Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений

Введение

 

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования.

Прогнозирование (греч. Prognosis – знание наперед) – это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие – это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание  использует житейский опыт и значение обстоятельств. В широком плане как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие «прогнозирование деятельности предприятия» [1].

Прогноз – это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме сужения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его в будущий период времени. Выделяются различные признаки классификации прогнозов. Например, в [1] предложена классификационная таблица.

Классификация прогнозов

 

Признаки классификации прогнозов	Виды прогнозов
Временный охват (горизонт прогнозирования)	- краткосрочные - среднесрочные - долгосрочные
Типы прогнозирования	- изыскательные (поисковые) - нормативные - основанные на творческом  видении
Степень вероятности будущих событий	- вариантные  - инвариантные
Способ представления результатов прогноза	- точечные - интервальные

 

 

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий срок – до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов продаж, движения наличности), на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз). Долгосрочные прогнозы называются также перспективными.

По типам прогнозирования выделяют изыскательные (поисковые), нормативные и основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование – способ научного прогнозирования от настоящего к будущему: прогнозирование начинается от сегодняшнего дня, опирается на имеющую информацию и постепенно проникает в будущее. Существует два вида поискового прогнозирования: экстраполятивное (традиционное) и альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущем. Для составления такого прогноза необходимо оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Альтернативный подход базируется на том, что внешняя и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего:

- развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто;

- существует определенное число  вариантов будущего предприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединить в единой логике два способа развития предприятия – гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину будущего;

во-вторых, создаются прогнозы, включающие сочетания различных вариантов развития выбранных показателей и явлений. При этом каждый из вариантов развития лежит в основе особого сценария будущего.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целвое) прогнозирование предполагает:

- во-первых, определение общих целей  и стратегических ориентиров  предприятия на будущий период;

- во-вторых, на оценку развития  предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование применяется чаще всего тогда, когда предприятие не располагает необходимыми историческими данными.

В силу этого оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большей степени традиционным подходом к предсказанию будущей среды предприятия.

 

 Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

В зависимости от степени вероятности будущих событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогноз предполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокий степени определенности будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз основается на предположении о значительной неопределенности будущей среды, и следовательно, наличии нескольких вероятных вариантах развития. Такого рода будущего состояния предприятия называют сценарием.

По способу представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз исходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5%.

Интервальный прогноз – это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования. Вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности: простые и комплексные методы.

Группа простых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, эксраполяция тенденций, морфологический анализ и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система «Паттерн» и др.).

Кроме того все методы прогнозирования делят еще на три класса:

- фактографические методы;

- экспертные методы;

- комбинированные методы.

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов.

 

 

 Экспертные (интуитивные) методы, основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов.

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов выделяют группы:

- статистических (параметрических) методов;

- опережающих методов.

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных а использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

Среди экспертных методов группы по следующим признакам:

- по количеству привлеченных  экспертов;

- по наличию аналитической обработки  данных экспертизы.

Для конкретных прогнозов могут применяться и другие признаки классификации прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой признак, как охват объектов исследования – зависимости от него прогноз может быть глобальным, региональным, локальным (системным).

Рассмотрим более подробно подходы изыскательного прогнозирования и проблемы изучения динамики социально-экономических явлений.

 

1 Статистическое изучение динамики  социально-экономических явлений

1. Ряды динамики и их классификация

 

Ряды динамики – статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами, временными рядами. Всякий ряд - динамики включает два элемента:

- время;

- конкретное значение показателя  или уровень ряда.

Ряды динамики различаются по следующим признакам.

1 По времени – моментные и интервальные ряды.

Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени. Посредством моментных рядов динамики изучаются товарные запасы, состояние кадров, количество оборудования и других показателей, отображающих состояние изучаемых явлений на отдельные даты (моменты) времени.

Интервальные ряды динамики отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) Каждый уровень интервального ряда уже представляет собой сумму уровней за более короткие промежутки времени. При этом единица совокупности, входящие в состав одного уровня, не входят в состав других уровней. Особенностью интервального ряда динамики является, то что его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени. Свойство суммирования уровней за последовательные интервалы времени позволяет получить ряды динамики более укрупненных периодов. Посредством интервальных рядов динамики изучают изменения во времени поступления и реализации товаров, суммы издержек обращения и других показателей, отображающих итоги функционирования изучаемого явления за отдельные периоды.

Статистическое отображение изучаемого явления во времени может быть представлено рядами динамики с нарастающими итогами. Их применение обусловлено потребностями отображения результатов развития изучаемых показателей не только за данный период, но и с учетом предшествующих периодов.

2 По форме представления уровней – ряды абсолютных, относительных и средних величин.

3 По расстоянию между датами  или интервалами времени выделяют  полные или неполные ряды динамики. Полные ряды динамики имеют  место тогда, когда даты регистрации  или окончания периодов следуют  друг за другом с равными  интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики. Неполные – когда принцип равных интервалов не соблюдается.

 

 4 По числу показателей можно  выделить изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики. Если  ведется анализ во времени  одного показателя, имеем изолированный  ряд динамики. Комплексный ряд динамики получается в том случае, когда в хронологической последовательности дается система показателей, связанных между собой единством процесса или явления.

 

1.2 Правила построения рядов динамики

Чтобы о развитии явления можно было получить представление при помощи числовых уровней, при составлении ряда динамики должны выполнять следующие требования.

1 Периодизация развития, то есть  расчленение его во времени  на однородные этапы, в пределах  которых показатель подчиняется  одному закону развития. Это, по существу, типологическая группировка во времени. Периодизация может осуществляться несколькими методами: исторический метод, метод параллельной периодизации, методы многомерного статистического анализа.

2 Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицами измерения, времени регистрации, ценами, методологии расчета.

3 Величины временных интервалов  должны соответствовать интенсивности  изучаемых процессов. Чем больше вариация уровней во времени, тем чаще следует делать замеры. Соответственно для стабильных процессов интервалы можно увеличить. Так, переписи населения достаточно проводить один раз в десять лет; учет национального дохода один раз в год; ежедневно регистрируются курсы покупки и продажи валют и т.д.

4 Числовые уровни рядов динамики  должны быть упорядоченными во  времени. Не допускается анализ  рядов с пропусками отдельных  уровней, если же такие пропуски  неизбежны, то их восполняют условными  расчетными значениями.