Решающее значение для прогнозирования технико-экономической динамики, в целом, имеет прогноз развития различных секторов экономики. Другим важным моментом является прогнозирование спроса. Два указанных аспекта – прогнозирование предложения и спроса – выступают важнейшими составляющими прогнозирования всей технологической структуры.

Если экономические системы, находящиеся в фазе экономического подъема, не требуют специальных усилий в этом направлении, то, напротив экономические системы, находящиеся в условиях спада, требуют усиленного вмешательства со стороны государства. Это вмешательство в экономическую жизнь страны требуется для обеспечения надлежащей технологической структуры производства.

Структурные преобразования экономики перспективами технологического развития. В зависимости от того, на приоритетное развитие какого технологического уклада направит свои усилия государство, нас ожидают принципиально различные варианты экономического развития. Для того чтобы сделать правильный выбор, необходима серьезная аналитическая работа.

Становление современной концепции прогнозирования ставит перед нашей экономикой сложные и масштабные задачи. Эта работа окупится, когда наступит фаза оживления.

Итак, прогнозирование является специфическим видом научно-прикладного анализа. Отличие его от обычного анализа заключается в том, что он нацелен на будущее; вторая важная черта – учет неопределенности, связанный с этим будущим. Неопределенность обусловлена отсутствием знаний о точном значении тех или иных экономических параметров, отражающих влияние основных или дополнительных факторов, о действительных условиях, в которых будет развиваться отслеживаемый процесс.

Как известно, прогнозы экономических явлений и процессов могут быть разработаны в виде качественных характеристик и количественных оценок, характеризующих будущие числовые значения прогнозируемых показателей и величины вероятностей достижения этих значений, разумеется, что каждый научно разрабатываемый прогноз охватывает обе стороны развития перспективно оцениваемых явлений и процессов – количественную и качественную. Соотношение характеристик этих сторон в прогнозе зависит от специфики объекта прогноза и целей прогнозирования, от степени совершенства методики прогностических исследований.

Основой системы доказательств является качественный анализ процесса, то есть вскрытие и обоснование причинно-следственных отношений, формирование общих гипотез и концепций будущего развития. Качественный анализ является отправным и заключительным этапом процесса прогнозирования. Количественный анализ, дающий возможность получить прогностические оценки в числовом выражении, обогащает, подкрепляет качественный анализ, делает его более доказательным, упрощает область неопределенности прогноза.

Кардинальное значение при разработке прогнозов имеет теория их развития, которая охватывает характеристику сущности основных причинно-следственных связей и закономерностей экономических последствий развития объекта прогноза. Правильность исходных теоретических предпосылок методологической основы прогноза решающим образом влияют на его результаты и возможность их практического использования. Теория развития, в конечном счете, определяет содержание системы доказательств и концепций развития, закладываемых в прогноз, а, следовательно, на выбор применяемых для прогнозирования методов.

Методами экономического прогнозирования можно именовать совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вынести суждение определенной достоверности его будущего развития. Таким образом, если методологической основой прогнозирования служит теория развития объекта, которая раскрывает существо закономерности, содержание основных причинно-следственных связей рассматриваемого процесса, то методы прогнозирования позволяют найти меру влияния отдельных закономерностей и причин развития, представить объект прогноза как динамическую систему измеренных с определенной степенью достоверности взаимодействий реальных явлений, факторов, сил общественной деятельности, и тем самым воспроизвести поведение этой системы в будущем.

По степени формализации все методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Классы тех и других методов прогнозирования по своему составу аналогичны экспертным и «фактографическим» методам.

Интуитивное прогнозирование применяется тогда, когда объект прогнозирования либо слишком прост, либо настолько сложен, что аналитически учесть влияние многих факторов практически невозможно. В этих случаях прибегают к опросу экспертов. Полученные индивидуальные и коллективные экспертные оценки используют как конечные прогнозы или в качестве исходных данных в комплексных системах прогнозирования.

Интуитивные методы можно разделить на 2 группы:

1. индивидуальные экспертные оценки (метод-интервью, аналитические докладные записки, написание сценария);

2. коллективные экспертные оценки (анкетирование, методы «комиссий», «мозговых атак» - коллективной генерации целей).

Класс формализованных методов в зависимости от общих принципов действия можно разделить на группы экстраполяционнных, системно-структурных, ассоциативных методов и методов опережающей информации.

В группу методов прогнозной экстраполяции можно включить методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, вероятностного моделирования и адаптивного сглаживания.

К группе системно-структурных методов можно отнести методы функционально-иерархического моделирования, морфологического анализа, матричного, сетевого моделирования, структурной аналогии.

Ассоциативные методы можно разделить на методы имитационного моделирования, историко-логического анализа.

В группу методов опережающей информации можно включить методы анализа потоков публикаций, оценки значимости изобретений и анализа патентной информации.

В методическом плане основным инструментом любого прогнозирования является схема экстраполяции. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция базируется на предположении и сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом физической и логической сущности.

Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта, процесса.

Наиболее распространенными методами оценки параметров зависимостей являются метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного моделирования и метод адаптивного сглаживания.

Метод наименьших квадратов состоит в отыскании параметров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда. Важным моментом получения прогноза с помощью этого метода является оценка достоверности полученного результата.