Современные проблемы выбора методов прогнозирования с учетом теории кризисов



Скачать 80.35 Kb.
Дата14.05.2018
Размер80.35 Kb.

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ВЫБОРА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ ТЕОРИИ КРИЗИСОВ
М.Г. Побегайло, к.э.н., доц. кафедры менеджмента Института прикладной экономики и менеджмента Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота, г. Калининград
Современный этап развития российской экономики характеризуется необходимостью принятия управленческих решений, которые способствовали бы устойчивому движению отдельных объектов по запланированной траектории к достижению заданной цели, что является результатом целеполагания. Однако в действительности процесс движения к цели сопровождается наличием множества факторов (внутренних и внешних), препятстующих этому.

Как известно, развитие всех процессов и объектов в обществе носит циклический характер. Одной из фаз цикла является кризис. Поскольку кризисы - весьма болезненный, разрушительный этап в цикличной динамике, важно заранее предвидеть момент их наступления, харак­тер, глубину, вызвавшие их факторы, - чтобы подготовиться к кризис­ным ситуациям, по возможности смягчить отрицательные последствия, сократить сроки кризисной фазы, ускорить ста­новление нового.

Прогнозирование кризисов – сложный процесс. Ошибочно предсказанный кризис может вы­звать панику, опасен и неожиданный кризис. Нередко бывает так, что кризис уже разразился, но его не узнают или ставят ошибочный диагноз, и антикризисные меры не помогают.

Опираясь на теории циклов и кризисов, на изучение опыта возникавших в прошлом кризисов и циклов и учитывая огромное количество влияющих факторов, можно предвидеть кри­зисы. В условиях кризиса возрастает роль менеджмента, первостепенной задачей которого будет являться разработка стратегических действий, нивелирующих последствия кризиса и обеспечивающих стабильное развитие отдельных объектов в будущем.

Как отмечают многие авторы [6,7], существует возможность прогнозирования различного рода кризисов для того, чтобы как можно раньше увидеть наступление кризисной ситуации и разработать альтернативы стратегических действий по выходу из нее. На наш взгляд, одним из инстументов прогнозирования может являться использование циклично-генетического подхода, в результате можно не только изучить развитие того или иного процесса в прошлом, но и перенести основные тенденции в будущее. Причем этот подход применим на различных уровнях от отдельного предприятия (микро-) до отрасли (мезо-), либо страны в целом (макро-). Получаемый прогноз может носить среднесрочный и долгосрочный характер.

Наиболее четко различные виды циклов прослеживаются в рыбной промышленности1, где можно выделить биологические циклы, технические циклы, экономические, технологические и др. Причем цикличность в биологии проявляется особенно четко. В частности, цикличность наблюдается в изменении климата [2]. Исследования ученых-экономистов АтлантНИРО свидетельствуют о наличии сезонности отдельных видов, которая по отдельным районам океанического промысла определяет основу эффективности океанического промысла [1]. По результатам этих исследований предлагалось перераспределять по экономическим требованиям усилия промысла по районам и в те периоды, когда наблюдается хорошее состояние сырьевой базы, объективно предохраняя тем самым отдельные районы (сообщества) и отдельные промысловые виды от возможного перелова.

Для различных объектов промысла экономически целесообразная гра­ница рыболовства (которая определяется производительностью лова) по-разному отстоит от биологически опасной границы падения численности, которая определяет возможность воспроизводства данного объекта - от так называемого «биологического перелова». Если экономический перелов наступает ранее биологического, то про­мысел данного объекта может объективно саморегулироваться, а если экономический перелов наступает после биологического, то необходимы обязательные меры регулирования промысла. Кроме того, до настоящего времени существовала мощная научная и практическая база в прогнозировании развития различных направлений рыбной промышленности. При прогнозировании использовалась определенная методология, основу которой составляли различные методы [3], в том числе: системно-структурный анализ; экстраполяция; технико-экономические расчеты; методы математической оптимизации; экспертный метод; методы статистических взаимосвязей; метод производственных функций и др.

Как объект прогнозирования, рыбное хозяйство всегда имело свою специфику, которая определялась множеством факторов, среди которых: международные условия рыболовства, в ряде случаев трудно поддающиеся прогнозу; влияние природных факторов; особенности сырьевой базы (подвижность, изменчивость видов, сезонность поступления, скоропортящийся характер объекта промысла и др.); многоотраслевая структура рыбного хозяйства и совмещение добычи и обработки в одной отрасли; двойственный характер размещения производства (на территории страны и в Мировом океане) и др. [3].

Исследователи занимались и продолжают заниматься разработкой методологии для построения прогнозов, особенно на долгосрочную перспективу. Однако в настоящее время проблема выбора более достоверной, учитывающей весь спектр влияющих факторов, как экзогенных, так и эндогенных, еще не решена. Достичь удовлетворительной точности прогнозов не удается даже на среднесрочную перспективу (под которой понимается в российской практике – трехлетний период, а в зарубежной – пятилетний). Многие современные теории и подходы предполагают использование устаревшего и неадекватного методологического аппарата. Говорить о существовании в современной российской экономической науке целостной концепции взглядов на прогнозирование (подразумевается макроуровень) пока рано. Существуют различные взгляды [4], включающие утвеждения о том, что будущее вообще не следует прогнозировать, нужно жить настоящим. Кроме того, существуют две позиции по вопросу о том, чем должно определяться будущее – настоящим или прошлым. Спорным является также вопрос об использовании количественных методов прогнозирования, построенных на линейно экстраполяции эмпирических данных, базирующихся на математике и статистике, которые дают адекватные прогнозы лишь на ограниченном отрезке времени, а учитывая большую скорость изменения внешней среды, период прогноза станосится менее года. Отсюда следует вывод о целесообразности и практической ценности такого рода прогноза. В итоге многих лет поиска специалисты постепенно пришли к выводу о том, что объективные прогнозы могут быть получено только с помощью качественного описания. В основе качественных методоы прогнозирования лежат многоэтапная процедура проведения экспертных оценок и анализ суждений привлеченных высококвалифицированных экспертов в тех или иных областях. Но многие прогнозы, полученные с помощью качественных методов, по сути своей являются эктраполяцией, пригодной лишь для краткосрочного периода.

Все вышесказанное обусловливает необходимость поиска и адаптации к современным экономическим условиях разнообразных методов с целью совершенствования методологии и организации прогнозирования.

Нам представляется, что в числе множества существующих разнообразных методов прогнозирования необходим в том числе и учет цикличности развития, взаимодействия циклов, генетических закономерностей. Это позволит предвидеть закономерные неравномерности динамики, кризисов и переходов на новую ступень развития.

Кроме того, генетический подход позволяет учесть все ошибки прошлого, выявить тенденции развития проблем и некоторые из них – положительные – перенести в будущее, а другие «подавить». Изучая природу и сущность возникших проблем, причины их обусловившие, на основании принятия определенных стратегических действий можно не допустить их повторения в будущем. Производственные функции и оптимизационные модели сегодня уступают логистическим многофакторным моделям, которые отражают цикличность происходящих явлений и позволяют учесть постоянно изменяющиеся внешние факторы.

Среди произошедших изменений в характере и методах прогнозов развития рыбной промышленности можно отметить, что многие из используемых ранее методов в настоящее время непригодны для прогнозирования развития рыбодобывающего комплекса. Например, научно-обоснованные нормы питания, а также рациональные душевые нормы потребления (номативный подход) раньше являлись основой при определении потребности в добыче и производстве рыбной продукции.

В настоящее время определение объемов добычи, исходя из нормы потребления рыбной продукции на душу населения нецелесообразно. При отсутствии проблем с обеспечением продовольственной безопасности, в частности, в Калининградской области, в первую очередь необходимо учитывать мотивационные факторы, потребность предприятий и организаций в рыбной продукции производственного назначения (рыбная мука, клей и т.д.), спрос населения, а также уровень цен на основные продукты питания, сложившийся на рынке. Ценовая ситуация на внутреннем рынке области в 2004-2008 гг. характеризуется возросшими темпами роста потребительских цен на продукты питания, в том числе и на рыбопродукты. Наиболее высокие темпы роста цен на продукты питания отмечаются в 2007 г. (средний рост цен - 16,1%), при этом рост цен на рыбную продукцию составил 10,4%. Таким образом, при существующем уровне цен на рынке рыбной продукции спрос потребителей (определяющийся в частности предпочтениями по выбору группы продуктов потребления) прогнозировать достаточно сложно.

Поэтому должен изменится подход к прогнозированию потребности в производстве рыбной продукции, а также и развитию рыбопромышленного комплекса региона в целом.

Автором настоящей статьи в 2002 г. была предпринята попытка совершенствования методических принципов прогнозирования развития рыбодобывающего комплекса Калининградской области с учетом некоторых позиций теории циклично-генетической динамики. Данный подход позволяет определять цикличность изменения запасов отдельных видов рыбы по основным районам промысла, что учитывается затем при определении количества и состава рыбопромыслового флота, необходимого для освоения прогнозируемых объемов добычи основных объектов промысла (причем принимаются во внимание как действующие суда, так и дополнительно требующиеся).

Используя определенную логическую последовательность этапов разработки прогноза, были определены виды рыбы, составляющие основу добычи, для которых по полученным полиномиальным трендам были рассчитаны циклы до 2010 года, а по наиболее массовым – до 2015 г.

Для получения совокупной цикличности циклы отдельных объектов и районов промысла были совмещены, что позволило увидеть спады и подъемы как по запасам в целом, так и по отдельным объектам. На основании запасов, скорректированных на спрос и общий допустимый улов, определены объемы добычи до 2015 года. Для достижения прогнозируемых объемов добычи была разработана политика в области развития флота регионального рыбодобывающего комплекса.



Опустив подробности и детали разработки прогноза, можно перейти к некоторым выводам, позволяющим в результате сравнения данных прогноза (2002 г.) и фактического состояния отрасли (2008-2009 гг.), свидетельствующих по некоторым видам рыбы о полном совпадении значений, говорить о целесообразности внесения изменений в методические основы прогнозирования развития рыбодобывающего комплекса региона, основанные на теории циклично-генетической динамики. Подобного рода исследования будут способствовать разработке инновационных решений по выходу рыбной отрасли из кризиса и определению направлений ее развития в будущем.
Список литературы

  1. Бекаревич В.А, Теплицкий В.А. Сезонность в океаническом рыболовстве // Вопросы экономики и управления рыбной промышленности. Труды, выпуск LXX АтлантНИРО. - Калининград, 1977.

  2. Дементьева Т.Ф., Земская К.А. Оценка запасов промысловых рыб и прогнозирование уловов. Цикличность процессов атмосферной циркуляции как основа промысловых прогнозов. - М.: Пищевая промышленность, 1980.

  3. Методические рекомендации по разработке комплексного прогноза развития рыбного хозяйства СССР. - М.: Мин-во РХ СССР, 1986.

  4. Прогнозирование будущего: новая парадигма / Под ред. Фетисова Г.Г., Бондаренко В.М. - М.: ЗАО «Издательство Экономика», 2008.

  5. Яковенко Е.Г., Басс М.И., Махров Н.В. Циклы жизни экономических процессов, объектов и систем. - М. Наука, 1991.

  6. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. - М.: Наука, 1999.




1 В качестве объекта исследования использовался рыбопромышленный комплекс Калининградской области, причем больший акцент был сделан на его рыбодобывающую составляющую.






Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница