Idea Transcript
Министерство образования и науки Российской Федерации РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА имени И. М. ГУБКИНА Кафедра инновационного менеджмента
А. А. МОСКАЛЕНКО И. В. АНДРОНОВА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ Методические указания
Москва 2015
ББК 65.9(28)-55
Р е ц е н з е н т: Л. В. Масленникова, к.э.н., доцент кафедры стратегического управления топливно-энергетическим комплексом
Москаленко А. А., Андронова И. В. Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем. Методические указания по изучению курса. – М.: Издательский центр РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина, 2015. – 40 с. Определены цель и учебные задачи дисциплины, раскрыто содержание тем курса, охарактеризована организация процесса изучения курса по прогнозированию инновационного развития, приведены задания для самостоятельной работы студентов.
© А. А. Москаленко, И. В. Андронова, 2015 © РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина, 2015
Содержание Введение ........................................................................................................
3
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ .............................
6
2. СОДЕРЖАНИЕ ТЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ .......................
7
3. ЗНАНИЯ, УМЕНИЯ И НАВЫКИ, ФОРМИРУЕМЫЕ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ ..................................................................................
11
4. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПО ВИДАМ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ..
13
5. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ...................................................................................................
15
6. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ..........................................................
17
7. СЛОВАРЬ ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ ...............................................
33
8. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИНТЕРНЕТ − РЕСУРСОВ ......................................................................................
39
3
Введение Курс «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем» является авторской разработкой ведущих преподавателей базовой кафедры инновационного менеджмента факультета международного энергетического бизнеса РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина, учитывающей особенности прогнозирования инновационного развития на примере одной из крупнейших международных вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний ПАО «ЛУКОЙЛ». «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем» относится к дисциплинам по выбору студента. Она базируется на компетенциях, приобретенных при изучении дисциплин гуманитарного, социального и экономического, математического и естественно-научного, а также профессионального циклов в соответствии ФГОС ВО по направлению 38.04.02 «Менеджмент» и ПрООП ВО по данному направлению. Назначением данных методических рекомендаций является знакомство студентов с организацией процесса изучения дисциплины «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем», а также обеспечение в ходе освоения курса условий для формирования и развития соответствующих общекультурных и профессиональных компетенций, в т.ч. способностей: − принимать организационно-управленческие решения в сфере управления инновациями и оценивать их последствия; − управлять организациями, подразделениями, группами (командами) сотрудников, инновационными проектами; − обобщать и критически оценивать результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями; выявлять и 4
формулировать актуальные научные и производственные проблемы, возникающими в процессе управления инновациями. Данной дисциплине должно предшествовать изучение дисциплин «Менеджмент», «Маркетинг», «Управление проектами», «Статистика», «Эконометрика», «Экономико-математические методы», «Экономика предприятия». Знания, полученные при изучении дисциплины «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем» необходимы для изучения курса «Государственное регулирование инновационной деятельности». Кроме того знания, умения и навыки, полученные в процессе изучения данной дисциплины, используются при прохождении практики и написании магистерской диссертации.
5
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Целью изучения дисциплины является обучение магистрантов практическим приемам и методам прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем с учетом специфики нефтегазодобывающего производства для выработки обоснованных управленческих решений. Задачи дисциплины: знать новейшую методологию построения системы экономико-математических прогнозных моделей в условиях внедрения информационных технологий для управления инновационным развитием нефтегазодобывающих предприятий; уметь проводить количественное прогнозирование и моделирование задач, возникающих в инновационном развитии производства; овладеть практическими навыками количественного и качественного анализа и прогнозирования для принятия управленческих решений в области инновационного развития хозяйственных систем нефтегазового профиля.
6
2. СОДЕРЖАНИЕ ТЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Содержание дисциплины отражает особенности разработки прогнозных моделей в области практического управления инновациями с учетом особенностей вертикально-интегрированной нефтяной компании. Тема 1. Цели, задачи и основные понятия прогнозирования инновационного развития Понятие прогнозирования. Цели, задачи и виды прогнозирования. Виды прогнозов (по периоду упреждения, типам прогнозирования, по степени вероятности и способу представления). Связь научно-технического и экономического прогнозов. Последовательность разработки прогноза инновационного развития. Тема 2. Системный подход к экономическому прогнозированию Процедура системного анализа в инновационном прогнозировании. Прогнозирование как одна из функций управления. Связь планирования и прогнозирования. Место и роль прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем в общей системе прогнозирования. Системная модель объекта инновационного прогнозирования: понятие, назначение, формы представления – кибернетические и некибернетические (функционально-декомпозиционные, агрегативно-декомпозиционные). Тема 3. Инерционность экономических процессов как основа инновационного прогнозирования Понятие инерционности, ее виды. Инерционность в развитии экономических систем. Типы детерминации. Методы выявления тенденции в динамических рядах показателей (визуальный, метод 7
Фостера-Стюарта, проверка разностей средних уровней, скользящие средние). Инерционность инновационных процессов и ее использование в прогнозировании. Тема 4. Классификация и область применения методов прогнозирования инновационного развития Причины (факторы), влияющие на выбор метода прогнозирования. Классификация методов прогнозирования (фактографические и экспертные). Особенности, условия и области применения методов прогнозирования. Методы, применяемые при прогнозировании инновационного развития хозяйственных систем. Тема 5. Фактографические методы прогнозирования Статистические методы прогнозирования, их типология и классификация. Экстраполяция трендов: выбор оптимального вида функции, расчет параметров выбранной функции. Экономикоматематическое моделирование: корреляционно-регрессионное моделирование, построение регрессионных и авторегрессионных моделей и т.п. Структурное прогнозирование − теория графов, построение «дерева целей». Прогнозирование по аналогии − логика предположений, методы распознавания образов. Тема 6. Экспертные методы прогнозирования Метод экспертных оценок: индивидуальные экспертные оценки (сценарии, метод «интервью», аналитические докладные записки); коллективные экспертные оценки (методы «комиссий», «мозгового штурма», Дельфи и др.). Метод синектики при разработке инновационных прогнозов. Метод построения сценариев инновационного развития: технология применения, выявление факторов, предсценарный и сценарный этапы. 8
Тема 7. Комплексные системы прогнозирования Метод прогнозного графа: порядок и область применения. Система ПАТТЕРН: назначение и технология использования. Метод ЭЛЕКТРА: порядок и область применения. Прочие комплексные прогнозные системы. Использование комплексных систем прогнозирования при разработке прогнозов инновационного развития нефтегазодобывающих предприятий. Тема 8. Организация и этапы разработки прогнозов инновационного развития Задачи организации работ по прогнозированию инновационного развития. Принципы организации работ по прогнозированию. Цикл прогнозирования, его структурная схема. Последовательность операций разработки прогноза инновационной деятельности нефтяной компании. Тема 9. Проверка адекватности и средства верификации прогнозных моделей Понятие верификации, назначение и область применения. Методы верификации прогнозных моделей. Проверка адекватности модели: понятие, область применения. Измерение точности прогнозов: коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена, Кендэлла. Ошибки в инновационном прогнозировании: понятие, виды. Тема 10. Информационное обеспечение процесса прогнозирования Роль информации в прогнозировании инновационного развития. Условия, определяющие характер информации в прогнози9
ровании. Классификация информационных потребностей. Характер информации для разработки прогнозной модели инновационного развития на каждом этапе прогнозирования. Проблемы, возникающие при формировании информационного обеспечения прогнозного моделирования инновационного развития. Управленческий учет как источник информации для прогнозирования. Система раннего предупреждения (СРП), ее разработка и применение при разработке прогнозов инновационного развития нефтегазодобывающих предприятий.
10
3. ЗНАНИЯ, УМЕНИЯ И НАВЫКИ, ФОРМИРУЕМЫЕ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ В результате освоения дисциплины обучающийся должен: знать: − научные основы теории прогнозирования, принципы и методы прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем; − современные подходы к моделированию и прогнозированию в инновационном развитии производства (классификацию экономико-математических моделей, предназначенных для моделирования и прогнозирования инновационной деятельности хозяйствующего субъекта); − особенности создания информационных баз данных и хранилищ данных предприятия как основы создания интегрированной системы прогнозных моделей по уровням управления предприятием; − принципы построения системы прогнозных моделей нефтегазодобывающего предприятия, инжиниринговых и сервисных организаций; − подходы к выбору критерия оптимальности в экономикостатистических прогнозных моделях; − современные программные средства имитационного прогнозного моделирования; − моделирование риска и рисковых ситуаций в инновационной деятельности предприятия нефтегазовой промышленности; уметь: − прогнозировать показатели производственной и инновационной деятельности предприятия; 11
− использовать в практической деятельности программные средства статистического анализа данных и прогнозирования (основные режимы и модули ППП STATISTICA и других профессионально-ориентированных программных продуктов; приемы моделирования на основе пакета STATISTICA, построение регрессионных моделей методом шаговой регрессии и т.п.); − применять экономико-математическое моделирование и экспертное оценивание на различных этапах процесса управления инновациями; - обосновывать выбор конкретной прогнозной модели и метода решения в инновационной деятельности предприятия нефтегазовой отрасли; - использовать имитационное моделирование в качестве инструментального средства в системе управления сложными бизнеспроцессами; владеть: - навыками подготовки данных для построения прогнозных моделей; - приемами определения факторов, влияющих на достоверность прогнозной модели и выбор критериев оценки ее значимости; - технологиями построения прогнозных моделей для прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем; - технологией экспертного оценивания при определении направлений приоритетного инновационного развития хозяйственных систем, в т.ч. нефтегазового профиля. Получение должного уровня знаний, умений и навыков по дисциплине требует активной аудиторной и самостоятельной работы студента в течение всего семестра. 12
4. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ПО ВИДАМ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ В процессе обучения по курсу «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем» предусматриваются практические занятия с использованием активных методов, в частности, разбор ситуационных заданий, деловые игры, учебные кейсы. Структурирование курса по видам занятий представлено в табл. 1. Таблица 1 Тематический план по видам учебных занятий Наименование тем дисциплины 1 Цели, задачи и основные понятия прогнозирования инновационного развития Системный подход к экономическому прогнозированию Инерционность экономических процессов как основа инновационного прогнозирования Классификация и область применения методов прогнозирования инновационного развития Фактографические методы прогнозирования Экспертные методы прогнозирования
Практиче- ЛабораторЛекции ские ные СРС Всего занятия занятия объем часов, ч 2 3 4 5 6 2 2 4 − −
−
2
−
2
4
−
4
−
2
6
−
4
−
6
10
−
12
−
10
22
−
12
−
8
20
13
Окончание табл. 1 Наименование тем дисциплины 1 Комплексные системы прогнозирования Организация и этапы разработки прогнозов инновационного развития Проверка адекватности и средства верификации прогнозных моделей Информационное обеспечение процесса прогнозирования ИТОГО:
Практиче- ЛабораторЛекции ские ные СРС Всего занятия занятия объем часов, ч. 2 3 4 5 6 4 10 14 − − −
4
−
4
8
−
6
−
6
12
−
4
−
4
8
−
54
−
54
108
14
5. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ При выполнении программы дисциплины «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем» используются различные образовательные технологии, в частности, во время практических занятий применяются персональные компьютеры и мультимедийное оборудование. Практические занятия проводятся с использованием специальных лицензионных программных продуктов. Самостоятельная работа студентов подразумевает руководство преподавателя (групповые и индивидуальные консультации, помощь в подготовке домашних заданий), а также индивидуальные занятия студента (в т.ч. в библиотеке). В учебном процессе используются различные интерактивные формы проведения занятий (разбор конкретных ситуаций, возникающих в практической деятельности нефтяных компаний, тренинги) в сочетании с внеаудиторной работой с целью формирования и развития профессиональных навыков обучающихся в области прогнозирования инновационного развития. В рамках учебного курса предусматриваются встречи с высококвалифицированными специалистами нефтяной компании «ЛУКОЙЛ» и ее дочерних обществ, мастер-классы экспертов и специалистов в сфере инновационного прогнозирования на нефтегазодобывающих предприятиях и в научно-проектном комплексе нефтяной компании. Методы обучения, применяемые при изучении дисциплины, способствуют закреплению и совершенствованию знаний, овладению умениями и получению навыков в области прогнозирования инновационного развития нефтяной компании. Содержание учебного материала диктует выбор методов обучения: 15
− информационно-развивающие – мастер-классы, решение практических, комплексных, междисциплинарных задач, обсуждение реальных практических ситуаций, возникающих в практике управления нефтегазодобывающими предприятиями, самостоятельная работа с рекомендуемой литературой и ИНТЕРНЕТ – ресурсами; − проблемно-поисковые и исследовательские – самостоятельная проработка предлагаемых проблемных вопросов по изучаемой дисциплине.
16
6. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ Содержание самостоятельной работы Самостоятельная работа студентов направлена на закрепление и расширение теоретических знаний путем углубленного изучения отдельных тем курса, развитие компетенций в области прогнозирования инновационного развития. Она предполагает формирование умений использовать нормативную, правовую, справочную документацию и специальную литературу, ознакомление, систематизацию и обобщение материалов научных, периодических изданий, статистической информации (первичных и вторичных литературных источников), включая навыки работы с ИНТЕРНЕТ-ресурсами. Важным целевым ориентиром для подготовки студентов является развитие познавательных способностей и активности, творческой инициативы, самостоятельности, ответственности и организованности. Учитывая, что научно-исследовательская деятельность для магистрантов является приоритетной, то виды самостоятельной работы по курсу должны быть нацелены на развитие исследовательских умений, формирование самостоятельности мышления, способностей к саморазвитию, самосовершенствованию и самореализации. К видам заданий для внеаудиторной самостоятельной работы относятся: чтение текста (учебника, первоисточника, дополнительной литературы); конспектирование плана текста первичных и вторичных литературных источников; решение ситуационных профессиональных заданий, включая кейсы; 17
− учебно- и научно-исследовательская работа; − выполнение индивидуальных заданий с представлением презентаций. Вопросы для углубленного изучения отдельных тем курса Самостоятельная работа магистранта предполагает изучение теоретического и практического материала по актуальным вопросам дисциплины, его представление и обсуждение на занятиях. Рекомендуется самостоятельное изучение приведенных ниже вопросов, а также нормативно-правовых актов и организационных основ указанных проблем. Приведенные вопросы позволят студентам глубже понять и усвоить изученный материал, а также сформируют целостную картину взаимосвязей основных тем и разделов курса «Прогнозирование инновационного развития хозяйственных систем». Самостоятельное изучение в ходе семестра отдельных тем и вопросов курса способствует качественной подготовке магистранта к промежуточной и итоговой аттестации, а также привитию навыков, получению умений осуществления исследовательской деятельности. Вопросы для самостоятельного изучения 1. Состояние научного потенциала России и прогноз его развития 2. Зарубежный опыт в прогнозировании инновационного развития хозяйственных систем. 3. Программно-целевое прогнозирование инновационного развития нефтегазовой отрасли. 18
4. Роль прогнозирования в формировании инновационного подхода к развитию предприятия. 5. Индикативное планирование инновационного развития. 6. Использование теории решения изобретательских задач (ТРИЗ) в инновационном прогнозировании. 7. Отличительные особенности макроэкономического прогнозирования. 8. Отраслевое прогнозирование, этапы разработки отраслевых прогнозов. 9. Прогнозирование инновационного развития региона. 10. Финансовое прогнозирование. Виды финансовых прогнозов. 11. Проверка динамического ряда на наличие автокорреляции. Авторегрессия. 12. Прогнозирование инновационного цикла. 13. Оценка ресурсов для обеспечения прогнозируемых инновационных мероприятий. Критерии оценки самостоятельной работы студентов Самостоятельная работа студентов (СРС) это процесс активного, целенаправленного приобретения студентом новых для него знаний и умений без непосредственного участия преподавателей. СРС должна быть конкретной по своей предметной направленности и сопровождаться эффективным контролем и оценкой ее результатов. Предметно и содержательно СРС определяется федеральным государственным образовательным стандартом, действующими учебными планами по образовательным программам различных форм обучения, рабочими программами учебных дисциплин. К 19
средствам обеспечения СРС относятся учебники, учебные пособия и методические руководства, учебно-программные комплексы и т.д. Контроль самостоятельной работы и оценка ее результатов организуется как единство двух форм: − самоконтроль и самооценка студента; − контроль и оценка со стороны преподавателя. Критериями оценки результатов самостоятельной работы студента являются: − уровень освоения учебного материала; − умение использовать теоретические знания при выполнении практических задач; − сформированность знаний и навыков по курсу; − обоснованность и четкость изложения ответа; − оформление материала в соответствии с требованиями. Контрольные вопросы для оценки качества освоения дисциплины 1. Что такое прогноз? Перечислите цели и задачи прогнозирования. 2. Основные понятия прогнозирования, виды прогнозов. Особенности прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем. 3. Каковы основные классификационные признаки прогнозов? 4. Точечные и интервальные прогнозы. Доверительный интервал прогноза. 5. Что такое системный анализ и его применение в прогнозировании инновационного развития? 20
6. Объясните, в чем состоит связь планирования и прогнозирования. 7. В чем заключается последовательность реализации функций управления в процессе инновационного управления производством? 8. Что подразумевает понятие системной модели? 9. Этапы разработки прогнозов инновационного развития. 10. Назовите принципы, влияющие на необходимость выбора метода прогнозирования инновационного развития. 11. Опишите особенности и область применения методов прогнозирования в инновационном развитии хозяйственных систем. 12. Классификация методов прогнозирования инновационного развития. 13. Какие методы прогнозирования относятся к статистическим? 14. На какие этапы распадается процесс статистического прогнозирования? 15. Назовите методы для выявления тенденций в динамических рядах. В чем их сущность? 16. Кривые роста, используемые в статистическом прогнозировании. 17. Что подразумевает понятие экстраполяции? 18. Экстраполяция трендов. Условия применения экстраполяции при прогнозировании инновационного развития. 19. Простейшие («наивные») экстраполяционные модели, их применение при прогнозировании инновационного развития. 20. Использование экспоненциального сглаживания в прогнозировании. 21
21. В чем заключается экономико-математическое моделирование? 22. Каковы достоинства и недостатки применения методов экономико-математического моделирования? 23. Отбор факторов для включения в многофакторную регрессионную модель. 24. Охарактеризуйте структурное прогнозирование. 25. Эконометрические модели, инновационное прогнозирование на их основе. 26. В чем суть метода прогнозирования по аналогии? 27. Сущность экспертных методов прогнозирования, их виды. Применение в прогнозировании инновационного развития. 28. Каковы аргументы привлечения внешних консультантов при разработке прогнозов инновационного развития? 29. Сущность метода Дельфи, его использование в прогнозировании инновационного развития. 30. Коллективная генерация идей. Метод «мозгового штурма», его применение в прогнозировании инновационного развития. 31. Опишите комплексные системы прогнозирования. Чем обусловлена необходимость их применения? 32. Какие показатели принимаются за основу при составлении макроэкономического прогноза инновационного развития экономики? 33. Каким образом осуществляется выбор системы показателей прогнозирования инновационного развития? 34. Особенности прогнозирования инновационного развития нефтяной компании. 35. В чем назначение долгосрочных прогнозов инновационного развития? 22
36. В чем особенности организации работы по инновационному прогнозированию? Перечислите задачи организации работ. 37. Представьте вариант структурного прогноза для создания образца новой продукции. 38. Что понимается под точностью и надежностью прогноза? 39. Что понимается под верификацией прогнозной модели? Каким образом можно классифицировать методы верификации прогнозных моделей? 40. Какие критерии можно использовать для измерения точности прогнозирования? 41. Дайте определение информации для осуществления прогнозирования инновационного развития. 42. Назовите основные классификационные признаки информации для целей инновационного прогнозирования. 43. Объясните необходимость создания системы раннего предупреждения. 44. Перечислите этапы процесса создания системы раннего предупреждения. Тесты для самоконтроля Выберите один или несколько верных, по вашему мнению, вариантов. 1. Прогнозная модель это: а) условное представление объекта моделирования; б) технологический объект; в) метод моделирования; г) схема, с помощью которой отображается объект моделирования. 23
2. Какие из перечисленных факторов формируют внешнюю среду предприятия: а) политическая обстановка в стране и мире; б) налоговая система; в) трудовой потенциал предприятия; г) предметы труда, используемые на предприятии; д) институциональная структура; е) наличные основные фонды предприятия? 3. Под экстраполяцией понимают: а) метод установления взаимосвязей между экономическими показателями; б) прием восстановления отсутствующих данных в середине ряда динамики; в) метод принятия стратегического решения в условиях риска и неопределенности; г) распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее. 4. Метод, используемый в случае невозможности формализовать изучаемые процессы или неопределенности развития социально- экономической системы: а) экспоненциального сглаживания; б) Дельфи; в) аналогий; г) экстраполяции. 5. Если в качестве исходных данных для прогноза выступают статичные выборочные наблюдения, то инструментом моделирования является: а) регрессия; 24
б) экстраполяция; в) авторегрессия; г) экспоненциальное сглаживание. 6. Для моделирования социально-экономических процессов, имеющих предел роста, процессов с «насыщением», могут использоваться следующие кривые роста: а) гипербола; б) парабола второго порядка; в) модифицированная экспонента; г) прямая. 7. Для временного ряда розничного товарооборота региона длиной n = 15 лет была найдена модель yt = 8,5 + 0,73t и среднее квадратическое отклонение Sy = 0,7. Можно утверждать, что: а) доверительный интервал в точке t = 17 будет шире чем в точке t = 18; б) доверительный интервал в точке t = 17 будет ýже чем в точке t = 18; в) ширина доверительных интервалов в точках t = 17 и t = 18 будет одинакова; г) вывод сделать нельзя. 8. На основе экстраполяционной модели по ряду месячной безработицы в РФ (с января по июнь 2003 г.) рассчитывается прогноз безработицы в октябре 2003 г. Этот прогноз будет: а) оперативным, поисковым; б) оперативным, нормативным; в) среднесрочным, поисковым; г) среднесрочным, нормативным. 25
9. Одним из методов качественного доказательства аналогии между моделируемыми объектами является: а) экстраполяция; б) формальная логика; в) сценарный подход; г) прогнозирование. 10. Для измерения и моделирования сезонных процессов может быть использованы следующие методы: а) индексы сезонности; б) экспоненциальное сглаживание; в) гармоники ряда Фурье; г) логистическая кривая. 11. Доверительный интервал прогноза это: а) интервал, в пределах которого проводились наблюдения за прогнозируемой величиной; б) временной интервал, равный периоду упреждения прогноза; в) интервал, в который с наибольшей степенью вероятности попадет фактическое значение прогнозируемого (моделируемого) показателя; г) интервал, состоящий из равных промежутков времени. 12. В результате расчетов по итогам экспертных оценок получено значение выборочного коэффициента конкордации, равное 0,7. Мнение экспертов: а) различается значимо; б) является компетентным; в) согласовано; г) вывод сделать нельзя. 26
13. Метод построения «деревьев» целей используется для: а) моделирования последовательных решений в условиях неопределенности; б) структурной декомпозиции моделируемой стратегии; в) установления взаимосвязи между показателями; г) структурного прогнозирования. 14. Сценарий это: а) гипотетическая (условная) картина будущего, созданная с учетом наиболее правдоподобных предположений; б) последовательность этапов разработки прогноза; в) набор параметров развития социально-экономической системы; г) оптимальная траектория прогнозирования развития показателя. 15. Если исследуемый ряд динамики экономического показателя характеризуется устойчивыми абсолютными приростами, то для прогнозирования лучше использовать: а) экспоненту; б) прямую линию; в) параболу третьего порядка; г) гиперболу. 16. Оперативный прогноз разрабатывается с периодом упреждения: а) более 5 лет; б) на 3 - 6 месяцев; в) на 1 год; г) на 5 лет.
27
17. Точечный прогноз: а) прогноз, имеющий наибольшую точность и достоверность; б) прогноз, в котором предполагается некоторый диапазон изменения прогнозируемого показателя в будущем; в) прогноз, графически задаваемый как совокупность точек; г) прогноз, имеющий единственный вариант значения прогнозируемого показателя. 18. Верификация прогноза это: а) оценка функциональной полноты, точности и достоверности прогнозной модели; б) проверка модели на адекватность; в) количественная оценка параметров прогнозной модели. 19. С помощью критерия Фостера − Стюарта: а) проверяется степень соответствия фактических и прогнозных значений; б) выявляются сезонные волны; в) определяется наличие тенденции в динамическом ряду показателей. 20. Инерционность в динамическом ряду тем выше, чем: а) моложе прогнозируемый объект; б) старше по истории прогнозируемый объект; в) меньше отклонения фактических значений от прогнозных; г) больше факторов входит в прогнозную модель. 21. Аналоговые методы прогнозирования направлены: а) на установление сходства в закономерностях развития различных систем и процессов; б) на построение и анализ динамических рядов; 28
в) на изучение мнения специалистов по поводу количественных оценок прогноза; г) на сравнении прогноза с установленным аналогом-эталоном. 22. Комплексные системы прогнозирования предусматривают: а) разработку комплекса мероприятий, направленных на улучшение деятельности предприятия; б) формирование программы развития предприятия; в) возможность рационального сочетания различных методов прогнозирования; г) обязательную разработку финансовых прогнозов. 23. Период упреждения это: а) период, на который разрабатывается прогноз; б) максимально возможный срок прогнозирования; в) временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования; г) период, в течение которого ведутся наблюдения за исследуемым показателем. 24. Чем больше период упреждения, тем доверительный интервал прогноза: а) ýже; б) шире; в) равномернее; г) точнее. 25. Доверительная вероятность, равная 0,9, показывает, что фактические значения выходят за границы доверительного интревала: а) в 1 случае из 100; 29
б) в 10 случаях из 100; в) в 9 случае из 100; г) в 90 случаях из 100. 26. Динамический ряд представлен четырьмя показателями. Можно ли применять для прогноза экстраполяцию: а) да; б) нельзя; в) только в сочетании с другими методами; г) иногда, в зависимости от обстоятельств? 27. Инвариантный прогноз: а) предусматривает несколько вариантов; б) предусматривает один вариант прогноза; в) включает инверсную верификацию; г) разрабатывается в нескольких альтернативных вариантах. 28. Если в прогнозной модели среднее квадратическое отклонение больше по величине, чем для других моделей, то: а) данная модель дает лучшие результаты; б) модель дает худшие результаты; в) вывод сделать нельзя; г) требуется дополнительный расчет дисперсии. 29. Активный прогноз: а) ориентирован на разработку различных вариантов макроэкономического развития, исходя из целей, нормативов и наличных ресурсов производства для направления социально-экономической системы по желаемой траектории; б) разрабатывается при активном участии всех сотрудников администрации территориального образования. 30
30. Прогноз, предназначенный для оценки ожидаемых траекторий долгосрочного развития и выявления и обоснования особо важных программных проблем: а) отраслевой; б) активный; в) пассивный. Направления научно-исследовательской работы Основная цель научно-исследовательской работы (НИР) при изучении курса − подготовка студента-магистранта к самостоятельной научно-исследовательской работе в данной области знаний, а также развитие навыков проведения научных исследований. В процессе выполнения заданий по НИР в области прогнозирование инновационного развития магистрант должен научиться: − вести библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий; − формулировать и разрешать проблемы (вопросы), возникающие в ходе выполнения научно-исследовательской работы; − выбирать необходимые методы исследования, исходя из задач, возникающих в ходе прогнозирования инновационного развития хозяйственных систем; − применять современные информационные технологии при проведении научных исследований в данной предметной области; − анализировать ретроспективную информацию и обрабатывать полученные прогнозные результаты. − В качестве примеров тем научных исследований магистрантам могут быть предложены: 31
1. Исследование научно-технического прогресса и механизмы его прогнозирования. 2. Научно-техническое творчество в современной инновационной деятельности, его учет в процессе прогнозирования. 3. Прогнозирование рыночно-ориентированных научных исследований в нефтегазовой отрасли. 4. Планирование и прогнозирование научно-исследовательских работ, осуществляемых научно-проектными и инжиниринговыми организациями. 5. Выявление и предварительная оценка тенденций развития науки и техники в нефтегазовой отрасли. 6. Определение приоритетных направлений и первоочередных межотраслевых научно-технических задач. 7. Варианты путей и средств решения первоочередных отраслевых технологических проблем.
32
7. СЛОВАРЬ ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ Анализ ретроспективный
− метод изучения сложившихся в прошлом тенденций технического, социального, экономического развития объекта для формирования прогноза его развития.
Верификация
− проверка истинности (адекватности) прогнозной модели.
Вероятность
− степень возможности свершения данного события (изменяется от 0 до 1).
«Дерево целей»
− структурированная, построенная по иерархическому принципу (ранжированная по уровням) совокупность целей системы, прогноза, программы, плана.
Динамический ряд
− временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования.
Задание на прогноз
− документ, определяющий цели и задачи прогноза и регламентирующий порядок его разработки.
Значащая перемен- − переменная, принимаемая для описания ная объекта прогно- объекта прогнозирования в соответствии зирования с задачей прогноза. Корреляционное поле
− графическое изображение зависимости функции от факторов с целью предварительного определения тесноты и формы связи между функцией и каждым фактором. 33
Критерий Стьюдента
− математический критерий, характеризующий существенность факторов, входящих в модель. Метод прогнозиро- − способ исследования объекта прогнозивания рования, направленный на разработку прогнозов. Методика прогнози- − совокупность оригинальных правил исрования пользования приемов прогнозирования при разработке конкретного прогноза. Методы парамет− методы прогнозирования элементов порические лезного эффекта, затрат и других, основанные на установлении зависимости между параметрами объекта и организационно-техническим уровнем производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементами затрат, с другой. Методы экономико- − методы анализа и оптимизации, которые математические применяются для выбора наилучших, оптимальных вариантов, определяющих управленческие решения в сложившихся или планируемых экономических условиях. Методы экспертные − методы прогнозирования, заключающиеся в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Методы экстрапо- 1) методы, основанные на прогнозировании объекта, необходимом для реализаляции ции того или иного аспекта программы; 2) методы, основанные на прогнозировании поведения или развития объекта в будущем по тенденциям (трендам) его поведения в прошлом. 34
Модель
− упрощенное представление объекта, используемое для прогнозирования его возможных состояний в будущем. Неопределённость возникает тогда, когда невозможно оценить условия и вероятность потенциальных результатов. Нормативный про- − устанавливающий пути и сроки достигноз жения определенных состояний объекта прогнозирования. Период упреждения − период, на который разрабатывается прогноз. План − решение, директивное определение перечня и сроков действий, исходя из определенных целей и ресурсов. Поисковый прогноз − прогноз, устанавливающий возможные состояния объекта прогнозирования. Показатель − величина, измеритель, позволяющий судить о состоянии объекта. Предвидение − опережающее отображение действительности, основанное на познании законов развития объекта или процесса (включает прогноз и предсказание). Предсказание − достоверное, основанное на логической последовательности суждений, заключение о состояниях какого-либо объекта или процесса в будущем. Приём прогнозиро- − одна или несколько логических или мавания тематических операций, направленных на получение конкретного объекта в определенные сроки. 35
Прогноз
− вероятностное суждение о состояниях объекта в будущем или об альтернативных путях достижения этого состояния.
Прогнозная ретроспекция
− этап прогнозирования, на котором исследуется история объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.
Прогнозный горизонт
− максимальный период упреждения, при котором обеспечивается заданная точность и надежность прогноза.
Прогнозный диагноз − этап прогнозирования, на котором исследуется история объекта, прогнозного фона с целью выявления проблем, тенденций их развития и выбора метода прогнозирования. Прогностика (футу- − научная дисциплина о закономерностях рология) разработки прогнозов. Проект
− решение относительно конкретного мероприятия, сооружения.
Проспекция
− этап прогнозирования, на котором с использованием выбранных методов разрабатываются прогнозы объекта прогнозирования, прогнозного фона, производится их верификация.
Структура
− способ сочетания составных частей (компонентов) системы для наилучшего выполнения главной ее цели. 36
Тренд
− аналитическое или графическое представление изменений переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной составляющей динамического ряда.
Управленческое решение
− результат анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы из множества вариантов достижения конкретной цели системы менеджмента.
Фактор
− частный показатель объекта или процессов, протекающих в системе, оказывающих влияние на функцию.
Формальные стати- − получают на этапе ретроспекции при стические данные анализе объекта прогнозирования или используя данные официальной статистики. Функция
− результативный признак, прогнозная величина, рассчитанная по уравнению регрессии.
Характеристика − качественное или количественное отобъекта прогнозиро- ражение какого-либо свойства объекта вания прогнозирования. Целевой прогноз
− гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, составляющих в совокупности эволюцию системы.
Экзогенная перемен- − значащая переменная объекта прогнозиная рования, отражающая свойства прогнозного фона (внешней среды). 37
Эндогенная переменная
− значащая переменная объекта прогнозирования, отражающая его собственные свойства.
Энтропия
− величина, характеризующая степень неопределенности объекта.
Этап прогнозирова- − часть процесса разработки прогноза, ния характеризующаяся своими задачами, методами и результатами.
38
8. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ Основная литература 1. Бабич Т.Н., Козьева И.А., Вертакова Ю.В., Кузьбожев Э.Н. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. [Текст]. – М.: ИНФРА-М, 2012. – 336 с. 2. Невская Н.А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование. Учебник и практикум. [Текст]. − М.: Юрайт, 2015. − 544 с. 3. Светуньков И.С., Светуньков С.Г. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебник и практикум. Т. 1. Теория и методология. [Текст]. − М.: Юрайт, 2015. − 352 с. 4. Светуньков И.С., Светуньков С.Г. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебник и практикум. Т. 2. Теория и методология. [Текст]. − М.: Юрайт, 2015. − 448 с. 5. Ширяев В.И, Ширяев Е.В. Принятие решений. Прогнозирование в глобальных системах. [Текст]. − М.: Либроком, 2013. − 176 с.
Дополнительная литература 1. Андронова И.В., Пленкина В.В., Осиновская И.В. Социальное и экономическое прогнозирование: практикум (в схемах и таблицах): Учебник. [Текст]. − Тюмень: ТюмГНГУ, 2007. − 36 с. 2. Иванцов П.И. Инновационная экономика: Учебное пособие [Текст]. − Минск: Дикта, 2012. − 155 с. 3. Войтов И.В., Гатих М.А., Рыбак В.А., Топольцев А.Л. Методология развития инновационных производств на основе технологического прогнозирования и оценки использования природных ресурсов / Под ред. И.В. Войтова. [Текст]. − Минск: Беларуская навука, 2012. − 439 с.: табл. 4. Шалмина Г.Г. Прикладное прогнозирование экономики рационально-сбалансированного природопользования. [Текст]. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2015. − 282 с. 5. Экономика инноваций: Учебник для вузов по экономическим специальностям / Авт.: А.И. Базилевич, В.Я. Горфинкель, С.В. Карнаухов, Б.Е. Одинцов, Т.Г. Попадюк, В.К. Проскурин, А.В. Раков, Н.В. Родионова, И.М. Синяева, Л.Г. Скамай, С.Е. Смирнов / Под ред. В.Я. Горфинкеля [Текст]. – М.: Вузовский учебник, 2011. − 416 с.
39
Базы данных, информационно-справочные системы и ИНТЕРНЕТ-ресурсы 1. Официальный сайт ПАО «ЛУКОЙЛ» [Электронный ресурс]. URL: http://www.lukoil.ru 2. Официальный сайт ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» [Электронный ресурс] URL: http://engineering.lukoil.ru 3. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объемов продаж. Образовательный портал «Корпоративный менеджмент» [Электронный ресурс]. URL: http://www.cfin.ru/press/marketing/2002-1/02.shtml 4. Информационно – справочные правовые системы «Консультант Плюс», «Гарант», «Кодекс» для работы с нормативно-правовыми актами и справочными материалами.
Лицензионные программные продукты Microsoft Project. Программное обеспечение В процессе изучения дисциплины могут применяться следующие программные средства: Microsoft Office Word (при выполнении некоторых практических и домашних занятий), Microsoft Office Power Point (для оформления презентаций), Microsoft Office Excel (для экономических прогнозных расчетов), Windows Media Player (или другая программа для просмотра видеофильма). Практические занятия проводятся в специально оборудованных мультимедийных аудиториях. Оборудование включает проектор, стационарный компьютер со стандартной комплектацией, экран для демонстрации слайдов презентации. Ряд занятий проводится в зале пространственной 3D визуализации ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» для наглядной интерпретации рассматриваемых вопросов. Отдельные занятия проводятся в аудиториях, снабженных переносными ПК (ноутбуками) с соответствующим лицензированным программным обеспечением. 40
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
МОСКАЛЕНКО Анатолий Алексеевич АНДРОНОВА Ирина Владимировна
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ
Редактор Л. А. Суаридзе Компьютерная верстка: И. В. Севалкина
Подписано в печать 25.12.2015. Формат 60×84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Гарнитура «Таймс». Усл. п. л. 2,5. Тираж 20 экз. Заказ № 606
Издательский центр РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина 119991, Москва, Ленинский проспект, 65 тел./факс: (499) 507 82 12