КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ И КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

QUANTITATIVE AND QUALITATIVE FORECASTING METHODS IN ECONOMIC RESEARCH

Ekaterina Badalyan

student, Higher School of Management, Pacific State University,

Russia, Khabarovsk

Darya Nagaeva

student, Higher School of Management, Pacific State University,

Russia, Khabarovsk

Larisa Biryukova

scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Pacific State University,

Russia, Khabarovsk

АННОТАЦИЯ

В современном быстро меняющемся экономическом окружении организации сталкиваются с необходимостью прогнозирования будущих событий и трендов для принятия обоснованных управленческих решений. Для достижения этой цели необходимо использовать разнообразные методы прогнозирования, включая количественные и качественные подходы. Понимание различий между данными подходами прогнозирования является необходимым условием успешности их применения. В статье рассмотрены количественные и качественные методы прогнозирования, условия их применения в экономических исследованиях.

ABSTRACT

In today's rapidly changing economic environment, organizations are faced with the need to predict future events and trends in order to make informed management decisions. To achieve this goal, it is necessary to use a variety of forecasting methods, including quantitative and qualitative approaches. Understanding the differences between these forecasting approaches is essential to their success. The article discusses quantitative and qualitative forecasting methods and the conditions for their application in economic research.

Ключевые слова: экономические исследования, прогнозирование, количественные методы прогнозирования, качественные методы прогнозирования.

Keywords: economic research, forecasting, quantitative forecasting methods, qualitative forecasting methods.

Успешное применение количественных и качественных методов прогнозирования в экономических исследованиях требует полного понимания их сущности, преимуществ и ограничений. Каждый метод имеет свои уникальные особенности применения, поэтому исследователям важно быть гибкими и адаптировать подход к специфике конкретной задачи. Использование разнообразных количественных и качественных методов прогнозирования обеспечивает глубокий и всесторонний анализ экономических событий и помогает принимать обоснованные управленческие решения.

Количественные методы прогнозирования основаны на использовании статистических данных и математических моделей для анализа временных рядов и отношений между переменными [1]. Они помогают выявить закономерности и тренды в данных, чтобы предсказывать будущие значения. Основной принцип количественных методов заключается в том, что прошлое поведение данных является хорошим предиктором будущего поведения.

Один из наиболее распространенных количественных методов – метод временных рядов. Он основан на анализе и прогнозировании данных, упорядоченных во времени, чтобы выявить сезонные и трендовые компоненты. Регрессионный анализ – еще один количественный метод, который позволяет исследовать отношения между зависимой переменной и независимыми переменными. Здесь возможно прогнозирование на основе математических моделей, которые предсказывают будущее значение переменной на основе значения других переменных.

Качественные методы прогнозирования нацелены на экспертные оценки и социальные анализы, не используя статистические данные. Они позволяют рассмотреть качественные аспекты ситуации и учесть человеческий фактор, который может быть важным при принятии управленческих решений. Качественные методы часто используются, когда нет достаточного количества данных или когда прошлое поведение не может быть использовано как надежный предиктор будущих событий.

Один из примеров качественных методов – экспертные оценки. Эксперты используют свой опыт и знания в области, чтобы предсказать будущие события. Другой метод – сценарный анализ, который позволяет рассмотреть разные сценарии будущего и их влияние на процессы и результаты. Метод дельфи также используется для получения мнения группы экспертов о вероятных событиях и предсказаниях.

Основной отличительной особенностью качественных методов является их способность учесть неопределенность, нелинейность и контекстуальные факторы. В отличие от количественных методов, качественные методы предоставляют гибкое и основанное на экспертном мнении решение в условиях, когда данные ограничены или их недостаточно. Определение и понимание различий между количественными и качественными методами прогнозирования являются важным шагом для эффективного использования этих методов. В дальнейших разделах статьи мы рассмотрим применение и эффективность каждого из этих методов в экономических исследованиях и управлении изменениями.

Количественные методы прогнозирования широко используются в экономических исследованиях для прогнозирования различных экономических показателей и анализа трендов [2]. Значимость этих методов заключается в их способности обнаруживать скрытые закономерности и предсказывать будущие значения на основе предшествующих данных. Рассмотрим применение нескольких количественных методов прогнозирования в экономических исследованиях.

Метод временных рядов является одним из основных количественных методов прогнозирования в экономических исследованиях. Он основан на анализе и прогнозировании данных, упорядоченных во времени 3]. Этот метод позволяет выявить сезонные, трендовые и циклические компоненты в данных и использовать их для прогнозирования будущих значений. Применение метода временных рядов в экономических исследованиях может включать прогнозирование временных рядов цен, объемов продаж, производственных индексов и других экономических показателей. Путем анализа предшествующих данных и выявления закономерностей, метод временных рядов позволяет предсказать будущие значения, что способствует принятию обоснованных управленческих решений в условиях неопределенности.

Регрессионный анализ является еще одним популярным количественным методом прогнозирования в экономических исследованиях [4]. Он используется для изучения связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ позволяет строить математические модели, которые могут предсказывать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. Метод регрессионного анализа в экономических исследованиях хорошо зарекомендовал себя при прогнозировании спроса, цен, уровня безработицы и других экономических переменных. Путем анализа исторических данных и выявления связей между переменными, регрессионный анализ позволяет строить модели, которые могут быть использованы для прогнозирования будущих значений и оценки влияния различных факторов на экономические показатели.

Анализ множественной корреляции также широко применяется в экономических исследованиях для прогнозирования экономических показателей. Этот метод позволяет изучать взаимосвязи между несколькими зависимыми и независимыми переменными и определять, какие переменные влияют на результаты. Применение данного метода в экономических исследованиях может включать прогнозирование экономического роста, доходов, инфляции и других показателей. Анализ множественной корреляции позволяет также выявить степень влияния различных факторов и оптимизировать управленческие решения на основе этих результатов. Количественные методы прогнозирования играют важную роль в экономических исследованиях, предоставляя аналитические инструменты для прогнозирования и принятия стратегических решений. Понимание применимости и преимуществ каждого из этих методов позволяет аналитикам использовать их эффективно в своей работе и достигать более точных результатов при анализе экономической среды.

Качественные методы прогнозирования играют важную роль в экономических исследованиях, особенно в условиях, когда доступ к достоверным статистическим данным ограничен или когда требуется учесть неопределенные и контекстуальные факторы. Экспертные оценки – один из наиболее распространенных качественных методов прогнозирования в экономических исследованиях. Они основаны на мнениях и опыте экспертов в определенной сфере. Эксперты проводят анализ текущей ситуации, принимая во внимание различные факторы и взаимосвязи, и делают предположения о будущих событиях и трендах. Применение экспертных оценок в экономических исследованиях может включать прогнозирование рыночных тенденций, изменений в политике, состояния мировой экономики и других важных переменных. Опыт и знания экспертов помогают прогнозировать будущие события и решать проблемы, когда нет достаточного количества данных или наличия неопределенных факторов.

Анализ сценариев – еще один важный качественный метод прогнозирования в экономических исследованиях. Этот подход основан на разработке нескольких возможных сценариев будущего и изучении их влияния на экономические процессы. Он позволяет учесть различные переменные и контекстуальные факторы, предоставляя возможность оценить различные возможные исходы. Практическое применение метода анализа сценариев при проведении экономических исследований связано с прогнозированием вариантов развития экономической ситуации, влияния изменений стоимости ресурсов, общественных настроений на рынке и других факторов. Анализ сценариев помогает исследователям понять вероятные последствия различных ситуаций и принять обоснованные управленческие решения.

Метод Дельфи также является важным качественным методом прогнозирования, который может быть использован в экономических исследованиях [5]. Он основан на опросе группы экспертов, которые анонимно предоставляют свое мнение и прогнозируют будущие события. Это позволяет собрать широкий спектр экспертного мнения и сделать обоснованные предсказания. Применение метода Дельфи в экономических исследованиях может включать прогнозирование различных экономических показателей, таких как экономический рост, инвестиции, финансовые индикаторы и другие.  Собирая мнения экспертов, метод Дельфи помогает учесть их опыт и различные точки зрения, что способствует более точным прогнозам и принятию управленческих решений. Качественные методы прогнозирования играют важную роль в экономических исследованиях, предоставляя гибкие и информированные подходы к прогнозированию. Понимание и использование этих методов позволяет учесть неопределенность и контекстуальные факторы, которые могут существенно влиять на экономические процессы.

В заключении обобщим результаты изучения применимости количественных и качественных методов прогнозирования в экономических исследованиях. Количественные методы, такие как метод временных рядов, регрессионный анализ и анализ множественной корреляции, позволяют анализировать статистические данные и выявлять закономерности для прогнозирования экономических показателей. Качественные методы, такие как экспертные оценки, анализ сценариев и метод Дельфи, учитывают неопределенности и контекстуальные факторы для предсказания будущих событий и принятия управленческих решений. Обоснование выбора методов прогнозирования зависит от доступности данных, уровня неопределенности и требований исследования. Оптимальный подход к прогнозированию требует грамотного сочетания количественных и качественных методов, применяемых в рамках конкретной задачи.

Список литературы:

1. Рылов В. П. Разработка управленческого решения : учеб. пособие. – Омск : Изд-во ОмГТУ, 2005. – 391 с.
2. Экономико-математические методы и прикладные модели : учебник для бакалавриата и магистратуры / под ред. В. В. Федосеева. – 4-е изд., перераб. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2022. – 328 с.
3. Савинская Д. Н., Кочкарова П. А., Зейн Видад, Шуняев А. А. Современные методы прогнозирования временных рядов // Современная экономика: проблемы и решения. – 2021. – № 11 (143). – С. 56–64.
4. Сидорчукова Е. В., Бойко И. П., Сергеева В. А., Шелакова А. А. Корреляционный и регрессионный анализ как метод изучения и прогнозирования экономических показателей // ЕГИ. – 2022.  – №42 (4). – С. 418–423.
5. Невская Н. А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование : учебник и практикум для вузов. – 3-е изд., перераб. и доп. – М. : Издательство Юрайт, 2024. – 618 с.