Было бы не совсем справедливо утверждать, что проблемам методологии и практике экономической прогностики в последние годы уделяется мало внимания. В специализированной литературе как в нашей стране, так и в зарубежной регулярно публикуются различные экономические прогнозы в основном на средне- и долгосрочную перспективу с той или иной степенью детализации и научной обоснованностью. Вместе с тем, если рассматривать этот вопрос более скрупулезно, то невольно приходишь к неожиданному выводу, что это внимание крайне однобоко и, как правило, ограничивается поиском и обоснованием наиболее эффективных приемов и методов разработки прогнозов применительно к тем или иным конкретным экономическим объектам, как правило, не акцентируя особого внимания на особенностях методологии кратко-, средне- и долгосрочного прогнозирования.
Более того, приходится констатировать, что вне поля научного внимания до сих пор еще остается большой и весьма сложный комплекс нерешенных вопросов, находящийся как бы вне этапов собственно разработки прогнозов, касающийся объективной оценки их качества и надежности, степени реальной сбываемости и, наконец, научно обоснованных и практически достижимых пределов надежного научного предвидения.
Осознавая в целом огромную практическую важность и необходимость прогнозной информации для эффективного управления любыми экономическими процессами, следует тем не менее трезво оценивать объективную ограниченность и вероятностный характер прогнозов, творчески разумно сочетать желаемое и возможное в своих решениях, принимаемых сегодня и реализуемых в обозримой перспективе.
В современной прогностике широко используется термин «верификация прогнозов», под которым обычно понимается оценка достоверности, точности и обоснованности прогнозов, определение совокупности формализуемых и доказательных критериев оценки качества прогнозного исследования. Проблема верификации прогнозов всегда остается актуальнейшей, поскольку в силу своей сложности, противоречивости и неоднозначности интерпретации она редко поддается точному измерению. Вместе с тем именно по результатам верификации проводится уточнение и корректировка прогноза, совершенствование всего процесса прогнозирования.
Объективно существующие тенденции развития исследуемого явления, связывающие прошедшее через настоящее с будущим, закономерность процессов
эволюции общества как основа исторического материализма образуют надежный фундамент теории и практики экономического прогнозирования. Вместе с тем прогнозированию всегда объективно присуща некоторая неопределенность, неоднозначность, противоречивость и поливариантность, обусловленные частым нарушением общих закономерностей и господствующих тенденций. Задача прогнозной разработки как раз и состоит в том, чтобы понизить степень этой неопределенности суждений о будущем, которая по мере увеличения периода (горизонта) прогнозирования неуклонно возрастает.
Экономический прогноз, как этому учит теория познания, отражающий противоречивый характер сознательного овладения миром, базируется на диалектически противоречивом единстве знания и незнания, известного и неизвестного. Отсюда и проистекает основной принцип оценки надежности прогноза, который решительно противостоит нигилизму и утверждению о полной невозможности надежного прогнозирования, с одной стороны, и, напротив, его безграничности на любой период, — с другой. Объективной границей — пределом научного предвидения является ни что иное, как фактический уровень наших знаний об исследуемом предмете.
Принципиальная возможность повышения надежности научно обоснованного прогнозирования вообще и мировых товарных рынков в частности обусловлена тем обстоятельством, что скорость существенных изменений, происходящих на мировом рынке, т.е. его динамичность, несравненно ниже темпов накопления знаний об объекте исследования. Отсюда проистекает огромная важность вопросов эффективно организованного сбора, правильной обработки, накопления и хранения исходных данных — качественной и количественной сторон информационного обеспечения прогнозных разработок.
Вместе с тем в теоретической кибернетике уже давно и со всею определенностью установлено, что не может быть такой совокупности наблюдений, которая давала бы достоверную информацию о прошлом, достаточную для того, чтобы получить абсолютно полную информацию о ее будущем1. Известные американские специалисты 3. Клейн и И. Сьюзенберри — авторы знаменитой квартальной эконометрической модели экономики США, справедливо отмечают, что «какую наисложнейшую модель мы не сконструировали бы, она все же оставит за бортом мириады факторов, оказывающих влияние на экономическое развитие. Воздействие этих переменных до известной степени взаимно компенсируется, однако их чистый эффект все же может быть значительным», а «... при нынешнем уровне наших знаний неизбежно, что прогнозы, каким бы путем они ни делались, не могут быть застрахованы от ошибок.
Несмотря на объективную неизбежность неточностей прогнозирования, основополагающими все-таки являются очевидные требования практики, что неполная определенность предвидения все-таки предпочтительнее полной неопределенности.
Ключевыми моментами проблемы оценки качества и надежности прогнозов мирового рынка являются вопросы самой сущности и объективного характера ошибок прогнозирования, причины их появления, методы и приемы их оценки и, наконец, пределы научно обоснованного прогнозирования и пути их максимального достижения.
В специальной литературе имеется достаточно много определений основных характеристик качества прогноза, включая понятия достоверности, точности, ошибочности и надежности.
Под «достоверностью» прогноза обычно понимают вероятность его осуществления в заданном интервале значений; при этом отсчет отклонений идет от середины интервала. Подобное определение отражает преимущественно математико-статистическую сторону вопроса. Под термином «точность» прогноза чаще всего понимается оценка его доверительного интервала для заданной вероятности осуществления, а под «ошибкой» — величина отклонения прогноза от действительных значении, выраженная в процентах или абсолютных единицах.
В методологическом аспекте одной из важных задач оценки качества прогнозирования является уточнение термина «надежность» прогноза, которое в данном случае будет пониматься как наиболее общая, интегральная оценка, отражающая результирующую характеристику качества всей прогнозной разработки. Рассматриваемый термин существенно шире понятий «точность» и «достоверность», поскольку последние отражают лишь узкоколичественную оценку прогноза как конечного результата по шкале вероятности и времени. Надежность же в нашем понимании должна включать, кроме того, еще и степень устойчивости результатов прогнозирования, успешность и эффективность функционирования всего прогностического процесса на всех его этапах.
Таким образом, если понятие «точность» ограничивается характеристикой качества прогноза как следствия определенного комплекса знаний, то «надежность» охватывает более широкие рамки (за пределами собственно его разработки), включает этап составления организационного прогноза и пути его практической реализации, т.е. носит активный характер. В сочетании все указанные аспекты и предопределяют объективную сложность и неоднозначность оценки качества прогноза и всего процесса прогнозирования.
В самом общем виде качество прогноза будет в решающей степени зависеть от двух основополагающих моментов:
во-первых, истинности исходных предпосылок предвидения и правильности применения соответствующих методов к изучению; во-вторых, прогнозированию объекта.
Прогноз не может быть более надежным, чем самая ненадежная исходная информация, гипотеза и предпосылка, лежащие в его основе. Это особенно важно применительно к долгосрочному прогнозированию товарных рынков, где концептуальное несоответствие содержательных предпосылок реальной сути закономерностей развития мировой экономики в целом и отдельных стран является главным источником ошибок.
Условные допущения в процессе разработки прогноза могут выражаться в качественной либо количественной форме, однако они всегда необходимы в явном и четком виде, чтобы однозначно определить область и границы, в которых данный прогноз не противоречит здравому смыслу. Каждому товарному рынку, каждой модели может быть свойственен свой специфический набор предпосылок. Введение системы допущений и предпосылок при построении конкретной прогнозной модели предопределяет принципиальную невозможность получения «абсолютно точных» прогнозов. Логика прогнозирования при этом остается всегда вероятностной.
Понятия «достоверность» и «надежность» прогноза товарного рынка, полученного с помощью той или иной экономико-математической модели, необходимо всегда рассматривать как относительные. И это вполне естественно. К оценкам событий будущего можно подходить лишь с точки зрения вероятностного совпадения априорного прогноза с реальными фактическими показателями при выполнении некоторых объективных закономерностей развития рынка и субъективных условий, а также прямого воздействия на рынок со стороны активного прогноза. Учитываемые при этом возможные пути развития рынка рассматриваются не как случайные варианты событий, а как заданные условия, цели и задачи прогноза в рамках ситуационного моделирования, либо с позиций некоторой логики перебора и оптимизации выбора наилучшего варианта.
Традиционный подход к оценке точности прогноза предполагает вычисление ограничений и допущений предсказания по обычным формулам теории вероятности и математической статистики. В частности, для расчета доверительного интервала результирующего признака часто используют аппарат, предложенный И. Венецким и Г. Кильдишевым.
Кроме того, в предварительную оценку качества прогнозирования должен входить также анализ корректности принятых общеметодологических принципов прогнозирования, общей логики построения прогноза и непротиворечивости основных предпосылок и гипотез, их соответствия экономической теории;
►полноты, качества, достоверности и своевременности получения исходной информации;
►комплекса факторов, учитываемых в процессе построения прогноза, системности принципа прогнозирования;
►точности и надежности ретро-прогноза;
►пригодности процедуры прогнозирования к математической обработке, степени формализации, корректности использования соответствующего математического аппарата;
►ясности и четкости формулирования прогноза, не допускающего противоречивых толкований (что, однако, не должно противоречить его поливариантному характеру);
►возможности объективного воспроизведения прогноза и его научной доказательности.
При долгосрочном прогнозировании общая логика и здравый смысл исследования объекта и процесса построения прогноза выступают главным, а зачастую и единственным априорным критерием надежности получаемой прогнозной оценки.
Одной из важнейших задач решения проблемы верификации прогноза является идентификация источников ошибок. Поскольку любой прогноз по своей природе всегда вероятностен, он неизбежно связан с обязательными ограничениями и допущениями, а следовательно и ошибками прогнозирования.
В частности, качество и надежность прогнозов мирового рынка, полученных с помощью, например, эконометрической модели, в решающей степени зависят от тех предпосылок, которые приняты при ее разработке. Такого рода ограничения и допущения могут быть обусловлены следующими моментами:
►недоучетом влияния тех или других из числа основных факторов формирования рынка в систематической части уравнения;
►неполнотой содержательного описания данного экономического объекта;
►некачественной информацией о внесистемных переменных;
►измерениями исходных данных (случайными и
систематическими);
►случайными возмущениями в оценке исходного статистического материала (математические ожидания этих возмущений принимаются равными 0, но для каждого момента они могут иметь отличные от него значения);
►выбранной формой зависимости (типом функции) между переменными в уравнении и в связи с этим недостаточным отражением характера внутренних связей как в целом, так и для отдельных периодов;
►несовершенством статистических методов обработки и оценки информации, а также часто недостаточной длиной исходных (базовых) динамических рядов;
►структурными изменениями, постоянно происходящими в реальном экономическом процессе, наряду с тем, что оценки параметров, так же как и выбор переменных и используемая форма зависимости, полученные на основании данных за прошлые периоды (на базовом отрезке), отчасти уже могут не соответствовать новой обстановке, т.е. на перспективу.
Следует при этом отметить, что все эти ограничения и допущения присущи не только экономико-математическому, но в равной степени любому другому методу исследования. В данном случае они проистекают из самой природы прогнозирования с помощью эконометрической модели. Их нужно свести к минимуму — в этом главная задача разработчика прогноза, но устранить их полностью, очевидно, невозможно. Качество прогноза, полученного при помощи экономико-математической модели, является, таким образом, показателем степени нашего знания и незнания в настоящее время действия тех сил и законов, которые определяют характер развития прогнозируемого явления.
Опыт свидетельствует, что расширение информационного поля исходной базовой информации далеко не всегда позволяет снизить общую неопределенность получаемых прогнозных выводов, поскольку одновременно увеличивает влияние тех или иных факторов и обстоятельств по своему характеру временных и случайных, т.е. нетипичных для данного объекта. Одним из приемов повышения точности прогнозирования при работе с крупными массивами статистической информации, отражающими большое число противоречивых по своему характеру факторов, является агрегация показателей исходной информации, что увеличивает общую инерционность и устойчивость системы, а это, в свою очередь, снижает ее неопределенность и повышает надежность прогноза.
Использование экономико-математических моделей для целей прогнозирования требует постоянного учета их несовершенства. Необходимо при этом помнить, что все прогнозы условны, поскольку они предопределяют, что произойдет в будущем исключительно в том случае, если заложенные в процессе их разработки предпосылки окажутся верными. Ошибка в выборе предпосылок неизбежно ведет к недостоверным прогнозам. Прогнозы практически всегда отвечают на вопрос, что будет при выполнении определенных условий, но они не дают однозначного ответа на вопрос, что попросту будет.
Эффективность применения описанных выше методов многофакторного регрессионного анализа в значительной степени зависит от серьезного решения многих сопутствующих проблем общеметодологического, экономического, математического характера. Именно это дало повод ряду исследователей утверждать, что прогнозирование с помощью моделей будет всегда в определенной мере оставаться тонким искусством экспертов.
Важнейшей характеристикой любого товарного рынка как объекта прогнозирования выступает его относительная неустойчивость, в свою очередь являющаяся первопричиной неопределенности его будущего развития. Последнее как свойство всякой сложной социально-экономической системы заключается в объективном противоречии между инерционностью рынка, с одной стороны, и его динамичностью - с другой.
В основе инерционности рынка, как известно, лежит его материальная основа, отражающая общий уровень и масштабы развития, место и роль в мировой экономике и международной торговле в целом. В определенной мере инерционность обусловлена долговременностью эксплуатации основных производственных фондов, длительностью протекания естественных производственных, технологических и внешнеторговых процессов, а также периодом циркуляции рыночной информации. На поверхности свойство инерционности больших экономических систем проявляется в так называемом временном лаге, т.е. в значительном запаздывании во времени, протекающем с момента принятия решений до их полной реализации, либо в отставании динамики одних статистических параметров от других (например, отдельных показателей раз: вития конъюнктуры от цены). Сложившаяся структура рынка (включая фирменную), а также традиции в формах и методах торговли относительно стабильны; им свойственна определенная устойчивость.
Динамичность, в свою очередь, является отражением естественной реакции (приспосабливаемое) структуры рынка как системы на изменяющиеся внешние и внутренние условия ее функционирования. Основу динамичности товарного рынка составляет неуклонно развивающийся научно-технический прогресс, а также быстро меняющаяся экономическая и политическая ситуация в мире, требующая различных подходов к изучению и прогнозированию конкретного товарного рынка. Переход рынка на качественно новый уровень функционирования неизбежно связан с внутренней перестройкой его структуры и изменением взаимоотношений между факторами, определяющими его развитие.
Диалектическое единство динамичности и инерционности является важнейшим условием нормального функционирования рынка на каждом этапе его исторического развития. Соотношение между этими категориями ставит с точки зрения методологии прогнозирования два чрезвычайно важных практических вопроса:
► во-первых, о максимальной длительности периода, в течение которого на рынке сохраняется относительная устойчивость (его условно можно назвать периодом равновесного состояния рынка);
► во-вторых, о степени динамичности, т.е. быстроте изменения значимости отдельных факторов и глубинных закономерностей формирования рынка, его инфраструктуры.
Другими словами, первый вопрос поднимает проблему выбора надежного и достаточно представительного базового отрезка (периода ретроспективы), а второй — определения количественных соотношений основных факторов, меняющихся во времени.
Познание истинной сущности явлений, раскрытие их объективной противоречивости позволяет обоснованно представить будущее не только как логическое продолжение прошлого и настоящего, но и столь же логическое его отрицание. Объективная противоречивость, свойственная развитию любого мирового товарного рынка как объекта прогнозирования, закономерно обусловливает то, что экстраполяция в будущее, сколь искусно и всеобъемлюще она ни была бы произведена, всегда ограничена по своей сути и во времени, Каждая господствующая в данный период тенденция уже неизбежно содержит в себе собственное отрицание, которое рано или поздно проявится в изменении этой тенденции как отражении общего закона перехода количества в качество. Конкретная задача исследователя состоит в том, чтобы, используя современный аналитический и прогностический инструментарий, установить границы и масштабы этой противоречивости, т.е. объективные пределы возможной надежности прогнозирования.
Неопределенность будущего состояния рынка определяется многими обстоятельствами, в их числе:
►объективная неоднозначность и противоречивость протекания экономических и социальных процессов во времени;
►неполная и неадекватная информация, которой располагает любой исследователь, и объективная невозможность учесть во всей полноте последствия принимаемых решений при сложной взаимообусловленности и противоречивости факторов, формирующих рынок;
►воздействие большого числа малопредсказуемых и субъективных факторов формирования рынка, в числе которых важное место занимают временные и случайные.