Оценка точности экономических прогнозов: вопросы методики

⟡ ⟡ ⟡

Прогноз развития социально-экономических процессов в составе системы плановых мероприятий представляет собой нормативно-методический ориентир выстраивания стратегии и реализации управленческих решений [3, 9, 11, 13]. Научное предвидение на современном этапе своего развития решает ряд важных для управления задач: определение и обоснование целей социально-экономического развития; выявление объективно сложившихся тенденций развития социально-экономических процессов и их последствий; описание вариантов дальнейшего развития; формирование и выбор целесообразных путей развития; идентификация возможных рисков и способов их предупреждения; выявление потребностей, анализ ресурсообеспеченности и т.д. Поэтому вопросы качества прогноза, как гарантии принятия правильных управленческих решений, приобретают статус приоритетных.

Качество прогноза необходимо оценивать с точки зрения соответствия основным требованиям: точность; верифицируемость; актуализированность. Точность прогноза определяется как максимальная приближенность прогнозной модели к фактическому состоянию объекта прогнозирования. Вери-фицируемость – это мера достоверности, измеряемая количественными оценками. Актуализирован-ность – это мера ответной реакции на изменения внешней среды и возможности корректировки.

Оценка качества социально-экономического прогноза необходима для определения значения и источников отклонения прогностических оценок от фактических показателей хозяйственной деятельности, а также основных ошибок при разработке прогнозных моделей. К возможным источникам отклонения прогностических оценок от фактических показателей можно отнести [5, с. 105]: перестраховку или, наоборот, излишнюю осторожность в оценках, что заведомо отражается на значении прогнозных показателей (как правило, в сторону занижения); необоснованное завышение оценок с целью непременно выдать желаемое за реальное; невозможность научно предвидеть перспективы развития из-за ограниченности или недостаточности соответствующей информации; неточное выявление существующих связей и взаимодействий; ошибки исходных данных; ошибки прогнозной модели и т.д.

Вопросы методики оценки прогнозов рассматриваются в двух аспектах: оценка модели (объекта) прогнозирования и, собственно, оценка количественного прогноза. Оценка объекта прогнозирования основывается на сочетании аспектов детерминированности и неопределенности. Эти два основополагающих начала не могут существовать отдельно: если хотя бы один из них отсутствует, то прогнозирование бессмысленно. Причем при полной неопределенности составление прогноза невозможно, ровно как и при абсолютном детерминизме не выполняется принцип вариативности прогноза. В обоих случаях необходимость предвидения просто оказывается ненужной.

Объекты прогнозирования необходимо оценивать, прежде всего, с точки зрения оптимизации [2, 6, 8, 14]. В отношении прогнозирования данный принцип означает разработку такого перспективного описания объекта, которое гарантировало бы заданную точность прогноза при наименьших затратах на его разработку. Затраты включают трудовые ресурсы, временные ресурсы, затраты средств на сбор и обработку первичной информации и т.д. Выполнение этого принципа обеспечивают отдельные, частные принципы, приведенные на рисунке 1.

Первый, принцип оптимальности степени формализованности описания, определяет наиболее сбалансированное соотношение формализованных моделей с интуитивными (неформальными) методами перспективной оценки, которое обеспечит выполнение процедуры прогнозирования с наименьшими затратами. Дисконтирование объектов прогнозирования предполагает приведение показателей разных лет под одно основание – один сопоставимый по временному периоду вид. Причем важным условием практической реализации этого принципа является то, что необходимо приоритет отдавать более поздней, близкой к настоящему положению дел, информации. А более ранняя информация служит, скорее, для подтверждения выявленных тенденций.

Рис. 1. Декомпозиция принципа оптимизации объектов

Принцип минимизации размерности описания означает, что для осуществления прогнозирования необходимо оперировать наименьшим набором переменных и параметров, но с сохранением заданной точности прогноза. Принцип аналогичности предполагает выбор специального эталона – объекта с известными свойствами – для сопоставления результатов оценки и, при необходимости, переноса тенденций его развития на рассматриваемые явления. Этот подход позволяет сэкономить время на сбор и анализ первичной информации или на анализ отдельных уже известных элементов модели. Также это позволяет осуществлять сверку результатов, верификацию оценок относительно известного аналога.

Принцип оптимального измерения показателей требует выбора для измерения каждого показателя такой шкалы, которая бы при минимальных затратах обеспечивала бы извлечение достаточной для прогноза информации из переменной. Качество выполнения всех этих принципов является одной из оценок качества самого прогнозирования.

Полезность и необходимость прогноза в принятии правильных управленческих решений были обоснованы еще в прошлом столетии, и в 1972 году был разработан метод оценки, известный под названием «Опросная модель Д. Мартино». Модель включает последовательность четырех этапов опроса относительно: потребности; основной причины; уместности; достоверности. При этом ключевые элементы прогноза группируются по трем типам:

• а)    «уместные и учтенные», или ключевые и включенные в прогноз;

• б)    «уместные, но неучтенные», или ключевые, но упущенные;

• в)    «неуместные, но учтенные», или не имеющие отношения к прогнозу, но включенные в него.

Эта модель – пример наиболее часто применяемой методики оценки прогнозов. Если рассмотреть инструментарий оценочных методик, то он основывается на элементах математической статистики и теории игр.

Как оценить прогнозную модель? Показатели точности прогнозной модели описывают величины ошибок, полученных при ее использовании. Чтобы судить о качестве выбранной модели, необходимо проанализировать систему показателей, характеризующих как адекватность модели, так и ее точность. Точность прогноза определяет величина ошибки (погрешности) прогноза. Ошибка прогноза Δt — величина, характеризующая расхождение между фактическим и прогнозным значением показателя: Δt=уt-уt , где уt — прогнозное значение показателя; уt — фактическое значение. Имея такую же размерность, что и прогнозируемый показатель, ошибка прогноза напрямую зависит от масштаба из- мерения уровней временного ряда. Таким образом, точность прогноза тем выше, чем меньше это значение.

Часто при прогнозной оценке сложных систем, характеризующихся рядом показателей, возникает необходимость расчета обобщающих показателей точности [1, 10]. Это получается усреднением мо-∑    |Δ|    ∑    |       | дулей абсолютных отклонений: |Д| =   — = L ' ---, где n — число уровней временного ряда, для которых определялось прогнозное значение.

Если говорить о количественном прогнозе, то оценка его качества сводится к определению таких элементов математической статистики и теории вероятностей, как точечная (у) и (или) интервальная оценка (у). Точечная оценка (у)— это единичная оценка прогнозного параметра. Интервальная оценка(у) — это числовой интервал (доверительный интервал), в котором, вероятно, находится прогнозный параметр.

Результаты прогнозных расчетов - прогнозные значения - должны реализоваться в соответствующее время и с указанной вероятностью. Эти значения должны быть ограничены некоторой доверительной областью, ширина которой зависит от заданной вероятности [1, с. 44]. Эта вероятность (Р , ) определяется как отношение числа событий, благоприятствующих ее появлению (т.е. выполнению прогноза) к общему числу событий. Оно не должно превышать 1, так как математическая вероятность, равная 1, означает абсолютно свершившийся факт, достоверное событие. Нижняя ее граница - в нуле. Нулевая вероятность означает невыполнение события. Под достоверностью прогноза понимается вероятность осуществления прогноза в заданном доверительном интервале 25 (рисунок 2).

Границы 2δ доверительного интервала у - 6

Рис. 2. Графическая интерпретация границ доверительного интервала

Т

Границы доверительного интервала определяются по формуле: 6 = tаа, где а — среднеквадратическое отклонение; ta - критерий Стьюдента. Критерий Стьюдента определяется в зависимости от размера выборки и заданной вероятности свершения прогноза. Чем больше вероятность прогноза и чем меньше размер выборки, тем шире должны быть границы доверительного интервала.

Среднеквадратическое отклонение, по сути, определяет минимальную ошибку прогноза и зависит, с одной стороны, от корректности модели, с другой — от стабильности исследуемой характеристики в прошлом:

∑(      )

°   ^ п , где у, — фактическое значение исследуемой характеристики на участке ретроспекции;

• у — расчетное значение исследуемой характеристики на участке ретроспекции;

• n — число наблюдений (размер выборки).

Рассмотренные методы традиционно используются в оценке прогнозов, в том числе экономических. В экономическом прогнозировании наибольшую популярность сохраняют методы экспертных оценок. В зависимости от глубины прогноза, направленности, сложности прогнозируемых явлений организация опроса экспертов для оценки предусматривает от одного до нескольких этапов. Качество экспертной оценки, ее надежность и обоснованность в значительной степени зависят от выбранной методики сбора и обработки индивидуальных экспертных мнений.

Рассмотрим прогнозные показатели дохода и уровня жизни населения Республики Бурятия на 2012 год и плановый период 2013 и 2014 годов, которые разработаны методами экспертной оценки на основе сложившихся тенденций в социально-трудовой сфере [7, 12].

В рамках реальных темпов валового регионального продукта на уровне 103,2-105,8% в год и уровня инфляции на потребительском рынке 108,7-105,0% в 2012-2014 гг. прогнозировался рост реальных располагаемых денежных доходов населения ежегодно на 2,1-7,1%. В результате ожидаемого роста фонда оплаты труда в 2012 году ожидалось увеличение реального размера среднемесячной заработной платы на 1,8-4,5%, в 2013 году – на 1,6-6,2% и в 2014 году – на 2,2-6,5%.

По итогам 2011-2013 гг. уровень жизни населения республики характеризуется показателями, приведенными в таблице 1 и на рисунке 3.

• а) среднедушевые доходы населения

• б)    номинальная среднемесячная зарплата

Таблица 1

Показатели уровня жизни населения Республики Бурятия по итогам 2011-2013 гг., руб.

Характеристика	Размер (значение) показателя
	2011	2012		2013
	Факт	Факт	Прогноз	Факт	Прогноз
Среднедушевые доходы населения	14333	17119	14992	20008	17906
Номинальная среднемесячная зарплата	19476	23101	20099	26011	24001

Рис. 3. Характеристика уровня жизни населения Бурятии по итогам 2012-2013 гг.

Точность прогнозов уже свершившихся процессов оценивается с точки зрения разницы, полученной между ожидаемым значением показателя развития и фактическим. Абсолютные ошибки прогнозов приведены в табл. 2.

Таблица 2

Значения абсолютных ошибок прогноза уровня жизни населения Республики Бурятия

Наименование характеристик	Значение абсолютной ошибки прогноза (тыс. руб.)
	2012 год	2013 год
Среднедушевые доходы населения	2127	2102
Номинальная среднемесячная зарплата	3002	2010

Учитывая то, что для анализа мы взяли показатели прогноза при базовом сценарии развития экономики, который предполагает сохранение тенденций за предшествующие годы, то такой результат ожидаем. Так как не учтены дополнительные благоприятные возможности, которые дали рост по от- дельным направлениям экономики (базовый сценарий предполагает инертность развития). Такие результаты не допустимы при оптимистичном варианте развития, так как точность прогноза настолько будет низка, что он теряет практическую значимость. В данном случае «налицо» недоучет благоприятных возможностей (значения абсолютных ошибок положительны). Такие «осторожные» прогнозы не отвечают требованиям современного динамичного рынка, когда управление направлено не на результативность, а на эффективность. Если значения абсолютных ошибок отрицательны, это означает, что при разработке прогноза не учтены риски (факторы риска) [4]. Это обессмысливает весь процесс планирования, начиная с разработки прогноза до разработки плановых показателей развития.