Получение такой информации предполагает:

• анализ реализации федеральных, областных и муниципальных целевых программ;

• анализ исполнения муниципального бюджета;

• выявление основных тенденций развития;

• анализ степени достижения целей развития территории и обеспеченности населения потребительскими товарами и услугами;

• выявление неиспользованных резервов и ресурсов, а также определение потенциальных ресурсов;

• разработка краткосрочного прогноза (оценки) развития до конца текущего года (т.е. года, в котором заканчиваются прогнозные исследования, как правило, это последний год перед началом прогнозного периода);

• определяются методы осуществления прогнозных расчетов.

Основные требования, предъявляемые к разрабатываемым прогнозам:

• достаточно высокая степень вероятности прогнозных оценок;

• комплексность, т.е. в прогнозе должна быть дана достаточно полная характеристика важнейших сфер экономики и социальной сферы, динамика происходящих процессов в социально-экономической жизни территории;

• вариантность прогноза;

• непрерывность прогнозирования, т.е. прогнозы различных периодов прогнозирования должны быть логически, функционально и информационно связаны между собой;

• методологическая совместимость с прогнозами социально-экономического развития.

Проблема повышения качества прогнозно-аналитических расчетов во многом зависит от их информационного обеспечения. Основные требования к используемой информационной базе следующие:

• достоверность количественных характеристик показателей;

• достаточность и комплексность предоставляемой информации, подразумевающая достаточно полные характеристики основных сфер экономики;

• системность представляемой информации, предполагающая возможность взаимной увязки показателей различных информационных блоков;

• сопоставимость количественных характеристик различных показателей.

Прогнозно-аналитические расчеты основываются на статистической информации, получаемой от органов государственной статистики, а также данных налоговых и финансовых органов и информации, получаемой непосредственно от хозяйствующих субъектов.

При этом следует иметь в виду следующее:

Уровни динамического ряда должны быть сопоставимы между собой по методике учета, по кругу охватываемых объектов. Например, если в качестве исходной информации используется динамический ряд показателя в стоимостном выражении, то такой ряд необходимо привести к одному основанию, т.е. к одному и тому же периоду времени, уровень которого принимается за базу сравнения. Для этого могут быть использованы индексы цен.

Система методов прогнозирования включает:

· Методы экспертных оценок, сущность которых заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте;

· Методы экстраполяции.

Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее. Формальная экстраполяция базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза, прогнозная экстраполяция увязывает фактическое развитие с гипотезой о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.

Методы экстраполяции являются наиболее распространенными. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Однако эти методы используются преимущественно при краткосрочном прогнозировании и для прогнозирования параметров экономического и социального развития, имеющих более или менее стабильный характер.

Основным методом экстраполяции является метод подбора функций. Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический (фактический) ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходного динамического ряда с целью облечения выбора вида тренда путем сглаживания и выравнивания динамического ряда. Задача выбора функции заключается в подборе по фактическим данным (xt, yi) формы зависимости (линии) так, чтобы отклонения (Di) данных исходного ряда yi от соответствующих расчетных , находящихся на линии, были наименьшими. При прогнозировании в качестве фактора используется независимая переменная времени t, т.е. y = f(t). Наиболее часто при моделировании процессов используются функции: линейная (y = a + bx), гиперболическая (y = a + b/x), экспоненциальная, степенная и др. (табличный процессор Excel позволяет проводить экстраполяцию данных с использованием линейного тренда или экспоненциального сглаживания, логарифмической и других функций; тренд – достаточно плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, более или менее свободное от случайных колебаний). [2]

Метод подбора функций целесообразно использовать при разработке краткосрочных прогнозов обязательно в сочетании с методами экспертных оценок.

· Методы математического моделирования. Прогнозирование экономических и социальных процессов с использованием моделей включает разработку модели, ее экспериментальный анализ, сопоставление результатов прогнозных расчетов на основе модели с фактическими данными, корректировку и уточнение модели. Наиболее часто при прогнозировании применяются экономико-статистические модели. Экономико-статистические модели используются для установления количественной характеристики связи и зависимости экономических показателей. Система таких моделей включает: одно-, многофакторные и эконометрические модели. Примеры однофакторных моделей:

где y – значение прогнозируемого показателя, x – значение фактора, (a, b) – коэффициенты регрессии (показывают, насколько изменится в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения).

Многофакторные модели позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень прогнозируемого показателя. При этом последний выступает как функция от факторов:

где x1, x2, x3,…,xn – факторы.

При линейной зависимости многофакторные модели могут быть представлены следующим уравнением:

где ao – свободный член; a1,…,an – коэффициенты регрессии, показывающие степень влияния соответствующего фактора на прогнозируемый показатель при фиксированном значении остальных факторов.

К экономико-математическим моделям относятся и эконометрические модели. Эконометрической моделью называют систему регрессионных уравнений и тождеств, описывающих взаимосвязи и зависимости основных показателей развития экономики и служащую для описания сложных социально-экономических процессов. Эконометрические модели используются при прогнозировании макропоказателей.