Содержание
Введение
PAGEREF _Ref443629493 h 3
1. Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования.
PAGEREF _Ref443663664 h 4
2. Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США.
PAGEREF _Ref444010549 h 19
3. Возможности использования опыта применения методов социально-экономического прогнозирования в современной Украине.
PAGEREF _Ref444503507 h 31
Заключение
PAGEREF _Ref444503518 h 40
Список использованной литературы
PAGEREF _Ref444503525 h 42
Приложения
PAGEREF Приложение1 h 44
Назаренко Денис e-mail: denis@elekon.crimea.com
Введение
В настоящее время ни одна сфера жизни общества неможет обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важноезначение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснованиеосновных направлений экономической политики, предвидение последствийпринимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним изрешающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественногоразвития.
Актуальность данной темы как в условиях развитойрыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровеньпрогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планированияи управления экономикой и другими сферами.
Целью данной курсовой работы является рассмотрениеметодологии и методик разработки социально экономических прогнозов дляопределения сущности, областей применения и наиболее эффективных методовпрогнозирования. Для этого необходимо решить следующие задачи: определить сущностьметодов социально-экономического прогнозирования и области их применения в ходеизучения теоретико-методологических основ методологии прогнозирования; датьхарактеристику методов социально-экономического прогнозирования в экономическиразвитых странах и выявить особенности их применения в современной Украине.
В процессе написания данной курсовой работы былииспользованы учебники под редакцией В.О. Мосина, К.Л. Трисеева, В. Цыгичко,В.В. Денискина, а также научные статьи по исследуемой проблеме в периодическихизданиях «США: экономика политика идеология», «Мировая экономика имеждународные отношения», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономическийжурнал», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономический журнал»,«Экономика Украины», «Вестник МГУ».1.
Социально-экономическое предвидение основныхнаправлений общественного развития предполагает использование специальныхвычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметрыфункционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи ивзаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозированиеразвития социально-экономических процессов на основе специализированныхосуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методикипрогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ ианалогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.
В развитии методологии прогнозированиясоциально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработкиотечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л.Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается значение, сущностьи функции прогнозирования, его роль и место в системе планирования, исследуютсявопросы методологии и организации экономического прогнозирования, показываютсяособенности научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросыпрогнозирования, осуществляются по таким основным направлениям: углублениетеоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающихтребованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработкаи реализация на практике специальных способов и процедур использованияразличных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования;поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их сиспользованием ЭВМ. [4, с.41]
Под методами прогнозирования следует пониматьсовокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализаретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связейобъекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явленияили процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его(объекта) будущего развития. [16,с. 29]
По оценкам отечественных и зарубежных ученных, внастоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако числобазовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельнымприемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другиепредставляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг отдруга количеством частных приемов и последовательностью их применения.
В существующих источниках представлены различныеклассификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важныхклассификационных признаков методов прогнозирования является степеньформализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы.Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методовпрогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации. На рис. 1.1представлена классификационная схема методов прогнозирования. [10, с. 31]
Как свидетельствует схема, представленная на рис.1.1, по степени формализации (по первому классификационному признаку) методыэкономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные.Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможноучесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объектапрогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этомразличают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.
В состав индивидуальных экспертных оценок входят:метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт экспертасо специалистом по схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при которомосуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации,составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, которыйоснован на определении логики процесса или явления во времени при различныхусловиях.
Рис. 1.1
Методы коллективных экспертных оценок включают всебя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод«Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективноммышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработкеиндивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могутвозникнуть продуктивные идеи.
В группу формализованных методов входят двеподгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы:наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ковторой – структурное, сетевое и матричное моделирование.
Рассмотренные классы интуитивных и формализованныхметодов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами.Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объектепрогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации,полученной по оценкам специалистов-экспертов.
В класс экспертных методов прогнозирования входитметод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивнотворческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построениии последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либоэвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработкапрогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опросавысококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозовнаучно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью,либо частично не поддается формализации.
В изученной литературе представлено значительноеколичество классификационных схем по методам прогнозирования. Основнаяпогрешность таких схем – нарушение принципов классификации, к числу которыхотносятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационногопризнака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации),непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т.е. Возможность дополнения новыми методами). [10, с. 48]
В большинстве классификационных схем методыпрогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции,экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяциипротивопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.
С одной стороны, построение моделей преследует цельвскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некоторомретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражаетсвязи и свойства реального объекта, она может служить основой дляэкстраполяции, т. е. Для перенесения некоторых выводов о поведении модели наобъект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций,выявляемых на модели.
С другой стороны, методы экстраполяции – не чтоиное, какиспользование теоретическихи эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участканаблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Такимобразом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использованиекаких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.
Конструктивная классификация позволяет наглядноизобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева иохарактеризовать 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 фактическойинформации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертныхметодах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты впроцессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В своюочередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются наподклассы по методам обработки информации.
Экспертные методы разделяются на два подкласса.Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработкинезависимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) приотсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта ивсего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуютпринцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной
группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или отодного из экспертов).
Рис. 1.2
Класс фактографических методов объединяет следующиетри подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.
Методы аналогий направлены на выявление сходства взакономерностях развития различных процессов. К ним относятся методыматематических и исторических аналогий. Методы математических аналогий вкачестве 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 наопределенных принципах специальной обработки научно-технической информации,учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятсяметоды исследования динамики научно-технической информации, использующиепостроение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализаи прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например,метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследованияи оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализаколичественной и качественной научно-технической информации для определенияхарактеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.
Статистические методы представляют собойсовокупность методов обработки количественной информации об объектепрогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в нейматематических закономерностей изменения характеристик данного объекта с цельюполучения прогнозных моделей.
Сложность выбора наиболее эффективного методаэкономического прогнозирования заключается в определении относительноклассификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечнятребований к ретроспективной информации и прогнозному фону.
В связи с этим возникает необходимость подробнееостановиться на основных классах методов экономического прогнозирования.
В случаях чрезвычайной сложности системы, егоновизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков,недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математическойформализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться крекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация,подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последнихформальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот методвключает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или еефрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики(оценка, результат решения); обработку результатов решения – полученных от экспертов- оценок.
Одной из разновидностей метода экспертных оценокявляется метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющейопределять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткийпериод времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличияили отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговойатаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуацияпотребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесеннойоценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценкувариантов, не ограничивая при этом их числа.
Сущность этого метода состоит в актуализациитворческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации,реализующей вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение, критику)этих идей с формированием контридей. Работа с методом ДОО предполагаетреализацию 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 группыучастников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одногоранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участникине знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого изучастников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику пономеру). Второй этап – составление проблемнойзаписки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемнойситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей. Продолжительностьмозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа взависимости от активности участников. Запись высказываемых идей целесообразновести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможностьсистематизировать их для следующего этапа.
Четвертый этап– систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идейгруппа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности:составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идейформулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие и дополняющиеидеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде однойкомплексной идеи; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены;идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам; составляется переченьидей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности отболее общих к частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).
Пятый этап– деструирование (разрушение) систематизированных идей (специализированнаяпроцедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки,когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участниковмозговой атаки).
Основное правило этапа деструирования –рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зренияпрепятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы,отвергающие систематизированную идею. Особенно ценным является тообстоятельство, что в процессе деструирования может быть генерированаконтридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение овозможности снятия этих ограничений.
Шестой этап– оценка критических замечаний и составление списка практически применимыхидей.
Метод коллективной генерации идей апробирован напрактике и позволяет находить групповое решение при определении возможныхвариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когдаединое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.
В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющиев определенной мере организовать статистическую обработку мненийэкспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения.Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценкибудущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американскойисследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценкивероятности наступления тех или иных событий. [10, с. 58]
Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: внеточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимостидолжны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.
Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельныхэкспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов,построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНДработы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость,быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремяособенностями, которые отличают его от обычных методов групповоговзаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимностьэкспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическаяхарактеристика группового ответа.
Анонимность заключается в том, что в ходе проведенияпроцедуры экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участникиэкспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группыпри заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки авторответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.
Статистическая характеристика группового ответапредполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методовизмерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение инепосредственная оценка.
В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестнаякоррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных ипереходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляциизначение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятсялибо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самымвероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия моделиреальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.
Недостатком данного метода является то, что проблемакоррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как вреальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связинечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемыхдостижений.
Сущность методов прогнозной экстраполяциизаключается в изучении динамики изменения экономического явления впредпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторыйпериод будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода впрогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемогопроцесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.
Однако степень реальности такого рода прогнозов исоответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаютсяаргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия«измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратитьвнимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут бытьохарактеризованы одним параметром.
Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значенийфункции [4, с. 71]
Простейшим способом прогнозирования считаетсяподход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня припомощи среднего прироста или темпа роста.
В соответствии с ним прогноз к шаговвперед на момент времени
Этот способ обладает определенными достоинствами, среди которых незначительнатрудоемкость вычислительного алгоритма, универсальные расчетные схемы. Кроме указанныхдостоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактическиенаблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно,основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможностиоценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае.В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадаетпрогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точныхрезультатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит изпрошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод даетположительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иныхобъектов – на 5-7 лет.
Для повышения точности экстраполяции используютсяразличные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемуючасть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опытаразвития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитиипрогнозируемый объект.
Распространенной методикой прогнозирования тех илииных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считаетсядостаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущихтехнических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построениеоперационных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируетсясубъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта,существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такогоотображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительноопределенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения ивыделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретическийанализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировкамодели, составляют содержание метода моделирования.
Одним из методов моделирования является методматематического моделирования. Под экономико-математической моделью понимаетсяметодика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходнойинформации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классеслучаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включаяалгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода кмногостадийным процессам обработки информации, использованием идентичныхсредств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и ихпреобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительнойтехники.
Применение математических методов являетсянеобходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования,обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временностипрогнозов. [13, с. 41]
Важное прикладное значение в прогнозированиипринадлежит методам регрессионного анализа. Регрессионный анализ используетсядля исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайнымивеличинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между случайнойи неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей– регрессионным анализом. Достоинством регрессионного метода следует считатьего универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможностьвключения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной факторавремени.
Специфическим методом прогнозирования являетсясценарный прогноз – это своего рода метод описания логически последовательногопроцесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется сучетом временных оценок. Основное назначение сценария – определение генеральнойцели развития прогнозируемого объекта,явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей».Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза иисходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материаламследует отнести технико-экономические характеристики и показатели основныхпроцессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.
Сценарий – это картина, отображающаяпоследовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий,обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможномпрекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту.Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта илипроцессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники,но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должныразрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиляпрогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности являетсяаккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться всяработа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом видедолжен быть подвергнут тщательному анализу.
Следовательно, в процессе систематизированногонаучно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессовпроисходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов,приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективныхданных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измеренийв рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определеннойдостоверности относительно его будущего развития.
Исследование различных классификационных схемметодов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические,экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловленаспецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодомупреждения прогноза. В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбораадекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитойэкономикой.2.
В процессе создания экономики рыночного типавозникает объективная необходимость учитывать опыт высокоразвитых стран в прогнозированиисоциально-экономических явлений, объектов и процессов. В развитых государствахшироко распространена практика контрактных заказов на прогнозные разработки,выполняемое для правительственных учреждений и крупных компаний. В США центрамиподобных исследований являются «РЭМД – корпорейшн», Гудзонский институт,корпорация Цортона, специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самаяизвестная международная прогнозная организация – «Римский клуб», главной линиейее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальныхпроблем.
В своем развитии в послевоенный период (1950-1990гг.) прогнозирование прошло через разные формы, соответствующие различным типамгосударственного регулирования смешанной экономики. Исторически первой формойэкономического прогнозирования стала конъюнктурная, связанная с усилениемвлияния бюджета на темпы и пропорции экономического роста по мере увеличениягосударственных расходов в ВВП. В условиях структурной перестройки экономики иих ускоренного развития возникла необходимость согласования бюджетов споказателями экономических прогнозов, на которых основывались оценки налоговыхпоступлений и размеров доходной части бюджета [10, с. 49]
Это привело к разработке среднесрочных идолгосрочных прогнозов, примерами которых являются «Выбор путей экономическогороста» (1976-1985 гг.) в Канаде, Прогноз Министерства труда на 1986-1995 гг. вСША, «Десятилетний план удвоения национального дохода» (1961-1970 гг.) в Японии.[1, с. 17]
По мере совершенствования и усложнения прогнознойдеятельности она стала отделяться от бюджетной и методически, и организационно:если на первом этапе национальные экономические прогнозы составлялись в Министерствахфинансов, то сначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах началисоздаваться специальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат попланированию во Франции, Экономический консультативный совет в Японии,Центральное плановое бюро в Нидерландах и др.)
Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономикезаключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующемвыявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического исоциального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов сперспективным воздействием на динамику экономики: объем и качество основногокапитала, наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровеньбезработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.
Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значениевзвешенной банковской, кредитно-финансовой и бюджетной политики государства.Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающихпри его становлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируютсяна предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономическихпоказателей: объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времениважнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитойрыночной экономикой, наличие однородных статистических выборок достаточнойдлины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладнойстатистики и экономико-математические модели.
В зарубежных развитых странах прогнозированиеопирается на сформированную из статистической информации схему основныхвзаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальныхсчетов (СНС).
СНС основана на балансовом методе и представляетсобой адекватный рыночной экономике национальный учет, который на макроуровнезавершается набором показателей, характеризующих результаты экономической деятельности,структуру экономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственнойдеятельности операции, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНСпостроена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих макет функционированиязвеньев народного хозяйства.
СНС можно охарактеризовать как макростатистическуюмодель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов ипланов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления ипланирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оцениваютрезультаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.
В качестве первичных элементов в системенационального счетоводства выступают экономические операции и экономическиеагенты. Под экономической операцией понимается процесс, в котором одна изучаствующих сторон передает или продает, а другая получает или покупаетматериальные и финансовые ценности и услуги. Юридические и физические лица,осуществляющие экономическую операцию, являются экономическими агентами.
Экономические операции фиксируются в счетах,построенных на принципе двойной записи, в соответствии с которым каждаяоперация фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе «использования».По каждому счету выводится балансирующеесальдо – разность между ресурсами и их использованием. При избытке ресурсовсальдо 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 анализапрогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональнымсекторам народного хозяйства.
Центральное место в системе показателей СНС занимаетпоказатель валового национального продукта, являющийся стоимостным эквивалентомрыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов иуслуг.
В основу макроэкономического прогнозированиязаложена модель круговых потоков или кругооборота ВНП. В своей элементарнойформе эта модель включает в себя только две категории экономических агентов –домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вме