , эксперт ные 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 систематизированн о го 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 кажд о м уровне членения (при многоуровневой классификации ), непересекаемость разделов классификации , открытость классификационной схемы (т . е . Возможность дополнения новыми методами ). [ 10, с . 48 ] В большинстве классификационных схем методы прогнозирования раздел яются 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 вскрыт ь 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 н е которых 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 моде л ирование 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) [ 17, с . 51 ] 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 мето д ам 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 каждо го 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 ранее от этой группы (или от одного из экспертов ). Рис . 1.2 Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса : методы анало гий , 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 специаль ной 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 и н формации , 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 анализ а 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 пр огнозирования , объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей. Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования з аключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода , перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону. В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов экономического прогнозирования. В случаях чрезвычайной сложности системы , его новизны , неопределенности формирования некоторых существенных признаков , недостаточной полноты информации , наконец , невозможности полной математической формализации проце сса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов . Их решение задачи , аргументация , подход , формирование количественных оценок результатов , обработка последних формальными методами получили название метода экс п ертных оценок . Этот метод включает три составляющие : интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента ; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка , результат решения ); обработку результатов решения – полученных от экспертов - оценок. Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака» ), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени . Методы «мозговых атак» можно кл ассифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации . Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнес е нной оценки (ДОО ), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов , не ограничивая при этом их числа. Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации , реализующе й вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение , критику ) этих идей с формированием контридей . Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов . [10, с . 52] Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу ). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем : наиболее продуктивными признаны группы в 10 – 15 человек . Состав группы участников предполагает их целенаправленный подбор : 1) из лиц примерно одного ранга , е сли участники знают друг друга ; 2) из лиц разного ранга , если участники не знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по номеру ). Второй этап – составление про блемной записки участника мозговой атаки . Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации . Третий этап – генерация идей . Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников . Запись высказываемых идей целесообразно вести на магнитофон , чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность систематизировать их для следующего этапа. Четвертый этап – систематизация идей , вы сказанных на этапе генерации . Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности : составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей ; каждая из идей формулируется в общеупотребительных терминах ; определя ю тся дублирующие и дополняющие идеи ; дублирующие и (или ) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде одной комплексной идеи ; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены ; идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам ; составл я ется перечень идей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к частным , дополняющим или развивающим более общие идеи ). Пятый этап – деструирование (разрушение ) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки , когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки ). Основное правило этапа деструирования – рассматривать каждую из систематизированных идей тольк о с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению , т . е . участники атаки выдвигают выводы , отвергающие систематизированную идею . Особенно ценным является то обстоятельство , что в процессе деструирования может быть генерирована контридея , формулирующ а я имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о возможности снятия этих ограничений. Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей. Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет на ходить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования , исключая путь компромиссов , когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы. В 1970-1980 гг . созданы отдельные методики , позволя ющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения . Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего , т . е . экспертного прогно з ирования . Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий . [10, с . 58] Метод «Дельфи» построен на следующем принципе : в неточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности , отражаемые естественными науками. Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение . Ему присущи все недостатки прогнозов , п остроенных на основе экспертных оценок . Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость , быстроту и точность прогнозирования . Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями , которые отличают ег о от обычных методов группового взаимодействия экспертов . К таким особенностям относятся : а ) анонимность экспертов ; б ) использование результатов предыдущего тура опроса ; В ) статистическая характеристика группового ответа. Анонимность заключается в том , что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемого явления , объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу . При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется . В результате такой постановки автор ответа м ожет изменить свое мнение без публичного объявления об этом. Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения : ранжирование , парное сравнение , последовательное сравнение и н епосредственная оценка. В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция . Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития . При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную , либо в отрицательную сторону , корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий . С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элемент ы случайности. Недостатком данного метода является то , что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной , так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить , корреляционные связи нечетки и варьируют в широких преде лах в зависимости от рассматриваемых достижений. Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего . Обязат ельным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса , а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития. Однако степень реальности такого рода прогноз ов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления . Следует обратить внимание на то , что сложные объекты , как правило , не могут быть охарактеризованы одним параметром. Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции [4, с . 71] Простейшим способом прогнозирования считается подход , формирующий прогн озную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста. В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени Этот способ обладает определенными достоинствами , среди которых незначительна трудоемкость вы числительного алгоритма , универсальные расчетные схемы . Кроме указанных достоинств , он имеет несколько существенных недостатков . Во-первых , все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности , следовательно , основываться на послед н ем наблюдении неправомерно . Во-вторых , нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае . В-третьих , данный подход не позволяет сформировать интервал , в который попадает прогнозируемая величина . В связи с эти м метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза , потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего , и тем самым погрешность накапливается . Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – на 5-7 лет. Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы . Один из них состоит , например , в том , чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда ) корректировать с учетом реального опыта развития отрас ли-аналога исследований или объекта , опережающий в своем развитии прогнозируемый объект. Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование . Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирова ния возможного явления новых или будущих технических средств и решений . Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике . Модель конструируется субъектом исследования так , чтобы операции отображали характерист и ки объекта , существенные для цели исследования . Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели . Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его с ущественных характеристик , экспериментальный и теоретический анализ модели , сопоставление результатов с данными объекта , корректировка модели , составляют содержание метода моделирования. Одним из методов моделирования является метод математического моделир ования . Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения , обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев . Использование математического апп а рата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия ) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации , использованием идентичных средств формирования задач , поиска метода их решения , фиксации этих мет о дов и их преобразования в программы , рассчитанные на применение средств вычислительной техники. Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования , обеспечивающим высокие требования к обос нованности , действенности и временности прогнозов . [ 13, с . 41 ] Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа . Регрессионный анализ используется для исследования форм связи , устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процесса . Иными словами , связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной , а метод анализа таких связей – регрессионным анализом . Достоинством регрессионного метода следует считать е г о универсальность , широкий выбор функциональных зависимостей , возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени. Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод опис ания логически последовательного процесса , события исходя из сложившийся ситуации . Описание сценариев ведется с учетом временных оценок . Основное назначение сценария – определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта , явления и формулировани е критериев для оценки верхних уровней «дерева целей» . Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта . К исходным материалам следует отнести технико-экономические характерист и ки и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели. Сценарий – это картина , отображающая последовательное детальное решение задачи , выявление возможных препятствий , обнаружение серьезных недостатков , с тем чтоб ы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту . Сценарий , по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов , должен содержать в себе вопросы развития не только науки и те х ники , но и экономики , внешней и внутренней политики . Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта . Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информац и и , на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта . Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу. Следовательно , в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития с оциально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования , как совокупности методов , приемов и способов мышления , позволяющих на основе анализа ретроспективных данных , экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования , а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития. Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические , экспертные и комбинированные методы , специализация которых обусловлена спецификой целей и задач , количеством и качеством исходной информации , периодом упреждения прогноза . В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных м е тодов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой. 2. Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США В процессе создания экономики рыночного типа возникает объективная необходимость у читывать опыт высокоразвитых стран в прогнозировании социально-экономических явлений , объектов и процессов . В развитых государствах широко распространена практика контрактных заказов на прогнозные разработки , выполняемое для правительственных учреждений и крупных компаний . В США центрами подобных исследований являются «РЭМД – корпорейшн» , Гудзонский институт , корпорация Цортона , специализирующаяся на экономическом прогнозировании . Самая известная международная прогнозная организация – «Римский клуб» , главн о й линией ее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальных проблем. В своем развитии в послевоенный период (1950-1990 гг .) прогнозирование прошло через разные формы , соответствующие различным типам государственного регулирования смешанной экономики . Исторически первой формой экономического прогнозирования стала конъюнктурная , связанная с усилением влияния бюджета на темпы и пропорции экономического роста по мере увеличения государственных расходов в ВВП . В условиях структурной п е рестройки экономики и их ускоренного развития возникла необходимость согласования бюджетов с показателями экономических прогнозов , на которых основывались оценки налоговых поступлений и размеров доходной части бюджета [10, с . 49] Это привело к разработке с реднесрочных и долгосрочных прогнозов , примерами которых являются «Выбор путей экономического роста» (1976-1985 гг .) в Канаде , Прогноз Министерства труда на 1986-1995 гг . в США , «Десятилетний план удвоения национального дохода» (1961-1970 гг .) в Японии . [1 , с . 17] По мере совершенствования и усложнения прогнозной деятельности она стала отделяться от бюджетной и методически , и организационно : если на первом этапе национальные экономические прогнозы составлялись в Министерствах финансов , то сначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах начали создаваться специальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат по планированию во Франции , Экономический консультативный совет в Японии , Центральное плановое бюро в Нидерландах и др .) Сущность про гнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования , в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического , экономического и социального прогресса . Экономические прогнозы составл я ются с учетом факторов с перспективным воздействием на динамику экономики : объем и качество основного капитала , наличие трудоспособного населения , новейшие технологии , уровень безработицы , величина инвестиций , рост экспорта , уровень инфляции. Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской , кредитно-финансовой и бюджетной политики государства . Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем , возникающих при его становлении . Методики расчетов в условиях стабиль н ого рынка базируются на предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей : объема ВВП , потребления и инвестиций . Стабильность во времени важнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыноч н ой экономикой , наличие однородных статистических выборок достаточной длины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладной статистики и экономико-математические модели. В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сфор мированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве , получившую название системы национальных счетов (СНС ). СНС основана на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночной экономике национальный учет , кот орый на макроуровне завершается набором показателей , характеризующих результаты экономической деятельности , структуру экономики , совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельности операции , имеющиеся в стране ресурсы и их использование . СНС п о строена в форме балансовых таблиц и счетов , создающих макет функционирования звеньев народного хозяйства. СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм , обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля з а их выполнением . С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы , проекты программ и планов , оценивают результаты воздействия на экономику , контролируют выполнение планов. В качестве первичных элементов в системе национального счетов одства выступают экономические операции и экономические агенты . Под экономической операцией понимается процесс , в котором одна из участвующих сторон передает или продает , а другая получает или покупает материальные и финансовые ценности и услуги . Юридичес к ие и физические лица , осуществляющие экономическую операцию , являются экономическими агентами. Экономические операции фиксируются в счетах , построенных на принципе двойной записи , в соответствии с которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «рес урсов» и в разделе «использования» . По каждому счету выводится балансирующее сальдо – разность между ресурсами и их использованием . При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел «использования» , при недостатке – в раздел «ресурсов». Счета составляются как для экономических операций , так и для экономических агентов . В целях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства. Центральное место в системе пока зателей СНС занимает показатель валового национального продукта , являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов и услуг. В основу макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых по токов или кругооборота ВНП . В своей элементарной форме эта модель включает в себя только две категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вмешательства государства в экономику , а также каких-либо связей с внешним миром ( рис . 2.1) [8, с . 148] Модель круговых потоков в закрытой экономике Рис . 2.1 Из схемы , представленной на рис . 2.1, в идно , что экономика является замкнутой системой . Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляются одновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются . Основным выводом из модели является равенство общего объема производств а в денежном выражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств. В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется ( прил . 1) Когда в модель вводятся другие группы экономически х агентов , - правительство и внешний мир , - указанное равенство нарушается , так как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений , налоговых платежей и импорта . Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства – инвестиции , г осударственные налоги и экспорт. Следовательно , реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств , фирм , государства и внешнего мира совокупному объему производства. Таким образом , модель доходов и расходов базируется на основном макроэкономическом тождестве [8, с . 273]: В связи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление , затраты государства , капиталовложения и экспорт ), с одной стороны , и предложение товаров и услуг , с другой. Следовательно , прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП : по конечному использованию , по образованию дохода и с помощью производственного метода. При расчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов , использующих ВНП . Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов. Личные потребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товары длительного пользования и текущего потребления , а так же на услуги. Валовые инвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоят из инв естиций в основные производственные фонды , в строительство и запасы. Государственные закупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов , которые включаются в государственный бюджет . В эту группу не входят трансфертные платежи , так как они не связаны с движением товаров и услуг. Чистый экспорт товаров и услуг за рубеж рассчитывается как разность эк спорта и импорта . Различия между составляющими ВНП базируются главным образом на различии между типами экономических агентов , осуществляющих затраты , а не на различиях в покупаемых благах и услугах . Данные о структуре ВНП по видам расходов приведены на ри с . 2.2. [ 14, с .51 ] Рис . 2.1 При расчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов , а также амортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес . В составе ВНП обычно выделяют следующие виды факторных доходов : компенсация за труд работн иков по найму , доходы собственников , рентные доходы , прибыль корпораций и чистый процент. В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование . Наиболее распространенные модели производственной функции , основанные на теории факторов производства . В этих моделях объем ВНП представлен как функция , зависящая от количества применяемых факторов производства и придельной производительности каждого из них . Под предельной производительностью факторов по н имается размер прироста объема производства , получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства . Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора. Наиболее простой среди моделей производственных функций является линейная , в которой объем производства представлен в виде суммы функций является линейная , в которой объем производства представлен в виде суммы произведений факторов производства на их предельную производительность . Чтобы учесть влияние научно-технического прогресса , как дополнительного источника экономического роста , к этой сумме пр и бавляется показатель темпа НТП . Таким образом , простая производная функция имеет вид : [18, с . 41] Где Д 1, Д 2, Д 3 – доли труда , капитала и природных ресурсов в совокупном продукте ; Т , К , Р – темпы прироста затрат труда , капитала и природных ресурсов ; А – те мп научно-технического прогресса ; У – темп прироста совокупного продукта. В 1928 г . американским экономистом П . Дугласом и математиком И . Коббом была предложена производственная функция степенной формы , в которой учитывается влияние только двух факторов – затрат труда и капитала и темпа научно-технического прогресса . Эта модель имеет вид : [18, с . 42] Где е – степенной коэффиц иент , зависящий от предельной производительности фактора ; А – коэффициент пропорциональности ; Т – затраты труда ; К – основные фонды в стоимостном выражении. Упрощенная производственная функция Кобба – Дугласа не требовала учета затрат природных ресурсов , с опряженного с существенными трудностями , что послужило широкому распространению ее в практике прогнозирования. В 1990 г . был опубликован прогноз социально-экономического развития США на 1992-1997 гг ., разработанный экспертами ООН . В данном случае для прогн озирования основного макроэкономического показателя – объема ВНП – применялись производственная функция Кобба-Дугласа , исходные параметры которой приведены в таблице 2.1. [14 , с . 55 ] Исходные данные для прогнозирования объема ВНП США Таблица 2.1 Годы Числе нность трудоспособного населения , млн . чел. Удельный вес безработных , % Стоимость основных производственных фондов , млн . долл. 1992 121,7 5,5 797,1 1993 122,9 5,8 799,7 1994 123,8 5,9 827,3 1995 124,6 6,1 857,7 1996 125,3 5,8 867,7 1997 126,2 5,5 892,7 Применение производственной функции к исходным данным позволяет определить величину ВНП на период 1992-1997 гг . В 1997 г . специалистами Мичиганского университета было проведено сопоставление результатов прогноза ООН в данным ежегодного прогноза Мичи ганского университета , а также с фактическими значениями ВНП за исследуемый период (табл . 2.2). [9, с . 5] Прогнозы экономического роста в США в 1992-1997 гг. Таблица 2.2 Годы Фактические данные Прогноз Мичиганского университета Прогноз ООН ВНП , млрд . до лл. Прирост , % ВНП , млрд . долл. Прирост , % Отклонение от факта , % ВНП , млрд . долл. Прирост , % Отклонение от факта , % 1992 5164 2,2 5174 2,4 +0,2 5169 2,3 +0,1 1993 5278 2,2 5283 2,1 +0,1 5329 3,1 +0,97 1994 5462 3,5 5452 3,2 -0,2 5548 4,1 +1,57 1995 5571 2,0 5577 2,3 +0,1 5714 3,0 +2,57 1996 5721 2,7 5716 2,5 -0,1 5834 2,4 +1,98 1997 5868 2,8 5855 2,4 -0,22 6003 2,9 +2,3 Очевидно , что более точным явился пессимистический вариант прогноза Мичиганского университета , так как отклонение прогнозных пока зателей от фактических данных не превышало 0,22%. Прогноз ВНП , разработанный ООН , носил более оптимистический характер , однако темпы экономического роста в США в 1992-1997 гг . были менее значительны , что обусловило увеличение отклонений прогнозных величин от фактических – до 2,57%. Необходимо отметить , что несмотря на отклонения прогнозных величин от фактических , в обоих прогнозах прослеживается тенденция к неуклонному росту , который достигает максимального значения в 1994 г ., с последующим снижением темпов экономического роста (рис . 2.3). [9, с . 5] Как свидетельствуют данные , представленные в табл . 2.2 и на рис . 2.3, в период 1992-1997 гг . продолжалось самое длительное динамичное экономическое развитие . Темпы экономического роста повышались до значения 3,5% в 1994 г. В 1995 г . экономический подъем в США замедлился , причем замедлился , причем сильнее , чем прогнозировалось в обоих вариантах прогноза (до 2%), но в следующем году снова набрал темп . В целом за 1996 г . прирост ВНП США составил 2,7%, что превысило пр огнозные данные . В 1997 г . фактический прирост увеличился до 2,8%. Замедление темпов экономического подъема в США в 1995-1997 гг . объединялось , прежде всего , ослаблением внутреннего потребительского спроса на товары длительного пользования , что привело к с окращению инвестиций в товарно-материальные запасы . Снижение внешнего спроса в Западной Европе вызвало падение при роста экспорта США почти в 4 раза. Рис . 2.3 Исходя из прогнозных значений ВНП США на 1992-1997 гг ., полученных в результате прогнозных исследований в Мичиганском университете , и экстраполяционного моделирования структуры ВНП по конечному использованию , осу ществляется прогнозирование номинальных размеров компонентов ВНП (табл . 2.3). [15, с . 17] Следовательно , в период 1992-1997 гг . прогнозировалось увеличение удельного веса частного и государственного потребления при сокращении валовых инвестиций и чистого э кспорта . Необходимо отметить , что в период значительного экономического подъема (1993-1994 гг .) ожидалось сокращения до минимального уровня абсолютного и относительного значения государственного потребления и рост чистого экспорта . В этот период прогнозир о валось увеличение объема и удельного веса валовых инвестиций. Прогнозные значения компонентов ВНП США в 1992-1997 гг. Таблица 2.3 Годы Величина ВНП , млрд . долл. Компоненты ВНП Частное потребление Государственное потребление Валовые инвестиции Чистый экс порт Доля , % Млрд . долл. Доля , % Млрд . долл. Доля , % Млрд . долл. Доля , % Млрд . долл. 1992 5174 68,1 3523,5 15,9 822,6 17,1 884,8 -1,1 -56,9 1993 5283 68,7 3629,4 15,9 839,9 16,4 866,4 -1,0 -52,8 1994 5452 68,5 3734,6 14,6 795,9 17,2 937,7 -0,3 -16,3 1995 5577 69,3 3864,9 16,0 892,3 15,5 864,4 -0,8 -44,6 1996 5716 68,9 3938,3 16,3 931,7 16,1 920,3 -1,3 -74,3 1997 5855 69,0 4039,9 17,0 995,4 15,9 930,9 -1,9 -111,2 Сравнение фактических и прогнозных показателей экономического роста в США позволяет сд елать вывод о том , что экономический подъем развивается достаточно сбалансировано и можно ожидать сохранения этой тенденции до конца десятилетия (2000 г .). Таким образом , опыт государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том , что оно должно основываться на системном научном прогнозировании , которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде . В основе прогнозирования развития рыно ч ной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция , предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели . В связи с этим экономическое прогнозирование в США , как и в других развитых странах , построено на формировании спроса (лич н ое потребление , государственные расходы , капиталовложения и экспорт ) и предложения (выпуск товаров и услуг , а также строительство ), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП. 3. Возможности использования опыта применения ме тодов социально-экономического прогнозирования в современной Украине Создание предпосылок для приостановления падения объемов производства с последующим их наращиванием на современном этапе развития Украины выходит на первое место среди задач экономической политики . Без преодоления спада производства и перевода экономики на траекторию роста не возможно решить ни одной социально-экономической проблемы украинского общества . Это обстоятельство , а также введение национальной валюты , решительный ку р с на достижение финансовой и общеэкономической стабильности в государстве обуславливают повышение требований к качеству макроэкономического прогнозирования. С учетом этого 02.04.1998 г . Национальным Банком , Министерством экономики , Институтом экономическог о прогнозирования НАН Украины , национальным институтом стратегических исследований в Украине была организована и проведена научно-практическая конференция «Экономика Украины в 1998-2000 гг.» , в которой участвовали также представители Верховной Рады Украин ы . [3, с . 21] На конференции были представлены методология и прогнозы , используемые различными научными учреждениями Украины для разработки прогнозов социально-экономического развития . Основными методами социально-экономического прогнозирования были признан ы методы экономико-математического моделирования и экспертных оценок. Одной из наиболее важных проблем , - возникающих в процессе прогнозирования макроэкономических показателей , была признана проблема прогнозирования поступлений в Государственный бюджет . Су ществование различных форм собственности и методов хозяйствования , отсутствие эффективного управления производством делают непригодными для использования нормативный метод расчетов поступлений , широко использовавшийся во времена планового ведения хозяйств а. В условиях переходной экономики важнейшим фактором , определяющим объемы производства , а , следовательно , и прогноз величины ВВП , является платежеспособный спрос . Существенная составляющая этого спроса – расходы на общественное потребление (государственную безопасность , здравоохранение , образование ) – финансируется из государственного бюджета . Большая доля расходов приходится на бюджетную сферу . Таким образом , точный прогноз ВВП не возможен без учета объемов и структуры бюджетных расходов . Но и поступления в бюджет по указанной методике можно рассчитать лишь исходя из прогноза ВВП. Другой недостаток статистических методов заключается в том , что они не могут в достаточной мере учитывать влияние неэкономических факторов , таких как , например , расходы вызванные обострением социально-политической ситуации в условиях переходной экономики. Все это требует создания новых подходов , которые опирались бы на современные количественные методы исследований – системный анализ и математическое моделирование . Многовариантност ь развития событий , обусловленная действием непредсказуемых факторов , учитывается путем сценарного прогнозирования . Разработка экспертами сценариев влияния таких факторов предваряет осуществление прогнозов для каждого из сценариев , что дает возможность уч е сть наибольшее количество аспектов моделируемого процесса . Применение сценарных методов прогнозирования можно рассматривать на примере разработки проекта государственного бюджета на 1998 г . поскольку результаты выполнения бюджета существенно зависят от о б щей макроэкономической ситуации , на которую влияют труднопредсказуемые факторы , эффективно использовать следующие сценарии : [18, с . 22] Сценарий первый («оптимистический» ). Предусматривает удешевление импорта (в долларовом эквиваленте ) на 8-10 % в год , 30% -е снижение общих производственных расходов , жесткую монетарную и кредитную политику , а также снижение кредитных ставок на 5-6 %. По мнению экспертов такой набор условий является наиболее благоприятным для достижения финансовой стабилизации . Наряду с этим жесткая финансовая политика непременно повлечет за собой дополнительное снижение платежеспособности потребителей , поэтому , согласно этого сценария ожидается спад производства в размере 7-9 % в год. Сценарий второй («реалистичный» ). Предусматривает сохране ние тенденций в инфляции , удорожание импорта до 5% в год , сохранение существующих базовых кредитных ставок . Ожидаемый спад производства не должен превысить 6 % в год. Сценарий третий («умеренно пессимистический» ). Отличается от предыдущих предположением о вдвое больших темпах обесценивания национальной валюты и , как следствие , усилением действия внешних факторов также усиливающих инфляционные процессы в обществе . Ожидаемый спад производства 6 % в год. Цель дальнейших исследований – прогнозирование поступлен ий в консолидированный бюджет и определение важнейших направлений расходов . Для этого в рамках изложенных выше макроэкономических сценариев рассматриваются такие подсценарии : Сценарий первый – А . Включает все предложения сценария первого , а также предусмат ривает , что показатели деятельности производителей (объем реализации продукции , прибыль , рентабельность ) рассчитываются в соответствии с объемами производства продукции , которые указаны в прогнозах Министерства экономики . Покрытие дефицита бюджета за счет эмиссионных источников не может превышать 30 %. Фактически данный сценарий – это комплекс условий , при которых рассчитывается проект бюджета. Сценарий первый – Б . Отличается от предыдущего тем , что показатели деятельности производителей рассчитываются на о снове оценок объемов платежеспособного спроса , экспорта и импорта , полученных при помощи моделирующей системы , с учетом прогнозируемого финансового положения потребителей и производителей. Сценарий второй – А . Включает все предложения второго сценария , а п оказатели рассчитываются аналогично сценарию первого – А. Сценарий второй – Б . Включает все предложения второго сценария , а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б. Сценарий третий – А . Включает все предложения третьего сценария , а показа тели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б. Затем анализируются прогнозы поступлений и основных расходов , выбирают сценарий , по которому наиболее реально и эффектно бы могла развиваться макроэкономическая ситуация. В условиях экономического спада объемов производства и нестабильности экономической ситуации в современной Украине происходит усиление использования в прогнозировании социально-экономических явлений и процессов методов экспертных оценок и расчетов . Применение данным методов можно наблюд а ть при прогнозировании развития объёмов платежеспособного спроса и конечного потребления. Разработка вариантов прогнозов развития конечного потребления начинается с анализа коэффициентов удовлетворения потребностей населения , которые определяется путем отн ошения уровней потребления различных видов продукции за разные периоды сначала к реальным , а затем к рациональным . Также используются в анализе обратные этим показателям индексы потребностей спроса на различные виды продукции. В процессе анализа эти индекс ы по различным видам продукции ранжируются по их величине (начиная с самых низких и заканчивая наиболее высокими ), а затем группируются через определенный интервал в 5-10 групп (наиболее высокие , высокие , повышенные , выше среднего , средние , ниже среднего, малые ) (см . табл . 3.1) [6, с . 8] Разнеся полученные ранее индексы реальных , отдельно рекомендуемых и рациональных потребностей по этим группам можно получить три массива информации для содержательного анализа динамики , количественных зависимостей , тенденци й и закономерностей развития пропорциональности за отчетные годы. Основные количественные признаки и интервалы групп разной пропорциональности Таблица 3.1 Ранги Коэффициент удовлетворения потребностей Индекс потребностей Степень пропорциональности Высокие 1 1,0 10 Полная 2 0,9 1,1 Наивысшая 3 0,8 1,25 Высокая Средние 4 0,7 1,4 Повышенная 5 0,6 1,65 Выше средней 6 0,5 2 Средняя Низкие 7 0,4 2,5 Ниже средней 8 0,3 3,3 Меньшая 9 0,2 5 Малая 10 0,1 10 Низкая Рассмотренные выше коэффициент ы удовлетворения потребностей и индексы потребностей содержат сопоставление объективных показателей уровней производства с потребностями и платежеспособным спросом населения , исходящим из субъективных и экспертных представлений. Дальнейшие разработки прог нозных вариантов показателей потребления осуществляются путем сопоставления двух трех методов на основе гипотетического подхода и изучения развития потребления основных видов продукции за отчетный период . Прогнозные варианты разрабатываются на перспективу – как путем продления рядов за отчетный период по среднегодовым сложившимся темпам , так и по индексам динамичности. Сложные и в основном стихийные процессы перехода к рыночной экономике , товарный дефицит и инфляция вносят большие изменения в современную со циально-экономическую ситуацию . Ввиду непредсказуемости экономических процессов в переходный период приоритетное значение придается краткосрочному прогнозированию . Основная задача заключается в определении текущих тенденций развития конъюнктуры рынка , отс л еживании фактического выполнения годовых планов и внесение соответствующих корректив на будущее. Сложившаяся в Украине статистическая база не отвечает требованиям к информационно-статистическому обеспечению краткосрочных прогнозов . Так , до сих пор ежемесяч но не рассчитываются такие необходимые для краткосрочного прогнозирования показатели , как нормальный уровень безработицы , заработной платы , рабочего времени , а также другие элементы информационной базы важные для разработки краткосрочных прогнозов. В кратк осрочном прогнозировании макроэкономических показателей используются методы экстраполяции динамики и тенденций развития экономики . Краткосрочный прогноз основывается на прогнозных расчетах номинальной и реальной величин ВВП , а также уровня инфляции в цело м за период и на оценке тенденций изменения конъюнктуры рыночной экономики . Так , например , прогнозная динамика реального ВВП на 1997 г .: по минимальному варианту – в пределах от 3,6 до 2,7 %, а по умеренному – от 0,1 до 1,4 %. Прогноз объемов и динамики ВВ П на 1997 г . выполняется на основе фактических данных за 1994-1996 гг ., а также за первые 3 месяца 1997 г ., о ежемесячных объемах ВВП , индекса потребительских и оптовых цен. Прогноз был выполнен с учетом тенденций за анализируемый период с учетом ограничени я , что в 1997 г . не будут приняты экономические решения , которые существенно повлияют на динамику макроэкономических показателей. После этого определяется связь , достаточная для использования в прогнозе , при которой коэффициенты корреляции между данными до вольно значительны . Данная ситуация наблюдалась при сопоставлении динамики коэффициентов ежемесячного роста номинального ВВП (к предыдущему периоду с начала года ) в 1995-1997 гг . (см . рис . 3.1). [12, с . 7] Рис 3.1 Из рис 3.1 видно , что связь между показателями оказалась почти линейной , что позволило использовать коэффициенты ежемесячного роста номинального ВВП для прогноза. В процессе разработки краткосрочного прогноза учтены особенности различных экономических систем . В закрытой экономике совокупные доходы возрастают в соответствии с суммой увеличения расходов , а в открытой экономике увеличение доходов ниже поскол ьку часть прироста доходов «покидает экономику» за счет импорта. Прогнозные ежемесячные коэффициенты роста номинального ВВП в марте-декабре 1997 гг . рассчитаны путем умножения соответствующих показателей 1996 г . на соотношение соответствующих коэффициентов февраля 1997 г . и 1996 г ., после чего по формулам (6,7) рассчитан объем номинального ВВП за апрель-декабрь 1997 г . [12, с. 4] Где Т – объем номинального ВВП с начала года ; ( t -1), t – соответственно текущий и предыдущий годы ; 1, 2, 3, … , n – номера месяцев. Индексы оптовых и потребительских цен в апреле декабре 1997 г . оценены методом экспертных оценок . На их основе рассчитан дефлятор потребительских и оптовых цен по формуле (8): [12, с . 5] Где D – дефлятор оптовых и потребительских цен ; I – индек с потребительских цен за соответствующий период ; Р – индекс оптовых цен за соответствующий период. На основе приведенной методики по данным 1997 г . осуществлен прогноз номинальной и реальной величины ВВП на 1998 г ., который предусматривал два варианта : уме ренный (без учета ожидаемого повышения цен , в случае чего индекс инфляции в 1998 г . составит 8 %, а индекс оптовых цен – 5 %); минимальный (с учетом административного повышения тарифов на услуги связи и газ для населения на 15,8 %). Динамика отклонений в д анной модели характеризует изменение общих тенденций в отношении темпов инфляции , а также роста физического объема произведенной продукции и предоставленных услуг . Экспертная оценка темпов инфляции сопровождается отслеживанием государственных внешнего и в н утреннего долгов , динамики процентных ставок за кредиты , дефицита государственного бюджета. Результаты прогноза ВВП в Украине на второе полугодие , рассчитанные на основе представленной модели , показаны в табл . 3.2 [12, с . 8] Прогноз номинального и реально го ВВП Украины во втором полугодии 1998 г. Таблица 3.2 Месяцы Номинальный ВВП , млн . грн. Реальный ВВП , % Минимальный вариант Умеренный вариант Июль 51997 0 0,2 Август 59955 -0,4 0,2 Сентябрь 68425 -0,9 0,6 Октябрь 77606 -1,1 0,9 Ноябрь 85809 -1,7 1,0 Декабрь 98122 -2,7 1,4 Данные , представленные в табл . 3.2, свидетельствуют о том , что в случае минимального варианта рост номинального ВВП происходит за счет увеличения уровня инфляции , что приводит к тому , что реальный ВВП начинает сокращаться до – 2,7 % в декабре . В умеренном варианте рост номинального ВВП объясняется увеличением объемов производства и стабильным уровнем инфляции , что позволяет достичь роста реального ВВП с 0,2 % в июле до 1,4 % в декабре. Таким образом , для прогнозирования и модел ирования социально-экономических процессов в Украине в условиях перехода к рыночной экономике , наиболее применимы статистические модели , которые основываются на существующих тенденциях в изменениях макроэкономических показателей . Модели прогнозирования мо г ут выступать как долгосрочными , так и краткосрочными . Вследствие высокой степени неопределенности экономической политики в Украине , приоритетное значение отдается краткосрочным прогнозам . Недостатком краткосрочных прогнозов является использование в них то л ько монетарных переменных – таких , как индексы цен , скорость обращения денег , дефицит бюджета , внешние прямые инвестиции . Переменные , которые сосредоточены на обобщающем показатели создания реальной добавленной стоимости , могут быть эффективно использован ы только в долгосрочном прогнозировании. Заключение На основе проведенного исследования по теме «методы социально-экономического прогнозирования» необходимо сделать следующие выводы : В процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования , как совокупности методов , приемов и способов мышления , позволяющих на основе анализа ретроспективных данных , экзогенных и эн д огенных связей объекта прогнозирования , а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития. Исследование различных классификационных схем методов прогнозировани я позволяет выделить в качестве основных классов фактографические , экспертные и комбинированные методы , специализация которых обусловлена спецификой целей и задач , количеством и качеством исходной информации , периодом упреждения прогноза. Таким образом , оп ты государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том , что оно должно основываться на системном научном прогнозировании , которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернати в ные пути ее развития в предстоящем периоде . В основе рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция , предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели . В связи с этим экономическое прогнозирование В США , как и в други х развитых странах , построено на формировании спроса (личное потребление , государственные расходы , капиталовложения и экспорт ) и предложения (выпуск товаров и услуг , а также строительство ), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП. Необх одимо отметить , что процессы реформирования экономической системы в современной Украине вызывали смену приоритетов в методологии социально-экономического прогнозирования . Так , отсутствие директивного управления сделало непригодным для прогнозирования норм а тивный метод , широко применявшийся в условиях плановой экономики . Экономический спад производства и нестабильность экономической ситуации в Украине обуславливают приоритетное значение краткосрочного прогнозирования социально-экономических процессов с испо л ьзованием экономико-математических моделей и экспертных оценок. Список использованной литературы 1. Агапова Т . Современная экономическая теория : методологическая база и модели // Российский Экономический Журнал . – 1995. - № 10. 2. Богачева О . США : шестой год стабильного экономического подъема // Мировая экономика и международные отношения . – 1998. - № 8. 3. Власюк А . Стабилизация экономики Украины // Экономика Украины . – 1995. - № 12. 4. Горелов С . Математические методы в прогнозировании . – М .: Прогресс , 1993. 5. Денискин В . Основы социального прогнозирования в пищевой промышленности . – М .: Колос , 1993. 6. Дудкин В . Индикативное планирование – механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления // Российский Экономический Журнал . – 1998. - № 6. 7. Кривов В . Законодательное определение содержания экономических решений // Экономист . – 1997. - № 12. 8. Курс экономической теории / Под ред . А.С . Сидоровича . – М .: Учебники МГУ , 199 7. 9. Лескова Н . Прогноз развития мировой экономики // Бюллетень иностранной коммерческой информации . – 1995. - № 145. 10. Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н . – М .: Высшая школа , 1985. 11. Панасюк Б ., Сергиенко И . Прогнозирование развития экономики Украины // Экономика Украины . – 1996. - № 1. 12. Панасюк Б ., Сменковский А . О некоторых методических подходах к краткосрочному прогнозированию макроэкономических показателей // Экономика Украины . – 1998. - № 10. 13. Саа ти М.А . Моделирование сложных систем . – М .: Наука , 1993. 14. Соколов Н . Динамика ВВП в основных группах стран // Проблемы прогнозирования . – 1998. - № 1. 15. Сутягин В . О соотношении научных прогнозов и государственных программ социально-экономического ра звития // Проблемы прогнозирования . – 1998. - № 1. 16. Цыгичко В . Основы прогнозирования систем . – М .: Финансы и статистика , 1986. 17. Черников Д . Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал . – 1995. - № 9. 18. Юрченко А . Моделирование со циально-экономического развития общества // Вестник МГУ : Экономика . – 1993. - № 2. Приложение 1 Модель кривых потоков в открытой экономике [18, с . 79]
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Больше не надо оформлять заграничный паспорт: скоро либо все будет Россией, либо всех перестанут пускать за границу.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, курсовая по экономике и финансам "Методы социально-экономического прогнозирования: сущность, анализ, области применения", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru