Оглавление

Введение                                                                                                          3

1. Сущность и классификация методов прогнозирования                          4

2. Интуитивные методы прогнозирования                                                   5

3. Формализованные методы прогнозирования                                           9

Заключение                                                                                                    19

Список литературы                                                                                       20

Введение

Важнейшей целью становления рыночных отношений в России, проведения экономических реформ являются повышение эффективности экономики, достижение вы­сокого благосостояния населения.

Однако вступление России на путь рыночных ре­форм вызвало в стране затяжной экономический кри­зис. За прошедшие годы была растеряна значительная часть научного потенциала и квалифицированных кад­ров, расстроена денежно-платежная система, рубль обесценился в десятки тысяч раз. Усилилась зависи­мость от импорта технологий, оборудования, продо­вольствия, капитала. Социальные функции государства сузились до минимального уровня при невиданном расслоении общества на богатых и бедных, Россия вы­тесняется с товарных мировых рынков, теряет эконо­мическую мощь.        

В условиях перехода российской экономики к рыночным отношениям многие вопросы социальной и экономической жизни общества необходимо рассматривать по-новому. В процессе создания предпосылок для функционирования рыночного хозяйства в стране возникают проблемы, пути решения которых требуют тщательного обоснования. Становление рыночных отношений сопровождается формированием нового хозяйственного механизма, в котором важная роль отводится прогнозированию. Для эффективного прогнозирования в современных условиях развития экономики нашей страны необходимы новые современные методы, адекватные рыночным отношениям.

1. Сущность и классификация методов прогнозирования

В настоящее время, по оценкам специалистов, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования, но на практике используется в качестве основных около 20.

Под методами социально-экономического прогнозирования следует по­нимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндо­генных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их изме­нений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести сужде­ния определенной достоверности относительно будущего его (объекта) развития [5].

Всю совокупность методов прогнозирования можно сгруппировать по различным признакам: степени формализации; общему принципу дей­ствия: способу получения и обработки информации; направлениям и на­значению прогнозирования; процедуре получения параметров прогноз­ной модели и некоторым другим [8]. Например, но принципу обработки информации об объекте можно выделить: статистические методы, методы аналогий, опережающие методы.

Статистические методы объединяют методы обработки количественной информации по принципу выявления содержащихся в ней математичес­ких закономерностей развития и математических взаимосвязей характе­ристик объекта с целью получения прогнозных моделей.

Методы аналогий направлены на то, чтобы выявить сходство в законо­мерностях развития процессов и на этом основании строить прогнозы.

Опережающие методы прогнозирования базируются на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, ре­ализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие объекта прогнози­рования. В свою очередь их можно разделить на методы исследования ди­намики развития объекта и методы исследования и оценки уровня разви­тия объекта [2; 8].

Наибольшее распространение имеет группировка методов прогнозиро­вания по степени формализации, в соответствии с которой все методы можно разделить на интуитивные (методы экспертных оценок) и форма­лизованные.

2. Интуитивные методы прогнозирования

Интуитивные методы прогнозирования как научный инструмент реше­ния сложных неформализуемых проблем позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информа­ционной обеспеченности. Их сущность заключается в построении рацио­нальной процедуры интуитивно-логического мышления человека в соче­тании с количественными методами оценки и обработки полученных ре­зультатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как ре­шение проблемы.

Характерными особенностями методов экспертных оценок, применяе­мых весьма широко, являются, во-первых, научно обоснованная органи­зация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов; во-вторых, применение ко­личественных методов как при организации экспертизы, так и при оцен­ке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Наиболее часто эти методы используются при рассмотрении социальных вопросов, где невозможно выработать формализованную прогностичес­кую модель [1].

Посредством применения методов экспертных оценок целесообразно решать следующие типовые задачи: составление перечня возможных со­бытий в различных областях за определенный промежуток времени: опре­деление наиболее вероятных интервалов времени совершения совокупно­сти событий; определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности: разработка альтернативных вариантов решения за­дачи с оценкой их предпочтения; альтернативное распределение ресурсов для решения задач с ранжированием их очередности, альтернативные ва­рианты принятия решений в определенной ситуации с оценкой их пред­почтительности.

Организация процедуры экспертной опенки включает несколько на­правлении: формирование репрезентативной экспертной группы; подго­товку и проведение экспертизы; статистическую обработку полученных результатов опроса [4].

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экс­пертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок Методы индивидуальных экспертных оценок имеют несколько раз­новидностей: метод «интервью», аналитический метод, метод написания сценария.

При методе «интервью» осуществляется непосредственный контакт эк­сперта со специалистом по схеме «вопрос-ответ», в ходе которого прогно­зист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта.

При аналитическом методе осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются докладные записки. Он пред­полагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденции, оцен­кой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Метод написания сценария основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития объекта прогнозиро­вания, выявление основных факторов фона и формулирование критериев для оценки верхних уровней дерева целей. Ценность сценария тем выше, чем меньше степень неопределенности, то есть чем больше степень согласо­ванности мнений экспертов в осуществимости событий, в развитии про­цесса и т. д.

Основным преимуществом рассмотренных выше методов являются воз­можность максимального использования индивидуальных способностей экспертов и незначительность психологического давления, оказываемого на отдельных работников [6].

Методы коллективных экспертных оценок имеют следующие разновид­ности: метол «комиссий», «метод Дельфи», метод «коллективной генера­ции идеи» («мозговая атака»), метод морфологического анализа и др.

Содержание метода «комиссии» следующее. Создастся рабочая группа, и функции которой входят: назначение экспертов, проведение опроса, обработка материалов, анализ результатов коллективной экспертной оцен­ки. Уточняются основные направления развития объекта, а также состав­ляется матрица, отражающая генеральную цель, подцели и средства их достижения, то есть направления научных исследований и разработок, ре­зультаты которых могут быть использованы для достижения цели.

Затем разрабатываются вопросы для экспертов. Это может быть пере­чень или таблица, но содержание вопросов должно определяться специ­фикой прогнозируемого объекта. Далее следуют проведение опроса экс­пертов и статистическая обработка материалов, которые характеризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов. Они служат исходной базой для синтеза прогнозных гипотез и вариантов развития исследуемого явления или процесса. Методика пред­ставляет собой совокупность опенок относительной важности, назначен­ных экспертами каждого из оцениваемых направлении исследовании и разработок, выражающихся в баллах и принимающих значения от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100 и т.д. Эти оценки по определенному вопросу сводят­ся в таблицу, строки котором соответствуют направлениям исследовании, а столбцы — порядковым номерам экспертов.

«Метод Дельфи - один из наиболее распространенных методов экс­пертных оценок. Его основными особенностями являются: анонимность экспертов, полный отказ отличных контактов экспертов и коллективных обсуждений; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен ею между экспертами, после каждого тура опроса при сохранении ано­нимности оценок, аргументации и критики; обоснование ответов экспер­тов по запросу организаторов [7; 8].

Метод «коллективной генерации идей» включает два элемента: выявле­ние вероятностных вариантов развития объекта прогнозирования и их оцен­ка. При «мозговой атаке» сначала активизируется творческий потенциал специалистов, что находит отражение в генерации определенной идеи. Затем следует процесс деструирования (разрушения, критики) этой идеи и формулируется контридея. Это позволяет за короткое время путем во­влечения всех экспертов в активный творческий процесс получить про­дуктивные результаты.

Метод морфологического анализа представляет собой упорядоченный спо­соб рассмотрения объекта и получения систематизированной информа­ции по всем возможным вариантам его развития. Он включает ряд при­емов, имеющих единый принцип действий: систематизированное рассмот­рение характеристик объекта, стремление не пропустить ни одной из них, ничего не отбрасывать без предварительного исчерпывающего исследова­ния. Этой цели служит прием систематизированного охвата информации с последующим исследованием се по методу «морфологического ящика». Последний строится в виде дерева или матрицы, в клетках которых поме­щены соответствующие характеристики объекта. Последовательное соеди­нение одного из параметров первого уровня с одним из параметров по­следующего уровня представляет собой одно из возможных состоянии объекта или решений проблемы. В результате создается новая информация об изучаемом объекте и вырабатывается оценка всех возможных альтерна­тив его состояния [7].

Группа методов коллективных экспертных оценок основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата и. во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выно­симых экспертами, могут возникнуть продуктивные идеи.

3. Формализованные методы прогнозирования

Формализованные методы прогнозирования базируются на математичес­кой теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет легчить деятельность но обработке информации и оценке результатов. В состав формализованных методов прогнозирования входят: методы экстраполяции и методы математического моделирования

Термин «экстраполяция» имеет несколько толковании. В широком смысле слова экстраполяция - это метод научного исследования, включающий­ся в распространении выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле слова экстраполяция - это нахождение по ряду данных функции других се значений, находя­щихся вне этого ряда [3]. Экстраполяция заключается в изучении сложив­шихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстраполяция (экстраполирование) применяется при изучении временных рядов и пред­ставляет собой нахождение значений функции за пределами области ее определения с использованием информации о поведении данной функ­ции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения.

Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Перспек­тивная экстраполяция предполагает продолжение уровней ряда динамики на будущее на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемом отрезке времени. Ретроспективная экстраполяция характеризу­ется продолжением уровней ряда динамики в прошлое.

Понятием, противоположным экстраполяции, является интерполяция, интерполирование, которое предусматривает нахождение промежуточных значений функции в области ее определения. При изучении временных рядов в случае необходимости может производиться интерполирование промежуточных уровней.

Разграничивают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формаль­ная экстраполяция базируется на предположении и сохранении в будущем Прошлых и настоящих тенденций развития объекта. Прогнозная экстрапо­ляция увязывает фактическое состояние исследуемого объекта с гипотеза­ми о динамике его развития. Она предполагает необходимость учета в пер­спективе альтернативных изменений самого объекта, его сущности.

При формировании прогнозов с помощью экстраполяции исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных ко­личественных характеристик объекта. Экстраполируются оценочные фун­кциональные системные и структурные характеристики, например, ко­личественные характеристики экономического, научного, производствен­ного потенциала. Степень реальности такого рода прогнозов в значи­тельной мере обусловливается аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отно­шению к сущности рассматриваемого явления. Последовательность дей­ствий при статистическом анализе тенденций и экстраполировании со­стоит в следующем:

1. Четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемою объекта, обсуждение факторов, стимулирующих иди препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции; ее допустимой дальности.

2. Выбор системы параметров, унификация различных единиц измере­ния, относящихся к каждому параметру в отдельности.

3. Сбор и систематизация данных. Перед сведением их в соответствующие таблицы проверяется однородность данных и их сопоставимость.

4. Выявление тенденции или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных [6].

В экстраполяционных прогнозах предсказание конкретных значений изучаемого объекта или параметра в какой-то определенный период вре­мени не считается основным компонентом. Особо важным здесь является своевременное фиксирование объективно намечающихся сдвигов, выяв­ление закономерных тенденций развития явления или процесса. Пол тен­денцией развития понимают некоторое его общее направление, долго­временную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории.

Для повышения точности экстраполяции используются различные при­емы. Например, экстраполируемая часть общей кривой развития (тренд) корректируется с учетом реального опыта функционирования отрасли — аналога исследований или объекта, опережающих, в своем развитии про­гнозируемый объект.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Под ним понимается характеристи­ка основной закономерности движения во времени, в некоторой мере сво­бодной от случайных воздействий. Тренд - это длительная тенденция из­менения экономических показателей. При разработке моделей прогнозиро­вания тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого вре­менного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие. Ре­зультат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предпола­гается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов.

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

                                        Y_i +L =  F(Y_i^K x L),

где Y_i +L - экстраполируемое значение уровня; L - период упреждения;  Y_i^K  - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Задача прогноза состоит в определении вила экстраполирующих функ­ций на основе исходных эмпирических данных и параметров выбранной функции. Первым этапом является выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее описание тренда. Следующим этапом является расчет параметров выбранной экстраполяционной функции. При оценке пара­метров зависимостей наиболее распространенными являются метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод скользящей средней и другие [1; 8].

Сущность метода наименьших квадратов состоит в отыскании парамет­ров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда, то есть в минимизации суммы квадратических отклонении между наблюдаемыми и расчетными величинами. Модель тренда может различаться по виду. Ее выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях подучили следующие функции: линейная квадратичная, степенная, показательная, экспоненциальная, логистическая. Особенно широко применяется линейная, или линеаризу­емая, то есть сводимая к линейной форма, как наиболее простая и в доста­точной степени удовлетворяющая исходным данным. Метод наименьших квадратов широко применяется в прогнозировании в силу его простоты и возможности реализации на ЭВМ. Недостаток данного метода состоит в том, что модель тренда жестко фиксируется, а это делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения, то есть при крат­косрочном прогнозировании.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оцен­ки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, кото­рая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполи­рует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адапти­руется к изменяющимся во времени условиям.

Метод экспоненциального сглаживания применяется при кратко- и сред­несрочном прогнозировании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и предполагает ее интенсив­ный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, описывающие динамику показа­теля, имеют простую математическую формулировку, а адаптивная эволю­ция параметров позволяет отразить неоднородность и текучесть свойств временного ряда.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамичес­кий ряд путем его расчленения на рапные части с обязательным совпаде­нием в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений.

В целом методы экстраполяции, основанные на продлении тенденций прошлого и настоящего на будущий период, могут использоваться в про­гнозировании лишь при периоде упреждения до пяти иди семи лет. Важ­нейшим условием является наличие устойчиво выраженных тенденций развития какого-либо явления или процесса социально-экономической Действительности. При более длительных сроках прогноза эти методы не дают точных результатов [4].

Распространенной методикой описания тех или иных процессов и яв­лений служит моделирование, которое следует понимать как исследова­ние объектов познания на их моделях. Оно предполагает построение моделей реально существующих предметов и явлений: живых организмов,  инженерных конструкции, общественных систем, различных процессов, в том числе и социально-экономических. Моделирование считается доста­точно эффективным средством прогнозирования.

В научной литературе термин «модель» означает какой-либо условный образ объекта исследования.  Модель — это схема, изображение или опи­сание какого-либо явления или процесса в природе и обществе. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования (взаимо­связи. структурные и функциональные параметры и т. п.). Модель - один из важнейших инструментов социально-экономического прогнозирова­ния, научного познания исследуемого процесса [8]. Поэтому вопрос об адек­ватности модели объекту (то есть о качестве отображения) правомерно ре­шать лишь относительно определенной цели.

Содержанием процесса моделирования являются: конструирование мо­дели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выде­ление его существенных характеристик или признаков; теоретический и экспериментальный анализ модели; сопоставление результатов моделирования с фактическими данными об объекте или процессе; корректи­ровка и уточнение модели.

Для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) используется математический аппарат. Это связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации,  использованием идентичных средств формирования задач, поиска методов их решения, фиксации этих методов и их преобразования с программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Средством изучения закономерностей развития социально-экономических процессов является экономико-математическая модель. Под экономико-математической моделью (ЭММ) понимается методика доведения до полного, исчерпывающего описания процесса получения и обработки ис­ходной информации и правил решения рассматриваемой задачи в доста­точно широком спектре конкретных случаев. ЭММ — это система форма­лизованных соотношении, описывающих основные взаимосвязи элемен­тов. образующих экономическую систему.

Эконометрия - наука, изучающая конкретные количественные взаи­мосвязи экономических процессов с помощью экономико-математичес­ких методов и моделей. Система ЭММ эконометрического типа служит для описания относительно сложных процессов экономического или со­циального характера. Эконометрическое моделирование основано на об­работке статистической информации ретроспективного характера, оценке отдельных переменных величин, их параметров. Простейшая ЭММ может быть представлена, например, в следующем виде:

                                              Z = а х X,

где Z — общая потребность к материалах; а - норма расхода материала на одно изделие; х — количество изделий.

Эта модель может быть использована, предположим, для прогнозной потребности в материалах, требующихся для изготовления какого-либо изделии.

ЭММ приобретает более сложный пил, если определяется потребность в материалах для изготовления нескольких видов изделий:

Z = a₁  x   x₁  + … + a_n  x  x_n,

 

или Z =     a_n  x  x_n,

где n = 1, 2, …, n

Эта модель показывает зависимость потребности в материалах от двух факторов: количества изделии и норм расхода материалов и называется дескриптивной (описательной).

Разработка системы моделей прогнозирования проходит три этапа. Пер­вый предполагает разработку локальных методик прогнозирования. Здесь прорабатываются отдельные модели и подсистемы моделей прогнозиро­вания. Разработанные модели должны быть взаимно увязаны и составлять единую систему для целей прогнозирования, обеспечивающую взаимо­действие отдельных моделей в соответствии с определенными требовани­ями, которые фиксируются в программе исследований по проблеме в це­лом.

Второй предусматривает создание системы взаимодействующих моде­лей прогнозирования на базе разработки локальных методик прогнозиро­вания. Здесь уточняются и согласовываются подсистемы моделей, прове­ряется их взаимодействие, определяется последовательность использова­ния отдельных моделей, а также приемов оценки и методов проверки получаемых комплексных прогнозов. Составляются соответствующие про­граммы для решения задач на ЭВМ.

Третий включает уточнение и развитие отдельных локальных систем и методик в ходе создания системы моделей прогнозирования и практичес­кого их использования [2; 8].

Отдельные модели и система моделей прогнозирования должны отве­чать определенным требованиям, предопределяющим методы, с помо­щью которых следует разрабатывать модели, а также методы и средства осуществления расчетов. Содержание этих требований сводится к следую­щим положениям. Методика должна:

- давать четкое описание последовательности правил (то есть алгоритма), позволяющее составить прогноз при достаточно широких предположени­ях о характере и значениях исходной информации;

- использовать методы и технические средства, позволяющие проводить расчеты своевременно и многократно. При этом следует исходить из не­однородной и большой по объему, меняющейся по вариантам прогноза информации;

- учитывать сложные, многофакторные связи прогнозируемых процес­сов и показателей. В этих условиях необходимо выявление важнейших и устойчивых закономерностей и тенденций как на исходном материале, так и в процессе анализа результатов, получаемых поданной методике, и их расчетов по комплексу связанных с ней моделей;

- содействовать согласованию отдельных прогнозов в их системе, обеспечивающей непротиворечивость и взаимную корректировку прогнозов [2].

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов моделирования в прогнозирова­нии, что обеспечивает высокую степень обоснованности, действенности и своевременности прогнозов. Особенно широко методы математического моделирования применяются в прогнозировании научно-технического прогресса (НТП). При этом используют систему моделей прогнозирования НТП, под которой следует понимать совокупность методик и моделей, позволяющую дать согласованный и непротиворечивый прогноз научно-техническою развития, основывающийся на изучении складывающихся в текущем и будущем периодах технико-экономических тенденций и за­кономерностей, на заданных целевых установках, на имеющихся ресур­сах, выявленных потребностях народного хозяйства и их динамике.

В прогностике выделяют различные виды моделей: оптимизационные, статические (с учетом фактора времени) и динамические, факторные, структурные, комбинированные и др. [7] В зависимости от уровня агрегиро­вания один и тот же тип моделей может быть применен к различным экономическим объектам. Отсюда выделяют модели макроэкономические, межотраслевые, межрегиональные, отраслевые, региональные. Модели­рование подучило широкое применение не только в прогнозировании, но и в планировании. Наиболее распространенными методами математичес­кого моделирования являются корреляционно-регрессионный метод, мо­дель межотраслевого баланса, оптимизационные модели.

Заключение

Россия имеет глубокие традиции государственного регули­рования и планирования. Это обусловлено природными и гео­политическими особенностями страны. Главными из них яв­ляются сложные природно-климатические условия (около 60% территории составляют районы Севера и приравненные к ним местности) и не имеющая аналогов в мире пространственная протяженность.

Обустроить такое гигантское пространство всегда было большой проблемой для государственного управления. На всех этапах развития страны постепенно возрастала экономи­ческая роль государства, формировался общественный сектор, осуществлялось перераспределение доходов. В настоящее время такие тенденции стали характерны и для многих разви­тых стран мира. После начала в 1997 г. мирового финансового кризиса ученые и практики вновь заговорили о государствен­ном регулировании, контроле за движением капитала, новых формах социализации.

В стратегическом плане у России немного альтернатив, все они связаны с решениями задач по скорейшему выходу из кризиса. Для этого нужны научно обоснованная модель экономического развития, программа решения неотложных задач в рамках антикризисного управления, развитие пред­принимательства, повышение трудовой, деловой активности населения.

Во всех звеньях хозяйствования, на всех уровнях управления возрастает роль специалистов, умеющих принимать оптимальные решения, постоянно согласо­вывать текущую работу с перспективными задачами, бу­дущим. Без предвидения (прогнозирования) управление невозможно.

Список литературы

1. Багриновский К.А., Рубцов В.А. Модели и методы прогнозирования и долгосрочного планирования: Учебное пособие. – М., 1992.-327с.

2. Идрисов А.Б. и др. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. – М.: Филинъ,1997.-216с.

3. Матрусов Н.Д. Региональное прогнозирование регионального развития России. – М.: наука,1995.-188с.

4. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: учебное пособие. – СПб.,1994.-266с.

5. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. – М.: ИНФРА-М,1996.-С.12.

6. Прогнозирование и планирование в условиях рынка/Под ред. Т.Г.Морозовой. – М.: ЮНИТИ,1999.-318с.

7. Прогнозирование и планирование/Под ред. Е.А.Черныш и др. – М.: Приор,1999.-176с.

8. Стратегическое планирование/Под ред. Э.А.Уткина. – М.: ЭКМОС,1998.-312с.