Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Комплексный статистический анализ структурных сдвигов в промышленном производстве Российской Федерации 13
1.1. Проблемы развития промышленного производства и анализ его динамики в отраслевом разрезе 13
1.2. Экономико-статистический анализ структурных изменений в промышленном производстве с использованием порядковой шкалы... 24
1.3. Исследование структурных сдвигов в промышленном производстве с использованием шкалы отношений 34
ГЛАВА 2. Экономико-статистический анализ состояния и основных тенденций развития российской промышленности 44
2.1. Исследование современных тенденций развития промышленности и ее отраслевая сегментация 44
2.2. Производственный аппарат промышленности России: основные характеристики и перспективы использования 76
2.3. Экономико-статистический анализ инвестиционных процессов в промышленности 88
ГЛАВА 3. Методологические основы создания системы прогнозной информации о деятельности промышленного комплекса российской экономики 118
3.1. Общая концепция построения и реализации системы прогнозной информации о развитии промышленности Российской Федерации 118
3.2. Современные направления в развитии передовых информационных технологий хранения и аналитической обработки статистических данных 128
3.3. Исследование основных классов систем интеллектуального анализа данных и место в них статистических систем обработки информации.. 137
ГЛАВА 4. Совершенствование методологии статистического анализа динамики и прогнозирования производства важнейших видов промышленной продукции 151
4.1. Аналитический обзор современных статистических методов прогнозирования 151
4.2. Разработка методологических подходов к прогнозированию производства важнейших видов промышленной продукции (на примере продукции топливно-энергетических отраслей) 189
4.3. Разработка модели прогнозирования годовых уровней производства на основе комбинирования частных прогнозов 219
ГЛАВА 5. Развитие и использование многомерных статистических методов для анализа деятельности промышленных предприятий 235
5.1. Совершенствование методологии предварительной обработки исходных данных 235
5.2. Многомерная классификация крупнейших предприятий электроэнергетики 246
5.3. Разработка методологических принципов построения временной факторной модели деятельности крупнейших предприятий электроэнергетики 257
Заключение 268
Список литературы 276
Приложения 293
- Проблемы развития промышленного производства и анализ его динамики в отраслевом разрезе
- Исследование современных тенденций развития промышленности и ее отраслевая сегментация
- Общая концепция построения и реализации системы прогнозной информации о развитии промышленности Российской Федерации
Введение к работе
Актуальность темы исследования. К началу проведения экономических преобразований для промышленности Российской Федерации была характерна масштабность производства при низкой эффективности, слабой конкурентоспособности, отсутствии согласованности между производством и потребительским спросом.
Высокомонополизированный промышленный комплекс имел отсталую технологическую базу и был отягощен серьезными диспропорциями структурного характера. Кризис российского народного хозяйства, развернувшийся в ходе проведения экономических реформ, болезненно сказался на развитии промышленности. В 1998 г. по сравнению с 1990 г. произошло снижение промышленного производства более чем на 50%, что не имеет исторических аналогов в развитии крупных стран в период мирного времени.
Отличительной особенностью развития российского народного хозяйства в период 1999-2003 гг. являлся промышленный подъем. При этом в большой степени наблюдавшийся рост промышленного производства объяснялся действием неинвестиционных факторов, связанных с освобождением отраслевых рынков от импорта, благоприятной внешнеторговой конъюнктурой, использованием незагруженных мощностей и др. В результате сочетания этих факторов в посткризисный период произошло поступательное развитие как экспортно-ориентированных отраслей промышленности, так и отраслей внутренне-ориентированного сектора.
Однако действие многих благоприятных факторов уже исчерпано, воздействия других носят ограниченный характер. Таким образом, дальнейший промышленный подъем неизбежно должен опираться на активизацию инвестиционных процессов, направленных, в первую очередь, на обновление, модернизацию изношенных и устаревших основных фондов, на техническую
реконструкцию при проведении гибкого структурного маневрирования инвестициями.
Для устойчивого развития промышленного комплекса на современном этапе необходимо проведение в жизнь научно обоснованной промышленной политики, способствующей привлечению инвестиций, повышению конкурентоспособности на внешнем и внутреннем рынках, созданию современной технологической базы и проведению структурных преобразований.
Поступательное развитие промышленных отраслей могут обеспечить лишь высокоэффективные и конкурентоспособные компании. Управление их деятельностью должно быть достаточно гибким, чтобы обеспечить оперативное реагирование на общеэкономическую конъюнктуру и состояние мировых рынков (товарных и инвестиционных).
Сложившаяся экономическая ситуация выдвигает новые требования к характеру статистической информации, на основе которой осуществляется управление. При этом возрастает роль прогнозов и основанной на них сигнальной, предупреждающей информации, способствующей принятию научно обоснованных управленческих решений.
Создание эффективной системы управления на микро-, мезо- и макроуровне должно опираться на статистический анализ и прогнозирование динамики важнейших индикаторов промышленного производства, статистическое исследование тенденций и перспектив развития отдельных предприятий, отраслей и отраслевых групп, на статистическое оценивание происходящих структурных сдвигов.
Вышеизложенное свидетельствует об актуальности разработки методологии статистического анализа и прогнозирования важнейших показателей развития промышленного комплекса, сравнительного статистического анализа производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Разработка такой методологии, безусловно, представляет значительный практический и теоретический интерес.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методологии комплексного статистического анализа и прогнозирования развития промышленного комплекса Российской Федерации в условиях реформирования экономики.
В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера:
сформулирована концепция создания системы прогнозной информации о развитии промышленности РФ, направленная на интеграцию разрозненных задач прогнозирования в комплексы;
разработаны и апробированы методологические подходы к исследованию интенсивности и направленности структурных изменений, произошедших в промышленном производстве за период реформирования экономики;
на основе комплексного экономико-статистического анализа состояния российской промышленности выявлены современные тенденции и проблемы в ее развитии;
на базе исследования инвестиционных процессов в промышленности предложен подход к оцениванию инвестиционной привлекательности ее отраслей;
разработаны методологические основы использования современных информационных технологий хранения и обработки статистических данных при построении системы прогнозов показателей деятельности промышленного комплекса РФ;
обоснованы направления совершенствования методологии краткосрочного прогнозирования производства важнейших видов промышленной продукции в натуральном выражении на макро- и мезоуровнях;
разработан подход к моделированию и прогнозированию тренд-сезонных процессов с устойчивым (робастным) оцениванием сезонной составляющей;
предложен метод расчета годовых прогнозов производства важнейших видов промышленной продукции на основе процедуры объединения частных прогнозных оценок, полученных с помощью индексов сезонности;
усовершенствована методология предварительной обработки исходных данных, позволяющая при использовании многомерных статистических методов бороться с «маскирующим эффектом» групп аномальных наблюдений;
разработана методология сравнительного анализа производственно-хозяйственной деятельности предприятий, основанная на многомерных статистических методах и апробированная на примере крупных компаний электроэнергетики;
осуществлен переход от статической модели факторного анализа к построению временной факторной модели, использованной при анализе производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий в динамике.
Объектом исследования является промышленность Российской Федерации, ее развитие в условиях реформирования экономики.
Предмет исследования — методология статистического анализа и прогнозирования совокупности показателей, характеризующих развитие промышленности Российской Федерации.
Методологической и теоретической основой исследования являются труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по статистике, теории рыночной экономики, финансовому и экономическому анализу, эконометрике, современным информационным технологиям хранения и обработки данных.
В процессе разработки вопросов методологии статистического исследования большое значение сыграли труды известных отечественных ученых-статистиков: Ю.И. Аболенцева, О.Э. Башиной, И.К. Беляевского,
Г.Л. Громыко, М.Р. Ефимовой, Г.Т. Журавлева, С.Д. Ильенковой,
М.В.Карманова, А.В. Короткова, В.И. Кузнецова, М.Г.Назарова,
Л.И. Нестерова, С.А.Орехова, Б.Т.Рябушкина, А.Е.Суринова, А.Н. Устинова, К.Г. Чобану и др.
В диссертации автор также опирался на научные труды известных специалистов в области прикладной статистики и эконометрического моделирования С.А. Айвазяна, A.M. Дуброва, И.И. Елисеевой, В.А. Колемаева, И.А. Корнилова, Ю.П. Лукашина, B.C. Мхитаряна, В.А. Половникова, ЯЛ. Фомина, А.А. Френкеля, Е.М. Четыркина и др.
Также использовались работы зарубежных ученых Т. Андерсона, М. Кенделла, К. Гренджера, А. Стюарта, Р. Брауна, Дж. Бокса, Г. Дженкинса, П. Уинтерса, Дж. Джонстона, Г. Хармана, К. Иберла, Ч. Хольта, К. Доугерти, П. Харрисона, Дж. Тьюки, Г. Тейла, С. Вейджа и др.
Статистическим инструментарием исследования послужили методы корреляционного и регрессионного анализа, аналитической группировки, многомерные методы снижения размерности и классификации, методы анализа и прогнозирования рядов динамики, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных задач диссертационного исследования применен широкий спектр аналитических пакетов прикладных программ: «SPSS», «Statistica», «Олимп», «Мезозавр», «X-12-ARIMA», электронные таблицы Excel, а также программы, разработанные автором.
Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Госкомстата России, данные из научных публикаций по исследуемой тематике, материалы периодической печати, сети Internet и электронных СМИ.
Научная новизна работы состоит в том, что в ней дано решение научной проблемы, имеющей важное народнохозяйственное значение в условиях формирования рыночной экономики в России.
Основной научный результат, полученный в диссертации, состоит в разработке методологии комплексного статистического анализа состояния и основных тенденций развития промышленного комплекса Российской Федерации. Положенные в основу методологии приемы и подходы носят универсальный характер, предназначены для аналитической работы на макро-, мезо- и микроуровне.
К числу наиболее существенных результатов, полученных лично автором и обладающих научной новизной, относятся следующие:
теоретически обоснована и разработана концепция создания системы прогнозной информации о развитии промышленного производства в Российской Федерации;
разработаны концептуальные подходы и предложена система статистических показателей для исследования интенсивности структурных сдвигов в промышленном производстве с использованием порядковой шкалы и шкалы отношений;
проведено комплексное статистическое исследование интенсивности и направленности структурных изменений в отраслевом распределении выпуска промышленной продукции в сопоставимых и фактически действовавших ценах;
выявлены основные тенденции в развитии промышленного комплекса Российской Федерации и определены факторы, влиявшие на глубину падения производства и темпы преодоления спада по отраслям;
предложен и апробирован подход к отраслевой сегментации промышленности на основе характеристик эффективности и динамичности производства;
разработан алгоритм устойчивого (робастного) оценивания сезонной составляющей в аддитивной и мультипликативной форме при проведении декомпозиции временных рядов;
предложена методология построения краткосрочных прогнозов производства промышленной продукции в натуральном выражении на макро- и
мезоуровнях, апробированная на важнейших видах продукции топливно-энергетических отраслей;
разработана и апробирована методика классификации отраслей промышленности по инвестиционной привлекательности, основанная на многомерных статистических методах;
разработан алгоритм расчета годовых прогнозов производства отдельных видов промышленной продукции на основе синтеза частных прогнозных оценок, апробированный на примере важнейших видов продукции топливно-энергетических отраслей и пищевой промышленности;
создана и апробирована методика отсева аномальных наблюдений, позволяющая формировать однородные группы объектов при наличии «маскирующего эффекта»;
с помощью теории нечетких множеств построена) временная факторная модель, позволяющая исследовать динамику взаимосвязей исходных признаков с главными компонентами (обобщенными факторами), учитывающая различную информационную ценность уровней анализируемых показателей;
на основе программной реализации временной факторной модели проанализирована производственно-хозяйственная деятельность крупных компаний электроэнергетики за период с 1999 по 2001 г.
Практическая значимость результатов исследования
Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в аналитической работе Оренбургского областного комитета государственной статистики, Управления инвестиционных программ и перспективного развития Магнитогорского металлургического комбината, что подтверждается справками о внедрении.
Разработанные и усовершенствованные методики могут быть использованы в аналитической работе органов государственной статистики, Министерством экономического развития и торговли РФ, Министерством
промышленности, науки и технологий РФ при формировании промышленной политики, управленческими органами различных уровней при разработке стратегии развития отдельных отраслей и регионов, руководством предприятий и их деловыми партнерами.
Теоретические и практические результаты исследования используются в научной работе и в учебном процессе при чтении лекций и проведении практических занятий в МЭСИ, Магнитогорском государственном техническом университете, Марийском государственном университете по курсам: «Статистические методы прогнозирования в экономике», «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Многомерные статистические методы» (имеются справки о внедрении).
Апробация работы
Основные результаты исследования докладывались на 19 международных, всесоюзных, всероссийских и межвузовских научных и научно-методических конференциях, в том числе на:
III Международной научно-методической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в вузах», Сочи, 4-6 февраля 2003;
II Российско-Американской региональной конференции «Пути развития образования в 21 веке», Йошкар-Ола, 30-31 октября 2002;
II Международной научно-методической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в вузах», Москва, 5-6 февраля 2002;
VII Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества», Москва, 26-30 августа 2001;
Международной научно-практической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и экономико-математических дисциплин в экономических вузах», Москва, 2-6 февраля 1999;
VI научной конференции стран СНГ «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции», Москва, 1997;
Научно-практической конференции «Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа», Москва, 1991;
Всесоюзном научно-практическом семинаре «Прикладные аспекты управления сложными системами», Кемерово, 1987.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Список литературы содержит 225 наименований. Основной текст работы составляет 292 стр., содержит 59 рисунков, 44 таблицы. В двух приложениях - 15 рисунков и 15 таблиц.
Публикации. Результаты исследования опубликованы в 91 научной публикации общим объемом 109 п.л., в том числе в монографии и 19 учебниках и учебных пособиях общим объемом 88 п.л.
Проблемы развития промышленного производства и анализ его динамики в отраслевом разрезе
Современное состояние российской промышленности характеризуется экономистами как переход от фазы стагнации к фазе послекризисного роста. Кризис народного хозяйства, развернувшийся в ходе экономических реформ 1990-х гг., охватил различные его сферы. Негативное воздействие кризиса болезненно сказалось на развитии промышленного комплекса.
Трансформационные процессы в российской экономике в 1990-е годы происходили под лозунгом построения «эффективной социально ориентированной рыночной экономики». При этом выдвигались задачи преобразования отношений собственности, институциональной структуры хозяйства, принципов управления.
Предполагалось, что в результате «рыночной саморегуляции» автоматически произойдет сбалансированность развития отдельных структурных и функциональных элементов национальной экономики, а также появятся условия для поступательного развития народного хозяйства, в частности, сформируются условия и предпосылки для устойчивого промышленного роста.
При этом не учитывались особенности, специфика сложившегося воспроизводственного механизма в народном хозяйстве. Экономическая система накануне начала преобразований был отягощена целым рядом крупных диспропорций, противоречий, прежде всего структурного характера.
К наиболее существенным из них можно отнести следующие [120,36]:
Чрезмерные масштабы производственного потенциала отраслей топливно-сырьевого сектора и тяжелой промышленности.
Наличие огромного сектора оборонных производств, обособленного от остального хозяйства, опирающегося часто на внеэкономические принципы функционирования, поглощающего большую долю качественных ресурсов.
Крайне низкий уровень развития потребительского сектора экономики.
Значительное отставание от мирового уровня технических показателей и качества многих массовых видов техники и технологий.
Высокая степень монополизации производства значительной части продукции как производственно-технического, так и потребительского назначения.
Высокая дифференциация отдельных регионов России по общему уровню хозяйственного развития, часто сочетающаяся с неоправданно узкой специализацией в производстве.
Достаточно жесткий характер кооперационных связей между хозяйствующими субъектами.
К началу радикальных экономических реформ промышленный комплекс России отличался низкой эффективностью при огромных масштабах, глубокими диспропорциями, отсталой технологической базой. В условиях плановой экономики сформировалась промышленность, особенностями которой являлась узкая специализация в сочетании с высокомонополизированным характером производства.
Трансформационные процессы перехода к рыночным регуляторам опирались на тотальную либерализацию цен, тарифов, условий хозяйствования, в том числе внешнеэкономической деятельности и др. При этом игнорировались имевшиеся особенности старого воспроизводственного механизма. В результате вместо стадии стабилизации и экономического роста разразился затянувшийся на многие годы системный кризис. Обвал промышленного производства достиг небывалых размеров.
Статистический анализ наглядно свидетельствует о замедлении темпов роста промышленного производства в 70-80-е годы, к началу 90-х гг. Так, в 1971-1975 гг. рост производства по промышленности в целом составлял 7% в среднем за год, в 1976-1980 гг. снизился до 4%, в 1981-1985 гг. и в 1986-1990 гг. -до 3% в среднем за год [132-134].
Исследование современных тенденций развития промышленности и ее отраслевая сегментация
Важнейшими характеристиками финансовой эффективности производственно-хозяйственной деятельности, во многом определяющими инвестиционную привлекательность как всей промышленности в целом, так и ее отдельных отраслей, являются показатели рентабельности.
Рентабельность продукции рассчитывается как соотношение между величиной сальдированного финансового результата (прибыль минус убыток) от продажи продукции (работ, услуг) и себестоимостью проданной продукции (работ, услуг). Если получен убыток от продажи продукции, то имеет место убыточность.
Рентабельность активов — соотношение между величиной сальдированного финансового результата (прибыль минус убыток) и стоимостью активов предприятий (организаций) [141].
Анализ данных табл. 2.1 [141-143] показывает, что оба показателя рентабельности для промышленности выше, чем для всей российской экономики, однако их значения, до 1999 г. включительно, оставались в исследуемом периоде значительно ниже уровня инфляции. Это свидетельствовало о невыгодности вложений в российскую экономику, в том числе и в промышленное производство. Например, на один вложенный в производство промышленной продукции рубль в 1999 г. можно было получить 25,5 коп. прибыли. Однако с учетом имевшегося 36,5% уровня инфляции инвестор фактически понес бы убыток в размере 8 коп. (1,255/1,365-1).
При вложении одного рубля в активы промышленности убыток составил бы 20 коп. В 2000 г. впервые в исследуемом периоде рентабельность продукции в промышленности превысила уровень инфляции. Однако в 2001-2002гг. наблюдалось снижение рентабельности российской экономики, в том числе в промышленности (табл. 2.1).
Проведенный анализ динамики рентабельности продукции выявил ее существенную дифференциацию в отраслевом разрезе. Например, в 2000г. значение размаха отраслевой рентабельности определялось наибольшей рентабельностью продукции в нефтедобывающей отрасли — 66,7% и наименьшей - в угольной промышленности (3,2%). Причем усиление процесса отраслевой дифференциации рентабельности продукции имело место в период экономического подъема 1999-2002 гг. В ходе исследования был установлен неустойчивый характер поведения показателей отраслевой рентабельности. Наиболее сильные колебания в анализируемом периоде наблюдались в топливной промышленности, а также в цветной металлургии (главным образом за счет роста значений рентабельности в никель-кобальтовой промышленности). В топливной промышленности они были вызваны, прежде всего, скачкообразным изменением (ростом) рентабельности продукции в нефтедобыче в 1999-2001 гг. и в газовой промышленности в 2002 г.
Неустойчивость рентабельности объясняется высокой степенью зависимости российской промышленности от конъюнктуры внешнего рынка, а также межотраслевым перераспределением капитала. Следует отметить, что наблюдаемый рост рентабельности промышленной продукции произошел не за счет использования внутренних, глубинных факторов роста эффективности (например, внедрения передовых ресурсосберегающих технологий, выпуска современной, конкурентоспособной на мировом рынке продукции и т.д.), а за счет роста цен.
В 1999-2002 гг. наиболее высокие значения отраслевой рентабельности продукции, существенно превышавшие общепромышленный уровень, приходились на топливную промышленность (превышение общепромышленной рентабельности в 1999 г. - на 19%, в 2000 г. - на 26,4% и в 2001 г. - на 17,4%), а также на цветную металлургию (превышение в 1999 г. составило 31,9%, в 2000 г. - 26,9%, в 2001 г. - 15,9%).
Во многом такая ситуация в топливной промышленности определялась нефтедобывающей промышленностью - самой высокорентабельной отраслью российской промышленности в 1999-2001 гг.
В нефтеперерабатывающей промышленности превышение над общепромышленным уровнем рентабельности продукции было менее значительным: в 1999 г. - 6,6%, в 2000 г. - 9,8% , в 2001 г. - 5,5%, а в 2002 г.-лишь 2%. В 2002 г. лидером по уровню рентабельности являлась газовая промышленность. Уровень рентабельности в посткризисный период в существенной степени зависел от доли экспорта в конечном использовании продукции отрасли. Ниже среднего уровня по промышленности рентабельность продукции в 1999-2002 гг. оказалась в электроэнергетике, в химической и нефтехимической промышленности, в машиностроении и металлообработке, в промышленности строительных материалов, в лесной, легкой, пищевой промышленности.
Общая концепция построения и реализации системы прогнозной информации о развитии промышленности Российской Федерации
В теории управления, как известно, все объекты условно делятся на два класса: простые и сложные.
Понятие сложного объекта строго не определено, однако можно выделить его наиболее характерные черты. Сложный объект состоит из множества взаимосвязанных разнородных элементов. Из-за наличия случайных помех, как в самом объекте, так и из-за воздействия случайных факторов внешней среды очевидны трудности в управлении такими объектами, так как возможна различная реакция на одно и то же управляющее воздействие. При этом знание параметров сложного объекта в прошлом не позволяет однозначно предсказать его выходные параметры в будущем.
Поэтому для эффективного управления сложными объектами необходимо иметь оперативный доступ к данным, определяющим их состояние в любой момент времени, а также уметь прогнозировать их поведение с высокой точностью.
Причем, прогнозирование развития промышленного производства должно вылиться в стройную систему, обеспечивающую сквозную подготовку прогнозов:
на микроуровне — уровне предприятий;
на мезоуровне — отраслевом, региональном уровнях;
на макроуровне - уровне промышленного производства РФ.
Все эти прогнозные работы должны иметь методологическое единство. При получении прогнозов могут быть использованы два основных методологических подхода.
Первый - получил название «статистики прогнозов». Он базируется на сборе и обработке специальных прогнозных данных, полученных от предприятий, объединений, регионов и др. Реализация этого подхода требует создания централизованной специальной системы информации по прогнозированию (статистической отчетности, анкетирования, выборочной сети и т.д.) и последующего применения процедур обработки поступающих прогнозных данных (сводки, группировки и т.д.).
Второй подход можно назвать «централизованным статистическим прогнозированием». Он опирается на специальную обработку фактических отчетных данных различного содержания с целью получения прогнозных оценок экономических показателей. При этом широко используются экономико-статистические методы, методы экспертного оценивания. Этот методологический подход не требует, как правило, сбора дополнительных данных в большом объеме и опирается на принцип «существующих данных».
В мировой практике имеются примеры успешной реализации, как первого, так и второго подходов [153].
На наш взгляд, в перспективе должны комплексно использоваться оба этих подхода. Однако в Российской Федерации централизованное статистическое прогнозирование с успехом практикуется на разных уровнях в течение многих лет. Существующая система статистической отчетности обеспечивает прогнозные разработки чрезвычайно богатой по содержанию исходной информацией, причем потенциальные аналитические возможности ее очень велики. Поэтому в настоящее время основное внимание следует уделять решению задач прогнозирования развития промышленности путем всемерного развития средств и методов централизованного статистического прогнозирования. Именно этот подход представляется наиболее обеспеченным методически и технологически, экономически оправданным.
Перспективным направлением совершенствования работ по прогнозированию развития промышленного производства в РФ является объединение разрозненных задач в комплексы. Такой подход позволяет разрабатывать системы прогнозной информации, способствует интеграции различных задач прогнозирования по иерархии показателей, по их хронологической взаимосвязи.
Экономико-статистическая постановка задачи, являясь первичным этапом разработки прогноза, во многом обусловливает выбор метода ее решения.
Совокупность условий, характеризующих задачу как целое, определяет экономико-статистическую постановку задачи. Эти условия связаны с экономическим содержанием прогнозируемого показателя и методологией его расчета, с имеющейся исходной информацией, с назначением прогноза и предъявляемыми требованиями к его точности, надежности и др.
