Прогнозування – це наукове виявлення імовірних шляхів та результатів розвитку соціально-економічних явищ та процесів на підставі аналізу тенденцій розвитку. Прогноз означає можливе майбутнє значення певного показника, що характеризує соціально-економічне явище або процес, який пов’язується з умовами, що мають найбільшу імовірність. Майбутнє залежить від багатьох випадкових факторів, складне поєднання яких практично неможливо відслідкувати. Тому, всі прогнози носять імовірнісний характер.
Завданням прогнозування є: виявлення імовірних шляхів та результатів найближчого або більш віддаленого розвитку соціально-економічних явищ на базі реальних процесів дійсності; розробка оптимальних тенденцій розвитку із врахуванням складеного прогнозу та оцінка прийнятого рішення з позицій його наслідків у періоді, що прогнозується.
Прогнози поділяються на науково-технічні, економічні, соціальні, військово-політичні тощо. Економічні прогнози можуть поділятися (залежно від масштабності об’єкту) на: глобальні – розглядають найбільш загальні тенденції та закономірності у світовому масштабі; макроекономічні – аналізують найбільш загальні тенденції явищ та процесів в масштабі економіки країни вцілому; міжгалузеві та міжрегіональні – передбачають розвиток народного господарства в розрізі галузей матеріального виробництва та промисловості; регіональні – передбачають розвиток окремих регіонів; галузеві – передбачають розвиток галузей;
мікроекономічні – передбачають розвиток окремих підприємств, виробництва окремих продуктів.
Прогнозування тісно пов’язане з перспективним аналізом, оскільки кінцевий результат обирається після розгляду та порівняльного аналізу різних варіантів, в тому числі й альтернативного характеру.
Кожен керівник приймає певне рішення стосовно об’єкту, що прогнозується на підставі отримання певних спрогнозованих показників. Також кожне підприємство використовує ті методи прогнозування, що є найбільш прийнятними для його діяльності, для тієї чи іншої ситуації. Тому, використання моделей та методів прогнозування стає першочерговим завданням у прийнятті рішень відносно введення в дію будь-якого проекту.
Більшість кількісних методів прогнозування базується на використанні історичної інформації, представленої у вигляді часових рядів, тобто рядів динаміки, які впордковуються за часовою ознакою. До кількісних методів прогнозування належать дві підгрупи методів: екстраполяції і моделювання. Методи екстраполяції – це прийоми найменших квадратів, рухомих середніх, експоненційного згладжування. До методів моделювання належать прийоми структурного, сітьового та матричного моделювання.
Регресійний аналіз – це математичний метод прогнозування, результатом якого є рівняння з однією або більшою кількістю незалежних змінних, яке використовується для визначення залежної змінної. Для знаходження параметрів приблизних залежностей між двома або декількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями найчастіше застосовується метод найменших квадратів. Його зміст полягає у мінімізації суми квадратичних відхилень між величинами, що спостерігаються, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), розрахованими згідно з підібраним рівнянням зв’язку. Ця методика викладена у спеціальній літературі зі статистики та економетрії, тому ми детально розглядати її не будемо.
Найскладнішими серед методів кількісного прогнозування є комплексні методи економетричного моделювання. Переважно, економетричні моделі “прив’язуються” до математичної моделі цілої економіки.
