6. Принцип демократичности, массовости экономического анализа предполагает участие в аналитическом процессе широкого круга заинтересованных лиц, а не только специалистов-аналитиков, а также широкую доступность, прозрачность, убедительность выводов и предложений. Этот подход позволяет наиболее полно выявить имеющиеся резервы и недостатки, более взвешенно принимать решение.

Соблюдение названных принципов является необходимым условием проведения аналитических исследований, гарантом достижения поставленных целей и решения конкретных задач.

2. Основные этапы построения эконометрических моделей и использования их для прогнозирования

Построение эконометрических моделей осуществляется в несколько основных шагов, этапов [1, c.284]:

1) Постановочный этап: определяются конечные цели исследования, моделирования, набор участвующих в модели факторов и показателей и их роли.

2) Априорный этап: предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, предположений, гипотез на основе экономической теории.

3) Этап параметризации и спецификации модели: собственно моделирование, то есть выбор вида модели, функции регрессии, в том числе, состава и формы входящих в нее связей между переменными.

4) Информационный этап: наблюдение и сбор необходимой информации, статистических данных, их обработка.

5) Этап идентификации модели: статистическое оценивание неизвестных параметров модели по собранным данным, статистический анализ модели.

6) Этап верификации модели: сопоставление фактических, реальных данных и смоделированных, проверка адекватности модели, оценка ее точности и прогностических свойств.

3. Экстраполяция трендов

Экстраполяция трендов - это одна из наиболее широко используемых техник прогнозирования. Во-первых необходимо выявить тренд. Это может быть практически любой феномен, выразимый в количественных показателях с видимой структурой изменения во времени. К этим феноменам относятся и население и его размещение по территории, производительность труда, или размер территории государства. Тренд отсылает к историческим данным, экстраполяция подразумевает что эти данные проецируются в будущее.

Для описания феномена необходимы исторические количественные данные. В ряде случаев, это возможно: к примеру, несложно найти данные о численности и структуре населения. Многие феномены такого описания не имеют, некоторые по причине новизны (например телевидение), а иногда их нельзя выразить в количественных показателях (например представления о приемлемом риске). Дополнительной проблемой является появление ранее ненаблюдаемого фактора: так, скачкообразный рост численности заболевших раком щитовидной железы в Восточной Европе после Чернобыльской аварии объясняется исключительно тем, что раньше этому параметру никто не уделял особого внимания и не отслеживал его.

Экстраполяция может убедительно указать масштаб изменений, которые последуют при развитии тренда во времени. Резкий рост может со временем сделать малый феномен значительным. Иногда экстраполяция трендов приводит к результатам которые являются откровенно невозможными. Это указывает на границы применяемой методики. Если, например, рост числа работников занятых неполный трудовой день, опережает рост населения в целом, это не значит, что в будущем собаки, кошки или роботы тоже станут такими работниками. Это значит что линейная экстраполяция достигла своих границ. При этом, подобные экстраполяции часто производят серьезные содержательные ошибки.

Классическим примером подобной ошибки в прогнозе является результат работы комиссии Форрестера, породивший "экологическое движение". Участники комиссии экстраполировали уравнение и пришли к выводу о конечности ресурсов Земли, массовом загрязнении всего всем и т.п. При этом, никто не поставил вопрос о роли технологических скачков и фазовых переходов в развитии человеческой цивилизации.

Другой пример: есть ряд авторов, утверждающих, что во Второй Мировой войне Советский Союз потерял не 20, а 50 миллионов человек, причем только убитыми. Используя стандартные статистические приемы, чтобы определить число раненых, искалеченных и пленных, получаем, что к концу войны страна имела отрицательную численность работоспособного населения. Что-то около минус сорока миллионов человек.

Экстраполяция трендов, как методика, имеет ряд встроенных проблем:

1. Количественные данные могут быть неверными или ошибочно подобранными.

2. Результаты экстраполяции могут легко быть неверно интерпретированы.

3. Неспособность метода оценить движущие факторы изменений и эволюцию этих факторов.

4. Качественные изменения могут оказывать серьезное влияние на количественные данные

5. Могут быть не замечены качественные изменения.

6. Оценки границ экстраполяции могут базироваться на недостаточной информации.

4. Экстраполяция и ее использование в анализе

Экстраполяция - это прогнозирование неизвестных значений путем продолжения функций за границы области известных значений [4, c.235]. Зачастую, прогностические модели используются для построения прогноза отклика для произвольных точек, которые не были включены в множество. Такого рода прогнозы называются экстраполяцией. Нужно с большой осторожностью относиться к прогнозам, полученным с помощью прогностической модели для данных, лежащих на значительном расстоянии от множества. В таких областях предсказания становятся ненадежными.

Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе. предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих--регулярной и случайной:

Считается, что регулярная составляющая f (a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев - времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.

Случайная составляющая n (х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза. Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделение наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Тем не менее, сама по себе прогнозная экстраполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.

5. Правила составления информации подсистем

Одним из основных свойств экономической информационной системы является делимость на подсистемы, которая имеет ряд достоинств с точки зрения разработки и эксплуатации экономической информационной системой, к которым относятся [3, c.148]:

упрощение разработки и модернизации экономической информационной системы в результате специализации групп проектировщиков по подсистемам;

упрощение внедрения и поставки готовых подсистем в соответствии с очередностью выполнения работ;