4.2. Методи макроекономічного прогнозування.


У макроекономічному прогнозуванні налічується близько 150 різних методів, за допомогою яких досліджуються перспективи розвитку економічних процесів. Серед них можна виділити три групи методів, що мають комплексний характер: експертних оцінок, моделювання та екстраполяції (мал.2).

Мал. 3. Методи прогнозування.

Особливості методу екстраполяції.


Метод екстраполяції - умовне продовження в майбутнє, виявлених в минулому і в сьогоденні тенденцій і закономірностей розвитку економічних явищ і процесів.

Найчастіше метод екстраполяції застосовується для прогнозування кількісних змін тих об'єктів, тенденції розвитку яких можна представити за допомогою математичної статистики.

Загальна схема даного методу.
  1. Постановка завдання прогнозу, висування гіпотез про можливий стан прогнозованого об'єкта, аналіз факторів, що впливають на розвиток даного об'єкта.
  2. Збір і систематизація кількісних показників, що характеризують розвиток прогнозованого об'єкта за певний період часу, уніфікація (приведення до порівнянним характеристикам) одиниць виміру цих показників. Зібрані показники оформлюються у вигляді динамічного тимчасового ряду, тобто системи кількісних показників, що характеризують прогнозований об'єкт в часі.
  3. Обробка динамічного тимчасового ряду для виявлення стійкої закономірності розвитку прогнозованого об'єкта (тренду) і подання цієї закономірності в формалізованому вигляді (напр. математичної функції).

    4. Для виявлення стійкої закономірності здійснюється, як правило, процедура згладжування коливань показників динамічного тимчасового ряду за допомогою:
    • методу найменших квадратів, який передбачає знаходження розрахункових значень тренду, сума квадратів відхилень яких від вихідних значень динамічного тимчасового ряду прагнула б до мінімуму:

      • S = ∑(xi-xj)2 ⇒ min, де

      S – величина відхилень;

      хi – розрахункове значення тренда;

      xj - початкове значення динамічного тимчасового ряду; i, j = (1 ... n).
    • методу ковзних середніх, який передбачає розбивку динамічного тимчасового ряду на укрупнені групи і обчислення для кожної з цих груп середнього значення (змінна середня першого порядку). Отримані дані утворюють новий динамічний ряд (але вже з меншою кількістю змінних), де знаходиться стійка тенденція. Якщо це неможливо, то обчислюється змінна середня другого порядку, третього і т.д.
  4. Продовження знайденої стійкої тенденції в майбутнє (відповідно до заздалегідь обраним терміном прогнозу) і обчислення значення прогнозованого показника.

Недоліки методу екстраполяції.
  • Ефективний тільки в короткостроковому прогнозуванні, так як за більш тривалий період об'єкт прогнозу піддається значним кількісним і якісним змінам в порівнянні з минулим періодом.
  • Не в повній мірі враховує багатосторонній зв'язок прогнозованого об'єкта з іншими економічними явищами і процесами, що може значно вплинути на точність прогнозу.

Особливості методу моделювання в макроекономічному прогнозуванні.


Моделювання - відтворення характеристик деякого реального об'єкта на іншому, штучному об'єкті, спеціально створеному для його вивчення.
  1. Ефективність методу залежить від досить високого ступеня відповідності досліджуваного об'єкта і створеної для цього моделі. У різних галузях науки подібне відповідність досягається за рахунок подібності моделі і реального об'єкта по одній або кільком таким характеристикам:
    • фізичної, коли об'єкт і модель мають єдину фізичну природу (напр. літак і його модель. Аналіз технічних характеристик літака проводиться на спеціальному стенді за рахунок випробування моделі);
    • Функціональної, коли об'єкт і модель повною мірою або частково виконують подібні функції (напр. Процеси мислення людини і процеси, що відбуваються в ЕОМ);
    • математичної, коли розвиток об'єкта прогнозу і моделі може бути відображено за допомогою однієї і тієї ж математичної функції.

    В економічному прогнозуванні найбільш часто модель має схожість з реальним економічним процесом або об'єктом на основі функціональної або математичної залежності. Саме тому, найбільш поширеними видами моделей є:
    • Економетрична модель - система формалізованих співвідношень, що відображають основні взаємозв'язки елементів, що утворюють економічну систему (напр. моделі економічного зростання);
    • Імітаційна модель, що дозволяє визначати майбутні тенденції прогнозованого об'єкта на основі спостереження за змінами, що відбуваються в самій моделі. (Приватним прикладом імітаційної моделі можна назвати «ділову гру»).
  2. Економічне моделювання дозволяє більш повно (в порівнянні з методом екстраполяції) реалізувати принцип системності прогнозування. Це досягається за рахунок факторного аналізу, який передбачає отримання перспективних оцінок прогнозованого об'єкта на основі аналізу динаміки розвитку факторів, які перебувають з об'єктом прогнозу в певному взаємозв'язку (наприклад, двофакторна модель Кобба-Дугласа, де прогноз обсягів виробництва знаходиться за рахунок обчислення майбутніх обсягів праці і капіталу, застосовуваного в процесі виробництва).
  3. Економічне моделювання дозволяє відстежувати різні варіанти майбутнього стану прогнозованого об'єкта (за рахунок зміни характеристик самої моделі), що дає можливість вибрати найбільш оптимальний з них для даних умов.

Недоліки моделювання.
  1. Модель ніколи не зможе відобразити всіх рис реальності, тому фактори, не враховані при побудові моделі, можуть призводити до зменшення точності прогнозу.
  2. Не достатня еластичність і точність при прогнозуванні на тривалий період.

Метод експертних оцінок в макроекономічному прогнозуванні.


Метод експертних оцінок передбачає отримання необхідних даних про майбутній розвиток досліджуваного об'єкта або про виникнення нових явищ і процесів за рахунок опитування вчених і фахівців-практиків, які мають значний досвід і які можуть виступати в якості експерта в своїй галузі діяльності.

Найбільш поширені експертні оцінки - колективні, ефективність яких визначається виконанням ряду вимог.

Методологічні вимоги до колективних експертних оцінок.
  1. Дотримання кількісних і якісних критеріїв при формуванні експертної групи.

    2. Оптимальний кількісний склад групи експертів по емпіричним спостереженням повинен становити: для очних форм експертизи - 5-7, макс. 10-15 чол., Для заочних - 20-30, макс. 60-80 чол.

    Якісний склад групи експертів визначається за допомогою наступних процедур відбору експертів:
    • об'єктивної, яка передбачає використання організаторами експертизи спеціальних методик відбору (документальної - відбір експертів по їх формальними ознаками: вчений ступінь, звання, стаж роботи, стать, вік, кількість опублікованих робіт і т.п .; експериментальної - перевірка компетентності експерта за рахунок тестування і т .п.);
    • суб'єктивної процедури, яка передбачає залучення до процедури відбору самих потенційних експертів (таємне або відкрите голосування претендентів на роль експерта, самооцінка експертів і т.п.).

      • На практиці використовують обидві процедури, за провідної ролі об'єктивної.
  2. Выбор оптимальной процедуры работы экспертной группы.

      3. На практиці застосовуються процедури роботи експертів, що відрізняються по:
    • характером контактів експертів один з одним (очні та заочні експертизи);
    • можливості самонавчання експертів в процесі експертизи (одноразові і багаторазові (в кілька етапів) експертизи).
  3. Обробка результатів експертизи.

    4. Деякі види експертиз (метод Дельфі) передбачає аналіз висловлених експертами думок. Для того, щоб даний аналіз був більш ефективний, питання, які пропонуються експертам, складаються таким чином, щоб на них можна було дати відповідь в кількісній формі (напр .: питання - яка ймовірність тієї чи іншої події, передбачає варіанти відповідей за бальною системою - від 0 до 10 балів).

    Обробка результатів експертизи здійснюється за наступними напрямками:
    • отримання характеристик усередненого значення думок експертів (напр. підсумовуються бали, запропоновані експертами за попереднім запитанням, а сума ділиться на кількість експертів. Таким чином, отриманий бал буде відображати узагальнена думка експертів з цієї проблеми);
    • вимір ступеня розкиду думок експертів за допомогою, зокрема, методів середнє відхилення, знаходження коефіцієнта варіації і т.п. Якщо розкид думок експертів (розбіжність в оцінці тієї чи іншої події) занадто великий (напр. Коеф. варіації більше 30-40%), то вважається, що точність цієї експертизи невисока і, як правило, проводиться нова експертиза по даній проблемі.

Особливості окремих видів колективних експертних оцінок.

Метод комісії - протягом одного або декількох засідань спільне обговорення експертами проблеми прогнозу, при якому виробляється узгоджена думка.

Переваги методу:
  1. Простота проведення обговорення, відсутність великих організаційних і фінансових витрат.
  2. Забезпечує швидку зворотний зв'язок і швидке самонавчання експертів.
  3. Відносно тривалий у часі.

Недоліки методу:
  1. Не всі експерти в рівній мірі беруть участь в обговоренні проблеми.
  2. На думку експертів можуть впливати не тільки наукові аргументи, а й суб'єктивні фактори (авторитет і заслуги колег, раніше висловили думку щодо проблеми, інерція, притаманна людині при публічній відмові від своєї думки і т.п.)

Метод мозкової атаки - колективне обговорення проблеми, в процесі якого стимулюється творча активність експертів з метою отримання якісно нової інформації.

Особливості методу:
  1. Категорична заборона на критику будь-якої думки, висловленої під час засідання експертів, яке б негативне враження воно не справило.
  2. Максимальна короткостроковість експертизи (не більше 1.5 -2 години), враховуючи крайню розумову напруженість експертів при такій формі організації роботи.
  3. Чітке формулювання проблеми прогнозу і вимога не відхиляться від неї під час дискусії.
  4. Надання експертам можливості для додаткових висловлювань в процесі засідання і після його закінчення.
  5. Критичний аналіз всіх висловлених думок на їх практичну реалізованість проводиться після завершення засідання.

Метод Дельфі - послідовне анкетування думок експертів з проблеми прогнозу.

Особливості методу:
  1. Анонімність експертів.
  2. Проведення експертизи в декілька турів.
  3. Використання результатів попереднього туру експертизи для уточнення або зміни своєї думки з обговорюваної проблеми.
  4. Обробка кількісних результатів експертизи.
  5. Складність підготовки експертизи (підготовка питань) і високі витрати на її проведення.
  6. Велика тривалість в часі.