Прогнозирование и планирование в экономике

Прогнозирование и планирование вэкономике

Тема: Предмет, метод иструктура курса
Предметом курса явл.изучение методологии, научного предвидения, эк-кого развития субъектовхозяйствования. Методология прогнозирования и планирования предст-ет собойсовокупность приемов исследования с целью познания и преобразования экономическихи соц-х процессов. Включает: общие методы познания, кот. основываются надиалектике; методы конкретной науки, такие как методы анализа, моделирования,аналогия, сравнение. Структура курса предполагает изучение след. разделов:
1. Сущности иособенностей различных видов прогнозов и методов прогнозирования;
2. Технологию введенияпрогнозных расчетов и их анализ;
3. Особенностиобоснования моделей и способов планирования на макро- и микроуровне.

Тема: Прогнозированиеи планирование в системе управления
 
1. Сущность и значение прогнозированияи план-я.
2. Направление разработкипрогнозов и планов.
3. Организация прогнознойи плановой работы.
1. Объективнаянеобходимость прогнозирования и план-я в современных условиях обусловлена вслед.:
— усложнением деят-тифирм;
— подвижность внешнейсреды;
— совершенствование форми структур управления;
— необходимостьподдержания рациональных н/хоз-х пропорций;
— неспособностьсаморегул-я рыночной экономики особенно в усл-х кризиса.
Факторы ограничивающиеиспользование прогнозирования и план-я в условиях рынка:
— чрезмерно высокаястепень неопределенности;
— низкий уровеньнакопления капитала;
— отсутствие эффективныхюридических и этических норм, регулирующих поведение;
— приоритет краткосрочныхпоказателей.
2. Являясь функциямиуправления прогн-е и план-е осущ-ся на макро- и микроуровне. На макроуровнеразработку прогнозов и планов осущ-ют органы гос-го управления и местногосамоуправления. Гос-е прогнозирование представляет собой систему научнообоснованных представлений о направлениях социально-экономического развитиястраны, основанных на законах рыночного хоз-вания. Гос-е планирование – видуправленческой деят-ти, направленной на обоснование мероприятий, обеспечивающихдостижения целей макроэкономического развития. Задачи прогнозирования и план-яна макроуровне:
1. Анализ текущей эк-койситуации;
2. Прогн-е темпов иважнейших пропорций развития экономики;
3. Обоснованиеприоритетов соц.-эк-кого развития;
4. Формирование структурыэкономики и обеспечение ее материальной и финансовой сбалансированности.
Прогнозы макроуровнявыражают количественные и качественные изменения, связанные с величиной D, объемов S, показателями трудовых отношений, структуры и динамики доходови расходов, направлениями НТР, показателями внешнеэкономической деят-ти,характером преобразований в с-ме образования, экономич-и проблемами ипоказателями. Планы макроуровня форм-ся в виде обоснованных, утвержденныхпоказателей соц.-эк-кого и НТР, а также в виде целевых комплексных программ ипроектов.
На микроуровне в этомслучае субъектами прогнозирования и план-я выступают плановые органы, функц-ыеслужбы и отделы субъектов хоз-вания. Прогн-е и план-е микроуровня связано сразработкой прогнозов и внедрения плановых расчетов, технико-экономических ифинансовых показателей деят-ти, определением форм и направлений ведения бизнесаобоснования стратегии и тактики действий субъекта хоз-вания.
3. Состав органов прогнозированияи план-я определяется в соответствии с принципами, подходами и особенностямиуправления экономикой на макро- и микроуровне. В настоящее время в РБ процессы прогнозированияи план-я осуществляют:
1. Центральные эк-киеорганы (министерство эк-ки, финансов, статистики и анализа труда). Основнымизадачами явл-ся:
— разработка гос-ойэк-кой политики;
— форм-е инвестиц-ойполитики;
— мобилизация денежныхср-в и план-е их эфф-го использования (мф);
— обоснование правилведения учета и определение порядка отчетности (мс и а);
— разработка тарифнойс-мы, обеспечения эфф-й занятости и совершенствование организации труда;
— прогн-е и регулированиеЗП, рынка труда и других социально-трудовых отношений (мт);
— разработка торговогобаланса и прогн-е экспортно-импортной деят-ти;
— квотирование, лицензированиеи валютное регулирование;
— совершенствованиенаучно-технических связей.
2. Отраслевых органовпоргн-я и план-я (отраслевые министерства и ведомства: пром-ти, с/х и др.). Вфункции этих органов входят:
— разработка прогнозов ипланов развития отраслей;
— форм-е целевых программи методических рекомендаций;
— регулирование пр-ва;
— комплексноеисследование рынка;
— реализацияинвестиционной и нт политики, направленной на повышение качества продукции ик/сп-ти отрасли;
— разработка мер пореализации политики отрасли.
3. Региональных органов иуправлений. Задачи:
— наилучшее исп-евнутреннего потенциала региона;
— форм-е межотраслевыхрегиональных комплексов;
— содействие развитиюрыночной инфрастр-ры в регионах;
— решение социальныхпроблем.
4. Плановых и другихорганов субъектов хоз-вания.

Тема: Методологияпрогнозирования
 
1. Основные понятия,принципы и этапы прогнозирования.
2. Классификация методовпрогнозирования.
3. Сущность и видыпрогнозов и моделей прогнозирования.
1. Прогнозирование –процесс разработки прогнозов. Прогностика – научная дисциплина, изучающаяпринципы построения и использования методов и моделей прогнозирования, а такжезакономерности процесса разработки прогноза. Объект прогнозирования – любойпредмет, процесс, явление реального мира, их св-ва и отношения, относимые кпознавательной деят-ти субъекта. Прогнозный фон – совокупность внешних поотношению к объекту прогнозирования условий, являющихся существенными длярешения прогнозной задачи. Период упреждения – период времени, на кот.разрабатывается прогноз. Горизонт проспекции – самая дальняя точка в будущем,для кот. разрабатывается прогноз. Глубина ретроспекции – период времени впрошлом, по кот. имеется необходимая и достаточная инф-ция об объектепрогнозирования. Горизонт ретроспекции – самая дальняя точка в прошлом, по кот.имеется инф-ция об объекте прогнозирования.
Принципы прогнозирования:
— принцип системности;
— согласованности,предполагает согласование различных видов прогнозов, объектов различной природы;
— принцип вариантности,предполагает разработку вариантов прогнозов, исходя из особенностей объектовпрогнозирования, поставленных целей и вариантов прогнозного фонда;
— непрерывности –прогнозные расчеты должны быть корректированы;
— эффективности(рентабельности) – предполагает обязательное наличие эконо-го эффекта отиспользованных результатов прогнозирования;
— оптимальности,предполагает разработку достоверных и точных прогнозов при выборе наилучшегоаппарата прогнозирования;
— принцип аналогичности испецифичности;
Этапы прогнозирования:
— предпрогнознаяориентация — совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз ивключающая обоснования объекта прогнозирования, задач прогнозирования, периодупреждения прогноза.
— разработка задания напрогноз – определение цели прогнозирования, конкретизация задач, определениепорядка;
— ретроспекция прогнозная– этап, на кот. анализируется история развития объекта прогнозирования ипрогнозного фона с целью получения их систематизар-го описания;
— прогнозный диагноз – накот. исследуют систематизир-е описание объекта и прогнозного фона, с цельювыявления их изменения и разработки моделей и методов прогнозирования;
— прогнозная проспекция –этап, на кот. разрабатываются прогнозные оценки;
— верификация прогноза,на кот. осущ-ся оценка достоверности и точности прогноза;
— корректировка прогноза(вновь прогнозная ориентация) – это этап, на кот. осущ-ся уточнение прогнозныхоценок и его корректировка с учетом дополнительных данных.
2. Метод прогнозирования– это конкретный способ разработки прогноза. Классификация методов представленана схеме.
Методы прогнозирования:
1. Экспертные:
1.1 с прямой связью:
а) опрос;
б) анализ;
1.2 с обратной связью:
а) опрос;
б) анализ;
в) генерация идей;
2. Комбинированные.
3. Фактографические:
3.1 статистические:
а) экстраполяции;
б)корреляционно-регрессионный анализ;
в) моделирование.
3.2 аналогии:
а) исторический;
б) математический.
3.3 опережающие:
а) основывающиеся наанализе научно-технической инф-ции (НТИ);
б) основывающиеся наисследовании уровня развития техники и технологий.
Экспертные методыпредполагают разработку прогноза на основе анализа мнений и сужденийспециалистов-экспертов. Фактографические методы предполагают разработкупрогнозов на основе анализа фактич-й инф-ции об объекте прогнозирования ипрогнозном фоне. Статистические методы связаны со статистич-й обработкойфактич-х данных об объекте прогнозирования и прогнозном фоне, предполагаютразработку и анализ матем-х зависимостей исследуемых показателей или явлений.Методы аналогии основываются на разработке прогноза в результате анализа егосходства с известными объектами, известным матем-м описанием объектов.Опережающие методы связаны с разработкой прогнозов в сфере науки и техники наоснове анализа фундаментальных и прикладных разработок.
Выбор метода прогнозированияопред-я => факторами:
-        существомпрактической проблемы требующей решения;
-        динамическимихарактерами объекта прогнозирования;
-        видом ихарактером располагаемой инф-ции;
-        требованиями,предъявляемыми к рез-там прогнозирования;
-        периодомупреждения и его отношением с предполагаемой продолжительностью цикларазработки v жизненного цикла T.
-        Используемымитипами менеджмента.
3. Прогноз – научнообоснованное представление о вероятных состояниях объекта в будущем v сп-ах их достижения. Периодыкласс-тся след. образом:
1.      В соответствии спроблемно-целевым хар-ром выделяют:
а) поисковый прогноз –это прогноз, содержанием кот. является выявление возможных состояний объекта прогнозированияв будущем;
б) нормативный прогноз –прогноз, содержанием кот. явл-ся прогн-е путей и сроков достижения возможного,принимаемого в качестве задуманного состояния объекта прогнозирования вбудущем.
2.      По природеобъекта прогнозирования:
-        экономически;
-        политические;
-        технические;
-        социальные;
-         естественнонаучные;
-        демографические;
3.      По целям:
-        подтверждающие;
-        оценочные;
-        ориентированные;
-        плановые;
-        непосредственноуправленческие;
4.      По назначению:
-        общие;
-        специальные;
5.      По степениобоснованности:
-        интуитивные;
-        логические;
6.      По формевыражения результатов:
-        количественные;
-        описательные;
7.      По времениупреждения:
-        долгосрочные;
-        среднесрочные;
-        краткосрочные;
8.      По степенилокализации периода:
-        точечные;
-        интервальные;
9.      По характеруизменения объекта прогнозирования:
-        непрерывные;
-        дискретные.
Особенности экономическихпрогнозов:
-        представляет егоаргументированное заключение о будущих изменениях;
-        позволяет оценитьсостояние и осущ-ть поиск возможных управленческих решений;
-        позволяютмоделировать варианты свершения событий при учете различных факторов;
-        выявляет проблемыслабо выраженные в настоящем, но возможные в будущем.
Функции экономическихпрогнозов:
-        анализсоциально-экономических тенденций и процессов;
-        оценка условий иэк-их проблем для принятия решений;
-        выявлениеальтернатив развития объекта в перспективе;
-         накопление эк-ойинф-ции.
Модель прогнозирования –это модель объекта, исслед-я кот. позволяет получить инф-цию о состоянииобъекта прогнозирования в будущем способах их достижения.
Виды моделей прогнозирования:
-        словесноеописание;
-        графическоепредставление;
-        блок-схемы;
-        таблицы и матрицырешений;
-        математическоеописание, в виде формул;

Тема: Экспертные методыпрогнозирования
 
1.      Сущность, областьприменения и виды экспертных оценок.
2.      Способыформирования экспертных групп.
3.      Содержаниеколлективных экспертных методов прогнозирования.
1. Сущность методовэкспертных оценок состоит в проведении специалистами интуитивно-логическогоанализа проблемы с колич-й оценки суждений, обработкой результатов ипредставление их в виде наиболее удобном для формирования прогноза.Особенностями экспертных методов как научного подхода к решению задач являются:
-        научно-обоснованнаяорганизация проведения всех этапов экспертизы.
-        Применениеколичественных методов оценки суждений и фор-ция группового мнения.
Экспертные методы исп-ся:
-        при отсутствиистатистической инф-ции;
-        в условияхбольшой неопред-ти среды функционирования объекта прогнозирования;
-        при дефицитевремени для принятия решений;
-        в сочетании сдругими методами прогнозирования в случае решения качественных и колич-х задач.
Типовые задачи решаемые сиспользованием экспертных оценок:
1.      Опред-ием наиболеевероятного времени свершения события;
2.      Составлениеперечня возможных событий;
3.      Упорядочениецелей и задач по степени важности;
4.      Опред-иеальтернативных вариантов решения проблемы;
5.      Выявленияпредпочтительности способов распределения ресурсов.
Различают след. способыпроведения экспетизы:
-        индивидуальные иколлективные;
-        реализация опросас использованием прямой и обратной связи.
Индивидуальный экспертныйопрос — получение оценок от специалиста путем анкетирования и интервьюированияэксперта организатором экспертизы. Преимущество: в max использовании опыта, знаний и интуиции специалиста ивозможности корректировки программы исследования с учетом инф-ции, полученной впроцессе ведения опроса. Коллективные экспертные оценки предполагают совместнуюдеят-ть нескольких экспертов. Экспертные оценки с прямой связью проводятся безпостоянного контакта специалистов с организаторами экспертизы. Экспертныеоценки с обратной связью предполагают постоянное взаимодействие экспертов сорганизаторами экспертизы.
Этапы проведенияэкспертизы:
-        формулировкацелей и разработка процедуры опроса;
-        форм-е группыспец-тов организаторов экспертизы;
-        отбор экспертов иформ-е экспертной группы;
-        проведенияопроса;
-        анализ иобработка инф-ции.
2. Общим требованием приформ-ии экспертных групп явл. эффективное решение проблемы, т.е. проведениедостоверной экспертизы при ограниченных затратах на нее. При форм-ии экспертныхгрупп должны быть учтены след. характеристики специалистов:
-        компетентность;
-        креативность(сп-ть решать творческие задачи);
-        конформизм(подверженность влиянию авторитета);
-        конструктивность(решения д.б. практичными);
-        аналитичность иширота мышления (м. знать много, но д.б. широта высказывания, мышления);
-        коллективизм;
-        самокритичность;
-        отношение кэкспертизе.
Компетентность экспертоврассчитывается след. способами:
I в. на основе анализа деловых ипрофессиональных качеств специалиста методом анкетирования, в этом случаекоэф-т компетентности i-гоэксперта рассчитывается по формуле:
Akj= ∑γij/γimax
γij – весовой коэф-т соотв-щий ответу j-го эксперта на i-й вопрос
γimax – max весовой коэф-т для i-й хар-ки.
II в. на основе самооценки, при этомрассчитывается коэф-т компетентности по след. формуле:
Akj=∑λij/nimax
λij – оценка в баллах, хар-ая степеньзнакомства специалиста с i-йпроблемой;
nmax – max возможная самооценка в баллах по i-й проблеме
III в. совместное использование методаанкетирования и метода самооценки.
IV в. расчет коэф-та компетентности наоснове анализа степени пригодности специалиста по методике госкомитета по наукеи технике:
A=Ки+Ка/2
Ки – степеньинформированности по проблеме (опред-ся на основе самооценки по 10 балльнойшкале с умножением результата на 0,1)
Ка – коэф-т аргументации,полученный в результате суммирования баллов по разным хар-кам в соответствии сразработкой эталонов таблицей.
V в. на основе расчета относительныхкоэф-тов компетентности по высказанным суждениям других специалистов о возм-тивключения эксперта в экспертную группу.
А=∑ Xij/∑∑Xij
Оценки Xij=1 в случае если j-й назвал i-го эксперта, Xij=0если j-й эксперт не считает нужным включатьi-го эксперта в экспертную группу. m- кол-во экспертов.
VI в. на основе расчета обобщеннойхар-ки специалиста и его вклада в достоверность прогноза группы, в качествеобобщенной хар-ки выступает достоверность суждений эксперта:
Di=Nпр/N
Nпр – число случаев, когда i-ый эксперт дал решение, приемлемостькот. была подтверждена практикой.
N – общее число случаев участия i-го специалиста в решении проблемы.
Вклад эксперта вдостоверность прогноза группы опред-ся след. образом:
Bi=Di/1/m∑Di
m- кол-во экспертов в группе.
3. Сущность метода коллективнойэкспертной оценки состоит в разработке прогноза на основе анализа мненийспециалистов экспертной группы. Среди коллективных экспертных методовнаибольшее распространение получили след.:
1.        Метод мозговойатаки, он же метод мозгового штурма
2.        Методдеструктивной отнесенной оценки ДОО
3.        Метод «Дельфи»
Преимущества коллективныхметодов опроса состоит в след.:
-          генерируетсябольшое кол-во разнообразных идей;
-          имеет местовозможность по-новому подойти к исследованию проблемы;
-          развиваетсяпривычка творческого подхода к проблеме.
Сущность метода мозговойатаки основывается на получении новых идей и решений в результате коллективногогруппового опроса проводимого в течении определенного времени по принятымправилам. Правила проведения мозговой атаки:
-          критическиезамечания не допустимы;
-          высказываниенескольких идей, но не подряд;
-          высказываниеразнообразных необычных идей;
-          точная записьидей.
Этапы «м. а.»:
-          форм-ие группучастников мозговой атаки;
-          составление иописание проблемной ситуации;
-          генерация идей;
-          систематизацияидей;
-          колич-ая оценкарезультатов опроса.
Сущность методадеструктивной отнесенной оценки состоит в начале в реализации принциповколлективной генерации идей, а затем в критике этих высказываний, т.е.рассмотрении их только с т. зр. препятствий на пути их осущ-я. Прогнозформируется только на основе идей подвергшихся критике в наименьшей степени.
Метод «Дельфи» состоит впоследовательном анкетировании специалистов по различным проблемам,формировании массива инф-ции отражающего индивидуальные оценки специалистов,основанные как на строгом логич-м анализе, так и на интуитивном опыте истатистической оценки группового ответа. Хар-ся след. особенностями:
1.      Анонимностьэкспертов;
2.      Наличиерегулируемой постоянной обратной связи;
3.      Статистическойхарактеристики результатов опроса.
Методы включают 4 тураопроса специалистов.
1.      Специалистыотвечают на вопрос в любой допустимой форме. Полученные ответы обобщаютсяорганизаторами экспертизы с целью составления определенного перечня событий.
2.      Экспертамнаправляется перечень событий с целью еще раз оценить результаты своихвысказываний.
3.      Экспертызнакомятся с оценками других специалистов, формулируют или пересматривают своиответы, приводя при этом аргументацию высказываний.
4.      Еще разобобщаются оценки экспертов, определяются причины несовпадения ответов и пересмотрамнений, формируется окончательный вариант групповых оценок организаторамиэкспертизы.
Статистическая обработкарезультатов опросов экспертов заключается в расчете след. показателей: медианы,нижнего и верхнего квартелей. Медиана – это значение признака, соответствующеесреднему члену ряда построенного в порядке возрастания или убывания некоторогообщего признака. Медиана характеризует обобщенное мнение группы специалистов.Нижний квартель соответствует уровню ряда, отстоящему от начала последовательностина 1 четверть. Верхний квартель соот-ет на 3 четверти; м/у нижним и верхнимквартелями находится доверительная зона прогноз, кот. характеризует интервалнаиболее вероятных прогнозных оценок. Расчет статистических характеристиквозможен поскольку сформулированные в анкетах вопросы должны обеспечиватьвозможность выражения ответа в виде числа.

Тема: Способыобработки результатов экспертного опроса
 
1.        Особенностиранжирования и балльной оценки.
2.        Метод парныхсравнений.
3.        Методпоследовательных сравнений.
4.        Оценкасогласованности мнений экспертов.
1. Ранжирование – эторасположение факторов в порядке возрастания или убывания присущего им св-ва.Используется в случае, когда:
-          необходимоупорядочить явление во времени или пространстве;
-          необходимоопределить предпочтительность в соответствии с к.-л. качеством;
-          в случае, когдакачество явления измеримо, но не м.б. измерено сейчас.
Ранжирование осущ-сяпутем присвоения исследуемым объектам индивидуальных, результирующих илистандартизированных рангов. Индивидуальные ранги хар-ют мнения отдельныхэкспертов и представляют собой места предпочтительности признаков. Ранг=1присваивается самому важному признаку, соответственно наибольший рангнаименьшему фактору. Результирующие ранги хар-ют мнение группы специалистов иприсваиваются сумме индивидуальных рангов. Стандартизированные ранги – эторанги, кот. рассчитываются для одинаковых по значимости факторов след. образом:
(сумма мест, занимаемыходинаковыми по важности признаками)/ (кол-во одинаковых по важности признаков)
Балльная оценка состоит воценке признаков с помощью регламентированной (разработанной) илинерегламентированной балльной шкалы. Наивысший балл присваивается самомуважному признаку. Для определения обобщенного мнения группы экспертоврассчитывается сумма баллов. При использовании нерегламентированной балльнойшкалы оценка результатов экспертного опроса осущ-ся с использованием методанормирования оценок. Его суть состоит в переходе от абсолютных балльных оценокк относительным величинам след. образом:
Ve=Wes/∑Wes
Ve – нормированная оценка e-го признака
Wes – абсолютная оценка e-го признака данная s-ым экспертом в баллах
m – кол-во оцениваемых факторов.
Обобщенное мнение группыспециалистов определяется на основе расчета средних оценок след. образом:
Ve ср.=∑Ves/N
Ves – нормированная оценка e-го признака данная s-ым экспертом.
N – число экспертов в группе.
2. Сущность метода парныхсравнений состоит в сравнении рассматриваемых признаков попарно. При этомразличают след. способы парного сравнения:
-        метод частичного(полного) сравнения
-        метод парногосравнения степени превосходства рассматриваемых признаков
Суть (1) состоит в оценкепредпочтительности признаков путем анализа частоты превосходства одного из нихнад другим, при этом оценка ведется в таблице по строкам и колонкам. В таблицузаносятся случаи превосходства i-гопризнака над j-м и общая частота превосходства.
Рассчитывается суммарнаячастота превосходства для каждого признака путем суммирования общей частотыоценки вычисленной по строкам и столбцам таблицы.
Сумма общих частотпревосходства:
Mij=Sj+ri
Определениепредпочтительности признаков осущ-ся на основе расчета коэф-тов весомости этихпризнаков по формуле:
Ki=2*Mi/m*(m-1)
m – число сравниваемых признаков
Mi – средняя оценка полученная порезультатам опроса нескольких экспертов.
Mi=∑Mij/N
Mij 1фак= 2+0=2
Mij 2фак=1+0=1
Mij 3фак=1+0=1
Наилучшим является тотпризнак, для кот. коэф-т весомости наибольший. При втором способе веденияпарных сравнений предпочтительность исследуемых признаков опред-ся след.расчетами:
1. заполняется таблица,где степень превосходства одного признака над другим определяется соотношениемчисел определяющих их важностьпризнаки А Б В Г А 1 А: Б А: В А: Г Б Б: А 1 Б: В Б: Г В В: А В: Б 1 В: Г Г Г: А Г: Б Г: В 1
2. для приведения оценокк единообразной форме исходная информация преобразуется в квадратную матрицупарных сравнений, имеет след. вид:
Элемент матрицы alk рассчитывается исходя из след.соотношений
alk + akl = 2
alk/akl = blk
alk = 1, если l=k, где
l, k – индексы определяющие элементы матрицы.
blk — оценка данная экспертом исоответствующая числовому отношению сравниваемых признаков. Число квадратныхматриц соответствует количеству экспертов в группе.
3. определяется суммаэлементов каждой матрицы по строкам
Al=∑alk
m — число признаков
4. рассчитываются средниеоценки по каждому признаку
Aср.=Al/m
m – число факторов
5. определяются коэф-тывесомости факторов путем деления средних оценок на наибольшую из них.
Kb=Aср./Amax
Наилучшим явл. признак, укоторого весовой коэф-т наибольший.
6. для определения групповойоценки рассчитываются элементы матрицы след. вида:
где групповые оценки alk гр.=∑alk
7. все дальнейшие расчетыдля определения коэф-тов весомости признаков осущ-ся аналогично индивидуальнымоценкам.
3. Основывается напредположении о том, что на основе имеющейся информации эксперт может уточнятьоценки признаков путем их последовательного сравнения и логического анализа.Процедура последовательных сравнений заключ-ся в след.:
-      оцениваетсяотносительная важность исследуемых факторов путем присвоения им оценок от 0 до1 (1 соответствует самому важному фактору);
-      устанавливаетсяявляется ли фактор с оценкой =1 более важным, чем комбинация всех оставшихсяфакторов V1>∑Vi, где V1 –оценка наилучшего фактора (=1), m –количество факторов. Если это неравенство выполняется, то это свидетельствует обольшей важности именно 1-го фактора. Если 1-й фактор менее значим, чем всеостальные вместе взятые, то его оценка д.б. уменьшена с тем, чтобы выполнялосьнеравенство Vi
-      определяетсявторой по важности фактор и сравнивается его оценка с суммой оценок оставшихсяфакторов. Если этот фактор важнее оставшихся, то его оценка д.б. больше суммыоценок всех остальных V2> ∑Vi. Если он менее важен: V2
4. Согласованностьэкспертов опред-ся на основе расчета след. показателей:
-      коэф-тконкордации коэф. согласия
Kc = ∑(Cl- C‾)²/1/12*N²*(m³)-m)
Cl — ∑² рангов рас-ная l-му из оцененых факторов, C‾ — средняя арифметическая из ∑²рангов
C‾ = ∑Cl/m
m – число оцениваемых факторов, N – число экспертов.
В случае, если при опросеэкспертов имели место стандартизированные ранги коэф-т конкордациирассчитывается след. образом:
Kc = ∑(Cl- C‾)²/1/12*N²*(m ³-m) – N*∑Ts
Ts = 1/12*∑(ts³ — t), где Ts –число одинаковых рангов
0
-          дисперсия
σ² = ∑ (Yes – Yes )²/N
Yes – оценки s-го эксперта по e-й альтернативе
Yes (модуль) – средние из оценокэкспертов
-          среднеквадратическое отклонение
σ = Ö σ²
-          коэф-т вариации
V= σ/Yes (модель)*100
Показатели дисперсии,средне квадратического отклонения и коэф-та вариации характеризуют степеньсогласованности специалистов при оценке каждого фактора

Тема: Аналитическиеметоды прогнозирования
 
1.     Построениепрогнозного графа или дерева целей.
2.     Методморфологического анализа.
3.     Написаниесценария.
1. «Дерево» — этоориентированный граф не содержащий петель, в кот. каждая пара вершин разногоуровня соединяется единственным ребром и ветвью. «Дерево целей» — граф дерева,выражающее отношение м/у вершинами, кот. характеризуют этапы достижениякакой-либо цели и решения задачи. Построение дерева целей осущ-ся с цельюопределения способов решения задачи и обоснования плана достижений генеральнойцели. Дерево целей строится путем последовательного выделения все более мелкихзадач на понижающих уровнях, при этом на верхнем (1 уровне) определ-сягенеральная цель и задача требующая решения, более низкие уровни 2,3 и т.д.определяют способы достижения этих целей и задач. Основные требованияпостроения прогнозного графа:
-        из одной вершиныдолжно исходить не менее двух ветвей;
-        кол-во ветвей,исходящих из разных вершин м.б. разным;
-        исходящие изодной вершины ветви д. образовывать замкнутое множество;
-        полностьюисключается хотя бы частичное совпадение объектов (задач, подцелей)представленных разными ветвями;
-        задачи болеенизкого уровня д. конкретизировать задачу более высокого уровня т.е. деревопредставляет собой совокупность целей и подцелей.
Принципы построения«Дерева целей»:
1.      конкретностьформулировок;
2.      сопоставимостьцелей по масштабу и значению;
3.      измеряемость;
4.      непрерывность иполнота.
Прогнозный графпредставляется в виде графика и в виде таблицы. Для оценки эфф-ти способовдостижения цели используется расчет коэф-тов значимости по каждой ветви сиспользованием экспертных оценок, ∑² коэф-тов значимости для ветвейисходящих из одной вершины должна равняться 1, что обеспечивает единый масштабизмерения для всех сопоставленных признаков. Комплексная оценка конкретногонаправления решения проблемы опред-ся умножением всех коэф-тов значимости повыбранной траектории от послед-го уровня к первому. Для решения крупных задачсоц-эк-кого и научно-технического развития используются методы сочетающие всебе построение дерева целей, метод дельфи, экстраполяции, прогнозирования поогибающим кривым, сценарий; такие методы составляют основу комплексных с-мпрогнозирования типа ПАТТЕРН, ПРОФАИЛ, метод двойного дерева КВЕСТ.
2. Сущность методасостоит в разбивке исследуемой проблеме на составные элементы с последующимперебором составных частей в различных сочетаниях друг с другом, при этомсистематизируется инф-ция, исследуются различные варианты решения задач,обосновываются новые решения. Метод основывается на структурном анализе.Результаты исследования м.б. представлены в графической форме в виде сетевоймодели и в виде таблицы (морфологический ящик). Значимость отдельныхисследуемых элементов и их сочетания оцениваются с помощью экспертных оценок ирасчетов. Этапы морфологического анализа:
-        описаниепроблемы;
-        разложениепроблемы на составляющие;
-        построениеморфологического ящика, т.е. сведение составляющих проблемы и способов ихрешения в таблицу и матрицу;
-        оценка способоврешения задачи;
-        выбор иреализация оптимальных комбинаций решений.
Преимущества методасостоит в получении наилучшего варианта решения задачи с использованиемограниченной по объему исходной инф-ции.
3. Написание сценария –это метод прогнозирования правилами кот. устанавливается логическая последовательностьсобытий, с целью показать как из существующей ситуации можно поэтапнопереходить к будущему состоянию объекта. Сценарий определяет последовательноедетальное решение задачи, выявление препятствий, обнаружение недостатков с тем,чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении и завершении работ попрогн-льному объекту. Сценарий имеет многовариантный характер и рассматриваетслед. линии поведения объекта прогнозирования:
-      оптимистическую –развитие в наиболее благоприятной ситуации;
-      пессимистическую– развитие в наименее благоприятной ситуации;
-      рабочую –развитие объекта прогнозирования с учетом противодействия отрицательнымфактором, появление кот. наиболее вероятно;
-      резервную –разработка резервной стратегии на случаи непредвиденных обстоятельств.
Написание сценарияреализуется на основе исследования след. инф-ции:
-      технико-экономическиххарактеристик объекта прогнозирования;
-      показателейэк-кого, полит-го, соц-го процессов;
-      характеристик ипараметров произ-ых процессов и процессов тов-го обращения, направлений научныхисследований необходимых для достижения поставленной цели. Результатомпрогнозирования является целевой прогноз.

Тема: Прогнозированиепо одиночному временному ряду
 
1.      Этапы прогнозированияпо ОВР.
2.      Сущность ипорядок расчета доверительной зоны прогноза.
3.      Прогнозированиепо среднему темпу роста и среднему абсолютному приросту.
4.      Прогнозированиепо огибающим кривым.
1. Прогнозирование по ОВР– это разновидность статистических методов прогнозирования, базирующихся наметодах математической статистики и теории возможностей. Основойпрогнозирования является анализ динамического ряда исследуемого показателя.Основным приемом расчета прогнозных значений явл. экстраполяция, т.е.перенесения в будущее тенденции изменения объекта прогнозирования в прошлом инастоящем. Этапы прогнозирования по ОВР:
-        элементыдинамического ряда наносятся на координатное поле;
-        при необходимостиспециальными приемами упрощает конфигурацию исходной кривой;
-        осущ-ся выбор ирасчет параметров аналитической ф-ции наилучшим образом характеризующейтенденцию изменения исследуемого показателя. Аналитическая ф-ция представленаур-нием тренда:
y = f(t), где y – исследуемый показатель, f(t) – параметр времени
y = a ± bt линия зав-ть, y=a+b/t пораб-я, y=at (в степени b)степенная.
Выбор ф-ции осущ-ся сучетом след. положений:
1.      д.б. теоретическиобоснована;
2.      д. иметьнаименьшее кол-во параметров;
3.      легкоэкономически интегрироваться;
4.      отклонениезначений от теоретических д.б. min-ми.
Параметры уровня трендарассчитывается на основе метода наименьших квадратов. Сущность состоит вминимизации ∑² квадратов отклонений расчетных ур-ей ряда отфактических.
∑(y-yp)² ® min
Практически методнаименьших квадратов реал-ся в с-ме нормативных у-ей след. вида:
y=a+bt
∑y=a*n+b*∑t
∑yt=a*∑t+b*∑t² a,b – пар-ры ур-я, y – исследуемый показатель, n – число ур-ей исходного динам. ряда.
y=a+bt+ct²
∑y=an+b∑t+c∑t²
∑yt=a∑t+b∑t²+c∑t³
∑yt²=a∑t²+b∑t³+c∑t²²
Правильность выборааналитической ф-ции определяется по критерию Фишера след. образом:
Fрасч.=D²общая/D²остаточная
D²общая – общая дисперсия, хар-аяотклонения м/у фактическими и средними уровнями ряда.
D²общая= ∑(y-yср.) ²/ n-1 –среднее значение ур-ней ряда; n –число ур-ей ряда,
D²остаточная – величина ост-ойдисперсии,
D²остаточная = ∑(y-yрасч.)²/n-N, N – число параметров в ур-нии тренда.
Если расчетное значениекритерия Фишера > его табличной величины, то уравнение тренда правильноописывает тенденцию изменения исследуемого показателя. Fрасч.>Fтабл.
— расчет прогнозныхзначений иссл-го показателя осущ-ся путем подстановки в ур-е тренда порядковогономера периода, для кот. определяется прогноз. Период упреждения прогноза при этомд.б. приблизительно в 3 раза короче периода ретроспекции.
2. Экстраполяция по ОВРпозволяет получить точечное значение показателя на перспективу, однаковероятность достижения этих значений не велика, потому что на объект прогнозированияпомимо фактора времени оказывают влияние множество других факторов. С этойцелью опред-ся доверительная зона прогноза, т.е. интервал, в пределах кот.находятся прогнозное значение показателя с наибольшей вероятностью. Порядокпостроения ДЗП:
-        опред-сяслучайные ошибки параметров а и в след. образом:
mа=Dост.Ö∑t²/n*∑t²-(∑t²)/n
Dост. – достаточное среднее квадратноеотклонение
n – число ур-ей ряда
mв=Dост./Ö∑t²/∑t²-(∑t²)/n
-        определяетсяфактическое значение критерия Стьюдента
tªф.=|а|/m
tф.=|в|/mв
Фактическое значениекритерия сравнивается с его табл-ой величиной, если tф.>tтабл.– значимы параметры а и в.
-        определяетсяпринцип изменения параметров а и в след. образом:
аmax (min)=a±tm*ma
вmax (min)=в±tm*mв
-        устанавливаютсяграницы доверительной зоны прогноза.
Ymax=amax±вmax*t
Ymin=amin±вmin*t
3. В случае, еслипредставляет интерес скорость изменения показателя во времени, используют след.разновидности прогнозирования по одиночным временным рядам:
-        прогнозированиепо среднему темпу роста:
y=y0*K
Y0 – начальный уровень исходногодинамического ряда
K – средний темп роста исследуемогопоказателя
K=(в степени n)Ö K1*K2*…*Kn
n – число ценных темпов роста
t – параметр времени
-        прогнозированиепо среднему абсолютному приросту:
y=y0+Dy*t
Dy – средний абсолютный прирост.
Dy=Dy1+Dy2+…+Dyn/n
Dyi – ценные абсолютные приросты.
4. Особенностьюпрогнозирования по огибающим кривым явл. совместное изучение частных тенденцийизменения показателя по времени. Используется при изучении количественных икачественных характеристик объекта прогнозирования при невозможности построенияи исследования непрерывного динамического ряда, характеризующего измененияпоказателя в прошлом, настоящем и будущем. С помощью этого метода прогнозируютсятехнические характеристики и параметры, показатели технологического уровня,хар-ки произ-ых процессов и т.д. Расчет прогнозных значений по огибающим кривымпозволяет рассматривать будущее изменение показателя с учетом появления новыхтехнологий, новых организационных и технических решений. Метод основывается наиспользовании графоаналитического подхода построения и анализа аналитическойфункции или уровня тренда. Этапы расчета прогнозных значений по методуогибающих кривых:
-        на координатноеполе наносится все множество частных линий, характеризующих тенденцию измененияисследуемого показателя.
-        Известнымиприемами траектории изменения показатели сглаживаются
-        Строитсяогибающая кривая, являющаяся касательной линией ко всем или большинству частныхкривых, при этом она д. иметь не сложную форму, удобную для расчета параметровуравнения и интерпретации.
-        Графоаналитическимспособом рассчитывать параметры уравнения огибающей кривой
-        Определяютсяпрогнозные значения показателя путем подстановки в уровне тренда порядковогономера прогнозного периода.

Тема: Сглаживаниевременных рядов
 
1.      Сглаживание спомощью скользящей средней.
2.      Прогнозированиена основе экспоненциального сглаживания.
1. Сглаживание временныхрядов осущ-ся с целью выявления тенденции изменения исследуемого показателя.Сущность сглаживания по скользящей средней состоит в замене исходных уравненийдинамического ряда средними величинами, исчисленными для определенногоинтервала. Средние величины обязательно д.б. центрированы и соответствоватьуровню определенной точки исходного ряда. Интервалы определения средней привыравнивании одного ряда д.б. одинаковыми. В расчетах скользящей среднейучаствуют все уровни динамического ряда, сглаженный ряд короче первоначальногона (к-1) наблюдение, где к – величина интервала сглаживания. При нечетныхинтервалах средняя всегда центрирована исходя из расчетов. При четком интервалесглаживания к=2, 4, 6… скользящая средняя д.б. отнесена к средней точке врезультате центрирования 2-х смежных скользящих средних. Длина интерваласглаживания зависит от траектории колеблемости исследуемого показателя и отчисла уровней исходного динамического ряда. Длина интервала сглаживания частоопределяется в соответствии с наилучшими вариантами исследуемых временных периодов.Более точные результаты выравнивания рядов дает применение взвешенныхскользящих средних при этом каждому уровню ряда в пределах интерваласглаживания приписывается вес, зависящий от расстояния, от данного уровня досередины интервала сглаживания. Расчет сглаженных уровней ряда осущ-ся наоснове уравнений поленомов разных степеней.
2. Суть методаэкспоненциального сглаживания состоит в том, что временной ряд сглаживается спомощью взвешенной скользящей средней, в кот. приписываемые уровнем ряда подчиняютсяэкспоненциальному закону, взвешенные уровни ряда характеризуют значениеисследуемого показателя на конец интервала сглаживания. Т.о. придавая последнимчленам динамического ряда большую значимость чем первым. Основная цельэкспоненциального сглаживания состоит в вычислении рекурентных поправок ккоэф-ам уравнения тренда. Для прямолинейной зависимости вида у=а+вt расчеты ведутся след. образом:
-        определяютсяначальные условия сглаживания первого S0¹ и второго S0²порядка след. образом:
S0¹= a-(1-α)/α*b
S0² = a-2(1-α)/α*b
a, b – параметры уравнения тренда, построенного на основе анализатенденции исходного временного ряда.
α=2/n+1
n – число уровней динамического ряда
— рассчитываетсяэкспоненциальные средние первого и второго порядка
St¹(y)=α*yt+ (1-α) * S¹t-1(y)
St²(y)=α* St¹(y) + (1-α) * S²t-1(y)
yt – начальный уровень исходногодинамического ряда.
S¹t-1(y) –расчетное значение соответствующее начальному уровню сглаживания (для первогорасчета) и экспоненциальной средней первого порядка для предыдущих расчетов (вслучае последующих вычислений)
S²t-1(y) –расчетное значение соответствующее начальным условиям сглаживания иэкспоненциальной средней предыдущего расчета второго порядка.
-        осуществляетсяоценка коэф-тов исходного уравнения трнда с учетом экспоненциальных весов.
аэ = 2 * St¹(y) — St²(y)
вэ = a/1-a * (St¹(y) — St²(y))
-        определяютсярасчетные уровни сглаженного ряда
yt1 = аэ + вэt1
yt2 = аэ + вэt2 и т.д.

t1, t2… — это порядковый номер временного периода, соотв-щийрассматриваемому сглаженному уровню. Использование этих расчетов позволяетопределять прогнозное значение показателей для разных уравнений тренда. Приувеличении кол-ва параметров в исходном уравнении тренда увелич-ся кол-ворасчетов для начальных условий сглаживания и определяемых экспоненциальныхсредних.
 

Тема: Прогнозированиепо корреляционно-регрессионным моделям
 
1.      Особенностипрогнозирования по парным регрессионным моделям.
2.      Многофакторноепрогнозирование.
3.      Прогнозированиепо авторегрессионым моделям.
4.      Методы исключенияавтокорреляции из рядов динамики.
1. Корреляционный анализпредполагает изучение взаимосвязи м/у двумя и более показателями. Различаютслед. виды связей:
-        функциональные
-        статистические
Функциональная связьимеет место, если изменения одних явлений вызывают вполне определенноеизменение других. Такие связи выражаются уравнениями строго определенного вида.
Статистическая связь –это разновидность статистических связей, хар-ся тем, что изменение одногопризнака под воздействием др. признаков явл. общим случаем, хар-им среднююколеблемость рассматриваемых показателей.
Уравнение, отражающеестатистическую связь м/у показателями называется уравнением регрессии.Разработка этого ур-я явл. способом кол-го представления влияния фактора инескольких факторов на исследуемый показатель. Парныекорреляционно-регрессионные модели отражают взаимосвязь м/у исследуемымпоказателем у и одним фактором х. в общем виде: y=f(x) частные:
y=a±bx; y=a+b/x
у – исследуемый(прогн-мый) показатель
х – фактор, оказывающийвлияние на исследуемый показатель.
Прогнозирование по парнымКРМ² включает след. этапы:
— выбор независимойпеременной существенно влияющий на исследуемый показатель. Существенность влиянияфактора на исследуемый показатель опред-ся по коэффициенту парной корреляции.
r = n*Σy*x – Σy * Σx/ √n * Σy² — Σy² * √n * Σx² — Σx²
Для прогнозовиспользуются такие связи, в кот. коэф-т парной корреляции превышает 0,8
-        определяетсяформа уравнения регрессии
-        оцениваютсяпараметры уравнения регрессии с использованием метода наименьших квадратов
∑y = a*n+ b∑x
∑y*x = a∑x+ b∑x²
y = a ± bx
-        рассчитываютсяпрогнозные значения исследуемого показателя у путем подстановки в построенноеКР уравнение значения фактора х определяемого для периода упреждения след.способами:
·       путем расчетапрогнозного значения фактора по уравнению тренда вида x = f(t)
·       путем подстановкив КР модель планируемого (нормативного) значения фактора х на перспективу.
2. Сущностьмногофакторного прогнозирования состоит в расчете прогнозных значенийисследуемого показателя по уравнению множественного КР анализа, построенного наоснове изучения взаимосвязей м/у показателем у и несколькими факторами х1, х2,…, хn существенно влияющими на него. Вобщем виде: полином 1-й степени:
у = а1х1 + а2х2 + … + аnxn
Этапы многофакторногопрогнозирования:
-        анализ динамикиисследуемого показателя;
-        установлениефакторов влияющих на исследуемый показатель и отбор наиболее существенных.Отбор наиболее существенных факторов для включения в модель множественнойкорреляции может осуществляться след. способами:
а) на основе расчетапарных коэф-тов корреляции м/у у и каждым из факторов. В модель включаютсяфакторы с наибольшими показателями парного коэф-та корреляции.
б) на основе расчетачастных коэф-тов корреляции, кот. предлагают изучения воздействия 1-го изфакторов на показатель у при закреплении других на постоянном уровне.
в) на основе пошаговогоКР анализа. В этом случае в результате последовательного включения факторов вмодель оцениваются показатели расчетного критерия Стьюдента коэф-тмножественной корреляции, частные коэф-ты корреляции и коэф-ты детерминации.
Окончательный отборфакторов осущ-ся для случая с наилучшими хар-ми модели. Если м/у факторамимодели сущ-ет тесная связь, то такие факторы одновременно включать в модельнельзя. |r|>0,6 в этом случае наблюдается явление мультиколениарности.Количество факторов включаемых в модель многофакторного прогнозирования д.б. в5-6 раз меньше числа наблюдений.
— устанавливается формасвязи м/у у и факторами х путем анализа различных коэф-тов статистическойоценки, а именно: коэф-т множественной корреляции хар-ет тесноту связи м/у у ивсеми факторами; коэф-т детерминации хар-ет долю изменения у обусловленнуювоздействием включенных в модель факторов; анализом F, T- критериев;анализом ошибки аппроксимации Е
-        осущ-сякачественно-логический и статистический анализ многофакторного уравнения
-        рассчитываютсяпрогнозные значения показателя у на основе предварительной экстраполяциитенденции для факторов х.
Многофакторный анализпозволяет устанавливать тенденции изменения показателей и оценивать вариантывоздействия факторов на исследуемый показатель в перспективе.
3. Прогнозирование поавторегрессионым моделям основывается на выявлении и изучении взаимосвязей м/упоследовательными значениями одной и той же случайной величины. Это имеет местов тех случаях, когда изменения исследуемого показателя обусловлены не столькодействием на него каких-либо факторов, сколько внутренними объективнымипричинами.
Авторегрессионая модельимеет след. вид:
Yt = a1Yt-1 +a2Yt-2 + … + anYt-n, где
А1, а2, an – параметры уравнения авторегрессии
Yt-1 – значение исследуемого показателя(t-1) уровня ряда, отнесена к t-му уровню.
Yt-2 – значение исслед-го к уровню t
n – порядок уравнения авторегрессии.
Параметрыавторегрессионого уравнения вида Yt = a1Yt-1 + a2Yt-2 рассчитываются по системеуравнений след. вида:
Σ(Yt*Yt-1) = a1 * ΣYt-1² + a2 * ΣYt-1 * Yt-2
Σ(Yt * Yt-2) = a1 * ΣYt-1 * Yt-2 + a2 * Σyt-2²

Наличие или отсутствиеавторегрессии (автокорреляции) в рядах динамики определяется по критериюДарбина -Уотсона
d = 2 * (1 – Σγt * γt-1 / Σγt²,.где
γt – это отклонение фактических уровнейисходного динамического ряда от их расчетных величин
γt = yф – yр
Расчетные величины – этоте, кот. получены из уравнения тренда
ур = а±bt
γt-1 – отклонение уф от ур (t-1)-го уровня ряда, отнесенные куровню t/
N – число уровней ряда.
Если расчетный критерийДарбина-Уотсона
d = 0, то имеет место сильнаяположительная автокорреляция
d = 4, то имеет место сильнаяотрицательная автокорреляция
d = 2, то автокорреляция в рядах динамикиотсутствует.
0
Если рассчитанныйкритерий d не соответствует определеннымуровням, то наличие автокорреляции определяется в зависимости от длиныдинамического ряда по разработанной таблице с нижним и верхним уровнемкритерия. Если ddв(верхний уровень критерия), то автокорреляция отсутствует. Если критерийнаходится в пределах dн и dв (dн
Причинами автокорреляциив динамических рядах м.б.:
-        неправильныйвыбор формы связи м/у переменными;
-        ошибки измеренияисследуемых показателей, относящихся к разным уровням ряда;
-        в моделяхкорреляционно-регрессионного анализа не полный учет факторов, влияющих на у.
При прогнозировании поодиночным временным рядам наличие автокорреляции в исследуемом ряду уточняетпрогнозные оценки. При прогнозировании по корреляционно-регрессионным моделямавтокорреляция снижает точность и достоверность прогноза и являетсянедопустимой, поэтому построение, анализ и использование в прогнозированиикорреляционно-регрессионных зависимостей д. осущ-ся вместе с исключениемявления автокорреляции из динамических рядов показателей у и х.
4. Для исключенияавтокорреляции из рядов динамики используют след. методы:
— Метод конечныхразностей. В этом случае при использовании этого метода в качестве числовыхвеличин, подлежащих обработке, выступают не исходные уровни динамических рядов,а разности последующего и предыдущего членов ряда к-го порядка, если связь м/упоказателями у и х является линейной, то рассчитываются разности 1-го порядка,а уравнение парной корреляции имеет вид:
Δу = f(Δx) или Δу = а ± bΔx, где Δу = уt+1 – yi, где i –это номер уровня ряда
Δх = хi+1 – xi
Параметры а и b определяются по методу наименьшихквадратов с соответственным преобразованием системы нормальных уравнений.Расчет прогнозных значений исследуемого показателя у осущ-ся на основепредварительного расчета его приращения в зависимости от предполагаемогоизменения фактора х.
— Метод исключениятенденций основан на замене исходных уровней динамических рядов ихотклонениями.
 γt = yф – ур, где ур, хр явл. ур-ем тренда, εt = хф – хр
Простейшим способомпрогнозирования по отклонениям явл. функция γt = t(εt) и ее частный случай – прямолинейнаязависимость вида: γt = α* εt/
α – параметруравнения, вычисляемый из соотношения след. вида:
∑γtεt = α∑εt²
Прогноз исследуемогопоказателя определяется на основе ожидаемого отклонения показателя у позаданному отклонению фактора х.
— Метод Фримна – Воу.Основан на включении времени в уравнение регрессии. При этом прогнозирующаяфункция имеет след. вид:
у = a + bx + ct
Параметры уравнения рассчитываютсяпо системе нормальных уравнений след. вида:
Σy = a * n + bΣx + cΣt
Σy*x = a∑x + bΣx²+ cΣxt
Σyt = a*Σt + b∑t + cΣt²
Прогнозное значениеисследуемого показателя у рассчитывается по данному уравнению с предварительнымпрогнозом фактора х и соответствующей подстановкой параметра времени t.

Тема: Методологияпланирования
 
1.        Принципы, методыи типы планирования.
2.        Система плановэкономической организации.
3.        Содержание иособенности стратегического планирования.
4.        Сущность и видыстратегий.
5.        Сущность бизнеспланирования и структура бизнес-плана.
1.      Принципыпланирования:
-системность;
— непрерывность;
-        гибкость;
-        точность ицеленаправленность.
Точность – это в какойстепени план д.б. конкретизирован, детализирован.
-        альтернативностьи оптимальность
Методы планирования:
-        по аналогии;
-        эвристический –интуитивные знания, опыт, экспертные оценки;
-        с использованиемматематических моделей;
-        методысоциально-экономического анализа;
-        балансовый;
-        нормативный;
-        программно-целевой:разработка плана с поиском способов решения, реализации.
Типы планирования:
1.      В зависимости отвременной ориентации идей планирования выделяют:
-        реактивноепланирование (прошлый опыт);
-        преактивноепланирование;
-        интерактивноепланирование (творческие подходы к решению)
2.      В зависимости отстепени неопределенности различают:
-        детерминированноепл-е (действия в полностью определенной среде);
-        вероятностное(пл-е вне определенной ситуации).
3.      В зависимости отгоризонта планирования;
-        краткосрочные;
-        среднесрочные;
-        долгосрочные;
2.      Планыклассифицируются след. образом:
-        по периодупланирования:
а) перспективные;
б) текущие;
в)оперативно-календарные;
-        по реализуемымфункциям:
а) план мк;
б) план производства;
в) план мн;
г) план развития
-        в зависимости отцелей организации:
а) наступательные;
б) оборонительные(удержание позиций, предупреждение банкротства);
в) ликвидационный.
Способы представленияпланов:
-        ординарноепредставление;
-        планы-графики,используются при ведении взаимообусловленных работ;
-        сетевые графики;
-        циклограммы.
3.      Стратегическоепланирование предполагает разработку альтернативных вариантов будущего развитияфирмы и связано с решением след. задач:
-        совершенствованиеуправленческих функций;
-        развитие бизнеса;
-        привлечениеинвестиций;
-        разработки ивнедрения инноваций;
-        кадровойполитики.
Процесс стратегическогопланирования состоит из след. этапов:
а) Установление миссии ицелей.
б) Исследование внешней ивнутренней среды;
в) стратегический анализ,предполагает сравнение целей и результатов в поведении фирмы в текущем периодеи на перспективу. В том числе конкурентный анализ.
г) формулировкастратегии;
д) конечныйстратегический план включает:
-        миссию и целифирмы;
-        стратегиюорганизации;
-        политику действийфирмы.
Политика – это системаориентиров, устанавливающих способы решения задач и условия выполнения планов.Политика должна соответствовать след. принципам:
-        определенность;
-        стабильность игибкость;
-        использованиеизвестных законов и фактов;
-        реалистичностьруководства.
4.      Понятие и видыстратегий
Стратегия – этокачественно определенное направление развития на основе координации ираспределения ресурсов, учета и адекватного реагирования на изменение фактороввнешней среды с целью достижения конкурентных преимуществ в долгосрочнойперспективе.
Виды стратегий:
1.      Портфельнаястратегия касается субъекта хозяйствования в целом и предполагает решение след.проблем:
-        привлеченияинвестиций;
-        совершенствованиеинвестиционной деят-ти;
-        внедрение новыхорганизационно-правовых структур хоз-я;
-        разработка исовершенствование структур управления и др.
Среди портфельныхстратегий различают:
-        стратегии роста;
-        стратегиистабильности;
-        сокращения.
2.      Деловая стратегиякасается отдельных деловых единиц с целью решения основных проблем.
3.      Функциональнаястратегия разрабатывается для отдельных функциональных подразделений иструктур.

Тема: Особенностипрогнозирования цен и инфляции
 
1.      Методыпрогнозирования цен.
2.      Прогнозированиеинфляции.
1.      Методы прогнозированияцен:
-        Метод экспертныхоценок. Применяется при анализе и прогнозе товарных рынков. При оценке уровнякредитоспособности товара, при формировании системы свойств изделия иопределения их значимости для потребителя. Опрос осущ-ся среди специалистов исреди покупателей.
-      Методыкорреляционно-регрессионного анализа. Разновидностью кор-рег-й модели явл.изучение взаимосвязи му ценой реализации товара и разницей м/у спросом ипредложением товара на рынке.
Расчеты прогнозной ценыведутся след. образом;
А) Формируютсядинамические ряды цены реализации товара, объемов спроса и предложения товаров;
Б) Ранжируютсядинамический ряд цен и динамический ряд отклонения предложения от спроса;
В) Определяется формасвязи, рассчитываются параметры модели;
Г) Осущ-ся расчетпрогнозных значений цены на основе анализа перспектив прогнозно-коммерческойдеят-ти;
-      Методымоделирования наибольшее распространение получили:
А) Статистическая теорияигр предполагает обоснование оптимальных решений по ценам в зависимости отситуации на рынке. При этом рассматриваются варианты снижения цены,предполагаемая реакция на это покупателей и возможные цены реализации товаров уконкурентов. В результате решение игровой модели определяется наилучнаястратегия фирмы в сфере ценообразования, обеспечивающая min потерь.
Б) линейноепрограммирование, предполагает решение задач оптимизации с учетом заданныхусловий.
— Параметрическоепрогнозирование цен. Основываются на анализе качественных зависимостей м/уценами и основными потребительскими свойствами товара. Прогнозируемая ценаопред-ся след. образом:
Ц = ∑Бi * Квi * Об, где
Бi – бальная оценка i-го параметра нового изделия
Квi – коэф-т весомости i-го параметра
Об – средняя оценкаодного балла базового изделия.
Об = Цб / ∑Бiб* Квi
Цб – цена базовогоизделия
Бiб – бальная оценка i-го параметра базового изделия.
-        Прогнозированиецен на основе анализа эластичности товаров
Кэ = ∆с/с ׃ ∆ц/ц
2.      Способыпрогнозирования инфляции:
-        На основеиндексов потребительских цен;
Ји = Јцt – Јцt-1 / Јцt-1 *100%
Јцt – индексы цен в периоде t.
-        С учетом скрытойинфляции
Јц = Јц * Јд / Јто
Јд – индекс денежныхдоходов
Јто – индекстоварооборота
-        Корреляционно-регрессионныйметод. В качестве факторов модели выступают:
А) изменения денежныхдоходов;
Б) изменения экспортных иимпортных цен;
В) скорость денежногообращения;
Г) процентные ставкибанков;
Д) объем валовоговнутреннего продукта.

Тема: Прогнозированиефинансовых показателей
 
Анализ и прогноз фин-го показателяосущ-ся с целью:
1.      Определениетенденции фин-го показателя и параметров;
2.      Выявлениефакторов, влияющих на финансовые показатели с целью управления ими.
3.      Расчетпоказателей и параметров на перспективу.
Методы прогнозированияфинансовых показателей;
-        Нормативноепрогн-е в основе прогнозных расчетов лежат нормативы по статьям расходов потехнологическим процессам, видам изделий, по центрам ответ-ти, а также желаемыесостояния одних параметров и прогнозирование на их основе др.
-        Методы анализакритического объема продаж.
-        Методыкорреляционно-регрессионного анализа. Управление взаимосвязями финансовыхпоказателей состоит в определении перспективной величины одного при изменениидр. в соответствии с разработанной стратегией.
-        Авторегрессионыемодели.
-        Моделированиепредполагает построение прогнозной бухгалтерской отчетности, основная задача –формирование прогнозного баланса обеспечения его сводимости. При этомиспользуются след. способы:
1.      Метод процента отпродаж. Предполагает прогнозирование отдельных статей фин-ой отчетности исходяиз динамики объема реализации. Дает хорошие результаты, если фирма работаетстабильно, произ-ые и коммерческие возможности используются полностью, ростобъема продаж требует привлечения инвестиций.
2.      Метод «пробки».Связан с прогнозированием отдельных статей баланса с обоснованием финансовыхрешений по изменению др. статей.
3.      Прогнозированиеотдельных статей отчетности исходя из их динамики и взаимосвязей. Прогнозфинансовых показателей целесообразно представлять в вариантном и интервальномвиде, что позволяет определять наилучшую стратегию управления финансами вкраткосрочном и долгосрочном периодах при значительной степенинеопределенности. Вариантное представление прогноза связано с использованием метода«анализа чувствительности прогноза» и основывается на определениипессимистических и оптимистических оценок разрабатываемого сценария. В основерасчетов лежат темпы изменения объемов продаж, хар-ер изменения издержек,варианты и величины обновления активов, результаты проводимой кредитнойполитики и т.д. Представление фин-ых показателей в интервальном виде связано срасчетом доверительной зоны прогнозных значений показателей ликвидности,рентабельности, платежеспособности и др., а также структуры финансирования иобъема инвестирования средств.

Тема: Прогнозныемодели внешнеэкономической деят-ти
Прогнозирование ипланирование внешнеэк-кой деят-ти осущ-ся с целью выбора наиболее эффективныхвариантов организации экспорта и импорта, определения емкости внутреннего ивнешних рынков развития межгосударственного кооперирования и специализации. Припр-и и пл-и внешней торговли определяются динамика и структура экспорта иимпорта, спрос и предложение на отдельные товары и торговые группы наконкретном рынке, динамика и уровень цен, внутренние издержки на товары,вовлекаемые в межгос-й оборот. Наибольшее распространение пр. внешнеэк-йдеят-ти получили след. способы:
Многофакторные модели. Втаких моделях в кач-ве у выступают:
-        общие показателиэкспорта и импорта;
-        показатели внешн.торговли на уровне отрасли;
-        объем продажконкретных товаров.
В качестве факторовмодели выступают:
1.      припрогнозировании экспорта:
-        экспортныевозможности экспортера, т.е. величина ВВП и объем НД, показатели объема пр-ва;
-        спрос наэкспортную продукцию;
-        показателик/сп-ти продукции. уровень качества товара;
-        показателиэффективности экспорта. Это отношение выручки от экспорта к затратам, если>1, то экспорт выгоден;
-        показатель курсавалют, соотн-е валют влияет на экспорт и импорт;
-        расстояние м/устранами, показатель Тимбергена:
у = а0 * х1ª * х2ª* х3ª
х1 – ВВП экспортируемый;
х2 – ВВП импортируемый;
х3 – расстояние м/устранами.
2.      припрогнозировании импорта: В качестве х м. выступать:
-        потребностьстраны, отрасли в импортных товарах;
-        эф-ть импорта;
-        курс валют;
-        соотн-е мировых ивнутренних цен на товары;
-        показателидоступности и эффективности кредитования.