Прогнозирование и программирование миграционных процессов (стр. 3 из 9)

Рисунок 2 – Совмещение изыскательного и нормативного прогнозов

В методологическом плане наиболее трудным аспектом прогнозирования, основанного на взаимодействии обоих прогнозных видов, является их согласование, Согласовать эти два методологически полярных прогноза можно путем итерации или введения цепи обратной связи.

По виду результата представления прогноза различают два вида прогнозов:

интервальный прогноз;

точечный прогноз.

Интервальный прогноз — прогноз, результат которого представлен в виде доверительного интервала характеристики объекта прогнозирования для заданной вероятности осуществления прогноза. Что касается характеристики объекта, то под ней будем понимать качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования. Применительно к интересующим нас социально-экономическим прогнозам для данного понятия используется термин показатель.

Точечный прогноз — прогноз, результат которого представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала.

По горизонту прогнозирования - максимально возможному периоду упреждения прогноза заданной точности - прогнозы можно подразделить на несколько видов. Чаще всего их делят на краткосрочные и долгосрочные, иногда к ним добавляют также среднесрочные. В социалистической экономике (вспомним, что это была плановая экономика, и на разработке планов мы "съели собаку") были приняты следующие виды планирования: оперативно-календарное (до 1 месяца), текущее (от 1 месяца до 1 года), перспективное (от 1 года до 5 лет) и долгосрочное (от 5 лет до 15 лет). Ориентируясь на такое деление народнохозяйственного планирования, можно дать следующую классификацию прогнозов по горизонту прогнозирования:

- оперативный прогноз с периодом упреждения для социальных, научно-технических и экономических объектов до 1 месяца;

- краткосрочный прогноз с периодом упреждения от 1 месяца до 1 года;

- в среднесрочный прогноз с периодом упреждения от 1года до 5 лет;

- долгосрочный прогноз (long-term) с периодом упреждения от 5 до 15 лет;

- дальнесрочный прогноз (very long-term) с периодом упреждения свыше 15 лет.

Часто прогнозы составляют в нескольких вариантах, например, оптимистический сценарий и пессимистический.[13]

1.3 Методы прогнозирования и программирования

К настоящему времени разработаны и внедрены в практику социально-экономического прогнозирования и программирования многие десятки, а может быть и сотни, различных методов и их модификаций.

Основные методы прогнозирования можно сгруппировать в три класса:

качественные методы;

аналитические методы динамических рядов (анализ временных рядов);

каузальные (причинные) методы.

Качественные методы используют качественные данные такие, как агрегированное мнение сбытовиков о продажах в будущем. Анализ временных рядов (опирается целиком на исторические данные, фокусируя внимание на сезонные и циклические колебания и экстраполяцию тренда. Каузальные методы пытаются определить взаимозависимости между независимыми и зависимыми переменными в системе взаимосвязанных уравнений. Каждый их этих трех основных классов может быть разбит на подклассы конкретных прогнозных методов.

Качественные методы:

метод Делъфи

исследование рынка

- групповое согласие

местные прогнозы

историческая аналогия

Анализ временных рядов:

скользящая средняя

экспоненциальное сглаживание

метод Бокса-Дженкинса

прогноз тренда

Каузальные методы:

регрессионный анализ

эконометрические модели

модель "затраты-выпуски "

анализ жизненного цикла

имитация

Какой из этих методов выбрать? Ответ зависит от характеристик конкретной прогнозной проблемы. Но кое-что можно сказать и заочно, если принять во внимание сравнительные преимущества, стоимость и логику использования различных методов.

При выборе метода прогнозирования лицо, принимающее решение, должно учитывать два вида затрат. Первый вид, который назовем издержками неточности, обусловлен стоимостью получения требуемой точности прогноза. Второй вид затрат образуют издержки самого прогнозирования. В качестве стоимостного критерия нужно брать минимизацию совокупных затрат. Иначе говоря, мало смысла в том, чтобы тратить огромные суммы на составление прогноза, имеющего небольшую ценность для организации. В таком случае уместнее был бы интуитивный прогноз, предложенный менеджером по продажам. В другом случае можно, потратив при составлении прогноза небольшую сумму денег, сэкономить для организации большие суммы в будущем, если прогнозные решения очень чувствительны к будущим условиям.

Решение о выборе метода прогнозирования зависит от многих факторов. Многие методы требуют большого количества исторических данных. Если эти данные отсутствуют или же их получение связано с огромными затратами, то многие методы прогнозирования могут быть сразу отброшены. Другим релевантным фактором является временной горизонт. Одни методы более пригодны для составления краткосрочных прогнозов, другие -для долгосрочных. Существенным фактором является время, требуемое для разработки прогноза. Если менеджеру необходим прогноз для выполнения им текущих действий, то он не может ждать несколько месяцев, чтобы получить прогнозные результаты.

Методы прогнозирования различаются по стоимости и точности, и, следовательно, важно определить требуемую точность прогноза и разумную стоимость получения этой точности.

2. Особенности и способы программирования и прогнозирования миграционных процессов

2.2 Прогнозирование миграционных процессов

В наиболее узком понимании миграция — это совокупность безвозвратных межпоселенных передвижений населения, связанных с переменой места жительства, т. е. переселение.

Эксперты ООН выделяют пять категорий мигрантов:

1) иностранцы, допущенные в страну въезда для получения образования и обучения;

2) мигранты, въезжающие на работу;

3) мигранты, въезжающие по линии объединения семей, создание новых семей;

4) мигранты, въезжающие на постоянное поселение;

5) иностранцы, допущенные в страну въезда из гуманитарных соображений (беженцы, лица, ищущие убежища, и др.). [8, 135 – 136].

Особенности развития миграционной ситуации в Российской Федерации в последнее десятилетие обусловлены политическими и социально-экономическими переменами, имевшими место на всем постсоветском пространстве после распада СССР.

Миграционная ситуация в России позволяет определить приоритеты миграционной политики, сосредоточить усилия федеральных органов государственной власти и органов государственной власти субъектов Российской Федерации на:

1. Предупреждении, предотвращении и минимизации негативных последствий стимулированных миграционных потоков.

2. Адаптации и интеграции мигрантов на новом месте жительства.

3. Пресечении незаконной миграции.

4. Обеспечении регулирования внешнетрудовой миграции, социальной защиты трудящихся мигрантов.

5. Оптимизации размещения населения и трудовых ресурсов посредством социально-экономических миграций.

6. Добровольном возвращении мигрантов (внутренних перемещенных лиц, беженцев и лиц, ищущих убежище) [9, 183].

В процессе прогнозирования миграционных процессов используются различные методы.

Очевидно, что вопросы миграционной политики — одни из наиболее значимых для обеспечения национальной безопасности, поддержания оптимального баланса трудовых ресурсов, поддержки устойчивого экономического роста. В частности, не имея четкого представления о потоках внутренней и внешней миграции, невозможно планировать развитие социальной инфраструктуры, ситуацию на региональных рынках труда. Прогнозы межрегиональной и внешней миграции на среднесрочную и долгосрочную перспективу необходимы для:

- создания условий для легального привлечения в Россию квалифицированных трудовых ресурсов,

- совершенствования миграционного учета иностранных граждан,

- противодействия нелегальной миграции,

- разработки комплекса мер по поддержке внутренней трудовой миграции [8, 168].

Специалистами ЦЭФИР разработан усовершенствованная модифицированная гравитационная модель внутренних и внешних миграционных потоков. Модель была впервые построена на основе данных за 1993–2003 гг. для 90 регионов и стран. Модель позволяет оценить поток мигрантов для каждой пары регионов России за любой год вплоть до 2025 на основании прогноза прямой и обратной миграции между этой парой за предыдущий год, а также на данных демографии и социально-экономического положения в данном и прошлом годах.

Согласно этой модели, миграция между двумя регионами находится в прямой пропорциональной зависимости от размеров регионов (включая численность населения) и в обратной пропорциональной зависимости от расстояния между ними. Однако миграция также зависит от целого ряда демографических и социально-экономических показателей. Факторами притяжения, на микроэкономическом уровне будут хорошие возможности поиска работы и высокий доход, высокий уровень предоставления общественных благ. Соответственно, к факторам отталкивания можно отнести отсутствие стабильной высокооплачиваемой работы, трудности в поиске новой работы, низкий уровень доходов населения, низкое качество образования и уровня предоставления общественных благ. Важную роль играют климатические, культурные и другие условия.