Курсовая: Планирование и прогнозирование
Курсовая: Планирование и прогнозирование
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
1. Сущность, принципы и методы прогнозирования 4
1.1. Сущность и место прогнозирования в планировании 4
1.2. Принципы прогнозирования 11
1.3. Методы прогнозирования 13
2. Формализованные методы прогнозирования 18
2.1. Сущность формализованных методов прогнозирования 18
2.2. Классификация формализованных методов прогнозирования 18
2.3. Методика прогнозирования экстраполяционными методами 23
3. Пути совершенствования прогнозирования 28
Заключение 33
Список использованной литературы 35
Приложения 36
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без
прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют
прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных
направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых
решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих
научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.
Социально-экономическое предвидение основных направлений общественного
развития предполагает использование специальных вычислительных и логических
приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных
элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости.
Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-
экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой
половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и
ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция
тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.
Особую роль в современном менеджменте играет прогнозирование как предвидение
результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в
качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых
итогов от установленных параметров.
Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих
возможные направления будущего развития хозяйственной структуры,
рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей средой. Вся как
плановая, так и практическая работа в организации связана с необходимостью
прогнозирования.
Целью работы является определение направлений совершенствования
прогнозирования на основе изучение теоретических основ и методики
прогнозирования.
1.СУЩНОСТЬ, ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
1.1.Сущность и место прогнозирования в планировании
Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о
возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития.
Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же
время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер.
Процесс разработки прогноза называется прогнозированием [9, c.5].
Планирование представляет собой процесс научного обоснования целей,
приоритетов, определения путей и средств их достижения. На практике оно
реализуется путем разработки планов. Его отличительной чертой является
конкретность показателей, их определенность по времени и количественно.
План - это документ, который содержит систему показателей и комплекс
различных мероприятий по решению социально-экономических задач. В нем
отражаются цели, приоритеты, ресурсы, источники их обеспечения, порядок и
сроки выполнения [9, c.6].
Прогнозирование предполагает описание возможных или желательных аспектов,
состояний, решений, проблем будущего. Планирование основано на принятии
решений о проблемах, выявленных на стадии прогнозирования, на учете всех
критических аспектов будущего.
В качестве основных отличий прогнозирования от планирования можно назвать
следующие:
прогнозирование осуществляется в условиях с высокой долей неопределенности
или случайности;
объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность хозяйственной
системы и внешней среды;
прогнозирование в большей степени ориентировано на исследование развития
внешней среды хозяйственной системы, носит системный характер;
прогнозирование носит информационный, консультативный характер, принятие
решения необязательно, в то время когда планирование носит директивный
характер;
при прогнозировании в связи с большим периодом упреждения и неопределенностью
используются более общие расчетные или экспертные нормы [3, c.34].
Таким образом, прогнозирование по своему составу шире планирования, так как
включает не только показатели деятельности хозяйствующего субъекта, но и в
большей степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды.
Прогнозирование соотносится с более широким понятием - предвидением.
Предвидение опережает отражение действительности и основано на познании
законов природы, общества и мышления. В зависимости от степени конкретности и
характера воздействия на ход исследуемых процессов различают следующие его
формы: гипотеза, прогноз, план.
Гипотеза характеризует научное предвидение, исходя из общей теории, т.е.
исходную базу построения гипотезы составляют теория и открытые на ее основе
закономерности и причинно-следственные связи функционирования и развития
исследуемых объектов. На уровне гипотезы дается их качественная
характеристика, выражающая общие закономерности поведения.
Формы предвидения тесно связаны в своих проявлениях друг с другом,
представляя собой последовательные, конкретные ступени познания поведения
объекта в будущем. Исходное начало этого процесса - общенаучное предвидение
состояний объекта; завершающий этап - разработка методов перевода объекта в
новое заданное для него состояние. Важнейшим средством для этого служит
прогноз как связующее звено между общенаучным предвидением и планом.
Прогноз и план взаимно дополняют друг друга. Формы сочетания прогноза и
плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать разработке
плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование последствий
принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана,
самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных экономических
системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить точное
определение показателей, т.е. план приобретает вероятностный характер и
практически превращается в прогноз.
Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации
управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные
предпосылки для их осуществления. Эти предпосылки включают: научный анализ
тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего ее
развития, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели;
оценку возможных последствий принимаемых решений. Обоснование направлений
социально-экономического прогнозирования заключается в том, чтобы, с одной
стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в
исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами,
сформировать цели развития, а с другой - способствовать выработке
оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого
решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.
Прогнозирование экономических процессов осуществляется в тесном единстве с
другими видами прогнозирования: социальным, политическим, демографическим,
научно-техническим, развитием базы естественных ресурсов и др.
При разработке плана необходимо соблюдать ряд требований, важнейшими из
которых являются:
Оптимальность, предполагающая такой вариант плана, когда потребности в
ресурсах наименьшие, а конечный результат по финансовым и другим критериям
лучший и, как правило, сроки осуществления события минимальные.
Определенность, при которой установленные показатели и другие условия должны
быть конкретизированы по величине и срокам выполнения, обоснованными и
реализуемыми.
В плане должны быть четко определены цели и задачи. План оформляется в виде
специального документа. После его принятия соответствующим органом управления
начинается организационная работа по практической реализации плана.
Исключительно важно при этом обеспечить полное и скоординированное
выполнение предусмотренных действий всеми участниками процесса, так как любое
отклонение в каком-либо из звеньев технологической цепи скажется на
последующем и в целом на конечном результате, т.е. в итоге не будет
реализована поставленная задача.
Прежде чем приступить к процессу планирования, как правило, проводится
предварительный анализ тенденций развития рассматриваемого объекта,
разрабатываются возможные варианты хода процесса при изменении внешних и
внутренних факторов в каких-то пределах, с тем чтобы предложить для
дальнейшего выбора один из них или несколько наиболее обоснованных. Данные
функции обычно реализуются через прогноз.
Наряду с категориями "прогноз" и "план" широкое распространение имеют и ряд
других: мероприятие, программа, концепция. Имея общую экономическую природу,
каждая из них часто выступает составной частью прогноза или плана, в то же
время сохраняя и свою самостоятельность.
Мероприятие - намеченная к реализации конкретная мера воздействия для решения
поставленной задачи. Как правило, носит локальный характер и выступает в
качестве составной части прогноза, плана или аналогичных им экономических
категорий. В то же время иногда употребляется и в более широком
самостоятельном смысле (внедрение в масштабах предприятия, отрасли и нового
хозяйственного механизма и др.).
Программа - документ, представляющий собой увязанный по ресурсам,
исполнителям и срокам осуществления комплекс социально-экономических и других
заданий и мероприятий, направленных на решение определенной проблемы. Чаще
всего программы являются составной частью прогноза или плана и призваны
выделить приоритетные проблемы развития народного хозяйства (обеспечение
населения важнейшими видами продуктов, развитие отдельных видов транспорта,
промышленного производства и др.). Иногда программы имеют и самостоятельное
значение. Например, когда требуется разрешение каких-либо особо важных
общенациональных задач (обеспечение энергосбережения, совершенствование
структуры экономики, повышение уровня конкурентоспособности продукции и
др.). Такие программы по сути выступают как аналоги прогнозов или планов.
Концепция - руководящая идея, общий замысел, т.е. основной путь следования
для достижения поставленной цели в прогнозе, плане или программе.
Мероприятия, программы, концепции, прогнозы, планы действуют на всех
иерархических уровнях управления, т.е. применительно к отдельным субъектам
хозяйствования (малым и большим предприятиям, организациям), отраслям,
регионам, государствам и группам государств. С учетом наличия существенных
различий между ними в объемах и характере деятельности производится их
деление на микро- и макроуровни. Как правило, индивидуальные субъекты
хозяйствования, предприятия, организации, объединения относят к микроуровню,
отрасли и регионы - к мезоуровню, экономику в целом - к макроуровню.
В настоящем курсе основное внимание уделено прогнозам и планам на
макроуровне, с которым в большинстве случаев ассоциируется и мезоуровень,
исходя из их приоритетной роли в формировании экономической стратегии
страны. Прогнозы, планы, программы и т.д. микроуровня имеют особенности в
разработке, реализации и являются темой рассмотрения отдельных экономических
дисциплин (планирование и прогнозирование на предприятии, экономика малого
бизнеса и др.). Подготовка программ, концепций, мероприятий, учитывая общую
экономическую природу назначения, как правило, производится с применением
методологических принципов и методов, используемых при разработке прогнозов
и планов.
Современные условия хозяйствования требуют максимального расширения сферы и
совершенствования методов прогнозирования и планирования. Чем выше качество
прогнозов и планов, тем более весомым будет их вклад в общественное
развитие.
Важными задачами, которые обычно ставятся перед исполнителями при
прогнозировании и планировании, разработке соответствующей концепции,
программы, мероприятия, являются сохранение и развитие высокоэффективной
структуры экономики, обоснование и регулирование темпов роста выпуска
продукции, высокой степени ее конкурентоспособности на рынке, обеспечение
эффективного использования материальных, энергетических, трудовых и
финансовых ресурсов, достаточного уровня доходов и социальной защищенности
населения, поддержание имеющихся и налаживание новых многообразных
экономических связей в масштабах региона, государства и с внешним миром.
Таким образом, экономическое прогнозирование – это получение информации о
состоянии экономических показателей анализируемого объекта по средством
системы методов.
Под методологией планирования и прогнозирования понимается система подходов,
принципов, показателей, методик и методов разработки и обоснования прогнозов
и плановых решений, а также логика планирования и прогнозирования.
Методология базируется на экономической теории, изучающей закономерности и
законы развития общества, основные положения и тенденции воспроизводственных
процессов, и развивается и совершенствуется по мере развития самой
экономической теории.
Применительно к экономике Республики Беларусь методология планирования и
прогнозирования должна обеспечивать достижение поставленных целей и решение
конкретных задач в сложившейся экономической ситуации.
Показатели планов и прогнозов представляют собой форму количественного
выражения принимаемых плановых и прогнозных решений.
Методика представляет собой совокупность рабочих методов и приемов,
используемых для осуществления конкретных плановых и прогнозных расчетов и
различных показателей плана и прогноза. Она носит частный характер, находится
в соподчинении с методологией планирования и прогнозирования и входит в нее
как составная часть.
Важнейшим элементом методологии государственного планирования и
прогнозирования является логика. Логика планирования и прогнозирования есть
упорядоченная последовательность и обоснованность действий, связанных с
разработкой планов и прогнозов.
Главной идеей логики планирования и прогнозирования выступает определение
исходного пункта, от которого начинается и которому подчиняется весь процесс
разработки планов и прогнозов. К основным составляющим логики можно отнести
следующее:
формулирование системы целей планирования и прогнозирования ;
анализ исходного уровня, т. е. состояние прогнозируемого и планируемого
объекта в прошлом и настоящем, уточнение параметров и оценка уровня его
развития;
изучение потребностей общества, их объема и структуры в плановом и
прогнозном периоде;
определение ресурсов общества тех, которые есть и которые могут быть созданы
в плановом, либо прогнозном периоде;
согласование ресурсов и потребностей общества и выработка плановых или
прогнозных решений.
Однако, несмотря на общность методологических основ, с определенной степенью
условности можно говорить о методологии планирования и методологии
прогнозирования, о принципах и методах планирования и принципах и методах
прогнозирования, то связано с той ролью, которую выполняют планирование и
прогнозирование как формы государственного регулирования. И ели планирование
(директивное, индикативное, стратегическое) отражает конкретное решение в
отношении планируемого объекта, о прогнозирование дает вероятностную оценку
его состояния в будущем, различные пути и способы его развития, либо служит
основой для принятия планового решения.
1.2. Принципы прогнозирования
Важнейшим составным элементом методологии планирования и прогнозирования
являются методологические принципы, под которыми понимаются исходные
положения, основополагающие правила формирования и обоснования планов и
прогнозов. Они обеспечивают целенаправленность, целостность, определенную
структуру и логику разрабатываемых планов и прогнозов [9, c.38].
Объективность и познаваемость социально-экономических процессов служит
теоретическим фундаментом прогнозирования. Основанное на качественном и
количественном анализе реальных социально-экономических процессов, выявлении
объективных условий, факторов и тенденций их развития, прогнозирование
базируется на определенных подходах и основополагающих принципах.
Основополагающим принципом прогнозирования является принцип системности. Он
предполагает исследование количественных и качественных закономерностей в
экономических системах, построение такой логической цепочки исследования,
согласно которой процесс выработки и обоснования любого решения
отталкивается от определения общей цели системы и подчинения достижению этой
цели деятельности всех подсистем. При этом данная система рассматривается как
часть более крупной системы, а сама тоже состоит из определенного количества
подсистем. Например, народное хозяйство, с одной стороны, рассматривается как
единый объект исследования, а с другой - как совокупность относительно
самостоятельных объектов.
Системный подход предполагает создание системы показателен, методов, моделей,
которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного относительно
самостоятельного объекта и одновременно позволяли бы построить целостную
картину возможного развития народного хозяйства. Так, составление
комплексного прогноза развития народного хозяйства на основе принципа
системности предполагает использование методов и моделей, которые
соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и, в то же время,
позволили бы построить целостную картину его возможного развития.
Безусловно, при таких требованиях возникают определенные трудности
методологического характера, обусловленные противоречиями между построением
целостной картины, требующей применение унифицированных моделей и
соответствующего информационного банка данных, с одной стороны, и
отдельными прогнозными блоками, представленными отдельными экономическими
объектами, имеющими свою специфику и требующими максимального приближения к
его внутренним особенностям, с другой. Это создает определенные трудности
при получении единого и внутренне согласованного прогноза, существенно
обедняет его экономическое содержание. Но сегодня для их устранения
.используется "блочный" принцип построения комплексного прогноза.
Принцип адекватности предполагает, что методы и модели разработки прогнозов
рассчитаны, в первую очередь, на выявление и количественное измерение
устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии народного хозяйства и создание
теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной
имитацией. Адекватность означает максимальное приближение теоретической
модели к устойчивым тенденциям развития, учет вероятностного, стохастического
характера реальных процессов и оценку вероятности реализации выявленных
тенденций.
Практическое использование принципа адекватности при разработке прогнозов
означает, что методы и модели прогнозирования должны быть вначале проверены с
точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся процессы и явления т.
е. они должны быть не только инструментом предвидения, но и инструментом
познания.
При переходе от имитации сложившихся процессов и тенденций к предвидению их
будущего развития возникает необходимость определения возможных путей их
развития, т. е. построения альтернативных вариантов развития прогнозируемого
объекта.
Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития
народного хозяйства и его отдельных звеньев по разным траекториям, при разных
взаимосвязях и структурных отношениях, т. е. он исходит из предположения о
возможности качественно различных вариантов развития прогнозируемого
объекта.
Главная проблема практической реализации этого принципа состоит в Том, чтобы
отделить те варианты развития, которые осуществимы, от вариантов, которые при
сложившихся и предвидимых условиях не могут быть реализованы. Здесь
необходима определенная градация отдельных альтернатив по вероятности их
практической реализации. При этом каждой альтернативе может соответствовать
своя совокупность проблем, что потребует изучения и определения
дополнительных условий, выполнение которых позволит оценить возможность
реализации данной альтернативы. Кроме того, на формирование альтернатив
влияют конкретные цели развития прогнозируемого объекта. А это предопределяет
необходимость выделения принципа целенаправленности.
Принцип целенаправленности предопределяет активный характер прогнозирования,
ибо содержание прогноза не сводится к предвидению, а включает цели, которые
предстоит достигнуть в экономике путем активных государственных действии.
Этот принцип сопряжен и вытекает из нормативного подхода [9, c.39,40].
Названные принципы прогнозирования являются главными и лежат в основе
конкретных методов и моделей прогнозирования [6, c.16]. Выделение каждого из
них не означает, что они существуют независимо друг от друга и возможно их
выборочное использование. Отражая разные стороны разработки научно-
обоснованных прогнозов, эти принципы следует рассматривать как единое целое.
1.3. Методы прогнозирования
В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов
большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых
А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах
этих ученых рассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его
роль и место в системе планирования, исследуются вопросы методологии и
организации экономического прогнозирования, показываются особенности научного
прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования,
осуществляются по таким основным направлениям: углубление теоретических и
прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных
объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на
практике специальных способов и процедур использования различных методических
приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов
алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ
[6, c.20].
Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов
мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных
(внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также
их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения
определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.
По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время
насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых
значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к
отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования.
Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых
или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их
применения.
В существующих источниках представлены различные классификационные принципы
методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков
методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно
полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком
можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим –
способ получения прогнозной информации.
По степени формализации (по первому классификационному признаку) методы
экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и
формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех
случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной
сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки
экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки
[7, c.76,77].
В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при
котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по
схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется
логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются
аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на
определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.
Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий»,
«коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный
метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-
первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных
независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть
продуктивные идеи.
В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и
моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов,
экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное,
сетевое и матричное моделирование.
Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему
составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы
основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его
прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам
специалистов-экспертов.
В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического
прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое
мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и
последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием
какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная
обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного
опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки
прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо
полностью, либо частично не поддается формализации.
Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность
методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать
каждый уровень своим классификационным признаком.
На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода»
делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.
Фактографические базируются на фактической информации об объекте
прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется
информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе
систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь,
классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по
методам обработки информации.
Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки
строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения
коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение
каждого эксперта мнения другого эксперта и всегоколлектива. Экспертные оценки
с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на
основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями,
полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов) [1, c.23].
Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы
аналогий, опережающие и статистические методы.
Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития
различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических
аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта
используют объекты другой физической природы, других областей науки и
техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с
объектом прогнозирования.
Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах
специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство
опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования
динамики научно-технической информации, использующие построение динамических
рядов на базе различных видов такой информации анализа и прогнозирования на
этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К
опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня
техники, основанные на использовании специальных методов анализа
количественной и качественной научно-технической информации для определения
характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.
Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки
количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по
принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей
изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей
[11, c.143].
Таким образом, методы планирования и прогнозирования — это способы, приемы, с
помощью которых обеспечивается разработка и обоснование планов и прогнозов.
2. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
2.1. Сущность формализованных методов прогнозирования
Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает
повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их
выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и
оценке результатов.
Формализованные методы позволяют получать количественные показатели. При
разработке таких прогнозов исходят из предложения об инерционности системы,
т.е. предполагают, что в будущем система будет развиваться по тем же
закономерностям, которые были у неё в прошлом и есть в настоящем. Недостатком
формализованных методов является ограниченная глубина упреждения, находящаяся
в пределах эволюционного цикла развития системы, за пределами которого на
надёжность прогнозов падает [6, c.24].
2.2. Классификация формализованных методов прогнозирования
К формализованным методам относятся экстраполяционные и регрессивные методы,
метод группового учёта аргументов (МГУА), факторный анализ и др.
Экстраполяция относится к формализованным методам прогнозирования, основой
которых является математическая теория, которая повышает достоверность,
точность прогнозов, позволяет облегчить работу по обработке информации и
результатов прогноза, значительно сокращает сроки его производства [6, c.26].
Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем
устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. При
простой экстраполяции действующие ранее факторы, обуславливающее исследуемую
тенденцию в прошлом и настоящем, останутся неизменными и в будущем. Однако
сохранение тенденции прошлого и настоящего неизменными для будущего чаще
всего мало вероятно. И поэтому, хотя экстраполяция лежит в основе всякого
прогноза, она способна давать эффект только в очень узком диапазоне не
особенно сложного процесса.
Следует различать формальную и прогнозную экстраполяцию.
Формальная базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и
настоящих тенденций развития объекта. При прогнозной – фактическое
увязывается с гипотезами о динамике исследуемого объекта, т.е. следует
исходить из необходимости учёта в перспективе альтернативных изменений самого
объекта, его сущности.
Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение
временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы
измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта прогнозирования.
Метод подбора функций – один из распространённых методов экстраполяции.
Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции,
описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка
и преобразование исходных данных с целью облегчения выбора вида тренда путём
сглаживания и выравнивания временного ряда. Задача выбора функции заключается
в подборе по фактическим данным (xi,yi) формы зависимости (линии) так, чтобы
отклонения данных исходного ряда yi от соответствующих расчётных `yi,
находящихся на линии, были наименьшими. После чего можно продолжить эту линию
и получить прогноз.
Классический метод наименьших квадратов предполагает равноценность исходной
информации в модели. В реальной практике будущее поведение процесса
значительно в большей степени определяется поздними наблюдениями, чем
ранними. Уменьшение ценности более ранней информации (дисконтирование) можно
учесть путём, например, введения в модель некоторых весов.
S=Sbi(`Уi –Уi )2 ® min (i=1,n)
Форма представления коэффициента может быть различной: числовая форма,
функциональная зависимость, но таким образом, чтобы по мере продвижения в
прошлое веса убывали. Для этого используются различные модификации метода
наименьших квадратов.
Метод наименьших квадратов широко применяется в прогнозировании в силу его
простоты и возможности реализации на ЭВМ.
Недостаток метода состоит в том, что модель тренда жёстко фиксируется, а это
делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения,
т.е. при краткосрочном прогнозировании.
Метод экспоненциального сглаживания даёт возможность получить оценки
параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию,
сложившуюся к моменту последнего наблюдения, т.е. позволяет оценить параметры
модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного
периода, и тем самым не просто экстраполирует действующие зависимости в
будущее, а приспосабливается к изменяющимся во времени условиям (иначе
адаптируется). Преимущества метода состоят в том, что он не требует обширной
информационной базы и предполагает её интенсивный анализ с точки зрения
информационной ценности различных членов временной последовательности.
Модели, которые описывают динамику показателя, имеют простую математическую
формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить
неоднородность и текучесть свойств временного ряда.
Метод применяется при кратко- и среднесрочном прогнозировании.
Метод скользящей средней даёт возможность выравнивать динамический ряд путём
его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них
сумм модельных и эмпирических значений.
Методы экстраполяции, основанные на продлении тенденции прошлого и настоящего
на будущий период, могут использоваться в прогнозировании лишь при периоде
упреждения в 5-7 лет. При более длительных сроках прогноза они не дают
точных результатов.
Большую группу формализованных методов прогнозирования составляют методы
моделирования. Содержание методов моделирования состоит в конструировании
модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его
существенных характеристик, в экспериментальном и теоретическом анализе
модели, сопоставлении результатов с данными объекта, корректировке модели.
В прогностике выделяют различные виды моделей : оптимизационные, статические
(с учётом фактора времени) и динамические, факторные, структурные,
комбинированные и другие.
В зависимости от уровня агрегирования один и тот же тип моделей может быть
применён к различным экономическим объектам. Отсюда выделяют модели:
макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные.
Моделирование получило широкое применение не только в прогнозировании, но и в
планировании. Наиболее распространёнными методами математического
моделирования являются хорошо всем известные корреляционно-регрессионный
метод, модель межотраслевого баланса (МОБ), оптимизационные модели.
Сущность корреляционно-регрессионного метода заключается в определении
зависимости показателя от различных факторов. Для прогнозирования
экономических и социальных процессов с применением корреляционно-
регрессионного метода необходимо установить наличие корреляционной связи
между прогнозируемым показателем и влияющими на него факторами, определить
форму связи, вывести формулу (уравнение) и осуществить прогноз показателя на
её основе. Форма связи характеризует изменение значений одного признака от
изменений другого. Она может быть линейной и нелинейной.
Линейная форма корреляционной связи выражается уравнениями:
У(Х)=А+ВХ, У(Х)=А+ВХ+СZ
где У(Х) – значение У при данном значении (Х) или (Х и Z);А,В,С – параметры
уравнения; X,Z-значения факторов.
Статическая модель МОБ предназначена для проведения прогнозных
макроэкономических расчётов на краткосрочный период (год, квартал, месяц).
Она имеет следующий вид:
Saijxj+Yi=Xi(i=1,n),(j=1,n)
где aij – коэффициенты прямых затрат (среднеотраслевые нормативы расхода
продукции отрасли i, используемой в качестве средств производства для
выпуска единицы продукции отрасли j); xj –объём производства продукции j-й
отрасли-потребителя; Xi – валовое производство продукции (услуг) i-й отрасли-
производителя; Yi- объём конечного продукта i-й отрасли-производителя.
Динамическая модель МОБ используется для расчётов развития экономики станы на
перспективу, она отражает процесс воспроизводства в динамике и обеспечивает
увязку прогноза производства продукции (услуг) с инвестициями.
Упрощённая динамическая модель имеет вид:
Xit=Satij xjt+Yit+SI tij,(i=1,n)
где t- индекс года; I tij- продукция отрасли i, направленная в качестве
производственных инвестиций в t-году для расширения производства в отрасль j;
Yit- объём конечного продукта i-й отрасли в t-году за исключением продукции,
направляемой на расширение производства.
Оптимизационные расчёты осуществляются на основе разработанных экономико-
математических моделей и исходной информации с использованием специальных
пакетов программ и ЭВМ. Программно формируется матрица, в которой отражаются
коэффициенты затрат, тип ограничений и вектор ограничений, а также
коэффициенты целевой функции. С помощью методов оптимизации производится
расчёт, в процессе которого осуществляется выбор оптимального варианта в
соответствии с целевой функцией в рамках установленных ограничений.
Имитационные модели, цель которых состоит в воспроизведении поведения
исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных
взаимосвязей между её элементами.
Модели принятия решений основываются на теории игр. Они применяются в
условиях неопределённости или ситуациях, когда интересы сторон не совпадают.
Каждая из сторон принимает такие решения, т.е. выбирает такую стратегию
действий, которая с их точки зрения обеспечивает наибольший выигрыш или
наименьший проигрыш.
Модели сетевого планирования применяются с целью сокращения сроков выполнения
сложных проектов и других работ и оптимального использования предназначенных
для этого ресурсов.
Нормативный метод применяется на основе расчета прогнозных показателей. Нормы
и нормативы разрабатываются заранее на законодательной или ведомственной
основе. Норма – это максимально допустимая величина. Норматив – соотношение
элементов производственного процесса (составляющая нормы).
Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные.
При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным
направлениям, объектам, регионам. Например, используются нормативы:
социального развития – потребление на душу населения, прожиточный минимум,
площадь жилая и др.
2.3. Методика прогнозирования экстраполяционными методами
Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе
предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной
представляет собой сочетание двух составляющих Xt регулярной
(детерменированная неслучайная) и et случайной. Временный ряд Уt может быть
представлен в следующем виде:
Уt = Xt + e
Регулярная составляющая называется трендом, тенденцией. Под этими терминами
лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности
анализируемого процесса (интуитивное потому, что для большинства процессов
нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей). Регулярная
составляющая (тренд) Xt характеризует существующую динамику развития процесса
в целом, случайная составляющая et отражает случайные колебания или шумы
процесса. Обе составляющие процесса определяются какими-либо функциональным
механизмом, характеризующим их поведение во времени.
Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций Xt и et
на основе исходных эмпирических данных и параметров выбранной функции.
Первым этапом является выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее
описание тренда.
Следующим этапом является расчёт параметров выбранной экстраполяционной функции.
При оценке параметров зависимостей наиболее распространёнными методами
является метод наименьших квадратов (МНК) состоит в отыскании параметров
модели тренда, минимизирующих её отклонение от точек исходного временного
ряда, т.е. в минимизации суммы квадратических отклонений, между наблюдаемыми
и расчётными величинами.
S=S(`У –У )2 ® min (i=1,n)
Где `У – расчётные значения исходного ряда; У – фактическое значение
исходного ряда;n -число наблюдений
Модель тренда может иметь различный вид. Её выбор в каждом конкретном случае
осуществляется по целому ряду статистических критериев, но наибольшее
распространение в практических исследованиях получили следующие функции:
У=АХ+В (линейная);
У=АХ2+ВХ+С (квадратичная);
У=Хn (степенная);
У=Аx (показательная);
У=АЕx (экспоненциальная).
Особенно широко применяется линейная, или линеаризуемая, т.е. сводимая к
линейной, форма как наиболее простая и в достаточной степени удовлетворяющая
исходным данным.
На основании таблицы 2.1. оценим зависимость товарооборота от величины
основных фондов.
Для этого с помощью корреляционно-регрессионного анализа необходимо:
рассчитать коэффициент корреляции; определить влияние фактора (х) на
результативный показатель (у) и выразить зависимость в виде уравнения
регрессии; рассчитать коэффициент детерминации; определить форму
зависимости между изучаемыми показателями.
Для удобства и быстроты работы будем использовать MS Excel.
Таблица 2.1. Обеспеченность и эффективность использования основных фондов в
магазине №29 ДОР ОРС, млн.руб
| Показатели | 2003 | 2004 | Отклонение от | в % к прошлому году | |||
| план | факт | % выполнения | плана | пошлого года | |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| Розничный товарооборот | 674,6 | 850 | 856,8 | 100,80 | 6,80 | 182,20 | 127,01 |
| в сопоставимых ценах | 674,6 | 850 | 685,8 | 80,68 | -164,20 | 11,20 | 101,66 |
| Среднегодовая стоимость ОПФ | 90 | 112 | 112,6 | 100,54 | 0,60 | 22,60 | 125,11 |
| в том числе активной части | 25,8 | 31 | 33,8 | 109,03 | 2,80 | 8,00 | 131,01 |
| Фондоотдача ОПФ | 7,5 | 7,59 | 7,61 | 100,26 | 0,02 | 0,11 | 101,47 |
| в сопоставимых ценах | 7,5 | 0 | 6,04 | - | 6,04 | -1,46 | 80,53 |
| Фондоотдача активной части ОПФ | 26,15 | 27,42 | 25,35 | 92,45 | -2,07 | -0,80 | 96,94 |
| в сопоставимых ценах | 26,15 | 0 | 20,12 | - | 20,12 | -6,03 | 76,94 |
| Фондоемкость | 0,133 | 0,132 | 0,131 | 99,24 | 0,00 | 0,00 | 98,50 |
| Среднесписочная численность торговых работников, чел. | 40 | 41 | 41 | 100,00 | 0,00 | 1,00 | 102,50 |
| Фондовооруженность труда | 2,25 | 2,73 | 2,75 | 100,73 | 0,02 | 0,50 | 122,22 |
| Техническая вооруженность труда | 0,65 | 0,76 | 0,82 | 107,89 | 0,06 | 0,17 | 126,15 |
| Производительность труда | 16,9 | 20,7 | 20,9 | 100,80 | 0,2 | 4,0 | 123,91 |
Таблица 2.2.Корреляционно-регрессивный анализ основных фондов
| № | у | х | х-хср | у –уср | (х-хср)( у –уср) | (х-хср)^2 | (у –уср)^2 | ху |
| 1 | 674,6 | 90 | -14,87 | -119,20 | 1772,107 | 221,02 | 14208,64 | 60714 |
| 2 | 850 | 112 | 7,13 | 56,20 | 400,8933 | 50,88 | 3158,44 | 95200 |
| 3 | 856,8 | 112,6 | 7,73 | 63,00 | 487,2 | 59,80 | 3969 | 96475,68 |
| Итого | 2381,4 | 314,6 | 0 | 0 | 2660,2 | 331,71 | 21336,08 | 252389,7 |
Хср = ∑Х/п =104,87
Уср = ∑У/п = 793,80
Используя выше приведенные формулы получим:
∑XУ/п = 183/3= 22,88625
Qy = 84,33283267
Qx = 10,51517422
Rху = 0,9, то есть, корреляция прямая, а связь сильная.
Dxy = (Rху)2 =0,81, то есть, величина товарооборота на 81% зависит
от стоимости основных фондов.
Зная коэффициент корреляции, определим параметры уравнения регрессии:
а1 =0,9×84,3/10,5= 7,22
а0 = 793,80 -7,22*104,87 = 6,64
у =7,22+ 6,64×х
Так, при х =200, у = 1335,22.
Таким образом, на основании данной методики можно прогнозировать любые
взаимосвязанные показатели.
3. ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Для обеспечения полного и своевременного прогнозирования потенциального
спроса, издержек и цен необходимо использовать программы для автоматизации
бухгалтерского учета, например 1С: Бухгалтерию, а также различные программы
для анализа и прогнозирования, среди таких программы выделяют, например
Пакет анализа MS Excel который обеспечивает не только простой ввод данных для
анализа и прогнозирования, но и самым процесс анализа и прогнозирования,
таким образом, обеспечивая формирование прогнозируемых показателей в
наиболее приемлемой форме, обеспечивающей быстроту и правильность расчетов.
При этом автоматизация решает следующие основные задачи:
· показывает результаты работы отдельных направлений (ими могут быть
виды деятельности, группы товаров, или другие элементы, в зависимости от
специфики бизнеса), независимо от того, как эти направления распределены
между юридическими лицами, входящими в бизнес;
· показывает результаты работы также и по структурным подразделениям,
которыми могут быть отделы, цеха, юридические лица;
· осуществляет контроль над издержками путём их учёта по видам и
центрам затрат;
· накапливает статистику о доходах и расходах предприятия в
определённом разрезе и выявляет общие тенденции;
· осуществляет планирование и контролирует выполнение бюджета как
отдельными центрами затрат, так и бизнесом в целом, включая совокупность
юридических лиц;
· ведёт оперативный учёт расчётов с отдельными контрагентами,
взаиморасчётов между собственными юридическими лицами.
Так, например, наиболее быстро и легко позволяет ввести и систематизировать
данные для осуществления прогнозирования прибыли и других показателей
деятельности предприятия электронная таблица, в нашем случае Excel. Для
создания электронной таблицы достаточно выполнить команду Пуск – Программы –
MS Excel, после чего можно вводить данные. Построение функций(графиков)
осуществляется благодаря команде Вставка – Функция (Диаграмма). На основании
введённых данных можно осуществлять анализ, определять динамику, строить
графики, также можно осуществлять их группировку и сортировку с помощью
команды Данные – Фильтр – Автофильтр.
Эффективный анализ и обработка данных:
· Быстрый и эффективный анализ, удобные средства для работы с данными
(мастер сводных таблиц позволяет быстро обрабатывать большие массивы данных и
получать итоговые результаты в удобном виде);
· Механизм автокоррекции формул автоматически распознает и исправляет
ошибки при введении формул. Microsoft Excel умеет распознавать 15 наиболее
распространенных ошибок, которые допускаются пользователями при вводе формул
в ячейку. Например, автоматически исправляются ошибки, связанные с
неправильными ссылками, полученными в результате перемещения ячеек. Введенный
по ошибке символ "х" автоматически преобразовывается в знак умножения и т.д.
Естественно, при этом Excel сначала спрашивает пользователя, нужно ли
производить исправление;
· Использование естественного языка при написании формул;
· Проведение различных вычислений с использованием мощного аппарата
функций и формул;
· Исследование влияния различных факторов на данные;
· Решение задач оптимизации;
· Получение выборки данных, удовлетворяющих определенным критериям;
· Построение графиков и диаграмм;
· Статистический анализ данных. В Excel для Windows есть настолько
мощный аппарат математической статистики, что вы можете заниматься
статистическим моделированием.
Во всех версиях Excel содержится большой набор инструментов для анализа
данных, упрощающих элементарную обработку данных и одновременно расширяющих
верхний предел возможностей анализа данных в сфере интересов ученых,
инженеров и финансовых аналитиков.
Иногда требуется произвести глубокий статистический и финансовый анализ
исходной информации. При этом встроенных инструментов Excel может не
хватить. В таком случае следует использовать надстройку, которая называется
Пакет анализа. В нем содержится целый набор предназначенных для
статистического и финансового анализа средств, которые делятся на две
подгруппы: команды, выбираемые через меню, и функции VBA, доступные из
рабочего листа.
Для успешного применения процедур надстройки Пакет анализа необходимы
дополнительные сведения в области статистических и инженерных расчетов.
Надстройка Пакет анализа позволяет решать самые различные задачи, связанные
со сложным статистическим анализом данных. Набора его средств вполне
достаточно для реализации большинства инженерных запросов.
Нужно отметить, что в списке доступных надстроек по умолчанию Пакет анализа
отсутствует, поэтому сначала его следует установить:
1.Выберите команду Сервис, Надстройки. Откроется диалоговое окно Надстройки.
2.Установите флажок напротив элемента Пакет анализа в списке доступные
надстройки. Нажмите кнопку ОК.
Рис.3.1. Окно «Анализ данных»
Зачастую сложно получить реальные данные, даже если известны критерии их
определения. В таком случае приходится моделировать процессы создания
реальных данных с помощью каких-то математических методов. Пакет анализа
данных содержит почти все необходимые для этого средства.
Рис. 3.2. Окно «Однофакторный дисперсионный анализ»
Результаты выполнения данной команды на основании данных таблицы 2.3. по
строкам розничный товарооборот и прибыль от реализации представлены на рис.
3.3.
Рис.3.3. Проведение однофакторного дисперсионного анализа
На основании полученных данных можно построить уравнение регрессии,
подставляя в данное уравнение товарооборот можно будет спрогнозировать
прибыль.
Таким образом, широкое применение автоматизированных средств управления
позволяет решать множество задач и тем самым облегчает работу всех служб
предприятия, а автоматизированный вариант методики оценки,
прогнозирования и планирования прибыли и рентабельности на
предприятии является эффективным инструментом оперативного контроля
за динамикой финансовых результатов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы и
предложения:
1.Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о
возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития.
Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же
время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер.
Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.
2.Прогнозирование по своему составу шире планирования, так как включает не
только показатели деятельности хозяйствующего субъекта, но и в большей
степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды.
В тоже время прогноз и план взаимно дополняют друг друга. Формы сочетания
прогноза и плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать
разработке плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование
последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки
плана, самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных
экономических системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить
точное определение показателей, т.е. план приобретает вероятностный характер
и практически превращается в прогноз.
Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации
управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные
предпосылки для их осуществления.
3.Важнейшим составным элементом методологии планирования и прогнозирования
являются методологические принципы, под которыми понимаются исходные
положения, основополагающие правила формирования и обоснования планов и
прогнозов. Они обеспечивают целенаправленность, целостность, определенную
структуру и логику разрабатываемых планов и прогнозов.
4.Методы планирования и прогнозирования — это способы, приемы, с помощью
которых обеспечивается разработка и обоснование планов и прогнозов.
5.Особенностью формализованных методов является то, что эти методы базируются
на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и
точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет
обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.
Формализованные методы позволяют получать количественные показатели.
К формализованным методам относятся экстраполяционные и регрессивные методы,
метод группового учёта аргументов (МГУА), факторный анализ и др.
6.Экстраполяция относится к формализованным методам прогнозирования, основой
которых является математическая теория, которая повышает достоверность,
точность прогнозов, позволяет облегчить работу по обработке информации и
результатов прогноза, значительно сокращает сроки его производства.
Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем
устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее.
Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе
предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной
представляет собой сочетание двух составляющих Xt регулярной
(детерменированная неслучайная) и et случайной.
7.В целях совершенствования прогнозирования необходимо использовать программы
для автоматизации бухгалтерского учета, например 1С: Бухгалтерию, а также
различные программы для анализа и прогнозирования, среди таких программы
выделяют, например Пакет анализа MS Excel который обеспечивает не только
простой ввод данных для анализа и прогнозирования, но и самым процесс
анализа и прогнозирования, таким образом, обеспечивая формирование
прогнозируемых показателей в наиболее приемлемой форме, обеспечивающей
быстроту и правильность расчетов.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных
оценок. -М.: Статистика, 1980. - 263 с.
2. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений.
- М.: Экономика, 1976. - 287 с.
3. Герасенко В.П. Прогностические методы управления рыночной экономикой .
Ч.1. Гомель., 1997. - 320с.
4. Добров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смирнов Л.П. Экспертные оценки в
научно-техническом прогнозировании. - Киев: Наукова думка, 1974. - 263 с.
5. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. - М.:
Экономика, 1978. -133 с.
6. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию. – Ростов н/Д:
Рост. гос. строит.ун-т. 2000. – 125 с.
7. Математическое моделирование экономических процессов/ Под ред. Е.Г.
Белоусова , Ю.Н. Черёмных, Х. Кёрта, К. Отто.- М.1990.-232 с.
8. Мищенко В.В. Государственное регулирование экономики: Учеб.пособие. – М.:
ИНФРА-М, 2002. – 480 с.
9. Прогнозирование и планирование экономики: Учеб.пособие / под общ.ред. В.И.
Боресевича, Г.А. Кандауровой. – Мн.: Экоперспектива, 2001. – 380 с.
10. Прогнозирование социально-экономического развития Республики Беларусь:
вопросы теории и методики / Под общ.ред. В.Н. Шимова, Я.М. Александровича,
А.В. Богдановича, С.П. Ткачева. – Мн.: НИЭИ Минэкономики РБ, 2001. – 336 с.
11. Экономико-математические методы в планировании многоотраслевых
комплексов и отраслей/ Под ред. Б.Б, Розин, Б.П. Суворов, В.Д. Маршак.-
Новосиб.1988.-413 с.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Обеспеченность и эффективность использования основных фондов в магазине №29
ДОР ОРС, млн.руб
| Показатели | 2003 | 2004 | ||
| план | факт | % выполнения | ||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| Розничный товарооборот | 674,6 | 850 | 856,8 | 100,80 |
| в сопоставимых ценах | 674,6 | 850 | 685,8 | 80,68 |
| Среднегодовая стоимость ОПФ | 90 | 112 | 112,6 | 100,54 |
| в том числе активной части | 25,8 | 31 | 33,8 | 109,03 |
| Фондоотдача ОПФ | 7,5 | 7,59 | 7,61 | 100,26 |
| в сопоставимых ценах | 7,5 | 0 | 6,04 | - |
| Фондоотдача активной части ОПФ | 26,15 | 27,42 | 25,35 | 92,45 |
| в сопоставимых ценах | 26,15 | 0 | 20,12 | - |
| Фондоемкость | 0,133 | 0,132 | 0,131 | 99,24 |
| Среднесписочная численность торговых работников, чел. | 40 | 41 | 41 | 100,00 |
| Фондовооруженность труда | 2,25 | 2,73 | 2,75 | 100,73 |
| Техническая вооруженность труда | 0,65 | 0,76 | 0,82 | 107,89 |
| Производительность труда | 16,9 | 20,7 | 20,9 | 100,80 |