Методы социально-экономического прогнозирования.

К основным задачам этой дисциплины относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования. Наиболее перспективными являются непараметрические методы. Они включают метод наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза, адаптивные методы, методы авторегрессии и др. Не менее необходимо развитие теории и практики экспертных методов прогнозирования. В том числе методов анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных. Особенно актуальна разработка методов прогнозирования в условиях риска, а также комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как статистических, так и экспертных) моделей.

Роль прогнозирования в управлении страной, отраслью, регионом, предприятием очевидна. Необходимо учитывать СТЭЭП-факторы (т.е. социальные, технологические, экономические, экологические, политические), факторы конкурентного окружения и научно-технического прогресса. А также прогнозирование расходов и доходов предприятий, населения и общества в целом.

Статистические методы прогнозирования.Наиболее часто используется метод наименьших квадратов при небольшом числе факторов (1-5). Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше. Оценивание точности прогноза - необходимая часть процедуры квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия

Экспертные методы прогнозирования.Необходимость и общее представление о применении экспертных методов прогнозирования при принятии решений на различных уровнях управления - на уровне страны, отрасли, региона, предприятия

Экспертные оценки могут быть получены в различных математических формах. Наиболее часто используются количественные или качественные (порядковые, номинальные) признаки, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), интервалы, нечеткие множества, результаты парных сравнений, тексты и др. Основные понятия (репрезентативной) теории измерений: основные типы шкал, допустимые преобразования, адекватные выводы и др. - важны применительно к экспертному оцениванию. Необходимо использовать средние величины, соответствующие основным шкалам измерения. Применительно к различным видам рейтингов репрезентативная теория измерений позволяет выяснить степень их адекватности прогностической ситуации, предложить наиболее полезные для целей прогнозирования

32. Методы анализа и выявления рисков Статистические методы. Суть методов состоит в изучении статистики показателей, установлении величины и частотности получения того или иного экономического результата и составлении наиболее вероятного прогноза на будущее.

Для оценки риска применяют следующие статистические методы: дисперсионный, регрессионный и факторный анализ. является их универсальность. Недостатком статистических методов является необходимость большой базы данных, сложность и неоднозначность полученных выводов.

Основными инструментами статистических методов являются: среднее значение случайной величины, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации.

Среднее значение случайной величины представляет количественную характеристику ожидаемого результата.

= , (2.1)

где - среднее значение случайной величины;

X_i – значение случайной величины;

P_i – вероятность наступления случайной величины.

Важной характеристикой, определяющей меру изменчивости возможного результата, является дисперсия – средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних.

, (2.2)

где - дисперсия.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости ожидаемого результата.

, (2.3)

где - среднее квадратичное отклонение.

Среднее квадратичное отклонение измеряется в тех же единицах, что и изучаемый признак.

Для анализа меры изменчивости используется коэффициент вариации, который представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему значению случайной величины и показывает степень отклонения полученных значений.

, (2.4)

где V- коэффициент вариации.

Аналитические методы заключаются в оценке показателей риска на основе теоретических представлений. К аналитическим методам относятся: метод дисконтирования, анализ окупаемости затрат, анализ безубыточности, анализ чувствительности. Достоинствами этих методов является то, что они хорошо разработаны и просты для понимания.

Метод дисконтирования состоит в корректировке нормы дисконта на коэффициент риска, полученный методом экспертных оценок.

Метод окупаемости проекта состоит в расчете срока, за который полностью окупится проект.

Анализ чувствительности – определение влияния изменения различных факторов на результирующий показатель.

качественные методы.

Метод экспертных оценок. Суть метода состоит в получении количественных оценок риска на основании обработки мнений квалифицированных специалистов (страховых, финансовых, инвестиционных ме­неджеров соответствующих специализированных организа­ций) с последующей математической обработкой резуль­татов этого опроса. Применение этого метода эффективно при решении сложных неформализуемых ситуаций, когда неполнота и недостоверность информации не позволяют использовать статистические или другие формализованные методы количественной оценки риска. Недостатки метода: отсутствие гарантий достоверности полученных оценок; трудности в проведении опроса и обработке полученных данных.

Метод аналогий. Риск реализации решения (проекта) определяется в соответствии с некоторым аналогичным решением, которое было реализовано ранее. При этом предполагается, что экономическая система, в рамках которой реализуется решение, также ведет себя аналогичным образом.

При использовании аналогий применяются базы данных и знания относительно факторов риска. Полученные данные обрабатываются для определения зависимости и причин с целью учета потенциального риска во время реализации решения (проекта).

Применяя метод дерева решений, оценивают значения денежных потоков по нескольким вариантам развития: оптимистический, пессимистический, нормальный. Дерево решений - это сетевые графики, отражающие моменты наступления событий и вероятность получения финансовых результатов. Каждая ветвь дерева - это различные варианты развития. Чем больше разброс значений прогнозируемых критериев (например, NPV), тем более рискованным кажется проект.

По методу процентной ставки для более рискованных проектов применяют повышенную ставку дисконтирования, под более высокий процент предоставляют кредиты - с учетом премии за риск.