1.1. Сущность социально-экономического прогнозирования, его предмет, объекты и основные формы предвидения.
Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Социально-экономическое прогнозирование – это процесс разработки экономических и социальных прогнозов, основанный на научных методах познания экономических и социальных явлениях и использования всей совокупности методов, способов и средств экономической прогностики.
Прогнозирование имеет две стороны или плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную); предуказательную (предписательную). Предсказание означает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание означает решение этих проблем, путем использования информации о будущем в целенаправленной деятельности.
Таким образом, в прогнозировании различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий.
Экономическое прогнозирование имеет своим объектом процесс конкретного расширенного воспроизводства во всем его многообразии. Предметом экономического прогнозирования является познание возможных состояний функционирующих экономических объектов в будущем, исследование закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
В основе экономического прогнозирования лежит предположение о том, что будущее состояние экономики в значительной мере предопределяется ее прошлым и настоящим состояниями.
Будущее несет в себе и элементы неопределенности. Это объясняется следующими моментами:
Наличием не одного, а множества вариантов возможного развития;
Действие экономических законов в будущем зависит не только от прошлого и настоящего состояний экономики, но и от управленческих решений, которые еще только должны быть приняты и реализованы;
Неполнота степени познания экономических законов, дефицит и недостаточная надежность информации.
Единство определенности (детерминированности) и неопределенности будущего – решающая предпосылка экономического прогнозирования. Если бы будущее было полностью определенным, то тогда бы не было потребности в прогнозировании. При неопределенности будущего сама возможность экономического прогнозирования исключается.
Прогнозирование следует рассматривать в комплексе с более широким понятием – предвидением, которое дает опережающее отображение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления. Различают три формы научного предвидения: гипотезу, прогноз и план.
Гипотеза характеризует научное предвидение на уровне общей теории. На уровне гипотезы дается качественная характеристика исследуемых объектов, выражающая общие закономерности их поведения.
Прогноз в сравнении с гипотезой имеет значительно большую качественную и количественную определенность и отличается большей достоверностью.
План представляет собой постановку точно определенной цели и предвидение конкретных, детальных событий исследуемого объекта. Его отличительные черты: определенность, конкретность, адресность, обязательность или индикативность. Между прогнозом и планом имеются существенные различия. Прогноз носит вероятностный, а план обязательный характер. План – это однозначное решение, прогноз же по своей сущности имеет вероятное содержание. В то время как планирование направлено на принятие и практическое осуществление управленческих решений, цель прогнозирования – создать научные предпосылки для их принятия.
Таким образом, задача экономического прогнозирования состоит, с одной стороны, в том, чтобы выяснить переспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, а с другой стороны, способствовать оптимизации текущего и перспективного планирования и регулирования экономики, опираясь на составленный прогноз.
1.2 Методы социально-экономического прогнозирования как учебной и научной дисциплины.
Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе ретроспективных данных внешних и внутренних связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенного и достоверного относительно будущего состояния и развития объекта.
В настоящее время насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования, из которых на практике используется 15-20.
В процессе экономического прогнозирования используются как общие научные методы и подходы к исследованию, так и специфические методы, свойственные социально-экономическому прогнозированию. В числе общих методов можно выделить следующие:
Исторический метод заключается в рассмотрении каждого явления во взаимосвязи его исторических форм;
Комплексный метод заключается в рассмотрении явлений в их взаимозависимости, используя для этого методы исследования не только данной, но и других наук, изучающих эти явления;
Системный метод предполагает исследование количественных и качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в сложных экономических системах;
Структурный метод позволяет установить причины исследуемого явления, объяснить его структуру;
Системно-структурный метод предполагает, с одной стороны, рассмотрение системы в качестве динамически развивающегося целого, а с другой – расчленение системы на составляющие структурные элементы и рассмотрение их во взаимодействии.
Специфические методы экономического прогнозирования целиком и полностью связаны с экономической прогностикой. Среди инструментов экономической прогностики важную роль играют экономико-математические методы, методы экономико-математического моделирования, статистической экстраполяции и др.
Важное значение для прогнозирования имеет вопрос о его объективной истинности, под которой понимается соответствие форм и параметров предвидения объективным возможностям и тенденциям, которые будут реализованы в будущем и в то же время имеются в настоящем в виде ростков этого будущего. Вопрос об истинности прогнозирования тесно связан с проблемой критериев истинности, которые делятся на две группы: практические критерии (практика, как критерий истины на всех стадиях прогнозирования) и логические или косвенные критерии (проверяемость прогнозов, их адекватность, логическая непротиворечивость).
1.3 Типология прогнозов.
Типология прогнозов строится в зависимости от различных критериев и признаков. В их числе можно выделить следующие:
1) масштаб прогнозирования;
2) время упреждения или временной горизонт прогноза;
3) характер объекта;
4) функциональный признак;
5) степень детерминированности (определенности) объектов прогнозирования;
6) характер развития объектов прогнозирования во времени;
7) степень информационной обеспеченности объектов прогнозирования.
По масштабу прогнозирования выделяют:
Макроэкономический прогноз;
Структурный (межотраслевой и межрегиональный) прогноз;
Прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (энергетического, инвестиционного, аграрно-промышленного и др.);
Прогнозы отраслевые и региональные;
Прогнозы развития отдельных предприятий, АО, а также отдельных производств и продуктов.
По времени упреждения или временному горизонту все прогнозы подразделяются на:
Оперативные (до 1 месяца);
Краткосрочные (от 1 месяца до 1 года);
Среднесрочные (от 1 года до 5 лет);
Долгосрочные (от 5 лет до 15-20 лет);
Дальнесрочные (свыше 20 лет).
Временный горизонт прогноза можно определить как отрезок времени, в рамках которого изменения объема прогнозируемого объекта представляются соизмеримыми с его начальной (с тч. зр. прогноза) величиной, и как период, в течение которого на объект прогнозирования оказывают влияние решения, применяемые сегодня, т.е. в момент разработки прогноза.
Применительно к комплексным национальным экономическим прогнозам принята следующая классификация: краткосрочные прогнозы до 2-3 лет, среднесрочные до 5-7 лет, долгосрочные до 15-20 лет. Каждый из указанных видов прогнозов опирается на те устойчивые циклы и процессы в развитии экономики, продолжительность которых укладывается в соответствующий временной горизонт.
Разрабатываемые прогнозы опираются на определенные заделы: краткосрочные – на имеющиеся виды продукции и финансовые ресурсы; среднесрочные – на накопленный инвестиционный потенциал; долгосрочные – на те или иные направления НТП и новые технологии.
По характеру исследуемых объектов различают следующие прогнозы:
Развития производственных отношений;
Развития НТП и его последствий;
Динамики народного хозяйства;
Воспроизводства основных фондов и капитальных вложений;
Экономического использования природных ресурсов;
Воспроизводства населения и трудовых ресурсов;
Уровня жизни населения;
Внешних экономических связей и др.
По функциональному признаку прогнозы подразделяются на два типа:
Поисковый прогноз, который основан на условном продолжении в будущее тенденции развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем, и отвлечении от условий, способных изменить эти тенденции;
Нормативный прогноз, который представляет собой определение путей и сроков достижения возможных состояний объекта прогнозирования, принимаемых в качестве цели.
По степени детерминированности можно выделить следующие объекты прогнозирования:
Детерминированные (определенные или предсказуемые), описание которых может быть представлено в детерминированной форме без существенных для задачи прогнозирования потерь информации;
Стохастические (вероятностные), при анализе и прогнозировании которых учет случайных составляющих необходим для удовлетворения требований точности и достоверности прогноза;
Смешанные, описание которых возможно частично в детерминированном, частично в стохастическом виде.
По характеру развития во времени
Дискретные (прерывные) объекты, регулярная составляющая (тренд) которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени;
Апериодические объекты, имеющие описание регулярной составляющей в виде непрерывной функции времени;
Циклические объекты, имеющие регулярную составляющую в виде периодической функции времени.
По степени информационной обеспеченности объекты прогнозирования можно подразделить на:
Объекты с полным обеспечением количественной информацией, для которых имеется в наличии ретроспективная количественная информация в объеме достаточном для реализации метода экстраполяции, либо статистического метода;
Объекты с неполным обеспечением количественной информацией;
Объекты с наличием качественной ретроспективной информацией;
Объекты с полным отсутствием ретроспективной информации (как правило, это проектируемые и строящиеся объекты).
Социально-экономическое прогнозирование: функции, принципы и методы
Для планирования развития национальной экономики используется система разнообразных прогнозов, к которым относятся социальные, экономические, демографические и др. Прогноз выступает важной частью процесса планирования экономической политики. Он дает возможность наметить результаты экономического развития национальной экономики. В целом прогноз дает информацию о развитии объекта в будущем. Прогнозы разрабатываются государственными и негосударственными организациями в виде качественных характеристик развития и количественных оценок экономических показателей. Прогноз Основывается на качественных и количественных параметрах. Прогноз охватывает следующие этапы: формирование информационной базы; анализ объекта; анализ внешней среды; определение прогнозной траектории объекта; принятие решений; оценка качества прогноза. Сущность экономического прогнозирования заключается в научно обоснованном предвидении динамики и структуры экономических и социальных явлений и процессов, которые имеют альтернативный, вероятностный характер и проявляются на национальном, отраслевом и других уровнях. Целью такого предсказания является повышение качества решений, избежание ошибок при разработке проектов краткосрочной и долгосрочной государственной политики.
Прогнозирование экономического и социального развития национальной экономики предполагает изучение экономического и социального, научно-технического, промышленно-производственного, сельскохозяйственного, социального потенциала. Источниками информации выступают: накопленные знания и опыт, фактическая и статистическая информация, экономико-математические модели.
На практике существуют следующие способы прогнозирования: экспертный, характеризуется опросу специалистов относительно конкретного объекта; экстраполяции, характеризуется сбором информации о развитии объекта в прошлом и перенос закономерностей на будущее; моделирование, характеризуется построением моделей с изменениями в будущем.
Главными объектами прогнозирования выступает национальная экономика, экономика межотраслевых и отраслевых комплексов, экономика отдельных регионов и административно-территориальных единиц, экономика предприятий. Субъектами прогнозирования выступают государство в лице государственных органов управления определенного уровня, экономические службы органов местного самоуправления, экономические подразделения предприятий.
Единство разнообразных методов и моделей разработки прогнозов обеспечивают принципы социально-экономического прогнозирования. Отражая различные стороны разработки прогнозов, эти принципы создают единое целое. Выделяют такие принципы прогнозирования национальной экономики, как целеустремленность, адекватность, альтернативность, системность, эффективность и научная обоснованность.
Важнейшим принципом социально-экономического прогнозирования является принцип целенаправленности. Он заключается в содержательном описании объекта исследования, который осуществляется на основе поставленных перед исследованием задач. Принцип адекватности прогнозов характеризует оценку взаимосвязей в развитии национальной экономики и создания теоретического аналога реальных экономических процессов с полной их имитацией. То есть, во время разработки прогнозов методы и модели прогнозирования должны быть сначала проверены. Принцип альтернативности прогнозирования вытекает из возможности развития экономики и социально-экономических процессов в разных направлениях. Принцип системности означает, что экономика рассматривается как единый объект прогнозирования. Принцип эффективности предполагает результативность прогноза определения стоимости его аналитической подготовки. Сущность принципа научной обоснованности прогнозов заключается в прогнозировании, что требует всестороннего учета действия объективных экономических законов и законов развития общества.
Социально-экономическое прогнозирование проявляется через его функции:
1. нормативная функция, дает возможность реализовать прогностическую модель и предостерегает органы управления от субъективизма в их деятельности;
2. ориентационная функция выражается в определении субъектом управления целей развития общества в более реалистичном направлении и избирательном подходе к информации;
3. предупредительная функция, задачей которой является информирование органов управления о возможных и реальных отклонения объекта от прогностической модели.
Одной из важнейших характеристик социально-экономического прогнозирования классификация прогнозов по различным критериям (рис. 21.4). В свою очередь прогнозирования также классифицируют по различным критериям и признакам.
Рис. 21.4. в
в Зависимости от сферы применения бывает прогнозирования социально-экономическим и научно-техническим. Социально-экономическое прогнозирование дает оценку возможным перспективным изменениям экономических и социальных условий жизнедеятельности общества. Научно-техническое прогнозирование нацелено на разработку научных, технических и технологических средств реализации планов социально-экономического развития.
в Зависимости от уровня управления прогнозирования делится на народнохозяйственное, отраслевое (или региональное) и прогнозирование развития предприятий. Народнохозяйственное прогнозирование учитывает возможности оптимального достижения цели производства, выполнение задач экономического развития. Отраслевое прогнозирование осуществляется с учетом предложений различных отраслей и регионов. Прогнозирование развития фирм, корпораций, предприятий выполняется с учетом новых тенденций экономического и социального аспекта и новейших достижений техники и технологии производства.
По степени обоснования прогнозирования делятся на поисковое (исследовательское) и нормативное. Поисковое прогнозирование оценивает перспективные тенденции развития экономики, а нормативное связано с определением путей и сроков достижения желаемого состояния экономического и социального развития страны на основе достигнутых результатов. Нормативное прогнозирование осуществляется на базе заблаговременно определенной цели. Его задача - определить пути и сроки достижения возможного состояния экономики в будущем на основе заданных нормативов .
Прогнозирование - это вид деятельности органов государственного управления, одна из функций государственного управления. В рыночной экономике, когда хозяйственные связи формируются горизонтально, а административные методы воздействия на товаропроизводителей имеют ограниченное действие, роль прогнозирования приобретает первостепенное значение.
Экономическое прогнозирование реализуется на основе использования как общих научных методов и подходов исследования, так и специфических методов, присущих научному прогнозированию экономических явлений. В числе общих методов можно выделить следующие: исторический, комплексный, системный, структурный, системно-структурный.
Исторический подход заключается в рассмотрении каждого явления во взаимосвязи его исторических форм. Прогнозирование базируется на перенесении законов, тенденций, существующих в настоящем, за его пределы, для того, чтобы на этой основе воссоздать еще не существующую модель будущего. Связь различных исторических форм существования того самого явления означает, что современное состояние исследуемого объекта есть закономерный результат его предшествующего развития, а будущее состояние - закономерным результатом развития в прошлом и настоящем.
Комплексный подход включает рассмотрение явлений в их связи и зависимости друг от друга, используя для этого методы исследования не только данной, но и других наук, изучающих это явление. Теоретической основой разработки научных представлений о будущем развитии является политическая экономия. С той же целью в теории и практике экономического прогнозирования широко используется научный аппарат других общественных наук.
Системный подход предполагает исследование количественных и качественных закономерностей прохождения вероятностных процессов в сложных экономических системах. Он играет важную роль в экономическом прогнозировании. Каждое явление действительности может рассматриваться как система. Это означает, что оно состоит из ряда связанных между собой частей, элементов, обеспечивающих в целом определенные свойства, функции. Зная эти свойства и функции можно предвидеть, как будет вести себя исследуемый объект.
Структурный подход играет важную роль в исследовании объектов прогнозирования, поскольку целью исследования является причинное объяснение, то есть установления причины исследуемого явления.
Системно-структурный подход предполагает, с одной стороны, рассмотрение экономической системы как целого, динамично развивается, а с другой - расчленение системы на составляющие структурные элементы в их взаимодействии, поскольку в реальных условиях каждый структурный элемент воздействует как на все другие элементы, так и систему в целом. Тем самым создается возможность раскрыть закономерности связей элементов системы, а также их соотношение и субординацию.
Социально-экономическое прогнозирование предполагает использование различных методов, которые можно понимать как совокупность способов мышления. Они позволяют на основе данных вывести суждения определенного и достоверного относительно будущего состояния исследуемого объекта.
в Целом выделяют интуитивные и формализованные методы прогнозирования национальной экономики (рис. 21.5).
Рис. 21.5. в
Интуитивные методы прогнозирования используются, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за сложности объекта прогнозирования, и в таком случае используются мнения экспертов относительно поведения объекта прогнозирования. Они бывают индивидуальными (анкетирование, интервью, аналитика, написание сценария) и коллективными (решение коллективной экспертной комиссии, коллективная генерация идей мозговая атака, метод "Дельфи", матричный метод).
Формализованные методы прогнозирования Основываются на аналитических сетках, выражающих как совокупный спрос, так и совокупное предложение. К группе формализованным методам относятся методы экстраполяции и моделирования.
Прогнозная экстраполяция может осуществляться с использованием методов наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних, адаптивного сглаживания. При формировании прогнозов с помощью экстраполяции исходят из тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта, что статистически сложились. Однако степень реальности прогноза, составленного с использованием этих методов, значительно ниже, так как на экономическое явление имеют влияние несколько переменных, которые не подлежат экстраполяции. Кроме того, экстраполяция ориентируется на прошлое и настоящее, а прогнозные параметры могут зависеть от факторов, которые не действовали в прошлом.
К методам моделирования прогнозов относятся структурное, сетевое, матричное и имитационное моделирование.
Структурные модели описывают связи между отдельными элементами единого целого (межотраслевой баланс).
Сетевые модели обеспечивают оптимизацию прогнозных решений с помощью методов математического программирования .
Матричное моделирование предусматривает составление экспертной матрицы на базе опроса экспертов.
Имитационные модели воспроизводят развитие объекта прогнозирования в соответствии с ожидаемой ситуации или аналогичного явления .
С помощью вышеупомянутых методов прогнозирования можно сделать выводы о развитии национальной экономики в будущем.
Прогнозирование экономического и социального развития Украины
Законодательной базой для социально-экономического прогнозирования в Украине является Конституция Украины, Закон Украины "О государственном прогнозировании и разработке программ экономического и социального развития Украины", другие законы Украины и подзаконные нормативно-правовые акты.
Согласно данной правовой базой основными принципами, на которых базируется государственное прогнозирование экономического и социального развития Украины являются следующие: принцип целостности, объективности, научности, гласности, самостоятельности, равенства и соблюдения общегосударственных интересов.
Проведение экономического и социального прогнозирования предполагает изучение общего потенциала страны (региона, отрасли, предприятия). Участники государственного прогнозирования и разработки программ экономического и социального развития Украины - органы государственной власти, разрабатывают, утверждают и выполняют прогнозные и программные документы экономического и социального развития, а именно: Кабинет Министров Украины, уполномоченный центральный орган исполнительной власти по вопросам экономической политики, другие центральные органы исполнительной власти, Совет Министров Автономной Республики Крым, местные государственные администрации и органы местного самоуправления.
Долгосрочный государственный прогноз экономического и социального развития Украины разрабатывается на 10-15 лет и уточняется каждые пять лет. В нем должны быть: предположение о внешнеэкономическую ситуацию и внутреннюю экономическую политику; анализ экономического и социального развития страны за прошедшие годы; прогнозные макроэкономические показатели (ВВП, уровень инфляции, реальная заработная плата, уровень безработицы, дефицит бюджета в процентах к ВВП, внешнеторговое сальдо, внешний долг); выводы о главных тенденциях развития экономики в долгосрочном периоде.
Прогноз экономического и социального развития Украины на среднесрочный период разрабатывается на 5 лет.
Государственный прогноз экономического и социального развития Украины на краткосрочный период разрабатывается ежегодно на следующий год. Показатели этого прогноза используются для оценки поступлений и формирования показателей государственного бюджета Украины .
ГЛАВА 1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ КАК ФУНКЦИИ ГОСУДАРСТВА И ХОЗЯЙСТВУЮЩИХ СУБЪЕКТОВ
ПРЕДИСЛОВИЕ
Электронный курс лекций по дисциплине
Деньги и их функции.
Деньги - вид финансовых активов, который может быть использован для сделок. Наиболее характерная черта денег - их высокая ликвидность, т.е. способность быстро и с минимальными издержками обмениваться на любые другие виды активов. Обычно выделяют три основные функции денег:
1) средство обмена,
2) мера стоимости - (измерительный инструмент для сделок),
3) средство сбережения или накопления богатства.
Количество денег в стране контролируется государством (монетарная, или денежная политика), на практике эту функцию осуществляет Центральный Банк.
«Социальное прогнозирование и региональная экономика
Известное высказывание гласит:« Чтобы проектировать лучшее будущее, необходимо научиться его предвидеть, то есть прогнозировать».Это высказывание в настоящее время как никогда актуально для любой социальной системы: индивида, группы, организации и страны в целом. В узком понимании значение прогнозирования состоит в том, что любая работа требует первоначального определения целей, задач по их достижению, а также возможных результатов. В более широком смысле для социально-экономических систем прогнозирование позволяет оценить состояние деловой среды организации, расстановку сил на рынке между конкурентами в будущем и на основе этого определить направление рационального использования ресурсов. Таким образом, важность прогнозирования существенно возросла в связи с внедрением концепции стратегического планирования как моделирования будущего, применительно к которому должны быть определены цели и направление деятельности организации.
Социально-экономическое прогнозирование как функция государства имеет еще более важное значение, так как является основой и источником информации для формирования экономической, социальной и региональной политики государства. Таким образом, изучение студентами дисциплины «Социальное прогнозирование и региональная экономика» помогает выявить принципы и механизм функционирования и развития регионов и социально-экономической системы страны в целом в условиях рынка, определить роль государства в регулировании экономики.
В данном учебном пособии кратко рассмотрена методология прогнозирования, нормативные основы государственного социального прогнозирования и порядок разработки прогнозов в соответствии с требованиями действующего законодательства, а также механизм использования результатов прогнозирования в практике управления регионами и страной в целом. По мнению автора, такой подход позволяет сформировать у студентов четкое представление о прогнозировании как неотъемлемой составляющей части управленческой деятельности, помогает им осмыслить сущность и последствия принимаемых решений по управлению страной и регионами, мотивирует будущих менеджеров интересоваться происходящими в стране и мире процессами и пытаться оценивать их последующие результаты. Все это направлено на построение современной системы знаний будущих менеджеров по управлению социально-экономическими системами различного уровня.
Для человека характерно постоянное стремление заглянуть в будущее. Это обусловлено тем, что жизнь и деятельность всегда связаны с выбором действия из нескольких возможных вариантов. А правильный выбор можно сделать, если предвидеть все желательные и нежелательные последствия. Постоянное видение перспективы позволяет своевременно обнаруживать риски и принимать меры во избежание отрицательных результатов. В управленческой практике значение прогнозирования еще выше, так как всякое управленческое решение основано на прогнозе, который в свою очередь вскрывает неопределенность в системе и обосновывает факторы, при которых достигаются поставленные цели.
Роль прогнозирования постоянно возрастает, потому что:
– ускоряется научно-технический прогресс;
– усиливается неопределенность внешней среды;
– усложняются задачи управления.
Прогнозирование соотносится с более широким понятием «предвидение». Научное предвидение – это опережающее отражение действительности, основанное на познании законов природы, общества и мышления.
Различают три формы предвидения в зависимости от степени конкретности и характера воздействия на ход исследуемых процессов: гипотезу, прогноз и план.
Гипотеза – это научное предвидение на уровне общей теории. Гипотеза дает качественную характеристику объекта, выражающую общие закономерности его поведения.
Прогноз – это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках их осуществления. Прогноз в сравнении с гипотезой имеет большую определенность и достоверность, так как основывается не только на качественных, но и на количественных параметрах.
Прогнозирование – это процесс разработки прогнозов.
План – это надлежащим образом оформленное управленческое решение, включающее точно определенную цель, а также пути и средства ее достижения. В плане предвидение получает наибольшую конкретность и определенность.
Планирование – это процесс постановки цели и создания схемы действий по ее достижению.
Формы предвидения тесно связаны между собой и с исследуемым объектом в системе управления и планирования. Исходным началом этого процесса является разработка гипотезы, которая представляет собой важный источник информации для составления прогноза. В свою очередь прогноз является источником информации для составления плана по переводу объекта в новое заданное для него состояние. Таким образом, гипотеза является основой для научного управления и планирования. Например, при разработке бизнес-плана по выпуску новой продукции результаты окупаемости строятся на основании выдвинутой гипотезы о наличии рынка сбыта и спроса именно на этот товар.
Наука о принципах, методах и средствах научного прогнозирования называется прогностикой (футурологией). Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.
Прогнозирование выполняет две основные функции: предсказательную (описательную, дескриптивную) и предуказательную (прескриптивную, предписательную). Предсказание подразумевает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание подразумевает использование информации о будущем в целенаправленной управленческой деятельности.
Сущность прогнозирования в структурном виде представлена на рис. 1.
Рис. 1. Сущность прогнозирования
Таким образом, в проблеме прогнозирования различают два аспекта: теоретико-познавательный и управленческий, связанный с возможностью принятия на основе полученного знания соответствующих решений.
Одним из важных направлений прогнозирования общественного развития является социально-экономическое прогнозирование.
Социально-экономическое прогнозирование – способ предвидения общественной системы страны с учетом закономерностей ее развития и перспектив эффективного вложения капитала.
Социально-экономическое прогнозирование является функцией государства и осуществляется на основе Федерального Закона «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20.07.1995. Результаты государственного прогнозирования используются при принятии органами законодательной и исполнительной власти конкретных решений в области социально-экономической политики. Государственное прогнозирование в процессе реформирования экономики заменило общегосударственное планирование.
Таким образом, прогнозирование является важнейшим этапом управления национальной экономикой, так как на основе его результатов строится государственное регулирование национальной экономики. На этапе прогнозирования формируются возможные цели развития как на общенациональном, так и отраслевом и региональном уровнях управления. Прогнозированием занимаются государственные структуры различного уровня, Центральный банк страны, специализированные коммерческие фирмы, частные промышленные, банковские, страховые и торговые корпорации. Прогнозы на федеральном, отраслевом и региональном уровнях учитывают и результаты прогнозных исследований, проводимых указанными частными организациями и корпорациями. Любое управленческое решение является, по сути, реализацией результата прогноза.
Социально-экономические прогнозы включают показатели развития:
– макроэкономической ситуации;
– научно-технического процесса;
– динамики производства и потребления;
– уровня и качества жизни;
– внешнеэкономической деятельности;
– экологической обстановки;
– систем здравоохранения, образования и социального обеспечения населения.
Макроэкономическая прогностика изучает систему социально-экономического прогнозирования социально-экономической системы страны.
Базой для социально-экономических прогнозов является познание конкретных факторов, определяющих развитие социально-экономических процессов, а также количественных зависимостей между факторами и показателями развития экономики.
Значение социально-экономического прогнозирования:
1) прогнозирование позволяет провести анализ экономических, социальных, научно-технических процессов и тенденций;
2) прогнозирование позволяет исследовать объективные взаимосвязи социально-экономических явлений развития народного хозяйства в конкретных условиях в определенном периоде времени;
3) появляется возможность оценить объект прогнозирования;
4) прогнозирование позволяет выявить объективные альтернативы экономического и социального развития;
5) прогнозирование сопровождается накоплением научного материала для обоснованного выбора определенных решений;
6) прогнозирование позволяет оценить последствия принимаемых решений.
РЕГИОНАЛЬНАЯ И МУНИЦИПАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА [ на примере Белгородской области)
В статье рассмотрены экономико-математические методы, эконометрические модели и их применение в практической деятельности. На основании проведенного сопоставительного анализа эконометрических методов, предложен алгоритм разработки прогнозов развития Белгородской области, обоснованы рекомендации по совершенствованию методического обеспечения социально-экономического прогнозирования. В статье раскрываются особенности современных методов прогнозирования, обосновывается необходимость и целесообразность их применения.
Для анализа и прогнозирования явлений и процессов, влияющих на экономическое развитие региона, эффективным инструментом являются регрессионные математические модели. Преимущество регрессионных моделей состоит не только в возможности определения количественной меры зависимости, но и в изучении влияния различных факторов.
Ключевые слова: прогнозирование, прогноз, экономическое развитие региона, регрессионные модели, экономико-математические методы, эконометрические модели, экономическое моделирование.
Анализ и прогнозирование социально-экономического развития является отправной точкой работы при решении задач по управлению устойчивым развитием региона. Актуальность упомянутой задачи обусловлена исследованием разработки прогнозов развития Белгородской области, построением эконометрической модели, применение которой создаст базу для прогнозирования валового регионального продукта. На основе обоснованного прогноза определяются цели социально-экономического развития региона, уточняются программные мероприятия и приоритеты в развитии регионального хозяйственного комплекса.
Прогнозирование социально-экономического развития региона- предвидение будущего состояния экономики и социальной сферы, составная часть государственного регулирования экономики, призванная определять направления развития регионального комплекса и его структурных составляющих . Результаты прогнозных расчетов используются государственными органами для обоснования целей и задач развития, выработки и обоснования социально-экономической политики правительства, способов рационализации использования ограниченных производственных ресурсов.
Е.С. ПРИДВОРОВА
Белгородский государственный национальный исследовательский университет
Pridvorova @bsu.edu.ru
В состав прогноза социально-экономического развития региона входят набор частных прогнозов, отражающих будущее отдельных сторон жизни общества, и комплексный экономический прогноз, отражающий в обобщенной форме развитие экономики и социальной сферы региона. Сам процесс прогнозирования способствует организации конструктивного взаимодействия науки, бизнеса, общественных организаций и региональных органов государственной власти, формированию согласованных взглядов на проблемы и перспективы развития региона. Прогнозирование имеет большое значение и в теоретическом аспекте, так как является своеобразным катализатором проведения многочисленных исследований, совершенствования их методологии.
В теории и в практике плановой деятельности накоплен значительный набор различных методов разработки прогнозов. Известный ученый Эрих Янч насчитывает их более сотни; на практике в качестве основных используются лишь 15-20 методов (рис. 1) .
По существу, методы моделирования социально-экономического развития региона можно свести в четыре основные группы: экспертная оценка; моделирование; нормативный метод; экстраполяция. Развитие информатики и средств вычислительной техники создает возможность расширения круга используемых методов прогнозирования и планирования. На первый план возвращаются экономико-математические модели на основе комбинаций методов.
Система методов прогнозирования и планирования
Метод «интервью):"
Аналитический и ггод
Метод коллективной генерации идей «Мозговой штурм»
Метод «Дельфи»
Метод «комиссий»
Метод и орф ологаче-
СКОГС ЇНЕЛШЕ.
Метод написания сценариев
Метод «Ф орсайт»
Метод опенки средней
Метод «363»
Эвристический МЄТ0Д
Метод списков
Метод медиан
Метод ан-лиз а и опенки рисков
Метод суммарных опенок
Матричная модель
Имитационная
Моделі оптимального планирования
Сетевая модель
Зкееемшнзак
ИТЩЖ модели
Модель взаимодействия полюса и окружения
Моделі- диффузии НОЕ ОБЕ едений
Модель устойчиво -го развития
Модель дерева пел ей
Модель инноб апи-онного устойчивого го развития
Экспертная Моделирование Норыативные Экстраполяцил
оценка |- |- ыетодьт
экономического
Балансовый
Нормативный
Прогрэмыио-п ел ев ой метод
Ст атипический
?.ІЄТОД______
Бюджетный
Прогноз денежных потоков
1Т Н ТП-ГТГ ягтитлтьти прогноз
Экономико-матем эпическая модель
К оррвяянионно-регресси птгрд я модель
Целочисленное пр огр ам ї, і иров ание
Модель межотраслевого баланса
Методы исторических. аналогий и прогнозирования по образцу
Метод подбора функций
Метод сколь злщих _______средних________
Метод экспоненциального сглаживания
Метод адаптивного сглажив ания
Построение 1} ЄНДЕ
Метод опережения
Метод огибающих
Метод динамических рядсв
Метод пиклов НШ и деловой активности
Метод группового учета аргументов
Метод факторного ан^лша
Метод наименьших квадратов
Линегаое програм-миров зиие
Деи ографическая ______модель_______
Рис. 1. Классификация методов прогнозирования и планирования
Серия История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. №1 (144). Выпуск 25/1
Составление прогнозных значений критериальных показателей и индикаторов влечет за собой неопределенность оценок. Существует множество способов, позволяющих снижать риски от неопределенности оценок при принятии решений, производить верификацию прогнозных данных. Прежде всего, рекомендуется применение следующих взаимодополняющих шагов: обосновать размеры инвестиций; представить возможные результаты с указанием основных допущений их достижения или вероятности (оценки риска); принять во внимание представления и предпочтения регионального и муниципального социально-экономического развития на принципах устойчивости; разработать соответствующие правила принятия решений и стратегии инвестирования в модернизацию и инновационные преобразования .
Методы прогнозирования непрерывно обогащаются и совершенствуются. Выбор метода прогнозирования зависит от периода, на который необходимо составить прогноз, возможности получить соответствующие исходные данные, требований к точности прогноза, объема информации. В экономической литературе представлено большое разнообразие методов прогнозирования. Так, исследователи говорят, что все многообразие методов прогнозирования основано на двух подходах - эвристическом и математическом.
Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не поддающихся формализации.
Для математических методов прогнозирования характерен подбор и обоснование математической модели исследуемого процесса, а также способов определения ее неизвестных параметров. Задача прогнозирования при этом сводится к решению уравнений, описывающих данную модель для заданного момента времени.
Среди математических методов прогнозирования в особую группу выделяются методы экстраполяции, которые отличаются простотой, наглядностью и легко реализуются
В настоящее время наиболее распространенными и широко применяемыми в экономике являются методы экспертных оценок. «Экспертное оценивание - это формализованная качественная или количественная оценка экспертами характеристик объектов применения метода экспертных оценок е возможными последующим сравнением исследуемых объектов по соответствующим характеристикам». Практически во всех субъектах Российской Федерации в ходе формирования прогнозов социально-экономического развития регионом па среднесрочную перспективу применяются данные подходы для прогнозирования основных параметров.
К методам моделирования относится прогноз, основанный на изучении внутренней логики логических моделей развития исследуемого явления, на анализе исторической преемственности развития науки и техники и сценариев будущего (логический анализ иерархии целей, описание реальных вариантов их достижения и оценка ресурсов).
Нормативные методы это методы планирования основанные на применении для обоснования плановых, программных и прогнозных документов норм и нормативов.
При формировании прогнозов с помощью экстраполяции обычно исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Экстраполируются оценочные функциональные системные и структурные характеристики. Экстраполяционные методы являются одними из самых распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования.
С помощью этих методов экстраполируются количественные параметры больших систем, количественные характеристики экономического, научного, производственного потенциала, данные о результативности научно-технического прогресса, характеристики соотношения отдельных подсистем, блоков, элементов в системе показателей сложных систем и др.
Методы экстраполяции - наиболее распространенные в прогнозировании. Они отличаются простотой, наглядностью и легко реализуются на ЭВМ. Подробное описание экстраполяционного метода прогнозирования дается в работах ученых .
Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов.
Аналитические методы экстраполяции тенденций основаны на применении метода наименьших квадратов к динамическому ряду и представлении закономерности развития явления во времени в виде уравнения тренда.
В настоящее время одним из перспективных направлений прогнозирования считаются адаптивные методы. Адаптивные методы используются в условиях сильной колеблемости уравнений динамического ряда и позволяют при изучении тенденции учитывать влияние предыдущих уравнений на последующие значения динамического ряда. Эти методы рассмотрены наиболее подробно ученым .
При региональных исследованиях обязательно изучаются перспективы развития той или иной территории. Траекторию развития или будущее состояние региона в целом и отдельных экономических объектов, в частности, определяют с помощью следующих методов: экстраполяция, экспертные оценки, аналогии, регрессионный и корреляционный анализы.
Важнейшее достоинство адаптивных методов - построение самокорректирующихся моделей, способных учитывать результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге. Пусть модель находится в некотором состоянии, для которого определены текущие значения её коэффициентов. На основе этой модели делается прогноз. При поступлении фактического значения оценивается ошибка прогнозного значения. Ошибка прогнозирования через обратную связь поступает в модель и участвует в ней в соответствии с принятой процедурой перехода от одного состояния в другое. В результате вырабатываются компенсирующие изменения, состоящие в корректировании параметров в целях большего согласования поведения модели с динамикой ряда. Затем рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени, и весь процесс повторяется вновь.
Таким образом, адаптация осуществляется итеративно с получением каждой новой фактической точки ряда. Модель постоянно «впитывает» новую информацию, приспосабливается к ней и поэтому отражает тенденцию развития, существующую в данный момент. На рис. 2 приведена общая схема построения адаптивных моделей прогнозирования .
Рис. 2. Схема построения адаптивной модели прогнозирования: у(1:) - фактические уровни временного ряда;)’г(/) (1) - прогноз, сделанный
в момент I на Г единиц времени (шагов) вперёд; е(+1 - ошибка прогноза, полученная как разница между фактическим и прогнозным значением показателя точки (1+1)
2013. №1 (144). Выпуск 25/1
Быстроту реакции модели на изменения в динамике процесса характеризует так называемый параметр адаптации. Параметр адаптации должен быть выбран таким образом, чтобы обеспечивалось адекватное отображение тенденции при одновременной фильтрации случайных отклонений. Значение параметра адаптации может быть определено на основе эмпирических данных, выведено аналитическим способом или получено на основе метода проб.
В качестве критерия оптимальности при выборе параметра адаптации обычно принимают критерии минимума среднего квадрата ошибок прогнозирования.
На основе рассмотренных особенностей дадим определение группы методов прогнозирования, объединенных общим названием адаптивные.
Адаптивными называются методы прогнозирования, позволяющие строить самокорректирующиеся (самонастраивающиеся) экономико-математические модели, которые способны оперативно реагировать на изменение условий путем учета результата прогноза, сделанного на предыдущем шаге, и учета различной информационной ценности уровней ряда. Благодаря отмеченным свойствам адаптивные методы особенно удачно используются при оперативном, краткосрочном прогнозировании. Указанное определение отражает основные характерные черты, присущие рассматриваемому подходу. В тоже время деление на адаптивные и неадаптивные модели часто носит условный характер.
У истоков адаптивных методов лежит модель экспоненциального сглаживания. Предположим, что модель временного ряда имеет вид:
у(=ах+е(, (1)
где ах =соп81:;
Е(- случайные неавтокоррелированные отклонения с нулевым математическим ожиданием и дисперсией.
Для экспоненциального сглаживания ряда используется рекуррентная формула:
^ = ау(+ , (2)
где - значение экспоненциальной средней в момент 1:; а - параметр сглаживания а=соп81:, 0<а<1;
Если последовательно использовать соотношение (1), то экспоненциальную среднюю можно выразить через предшествующие значения уровней временного ряда:
^ = ау, + = ау, + р{ау(_х +) =
Ау, + ару,_х + /?2^_2 = ... = ау,+ ару,_х + ар2у,_2 +... + аДу„ +... + /Г£0 ’
Таким образом,
^ = я]?+/?"Ч о, (3)
где п - длина ряда.
При п -> °°Р” -> 0, следовательно,
Таким образом, величина $, оказывается взвешенной суммой всех членов ряда.
Причем веса отдельных уровней ряда убывают по мере их удаления в прошлое соответственно экспоненциальной функции (в зависимости от «возраста» наблюдений). Именно поэтому величина Я, названа экспоненциальной средней.
Для элиминирования избыточного веса, придаваемого Э0, Р. Вейд предложил модифицировать процедуру.
Пусть Э"0 = аЭ0, тогда ЭЧ = ау! + (1 - а) Э"0 = ау! + (1 - а) аЭ0.
Так как весовые коэффициенты в сумме теперь не дают единицу, то вводится дополнительный множитель, равный обратной величине суммы коэффициентов:
‘V, = s;---\-г [осуi + (l - a)aS0 ].
Тогда на первой итерации при а = 0,1 вес текущего уровня уг определяется выра-
жением-------= 0,526, а вес S0 уже равен меньшему значению------= 0,474.
При краткосрочном прогнозировании необходимо отразить изменения ряда и в то же время очистить его, отфильтровав случайные колебания. Для этого величине а следует присваивать одно из промежуточных значения в интервале от о до 1. Если в результате экспериментальных расчетов получено наилучшее значение а, близкое к 1, то целесообразно проверить правомерность выбора модели данного типа.
Иногда поиск этого значения параметра осуществляется путем перебора на сетке значений. В этом случае в качестве оптимального выбирается то значение а, при котором получена наименьшая дисперсия ошибки. В большинстве эконометрических пакетов, например «Мезозавр», SPSS, STATISTIKA и других, при построении этих моделей в меню предусмотрена ветвь «оптимизация», реализующая поиск значений по этой схеме.
В ходе исследования был проведен прогноз дальнейшего изменения индекса промышленного производства. Данный показатель характеризует изменение масштабов производства в сравниваемых периодах, является одним из основных индикаторов промышленного производства Белгородской области.
Для осуществления прогноза используем метод экстраполяции на основе построения трендовых моделей.
Данные для построения трендовой модели промышленного производства Белгородской области за 1992-2011 гг. представлены в табл. 1 .
Таблица 1
Исходные данные для построения трендовой модели промышленного производства Белгородской области за 1992-2011 гг.
Год Индекс промышленного производства Российской Федерации Индекс промышленного производства Белгородской области
1997 101,0 106,0
1999 108,9 И5,3
2000 108,7 109,1
2001 102,9 110,1
2002 103,1 116,0
2003 108,9 10б,2
2004 ю8,о ю6,з
2006 ю6,з 112,8
2008 100,6 111,6
2010 108,2 110,0
2011 Ю4,7 ю6,9
На основании представленных исходных данных (табл. 1) были построены четыре трендовые модели, представленные на рис. 3-6.
Белгородская область -=-РФ ------Полиномиальный (Белгородская область)
Рис. 3. Полиномиальный тренд индекса промышленного производства
Белгородской области
Если для прогнозирования временного ряда, имеющего ярко выраженную линейную тенденцию, использовать формулу 5, опирающуюся на модель экспоненциального сглаживания, то модель, как правило, будет давать смещенные прогнозы, т.е. систематическую ошибку. Для таких временных рядов целесообразно использовать модели линейного роста, также применяющие процедуру экспоненциального сглаживания. Прогнозная модель определяется равенством
У АЙ = а^, (5)
где^уДО - прогноз, сделанный в момент? на г единиц времени (шагов) вперед;
ал,1 - оценка ах,.
В этих моделях прогноз может быть получен с помощью следующего выражения:
Ж0 = «и+« С6)
где ал, с/-, - текущие оценки коэффициентов; т - период прогноза.
Белгородская область -■- РФ Логарифмический (Белгородская область)
Рис. 4. Логарифмический тренд индекса промышленного производства
Белгородской области
# & £ & & £ & & # / # $ & $ & / # $ / /
Ф- Белгородская область -■- РФ -■ Степенной (Белгородская область)
Рис. 5. Степенной тренд индекса промышленного производства Белгородской области
-♦- Белгородская область -■- РФ Экспоненциальный (Белгородская область)
Рис. 6. Экспоненциальный тренд индекса промышленного производства
Белгородской области
В табл. 2 представим уравнение полиноминальной, логарифмической, степенной, экспоненциальной моделей индекса промышленного производства Белгородской области.
Таблица 2
Трендовые модели индекса промышленного производства Белгородской области
Тип модели Построение трендовой модели
Полиномиальная модель V = -0,1448 X2 +4,0849*+ 82,994
Логарифмическая модель у = 8,6212 1п(х) +86,856
Степенная модель у = 87,24 х0’0862
Экспоненциальная модель V = 93,819
Для адекватных моделей проведена оценка точности. Точность модели характеризуется величиной разности между значением фактического уровня и значением по построенной трендовой модели.
Для оценки качества однофакторной модели в эконометрике используют коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.
Средняя ошибка аппроксимации определяется как среднее отклонение полученных значений от фактических по формуле (7)
Допустимая ошибка аппроксимации не должна превышать ю%. Результаты проверки точности модели приведены в табл. 3.
Таблица 3
Средние относительные ошибки аппроксимации адекватных моделей, %
Тип модели Значение ошибки Точное значение ошибки Уровень точности
Логарифмическая 0,22 0,228 -
Степенная 0,22 0,220 Точный
Полиномиальная 0,22 0,220 Точный
Экспоненциальная 0,22 0,229 -
Итак, наиболее точной является степенная и полиноминальная трендовая модель. Рассмотрим прогноз индекса промышленного производства Белгородской области на 2012-2013 гг. в табл. 4.
Таблица 4
Прогноз индекса промышленного производства Белгородской области
на период 2012- 2013 гг.
Прогноз Индекс промышленного производства
Логарифмическая трендовая модель Степенная трендовая модель Полиномиальная трендовая модель Экспоненциальная трендовая модель
2012 113,10 П3,42 104,92 116,96
2013 113,50 113,88 102,77 118,19
Индекс промышленного производства Белгородской области при данных условиях по степенной трендовой модели в 2012 году прогнозируется на уровне 116,96%, а в 2013 году - на уровне 118,19%., по полиноминальной трендовой модели индекс промышленного производства составит в 2012 году 104,92%, а в 2013 году - 102,77%.
Важное прикладное значение в прогнозировании валового регионального продукта по Белгородской области принадлежит методам регрессионного анализа. Выявлено, что достоинством регрессионного метода следует считать его универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени.
Наилучшие результаты дает модель множественной регрессии:
Г=а+Ьл+Ъ2х2+Ъ3х3+....+Ъ„хп, (8)
где У - зависимая переменная (валовой региональный продукт по Белгородской области), х,- - независимые переменные (факторы), Ь,- - регрессионные коэффициенты.
Регрессионные коэффициенты корреляции представлены в табл. 5.
Главными критериями отбора факторов являются точность, достоверность, оперативность получения информации, а также возможность их прогнозирования. Исходя их этих требований, для построения модели были отобраны следующие факторы:
Численность населения, тыс. чел(х1);
Добыча полезных ископаемых млрд.руб (х2);
Индекс потребительских цен (х3);
Индекс цен производителей промышленных товаров (хД
Таблица 5
Регрессионные коэффициенты и коэффициенты корреляции
Независимые переменные Регрессионные коэффициенты Коэффициенты корреляции
Xi Численность населения, тыс.чел. 1,24 0,95
x2 Добыча ископаемых, млрд.руб. 12,57 0,94
Использованы исходные данные за период 1995-2011 гг. После определения регрессионных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:
У=-18684,2-+1,24^ + 12,57X2-1,83Х3-1,2бх^. (9)
Коэффициент корреляции принимает значения в интервале от -1 до +1. Если коэффициент больше 0,7 - связь сильная, или тесная. Наиболее сильная связь присутствует у фактора численности населения. Коэффициент детерминации для модели составляет R2=0,95.
Рассчитанный коэффициент корреляции свидетельствует об очень тесной зависимости изменения валовой продукции от изменения ее факторов. Коэффициент детерминации, характеризующий качество подбора прямолинейной линии регрессии для прогноза равен 0,95. Это говорит о том, что уравнение регрессии объясняется 95% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится лишь 5% дисперсии, т.е. остаточная дисперсия.
Таким образом, можно сделать вывод, что в ходе исследования был проведен прогноз дальнейшего изменения индекса промышленного производства. Для осуществления прогноза использовался метод экстраполяции на основе построения трендовых моделей. Для адекватных (действительных) моделей проведена оценка точности. Выявлено, что наиболее точной является степенная и полиномиальная трендовая модель.
Список литературы
1. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. - М.: Финансы и статистика,2003.-368 с.
2. Дуброва, Т.А Статистические методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. - М.: ЮНИТИ-ДАНА,2003.-206 с.
3. Егоров, В.В. Прогнозирование национальной экономики /В.В. Егоров. - М: ИНФРА-М,2001.-184 с.
4. Настенко, А.Д. Прогнозирование отраслевого и регионального развития / А.Д. Настен-ко. - М: ГелиосАРВ,2002.-144 с.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002 - 2011: стат. сб. М.: Росстат, 2002 - 2011.
PREDICTION SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION }
Загрузка...
