ref-16180 (743500), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

1.3 - расширение рынка сбыта;

1.4 - организационно-техническое развитие производства (в т.ч. внедрение инноваций);

1.5 - социальное развитие коллектива и охрана окружающей среды;

2.1 - ресурсное обеспечение (сырье, материалы, ввод мощностей);

2.2 - информационное обеспечение;

2.3 - правовое обеспечение;

3.1 - организация процессов основного и вспомогательного производства;

3.2 — мотивация;

3.3 - регулирование;

3.4 - маркетинг;

3.5 - планирование;

3.6 - учет и контроль по центрам ответственности;

4.1 - управление персоналом;

4.2 - разработка и реализация управленческих решений;

4.3 - анализ в принятии решений;

4.4 - прогнозирование в принятии решений.

Описание исходного состояния (анализ) исследуемой системы отра­жает степень информированности к началу прогнозирования и содержит исходную гипотезу о механизме ее функционирования и развития.

Таким образом, на подготовительном этапе создаётся информационная (в широком смысле) база для проведения прогнозных исследований.

Процесс прогнозирования может быть представлен как некоторое операторное преобразование(П) исходной информации об исследуемом объекте в виде её отображения на будущее, ограниченное глубинной прогноза:

П : {I, tyn} →Iyn, (1.2)

где П – оператор прогнозирования;

I – информация об исходном состоянии объекта;

tyn – период упреждения прогноза;

Iyn – результат прогноза.

Зависимость (1.2) для сложных хозяйственных систем может быть представлена в более детальном виде:

П : {I, Ц, U, tyn}→Iyn, (1.3)

при условии, что

Ц ≤ Ц٭; U ٭≤ U ≤ U´٭; tyn ≤ tyn ; I٭ ≤ I ≤ I´٭, (1.4)

Где Ц – область целей системы в пространстве;

U – уровень управления в принятой декомпозиции системы;

Ц٭, U٭, U´٭, I٭, I´٭­

tyn – горизонт прогноза, т.е. максимально возможный период упреждения.

Для хозяйственных многоуровневых систем оператор прогнозирования П представляет собой иерархическую структуру. Например, для трёхуровневой системы

П={Псk,{Пβjk},{Пαijk}}, (1.5)

где Псk – оператор прогнозирования высшего уровня;

{Пβjk} – множество операторов прогнозирования второго уровня;

{Пαijk} – множество операторов прогнозирования третьего уровня;

i,j,k – число параметров, описывающих систему на каждом уровне.

Таким образом, описание рассматриваемой трехуровневой системы реализуется в виде иерархии численных параметров системы и ограничений на области их области их возможных значений.

В рассматриваемой формальной постановке исходная информация о состоянии рассматриваемого объекта (I) отделена от механизма его функ­ционирования (П). Структура этой информации может быть представлена тремя основными составляющими:

Iу - параметры состояния системы, поддающиеся целенаправленному изменению;

Iну - параметры, эволюция которых не поддается управлению, т.е. не зависит от воли людей;

Iвн - параметры внешней среды, не поддающиеся изменению в рам­ках рассматриваемой системы.

В результате получаем

(1.6)

I= {Iу,Iну,Iвн}.

Для прогнозных задач остаточную неопределенность будущего со­стояния исследуемого объекта определяют 1ну и 1вн.

Поэтому для принятия управленческих решений на основе прогноза должен быть определен перечень возможных последствий при определен­ных, возможных в будущем условиях 1ну и 1вн. Это означает, что приня­тию решения должен предшествовать выбор условий, которые, по мнению лица, принимающего решения, наиболее вероятны.

Другим источником неопределенности является неясность и неодно­значность целей функционирования и развития системы. В процессе про­гнозирования цель должна быть сформулирована достаточно конкретно. Задача прогноза - определить границу области реальных (достижимых) це­лей в различных условиях будущего развития системы (при различных Iну и Iвн)[37].

Таким образом, прогнозирование связано с неопределенностью в оценке последствий каждого управленческого решения. Эта неопределен­ность связана также с тем, что за период с момента получения информации об объекте управления (хозяйственной системе) до момента исполнения управляющего воздействия на систему могут происходить:

• старение информации;

• изменение функций, структуры, параметров объекта прогнозирова­ния;

• изменение функций, структуры, параметров внешней среды.

При разработке прогнозов следует иметь в виду, что каждое управ­ленческое решение по своей природе является прогнозным. Эффектив­ность принимаемых решений может быть обеспечена системным единст­вом процессов прогнозирования и планирования, осуществляемых в определенной последовательности: «поисковый прогноз - нормативный про­гноз- стратегическое планирование — бизнес-планирование - перспектив­ное планирование - текущее планирование - оперативное планирование» [9].

Соблюдение системного единства и последовательности этапов по­зволяет раскрывать неопределенности, связанные с внешней средой и со­стоянием самого объекта прогнозирования. Игнорирование отдельных элементов данной системы может привести: к снижению точности прогно­зирования-планирования и эффективности принимаемых управленческих решений; к повышению риска при принятии решений.

Таким образом, квалифицированный, профессионально подготов­ленный экономист-менеджер должен обладать системными знаниями о науке прогнозирования, что поможет ему при разработке обоснованных управленческих решений.

1.3. Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования

Принципиальная возможность экономического прогнозирования основывается на закономерном (детерминированном) характере изменения различных показателей и на инерционности технико-экономических про­цессов [39].

Инерционность в развитии хозяйственных структур проявляется двояким образом:

• как инерционность взаимосвязей, т.е. как сохранение в основных чертах механизма формирования явления (инерционность первого рода);

• как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т.е. как некоторая степень сохранения их характера (темпов, направления, ко­леблемости основных количественных показателей) на протяжении срав­нительно длинных хронологических отрезков (инерционность второго ро-да).

Степень инерционности зависит от такого фактора, как размер или масштаб изучаемой хозяйственной структуры или процесса. Если рассмат­ривать производственную систему, то чем ниже уровень в иерархии «предприятие — отрасль - народное хозяйство», тем менее инерционными оказываются соответствующие характеристики.

Последнее обстоятельство можно объяснить тем, что влияние от­дельного фактора (например, внедрение инноваций) на низовом уровне часто оказывается доминирующим. На макроуровне показатели более ус­тойчивы, поскольку на их значение оказывает воздействие уже гораздо большее число факторов. Изменение действия ряда из них (иногда оказы­вающих противоположное влияние) приводит к меньшей потере инерци­онности, чем на микроуровне.

Опыт свидетельствует о том, что чем «моложе» изучаемая система (хозяйственная структура, экономическое явление, процесс) и, соответственно, чем меньше имелось времени для формирования более или менее

устойчивых взаимосвязей и основных тенденций в ее развитии, тем мень­шей инерционностью она обладает.

Наличие инерционности не означает, что экономическая система в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции. Раз­личные факторы будут в большей или меньшей степени воздействовать на систему, приводя к отклонениям от тенденции.

Прогнозирование инерционных систем осуществляется через анализ области возможного, то есть того, что возможно в будущем. Теория про­гнозирования рассматривает понятие возможности как форму детермина­ции. Различают два типа детерминации [37]:

• внутренняя детерминация, свойственная целостным сложным сис­темам, обладающим внутренним источником саморазвития (социальные системы);

• внешняя детерминация, предполагающая выделение устойчивых, относительно неизменных отношений, когда исследуемая система рассматривается как нечто постоянное, устойчивое. Это более простая форма детерминации.

Принцип внешней детерминации предполагает проверку изучаемой системы на устойчивость. Это означает, что не любая комбинация свойств и состояний элементов, образующих целостную социально- экономиче­скую систему, возможна в будущем, а только та, которая образует опреде­ленную устойчивую форму, отражающую сущность этой системы.

Критерий устойчивости позволяет проводить отбор только тех вари­антов будущего, которые могут реально существовать.

Для определения типа инерционности экономической системы необ­ходимо выяснить, присутствует ли в динамических рядах технико-экономических показателей тенденция (тренд). Выяснение типа инерци­онности позволяет в дальнейшем подобрать адекватный метод прогнози­рования (например, при инерционности первого рода это могут быть рег­рессионные модели, носящие стационарный характер, а при инерционно­сти второго рода - экстаполяционные модели или авторегрессия).

Основная задача анализа временных рядов состоит в выделении детерминированной составляющей (тренда) и случайной составляющей, а также в оценке их характеристик.

В общем виде временной ряд можно представить как

yt = f (t,xt) + εt, t = 1,2,...,T, (1.7)

где у, - значения показателей временного ряда;

f (t,xt) -детерминированная составляющая;

х, — значения детерминированных факторов, влияющих на детер­минированную составляющую f в момент времени t;

εt - случайная составляющая;

T- длина временного ряда.

В экономике часто роль детерминированной составляющей играет результирующий показатель, например, объем производства, обусловлен­ный общей тенденцией экономического роста, темпами и объемами инно­ваций, затратами ресурсов. На этот результат, кроме экономических фак­торов, могут оказывать долговременное влияние также некоторые природ­ные факторы. Случайная составляющая аккумулирует влияние множества не включенных в детерминированную составляющую факторов, каждый из которых отдельно оказывает незначительное влияние на результат.

Многие исследователи [10,21,26,32] при анализе динамических ря­дов выделяют следующие четыре основные составляющие:

• долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, кото­рая является результатом действия факторов, приводящих к постепенному изменению данного экономического показателя. Так, в результате научно-технического прогресса, совершенствования организации и управления производством относительные показатели результативности и эффектив­ности производства растут, а удельные расходы ресурсов на единицу по­лезного эффекта снижаются;

• долговременные циклические колебания проявляются на протяже­нии длительного времени в результате действия факторов, обладающих большими последствиями, либо циклически изменяющихся во времени (кризисы перепроизводства, периодические природные явления);

• кратковременные циклические колебания (сезонная составляющая) показывают колебания факторов в зависимости от времен года (продук­тивность сельского хозяйства, сезонные колебания розничного товарообо­рота);

• случайная составляющая образуется в результате суперпозиции большого числа внешних факторов, не участвующих в формировании детерминированной составляющей и оказывающих незначительное влияние на изменение значений показателей.

Для выявления типа инерционности необходимо проверить зависи­мость показателей от временного фактора. Для этой цели, в частности, можно порекомендовать метод, разработанный Ф.Фостером и А.Стюартом, предложившими по данным исследуемого ряда определять величины и, к I путем последовательного сравнения уровней ряда динамики [39]:

1, если уt – max из всех yt-1, yt-2, yt-n;

u

0, в остальных случаях

t =

1, если уt – min из всех yt-1, yt-2, yt-n;

l

0, в остальных случаях

t =

Далее определяется две простые характеристики s и d:

s=∑s_t, (1.10)

d=∑d_t, (1.11)

где: st = ut+lt,

и dt=ut-lt, (1.12)

Суммирование в формулах (1.10) и (1.11) производится по всем чле­нам ряда. Полученные показатели s и d используются для проверки гипо­тезы об отсутствии тенденции (s - б средней, d - в дисперсии) в динамике исследуемого экономического показателя. Проверку гипотезы проводят, применяя t-критерий Стьюдента, то есть определяя:

tн=(d-0)/(σ1), (1.13)

tн=(s-µ)/( σ2), (1.14)

где µ — математическое ожидание величины s;

σ - средние квадратические 0, изменения величин s и d.

Значения, µ, σ1 и σ2 табулированы. Если tн ≥ tкр то гипотеза о нали­чии тенденции отвергается, tкр находят по таблицам критических точек распределения Стьюдента в зависимости от уровня значимости гипотезы а (обычно выбирается на уровне 0,05) и числа степеней свободы k:

k = n – 1, (1.15)

где n — число уровней ряда.

Если же tn <tкр, то гипотеза принимается, и для исследуемого объ­екта характерна инерционность второго рода. Данный метод достаточно прост и легко может применяться в практических разработках.

После проверки типа инерционности экономической системы (объ­екта) необходимо перейти к подбору адекватного метода прогнозирования, а также параметрических моделей в соответствии с алгоритмом, показан­ным к количественным расчетам и верификации результатов.

2. МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

2.1. Классификация и область применения методов прогнозирования

Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных за­дач прогнозирования. Возрастание актуальности разработки формальных, в том числе логических процедур, при выборе метода прогнозирования отмечает в своих работах Глущенко В.В. [8,9]. При этом можно указать три основные группы причин, влияющих на необходимость выбора метода прогнозирования.

Характеристики

Список файлов реферата