Оглавление
Введение. 3
Глава 1. Сущность и методы
социального прогнозирования. 5
1.1. Понятие, классификация
прогнозов. 5
1.2. Понятие
социально-экономического прогнозирования. 7
1.3. Основные функции и
принципы прогнозирования. 8
1.4. Методы прогнозирования
и их классификация. 9
Глава 2. Прогнозирование
социального явления на основе временного ряда числе Вольфа 17
2.1. Понятие временного
ряда чисел Вольфа. 17
2.2. Социальное
прогнозирование на основе чисел Вольфа. 19
Заключение. 22
Литература. 24
Прогноз представляет
собой предвидение, предсказание, основанное на определенных данных. План – это
намеченный на определенный период порядок работы. Прогнозирование и
планирование – условия успешной деятельности любой организации.
Прогнозирование позволяет
раскрыть устойчивые тенденции, или, наоборот, существенные изменения в социально-экономических
процессах, оценить их вероятность для будущего планового периода, выявить возможные
альтернативные варианты, накопить научный и эмпирический материал для обоснованного
выбора той или иной концепции развития или планового решения. [2]
Методы прогнозирования
и планирования, начиная с 70-х годов, обогащаются и совершенствуются
ускоряющимися темпами. Особую роль в этом играют два фактора:
1) экономические
кризисы последней четверти XX
в. вынудили экономистов и менеджеров в разных странах изыскивать новые
адекватные методы управления;
2) быстрое
распространение информационных технологий и компьютерной техники, эти средства
сделали общедоступными анализ перспектив и прогнозирование.
Можно ли предвидеть,
предсказать наступление кризисов? Можно ли подготовиться к ним или вовсе их
избежать? Можно ли выявить факторы, которые определяют успех экономического
развития государства? Как действовать, чтобы добиться благосостояния и успеха?
Ответить на эти вопросы почти всегда возможно: успех любого дела наполовину
обеспечивается за счет эффективного прогнозирования и планирования. [3]
Прогноз – это
научно-аналитический этап процесса планирования. Прогноз определяет
возможности, в рамках которых могут ставиться реалистичные задачи планирования
развития экономики или работы предприятия.
Актуальность темы
работы определяется тем, что прогнозирование необходимо для реалистичного
планирования экономических и социальных процессов: без краткосрочных и
долгосрочных прогнозов политической и экономической конъюнктуры невозможно выработать
эффективную систему действий.
Целью работы является
исследование сущности и методов социально-экономического прогнозирования.
Для достижения
поставленной цели в работе решены следующие задачи:
- рассмотрена сущность,
принципы, функции социально-экономического прогнозирования;
- приведена
классификация и описаны основные методы социально-экономического
прогнозирования;
- рассмотрен вопрос
прогнозирования социальных явления на основе временного ряда чисел Вольфа.
Предметом рассмотрения
настоящей работы являются методы прогнозирования, их сущность и классификация.
Прогноз – вероятностное
научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного
явления в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.
Типология прогнозов
может строиться по различным основаниям в зависимости от целей, объектов,
проблем, периода упреждения, характера и т.д.
Основополагающим
является проблемно-целевой критерий: для чего разрабатывается прогноз? Различают
два типа прогнозов:
1. Поисковые
(изыскательские, трендовые, генетические). Поисковый прогноз отвечает на
вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения тенденций развития
объекта. Поисковый прогноз строится на определенной шкале (поле) возможностей,
на которой затем устанавливается степень вероятности прогнозируемого состояния
объекта.
2. Нормативные
(целевые, регулятивные). Нормативный прогноз представляет собой определение
путей и сроков достижения желаемых состояний объекта или явления, принимаемых в
качестве цели, и отвечает на вопрос: какими путями достичь желаемого. При
нормативном прогнозировании происходит такое же распределение вероятностей, но
уже в обратном порядке: от заданного состояния к наблюдаемым тенденциям.
Нормативный прогноз есть вероятностное описание альтернативных путей достижения
желаемых состояний объекта, включающее разработку мероприятий по реализации этих
состояний. [2]
По объекту прогнозы
делятся на:
1) социальные –
определяющие будущие изменения в:
- человеке, его
потребностях, интересах, социальном статусе, здоровье, образовании;
- в отношениях между
социальными группами, слоями;
- состоянии социальной
сферы;
2) экономические
используются для предвидения общего состояния экономики, отрасли, предприятия,
изменений в структуре воспроизводства, в рынках труда, спросе на профессии, в
управлении;
3) политические –
определяющие изменения в расстановке политических сил, в отношениях социальных
групп к партиям и лидерам, в политических ориентациях; политические прогнозы
используются для прогнозирования результатов выборов и других политических
событий;
4) научно-технические –
определяющие динамику производительных сил, открытия и изобретения, смену
поколений и моделей техники, изменение технологий;
5) экологические,
позволяющие предвидеть динамику природных процессов, катастроф, их последствия,
направления деятельности по охране окружающей среды и воспроизводству природных
ресурсов и другие. [1]
Прогнозы могут иметь
разное время упреждения – от краткосрочных (например, суточные, связанные с
колебаниями акций) до долгосрочных (на десятки) и сверхдолгосрочные. Первые
носят более детализированный характер. Чем дольше горизонт упреждения прогноза,
тем большее значение имеют теоретические исследования и длительность ретроспективы
(времени основания) прогноза.
В государствах с
переходной экономикой наиболее востребованы краткосрочные прогнозы как
аналитиками, так и государственными структурами (правительством, парламентом)
на разных уровнях управления.
Среднесрочные прогнозы
по периоду соответствуют времени функционирования органов государственного
управления. Примером дальнесрочного прогноза могут служить результаты демографических
прогнозов на период до 2050 года, в соответствии с которыми Индия по
численности населения превзойдет Китай. [2]
Неодинаков и характер
прогноза. Он может определять какую-то одну характеристику объекта (показатель)
или носить комплексный характер для предприятия, города, региона, страны.
Прогнозирование – это научно-обоснованное
предсказание наиболее вероятного состояния, тенденций и особенностей развития управляемого
объекта в перспективном периоде на основе выявления и правильной оценки устойчивых
связей и зависимостей между прошлым, настоящим и будущим.
Как отмечает Антохонова
И.В., отличительная особенность прогнозирования состоит в том, что оно обосновывает
возникновение таких процессов и форм материальной и духовной жизни общества, которые
в данный момент недоступны непосредственному восприятию, а также проверке на практике.
[2, с. 7]
Одним из важных направлений
прогнозирования общественного развития является социально-экономическое прогнозирование
– научная дисциплина, имеющая своим объектом социально-экономическую систему, а
предметом – познание возможных состояний функционирующих объектов в будущем, исследование
закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
Социально-экономическое
прогнозирование основывается на достижениях науки в области познания закономерностей
развития общества, выяснения тенденций социально-экономического и технологического
прогресса. [8]
У прогнозируемых
социальных объектов интенсивность взаимосвязи предвидения и управления может
быть настолько высокой, что может изменить предсказанное состояние путем
предпринятых действий на основе управленческих решений. Иными словами, управленческие
решения приводят к “самоосуществлению” или к “саморазрушению” прогноза. В
прогностике это называется “эффектом Эдипа”.
[12]
Важная роль в совершенствовании
экономического прогнозирования, повышения достоверности разрабатываемых прогнозов
принадлежит также прикладной научной дисциплине, изучающей закономерности и способы
разработки прогнозов развития объектов любой природы – прогностике, в том числе
экономической прогностике.
Прогнозирование тесно связано
со статистикой и во многом базируется на статистических данных и методах исследования
массовых явлений.
Особое значение в настоящее
время имеет прикладная статистика, адаптирующая методы многомерного статистического
анализа к решению социально-экономических задач. При этом решаются следующие задачи:
типологизация (классификация) или выявление однородных в определенном смысле классов;
снижение размерности исследуемого пространства данных и восстановление (прогноз)
значений зависимых показателей по значениям определенного набора независимых признаков.
Эконометрика – научная дисциплина,
объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей,
предназначенных для того, чтобы на основе экономической теории, экономической статистики
и математико-статистическнх методов придавать конкретное количественное выражение
общим закономерностям, обусловленным экономической теорией.
Таким образом, приведенные
дисциплины тесно связаны между собой, существенным моментом является обязательная
методологическая составляющая в виде экономической теории. [1]
Перечислим методологические
принципы, составляющие конструктивную основу для разработки и использования
прикладных методов прогнозирования:
1. Принцип системности.
Данный принцип требует рассматривать объект прогнозирования как систему
взаимосвязанных характеристик объекта и прогнозного фона в соответствии с
целями и задачами исследования.
Данный принцип
предполагает также построение прогноза на основе системы методов и моделей,
характеризующейся определенной иерархией и последовательностью.
2. Принцип адекватности
прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления,
но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии экономики и создание
теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией.
3. Принцип
альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта
исследования и его отдельных элементов по разным траекториям, при разных взаимосвязях
и структурных соотношениях.
Альтернативность исходит
из предположения о возможности качественно различных вариантов развития
экономики. [8]
4. Принцип
обоснованности или достоверности. Необходимым условием разработки достоверного прогноза
является познание объективных законов развития процессов, выявление на их
основе устойчивых тенденций. Это познание должно базироваться на глубоком
изучении достижений прикладных разработок прогнозов. Реализация этого принципа
в практических исследованиях обеспечивается соответствующим качеством прогноза
и оценкой достоверности и точности полученного результата.
5. Принцип
наблюдаемости. Выбор конкретного метода прогнозирования во многом зависит от
наличия и качества информационной базы (достаточных и достоверных статистических
данных)(ледователя по возможности дос-
прогнозированич
. [10]
Основными функциями
прогнозирования являются:
- анализ процессов и
тенденций;
- исследование
объективных связей социально-экономических явлений в развитии объекта
прогнозирования в конкретных условиях в определенном периоде;
- оценка объекта
прогнозирования;
- выявление альтернатив
развития;
- оценка последствий
принимаемых решений;
- накопление научного
материала для обоснованного выбора решений.
Реализуя те или иные
функции прогнозирования, необходимо определить подходы, составляющие основу прогнозирования.
[2]
По оценкам некоторых
ученых насчитывается более 150 методов прогнозирования. Базовых методов гораздо
меньше, многие из "методов" скорее относятся к отдельным способам и
процедурам прогнозирования, либо представляют собой набор отдельных приемов,
отличающихся от базовых методов количеством частных приемов и последовательностью
их применения.
Под методом
прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления,
позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и
эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерения в
рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности
относительно будущего развития объекта. [8]
Во многих случаях ни
один из методов сам по себе не может обеспечить требуемую степень достоверности
и точности прогноза, но, будучи использованным в определенных сочетаниях с другими,
оказывается весьма эффективным – достоинства одного метода компенсируют недостатки
другого, либо они используются в развитии.
Объективная необходимость
в комбинировании различных методов часто возникает при разработке прогнозов развития
процессов, характеризующихся наличием сложных взаимосвязей. Использование
комбинации методов прогнозирования является одним из путей в решении проблемы
верификации прогнозов, рассматриваемой как обобщенная оценка их достоверности,
точности и обоснованности.
Совпадение результатов
прогнозирования, полученных различными методами, является одним из свидетельств
их надежности. [4]
Хотя выбор и использование
метода являются основным этапом в разработке прогноза, они не гарантируют окончательных
достоверных результатов. Процедура разработки предполагает и другие этапы
деятельности, среди которых можно выделить следующие:
1. Прогнозное
обоснование, т.е. формулировка целей, задач, исходных данных о структуре
объекта и анализируемых процессах, основных факторах, взаимосвязях, разработка
предварительных гипотез о закономерностях развития, методах и организации процедур
прогнозирования.
2. Описание внешней
среды (прогнозного фона), выявление внешних воздействий на развитие объекта и
внутреннего управления, уточнение критериев развития и параметров управления.
3. Разработка
прогнозной модели, т.е. определение ее структуры и составляющих элементов,
установление взаимосвязей между ними, которые позволят проследить закономерности
изменения процесса.
4. Разработка при
возможности альтернативного варианта прогноза на основе применения подходящих методов
прогнозирования.
5. Оценка
достоверности, точности и обоснованности разработанного прогноза, последствий
его реализации. Сравнение результатов прогноза с альтернативными вариантами
прогноза.
6. Разработка рекомендаций
по управлению развитием процесса с учетом вариантов воздействия внешней среды и
внутренней эволюции объекта.
7. Формулировка задачи
по разработке нового варианта прогноза с учетом анализа полученных результатов
и новой поступившей информации. [4]
С позиций общего
подхода совокупность методов прогнозирования, направленных на решение
прикладных задач анализа состояния объекта и прогноза его развития в современном
динамичном мире, может быть систематизирована в следующей классификации (рисунок
1). [2]
По степени формализации
методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Если
совокупность причинных связей проецируется в будущее, то использование методов,
основанных на формализованном мышлении, имеет преимущества перед интуитивными методами.
Рассмотрим интуитивные
методы прогнозирования. Они применяются тогда, когда объект прогнозирования
либо слишком прост, либо настолько сложен и непредсказуем, что аналитически
учесть влияние многих факторов практически невозможно. Полученные в таких
случаях индивидуальные и коллективные экспертные оценки используют как конечные
прогнозы или в качестве исходных данных в комплексных системах прогнозирования.
Рисунок 1 –
Классификация методов прогнозирования
К интуитивным методам
относятся:
1. Метод
"интервью" – представляет индивидуальную экспертную оценку, формулируемую
экспромтом без предварительного анализа вопросов и поэтому исключающую неоднозначное
толкование.
2. Аналитический метод
связан с выражением индивидуальной точки зрения эксперта в статье или аналитических
записках по поводу тенденций развития изучаемых явлений и процессов.
3. При построении сценариев
устанавливается логическая последовательность гипотетических событий, связанных
друг с другом причинно-следственными связями; это модель процесса, а не только
конечного результата.
4. Метод психоинтеллектуальной
генерации идей должен опираться на побудительные творческие мотивы, однако он,
как и все индивидуальные оценки, является субъективным. Окончательный вариант
решения определяется посредством анализа экспертных данных непосредственно исследователем.
5. Метод комиссий
представляет объединение работы экспертов по выработке документов о
перспективах развития объекта прогнозирования. В качестве информационной базы
выступают социологические опросы.
6. Метод
"Дельфи" представляет ряд последовательно осуществляемых процедур,
направленных на подготовку и обоснование прогноза.
7. Метод коллективной
генерации идей, называемый "мозговая атака" или "мозговой
штурм", отличается от метода "Дельфи" совместным характером получения
решения в ходе специального заседания и последующим анализом его результатов.
Метод рекомендуется использовать в критических ситуациях, характеризующихся
отсутствием реальных, достаточно очевидных вариантов развития процессов в
перспективе.
8. Если "мозговая
атака" в первую очередь направлена на сбор новых идей, то метод
управляемой генерации идей представляет метод обмена мнениями, в результате
чего предполагается достичь согласия между экспертами.
9. Синоптический метод
представляет сводный, обзорный подход к анализу объекта и написание отдельных сценариев
для различных областей с последующим их объединением путем итерации. [10]
Формализованные методы
делятся по общему принципу действия на четыре группы: экстраполяционные
(статистические), системно-структурные, ассоциативные и методы опережающей
информации.
В практике
прогнозирования экономических процессов преобладающими, по крайней мере до
последнего времени, являются статистические методы. Это вызвано, главным
образом, тем, что статистические методы опираются на аппарат анализа, развитие
и практика применения которого имеют достаточно длительную историю.
Рассмотрим методы
экстраполяции, являющиеся одними из наиболее распространенных методов прогнозирования.
Экстраполяция –
продление на перспективу тенденций, наблюдавшихся в прошлом. Наиболее простым и
известным является метод скользящих средних, осуществляющий механическое
выравнивание временного ряда. Суть метода заключается в замене фактических
уровней ряда расчетными средними, в которых погашаются колебания. [5]
Для целей
краткосрочного прогнозирования также может использоваться метод экспоненциального
сглаживания. Средний уровень ряда на момент t равен линейной комбинации
фактического уровня для этого же момента и среднего уровня прошлых и текущего
наблюдений.
Экстраполяция тренда
возможна, если найдена зависимость уровней ряда от фактора времени t.
Модель стационарного
процесса, выражающая значение показателя yt
в
виде линейной комбинации конечного числа предшествующих значений этого
показателя и аддитивной случайной составляющей, называется моделью авторегрессии.
Рассмотренные выше
методы, за исключением экстраполяции тренда, являются адаптивными, т.к. процесс
их реализации заключается в вычислении последовательных во времени значений
прогнозируемого показателя с учетом степени влияния предыдущих уровней. [11]
Морфологический метод способен
разрешить три типа проблем:
- какое количество
информации об ограниченном круге явлений может быть получено с помощью данного класса
приемов?
- какова полная цепочка
следствий, вытекающих из определенной причины?
- каковы все возможные
методы и приемы решения данной конкретной проблемы?
Ответом на второй
вопрос является построение дерева целей на основе теории графов. Ответ на
третий вопрос дает изыскательское прогнозирование.
Работы по системному
анализу отличаются тем, что в них всегда предлагается методика проведения
исследования, организации процесса принятия решения, делается попытка выделить
этапы исследования или принятия решения и предложить подходы к выполнению этих
этапов в конкретных условиях. [2]
К методам нормативного
технологического прогнозирования относятся матричные подходы, используемые для
проверки согласования с различными горизонтально действующими факторами. Двумерные
матрицы дают быстрый метод оценки первоочередности того или иного из предполагаемых
вариантов. Этому принципу соответствует распространенный в менеджменте метод
SWOT анализа, т.е. учет слабых и сильных сторон объекта, угроз и преимуществ во
внешней среде.
С точки зрения методики
к матричным методам относятся методы и модели теории игр. Они применяются в прогнозировании
социально-экономических процессов при анализе ситуаций, возникающих вследствие
определенных отношений между исследуемой системой и другими противоположными
системами. [8]
К методам статистического
моделирования относятся уравнения регрессии, описывающие взаимосвязи временных
рядов независимых признаков и результативных признаков. Прогнозные уровни
рассчитываются посредством подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений
признаков-факторов, которые могут быть получены, например, на основе
экстраполяции.
Инструментом
прогнозирования, учитывающим требования системного подхода к объекту и его
количественным характеристикам, являются эконометрические модели. Областью их приложения
являются макроэкономические процессы на уровне национальной экономики, ее секторов
и отраслей, экономики территорий.
Функционально-иерархическое
моделирование представляет согласование отдаленной цели с действиями (функциями),
которые необходимо предпринять для ее достижения в настоящем и будущем времени.
Деревья целей с количественными показателями используются в качестве вспомогательного
средства при принятии решений и носят в этом случае название деревьев решений.
[2]
Сетевое моделирование
широко используется в нормативном технологическом прогнозировании. Наибольшую
известность приобрел метод критического пути, основанный на использовании
сетевых графиков, отражающих различные стадии каждой части проекта, и
анализирующий их с целью выбора оптимального пути между начальной и конечной стадиями.
В качестве критерия выступают издержки или сроки. Сетевое моделирование использует
в качестве вспомогательного инструмента дерево целей.
В основе метода
имитационного моделирования лежит идея максимального использования всей
имеющейся информации о системе. Целью является анализ и прогноз поведения
сложной системы со множеством функций, не все из которых количественно выражены.
Имитационное моделирование нашло широкое применение в прогнозировании процессов,
анализ которых невозможен на основе прямого эксперимента.
Возможность
систематизированного использования подобия в развитии различных объектов лежит
в основе метода исторических аналогий. Историческая аналогия всегда играла
некоторую осознанную или неосознанную роль при прогнозировании.
Группа методов
опережающей информации относится к технологическому прогнозированию и связана с
мониторингом новейших исследований, результатов и прорывов в различных областях
знаний и оценкой накопленных достижений. Методы основаны на свойстве научно-технической
информации опережать реализацию достижений в производстве. Для осуществления
такой деятельности имеются большие возможности в связи с высоким уровнем развития
информационных технологий. [8]
Число Вольфа – это одна
из важных числовых характеристик пятнообразовательной деятельности Солнца.
Индекс введен в 1848 году швейцарским астрономом Рудольфом Вольфом.
Вольф с помощью своего
комбинированного индекса солнечных пятен, который получил название чисел
Вольфа, построил их временный ряд с 1700 по 1848 года и после этого он
постоянно пополняется, а в ХХ столетии –ежесуточными данными.
Еще в 1843 г. выдающийся немецкий астроном Генрих фон Швабе впервые определил периодичность циклов
появления солнечных пятен в 10 лет. В 1852 г. эта цифра была уточнена Вольфом как среднеарифметическая их периода в 11,1 лет, хотя в действительности цикл
имеет вариацию от 8,5 до 14 лет между соседними минимумами и от 7,3 до 17 лет между
максимумами. [12]
В течение многих лет
Рудольф Вольф (1816-1896) собирал сведения о наблюдениях за пятнами. Он собирал
и проверял как опубликованные, так и неопубликованные сведения, начиная со
времени изобретения телескопа. В результате он получил ряд данных, начиная с
1610 года. При этом он ввел понятие «относительного числа» пятен, которое ныне
носит название числа Вольфа. Это число (W)
вычисляется по следующей формуле:
W = k(10g+f),
где f – число пятен, видимых
на Солнце;
g
– число групп этих пятен;
k
– нормировочный коэффициент, зависит от наблюдателя и от используемого им астрономического
инструмента, он позволяет сравнивать между собой наблюдения, произведенные в
разных условиях.
Числа Вольфа в годы
минимума обычно варьируют от 0 до 10, а в годы максимума от 50 до 100. [14]
Так определенное число
Вольфа называют относительным числом Вольфа, так как нет понятия универсального,
абсолютно точного числа пятен и их групп. Числа Вольфа, полученные из разных
наблюдений, вначале сравнивают между собой (используя ряды параллельных
наблюдений), чтобы потом вывести нормирующих коэффициент пересчета.
Смысл коэффициента 10
при вычислении числа Вольфа заключается в том, что значимость характеристики g
(числа групп пятен) принимается в 10 раз большей, чем значимость характеристики
f (числа одиночных пятен). Этот коэффициент был введен самим Вольфом и
достаточно произволен.
Но так как удобнее
записывать только значения числа W, а не его составляющих, то для того, чтобы
иметь возможность сравнивать числа Вольфа на больших временных промежутках,
современные астрономы продолжают использовать именно этот весовой коэффициент
10. Однако астрономам уже довольно давно было понятно, что выбор коэффициента
10 произволен, и они пытались найти другие числовые характеристики активности
Солнца, которые не содержали бы такого рода произвольные параметры. Одной из
таких характеристик является, несомненно, общая площадь S видимых на Солнце
пятен. Были предложены и другие характеристики такого рода, но нам достаточно
здесь лишь одной из них – площади S. [15]
Исследования астрономов
показали, что если построить ряды значения величин W и S, то между ними имеется
достаточно сильная корреляция. Математически для этого вычислялся коэффициент
взаимной корреляции, который уже (в частном случае одного временного ряда,
когда вычисляется автокорреляция – корреляция ряда с самим собой) упоминался
выше.
Выяснилось, что этот
коэффициент всегда весьма близок к 1, что указывает на достаточно тесную связь
между двумя этими величинами. Фактически оказалось, что площади пятен
приблизительно пропорциональны числу Вольфа. Содержательно этот факт означает,
что информацию, имеющуюся в ряде значений числа Вольфа, можно в значительной
степени извлечь и из ряда значений площади пятен (и наоборот). Тем самым
астрономы показали, что в их распоряжении имеется корректно определенная
числовая характеристика солнечной активности и установили ее связь с широко распространенной
характеристикой – числом Вольфа. Что касается числа Вольфа, то его корреляция
со множеством явлений на Земле была ярко продемонстрирована в работах А.Л.
Чижевского. [15]
Если сравнить
графическое изображения выявленных историометрических циклов и подциклов с
кривыми пятнообразования, можно обнаружить следующую закономерность: циклы и
подциклы, как правило, начинаются в годы экстремумов пятно образовательной
деятельности или примыкающим к ним годам.
При этом в зависимости
от того максимуму или минимуму солнечной активности соответствовал переломный
год зависело успех или неудачу потерпят силы вышедшие на историческую арену.
Достаточно отметить следующие годы и события:
1789 – год начала
великой Французской буржуазной революции;
1905, 1917 – годы
русских революций;
1928 – год краха
западной финансовой системы;
1937-1938, 1947-1949 –
репрессии Сталинского режима;
1986 – Чернобыльская
катастрофа;
1991 – распад Союза и
др. [15]
На рисунке 1 изображены
данные наблюдений относительных чисел Вольфа, усредненные за месяц, за период с
1900 по 1924 год;
Рис. 1. Распределение чисел Вольфа во времени
Далее в курсовой работе
проведен анализ взаимосвязи чисел Вольфа и социальных явлений прошлого века.
Таблица 1 – Анализ
взаимосвязи чисел Вольфа и социальных явлений
|
Дата
|
Число Вольфа
|
Событие
|
|
1917 г.
|
103,9
(среднегодовое)
|
Революция,
приход к власти большевиков
|
|
1937-1938
гг.
|
145-165
|
Репрессии
Сталинского режима
|
|
Март
1947 г.
|
200
|
Провозглашена
“доктрина Трумэна”, направленная на борьбу против сил социализма, устранены
министры-коммунисты из бельгийского правительства
|
|
Май
1947 г.
|
201,3
(среднемесячное)
|
Мир
впервые стоял на пороге ядерной войны;
Устранены
министры-коммунисты из правительств Италии и Франции и запрещена Компартия Бразилии.
|
|
конец
октября – начало ноября 1956 г.
|
140-201,3
|
Начата
израильско-арабская война,
которая
не затихла полностью и через 42 года;
Началось
выступление населения Венгрии против существующего режима
власти
и Никита Хрущев с согласия членов Президиума ЦК КПСС отдал приказ о
немедленном подавлении восстания в Будапеште
|
|
Май
1968 г.
|
127,2
(среднемесячное)
|
в
Париже в поддержку требований студентов начались массовые волнения с
возведением
баррикад
|
|
Август
1968 г.
|
105,9
|
Подавление
советскими танками “пражской весны”
|
|
Декабрь
1979 г.
|
-
|
Начало
войны в Афганистане
|
|
1988 г.
|
100,2
(среднегодовое)
|
Началась
армяно-азербайджанская война за Карабах;
землетрясение
в Армении
|
|
11
июня 1991 г.
|
250
|
Начало
войны в Югославии
|
|
19
августа 1991 г.
|
280
|
Августовский
путч, начало распада СССР
|
Таким образом,
катастрофические социально-политические события в реперные годы максимального
прироста солнечной активности географически перемещались в зависимости от
эндогенной социально-психологической подготовленности социумов в тех или других
ареалах Земли к участию в бифуркационных событиях на пике солнечной активности.
При этом механизм
влияния наращивания солнечной активности на резкие изменения в
социально-психологической среде в том или другом регионе Земли очень напоминает
механизмы, которые срабатывают в ее недрах, вызывая землетрясения. [13]
Метод анализа влияний
пятнообразовательной деятельности Солнца на социальную активность общества
имеет ретроспективный характер и неприемлем для долгосрочного прогнозирования,
поскольку о состоянии Солнца можно судить только по фактическим данным в каждый
отдельный момент времени.
Прогнозирование
позволяет раскрыть устойчивые тенденции, или, наоборот, существенные изменения в
социально-экономических процессах, оценить их вероятность для будущего
планового периода, выявить возможные альтернативные варианты, накопить научный
и эмпирический материал для обоснованного выбора той или иной концепции развития
или планового решения.
Методы
социально-экономического прогнозирования – это совокупность приемов и способов
мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных
(внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их
измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения
определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.
Интуитивные методы
прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние
многих факторов из-за незначительной сложности объекта прогнозирования. В этом
случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и
коллективные экспертные оценки.
В группу поисковых
методов входят подгруппы: экстраполяции и моделирования, картографирования,
написания сценариев, прогнозирование по аналогии. К первой подгруппе относятся
методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих
средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричное моделирование.
Нормативные методы
прогнозирования состоят в определении необходимых и достаточных средств для
достижения возможного состояния изучаемого объекта и отвечают на вопрос: “что
будет?”, “что мы хотим увидеть?”, “какими средствами этого достичь?”. К
нормативным методам относятся дерево целей, морфологические модели, блок-схемы.
Во второй части работы
рассмотрен метод анализа влияний пятнообразовательной деятельности Солнца на
социальную активность общества. Установлено влияние наращивания солнечной
активности на резкие изменения в социально-психологической среде в том или
другом регионе Земли.
Данный имеет
ретроспективный характер и неприемлем для долгосрочного прогнозирования,
поскольку о состоянии Солнца можно судить только по фактическим данным в каждый
отдельный момент времени.
1. Андрейчиков А.В.,
Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. – М.:
Финансы и статистика, 2000. – 368 с.
2. Антохонова И.В.
Методы прогнозирования социально-экономических процессов: Учебное пособие. –
Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. – 212 с.
3. Владимирова Л. П.
Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. – М.: Дашков
и К., 2000. – 308 с.
4. Глазьев С.Ю. Теория
долгосрочного технико-экономического развития. М., 1999. – 341 с.
5. Леванова Л.Н. Эконометрика.
– Саратов., 2003. – 79 с.
6. Мамиконов А.Г.
Принятие решений и информация. М.: Наука, 2002. – 275 с.
7. Перегудов Ф.И.,
Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 2001. – 318 с.
8. Прогнозирование и
планирование экономики. – Экоперспектива, 2000. – 432 с.
9. Теин А. Г. Земля
Информатика. Екатеринбург: Издательство Уральского университета. Издательство
Дома учителя, 2002. – 254 с.
10. Тихомиров Н.П.,
Попов В.А. Методы социально-экономического прогнозирования. – М.: Изд-во ВЗПИ,
АО "Росвузнаука", 2001. – 364 с.
11. Эконометрика:
Учебно-методический комплекс. Красноярск: РИО КрасГУ, 2003. – 36 с.
12.#"#">#"#">http://e2000.kyiv.org/2000/cycle.htm
15. http://www.yax.su/finlab/ir170/21/index.shtml