Національна економіка – Мельник А. Ф. – Оцінка та вибір методів прогнозування, їх характеристика. Методи оцінки результатів прогнозування
Під Методами економічного прогнозування Розуміють сукупність прийомів, оцінок та способів дослідження економічних процесів, які дають можливість на основі аналізу минулих (ретроспективних) внутрішніх і зовнішніх зв’язків у системі або їх змін передбачати можливий (ймовірний) її розвиток у майбутньому.
Вибір методу прогнозування грунтується насамперед на необхідності забезпечення функціональної повноти, достовірності та точності прогнозу, а також на необхідності зменшити затрати часу і грошові засоби на здійснення процесу прогнозування економічного розвитку. Він залежить від таких факторів: цілі прогнозу, його завдання; період, на який формується прогноз; специфіка об’єкта прогнозування (а саме його динамічна характеристика ринкового середовища функціонування, складності, масштабності); вірогідність, повнота і характер вихідної інформації про об’єкт прогнозування; обмежувальні фактори прогнозування (ресурсів, алгоритмів, програми і т. ін.); вимоги до результатів прогнозування.
Всі названі фактори, що впливають на вибір методу прогнозування, мають розглядатися в системній єдності та певній послідовності, визначеній стосовно об’єкта прогнозування. Але це не означає, що всі перераховані вище фактори мають бути обов’язково враховані. Якщо окремі з них визначаються як несуттєві в умовах конкретного прогнозованого об’єкта (явища), то вони можуть бути вилучені з розгляду або не враховуватися.
До системи методів, які використовують у прогнозуванні економічного розвитку, закладають певні класифікаційні ознаки. Найбільш поширеною ознакою є ступінь формалізації, за яким методи прогнозування поділяють на інтуїтивні і формалізовані. Другою класифікаційною ознакою можна назвати загальний принцип дії методів прогнозування (тут розрізняють експертні, фактографічні і комбіновані методи). За способом отримання прогнозної інформації методи прогнозування поділяють на статистичні, експертних оцінок, аналогій, моделювання.
Класифікація методів, окрім необхідної систематизації процедури прогнозування, має забезпечувати можливість порівняльного аналізу і вибору найбільш доцільного методу прогнозування.
Експертні методи прогнозування Застосовують, коли інформаційний масив, який характеризує розвиток економіки в минулому, недостатній або його немає. Експертні методи грунтуються на використанні оцінки (інтуїції) спеціалістів-експертів щодо перспектив розвитку економічних процесів у майбутньому. За принципом дії експертні методи поділяють на: а) методи індивідуальної експертної оцінки та б) методи колективної експертної оцінки.
Методи індивідуальної експертної оцінки Включають методи прогнозування, що грунтуються на використанні як джерела інформації судження (оцінки) одного або декількох спеціалістів-експертів. При цьому експерти повинні бути компетентними у сфері діяльності, що підлягає прогнозуванню. До таких методів відносять анкетування, аналітичні та доповідні записки, методи написання сценарію, морфологічний аналіз, інтерв’ю, дискусії, психоінтелектуальна генерація ідей. Найбільш поширеними є інтерв’ю, метод аналогів, метод написання сценарію.
Методи індивідуальної експертної оцінки поки що є найбільш доступними, але не найбільш достовірними способами розроблення прогнозу внаслідок значної суб’єктивності та залежності від професіоналізму і компетентності експерта. Використання методів колективних експертних оцінок є спробою підвищити ступінь об’єктивності думок експертів, збільшити достовірність групового обговорення.
Методи колективної експертної оцінки – це методи, що грунтуються на виявленні узагальненої об’єктивної оцінки експертної групи шляхом оброблення індивідуальних оцінок, які можуть здійснюватися шляхом як безпосереднього (опитування), так і опосередкованого (анкетування) контакту з експертами. До таких методів належать: метод експертних комісій, метод колективної генерації ідей, метод круглого столу, метод “Дельфі”, евристичне прогнозування, синоптичні методи, матричні моделі.
Фактографічні методи Використовують, коли інформаційна база про минулий розвиток об’єкта є достатньою і повною. Фактографічні методи включають статистичні методи, методи аналогії, методи прогнозного моделювання.
Статистичні методи Грунтуються на аналізі часових динамічних рядів, які дають можливість окреслити загальні тенденції у розвитку об’єкта. Виокремлюють динамічні ряди зі стійкою тенденцією (трендом), з нестійкою тенденцією, з відсутньою тенденцією. При прогнозуванні показників зі стійкою тенденцією використовують такі методи математичної статистики: прогнозної ектраполяції, середньої ковзної, методи найменших квадратів, адаптивного та експоненціального згладжування, гармонійних ваг. Для прогнозування динамічних рядів з нестійкою та відсутньою тенденцією найбільш доцільними є методи кореля-ційно-регресійного аналізу, ймовірного моделювання; ланцюгів Маркова, методи на основі функцій з гнучкою структурою, нейрон ні мережі.
Метод аналогій Полягає у перенесенні раніше сформованої моделі розвитку об’єкта-аналога на прогнозований об’єкт. Використовують, коли об’єкт прогнозування розглядається як фізична і повномасштабна модель об’єкта-аналога, а цілі та завдання прогнозування відповідають цілям і завданням розвитку об’єкта-аналога. Найбільш використовуваними методами аналогії в прогнозуванні економічного і соціального розвитку є математична, історична та структурна аналогії.
Методи прогнозного моделювання Полягають у побудові умовного зображення об’єкта прогнозування, що відображає його характеристики в реальному середовищі, які істотно важливі для цілі прогнозування. У прогнозуванні така модель замінює об’єкт, що не існує, а тому її призначення полягає в тому, щоб побудувати можливе інформаційне зображення прогнозованого об’єкта і процесів, що в ньому відбуваються. Модель при прогнозуванні стає єдиним інструментом перевірки концепції майбутнього на допущення і визначення меж можливих траєкторій розвитку, тобто модель пов’язує інформаційне зображення сучасного з теоретичним відображенням майбутнього. У практиці економічного прогнозування найчастіше використовують такі типи моделей: структурні, імітаційні, мережеві, статистичні, економіко-математичні, факторні, економетричні.
Слід зазначити, що у світовій практиці макроекономічного прогнозування більшість прогностичних моделей соціально-економічного розвитку розробляють за допомогою економетричного інструментарію. Бкономісти-математики працюють над створенням аналітичного апарату, придатного для складання прогнозів. Великомасштабні економетричні моделі мають багатоцільове призначення і використовуються як для прогнозування економічних змінних (рівня безробіття, темпів зростання цін, курсу національної грошової одиниці) у певний період часу, так і для виявлення тенденцій розвитку національної економіки в цілому. На їх основі можна дати оцінку ймовірних наслідків тих чи інших державно-політичних рішень, впливу на національну економіку світового чинника. Найавторитетнішими в західних країнах вважають моделі, розроблені спеціалістами Уортонської школи бізнесу (біля витоків цього напряму стояли Л. Клейн, корпорації “Data Resources” (О. Екстайн) та “Chase Ekonomet-rics” (М. Бванс)). Сьогодні надійність економетричного моделювання доповнюється нематематичними засобами прогнозування, зокрема експертними оцінками. Одна з досконалих форм таких оцінок – дельфійський метод. Інша умова достовірності прогнозних моделей – Сценарне прогнозування.
Щоб прогноз був правильним, він повинен бути достовірним. Достовірність прогнозу можна оцінити лише тоді, коли прогнозоване явище відбудеться. У цьому випадку виникають дві проблеми: як оцінити якість прогнозу до його реалізації і чи можна вважати достовірним прогноз, що не справдився. Однозначної відповіді на ці питання дати не можна, оскільки все залежить від того, яке рішення було прийнято на основі розробленого прогнозу і контрольованості ситуації, в якій функціонує об’єкт. Для оцінки вірогідності та точності (обгрунтованості) прогнозу використовують поняття верифікації і якості прогнозу. Верифікація – це сукупність критеріїв, способів і процедур, що дають можливість на основі всебічного аналізу оцінювати якість отриманого прогнозу. Якість прогнозу – це сукупність таких характеристик прогнозу, що у комплексі дають змогу зробити його ефективним та корисним в управлінні, забезпечують отримання достовірного опису об’єкта на визначену перспективу і можливість достовірного використання прогнозних результатів для процедури управління. Поняття якості прогнозу розглядають подвійно: у рамках самого прогнозу і за результатами використання прогнозу для цілей управління.
Застосовувані нині методи верифікації прогнозу переважно оперують суто статистичними процедурами, що зводяться до оцінки довірчих інтервалів розрахункових прогнозних значень. При цьому передбачаються два види помилок: помилки, зумовлені інформацією чи описом об’єкта, і помилки безпосередньо вибору методу прогнозування. Сумарна помилка прогнозування може бути розрахована додаванням всіх можливих помилок, а саме: помилок інформації (похибки в отриманні та обробленні – Йу, помилок у виборі методу прогнозування, технології його проведення (5М), помилок обчислювальних процедур (£>0), помилок суб’єктивного характеру (5С), помилок появи непередбачуваних змін в об’єкті прогнозування (5Е):
Верифікація найбільш доцільна на завершальній стадії розроблення прогнозів. При використанні простих, нескладних, прийомів розроблення економічного прогнозу найчастіше для верифікації використовують експертні опитування. У більш складних прогнозних розрахунках необхідно скористатися спеціальною процедурою верифікації, яка охоплює такі дії: 1) розроблення прогнозу з використанням інших альтернативних методів (пряма верифікація); 2) зіставлення прогнозних показників з отриманими з інших джерел інформації (опосередкована верифікація); 3) перевірка розробленого прогнозу на ретроспективному періоді (інверсна верифікація); 4) аналітичне або логічне виведення паралельного прогнозу з раніше отриманих прогнозів (консеквентна верифікація); 5) додаткове опитування експертів та порівняння з висновками компетентних спеціалістів і прогнозистів (верифікація експертом); 6) спростування критичних зауважень опонентів (верифікація опонентом); 7) виявлення та облік можливих помилок (верифікація помилок); 8) побудова умовних підмоделей, еквівалентних проектній повній моделі, в типових для неї ситуаціях чи середовищі (часткова цільова верифікація). Слід зазначити, що досконалих прогнозів з погляду їхньої реалістичності немає, тому проблема верифікації є актуальною і важливою, оскільки дає можливість наблизити прогнозні та фактичні (у результаті їх реалізації) значення досліджуваних економічних процесів.
(2 votes, average: 5,00 out of 5)