Критерии оценки качества и надежности прогнозных результатов

Ключевыми моментами проблемы оценки качества и надежности прогнозов мирового рынка являются вопросы самой сущности и объективного характера ошибок прогнозирования, причины их появления, методы и приемы их оценки и, наконец, пределы научно обоснованного прогнозирования и пути их максимального достижения. В специальной литературе имеется достаточно много определений основных характеристик качества прогноза, включая понятия «точность» и «надежность» .

Под точностью прогноза чаще всего понимается оценка его доверительного интервала для заданной вероятности осуществления, а под ошибкой величина отклонения прогноза от действительных значений, выраженная в процентах. В методологическом аспекте одной из важных задач оценки качества прогнозирования является уточнение термина " надежность прогноза", которое в данном случае будет пониматься как наиболее общая, интегральная оценка, отражающая результирующую характеристику качества всей прогнозной разработки. Данный термин существенно шире понятия «точность», поскольку последнее отражает лишь узкоколичественную оценку прогноза как конечного результата по шкале вероятности и времени. Надежность же в нашем понимании должна включать, кроме того, степень устойчивости результатов прогнозирования, успешность и эффективность функционирования всего прогностического процесса на всех его этапах.

В самом общем виде качество прогноза будет в решающей степени зависеть от двух основополагающих моментов:

• • истинности исходных предпосылок предвидения;
• • правильности применения соответствующих методов к изучению и прогнозированию объекта.

Прогноз не может быть более надежным, чем самая ненадежная исходная информация, гипотеза и предпосылка, лежащие в его основе.

Объективной базой научно обоснованного прогнозирования рынка является относительная устойчивость его свойств, а также связей и взаимоотношений его предшествующего состояния с последующим, относительная стабильность характера, направления и скорости изменения основных параметров системы и факторов ее формирования. Применительно к мировому товарному рынку это закономерно проявляется в цикличности его развития, известном наборе постоянно действующих факторов формирования, повторяемости определенных реакций на аналогичные раздражители и т. п.

В качестве иллюстрации в табл. 16.1 представлены результаты многолетней работы коллектива исследователей под руководством автора по разработке краткосрочных прогнозов мировых цен на основные сырьевые товары промышленного и сельскохозяйственного происхождения, столь важные для эффективного развития российского экспорта и импорта. Как известно, именно эти товарные рынки отличаются крайне высокой динамичностью развития и трудной предсказуемостью.

Среднеквартальные прогнозы мировых цен на указанные товары в течение 10 лет разрабатывались два-четыре раза в год на прогнозный период в четыре квартала, т. е. на четыре шага, в отдельных случаях — на шесть кварталов (шагов). По существу, таким образом реализовывалась идея обеспечения постоянно действующего характера всего процесса прогнозирования, когда каждая последующая прогнозная процедура по горизонту прогнозирования частично перекрывала предшествующую и тем самым вносила соответствующие коррекции на каждом шаге прогнозирования. То есть если в рамках первой процедуры разрабатывались прогнозы среднеквартальных цен на четыре квартала (или один-четыре шага) вперед, то уже во второй итерации (в следующем квартале) вновь разрабатывались прогнозные оценки на два-пять шагов, при этом уточнялись, корректировались ранее сделанные оценки на два-четыре шага и делалась новая оценка на пятый шаг прогноза, и т. п.

Результаты прогнозирования, а точнее фактические ошибки прогнозов, т. е. расхождения между прогнозными и реальными значениями среднеквартальных мировых цен на соответствующих шагах горизонта прогнозирования, представлены в табл. 16.1.

Анализ результатов прогнозирования по исследованным рынкам промышленного и сельскохозяйственного сырья показывает: процент среднеквартальных ошибок прогнозов мировых цен в общем случае зависит от двух факторов — периода, или шагов, прогнозирования и специфики конкретного товарного рынка. По мере увеличения горизонта прогноза по всем без исключения товарам наблюдается заметный рост ошибок. Особенно быстро они увеличиваются по биржевым товарам (свинцу, меди, какао-бобам, кофе, хлопку, натуральному каучуку), для которых, как известно, характерны особенно высокая подвижность и нестабильность, обусловленная самой природой функционирования биржевого механизма и тем исключительно большим влиянием, оказываемым на рынки этих товаров факторами временного и случайного характера, включая в первую очередь спекулятивный.

Таблица 16.1

Средняя ошибка прогнозирования мировых цен, %

Из приведенной таблицы видно, что для большинства товарных рынков зависимость фактических прогнозных ошибок от горизонта (шагов) прогнозирования описывается слабовосходящей кривой с некоторой тенденцией к ускорению на более поздних шагах.

И это вполне закономерно, поскольку с увеличением горизонта прогнозирования объективно возрастает неопределенность будущей ситуации на рынке. Начинают проявляться те или иные факторы, влияние которых на состояние конъюнктуры рынка учесть заблаговременно, как правило, не представляется возможным. Среди таковых чаще всего оказываются факторы временного и случайного характера, в том числе непредвиденные массированные выступления нетрадиционных покупателей и продавцов; целенаправленные действия отдельных правительств, транснациональных корпораций и других объединений в рамках государственно-монополистического регулирования экономики и внешней торговли; вспышки спекулятивной активности; стихийные, климатические и прочие форс-мажорные обстоятельства.

Существенное влияние на надежность результатов прогнозирования оказывает и специфика самого товарного рынка как экономического объекта прогнозирования. Опыт показывает: расхождения между фактическими и прогнозными оценками среднеквартальных мировых цен на рынках сельскохозяйственных товаров при прочих равных условиях, как правило, выше, чем на рынках промышленного сырья. Это объясняется объективно очень высокой зависимостью состояния первых от климатических условий, предвидеть которые в процессе разработки прогноза практически невозможно.