Понятийный аппарат теории прогнозирования

Любая теория оперирует своими специфическими понятиями. Не является исключением и теория социально-экономического прогнозирования. Она имеет свои устоявшиеся и общепринятые термины и понятия, которые прогнозист должен знать и использовать в своей работе.

Прежде всего, следует определить само базовое понятие «прогноз».

Любопытно, что в словаре Брокгауза и Эфрона прогноз определяется так: «прогноз (Prognosis) — предсказание развития и исхода болезни, основанное на верности распознавания»^[1]. Это свидетельствует о том, что прогнозирование как особая научная деятельность в конце XIX — начале XX в. не рассматривалось. Лишь к началу XX в. ученые стали относиться к прогнозированию в экономике как самостоятельному разделу экономической науки (как самостоятельный раздел этой науки социально-экономическая прогностика сформировалась лишь к 1970;м гг.). Несмотря на очевидную смысловую и логическую простоту данного слова, его четкое научное определение не является однозначным. Иногда встречаются разновидности следующих определений: прогноз — это вероятностное суждение о состоянии какого-либо объекта (процесса или явления) в определенный момент времени в будущем и (или) об альтернативных путях достижения каких-либо результатов; экономический прогноз — это определенная гипотеза, некоторая вероятностная оценка протекания экономического процесса в будущем. Эрих Янч в 1974 г. определял прогноз как «вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности»^[2].

О вероятностном характере прогнозов долгое время говорили практически все отечественные и иностранные прогнозисты. И только в конце XX в. пришло понимание того, что использование при определении прогноза указания на его вероятностный характер ограничивает совокупность применяемых при этом методов прогнозирования, так как в данных определениях понимание термина «вероятности» дается скорее в обыденном смысле, а не в строго научном. Фраза типа: «одна акция, вероятно, будет стоить 1000 рублей», говорит о том, что «1000 рублей» является тем ориентиром будущего, на который следует равняться — она наиболее правдоподобна. Конечно же, возможны отклонения от этой цифры и она, скорее всего, является серединой интервала неопределенности, но вероятность появления этой величины рассчитать невозможно. С позиций же теории вероятностей употребление слова «вероятность» однозначно свидетельствует о том, что цифра «1000 рублей» есть стохастическая оценка прогнозируемого явления, а значит, может быть рассчитана вероятность ее появления, дисперсия и т. п., т. е. практически места для неопределенности не остается. А ведь каждый студент знает о том, что в экономике «сплошь и рядом» встречаются случаи принятия решений в условиях неопределенности — стоит вспомнить лишь такую дисциплину как «Теория игр»!

На самом деле неопределенность объективно возникает при прогнозировании большинства случаев социальноэкономической динамики, так как эта динамика протекает в условиях диалектически изменяющегося мира. Зачастую на практике удается в лучшем случае дать лишь граничные значения прогнозируемого явления без указания каких-либо вероятностных оценок внутри этого интервала и методы математический статистики здесь оказываются неуместными. Поэтому при определении прогноза как понятия следует избегать употребления слова «вероятность». Полагаем, что корректным можно назвать определение, согласно которому прогноз — это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления^[3].

Очевидно, что в соответствии с данным определением не каждое суждение о будущем будет являться прогнозом, а только то, которое является научно обоснованным. Учитывая, что научная мысль не стоит на месте и непрерывно развивается, критерии научной обоснованности тех или иных методов и подходов усложняются. В 1960;х гг. научно обоснованными инструментами прогнозирования в экономике были тренды, оцененные с помощью метода наименьших квадратов (МНК), в 1970;е гг. — многофакторные регрессионные модели, в 1980;е — имитационные динамические модели, в начале XXI в. — нейронные сети. Это значит, что научная обоснованность прогноза — явление динамическое, подверженное непрерывной количественной и качественной ревизии на предмет соответствия с существующими на настоящий момент последними достижениями научной мысли. Научные теории непрерывно эволюционируют, а значит, непрерывно эволюционирует и наука о прогнозировании.

Прогнозирование — эго процесс разработки прогноза, состоящий из ряда взаимосвязанных этапов, на каждом из которых решаются оригинальные задачи с помощью присущей только этому этапу совокупности методов и подходов. В целом прогнозирование может быть представлено в виде некоторой системы подходов и методов, используемых для выполнения наиболее точного прогноза.

Период упреждения прогноза — это тот промежуток времени, на который разрабатывается прогноз. Чаще всего в практике прогнозирования для обозначения периода упреждения употребляют другие словосочетания — время упреждения, период прогнозирования, срок прогнозирования, дальность прогноза и т. п. Период прогнозирования является одним из классификационных признаков, по которому можно осуществить группировку прогнозов.

Любой прогноз основан на изучении некоторого множества проведенных в прошлом наблюдений. Промежуток времени, в течение которого проводились наблюдения, на основании которых строится прогноз, получил название периода основания прогноза, или базы прогноза.

2009. С. 25.

Любой прогноз обладает присущими ему характеристиками, к которым относятся:

• • точность прогноза — оценка доверительного интервала прогноза для определенной доверительной вероятности его осуществления (в том случае, когда прогноз имеет вероятностный характер);
• • достоверность прогноза — оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала (в том случае, когда прогноз имеет вероятностный характер);
• • ошибка прогноза — фактическая величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта прогнозирования.

В случае, когда вероятностные оценки прогноза не могут быть даны, точность прогноза и его достоверность определяются качественными, а не количественными характеристиками или задаются границами без указания вероятности попадания прогнозируемой величины в эти границы.

Для получения прогноза в процессе прогнозирования может быть использовано множество методов, каждый из которых имеет свои, присущие только ему особенности. Для выбора лучшей прогнозной модели или метода прогнозирования используют метод верификации.

Верификация в прогнозировании — процесс установления верности, пригодности, правдоподобности модели или метода прогнозирования для описываемого явления или объекта.

При выборе метода прогнозирования следует исходить из ряда обязательных принципов прогнозирования:

• • принцип системности, предполагающий комплексное изучение объекта с позиций единой системы взаимосвязей явлений и факторов, составляющих его прогнозный фон;
• • принцип природной специфичности, который требует тщательного изучения особенностей объекта прогнозирования, делающих его отличным от других объектов. Именно выявление этих особенностей позволяет избежать ошибки инструментария, когда используемый прогнозный аппарат оказывается непригодным для данного объекта из-за присущих ему специфичных свойств;
• • принцип оптимальности затрат, состоящий в естественном желании провести анализ, да и осуществить прогноз с минимальными затратами трудовых и материальных ресурсов.

В настоящее время никто не задается вопросом: а сколько всего существует методов прогнозирования? Хотя еще в середине 1970;х гг. этот вопрос волновал многих исследователей, которые, отвечая на него, называли разные цифры. В начале 1970;х гг. Э. Янч утверждал о наличии около 100 методов прогнозирования, в середине 1980;х гг. называли цифру 150, а то и 200. Поскольку применительно к каждому оригинальному объекту прогнозирования чаще всего приходится адаптировать или модифицировать те или иные методы, а иногда и создавать новые, ответ на этот вопрос нисколько не информативен. Одно можно с уверенностью утверждать — что методов социально-экономического прогнозирования очень много — несколько сотен — и изучать каждый из них в отдельности не имеет смысла. Очевидно, что некоторые методы будут похожи друг на друга и базироваться на одних и тех же предположениях и теоретической базе. Поэтому имеет смысл изучать наиболее типичные методы прогнозирования, которые дают исследователю представление обо всей группе методов. Следовательно, сложную совокупность методов прогнозирования необходимо разбить на устойчивые группы, т. е. осуществить их классификацию по какому-либо признаку.

Но, прежде чем приступить к классификации методов прогнозирования, необходимо еще раз уточнить два основных понятия — «метод» и «способ», поскольку практика показывает, что смешение этих двух понятий приводит к недопониманию и к неправильным действиям.

Когда человеку необходимо достичь какой-либо цели, он последовательно предпринимает совокупность некоторых действий для достижения этой цели. Эта совокупность называется способом достижения цели. Таким образом, способ — это система предписаний, рекомендаций, предостережений, последовательность операций, выполнение которых способствует достижению поставленной цели. Поскольку достичь поставленной цели можно разными способами, то возникает задача выявления наилучшего из них. Понятно, что выбор иаилучшего способа напрямую связан с критерием этого выбора. Любой человек, а тем более — исследователь, старается действовать рационально, и если перед ним вновь возникнет задача достижения цели, с которой он уже сталкивался раньше, то для экономии собственных усилий и средств он вспомнит о том, что уже сталкивался с проблемой выбора наилучшего способа решения в схожей ситуации. Этим же способом он воспользуется вновь. И если каждый раз при возникновении однотипных задач использовать один и тот же способ их решения, признанный наилучшим из множества других возможных способов, то можно говорить об унифицированном способе, или о методе.

Итак, можно сказать, что «метод — это способ познавательной или практической деятельности, представляющий собой унифицированную систему предписаний, рекомендаций, предостережений, последовательность операций, выполнение которых способствует успешному достижению поставленной цели. Научный метод есть инструмент познания, с помощью которого появляются новые сведения об изучаемом объекте. Конкретный метод — это не только инструмент познания или преобразования, но и специфическая форма знания о том, как в определенных условиях действовать для достижения желаемого результата. Правильно выбранный метод дисциплинирует поиск истины, позволяет экономить время и силы, двигаться к искомому кратчайшим путем»^[4].

В нашем учебнике будут изучены методы прогнозирования и основные методики их использования, ведь один и тот же метод, применяемый в разных задачах, может использоваться по-разному, поэтому методик прогнозирования значительно больше, чем методов прогнозирования.

Многообразие методов прогнозирования вызвано:

• • многообразием условий, в которых функционируют объекты прогнозирования;
• • своеобразием каждого из этих объектов и значительным отличием их друг от друга.

Вследствие этого эффективность применения каждого метода прогнозирования зависит от того, насколько прогнозируемый объект похож на тот, для которого метод был предложен и проверен. Иногда в социально-экономическом прогнозировании решаются задачи не экстраполяции (перенесения в будущее той закономерности, которая была выявлена и оценена в прошлом), а интерполяции, когда необходимо оценить значения показателя внутри множества имеющихся наблюдений. Чаще всего эти прогнозы связаны не со временем, а с другими факторами. Например, в распоряжении экономиста может быть информация о производительности труда рабочих определенной квалификации и соответствующей ей оплате труда в пределах от 1000 до 20 000 руб. и в этом промежутке нет информации о производительности труда при заработке в промежутке от 13 000 до 15 000 руб. Если экономисту необходимо вычислить прогнозное значение производительности труда при его оплате в размере 14 000 руб., то такая задача будет являться интерполяционной. В этом случае он может использовать либо специальные методы интерполяции, либо методы математической статистики. Выбор определяется конкретными условиями, определяющими задачу прогнозирования.

Множество методов прогнозирования чаще всего группируются по критерию того, что является информационной основой для прогнозирования. По этому критерию выделяют группу методов, которые опираются на фактическую информацию, а есть такие, которые опираются на информацию экспертов. Поэтому выделяют две большие группы методов — фактографические и экспертные. Иногда к ним добавляют третью группу — смешанные или комбинированные методы, но определению представляющие собой смесь первых двух. Но поскольку комбинированные методы сочетают в себе преимущества и первой, и второй групп методов, посредством такого синтеза они приобретают некоторые новые свойства, существенно отличающие их от двух основных групп. Поэтому имеет смысл говорить о трех основных группах прогнозирования — фактографических, экспертных и комбинированных.

К фактографическим методам относят методы прогнозирования, основанные на обработке объективных данных о прогнозируемом объекте. Они опираются на факты, информация о которых получена, измерена и обработана, потому эти методы и называют «фактографическими».

К экспертным методам относят методы, базирующиеся на интуиции и опыте специалистов (экспертов). Их информационной основой является мнение экспертов, а не наблюдения или фактические данные. Легко понять, что это мнение не является фактом, и чтобы использовать его для прогнозирования, вначале необходимо добиться того, чтобы эксперт это мнение высказал. Полученная таким образом информация должна быть измерена и обработана, и тогда на этой основе можно осуществлять прогноз.

Доказано, что применение фактографических методов более эффективно, чем применение экспертных методов. Поэтому последние применяют лишь в том случае, когда фактографические методы использовать невозможно. В основном это касается прогнозов качественного состояния той или иной системы, того или иного явления, или же ситуации, о которой вообще нет информации. Применяются экспертные методы прогнозирования и в ситуации, когда необходимо срочно принять какое-либо решение, а времени на сбор и обработку имеющейся информации для использования фактографических методов у лица, принимающего решения, нет.

Комбинированные методы представляют собой синтез фактографических и экспертных методов. Чаще всего логика их применения такова. Вначале обрабатывается имеющийся фактический материал и на основе полученных результатов выполняется прогноз или серия прогнозов. А поскольку полученные прогнозы есть результат довольно формального подхода, достоверность полученных результатов корректируется с учетом экспертной оценки достоверности этих прогнозов.

Если взять всю совокупность методов прогнозирования, осознанно используемых в экономической практике, за 100%, то на долю фактографических методов придется примерно 80%: эта группа методов самая многочисленная и многообразная.

Выделяют следующие группы фактографических методов^[5].

• 1. Экстраполяционные методы, основанные на принципе переноса в будущее тенденций, действовавших в прошлом и настоящем, т. е. базирующиеся на индуктивном выводе.
• 2. Системно-структурные, включающие методы функционально-иерархического моделирования, морфологического анализа, имитационного динамического моделирования, сетевого моделирования и другие методы, которые отличаются широтой охвата и стремлением учета всех основных факторов и возможных вариантов. Объект прогнозирования представляется не как «черный ящик», вход и выход из которого являются информационной базой для прогнозирования, а как система, состоящая из взаимосвязанных подсистем и элементов. При этом делаются попытки подробного изучения объекта прогнозирования с позиций системного подхода через выявление структуры этого объекта и моделирование взаимосвязей между элементами этой структуры.
• 3. Методы опережающей информации включают в себя методы анализа потоков публикаций, патентной информации, изобретений. Они позволяют определить общие тенденции развития научно-технической мысли и социума и предсказать дальнейшие пути их динамики.

Иногда в отдельную группу выделяют так называемые ассоциативные методы, подразумевая под ними методы имитационного моделирования и историко-логического анализа. Однако такое выделение, на наш взгляд, нс верно. Дело в том, что методы имитационного моделирования в прогнозировании математически описывают структурные взаимосвязи объекта прогнозирования, предполагая, что они не претерпят в будущем особых изменений или что эти изменения будут развиваться известным образом. По своей логике они являются системно-структурными. Методы историко-логического анализа, которые исходят из продолжения в будущее тенденций, которые уже однажды проявили себя или в прошлом, или в аналогичных процессах также следует отнести к методам экстраполяции.

В социально-экономическом прогнозировании основными являются методы экстраполяции. Их теоретической основой является предположение о том, что выявленные и описанные тенденции и характеристики поведения объекта прогнозирования не претерпят каких-либо принципиальных изменений в будущем, а потому их можно экстраполировать в целях получения прогноза.

Выбор метода прогнозирования одного и того же объекта социально-экономического прогнозирования определяется еще и тем, на какую перспективу выполняется прогноз. Действительно, если необходим прогноз на самую ближайшую перспективу, когда объект в силу присущей ему инерционности не успевает изменить свои характеристики, то прогнозируется не столько состояние объекта, сколько отклонения от этого состояния. А вот если необходимо выполнить прогноз на далекую перспективу, то здесь возникает задача рассчитать долговременную тенденцию движения самого объекта, а отклонения от нее оцениваются как некоторый прогнозный фон.

Все это предопределило различие в методах прогнозирования в зависимости от периода упреждения. В зависимости от периода упреждения выделяют несколько видов прогнозов, а значит, и присущих им методов:

• • оперативные;
• • текущие;
• • краткосрочные;
• • среднесрочные;
• • долгосрочные;
• • дальнесрочные.

Однако с позиций методологического основания методов прогнозирования можно укрупнить их и выделить три принципиально различные группы методов прогнозирования:

• 1) краткосрочные;
• 2) среднесрочные;
• 3) долгосрочные.

В первую группу методологически оправдано отнести оперативные, текущие и краткосрочные прогнозы. Они основаны на прогнозировании на очень малый промежуток времени, в основном на учет и прогнозирование действия случайных факторов. При этом период упреждения, как правило, равен одному шагу наблюдения (если наблюдения осуществляются ежечасно, то прогноз делается на час, если ведутся ежесуточные наблюдения, то прогноз делается на сутки вперед и т. п.). Деление прогнозов на оперативные, текущие и краткосрочное осуществляется лишь при прогнозировании развития некоторых больших систем, например, электрической нагрузки. Для этого случая прогноз потребления электроэнергии на полчаса и час рассматривается как оперативный — он необходим диспетчерам энергосистем, с гем, чтобы они могли вовремя дать команду на электростанции для набора нагрузки или ее сброса. Текущий прогноз — это прогноз электрической нагрузки примерно на сутки вперед. Краткосрочный — на срок до одного месяца. Разделяя виды этих прогнозов по периоду упреждения, с позиций их методологического содержания мы должны отнести их к одной группе — краткосрочных методов прогнозирования, поскольку в каждом из них используются одни и те же методы.

Ко второй группе прогнозов можно отнести методы среднесрочного прогнозирования, при котором осуществляется изучение, анализ и прогнозирование как случайных факторов, так и тенденций развития основных, определяющих факторов на перспективу, когда объект не претерпевает качественных изменений.

К третьей группе следует отнести методы долгосрочного и дальнесрочного прогнозирования, когда прогнозируются не столько детерминированные и случайные, сколько неопределенные факторы, основные результаты их проявления в далекой перспективе.

Но эта классификация требует уточнения. Необходимо, прежде всего, ответить на принципиальный вопрос: какой именно срок прогнозирования можно считать кратким час, сутки, месяц или год?

Раньше экономисты пытались найти однозначный ответ на этот вопрос. Например, в одном из учебников советского периода по прогнозированию об этом говорилось так: «оперативный прогноз имеет период упреждения — от одного месяца до года, среднесрочный — от года до пяти лет, долгосрочный от пяти до 15 лет, дальнесрочный — свыше этого периода»^[6]. Эти периоды, очевидно, определялись парадигмой планового централизованного хозяйства, когда за основу планового развития брались пятилетние планы, утверждаемые на съездах КПСС. Согласно данной логике пять лет рассматривались как средний срок прогноза. Все, что меньше его, можно было отнести к краткосрочному прогнозированию, а что свыше — к долгосрочному. Сегодня условия экономической жизни на постсоветском пространстве принципиально изменились, но вышеприведенная градация еще иногда встречается в современных российских учебниках по прогнозированию как некоторая рекомендация^[7]. На наш взгляд, это неверно. Для разных объектов прогнозирования сроки должны быть различными, ведь эти объекты имеют разную продолжительность жизни в рыночной экономике, обладают разными способностями к адаптации и выживаемости, отражаемыми в периоде инерционности их развития. Ведь один месяц с позиций, например, брокера на рынке Forex — это средний срок, а с позиций мировой экономики он почти незаметен! Поэтому говорить о соответствии срока прогноза его виду следует, исходя из свойств объекта прогнозирования, и, в первую очередь, из периода его инерционности.

Под инерционностью понимается способность объекта сохранять прежнее состояние и его характеристики в течение некоторого промежутка времени при незначительных внешних воздействиях на объект. При этом тенденции развития объекта как системы постепенно меняются под воздействием внутренних и внешних факторов. Если в окружении объекта происходят какие-либо изменения и внешние воздействия на него усиливаются, то он меняет динамику своего развития, но не мгновенно, а постепенно, адаптируясь к этим воздействиям.

Период времени, в течение которого объект продолжает развиваться, но инерции, можно назвать «периодом инерционности». И если для объектов естественнонаучных дисциплин вычислить этот период не составляет особого труда, то для объектов социально-экономической природы эта задача является непосильной. Дело в том, что вместе с эволюционирующими социально-экономическими объектами меняются и инерционности их развития. Например, в середине 1980;х гг. эксперты утверждали, что период инерционности энергосистемы России составляет 7—8 лет, сегодня же они называют цифру в 3—5 лет. Тем не менее, несмотря на то, что точно определить период инерционности развития объектов социально-экономического прогнозирования невозможно, каждый высококлассный специалист может дать экспертную оценку этого срока, которая будет незначительно меняться в зависимости от личности эксперта.

Поэтому в зависимости от периода упреждения прогноза по отношению к периоду инерционности виды прогноза можно охарактеризовать следующим образом:

Краткосрочный прогноз — это прогноз на такой промежуток времени, который мал по отношению к периоду инерционности. Поэтому за этот период особых изменений в тенденциях развития объекта прогнозирования произойти не может. Интерес для прогнозирования представляют отклонения от тенденции развития, вызванные действием краткосрочных сил и факторов.

Среднесрочный прогноз выполняется на промежуток времени, соизмеримый с периодом инерционности объекта прогнозирования. Поэтому для таких видов прогноза важно правильно выявить и промоделировать динамику развития объекта — модель такой динамики и будет выступать в качестве прогнозной модели.

Долгосрочный прогноз выполняется на период упреждения, значительно превышающий период инерционности. В этот период на динамику объекта прогнозирования могут оказать существенное влияние факторы, свойства которых в момент выполнения прогноза еще не до конца известны или же неизвестны даже сами факторы. Задача прогнозиста при этом — оценить многовариантные сценарии развития объекта прогнозирования, опираясь, конечно, на сложившиеся тенденции его развития и возможные направления их изменения. Именно для такого вида прогноза характерно наличие высокой неопределенности и именно в этом случае используют комбинированные методы прогнозирования экспертные методы наряду с фактографическими.

Вышесказанное можно продемонстрировать следующим образом^[8]. При анализе любой конкретной величины социально-экономического показателя y_t можно выделить следующие составляющие эту величину слагаемые:

• 1) регулярную составляющую у_и величина которой строго обусловлена влиянием конкретных значений известных факторов х_р и это влияние полностью детерминировано;
• 2) случайную составляющую s, появление которой вызвано влиянием множества случайных факторов;
• 3) неопределенную составляющую и_п вызванную влиянием целого ряда факторов, действие которых прогнозисту неизвестно.

Регулярная составляющая y_t представляет собой некоторую легко вычисляемую тенденцию, динамика которой полностью объясняется действием на показатель y_t известных факторов x_t. Это могут быть различного рода закономерности, выявленные во время анализа процесса (например, взаимосвязь между курсом доллара США на ММВБ (Московская межбанковская валютная биржа) и индексами инфляции России, взаимосвязь между производительностью труда и оплатой труда и т. п.).

В этом случае существуют не только однозначное толкование сути изучаемой взаимосвязи, но и, как правило, однозначные численные значения коэффициентов взаимосвязи и других характеристик.

В каждой обобщенной экономической характеристике помимо четко объяснимых значений у₍ есть некоторая часть.

(обычно не очень весомая), появление которой носит случайный характер — к регулярной составляющей прибавляются (или вычитаются) значения г_г, вызванные проявлением множества случайных факторов (ошибки при получении информации, ошибки округления, результат влияния факторов естественно-природной и военно-политической природы и т. п.). Любое социально-экономическое явление происходит в условиях, когда на него воздействует множество разнообразных факторов самой разной природы. Но, во-первых, этих факторов чрезвычайно много; во-вторых, они воздействуют на это явление отнюдь не регулярно, а чаще всего — однократно; в-третьих, эти воздействия на изучаемое явление носят разнонаправленный характер — одни способствуют увеличению показателей, характеризующих явление, другие — их уменьшению. Таким образом, есть основания утверждать, что эта случайная составляющая нормально распределена, а ее математическое ожидание равно нулю.

Третью часть анализируемого процесса, которую мы назвали неопределенной, исследователь объяснить не в состоянии. Составляющая u_t характеризует изменение социально-экономического показателя так, что исследователь это изменение либо не замечает, либо не может понять его. Кстати, одним из таких факторов являются инновационные процессы, непрерывно протекающие во всех экономических системах. Именно они способствуют изменению во времени всех технико-экономических показателей — производительности труда и оборудования, энергоемкости и материалоемкости продукции, качества изделий и их ассортимента и т. п. Например, замена ламп накаливания на лампы люминесцентные приводит не только к тому, что изменяются нормы расхода электроэнергии на освещение помещений, но меняется и качественная характеристика процесса потребления — лампы накаливания никоим образом не реагируют на колебания частоты, а люминесцентные лампы изменяют свою мощность в зависимости от частоты электроэнергии в сети. Таким образом, при нарушении баланса генерирующей и потребляемой мощностей, изменение частоты будет приводить к несколько иным, чем ранее, последствиям для потребителей, а, следовательно, методы учета и прогнозирования количественных характеристик потребителей качественно меняются. Предугадать на перспективу, как скажутся подобные инновационные процессы на изменении социально-экономических и технико-экономических показателей, можно только в общем, с большой долей неопределенности, тем более, что в настоящее время происходит активное внедрение энергосберегающих ламп освещения, выполненных по разным технологиям.

К этой же неопределенной составляющей можно отнести и необъясненные факторы. Поскольку любая модель абстрактна, то в результате ее построения при абстрагировании отбрасывается из рассмотрения часть несущественных с позиций прогнозиста факторов. Некоторые из них, считающиеся на момент разработки прогноза несущественными, в будущем могут оказать определяющее влияние на характер прогнозируемой величины, и их неучет в прогнозировании приводит к значительному снижению точности прогноза.

Таким образом, наблюдаемая на момент времени t величина показателя у может быть представлена в виде суммы этих трех слагаемых:

Большую часть величины y_t представляет регулярная составляющая. Воздействие на нее случайных факторов в среднем таково, что величина е, имеет нулевое математическое ожидание, а характер ее распределения приближается к нормальному. Необходимо, впрочем, отметить, что в каждый конкретный момент времени суммарное воздействие случайных факторов может и не быть равным нулю. Тем не менее, колебания их суммарного воздействия могут быть определены и учтены с помощью дисперсии. Влияние случайных факторов на результирующую величину необходимо учитывать в первую очередь при краткосрочном прогнозировании (на час, сутки, месяц), так как вариация результирующего признака в таком разрезе времени вызвана именно случайными факторами. При среднесрочном и долгосрочном прогнозировании влияние случайных факторов на вариацию динамики по сравнению с другими составляющими равенства (1.2) незначительно, так как случайные факторы в общем случае не могут вызвать изменения в тенденциях развития, а вероятность того, что они в течение значительного промежутка времени будут складываться только определенным образом, способным изменить динамику, ничтожно мала.

Однако существенную часть результирующей величины (1.2) невозможно объяснить, так как у исследователя не хватает знаний о происходящих процессах, например, о процессах детерминированного характера — они неизвестны в данный момент, но в дальнейшем становятся известными. Тем самым неопределенность снимается. Это могут быть случайные факторы, сложившиеся в данный период времени определенным образом. Но есть и факторы, чье влияние в силу ряда причин невозможно проследить и объяснить — они отнесены в группу неопределенных факторов.

На момент подготовки прогноза неопределенная составляющая представляется некоторым интервалом, характеристики которого неизвестны. Но, рассматривая развитие неопределенной составляющей во времени, можно отметить, что вызываемые этой составляющей изменения в характере развития экономических систем и их факторов экономической динамики во все возрастающих масштабах становятся такими, что появляется знание о них, и из числа неопределенных факторов они переходят в число факторов определенной природы. Влияние наиболее существенных из них изучается и учитывается с помощью различных способов.

Таким образом, часть неопределенной прежде информации становится понятной и включается исследователем в регулярную составляющую модели процесса (1.2). Однако другая часть неопределенных факторов продолжает действовать таким образом, что ее проявления еще долгое время будут неизвестны исследователю. Кроме того, человеческие изобретательность и творчество находятся в непрерывном развитии и движении. А это значит, что в жизнь будут внедряться все новые и новые идеи, которые, вначале незначительно, а затем все сильнее и сильнее будут сказываться на результатах труда и его характеристиках, на способах взаимодействия с окружающей средой.

Следовательно, неопределенная составляющая, в процессе познания переходящая в определенную, является неизменным спутником экономической динамики, ведь именно инновации приводят к изменению структур экономических систем и взаимоотношений в них.

Влияние неопределенной составляющей на изменение факторов экономической динамики или рядов ее отдельных показателей проявляется лишь в долговременных тенденциях, поэтому оно должно быть учтено при среднеи долгосрочном прогнозировании.

Обобщая вышесказанное, можно сделать следующие выводы.

При оперативном, текущем и краткосрочном прогнозировании, т. е. при прогнозировании на срок, ничтожно малый по сравнению со сроком инерционности социально-экономического явления, динамика регулярной составляющей y_t и динамика неопределенной составляющей u_t практически неизменны — в силу инерционности они не успевают претерпеть заметных изменений. Поэтому можно учесть результирующую их суммарной величины, не выделяя их по отдельности:

В данном случае основная вариация показателя y_t в краткосрочном аспекте вызвана воздействиями случайной составляющей e_t. Поэтому величину y_t в случае изучения краткосрочных показателей вполне обоснованно можно представить в виде двух слагаемых:

С учетом того, что у_г определяется в данном случае достаточно точно, основные направления в прогнозировании результирующего признака y_t осуществляются в области исследования и прогнозирования случайной составляющей z_t. Здесь с успехом могут быть использованы и методы теории вероятностей, и методы математической статистики, и ряд других методов прогнозирования случайных процессов. В случае, когда инерционность некоторых эволюционных процессов, воздействующих на исследуемый ряд, сравнима со сроком краткосрочного прогнозирования, следует использовать другие методы, например, адаптивные, основанные на принципах вычисления скользящих взвешенных средних. Выбор метода прогнозирования при этом определяется уже характером самого процесса.

При выполнении среднеи долгосрочных прогнозов вариация регулярной и неопределенной составляющих столь значительна по сравнению со случайной составляющей, что акцент делается именно на исследование и выявление тенденций изменения этих двух составляющих. При этом влиянием случайной составляющей можно пренебречь и учесть ее вариацию через дисперсию. Основное же внимание следует уделять анализу долговременных тенденций развития процесса, с тем, чтобы попытаться выделить не только регулярную составляющую, но и те воздействия, которые оказывают на нее инновационные процессы.

Опыт, однако, показывает, что выделить раздельно тенденции двух слагаемых y_t и и₍ невозможно. Но с учетом того, что математическое ожидание случайной составляющей в среднем равно нулю, можно определить их результирующую (1.3). Нельзя забывать и о том, что эта составляющая есть синтез регулярной и неопределенной составляющих, который приводит к изменению тенденций развития. Это означает, что в данном случае динамический ряд значений показателя отражает изменение не только количественных тенденций, но и качественных изменений в самих системах и состоянии факторов экономической динамики, т. е. является эволюционным.

Статистические данные развития социально-экономической динамики, таким образом, могут не только отражать количественные изменения, но и характеризовать качественную динамику, которая, к сожалению, скрыта в потоке цифр и наблюдений, и о которой в настоящее время можно судить только на основе экспертных заключений. Поэтому и выделить эти составляющие не представляется возможным. Значит, при математической обработке таких рядов следует использовать апостериорную информацию о свойствах изучаемого процесса и под выявленные свойства подбирать соответствующий метод прогнозирования, понимая, что построенная прогнозная модель представляет собой лишь более или менее удачное приближение к оценке сути социально-экономической динамики, но вовсе не закон, описывающий эту динамику. Любая, самая сверхсложная прогнозная модель не выделяет регулярную и неопределенную составляющую, учитывает лишь их совместное влияние. Следовательно, прогноз социально-экономической динамики, имеющий некоторое численное значение, уже содержит в себе неопределенность, и найти на этой основе точное прогнозное значение невозможно. Этот прогноз помимо доверительных границ, оценивающих влияние случайных факторов, должен содержать в себе интервал неопределенности.

Долгосрочные и дальнесрочные прогнозы нацелены на такую перспективу, что влияние неопределенности здесь превалирует. За срок, на который в этом случае прогнозируется социально-экономическая динамика, могут произойти такие качественные и количественные изменения, что попытка измерения количественных показателей на этот срок просто бессмысленна. В этом случае прогнозируются различные варианты социально-экономического развития и по каждому из вариантов определяются возможные последствия. Здесь происходит как раз то, что изучает теория принятия решений в условиях неопределенности — формируются различные «состояния природы» и высчитываются разные варианты возможных действий по каждому из состояний, после чего формируется наилучшая стратегия управления социально-экономическим процессом.

Итак, теперь понятны особенности видов прогноза, выделяемых в зависимости от периода прогнозирования, и те задачи, которые выполняются при прогнозировании в каждом из случаев. Естественно, что для решения этих задач используются и соответствующие методы прогнозирования.

При выполнении прогнозов достигаются самые разнообразные цели, которые используются в различных задачах хозяйствования. Поэтому возможны классификации прогнозов и по другим критериям. Например, в зависимости от того, что является содержанием прогноза, прогнозы делятся на поисковые и нормативные.

Поисковый прогноз — это прогноз, содержанием которого является определение возможных состояний объекта прогнозирования в будущем. Примером неудачного поискового прогноза является прогноз, сделанный в конце 1950;х гг. руководителем бывшего СССР Н. С. Хрущевым, о том, что к 1980 г. в СССР будет построен коммунизм, или высказывание Президента РФ В. В. Путина в начале 2000;х гг. о твердой уверенности в удвоении валового внутреннего продукта (ВВП) России к 2010 г. В СССР вместо ранее объявленного коммунизма, как говорили в то время шутники, были проведены Олимпийские игры, а Россия вместо удвоения ВВП столкнулась с мировым финансовым кризисом. Эти примеры вовсе не говорят о том, что все поисковые прогнозы бессмысленны, напротив, чаще всего выполняются именно они.

Нормативный прогноз — это прогноз, содержанием которого является определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем, принимаемых в качестве цели. Так, например, в рамках нормативного прогноза Н. С. Хрущев мог бы говорить о том, какими должны быть показатели народного хозяйства страны и в какие сроки необходимо их достичь для того, чтобы к 1980 г. в СССР был построен коммунизм.

Очевидно, что нормативный прогноз более тесно связан с оптимальным планированием, чем поисковый. Хотя такое противопоставление и не совсем корректно — поисковые прогнозы осуществляются в тех случаях, когда объект прогноза не поддается воздействию со стороны субъекта прогнозирования, а объект нормативного прогноза вполне управляем. Вот как это понимается специалистами: «Различают поисковые и нормативные прогнозы. Первые обычно предшествуют вторым. Поисковый прогноз выявляет не одну единственную или несколько возможностей, а их широкий спектр вне зависимости от целей управления. Это позволяет выбрать затем такое управленческое решение, которое наилучшим образом соответствует как целям и особенностям системы управления, так и законам объекта управления»^[9].

Понятно, что деление прогнозов на поисковые и нормативные, скорее, относится к организации прогнозирования, нежели к задачам выбора метода прогнозирования, поэтому в дальнейшем мы не будем использовать эту классификацию.

Иногда выделяют условные и безусловные прогнозы.

Условный прогноз осуществляется, исходя из постановки задачи, структура которой может быть выражена условием: «Если А примет значение А_х, то В примет значение В_х». Такой прогноз позволяет выяснить возможные состояния объекта при тех или иных условиях.

Безусловный прогноз определяет будущее объекта без учета каких-либо условий, например: «В примет значение В_{». Полагаем, что можно согласиться с мнением о том, что безусловный прогноз — это разновидность условного прогноза, и его действительно можно сформулировать так: «Если ничего не будет меняться, то В примет значение В_{».

• [1] Прогнозъ // Энциклопедически! словарь. Издатели: Ф. А. Брокгауз, И. А. Ефрон. Томъ XXV. СПб., 1898. С. 773−777.
• [2] Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1974. С. 10.
• [3] Светуиьков С. Г., Светунъков И. С. Методы социально-экономического прогнозирования: учебник для вузов. Т. 1. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ,
• [4] Светунъков С. Г., Хан Т. В. Логико-гносеологическая терминологияв экономике (краткий словарь). СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2004. С. 66—67.
• [5] Рабочая книга, но прогнозированию / отв. рсд. И. В. Бестужев-Лада.М.: Мысль, 1982.
• [6] Основы экономического и социального прогнозирования: учебникдля вузов. Д. М. Крук [и др.]. М.: Высшая школа, 1985. С. 7.
• [7] Лапыгин Ю. Я. Экономическое прогнозирование: учеб, пособие. М. :Эксмо, 2009. С. 23.
• [8] Светунъков С. Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики. Ульяновск: Изд-во У л ГУ, 1999.
• [9] Алексеев Г. Я. Прогнозное ориентирование развития энергоустановок. М.: Наука, 1978. С. 9.