Индикаторные прогнозы

Индикаторное прогнозирование предполагает взаимопроникновение и взаимовлияние прогнозных и плановых процедур.

Прогноз должен включать следующие характеристики:

• Характеристики желаемых состояний (целевых ситуаций) экономического объекта задаются в опорных точках (индикаторах);

• Характеристики способов достижения этих состояний (регуляторы).

Индикатор - интегральный показатель (мультипликатор, вектор), количественно определяющий качественные характеристики того или иного процесса, состояния.

Регуляторы - особые механизмы поддержания оптимального функционирования процессов. Регулятор является механизмом реакции на значение индикатора.

По степени экономической значимости индикаторы бывают

• Бюджетообразующие и жизнеобеспечивающие. Для них предусмотрен жесткий режим управления посредством регуляторов.

• Для менее значимых показателей система индикаторов и регуляторов действует в отслеживающем режиме (только в негативных ситуациях)

Показатель самодостаточности - это устойчивый экономический рост, оценка которого производится с помощью сформированного набора индикаторов. Устойчивый экономический рост является для национальной экономики примером жизнеобеспечивающего индикатора!

Важнейшей задачей индикаторного прогнозирования является определение и использование пороговых значений индикаторов, призванных сигнализировать о приближении критического состояния объекта управления и необходимости изменения стратегии развития объекта, т.е. включение регуляторов: Тревоги; Экстремального положения; Банкротства и т.д.

Коридор задается внутри предельных границ функционирования объекта, для которого разрабатывается индикатор. Коридор является необходимым и достаточным для принятия управленческого решения, для него необходимо установить адекватные пороговые значения, достаточные для включения регуляторов. Принципов, алгоритмов построения коридора нет.

Индикаторные прогнозы различаются

По способу описания тенденций изменения объекта или процесса;

• Трендовый подход предполагает экстраполяцию выровненных значений динамического временного ряда прогнозируемого показателя.

• Факторный подход предполагает определение круга воздействующих на прогнозируемый показатель (индикатор) факторов (регуляторов) и формы их взаимосвязи.

По способу формирования параметров, характеризующих объект.

• Генетический подход основывается на прогнозировании устойчивых тенденций и сводится к перенесению зависимостей, характерных для прошлого и настоящего, на будущее.

• Нормативный подход состоит в определении параметров воспроизводства для достижения заданных целей экономического роста.

Генетический и нормативный подходы в прогнозировании выступают альтернативными способами выявления параметров, характеризующих прогнозируемый объект или процесс. Главной задачей прогнозирования становится согласование результатов прогнозных расчетов, получаемых на основе генетического и нормативного подходов.

Имитационные прогнозы

• В задачах прогнозирования приходится сталкиваться с проблемой выбора (предпочтения) варианта по тому или иному предпочтительному фактору.

• В случае небольшого числа факторов и анализируемых альтернатив ситуация поддается анализу с высокой степенью точности результатов при помощи уже описанных методов экспертных оценок или при помощи метода анализа иерархий.

• Наиболее же сложна ситуация, когда все факторы сильно взаимосвязаны и по предпочтению отдельных факторов мы не может четко выделить нужный вариант.

В таких ситуациях используется метод анализа чувствительности!

Анализ чувствительности - это метод, показывающий, насколько изменяются многомерные результирующие характеристики системы (зависимости) в ответ на конкретное изменение одной входной переменной (или группы переменных) при условии, что все остальные переменные не меняются.

Прогнозирование показателей чувствительности может существенным образом упростить оценивание основных показателей экономических процессов и систем.

Простейший вариант анализа чувствительности

• Предлагает последовательный перебор всех влияющих на результирующую характеристику факторов и их возможных изменений в ходе реализации проекта.

• Создается таблица, в которую сводятся прогнозируемые значения различных показателей по проекту, эта таблица носит название базового варианта,

• а далее исследуются изменения показателя, в зависимости от колебаний влияющих на него переменных.

• Задается серия вопросов, на основе которых происходит анализ.

• Обычно, каждую переменную неоднократно меняют, увеличивая или уменьшая ее ожидаемые значения, а остальные факторы оставляют неизменными. Всякий раз рассчитывают значения показателя, и, наконец, строят график зависимости показателя от изменяемой переменной.

Наклон линий регрессии (тангенс угла) показывает, насколько чувствителен показатель к изменениям на каждой входной переменной, чем круче наклон (угол наклона больше), тем чувствительнее показатель к изменению переменной

Более сложная интерпретация анализа чувствительности

• Предполагает исследование нелинейных зависимостей.

• Этот метод позволяет определить чувствительность системы к влиянию на нее одной или несколько групп факторов.

• Точное понятие коэффициентов чувствительности вводится в дисперсионном анализе.

• Эти коэффициенты имеют смысл дисперсии, а их величина определяет степень зависимости поведения системы от той или иной переменной, или группы переменных.

Коэффициенты чувствительности имеют смысл дисперсий

Все интегралы можно вычислить методом Монте–Карло при N ® ¥, как сходящиеся ряды.

В результате разложения получают функциональный ряд, члены которого имеют зависимость от какой-либо одной переменной или какой-либо группы переменных.

Чтобы выяснить, можно ли, не умаляя общности, «заморозить» (т. е. исключить из рассмотрения, зафиксировав) какую-либо переменную или группу переменных требуется ввести критерии чувствительности модели к этой переменной или их группе.

Коэффициенты - это дисперсии по разноразмерным слагаемым. Они характеризуют изменчивость соответствующих функций. Для оценки чувствительности используют отношения дисперсий по выделенным группам факторов к общей дисперсии системы.

Если эти отношения близки к нулю, то можно сделать вывод, что влияние данной группы переменных на результирующую функцию несущественно.