Hlavním účelem analýzy předpovědního objektu, jak je uvedeno, je vyvinout jeho předpovědní model. V literatuře je pojem model vykládán velmi široce. Tento termín označuje takové pojmy, jako je matematický popis procesu nebo objektu, algoritmický popis objektu, vzorec, který definuje zákon fungování objektu, grafické znázornění objektu (procesu) ve formě grafu. nebo vývojový diagram.

V přísném smyslu je model definován jako „fenomén, objekt, postoj, symbolický útvar nebo konvenční obraz (popis, diagram atd.), který je v určitém souladu se studovaným objektem a je schopen jej v procesu nahradit. výzkumu, poskytování informací o předmětu." V prognostice je tento pojem specifický a užší. Předpovědní model je model předpovědního objektu, jehož studium umožňuje získat informace o možných stavech objektu v budoucnu a způsobech, jak těchto stavů dosáhnout. Cílem prediktivního modelu je tedy získat informace nikoli o objektu obecně, ale o jeho budoucích stavech.

To určuje vlastnosti konstrukce a kontroly přiměřenosti předpovědních modelů. Při jejich konstrukci a vyhodnocování není možné přímo ověřit shodu mezi modelem a originálem ve spojení, protože model se musí vztahovat k budoucím stavům objektu. V tomto případě buď samotný objekt aktuálně neexistuje (navržený objekt), nebo existuje, ale není známo, jaké změny se s ním mohou v budoucnu stát.

Klasifikace modelů řízení, které jsou ve výše uvedených oblastech nejtypičtější, je následující: funkční modely; modely fyzikálních procesů; ekonomické modely; procedurální modely.

Funkční modely popsat funkce vykonávané hlavními složkami systému nebo řízeného procesu. Tyto modely se obvykle sestavují na začátku systémové studie nebo simulačního experimentu. Správnější by bylo nazývat takové modely strukturně-funkční a. Konstrukčně funkční model je konstruován ve formě diagramu. Funkce jsou nejčastěji popisovány dodatečně verbální formou.

Fyzikální model procesu určuje matematické vztahy mezi proměnnými fyzického výrobního procesu. Mohou to být technologické parametry procesu: teplota, tlak, spotřeba paliva, rychlost válcování, lisovací síla, procento látky ve směsi atd. V souladu s povahou studovaného procesu mohou být takové modely spojité a diskrétní v časových, deterministických a statistických a způsobem získávání informací - analytickým a experimentálním.

Ekonomické modely určit vztah mezi různými ekonomickými ukazateli procesu nebo systému a různými druhy omezení kladených na ekonomické ukazatele, kritéria, která umožňují optimalizovat proces z ekonomického hlediska. Mohou mít, stejně jako modely fyzikálních procesů, formu vzorců, rovnic a také algoritmické notace, pokud je analytická reprezentace procesu obtížná. Tuto třídu modelů lze dále rozdělit na plánovací modely a produkční modely.

Plánováno modely slouží k optimalizaci vyvinutých plánů pro vývoj systému. Patří sem také prognostické modely, které jsou zaměřeny na formulování pravděpodobných alternativ rozvoje systému za účelem výběru optimálního řešení plánování. Plánované ekonomické modely jsou navrženy tak, aby poskytovaly kvantitativní posouzení různých variant plánu v souladu s kritériem optimality v modelu.

Výroba modely určují vztah mezi ekonomickými ukazateli a parametry procesu při jeho vývoji. Jsou určeny pro provozní kontrolu fungování systému. V tomto případě je zpravidla formulován matematický nebo algoritmický popis účelové funkce a jsou určeny metody pro její operační výpočet a optimalizaci za různých vnějších podmínek.

Podle rozsahu modelovaného procesu se ekonomické modely dělí na makro- a mikroekonomické. Makroekonomické modely se týkají procesů na úrovni národního hospodářství, úkolů plánování a řízení odvětví a řešení meziodvětvových problémů. Nejběžnější formou makroekonomických modelů jsou modely rozvahového plánování. Mikroekonomické modely se zabývají problémy plánování a řízení na úrovni podniku nebo fázemi procesu vytváření velkých technických systémů.

Procedurální modely popsat provozní charakteristiky systémů, tj. pořadí a obsah řídících vlivů. Nejdůležitější modely v této třídě, které jsou zvláště zajímavé pro optimalizaci procesů a systémy automatizace řízení, jsou informační modely. Kromě nich tato třída zahrnuje modely provozních režimů a zajištění provozní bezpečnosti. Informační modely určují strukturu informačních toků v systému, obsah, formát, rychlost zpracování informací, místa vzniku a spotřeby informací, hlavní fáze jejich průchodu a řízení nad nimi. Procedurální modely režimů a zajištění provozní bezpečnosti popisují akci, která mění stav systému (start, stop, změna zátěže atd.), a také soubor pravidel a omezení kladených na provoz systémů za bezpečnostních podmínek. Charakteristickým znakem posledního typu modelů je zahrnutí lidského operátora do modelového diagramu. Provádí funkce monitorování provozních režimů a přijímání rozhodnutí, která zabraňují poruše nebo nouzové situaci.

Klasifikace modelů závisí nejen na podstatě modelovaného procesu, ale také na metodickém aparátu, který tvoří základ modelu. Je zřejmé, že v tomto ohledu se klasifikace prognostických modelů bude shodovat s klasifikací prognostických metod. V tomto ohledu můžeme zaznamenat specifický typ předpovědních modelů - expertní modely. Zahrnují formální popis operačních postupů, reprezentaci objektu modelování ve formě procesu, speciální vzorce a algoritmy pro zpracování odborných posudků. Postup generování těchto odhadů je však kreativní a neformální.

Základní principy sociálního prognózování jsou následující:

systematické předpovídání, vyžadující provázanost a podřízenost předpovědí předpovědního objektu a předpovědního pozadí a jejich prvků se zohledněním zpětné vazby;

důslednost - koordinace normativních a vyhledávacích prognóz různého charakteru;

variabilita - vývoj možností prognózy na základě charakteristiky pracovní hypotézy, účelu prognózy a možností pro pozadí prognózy;

kontinuita - úprava předpovědí, jakmile budou k dispozici nová data o objektu předpovědi;

ověřitelnost - stanovení spolehlivosti, přesnosti, platnosti předpovědí;

rentabilita - zvýšení ekonomického efektu použití prognózy nad náklady na její vývoj.

Rozlišují se následující typy předpovědí: vyhledávání, jehož obsahem je určení možných stavů předpovědního objektu v budoucnu;

normativní, jejímž obsahem je stanovení způsobů a načasování dosažení možných stavů předpovědního objektu v budoucnu;

komplexní, obsahující prvky vyhledávání a normativních prognóz;

interval, jehož výsledek je prezentován ve formě intervalu spolehlivosti charakteristik objektu prognózy pro danou pravděpodobnost prognózy;

bod, jehož výsledek je prezentován jako jediná hodnota charakteristiky předpovědního objektu bez uvedení intervalu spolehlivosti;

provozuschopný s průběžnou dobou pro předpovídaný objekt až jeden měsíc;

krátkodobé, s průběžnou dobou pro předpovídaný objekt od jednoho měsíce do jednoho roku;

střednědobé, s průběžným obdobím pro objekt prognózy od jednoho do pěti let;

dlouhodobé, s průběžnou dobou pro předpovědní objekty od pěti do patnácti let;

dlouhodobé, s průběžnou dobou pro předpovědní objekt delší než patnáct let;

vícerozměrný, obsahující několik kvalitativních nebo kvantitativních charakteristik objektu prognózy;

jednorozměrný, vztahující se k Zemi a lidstvu jako celku; národní, týkající se státu jako celku.

Mezi parametry prognózy patří:

prognózované období - časové období, na jehož základě je retrospektiva postavena;

přesnost prognózy - posouzení intervalu spolehlivosti prognózy pro danou pravděpodobnost její realizace;

spolehlivost prognózy - posouzení pravděpodobnosti realizace prognózy pro daný interval spolehlivosti;

validita prognózy - míra souladu metod a výchozích informací s objektem, cíli a cíli prognózy;

Chyba předpovědi je zadní hodnota odchylky od předpovědi, od skutečného stavu objektu nebo cest a načasování předpovědi.

Fáze předpovědi jsou:

předprognózní orientace - soubor prací, které předcházejí vypracování prognostického úkolu a zahrnují definici předmětu, účelu a cílů prognózování, jakož i základní období a průběžné období prognózy;

zadání prognózy - dokument definující cíle a záměry prognózy a upravující postup jejího zpracování;

prediktivní retrospekce - studium historie vývoje předpovědního objektu a předpovědního pozadí za účelem získání jejich systematického popisu;

prediktivní diagnostika - studium systematického popisu objektu prognózy a pozadí prognózy za účelem identifikace trendů jejich vývoje a výběru modelů a metod prognózování;

prognostická prospekce - vypracování prognózy na základě výsledků prognostické diagnózy;

ověření předpovědi - posouzení spolehlivosti a přesnosti nebo kontrola platnosti předpovědi;

úprava prognózy - upřesnění prognózy na základě jejího ověření a doplňujících údajů;

předpovědní syntéza - vývoj systémové předpovědi.

Vědecky podložená prognóza je důležitým nástrojem moderního managementu. Slouží jak pro strategické plánování rozvoje jednotlivých podniků, tak pro vypracování dlouhodobých socioekonomických programů na úrovni státu. Struktura a fáze tohoto procesu úzce souvisí s metodikou a přijatým modelem.

Prognóza je systém teoreticky podložených představ o možných budoucích stavech objektu a směrech jeho vývoje. Tento koncept je podobný termínu hypotéza, ale na rozdíl od druhého je založen na kvantitativních ukazatelích a má větší spolehlivost. Společným rysem těchto dvou konceptů je, že zkoumají objekt nebo proces, který ještě neexistuje.

Aplikované prognostické techniky prošly aktivním rozvojem v 70. letech. XX století a boom v jejich používání v zahraničí pokračuje dodnes. Může za to především nový směr výzkumu – globální problémy, jejichž hlavním úkolem je řešení světových zdrojových, demografických a ekologických problémů.

Prognózování je věda, která má úzký vztah ke statistice a jejím analytickým metodám. Při provádění analýz jsou široce využívány úspěchy matematiky, přírodních a jiných věd.

Předpovídání a plánování se v různých obměnách doplňují. Ve většině případů je prognóza vypracována před vytvořením plánu. Může také sledovat plán, aby určil možné důsledky. Ve velkých studiích (na státní nebo regionální úrovni) může prognóza fungovat jako samotný plán.

Cíle

Hlavním úkolem prognózování je identifikovat efektivní způsoby řízení socioekonomických procesů ve společnosti nebo ekonomického a technického rozvoje podniku.

Metodologický základ pro dosažení těchto cílů je následující:

• analýza trendů ekonomického a technologického rozvoje;
• předvídání různých možností;
• srovnání stávajících trendů a stanovených cílů;
• posouzení možných důsledků přijatých ekonomických rozhodnutí.

Předpovědní metody

Prognózování se provádí podle určité metodiky, která je chápána jako systém ukazatelů a přístupů ke zkoumanému objektu a logika výzkumu. Další parametry závisí také na tom, jakou metodiku zvolíte – kolik fází prognózování bude provedeno a jaký bude jejich obsah.

Mezi obrovským počtem prognostických metod lze rozlišit následující hlavní skupiny:

1. Individuální odborné posudky:

• Rozhovor - informace jsou získávány během rozhovoru (formalizovaného a neformálního, přípravného a nezávislého, řízeného a neřízeného).
• Dotazníkové šetření (individuální, skupinové, hromadné, prezenční a korespondenční).
• Vypracování předpovědního scénáře (využívá se v oblastech řídících činností).
• Analytická metoda - sestavení stromu cílů (pro hodnocení hierarchických nebo strukturálních procesů).

2. Hromadná expertní posouzení založená na získání konsenzuálního názoru ve skupině expertů:

• setkání;
• "kulaté stoly";
• "Delphi";
• "brainstorm";
• "soudní" metoda.

3. Formalizované metody založené na použití matematických metod hodnocení:

• extrapolace;
• matematické modelování;
• morfologická metoda a další.

4. Komplexní techniky, které kombinují několik z výše uvedených:

• „dvojitý strom“ (používá se pro základní výzkum a výzkum a vývoj);
• předpovědní graf;
• "Vzor" a další.

Správně zvolená metoda prognózy výrazně ovlivňuje její chyby. Například strategické plánování nepoužívá extrapolaci (předvídání nad rámec experimentálních dat nebo rozšíření vlastností z jedné předmětné oblasti do druhé).

Etapy

Posloupnost fází prognózy v obecném případě představuje práci podle následujícího schématu:

1. Příprava.
2. Analýza vnitřních a vnějších podmínek v retrospektivě.
3. Rozvíjení možností pro vývoj událostí alternativní cestou.
4. Odbornost.
5. Výběr vhodného modelu.
6. Její hodnocení.
7. Analýza kvality vyšetření (a priori a a posteriori).
8. Realizace prognóz vývoje, jejich kontrola a úprava (v případě potřeby).

Níže je uveden popis hlavních fází prognózování a jejich charakteristik.

Přípravná fáze

V první fázi jsou vyřešeny následující otázky:

1. Předprognózní orientace (formulace předmětu studia, formulace problému, stanovení cílů a záměrů, primární modelování, formulace pracovních hypotéz).
2. Informační a organizační příprava.
3. Formulace předpovědního úkolu.
4. Příprava počítačové podpory.

Ve fázi prognózování jsou také stanoveni interpreti, kteří musí prognózu provést. Tato skupina se může skládat z kompetentních pracovníků odpovědných za organizační práci a informační podporu a zahrnuje také odbornou komisi.

Jsou zdokumentovány následující body:

• prognostické rozhodnutí;
• složení pracovních komisí;
• pracovní rozvrh;
• analytický přehled studovaného problému;
• smlouvy nebo jiné dohody se specialisty zabývajícími se prognózováním.

Analýza

Ve druhé, analytické fázi prognózování, se provádějí následující typy prací:

• výzkum informací o předmětu zpětně;
• oddělení kvalitativních a kvantitativních ukazatelů;
• analýza vnitřních podmínek (ve vztahu k podniku to může být: jeho organizační struktura, technologie, personál, kultura výroby a další kvalitativní parametry);
• studium a hodnocení vnějších podmínek (interakce s obchodními partnery, dodavateli, konkurenty a spotřebiteli, celkový stav ekonomiky a společnosti).

V procesu analýzy je diagnostikován současný stav objektu a určeny trendy v jeho dalším vývoji a identifikovány hlavní problémy a rozpory.

Alternativní možnosti

Fáze identifikace dalších, nejpravděpodobnějších možností rozvoje objektu je jednou z klíčových fází prognózování. Přesnost prognózy, a tedy i účinnost rozhodnutí přijatých na jejím základě, závisí na správnosti jejich stanovení.

V této fázi se provádějí následující práce:

• vypracování seznamu alternativních možností rozvoje;
• vyloučení těch procesů, které mají v daném období pravděpodobnost realizace pod prahovou hodnotou;
• podrobnou studii každé další možnosti.

Odbornost

Na základě dostupných informací a dříve provedených analýz je provedena expertní studie objektu, procesu nebo situace. Výsledkem této prognostické fáze je rozumný závěr a identifikace scénářů, za kterých bude vývoj nejpravděpodobnější.

Vyšetření lze provést různými metodami:

• pohovory;
• průzkum;
• jednorázový nebo vícekolový průzkum odborníků;
• anonymní nebo otevřená výměna informací a další metody.

Výběr modelu

Prognostický model je zjednodušený popis zkoumaného objektu nebo procesu, který umožňuje získat potřebné informace o jeho budoucím stavu, směrech k dosažení takového stavu a vzájemných vztazích jednotlivých prvků systému. Vybírá se na základě výzkumné metody.

V ekonomii existuje několik typů takových modelů:

• funkční, popisující činnost hlavních součástí;
• modely charakterizované metodami ekonomické fyziky (určení matematických závislostí mezi různými proměnnými výrobního procesu);
• znalec (speciální vzorce pro zpracování znaleckých posudků);
• ekonomické, založené na stanovení závislostí mezi ekonomickými ukazateli predikovaného systému;
• procedurální (popisující manažerské interakce a jejich pořadí).

Existují také další klasifikace modelů:

1. Podle aspektů, které se v nich odrážejí – produkční a sociální.
2. Modely určené k popisu příjmů, spotřeby a demografických procesů.
3. Ekonomické modely různých úrovní (dlouhodobé pro prognózování ekonomického vývoje, mezisektorové, sektorové, výrobní).

V předpovědních modelech se rozlišují tyto formy popisu jevů:

• text;
• grafické (extrapolační metody);
• síť (grafy);
• stavební bloková schémata;
• matice (tabulky);
• analytické (vzorce).

Model je vytvořen pomocí následujících metod:

• fenomenologické (přímé studium a pozorování probíhajících jevů);
• deduktivní (výběr detailů z obecného modelu);
• induktivní (zobecnění z jednotlivých jevů).

Po výběru modelu se vytvoří předpověď na určitá období. Získané výsledky jsou porovnány s aktuálně známými informacemi.

Kontrola kvality

Fáze ověřování prognózy, respektive kontrola její spolehlivosti, se provádí na základě předchozích zkušeností (a posteriori) nebo nezávisle na nich (a priori). Hodnocení kvality se provádí pomocí následujících kritérií: přesnost (rozptyl předpovědních trajektorií), spolehlivost (pravděpodobnost implementace zvolené varianty), spolehlivost (míra nejistoty procesu). Pro posouzení odchylky prognostických kritérií od jejich skutečných hodnot se používá koncept zvaný chyby prognózy.

Proces controllingu také zahrnuje porovnávání výsledků s jinými modely a vypracování doporučení pro řízení objektu nebo procesu, pokud takový dopad může mít dopad na vývoj událostí.

Existují 2 metody hodnocení kvality:

1. Diferenciál, ve kterém se používají jasná kritéria (určující jasnost zadání předpovědního úkolu, včasnost postupných prací, odborná úroveň účinkujících, spolehlivost informačních zdrojů).
2. Integrální (obecné hodnocení).

Hlavní faktory

Přesnost prognózy je ovlivněna následujícími hlavními faktory:

• kompetence expertní skupiny;
• kvalita připravených informací;
• přesnost měření ekonomických dat;
• úroveň metod a postupů používaných v prognózování;
• správný výběr modelu;
• konzistentnost metodických přístupů mezi různými specialisty.

Často velké chyby vznikají také tím, že se neberou v úvahu konkrétní podmínky, ve kterých je model aplikován.

Implementace

Poslední fází prognózování je realizace prognózy a sledování průběhu její realizace. Pokud jsou identifikovány kritické odchylky, které mohou významně ovlivnit další vývoj událostí, je prognóza upravena.

Úroveň přijímání rozhodnutí o změně se může lišit. Pokud jsou nevýznamné, pak úpravu provede analytická skupina, která je zodpovědná za vypracování prognózy. V některých případech jsou do této práce zapojeni odborníci.

Fáze předvídání: sekvence a charakterizace – vše o cestách na webu

Příloha 1. METODY STATISTICKÉ ANALÝZY A PROGNÓZY V PODNIKÁNÍ

3. Hlavní fáze prognózování a typy prognóz

Konstrukce prognózy a s ní spojená konstrukce a experimentální testování (verifikace) pravděpodobnostního statistického modelu jsou obvykle založeny na současném využití dvou typů informací:
- apriorní informace o povaze a věcné podstatě analyzovaného jevu, prezentovaného zpravidla ve formě určitých teoretických zákonitostí, omezení, hypotéz;
- zdrojové statistiky charakterizující proces a výsledky fungování analyzovaného jevu nebo systému.

Lze rozlišit následující hlavní fáze prognózování.

1. etapa(inscenované) zahrnuje stanovení konečných aplikačních cílů prognózování; soubor faktorů a ukazatelů (proměnných), popis vztahů, mezi kterými nás zajímají; role těchto faktorů a ukazatelů - které z nich lze v rámci konkrétního úkolu uvažovat vstup(tj. plně nebo částečně regulované nebo alespoň snadno registrovatelné a předvídatelné; takové faktory mají svůj význam vysvětlující v modelu) a které - o víkendech(tyto faktory je obvykle obtížné přímo předvídat, jejich hodnoty se tvoří jakoby v procesu fungování modelovaného systému a samotné faktory nesou sémantickou zátěž vysvětlitelný).

2. etapa (a priori, předmodelka) spočívá v analýze věcné podstaty studovaného procesu nebo jevu před konstrukcí modelu, utváření a formalizaci dostupných apriorních informací o tomto jevu ve formě řady hypotéz a výchozích předpokladů ( posledně uvedené musí být podpořeno teoretickou úvahou o mechanismu studovaného jevu nebo, je-li to možné, experimentálním testováním).

3. etapa (informačně-statistické) spočívá ve sběru potřebných statistických informací, tzn. zaznamenávání hodnot faktorů a ukazatelů zapojených do analýzy v různých časových a (nebo) prostorových cyklech fungování modelovaného systému.

4. etapa (specifikace modelu) zahrnuje přímý závěr (na základě hypotéz a výchozích předpokladů přijatých ve 2. etapě) obecné podoby modelových vztahů spojujících nás zajímavé vstupní a výstupní proměnné. Hovoříme-li o obecné podobě vztahů modelu, máme na mysli skutečnost, že v této fázi bude určena pouze struktura modelu, jeho symbolický analytický zápis, ve kterém spolu se známými číselnými hodnotami (reprezentovanými především počáteční statistickou data), budou veličiny, smysluplný význam, které jsou definovány, ale číselné hodnoty nikoli (obvykle se nazývají parametry modelu, jejichž neznámé hodnoty jsou předmětem statistického odhadu).

5. etapa (studie identifikovatelnosti a identifikace modelu) spočívá v provedení statistické analýzy modelu za účelem „upravení“ hodnot jeho neznámých parametrů na výchozí statistická data, která máme k dispozici. Při realizaci této fáze musí „prognostik“ nejprve odpovědět na otázku Je možné v zásadě jednoznačně obnovit hodnoty neznámých parametrů modelu? podle dostupných výchozích statistických dat se strukturou (metodou specifikace) modelu přijatého ve 4. etapě. To tvoří tzv problém s identifikovatelností modely. A pak, po kladné odpovědi na tuto otázku, je třeba se rozhodnout problém s identifikací modely, tzn. navrhnout a implementovat matematicky správný postup pro odhad neznámých hodnot parametrů modelu s využitím dostupných výchozích statistických dat. Pokud je problém identifikovatelnosti vyřešen negativně, vrátí se do fáze 4 a provedou potřebné úpravy řešení problému specifikace modelu.

6. etapa (ověření modelu) spočívá v použití různých postupů pro porovnávání modelových závěrů, hodnocení, důsledků a závěrů se skutečností. Tato fáze se také nazývá fáze statistické analýzy přesnosti a přiměřenosti modelu. Pokud jsou výsledky této fáze pesimistické, je nutné se vrátit do fáze 4 a někdy do fáze 1. Pokud fáze ověření modelu dává pozitivní výsledky, pak lze model přímo použít k vytvoření prognózy v souladu s obecným schématem popsané výše (10).

V popisu obsahu 1. etapy prognostického postupu jsme diskutovali zejména o nutnosti stanovení konečných aplikačních cílů prognózování. Z toho vyplývá zejména stanovení požadovaného typ předpovědi. Typ prognózy je určen dvěma faktory:
horizontu předpovědi A
hierarchická úroveň predikovaného ukazatele.

Podle horizontu prognózy se prognózy dělí na krátkodobý(1-2 časové kroky vpřed), střednědobý(pro 3-5 taktů) a dlouhodobý(více než 5 časových kroků napřed).

Na základě úrovně predikovaného ukazatele je vhodné rozlišovat makro-, meso- A mikropředpovědi. Vše, co souvisí s prognostickými ukazateli charakterizujícími činnost firem, společností a podniků, patří do mikroúrovně. K popisu vnějšího prostředí se používají mezo- (regionální a sektorová úroveň) a makropředpovědi.

Je třeba zdůraznit, že ve skutečnosti může podnikatel nebo vedoucí podniku samozřejmě úspěšně podnikat a neovládat metody konstrukce matematických prognostických modelů. Ve stále více konkurenčním prostředí však znalost těchto metod poskytuje podnikateli a jeho podnikání někdy neméně významné konkurenční výhody, než je získání určitého podílu na trhu nebo získání lukrativního úvěru.

Předchozí

Hlavní fáze prognózování

Etapa prognózování je součástí procesu tvorby prognózy, charakterizována svými úkoly, metodami a výsledky.

Proces vytváření předpovědí (bez ohledu na objekt předpovědi) zahrnuje následující hlavní fáze:

1) Předprognózní orientace (výzkumný program) je etapou předcházející prognózování. Jde o objasnění prognózního úkolu, formulaci cílů a záměrů, předmětu, problémů a pracovních hypotéz, metod, struktury a organizace studia.

2) Konstrukce výchozího (základního) modelu predikovaného objektu pomocí metod systémové analýzy, k jehož objasnění je možné provést průzkum mezi populací a odborníky.

3) Sběr podkladových dat prognózy.

Pozadí prognózy je soubor podmínek vnějších vůči objektu prognózy, které jsou zásadní pro řešení problému prognózy.

4) Konstrukce řad dynamiky indikátorů základu budoucích předpovědních modelů pomocí extrapolačních metod;

5) Konstrukce řady hypotetických (předběžných) vyhledávacích modelů predikovaného objektu pomocí vyhledávacích metod analýzy profilů a indikátorů pozadí.

6) Konstrukce řady hypotetických normativních modelů predikovaného objektu pomocí metod normativní analýzy se specifikací hodnot absolutních (tj. neomezených rámcem pozadí prognózy) a relativních (tj. vázaných na tento rámec). ) optimální.

7) Posouzení spolehlivosti a přesnosti, jakož i platnosti (ověření) předpovědi.

9) Odborné projednání (prozkoumání) prognózy a doporučení, jejich upřesnění s přihlédnutím k projednání a doručení zákazníkovi.

10) Nová předprognózní orientace založená na porovnání materiálů z již vypracované prognózy s novými podkladovými daty prognózy a nového cyklu výzkumu tak, aby byl dodržen princip kontinuity.

Ověření výsledků prognózy:

Hodnota předpovědi je určena tím, jak věrohodně se v ní odráží budoucnost. Vědecká předpověď musí být ověřitelná, tzn. musí existovat reálná možnost kontroly, zda byla předpověď správná či nikoli, a musí existovat pravděpodobnost pro oba výsledky.

Ověření výsledků prognózy znamená kontrolu přesnosti a spolehlivosti prognózy, může být absolutní i relativní.

Relativní verifikace jsou různé způsoby hodnocení kvality předpovědí před výskytem předpovídané události. Výsledky relativního ověření budou méně přesné než výsledky absolutního ověření, ale pohotovější, a proto cennější pro rozhodování managementu.

Absolutní ověření předpovědi, tzn. stanovení míry jeho korespondence se skutečným stavem objektu v prognózované budoucnosti je prakticky možné až na konci průběžného období. Jedná se o speciální úkol, který přesahuje rámec samotného prognózování.

Ověřovací postup je žádoucí a povinný. V relativně jednoduchých případech hrají roli tohoto postupu vlastně expertní průzkumy. Ve složitějších případech je vyžadován zvláštní postup pro jeden z osmi typů ověření: (TYPY NEJSOU POVINNÉ)

1) Přímá verifikace – kontrola prognózy jejím vypracováním jinou než původně používanou metodou.

2) Nepřímá verifikace – kontrola prognózy jejím porovnáním s prognózami získanými z jiných zdrojů informací.

3) Inverzní verifikace - kontrola prognózy kontrolou adekvátnosti modelu prognózy za retrospektivní období.

4) Následné (duplicitní) ověřování - kontrola prognózy analytickým nebo logickým odvozením prognózy z dříve získaných prognóz.

5) Ověření opakovaným šetřením - ověření prognózy pomocí doplňujícího názoru, který se liší od názoru většinového.

6) Ověření oponentem – kontrola prognózy vyvrácením kritických komentářů oponenta k prognóze.

7) Ověřování s přihlédnutím k chybám – kontrola prognózy identifikací a zohledněním zdrojů pravidelných chyb prognózy.

8) Ověření kompetentním odborníkem - kontrola prognózy porovnáním s názorem nejkompetentnějšího odborníka.

Ministerstvo hospodářského rozvoje Ruska. Hlavní úkoly a funkce v systému makroekonomického prognózování a plánování

Ministerstvo hospodářského rozvoje je federálním výkonným orgánem, který provádí jednotnou státní sociálně-ekonomickou politiku. Hlavním úkolem je identifikovat cesty a vyvinout metody pro efektivní ekonomický rozvoj.

Funkce: (příklady v závorkách)

1.analytické (analýza ekonomické situace Ruské federace, trendy socioekonomického vývoje, ekonomická situace v regionech, průběh reforem prováděných v zemi)

2. informační (příprava výročních a čtvrtletních zpráv o stavu ruské ekonomiky)

3. expert (závěry o rozvoji některých odvětví hospodářství a regionů země, rozvoj tržní infrastruktury; zlepšení legislativního rámce)

4. poradenství (návrhy cenové politiky v Ruské federaci; rozvoj tržní infrastruktury)

5. vývoj a zdůvodňování různých aspektů vnitřní politiky státu (tvorba a zdůvodňování regionální hospodářské politiky; socioekonomická politika státu)

6. vývoj metod realizace vnitřní politiky státu (řešení problémů hospodářské, sociální, strukturální politiky)

7. vypracovávání prognóz, projektů strategických federálních programů a plánů (vypracovává komplexní prognózu sociálního a ekonomického vývoje Ruské federace, jejích regionů, odvětví a odvětví hospodářství)

8. organizační a metodické řízení plánovaných prací v Ruské federaci (koordinace prací na přípravě a realizaci federálních a mezistátních cílových programů; tvorba seznamu cílových programů)

Strategické plánování jako nástroj státní regulace moderní tržní ekonomiky.

Důležitost vládního plánování je přeměřit systém

ekonomické vztahy.

Koncepční model strategického plánování

Jakákoli organizace je vytvořena pro konkrétní účel a svou povahou jsou

se dělí na trh A ne trh.

Organizace trhu se zase dělí na komerční a nekomerční

komerční organizace (státní podniky a zařízení

infrastruktura).

Cílem komerčních organizací je zisk. Účel není komerční

organizací, to zajišťuje fungování tržního mechanismu.

Obecným cílem strategického plánování je upřesnění stavu podniku a

poskytnout směr a pokyny pro rozvoj specifičtějších cílů a

strategie na různých úrovních. Tyto cíle musí být konkrétní a

měřitelné, aby poskytly základ pro následné rozhodování a hodnocení

pracovat na jejich dokončení. Pokud cíle přesahují skutečné možnosti organizace,

pak může dojít k zastavení činnosti společnosti.

Rozvoj strategie a implementace strategického plánování vedení

firmy musí objektivně zohledňovat pluralitu a hierarchii cílů

existující v rámci společnosti, aby se předešlo nejednotnosti ve strategiích a

programy.

Obecný koncept způsobů, jak dosáhnout stanovených cílů, se nazývá strategie.

Strategie odráží obecný pohyb k cíli, směr pohybu, metody

úspěchy a zdroje, které by k tomu měly být použity. Strategie

musí být úředně doložena a její provedení podléhá přísnému

řízení. V souladu s vypracovanou strategií je prováděna restrukturalizace

organizační systém, jeho řízení, tvorba plánů, prezentace všeobecn

pokyny pro operativní rozhodnutí. Strategie vyvinutá společností není

je jediný, mohou existovat další alternativní strategie,

které mohou určovat další typy činností. V případě

v nepředvídané situaci jsou vypracovány situační plány, na jejichž základě

Následně je vypracován strategický akční plán.

Neexistuje jediná strategie připravená pro všechny příležitosti.

Hlavní cíle, principy a funkce systému státního strategického plánování (Federální zákon o strategickém plánování Ruské federace, 2014)

Základní principy státního strategického plánování

· Princip jednoty a integrity

· Principem jednoty a celistvosti systému státního strategického plánování se rozumí jednota přístupů k organizaci a fungování systému státního strategického plánování, jednota postupu při realizaci procesu státního strategického plánování, zlepšení monitorování a podávání zpráv o plnění dokumentů státního strategického plánování.

· Princip vnitřní rovnováhy

· Principem vnitřní rovnováhy systému státního strategického plánování se rozumí soulad hlavních prvků systému státního strategického plánování mezi sebou z hlediska cílů, záměrů a opatření pro sociálně-ekonomický rozvoj Ruské federace a zajištění národní bezpečnosti .

· Princip účinnosti a efektivity systému

· Princip účinnosti a účelnosti fungování systému státního strategického plánování znamená, že volba způsobů a metod dosažení cílů socioekonomického rozvoje Ruské federace a posílení národní bezpečnosti by měla vycházet z potřeby dosáhnout daných výsledky s racionálním vynaložením zdrojů.

· Princip samostatnosti při volbě způsobů řešení problémů

· Princip nezávislosti při volbě způsobů řešení problémů znamená, že účastníci procesu státního strategického plánování jsou v rámci své kompetence nezávislí při volbě způsobů a metod dosahování cílů a řešení problémů socioekonomického rozvoje.

· Princip odpovědnosti účastníků procesu státního strategického plánování

· Princip odpovědnosti účastníků procesu státního strategického plánování znamená, že účastníci procesu jsou odpovědni za efektivitu řešení problémů a provádění opatření k dosažení cílů socioekonomického rozvoje Ruské federace a zajištění národní bezpečnosti v rámci své působnosti. a v souladu s právními předpisy Ruské federace.

· Princip vymezení subjektů působnosti a pravomocí ve svěřené oblasti odpovědnosti

· Princip "otevřenosti"

Základní cíle

1. zlepšení kvality života obyvatel,

2. růst ruské ekonomiky

3. zajištění bezpečnosti země

Hlavní funkce

První skupina funkcí je spojena s hodnocením vnitřních a vnějších podmínek a trendů socioekonomického vývoje a na tomto základě zjišťováním příležitostí a omezení socioekonomického rozvoje.

Druhá skupina funkcí souvisí se stanovováním cílů. Úkolem systému státního strategického plánování je podle zákona včas stanovit konkrétní cíle socioekonomického rozvoje Ruské federace do budoucna a jasně formulovat priority socioekonomické politiky.

Třetí skupina funkcí je zaměřena na volbu cest a prostředků k dosažení stanovených milníků, které zajistí co nejefektivnější využití dostupných zdrojů.

Realizace této skupiny funkcí vyžaduje jednak tvorbu souborů opatření, která zajistí dosažení stanovených cílů socioekonomického rozvoje v příslušných oblastech ekonomiky a sociální sféry.

Pořadí a sled vývoje prognózy se provádí v několika fázích.

Fáze 1 – prediktivní retrospekce, tedy stanovení předpovědního objektu a předpovědního pozadí. NA předpovědní objekt Patří sem procesy, jevy a děje, ke kterým směřuje lidská kognitivní a praktická činnost. Předpověď pozadí je soubor podmínek vnějších vůči objektu, které jsou podstatné pro platnost předpovědi. Práce v retrospektivní fázi se provádí v následujícím pořadí:

Tvorba popisu objektu v minulosti, který zahrnuje prediktivní analýzu objektu, posouzení jeho parametrů, jejich významu a vzájemných souvislostí;

Identifikace a hodnocení zdrojů informací, postup a organizace práce s nimi, sběr a umístění retrospektivních informací;

Prohlášení cílů výzkumu.

Prognostici při plnění úkolů předpovědní retrospekce zkoumají historii vývoje objektu a předpovědní pozadí, aby získali jejich systematický popis.

2. stadium – prognostická diagnostika, při kterém se zkoumá systematický popis předpovědního objektu a předpovědního pozadí za účelem identifikace trendů jejich vývoje a výběru modelů a předpovědních metod. Práce se provádí v následujícím pořadí:

Vypracování modelu předpovědního objektu včetně formalizovaného popisu objektu, kontrola míry přiměřenosti modelu k objektu;

Výběr prognostických metod, vývoj algoritmu a pracovních programů.

Fáze 3 – prospekce, tj. proces rozsáhlého vývoje prognózy, zahrnující: 1) výpočet parametrů prognózy pro dané předstihové období; 2) syntéza jednotlivých složek prognózy.

Fáze 4 – hodnocení prognózy, včetně jeho ověření, tzn. stanovení spolehlivosti, přesnosti a validity.

Výsledky prognózy jsou vypracovány ve formě certifikátu, zprávy nebo jiného materiálu a předloženy zákazníkovi.

Výslednou předpověď lze v budoucnu upravit, tzn. objasnění na základě výsledků ověřování s přihlédnutím k dalším materiálům a výzkumu.

Forecasting specifikuje míru odchylky předpovědi od skutečného stavu objektu, která se nazývá chyba předpovědi. Chyba prognózy nesouvisí s kvalitou prognózy, ale závisí na rozhodnutích učiněných na jejím základě a jejich realizaci.

Informační pole používané v prognózování je soubor dat o objektu prognózy, přivedený v souladu s úkoly a metodami prognózování. Informační pole je tvořeno na základě primárních a sekundárních informací.

Primární data jsou získány jako výsledek výzkumu specificky prováděného za účelem řešení konkrétního problému. Jsou shromažďovány prostřednictvím pozorování, měření, průzkumů a experimentálních studií. Obvykle se provádějí pouze pro část obecného, ​​tedy obecného souboru zkoumaných objektů, tato část se nazývá vzorek;

Sekundární data, se používají při provádění tzv. desk research. Jedná se o údaje dříve shromážděné z interních a externích zdrojů pro jiné účely, než jsou účely této studie.

Desk research je nejdostupnější a nejlevnější metodou získávání informací nezbytných pro prognózování. Pro malé organizace je to hlavní způsob získávání informací.

Mezi interní zdroje informací patří účetní, finanční, statistické a jiné výkazy organizace, rozhovory se zaměstnanci a vedoucími pracovníky, informační systémy v elektronických kancelářích, výpočetní střediska. Interními zdroji mohou být zprávy od manažerů na jednáních kolegiálních řídících orgánů, zprávy zaměstnanců a obchodní korespondence.

Sekundární informace z vnějšího prostředí jsou rozsáhlé a rozptýlené v mnoha zdrojích, které nelze vyjmenovat. Mnoho mezinárodních a ruských organizací pravidelně zveřejňuje ekonomická data, která jsou užitečná pro analýzy a prognózy.