Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1.Формулировка проблемы.

2.Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3.Применение метода и оценка полученного прогноза.

4.Использование прогноза для принятия решения.

5.Анализ «прогноз-факт».

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, формализуемость, объем.

Выбор конкретного метода прогнозирования зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления (оснащение автомобиля антигравитационным оборудованием)? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

8.4. Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях

Использование современных информационных технологий в маркетинговых исследованиях рассмотрим на примере двух программных продуктов: ExpertDecide 2.2 и MarketingExpert.

Expert Decide 2.2 - программная система поддержки принятия решений группой экспертов, реализующей метод анализа иерархий Т. Саати. Она может применяться для решения следующих задач:

1.принятие решений о выпуске новой продукции;

2. проведение исследований и выбора проектного решения;

3. оценки квалификации персонала;

4. выбор при найме на работу;

5. оценки контрактов и портфелей ценных бумаг;

7. проведения конкурсов;

8. разработки учебных программ;

9. планирования бюджета;

10. оценки кандидатов в избирательной кампании и т.п.

Отличительными особенностями системы ExpertDecide являются:

Возможность структурировать сложную проблему в диалоговом режиме с редактированием. При этом система может эффективно обрабатывать даже очень сложные иерархии, требующие большого количества вычислений.

Поддержка неполных иерархий.

Обрабатывать группы экспертов и получать усредненные вектора приоритетов по группам различных комбинаций экспертов.

По созданной пользователем иерархии, система автоматически создает матрицы попарных сравнений элементов с заполненной главной диагональю.

Система может воспринимать как количественные, так и качественные суждения при оценках.

В системе ExpertDecide используется девяти бальная шкала для попарного сравнения элементов.

Возможность просматривать вектора приоритетов и коэффициенты, отражающие согласованность суждений для каждой матрицы попарных сравнений.

Вычислять отношение согласованности иерархии в целом.

Вектора приоритетов изображаются как в числовом представлении, так и виде гистограммы.

Возможность изменять суждения с целью достижения лучшего индекса согласованности для матриц попарных сравнений с автоматическим перерасчетом итогового вектора приоритетов.

Возможность изменять точность при расчете векторов приоритетов.

Возможность производить изменения в иерархии с автоматическим формированием новых матриц попарных сравнений, заимствующих максимум информации о попарных сравнениях элементов из таблиц попарных сравнений предыдущих иерархий.

Просматривать отчет матрицы согласованности попарных суждений и выявлять наиболее несогласованные суждения.

Возможность производить принудительное согласование элементов с целью достижения идеальной согласованности.

MarketingExpert - программа для разработки маркетинговой стратегии компании, входящая в информационно-аналитический комплекс, в который также входят программы Marketing Analytic, Marketing GEO.

Система MarketingExpertnoMoraeT оценить реальное положение компании на рынке, провести сравнительный анализ ее сбытовой деятельности с конкурентами, сформировать оптимальную структуру сбыта. Кроме того, система позволяет определить доходность различных сегментов рынка и товаров, долю рынка компании и темпы ее роста. Если задать необходимый уровень прибыльности, то с помощью данной программы можно рассчитать цену товаров, необходимую для его достижения.

Применение общепринятых аналитических методик (GAP-анализ, сегментный анализ, SWOT-анализ, Portfolio-анализ) оказывает неоценимую помощь при разработке оптимальной стратегии и тактики работы компании на рынке, оценке рисков и расчете основных плановых финансовых результатов. Разработанный с применением MarketingExpert стратегический план маркетинга может быть использован для прогнозирования объемов сбыта в программе ProjectExpert.

MarketingExpert- это программа, которая является одной из наиболее развитых с точки зрения функциональной полноты.Основная идея, заложенная в программу, заключается в построении виртуальной модели рынка и компании, действующей на нём. В модель включается и географическое распределение и сегментирование рынка по категориям потребителей и модели поведения конкурентов и многое другое. Принцип работы с программой иногда даже ближе не к обычной работе аналитика, а к деловой игре, так как охватить всю картину модели в уме невозможно и ее поведение отслеживает уже сама программа. Эта идея, будь она цельно и качественно реализована, могла бы привести к появлению великолепного продукта. Однако программа обладает рядом недостатков, которые существенно снижают ее ценность. Рассмотрим их:

1.Интерфейс выполнен непрофессионально, в результате работать с моделью неудобно и «игровая» составляющая работы исчезает, то есть теряется динамика работы. В некоторых случаях работа с программой полностью заслоняет от пользователя работу с моделью. Это ограничивает применимость инструмента теми проектами, в которых без построения сложной маркетинговой модели слишком сложно оценить свои перспективы.

2.Программа работает с большими объемами данных, но не предлагает хорошего инструментария для их сбора и подготовки к вводу, поэтому создание приемлемой модели - операция трудоёмкая, и не всегда выполнимая. По указанным причинам гибкого и качественного инструмента из программы не получилось. Но она всё же выглядит вполне приемлемо как не вполне удобная, но профессиональная система.

Можно рекомендовать познакомится с MarketingExpert"oM даже в том случае, если вы не собираетесь его покупать и использовать - это лучший способ понять многие принципы маркетингового анализа, оценить их трудоёмкость и применимость для каждого конкретного случая.

Контрольные вопросы

1.Какое место в маркетинговых исследованиях занимает рыночное

прогнозирование?

2.Что такое рыночный тренд?

3.Как влияют сезонность, цикличность и случайность на характер составления прогнозов?

4.Перечислите основные методы прогнозирования.

5.Как составляются модели для прогноза?

Практические задания

Административными методами можно предотвратить необоснованные расходы (хищение, злоупотребление).

Альтернативные издержки и проблема экономического выбора. Кривая производственных возможностей.

Выбор метода прогнозирования является вспомога­тельным, но ключевым решением при прогнозировании. Это решение, с одной стороны, должно обеспечить функ­циональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой стороны, уменьшить затраты времени и средств на прогнозирование.

Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно ме­тода прогнозирования возрастает под воздействием трех

групп причин.

Первая группа причин состоит в росте числа методов прогнозирования, порождаемом разнообразием практических задач прогнозирования. В настоящее время число методов прогнозирования приближается к двум сотням. В связи с усложнением задач и условий прогнозирования число методов, вне сомнения, будет расти. Поэтому даже краткое ознакомление с сущностью известных методов прогнозиро­вания путем их перебора потребует немало времени и сил.

В условиях рыночной, а в тем более переходной эконо­мики, у менеджера-практика такого времени может просто не оказаться. Следовательно, для облегчения задачи выбора метода требуется разделение всех методов прогнозирования на виды. При этом могут активно использоваться приве­денные классификации методов прогнозирования.

Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования.

Третья группа причин связана с возрастанием дина­мичности (подвижности) рыночной среды, ускорением тем­пов морального старения товаров, услуг и ОПС, их произ­водящих.

Поэтому на выбор метода прогнозирования влияют:

1) существо практической проблемы, подлежащей ре­шению;

2) динамические характеристики объекта прогнозиро­вания и рыночной среды;

3) вид и характер располагаемой информации, типовое представление объекта прогнозирования;

4) комбинация фаз жизненного, рыночного циклов или цикла разработки (или совершенствования) товара или услуги, а также ОПС, их производящей;

5) период упреждения и его соотношение с предпола­гаемой продолжительностью рыночного, жизненного цикла, цикла разработки или модификации товара, услуги;

6) предполагаемый тип менеджмента: традиционный, системный, ситуационный, социально-этический менеджмент;

7) требования к результатам прогнозирования и другие обстоятельства конкретной проблемы.

Причем все названные факторы, влияющие на выбор метода прогнозирования, должны рассматриваться в си­стемном единстве, но с учетом их значительного числа в некоторой последовательности, которая не обязательно должна совпадать с приведенной.

Факторы, признанные несущественными в условиях конкретной задачи, могут исключаться из рассмотрения. Например, при разработке высокотехнологичных образцов машиностроения период упреждения прогноза должен вы­бираться как минимальный из прогнозного горизонта состоя­ния рынка и цикла разработки нового изделия. Если при этом отсутствует статистическая информация, то выбор вида метода прогнозирования может осуществляться из следующего множества: прогнозирование по аналогии, функционально-логическое прогнозирование, экспертное прогнозирование.

Прогнозист должен в результате предпрогнозных ис­следований структурировать информацию об объекте прогно­зирования, проанализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует кон­кретным условиям прогноза и (или) плана. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозиро­вания вьделить как те методы, применение которых возможно в условиях решаемой задачи, так и те методы, применять которые нельзя. Последние исключаются из числа рассмат­риваемых альтернатив.

Важную роль в этом может сыграть типовое пред­ставление объекта прогнозирования. Это объясняется тем, что с каждым из типовых представлений связано некоторое множество элементов методической среды прогнозирования: методов прогнозирования и планирования. Это отражает булева (логическая) матрица наличия или отсутствия связи между типовым представлением и методом прогнозирования объекта (Таблица 3.1.)/3/.

В случае отсутствия искомой связи вид методов либо метод прогнозирования или планирования не может быть применен при данном типе представления объекта прогно­зирования. Такая связь существует, если в пересечении строки и столбца проставлена «1», и отсутствует, если в пересече­нии строки и столбца проставлен «О».

Строки этой матрицы пронумерованы от 1 до 6 и соот­ветствуют:

1 - неосознанному (интуитивному) представлению;

2 - предметному представлению (описанию) объекта прогнозирования естественным языком (известные дескрип­тивные модели);

3 - функционально-декомпозиционному представлению;

4 - представлению в виде контуров обслуживания;

5 - агрегативно-декомпозиционному представлению;

6 - представлению в виде модели «параметр - поле допуска».

Таблица 3.1. Булева (логическая) матрица наличия или от­сутствия связи между типовым представлением и группой методов прогнозирования.

№

Столбцы этой матрицы пронумерованы в соответствии с номерами видов прогнозирования:

1 - экспертное прогнозирование;

2 - функционально-логическое прогнозирование;

3 - структурное прогнозирование;

4 - параметрическое прогнозирование;

5 - прогнозирование по аналогии;

6 - комплексные системы прогнозирования.

Следует обратить внимание и на то, какой метод управления (тип менеджмента) предполагается использовать. Это объясняется тем, что различные типы менеджмента предъявляют различные требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозиро­вания. При этом необходимо помнить, что, как установле­но в главе 1, все решения предпринимателя или менеджера носят прогнозный характер, т. е. прогнозность является фундаментальным свойством любого решения.

Традиционный менеджмент. В явной форме требования к виду результатов (качественные или количественные) и точности прогнозирования при этом типе менеджмента не предъявляются. Это связано с тем, что «по умолчанию» предполагается, что последствия управляющего воздействия будут аналогичны ранее наблюдавшимся при управлении дру­гими объектами. Таким образом, традиционный менед­жмент использует прогнозирование по аналогии.

Системный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе множества элементов проблемы или элементов, решающих проблему, а также связей между ними. Поэтому та­кой тип менеджмента чаще всего использует экспертное, функционально-логическое, структурное прогнозирование.

Ситуационный менеджмент предполагает необходимость в прогнозе последствий принимаемых решений. Результат такого прогноза может носить качественный (хуже, лучше или предпочтительно, недопустимо и т.д.) или количествен­ный характер. Поэтому такой тип менеджмента чаще дол­жен использовать экспертное, функционально-логическое, структурное или математическое прогнозирование.

Социально-этический менеджмент предполагает необ­ходимость не только в прогнозе последствий принимаемых решений, но и оценке значимости и(или) влияния этих по­следствий на состояние объектов, попадающих в сферу влияния этого решения. Оценка значимости этих послед­ствий для состояния объектов, попадающих в сферу влия­ния, разрабатываемого решения позволяет классифицировать результат такого воздействия как допустимый, недопусти­мый и т. д. Результат прогноза может носить качественный (допустимое, недопустимое и т. д. состояние) или количе­ственно-качественный характер, когда качество состояния определяется исходя из анализа числовых значений пара­метров и их сравнения с количественными оценками раз­личных типов состояний.

Морально-этический менеджмент использует прогноз "реакции персонала на соответствующие воздействия.

Стабилизационный менеджмент требует прогноза на­правления и скорости изменения параметров объекта управления в результате соответствующих воздействий.

Так как изложение всех почти 200 методов прогнози­рования на страницах настоящей книги нереально, методы прогнозирования разделены на виды. Каждый из видов ме­тодов прогнозирования представлен наиболее часто практи­чески используемыми методами. Предполагается, что объем описания метода прогнозирования должен обеспечивать его практическое использование, но не претендует на исчерпы­вающую строгость с математической точки зрения. В на­стоящей книге виды методов теории прогнозирования будут рассматриваться в следующей последовательности: эксперт­ное прогнозирование, функционально-логические и струк­турные методы, математические методы параметрического прогнозирования, прогнозирование по аналогии. Здесь же будут рассмотрены комплексные системы прогнозирования. Такая последовательность изложения связана с необ­ходимостью решения соответствующих задач при прогно­зировании и с располагаемой об объекте прогнозирования информацией. Изложению каждого из видов методов про­гнозирования будет предшествовать краткая характери­стика условий применения соответствующих методов.

методами экономического прогнозирования понимают совокупность приемов, оценок и способов исследования экономических процессов, которые дают возможность на основе анализа прошлых (ретроспективных) внутренних и внешних связей в системе или их изменений предусматривать возможный (вероятный) ее развитие в будущем.

Выбор метода прогнозирования основывается прежде всего на необходимости обеспечения функциональной полноты, достоверности и точности прогноза, а также необходимости уменьшить затраты времени и денежные средства на осуществление процесса прогнозирования экономического развития. Он зависит от таких факторов: цели прогноза, его задачи; период, на который формируется прогноз; специфика объекта прогнозирования (а именно его динамическая характеристика рыночной среды функционирования, сложности, масштабности); достоверность, полнота и характер исходной информации об объекте прогнозирования; ограничительные факторы прогнозирования (ресурсов, алгоритмов, программы и т. др.); требования к результатам прогнозирования.

Все названные факторы, влияющие на выбор метода прогнозирования, должны рассматриваться в системном единстве и определенной последовательности, определенной в отношении объекта прогнозирования. Но это не означает, что все перечисленные выше факторы должны быть обязательно учтены. Если отдельные из них определяются как несущественные в условиях конкретного прогнозируемого объекта (явления), то они могут быть удалены из рассмотрения или не учитываться.

системы методов, которые используют в прогнозировании экономического развития, закладывают определенные классификационные признаки. Наиболее распространенным признаком является степень формализации, по которым методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования (здесь различают экспертные, фактографические и комбинированные методы). По способу получения прогнозной информации методы прогнозирования делятся на статистические, экспертных оценок, аналогий, моделирования.

Классификация методов, кроме необходимой систематизации процедуры прогнозирования, должна обеспечивать возможность сравнительного анализа и выбора наиболее целесообразного метода прогнозирования.

Экспертные методы прогнозирования применяют, когда информационный массив, который характеризует развитие экономики в прошлом, недостаточный или его нет. Экспертные методы основываются на использовании оценки (интуиции) специалистов-экспертов относительно перспектив развития экономических процессов в будущем. По принципу действия экспертные методы делятся на: а) методы индивидуальной экспертной оценки и б) методы коллективной экспертной оценки.

Методы индивидуальной экспертной оценки относятся методы прогнозирования, основанные на использовании в качестве источника информации суждения (оценки) одного или нескольких специалистов-экспертов. При этом эксперты должны быть компетентными в сфере деятельности, подлежащей прогнозированию. К числу таких методов относят анкетирование, аналитические и докладные записки, методы написания сценария, морфологический анализ, интервью, дискуссии, психоінтелектуальна генерация идей. Наиболее распространенными являются интервью, метод аналогов, метод написания сценария.

Методы индивидуальной экспертной оценки пока являются наиболее доступными, но не самыми достоверными способами разработки прогноза вследствие значительной субъективности и зависимости от профессионализма и компетентности эксперта. Использование методов коллективных экспертных оценок является попыткой повысить степень объективности мнений экспертов, увеличить достоверность группового обсуждения.

Методы коллективной экспертной оценки - это методы, основанные на выявлении обобщенной объективной оценки экспертной группы путем обработки индивидуальных оценок, которые могут осуществляться путем как непосредственного (опрос), так и опосредованного (анкетирование) контакта с экспертами. К таким методам относятся: метод экспертных комиссий, метод коллективной генерации идей, метод круглого стола, метод "Дельфи", эвристическое прогнозирование, синоптические методы, матричные модели.

Фактографические методы используют, когда информационная база о прошлом развитии объекта является достаточной и полной. Фактографические методы включают статистические методы, методы аналогии, методы прогнозного моделирования.

Статистические методы основываются на анализе временных динамических рядов, которые дают возможность наметить общие тенденции в развитии объекта. Выделяют динамические ряды с устойчивой тенденцией (трендом), с неустойчивой тенденцией, с отсутствующим тенденцией. При прогнозировании показателей со стойкой тенденцией используют следующие методы математической статистики: прогнозной ектраполяції, скользящей средней, метода наименьших квадратов, и адаптивного экспоненциального сглаживания, гармонических весов. Для прогнозирования динамических рядов с неустойчивой и отсутствующим тенденцией наиболее целесообразными являются методы кореля-ционно-регрессионного анализа, вероятностного моделирования цепей Маркова, методы на основе функций с гибкой структурой, нейрон ни сети.

Метод аналогий заключается в перенесении ранее сложившейся модели развития объекта-аналога на прогнозируемый объект. Используют, когда объект прогнозирования рассматривается как физическое и полномасштабная модель объекта-аналога, а цели и задачи прогнозирования соответствуют целям и задачам развития объекта-аналога. Наиболее используемыми методами аналогии в прогнозировании экономического и социального развития является математическая, историческая и структурная аналогии.

Методы прогнозного моделирования заключаются в построении условного изображения объекта прогнозирования, отражающая его характеристики в реальной среде, которые существенно важны для цели прогнозирования. В прогнозировании такая модель заменяет объект, не существует, а потому ее предназначение состоит в том, чтобы построить возможное информационное изображение прогнозируемого объекта и процессов, в нем происходящих. Модель при прогнозировании становится единственным инструментом проверки концепции будущего на допущения и определение границ возможных траекторий развития, то есть модель связывает информационное изображение современного с теоретическим отражением будущего. В практике экономического прогнозирования чаще всего используют следующие типы моделей: структурные, имитационные, сетевые, статистические, экономико-математические, факторные, эконометрические.

Следует отметить, что в мировой практике макроэкономического прогнозирования большинство прогностических моделей социально-экономического развития разрабатывают с помощью эконометрического инструментария. Бкономісти-математики работают над созданием аналитического аппарата, пригодного для составления прогнозов. Крупномасштабные эконометрические модели имеют многоцелевое назначение и используются как для прогнозирования экономических переменных (уровня безработицы, темпов роста цен, курса национальной денежной единицы) в определенный период времени, так и для выявления тенденций развития национальной экономики в целом. На их основе можно дать оценку вероятных последствий тех или иных государственно-политических решений, влияния на национальную экономику мирового фактора. Наиболее авторитетными в западных странах считают модели, разработанные специалистами Уортонской школы бизнеса (у истоков этого направления стояли Л. Клейн, корпорации "Data Resources" (А. Екстайн) и "Chase Ekonomet-rics" (М. Бванс)). Сегодня надежность эконометрического моделирования дополняется нематематичними средствами прогнозирования, в частности экспертным оценкам. Одна из совершенных форм таких оценок - дельфийский метод. Другое условие достоверности прогнозных моделей - сценарное прогнозирование.

Чтобы прогноз был правильным, он должен быть достоверным. Достоверность прогноза можно оценить только тогда, когда прогнозируемое явление состоится. В этом случае возникают две проблемы: как оценить качество прогноза до его реализации и можно считать достоверным прогноз, не оправдался. Однозначного ответа на эти вопросы дать нельзя, поскольку все зависит от того, какое решение было принято на основе разработанного прогноза и контролируемости ситуации, в которой функционирует объект. Для оценки достоверности и точности (обоснованности) прогноза используют понятие верификации и качества прогноза. Проверка - это совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза. Качество прогноза - это совокупность таких характеристик прогноза, что в комплексе позволяют сделать его эффективным и полезным в управлении, обеспечивающих получение достоверного описания объекта на определенную перспективу и возможность достоверного использования прогнозных результатов для процедуры управления. Понятие качества прогноза рассматривают двояко: в рамках самого прогноза и по результатам использования прогноза для целей управления.

Применяемые в настоящее время методы верификации прогноза преимущественно оперируют сугубо статистическими процедурами, которые сводятся к оценке доверительных интервалов расчетных прогнозных значений. При этом предусматриваются два вида ошибок: ошибки, обусловленные информацией или описанием объекта, и ошибки непосредственно выбора метода прогнозирования. Суммарная ошибка прогнозирования может быть рассчитана добавлением всех возможных ошибок, а именно: ошибок информации (погрешности в получении и обработке - Qd, ошибок в выборе метода прогнозирования, технологии его проведения (5 м), ошибок вычислительных процедур (£> 0), ошибок субъективного характера (5 С), ошибок появления непредвиденных изменений в объекте прогнозирования (5 э):

Верификация наиболее целесообразна на завершающей стадии разработки прогнозов. При использовании простых, несложных, приемов разработки экономического прогноза чаще всего для верификации используют экспертные опросы. В более сложных прогнозных расчетах необходимо воспользоваться специальной процедурой верификации, которая охватывает следующие действия: 1) разработку прогноза с использованием других альтернативных методов (прямая верификация); 2) сопоставление прогнозных показателей с полученными из других источников информации (косвенная верификация); 3) проверка разработанного прогноза на ретроспективном периоде (инверсная верификация); 4) аналитическое или логическое выведение параллельного прогноза из ранее полученных прогнозов (последовательная верификация); 5) дополнительный опрос экспертов и сравнения с выводами компетентных специалистов и прогнозистов (верификация экспертом); 6) опровержение критических замечаний оппонентов (верификация оппонентом); 7) выявление и учет возможных ошибок (верификация ошибок); 8) построение условных підмоделей, эквивалентных проектной полной модели, в типовых для него ситуациях или среде (частичная целевая верификация). Следует отметить, что совершенных прогнозов с точки зрения их реалистичности нет, поэтому проблема верификации является актуальной и важной, поскольку дает возможность приблизить прогнозные и фактические (в результате их реализации) значение исследуемых экономических процессов.

Факторы, определяющие выбор метода прогнозирования

Выбор метода прогнозирования, с одной стороны, должен обеспе­чить функциональную полноту, достоверность и точность прогноза, а с другой - уменьшить затраты времени и средств на прогнозирова­ние. Актуальность разработки формальных, в том числе логических, процедур выбора типа или непосредственно метода прогнозирования возрастает под воздействием трех групп причин.

Первая группа причин связана с большим числом методов прогно­зирования, порождаемым разнообразием практических задач прогнози­рования. В настоящее время количество методов прогнозирования на­считывается свыше двух сотен. Поэтому даже краткое ознакомление с известными методами прогнозирования путем простого перебора по­требует немало времени и сил.

Вторая группа причин состоит в том, что постоянно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозиро­вания. В особенности это относится к современным СЭС.

Третья группа связана с возрастанием динамичности (подвижно­сти) СЭС.

Прогнозист должен в результате предпрогнозных исследований структурировать информацию об объекте прогнозирования, про­анализировать ее и принять решение о том, какой из методов в большей степени соответствует конкретным условиям прогноза. При этом важно на этапе подготовки решения о выборе метода прогнозирования выделить как методы, применение которых воз­можно в условиях решаемой задачи, так и те, которые применять нельзя. Последние исключаются из числа рассматриваемых альтер­натив.

Выбор метода прогнозирования не может быть предметом субъ­ективных склонностей прогнозиста или группы прогнозистов и должен определяться в соответствии с объективными критериями выбора.

Критериями выбора метода являются:

Характер объекта прогнозирования, или проблемы (задачи), ре­шаемые в процессе прогнозирования;

Уровень прогнозирования, или уровень управления (федераль­ный, отраслевой, региональный, муниципальный), для которого разрабатываются прогнозы;

Интервал упреждения (дальнесрочный, долгосрочный, средне­срочный, краткосрочный);

Цели прогноза.

Проблемы различаются по степени развитости и четкости связей между исследуемыми проблемами и их следствиями; выделенными факторами и результативным показателем.

Выделяют четыре класса проблем, имеющих место при решении прогнозных задач.

1. Стандартные проблемы . Связи между фактором и результатом строго детерминированы, они могут быть выражены функциональны­ми уравнениями, простым расчетом (например, производительность труда равна отношению объема производства в неизменных ценах на численность работающих).

2. Структурированные проблемы . Связи носят вероятностный (стохастический) характер, но отличаются высокой степенью тесноты. При изменении факторов результат может определяться с некоторым интервалом «от» и «до», но может определяться и однозначно (напри­мер, определение темпов роста производительности труда в зависимо­сти от темпов его фондовооруженности).

1. Слабо структурированные проблемы . Они отличаются невысо­ким уровнем тесноты связи между фактором и результатом. Результа­тивный показатель при этом изменяется в очень большом интервале значения «от» и «до». Например, определение уровня урожайности сельскохозяйственных культур, который зависит от такого фактора, как погодные условия.

2. Неструктурированные проблемы . Изменение результативного показателя от влияния фактора трудно предсказуемо. Например, раз­витие техники и технологии в зависимости от размеров финансирова­ния и т. п.

Важно иметь в виду, что класс проблем зависит от объекта про­гнозирования. Так, например, ясно, что прогнозирование развития науки и техники по своей сути относятся к слабо структурирован­ным проблемам, в отличие, например, от прогнозирования разви­тия производства. Но это в общем случае. В то же время интервал упреждения, т.е. период прогнозирования, может изменить класс проблем для одного и того же объекта. Так, прогнозирование изме­нения объема основных производственных фондов в зависимости от объема инвестиций в краткосрочном периоде (1 год) относится к структурированным проблемам (2 класс), а та же проблема, ре­шаемая в долгосрочном периоде (до 10 лет), переходит в класс слабо структурированных проблем (3 класс), а в долгосрочном пе­риоде на 20 лет и тем более в дальнесрочном периоде (свыше 20 лет) - в класс неструктурированных проблем.

В случае, если проблема решается на уровне организации (фир­мы) в краткосрочном периоде, она может быть отнесена к стандарт­ным проблемам (например, расчет производственной мощности при наличии информации о вводе и выводе мощностей в прогнозируемом году). Также ее можно отнести к слабо структурированным и даже не структурированным проблемам по мере удлинения периода прогнози­рования (интервала упреждения) и повышения уровня управления (например, региональный, отраслевой или федеральный). Таким обра­зом, при переходе на более высокий уровень управления и увеличе­нии периода упреждения степень структурированности проблемы уменьшается.

Для прогнозирования стандартных проблем используются тож­дества (равенства) и экономико-математической модели. Для структурированных проблем применяются эконометрические и экономико-математические модели. Для слабо структурированных проблем - методы экспертных оценок, метод сценария, возможно использование и эконометрических моделей. Для неструктуриро­ванных проблем - в основном логические методы, методы экс­пертных оценок с высокой степенью агрегирования переменных, а также имитационные модели.

В третьей главе рассматриваются методы прогнозирования. Представлена классификация методов прогнозирования. Раскрывается сущность формализованных методов: экстраполяции, моделирования, интуитивных методов: индивидуальных экспертных оценок, коллективных экспертных оценок. Даются методы отбора экспертов.

Ключевые слова: метод прогнозирования, формализованные методы, интуитивные методы, экстраполяция, скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание, наименьшие квадраты, информационное моделирование, патентный метод, публикационный метод, статистическое моделирование, логическое моделирование, «дерево целей», метод интервью, анкетный опрос, аналитический метод, написание сценария, мозговая атака, метод Дельфи, экспертная комиссия, коллективная генерация идей,

3.1. Классификация методов прогнозирования

В настоящее время существует приблизительно 150 методов прогнозирования, но на практике используются около 20-30 основных методов.

Метод прогнозирования - это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Методика прогнозирования - это совокупность специальных приемов и правил разработки конкретных прогнозов. Прием прогнозирования - это математическая или логическая операция, направленная на получение конкретных результатов в процессе разработки прогнозов.

Классификация методов прогнозирования осуществляется по трем основным признакам: 1) по степени формализации методов; 2) по общему принципу действия; 3) по способу получения прогнозной информации (рис. 1).

По степени формализации методы прогнозирования делятся на формализованные и интуитивные.

Формализованные методы используются в том случае, когда информация об объекте прогнозирования носит в основном коли-

Рис1 на отдельной странице, в отдельном файле

чественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул.

Интуитивные методы применяются тогда, когда информация количественного характера об объекте прогнозирования отсутствует или носит в основном качественный характер и влияние факторов невозможно описать математически.

В свою очередь эти две группы можно разделить по общему принципу деятельности и способу получения прогнозной информации. Формализованные методы подразделяются на методы экстраполяции и методы моделирования.

К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов, а к методам моделирования – методы информационного моделирования (патентный и публикационный), статистического моделирования, логического моделирования (прогнозной аналогии, «дерево целей»).

Интуитивные методы прогнозирования делятся на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Причем индивидуальные экспертные оценки основаны на обобщении мнений отдельных экспертов, выраженных независимо друг от друга. К ним относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания сценария. Коллективные экспертные оценки базируются на получении объединенной оценки от всей группы специалистов-экспертов, выработанной при непосредственном контакте. К таким методам относятся метод Дельфи, метод «мозговой атаки», метод экспертных комиссий.

В экономическом прогнозировании применяются два принципиально отличающихся друг от друга подхода – поисковый и нормативный.

Поисковый прогноз можно определить как условное продолжение в будущее наблюдаемых тенденций исследуемого явления или процесса, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны. Причем, если возможные организационные решения способны существенно видоизменить наметившиеся тенденции, от них следует абстрагироваться. Основная цель поискового прогноза состоит в том, чтобы выяснить, что может произойти, какие проблемы могут возникнуть при сохранении существующих тенденций развития.

Нормативный прогноз основан на экстраполяции от будущего к настоящему, т.е. на определении оптимального состояния изучаемого объекта на период прогнозирования с использованием средств целеполагания по заранее сформулированным критериям. При нормативном прогнозе сначала задается некоторая цель развития объекта прогнозирования, а затем определяется траектория движения прогнозируемого процесса или явления. Цель данного подхода – выявление альтернативных путей достижения оптимума.

Поисковый и нормативный прогнозы не взаимоисключают, а дополняют друг друга. Как правило, поисковый прогноз составляет первый этап разработки прогнозного исследования, на котором получается сравнительная оценка возможных вариантов развития. На втором этапе осуществляется разработка нормативного прогноза, который исходит из познанных общественных закономерностей, тенденций, потребностей развития, а также формулировка программы возможных путей, мер и условий для достижения поставленных целей с привлечением необходимых ресурсов и средств.

3.2. Формализованные методы прогнозирования

3.2.1. Сущность методов экстраполяции

Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции – показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Как поступить, если условия формирования тренда (тренд – тенденция, определяющая общее направление развития) изменились? В этом случае предполагается использование такого искусственного приема, как исправление тренда. Отсекаются показатели ряда, которые были сформированы отжившими факторами, но при разделении старых и новых тенденций следует быть осторожным (можно воспользоваться экспертными оценками).

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения - это интервал времени, на который разрабатывается прогноз. База прогноза - это статистическая информация за ряд лет, на которую мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Построенные с помощью методов экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать как конечный этап прогнозирования, ибо полученный показатель следует оценить с помощью экспертов и в случае необходимости скорректировать, если экономические, политические и другие условия в стране (городе) меняются.

Процедура экстраполяции - это чисто механический прием, следовательно, большое значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных математических формул, а неформальный – на использовании экспертных оценок, заключений.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Метод наименьших квадратов основан на выявлении параметров модели, которые минимизируют суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и расчетными. Модель, описывающая тренд, в каждом конкретном случае подбирается в соответствии с рядом статистических критериев. На практике наибольшее распространение получили такие функции, как линейная, квадратическая, экспоненциальная, степенная, показательная.

Преимущества метода наименьших квадратов заключаются в том, что он прост в применении и реализуется на ЭВМ. К недостаткам метода можно отнести жесткую фиксацию тренда моделью, небольшой период упреждения, сложность подбора уравнения регрессии, который осуществляется с помощью использования типовых компьютерных программ, например Excel.

3.2.2. Методы моделирования

Методы информационного моделирования были разработаны и впервые использованы для построения прогнозов, связанных с НТП. В настоящее время эти методы все более и более применяются при прогнозировании экономических процессов.

Методы информационного моделирования (или опережающего прогнозирования) основаны на свойстве научно-технической информации предварять внедрение достижений НТП в практическую деятельность.

В группе методов информационного моделирования рассмотрим два вида: патентный и публикационный.

Патентный метод – это опережающий метод прогнозирования, позволяющий рассчитать момент внедрения в практику изобретений по динамике даты их патентования и даты внедрения.

Для того чтобы построить прогноз данным методом, необходимо рассмотреть и проанализировать следующую информацию:

1) дату патентования изобретения;

2) дату внедрения изобретения в производство или в любую другую деятельность;

3) разрыв во времени между первой и второй датой.

Публикационный метод аналогичен и базируется на оценке взаимосвязи между датой опубликования информации о каком-либо достижении НТП и датой внедрения его на практике.

В основу применения методов информационного моделирования положены следующие два допущения:

1) существует связь между динамикой предоставления научно-технической информации и динамикой внедрения достижения в производство;

2) научно-техническая информация на некоторый интервал времени опережает внедрение достижения в производство.

Основными источниками информации, используемой в опережающих методах прогнозирования, являются:

1) патентная документация (патенты, свидетельства);

2) патентно-ассоциируемая документация (лицензии, коммерческая информация, каталоги, прайсы и т.д.);

3) публикации в периодической печати и издания научно-технической литературы, используемые при публикационном методе.

Ретроспективная обработка названных источников информации позволяет проанализировать динамику патентования и опубликования. В результате анализа исследователи решают две задачи: 1) определяют возможную дату внедрения технического решения в производство; 2) оценивают перспективу различных направлений науки и техники.

В настоящее время данные методы широко используются при экономических прогнозах. С их помощью исследователи-прогнозисты выявляют и изучают взаимосвязь между появлением публикаций о правительственных перестановках и ростом цен на определенные товарные группы, изменением курса национальной валюты, в результате чего получают довольно точные результаты, уходя от сложных математических расчетов.

Методы логического моделирования. К данной группе методов прежде всего относятся методы прогнозирования по аналогии и метод «дерево целей».

Методы прогнозирования по аналогии приемлемы в том случае, когда появление одного события сопровождается появлением другого и эта взаимосвязь носит устойчивый характер - характер закономерности. В группе прогнозирования по аналогии рассмотрим два метода: 1) математической аналогии; 2) исторической аналогии.

Метод математической аналогии основан на установлении аналогии математических описаний различных по природе объектов (например, закона гравитации и торгового тяготения городов). Для математического описания и прогнозирования менее изученного явления (торгового тяготения) используется математическое описание более изученного явления (гравитации).

Метод исторической аналогии – это метод прогнозирования, основанный на выявлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим объект прогнозирования в своем развитии.

Применяя метод исторической аналогии в прогнозировании, следует иметь в виду, что этот метод не основан на неизбежности и необходимости полного повторения событий. Он базируется на допущении, что основные события прошлых лет повторятся в будущем, если факторы, их порождающие, сохранят свое значение.

Применение аналогии в прогнозировании связано со следующими трудностями: часто сложно отличить истинную причину от мнимой, что ведет к ошибкам; для повышения точности прогнозов необходимо обеспечить представительность выборки (наблюдений), достаточно полно отражающей совокупность всех возможных ситуаций, которые могут иметь место в будущем. Прогнозирование по аналогии обычно применяется в сочетании с другими методами (экспертных оценок).

Метод «дерево целей» используется для прогнозирования сложных экономических процессов, систем, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Процедура построения «дерева целей» представляет собой формулировку генеральной цели прогноза с последующим разбиением ее на ряд подцелей 1-го уровня, который является результатом реализации подцелей 2-го уровня, и т.д. При этом разбиение генеральной цели происходит как бы из будущего в настоящее с установлением промежуточных событий и фиксацией причинно-следственных связей между ними.

«Дерево целей» формируется с помощью экспертов, причем при переходе от уровня к уровню состав экспертов меняется. При приближении к более высокому уровню остаются более крупные эксперты в конкретных областях. В обязанности экспертов входят: а) формулировка системы целей (подцелей); б) присвоение коэффициентов относительной важности или весов элементам различных уровней «дерева целей». Построение «дерева целей» заканчивается, когда мы доходим до конкретных практических мероприятий, которые нельзя представить как результат реализации других мероприятий.

Этапы построения «Дерева целей»: 1) формулировка генеральной цели прогноза; 2) формулировка перечня подцелей различных уровней; 3) непосредственно построение «дерева целей»; 4) установление коэффициентов относительной важности различных узловых моментов «дерева целей» (с помощью экспертов); 5) разработка конкретных мероприятий по реализации поставленных целей прогноза; 6) выбор наиболее оптимальных мероприятий; 7) определение состава и объема ресурсов, необходимых для реализации выбранных мероприятий.

3.3.. Интуитивные методы прогнозирования

3.3.1. Сущность интуитивных методов прогнозирования.

Методы отбора экспертов.

Интуитивные методы прогнозированияприменяются для тех процессов, которые невозможно описать математическими формулами. Использование данных методов дает возможность получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности. Сущность интуитивных методов заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. Решение проблемы в этом случае базируется на обобщенном мнении экспертов.

Методы экспертных оценок широко применяются на практике и имеют характерные особенности: 1) научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом этапе; 2) применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов.

Организация процедуры экспертной оценки включает несколько этапов: формирование репрезентативной экспертной группы; подготовку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса.

Методы отбора экспертов. В практике прогнозирования нередки случаи, когда количественная информация об объекте либо отсутствует, либо носит ограниченный характер. В этих условиях применение формализованных методов затруднено, им на смену приходят интуитивные методы или экспертные оценки.

Слово «эксперт» - латинского происхождения и означает опытный, сведущий. Интуитивные методы в отличие от формализованных появились очень давно. Один из наиболее распространенных интуитивных методов - метод Дельфи - получил свое название по названию города Дельфы, который прославился своими мудрецами и предсказателями, жившими в нем еще до нашей эры. Формализованные методы разработаны и нашли свое применение лишь в ХХ веке.

На способность эксперта строить прогноз оказывают влияние внутренние и внешние факторы. Внутренние факторы зависят от индивидуальных качеств эксперта, т.е. от его опыта, знаний, интеллекта, способности предвидеть будущее. Внешние факторы- это те, которые в значительной степени не зависят от личности эксперта, а определяются внешними условиями, ограничениями, например, степенью доступа эксперта к информации; правильностью постановки задаваемых вопросов; погрешностью модели опроса.

При отборе экспертов, как правило, необходимо руководствоваться следующими основными критериями:

1)степень компетентности эксперта. При ее оценке следует учитывать должностное положение эксперта, ученое звание, количество опубликованных работ, количество ссылок на эти работы;

2) стаж работ эксперта в области, связанной с объектом прогнозирования;

3) устойчивость взглядов кандидата в эксперты, умение отстаивать свои позиции и преодолевать ранее сложившиеся стереотипы;

4) способность к нелинейному мышлению, к рассмотрению проблемы с разных сторон, с разных позиций.

Из всего разнообразия методов отбора экспертов можно выделить:

а) документальный метод - предусматривает подбор экспертов с учетом их научных знаний, стажа работы, возраста, количества публикаций и ссылок на них, т.е. изучается вся документально подтверждаемая информация о кандидате в эксперты;

б) экспериментальный метод - заключается в проверке эффективности работы эксперта в прошлом;

в) метод самооценки –эксперту предлагается самостоятельно оценить свою компетентность в области объекта прогнозирования;

Прием исключения. Несколько специально подобранных выборщиков (специалистов) составляют предварительный список кандидатов. Организаторы изучают его, выделяя наиболее ценные кандидатуры.

Попарное сравнение кандидатов. Из предварительного списка берется произвольно два кандидата, и при сравнении один из них обязательно исключается.

Метод «приятелей» предполагает отбор экспертов из числа знакомых. Эксперты-выборщики предлагают свои кандидатуры, дальше эти кандидаты предлагают свои кандидатуры - нарастание числа потенциальных кандидатов происходит по принципу «снежного кома».

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок.

3.3.2. Методы индивидуальных экспертных оценок

Методы индивидуальных экспертных оценок базируются на использовании в качестве источника информации мнения одного человека. К данной группе относятся: метод интервью, метод анкетного опроса, аналитический метод, метод написания прогнозного сценария.

Метод интервью . Основная особенность данного метода заключается в том, что исследователь (опрашивающий) и эксперт находятся в непосредственном контакте. Необходимая информация извлекается в ходе беседы. Направление беседы задает опрашивающей по заранее составленным вопросам относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Ему принадлежит ведущая роль в проведении беседы. Эксперт выступает в роли источника прогнозной информации.

Есть три основные формы проведения интервью: свободная беседа; интервью по типу вопрос-ответ; интервью в форме перекрестного допроса (последняя форма интервью осуществляется с привлечением нескольких интервьюеров, как правило двух. Они стремятся получить максимум информации по проблеме, одновременно проверяя ее на непротиворечивость).

Достоинство метода интервью заключается в том, что непосредственный контакт эксперта и интервьюера позволяет направить беседу в необходимом направлении. Недостатки метода: 1) влияние на прогнозные оценки субъективных факторов (например, психологическое давление интервьюера на эксперта); 2) не каждый эксперт может делать экспромтом хорошие и грамотные заключения.

«Идеальный» интервьюер должен иметь здоровый вид, быть спокойным и уверенным, внушать доверие, быть искренним, веселым, проявлять интерес к беседе, быть опрятно одетым, ухоженным. Эмпирическим путем установлено, что наиболее подходящие интервьюеры это женщины в возрасте 35-40 лет с высшим образованием и достаточным жизненным опытом.

Метод анкетного опроса . Для получения информации эксперту предлагается для заполнения анкета, содержащая набор вопросов, каждый из которых логически связан с центральной задачей исследования. Анкета заполняется экспертами самостоятельно, поэтому все вопросы должны быть сформулированы предельно ясно и однозначно.

В зависимости от целей исследования при составлении анкет используются вопросы двух видов: открытые и закрытые. В формулировке закрытых вопросов содержатся возможные варианты ответов. На вопросы открытые (свободные) ответы экспертом могут быть даны в любой форме.

Достоинствооткрытых вопросов – возможность обнаружить с помощью эксперта новые, оригинальные варианты решения проблемы, а их недостаткок – трудоемкость анализа ответов, так как возможен широкий диапазон ответов и трудно сформулировать общегрупповое мнение.

Таким образом, использование анкет с вопросами закрытого типа обосновано, когда необходимо получить согласованную позицию экспертов, и нежелательно, когда прогнозируется сложный процесс, у которого может быть несколько вариантов, путей развития.

Анкетирование может быть очным и заочным.Плюсы заочного анкетирования – возможность привлечения экспертов, живущих в разных городах, меньшая нагрузка на организаторов. Минусы - возможное неправильное истолкование вопросов, затяжки с ответами. Минусочного анкетирования - влияние организаторов на эксперта.

Аналитический метод предполагает проведение экспертом логического анализа какой-либо прогнозной ситуации, и его результатом является аналитическая докладная записка. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

Метод написания прогнозного сценария основан на определении логики развития экономического процесса во времени при различных условиях. В сценарии указывается генеральная цель развития объекта прогнозирования, выявляются основные факторы (и положительные, и негативные), влияющие на развитие объекта, формулируются критерии для оценки различных процессов, связанных с развитием объекта прогнозирования. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, т.е. чем больше степень согласованности мнений экспертов об осуществимости событий, развитии процесса.

Таким образом, методы индивидуальных экспертных оценок базируются на возможности максимального использования индивидуальных способностей экспертов и минимизации психологического давления, которое может быть оказано на отдельных работников.

3.3.3. Методы коллективных экспертных оценок

Методы коллективных экспертных оценок включают: метод коллективной генерации идей, метод Дельфи, метод экспертных комиссий и др.

Метод коллективной генерации идей («мозговой атаки», «мозгового штурма») представляет собой способ получения прогнозных оценок в ходе совместного обсуждения как результата коллективного творчества людей. Он включает два элемента: выявление вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оценку.

Следует выделить шесть главных правил проведения «мозговой атаки».

2. Время одного выступления ограничено (1-2 минуты).

3. Допустимы многократные выступления одного и того же участника.

4. Приоритет выступления имеет эксперт, развивающий мысль предыдущего высказывающего.

5. Обязательная фиксация всех высказанных идей.

6. Оценка идей, выдвинутых на предыдущих этапах.

Метода «мозговой атаки» реализуется шесть этапов:

1 этап - формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Число участников может быть различным в зависимости от сложности объекта прогнозирования. Опыт показывает, что наиболее продуктивны группы в 10-15 человек. Группа участников может состоять из лиц одного ранга, если участники знают друг друга, и из лиц разного ранга, если участники не знакомы. Специализация участников в области объекта прогнозирования необязательна, даже рекомендуется на первом этапе привлекать специалистов из разных областей знаний, разбирающихся в вопросах объекта прогнозирования.

2 этап - составление проблемной записки. Проблемная записка составляется рабочей группой (организаторами опроса) и содержит два описания: описание самого метода «мозговой атаки», его правил, приемов; описание проблемной ситуации, которое содержит раскрытие причин возникновения проблемы, их анализ, возможные последствия проблемной ситуации, анализ мирового опыта решения проблемы (если он имеется), некоторые статистические показатели, характеризующие объект прогнозирования, раскрытие целей, которые преследуют организаторы опроса.

3 этап – генерация идей или непосредственно опрос экспертов. Этот этап начинается с того, что ведущий раскрывает содержание проблемной записки, концентрирует внимание экспертов на решаемых вопросах, на правилах проведения метода. Активная роль ведущего предполагается только в начале 3 этапа. После подъема активности участников процесс выдвижения идей идет спонтанно. Третий тур по времени должен занимать от 20 минут до 1 часа в зависимости от активности экспертов. Целесообразно записывать все высказывания.

4 этап - систематизация идей, высказанных на третьем этапе. Последовательность: а) составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; б) определяются дублирующие и дополняющие идеи, которые объединяются и формулируются в виде одной комплексной идеи; в) составляется перечень идей по группам. В каждой группе идеи располагаются от более общих к частным. Это делается рабочей группой (организатором опроса).

5 этап - деструирование (разрушение, критика) систематизированных идей. На этом этапе состав экспертов меняется, рекомендуется оставить небольшое число лиц (5-8 человек), наиболее высококвалифицированных в рассматриваемой области. Экспертам сообщаются результаты четвертого этапа и предлагается высказаться с критическими замечаниями по вопросу практической реализации высказанных идей. Наиболее ценными на данном этапе являются контридеи, высказанные вслед за проведенной критикой. Рекомендации по продолжительности пятого тура - не более 1,5 часов. Данный этап продолжается, пока каждая из систематизированных групп идей не подвергнется критике.

6 этап – оценка критических замечаний и составление списка практически приемлемых идей. Рабочая группа отбирает те идеи, которые не подверглись критике на пятом этапе, или наиболее интересные контридеи, которые и закладываются в основу разработки прогноза.

Достоинствами этого метода являются возможность получения результата за короткий промежуток времени и возможность вовлечения в творческий процесс одновременно большого количества экспертов.

Метод Дельфи - один из наиболее распространенных интуитивных методов прогнозирования. Он был разработан в 1963 г. американской корпорацией «Рэнд» и использован впервые для построения прогноза числа изобретений в различных отраслях науки к 2010 г. В России он начал применятся с 70-х годов.

Метод Дельфи позволяет обобщить мнения экспертов и сформулировать единое групповое мнение. Оценка будущего развития получается в форме ответов на вопросы, задаваемые участникам по несколько раз.

Этот метод имеет три особенности: а) анонимность экспертов, т.е. участники не знакомы, а если знакомы, то не знают, что они участники; б) многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; в) использование результатов предыдущего тура.

В результате обработки анкет экспертов организаторами формулируется коллективное мнение. Эта информация сообщается экспертам, их просят переосмыслить свои высказывания и в случае несогласия объяснить причины этого. Данная процедура повторяется 3-4 раза, в результате чего организаторы добиваются сужения диапазона экспертных заключений. Статистическая характеристика группового ответа заключается в том, что организаторы составляют прогноз, содержащий точку зрения большинства экспертов.

Американская практика показала, что организация и процедура проведения прогнозов с помощью МД обходится инициаторам в 50% случаев до 5000 долларов, известны случаи и до 100000 долларов. Общее время реализации процедуры составило в 75% случае от 6 до 8 месяцев.

Этапы (туры) метода Дельфи.

1) определяется коллектив экспертов, им рассылается первый вариант вопросов в специально составленных анкетах;

2) после сбора и получения анкет выделяются те варианты, за которые высказалось большинство. Организаторы оценивают в балльной системе варианты по определенной схеме;

3) все участники получают результаты второго тура, и их просят подумать над вопросом и, если сочтут нужным, поменять свое мнение (выдается анкета другого вида);

4) организаторы собирают анкеты и обрабатывают их. Экспертам вновь выдаются анкеты с тем же вопросом по форме 3-го тура. Задача организаторов - добиться сужения диапазона высказываний экспертов, чтобы четко выделить одно, за которое проголосует большинство. Количество туров может быть 5-6, если оценки экспертов не меняются, то опрос прекращается.

Данный метод имеет следующие недостатки: невозможно учесть влияние, оказываемое организаторами на экспертов при составлении анкет; велики затраты времени и средств.

Метод экспертных комиссий основан на открытой дискуссии по обсуждаемой проблеме для выработки единого мнения экспертов. Дискуссия происходит за круглым столом, рекомендуемое число участников 15-20 человек. Для получения оценки данным методом создается рабочая группа, которая осуществляет назначение экспертов, проведение опроса, обработку материалов, анализ результатов коллективной экспертной оценки.

В процессе работы уточняются основные направления развития объекта, составляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, т.е. направления научных исследований и разработок, результаты которых могут быть использованы для достижения цели.

Далее разрабатываются вопросы для экспертов, содержание которых определяется спецификой прогнозируемого объекта. Опрос экспертов и статистическая обработка материалов характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Полученные данные служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Результат представляет собой совокупность оценок относительной важности, назначенных экспертами для каждого из оцениваемых направлений исследования, и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значения от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т.д. Эти оценки по определенному вопросу сводятся в таблицы, строки которой соответствуют направлениям исследования, а столбцы – порядковым номерам экспертов.

Достоинствометода экспертных комиссий заключается в возможности роста информированности экспертов, так как при обсуждении они обмениваются точками зрения, что благоприятно влияет на точность прогноза. К недостаткам можно отнести следующие факторы: 1) группа экспертов в своих суждениях руководствуется логикой компромисса; 2) отсутствие анонимности может привести к тому, что эксперты присоединят свои голоса к более компетентным, авторитетным лицам при своем отличном мнении и в итоге дискуссия может свестись к полемике авторитетов; 3) существенным фактором при выработке коллективного мнения может стать активность некоторых экспертов, которые не являются наиболее компетентными; 4) в результате отсутствия анонимности некоторые эксперты могут не пожелать изменять свое мнение в результате того, что они его уже высказали публично, хотя большинству удалось их переубедить.

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, могут возникнуть продуктивные идеи.

Контрольные вопросы

3.1. Дайте определение понятиям «метод прогнозирования», «методика прогнозирования», «прием прогнозирования», «формализованный прогноз», «поисковый прогноз».

3.2. Перечислите признаки классификации методов прогнозирования.

3.3. В каких случаях применяются интуитивные методы прогнозирования?

3.4. К каким методам прогнозирования относятся методы экстраполяции?

3.5. Какие методы относится к методам экстраполяции?

3.6. Какие методы входят в состав интуитивных методов прогнозирования?

3.7. К какой группе методов относится метод Дельфи?

3.8. Выделите три основных признака классификации методов прогнозирования?

3.9. Дайте определение следующим понятиям: «экстраполяция», «тренд», «период упреждения», «база прогноза», «доверительный интервал прогноза», «патентный метод»

3.10. Раскройте сущность метода скользящей средней

3.11. Выделите достоинства и недостатки метода экспоненциального сглаживания

3.12. Что лежит в основе метода наименьших квадратов?

3.13. В чем заключаются достоинства методов экстраполяции?

3.14. Какое допущение предполагают методы экстраполяции?

3.15. На чем базируется публикационный метод прогнозирования?

3.16. Что является источником информации опережающих методов прогноза?

3.17. В каких случаях приемлемы методы прогнозирования по аналогии?

3.18. На чем основан метод математической аналогии?

3.19. В какую группу методов входит метод исторической аналогии?

3.20. Для прогнозирования каких объектов используется метод «дерево целей»?

3.21.Для каких процессов применяются интуитивные методы прогнозирования?

3.22.Перечислите внешние факторы, влияющие на способность эксперта прогнозировать?

3.23. Какие методы используются для отбора экспертов?

3.24. На чем основаны методы индивидуальных экспертных?

3.25. Перечислите достоинства и недостатки метода интервью.

3.26. В чем заключается сущность аналитический метод прогнозирования?

3.27. К каким методам относится метод коллективной генерации идей?

3.28. Перечислите шесть главных правил проведения метода «мозговой атаки».

3.29. Кто входит в состав рабочей группы в методе «мозговой атаки»?

3.30. Сформулируйте особенности метода Дельфи?

3.31. Выделите основные критерии отбора эксперта.

3.32. Раскройте сущность метода экспертных комиссий.

3.33. Перечислите достоинства и недостатки метода экспертных комиссий и метода Дельфи.

4. Прогнозирование темпов экономического

роста и макроэкономических показателей

Данная глава посвящена вопросам прогнозирования темпов, качества экономического роста и макроэкономических показателей. Дается понятие экономического роста, рассматривается как объекты прогнозирования экономический рост, макроэкономические цели, макроэкономические показатели и макроэкономические счета. Формулируются макроэкономические цели и система макроэкономических показателей. Раскрывается сущность основных методов, используемых для прогнозирования макроэкономических показателей и экономического роста приводятся формулы.

Ключевые понятия: экономический рост, сбалансированный экономический рост, годовые и среднегодовые темпы роста и прироста, валовой национальный продукт (ВНП), валовой внутренний продукт (ВВП), чистый национальный продукт (ЧНП), национальный доход (НД), конечная продукция, номинальный ВНП, реальный ВНП, дефлятор ВНП, потенциальный ВНП, лаг ВНП, система национальных счетов, методы экстраполяции, экономико-математические модели, факторные модели, метод дефляции, производственный метод, распределительный метод, метод конечного использования ВВП.

4.1. Экономический рост как объект прогнозирования

Под экономическим ростом понимается увеличение производственных ресурсов, расширение масштабов производства, увеличение национального дохода, выпуска продукции и ее потоков, идущих как на текущее непроизводственное потребление, так и на пополнение производственных и непроизводственных ресурсов.

Экономический рост – это результатк которому стремится развитие общественного производства в любой стране. Конечной целью экономического роста является увеличение потребления и благосостояния людей.

Сбалансированный экономический рост – подразумевает оптимальное соотношение между производственным потенциалом страны и степенью удовлетворения общественных потребностей. При рыночной системе сбалансированность достигается опосредованно с помощью таких экономических рычагов как цена, налоги, финансы или товарно-денежные отношения.

Экономический рост может быть различным. Для характеристики его изменения используется динамика общественного производства, показателем которой являются темпы роста и прироста .

В практике экономического прогнозирования различают и используют годовые и среднегодовые темпы роста и прироста .

Годовые темпы роста рассчитываются как отношение показателей, характеризующего экономический рост за два определенных года:

где – годовой темп роста, %;

И – уровни показателя в прогнозируемом и базисном периодах.

Годовые темпы прироста () могут быть определены как разница между темпами роста и 100 %:

Среднегодовые темпы роста (прироста) рассчитываются исходя из темпов роста (прироста) показателя по годам прогнозируемого периода.

Темпы и качество экономического роста зависят от потенциала национальной экономики и эффективности его использования, а также от внешнеэкономических и внешнеполитических факторов.

4.2. Макроэкономические цели, макроэкономические показатели и макроэкономические счета как объекты прогнозирования

Для эффективного управления экономикой необходимо ориентироваться на макроэкономические цели.

Согласно экономической теории, к основным макроэкономическим целям относятся: стабильный рост национального объема производства; стабильный уровень цен; высокий уровень занятости; поддержание равновесного внешнеторгового баланса. Эти цели взаимосвязаны и взаимозависимы.

Существует две основных методики измерения национального объема производства: первая базируется на марксисткой теории расширенного воспроизводства, вторая – принятая ООН, именуемая как система национальных счетов (СНС). В настоящее время осуществляет переход всех государств к единой методике ООН.

Макроэкономические показатели . Система макроэкономических показателей включает показатели, характеризующие производство, занятость, средний уровень цен и заработной платы, внешнеторговые потоки, налоговые поступления и государственные расходы, денежную массу и др. макроэкономические показатели. Они служат для предсказания развития экономики, выявления тенденций, причин их изменения и выработки экономической политики для достижения намеченных целей. Центральное место в системе макроэкономических показателей отводится показателям, характеризующим развитие производства продукции и услуг.

В систему макроэкономических показателей, применяемую в нашей стране входят: совокупный общественный продукт (СОП), валовой национальный продукт (ВНП), валовой внутренний продукт (ВВП), номинальный ВНП (ВВП), реальный ВНП (ВВП), потенциальный ВНП (разрыв между потенциальным и реальным ВНП называется лагом ВНП), чистый национальный продукт (ЧНП), национальный доход (НД), конечный продукт.

Расчеты макроэкономических показателей на прогнозируемый период должны осуществляться в увязке с системой национальных счетов. Знание сущности счетов необходимо для установления взаимосвязи макроэкономических показателей и формирования общеэкономических и межотраслевых пропорций.

Макроэкономические счета . В системе национальных счетов (СНС) различают рыночное производство товаров и услуг, предназначенных для реализации с целью получения прибыли, нерыночное производство товаров и услуг, производимых для собственного потребления (крестьянскими и личными подсобными хозяйствами), а также производство товаров и услуг, предоставляемых бесплатно или по ценам, не имеющим экономического значения , другим институциональным единицам, включая коллективные услуги, финансируемые из государственного бюджета (государственное управление, оборона и т.д.).

В СНС выделяют четыре основных счета : 1. Счет внутреннего продукта, характеризующий производство; 2. Счет доходов; 3. Счет операций с капиталом (счет накопления); 4. Платежный баланс – счет операций по взаимодействию с внешним миром. По каждому из этих четырех счетов возможны детализации.

4.3. Методы прогнозирования макроэкономических

показателей и экономического роста

Поскольку в настоящее время СОП и НД, рассчитываемые по прежней методологии, теряют свою значимость, ограничимся рассмотрением методов прогнозирования объемов и темпов изменения ВНП (ВВП) – индикатора экономики в условиях рыночных отношений.

В зарубежной практике прогнозирование ВНП (ВВП) осуществляется различными методами. Широко используются методы: экстраполяции; экономико-математические модели; методы дефляции; производственный, распределительный методы и метод конечного использования ВВП. Указанные методы получают распространение в странах СНГ, в том числе в России. Рассмотрим основные положения указанных методов.

Методы экстраполяции предполагают исследование возможных тенденций изменения рядов динамики макроэкономических показателей (ВВП и др.) с помощью различных временных функций (трендовых моделей). При сохранении условий экономического развития в будущем временные функции могут быть экстраполированы и тем самым найдены прогнозные оценки динамики производства и отдельных факторов.

Зависимость может быть линейной и нелинейной (f(t) = a + bt - линейная; - степенная; - гиперболическая; - показательная и др.; a и b – параметры функций). Следует помнить, что линейная зависимость обычно не рассматривается как очень «глубокая» для целей прогнозирования.

Экономико-математические модели. Факторные модели экономического роста. Моделирование экономического роста выполняет различные практические функции – аналитические, прогнозные, программные. Модели экономического роста используются как теоретические аналоги прошлого и вероятного будущего развития.

В результате моделирования осуществляется поиск такой комбинации факторов экономического роста, которая позволит максимально сконцентрировать имеющиеся ресурсы и обеспечить наиболее высокий экономический рост.

Суть факторных моделей экономического роста состоит установлении количественных связей между объемом и динамикой производства ВВП и объемом и динамикой производственных ресурсов. В случае, когда в анализ и прогноз включен один вид производственных ресурсов (например, только основные производственные фонды, или только затраты труда), то результатом будет являться построение однофакторной модели, в случае рассмотрения нескольких видов производственных ресурсов – многофакторные модели.

Рассмотрим простейшие факторные модели, а затем перейдем к более сложным.

Простейшая однофакторная модель имеет вид:

Y = f (x),

где Y – физический объем конечного продукта;

x – физический объем конкретного типа производственных ресурсов.

Первичной формой взаимосвязи между Y и х является:

где a – эффективность фактора, неизменная для каждого времени t .

В приведенной функции предполагается, что эффективность a стабильна и равна среднему показателю. Если рассматривать уравнение (1) в динамике, то оно примет вид:

т.е. эффективность фактора меняется от периода к периоду. Причем уравнение (2) показывает, что повышение темпа прироста фактора на один пункт дает на один пункт ускорение темпа прироста самого производства конечного продукта.

Но такое допущение не всегда соответствует действительности. Поэтому уравнение (2) может быть модифицировано в функцию:

в результате получим, что увеличение фактора в «n» раз дает увеличение (объема выпуска) в раз.

Если a > 1, то эффективность фактора возрастает; если a < 1 – эффективность фактора уменьшается.

Однофакторные модели экономического роста основаны на предположении, что физический объем ВНП (ВВП) и его динамика определяются объемом и динамикой какого-то одного фактора производства. Тем самым совокупный результат взаимодействия различных факторов «приписывается» лишь одному фактору. Недостаток такого подхода очевиден, хотя во многих случаях однофакторные модели дают хорошие результаты при сравнительно небольших затратах времени и средств.

Наиболее приемлемой для прогнозирования макроэкономических показателей является двухфакторная модель в форме производственной функции:

Отражает влияние не идентифицированных, т.е. не учтенных в модели факторов и меняющихся условий производства.

Метод дефляции. Дефилирование осуществляется через индексы цен и структуру производства. В частности при расчете прогнозного показателя ВВП используются индексы потребительских цен, оптовых (отпускных) цен, цен экспорта, импорта и прогнозируемые объемы производства. Сущность методики заключается в следующем. Расчет производится по этапам. Вначале рассматривается реальный ВВП. Все отрасли экономики подразделяются на две группы: сельское хозяйство и несельскохозяйственные отрасли. Такое деление связано с сезонностью сельскохозяйственного производства и существенными колебаниями производства по кварталам. Определяются темпы изменения объема производства по сельскому хозяйству и прочим отраслям по кварталам. При этом используются прогнозные расчеты отраслевых министерств и ведомств. Учитывая соотношение между сельскохозяйственными и несельскохозяйственными отраслями, темпы изменения объема производства по кварталам находят годовые темпы изменения объема производства. После этого производится расчет реального ВВП на прогнозируемый период по формуле:

где - прогнозируемый индекс цен; - прогнозируемое количество продукции i в период t+1 ; - цены продукции i соответственно в t+1 и t годах.

Сущность производственного, распределительного методов и метода конечного использования ВВП сводится к следующему.

Производственный метод. ВВП определяется как сумма добавленной стоимости путем вычета из прогнозируемого валового выпуска промежуточного потребления.

Валовой выпуск представляет собой стоимость произведенных товаров и услуг. В его состав включается производство промышленной и сельскохозяйственной продукции в стоимостном выражении, перевозка грузов, стоимость строительно-монтажных работ, производство других отраслей. В объем услуг включаются услуги оптовой торговли, материально-технического снабжения и заготовок, услуги связи, здравоохранения, культуры, науки, общественных организаций, органов государственного управления, обороны, услуги финансовых учреждений (банков, страховых компаний), пенсионное обеспечение, услуги различных организаций по обслуживанию предприятий и организаций, т.е. в валовой выпуск включается вся сумма произведенной продукции и услуг в стране.

В состав промежуточного потребления входят: используемая в производственном процессе продукция и материальные услуги (покупные и собственного производства); оплата нематериальных услуг; дополнительные расходы (командировочные расходы, спецодежда, спецпитание и т.д.); покупка продуктов питания и напитков гостиницами, ресторанами, кафе, медицинскими и учебными заведениями; расходы на текущий ремонт; питание и обслуживание военнослужащих; расходы на покупку военной техники. В состав промежуточного потребления включается оплата услуг финансовых посредников.

Распределительный метод. ВВП исчисляется как сумма доходов всех предприятий, учреждений и населения, занятых производством материальных благ и оказанием услуг: сумма первичных доходов (заработная плата, прибыль и другие доходы), перераспределенных доходов (проценты по вкладам, доходы от облигаций, дивиденды, поступления по социальному страхованию и др.) и амортизационные отчисления основных производственных и непроизводственных фондов.

Метод конечного использования ВВП. На прогнозируемый период ВВП рассчитывается по элементам использования: конечное потребление, валовое накопление и экспортно-импортное сальдо (разница между экспортом и импортом). Расчеты базируются на основополагающем уравнении Кейнса:

Y = C + G + I + (Е – М).

Конечное потребление (C + G) представляет собой сумму расходов на конечное потребление домашних хозяйств, органов государственного управления и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства. Расходы на конечное потребление домашних хозяйств включают: покупка товаров в государственном и кооперативном секторах, на колхозном рынке, у частных лиц и лиц, занятых индивидуальной трудовой деятельностью; покупка рыночных потребительских услуг; квартирную плату и оплату коммунальных услуг; оплату бытовых услуг; покупку путевок в санаторий, дома отдыха, пансионаты: платежи за услуги платных медицинских учреждений, расходы на приобретение билетов в кино, театры, зоопарки; оплату услуг транспорта и связи; оплату финансовых и юридических услуг; плату за обучение на курсах, занятия в кружках; торговую наценку на товары, приобретенные через комиссионные магазины; стоимость продуктов, произведенных домашними хозяйствами для собственного потребления.

Расходы на конечное потребление государственных учреждений и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства, включают стоимость индивидуальных услуг, оказанных бесплатно этими учреждениями частным лицам (охрана здоровья, социальное обеспечение, физкультура и спорт, просвещение, культура и искусство) и обществу в целом (наука, управление, оборона).

Валовое накопление (I) включает накопление основного капитала и изменение запасов материальных оборотных средств. Валовое накопление основного капитала представляет собой увеличение средств, вложенных хозяйственной единицей в продукцию и объекты длительного пользования со сроком службы более одного года, включая стоимость относящихся к ним услуг (основные фонды, затраты на геологоразведочные и буровые работы, капитальные работы по улучшению земель, незавершенное производство, капитальный ремонт). Запасы материальных средств охватывают все товары, которые имеются в данное время у хозяйственных единиц, не включенные в валовое накопление основных фондов: запасы промышленных продуктов (сырье, материалы, полуфабрикаты, топливо, готовая продукция); запасы сельскохозяйственной продукции из собранного урожая; скот на откорме; запасы государственных материальных резервов.

Контрольные вопросы

4.1.С помощью каких методов осуществляется прогнозирование макроэкономических показателей?

4.2. В чем состоит суть факторных моделей экономического роста?

4.3. Что лежит в основе метода дефляции?

4.4. При прогнозировании какого макроэкономического показателя применяется производственный метод?

4.5. Что входит в состав промежуточного потребления?

5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Данная глава рассматривает особенности прогнозирования демографического развития. Прежде всего, акцентируется внимание на определении объектов демографического прогнозирования и его информационной базе, формулировании основных задач прогнозирования демографического развития. Особое внимание уделяется процессу разработки демографических прогнозов, который разделен на стадии. Раскрыты методы, используемые при построении демографических прогнозов.

Ключевые слова: демографический прогноз, объект демографических прогнозов, перспективное исчисление, проекция населения, миграция, уравнений экспоненциальной кривой, коэффициент естественного прироста, объективные факторы, прогнозирование миграционных процессов, моделирование миграционных процессов, метод передвижки возрастов, метод когорт, коэффициент дожития, коэффициент рождаемости.