Менеджмент прогнозирования национальной экономики

Менеджмент прогнозирования национальной экономики
Караваева Л.В., Лаврова Т.А., Золин П.М., Золотухин В.А.

Введение
Раздел 1. Управление национальной экономикой
1.1. Социально-экономические системы как объекты управления
1.2. Управление как фактор оптимального развития социально-экономической системы
1.3. Учет неопределенности и риска в процессе управления развитием социально-экономических систем.
Раздел 2. Теоретические и методические вопросы прогнозирования социально-экономических систем
2.I. Теоретические и методологические основы прогнозирования
2.2. Прогноз и его типы
2.3. Методологические основы организации прогнозных исследований
2.4. Процесс прогнозирования и его этапы. Качество прогноза
2.5. Учет цикличности развития в прогнозировании социально-эконо¬мических систем
2.6. Долгосрочное прогнозирование социально-экономических систем и  текущее управление национальной экономикой
Раздел 3. Экспертные методы прогнозирования
3.1. Интуитивный подход в прогнозных исследованиях
3.2. Индивидуальные экспертные оценки
3.3. Коллективные экспертные оценки
Раздел 4. Прогнозирование на основе формальных методов
4.1. Экстраполяционные методы       
4.2. Индикативные и индексные методы
4.3. Методы моделирования
Литература










ВВЕДЕНИЕ
Сложные проблемы, к числу которых относится развитие социально-экономи¬ческих систем невозможно решать изолированно друг от друга, так как они носят взаимообусловленный  характер, связаны между собой сложной сетью зависимостей. Вследствие этого научно обоснованный подход к управлению такими системами, как национальная экономика,  предусматривает использование на практике принци¬пов и методов системного подхода. В реализации этого подхода особую актуальность приобретает  прогнозирование как важнейший элемент системы управления национальной эконо¬микой и  ее составными частями. И очевидно значение менеджмента этого прогнозирования.
Решения, принимаемые сегодня в отношении того или иного социально-экономического объекта, должны опираться на оценки его развития в будущем и  на те альтернативы этого развития, которые представляются наиболее предпочтительными. По этой причине предвидение играет важную роль в обеспечении эффективного управления экономикой. Предстоящие изменения в социально-экономической сфере в значительной мере  коренятся в событиях прошлого и настоящего. Поэтому предвидение неразрывно связано с  выявлением и анализом сложившихся закономерностей функционирования социально-экономических систем и тенденций их динамики. Реализуя эту связь, оно обеспечивает взаимоувязку прошлого, настоящего и будущего, способствует выработке решений, обусловливающих преемственность социально-экономического развития. 
Системное изучение прогнозирования как важнейшей предпосылки эффективного управления национальным хозяйством предопределило особое внимание к   анализу его целей, вытекающих из функции научного предвидения в механизме народнохозяйственного регулирования, исследование путей и методов их реализации  в современных условиях. Центральным  моментом при этом является изучение социально-экономической системы как объекта прогнозного исследования. Эти вопросы рассматриваются в первом разделе пособия.  Социально-экономическая система здесь анализируется в качестве динамичного образования, эффективность развития которого в определяющей мере зависит от состояния подсистемы управления. 
Для социально-экономических процессов характерна высокая неопределенность, которая затрудняет принятие управленческих решений в данной области. Поэтому в первом разделе  пособия значительное внимание уделено проблеме неопределенности и ее влияния на управление социально-экономическим развитием. Рассмотрение данной проблемы ведется в контексте роли научного предвидения, которое способствует ее снятию. С его помощью можно подготовиться к возможным вариантам развития событий, предусмотреть их позитивные и негативные последствия. Можно  оценить, в какой мере достижимы те или иные цели социально-экономического развития, и определить, с решением каких задач  сопряжена их реализация.
Большое значение в курсе уделено теории  и методологии прогнозирования национальной экономики в современных условиях хозяйствования. Этим вопросам посвящен второй раздел. В нем на основе анализа  особенностей социально-экономического развития хозяйственных систем  формулируются функция и  цели прогнозирования,  определяются объективные закономерности, на которых должно основываться прогнозное исследование.
Продуктом научного предвидения является особый документ – прогноз. Поскольку принятие управленческих решений в части  развития социально-экономических систем в каждом случае  преследует особые цели, перед прогнозом  могут ставиться различные задачи.  Необходимость их решения предполагает гибкость прогнозирования, возможность получения прогнозов, разных по направлению и по  форме. В разделе рассматриваются наиболее распространенные типы прогноза.
Получение качественного и достоверного результата в ходе прогнозного исследования предполагает его опору на строго научные принципы. Поэтому в пособии подробно рассматриваются методологические основы прогнозирования со¬циально-экономических систем. Значительное внимание уделено собственно процедуре проведения прогнозного исследования, соответствующей теоретическим и методологическим предпосылкам такого исследования. Подлежит рассмотрению также ряд ключевых проблем, касающихся   достоверности результата прогнозного исследования и его использования в практике управления социально-экономическими системами.  В этом плане рассмотрены вопросы учета фактора цикличности развития в процессе проведения прогнозных расчетов, а также  методологические проблемы увязки долгосрочного прогнозирования с принятием текущих управленческих решений.
Специфика объектов социально-экономического прогнозирования и их чрезвычайная сложность и многообразие накладывают отпечаток на исследовательский инструментарий.  Прогнозирование сегодня опирается на широкий набор разнообразных специальных методов, что позволяет осуществлять прогнозные исследования  разного характера и  направленности. Третий и четвертый разделы пособия посвящены изучению наиболее распространенных методов прогнозного исследования, которые  рассматриваются в разрезе двух крупных групп: неформальных и формальных методов. В данном случае показано решение проблемы на уровне литературы начала ХХ1 века. Понятно, что ныне необходимо привлекать к этому решению литературу 2006 – 2011 гг.

Раздел 1. УПРАВЛЕНИЕ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКОЙ

1.1. Социально-экономические системы как объекты управления
Параметры системы управления экономикой определяются ее функциями. В качестве важнейших функций управления можно назвать следующие.
Во-первых, обеспечение управления страной как единым, целостным образованием. Последнее требует создания принципиально новой системы уп¬равления» обеспечивающей нормальное функционирование различных сфер жизнедеятельности общества как целостной социально-эколого-экономической системы. В соответствии с этим, требуется обосно¬вание стратегии экономического роста,  целей  и приоритетов развития экономики страны,  единой  технической, структурной и ин¬вестиционной политики и т.п.
Во-вторых,   создание предпосылок для эффективного и устойчивого функционирования всех звеньев национальной экономики. В этом случае особое значение приобретает поддержание общей сбалансированности развития национального хозяйства, прове¬дение активных мер по оптимизации рыночных механизмов экономических взаимодействий,  стимулирование предпринимательс¬кой активности и конкуренции.
В-третьих,  обеспечение решения экономических проблем, которые рыночный механизм не может решить самостоятельно. В их числе: эколо¬гическая безопасность, гарантирование социальной защиты человека, осуществление научно-технического прогресса в нужном направлении и т.п.
Соответственно этим функциям система  управления экономикой должна обеспечивать целенаправленное воздействие как на общественную систему в целом, так и на от¬дельные ее звенья и элементы для их эффективного функционирова¬ния и развития, направленного на достижение поставленных целей. Эффективность и обоснованность такого воздействия зависят от степени учета объективных закономерностей  управления и   специфики его объек¬тов в ходе разработки и реализации управленческих решений.
Обоснованное управление должно осуществляться на ос¬нове разработанных наукой рекомендаций. В любой науке ядром, во¬круг которого группируется фактический и статистический ма¬териал, выступает теория. Теория включает новые идеи, зависимости, закономерности, принципы и правила, гипотезы и концепции, схемы, модели, методо¬логические приемы. Она может открывать новые возможности для практики, но может также объяснить возникающие реалии, помочь спрогнозировать тен¬денции.
В этой связи особое научное и практическое значение приобретает  познание и правильное осмысление теоретических основ управления, предполагающее  отказ от не оправдавших себя представлений, понятий и  стандартов при сохранении  накопленного положительного опыта в данной сфере.
 В основе теории  управления лежат  ее фундамен¬тальные постулаты и категории, которые могут быть распространены на разные по характеру объекты управления и ситуации. Их выделение обусловлено тем, что    в управлении различными объектами с разных иерархических уровней и из разных сфер экономики имеется достаточно много общего.  В то же время в отношениях между объек¬тами и субъектами управления немало специфического, присущего лишь определенным объектам, функциям, подсистемам. Вследствие этого фундаментальные постулаты и понятия не исчерпывают всего многообразия отношений управления. Поэтому единые или общие научные положения, справедливые для любых систем управления независимо от их разме¬ра, сложности или целевой функции, должны дополняться частными, отвечающими специфическим свойствам конкретных объектов, а, следовательно, и систем управления.
В современных условиях научно обоснованный подход к управ¬лению социально-экономическими системами должен основываться на применении системного подхода. Он исходит из понимания, что каждое явление или объект может рассматриваться в ка¬честве системы. То есть, представляет совокупность  ряда взаимосвязанных между собой  элементов (подсистем), обеспечивающих в единстве определенные свойства и функции целого. Зная эти свойства и функции, можно предвидеть поведение исследу¬емого объекта.
Научное понятие "системы", определяемой как "совокупность взаимодействующих час¬тей",  впервые наиболее отчетливо было определено в 1929 году А.А.Богдановым в работе "Всеобщая организационная наука (тектология)". В современных условиях в науке вряд ли можно найти поня¬тие,  которое по широте употребления могло бы конкурировать с по¬нятиями "системный подход",  "система",  "системность''.
В общем случае под "системой" понимается множество элемен¬тов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которые об¬разуют определенную целостность, единство.
Вместе с тем, такое определение системы не является общепризнанным. Одни авторы рассматривают систему в качестве комплекса процессов и явлений, существующих объективно, независимо от наблюдателя. В этом случае система рассматривается как объект исследования и объект управления. Другие рассматривают систему как инстру¬мент или способ исследования сложных процессов и явлений. В этом случае предполагается, что  наблюдатель констру¬ирует систему как некоторое абстрактное отображение рассматривае¬мых объектов и явлений. Понятие "система" здесь в оп¬ределенной мере смыкается с понятием "модель". Третья группа ученых сводят вышеуказанные позиции воедино. В их понимании система является реальным объектом и одновремен¬но - абстрактным отображением связей действительности. Наблюдатель не только выделяет из окружающей среды систему (и ее отдельные элементы), но и создает ее. Сходство этих позиций в том, что во всех случаях система является целостным образованием, состоящим из взаимодействующих, взаимосвязанных и взаимозависимых частей.
В социально–экономической  сфере существуют самые разные по функциям и размерам системы. Для их различения используется ряд характеристик, одной из которых является "сложность". Под сложностью системы понимают  число образующих ее различных объектов,  действующих совместно и оказывающих в ходе этого действия влияние на поведение друг друга.
Степень сложности зависит от двух ос¬новных факторов: от взаимозависимости объектов в процессе взаимо¬действия и от их числа. С ростом сложности системы такое  взаимодействие и взаимовлияние объектов  приводит к  дифференциации объектов и усилению различий между ними.   Под дифференциацией в данном случае понимается разграничение социальных и (или) функциональных ролей, которые   играют отдельные объекты в процессе  сложного взаимодействия.
Системный подход предполагает, с одной стороны, рассмотре¬ние любого объекта и явления экономики в качестве целого, а с другой - расчленение его на составляющие структурные элементы и анализ по частям. Поэтому он  позволяет вскрывать внутренние связи системы, определяющие закономерности ее функционирования и развития. Применительно к сфере управления экономикой системный подход означает, что  процесс выработки и обос¬нования любого управленческого решения исходит из  определения общей цели системы и обеспечивает подчинение  дея¬тельности всех ее элементов достижению данной цели. Системный подход позволяет, таким образом,  на научной основе соотносить це¬ли развития любого экономического объекта  и необходи¬мые для их достижения ресурсы и тем самым предупреждать принятие субъективных решений.
Использование системного подхода в отношении любого объекта управления национальной экономикой предполагает его   исследование с позиций системного анализа.  Системный анализ представляет собой научную дисциплину, разрабатывающую общие принципы исследования сложных объектов и явлений посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем. Систем¬ное исследование может иметь два аспекта:
1) Генетический, предполагающий  изучение природы системы, источников и закономерностей ее развития.
2) Функциональный, нацеленный на изучение реального функционирования системы в ходе реализации ею основной цели.
Как научная дисциплина системный анализ представляется продуктом  развития идей кибернетики. Кибернетика   - это наука об общих принципах управле¬ния, понимаемого как организация целенаправленных действий пу¬тем переработки информации.
Кибернетика исследует абс¬трактные кибернетические  системы, отвлекаясь от природы входящих в них элементов.  Для нее система – это  множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами,  способных воспринимать, запоминать и передавить информацию, а также ею обмениваться.
Важнейшие свойства кибернетической системы:
- самоорганизация;
- самообучение (адаптация, накопление опыта);
- целеустремлен¬ность.
Любую кибернетическую систему можно представить в виде двух подсистем: управляющей (субъект управления)  и управляемой (объект управления). Эти подсистемы находятся во взаимодействии, т.е. не только управляющая подсистема передает информацию объекту управления,  но имеет место и обратный поток информации - управляющая подсистема получает информацию от объекта управления о его состоянии.
Социально-экономические системы – разновидность  кибернетических систем. Под социально-экономической системой принято понимать совокупность социально-экономических объектов, характеризующихся определенным набором связей между ними и их частями, функционирующими как единое целое и подчиненных единой цели. Основными  видами социально-экономических систем являются:
• национальная экономика в целом;
• отраслевые социально-экономические системы;
• региональные социально-экономические системы;
• фирмы;
• домашние хозяйства.
Социально-экономические системы имеют ряд свойств. Назовем основные
I. Упорядоченность. Она представляет определенное взаиморасположение  составных элементов системы и является результатом их взаимо¬действия. Упорядоченность означает, что характер функционирования и развития системы не может быть понят на основании наблюдения за ее отдельны¬ми частями без учета их взаимодействия.
II. Самостабилизация, означающая, что система поддерживает динамический баланса между ее внутренней структурой и внешней средой. Социально-экономическая система приспосабливается к потоку дестабилизирующих  возмущений из внешней среды, изменяя структуру, характеристики элементов, цели и др.
III. Иерархизация. Это свойство означает, что  системы,  которые функцио¬нируют как единое целое на одном уровне, являются  частями  систем (подсистемами) более высокого уровня.
IV. Многовариант¬ность развития. Это свойство вытекает из взаимозаменяемости ресурсов в более или менее широких пределах.
V. Инерционность  связанная прежде всего с наличием временных лагов между затратами, производством, реализацией и потреблением.
VI. Неоднородность элементов (подсистем). Это свойство  связано с дифференциацией элементов  и проявляется в специфике задач и технологии их функционирования.
VII. Различная интенсивность связей внутри системы, связанная с  различием ролей элементов в достижении цели системы и  объективно обусловливающая  многомерную структуру последней.
VIII. Открытость, означающая, что внешние связи играют существенную роль в функционировании системы и адаптация к внешней среде является важным моментом этого  функционирования.
IX. Сочетание дискретности и непрерывности изменений многих переменных социально-экономических систем. Дискретный характер изменений имеет место, если адаптация системы и достижение ею своих целей связано с качественным изменением элементов и связей между ними.
Перечисленные  особенности социально-экономи¬ческих систем следует учитывать в процессе управления ими.
Жизнеспособность любой социально-экономи¬ческой системы связана с  выполнением следующих функций:
• функция адаптации, предусматривающей ориентацию социально      экономической системы на внешнюю среду для обеспечения доступа к ресурсам;
• функции целенаправленности, обеспечивающей постановку цели и ее осуществление путем   использования ресурсов;
• функция оптимизации, связанная с обеспечением оптимального состава ресурсов и их наивысшей отдачи с точки зрения цели;
• функций интеграции, предусматривающей сохранение целостности организационных действий внутри  системы,  посредством контроля над действиями в  отдельных подсистемах;
• функция социализации связанная с построением и сохранени¬ем  социальной структуры (норм, ценностей) и обеспечением адекватной   мотивации элементов системы.
В  социально-экономических  системах формируется многоплановая система связей между ее элементами, в рамках которой каждый элемент оказывается связанным с другими по нескольким направлениям. Каждое из направлений формирует особую сферу связей и отношений внутри системы. К числу такого рода сфер  можно, прежде всего,  отнести:
• социальный порядок, строящийся на внутри¬системных коммуникационных отношениях, иерархизации элементов системы и закреплении за ними специальных ролей;
• организационную культуру, означающую ориентацию элементов системы на ее специфические ценности, нормы и знания;
• отношения управления элементами  социально-экономической систе¬мы, связанные с текущими информационными потоками.

1.2. Управление как фактор оптимального развития социально-экономической системы
Разработка теоретических и мето¬дических основ управления  развитием социально-экономических систем требует определиться с значением понятия "уп¬равление". Обычно  содержание данного понятия связывается с выполнением следующих взаимосвязанных действий:
• нахождение решений посредством выявления и отбора альтерна¬тив;
• определение управляющих воздействий на систему, обеспечивающих адекватную реализацию решений;
• осуществление этих воздействий на объект управления;
• контроль за ходом выполнения принимаемых решений.
Все названные действия об¬ладают определенной самостоятельностью. Они развиваются по своим закономерностям, имеют свои критерии для оценки эф¬фективности. Но в то же время эти действия тесно взаимосвязаны логикой процесса управления и целевой направленностью на получение конечного результата.
В соответствии со сказанным под управлением следует понимать деятельность по определению целей  функционирования и эф¬фективного развития социально-эко¬номической системы и по разработке необходимых средств и способов их достижения.
Важную роль в процессе управления в условиях неопределенности играет процесс целеполагания. Формулируя цели развития социально-экономической системы лю¬бого уровня, управляющая система одновременно определяет и свои собственные  задачи, направленные на реализа¬цию этих целей. Таким образом, цели управле¬ния диктуются целями развития социально-экономической системы.
Принятие управленческих ре¬шений затрагивает экономические и социальные ин¬тересы отдельных людей и их коллективов. Поэтому управ¬ленческое решение не может быть эффективных без согласования этих интересов. Задача согласования – обеспечить  совместимость целей, интересов, мотивов и стимулов деятельности на уровне общества,  хозяйствующих субъектов и личнос¬ти.  Без такого рода совместимости социально-экономическая систе¬ма не может функционировать нормально,  цели общества становятся недостижимыми.


   ЭФФЕКТИВНОСТЬ    ПОТРЕБНОСТИ

                С   Т   И   М   У   Л   Ы

                ИНТЕРЕСЫ        ОПТИМАЛЬНОСТЬ
 
Рис. 1. Взаимосвязь  категорий в теории оптимального функционирования экономики

Данная проблема активно исследуется  теорией оптимального функционирования экономики (ТОФЭ),  ключевыми категориями которой выступают:
• эффективность соци¬ально-экономической системы – фактическая результативность ее функционирования, определяемая  сопоставлением результатов на "выходе", с осущест¬вляемыми затратами;
• оптимальность - максимальная эффективность, доступная в рамках данных условий развития социально-экономической системы;
• потребности – внешние для системы объективные  требования к форме и величине результата ее деятельности;
• интересы - субъективные предпочтения в отношении результата деятельности социально-экономической системы.
Взаимосвязь этих категорий опосредуется стимулами (рис. I).
Согласно ТОФЭ эффективность - это отношение, которое подлежит максимизации,  а конкретные условия      развития и ресурсы системы лимитируют ее абсолютный уровень,  который в предельном случае может до¬стигнуть  эффективность.  Максимизация  может достигаться двумя путями:
• по критерию максимального продуктивного выхода (при ограни¬чении по затратам ресурсов);
• по критерию минимума затрат (при ограничении на продуктивный выход).
Чтобы максимизи¬ровать эффективность,  нужно располагать возможностью выбора: либо известным множеством вариантов продуктив¬ного выхода, либо - множеством вариантов затрат ресурсов. Выбор реализуется  в процессе управления и подчинен задаче  обеспечения наивысшей эффективности функционирования социально-экономической системы.
Управление социально-экономической системой осуществляется через взаимодействие ее управляющей и управляемой подсистем, которое связано с передачей информации. Перечень информации, необходимой для  обоснованного управления, включает:
• целевые требования  к объекту управления;
• описание возможных вариантов развития объекта управления;
• затраты на реализацию каждого варианта;
• критерии предпочтения, на основе которых отбирается оп¬тимальный вариант достижения цели.
При наличии такой информации выбор оптимального варианта развития социально-эконо¬мической системы идет на основе ранжирования альтернативных вариантов развития социально-экономической системы и отбора тех,  которые обеспечивают максималь¬ный уровень эффективности.
Открытость социально-экономических систем требует, чтобы в процессе управления учитывалась взаимодействие управляемой подсистемы с внешней средой. Изменения, происходящие во внешней среде,  должны обязательно учитываться на стадии подготовки прогнозной информации, в том числе, - при задании критериев пред¬почтения.
В соответствии со сказанным, процесс управления любой со¬циально-экономической системой может быть представлен схемой (см. рис.2).

Внешняя среда

    Цели системы      Предпочтения

Варианты достижения целей        Ресурсные
возможности
Оценка потребностей в ресурсах
Критерии выбора
Выбор оптимального варианта

Формирование управленческих решений

Рис. 2.  Процесс управления социально-экономической системой.

Управление может быть эффективным лишь в том случае, если оно не разрушает органически развивающихся механизмов самоорганизации социально-экономических систем, а наоборот, опирается на них. Такой тип управ¬ления в специальной литературе принято называть гибким. Гибкий подход    к управлению (или гибкого управления)  базируется на  учете следующих принципов:
• системность, означающая, что при управлении следует принимать в расчет многоуровневую структуру и специфические свойства конкретной  системы;
• комплексность,  предполагающая, что при оценке эффективности управленческих решений должны приниматься во внимание  последствия их реализации как в рамках  данной системы, так и во внешней для нее среде;
• рациональность,   которая исходит из ограниченности ресурсов  развития системы и диктует  необходимость наиболее эффективного их использования;
• вариантность, полагающая,  что наиболее  эффек¬тивные решения  могут быть найдены лишь при условии достаточно полного рассмотрения множества возможных альтернатив достижения  целей системы;
• оптимальность, означающая, что выбор управленческого решения  имеет своей целью отыскание той из альтернатив развития системы,  которая обеспечит получе¬ние наивысшего эффекта;
• согласованность, предполагающая, что при сравнении альтернатив необходимо обеспечить полноту учета затрат и результатов, сопоставимость и достоверность их характеристик, исключить повторный счет;
• динамичность, предусматривающая, что при выборе управленчес¬кого решения следует учитывать разносторонние последствия фактора времени (научно-технические изменения, изменения интенсивности расхода ресурсов и др.);
• адаптивность, связанная с тем, что объективно невозможно точно знать все будущие условия функционирования и развития социально-экономических систем и потому при оценке  вариантов необходимо применять соответству¬ющие методы расчетов.
Реализация на практике гибкого подхода к управлению социально-экономическими системами связана с осуществлением управленческой деятельности по нескольким взаимосвязанным направлениям. В их числе  целесообразно выделить следующие:
• прогнозирование;
• планирование;
• программирование;
• регулирование (включая исполнение и контроль).
Каждый из этих элементов системы управления имеет свои специфичес¬кие особенности и выполняет свои,  свойственные ему функции. 
Исходным элементом управленческой деятельности является прогнозирование   - процесс, направленный на   науч¬ное предвидение будущего состояния  социально-экономической системы. Результатом этой деятельности является разработка комплекса прогнозов, представляющих собой вероятностное суждение о будущем состоянии любой социально-экономической системы; или ее элементов и подсистем. Прогнозирование непосредственно связано с выработкой стратегии развития социально-экономических систем на основе анализа и оценки различных альтернативных вариантов их развития.
Планирование представляет  деятельность, направленную на выбор оптимальной альтернативы развития социально-экономической системы в целом, рассчитанной на определенный период времени. План может рассматриваться в виде многоцелевой и сбалансированной программы развития всех элементов социально—экономической системы в их единстве, направленной на дост¬ижение эффективного (или оптимального) уровня   расходования ресурсов на определенный момент времени. Если прогноз  есть заклю¬чение о предстоящем реально возможном, но неизвестном еще состоя¬нии  системы,  то план дает представление о том, что должно произойти.
Программирование представляет собой вид дея¬тельности, связанный с выбором наиболее значимых проблем развития социально-экономических систем, требующих комплексного подхода к их решению и целевого выделения ресурсов. Результатом этой дея¬тельности является программа - комп¬лекс мероприятий, направленных на решение таких проблем, скоординированных между собой и увязанных по ис¬полнителям, срокам и ресурсам.
Регулирование  непосредственно связано с выбором конкретных административных и экономических рычагов и инструментов, с помощью которых можно реализовать на практике плановые и программные мероприятия. Посредством  регу¬лирования  основные характеристики социально-экономической системы удер¬живаются на траектории, задаваемой системой управления. Этот про¬цесс может осуществляться различными способами в зависимости от характера системы и особенностей ее взаимодействия с внешней сре¬дой.
Принципиальная схема взаимосвязи и взаимодействия элементов в цикле управления национальной экономикой (и отдельными ее подсистемами)  выглядит следующим образом:

НАЦИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

Внешние условия Внутренние условия
функционирования функционирования
и развития и развития

ПРОГНОЗ


СУБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ

   ПРОГРАММА                ПЛАН

Рис 3. Взаимосвязь элементов в цикле управления национальной экономикой
В предлагаемой системе сплошными стрелками отмечены информационные потоки. Процесс обмена информацией в цепи управленческих процедур является многошаговым. Многошаговость определяется разнообразием проблем, которые необходимо решать в процессе обос¬нования управленческого решения, их взаимосвязанностью и взаимо¬обусловленностью как внутри социально-экономической системы, так и во внешней среде.
Информационный обмен реализует  принцип обратной связи. Он означает, что на всех этапах обоснования и принятия управленческих решений должна осуществляться корректировка прогнозов, программ и планов по мере поступления дополнительной инфор¬мации. Необходимость постоянного внесения кор¬ректив в процесс обоснования и нахождения управленческого решения обусловливает цикличность управленческого процесса.
Управление, как и любой другой процесс, является постоянно развивающимся и динамичным. Его содержание и структура должны постоянно корректиро¬ваться в зависимости от изменений во внешней среде, в объекте и субъекте управления, в информационном обеспечении, а также в методо¬логических и методических основах прогнозирования, планирования и программирования.

1.3. Учет неопределенности и риска в процессе управления развитием социально-экономических систем.
Развитие любой социально-экономической системы проявляется в виде тенденций, постоянно нарушаемых влия¬нием сложной совокупности  случайных факторов, наличие которых делает будущее ее развитие неоднозначным   или вероятностным. Другими словами, в функционировании и развитии социально-экономических систем всегда присутствует фактор неопределенности. Неопределенность является неотъемлемой чертой функционирования и развития, больших и сложных социально-экономи¬ческих систем. Причем, чем больше и сложнее система, тем большее значение приобретает фактор неопределенности в ее функционирова¬нии и развитии.
Действие   случайных факторов,  элементов неопределен¬ности придает процессу   развития системы  вероятностный,  неоднозначный характер, что необходимо учитывать при принятии обоснованных управленческих решений.  Для этого необходима разработка теоретических основ учета неопределенности.
В общеметодологическом аспекте под неопределенностью принято понимать ситуацию, когда полностью или час¬тично отсутствует информация о возможных состояниях социально-экономической системы и внешней среды. Другими словами, когда в со¬циально-экономической системе возникают те или иные непредсказуемые события, вероятностные характеристики которых неизвестны.
К числу основных источников возникновения неопре¬деленности в любой социально-экономической системе можно отнести:
• наличие в системе случайных компонент,  возникающих вследствие объективной невозможности точного и однозначного познания закономерностей ее функционирования и развития;
• ограни¬ченность или недостаточность материальных, финансовых, трудовых или других видов ресурсов, необходимых для принятия и реализации управленчес¬ких решений;
• неточность (а в отдельных случаях преднамеренное искажение) информации о функционировании социально-экономических систем;
• относи¬тельная ограниченность сознательной деятельности человека, сущес¬твующие различия в социально-психологических установках и стере¬отипах поведения.
Влияние неопределенности на процесс управления возможно по разным направлениям, в связи с чем  в методологии системного анализа принято выделить три основ¬ных ее типа: неопределенность целей; неопределенность условий (внешней  по отношению к рассматриваемой социально-экономи¬ческой системе среды); неопределенность действий партнеров или противников. Каждый из названных выше типов неопределенности не существу¬ет изолированно. В процессе динамического развития социально-эко¬номической системы они тесно переплетены и взаимообусловлены.
Неопределенность целей связана с тем,  что развитие любой социально-экономической системы, как правило, подчинено не одной, а нескольким ие¬рархически связанным целям.  Прежде всего, это связано с  двойс¬твенным  характером функций, выполняемых любой социально-экономической системой. С одной стороны, она представляет собой относительно самостоятельную хозяйственную систему со своими внутренними условиями функционирования и разви¬тия,  с особыми  интересами. С другой стороны, любая социально-экономическая система яв¬ляется частью более общей системы,  вследствие чего ее развитие в значительной мере подчинено целям и законам функционирования включающей ее системы. Двойственность функции порождает  несовпадение, а в отдельных случаях даже противоречие целевых установок.
Неопределенность  условий функционирования любой социально-экономической системы также связана с действием случай¬ных факторов, которые обеспечивают достижение целей, поставленных перед системой. Эти условия или факторы можно условно разделить на два вида: внешние и случайные внутренние факторы. К случайным внешним факторам можно отнести такие, которые определяются взаимодействием социально-экономической системы с другими социально-экономическими системами того же или более высокого уровня иерархии. К  случайным внутренним факторам следует отнести факторы, оп¬ределяемые взаимодействием подсистем, образующих данную социаль¬но-экономическую систему.
Неопределенность действия партнеров связана с тем, что после обоснования и формулировки целей развития любой социально-эконо¬мической системы встает проблема оценки путей их реализации. Как правило, в реальной действительности для реализации  целей сущест¬вует несколько альтернативных путей. Причем, выбор окончательного варианта достижения целей в значительной степени обусловлен взаи¬модействием с другими социально-экономическими системами, или другими словами, партнерами. Поведение последних диктуется их собственными интересами, которые не всегда ясны для других.
Уровень (или степень) неопределенности в каждой конкретной социально-экономической системе может быть различной. Вследствие этого важно различать социально-экономические системы по комплексному уровню неоп¬ределенности. Один из возможных подходов к этому  основывается на формализованном описании состояния социаль¬но-экономической системы. Можно выделять  пять типов их  состояний.
I. Ситуация полной определенности, когда выбор конкретного управленческого решения из множества возможных всегда при¬водит к точно определенному результату.
II. Ситуации риска, когда неопределенность результата имеет место, но известна  веро¬ятность  появления каждого из возможных исходов.
III. Ситуация  "собственно неопределенности", когда возможны  различные исхо¬ды, но неизвестна вероятность наступления каждого из них.
IV. Игровые ситуации, при которых управ¬ленческое решение принимается агентом в условиях неуверенности в резуль¬татах своего поведения, потому что существуют другие принимающие решение участники игры, действия которых существенно влияют на  общий исход.
V. Ситуации полной неосведомленности. В данном случае принятие обоснованных решений представляется практически невозможным.
Вполне понятно, что в реальной жизни названные выше типы ситуаций в социально-экономических системах не разделяются между собой четкими границами, они встречаются, как правило, в смешанном виде.
Таким образом, неопределенность в процессе обоснования и принятия управленческих решений может принимать самые разнообразные формы, выявление и оценка которых представляет собой достаточно сложную и актуальную проблему.
Формой проявле¬ния неопределенности, важной для управления социально-экономическими системами является  ситуация  риска. Ситуация риска или рисковая ситуация – это  разновидность неопределенной ситуации, когда наступление какого-либо события вероятно и может быть оце¬нено количественно.
Риск - это неизбежный элемент  деятельности человека, в том числе, в сфере управления социально-экономическими системами. Величина риска может быть меньшей или большей, но избежать его практически нельзя.
Накопление научных знаний о вероятностном характере разви¬тия технических и общественных процессов, развитие специальных разделов математики и логики, регулирование практики страховой деятельности и т.п. привели к тому, что во второй половине XIX века - начале XX века риск попадает в поле зрения представителей различных естественных и общественных наук. Примерно к 60-м годам XX столетия риск становится предме¬том междисциплинарных исследований, и он приобретает статус общенаучного понятия, выходя за рамки той или иной научной дисципли¬ны. Рост внимания к проблеме риска связан со многими причинами.
Во-первых, современная НТР принципи¬ально изменила среду, в которой осуществляется социально-экономическая деятельность. Она породила  острую потребность в принятии новаторских и смелых решений, поиске принципиально новых путей и способов решения сложных современных задач. В таких условиях ру¬ководители разных уровней управления вынуждены сознательно идти на риск.
Во-вторых, в социально-экономической сфере постоянно растет роль рыночных связей, что вносит в эту сферу  жизнедеятельности дополни¬тельные элементы неопределенности. В этих условиях возникает неясность и не¬уверенность в получении желаемого конечного результата, а, следова¬тельно, возрастает и степень риска.
В-третьих, деятельность большинства людей приобретает пред¬принимательские черты, что обязательно связано с риском. Именно риск включает предпринимателя в систему отношений естественного отбора через острую конкурентную борьбу. В этих условиях от любо¬го предпринимателя в процессе деятельности требуется жесткая про¬верка личных качеств, профессионализма, способность ориен¬тироваться в окружающем мире.
В-четвертых, в современных условиях   первостепенное   значение приобретает проблема глобального риска, связанного с нарастающей опасностью самоуничтожения цивилизации в результате атомной, экологической, продовольственной или демографической катастрофы.
Особый научный и практический интерес к проблемам изучения и определения риска возникает в связи с новым подходом к современной теории управления, в которой важное место отводится прогнозным и плановым разработкам и обоснованиям. Статистический характер со¬циально-экономических явлений и процессов, вероятность наших зна¬ний о будущем обуславливают невозможность однозначного предсказа¬ния и предвидения развития событий во многих сферах общественной жизни, включая развитие социально-экономических систем. Поэтому суть прогнозирования сводится к созданию моделей различных аль¬тернативных, объективно возможных путей будущего развития, жела¬тельно с определением количественной и качественной степени их осуществимости, выяснением вероятности отклонений от выбранных моделей. В этой связи особое значение приобретают проблемы изучения сущности риска и его оценки.
Существуют разные воззрения на  содержание категории «риск». Назовем основные.
1. Под риском следует по¬нимать меру ожидаемой неудачи или опасности в процессе принятия конкретного управленческого решения.
2. Риск -  определенный вид дея¬тельности, совершаемой в надежде на получение удачного исхода.
3. Под риском понимается  вероятность ошибки или успеха того или иного выбора конкретного управленческого решения в ситуации с несколькими аль¬тернативами. Это воззрение интегрирует первый и второй подходы.
Все  рассмот¬ренные выше подходы имеют то общее, что так или иначе акцентируют внимание на  наиболее важных элементах и свойствах  риска как явления. В числе этих  элемен¬тов и свойств  следующие:
• возможность отклонения от ожидаемой (поставленной) цели, ра¬ди достижения которой осуществляется выбор определенной альтерна¬тивы;
• вероятностный характер  достижения желаемого результата;
• отсутствие уверенности в достижении поставленной цели;
• возможность неудачи или наступления неблагоприятных последствий при осуществлении выбранной альтернативы;
Существует три  основ¬ные модификации рисковых ситуаций.
1. Лицо, принимающее решение, делает выбор, имея в распоряжении объективные (основывающиеся на прове¬денных статистических исследованиях) вероятности получения предполагаемого результата.
2. Лицо, принимающее решение, делает выбор на основе субъективных оценок вероятности наступления ожидаемого результата.
3. Лицо, принимающее решение, располага¬ет как объективными, так и субъективными вероятностями.
Риск существует как на стадии выбора решения (прогнозирование и выбор плана действий), так и на стадии его реализации. И в том, и в другом случае риск предстает результатом  стремления  субъекта управления снять неоп¬ределенность развития системы в конкретных обстоятельствах. Таким образом, риск можно определить как деятельность, нап¬равленную на преодоление неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которого имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи или отклонения от намеченной цели.
В специальной литературе можно встретить  различные методоло¬гические подходы к оценке риска. К   числу наиболее общепринятых и разработанных подходов следует отнести:
• количественный;
• интегративный.
Количественный подход к оценке риска предполагает, что в процессе обоснования и принятия управленческих решений особое внимание уделяется количественной мере риска при игнориро¬вании его качественных характеристик. Для этого подхода характерно, что в практике принятия управленческих решений риск отождествляется с возможной опасностью или ущербом, которые могут возникать в результате реализации выбранной альтернативы.
Реализация количественного подхода предполагает, что  управленческое решение  в условиях неопределенности всегда характеризуется  некоторой вероятностью:
• достижения желаемого результата (успеха);
• неудачи, т.е. возможностью неуспеха;
• отклонений от предполагаемой цели.
Количественная величина этих вероятностей находится в ин¬тервале от 0 до I. Нулевое значение означает полную неудачу, единичное – полный успех. Промежуточные значения дают различные степени риска получения ожидаемого результата.
Соответственно этому в практике  управления  выделяется  несколько различных типов управленческих решений с раз¬ной степенью риска:
• управленческие решения, принимаемые с минимальным риском;
• управленческие решения, принимаемые со средней степенью рис¬ка;
• управленческие решения, принимаемые с высокой степенью риска;
• управленческие решения, принимаемые с максимальным риском.
Интегративный подход предполагает учет не только экономичес¬кого, но и социального эффекта принятия управленческого решения. При этом принимаются во внимание   три аспекта риска: количественный, качественный и аксиологический.
Поскольку эффективность управленческих решений может рассчитываться как соотноше¬ние результатов деятельности и затрат, то оценка деятельности в ситуации риска и в данном случае не исключает количественного анализа. Однако, выявление наиболее полного эффекта предполагает на¬ряду с количественным выявлением соотношения затрат и результатов качественную оценку деятельности в ситуации риска. Качественный подход включает множество различных элементов, ориентированных на выявление положительных и отрицательных последствий реализации выбранной в ситуации риска альтернативы.
Наряду с количественным и качественным аспектами при оценке  риска принимается во внимание и аксиологический аспект, связанный с решением вопроса: «Кому это деятельность полезна, чьим интересам она отве¬чает?».
Интегративный подход  предусматривает выделение двух ос¬новных типов риска:
• обоснованный или рациональный риск;
• необоснованный или нерациональный риск.
Таковы наиболее важные теоретические аспекты учета риска в управлении развитием социально-экономических систем.

Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Что такое  систе¬ма управления национальной экономикой?
1. Каково содержание системного подхода к управленческой дея¬тельности?
2. Что представляет собой системный анализ как специальная научная дисциплина?
3. Что такое система, и какова ее структура?
4. Дайте определение понятий "управляющая подсистема" и "управ¬ляемая подсистема".
5. Назовите основные виды социально-экономических систем.
6. Какие функции должна реализовывать любая социально-экономи¬ческая система?
7. Каковы основные аспекты управления? В чем их основное назначение?
8. Раскройте основные положения теории оптимального функциони¬рования экономики.
9. Что такое гибкий подход к управлению? Какие основные требо¬вания должны соблюдаться для его реализации?
10. Какова роль и функции прогнозирования в современной системе  управления социально-экономическими системами?
11. Определите понятие  "планирование".  Раскройте его назначение в системе управления национальной экономи¬кой.
12. Какова роль программирования в  системе управле¬ния национальной экономикой? В чем основные отличия программы от плана?
13. Каковы назначение и функции регулирования в системе управления экономикой?
14. Раскройте  взаимодействие прогнозов, программ и планов в процессе обоснования и принятия управленческого решения.
15. Что такое неопределенность развития социально-экономической системы и каковы  источники ее возникновения?
16. Назовите основные виды неопределенности и дайте их харак¬теристику.
17. Что такое рисковая ситуация? Каковы ее характерные черты?
18. Определите роль теории риска в процессе обоснования и принятия управленческих решений.
19. Каковы важнейшие черты риска?
20. Какие типы рисковых ситуаций можно встретить в практике принятия управленческих решений?











Раздел 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПРОГНО¬ЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.I. Теоретические и методологические основы прогнозирования
Предвидение и оценка резуль¬татов всегда свойственна управленческой деятельности. Вследствие этого любое управленческое решение в той или иной мере обяза¬тельно включает прогноз. Таким образом, прогнозирование является необходимым элементом системы управления национальной экономикой, основная  задача ко¬торого определяется упреждающей ориентацией управления на воз¬можные изменения состояния и развития объектов управления и внешней среды их функционирования в будущем.
Следует заметить, что в сравнительно недалеком прошлом было возможно управ¬лять экономикой на основе знаний и опыта отдельных специалистов, их ин¬туиции. В современных условиях вследствие возрастания сложности   социально-экономических систем, условий их функционирования и развития ситуация качественным образом изменилась. Возникла необходимость в научно обоснованном предвидении возможных путей динамики социально-экономических систем. Это дало толчок развитию новой дисциплины – прогнозирования.
На практике прогнозирование ассоциируется с  особой формой практической деятельности в рамках управления социально-экономическими системами. В процессе принятия управленческих решений прогнозирование выполняет вполне конкретные функции, к числу основных из которых  следует отнести:
• научный анализ социально-экономических, научно-технических демографических и прочих факторов и процессов;
• исследование связей между различными процессами и явлениями;
• оценка объекта прогнозирования;
• выявление альтернатив развития различных процессов и явлений;
• накопление прогнозной информации для обеспечения выбора управленческого решения.
Для того, чтобы прогнозирование могло реализовывать эти свои функции,  практическая прогнозная  деятельность ис¬пользует  научные наработки в данной области. В специальной литературе под прогнозированием в этом смысле понимают научную дисциплину, раскрывающую научные основы прогнозирования.  В этом смысле прогнозирование выступает как синоним понятия "прогностика".
В составе прогностики как определенной научной дисциплины можно выделить три основных аспекта:
• анализ и синтез объектов прогнозирования;
• выработка  методов прогнозирования и их адаптация к прогнозируемому объекту;
• алгоритмизация процесса разработки прогноза.
Изменение общих тенденций социально-экономического развития предъявляет свои требования к теории прогнозирования, которая   существенно видоизменяется. Возникают новые методологические под¬ходы, совершенствуются методы формирования прогнозов, расширяется сфера объектов прог¬нозирования.
Ключевым понятием прогностики является теория прогнозирования, под которой понимают научную базу прогнос¬тической деятельности, определяющую направления к пути совершенст¬вования процесса прогнозирования в целом, методов реализации его обобщенных функций и  вытекающих из них прогнозно-экономических задач.
Основным элементом теории прогнозирования выступает методоло¬гия  прогнозирования . Она представляет собой логику и систему определенных принципов, необходимых и достаточных для обоснования методики проведения прогнозных расчетов и обоснований на всех уровнях управления экономикой. Принцип прогнозирования  - это ос¬новное исходное положение, используемое в процессе формирования прогноза.
В рамках теории прогнозирования в соответствии с развивающей¬ся методологией прогнозирования обосновывается и методика прогно¬зирования как совокупность общих методов и приемов, применяемых в процессе проведения прогнозных расчетов, а также целесообразные формы организации процесса прогнозирования. Метод прогнозирования - это способ, путь или прием, с помощью которого получается прогнозная информа¬ция, необходимая в процессе принятия управленческих решений.
На основе методологии и методики прогнозирования применитель¬но к конкретным целям, задачам и условиям прогностической дея¬тельности устанавливается последовательность разработки прогнозов (алгоритм прогнозирования) в рамках существующей организационной структуры управления экономикой, определяются состав и методы решения прогнозных задач, осуществляется их синхронизация" во времени и по исполнителям, регламентируются соответствующие потоки прогнозной информации. В результате этого складывается определен¬ная технология прогнозирования или технология прогнозных расчетов.
В составе технологии прогнозирования целесообразно выделить следующие основные элементы:
• формализованные экономико-математические модели, методы;
• правила и процедуры принятия неформализованных решений;
• методы сопряжения (согласования) формализованных и    неформализованных процедур в процессе проведения прогнозных расчетов.
В специальной литературе, рассматривающей теоре¬тические вопросы прогнозирования, общепринятым является  выделение в составе методологии прогнозирования трех ее аспектов. Онтологический аспект связан с анализом предпосылок зарождения и формирования будущего состояния социально-экономической системы. Здесь в центр внимания ставится  общая картина развития социально-экономической системы и факторы, которые на него влияют. Логический аспект предполагает исследование прогноза как об¬щенаучного понятия,  сформулированного для выяснения объективного, закономерного  содержания процесса и результатов прогнозирования. Гносеологический аспект имеет целью выяснение,  каким образом будущее состояние и функционирование со¬циально-экономической системы отображается в человеческом созна¬нии,  каковы формы и степень адекватности этого отображения.
Важными элементами теории прогнозирования являются его методологические прин¬ципы. В специальной литературе обычно выделяются следующие   принципы.
I. Принцип научной обоснованности прогнозирования. Он означает, что при проведении прогнозных расчетов необходим всесторонний учет действия объ¬ективных экономических законов. Прогнозирование должно основываться на широком использовании передовых методов и моделей как условии научного формирования прогнозов, обеспечения их обоснован¬ности. Система прогнозов должна обеспечивать их непротиворечивость и взаимное согласование.
2. Принцип системности  прогнозирования. Он  предполагает,  что в процессе проведения прогнозных  расчетов  социально-экономическая  система рассматривается,  с одной стороны, как единый объект, а с другой, - как совокупность самостоятельных направлений (блоков) прогнози¬рования. Кроме того, этот принцип  предполагает построение прогноза на основе системы методов и моделей,  характеризующейся определенной иерархией и последовательностью, достаточно полно и адекватно отряжающими развитие прогнозируемой социально-экономической системы.
3. Принцип комплексности требует, чтобы прогнозируемые социально-экономические системы рассматривались в комплексе,  а не изо¬лированно друг от друга. Реализация этого принципа дает возможность учитывать все основные факторы внутреннего и внешнего характера, влияющие на функционирование и развитие любой социаль¬но-экономической системы,
4. Принцип адекватности прогнозировался предполагает адекватность методов и моделей, применяемых в процессе проведения прогнозных расчетов,  объекту прогнозирования. Это означает, что в процессе прогнозирования следует предусматривать разработку теоретических аналогов реальных процессов функционирования социально-эконо¬мической системы, обеспечивающих их точную имитацию.  Это предполагает  всесторонние исследования, обеспечивающие проверку достоверности и обоснованности  исполь¬зуемых теоретических положений, методов,  моделей и ис¬ходной информация,  их соответствия реальности.
5. Принцип вариантности прогнозирования предполагает, что прогнозы развития социально-экономических систем должны быть многова¬риантными. Это предопределяется  действием фактора неопределенности.
6. Принцип целенаправленности прогнозирования предполагает, что процесс прогнозирования должен быть всегда подчинен достижению четко очерченной цели, связанной с потребностями процесса управления национальной экономикой.
7. Принцип альтернативности прогнозирования связан с воз¬можностями развития национальной экономики и отдельных ее элемен¬тов по различным траекториям. В этом случае возникает необхо¬димость  определения возможных путей развития социально-экономических систем.
8. Принцип эффективности прогнозирования предусматривает, что в процессе прогнозных расчетов должен быть выбран наиболее экономически и социально эффективный вариант развития социально-экономической системы на прогнозируемый период времени.  Вследствие этого процесс прогнозирования должен содержать блок сравнительной оценки вариантов развития и принципы отбора наиболее эффективного.
9. Принцип непрерывности прогнозирования предусматривает осуществление постоянной корректировки прогнозируемых показателей по мере поступления новой информации о процессе функционирования и развития со¬циально-экономической системы, а также о тенденциях изменений во  внешней по отношению к ней среде.
10. Принцип верификации прогнозирования требует системати¬ческого определения достоверности, точности и обоснованности раз¬рабатываемых прогнозов.
Как уже говорилось, важнейшей функцией прогнозирования является научный анализ социально-экономических, научно-технических демографических и прочих факторов и процессов развития. Такой анализ предполагает три основные стадии:
• ретроспекцию;
• диагноз;
• проспекцию.
На стадии ретроспекции исследуется история развития конкретного объекта про¬гнозирование в целях получения его систематического описания. На данной стадии осуществляется сбор, накопление, хранение и обра¬ботка информации, необходимой в процессе проведения прогнозных расчетов; оптимизации, как состава источников информации, так и методов измерения, оценки и представления ретроспективной инфор¬мации; уточнение и окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.
Стадия диагноза предполагает получение система¬тизированного описания объекта прогнозирования с целью выявления тенденций его развития и выбора адекватных моделей и методов прогнозирова¬ния. На данной стадии осуществляется детальный анализ объекта прогнозирования с целью разработки на его основе прогнозной мо¬дели. В этом, случае проводится первичное описание, формирование задания на прогноз.
Проспекция пред¬полагает осуществление на основе данных диагностической стадии прогноза оценки достоверности, точности и обоснованности прогноза, его адекватности  цели. На данной стадии выявляется недостающая информация об объек¬те прогнозирования, уточняется ранее полученная информация, вно¬сятся коррективы и модель прогнозирования в соответствии с вновь поступающей информацией.

2.2. Прогноз и его типы
Основным содержанием прогнозирования как элемента управления  является разработка прог¬ноза, а его результатом - сам прогноз, а точнее прогнозная информация. Эта информация имеет вполне определенный характер, который вытекает из роли прогноза в механизме управления социально-экономическими системами.
Прогноз – это исследование перспективного развития, которое не ограничено принятым конкретным  экономическим и политическим решением, а потому имеет предварительный, вариантный характер. Он очерчивает области и возможности, в рамках которых могут быть поставлены реальные задачи и цели, которые в последующем станут объектом разработки управленческих решений. В процессе разработки прогноза ищутся ответы на ряд ключевых вопросов.
Во-первых, в каком направлении можно влиять на процесс функционирования и развития прогнозируемой социально-экономической системы?
Во-вторых,  как сформулировать   цели развития прогнозируемой социально-экономической системы?
В-третьих, что будет получено или что необходимо получить в результате прогноза, т.е.  какой конечный результат или выход для системы управления?
В-четвертых, каким способом можно достичь поставленных целей, или каковы правила, процедуры и алгоритмы получения необходимого ко¬нечного результата прогноза?
Существуют  различные подходы к разграничению прогнозов. В  основе каждого лежит свой классификационный признак.
Распространенным является  подразделение прогнозных разработок по функциональному назначению прогнозов.  На основе данного признака выделяются:
• прогнозы возможных будущих состояний социально-экономических  систем и при различных вариантах воздействия внешней среды;
• прогнозы проблемных ситуаций, возникающих в процессе развития социально-экономических систем и их элементов;
• прогнозы возможных последствий разрешаемых и неразрешаемых ситуаций;
• прогнозы эволюции развития внешней среды    и входящих в нее элемен¬тов.
По содержанию прогнозируемых процессов и явле¬ний прогнозы могут подразделяться на следующие типы:
• политические или социально-политические прогнозы;
• экономические прогнозы;
• демографические прогнозы;
• научно-технические прогнозы;
• экологические прогнозы;
• социальные прогнозы.
По форме обоснования управленческих решений можно выделить следующие виды прогнозов:
• целевые прогнозы, отвечающие на вопрос: какое состояние и развитие социально-экономической системы же¬лательно?;       
• программные прогнозы возможных путей,  мер и условий достиже¬ния изначально поставленных целей, которые  дают возможность  сформулировать гипотезу о возможных взаимовлияниях различных факторов, указать предполагаемые сроки и очередность достижения промежуточных целей на пути главной;
• проектные прогнозы, нацеленные создание  конкретных образов той или иной социально-экономической системы в будущем.
  По горизонту прогнозирования  выделяютя следующие типы прогнозных разработок:
• текущие,  рассчитанные, как правило, на период, на протяжении которого не ожидается существенных изменений состояния или тенденций развития прогнозируемой системы;
• краткосрочные,  рассчитываемые на период, в кото¬ром предусматриваются только количественные изменения параметров функционирования и развития социально-экономической системы;
• среднесрочные,  охватывающие период, в котором преобладают количественные изменения параметров фун¬кционирования  системы при незначительных их  качественных изменениях;
• долгосрочные, предполагающие период, на протяжении которого ожидаются  преимущественно качественные изменения параметров функциониро¬вания и развития системы;
• дальнесрочные,  рассчитанные на  период,  в котором ожидаются столь значительные количественные изменения, что можно говорить лишь о самых общих тен¬денциях развития прогнозируемой  системы.
По способу представления результатов прогнозных расчетов (прогнозной информации) прогнозы принято подразделять на:
• интервальные. В них указывается не единственное значение прогнозируемых показателей, а определенный интервал их возможных значений;
• точечные. В этих  прогнозах указывается единственное значение прогнозируемых показателей.
По методу разработки прогнозы можно подразделить на:
• пассив¬ные;
• активные.
Пассивный прогноз исходит из инерционности процессов,  протекающих в социально-экономических системах.  Он основывается на изучении информации за прошлый период времени и переносе выявлен¬ных закономерностей на будущее. Активный прогноз опирается на сис¬тему моделей экономической динамики и учитывает возможность оп¬ределенного воздействия в желательном направлении на общий ход процессов,  протекающих в рамках социально-экономической системы.
По уровню охвата объекта (масштабу) прогнозирования выделяют следу¬ющие типы прогнозов:
• макроэкономические (прогнозы развития национальной экономики);
• структурные (межотраслевые и межрегиональные прогнозы);
• отраслевые (прогнозы развития отдельных сфер и отраслей);
• прогнозы развития народнохозяйственных комплексов;
• региональные и территориальные прогнозы;
• микроэкономические (прогнозы развития предприятий и органи¬заций, а  также отдельных производ¬ств или продуктов).

2.3. Методологические основы организации прогнозных исследований
Центральным моментом прогнозирования является выявление проблем развития, которые существуют либо  могут возникнуть в будущем, выделение из них наиболее приоритетных или актуальных. Под проблемой понимают ситуации в функционировании и развитии социально-экономических систем, которые характеризуются различием между желаемым (необходимым) выходом и существующим. То есть,  имеет место несовпадение  существующей и желаемой социально-экономических систем. Корректно определенная и четко поставленная проблема является непременным условием получения обоснованного прогнозного решения.
Процесс нахожде¬ния решения проблемы концентрируется вокруг итеративно выполня¬емых операций идентификации условий, целей и возможностей для решения проблемы. Результатом идентификации является описание условий, целей и возможностей в терминах системных объектов (т.е. в терминах структуры и входящих в нее элементов). Если структура, элементы, цели и возможности определенной проблемы известны, идентификация будет состоять в определении количественных отношений,  а проб¬лема называется количественной. Если эти характеристики известны лишь частично, идентификация имеет качественный характер,  а проблему в этом случае принято называть качественной или слабо структурированной.
В настоящее время в теории прогнозирования используется два основных подхода к формированию прогнозов - генетический и нормативный. От их выбора зависит характер прогнозирующей системы.
Генетический (поисковый) подход связан с определением объективно существующих тенденций развития социально-экономической системы путем анализа сложившихся тенденций. Этот подход основывается на использовании принципа инерционности развития, при котором прогноз сориентирован на  продолжение в будущем периоде этих  тен¬денций.  При этом  абстрагируются от возможных решений и действий, которые способны привести к радикальным изменениям в устоявшемся ходе  социально-экономических процессов.
Нормативный (целевой) подход  предусматривает определение путей и сроков достижения возможных состояний социально-экономической системы, принимаемых в качестве цели. Решение прогнозных задач должно обеспечивать эту цель  в заданные сроки. В этом случае ориентация прогноза во времени происходит от будущего состояния социально-экономической системы к настоящему.
Таким образом, генетический подход к прогнозированию дает от¬вет на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохра¬нения существующих тенденций развития социально-экономической системы? При нормативном подходе прогно¬зирование осуществляется в противоположном направлении - от за¬данного состояния социально-экономической системы к наблюдаемым тенденциям ее развития.
Исходным этапом прогнозирования социально-экономи¬ческих систем является анализ закономерностей их функционирования и развития. Цель такого анализа - построение логически обоснованных моделей функционирова¬ния и развития системы. Использование моделей нацелено на  поиск путей  решения проблемы развития социально-экономической системы  в целом или отдельных ее ас¬пектов.
Под прогнозной моделью понимается формальное описание базы данных, алгоритма решения и действий человека-эксперта. Прогнозные моде¬ли должны имитировать динамический процесс развития социально-эко¬номических систем в сочетании формализованных и неформализованных (эвристических) процедур в диалоговом (интерактивном) режиме.
В те¬ории прогнозирования предусматривается использование в качестве основных трех взаимосвязанных моделей развития социально-экономи¬ческих систем:
• ретроспективная модель;
• модель формирования целевых требований (устано¬вок);
• иерархическая модель.
Ретроспективная модель основывается на выявлении взаимосвя¬занных и взаимообусловленных факторов,  определяющих развитие со¬циально-экономической системы. На практике, как правило, такого рода модель представляется в виде таблицы, в которой по горизонтали показываются интервалы времени проведения анализа, а по вертикали - основные факторы или аспекты развития социально-экономической системы.
Основная идея этой модели состоит в том, чтобы учесть две основные группы факторов:  определяющие требования системы высшего по отноше¬нию к рассматриваемой  системе и определяющие эволюцию исследуемой социально-эконо¬мической системы и ее отдельных  элементов.
Модель формирования целеустановок дает возможность обеспечить задание целе¬вых требований развития системы  на перспективу. Целевые требования на перспективу к социально-экономической системе в целом находят свое отражение в норматив¬ных требованиях к ее элементам.
В процессе формирования целеустановок, как правило, использу¬ются целевые прогнозы. Целевой прогноз несет в себе информацию о предполагаемых будущих пот¬ребностях развития как прогнозируемой социально-экономической системы, так и внешней по отношению к ней среды. Вследствие этого, в процессе формирования целеустановок функционирования и развития соци¬ально-экономической системы анализируются во взаимо¬связи два динамических процесса:
• процесс развития исследуемой социально-экономической системы;
• процесс ее  развития в системе более высокого порядка, включая анализ взаимосвя¬зей с другими социально-экономическими системами, в том числе, - конкурентными.
Укрупненная логическая модель формирования целевых требо¬ваний для сложной социально-экономической системы и ее основных элементов представлена на рис.4.      

 Первоначальное определение целей развития системы

Разработка альтернативных способов  достижения целей

Формирование альтернативных: вариантов развития

Анализ взаимодействия целей, альтернатив и ресурсов

Уточнение целей

Рис. 4. Формирование целевых требований к  развитию социально-экономической системы.
Если в результате проведенного ана¬лиза окажется, что альтернативы не соответствуют целям, то необ¬ходимо определить требования к элементам системы средств, ввес¬ти в систему такой тип подсистемы, которая реализует достижение целевых требований к системе в целом.
Иерархическая модель позволяет ввести структуру и взаимосвязи во множестве взаимосвязанных свойств и процессов, определяющих динамику развития исследуемой социально-экономической системы. При формировании такой модели использует¬ся граф-модель обли¬ка социально-экономической системы. Под обликом социально-экономической системы принято понимать совокупность типов и видов входящих функциональ¬ных. подсистем и элементов. Общая схема граф-модели приведена на рис. 5.
В формализованном виде модель облика любой социально-эконо¬мической системы может быть записана следующим образом:
O1 = UN  (;1, q1, S1), где               
                i=1
S1 – облик системы;
q1 – совокупность характеристик (параметров) системы;
;1 - совокупность функций системы;
i - уровень иерархии;
N - количество уровней иерархии.


          Совокупность подсистем
и элементов системы


Облик
системы
         Совокупность       Совокупность
характеристик                функций
системы       системы

Рис. 5. Граф-модель облика социально-экономической системы.
 
Внешние факторы, воздействуя на любую из вершин граф-модели, приводят к изменению облика социально-экономической системы. Внешнее воздействие может находить отражение через увеличение количества подсистем, входящих в социально-экономическую систему; увеличение количества характеристик; возрастание числа выполняемых функций и т.п.
В теории прогнозирования предлагается разрабатывать две граф-модели. Первая строится для периода ретроспекции, а дру¬гая - для прогнозного периода. В модели, описывающей период ретро¬спекции, акцент делается на рассмотрении совокупность входящих подсистем и их свойств (;1, q1). В модели периода прогноза внимание уделяется возможным изменениям структуры системы, состава и взаимосвязей ее элементов.
Процесс формирования облика прогнозируемой системы является одной из наиболее важных задач прогнозирующей системы – комплекса принципов методов и организационных форм осуществления прогнозного исследования. Любая прогнозирующая система выполняет две основные операции:
• определение множества альтернатив облика прогнозируемой системы;
• оценка, сравнение и выбор варианта развития этой системы.
При формировании любой прогнозирующей системы должен соблюда¬ться ряд требований:
• обеспечение взаимосвязанности и соподчиненности прогнозов для  разных уро¬вней  иерархии и аспектов деятельности объекта прогнозирования, внешней среды;
• согласование нормативного и генетического подходов в  прогнозных расчетах;
• обеспечение непрерывности процесса прогнозирования,  корректировка прогнозов по мере поступления новой информации.
В рамках прогнозирующей системы формируется информация об альтер¬нативных прогнозных обликах объекта прогнозирования, прогнозных за¬тратах на создание альтернатив обликов, а также определяется оптимальный облик прогнозируемого объекта на основе критериев предпочтения. Выбор окончательного варианта облика прогнозирующей системы  производиться либо на основе использования операций оптимизации, ли¬бо на основе применения эвристических процедур.
Прогнозирующая система, как и всякая система, состоит из под¬систем, которые взаимодействуют между собой.  Схема их взаимодействия представлена на рис. 6.
Первый элемент  прогнозирующей системы - формирование  целей и задач развития объекта прогнозирования - является, как правило, прогнозом развития перспективной социально-экономической системы. Для обоснованного формирования  целей и задач  необходимо проведение комплексного анализа проблем развития социально-экономической системы. В процессе анализа должно быть рассмотрено проблемное соотношение "вход-выход". На вход вводятся характеристики или параметры существующего состояния социально-экономической системы. На выходе содержатся целевые требования к состоянию социально-экономической системы в будущем.
Формирование системы целей
развития объекта прогнозирования (Q1)

Формирование системы функций (;1)

Формирование системы средств (R1) Формирование              критериев
         Оценка неоднородности                предпочтения
элементов системы средств

Синтез совокупности
предпочтительных
альтернатив обликов

Рис. 6. Схема функционирования прогнозирующей системы

В общем же случае комплекс целей и задач представляет собой многоуровневую систему, которая в формализованном виде может быть описана следующим образом:
Q = (Q0, Q1, … QN-1),  где

I = 0,1… N- уровень иерархии.
Нижний уровень декомпозиции задач представляет множество элементарных задач.               
Следующий элемент прогнозирующей системы - формирование  функций. Переход от целей и задач к  функциям в рамках прогнозирующей системы представлен на рис. 7.

Тип средств

Система задач                Система функций

                Этапы операций
Рис. 7. Схема перехода от системы задач к системе функций в рамках прогнозирующей  системы.

Система функций является основным задающим элементом в процессе формирования облика перс¬пективных систем. Возможность построения альтернативных обликов систем обеспечивается заданием множества подсистем, которые могут реализовывать различные функции.
Декомпозиция системы функций проводится до уровня, на кото¬ром дальнейшее членение приводит к потере функциональных свойств. В основу формирования системы функций может быть положен принцип полного перекрытия множества задач системы. В этом случае система функций будет отражать полное множество функций "идеальной" сис¬темы. Реализация этого множества позволит сформировать облик объ¬екта прогнозирования.
При проведении декомпозиции функций первоначально задается концепция облика системы в целом. Под концепцией облика понимает¬ся общий замысел, основополагающий принцип построения. В ре¬зультате анализа концепций облика систем может обеспечиваться сис¬тема функций в сторону либо увеличения, либо сокращения их соста¬ва, а также изменения их структуры. Процесс изменения функций в зависимости от концепции облика системы в формализованном виде  может быть описан следующим образом:
{;общ} {;1}п{;11}п{;111} "{;N} ,     где
N - число концепции облика системы.
Введение в этот процесс оценки приоритетности функций позволяет выделять совокупность функций, оказывающих доминирующее влияние при выполнении системой перспективных задач.
Следующим элементом прогнозирующей системы является система средств. Взаимосвязь множества функций с множеством средств определяется по уровням иерархии. Система средств формирует¬ся по принципу взаимосвязи этих уровней. На рис. 8 связь системы функций и системы средств представлена в ви¬де граф-модели.
  Рис. 8. Принципиальная схема взаимосвязи уровней системы функций и средств.
Замыкающий элемент прогнозирующей системы - синтез альтернатив облика перспективной системы - заключается в направленном выборе из множества   (S1) совокупности определенных элементов, которые обеспечивают выполнение множества элементов  (;1). Математическая модель, формализующая этот процесс, имеет вид пошагового алгоритма и его блок-схемы. Алгоритм задает уровневый отбор совокупности типов средств по диапазонам изменения параметров, комплексному критерию пред¬почтения и его компонентам.  В результате расчетов, полученных на основе данной модели, может быть получен прогноз оптимальных подсистем и элементов, выполняемых заданное множество функций.
Существует широкий спектр мнений относительно подходов к выбору наиболее предпочтительного варианта облика перспективной системы. Наиболее часто встречающимся и разработанным является подход, основывающийся на критерии «стоимость-эффек¬тивность». В этом случае в качестве количественной меры оценки эффективности применяется функция вида:

Эф = f (Pf)   , где

Рf - вектор параметров системы.
Вместе с тем,  следует заметить, что реализация данного подхода имеет ограничения: по мере уве¬личения прогнозного периода  эффек¬тивность системы будет представлять все более неопределенную величину.  Последнее происходит вследствие того,  что понятие эффективности тесно связано со структурой прогнозируемой сис¬темы, изменчивость которой прямо зависит от периода прогнозирования.  Кроме того, по мере раз¬вития системы и ее подсистем значительно варьируется база опре¬деляющих параметров.
Необходимо отметить,  что в настоящее время разработка ме¬тодов выбора наиболее эффективного варианта прогнозирующей сис¬темы остается одной из  наиболее актуальных проблем теории к прак¬тики прогнозирования.

2.4.  Процесс прогнозирования и его этапы. Качество прогноза
Процесс прогнозирования   - это объединение ряда процедур прове¬дения прогнозных расчетов в определенной логической последова¬тельности.  Наиболее общепринятый подход к логической последова¬тельности проведения прогнозных расчетов представлен схемой на рис. 9. Согласно схеме на первом этапе определя¬ется вид,  состав,  и структура исходной информации.   В составе ин¬формационной базы прогнозных расчетов имеются три взаимосвязанных между собой блока информации:
• состав и процедуры обработки информации для описания объек¬та прогнозирования;
• состав и процедуры обработки информации для описания внешней по отношению к объекту прогнозирования среды;
• состав и процедуры обработки информации для описания взаимо¬связей «объект прогнозирования - внешняя среда».
 





             


Оценка качества прогноза




 
Рис. 9. Последовательность  проведения прогнозных расчетов

На данном этапе исключительно важное значение приобретает оценка качества исходной информации. От полной и объективной оценки исходной информации в значительной степени зависят как выбор конкретного метода прогнозирования, так и качество получаемого прогнозного результата. В теории прогнозирования для проведения такой оценки используются следующие основные критерии:
• жесткость увязки информация  с постановкой задачи прогноза;
• связь информации с выбираемым методом прогнозирования;
• четкая связь  информации с получаемым прогнозным результатом.
Выбор конкретного метода прог¬нозирования во многом определяется качеством и особенностями исходной информации. В соответствии с этим, для выбора адекватного метода  проведения прогнозных расчетов, который позволит в наибольшей степени учесть специфику исходной информации, следует предвари¬тельно оценить ее основные характеристики.
В качестве основных статистических критериев, которые могут использоваться при оценке исходной информации, в теории прогнози¬рования предлагается:
• проверка вида распределения или нормальности распределения;
• проверка тесноты и надежности связи;
• проверка автокорреляции;
• проверка однородности динамического ряда;
• проверка достаточности числа точек динамического ряда;
• тест на равенство нулю среднего;
• тест на причинность и др.
Вторым этапом  прогнозного исследования является описание объекта прогнозирования.  Объект прогнозирования может быть описан, определенным набором элементов (показателей, параметров, процессов и др.), объединенных между собой определенными связями. Взаимные соотношения отдельных элементов образуют структуру объекта, а пространственно-временное расположение элементов и свя¬зей дает характеристику композиции объекта прогнозирования. Таким образом, любой объект прогнозирования может быть описан как его  элементы (параметры, характеристики, процессы),  связи,  структура и композиция.
В рамках прогнозного исследования  преобразованию во времени подлежат описа¬ния всех названных компонентов. При этом важен  принятый в исследовании вид такого описания. Специфика описания должна реализовать его  принцип, который обеспечивает возможность отличать один объект прогнозирования от другого.
Одновременно она должна учитывать  динамические характерис¬тики каждого объекта прогнозирования. В качестве таких характеристик в теории прогнозирования используются:
• устойчивость – преобладание каких-либо определенных траекторий развития объекта;
• инерционность - сопротивляемость объекта изменению собственной траектории развития под воздейст¬вием на нее внешней среды;
• сложность  - число элементов объекта и связей между ними с учетом принадлежности групп элемен¬тов к различным уровням иерархии;
• связность, характеризующую интенсивность связей между элементами и уровнями объекта.
Используя вышеназванные системные характеристики, представляется возможным выявить ту неопределенность, которая формирует погрешность прогнозируемых результатов с учетом изменения их во вре¬мени.
На третьем этапе прогнозных исследований на основе использования системы специальных характеристик формируется описание внешней среды. При этом важно выделить те ее элементы и  факторы, которые мо¬гут приводить к изменению каких-либо характеристик объекта прогнози¬рования и его взаимосвязей с внешней средой.
На данном этапе особое внимание следует уделить вопросу оценки адекват¬ности и детерминированности описания внешней среды. В этой связи воз¬никает проблема анализа полноты и точности описания объекта и внеш¬ней по отношению к нему среды в условиях неопределенности. Вместе с тем, в практической деятельности, как правило, весьма сложно отде¬лить описание объекта от описания внешней среды. Вследствие этого представляется более целесообразным принять единые методологические принципы их описания совместно с определением функций прогнозирования и областей его применения.
Четвертый этап  прогнозных расчетов реализует собствен¬но процедуру получения прогнозных результатов на основе применения соответствующего метода прогнозирования или системы методов прогно¬зирования. Методы прогнозирования различаются не процедурой по¬лучения прогнозного результата, а способом описания объекта прогно¬зирования и внешней среды. Однако, сам по себе способ описания не может реализовать ту или иную возможность описания поведения объек¬та в будущем по отношению к фактической траектории его развития. Последнее, очевидно, можно получить, используя процедуру экстрапо¬ляции. Иными словами, любая прогнозная модель вне зависимости от вида и способа описания объекта использует процедуру экстраполяции. Таким образом, на данном этапе должна определяться совокупность формализованных приемов и процедур, которые позволяют преобразовать существующее описание объекта в прогнозное.
Каждый из используемых методов прогно¬зирования в теории предполагается свободным от возможных сложностей практи¬ческой реализации. В этом плане все методы являются равнозначными. В соот¬ветствии с этим основным критерием выбора того или иного метода является взаимное соответствие исходной информации и самого мето¬да, а также соответствие между методом и целями прогнозного иссле¬дования.
На  пятом этапе прогнозных исследований предусматривается принятие решения на основе прогнозных результатов. На этом этапе увязывают¬ся результаты прогнозного описания объекта либо с возможным будущим описанием внешней среды, либо с  необходимостью удовлетворять некото¬рому критерию оценки развития объекта прогнозирования.
Шестой, заключительный этап  прогнозных расчетов предусматривает оценку  на основе многостороннего анализа  ка¬чества и эффективности полученной прогнозной информации. Следует заметить, что до сих пор в теории прогнозирования не выработано единой, общеприня¬той точки зрения по данному вопросу. В соответствии о этим следу¬ющий вопрос данной темы посвящен проблемам оценки качества и эф¬фективности прогнозных разработок.
Результаты прогноза всегда связываются с определенными процедурами управления и его качество может быть оценено с точки зрения потребностей именно  управления. В этой связи под качеством прогноза следует понимать совокупность таких характерис¬тик прогноза, которые в комплексе позволяют сделать его эффектив¬ным для процедуры принятия управленческого решения. Соответственно, качество прогноза объединяет в себе следующие характеристики:
• надежность прогнозных  расчетов - мера неопределенности поведения объекта прогнозирования во времени;
• точность, характеризующая интервальный разброс прогноз¬ных траекторий при данном уровне достоверности нахождения объекта на одной из них;
• достоверность, определяемая вероятностью осуществле¬ния прогноза, для заданного варианта;
• ошибки прогноза, которые  представляют меру отклонения прогнозных оценок от реальных значений состояния  объекта.
Априори определить эти характеристики в рам¬ках формального описания прогнозного исследования не представляет¬ся возможным, поскольку прогнозные результаты фактически не с чем сравнивать. Вследствие этого данные характеристики следует связы¬вать с принимаемыми на основе прогнозов решениями и, в первую оче¬редь,- с величиной риска.
В современней прогностике оценка качества и обоснованнос¬ти прогнозов связывается с  понятием «верификация». Под ней понимают совокупность критериев, способов и проце¬дур, позволяющих на основе многовариантного анализа оценить ка¬чество получаемых прогнозных результатов. Однако в настоящее вре¬мя не разработано и не предложено общепринятого комплексного кри¬терия и соответствующему ему метода, дающего возможность такой оценки. Существующие подходы к верификации прогнозов направлены главным образом на оценку выб¬ранного метода прогнозирования,  а не на оценку качества самого прогнозного результата. Это связано с рядом особенностей прогнозных расчетов.
Во-первых, в процессе прогнозирования качественные и количественные ха¬рактеристики рассматриваемых  социально-экономических" систем неотделимы друг от друга, что приводит к необходимости давать количественную и качественную оценку надежности и достоверности прогнозируемых показателей (результатов).
Во-вторых, одним при прогнозировании используется комплекс дополняющих друг друга методов и моделей. Верификация же позволяет исследовать надежность и достоверность результата, получаемого с помощью конкретного ме¬тода, а не  ин¬тегрального результата всех используемых методов. Поэтому имеет место различие надежности метода и  результата.
В-третьих, при верификации прогнозов следует принимать в рас¬чет субъективнее факторы.
В-четвертых, при верификации особую роль играет учет факто¬ров неопределенности и риска.
В-пятых, в процессе верификации необходимо оценивать ряд ха¬рактеристик, которые формируют динамические свойства объекта прогнозирова¬ния (устой¬чивость, инерционность, связность, сложность и т.п.).
Таким образом, верификация прогнозов означает синтез. То есть окончательный результат является показателем синтетического типа, который из-за неоднород¬ности составляющих элементов не может быть описан единственной расчетной формулой.
 При оценке качества прогноза важное внимание следует уде¬лять оценке неопределенности, учету действия переменных внешних сил, приводящих к изменению условий функционирования и развития социально-экономической сис¬темы. Получение прогнозных результатов с учетом  переменных внешних факторов повышает качество и эффективность прогнозирования, делает его действие инструментом управления развитием любой социально-экономической системы.
Качество и эффективность прогноза  могут характеризовать не только его достоверностью, но и полезностью для специалиста, принимающего управленческое ре¬шение. Это дает возможность оценивать качест¬во прогноза уже в период его разработки, т.е. до начала реализации. На осно¬ве данного критерия разработан метод оценки, получивший в литературе название «опросная модель».
Учет фактора полезности исходит из того, что в реальной действительности субъект управления  в значительной степени конт¬ролирует прогнозируемую ситуацию. Контроль обеспечивает  определенную взаимосвязь между достоверностью прогноза и его по¬лезностью. Эта связь  зависит от степени управления ситуацией специ¬алистом, который принимает решение. На практике в этом плане  может наб¬людаться три основных типа ситуаций:
• субъект управления совершенно не управляет развитием социально-эко¬номической системы, т.е. не имеет возможности воздействовать на ее функционирование и развитие. Он  вынужден приспосабливаться к результату, стараясь максимально извлечь преимущества из благоприятного исхода или минимизировать ущерб от неблагоприятного исхода. Если  прогноз окажется недостоверным, то он не  будет полезным для указанного субъекта;
• субъект управления полностью управляет развитием социально-экономической системы. В этом случае прогноз практически ему нужен, поскольку исход событий известен и определяется им самим;
• субъект управления может лишь частично контролировать ход собы¬тий. В этом случае прогноз ему необходим и последний может оказаться полезным даже тогда, когда он не оправдался. Если согласно прогнозу могут возникнуть нежелательные тен¬денции в развитии социально-экономической ситуации в перспективе, субъект  может принять меры, чтобы прогноз не оправдался. Если прогноз предсказывает бла¬гоприятные тенденции, то он  может использовать свои возможности для увеличения вероят¬ности выполнения прогноза.
Применяемые   методы верификации в значительной мере опираются на анализ ошибок прогнозирования. В теории прогнозирования при¬нято различать четыре основных вида таких  ошибок.
Ошибки исходной информации связаны, главным образом, с неточностью экономических измерений, некачественностью выборки, искажениями данных при агрегировании и т.п. Данный вид ошибок является основным при получении прогнозных результатов.
Ошибки модели прогноза возникают вследствие упроще¬ния или несовершенства теоретических построений, экспертных опе¬нок и т.п. Правильность метода или модели прогноза проверяется ретроспективным расчетом, который можно сопоставить с действи¬тельным ходом развития социально-экономической системы. Этот тип ошибок может вызываться неадекватностью методов прогнозирования исходной информации. Для информации, обла¬дающей определенней спецификой, необходимо использовать именно тот метод, который учитывает данную специфику.
Ошибки согласования имеют место, когда исходная информация для проведения прогнозных расчетов подготавливается различными специ¬алистами или организациями, которые используют разные методологи¬ческие и методические подходы.
Ошибки стратегии прогнозирования возникают в резуль¬тате, главным образом, неудачного выбора оптимистического или пес¬симистического вариантов прогнозирования.

2.5. Учет цикличности развития в прогнозировании социально-эконо¬мических систем
В прогнозировании длительное время преобла¬дали трендовые позиции, что приводило к установкам на инер¬ционность развития социально- экономических систем. Призна¬ние определенной цикличности развития дает возможность учесть в процессе формирования долговременных целей, стратегий и траекторий развития социально-экономических систем скачкообразные изменения, т.е. такие, которые вызыва¬ются радикальными поворотами в производительных силах и об¬щественных отношениях. Так, например, учет  цикличе¬ского характера развития способствует выявлению и отражению в прогнозах предстоящих поворотных точек в трендовом движении. В этой связи появляется реальная возмо¬жность предсказывать временные интервалы концентрации узло¬вых научно-технических, социально-экономических и экологи¬ческих проблем, требующих выработки принципиально новых уп¬равленческих решений.
Научную основу для преодоления экстраполяционных подходов к постро¬ению прогнозов, для достоверного учета нелинейности эконо¬мической динамики создает теория цикличного развития. Ее использование дает  необходимые ориентиры в выявлении реальных траекторий будущего развития социально-экономических систем, позволяет разработать альтернативные варианты их долговре¬менного развития. Тем самым формируется возможность превра¬тить прогнозы в надежный инструмент предвидения будущего, который позволит принимать более обоснованные уп¬равленческие решения.
Использование теории циклического развития предполагает существенное расширение горизонта прогнозирования. В результате это¬го в определенной мере могут быть преодолены недостатки сложив¬шейся системы прогнозирования, связанные с ограничением периода прогнозирования, преобладанием тактических соображений над стра¬тегическими.
Теория цикличности развития социально-экономических систем использует наработки теории колебаний. Однако, данные теории не тождественны. Теория цикличности акцентирует внимание на предпосылках, обеспечивающих  циклическую форму колебаний и на проблемах цикла как особого состояния. В общем случае под циклом принято понимать определенную последовательность, состоящую из повторяющихся  фаз.
Любому циклу присущи две важнейшие характеристики:
• рекуррентность,  означающая, что каждая из фаз обладает способностью к воспроизведению последующей  и, тем самым, обеспечивает  способность цикла   к самовоспроизведению;
• регулярность, предполагающую постоянную дина¬мику с определенной траекторией, что позволяет трактовать регулярную смену событий как закономерную.
Если во временных сериях выявляются рекуррентность,  самовоспроизведение и регулярность,  то можно говорить о наличии цикличности в развитии социально-экономической системы.
Динамику развития национальной экономики можно иден¬тифицировать различными формами или типами циклического развития. При проведении классификации циклов целесообразно применить два основных критерия:
I) продолжительность или периодичность цикла;
2)силы, которые предопределяют генезис и механизм  цикла.
Теория цикличности включает несколько разделов. Это отражает тот факт, что в реальности существуют разные типы циклов.   В составе этих разделов наиболее выделяется теория длинных циклов (Н.Д.Кондратьева).
 Длинные циклы связаны с радикальными изменениями в технологической базе общественного производства, структурной перестройкой национальной экономики. Их продолжительность Существуют разные взгляды на природу длинных циклов. К наиболее представительной позиции  можно отнести ту, в которой   где инновационная деятельность полагается  в качестве исходной причины происхождения длинной волны в экономическом развитии. Другая позиция исходит из  инвестиционных предпосылок длинных волн. К третьей позиции  относится теория, основанная на изучении проблем труда и полной занятости как первопричины длинной волны в экономике. Четвертую позицию  составляют идеи, рассматривающих природно-климатические факторы как причину долговременных экономических циклов.
В последние годы в специальной литературе предпринимается по¬пытки интеграции нескольких теорий длинных волн. В результате сформулирован ряд постулатов, на которых  базируется современная  теория длинноволнового цикла:
1.В развитии социально-экономических систем существуют длинно¬волновые циклы, опосредованные значительным воздействием рыночных факторов.
2.Длинноволновые циклы ассоциируются с базовыми технологически¬ми инновациями, которые являются отправным пунктом цикла.
3.В каждой волне можно выделить в качестве преобладающих техно¬логии, связанные с действием природных факторов.
Циклы Кузнеца или воспроизводственные циклы имеют продолжительность 20-30 лет. Они могут обусловливаться разными причинами. В соответствие с этим выделяют четыре разновидности таких циклов:
• циклы, обусловленные особенностями проводимой экономической политики (финансовой, налоговой, ценовой и т.п.);
• циклы, связанные с зависимостью структурных под¬ъемов цикличе¬ского характера от кризисов в экономической динамике;
• циклы, обуслов¬ленные эндоген¬ными для системы факторами (избыточное фи¬нансирование, низкий уровень потребления, неравновесное состояние пла¬тежного балан¬са, демографи¬ческие сдвиги);
• циклы, вызванные производствен¬ными факторами (продолжительностью воспро¬изводства осно¬вного капитала, сменой поколений оборудования и т.п.).
Циклы Джаглера имеют продолжительность 7-11 лет  Они представляют результат взаимодей¬ствия многообразных денежно-кредитных факторов.
Циклы Китчина продолжительностью 3-5 лет обусловливаются динамикой относительной величины запасов то¬варно-материальных ценностей на предпри¬ятиях.
Частные хозяйственные  циклы продолжительностью 1-12 лет представляют результат колебаний инвестиционной акти¬вности.
Замечено, что более продолжительные циклы «вбирают» и себя, поглощают более короткие. Так, например, среднесрочные цик¬лы Джаглера содержат два краткосрочных цикла Китчина; среднесроч¬ный цикл Кузнеца представляет собой удвоенный инвестиционный цикл. Соответственно циклы Кондратьева - удвоенные циклы Кузнеца. Следовательно, совокупность, циклов представляет собой свое¬образную пирамиду, вершину которой составляют долгосрочные  циклы. Вывод о существующей взаимосвязи циклов является принципиально важным для теории прогнозирования. Он означает, что цикличность в экономике представляет систему циклов с жесткими причинно-следственными связями, и именно эта система должна стать объектом прогнозирования.
Использование теории циклического развития, а ка¬честве одного из инструментов прогнозирования предоставляет воз¬можность сконцентрировать усилия при разработке прогнозов на рас¬смотрении узловых или приоритетных проблем технологического раз¬вития. Это связано с самой природой долгосрочных циклов. Базовые инвестиции, которые являются первопричиной поворотных точек в долговременном развитии, служат по существу основным критерием формирования приоритетных направлений технологического прогресса, которые в конечном итоге определяют характер структурных сдвигов в национальной экономике. Роль прогнозов в данном случае сводится к выявлению условий, которые могут обеспечить готовность на¬циональной экономики к восприятию революционных переворотов в технологической основе производства.
Следует отметить, что прогнозирование без учета фактора цикличности порождает проблему избыточных инвестиций в существующие технологии, в сложившуюся отраслевую структуру эко¬номики. В свою очередь, прогнозирование с учетом цикличности способны преодолеть этот недостаток. Определение поворотных точек в развитии делает более обоснованными условия инвестирования, раци¬онализирует их объемы, устанавливает зависимость инвестиций от спроса.
Учет цикличности в прогнозировании важен для более глубокого исследования и оценки альтернативных вариантов будущего разви¬тия социально-экономических систем: прогнозы, основанные на трендах экономического роста, в этом случаев могут быть дополнены изучением неравномерного характера изменения экономических пара¬метров. Прогнозирование при этом  дает возможность оценивать реальную динамику показате¬лей и затем обосновывать меры регулирования экономики, основываясь на осознании возможности и неизбежности неравномерного развития, необходимости своевременной и комплексной структурной перестройки экономики.
В связи с этим, особую актуаль¬ность приобретает дальнейшая разработка  теории цикличности как основы прогнозирования. В частнос¬ти, необходимо решить ряд проблем, связанных с оценкой и прогно¬зированием экономических колебаний, с определением эффективности воздействия на экономическую динамику явлений цикличности, с разработкой методов эмпирического изучения циклов на базе математического и статистическо¬го моделирования.


2.6. Долгосрочное прогнозирование социально-экономических систем и  текущее управление национальной экономикой
Управление социально-экономическими системами должно ориентироваться на глобальные, перспективные цели и задачи их развития. В тоже время оно невозможно без реализации  конкретных управлен¬ческих решений, которые  принимаются на локальном уровне под давлением ус¬ловий повседневной жизни. Эффективное управление требует поиска компромисса между этими двумя его аспектами. Если бы  при принятии управленчес¬ких решений абсолютно преобладали глобальные и долгосрочные аспекты, управление оказалось бы  оторванным от реальности. Напротив, если бы доминировали локальные проблемы, не представлялось бы возможным обеспечить преемственность развития в соответствии с объективными закономерностями.
Таким образом, субъект управления, ис¬ходя из настоящего или далекого будущего, рассматривая конкретные или общие проблемы для предсказания близкого будущего, должен обя¬зательно иметь в  поле зрения отдаленное будущее, мыслить глобально, но вместе с тем, принимать решения локально в рамках сегодняшней реальности. По мнению ряда исследо¬вателей,  реализация на практике единства указанных аспектов управления  возможно с помощью методов футурологических исследований.
Цель футурологических исследований заключается в  обеспечении процесса  управления социально-экономическими системами и принятия  решений надежной общей информацией о возможном  будущем состоянии социально-экономической системы. Описывая последствия предшествующих решений и их возмож¬ные существенные эффекты, футурологические исследования еще  до принятия решений формулируют предположения о назревающих изменениях и тенден¬циях в развитии социально-экономических систем. Это значительно уменьшает неопределенность, которая всегда сопутствует выбору альтернативы. Кроме того, с помощью футурологических исследований могут быть исследованы и оценены пределы, в которых возмож¬но будущее развитие, то есть,  определена область этого развития. Пределы можно сформулировать в виде крайних значений обобщающих показателей (темпов роста ВВП на душу населения, объема финансирования улучшения  состояния окружающей среды и т.п.).
Возможное будущее - это концептуальные варианты или альтерна¬тивы возможных благоприятных или неблагоприятных состояний социально-экономической системы, возникновение которых либо вероятно, либо желательно. Под вариантами понимаются независимые прогнозы, выполненные различными методами на идентичной информационной базе и в пределах не меняющейся системы ограничений. Различия между вариантами имеют главным образом количественный характер. Альтернативы  представля¬ют собой независимые прогнозы, сделанные в пределах определенной системы ограничений, существенно отличающихся друг от друга, и на основе информации, непосредственно определяемой этими ограничени¬ями. Различия между альтернативами, прежде всего, носят качествен¬ный характер.
Для современных  футурологических исследований харак¬терно то, что прогнозы чаще формулируются в виде вариантов, а не альтернатив. Способности выявить тенденции развития, которые ведут к качественно новым условиям, довольно ограничены. Вместе с тем, поскольку в современном социально-экономическом развитии происходят существенные качественные изменения, сегодня  мышление в тер¬минах альтернатив становится все более актуальным.
В рамках  футурологических исследований  существует два направления изучения будущего:
• прогностика, которая изучает в динамике процессы социально – экономического и технологического развития, анализируя сложившиеся главные  тенденции,  выясняя степень их устойчивости и вероятность сохранения в перспективе.
• научное предвидение, задачей которого является  комплексное описание более отдаленного будущего, чтобы выявить  новые взаимосвязи и явления,  которые придут на смену существу¬ющим, и обосновать «обратную проекцию» для разработки системы целей и механизмов развития в рамках более короткого временного периода.
До 70-х годов прошлого века  в футурологических ис¬следованиях господствовала прогностика. Она  давала  хорошие результаты в предсказаниях на кратко- и среднесрочную пер¬спективу, поскольку динамичность социально-экономических изменений не была в те годы  достаточно высокой, и использование экстраполяционных методов не приводило к большим ошибкам. В 70-е годы, ранее действовавшие тенденции изменились. Соответственно возросло значение научного предвидения.
Сегодня, чтобы   успешно анализировать будущие условия с учетом как прошлых и настоящих тенденций, так и запросов более отдален¬ной перспективы, комбинируют оба метода футурологических исследований. В рамках этой комбинации прогностика имеет задачей выявить, какие условия можно ожидать в будущем от реа¬лизации  современных решений. Научное же  предвидение позволяет выяснить, какие процессы и тенденции могут привести к специфическим условиям. Совместное использование этих методов,  обеспечивая рациональ¬ную связь современных решений с требованиями отдаленного будущего, исключает и чрезмерную приземленность, и  утопичность конкретных текущих управленческих решений.
Научное предвидение, основываясь на системном анализе, форми¬рует комплексные образы будущего, уделяя основное внима¬ние  качественным характеристикам. Последние, действуя как своеобразные «нормативы», могут выступать основой для выбора пути развития. Располагая нормативным образом будущего состояния социально-экономической системы, можно значительно расширить область рассматриваемых вариантов прогноза. При выборе и принятии управленческих решений к экстраполяционным вариантам будущего научное предвидение добавляет образ желаемого будущего.
 Совместное использование прогностики и научного предвидения может быть обеспечено двумя способами, При первом подходе исход¬ным пунктом является прогностическое исследование. Анализ при этом должен охватывать обе ветви цикла (восходящую и нисходящую по вре¬мени), учитывать перспективу и ретроспективу. Прогностиче¬ский подход позволяет анализировать только процессы, имеющие устойчивый характер в прошлом и вероятном будущем,   поэтому он менее приспособлен к рассмотрению качественного скачка в циклическом развитии. Приоритет отдается анализу и прогнозированию количественно измеримых процес¬сов.  Соответственно, его применение рационально при  горизонтах прогнозирования не более 10 лет.
Так как прогностический подход нацелен на поиск  вариантов будущего разви¬тия социально-экономический систем, отталкиваясь от условий нас¬тоящего, он  не дает уверенности в том, что в состав вариантов войдут желаемые версии возможного будущего. Поэтому эти версии следует сравнить с предполагаемыми образами отделенного будущего, то есть, использовать элементы научного предвидения для создания таких образов.
Второй подход опирается преимущественно на  научное предвидение. В нем, поэтому,  преобладает логический подход к познанию процессов (хотя при известных обстоятельствах определенную роль может играть история их развития). Исследование предполагает анализ нескольких циклов развития, рассматриваемых по отношению, как к прошлому периоду, так и настоящему. При данном подходе акцент делается на ана¬лизе поворотных точек и качественных скачков в развитии, когда тенденций радикально меняются. В рамках этого подхода  пе¬риод ретроспективного анализа может составлять от 50 до 100 лет, тогда как прогнозный период охватывает 20-40 лет.
Научное предвидение исходит из приоритета  образа желаемого будущего. Однако, исходя в из желаемого  образа будущего, субъект управления должен удостовериться, могут ли возникающие в современных условиях тенден¬ции развития образовать основу для такого будущего. Это предполагает привлечение аппарата прогностики.
На практике оба рассмотренных подхода  интегрируются преимущественно в среднесрочной перспективе (близком будущем).  Могут иметь место разные ситуации их сочетания
Ситуация 1. Возможное будущее, определенное как проекция  настоящего превосхо¬дит образ желаемого будущего, который определяется как функция будущих потребностей. Данный случай является позитивным, поскольку результат настоящего и прошлого развития может быть лучше, чем тот, который кажется желаемым в отдаленной перспективе. В данном случае не следует сужать возможности, вытекающие из сложившихся тенденций. Следует, наоборот проанализировать сформированный образ желаемого  будущего и, быть может, пересмотреть его.
Ситуация 2. Возможное будущее состояние социально-экономической системы, производное от условий настоящего,  значительно "ниже" образа жела¬емого будущего, которое определяется на основе будущих требований. В этом случае возможны две пути. Либо отказаться от целей,  которые невозможно достичь в пределах поддающегося прогнозу периода из-за отсутствия необходимых усло¬вий, либо  сконцентрировать усилия на создании более благоприятных условий в настоящем, которые могут привести к альтернативам будущего (возможным образам будущего), близким к нормативному его образу.
Ситуация 3.  Уровень  будущего состояния социально-экономической системы, производный от условий настояще¬го развития,  совпадает с желаемым образом. В этом случае  управленческие  решения будут наиболее гармоничными.   Вместе с  тем,  они необязательно могут быть наиболее благоприятными,  так как вполне вероятно, что  стимулирующее действие желаемого будущего не будут  достаточно сильным.

Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Что является предметом и объектом изучения прогностики?
2. Какие основные аспекты принято выделять в составе прогностики как научной дисциплины?
3. Раскройте содержание понятия «тео¬рия прогнозирования».
4. Что такое методология прогнозирования и каковы ее  основные элементы?
5. Какие основные принципы прогнозирования Вы можете назвать?
6. Что такое технология прогнозирования?
7. Какие аспекты выделяются в составе теории прогнозирования?
8. Каковы основные функции прогнозирования в системе управления социально-экономическими  системами?
9. Раскройте содержание основных подходов к типологии прогно¬зов.
10. Что такое прогнозная модель? Каковы основные элементы дан¬ной модели?
11. Какие подходы к формированию прогнозов Вы можете назвать?
12. Какое содержание вкладывается в понятие «прогнозирующая система»?
13. Какие основные элементы включаются, а состав прогнозирующей системы?
14. Назовите и охарактеризуйте основные этапы формирования прогноза.
15. Как можно оценить качество ис¬ходной информации  прогноза?
16. Какие подходы используются для   описания объекта про¬гнозирования?
17. Как оценить качество прогнозных разработок?
18. Что такое «ошибки прогнозирования»? Какие виды ошибок существуют?
19. Что дает теория цикличности для повышения качества прогнозов?
20. Какие основные типы циклов следует учитывать в процес¬се разработки прогнозов?
21. Какова взаимосвязь между долгосрочным прогнозированием и принятием  текущих уп¬равленческих решений?
22. Как можно увязать долгосрочные и текущие управленческие решения?










Раздел 3. ЭКСПЕРТНЫЕ  МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

3.1. Интуитивный подход в прогнозных исследованиях
В современных условиях в теории и практике прогнозирования разработано большое число методов прогнозирования. По оценкам специалистов их известно свыше 150 . Они различаются по назначению, по виду используемой информации, по реализации формальных процедур получения искомых оценочных параметров прогнозных моделей, по периоду упреждения и т.д.  В  числе существующих методов можно выделить ряд основных или базовых (их примерно около 20), которые могут использоваться при прогнозировании любых объектов, в том числе социально-экономических систем.
В специальной литературе предлагаются различные подходы к проведению классификации методов прогнозирования. На сегодняшний день наиболее распространенной и общепринятой является трехуровневая классификация, каждый уровень членения которой определяется своим классификационным признаком: первый  уровень - степенью формализации; второй  - общим принципом действия; третий уровень - способом получения прогнозной информации.
Согласно этой  схеме классификации по степени формализации методы
прогнозирования условно подразделяются на две большие группы: интуитивные (или экспертные) и формализованные.
Экспертные методы предполагают обращение непосредственно к опыту специалистов и исходят из предположения о том, что на основе мнения специалистов (экспертов), представляется возможным построить адекватную картину будущего развития социально-экономической системы, отражающую качественные структурные сдвиги и скачки. Предполагается, что мнение эксперта опирается не только на его интуицию и профессиональный опыт, но и учитывает мировой опыт  в прогнозируемой области. 
В общем случае интуитивные  или экспертные методы прогнозирования предполагают:
• проведение интуитивно-логического анализа исследуемой (прогнозируемой) системы на основе использования интуиции  и логического мышления;
• получение количественных оценок суждений экспертов;
• обработку    полученных   результатов экспертного опроса.
Использование опыта и знаний человека особо важно, когда получение прогнозной информации иными способами весьма затруднительно, требует достаточно продолжительного периода времени или обходится слишком дорого. Экспертные методы являются практически незаменимыми в процессе качественного анализа объектов прогнозирования, при выдвижении гипотез вероятных образцов будущего состояния социально-экономических систем, установлении целей и задач развития социально-экономических систем, при прогнозировании долгосрочных перспектив или только зарождающихся, неустоявшихся процессов.
Перспективны интуитивные методы и при прогнозировании объектов и процессов, которые практически не поддаются формализации. Все множество неформализуемых или плохо формализуемых ситуаций в социально-экономических системах, которые решаются посредством экспертных методов,  условно делятся на два класса.
 К первому классу относятся проблемы, для решения которых имеется достаточный информационный потенциал, позволяющий успешно решать эти проблемы. Основная трудность в прогнозировании проблем данного класса с помощью методов экспертных оценок заключается в реализации существующего информационного потенциала путем подбора экспертов, построения рациональных процедур проведения опроса и применения обоснованных методов обработки его результатов. В данной ситуации правильное решение этих задач позволяет ориентироваться на количественную оценку результатов экспертизы с применением статистических методов.
Ко второму классу относятся ситуации в социально-экономических системах, для которых информационный потенциал знаний является недостаточным.  Вследствие дефицита информации, необходимой для адекватной оценки ситуации,  необходимо очень осторожно производить обработку результатов экспертного опроса. Применение методов усреднения оценок экспертов, справедливых для проблем первого класса, для данного класса проблем может привести к значительным ошибкам. В этой связи при использовании экспертных методов следует применять качественную обработку результатов.
В общем случае методы экспертных оценок целесообразно применять в следующих случаях;
• отсутствует  достаточно   представительная   и   достоверная информация о  прогнозируемом объекте;
• развитие      объекта      прогнозирования      характеризуется значительной неопределенностью;
• развитие объекта  полностью либо частично не поддается математической формализации;
• имеется  дефицит времени для  принятия управленческого решения.
Применение экспертных методов сопряжено с определенными проблемами. К числу таких проблем следует отнести возможность ошибок в субъективных оценках перспектив и тенденций развития социально-экономических систем специалистами, выступающими в роли экспертов. Эта проблема непосредственно связана с другой -  трудностью подбора экспертов, отвечающих требованиям. Существенной проблемой  применения экспертного подхода является ограниченная возможность использования формальных методов при обработке результатов экспертных оценок и  значительная обедненность используемого при прогнозе  инструментария.
Прогнозная информация, полученная на основе использования экспертных методов, может использоваться в разном качестве:
• в качестве конечной прогнозной информации, когда отсутствует альтернативная информация, либо ее применение связано со значительными трудностями;
• в качестве завершающей, наиболее формализованной стадии априорного анализа информации;
• в качестве промежуточной информации, используемой в дальнейшем в процессе проведения прогнозных расчетов для получения завершающей.
Получение прогнозной информации на основе использования экспертных методов может носить общий характер - охватывать все этапы проведения прогнозных расчетов и все основные элементы прогнозируемой системы. Может оно носить и частный характер в случаях, когда экспертные оценки требуются лишь на отдельных этапах проведения прогнозных расчетов, либо, когда с их помощью описывается развитие только части элементов прогнозируемой системы.
В зависимости от общих принципов действия интуитивные методы прогнозирования можно условно разделить на две подгруппы:
• индивидуальные экспертные оценки;
• коллективные  экспертные оценки.

3.2.Индивидуальные экспертные оценки
Индивидуальные экспертные оценки используются для определения  коллективного мнения экспертов на основе индивидуального опроса каждого члена экспертной группы и  получения их независимых индивидуальных мнений.
Использование методов, основанных на  получении анонимного мнения членов экспертной группы,  способствует устранению недостатков, обусловленных влиянием различных психологических факторов, возникающих при непосредственном контакте между экспертами. Правильное применение таких методов поэтому позволяет повысить качество исходной информации, используемой для получения обобщенного мнения.
В основе всех  методов индивидуальной экспертизы проблемы лежит принцип опроса специалистов. В  зависимости от специфики прогноза, определяющей характер требуемой информации, эффективными оказываются  различные способы проведения опроса. На практике, как правило, применяются два основных вида опросов:
• интервью;
• анкетирование.
Названные типы опроса различаются, в основном, принципами получения субъективной информации и, в связи с этим, - ее определенными качественными особенностями. Это  важно для  выбора того или другого из них для решения задач прогнозного исследования.
Каждые из названных типов опроса может реализовываться по-разному. В зависимости от конкретного способа получения индивидуальных мнений в составе методов получения индивидуальных  экспертных оценок можно выделить:
• метод интервью;
• метод анкетного опроса;
• аналитический метод;
• метод психоинтеллектуальной генерации идей;
• метод эвристического прогнозирования.
Метод интервью основывается на беседе эксперта с прогнозистом по схеме «вопрос – ответ». Необходимая информация извлекается в процессе беседы. Направление и беседы определяется предметом прогнозного исследования. Интервью идет по специально подготовленной программе, вопросы в которой заранее сформулированы. Исследователю отводится ведущая роль инициатора в проведении беседы,  эксперт же выступает в роли своеобразного источника информации. Важным качеством эксперта является
способность экспромтом давать обоснованное заключение по обсуждаемым проблемам развития прогнозируемой системы.
Условно    можно    выделить    следующие основные    способы  ведения интервью:
• с привлечением одного интервьюера. Такое интервью  возможно в формах:
- свободная беседа;
- вопрос-ответ;
• с привлечением нескольких интервьюеров (метод перекрестного допроса).
Непосредственный контакт интервьюера и эксперта, их психологические взаимоотношения создают ряд преимуществ для получения сведений, мало доступных анкетному опросу. Вместе с тем, эти же преимущества приводят к специфическим для интервью трудностям, обусловленным большим влиянием на ход опроса субъективных факторов, вызванных как личностью эксперта, так и его способностью экспромтом давать заключения. Кроме того, особенности интервью исключают возможность анализа экспертом проблемы в целом. Поэтому данный метод  не дает возможности получать экспертные оценки при проведении исследований, где требуется  мнение о соотношении разных альтернатив решения проблемы в целом.
Метод анкетного опроса основан на заполнении экспертом анкеты, содержащей перечень вопросов, логически связанных с центральной задачей исследования. Анкета заполняется экспертом самостоятельно, поэтому ее конструкция должна быть предельно ясна для опрашиваемого. Должна быть четкость в постановке вопросов и в требованиях к форме ответа.
При составлении анкет могут использоваться следующие типы вопросов:
• Вопросы открытого типа, ответы на которые могут быть даны экспертом в любой форме. Использование такого рода вопросов дает возможность при обработке результатов анкетирования выявить новые аспекты исследуемой проблемы и оригинальные пути решения задачи, не предусмотренные исследователями, дополнить анкету не включенными в исследование ситуациями. Вместе с тем, анализ ответов на вопросы открытого типа чрезвычайно трудоемок.
• Вопросы закрытого типа, предполагающие варианты возможных ответов, один из которых и должен выбрать специалист. Применение анкет с вопросами данного типа дает возможность избежать тех трудностей, которые характерны для вопросов открытого типа. Вместе с тем, применение анкет с вопросами закрытого типа часто вынуждает эксперта дать оценку, которая не отражает его собственного мнения.
В анкетах может предусматриваться указание экспертом  ценности  анализируемых факторов путем в соответствии с предложенной шкалой ценности. их  взвешивания", например, по 10-бальной шкале. В этом случае, наиболее важному фактору эксперт дает максимальную оценку,  а остальным ее определенные доли. Однако в этом случае возникает проблема обеспечения единообразного понимания всеми участниками опроса критерия оценки и достижения сопоставимости оценочных шкал отдельных экспертов, без чего невозможно получение обобщенного мнения.
В отдельных случаях заполнение анкеты требует от экспертов количественных заключений на безразмерной шкале или в единицах какого-либо конкретного параметра. Но в этом случае возникают дополнительные трудности в работе экспертов, поскольку при решении достаточно сложных проблем нередко даже высококвалифицированные эксперты не располагают необходимыми субъективными количественными оценками.
Аналитический метод прогнозирования  предусматривает длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом и оценкой тенденций, состояний и направлений развития прогнозируемых социально-экономических систем. Этот метод основывается на получении экспертных оценок путем логического анализа прогнозной модели. Как правило, при использовании данного метода эксперты оформляют свои соображения по рассматриваемой проблеме в виде докладной записки.
Метод психоинтеллектуальной генерации идей относится к методам индивидуальных экспертных оценок, при котором выявление последних осуществляется с помощью программированного управления, предусматривающего обращение к памяти человека или запоминающему устройству ЭВМ.
Метод эвристического прогнозирования  заключается в построении и последующем усечении дерева поиска экспертных оценок с использованием эвристических процедур.  Эвристика  в  данном случае понимается как приемы и методы поиска решения задач и вывода доказательств, основанные на накоплении  опыта решения сходных задач в прошлом и его учете с использованием интуиции человека. Ярким примером применения эвристического метода может являться игра в шахматы.
Данный метод основывается на использовании  специализированной обработки прогнозных экспертных оценок, которые были получены в процессе систематизированного опроса высоквалифицированных экспертов. Соответственно, его применение на практике предусматривает следующие действия:
• построение      синтезированной      граф-модели      объекта прогнозирования;
• формирование экспертных групп;
• оценка компетентности экспертов;
• формирование перечня вопросов и разработка таблицы экспертных оценок;
• разработку методов и алгоритмов анализа и обработки таблиц экспертных оценок;
• выработку способов вариации полученных прогнозов;
• синтез прогнозных моделей.
Особенно перспективен данный метод при прогнозировании  долгосрочного развития сложных систем в условиях высокой неопределенности, в частности, при разработке  научно-технических прогнозов.
Имея определенные положительные стороны, методы индивидуальных экспертных оценок оказываются малопригодными при прогнозировании наиболее общих стратегий развития социально-экономических систем вследствие ограниченности знании одного специалиста - эксперта о развитии смежных областей научных знаний. Поэтому во многих случаях им на смену приходят  методы коллективных экспертных оценок.

3.3. Коллективные экспертные оценки
Методы коллективных экспертных оценок основываются на выявлении коллективного мнения экспертов о перспективах развития социально-экономической системы.
Процедура проведения экспертизы с помощью коллективных оценок может быть различной. Вместе с тем, можно условно выделить три важнейших аспекта учета коллективного мнения специалистов. На I этапе они привлекаются для уточнения формализованной модели прогнозируемого объекта, формулировки вопросов в анкетах, уточнения состава экспертной группы. На II этапе проводится непосредственная работа коллектива специалистов над вопросами анкеты. На Ш этапе после предварительной обработки результатов прогноза группа экспертов привлекается для консультаций по недостающей информации, необходимой для окончательного формирования прогноза.
Методы коллективных экспертных оценок нацелены не на обобщение индивидуальных мнений, а на  прямое получение общего мнения путем совместного обсуждения и решения группой специалистов поставленных проблем. Это предполагает, что члены  экспертной группы находятся в непосредственном контакте. Основным преимуществом коллективных экспертных оценок является  достаточно высокая степень точности получаемого на их основе прогнозного результата.
Процедура получения  коллективных экспертных оценок предполагает  соблюдение  ряда требований. Одним из них является  формирование специальных рабочих групп, функциями которых является организация и проведение опроса, обработка полученных материалов, анализ результатов. Рабочая группа подбирает экспертов,  численность которых может колебаться в пределах от 10 до 150. Рабочая группа должна так организовать работу, чтобы была обеспечена относительная независимость суждений каждого из экспертов.
Другое требование состоит в необходимости до начала экспертного опроса уточнения основных направлений развития прогнозируемой  системы и  составления матрицы, отражающей генеральную цель, подцели и средства их достижения. При разработке матрицы рабочая группа должна взаимодействовать с группой экспертов. На основе матрицы составляется перечень вопросов, которые в дальнейшем предлагается экспертам. При этом важным условием является обеспечение однозначности понимания вопросов экспертами.
При использовании методов коллективных экспертных оценок проводится обработка обобщенного мнения. Эта обработка является исходным материалом  для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития прогнозируемой социально-экономической системы. Важным моментом обработки является учет  степени согласованности индивидуальных оценок экспертов в рамках их коллективной оценки.
Коллективная оценка может определяться одним из следующих способов:
• как среднее арифметическое значение оценок членов экспертной группы;
• как их среднее суждение;
• как среднее нормализованное извещенное значение оценок.
Использование методов коллективной экспертной оценки предполагает  ряд последовательных действий.
На первом этапе осуществляется формирование целей прогнозного исследования,  определяется перечень событий и факторов, которые будут подвергаться экспертизе, устанавливается, для каких целей будет использоваться прогнозная информация.
Следующим этапом является проведение предпроектной ориентировки. В результате ее проведения должна быть сформулирована общая цель развития прогнозируемой системы, выделены альтернативы ее развития и определены задачи экспертизы,  определен  набор параметров, характеризующих развитие  системы и т.д.  По результатам предпроектной ориентировки формулируется исходная проблема и перечень вопросов, предлагаемых  экспертам, определяются требования к информационному обеспечению процесса.
Завершение предпроектной ориентировки позволяет специальной рабочей группе приступить к формированию экспертной группы. Важнейшими моментами данного этапа является определение ее качественного и количественного состава. Общим требованием при формировании экспертной труппы является  обеспечение эффективности экспертизы, которая определяется достоверностью результатов и затрат на их получение. Опенка достоверности экспертизы может осуществляться только на основе послеопытных данных за исключением случаев, когда экспертиза проводится систематически с примерно одним и тем же составом экспертов. В последнем случае возможно накопление статистических данных по достоверности работы группы экспертов и получения априорной числовой оценки достоверности выдаваемого ими прогноза.
Кандидат на включение в группу экспертов должен отвечать следующим требованиям:
• иметь высокий уровень обшей эрудиции;
• быть признанным специалистом в прогнозируемой области;
• обладать опытом получения достоверных прогнозов в данной области;
• быть способным адекватно отображать тенденций развития прогнозируемого объекта;
• иметь  психологическую установку на перспективу;
• иметь научный интерес к прогнозируемой  проблеме при отсутствии практической заинтересованности в ней;
• обеспечивать относительную стабильность оценок в определенном временном интервале;
• обладать способностью к повышению качества оценок при получении дополнительной информации о прогнозируемом объекте.
Для отбора экспертов, исходя из необходимости обеспечения качества оценок, используются  индивидуальные их характеристики, в числе которых компетентность, креативность, отношение к        экспертизе, конформизм,  аналитичность,  конструктивность мышления, коллективизм и самокритичность.
Компетентность отражает степень квалификации эксперта в определенной области знании. Содержательно она предполагает  анализ плодотворности деятельности потенциального эксперта, выяснение степени его знакомства с современными явлениями в рассматриваемой области и  понимания проблем перспектив развития прогнозируемого объекта. Формально оценка компетентности  эксперта может осуществляться с учетом его ученой степени и занимаемой должности, объема научных публикаций, количества ссылок   на его научные труды.
Возможна оценка компетентности с помощью самооценки эксперта и оценки его другими экспертами.
При самооценке эксперт определяет степень своей осведомленности в прогнозируемой сфере на основе специальной анкеты, в которой  приводятся характеристики компетентности. Каждой характеристике придается заранее определенный вес в рамках их системы, который обследуемому не известен.  Обследуемый в рамках предложенной шкалы оценок дает  субъективную  оценку каждой характеристике. В результате обработки данных анкеты определяется средневзвешенная оценка.
Наиболее простым способом определения коэффициента компетентности является его  оценка по результатам высказывании специалистов относительно состава экспертной группы. Она предполагает, что  ряду специалистов предлагается высказать свое суждение о включении определенных лиц в экспертную группу, а также назвать возможные кандидатуры. Проведя несколько туров такого опроса, составляют полный список кандидатов в эксперты, для которого определяются коэффициенты компетентности.  Для этого подсчитывается число голосов, поданных за каждого эксперта, и делится на общую сумму всех поданных голосов.
Креативность как характеристика эксперта отражает его способность решать задачи творческого характера. В настоящее время нет каких-либо методов количественной оценки данной характеристики. Фактически оценка креативности  основывается  на изучении деятельности эксперта и носит форму суждений достаточно общего плана.
Другая  характеристика потенциального эксперта  - его отношение к экспертизе   важна для принятия решения о привлечении данного  специалиста, поскольку это отношение  может существенно влиять на выполнение им  своих экспертных функций. Прежде всего, речь идет о негативном отношении. Однако чрезмерное внимание специалиста к предполагаемой экспертизе также не является положительным моментом. Предпочтительным является более или менее нейтральное отношение, способствующее объективизации прогнозного процесса.
Важной  индивидуальной характеристикой потенциального эксперта является конформизм. Это свойство проявляется в  подверженности специалиста  влиянию чужого мнения (прежде всего, - авторитетов в данной области), в неустойчивости собственного мнения, в отсутствии выраженного стремления его отстаивать. Особое значение имеет учет данной характеристики при формировании  групп для проведения экспертного опроса в виде открытых дискуссий.
Аналитичность и широта мышления как характеристика предполагаемого  эксперта особенно важна  при решении сложных проблем прогнозирования социально-экономических систем, когда от специалиста требуется способность выйти  за рамки сложившихся представлений. Специалист, который имеет глубокие знания, но обладает своеобразной профессиональной ограниченностью и способен лишь к поверхностному рассмотрению проблем, не может качественно решать эти проблемы.
Конструктивность мышления – это характеристика, отражающая прагматическую сторону прогнозирования: необходимость учета реальных возможностей решения  проблемы, поставленной в центр прогнозного исследования.  Будущий эксперт должен давать решения, которые обладают свойствами прагматичности. Однако на практике достаточно часто встречаются квалифицированные специалисты со слабо выраженной прагматической направленностью.
Свойство коллективизма является важной характеристикой эксперта именно в условиях выработки коллективных экспертных оценок. Эффективность  совместной деятельности экспертов в рамках группы во многом зависит от психологического климата в экспертной группе. В свою очередь этот климат  определяется их способностью найти общий язык и приемлемый тон обсуждения проблемы, умением слушать партнеров,  этикой  поведения   в коллективе  и т.д.
Наконец, такая характеристика эксперта как самокритичность, проявляющаяся в его  самооценке степени своей компетентности,  играет важную роль в принятии взвешенных решений по рассматриваемой проблеме. Самокритичность снижает вероятность неадекватных суждений и повышает вероятность получения достоверной коллективной оценки.
В ряде случаев возникают затруднения при оценке специалистов с помощью вышерассмотренных характеристик. Часто трудно определить, какие из характеристик  являются наиболее важными для личности эксперта, трудно количественно оценить их. В этих случаях можно прибегнуть к помощи обобщенных характеристик эксперта,  учитывающих его наиболее существенные свойства, и обеспечивающих их количественное измерение. В качестве такой характеристики можно принять достоверность суждений эксперта.
Количественно   достоверность  данного  эксперта   можно   оценить коэффициентом, рассчитанным как отношение   числа случаев, когда его решение подтвердилось практикой, к общему числу случаев участия эксперта в прогнозных опросах.
Проблема   выбора   экспертов  не замыкается на  процессе выбора отдельных экспертов, который рассмотрен выше. Есть и другой    аспект данной проблемы: формирование (выбор) группы  экспертов. Этот процесс также предполагает использование определенных критериев. В     качестве     основного критерия  для экспертной группы в целом могут быть предложены достоверность экспертизы и затраты на ее проведение, а также соответствие суммарной сферы компетентности экспертной группы оцениваемой области и возможности прогнозистов по организации экспертизы.
Это предполагает определенную последовательность процесса формирования экспертной группы, включающую следующие стадии:
• составление списка вопросов экспертизы;
• определение качественного и количественного состава  группы;
• составление предварительного списка экспертов;
• расчет необходимых затрат на проведение опроса каждого эксперта;
• рассылка списка вопросов каждому эксперту с просьбой определить свою компетентность по каждому из вопросов;
• анализ зависимости между количеством экспертов в группе, расходами на проведение их опроса и ожидаемой достоверностью прогнозной  информации;
• утверждение окончательного списка экспертов.
Установление оптимальной численности экспертной группы является одной из наиболее сложных проблем прогнозирования на основе методов экспертных оценок. В настоящее время используется два основных подхода к решению данной проблемы.
При использовании первого подхода эксперты определяется  численность экспертной группы, исходя из наличной совокупности специалистов; ее доли,  которую можно привлечь для участия в экспертизе по организационным причинам; заранее заданной гипотезы отбора (например, что экспертом может быть специалист, проработавший в данной области не менее 10 лет). Из указанной совокупности на основе методов математической статистики выбирается репрезентативная выборка, то есть определяется число потенциально возможных экспертов, удовлетворяющих перечисленным выше требованиям к точности выборки. Ошибка репрезентативности выборки в этом случае определяется по формуле Бернулли.
Второй подход предполагает не непосредственное определение  численности экспертной группы, а установление максимальной и минимальной границы этой численности. При этом исходят из двух условий: высокой средней компетентности привлекаемых экспертов и стабилизации средней оценки прогнозируемой характеристики.
Первое условие исходит из того, что если группа экспертов имеет максимальную  компетентность, то среднее значение оценок экспертов  можно рассматривать как истинное. Это условие учитывается в ходе установления максимальной численности группы экспертов. Для ее определения рассчитывается средняя компетентность члена группы. Если численность, принятая при усреднении, дает среднюю компетентность не ниже  максимально возможной в рамках применяемой шкалы, скорректированной на коэффициент 0,75,  то такая численность рассматривается в качестве максимальной.
Определение минимальной численности экспертной группы базируется на использовании условия стабилизации средней оценки прогнозируемой характеристики. Это условие предполагает, что включение или исключение эксперта из экспертной группы не должно значительно влиять на среднюю оценку прогнозируемой величины. Согласно существующей методике разница между средней оценкой прогнозируемой величины в баллах, данной экспертной группой в полном составе, и  средней оценкой группы, из которой исключен (или включен) один специалист,  отнесенная к максимально возможной оценке прогнозируемой величины, не должна превышать некой величины. Эта последняя называется   заданной величиной изменения средней ошибки группы при включении или исключении эксперта.
Окончательная численность экспертной группы устанавливается в пределах между максимальным и минимальным значениями на основании последовательного исключения малокомпетентных экспертов.
Для боле полного понимания сути метода коллективных экспертных оценок необходимо рассмотреть наиболее распространенные подходы в этой области.

3.3.1. Метод совещания
Этот метод является наиболее простым и традиционным методом коллективного обсуждения. Он основан на  открытом обсуждении членами экспертной группы перспектив развития прогнозируемого объекта, в результате которого вырабатывается единое мнение по обсуждаемому кругу вопросов.
Открытое обсуждение  может  организоваться по  разным схемам:
• открытое обсуждение и открытое голосование:
• открытое обсуждение и закрытое голосование;
• высказывание мнения без обсуждения и без голосования.
Данный метод имеет ряд преимуществ: простота организации, возможность исключить субъективизм и предубеждения при выработке коллективного мнения. Однако он имеет и  ряд недостатков. В частности, здесь существенную роль играет мнение авторитетов, к которому часто  присоединяются остальные эксперты, не высказывая своей собственной позиции. Далее, обсуждение часто концентрируется вокруг конфликта мнений двух - трех наиболее авторитетных экспертов. В результате мнение других экспертов учитывается слабо. Недостатком является и то, что часто отдельные экспертов не готовы в ходе дискуссии отказаться от ранее высказанного мнения.

3.3.2. Метод мозговой атаки
Этот метод - одна из попыток преодоления недостатков метода комиссий. Он ориентирован на  создание условий, стимулирующих творческую активность экспертов. Это  стимулирование достигается  путем совместного обсуждения конкретной проблемы, регламентированного определенным правилами, которые  освобождают экспертов от скованности.  Благодаря правилам складывается атмосфера, способствующая свободному обсуждению проблемы. Основными правилами являются:
• концентрация внимания экспертов участников на одной четко сформулированной проблеме;
• принятие  гипотезы, что среди большого числа выдвигаемых идей всегда есть несколько ценных;
• обсуждение любой высказанной идеи, вне зависимости от ее видимой  практической ценности  в данный момент;
• запрет текущей оценки выдвигаемых идей: их  оценка осуществляется на последующих этапах;
• ограничение времени одного выступления;
• возможность многократного выступления одного эксперта;
• приоритетное право  выступления для экспертов, развивающих высказанные идеи;
• обязательность  фиксации всех высказанных идей;
Оптимальный состав экспертной группы для  проведения мозговой атаки составляет от 7 до 15 человек. В состав группы могут входить  как ученые различного профиля, так и практические работники. Главное, чтобы не было некомпетентности и  предвзятости, ограниченности и односторонности взглядов, вялости мышления. 
Применение метода мозговой атаки эффективно при определении возможных вариантов развития социально-экономической системы. Его использование позволяет получить продуктивные результаты за достаточно короткий период времени и вовлечь всех экспертов в активный творческий процесс.
Методы проведения  мозговой атаки зависит от характера обсуждаемых вопросов,   характеристик участников дискуссии, ее объекта и целевой установки. Методы проведения мозговых атак различаются по  наличию или отсутствию обратной связи между руководителем дискуссии и ее участниками в процессе обсуждения проблемы. Наличие обратной связи в виде ограничений на область обсуждения позволяет концентрировать внимание участников только на вариантах, полезных по тем или иным критериям для решения этой проблемы. В результате введения ограничений возрастает вероятность того, что будут упущены из поля зрения полезные идеи. Отсутствие обратной связи, то есть отсутствие ограничений на область высказываний, предполагает проведение достаточно сложной и трудоемкой  работы по их оценке.

3.3.3. Метод деструктивной  оценки
Данный метод разработан для преодоления  трудностей мозговой атаки. Он реализуется посредством двух разнесенных во времени сессий. Первая сессия реализует правила мозговой атаки, вторая  предполагает деструктирование (критику) идей, высказанных на первой сессии,  и формулирование контридей. Работа экспертов ведется в шесть этапов.
Первый этап состоит в  формировании группы экспертов. При этом  исходят из  условия, что эксперт должен быть специалистом в рассматриваемой области. Иногда в состав экспертной группы включают высокоэрудированных  специалистов других областей знаний, понимающих смысл проблемы.
На втором этапе группой анализа проблемной ситуации составляется проблемная записка. Она  включает два раздела. В первом описывается метод деструктивной отнесенной оценки (его  принципы, условия  обеспечения наибольшей эффективности мозговой атаки,  основные правила  проведения мозговой атаки, и авторство ее результатов). Во втором разделе дается  описание проблемной ситуации (причин ее возникновения, возможных последствий,  мирового опыта разрешения подобного рода  ситуаций,   существующих путей разрешения ситуации) и ее формулировка в виде центрального вопроса и системы подвопросов.
Третий этап связан с  генерацией идей посредством мозговой атаки. Ведущий  доводит до участников правила проведения мозговой атаки, рассмотренные ранее, и  раскрывает содержание проблемной записки. При этом  он  концентрирует внимание участников на основном вопросе. Здесь его позиция активна и нацелена на побуждение участников к творческому и целенаправленному обсуждению. Если эта задача решена, далее процесс выдвижения идей начинает идти спонтанно. Ведущему  в этом процессе отводится достаточно пассивная роль. Она сводится к тому, чтобы:
• сосредоточить внимание участников на проблемной ситуации;
• не допускать объявления ложной и прекращения исследования ни одной идеи;
• стимулировать  дальнейшее совершенствование или комбинацию высказанных идей;
• способствовать поддержанию атмосферы раскрепощенности и  непринужденности.
Четвертый этап сводится к  систематизации идей высказанных на третьем идей. Систематизация проводится группой анализа проблемной ситуации. Первоначально составляется перечень всех высказанных идей, в рамках которого каждая из них формулируется в общеупотребительных терминах. Затем выявляются  дублирующие и дополняющие друг друга идеи, которые объединяются и формулируются  в виде одной комплексной идеи. В итоге получается скорректированный перечень идей. Следующим шагом является  выделение признаков, на основе которых идеи этого перечня могут быть объединены, и осуществляется их объединение  в группы в соответствии с выделенными признаками. Итогом работы на данном этапе  является структурирование перечня идей по группам: от более общих к частным.
Содержание пятого этапа состоит в деструктировании систематизированных ранее идей. Каждая идея подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки. Главное правило при этом - рассмотрение каждой  систематизированной идеи только с точки зрения препятствий на пути ее практической реализации. Важно также  генерирование контридей, формулирующих имеющиеся ограничения и предположения о возможности их снятия.
На  шестом этапе, проводится оценка критических замечаний и составляется список практически применимых идей.

3.3.4.Метод использования правил судебного процесса.
Данный метод предполагает, что организация работы группы экспертов производится в соответствии с правилами ведения судебного заседания. Соответственно этому обсуждение проблемной ситуации строится на следующем распределении ролей:
• роль подсудимого выполняет анализируемая или прогнозируемая ситуация в социально-экономической системе;
• роли прокурора и защиты закрепляются за лидерами экспертной группы,  высказывающими альтернативные точки зрения;
• роль судьи и заседателей выполняет группа заинтересованных лиц;
• роли  свидетелей отводятся  различным фактам, статистическим данным и другой информации.
В процессе заседания защита отстаивает свою идею, а прокурор ее критикует. Затем соответствующие стороны могут поменяться ролями. Суд как бы ведет обсуждение и выносит окончательное решение. Использование этого метода особенно полезно и целесообразно при наличии нескольких подгрупп экспертов, каждая из которых отстаивает свою точку зрения.

3.3.5. Метод группового анализа
Метод группового  анализа используется, как правило, для оценки прогнозного решения по нескольким критериям. Процесс оценки осуществляется в несколько этапов.
Содержание первого этапа состоит в генерации идей. На этой стадии  все члены экспертной группы получают описание проблемы, и каждый независимо от остальных обдумывает  варианты решений. Варианты  фиксируются в письменной форме.
На втором этапе происходит представление идей, то есть каждый эксперт по очереди представляет одну из своих идей. Все они фиксируются инструктором. Представление каждым экспертом последовательно по одной идеи дает всем экспертам равные возможности высказываться. Обсуждение и комментарии на данном этапе не допускаются. Такой запрет способствует деперсонализации  идей: они не идентифицируются с их авторами.
Третий этап посвящается обсуждению и уточнению позиций. Здесь  инструктор последовательно зачитывает внесенные предложения и выясняет, потребность членов экспертной группы в  пояснениях и уточнениях. Это позволяет устранить неоднозначность толкования идей. Инструктор должен зафиксировать различия в оценках всех экспертов. На этой стадии возможно выдвижение более подробной аргументации авторами идей и их противниками.
На четвертом этапе осуществляется предварительное ранжирование альтернатив. Каждый эксперт самостоятельно отбирает 5-8 наиболее перспективных идей и ранжирует их. Инструктор обрабатывает результаты и формирует предварительные агрегированные оценки предпочтительности идей.
Пятый этап связан с обсуждением    предварительных агрегированных оценок предпочтительности идей. Здесь  члены экспертной группы обсуждают  результаты агрегированного ранжирования и с учетом мнения коллег уточняют свои аргументы в пользу значимости альтернатив.
На пятом этапе производится окончательное голосование, процедура проведения и обработки результатов которого такая же, как и на четвертом этапе. Полученный итог оформляется как окончательное совместное групповое решение.
Реализация метода группового анализа предполагает  формирование специальной экспертной группы, состоящей из 5 - 12 человек, и ее работу под руководством инструктора.

3.3.6. Метод «Дельфи»
Этот метод применяется, главным образом для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий. Он основан на выявлении согласованной оценки экспертной группы путем их автономного опроса в несколько туров. Групповое взаимодействие осуществляется посредством ответа на вопросы анкеты в последующем туре..
В отличие от других методов коллективных экспертных оценок метод "Дельфи" характеризуется рядом особенностей. Во-первых, анонимностью экспертов. В процессе проведения процедуры экспертных оценок участники экспертной группы неизвестны друг другу. Во-вторых, использованием результатов предыдущего тура опроса Специалист в этом случае учитывает высказанное ранее мнение других  экспертов «за» и «против» по каждой позиции. В-третьих,  статистической характеристики группового ответа.
Важной особенностью группового ответа по данному методу  является то, что прогноз опирается на мнение большинства  членов группы. Для этого применяются характеристики ответа, учитывающие мнение всей экспертной группы. Групповой ответ обычно представляется в виде медианы т.е. в виде такого значения, которое выше оценки одной половиной членов экспертной группы, но меньше  оценки другой половины.
Метод "Дельфи" позволяет  свести до минимума большинство из тех трудностей, которые связаны с работой комиссии экспертов. Однако он требует гораздо больше времени, так как требует пересылки сообщений.

3.3.7. Матричный метод
Этот метод дает возможность производить сравнение различных направлений прогнозируемых разработок по степени важности для достижения совокупности целей прогноза или одной цели. Он предполагает построение, преобразование и оперирование матрицей, характеризующей веса вершин граф-модели прогнозируемого объекта.
В общем случае матричный метод можно отнести к нормативным методам прогнозирования, в котором задаются конечные цели и в процессе прогнозирования определяются пути и средства их достижения. Прогностическая функция матричного метода заключается в оценке влияния различных вариантов происходящих сдвигов на достижение конечных целей объекта прогноза.
Применение метода предполагает следующий алгоритм расчетов:
• идентификация факторов, влияющих на достижение поставленных целей.
• выделение однородных комплексов факторов по характеру их влияния.
• формирование матриц влияния комплексов факторов друг на друга и на достижение целей.
• определение степени влияния факторов на достижение комплекса целей посредством выполнения операций над матрицами влияния (умножение, сложение, вычитание);
• опреде¬ление относительных весов факторов и их ранжирование.
Исходной информацией для прогнозирования объекта на основе матричного метода являются показатели    самооценки   экспертами своей компетентности; перечень целей развития объекта; коэффициенты относительной важности целей; перечень факторов, влияющих на достижение целей.
Все множество факторов, определяющих развитие объекта, разбивается на ряд комплексов по принципу однородности. Затем осуществляется оценка влияния этих комплексов друг на друга и на достижение конечных целей на основе использования операций с матрицами для решения задачи обоснования и выбора способа оптимального размещения ресурсов. Для этого производится ранжирование факторов и определение их относительных весов внутри комплекса. Так, например, взаимное влияние двух комплексов факторов может быть выражено в форме матрицы влияния А|m,n|. Ее  элементы aij представляют собой оценки влияния фактора i из комплекса факторов М на фактор j из комплекса N.
Если цели развития прогнозируемого объекта имеют различную степень относительной важности, то каждая цель может быть охарактеризована определенными величинами. Совокупность этих величин будут представлять вектор целей q, выражаемый  матрицей q|z,1|.
Влияние различных факторов из комплекса факторов М на различные элементы вектора q также представляется в форме матрицы вида С |m(n)r|. Произведение матрицы С |m(n)r| на матрицу q|z,l| дает матрицу Р |m,1|. Элементы последней матрицы выражают важность i-того фактора из комплекса М для достижения всего комплекса целей с учетом их важности. В общем случае элементы получаемой матрицы-столбца показывают влияние каждого фактора из рассматриваемого их комплекса на достижение j-той цели либо всей совокупности целей. Эти характеристики можно использовать в качестве характеристики относительной важности различных факторов данного комплекса.
Относительная важность (Рi*) может быть получена путем суммирования всех оценок факторов по столбцу и последующего отнесения каждой оценки к этой сумме. Оценки относительной важности направлений дают представление о том, какому из них следует уделить большее внимание. Так, например, если имеется определенный объем ресурсов R, выделяемый на развитие всего комплекса факторов М, то распределение их по отдельным направлениям (Ri) должно осуществляться в соответствии с относительной оценкой важности развития этих направлений:
Ri = Rобщ x Pi*

3.3.8. Морфологический анализ
Морфологический анализ строится   на   анализе  структурных взаимосвязей между социально-экономической системой в целом и ее элементами. В его основе  лежит принцип  систематизированного рассмотрения прогнозируемого объекта, стремление не пропустить ни одного из возможных вариантов их развития. Поэтому использование морфологического анализа позволяет не только упорядочить входную информацию, но и получить качественно новую информацию.
Главная цель проведения такого анализа  - обоснование и выбор наиболее приемлемого решения на основе рассмотрения каждого из возможных решений. Последовательность действий при этом включает следующие стадии:
• формулировка проблемы исследования;
• анализ параметров решения рассматриваемой проблемы;
• построение «морфологического ящика», который потенциально содержит все возможные решения  проблемы;
• анализ и оценка всех возможных решений с позиций их функци¬ональной ценности;
• выбор предпочтительного варианта решения и способов его реализации.
Построение «морфологического ящика» - ключевой этап процесса. Он  строится  в виде матрицы (либо в виде дерева), и клетках которых помешаются соответствующие параметры. Последовательное соединение определенных параметров первого уровня с одним из параметров последующего уровня представляет собой одно из возможных решений рассматриваемой проблемы. В этом случае общее число возможных решений проблемы может определяться как произведение количества всех параметров, представленных в "ящике", взятых по строкам. Таким образом, метод морфологического анализа дает возможность оценивать все возможные варианты  развития прогнозируемого объекта.
Наиболее  сложным и наименее разработанным этапом проведения морфологического анализа является оценка значимости конкретных прогнозных решений с точки зрения их функциональной ценности. До настоящего времени не разработано универсального метода проведения такого рода оценки. Для этого используется, главным образом, разработка топологических характеристических карт.
В качестве основного преимущества рассматриваемого  метода назвать   необходимость   получения   сравнительно   малой информации    по    прогнозируемой    проблеме.   

3.3.9. Метод сценария
Метод сценария используется для качественного описания динамики прогнозируемого процесса с выделением проблем перспективного развития, задач и последовательности их решения. Это -  аналитический метод, позволяющий, исходя из сложившейся на сегодняшний день ситуации, определять, каким образом может осуществляться развитие любой социально-экономической системы в будущем. Он основывается  на выявлении взаимосвязи и значимости проблем развития прогнозируемого объекта и нацелен на   установление логической последовательности состояний прогнозируемого объекта и прогнозного фона во времени при различных условиях развития этого объекта.
Основу  метода составляет объединение двух методических подходов:
• метода экспертных оценок
• метода дерева целей или граф-модели.
Деревом целей называют граф, декомпозицию   общей цели – ее членение на подцели первого уровня, а их в свою очередь -  на подцели второго уровня и т.д.  Такая декомпозиция предполагает:
• конкретность формулировки целей;
• обеспечение сопоставимости целей каждого уровня;
• формулировку целей,  обеспечивающую возможность  количественной или порядковой оценки их достижения;
• полную (без остатка) декомпозицию цели верхнего уровня на  подцели следующего уровня;
• непрерывность разложения цели: необходимо, чтобы между целями и подцелями нельзя было бы включить промежуточные понятия.
Построение дерева целей требует решения целого ряда прогнозных задач, таких как разработка прогноза развития исследуемого объекта в целом; формулировка сценария достижения прогнозируемой цели, уровней и вершин дерева целей; выбор приоритетов и их весов в ранжировании вершин дерева целей. Каждая из перечисленных выше задач при необходимости может быть решена с использованием экспертных оценок.
Метод применим для формирования  разнообразных сценариев. Он может использоваться для построения  так называемых исследовательских сценариев, призванных очертить зону возможного, исходя из сложившегося положения дел. При помощи его можно также конструировать  нормативные или стратегические сценарии, исходящие не из настоящего, а из цели, которая должна быть достигнута в будущем.
Как правило, каждый сценарий состоит из трех частей:
• базовый блок (отображение существующей реальности и динамических характеристик прогнозируемой социально-экономической системы);
• варианты будущего развития объекта, строящиеся на основе многочисленных гипотез и возможных  последствий, что позволяет сформировать дерево будущего;
• конечные результаты прогноза для различных временных горизонтов.
Прогнозный сценарий обычно имеет многовариантный характер и рассматривает три линии поведения: оптимистическую, пессимистическую и рабочую. Первая отражает развитие объекта в наиболее благоприятной ситуации, вторая - в наименее благоприятной. Рабочая линия отражает  развитие в условиях противодействия отрицательных факторов, появление которых наиболее вероятно.
Разработка прогнозного сценария включает три этапа. На первом формируется  перечень конечных целей (или набор исходных проблем), оценка достижения которых является задачей прогноза. Они ранжируются в соответствии с  относительной важностью для достижения генеральной цели. На втором этапе  составляется  предварительный перечень промежуточных целей и предварительный граф их соподчиненности. Определение для каждой конечной цели промежуточных целей продолжается до тех пор, пока не будут появляться цели, для которых нет соответствующих промежуточных целей. На третьем этапе осуществляется оценка каждой из целей. Для этого привлекается большое  число экспертов, которые разбиваются на относительно небольшие подгруппы. Каждая из них разрабатывает оценки для отдельной цели. Полученный в результате  массив исходной информации используется для построения сценария.
Прогнозный граф наиболее целесообразно разрабатывать   на   основе   применения   метода   «Дельфи»  т.е.   при помощи повторных анкетных опросов экспертов.

Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Раскройте содержание экспертных методов прогнозирования. На какие подгруппы подразделяются эти методы?
2. В чем состоят преимущества и недостатки  экспертных методов в прогнозировании?
3. Каковы функции  экспертных оценок в процессе прогнозных расчетов? Назовите основные способы их применения.
4. Каковы основные виды проведения опросов Вы знаете?
5. Раскройте содержание и основные сферы применения метода эвристического прогнозирования.
6. В чем состоит содержание метода психоинтелектуальной генерации идеи?
7. В чем преимущества и недостатки методов индивидуальных экспертных оценок в прогнозировании?
8. В чем состоит основное содержание  коллективных экспертных оценок?
9. Как можно сформулировать  обобщенное мнение членов экспертной группы?
10. Каков алгоритм использования методов экспертных оценок в прогнозировании?
11. Какие характеристики отдельного эксперта должны учитываться при формировании экспертной группы? Как их количественно оценить?
12. Как  формируется экспертная группа и как  определяется ее  оптимальная численность?
13. Какова принципиальная схема проведения экспертного опроса?
14. В чем заключается содержание метода экспертных комиссий? В чем суть и условия использования метода мозговой атаки?
15. В чем заключается содержание метода деструктивной оценки?
16. Раскройте содержание метода группового анализа.
17. В чем сущность и условия применения метода «Дельфи»?
18. В чем состоит особенность  матричного метода прогнозирования?
19. Охарактеризуйте метод морфологического анализа в прогнозировании.
20. В чем состоит содержание метода сценария?





















 














Раздел 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ФОРМАЛЬНЫХ         МЕТОДОВ

Формализованные методы, исходя из  общих принципов действия,  можно подразделить на три группы, которые в практике проведения прогнозных расчетов названные методы обычно используются в сочетании:
• экстраполяционные методы;
• индикативные и индексные методы;
• методы моделирования.
Формализованные методы прогнозирования являются действенными и практически ценными лишь в том случае, если промежуток времени, на который разрабатывается прогноз, укладывается в рамки эволюционного цикла объекта прогнозирования. Возможность  возникновения  прогнозном периоде радикальных сдвигов в развитии этого объекта делает их применение неэффективным. В этом случае формализованные методы могут применяться лишь для оценки эволюционных участков развития до и после сдвига. Прогнозирование же переходных процессов развития предполагает ориентацию на  интуитивные методы. Если в прогнозируемом периоде укладывается несколько эволюционных циклов развития объекта прогнозирования, то применение интуитивных методов становится определяющим.

4.1. Экстраполяционные методы       
Эти методы основываются на предположении,  что в экономической деятельности закономерности достаточно устойчивы в течение некоторого периода времени. Их содержание состоит в  распространении тенденций функционирования и развития прогнозируемого объекта, сложившихся к началу прогнозного периода,  на будущее. В настоящее время методы экстраполяции являются одним из самых распространенных и наиболее разработанных методов прогнозирования. С их помощью прогнозируется развитие сложных социально-экономических систем и отдельных их элементов.
Преимуществом  методов экстраполяции  является использование относительно несложного инструментария для обработки данных и совмещение собственно прогнозирования с фазой сбора исходной информации об его  объекте.  С помощью этих методов можно выявить ресурсные  и иные  ограничения на развитие объекта определить взаимосвязи между факторами и результатами этого  развития.
Однако  методы      прогнозной  экстраполяции имеют и недостатки. В их числе:  отражение только односторонних связей и возможность прогнозирования лишь процессов,  стабилизировавшихся  во времени и   имеющих четкие тенденции. Это ставит границы использованию указанных методов для  долгосрочного прогнозирования.
Принято различать формальную и прогнозную экстраполяцию. Первая основывается на предположении о сохранении в перспективе сложившихся тенденций развития прогнозируемой системы. Прогнозная экстраполяция предполагает увязку этих тенденций с гипотезами о будущей  динамике исследуемого объекта (процесса) и о возможности его качественных изменений.
Методы прогнозной экстраполяции основываются на математической экстраполяции, при которой выбор аппроксимирующей функции осуществляется с учетом условий и ограничений развития прогнозируемой системы. В зависимости от характера анализа исходных данных и способов использования его результата при прогнозе  различают экстраполяцию:
• тренда;
• огибающих кривых;
• зависимостей;
• основанную на факторном анализе и др.
Основу   экстраполяционных   методов прогнозирования   составляет   изучение   временных (динамических)  рядов, отражающих    изменение во времени  тех или иных характеристик исследуемого объекта. Это  могут
Любой временной ряд  раскладывается  две составляющие:  трендовую (тренд)  и случайную. Тренд характеризует основную закономерность динамики во времени, проявляющуюся в длительном периоде. Случайная составляющая отражает случайные колебания в рамках этой динамики. Обе составляющие определяются как функционально зависимые от фактора  времени.
Степень достоверности прогнозной информации, получаемой на основе экстраполяционных методов, во многом обусловливается аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия экстраполируемых характеристик сущности рассматриваемого явления. Последнее особо значимо для сложных социально-экономических систем, которые,  как правило, невозможно охарактеризовать одним параметром. В этой связи алгоритм действий при  экстраполировании  включает несколько последовательно осуществляемых этапов.
На  первом этапе необходимо:
• четко сформулировать задачу прогнозирования;
• выдвинуть гипотезы о возможном развитии прогнозируемой социально-экономической системы;
• определить перечень факторов, стимулирующих или препятствующих развитию социально-экономической системы;
• определить метод экстраполяции и ее допустимую дальность.
На втором этапе производится выбор системы параметров и  унифицируются различные единицы измерения, относящиеся к каждому параметру в отдельности.
Содержание третьего этапа сопряжено со сбором и систематизацией исходной информации. Для последующего анализа информация сводится в таблицы. Перед этим проверяется однородность данных и их сопоставимость.
Четвертый этап связан с проведением  статистического анализа, в ходе которого выявляются тенденции или симптомы изменения изучаемых величин. Здесь осуществляется  выбор оптимального вида функции, которая отражает характер изменения прогнозируемых показателей, и определяются параметры  выбранной  функции.
Последний, пятый этап  предполагает определение на основе выбранной функции будущих значений прогнозируемых показателей. Здесь же оценивается достоверность прогноза.
Использование методов экстраполяции в чистом виде в сфере социально-экономического прогнозирования  неприемлемо, так как развитие любой социально-экономической системы – сложный и динамичный процесс, подверженный влиянию большого числа факторов. Кроме того, наряду с количественными изменениями этот процесс предполагает изменения качественные. Поэтому  экстраполяция, которая  исходит из тенденций прошлого и настоящего периодов, в принципе  не может обеспечить получение достаточно точных прогнозных результатов на достаточно длительный период. Наиболее надежные результаты методы экстраполяции дают на периоды не свыше  5-7 лет. Вследствие этого в современной практике проведения прогнозных расчетов представляется целесообразным применять методы экстраполяции тенденций в комплексе с другими методами.
Методы, используемые в прогнозировании на основе экстраполяции многообразны. Это направление  прогнозирования может осуществляться на основе:  средней,  скользящей  средней, среднего темпа, метода наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, вероятностного моделирования,  адаптивного сглаживания и  др. методов. В прогнозировании случайной составляющей применяются методы: автокорреляции, вероятностного моделирования, цепей Маркова и др. Рассмотрим  наиболее распространенные из этих методов.


4.1.1. Экстраполяция на основе средней
Данный метод предполагает прогнозирование абсолютных значений тех или иных параметров объекта. Он  исходит из предположения о том, что средний уровень динамического ряда конкретного показателя  или не имеет тенденции к изменению, или это изменение незначительно.  Другими  словами,   предполагается,   что  прогнозируемый уровень показателя  равен среднему значению уровней в прошлом периоде. Соответственно, главной задачей в этом случае является определение указанной средней, которое и рассматривается в качестве прогнозного значения показателя.
Данному методу присущ ряд недостатков. В частности, сфера его применения ограничена процессами, параметры которых либо практически не изменяются во времени, либо изменения которых носят периодический колебательный характер.   Другим  недостатком рассматриваемого метода является то, что отсутствует четкая связь между расчетом средней и величиной   периода прогнозирования.

4.1.2. Экстраполяция среднего темпа
Этот метод схож с предшествующим. Отличие состоит в том, что при его применении определяются и переносятся на будущее средние значения не  абсолютных, а относительных  показателей, характеризующих интенсивность динамики прогнозируемого объекта.
Экстраполяция   на   основе   среднего   темпа   основывается   на  ограничении вариантов развития социально-экономической системы в будущем.  При ее применении исходят из допущения, что существует  только один путь развития  системы: или по геометрической прогрессии, пли по экспонентной кривой. Однако  фактическое развитие, как правило, происходит по иному закону, и это нарушает основное положение  экстраполяционного подхода – следование  тренду, наблюдающемуся в прошлом. Чем больше фактический тренд отличается от экспоненты, тем больше данные, получаемые при экстраполяции тренда, будут отличаться от экстраполяции на основе данного метода.

4.1.3. Использование метода наименьших квадратов
Данный метод состоит в определении такого  тренда, который обеспечивает  максимальное приближение к исходному временному ряду. Он широко применяется для получения прогнозной информации ввиду простоты и легкости его реализации на ЭВМ.
Метод  предполагает использование такого критерия при выборе модели тренда, как отклонение расчетных значений  точек полученного тренда от  фактических значений  точек исходного ряда. Исходят из того, что сумма квадратов  разности расчетных и фактических  значений для всех точек ряда должна быть минимальной.
Соблюдение этого требования достигается тем, что тренд, описывающий  реальную динамику (функцию) данного процесса, представляется в виде простой функции (линейной, параболической, экспоненциальной и др.) или комбинации таких функций. Простые функции подбираются с таким расчетом, чтобы среднеквадратическое отклонение дисперсия фактических уровней функции в наблюдаемых точках от выровненных было наименьшим. Правильный выбор вида модели является наиболее существенной трудностью применения данного метода. Выбор в каждом конкретном случае осуществляется по целому  ряду  статистических   критериев,   в   качестве  которых могут использоваться дисперсии, корреляционное отношение и др. Выбранная модель (функция) процесса используется для экстраполяции на будущее.
Процесс экстраполяции состоит в вычислении значений зависимой переменной по заданным значениям независимой переменной, выходящим за пределы исходной информации. При этом  определяются границы доверительного интервала, внутри которого будут с заданной вероятностью лежать прогнозируемые значения зависимой переменной.
Важным моментом получения прогноза на основе данного метода является оценка достоверности получаемого прогнозного результата. Эта оценка базируется на  применении таких  статистических характеристик, как:
• оценка   стандартной   ошибки;   
• средняя относительная ошибка оценки;
• среднее   линейное   отклонение;
• корреляционное отношение.   
Первые три характеристики показывают степень приближения модели к реальным наблюдениям за процессом, последняя, -  обоснованность модели тренда реальными зависимостями между параметрами динамики и ее факторами.
Рассматриваемый метод имеет ограниченную сферу применения. Это, главным образом, сфера  краткосрочного прогнозирования. Поскольку модель тренда при прогнозе  жестко фиксируется, то с помощью метода наименьших квадратов можно получить надежный прогноз лишь на небольшой период.
 
4.1.4. Экспоненциальное сглаживание
Метод экспоненциального сглаживания представляет модификацию метода наименьших квадратов.  Этот метод основывается на том, что при  анализе исходного временного  ряда и выборе аппроксимирующих функций используется дисконтирование исходных данных. Более поздним наблюдениям придается соответственно и больший вес. Наблюдениям же, относящимся к прошлому, придается  меньшая по сравнению с ними  значимость (вес).
Данный метод предоставляет возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса развития социально-экономической системы, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Тем самым, сохраняя присущую методу наименьших квадратов простоту вычислительных операций, данный метод обеспечивает большую  гибкость и реалистичность описания различных динамик социально-экономических процессов. Это позволяет преодолеть ограниченность метода наименьших квадратов Не случайно экспоненциальное сглаживание нашло широкое   применение  при   разработке среднесрочных прогнозов.
Наиболее сложным моментом использования метода экспоненциального сглаживания можно считать выбор параметра сглаживания, начальных условий и степени прогнозируемого полинома.

4.1.5. Адаптивное сглаживание
Адаптивное сглаживание может рассматриваться в качестве дальнейшего развития метода экспоненциального сглаживания. Анализ исходных временных рядов и построение на его основе  модельного тренда развития социально-экономической системы исходит из понимания того, что это развитие – сложный процесс, который не может быть достоверно описан какой-либо одной функцией.
Рассмотрение процесса развития как внутренне неоднородного предполагает, что для его описания и моделирования необходимо использовать некоторую совокупность функций, каждая из которых отражает определенную сторону развития, и ее особую  зависимость от фактора времени. В каждой из  функций, включаемых в модель, фактор времени включается по-своему (например: f(tn); f(tn-1); f(tn+tn+1);  f(1/tn) и т.д.).    В этом плане  процесс  развития системы  E(t)  представляется в виде некоторой совокупности известных функций времени fi(t):
E(t) = a1f1(t) + a2f2 (t) +...+ anfn(t)               
Прогноз по выбранной модели предполагает определение прогнозных значений по каждой из функций и их суммирование в соответствии с коэффициентами ai.
Основной сферой применения адаптивных методов прогнозирования является получение прогнозных результатов для показателей, динамика которых характеризуется регулярной изменчивостью. При достаточно широком наборе функций fi(t) метод даст возможность сглаживать и прогнозировать ряды с произвольной динамикой. При наличии достаточного объема информации можно получить надежный прогноз на интервале гораздо большем, чем при экспоненциальном сглаживании. Но это правомерно лишь при достаточно длинных исходных временных рядах.
Метод адаптивного сглаживания является более точным для длинных временных рядов по сравнению с экспоненциальным сглаживанием. Однако для коротких и средних временных рядов метод экспоненциального сглаживания дает более надежные  прогнозы.

4.1.6. Вероятностное моделирование
Этот метод основан на разработке вероятностных моделей, базирующихся на методе экспоненциального сглаживания. В отличие от экстраполяционных моделей временных рядов, в которых  развитие системы предстает функцией от времени с коэффициентами, подлежащими оценке, в вероятностных       моделях    оцениваются не коэффициенты,  а  вероятности.
Для вероятностной модели важна не столько последовательность распределения во времени исходной информации (результатов наблюдений), сколько  последовательность и распределение самих наблюдений. Последовательность наблюдений представляется в форме  временного ряда, где каждое наблюдение оценивается  по некоторой шкале от 0 до Хn. Нулевое значение шкалы соответствует наименьшему из возможных значений наблюдений, максимальное – наибольшему из таких значений.
Данный подход имеет ряд преимуществ. Он обеспечивает  надежный прогноз при достаточном количестве исходной информации. Получаемые  с его помощью прогнозные оценки имеют конкретный смысл.  Метод  прост и нагляден. Вместе с тем, вероятностное моделирование сопряжено с проблемами. Одна из них -  требование большого количества наблюдений, недостаток которых может привести к снижению точности прогноза.

4.2. Индикативные и индексные методы
Метод прогнозирования с использованием  индикаторов получил наиболее широкое распространение за рубежом. Индикативный подход в прогнозировании базируется на использовании особого инструмента - индикаторов.   Индикатор - статистический показатель, динамика которых устойчиво отражает изменение конкретных  реальных процессов. Поэтому центральной задачей в  рамках данного направления  является разработка показателя (или системы показателей), на основе которого можно было  бы надежно и  устойчиво предсказывать изменения соответствующих социально-экономических процессов.
По отношению к динамике процесса, который подлежит прогнозированию, принято выделять следующие группы индикаторов:
• опережающие;
• совпадающие;
• запаздывающие.
Так, если объектом прогноза являются инвестиции в основной капитал, то в качестве индикаторов опережающего типа могут фигурировать, например, показатели числа вновь образуемых коммерческих предприятий, объема заключенных контрактов на поставки машин  и оборудования, объема сделок по приобретению земли под строительство и другие.      Совпадающими индикаторами в этом случае будут капитальные вложения  в основные средства, объем строительно-монтажных работ и ряд других. Индикаторами   запаздывающего типа в рассматриваемом случае можно считать показатели ввода мощностей, объема налогов на имущество и т.п.
К достоинствам  индикаторов относится  простота их использования при прогнозировании. Вместе с тем их применение порождает ряд проблем. Одна из наиболее существенных  заключается в частом возникновении ситуаций, когда изменения индикаторов не отражают реальных сдвигов в той сфере, динамика которой ими описывается.
Это связано, во-первых, с недостаточной надежностью индикаторов, причиной чего являются пробелы в экономической теории, призванной быть научной основой их построения.
Во-вторых,  процедура использования  индикаторов при  разработке прогнозов на сегодня слабо проработана в методическом плане. Использование  метода индикаторов отличается, поэтому, эмпирическим подходом, при котором преобладает поверхностный анализ имеющейся информации. При выявлении экономических индикаторов исследователи идут не от теории прогнозируемого процесса, а от его наблюдаемых характеристик.
 Следствием такого положения дел является   индивидуальный, зависимый от конкретной ситуации,  характер прогнозирования с помощью индикаторов. При таком подходе различные пользователи могут  по-разному  интерпретировать динамику экономических индикаторов и по-разному  использовать информацию о ней  в прогнозных расчетах.
 Попытки снять проблемы, связанные с применением индикаторов, привели к формированию  индексного подхода. Индексный метод предполагает  построение на базе индикаторов  вспомогательных   аналитических   показателей   - индексов. Разработка  таких аналитических   показателей производится на основе определенной совокупности отдельных индикаторов. К числу таких  показателей относятся сводные и диффузионные индексы, индексы амплитуды изменений.
Под сводными индексами понимаются средневзвешенные значения  основных групп  индикаторов. Причем, при их определении производится нормирование вариаций индикаторов. В этом случае в качестве весов могут использоваться оценки эффективности индикаторов. Однако  прогнозирование на основе сводных индексов не всегда верно отражает реальную динамику прогнозируемого процесса.
Диффузионные индексы характеризуют степень охвата прогнозируемым процессом разных уровней социально-экономической системы. Так, в экономике это проявляется в определении  доли компаний, отраслей или регионов, в которых происходит увеличение тех или иных экономических индикаторов.
Диффузионные индексы способны в отдельных случаях опережать прирост соответствующих индикаторов. В соответствии с этим, они дают возможность более четко зафиксировать особенности текущей ситуации, определить ее возможные  изменения.
Вместе с тем, достаточно сложно интерпретировать как сами диффузионные индексы, так и среднюю продолжительность их роста. Сложно и количественно их будущие изменения. Вследствие этого, диффузионные индексы обычно применяются как   дополнительное средство анализа при прогнозирования  с помощью  экономических индикаторов.
Диффузионные индексы могут определяться различными способами. Согласно первому все индикаторы подразделяются на три группы:  возрастающие, не изменяющиеся и сокращающиеся. Первые получают значение I, вторые - 0,5, третьи - 0. Далее определяется доля тех экономических индикаторов, которые растут в течение рассматриваемого периода. На ее основе разрабатывается диффузионный индекс и дается оценка динамики процесса. Так, например, если 5 из 10 рассматриваемых опережающих индикаторов растут, а остальные сокращаются, то соответствующий диффузионный индекс будет составлять 50%. Если диффузионный индекс варьирует в пределах от 50 до 100%, то следует ожидать активизации процесса; если диффузионный индекс равен 50%, то наблюдается стабилизация процесса; если диффузионный индекс находится в пределах от 0 до 50%, то имеет место отрицательная  динамика процесса.
Второй способ расчета диффузионных индексов предполагает вычисление средней продолжительности роста. В этом случае каждый экономический индикатор, входящий в индекс, принимает значение количества месяцев, в течение которых происходил рост (положительные числа) или сокращение (отрицательные числа) интенсивности исследуемого процесса. Коэффициент средней продолжительности роста определяется как средневзвешенное значение этих величин. Так, например, если в индекс входят два  индикатора, один из которых к текущему периоду увеличивается на протяжении 4-х месяцев (его значение будет + 4), а другой, сокращается в течение месяца (его значение - 1), то индекс продолжительности роста составит в этом случае: (4-1)/2 = 1,5.
Индексы амплитуды призваны измерять скорость происходящих в системе изменений в определенном временном периоде по сравнению с их средней величиной. Для каждого временного периода величина индекса амплитуды характеризует уровень роста экономического индикатора по сравнению со средним его значением.
Индексы амплитуды  могут определяться как для отдельных индикаторов, так и для каждой из выбранных групп экономических индикаторов. Расчет индексов амплитуды для отдельного индикатора обычно осуществляется в два этапа: на первом  рассчитываются фактические значения изменений  индикатора, на втором эти значения  соотносятся со средней величиной изменений. Индекс амплитуды для группы экономических индикаторов обычно рассчитывается как средневзвешенное значение индексов амплитуды отдельных индикаторов. Причем, в качестве весов обычно используется оценка эффективности применения этих показателей.
Сегодня за рубежом прогнозирование на основе индикаторов и индексов стало одним из наиболее распространенных методов разработки прогнозов в экономической сфере, посвященных  изменениям экономической конъюнктуры. Однако использование данного метода наталкивается на ряд трудностей, которые обусловлены несколькими причинами.
В  числе этих причин: низкое качество исходной информации;  невозможность в полной мере решить проблему распознавания изменений в динамике  индикаторов   и   индексов,   не отражающих соответствующие изменения в реальном процессе; неоднозначность этой динамики, затрудняющая прогнозирование; хронологические несоответствия между динамикой  индикаторов и  реальной динамикой процесса; сложностью получения количественных оценок прогнозируемых изменений. Кроме того, эффективное  использование индикаторов и индексов при прогнозировании требует от исследователя хорошего знания основных закономерностей  и специфики развития прогнозируемой системы. Требует оно и  большого опыта работы со статистической информацией.

4.3. Методы моделирования
Моделирование  один     из наиболее    распространенных      методов прогнозирования. Он основан на применении экономико-математических моделей. Математическая модель   представляет собой  условный образ объекта прогнозирования, построенный для упрощения его исследования.
Использование математических моделей  позволяет:
• выделить и формально описать существенные связи, определяющие функционирование и развитие социально-экономических систем;
• получить результаты, в должной мере отражающие  содержание прогнозируемых процессов;
• получить новые знания о функционировании и развитии социально-экономической системы.
Как уже отмечалось, для изучения особенностей функционирования и развития социально-экономических систем используют их упрошенные формальные описания - экономические модели. Разработка таких  моделей базируется на выделении  наиболее существенных факторы, определяющих динамику исследуемой системы, и выяснении характера связей между  этими факторами и параметрами системы. Экономико-математическая модель является результатом  формализации  выявленных  связей.
Использование математического аппарата для описания экономических  моделей связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации. В качестве основных преимуществ следует назвать следующие:
• возможность отражения многосторонних причинно-следственных связей между результатами и факторами развития систем;
• возможность учета непрерывного и скачкообразного развития  систем;
• возможность получения  функциональной, точечной, стохастической и интервальной оценки переменных параметров системы;
• возможность прогнозирования как устоявшихся, гак и зарождающихся процессов.
Формализация связей позволяет выявить особенности функционирования и развития  системы и на основе этого предсказывать будущее ее поведение при изменении тех или иных факторов. Так как  все взаимосвязи здесь могут быть оценены количественно, появляется возможность получить надежный прогноз.
Однако, поскольку в модели учитываются наиболее существенные факторы функционирования и развития рассматриваемой системы и не учитываются остальные факторы,  любая экономико-математическая модель абстрактна, неполна.  Поэтому абсолютно достоверный прогноз сна основе экономико-математического моделирования вряд ли возможен.

















 











Рис. 10. Последовательность формирования экономико-математической модели

К числу других проблем, связанных с применением экономико-математических моделей в социально-экономическом прогнозировании относятся:
• сложность математического аппарата;
• повышенные требования  к составу и качеству исходной статистической информации, к ее обработке;
• ограниченные возможности неформального качественного анализа системы и ее динамики.
Процесс формирования экономико-математической модели проходит ряд  этапов (см. рис. 10).
Экономико-математические модели, используемые в прогнозировании, многообразны. Их совокупность можно условно подразделить на группы по ряду признаков. По характеру объекта моделирования  выделяют, например, макро- и микроэкономические модели. С точки зрения  цели создания  моделей они  могут подразделяться на теоретические и прикладные.   По  принципу моделирования различают:
• оптимальные и равновесные модели;
• статистические и динамические модели;
• детерминированные и стохастические модели;
• регрессионные и корреляционные модели и др.
В соответствии с математической формой построения    моделей, в их составе выделяют:
• экономико-статистические модели;
• матричные модели;
• сетевые модели;
• имитационные модели и др.
Рассмотрим вкратце наиболее распространенные методы экономико-математического моделирования.

4.3.1. Экономико-статистические модели
Эти модели являются средством описания стохастических связей между входными и выходными переменными системы, возникающих под воздействием множества причин и  характеризующихся:
• массовостью;
• повторяемостью.
То есть, они описывают связи и зависимости, которые носят вероятностный характер.
Подобные модели предназначаются, прежде всего, для выявления тенденций и закономерностей, которые были в прошлом с тем, чтобы с их помощью прогнозировать будущее состояние социально-экономической системы.
Для исследования и описания  причинно-следственных связей при разработке таких моделей  могут использоваться различные виды математического анализа: регрессионный, корреляционный, дисперсионный и факторный анализ.
Регрессионный анализ предполагает  исследование  зависимости между величинами по данным статистических наблюдений. Его задачей является вывод уравнения регрессии и  оценку  параметров этого уравнения. Решение этой задачи позволяет определять среднюю величину случайной переменной, если известна  величина другой (или других).
Корреляционный анализ изучает взаимосвязи между изменяющимися величинами и описывает их корреляционными уравнениями. Он  может рассматривать связи как между двумя переменными (парная корреляция), так и между многими (множественная корреляция). Поиск уравнения, в наибольшей мере отражающего взаимозависимость динамики переменных, чаще всего базируется на  использовании  метода наименьших квадратов отклонений фактических значений от значений,  рассчитанных по корреляционному уравнению.
Факторный анализ реализует принципы многомерного статистического анализа. Он не опирается на заранее заданный перечень факторов, влияющих на изучаемые переменные. Наоборот, факторный анализ предполагает обнаружение в его ходе наиболее важных факторов, в том числе, и скрытых, заранее не известных. Выявленные факторы позволяют строить уравнение регрессии с относительно  небольшим  числом коэффициентов, и потому доступные для анализа.
Дисперсионный анализ реализует методы выявления влияния отдельных факторов развития на его  результат. Он  проводится    в    три этапа. На первом информация группируется по факторному признаку. На основе ее обработки по каждой группе определяется среднее значение и дисперсия результата. На втором этапе определяется  общая дисперсия. При этом выясняется, в какой мере общая дисперсия зависит от случайных причин, а в какой – от причин устойчивых. Последняя зависимость анализируется на предмет определения влияния на общую дисперсию   условий, общих для всех групп, и условий, специфичных для конкретной группы (исследуемого фактора). В рамках третьего этапа определяется  значимость влияние отдельных  факторов. С этой целью в анализ вводится  критерий, позволяющий оценить, насколько существенны различия между группами, выделенными на первом этапе.
Результаты регрессионного, корреляционного, факторного и дисперсионного анализа используются для разработки  регрессионных моделей, описывающих исследуемые процессы. Построение  регрессионных моделей, достаточно надежно отражающих реальные зависимости и потому применимых в сфере  прогнозных расчетов,  предъявляет жесткие требования к исходной информации. Важнейшим из них является нормальность распределения ошибок регрессии.

4.3.2. Эконометрические модели
Эконометрические модели используются для анализа и прогнозирования как макро-, так и микроэкономических процессов и явлений. Это математические модели, параметры которых оцениваются с помощью математической статистики и на основе реальной статистической информации о сложившейся динамике исследуемых переменных. Наибольшее распространение получили  эконометрические модели. Они представляют собой систему регрессионных уравнений, связывающих какой-либо процесс с  предположительно воздействующими на него факторами. При этом процесс представляется в виде функции или набора функций. Построение таких уравнений связано с выделением  факторов, влияющих на  функции, и с формулировкой гипотезу о форме их зависимости.
Действие каждого из факторов исследуется в динамике, которая отражает зависимость его конкретного состояния от прошлых состояний. Действие факторов оценивается в модели  количественно. Это   позволяет использовать в дальнейшем выявленные взаимосвязи для прогнозирования изменений функции, исходя из  изменения факторов.
Разработка эконометрической модели осуществляться в три этапа. Задача первого состоит в выделении вариантов функциональных зависимостей модели. Этот этап начинается с определения задач моделирования.  Исходя  из них, осуществляется формирование теоретической концепции модели, определяются ее входные и выходные переменные.  Гипотезы о взаимосвязи переменных являются предпосылкой выделения искомых вариантов ее построения (функций).
Задача второго этапа – формирование  модели как системы уравнений. Исходным здесь является оценка на основе метода наименьших квадратов параметров функций, выделенных на предшествующем этапе, и построение уравнений регрессии. Указанные  уравнения далее подвергаются анализу с математической и содержательной  точек зрения. Анализ позволяет выбрать наиболее адекватную функциональную зависимость и сформировать на ее основе модель процесса.
Третий этап связан с собственно прогнозными исследованиями. Его начальная фаза состоит в проверке общей  способности модели имитировать будущее развитие прогнозируемой системы в необходимых временных пределах прогноза, а также  ее динамических свойств. Цель проверки - выявление возможных ошибок  при ее применении для  составления.  В случае подтверждения адекватности модели она используется для реализации задач прогнозного исследования.
Использование модели при прогнозировании представляет собой итеративный процесс, в котором результаты модельной имитации развития системы постоянно сопоставляются и корректируются с учетом качественного анализа тенденций теоретической концепции этого развития в предстоящий период. С получением первого варианта эконометрического прогноза работа не завершается. Его результат оценивается на предмет  содержательного соответствия теоретической концепции. На основе такой оценки осуществляется  изменение либо уточнение теоретической концепции, что, в свою очередь, изменяет следующий вариант прогноза и т.д.
Прогнозирования на основе эконометрических моделей обладает рядом достоинств. В их числе:
• возможность учета взаимовлияния большого числа различных факторов, определяющих развитие систем, что является важным средством повышения достоверности социально-экономических прогнозов;
• возможность количественного отражения воздействия экономических и неэкономических факторов, внешних по отношению к модели, через взаимовлияние внутренних переменных модели;
• возможность широкого применения ЭВМ и увеличения на этой основе размерности применяемых моделей, что позволяет учесть действие одновременно даже достаточно скрытых факторов динамики;
• возможность оценивать не одну, а несколько наиболее вероятных траекторий развития на основе разработки многовариантных прогнозов по достаточно большому числу показателей, представляющих сбалансированное и  взаимоувязанное в непротиворечивую систему прогнозное решение;
• возможность совместного использования на основе эконометрических моделей различных методов прогнозирования.
Однако эконометрические модели не лишены и  недостатков. Так,  они более пригодны для прогнозирования устоявшихся тенденций, нежели  изменений в социально-экономическом развитии. На их основе нельзя  достаточно точно спрогнозировать радикальные сдвиги в рамках циклического развития социально-экономических систем. Для этого необходимо введение в модель экзогенных переменных и специальные корректировки ее параметров. Следует также отметить значительную трудоемкость процесса разработки и прогнозной реализацией эконометрических моделей.  Этот процесс требует создания специальных информационных  баз и систем, привлечения квалифицированных специалистов в области моделирования и прогнозирования.

4.3.3. Групповой учет аргументов
Этот    метод   основывается    на   принципах   теории    обучения    и    самоорганизации. Он реализуется посредством синтеза  оптимизационных    моделей, адекватных по сложности прогнозируемому объекту. Групповой учет аргументов осуществляется  по схеме массовой селекции и предполагает  перебор возможных функциональных описаний объекта.
Если представить  полное описание объекта как его некую функцию f от множества (m) факторов (х):
Y = f(х1,x2...хm),
то данный метод предполагает последовательную замену этого описания рядами частных описаний. Замена проходит через ряд этапов (селекций):
1 ряд        Y1= f(x1,x2); Y2 = f(x3,x4);... Yn = f(xm-1,xm);
2 ряд        Z1 = f(Y1,Y2); Z2 = f(Y3Y4);... Yk = f(Yn-1,Yn) и т.д.
При построении рядов селекции применяются наиболее регулярные переменные. В данном случае критерием регулярности выступает   либо среднеквадратическая ошибка переменных, либо  коэффициент корреляции. Переход к новому ряду осуществляется, пока  регулярность растет (или снижается ошибка или возрастает коэффициент корреляции). Из всей совокупности моделей в итоге выбирается такая, которая является оптимальной с точки зрения выбранного критерия.

4.3.4. Использование теории распознавание образов
Как уже отмечалось выше, использование в прогнозировании методов экстраполяции предполагает однородность динамики временных рядов. Вместе с тем, любой временной ряд может содержать в себе интервалы, внутри которых динамика имеет специфику в сравнении  с другими интервалами, «выпадает» из общей тенденции. Наличие таких интервалов способно исказить прогноз. Отсюда возникает задача выделения в рамках временного ряда  тех интервалов, для которых характерна однородная динамика. Применение принципов теория распознавания образов позволяет эту задачу решить.
Роль теории распознавания образов в прогнозировании социально-экономических систем имеет и другой ракурс. Использование ее аппарата помогает дать адекватное описание прошлого, текущего и будущего поведения системы, опираясь на набор признаков, определяющих это поведение.
Суть прогнозирования на основе аппарата  теории распознавания образов заключается в выборе классов состояний исследуемых социально-экономических систем. Эти состояния могут быть заданы:
• диапазонами изменения отдельных параметров;
• определенными качественными характеристиками.
По совокупности признаков, определяющих состояние социально-экономической системы, каждый новый объект прогнозируется идентифицируется с определенным классом. Исходя из принадлежности к тому или иному классу, дается прогноз состояния рассматриваемой социально-экономической системы или определяется диапазон изменения параметров, характеризующих это состояние.

4.3.5. Модели оптимизации
Модель оптимизации  это экономико-математическая модель, нацеленная на нахождение экстремального (максимального или минимального) значения целевой функции при заданных ограничениях.   Последние задаются в виде уравнений и неравенств.
В самом общем виде модель имеет вид:
Y = f(х),                где  x=(x1, x2,…xn);

В этом случае х = (x1,х2…хn), лежит в области допустимых значений этой переменной и определяет численные значения составляющих прогноза. Исследование модели  сводится к такому выбору параметров управления х = (хi...хn), которые бы удовлетворяли заданным ограничениям, и одновременно обеспечивали бы достижение вышеуказанного экстремума.
В зависимости от особенностей функции Y и системы ограничений оптимизационная модель обладает теми или иными формальными свойствами и относится к тому или иному классу задач оптимизации (линейного, программирования,  и выпуклого программирования и др.). Главным достоинством  оптимизационных моделей является  возможность перебора вариантов, обеспечивающего определение наилучшего решения при заданных условиях. Важным достоинством является также простота  перевода прогнозных расчетов на язык  вычислительной техники.
Минусы оптимизационных моделей связаны, во-первых,  с тем, что схема их построения и алгоритм использования при разработке прогнозов предполагает упрощенное отражение в математических формулах реальных зависимостей, высокую степень абстракции и игнорирование многих (подчас достаточно существенных) факторов. Это приводит к неадекватности модели реальной действительности и полученное на ее основе оптимальное прогнозное решение не является наилучшим на деле. Во-вторых,  недостатком оптимизационных моделей является выбор оптимума, исходя из одного критерия,  хотя качественный выбор траектории  развития социально-экономических систем требует  учета  одновременно нескольких критериев.

4.3.6. Имитационный подход в моделировании
Он предполагает использование имитационных моделей, что частично устраняет недостатки вышерассмотренного метода. Имитационная модель социально-экономической системы – это ее экономико-математическая модель,  используемая в процессе машинной имитации. Ее исследование с помощью  средств вычислительной техники позволяет проигрывать множество (серию) вариантов  развития сложных  систем.
Имитационная модель является динамической моделью, поскольку в ней присутствует фактор времени. Имитационная модель является адаптивной моделью, так как постоянно уточняется в процессе прогнозного исследования. Наконец, это модель,  предполагающая итеративный характер прогнозных расчетов.
Прогнозирование с помощью имитационных моделей предполагает активное участие субъекта прогнозного исследования. Имитация организуется в форме диалога. Поэтому у субъекта  прогнозирования появляется возможность, анализируя промежуточные результаты расчетов, менять те или иные управляющие параметры модели.
Прогнозные исследования с применением данного типа моделей предполагают формирование  имитационной системы. Такая система включает:
• саму  модель (или систему моделей), имитирующую процесс      функционирования    прогнозируемой системы;
• набор алгоритмов и программ расчетов;
• математическое   (программное) обеспечение расчетов.


4.3.7. Экономико-математические модели балансового типа
Отличительной чертой такого рода моделей является их  построение в форме матриц. В рамках матричной модели прогнозируемая система описывается совокупностью уравнений, связывающих между собой входную и выходную информацию. Указанные уравнения именуются  балансовыми соотношениями.
Для прогнозирования национальной экономики в наибольшей мере применимы межотраслевые балансовые модели, строящиеся по схеме «затраты-выпуск».  В такой модели отражается участие различных отраслей экономики в формировании и  распределении валового национального продукта. При этом расчеты ведутся в разрезе не хозяйственных, а «чистых» (монопродуктовых) отраслей.
 Межотраслевой баланс имеет форму таблицы, в которой по вертикали в разрезе отраслей отражается стоимостная структура производимого каждой отраслью валового продукта (в том числе, выделяются потребление продукции других отраслей, амортизация основных средств, оплата труда и другие элементы добавленной стоимости). По горизонтали в  таблице также в разрезе отраслей отражается потребление  продукции каждой отрасли.  В структуре потребления выделяется использование продукции другими отраслями,  ее потребление населением, расходование на общественные нужды (культура, государственное управление, оборона и др.). Как правило, объемы национального производства и потребления продукции данного вида не совпадают. Несовпадение нивелируется включением в таблицу сальдовых показателей внешнеэкономических связей страны. 
Межотраслевой баланс дает картину межотраслевых связей в экономике, которые описываются коэффициентами прямых и полных затрат. Эти показатели отражают затраты продукции одной отрасли на производство продукции  другой (первый – непосредственно, второй - по всей цепи взаимосвязанных отраслей). Использование  межотраслевых балансовых моделей предполагает наработку соответствующей информационной базы в виде балансов за ряд лет,  описывающих предшествующее состояние экономики. Наличие нескольких балансов позволяет определить тенденции динамики прямых и полных затрат и, перенеся их на будущее,  определить ожидаемую структуру экономики. 
Широкое использование в практике проведения прогнозных расчетов межотраслевых балансовых моделей связано, прежде всего, с тем, что запись информации в табличной форме значительно облегчает их введение в ЭВМ и дает наглядное представление о результатах проведенных расчетов.
Наряду с межотраслевыми  в практике прогнозирования используются и другие типы балансовых моделей. В их числе, материально-финансовые балансы, позволяющие в динамике увязать  материальные и финансовые пропорции, финансовый баланс, баланс трудовых ресурсов,  баланс доходов и расходов, основных средств,  элементы системы национальных счетов.

4.3.8. Сетевое моделирование
Сетевая модель – это  информацион¬но-динамическая, логико-математическая  модель. В таких  моделях процессы развития социально-экономических систем представляются графически в форме последовательности событий (см. рис.11). В них устанавливается взаимосвязь и взаимообусловленность планируемых действий и ожидаемых результатов. Сетевой график  позволяет производить анализ состояния прогнозируемой системы в конкретный момент времени, определять последовательность выполнения операций, ориентированную на критерий времени, либо на какой-то иной критерий.
Сетевая модель способна отражать с любой степенью детализации состав и взаимосвязи прогнозных расчетов во времени. Причем, в одних моделях вся информация может быть детерминированной (детерминированные  сетевые модели), а в других учитывать фактор неопределенности (вероятностные сетевые модели).









Рис. 11. Сетевая  графическая модель прогнозных расчетов.

Основным элементом  се¬ти является событие, которое не имеет продолжитель¬ности во времени. Оно лишь подтверждает факт получения какого-то результата. Каждое событие предполагает:
• содержательное описание как комплекса процессов;
• определенные характеристики (временные и ресурсные);
• увязку с другими в рамках единого технологического  процесса достижения конечного результата.
На сетевом графике каждое событие характеризует завершение или начало действия, которое нужно совер¬шить, чтобы перейти от предыдущего события к последующему. Сетевая модель имеет временные оценки действий,  но в  более сложной форме она  может отображать и другие их характеристики, например, издержки.
Все действия и события в графике ведут к конечному событию, составляющему цель прогнозирования.
События на графике обозначаются кружками, а действия — стрелками, показывающими связь между событиями. Длина стрелок, угол наклона и конфигурация произвольны. Каждое действие имеет  продолжительность, которая указывается над стрелкой.  При ее определении пользуются  нормативами,  опытными данными,  оценками.
Важный   элемент   разработки   сетевого   графика - определение продолжительности путей. Путь – это линия, образуемая стрелками взаимосвязанных работ и соединяющая  начальные и конечные события. Различают два типа путей:
• полный путь. Его начало которого совпадает   с   исходным,   а   конец – с завершающим   событием сети;   
• критический путь. Он имеет наибольшую   продолжительность   и характеризует  достижение конечной цели  (обозначается жирными стрелками). Критический    путь   является основой выбора  оптимальной последовательности развития событий.
Разработка сетевого графика при проведении прогнозных расчетов осуществляется в несколько этапов. На первом  определяется  подробный перечень действий. На втором устанавливается  их последовательность. На третьем выясняется объем потребных ресурсов. Четвертый этап состоит собственно в разработке сетевого графика.

Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Раскройте содержание методов  экстраполяции? Назовите их виды.
2. В чем содержание метода экстраполяции на основе средней?
3. Опишите метод экстраполяции на основе среднего темпа.
4. Опишите применение метода наименьших квадратов.
5. Раскройте суть метода экспоненциального сглаживания.
6. В чем заключается содержание метода вероятностного моделирования?
7. Охарактеризуйте методологию применения  экономических индикаторов и индексов в прогнозировании.
8. Что такое  сводные и диффузионные индексы, индексы амплитуды?
9. В чем преимущество использования экономико-математических моделей в прогнозировании? Какие типы экономико-математических моделей Вы можете назвать?
10. Опишите способы экономико-статистического моделирования, применяемые в прогнозировании.
11. Каковы достоинства эконометрических моделей и как они используются  в прогнозировании?
12. В чем состоит метод группового учета аргументов?
13. Охарактеризуйте  метод  распознавания образов, опишите его возможности в сфере  прогнозирования.
14. В чем суть оптимизационных моделей,  и каковы особенности их применения в прогнозировании?
15. Раскройте содержание имитационных моделей. Каковы условия и области их применения  в прогнозировании?
16. Охарактеризуйте балансовый метод прогнозирования. Что представляет  собой балансовая модель,  как она используется в прогнозных расчетах?
17. Дайте характеристику сетевому подходу в прогнозировании. Что представляют собой сетевые графики,  как они используются при  проведении прогнозных расчетов?

ЛИТЕРАТУРА
1. Анализ и применение математических моделей экономической динамики. - Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1990.
2. Анализ и прогнозирование ресурсов народнохозяйственного развития. - М.: Изд-во НЭП НТП, 1988.
3. Аронов А.М., Громов А.В. Ключевые факторы успеха стратегического планирования.- СПб.: Лениздат, 2000.
4. Архипов В.М. Стратегическое планирование на предприятии.- СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1992.
5. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. - М : Наука, 1984.
6. Ашманов С.А. Математические модели и методы в экономике. М.: изд-во МГУ, 1980.
7. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. - М.: Статистика, 1980.
8. Болотов С.П. Разработка стратегии предприятия.- Сыктывкар: Изд-во СПУ, 1999.
9. Боумэн К. Основы стратегического менеджмента.- М.: Банки и биржи, 1997.
10. Виссема Х. Стратегический менеджмент.- М.: Финансы, 2000.
11. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебн. пособие.- 2-е изд., -М.: Изд. Дом «Денисов и К», 2001.
12. Воробьев Н.Н. Основы теории игр. Бескоалиционные игры. -М.: Наука, 1984.
13. Глущенко В.В. Прогнозирование. 3-е изд.- М.: Вузовская книга, 2000.
14. Гранберг А. Г. Моделирование социалистической экономики: Учебник. - М.: Высшая школа, 1988.
18. Государственное регулирование экономики /Под ред. А.Н. Петрова. Ч.1.: Учебн. пособие  - СПб.: Знание1999.
19. Громова Н.М. Прогнозирование и планирование на предприятии. –СПб.: СПбГУВК, 1997.
20. Дадаян В.С. Макроэкономические модели. - М.: Экономика, 1983.
21. Дашевская Г.М., Китникова В.Г. Методы стратегического планирования. – М., 1992.
22. Декомпозиция и оптимизация в сложных системах. - М.: Изд-во ВЦ АН СССР, 1988.
23. Джонсон Дж. Эконометрические модели. - М.: Статистика, 1980.
24. Ермилов А.П. Макроэкономическое прогнозирование в США. - Новосибирск: Наука, 1987.
25. Забелин П.В., Моисеева Н.К. Основы стратегического управления.- М.: Инф.- внедренч. Центр «Маркетинг», 1998.
26. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация. - Киев: Вища школа, 1991.
27. Захарченко Н.Н. Экономические измерения: теория и методы. -Спб: Изд-во СП6УЭФ.1993.
28. Имитационная система принятия экономических решений. -М.: Наука, 1989.
29. Индикативное планирование: теории и пути совершенствования. – СПб.: Знание, 2000.
30. Исаев И.Ю. Выбор стратегии развития предприятия. – Л.: Изд-во ЛИЭИ, 1990.
31. Кевеш П. Теория индексов и практика экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1990.
32. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. - М.: Статистика, 1980.
33. Кукушкин Н.С., Морозов В.В. Теория неантагонистических игр. - М.: Изд-во МГУ, 1984.
34. Курышева С.В., Михайлов Б.А. Статистическое изучение динамики: Уч. пособие. - Л.: Изд-во ЛФЭИ, 1990.
35. Кухарев В.Н. и др. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении: Уч.пособие. - Киев: Вища школа, 1991.
36. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и статистика, 1986.
37. Методы народнохозяйственного прогнозирования. - М.: Наука, 1985.
38. Моделирование прогнозирование в управлении /Под ред, В.И. Дудорина. - М.: Изд-во ГАУ, 1992.
39. Математическое моделирование и системный анализ. - М.: Наука, 1986.
40. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: Уч. пособие. - СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1994.
41. Мулен Э. Теория игр. - М.: Мир, 1985.
42. Неантагонистические дифференциальные игры и их приложения. - М.: Наука, 1986.
43. Основы стратегического планирования.- СПб: Знание, 1998.
44. Основы экономического и социального прогнозирования: Учебник. - М.: Высшая школа, 1985.
45. Петров А.Н., Демидова Л.Г. Балансовые обоснования и разработки в прогнозировании и планировании экономики- Текст лекций. Часть II. - СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1995.
46. Петров А.Н. Методология выработки стратегии развития предприятия.- СПб: Изд-во СПбГУЭФ,1992.
47. Петров А.Н. Стратегическое планирование развития предприятия.-  СПб: Изд-во СПбГУЭФ,1994.
48. Прогностика. Терминология. - М.: Наука, 1990.
49. Пуарье Д, Эконометрия структурных изменений (с применением сплайн-функций). - М.: Финансы и статистика, 1981.
50. Паппэ Л.Ш. Малоразмерные макроэкономические модели экономического роста и НТП. - М.: Наука, 1992.
51. Рабочая книга по прогнозированию. - М.: Мысль, 1982.
52. Рейльян Я.Р. Аналитические основы принятия решений. М.: Финансы и статистика, 1989.
53. Статистическое моделирование и прогнозирование: Уч. пособие. - М.: Финансы и статистика, 1990.
54. Стратегическое планирование и управление /Под ред. А.Н. Петрова: Учебн. Пособие, 2-е изд., доп. Ч.1.- СПб.: Изд-во СПбГУЭФ,1998.
55. Стратегическое планирование и управление: современное состояние /Под ред. А.Н. Петрова и Л.Г. Демидовой, - СПб.: ИВЭСЭП, Знание, 2002.
56. Стратегическое планирование и управление /Под ред. А.Н. Петрова: Учебн. Пособие, 2-е изд., доп. Ч.2. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ,1999.
57. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем. - М.: Экономика, 1990.
58. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.
59. Статистический анализ в экономике. - М.: Изд-во МГУ, 1992.
60. Сутягин В.С. Анализ и прогнозирование народнохозяйственной динамики. - М.: Наука, 1992..
61. Саркисян С.А. и др. Большие технические системы. Анализ и прогноз развития. - М.: Наука, 1984.
62. Сплайн-функция в экономико-статистических исследованиях. - Новосибирск: Наука, 1985.
63. Ухов    Н.Н.,    Демидова    Л.Г.,    Петров А.Н.    Методы прогнозирования   и   планирования   экономических и   социальных систем: Уч. пособие. - СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1992.
64. Цыгичко В.И.  Прогнозирование социально-экономических процессов. - М.: Финансы и статистика, 1986.
65. Чижов      Ю.А.      Эконометрическое      прогнозирование капиталистической экономики. - Новосибирск, 1982.
66. Шибалкин О.А. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. - М.: Наука, 1992.
67. Эконометрическое моделирование: Сб. науч. тр. - М.: Изд-во ВЦ РАН, 1992.