Статистическое прогнозирование и анализ. Основные понятия, категории и классификации.

Анализ – это метод научного исследования объекта или их совокупности путем рассмотрения их отдельных сторон и частей. Финансово-экономический анализ – это разработка экономических основ с использованием экономико-статистических и математических методов анализа с целью построения и адекватного контроля отражения тенденций и закономерностей реально существующих явления и процессов. Этапами статистического анализа являются: 1. Формулировка целей анализа; 2. Критическая оценка исходных данных; 3. Сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных; 4. Формирование системы обобщенных показателей; 5. Регистрация и обоснование существенных признаков свойств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов; 6. Формулировка заключительных выводов и практических предложений о резервах развития изучаемого явления. В основе моделирование и прогнозирования лежит статистическая информация. Статистическая информация – это совокупность сведений социально-экономического характера, на основе которых осуществляются такие функции, как учет, контроль, планирование и управление. Источниками информации являются органы государственной статистики, организационно-правовые структуры, специализированные организации и так далее. При прогнозировании социально-экономических явлений должны соблюдаться определенные требования к информационной базе: 1. Точность, полнота и представительность всех типов и групп; 2. Соответствие задачам, проводимого исследования, то есть пригодность для реализации конкретных целей изучения ограниченного во времени и пространстве объекта; 3. Достоверность, то есть степень соответствия статистической информации отображаемой ею действительности; 4. Оперативность, то есть использование устаревшей информации о составе и основных характеристиках исследуемого объекта ведет к погрешностям во всех дальнейших вычислениях; 5. Удобство работы с информацией; 6. Реальность исходной информации; 7. Массовость, то есть получение достаточного объема единиц наблюдения исследуемой совокупности данных; 8. Научная обоснованность данных; 9. Адекватность информации сущности и характеру изучаемых экономических процессов. Кроме статистической исследователь может использовать и другие виды информации, среди которых основными являются: 1. Бухгалтерская – это сплошная непрерывная регистрация наличия материальных и финансовых средств в организационно-правовых структурах. 2. Оперативно-технологическая – это совокупность отдельно зарегистрированных событий и фактов непосредственно в момент их совершения и отражает технологическое состояние объекта на определенный момент времени. 3. Социальная – это информация, для которой характерно влияние субъективного фактора и которая необходимо для учета групповых и социальных мотивов. При прогнозировании финансово-экономических явлений основная роль отводиться анализу динамической информации. Основной задачей статистического моделирования является построение статистических моделей на основе разработанной методологии и выбор той из них, которая наиболее эффективна при анализе тенденций и закономерностей. Основная проблема статистического моделирования заключается в выборе наиболее адекватной анализируемому явлению функции, которая обладает прогностическими свойствами. Статистическое моделирование является категорией оценки истинности тех или иных социально-экономических явлений. Рассматривая моделирование в этом аспекте следует учитывать то, что при моделировании сложные социально-экономические явлений могут быть выражены в нескольких моделях, каждая из которых будет характеризовать одну из сторон изучаемого явления, следовательно модель будет давать приблизительное представление о структуре, взаимосвязях и развитии явления, кроме того каждая статистическая модель в определенной степени условна, так как базируется на определенных вероятностных предположениях. Модель – это отображение или аналог явления или процесса в основных существенных для него чертах. Моделирование – это воспроизводимость основных характеристик исследуемого объекта на другом объекте, специально созданном для этих целей. Модель – это подобие своего аналога, которое заключается в сходстве физических характеристик, выполняемых функций, поведении объекта, его моделей и в его математическом и статистическом поведении. Все статистические модели можно разделить на следующие виды: 1. Модели структуры, позволяют выразить структурные сдвиг и различия, а также состав изучаемой совокупности. Модели структуры бывают трех видов: - Модели на основе группировок - Модели сходства - Модели на основе кривых распределения 2. Модели связи (взаимосвязи), являются наиболее распространенными статистическими моделями в основе которых лежат уравнения, которые показывают причинно-следственные связи вне зависимости от того, какое число факторных признаков рассматривается. К этим моделям также относятся модели, построенные на основе системы уравнений, позволяющие отразить многочисленные причинно-следственные связи. К этим моделям относятся следующие виды: - Модели на основе одного уравнения - Модели на основе системы уравнений 3. Модели динамики, позволяющие оценить изменения социально-экономических явлений во времени, к ним относятся: - Простейшие модели - Трендовые модели - Модели на основе кривых роста - Модели на основе дисконтирования информации В зависимости от уровня моделирования выделяют следующие виды моделей: 1. Макроэкономические модели, позволяют оценить развитие экономики страны в целом, к ним относят: модели уровня экономического развития, модели межотраслевого баланса и так далее. 2. Межотраслевые модели, позволяют получить оценку имеющихся зависимостей между отраслями, например модель зависимости производящих отраслей от перерабатывающих. 3. Отраслевые модели, характеризуют деятельность предприятия в данной отрасли и отражают качественные показатели работы предприятия. 4. Территориальные модели позволяют оценить размещение производительных сил на различных территориях и регионах. 5. Социальные модели отражают закономерности развития общественных явлений, например модели поведения людей. 6. Социометрические модели характеризуют взаимоотношения личности и коллектива. Статистические модели по характеру развития объектов во времени бывают трех видов 1. Дискретные статистические модели характеризую развитие и состояние изучаемого явления в определенных момент времени или на определенную дату, то есть данные модели используются когда исследуемый показатель не может быть получен суммарным итогом. 2. Интервальные, характеризуют непрерывный ход развития явления. 3. Циклические характеризуют периодические колебания социально-экономических явлений. Данный вид моделей наиболее характерен для описания сельскохозяйственного производства. По характеру используемой информации модели бывают трех видов: 1. Пространственные, когда модель строится на основе данных, характеризующих совокупность объектов на конкретный период времени, например анализ ста коммерческих банков по четырем показателям по состоянию на 1 января 2005 года. 2. Временные, когда анализируется явление или процесс за определенный промежуток времени, например анализ динамики объемов прибыли коммерческого банка за период с 1990 года по 2005 год. 3. Пространственно-временные позволяют анализировать изменение того или иного явления одновременно во времени и в пространстве, например анализ ста коммерческих банков по четырем показателям за ряд лет. Задачи статистического прогнозирования. Классификация прогнозов. Статистическое прогнозирование является одним из инструментов социально-экономического планирования и управления. Прогнозирование – это научно обоснованное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятных путей развития явления или процесса. Таким образом прогнозирование позволяет получить оценку показателей и дать характеристику явления или процесса в будущем. Предметом статистического прогнозирования является рассмотрение возможных вариантов состояния явления в будущем на основе анализа прошлого и настоящего. Рассматривая прогнозирование в широком смысле слова можно выделить два термина: предсказание и прогноз. Предсказание – это предвидение таких событий, количественная характеристика которых невозможна или затруднена. Прогноз – это количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта с относительно высокой степенью достоверности на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего. На практике используют более 150 методов прогнозирования, которые можно объединить в следующие группы: 1. Экстраполяция 2. Моделирование 3. Экспертные оценки Также на практике используют ряд следующих классификаций прогнозов: 1. В зависимости от целей исследования прогнозы бывают двух видов - Поисковые, позволяют получить оценку развития объектов в будущем при сохранении существующих тенденций. Как правило данный вид прогнозирования не ориентирован на заданную цель, а рассматривает возможные направления будущего развития прогнозируемого объекта. - Нормативные, разрабатываются на основе заранее определенных целей и задач и предназначен для определения возможных путей и сроков достижения заданного состояния прогнозируемого объекта. 2. В зависимости от области применения прогнозы бывают следующих видов: - Естественноведческие (в биологии, медицине и так далее). - Научно-технические (инженерное прогнозирование технических характеристик узлов, деталей и так далее). - Общесвенноведческие (прогнозирование в области социологии, экономики, демографии и так далее). 3. По сложности прогнозы различают - Сверхпростые, когда отсутствуют связи между признаками - Простые, когда оценивается связь между факторными признаками - Сложные, когда оценка связи осуществляется на основе системы уравнений. 4. По длительности - Текущие, до 1 года - Краткосрочные, 1 – 3 года - Среднесрочные, 3 – 5 лет - Долгосрочные, 5 – 15 лет Важным параметром прогнозированием является период упреждения прогноза – отрезок времени от момента за который имеются последние фактические данные, до момента, на который строиться прогноз.