Прогнозирование и моделирование социально-экономических систем

Опыт государственного регулирования различных отраслей народного хозяйства (в том числе и социальной сферы) свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном планировании и прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде.

Развитие методологии прогнозирования происходило в процессе систематизированного научно обоснованного планирования и прогнозирования развития отрасли. Методология моделирования и прогнозирования  позволяет на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей страсли вывести суждения определенной достоверности относительно ее будущего развития.

В настоящее время выделяют методы экспертного оценивания, логические методы  моделирования   и   прогнозирования, методы межотраслевого баланса, математические, эконометрические  и  имитационные методы  моделирования.

Экспертные методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления  и  обобщения мнения. Экспертные методы  прогнозирования  хорошо себя зарекомендовали в случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта  прогнозирования, при наличии высокой степени неопределенности информации, имеющейся в прогностической базе, или вовсе при отсутствии информации об объекте  прогнозирования.[1]

К экспертным методам можно отнести методы круглого стола или комиссий, коллективной генерации идей, или мозгового штурма, Дельфи, экспертно-классификационный метод  и  некоторые другие.

Основные недостатки, присущие методам экспертной оценки:

- трудоемкость организации экспертиз;
- расплывчатость суждений в связи с боязнью ответственности за них;
-  влияние межличностных отношений;
- уступчивость явному или скрытому давлению руководства;
- стремление упрощения сложных многокритериальных задач;
-  недостаточное ориентирование в смежных областях;
- неспособность предугадать сходящиеся (пересекающиеся) пути развития  и  (или) изменения в конкурирующих системах;
- трудность представления оценок в отвечающем задаче виде;
- экстраполирование опыта прошлого без всестороннего учета наметившихся  и  ожидаемых изменений;
- невозможность построить целостную модель проблемы, структура  и  причинно-следственные связи модели при данном подходе также не выявляются.

Коллективные экспертные оценки являются современными научными методами  и  широко используются в  прогнозировании. Естественной областью их применения является прогноз социально-экономического развития отрасли. В условиях неопределенности и нестабильности развития социально-экономической системы России методы экспертных оценок приобретают большое значение.

Среди логических методов наибольшее распространение получили два метода: метод исторических аналогий и метод разработки сценариев.

Метод исторических аналогий эффективен при определении путей развития на основе построения аналогии с образцами, уже имевшими место в истории. Этот метод вряд ли стоит применять в условиях нестабильной экономической ситуации.

Метод разработки сценариев развития, который объединяет качественные и количественные подходы в настоящее время может эффективно использоваться.

Сценарий - это модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание,  и  указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.

Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Наиболее вероятный вариант сценария рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются решения.

Использование метода сценарного анализа в чистом виде, без компьютерного анализа, имеет один очень большой недостаток - результаты тех или иных предложенных сценариев развития прогнозируются  и  оцениваются экспертом, основываясь на своем понимании проблемы  и  возможностях оценить влияние предложенного хода события на конечный результат, а это не добавляет доверия этому методу.

Поэтому перспективным развитием этого метода в последнее время становится его использование в сочетании с такими методами как математическое  и  имитационное  моделирование, что позволяет оценить результат предложенной последовательности действий  и  событий с помощью соответствующих моделей.

Наиболее простым видом среди математических моделей прогнозирования являются трендовые модели, в которых подбирается аппроксимирующая функция исходя из лучшего совпадения с имеющимися данными. Трендовая модель - это математическая модель, описывающая изменение прогнозируемого или анализируемого показателя только в зависимости от времени.

Однако этот подход не учитывает возможных изменений причинно-следственных связей между параметрами модели. Поэтому он может применяться только для  прогнозирования  на сравнительно небольшой срок, на протяжении которого можно предполагать постоянство сложившихся условий хозяйственного развития.

Основными недостатками трендовых моделей являются:

- допущение о том, что взаимосвязи, обнаруженные на исторических данных, будут сохранены в будущем, в ряде случаев являются ошибочными;
- не выявляют структурных сдвигов в развитии отрасли;
- возникают проблемы с содержательной интерпретацией результатов;
- короткий период  прогнозирования;
- невозможно использовать на малых выборках  и  на разреженных данных.

Одним из важнейших инструментов анализа  и  прогноза социально-экономических систем является метод эконометрического  моделирования, который наиболее эффективен в случае систем с устойчивыми, стабильными тенденциями развития. В общем случае эконометрическая модель представляет собой систему регрессионных уравнений  и  тождеств.

Современные методы социально-эконометрического прогноза позволяют построить развернутую систему структурных уравнений  и  рассмотреть их в целом как модель социально-экономической системы. Однако, являясь удобным инструментом  прогнозирования, эконометрические модели не способствуют повышению точности  прогнозирования  поворотных точек развития. Они более пригодны для экстраполяции сложившихся тенденций развития, чем для распознавания изменения в них.

Другим важным недостатком  прогнозирования  на базе эконометрических моделей является высокая стоимость таких исследований, требующих использования банков данных, ЭВМ, квалифицированных специалистов по разработке  и  эксплуатации этих моделей. Помимо трендовых  и  регрессионных моделей в методе эконометрического  моделирования  используют факторные  и  структурные модели.

Бюджетное  моделирование  социальной сферы предусматривает получение обоснованных прогнозных оценок, характеризующих соответствующие уровни, динамику, структуру  и  взаимосвязи бюджетных доходов  и  расходов между собою  и  с общими показателями бюджета.
Основные проблемы бюджетного  моделирования  - отсутствие полной  и  достоверной статистической информации, характеризующей реальное состояние отраслей социальной сферы, а также низкий уровень анализа  и   прогнозирования  зависимостей между объемами выделяемых бюджетных средств  и  динамикой развития отраслей социальной сферы, неполнота оценок последствий и упущенных выгод в связи с урезанным подходом к развитию социальной сферы.

Сложные системы, к которым относятся системы социальной сферы, характеризуются наличием огромного количества цепей обратной связи, положительных и отрицательных, между влияющими друг на друга элементами систем. Каждое данное состояние какого-либо элемента определяется практически всей историей существования системы, всем множеством взаимных связей других элементов, влияющих на состояние этого элемента.

Изменение состояний происходит не непосредственно под влиянием одного или нескольких процессов, не тотчас же, а с некоторой отсрочкой. Эти обстоятельства не позволяют применить для исследования хорошо развитый аналитический аппарат современной математики, который более приспособлен для исследования именно линейных зависимостей, присущих простым системам.

Поэтому на первый план выходит динамическое компьютерное моделирование, предполагающее автоматизацию процесса на базе современных информационных технологий. Имитационное моделирование является одним из наиболее мощных инструментов, используемых для анализа и синтеза сложных систем. В последнее время оно получило широкое распространение при создании систем устойчивого социально-экономического развития  регионов, городов и целых отраслей народного хозяйства.

Имитационные модели могут учитывать  и  неформализованные связи  и  характеристики прогнозируемой системы, поэтому они способны наиболее адекватно отобразить ее развитие. Однако именно описание таких неформализованных характеристик  и  представляет основную трудность при построении имитационных моделей.

Основной проблемой для успешного построения динамической модели является задача адекватного определения  сущности  узловых элементов системы, важнейших характеристик  и  параметров их динамики, а также установления между ними связей, влияющих на динамику развития процесса.

В имитационном  моделировании  выделяют несколько методологических подходов к описанию сложных систем

- моделирование  динамических систем;
- дискретно-событийное  моделирование;
- системная динамика;
- агентное  моделирование  и др.

Анализируя традиционные методы  прогнозирования   и   моделирования  сложных социально-экономических систем, можно сказать, что существующая практика прогнозно-аналитической деятельности не позволяет получить сбалансированный прогноз по всему множеству социальных решений  и  экономических показателей. Те или иные методы применимы при определенных условиях и имеют как достоинства, так и недостатки.

Таким образом, прогнозирование и последующее планирование с точки зрения управления означает комплекс работ, подготавливающих принятие управленческих решений, связанных с будущими событиями.

Речь идет о выверке поставленных целей и разработке комплекса мероприятий, необходимых для их достижения в рамках доступных возможностей и действующих ограничений. Планирование, таким образом, представляет собой систематическое формирование будущего системы на определенный период времени.

Итак, при  моделировании  и прогнозировании таких сложных процессов, которые наблюдаются в современных отраслях народного хозяйства, наиболее эффективны комбинированные методы на основе интеграции метода имитационного  моделирования, как системообразующего метода принятия решений при исследовании социально-экономических систем, а также традиционных методов прогнозирования.

[1] Научно-методические рекомендации по вопросам диагностики социальных рисков и прогнозирования вызовов, угроз и социальных последствий. Российский государственный социальный университет. Москва. 2010.

Другие статьи по данной теме:

2012-2015 © Лана ЗабродскаяGoogle+). При копировании материалов сайта ссылка на источник обязательна