Методологические принципы прогнозирования и планирования

Методы планирования и прогнозирования призваны наиболее полно реализовывать в практической деятельности сущность и принципы планирования.
Под методом планирования и прогнозирования понимается способ, прием разработки плана. Комплекс методов и рабочих приемов, применяемых при обосновании и разработке планов, представляет собой методику конкретных плановых расчетов [8, С.19]. 
Методы планирования и прогнозирования различаются в двух группах: качественные методы и методы количественные. 
Качественные методы в основном основаны на мнении сравнений и суждений. 
Количественные методы основаны о экстраполяции спроса во времени с использованием данных прошлые потребления. 
Существующие методы планирования и прогнозирования в значительной степени опираются на применение эконометрических моделей; особое значение имеет прогнозирование на основе случайных процессов, в  том числе в  рамках стохастических динамических моделей общего равновесия. Важную роль играет применение метода Монте-Карло, при этом обращается внимание на особенности компьютерной генерации последовательностей псевдослучайных чисел и определенные преимущества учета числовых последовательностей Холтона и Фора. Кроме того, в  исследованиях подчеркивается, что средние траектории, построенные по результатам имитационного моделирования, не всегда дают лучшие результаты по сравнению с другими методами прогнозирования; обращается внимание на особенности учета условий стационарности применительно к случайным процессам[9, С.288]. 
Широко применяются нелинейные модели

. К ним относятся регрессионная модель плавного перехода, коммутационная регрессионная модель, одномерный аналог которой называется пороговой авторегрессионной моделью, Марковская коммутационная или скрытая Марковская регрессионная модель, модель искусственной нейронной сети и несколько других моделей. Многие из этих нелинейных моделей гнездятся в линейной модели. По этой причине желательно проверить линейность, прежде чем оценивать нелинейную модель, которая, по вашему мнению, будет соответствовать данным. 
Существует две возможности построения прогнозов на основе нелинейных моделей. Иногда можно использовать аналитические формулы, как в линейных моделях. Во многих других случаях, однако, прогнозы на более чем один период вперед должны быть получены численно. 
Точность точечных прогнозов может быть сопоставлена с помощью различных критериев и статистических тестов. Некоторые из этих тестов обладают тем свойством, что они неприменимы, когда одна из двух сравниваемых моделей гнездится в другой. 
Существуют относительно крупные исследования, в которых эффективность прогнозирования нелинейных моделей сравнивается с эффективностью линейных моделей, использующих фактические макроэкономические ряды. Кратко представлены основные особенности некоторых таких исследований и описаны извлеченные из них уроки. В общем, никакой доминирующей нелинейной (или линейной) модели не возникло.
Существующие современные постановки макроэкономических моделей, которые в принципе можно использовать для прогнозирования развития экономики, выполнены для стран с закрытой экономикой или с  малой открытой экономикой