Теоретические основы прогнозирования рынка

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития. Актуальность данной проблемы, как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обусловливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития. По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения (1, С. 10).

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим - способ получения прогнозной информации. По степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата, во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере, могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй - структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов. В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика - наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации (2, С. 14).

В изученной литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем - нарушение принципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т.е. возможность дополнения новыми методами).

В большинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т.е. для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели. С другой стороны, методы экстраполяции - не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком.

По времени упреждения прогнозирование разделяется на текущее (когда не ожидается существенных изменений исследуемого объекта и имеются в виду лишь отдельные, частные количественные оценки), краткосрочное (общие количественные оценки), среднесрочное (количественно-качественные оценки), долгосрочное (качественно-количественные оценки), сверхдолгосрочное (общие качественные оценки).

В зависимости от характера и цели прогнозирования, диапазон каждого из эшелонов может простираться от долей секунды (например, в физике) до миллиардов лет (в космологии). В общественных науках время упреждения варьируется в пределах от 10 лет (в политике) до 100 и более лет (в градостроительстве). Обычно эшелоны прогнозирования в общественных науках для оперативных целей приравниваются к эшелонам планирования: краткосрочные на 1-2 года, среднесрочные на 5-10 лет, долгосрочные на 15-20 лет, сверхдолгосрочные на 50-100 лет. Прогнозирование в общественных науках на более отдалённые сроки нецелесообразно, т.к. становится чрезмерно большим разрыв между профилем и фоном исследования, а также между условным предсказанием и возможным многократным изменением объекта прогнозирования путём решений и действий, в результате чего резко падает степень надёжности прогнозирования. Научное предвидение в этом случае ограничивается рамками общих законов развития природы и общества.

Прогнозирование: в широком смысле - разработка прогнозов; в узком значении - специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо явления. Прогноз (от греч. prognosis — предвидение, предсказание), первоначально предсказание хода болезни, затем вообще всякое конкретное предсказание, суждение о состоянии какого-либо явления в будущем (прогноз погоды, исхода выборов и т.п.); ныне обычно в значении вероятностного суждения о будущем на основе специального научного исследования.

Прогнозирование как одна из форм конкретизации предвидения научного в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Это проявляется в параллельных прогнозно-плановых, прогнозно-проектных и т.п. разработках (целевое, плановое, программное, проектное, организационное прогнозирование). Различают поисковое (генетическое, изыскательское, исследовательское) и нормативное прогнозирование. Первое имеет целью получить предсказание состояния объекта исследования в будущем при наблюдаемых тенденциях, если допустить, что последние не будут изменены посредством решений (планов, проектов и т.п.). Второе имеет в виду предсказание путей достижения желательного состояния объекта на основе заранее заданных критериев, целей, норм. Важную роль в прогнозировании играет обратная связь между предсказанием и решением, интенсивность её неодинакова для различных объектов исследования. Теоретически она нигде не равна нулю: человек в отдалённой перспективе сможет изменять посредством решений и действий всё более широкий круг объектов предсказания. Но практически многие объекты, особенно в естественных науках, неуправляемы и допускают лишь безусловное предсказание с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта. С другой стороны, нередко, особенно в общественных науках, обратная связь достигает высокой степени интенсивности и приводит к эффекту самоосуществления или «саморазрушения» прогноза путём решений и действий с учётом последнего. Так, предсказания валютных кризисов на Западе часто приводят к панике и действительному обострению ситуации. Вместе с тем, своевременное вмешательство при предвидении надвигающейся опасности способно предотвратить её и, разрушив прогноз, спасти положение. Отсюда методологическая ориентация прогнозирования управляемых (большей частью социальных) явлений не на безусловное предсказание, а на оценку вероятного (при условии сохранения наблюдаемых тенденций) и желательного (при условии заранее заданных норм) состояния объекта. Ожидаемый результат исследования - использование прогностической информации, полученной на основе сопоставления данных поискового и нормативного прогнозирования, для повышения обоснованности целей и решений, в том числе, планов, программ, проектов (3, С.18).

У каждого человека свои взгляды на прогнозирование, кто-то считает, что этот метод эффективен, кто-то напротив считает его бесполезным: «Попробовать представить себе Казахстан в 2030 году можно. Но насколько такое представление окажется близко к той реальности, которая сложится к тому времени, - это еще большой вопрос. И вообще, прогнозы – дело неблагодарное. Даже у специалистов применительно к гораздо более близкому сроку они зачастую сбываются с точностью до наоборот. К примеру, американский футуролог Дж. Несбитт в своей книге, изданной в 1990 году и посвященной прогнозам на начало 2000 гг., с потрясающей уверенностью говорил о падении спроса на нефть по причине изобретения и повсеместного внедрения энергосберегающих технологий, появления и распространения альтернативных источников энергии, а также об устойчивом снижении цен на нефть. Мы же сейчас знаем, что он не просто сильно, но в корне ошибся. Цены на нефть стоят столь высокие, что ситуация похоже на положение после 1973 года, то есть в эпоху энергетического кризиса. МВФ в эти дни говорит о вхождении мира в долговременный период энергетического кризиса. А глава "ЛУКойла" В.Алекперов в 1999 году на период 2000-2005 гг. по ценам на нефть давал такой прогноз, который ни в одной части и даже близко не совпал с действительностью. Так что если даже самые признанные в своей области люди допускают такие промашки в своих прогнозах, с остальных-то спрос по предсказаниям на далекий еще 2030 год должен быть, наверное, куда более меньшим» -  Ермек Сагинтаев «Казахстан-2030. Попытка прогноза» (4, С. 20).

Глава нашего государства, Нурсултан Абишевич Назарбаев считает, что «социально-экономическое прогнозирование служит функцией государства» (5, С. 2). В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов (СНС).

Экономика является замкнутой системой. Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляются одновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются. Основным выводом из модели является равенство общего объема производства в денежном выражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств.

В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется. Когда в модель вводятся другие группы экономических агентов - правительство и внешний мир - указанное равенство нарушается, так как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства - инвестиции, государственные налоги и экспорт. Следовательно, реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объему производства.

Таким образом, модель доходов и расходов базируется на основном макроэкономическом тождестве. В связи с этим, в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление, затраты государства, капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, с другой.

Следовательно, прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощью производственного метода. В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные модели производственной функции, основанные на теории факторов производства. В этих моделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемых факторов производства и предельной производительности каждого из них. Под предельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства, получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора. Наиболее простой среди моделей производственных функций является линейная, в которой объем производства представлен в виде суммы произведений факторов производства на их предельную производительность. Чтобы учесть влияние научно-технического прогресса как дополнительного источника экономического роста, к этой сумме прибавляется показатель темпа НТП.

Таким образом, прогнозирование, как метод научного исследования, возникло не случайно и довольно давно в отношении временного пространства; данный метод имеет свое историческое прошлое, которое корнями уходит в древность, где представляется нам как научное предвидение. Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса

В процессе развития систематизированного научно-обоснованного прогнозирования в социально-экономических процессах происходило развитие методологии прогнозирования (как совокупности методов, приемов и способов мышления), позволяющее на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса, вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. И в заключение необходимо отметить, что роль экономического прогнозирования неизменно возрастает в связи с научно-техническим прогрессом, усилением неопределенности вызванной глобализацией. Поэтому на сегодняшний день прогнозирование принимает беспрецедентные масштабы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Нурменов А. Методологические основы прогнозирования. – А., 1991.

2. Агапова Т. Современная экономическая теория: Методологическая база и модели//Российский Экономический Журнал №1 – M., 1995.

3. БСЭ. 3 издание. – М., 1969.

4. Сагинтаев Е. Казахстан-2030. Попытка прогноза. - A, 2002.

5. Назарбаев Н.А. Казахстан 2030. Процветание, безопасность и улучшение благосостояния всех казахстанцев//Каз. правда. - А., 1997.