Система методов финансового прогнозирования.

 

Финансовые прогнозы представля­ют собой сложный многоступенчатый и интегративный процесс, в ходе которого должен решаться обширный круг различных социально-экономических и научно-технических проблем, для чего необходимо использовать в сочетании самые разно­образные методы. В теории и практике плановой деятельнос­ти за прошедшие годы накоплен значительный набор различ­ных методов разработки прогнозов и планов. По оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов про­гнозирования; на практике же в качестве основных использу­ется лишь 15—20. Развитие информатики и средств вычислительной техники создает возможность расширения круга используемых методов прогнозирования и планирова­ния и их совершенствования.

По степени формализации методы экономического прогно­зирования можно подразделить на интуитивные и формализо­ванные.

Интуитивные методы базируются на интуитивно-логи­ческом мышлении. Они используются в тех случаях, когда не­возможно учесть влияние многих факторов из-за значитель­ной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расче­тов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для по­вышения точности прогнозов.

Среди интуитивных методов широкое распространение по­лучили методы экспертных оценок. Они используются как в нашей стране, так и за рубежом для получения прогнозных оце­нок развития производства, научно-технического прогресса, эффективности использования ресурсов и т.п.

К формализованным методам относятся методы экстрапо­ляции и методы моделирования. Они базируются на математи­ческой теории.

Среди методов экстраполяции широкое распространение получил метод подбора функций, основанный на методе наи­меньших квадратов (МНК). В современных условиях все боль­шее значение стали придавать модификациям МНК: методу экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и ме­тоду адаптивного сглаживания. Методы моделирования предполагают использование в про­цессе прогнозирования и планирования различного рода эко­номико-математических моделей, представляющих собой фор­мализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и от­ношений. Различают следующие модели: матричные, опти­мального планирования, экономико-статистические (трендовые, факторные, эконометрические), имитационные, принятия решений. Для реализации экономико-математических моделей применяются экономико -математические методы.

В практике прогнозирования и планирования широко ис­пользуются также метод экономического (системного) анализа, нормативный и балансовый методы. Для разработки целевых комплексных программ используется программно-целевой ме­тод (ПЦМ) в сочетании с другими методами.

Следует отметить, что представленный перечень методов и их групп не является исчерпывающим. Рассмотрим методы, по­лучившие широкое распространение в мировой практике.

 

Методы экспертных оценок

Основная идея прогнозирования на основе экспертных оце­нок заключается в построении рациональной процедуры инту­итивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов. Сущность методов экспертных оценок заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов, основанное на профессиональном, научном и практическом опыте. Различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Индивидуальные экспертные оценки основаны на использо­вании мнений экспертов-специалистов соответствующего про­филя. Среди индивидуальных экспертных оценок наиболее широкое распространение получили методы "интервью", ана­литический, написания сценария.

Метод "интервью" предполагает беседу прогнозиста с эк­спертом по схеме "вопрос—ответ", в процессе которой прогно­зист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в значительной степени зависит от способности эксперта экспромтом давать заключение по самым различным вопро­сам.

Аналитический метод предусматривает тщательную са­мостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объек­та. Эксперт может использовать всю необходимую ему ин­формацию об объекте прогноза. Свои выводы он оформляет в виде докладной записки. Основное преимущество этого мето­да — возможность максимального использования индивиду­альных способностей эксперта. Метод написания сценария следует отнести как к индивиду­альным, так и к коллективным экспертным оценкам.

 

Наиболее достоверными являются коллективные экспер­тные оценки. Методы коллективных экспертных оценок предполагают определение степени согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным отдельными специа­листами. В современных условиях используется математико-статистический инструментарий для обработки результа­тов опроса. Экспертов. Например, для оценки степени согласованности мнений экспертов по решению той или иной исследуемой проблемы исчисляются: дисперсия оценок, среднеквадратическое отклонение оценок и на этой основе — коэф­фициент вариации оценок. Чем меньше значение этого коэф­фициента, тем выше согласованность мнений экспертов.

В мировой практике широкое применение нашли такие ме­тоды коллективных экспертных оценок, как метод коллектив­ной генерации идей, метод "635", метод "Дельфи", метод "ко­миссий", метод написания сценария. Рассмотрим механизм действия перечисленных методов.

Метод "Дельфи" - одна из первых попыток разработать более обоснованную и строгую процедуру при экспертном прогнозировании, предпринятая Т. Гордоном и О. Хелмером — сотрудниками одной из корпораций США, которые в 1964 г. опубликовали результаты обобщения и статистичес­кой обработки мнений специалистов относительно перспек­тив развития в ряде областей науки. Он используется при прогнозировании развития науки и техники, инвестиций и других аспектов. Цель метода "Дельфи" — разработка программы последова­тельных многотуровых индивидуальных опросов. Эта процедура может повторяться до 3—4 раз. В результате происходит сужение диапазона оценок и вырабатывается сог­ласованное суждение относительно перспектив развития объекта.

Особенности метода "Дельфи":

а) анонимность экспертов. Участники экспертной группы неизвестны друг другу. Взаимодействие членов группы при за­полнении анкет полностью исключается;

б) возможность использования результатов предыдущего тура опроса;

в) статистическая характеристика группового мнения. Этот метод помогает предопределить развитие проблемных ситуаций, носящих долгосрочный характер. Наши специалис­ты, работающие в области научно-технического прогнозирова­ния, также разрабатывают методы обработки экспертных оце­нок. Они носят название эвристических.[5]

Метод "комиссий" — один из методов экспертных оценок, основанный на работе специальных комиссий. Группы экспер­тов за "круглым столом" обсуждают ту или иную проблему с целью согласования точек зрения и выработки единого мнения. Недостаток этого метода заключается в том, что группа экспер­тов в своих суждениях руководствуется в основном логикой компромисса.

При анализе и прогнозе систем широко используются про­гнозный граф и "дерево целей". Графом называют фигуру, состо­ящую из точек-вершин, соединенных отрезками-ребрами. "Де­рево целей" — это граф-дерево, выражающее отношение между вершинами-этапами или проблемами достижения цели. Каж­дая вершина представляет собой цель для всех исходящих из нее ветвей. "Дерево целей" предполагает выделение нескольких струк­турных или иерархических уровней. Каждая цель верхнего уровня должна быть представлена в виде подцелей следующего уровня таким образом, чтобы объединение понятий подцелей полностью определяло понятие исходной цели.

Построение "дерева целей" требует решения многих про­гнозных задач: прогноза развития объекта в целом; формули­ровки сценария прогнозируемой цели, уровней и вершин "дере­ва целей"; критериев и их весов в ранжировании вершин. Эти задачи могут решаться при необходимости методами экспер­тных оценок. Следует отметить, что данной цели как объекту прогноза может соответствовать множество разнообразных сценариев.

Методы экстраполяции

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстрапо­ляции заключается в изучении сложившихся в прошлом и нас­тоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная базируется на предположении о сохранении в бу­дущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта про­гноза; при прогнозной фактическое развитие увязывается с ги­потезами о динамике исследуемого процесса с учетом изменений влияния различных факторов в перспективе.[6]

Методы экстраполяции являются наиболее распространен­ными и проработанными. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение динамических рядов. Динамический ряд — это множество наблюдений, полученных последовательно во времени. В финансовом прогнозировании широко применяется метод математической экстраполяции, в математическом смысле означающий распространение закона изменения фун­кции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения. Тенденция, описанная некоторой функцией от времени, называется трендом. Тренд — это длительная тенден­ция изменения экономических показателей. Функция пред­ставляет собой простейшую математико-статистическую (трендовую) модель изучаемого явления.

Следует отметить, что методы экстраполяции необходимо применять на начальном этапе прогнозирования для выявле­ния тенденций изменения показателей. Рассмотрим методы экстраполяции, которые целесооб­разно применять в переходный период к рыночным отноше­ниям при изменяющихся условиях функционирования эко­номики.

Метод подбора функций — один из распространенных ме­тодов экстраполяции. Главным этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Для этого проводятся предварительная обработка и преобразование исходных данных с целью облег­чения выбора вида тренда путем сглаживания и выравнива­ния временного ряда. Задача выбора функции заключается в подборе по фактическим данным (х,-, у,-) формы зависимости (линии) так, чтобы отклонения (А,) данных исходного ряда г, от соответствующих расчетных, находящихся на линии, бы­ли наименьшими. После этого можно продолжить эту линию и получить прогноз.[7]

Расчет параметров {а, в) для конкретной функциональной зависимости осуществляется методом наименьших квадратов (МНК) и его модификаций.

Выбор модели осуществляется с помощью специально раз­работанных программ. Есть программы, предусматривающие возможность моделирования экономических рядов по 16-ти функциям: линейной (у = а + вх), гиперболической различных типов (у = а + в/х), экспоненциальной, степенной, логарифми­ческой и др. Каждая из них может иметь свою, специфическую область применения при прогнозировании экономических яв­лений.

Так, линейная функция (у = а + в/х) (рис. 2) применяется для описания процессов, равномерно развивающихся во време­ни. Параметр в (коэффициент регрессии) показывает скорость изменения прогнозируемого у при изменении х.

Гиперболы (рис. 3) хорошо описывают процессы, характе­ризующиеся насыщением, когда существует фактор, сдержива­ющий рост прогнозируемого показателя.

Модель выбирается, во-первых, визуально, на основе сопос­тавления вида кривой, ее специфических свойств и качествен­ной характеристики тенденции экономического явления; во-вторых, исходя из значения критерия. В качестве критерия чаще всего используется сумма квадратов отклонений S. Из со­вокупности функций выбирается та, которой соответствует ми­нимальное значение 5.

Прогноз предполагает продление тенденции прошлого, вы­ражаемой выбранной функцией, в будущее, т.е. экстраполяцию динамического ряда. Программным путем на ЭВМ определяет­ся значение прогнозируемого показателя.

Рис. 2. Линейная зависимость

Рис. 3. Гиперболическая зависимость

Для этого в формулу, описывающую процесс, подставляется величина периода, на который необходимо получить прогноз.

В связи с тем, что этот метод исходит из инерционности экономических явлений и предпосылок, что общие условия, определяющие развитие в прошлом, не претерпят существен­ных изменений в будущем, его целесообразно использовать при разработке краткосрочных прогнозов обязательно в соче­тании с методами экспертных оценок. Причем динамический ряд может строиться на основании данных не по годам, а по месяцам, кварталам.

Экстраполяция методом подбора функций учитывает все данные исходного ряда с одинаковым "весом". Классический метод наименьших квадратов предполагает равноценность исходной информации в модели. Однако, как показывает опыт, экономические показатели имеют тенденцию "старе­ния". Влияние более поздних наблюдений на развитие про­цесса в будущем существеннее, чем более ранних. Проблему "старения" данных динамических рядов решает метод экспо­ненциального сглаживания с регулируемым трендом. Он поз­воляет построить такое описание процесса (динамического ряда), при котором более поздним наблюдениям придаются большие "веса" по сравнению с более ранними, причем "веса" наблюдений убывают по экспоненте. В результате создается возможность получить оценку параметров тренда, характери­зующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложив­шуюся к моменту последнего наблюдения.

Скорость старения данных характеризует параметр сглажи­вания а. Он изменяется в пределах 0 < а < 1.

В области финансового прогнозирования наиболее употребимы пределы 0,05 < а < 0,3. Значение а в общем случае должно зависеть от срока прогнозирования: чем меньше срок, тем большим должно быть значение параметра.

Этот метод реализуется на ЭВМ с помощью специально раз­работанных программ в блоке "временные ряды", который яв­ляется составной частью пакета экономических расчетов.

Методы моделирования и экономико-математические методы.

Моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков. Прогнозирование финансов с использованием моделей включает разработку модели, ее эк­спериментальный анализ, сопоставление результатов про­гнозных расчетов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса, корректировку и уточнение модели. В зависимости от уровня управления финансами различают макроэкономические, ме­жотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные модели и модели микроуровня (модели развития фирмы).

По аспектам развития экономики выделяют модели прогно­зирования воспроизводства основных фондов, трудовых ре­сурсов, цен и др. Существует ряд других признаков классифи­кации моделей: временной, факторный, транспортный, производственный. В современных условиях в республике развитию моделиро­вания и практическому применению моделей стала придавать­ся особая значимость в связи с усилением роли прогнозирова­ния и переходом к индикативному планированию.

Рассмотрим некоторые из наиболее разработанных эконо­мико-математических моделей, получивших широкое приме­нение в практике финансовых прогнозов за рубежом (особенно в США). К матричным моделям относятся модели межотраслевого баланса (МОБ): статические и динамические. Первые предназ­начены для проведения прогнозных макроэкономических рас­четов на краткосрочный период (год, квартал, месяц), вторые — для расчетов развития экономики страны на перспективу. Они отражают процесс воспроизводства в динамике и обеспечивают увязку прогноза производства продукции (услуг) с инвестици­ями.

Статическая модель МОБ имеет вид:

где пу — коэффициенты прямых затрат (среднеотраслевые нор­мативы расхода продукции отрасли i, используемой в качестве средств производства для выпуска единицы продукции отрас­ли.); х, — объем производства продукции, отрасли-потреби­теля (j = Tin); Xt — валовое производство продукции (услуг), отрасли-производителя (i=Tn); У, — объем конечного продукта i-й отрасли-производителя.

Выражение Ха;*; характеризует межотраслевые потоки

и в целом промежуточный продукт; У, — конечный продукт; f,—валовой общественный продукт. Упрощенная динамическая модель имеет вид:

где t — индекс года; 1) — продукция отрасли, направляемая в качестве производственных инвестиций в t-м году для расши­рения производства в отрасль.; У/ — объем конечного продукта отрасли в t-м году за исключением продукции, направляе­мой на расширение производства.

При переходе к Системе национальных счетов (СНС) моде­ли межотраслевого баланса претерпевают некоторые изменения. Выражение ]£а,7*; характеризует промежуточное потребление в сферах материального производства и нематериальных услуг; Yt — конечное использование валового нацио­нального продукта (ВНП) по i-й отрасли, включающее конеч­ное потребление (потребление домашних хозяйств и государственные расходы), валовое накопление и экспорт; Х — валовой выпуск отрасли.

Сформированный на основе моделей межотраслевой ба­ланс может использоваться для решения многих задач: про­гнозирования макроэкономических показателей, межотрас­левых связей и потоков (поставок), структуры экономики, отраслевых издержек, динамики цен, показателей эффектив­ности производства (материало -, энерго-, металло-, химико-и фондоемкости).[8]

Модели оптимального планирования используются для оп­ределения оптимального варианта функционирования эконо­мики в целом и ее отдельных звеньев. Экономико-математическая модель представляет собой формализованное описание. Целевая функция описывает цель оптимиза­ции и представляет собой зависимость показателя, по которому ведется оптимизация, от независимых переменных. Влияние каждой из переменных на величину целевой функции выража­ется коэффициентом — значением показателя, экстремум кото­рого используется в качестве критерия оптимальности. Систе­ма ограничений отражает объективные экономические связи и зависимости и представляет собой систему равенств и нера­венств. На макроуровне критерием оптимальности является максимум валового национального продукта. На микроуровне в качестве критерия оптимальности могут быть использованы экстремумы показателей: максимум прибыли, минимум затрат, максимум выпуска продукции (услуг) и др.

На макроуровне расчеты производятся в агрегированном ви­де. Система ограничений претерпевает некоторые изменения. В частности, вместо ограничения по фонду времени работы обору­дования вводятся ограничения по фондоемкости или производ­ственной мощности (на отраслевом уровне), развернутый ассор­тимент (конкретные виды продукции) заменяется групповым.[9]

Следует отметить, что, несмотря на многообразие разрабо­танных моделей и наличие пакетов программ для проведения многовариантных расчетов, оптимизационные задачи в респуб­лике носят, как правило, экспериментальный характер. Глав­ными причинами, сдерживающими их внедрение в практику прогнозных и плановых расчетов как на макро -, так и на микро­уровне, являются: а) неадекватность разрабатываемых моделей реальным экономическим процессам; б) отсутствие специалис­тов-практиков, хорошо владеющих моделированием экономи­ческих и социальных процессов и методами оптимизации; г) проблема информационного обеспечения.

Экономико-статистические модели используются для ус­тановления количественной характеристики связи, зависи­мости и взаимообусловленности финансовых показателей. Система такого рода моделей включает: одно -, многофакторные и эконометрические модели. Примеры однофакторных мо­делей:

где у — значение прогнозируемого показателя; а — свободный член, определяющий положение начальной точки линии рег­рессии в системе координат; х — значение фактора; Ь — параметр, характеризующий норму изменения у на единицу х.

Многофакторные модели позволяют одновременно учиты­вать воздействие нескольких факторов на уровень прогнозиру­емого показателя. При этом последний выступает как функция от факторов:

где хи х2, х3,..., х„ - факторы.

При линейной зависимости многофакторные модели могут быть представлены следующим уравнением:

где а0—свободный член; а,, а2,..., ап — коэффициенты регрессии, показывающие степень влияния соответствующего фактора на прогнозируемый показатель при фиксированном значении ос­тальных факторов.

При нелинейной зависимости многофакторная модель мо­жет иметь вид

Многофакторные модели используются при прогнозирова­нии макроэкономических показателей, показателей спроса на продукцию, себестоимости, цен, прибыли и др.

Экономико-математические модели могут быть реализова­ны с помощью экономико-математических методов (ЭММ). ЭММ представляют собой способы (приемы) расчета экономи­ческих показателей с применением методов прикладной мате­матики и математической статистики.

Метод экономического анализа

Экономический анализ является неотъемлемой частью и одним из основных элементов логики прогнозирования. Он должен осуществляться как на макро-, так и на мезо- и микроуровнях.

При проведении экономического анализа следует использовать системный подход. В качестве системы рас­сматривается народное хозяйство (экономика) в целом и его структурные части: сферы, регионы, отрасли, объединения, предприятия. Анализ должен быть комплексным, т.е. всесто­ронним.

Сущность метода экономического анализа заключается в том, что экономический процесс или явление расчленяется на составные части, и выявляются взаимосвязь и влияние этих час­тей друг на друга и на ход развития всего процесса. Анализ поз­воляет раскрыть сущность такого процесса, определить законо­мерности его изменения в прогнозируемом (плановом) периоде, всесторонне оценить возможности и пути достижения поставленных целей.[10]

Процесс экономического анализа подразделяется на ряд стадий: постановку проблемы, определение целей и критериев оценки; подготовку информации для анализа; изучение и ана­литическую обработку информации; разработку рекомендаций о возможных вариантах решения проблемы и достижения це­лей; оформление результатов анализа.

Экономический анализ на макроуровне предполагает ком­плексное изучение темпов развития экономики, сложивших­ся народнохозяйственных пропорций, структуры обществен­ного производства. Должна даваться оценка использования трудового, природно-ресурсного потенциала, развития НТП. Особую значимость необходимо придавать выявлению тен­денций изменения важнейших показателей эффективности производства, характеризующих качество экономического роста: материале - и энергоемкости, фондоотдачи, производи­тельности труда. Комплексный анализ состояния экономики страны в предшествующем периоде должен завершаться об­щей оценкой уровня экономического развития и жизненного уровня народа в сопоставлении с аналогичными показателя­ми наиболее развитых в экономическом отношении стран и выработкой рекомендаций решения проблем по достижению целей эффективным путем.

На микроуровне в процессе экономического анализа акцент должен делаться на выявление резервов снижения издержек производства, определение эффективности использования производственных мощностей, финансовых и трудовых ресур­сов. Необходимо выявлять факторы, сдерживающие развитие экспортного потенциала, осуществлять анализ соответствия выпускаемой продукции спросу на нее.

В процессе экономического анализа применяются приемы сравнения, группировки, индексный метод, проводятся балан­совые расчеты, используются нормативный и экономико-мате­матические методы (метод корреляционно-регрессионного анализа и др.). Метод группировок предполагает объединение объектов экономического анализа в качественно однородные группы, что позволяет исследовать закономерности их разви­тия, изучить влияние отдельных факторов, определяющих их динамику, характер взаимодействия и выявить тенденции раз­вития данной однородной группы экономических явлений и процессов.

Для определения влияния каждого фактора на изменение обобщающего показателя целесообразно использовать метод элиминирования. Влияние факторов определяется в установ­ленной последовательности. При этом предполагается, что при определении влияния данного фактора численные значения показателей других факторов остаются неизменными. В пра­ктике экономического анализа элиминирование известно как прием цепных подстановок.

Индексный метод используется для анализа темпов и про­порций развития экономики на основе использования макроэ­кономических показателей, цен и т.д. Индексы показателей мо­гут отражать фактические или прогнозируемые темпы их изменения. Они позволяют получать реальную картину эконо­мического и социального развития.

Балансовый метод

С помощью балансового метода реализуется принцип сба­лансированности и пропорциональности. Он применяется при разработке прогнозов, планов и программ. Сущность его заключается в увязке потребностей страны в различных видах продукции, материальных, трудовых и финансовых ре­сурсов с возможностями производства продукции и источни­ками ресурсов.

Балансовый метод предполагает разработку балансов, пред­ставляющих собой систему показателей, в которой одна часть, характеризующая ресурсы по источникам поступления, равна другой, показывающей распределение (использование) по всем направлениям их расхода.

В переходный период к рыночным отношениям усилива­ется роль прогнозных балансов, разрабатываемых на макро­уровне: платежного баланса, баланса доходов и расходов госу­дарства, баланса денежных доходов и расходов населения, сводного баланса трудовых ресурсов, балансов спроса и пред­ложения. Результаты балансовых расчетов служат основой при формировании структурной, социальной, финансо­во-бюджетной и кредитно-денежной политики, а также поли­тики занятости и внешнеэкономической деятельности. Ба­лансы применяются также для выявления диспропорций в текущем периоде, вскрытия неиспользованных резервов и обоснования новых пропорций.

Система балансов, используемых в прогнозировании и пла­нировании, включает: материальные, трудовые и финансовые. В каждую из указанных групп входит ряд балансов.[11]

В системе прогнозных и плановых балансов одно из цен­тральных мест занимают материальные балансы. С их. по­мощью увязываются производство и потребление конкретных видов продукции, обосновывается производственная програм­ма предприятий. Они широко используются для установления межотраслевых пропорций. Эта задача решается путем разра­ботки межотраслевых балансов на основе ранее рассмотренных моделей и методов.

Материальные балансы могут разрабатываться как в соот­ветствующих, так и в условно-натуральных единицах измере­ния или денежном выражении.

Все материальные балансы состоят, как правило, из двух час­тей: ресурсов и распределения. В ресурсной части отражаются ос­новные источники поступления, а в распределительной — основ­ные направления потребления. Они обычно составляются по определенным схемам. Рассмотрим методику (процесс) разработ­ки материального баланса на примере баланса средств производ­ства, схема которого приведена в таблице 1.

Таблица1.

Схема материального баланса промышленной продукции

Ресурсы	Распределение
1.Производство	1.Производственно-эксплуатацион­ные нужды.
2.Импорт	2. Капитальное строительство
З.Прочие поступления	3. Экспорт
4.Остатки на начало прогнозируемого (планового) периода	4. Рыночный фонд
	5. Прочие расходы (пополнение госу­дарственных резервов и др.)
	6. Остатки на конец прогнозируемого (планового) периода
Итого	Итого

Разработка баланса начинается с определения потреб­ностей в ресурсах на производственно-эксплуатационные нуж­ды и капитальное строительство, для чего может использовать­ся ряд методов. Наибольшее распространение получил нормативный метод: с помощью норм, нормативов и объемов производства продукции (работ) определяются потребности в конкретном виде ресурса, например в прокате черных ме­таллов. При разработке прогнозных балансов применяются ук­рупненные (групповые) нормы. На макроуровне, как правило, используются укрупненные нормативы расхода ресурса на 1 млн. (млрд.) рублей продукции или 1 млн. (млрд) рублей стро­ительно-монтажных работ. Эти нормативы должны постоянно уточняться в связи с ростом цен на сырье, материалы, топ­ливно-энергетические ресурсы и соответственно на про­дукцию. Потребности на экспорт рассчитываются на основе договорных соглашений с другими странами, которые заключаются с учетом спроса на продукцию и цен на нее, а так­же возможностей производства. Рыночный фонд определяет­ся, как правило, на основе данных прошлых периодов с учетом разработанных мероприятий на перспективу. Что касается то­варов народного потребления, то рыночный фонд должен рас­считываться исходя из прогнозных данных о товарообороте, в основу определения которого берутся нормы потребления на душу населения и численность населения. Должны учитывать­ся также доходы населения, цены и данные о потреблении в предшествующем периоде. [12]