Выбор методов прогнозирования

Выбор методов прогнозирования. Принятые для решения рассматриваемой задачи методы и модели при определении перспективной потребности в материальных ресурсах должны обеспечивать учет долгосрочных целей и основных параметров социально-экономического развития, тенденций и результатов научно-технического прогресса в сфере конечного и промежуточного потребления материальных ресурсов, территориальной дифференциации факторов и условий воспроизводства, региональной специфики процессов потребления материальных ресурсов, а также возможность проведения расчетов в условиях существенной неопределенности, отсутствия детальной технико-экономической информации.

Важное место в комплексном методологическом обеспечении задачи определения перспективной региональной потребности в материальных ресурсах, на наш взгляд, должны занять экономико-статистические методы.

Это обуславливается рядом преимуществ данной группы методов по сравнению с другими методами, которые могут применяться для решения рассматриваемой задачи. Например, метод межотраслевого баланса может быть использован для определения перспективной потребности в материальных ресурсах, во-первых, лишь по хозяйству региона в целом, так как в разрезе отдельных регионов перспективные межотраслевые балансы в составе комплексной программы научно-технического прогресса и схемы развития и размещения производительных сил региона в настоящее время не разрабатываются, во-вторых, в сильно укрупненной номенклатуре, поскольку продукция выделенных в перспективных межотраслевых балансов отраслей, как правило, представляет собой определенную совокупность различных видов материальных ресурсов.

Определение же перспективной потребности в материальных ресурсах нормативным методом часто требует большого объема достаточно детализированной информации, получение которой на стадии предплановых расчетов бывает весьма затруднительным, а порой и невозможным. Кроме того, использование большого числа показателей существенно повышает затраты времени на сбор и подготовку исходных данных, трудоемкость расчетов, что далеко не всегда является оправданным.

В ряде случаев использование большого количества показателей может даже снижать точность перспективных расчетов из-за накапливающейся погрешности в определении значений самих исходных показателей.

Данные обстоятельства существенно ограничивают возможности использования нормативного метода при проведении расчетов на долгосрочную перспективу и обуславливают целесообразность и необходимость применения для перспективной потребности в материальных ресурсах различных методов статистического прогнозирования.

Существенная инерционность показателей регионального потребления материальных ресурсов обуславливает целесообразность использования на первых этапах предплановых расчетов метода статистической экстраполяции. Однако с точки зрения долгосрочной перспективы прогнозирование потребности в материальных ресурсах этим методом имеет ряд серьезных недостатков, основным из которых является автономность изменения величины потребности без учета многосторонних внутренних и внешних связей исследуемой экономической системы.

Изменение потребности связывается в данном случае исключительно с фактором времени, выражающим сконцентрированное влияние всех основных факторов. Вследствие этого трендовые модели дают описание процессов потребления материальных ресурсов как неуправляемых, не раскрывая структуры связей между переменными, что не позволяет оценить воздействие на величину потребности различных влияющих факторов, параметров развития экономики страны.

Как показали проведенные нами исследования, более эффективным инструментом прогнозирования региональной потребности в материальных ресурсах являются многофакторные регрессионные экономико-статистическое модели. Преимущества модельных прогнозов потребности в материальных ресурсах заключаются в непротиворечивости системы прогностических оценок, прямом выражении связи прогнозируемого показателя с основными влияющими факторами, а также в возможности получения обоснованных вариантов прогноза для различных значений определяющих факторов, гипотез развития экономики.

Использование экономико-статистических моделей регионального ресурсопотребления расширяет прогнозно-аналитические возможности, связанные с реализацией нормативного метода, позволяет осуществлять аналитические расчеты в условиях неопределенности, с меньшим объемом исходной информации в более короткие сроки. Для прогнозирования перспективной потребности в материальных ресурсах по хозяйству страны и ее регионов целесообразно использование двух различных подходов, которые могут быть определены как макро- и микроэкономический.

В первом случае прогнозирование осуществляется исходя из целевых установок показателей развития экономики в целом или агрегированных отраслей, а также на основе показателей потребности по территориально-хозяйственной системе более высокого уровня, во втором случае - путем раздельного прогнозирования и последующего суммирования частных отраслевых показателей потребности в материальных ресурсах исходя из перспектив технического и экономического развития отдельных отраслей сфер экономики.

Ориентация при прогнозировании потребности в материальных ресурсах на укрупненные агрегированные показатели развития экономики целесообразна на начальных этапах предплановых расчетов, характеризующихся, с одной стороны, наличием укрупненных макроэкономических показателей, с другой стороны, отсутствием детальной информации о техническом и экономическом развитии отдельных отраслей, регионов и сфер экономики. Более того, значения таких параметров нередко сами являются результатом рассматриваемых расчетов и определяются на последующих этапах предплановых исследований исходя из необходимости обеспечения достижения задаваемых контрольных показателей.

В этих условиях укрупненный макроэкономический подход обеспечивает возможность проведения расчетов при существенной неопределенности, отсутствии детальной технико-экономической информации, а также увязку показателей перспективной потребности с основными показателями развития хозяйства страны, республики и отдельных регионов. 3.