Прогнозирование экономических процессов (ПЭП) — это процесс разработки прогнозов поведения экономических процессов, основанных на научных методиках познания сущности экономического процесса и использовании всей совокупности методов, средств и способов теории прогнозирования. Теория прогнозирования (прогностика) — прикладная научная дисциплина, изучающая закономерности и способы разработки прогнозов развития объектов любой природы.
Основным содержанием ПЭП является качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, выявления объективных условий, факторов и тенденций развития на основе трех основных принципов разработки прогнозов: системности, адекватности, альтернативности.
Системность прогнозов означает, что явление рассматривается с одной стороны как единое целое, а с другой — как совокупность относительно самостоятельных подходов к прогнозированию экономического процесса. Реализация этого принципа на практике предполагает создание моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и одновременно позволяли бы построить целостную картину возможного экономического развития объекта в будущем.
Рассмотрим, например, проблему прогнозирования урожайности сельскохозяйственной культуры. Проблему можно решить, смоделировав несколько отдельных блоков производственного процесса выращивания сельскохозяйственной культуры. Сначала моделируется процесс высева семян, с учетом конструкционных особенностей высевающего агрегата. Затем с учетом качества почвы, глубины заделки, качества посевного материала, взаимного расположения семян моделируется процесс прорастания. Далее, моделируется технологический блок выживания растений вплоть до уборки урожая. И, наконец, моделируется процесс уборки урожая в зависимости от способа уборки, наличия и состояния уборочной техники, при различных вариантах развития погодных условий.
Адекватность означает соответствие, максимальное приближение теоретических моделей реальным производственно-экономическим процессам. Оценку адекватности моделей проводят с учетом возможных случайных отклонений, с учетом величины рассеивания результатов реальных процессов при заданных внешних условиях. Модель считается адекватной, если результаты расчетов лежат в области рассеивания результатов реального процесса.
Альтернативность прогнозирования связана с возможностью развития производственного процесса по разным направлениям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. Практическая реализация этого принципа состоит в выявлении вероятных вариантов развития и отбрасывании тех вариантов, которые в данных условиях не могут реализоваться.
Названные выше три принципа лежат в основе конкретных методов ПЭП. Методом прогнозирования называется способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов.
Модель прогнозирования представляет собой модель исследуемого объекта, записанную в математической форме (аналитическом виде), алгоритма поведения, компьютерной программы. Она должна позволить получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем. При построении модели могут использоваться несколько методов. Например, для прогноза урожайности зерновых культур по России можно с разной степенью достоверности использовать методы распознавания образов (дискриминантный анализ, кластерный анализ), регрессионные методы (метод наименьших квадратов (МНК), метод минимизации суммы модулей, метод со штрафом за ошибки в знаке предсказания, гребневую регрессию, знаковую регрессию и другие методы).
В большинстве используемых для прогнозирования методов заложены следующие основные предположения:
- основные факторы, тенденции и зависимости, наблюдавшиеся в прошлом, сохранятся, либо можно предвидеть направление их изменения в будущем;
- процессы имеют вероятностный характер, и развитие исследуемого объекта определяется суммарным влиянием закономерности и случайности.
Последнее свойство обусловливает целесообразность применения статистических методов прогнозирования, компьютерного моделирования, которые при необходимости могут дополняться другими методами (экспертных оценок, методы подобия и размерности и другими).
Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два основных этапа. Первый этап — этап обобщения данных, представления закономерностей в виде математических моделей, либо разработка алгоритмов, компьютерных программ, для моделирования процесса. Второй этап — собственно прогноз, расчет ожидаемых прогнозируемых показателей.