Кроме вышеперечисленных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ. Простейшие задачи эконометрики могут быть решены посредством функций исследования данных в среде электронных таблиц (MSExcel)[1, С. 106]. Прогнозирование по эконометрическим моделям по сравнению с другими методами дает 2 преимущества.
1. Главным преимуществом эконометрических моделей — это их способность количественно показывать экономические связи между большим количеством переменных, которые влияют на экономику.
2. Эконометрические модели случайных взаимосвязей дают однозначные оценки переменным и, следовательно, обеспечивают неизменность, которой недостаетостальным методам, и гибкость в приспособлении к изменяющимся условиям. Для снижения погрешности параметров модели и совершенствования прогнозирования можно применять информацию по погрешностям. Модели, которые состоят из одного уравнения.
Экономическая теория, в основном, имеет дело с альтернативным выбором, и при этом применяются методы построения упрощенных моделей экономической реальности, из которых можно вывести определение закономерности экономического развития. Когда данные модели выражены количественно, то они принимают форму эконометрических моделей. Такие методы могут быть созданы для экономики в целом с целью прогнозирования уровней дохода, занятости и иных экономических переменных либо даже они могут быть построены для какой-либо организациилибо отрасли для прогнозирования объема производства, продаж, а также стоимости и связанных с этими величинами экономических переменных [3, С. 94]. При выработке решений и планировании, которые исполняются правительственными органами, политическими организациями, профкомами, организациями, заинтересованными в исследовании экономической и деловой обстановки, конечно же, полезны оба типа данных моделей.
Именно поэтому они часто рассматриваются в экономической литературе. Одним из первых шагов при формировании эконометрической модели является создание гипотез исследуемого явления. Далееданные гипотезы приводятся к виду, который подходит для анализа (как правило, это система из 1-го или 2-х математических уравнений).Модели, которые состоят из систем уравнений (широкомасштабные модели) В рыночной экономике существует большая часть относительно простых задач, которые можно решить, записав определенную структуру в виде одного математического уравнения. Когда теоретическая структуране проста, и это бывает часто, существует большая часть взаимосвязей между ее переменными. В данном случае для выражения комплексных взаимосвязей между переменными должна быть создана система уравнений.
Такая система, как правило, не обходится без решения на компьютере. Отдельные инвестиционные предприятияприменяют широкомасштабные эконометрические модели, чтобы на базе прогнозов таких факторов, как ожидаемые потребительские затраты и планируемые инвестиции в деловую сферу, федеральный бюджет, сделать прогнозы относительно будущего уровня ВВП, инфляции и безработицы. Естькоммерческие и некоммерческие предприятия, специализирующиеся на таких моделях, продавая инвестиционным институтам, финансистам корпораций, общественным агентствам и другим, либо прогнозы, либо компьютерные программы. Создатели таких широкомасштабных моделей обычно предусматривают несколько «стандартных» прогнозов, которые основаны на установленном наборе экзогенных переменных. Некоторые модели имеют вероятность, с которой может проводитьсялюбой прогноз. В остальных случаях пользователи могут включать сделанные ими самими предположения и проводить анализ полученных в итогеданных предположений прогнозы[11, С. 157]. Широкомасштабные эконометрические модели данного типа насчитывают большое количество уравнений, описывающиене малоеколичествосущественных взаимосвязей.
Несмотря на то, что оценки таких взаимосвязей базируются на данных за прошедший период, эти оценки могут позволить (либо не позволить) модели эффективно действовать в будущем. Когда прогнозы оказываются неудачными, то бывает, что лежащая на базе модели экономическая взаимосвязь претерпела структурные изменения. Хотя неудача может явиться последствиемвоздействия неучтенных в модели факторов. Любая ситуация требует изменений либовеличин оценок, либо самой концепции эконометрической модели, либо того и другого. Не частовстретишь пользователя, который бы не исправлял (либо полностью переделывал) данную модель время от времени по мере накопления навыков.
4.1. Методы макроэкономического прогнозирования.
Методы прогнозирования — это совокупность методов и способов мышления, которые позволяют на базеисследования ретроспективнойинформации, внешних и внутренних связей объекта прогнозирования, внести суждения с определенной степенью достоверности, относительно будущего развития объекта[9, С. 19]. При использовании моделей в макроэкономических расчетах все величины, которые характеризуют моделируемые объекты, подразделяются на: экзогенные или входные — известные (рассчитываются вне модели);эндогенные или выходные — неизвестные (определяютсяпри решении задачи и получаются в пределах самой моделируемой системы).Эндогенные факторы взаимосвязаны прямыми и обратными связями, а экзогенные не испытывают обратного влияния (в рамках данной модели). Для экономико-математического моделирования разделение переменных эндогенные и экзогенные в большей мере произвольно и определяется характером решаемой задачи. Вся совокупность методов макроэкономического прогнозирования группируется по следующим признакам (Рис. 4.1).Методы макроэкономического прогнозированияпо степени формализации (формализованные и интуитивные).
по общему принципу действияпо методу получения и обработки данных (статистические методы, методы аналогий, опережающие методы).
по направлениям и назначению прогнозированияпо процедуре получения параметров прогнозной модели.
Рис. 4.
1. Признаки методов макроэкономического прогнозирования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
При современных условиях функционирования рыночной экономики, не имеется возможным успешно управлять организацией без эффективного прогнозирования. От того, насколько прогнозирование будет верным и своевременным и соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть прибыль, получаемаяфирмой. Для того, чтобы эффективность прогноза была максимально полезной, следует создать на средних и крупных организацияхподразделения, занимающиеся прогнозированием (для малых фирмформирование такихподразделений будет нерентабельным).Прогнозированиедолжно быть реалистичным, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам организации. Для совершенствованияточности прогноза следуетсовершенствовать качество сведений, которые нужны при его составлении. Такие сведения, впрежде всего, должны обладать следующими свойствами:
полнота, достоверность, точность и своевременность. Поскольку прогнозирование — это отдельная наука, то по мере возможности следует применять несколько методов прогнозирования при решении любого вопроса. Это улучшит качество прогноза и поможет найти"подводные камни", которые возможно будут не замечены при применении только одного метода.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Владимирова Л. П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. — М., 2011.
Глущенко В. В. Прогнозирование. — СПб: СПГУВК, 2007.
Градов А. П. Экономическая стратегия фирмы. — СПб.: Специальная литература, 2010.
Грисеев Ю. П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов. — М.: Инфра-М, 2006.
Евланов Л.Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 2008.
Ивченко Б. П. Методы анализа и прогнозирования. — СПб.: Нордмед-Издат, 2007.
Калинина А. В. Современный экономический анализ и прогнозирование (микрои макроуровень). — М.: МАУП, 2009.
Литвак Б. Г. Управленческие решения.- М.: ЭКМОС, 2007.
Мазманова Б. Г. Основы теории и практики прогнозирования. — Екатеринбург: ИПК УГТУ, 2008.
Прогнозирование и финансирование экономики в условиях рыночных отношений. — М.: Мысль, 2006.
Романенко И. В. Социальное и экономическое прогнозирование. — СПб.: Издательство Михайлова В. А., 2006.
Румянцева З. П. Менеджмент организаций. — М.: Инфра-М, 2012.
Рябушкин Б. Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. — М.: Финансы и статистика, 2008.
Сио К. К. Управленческая экономика. — М.: Инфра-М, 2006.
Статистическое моделирование и прогнозирование / под ред. А. Г. Гранберга. — М.: Финансы и статистика, 2008.
Суворов А. В. Методы построения макроэкономических сценариев социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. — 2006. — № 7.Начало формы.
Конец формы.
