Методы прогнозирования

Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, внешних и внутренних связей объекта прогнозирования, вывести суждения, с определенной степенью достоверности, относительно будущего развития объекта. При использовании моделей в экономических расчетах все величины характеризующие моделируемые объекты, подразделяются на: экзогенные или входные – известные, т.е. рассчитываемые вне модели; эндогенные, или выходные - неизвестные, т.е. определяемые в процессе решения задачи и получаемые в пределах самой моделируемой системы.

Вся совокупность методов прогнозирования группируется по следующим признакам:

- по способу получения и обработки информации: статистические методы, методы аналогий, опережающие методы;

- по степени формализации: формализованные и интуитивные;

- по общему принципу действия;

- по направлениям и назначению прогнозирования;

- по процедуре получения параметров прогнозной модели и др.

По способам получения и обработки информации выделяются следующие методы прогнозирования: статистические методы, методы аналогий, опережающие методы.

Статистические методы - система приемов, способов обработки информации, направленных на получение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях прогнозируемых массовых социально-экономических явлений.

Метод аналогий – построен на получении прогнозов построенных на логическом выводе, из которого знание о прогнозируемых процессах возникает на основе известного сходства закономерностей развития одних процессов с другими.

Опережающие методы прогнозирования базируются на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализующих в прогнозе ее свойство отражать новые тенденции закономерностей развития объекта прогнозирования. Формализованные методы прогнозирования базируются на построении прогнозов формальными средствами математической теории, которые позволяют повысить достоверность и точность прогнозов, значительно сократить сроки их выполнения, облегчить обработку информации и оценки результатов. В состав формализованных методов прогнозирования входят: методы интерполяции и экстраполяции, метод математического моделирования, методы теории вероятностей и математической статистики.

Методы интерполяции и экстраполяции

Сущность метода интерполяции заключается в нахождении прогнозных значений функций объекта yi=f(xj), где j=0,…n, в некоторых точках внутри отрезка х0,… хn по известным значениям параметров в точках х 0∠ х ∠ хn. [2]

Метод экстраполяция - это метод научного исследования, заключающийся в распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период. Математические методы экстраполирования сводятся к определению того, какие значения

будет принимать та или иная переменная величина Х=x(t1), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени х1=x(t1),…….., x(tn-1) → x(tn). [3]

В зависимости от того, какие принципы и какие исходные данные положены в основу прогноза, существуют следующие методы экстраполяции: среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и экстраполяция на основе выравнивания рядов по какой-либо аналитической формуле.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, т.е. метод основан на предположении о равномерном изменении.

Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Если же ряду динамики свойственна иная закономерность, то данные, полученные при экстраполяции на основе среднего темпа роста, будут отличаться от данных, полученных другими способами экстраполяции.

Наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение тренда.

Тренд экстраполируемого явления - это длительная тенденция изменения экономических показателей, т.е. изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Тренд характеризует основные закономерности движения во времени, в некоторой мере свободные от случайных воздействий.

Сущность метода наименьших квадратов состоит в том, что функция, описывающая прогнозируемое явление, аппроксимируется более простой функцией или их комбинацией. Причем последняя подбирается с таким расчетом, чтобы среднеквадратичное отклонение фактических уровней функции в наблюдаемых точках от выровненных было наименьшим.

Метод скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее - начиная с третьего и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень вначале и добавляя один следующий.

Метод математического моделирования основан на возможности установления определенного соответствия между знанием об объекте познания и самим объектом. Применение математических методов обеспечивает высокую степень обоснованности, действенности и своевременности прогнозов. В прогностике используют различные виды моделей: оптимизационные, статические, динамические, факторные, структурные, комбинированные и другие. В зависимости от уровня агрегирования один и тот же тип моделей может быть применен к различным экономическим объектам, т.е. макроэкономические, межотраслевые, межрегиональные, отраслевые, региональные и другие модели.

 

Глава 2. Расчет налоговых поступлений в региональный бюджет Приморского края по некоторым видам налогов