14_Хорижий манбалар

РОССИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМ.
Г.В.ПЛЕХАНОВА
ФИЛИАЛ в г. ТАШКЕНТЕ
Тексты лекций
КУРСА «ФИНАНСОВОЕ И ИНВЕСТИЦИОННОЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ»
(для студентов магистратуры
по направлению 080100620 – «Экономика»)
Ташкент – 2011
Содержание
Тема 1. Предмет теории финансового прогнозирования …………………
Тема 2 Информационная база прогнозирования…………………………..
Тема 3. Методы финансового прогнозирования………………………….
Тема 4. Модели финансового прогнозирования…………………………..
Тема-5 Эконометрические модели инфляционных процессов…..………
Тема 6. Прогнозирование уровня инвестиционной деятельности и
капитального строительства…………………………………………..……
Тема 7. Прогнозирование макроэкономических последствий изменения
налоговых ставок…………………………………………………..…………….
Тема 8 Корреляционный анализ и прогноз себестоимости, прибыли
и рентабельности………………………………………………………………
2
Введение
Наука о финансах за последнее время получила импульс
интенсивного развития. К сожалению, в многочисленных трудах в
этой области еще недостаточно используются современные методы
и модели анализа и прогнозирования. В то же время без
соответствующего
инструментария
невозможно
обеспечить
постоянный мониторинг и прогноз экономической ситуаци и в
стране.
Ознакомление с мировой практикой убеждает в высокой
эффективности применения экономико-математических моделей, в
построении
которых
отечественной
науке
принадлежат
определенные приоритеты. Большое значение имеет решение задач
констатации
и
прогнозирования
возможных
последствий
управленческих решений или подготавливаемого законодательства.
В
тексах
лекций
излагаются
вопросы
анализа
и
прогнозирования финансовых показателей на базе использования
современных методов и моделей.
Рассматриваются модели фискальной политики, в частности,
модели оптимизации в сфере налогообложения, регулирования
фонда потребления, социальной защиты, построения систем льгот и
привилегий.
Освещаются теоретические и информационные
аспекты экономического управления.
Тема 1. Предмет теории финансового прогнозирования
План
1.1 Понятие финансового прогнозирования, и его сущность.
1.2 Классификация прогнозов, объекты и способы прогнозирования.
1.3 Метод финансового прогнозирования.
1.4 Задачи и содержание курса '"Прогнозирование финансового
развития"
Ключевые слова: предвидение, экономическое и социальное
прогнозирование, классификация прогнозирования, объекты
прогнозирования, способы прогнозирования, подходы прогнозирования.
1.1 Понятие финансового прогнозирования, и его сущность.
Общественная жизнь невозможна без предвидения будущего, без
прогнозирования перспектив его развития. В последнее время
прогнозирование становится все более необходимым условием
3
оптимального функционирования народного хозяйства. В сложном процессе
перспективного управления прогнозирование выполняет функцию
предвидения путей социально-экономического развития общественного
производства и научного обоснования его целей. В условиях рыночной
экономике экономические прогнозы необходимы для определения
возможных целей развития общества и обеспечивающих их достижения
экономических ресурсов, для выявления' наиболее вероятных и
экономически эффективных вариантов долгосрочных, среднесрочных
направлений экономической и технической политики, предвидения
последствий применяемых решений.
Управление производством и народным хозяйством в целом должно
обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений, т.к.
цена потенциального ущерба, для общества от принятия необоснованных
решений сегодня многократно возрастает. Поэтому современные условия
хозяйствования
требуют
максимального
расширения
фронта
прогнозирования, дальнейшего совершенствования методологии и методики
(прогнозирования)
разработки
прогнозов.
Чем
выше
уровень
прогнозирования процессов общественного развития, тем эффективнее
планирование и управление этими процессами в обществе.
Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных
состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его
существования.
Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.
Одним из важнейших направлений прогнозирования общественного
развития является финансовое прогнозирование - научно экономическая
дисциплина, имеющая своим объектом процесс конкретного расширенного
воспроизводства, а предметом - познание возможных состояний
функционирующих экономических объектов в будущем исследование
закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
Финансовое
прогнозирование
основывается
на
достижениях
экономической науки в области познания закономерностей развития
общества, выяснений тенденций социально-экономического и научнотехнического прогресса в условиях рыночной экономики.
Важнейшая роль в совершенствовании финансового пргнозирования,
повышения достоверности разрабатываемых прогнозов принадлежит также
прикладным научной дисциплине, изучающей закономерности и способы
разработки прогнозов развития объектов любой природы - прогностике, в
том числе такой её отрасли, как экономическая прогностика. Исходя из
сказанного, можно дать следующее определение понятия финансового
прогнозирования.
Финансовое прогнозирование есть процесс разработки экономических
прогнозов, основанный на научных методах познания экономических
явлений и использования всей совокупности методов, средств и способов
экономической прогностики.
4
Краткие выводы
В условиях рыночной экономике экономические прогнозы необходимы для
определения возможных целей развития общества и обеспечивающих их
достижения экономических ресурсов, для выявления' наиболее вероятных и
экономически эффективных вариантов долгосрочных, среднесрочных
направлений экономической и технической политики, предвидения
последствий применяемых решений.
Одним из важнейших направлений прогнозирования общественного
развития является финансовое прогнозирование - научно экономическая
дисциплина, имеющая своим объектом процесс конкретного расширенного
воспроизводства, а предметом - познание возможных состояний
функционирующих экономических объектов в будущем исследование
закономерностей и способов разработки экономических прогнозов.
Финансовое
прогнозирование
основывается
на
достижениях
экономической науки в области познания закономерностей развития
общества, выяснений тенденций социально-экономического и научнотехнического прогресса в условиях рыночной экономики.
1.2 Классификация прогнозов, объекты и способы прогнозирования.
Одной из важнейших теоретических проблем финансового
прогнозирования является построение типологии прогнозов. Последняя
может строиться в зависимости от различных критериев и признаков - целей,
задач, объектов, методов организации прогнозирования и т.д. К числу
наиболее важных из них относятся:
1.Масштаб прогнозирования
2.Время упреждения
3.Характер объекта
4.Функции прогноза (функциональный признак).
По масштабу прогнозирования выделяют
а) макроэкономический
(народнохозяйственный)
и
структурный
(межотраслевой и межрегиональный) прогнозы;
б) прогнозы народнохозяйственных комплексов (топливноэнергетического,
агропромышленного, производственной инфраструктуры, сферы
обслуживания
населения и т.д.);
в) отраслевые и региональные прогнозы;
г) прогнозы первичных звеньев народнохозяйственной системы
предприятий,
производственных объединений и т.д.
По времени упреждения прогнозы подразделяются на оперативные,
краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и дальнесрочные.
Оперативный прогноз имеет период управления до одного месяца.
Краткосрочный - от одного месяца до года Среднесрочный - от года до 5 лет
5
Долгосрочный - от 5 до 20 лет Дальнесрочный - свыше этого периода.
Деление прогнозов в зависимости от характера исследуемых объектов
связано с различными аспектами воспроизводственного процесса. По этому
признаку выделяют оперирующие прогнозы
• развития производственных отношений;
• социально-экономических предпосылок и последствий научнотехнического прогресса,
• динамики народного хозяйства (его темпов, факторов, структуры);
• воспроизводства трудовых ресурсов, занятости и подготовки кадров;
• экономического использования природных ресурсов;
• уровня жизни исследования;
• воспроизводства основных фондов и капитальных вложений;
• внешнеэкономических связей.
По функциональному признаку (направлениям прогнозирования)
прогнозы подразделяются на два типа: поисковый и нормативный.
Поисковый прогноз основан на условном продолжении в будущее
тенденций развития исследуемого объекта в прошлом и настоящем,
отвлекается от условий, способных применить эти тенденции Его задача выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении
существующих тенденций.
Нормативный прогноз, в отличие от поискового, разрабатывается на базе
заранее определенных целей. Его задача - определить пути и сроки
достижения возможных состояний объекта прогнозирования в будущем,
принимаемых в качестве цели.
В то время как поисковый прогноз отталкивается при определении
будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего, нормативный
прогноз осуществляется в обратном порядке от заданного состояния в
будущем к существующим тенденциям и их применения в свете
подставленной цели. Оба типа прогноза выступают одновременно на
практике в качестве направлений, подходов к прогнозированию и
используются совместно.
С типологией прогнозов тесно связан вопрос о способах •
прогнозирования. Различают три взаимно дополняющих друг друга способа
прогнозирования'
1. Экспертный, основанный на предварительном сборе информации
(анкетирование, интервьюирование, спрос) и её обработке, а также на
суждениях экспертов относительно поставленной задачи прогноза.
2 Экстраполяция - изучение предшествующего развития объекта и
перенесения закономерностей этого развития в прошлом и настоящем на
будущее.
3 Моделирование - исследование поисковых и нормативных моделей
прогнозируемого объекта в свете ожидаемых или намечаемых изменений в
его состоянии.
В практике прогнозирования перечисленные способы разработки
прогнозов используются совместно.
6
Краткие выводы
Одной
из
важнейших
теоретических
проблем
финансового
прогнозирования является построение типологии прогнозов. По
функциональному признаку (направлениям прогнозирования) прогнозы
подразделяются на два типа: поисковый и нормативный.
С типологией прогнозов тесно связан вопрос о способах
прогнозирования. Различают три взаимно дополняющих друг друга способа
прогнозирования.
1.3 Метод финансового прогнозирования.
Важная роль в развитии финансового прогнозирования как научной
дисциплины принадлежит ее методу, призванному выбрать систему
различных средств и приёмов изучения и обобщения явлений
действительности в данной области
Методом финансового прогнозирования, как и любой другой отрасли,
является диалектический метод, позволяющий проникать в суть изучаемых
явлений и факторов, относящихся к исследованным объектам. Он
реализуется на основе использования как общих научных методов и
подходов к исследованию, так и специфических методов, свойственных
научному прогнозированию экономических явлений.
В числе общих подходов можно выделить следующие: '
1)Исторический подход
2)Комплексный подход
3)Системный подход
4)Структурный подход
5)Системно-структурный подход.
Исторический подход заключается в рассмотрении каждого явления во
взаимосвязи его исторических форм.
Из взаимосвязи прошлого, настоящего и будущего следует, что будущее
существует как возможность в настоящем. Поэтому прогнозирование
связано с перенесением законов, тенденций, существующих в настоящем, за
его предела, с тем чтобы на этой основе воспроизвести ещё не
существующую модель будущего Связь различных исторических форм
существования одного и того же явления означает, что современное
состояние исследуемого объекта есть закономерный результат его
предшествующего развития, а будущее состояние -закономерный результат
развития в прошлом и настоящем. При таком подходе логическое
исследование является отражением исторического хода общественного
развития.
Комплексный подход включает рассмотрение явлений в их связи и
зависимости, используя для этого методы исследования не только данной, но
и других наук, изучающих эти же явления. Теоретической основой
разработки научных представлений о будущем, развитии социальноэкономических объектов является политическая экономия.
7
В теории и практике финансового прогнозирования широко используется
научный аппарат других общественных наук.
Системный подход предполагает исследования количественных и
качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в,
сложных экономических системах. Он играет важную роль в экономическом
прогнозировании. Каждое явление действительности может рассматриваться
как система Это значит, что оно состоит из ряда связанных между собой
частей, элементов, обеспечивающих в определенные свойства, функции, а
следовательно, и. поведения. Зная эти свойства и функции, можно
предвидеть поведения исследуемого объекта.
Системный подход представляет собой политический образ мышления,
согласно которому процесс выработки и обоснования любого решения
отталкивается от определения общей цели системы и подчинения
достижения цели деятельности всех подсистем. При этом данная система
рассматривается как часть более крупной системы, а общая цель её развития
согласуется с целями развития этой системы.
Структурный подход также призван сыграть важную роль в исследовании
объектов прогнозирования. При структурном подходе исследуемый объект
рассматривается в составляющих его структурных элементов в их
взаимодействии. Это позволяет расширить представление об изучаемом
объекте
Системно-структурный подход предполагает, с одной стороны
рассмотрение системы (в нашем случае экономической) в качестве
динамически развивающего целого, с другой стороны - расчленение системы
на составляющие структурные элементы в их взаимодействии, поскольку в
реальных условиях каждый структурный элемент воздействует как на все
другие элементы, так и на систему в целом Тем самым создаётся
возможность вскрыть закономерности связи элементов системы, а также их
соотношение и субординацию.
Краткие выводы
Методом финансового прогнозирования, как и любой другой отрасли,
является диалектический метод, позволяющий проникать в суть изучаемых
явлений и факторов, относящихся к исследованным объектам. Комплексный
подход включает рассмотрение явлений в их связи и зависимости, используя
для этого методы исследования не только данной, но и других наук,
изучающих эти же явления. Системный подход предполагает исследования
количественных
и
качественных
закономерностей
протекания
вероятностных процессов в, сложных экономических системах.
Структурный подход также призван сыграть важную роль в исследовании
объектов прогнозирования. Системно-структурный подход предполагает, с
одной стороны рассмотрение системы (в нашем случае экономической) в
качестве динамически развивающего целого, с другой стороны - расчленение
системы на составляющие структурные элементы в их взаимодействии,
8
1.4 Задачи и содержание курса
Задачи курса вытекают из решений правительства по дальнейшему
развитию экономики страны. Эти задачи на современном этапе
определяются экономической стратегией. Как и вся стратегия,
экономическая стратегия начинается с постановки задач, с выдвижения
фундаментальных, долговременных целей. Высшей среди них был и
остаётся неуклонный подъём материального и культурного уровня жизни
народа Экономическая стратегия включает в себя и четкое определение
средств, тех путей, которые ведут к поставленным целям. Важное значение
для этого имеет финансовое прогнозирование.
Целью курса является изучение ознакомление с мировой практикой
применения экономико-математических моделей, в построении
которых отечественной науке принадлежат определенные
приоритеты. Большое значение имеет решение задач констатации и
прогнозирования возможных последствий управленческих решений
или подготавливаемого законодательства.
Особое внимание уделяется макроэкономическим аспектам
моделей равновесия спроса и предложения, балансов национальных
счетов, а также моделей Кейнса, Филипса, Солоу, Фишера, Оукен а
и др.
Рассматриваются модели фискальной политики, в частности,
модели оптимизации в сфере налогообложения, регулирования
фонда потребления, социальной защиты, построения систем льгот и
привилегий.
Описывается
программно-целевой
метод
анализа
и
прогнозирования себестоимости, прибыли и рентабельности с
использованием методов корреляции и регрессии. Представлены
некоторые современные модели регулирования валютных курсов,
накопления средств от коммерческой деятельности, модели
секторов
экономики
и
региональных
рынков,
состояния
потребительской
корзины.
Освещаются
теоретические
и
информационные аспекты экономического управления.
Краткие выводы
Задачи курса вытекают из решений правительства по дальнейшему
развитию экономики страны. Целью курса является изучение
ознакомление с мировой практикой применения экономико математических моделей, в построении которых отечественной
науке принадлежат определенные приоритеты. Большое значение
имеет решение задач констатации и прогнозирования возможных
последствий управленческих решений или подготавливаемого
законодательства.
Вопросы для обсуждения:
1.Понятие прогноза и прогнозирования
2.В чем заключается сущность финансового прогнозирования
9
3.Роль прогнозов в экономическом и социальном развитии
4.Какова классификация прогнозов
5.Сущность и значение подходов прогнозирования
6.Задачи и содержание курса
Задачи по теме
1. Фирма создает фонд для инвестиций, отчисляя ежегодно 25000 руб. и
размещая их в банке под 5% годовых. Какая сумма будет на счету
предприятия через 10 лет?
2. Какова текущая рыночная цена облигации номинал 1 тыс. руб. с 8%
купонным доходом и сроком погашения через 6 лет, при ставке по 6-летним
займам 10%?
Список рекомендуемой литературы:
Лившиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие Выпуск
новый Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический факультет им
М.В. Ломоносова МГУ 122с.
Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
4.Ефимова М.Р и др. Практикум по общей теории статистика М. 2004.
5. Парсаданов Г.А.,Прогнозирование национальной экономики М.,
Высшая школа,2002
6. Гончарова Е.В Прогнозирование национальной экономики.Учебное
пособие М. 2003
7. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие
Под редакцией Т.Г Морозовой, А.В. Пикулькина. М. «Юнити»-Дана
2000
8. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
WWW. economyta - culty. uz.
http: \\ www. Review.uz \home\ azticle.asp? m=62Rio)=177
http: \\ www. Bibbio.rk\encazta\humanitarian\cicle.htm
http://www.vqi.freenet.lez\trudy\bratisvriko.htm
http\\www.aduiser.Kgiscripts\foxweb.exe\base\list-trem?nb=18sl
Тема 2 Информационная база прогнозирования
План
2.1. Прогнозная информация и ее особенности
10
2.2 Классификация информация по функциональному признаку.
2.3. Система макроэкономических прогнозно-аналитических
показателей
2.4 Сущность системы национальных счетов (СНС).
2.5 Виды индикаторов.
2.6 Классификация экономических показателей.
2.7 Недостатки присущие системе экономических индикаторов.
Ключевые слова: накопленный опыт, экстраполяция существующих
тенденций, построение моделей экспертный, экстраполяция тренда
моделирование методы не сплошного статистического наблюдения данные
бухгалтерского учета и статистической отчетности Неуправляемая
информация Управляемый показатель управляющий показатель, МСЭИ
системы национальных счетов (СНС). экономической операцией
опережающие, или лидирующие, индикаторы Совпадающими индикаторами
сводными индексами, диффузионные индексы
2.1. Прогнозная информация и ее особенности
С типологией прогнозов тесно связан вопрос об источниках информации о
будущем и способах прогнозирования. Различают три основных источника
прогнозной информации:
накопленный опыт, основанный на знании закономерностей протекания и
развития исследуемых явлений, процессов, событий;
экстраполяция существующих тенденций, закон развития которых в
прошлом и настоящем достаточно известен;
построение моделей прогнозируемых объектов применительно к ожидаемым
или намечаемым условиям.
Применительно к этим источникам информации различают три взаимно
дополняющих друг друга метода прогнозирования:
экспертный, основанный на предварительном сборе информации
(анкетирование, интервьюирование, опрос) и ее обработке, а также на
суждениях экспертов (эксперта) относительно поставленной задачи прогноза;
экстраполяция тренда — изучение предшествующего и настоящего развития
объекта и перенесение закономерностей этого развития в прошлом и
настоящем на будущее;
моделирование— исследование поисковых и нормативных моделей
прогнозируемого объекта в свете ожидаемых или намечаемых изменений в его
состоянии.
В практике прогнозирования все перечисленные источники информации и
способы разработки прогнозов используются совместно
Проблема повышения качества прогнозно-аналитических исследований во
многом зависит от их информационной обеспеченности. Основные
требования к используемой информационной базе следующие:
11
достоверность количественных характеристик показателей;
достаточность
и
комплексность
предоставляемой
информации,
подразумевающая, прежде всего, достаточно полные характеристики
основных сфер экономики, а также негативных и позитивных процессов,
происходящих в стране в целом и ее регионах;
системность предоставляемой информации, предполагающая возможность
взаимной увязки показателей различных информационных блоков и уровней
между собой;
сопоставимость, т.е. непротиворечивость количественных характеристик
различных показателей между собой.
Прогнозно-аналитические
расчеты
проводятся
на
основании
статистической информации, т.е. сведений, получаемых от регионов,
предприятий, финансовых организаций. Используется информация,
характеризующая экономическую конъюнктуру других стран и мирового
хозяйства в целом и ее регионов. Часть материалов формируется в результате
опросов населения и предпринимателей. Используется также экспертная
информация, т.е. сведения, получаемые от специалистов в той или иной
области знаний.
Рассмотрим проблему качества статистических данных. К факторам,
определяющим их качество, относятся следующие:
изменения, обусловленные переходом от методов сплошного наблюдения к
методам выборочного обследования;
неотлаженность первичного учета в связи с внедрением новых форм
статистической отчетности и бухгалтерского учета;
методология расчета агрегированных показателей;
несоответствие статистического показателя экономической категории.
Проблема качества статистических показателей связана, в первую очередь,
со сбором статистических данных. В условиях многократного увеличения числа
экономических единиц и изменения структуры собственности стал невозможен
сплошной учет экономической деятельности. Производители заинтересованы
в занижении своих результатов, так как это уменьшает налогооблагаемую
базу.
Выборочное обследование не является для российской статистики
абсолютно новым явлением. Выборочные обследования проводились и в
советское время для изучения новых явлений в экономике. Например, в 1958 г.
были обследованы новые формы кооперирования и специализации в
промышленности, в 1958—1961 гг. — проверка механизации и автоматизации
производственных процессов, модернизации оборудования, внедрения в
промышленность новых технологических процессов и усовершенствований и
т.д.
Существенное отличие выборочных обследований, проводившихся в
советское время, заключается в том, что это были разовые мероприятия,
причем генеральные совокупности были хорошо определены. В современных
же условиях методы не сплошного статистического наблюдения стали
12
основными, а изучаемые совокупности возросли во много раз, точно так же,
как и вариация внутри каждой из них.
Первичными источниками для составления агрегированных статистических
показателей служат данные бухгалтерского учета и статистической
отчетности. Повышение достоверности конечных оценок возможно при
обеспечении сквозного характера расчетов ог первичных данных до итоговых
показателей. Поскольку официальная статистика переходит на единую систему
национальных счетов (СНС), то необходимо согласование показателей
бухгалтерского учета, статистической отчетности и СНС.
Отсутствие практики обязательных стандартов приводит к тому, что часть
предприятий показывает в отчетности всю отгруженную продукцию, а другая
— только оплаченную. В условиях всеобщего кризиса неплатежей это означает
неточность расчета агрегированного показателя «выпуск товаров и услуг».
Аналогичная ситуация для показателя «оплата труда», который должен
отражаться как начисленные, а не фактически выплаченные суммы.
Особого внимания заслуживает оценка активов, которые в бухгалтерском
учете определяются по первоначальной стоимости, а в СНС — по
восстановительной. Оценка по восстановительной стоимости важна, прежде
всего, для основных фондов, поскольку большая их часть приобреталась
предприятиями десятки лет назад, а за годы реформ резкие скачки цен свели
первоначальную стоимость практически к нулю.
Существенным источником ошибок статистических данных служит
недоучет объемов теневой экономики. Расчет показателей по теневой
экономике является в настоящее время достаточно условным. Поскольку
прямые обследования по выявлению утаиваемых товарных и денежных
потоков невозможны, то для определения их объемов используются
различные методы расчетов, которые проводятся не только официальными
статистическими органами, но и другими организациями. Расчеты первых и
вторых иногда существенно различаются, что говорит о невысокой
надежности оценок объемов теневой экономики при их значительной роли в
экономике.
Качество статистических данных зависит не только от методов сбора
первичных показателей, но и их обработки. К процессу обработки относится
также расчет средних величин, при вычислении которых возникают две
проблемы.
Во-первых, в условиях кризисного развития экономики наблюдается
существенная вариация признаков в самих наблюдаемых рядах. Например,
разный уровень сокращений объемов производства различных видов
продукции, влияет на величину индекса производства для промышленности в
целом.
Во-вторых, возникают проблемы при определении среднего уровня какихлибо показателей для страны в целом при существенном его разбросе для
различных регионов. Вариация показателя потребительских цен по регионам
также максимальная (максимальный уровень потребительских цен превышает
13
минимальный более чем в два раза).
При расчете темпов роста экономических показателей, например темпа
роста ВВП или промышленного производства необходимо использовать
показатели в постоянных ценах, чтобы исключить влияние ценового роста и
выявить рост физического объема. Использование данных в неизменных ценах
имеет важное значение также, для анализа структуры и пропорций
общественного производства, личного потребления. В общепринятой практике
при расчете параметров регрессионных уравнений эконометрических моделей
тоже применяются статистические данные в постоянных ценах.
Прогнозные данные макроэкономических показателей, полученные в
результате статистических разработок, используются для создания программ
различной временной продолжительности.
Краткие выводы
С типологией прогнозов тесно связан вопрос об источниках информации о
будущем и способах прогнозирования. Проблема повышения качества
прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от их
информационной обеспеченности. Прогнозно-аналитические расчеты
проводятся на основании статистической информации, т.е. сведений,
получаемых от регионов, предприятий, финансовых организаций. Проблема
качества статистических показателей связана, в первую очередь, со сбором
статистических данных. Первичными источниками для составления
агрегированных статистических показателей служат данные бухгалтерского
учета и статистической отчетности. Существенным источником ошибок
статистических данных служит недоучет объемов теневой экономики.
Качество статистических данных зависит не только от методов сбора
первичных показателей, но и их обработки.
2.2 Классификация информация по функциональному признаку.
Информацию, используемую для прогнозирования, можно
классифицировать и по функциональному признаку, т.е. потому, в каком
качестве используется тот или иной показатель в целях прогнозирования.
В этом случае информация может быть неуправляемой, управляемой и
управляющей (инструментальной).
Неуправляемая информация — это, естественно, экзогенная информация, что
справедливо как для всей экономической системы, так и для отдельных
моделей. А вот эндогенная информация может быть и управляемой и
управляющей.
Управляемый показатель — это показатель, который может меняться в
будущем (прогнозе) в зависимости от изменения значений факторов, его
определяющих.
Например, если моделируется спрос населения на товары длительного
пользования как функция от доходов населения и уровня налогов, то
14
прогнозируемая потребность является управляемым показателем. При этом
сами факторы в модели спроса могут быть и управляемыми и управляющими.
Так, если показатель «доходы населения» определяется в рамках данной
модели как функция от других факторов, то он — управляемая информация, а
уровень федеральных налогов для правительства — управляющая.
Управляющий показатель — это любой показатель, который является
инструментом государственной политики, государственного регулирования
национальной экономики и ее объектов.
Инструментальными
переменными
прогнозирования
называются
управляющие показатели, при помощи которых осуществляется
государственное регулирование национальной экономики. Примерный
перечень инструментальных переменных прогнозирования включает в себя:
• систему экологических стандартов;
• налоги косвенные;
• налоги прямые;
• амортизационные отчисления;
• трансфертные платежи предприятий во внебюджетные фонды;
• минимальную заработную плату;
• минимальный размер пенсии;
• минимальный размер пособий по безработице;
• расходы госбюджета общие;
• структуру расходов госбюджета;
• инструменты денежно-кредитной политики: учетную ставку, норму
обязательных банковских резервов;
• цены на продукцию «казенных» предприятий и естественных
монополистов;
• объем таможенных пошлин в целом;
• структуру таможенных пошлин;
• льготы по налогам;
• льготы по кредитам.
Ввиду того, что на федеральном уровне в прогнозно-аналитических
расчетах используются макроэкономические показатели, особое значение
приобретает проблема агрегирования («конденсации») информации.
Например, чтобы получить показатель «валовой национальный продукт»,
суммируют данные объема выпуска конечной продукции по всем
предприятиям национальной экономики. Такое «сжатие» информации
позволяет снижать размерность задач (моделей) прогнозирования без
изменения их постановки. Степень агрегирования должна быть различной для
разных периодов и объектов прогнозирования.
Зная детализированное описание объекта прогнозирования, можно
получить и его агрегированное описание. Но в то же время переходя от
агрегированного описания объекта к детализированному , можно в общем
случае получить не единственное детализированное его описание. Таким
образом, при переходе от детализированного описания к агрегированному
15
происходит потеря информации.
Наиболее простым примером агрегирования является сложение.
Например, рассматривая экономическую политику государства, принято
суммировать элементы государственных расходов, рассматривая экспорт —
различные категории экспорта и т.д. В ряде случаев используются не простые
суммы, а взвешенные показатели. Часто учитываются средние величины.
Например, в агрегированном описании государственной налоговой политики
используются средние данные налоговых ставок. Все вышесказанное
относится к количественным аспектам прогнозирования.
Сложнее обстоит дело с качественными аспектами, особенно, если это
относится к государственной политике. Предположим, рассматривается
целесообразность ввода прямого регулирования импорта. При подробном
описании соответствующей политики можно сделать качественный выбор
между регулируемым и свободным импортом отдельно для каждого
ввозимого товара.
При формировании агрегированной модели оперируют только с
показателем валового импорта, что приводит к необходимости выбора между
полностью свободным или полностью регулируемым импортом.
Агрегирование может помешать выявлению прогрессивных структурных
сдвигов в номенклатуре продукции отрасли (например, появление вместо
стеклянных пластмассовых бутылок и увеличение со временем доли выпуска
последних).
Затруднения, возникающие в результате перехода к агрегированному
описанию экономики, можно объединить в следующие группы:
• проблемы операциональности;
• проблемы оценки;
• проблемы точности или достоверности анализа.
Прогноз называется операционным, если он рассматривает все возможные
варианты развития объекта прогнозирования в будущем и определяет все
цели, которые могут быть достигнуты.
Требование операциональности особенно существенно для краткосрочных
прогнозов. Например, конкретная реализация лицензионной политики и
политики кредитования Центрального банка состоит именно в
предоставлении индивидуальных лицензий и займов. Если в прогнозе
упоминается только об общей сумме прямых или косвенных налогов, то он не
является операциональным, так как эти сведения не содержат инструкций для
сборщиков налогов. Использование высоко агрегированных показателей при
описании экономической политики чаще приводит к тому, что прогнозы и
прогнозные модели как бы зависают в воздухе. Необходимо, чтобы была
корреспонденция госбюджета среднесрочного плана (особенно первого года)
по уровню агрегирования информации.
Повышение уровня агрегирования прогнозно-аналитической информации
приводит к тому, что теряется нужная информация, и, следовательно,
увеличивается неопределенность как в оценке состояния экономики, так и
прогнозах ее развития.
16
Однако из анализа возможных потерь информации не следует делать вывод
о том, что степень агрегирования всегда должна быть минимальной, так как
выбор уровня детализации информации зависит и от других факторов. Сама
по себе оценка альтернативных результатов, различных вариантов прогнозов с
целью выбора наиболее рационального является нелегкой задачей, а если эти
результаты и прогнозы представлены в очень подробной форме, то сложность
оценки повышается во много раз.
Если множество показателей сформировано таким образом, что
определенные переменные остаются достаточно устойчивыми в границах
объекта прогноза, то агрегирование этих переменных будет связано с
незначительными потерями в точности соответствующих оценок. Например,
если соотношение доходов различных групп населения достаточно устойчиво
при использовании различных инструментов государственной политики, то
неточности в оценках, вызванные агрегированием доходов этих групп, будут
незначительными.
Итак, вопрос заключается в том, возможно ли сформировать точное
представление о состоянии экономики и получить достаточно надежные
прогнозы, располагая при этом только агрегированными данными?
В общем случае ответ однозначен — нет, невозможно. Но, используя метод
агрегирования, следует стремиться к тому, чтобы соответствующие потери в
точности и достоверности были незначительны. Желательно, чтобы
агрегированные показатели были статистически значимы, административно
приемлемы, довольно легко интерпретируемы. Кроме того, при агрегировании
необходимо принимать во внимание проблемы оценки и требования
операциональности, особенно для краткосрочных прогнозов.
Для минимизации потерь в точности и достоверности используются два
правила:
I. Правило ограниченной области:
«можно агрегировать переменные, которые изменяются более или менее
параллельно друг другу».
//. Правило эквивалентных последствий:
«можно агрегировать переменные, влияние которых на результирующие
показатели анализа или прогноза примерно одинаково».
Пример ограниченной области: цены мирового рынка на какой-либо товар
всегда изменяются в одинаковых пропорциях.
Пример случая эквивалентных последствий: выдача строительных или
импортных лицензий. Так, если государством определена общая сумма
выдаваемых лицензий, то существует много различных способов се получения.
По можно оперировать одним показателем — общей суммой — только в том
случае, если все виды строительной деятельности, подлежащие
лицензированию, имеют практически одинаковые макроэкономические
последствия, т.е. степень их влияния на показатели ВНП, занятости и другие
макроэкономические данные практически одинакова.
То же самое относится и к импортной деятельности. По критерию
17
эквивалентных последствий проводится и классификация федерального
бюджета. Например, по статьям расхода: расходы на новое строительство и
оборудование, трансфертные платежи, погашение долга и т.д.
Таким образом, если прогнозист использует детализированную
информацию, то это еще не значит, что она отличается большей
устойчивостью, чем агрегированная. Например, общая потребность в сыре
может быть более устойчивой, чем спрос на его отдельные виды. Но и здесь
необходимо определить рациональный уровень агрегирования.
Краткие выводы
Информацию,
используемую
для
прогнозирования,
можно
классифицировать и по функциональному признаку, Ввиду того, что на
федеральном уровне в прогнозно-аналитических расчетах используются
макроэкономические показатели, особое значение приобретает проблема
агрегирования («конденсации») информации. Для минимизации потерь в
точности и достоверности используются два правила. По критерию
эквивалентных последствий проводится и классификация федерального
бюджета.
2.3. Система макроэкономических прогнозно-аналитических
показателей
Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и
прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются
статистические (эконометрические) модели. В прошлые десятилетия в
Узбекистана, несмотря на серьезные научные исследования в области
статистических методов анализа и моделирования, практического
применения данные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась
балансовым построениям всецело планируемой экономики. Но именно в
условиях перехода к рыночным отношениям применение эконометрических
моделей в целях прогнозирования становится актуальным, когда инструмент,
применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту — рыночной
экономике.
К 70-м гг. в Канаде, Японии, Великобритании и ряде других стран были
сформированы свои национальные системы индикаторов. Но процесс
интернационализации современной экономической системы усилил
необходимость учета при разработке прогнозов национальной экономики
каждой страны и потребовал специальных исследований (развернутых в
начале 70-х гг.) по созданию международной системы экономических
индикаторов (МСЭИ).
В использовании МСЭИ выделяются четыре основных направления:
• прогнозирование мировых экономических кризисов, которые носят
наиболее глубокий характер;
18
• описание особенностей протекания кризисов в отдельных
странах;
• прогнозирование мировой торговли посредством построения матрицы
потоков товаров между странами;
• прогнозирование инфляции, имеющей международный характер.
Базой для разработки МСЭИ стала американская система экономических
индикаторов. МСЭИ не только пригодна для анализа и прогнозирования
экономического цикла, который наблюдается в достаточно стабильно
развивающейся экономической системе, но и приспособлена для анализа и
прогнозирования периодов ускоренного и замедленного развития экономики
так называемых «циклов роста». Таким образом, она применима и для стран,
становление которых не характеризуется фазами резкого падения производства
(например, некоторые развивающиеся страны), и для стран, переживающих
устойчивый спад производства.
Одним из важнейших направлений использования МСЭИ является
прогнозирование мировой торговли. Ввиду того, что экспорт из страны А в
страну Б определяется состоянием экономической конъюнктуры в стране Б, в
качестве показателей, предсказывающих тенденции экспорта из страны А в
страну Б, используются опережающие (лидирующие) индикаторы экономического развития страны Б (страны-импортера). Исследования подтвердили
правильность такого подхода, но необходимо отметить и его ограниченность,
так как динамика экспорта здесь ставится в зависимость лишь от одного
фактора — состояния экономической конъюнктуры в странах-импортерах.
При этом не учитываются такие важные факторы, как движение валютных
курсов, внутренних цен и другие обстоятельства, влияющие на торговлю
между двумя странами.
С начала 70-х гг. МСЭИ стала широко использоваться и в прогнозировании
динамики цен. Анализ индексов цен показал их тесную взаимосвязь с
«циклами роста». Как правило, ускорение роста цен наблюдается в периоде с
повышающими темпами роста и, наоборот, замедления темпов роста
означают ослабление роста цен.
Краткие выводы
Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и
прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются
статистические (эконометрические) модели. К 70-м гг. в Канаде, Японии,
Великобритании и ряде других стран были сформированы свои
национальные системы индикаторов. Но процесс интернационализации
современной экономической системы усилил необходимость учета при
разработке прогнозов национальной экономики каждой страны и
потребовал специальных исследований (развернутых в начале 70-х гг.) по
созданию международной системы экономических индикаторов (МСЭИ).
2.4 Сущность системы национальных счетов (СНС).
19
В развитых странах макрофинансовое пргнозирование опирается на
сформированную из статистической информации схему основных
взаимосвязей в национальной экономике, получившую название системы
национальных счетов (СНС).
СНС основана на балансовом методе и представляет собой национальный
учет, который на макроуровне представляется набором показателей,
характеризующих результаты экономической деятельности, структуру
экономики, имеющиеся в стране ресурсы, их использование и т.п.
СНС построена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих как бы
макет функционирования элементов (звеньев) национальной экономики. В
качестве первичных элементов в СНС выступают экономические операции и
хозяйствующие субъекты.
Под экономической операцией понимается процесс, в котором один из
хозяйствующих субъектов передает или продает, а другой хозяйствующий
субъект получает или покупает материальные или финансовые ценности или
услуги.
Экономические операции фиксируются в счетах, построенных на
принципе двойной записи, в соответствии с которым каждая операция
фиксируется дважды — в разделе «Ресурсы» и в разделе «Использование». По
каждому счету выводится балансирующее сальдо — разность между ресурсами
и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел
«Использование», при недостатке — в раздел «Ресурсы».
В целях использования данных для анализа и прогнозирования счета
объединяются в группы по видам деятельности и секторам национальной
экономики. Таким образом, СНС можно представить как систему
взаимосвязанных счетов, каждый из которых рассматривает тот или иной
аспект экономического процесса, а взятые вместе, они обеспечивают
описание общей картины экономического процесса.
СНС Узбекистана содержит в себе счета для внутренней экономики и счета
внешнеэкономических связей. Система показателей прогнозирования
включает перечень, как стандартных основных данных, так и нестандартных
показателей, которые не входят в систему национальных счетов, но крайне
необходимы для достижения целей исследований.
В каждой стране при наличии общих для всех стран показателей имеется
своя система показателей. При этом между странами имеются расхождения в
системе стандартных показателей и в системе нестандартных показателей.
Система показателей может меняться. Это объясняется тем, что в
экономической системе с каждым годом возникают новые проблемы и
утрачивают актуальность некоторые старые. Основной интерес аналитиков и
прогнозистов в настоящее время концентрируется в области оценки
возможностей развития реального сектора экономики и инвестиционных
процессов, решения финансовых, социальных и региональных проблем
экономики.
Система показателей несовершенна, и об этом надо помнить при их
•использован и в прогнозно-аналитических расчетах. Покажем это на примере
20
одного показателя — ВВП, который занимает центральное место в СНС. При
расчетах производственным методом он исчисляется как сумма валовой
добавленной стоимости всех производителей продукции и услуг; при расчете
методом распределения доходов -— как общая сумма доходов всех хозяйствующих субъектов от всех видов экономической деятельности и амортизационных отчислений; при расчете методом конечного использования —
как сумма величины конечного потребления благ и услуг, капитальных
вложений, прироста материальных оборотных средств и сальдо
внешнеторговых операций.
Краткие выводы
В развитых странах макрофинансовое пргнозирование опирается на
сформированную из статистической информации схему основных
взаимосвязей в национальной экономике, получившую название системы
национальных счетов (СНС). СНС основана на балансовом методе и
представляет собой национальный учет, который на макроуровне
представляется набором показателей, характеризующих результаты
экономической деятельности, структуру экономики, имеющиеся в стране
ресурсы, их использование и т.п. СНС Узбекистана содержит в себе счета
для внутренней экономики и счета внешнеэкономических связей. В каждой
стране при наличии общих для всех стран показателей имеется своя
система показателей. При этом между странами имеются расхождения в
системе стандартных показателей и в системе нестандартных показателей
2.5 Виды индикаторов.
В зависимости от соответствия изменения во времени с экономической
конъюнктурой различают следующие виды индикаторов: опережающие,
совпадающие (или приблизительно совпадающие) и запаздывающие.
Опережающие, или лидирующие, индикаторы — это статистические
показатели, которые опережают во времени изменения экономической
конъюнктуры. Следовательно, зная соотношение их перемены (поведения) с
изменением конъюнктуры, можно предсказывать, например, экономические
кризисы. Так, для прогнозирования уровня занятости опережающими
индикаторами являются средняя продолжительность рабочей недели в
обрабатывающей промышленности, новые выплаты страхования по
безработице. Спаду уровня деловой активности предшествует (опережает)
снижение (сокращение) показателей:
• объема новых заказов на поставку потребительских товаров;
• уровня цен акций корпораций;
• общей стоимости контрактов, связанных с заказами на но
вые машины и оборудование (инвестиционные товары);
• количества лицензий, выданных на строительство нового
жилья;
21
• уровня цен на отдельные виды сырья;
• объема предложения денег в стране и т.п.
Совпадающими индикаторами называются статистические показатели,
изменения которых во времени совпадают, т.е. происходят одновременно с
изменениями экономической конъюнктуры. Таким образом, совпадающие
индикаторы отражают состояние экономики, уровень деловой активности в
анализируемый или прогнозируемый период. По существующей в настоящее
время классификации к группе совпадающих индикаторов относятся:
• валовой национальный продукт (ВНП) в неизменных ценах;
• объем валового продукта промышленности в неизменных
ценах;
• объем валового продукта обрабатывающей промышленности и
торговли в неизменных ценах;
• объем личных доходов населения;
• уровень занятости в промышленности и сфере услуг;
• уровень безработицы в национальной экономике (стране).
Отдельно для прогнозирования уровня занятости совпадающими
индикаторами будут два последних показателя.
Запаздывающими индикаторами называют статистические показатели,
изменение которых во времени отстает от перемен конъюнктуры
экономической системы. Эта группа включает в себя следующие показатели:
• объем капитальных вложений в производство инвестиционных товаров
(машин и оборудования) в неизменных ценах;
• производительность труда (часовую выработку) в обрабатывающей
промышленности;
• размер непогашенных займов в торговле и промышленности в
неизменных ценах;
• норму процента по коммерческим займам;
• уровень безработицы (в случае спада — застойную безработицу).
Если прогнозируется отдельно занятость, то совпадающим индикатором
будет последний показатель — уровень безработицы.
Система индикаторов постоянно совершенствуется. Исследования ведутся
не только Национальным бюро экономических исследований США, но и
отдельными крупными экономистами. И, конечно, результаты исследования
зависят от того, к какому экономическому направлению принадлежит тот или
иной экономист. Например, Р. Джилберт, монетарист по сути, выделил три
монетарных агрегата, которые были исследованы на способность опережать
изменения экономической конъюнктуры:
деньги «повышенной эффективности», т.е. деньги, служащие основой для
кредитной экспансии (денежная масса за пределами банковской системы
плюс банковские резервы);
«узкоопределенная» денежная масса (денежная масса за пределами
банковской системы плюс текущие счета);
«широкоопределенная» денежная масса («узкоопределенная» денежная
масса и срочные вклады коммерческих банков).
22
Важным направлением совершенствования индикаторов стала разработка
на их основе различных вспомогательных аналитических показателей.
Потребность в аналитических данных возникла в результате того, что
невозможно устранить недостатки индикативного анализа методом
углубленной экономической проработки. По замыслу разработчиков, в
аналитических показателях должны были в сконцентрированном виде
проявиться прогнозные свойства индикаторов. К основным видам таких
показателей относятся сводные и диффузионные индексы, а также нормы
изменений.
Сводными индексами называются варианты средневзвешенных значений
основных групп экономических индикаторов (опережающих, совпадающих и
запаздывающих). При их расчете для сравнения используются оценки
эффективности индикаторов.
Диффузионные индексы отражают степень охвата происходящими
процессами различных уровней экономики. Они представляют собойдоли
компаний, отраслей и регионов, в которых происходит увеличение тех или
иных показателей. Так, диффузионный индекс занятости по 30 отраслям
экономики показывает доли (в %) тех отраслей, в которых увеличивалась
занятость в соответствующие временные периоды.
Еще один пример. Если шесть из двенадцати рассматриваемых
лидирующих индикаторов растут, а остальные сокращаются, то
соответствующий диффузный индекс составит 50%. Если все индикаторы
сокращаются, то значение индекса будет равно нулю.
Таким образом, если величина индекса варьирует в пределах 50—100%,
следует ожидать роста экономики, если равна примерно 50%, возможна
стабилизация производства, а если изменяется от 0 до 50%, надо ожидать
сокращения производства.
Другой метод построения диффузионного индекса заключается в
вычислении средней продолжительности роста. Каждый индикатор, входящий
в индекс, принимает значение количества месяцев, в течение которых
происходит рост (положительные числа) или сокращение (отрицательные
числа) производства. Средняя продолжительность роста определяется как
средневзвешенный коэффициент этих величин.
Например, если в индекс входят два индикатора, один из которых к
текущему (базовому) периоду увеличивался на протяжении четырех месяцев,
т.е. его значение (+4), а другой сокращался в течение месяца, т.е. его значение
(-1), то индекс продолжительности роста составит 1,5.
Следует отметить сложность интерпретации как самих диффузионных
индексов, так и величин средней продолжительности их роста. Особенно трудно
на их основе сформировать количественные оценки будущих изменений
экономической конъюнктуры. Поэтому основное назначение диффузионных
индексов — служить вспомогательным, дополнительным средством анализа и
прогнозирования экономической конъюнктуры совместно с экономическими
индикаторами.
Индекс амплитуды позволяет измерить скорость происходящих в
23
экономике изменений в каком-либо периоде по сравнению с их средней
величиной. Для каждого периода индекс амплитуды показывает уровень роста
показателя по сравнению со средним его значением.
Индекс для группы данных вычисляется как средневзвешенная величина
индексов амплитуды каждого показателя, а для сравнения берутся оценки
эффективности использования этих данных.
Краткие выводы
В зависимости от соответствия изменения во времени с экономической
конъюнктурой различают следующие виды индикаторов: опережающие,
совпадающие (или приблизительно совпадающие) и запаздывающие.
Система индикаторов постоянно совершенствуется. Важным направлением
совершенствования индикаторов стала разработка на их основе различных
вспомогательных аналитических показателей.
2.6 Классификация экономических показателей.
Информацию (показатель) по своей сути можно разделить на эндогенную и
экзогенную. Та информация, которая формируется внутри национальной
экономики и зависит от эффективности функционирования хозяйствующих
субъектов можно назвать эндогенной, т.е. информацией внутреннего
происхождения, а информацию, которая не зависит от характера
функционирования национальной экономики — экзогенной, т.е. внешнего
происхождения.
В этом случае для национальной экономики все показатели ее развития, в
том числе и отдельных хозяйствующих субъектов являются эндогенными, а
такие, как курс доллара на мировом рынке, цены на нефть, устанавливаемые
странами — членами ОПЕК, — экзогенными.
Следует иметь в виду, что понятия «эндогенность» и «экзогенность»—
относительные. Например, размер федеральных налогов для национальной
экономики является эндогенным показателем, а для регионов, отдельных
отраслей, а также для уровня жизни населения страны — экзогенным. Надо
отметить, что показатели, экзогенные для национальной экономики,
являются экзогенными и для ее частей (элементов) — регионов, отраслей,
предприятий и т.п. Но в случае моделирования экономических процессов
эндогенность и экзогенность информации приобретают несколько иной
оттенок. При этом вводится понятие: «значащая переменная модели
прогнозирования» — показатель, применяемый в моделировании объекта.
Исходя изданного определения можно представить эндогенные и экзогенные
переменные следующим образом.
Эндогенная переменная — значащая переменная модели, величина которой
прогнозируется в границах этой же модели.
Экзогенная переменная — значащая переменная модели, величина которой
прогнозируется за пределами этой модели.
24
В качестве примера, представим модель, описанную системой уравнений
х, = /(х,,х3); х2 = f(x4,x5); х4 = /(х6,х7),
где х,, х2 и х4 — эндогенные переменные (факторы), х,, х5, х() и х7 —
экзогенные переменные (факторы).
ВВП является важнейшим индикатором уровня социально-экономического
развития страны (наряду с ЧНП и НД). Но объем произведенной продукции и
услуг не может отражать такие показатели, как здоровье нации,
продолжительность жизни (в том числе ее активной части) и др.
В целом недостатки ВВП как индикатора качества жизни выражаются в
следующем:
• переоценка материальных товаров и военного производства и
недооценка сектора услуг;
• игнорирование ценностей многих национальных достижений
(активов), уровня образованности населения страны, состояния
окружающей среды, инфраструктуры производственной, социальной,
рыночной и т.п.;
• игнорирование неоплачиваемого труда в домашних хозяйствах,
добровольной общественной работы и т.п.
• отражение потоков доходов, но недооценка запасов ресурсов,
потребности в их сохранении.
При расчете темпов роста экономических показателей, например темпа роста
ВВП или темпа роста промышленного производства необходимо использовать
данные в постоянных ценах для исключения влияния ценового роста и
выявления роста физического объема.
Использование показателей в неизменных ценах имеет важное значение
для анализа структуры и пропорций общественного производства и личного
потребления. В общепринятой практике при расчете параметров регрессионных
уравнений эконометрических моделей также используются статистические
данные в постоянных ценах.
Краткие выводы
Информацию (показатель) по своей сути можно разделить на эндогенную
и экзогенную. Следует иметь в виду, что понятия «эндогенность» и
«экзогенность»— относительные. ВВП является важнейшим индикатором
уровня социально-экономического развития страны (наряду с ЧНП и НД).
Объем произведенной продукции и услуг не может отражать такие показатели, как здоровье нации, продолжительность жизни (в том числе ее
активной части) и др. При расчете темпов роста экономических
показателей, например темпа роста ВВП или темпа роста промышленного
производства необходимо использовать данные в постоянных ценах для
исключения влияния ценового роста и выявления роста физического объема.
25
2.7 Недостатки присущие системе экономических индикаторов.
Несмотря на довольно активные исследования по совершенствованию
системы экономических индикаторов и на отдельные улучшения ее
функционирования, основные недостатки системы еще не преодолены. К
ним прежде всего относятся:
• наличие многочисленных «ложных сигналов», т.е. изменений в
динамике экономических индикаторов и индексов, за которыми не следуют
соответствующие изменения в развитии экономики в целом. Поэтому всегда
возникает весьма сложная и не имеющая четкого решения проблема распознания «истинности» сигналов;
• неоднозначность, «разнобой» в динамике различных индикаторов и
индексов;
• несоответствие динамики во времени (трендов) индикаторов и
соответствующих изменений экономической конъюнктуры;
• сложность количественных оценок прогнозируемых изменений
в экономике на базе системы экономических индикаторов
и индексов.
Кроме того, индикативный прогноз пригоден в основном для
краткосрочного (месяц, квартал, полугодие, год) прогнозирования, так как
можно с достаточной степенью достоверности установить стабильные во
времени соотношения между характером движения любого индикатора и
экономической конъюнктуры только в краткосрочном периоде.
Но и это проблематично, поскольку доказано, что фазы экономических
циклов не наступают с определенной регулярностью через точные
промежутки времени, так как научно-технический прогресс, выявляющий
цикличность развития производства, не развивается циклически. Необходимо
отметить, что процедура разработки прогнозов на базе имеющихся
индикаторов отдана на откуп разработчикам, она слабо алгоритмизирована и
носит сугубо индивидуальный характер. В силу этого, реальная динамика
индикаторов интерпретируется различными прогнозистами по-разному, и
поэтому на основе одних и тех же данных разрабатываются прогнозы,
серьезно отличающиеся друг от друга. Необходимо учитывать и тот факт, что
фазы циклов развития экономики любой страны не повторяются по всем
параметрам. С течением времени качественно меняется экономическая,
экологическая и политическая ситуация в самой стране и за ее пределами —
внешнеэкономические факторы в части состояния экономики стран — партнеров по торговле и производству, состояние мирового финансового рынка и
т.д. Поэтому изменяется и характер зависимости выбранных по прошлому
опыту экономических индикаторов и состояние экономики страны.
Ввиду сложности использования системы экономических индикаторов и
индексов в прогнозировании некоторые исследователи считают этот подход
(или метод) больше искусством, чем наукой. Поэтому на первый план
выдвигается умение и опыт исследователя, хорошее знание им
закономерностей развития экономики в целом и ее особенностей на данном
26
этапе.
К достоинствам этого направления в прогнозировании следует отнести
акцентирование внимания на исследованиях в области совершенствования
экономической статистики, стремление к организации более оперативной
системы получения достоверной экономической информации в рамках
системы национальных счетов.
Поэтому основными функциями постановщика задачи (или экономистаматематика) являются:
1. Выбор анализируемого показателя и определение существенных
факторов.
2. Выбор вида взаимосвязи (формы связи) между изучаемой величиной
(функцией) и переменными (аргументами), наиболее полно отвечающей
реальной связи,
3. Определение горизонта модели (долго-, средне- или краткосрочная).
4. Определение репрезентативной выборки.
5. Определение размерности задачи (количества факторов).
6. Определение степени агрегирования информации.
7. Проведение анализа точности исходной статистической информации,
выявление наиболее характерных ошибок и влияния их на точность
прогнозов.
8. Проведение качественного анализа прогнозируемого объекта,
особенностей его динамики.
9. Экспертная корректировка как самой модели, так и экзогенных
факторов.
Рассмотрим требования к эконометрической модели и к условиям их
использования в целях прогнозирования. Основные из них следующие:
а) адекватность формы связи;
б) однозначность моделирования объекта.
Форма связи обычно задается самим постановщиком задачи в зависимости
от характера изменения (развития) изучаемого объекта. Кроме того, она может
быть определена и программным путем. Желательно при этом свести модель
к линейной форме, так как весь аппарат корреляционно-регрессионного
анализа ориентирован на линейность связей:
У = а0+о1х1 + а'2х2+... + ааха
С целью вывода формы связи, наиболее адекватной реальности,
рассчитывается:
коэффициент множественной детерминации;
существенность факторов-аргументов;
разумный, адекватный поставленным задачам уровень агрегирования
модели;
разумная размерность модели (совокупности существенных факторов).
Малая размерность модели приводит к упрощенному и неполному
описанию взаимосвязей моделируемого объекта. В то же время использование
моделей большой размерности не только затруднено технически, но и
27
усложняет содержательный анализ проблем ее адекватности объекту. Это
снижает также ценность модели как инструмента прогнозирования, поскольку
возрастает проблема прогнозирования из-за большого количества
прогнозируемых факторов. В результате увеличивается «вклад» ошибок
прогнозных значений факторов в общую сумму ошибок по различным
причинам. Практика показывает, что оптимально 4-6 факторов.
Кроме того, определяются доверительные интервалы изменения величины
изучаемого показателя и результаты моделирования используются для
прогнозирования в этих интервалах.
Необходимо обеспечить реальную возможность использования модели в
целях прогнозирования. Для этого должны быть соблюдены следующие
требования:
1) инерционность изучаемого объекта, т.е. если в прогнозируемом периоде
не возникают новые или не прекращают действие какие-либо старые
факторы развития;
2)прогнозируемость факторов (надежность внемодельного предсказания
или возможность получения прогнозных значений факторов посредством их
моделирования);
3) прогнозируемость возможных качественных изменений, которые
могут произойти в будущем.
Приведем требования к информации, используемой в эконометрических
моделях:
• репрезентативность выборки (т.е. адекватное отражение генеральной
совокупности);
• достоверность информации;
• сопоставимость (однородность) показателей в динамике (как
изучаемого, результативного показателя (Y), так и факторов (Xj),
определяющих этот показатель);
• достаточная продолжительность периода ретроспективного
анализа по сравнению с периодом прогнозирования (в 2—3 раза длиннее).
Кроме того, должны быть исключены краткосрочные (циклические
колебания) и аномальные наблюдения, обеспечено достаточное число
наблюдений по сравнению с количеством факторов и, наконец, должна
отсутствовать парная корреляция между факторами (мультиколлинеарность).
Краткие выводы
Несмотря на довольно активные исследования по совершенствованию
системы экономических индикаторов и на отдельные улучшения ее
функционирования, основные недостатки системы еще не преодолены.
Кроме того, индикативный прогноз пригоден в основном для краткосрочного
(месяц, квартал, полугодие, год) прогнозирования, так как можно с
достаточной степенью достоверности установить стабильные во времени
соотношения между характером движения любого индикатора и
экономической конъюнктуры только в краткосрочном периоде. Ввиду
28
сложности использования системы экономических индикаторов и индексов в
прогнозировании некоторые исследователи считают этот подход (или
метод) больше искусством, чем наукой.
Вопросы для обсуждения:
1.Какие существуют виды прогнозной информации?
2.Какие проблемы имеются при использовании начальной информации?
3.Как подразделяется информация по функциональному принципу?
4.Цель агрегирования информации.
5. Какие возникают проблемы при агрегировании информации?
6. Какие правила агрегирования используются при минимизации затрат?
7.Как группируются вспомогательные агрегаты?
8.Какие основные недостатки имеет система экономических
индикаторов?
Кейс-стади
11. Выбрать эффективный проект вложения капитала для
фирмы, используя метод нормы рентабельности. Данные,
характеризующие показатели вариантов «А» и «В», приведены в таблице:
ПОКАЗАТЕЛИ
1. Объем кап. вложений
(млн. руб.)
2. Годовая прибыль
(млн. руб.)
3. Рентабельность
капитала (%)
Проект «А»
Проект «В»
4
10
0,8
1,5
20
15
Список рекомендуемой литературы:
1 Воркуев Б.Л. Модели макроэкономики М.ТЕИС. 2004. 230с.
2 Т.А.Агапова С.Ф.Серегина Макроэкономика тесты Учебное пособие изд
«АСА» 2003. 357с.
3 Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
4 А.С.Шапкин Экономические и финансовые рынки осинка, управление,
портфель шевеций 3-е изд. М. изд. «Дашковик» 2004. 544с.
5 Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория. Учебное пособие .
изд. «Экономика» 2004. 382с.
6 Журавлева Г.П. экономическая теория микроэкономика 1,2 М. 2004
349с.
29
7 Р.С. Вечканов, Г.Р. Вечканова Макроэкономика 2-изд. М. 2004. 376с.
8 Ефимова М.Р и др. Практикум по общей теории статистика М. 2004.
9. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие
Под редакцией Т.Г Морозовой, А.В. Пикулькина. М. «Юнити»-Дана
2000
10. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001
11. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
2
3
4
5
6
WWW. economyta - culty. uz.
\ www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
http: \\ www. vqi.freenet. \trudy\dratisviko.htm
http: \\ www. Yabloko.ru\themes\belorus\belfrus-25.html
http://www.vqi.freenet.lez\trudy\bratisvriko.htm
Тема 3. Методы финансового прогнозирования
План
3.1 Классификация методов прогнозирования
3.2 Экспертные методы прогнозирования
3.3 Методы экстраполяции
3.4 Метод регрессионного и корреляционного анализа
3.5 Метод математического моделирования.
Ключевые слова: Метод прогнозирования, Экспертные оценки,
Экстраполяция, Тренд, Регрессия, Корреляция, Коэффициент корреляции,
Критерий Фишера, Критерий Стьюдента, Моделирование, Множественная
корреляция.
3.1 Классификация методов прогнозирования.
Бурное развитие прогностики как науки в последние десятилетие привело
к созданию множества методов, процессов, приёмов, процедур, приемов
прогнозирования, далеко не равноценных по своему значению. Отсутствие
их четкой систематизации приводит к дальнейшему расширению
инструментария прогностики зачастую малоценными и компилятивными
методами.
В настоящее время, по оценкам ученых, насчитывается свыше 150
различных методов прогнозирования. Однако на практике используются в
качестве основных 15-20.
Прежде чем перейти к классификации методов прогнозирования и их
детальному рассмотрению, необходимо определить понятие метода или'
методов финансового прогнозирования.
Под методом прогнозирования следует понимать совокупность приёмов и
30
способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных
данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей, объекта
прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления
или
процесса
вывести
суждения
определенной
достоверности
относительного будущего развития объекта.
В
существующих
источниках
представлены
различные
классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из
наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования
является степень формализации, которая достаточно полно охватывает
прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно
назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим способ получения прогнозной информации. На рис. 1.1 представлена
классификационная схема методов прогнозирования.
Как свидетельствует схема, представленная на рис. 1.1, по степени
формализации (по первому классификационному признаку) методы
финансового прогнозирования можно разделить на интуитивные и
формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в
тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за
значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае
используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и
коллективные экспертные оценки.
В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью»,
при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со
специалистом по схеме «вопрос - ответ»; аналитический метод, при котором
осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации,
составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария,
который основан на определении логики процесса или явления во времени
при различных условиях.
31
Рис. 1.1
Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод
«комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод
«Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при
коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых,
при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых
экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.
В группу формализованных методов входят две подгруппы,
экстраполяция и моделирование.
К первой группе относятся методы: наименьших квадратов,
экспоненциального сглаживания, скользящих средних.
Ко второй - структурное, сетевое, матричное моделирование.
Особое место в классификации методов прогнозирования занимают так
называемые комбинированные методы, которые объединяют различные
другие методы. Например, коллективные экспертные оценки и методы
экстраполяции или статистические и опрос экспертов и т.д.
При классификации методов прогнозирования необходимо иметь в виду,
что содержательная систематизация методов прогнозирования должна
определяться самим объектом прогнозирования, экономическими
процессами развития и их закономерностями.
Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить
совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и
32
охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком.
(рис. 1.2).
На первом уровне все методы по признаку «информационное основание
метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и
экспертные.
Фактографические базируются на фактической информации об объекте
прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах
используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в
процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их
мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов
подразделяются на подклассы по методам обработки информации.
Рис 1.2
Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные
оценки строятся по принципу получения и обработки независимого
обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при
отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого
эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том
или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на
оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее
от этой группы (или от одного из экспертов).
Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса:
методы аналогий, опережающие и статистические методы.
Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях
развития различных процессов. К ним относятся методы математических и
исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве
33
аналога для объекта используют объекты другой физической природы,
других областей науки и техники, имеющие математическое описание
процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.
Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных
принципах специальной обработки научно-технической информации,
учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним
относятся методы исследования динамики научно-технической информации,
использующие построение динамических рядов на базе различных видов
такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития
соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим
методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня
техники, основанные на использовании специальных методов анализа
количественной и качественной научно-технической информации для
определения
характеристик
уровня
качества
существующей
и
проектируемой техники.
Статистические методы представляют собой совокупность методов
обработки количественной информации об объекте прогнозирования,
объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических
закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью
получения прогнозных моделей.
Краткие выводы
Под методом прогнозирования следует понимать совокупность приёмов
и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных
данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей, объекта
прогнозирования, методы финансового прогнозирования можно разделить
на интуитивные и формализованные. используются оценки экспертов. В
группу формализованных методов входят две подгруппы, экстраполяция и
моделирование. Особое место в классификации методов прогнозирования
занимают так называемые комбинированные методы, которые
объединяют различные другие методы. На первом уровне все методы по
признаку «информационное основание метода» делятся на три класса:
фактографические, комбинированные и экспертные.
3.2 Экспертные методы прогнозирования.
В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны,
неопределенности формирования некоторых существенных признаков,
недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной
математической формализации процесса решения поставленной задачи
приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их
решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных
оценок результатов, обработка последних формальными методами получили
название метода экспертных оценок. Этот метод включает три
34
составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента;
решение и выдачу количественной или качественной характеристики
(оценка, результат решения); обработку результатов решения - полученных
от экспертов - оценок.
Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение
специалистов относительно перспектив развития объекта и основаны на
мобилизации профессионального опыта и интуиции. Методы экспертных
оценок используются для анализа объектов и проблеме, развитие которых
либо полностью, либо частично не поддается математической
формализации, т е. для которых трудно разработать адекватную модель.
Применяемые в прогнозировании методы экспертной оценки разделяются на
индивидуальные и коллективные.
Индивидуальные экспертные методы основаны на использовании мнений
экспертов-специалистов соответствующего профиля независимо друг от
друг а. Наиболее часто применимыми являются следующие два метода
формирования прогноза:
1)интервью
2)аналитические экспертные оценки.
Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экспертом, в ходе
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 интервьюируемого эксперта' экспромтом давать
заключения по самым различным фундаментальным вопросам.
Аналитические экспертные оценки предполагают длительную и
тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций,
оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта. Этот метод
даёт возможность эксперту использовать всю необходимость ему
информацию об объекте прогнозирования. Свои соображения эксперт
оформляет в виде докладной записки.
Основными преимуществами рассматриваемых методов являются
возможность максимального использования индивидуальных способностей
эксперта и незначительность психологического давления, оказываемого на
отдельного работника. Однако эти методы мало пригодны для
прогнозирования наиболее общих стратегий из-за ограниченности знаний
одного специалиста -эксперта о развитии смежных областей науки.
Для прогнозирования наиболее общих стратегий можно использовать
методы коллективных экспертных оценок, которые основываются на
принципах выявления коллективного мнения экспертов о перспективах
развития объекта прогнозирования.
В основе применения этих методов лежит гипотеза о наличие у экспертов
умения с достаточной степенью достоверности оценить важность и значение
исследуемой проблемы, перспективность развития определенного
направлений, времени свершения того или иного события, целесообразности
35
выбора одного из альтернативных путей развития объекта прогноза и т.д.
Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и
позволяет находить групповое решение при определении возможных
вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов,
когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа
проблемы.
Как правило, основными задачами при формировании прогноза с
помощью коллектива экспертов являются:
• формирование репрезентативной экспертной группы.;
• подготовка и проведение экспертизы;
• статистическая обработка полученных документов.
При статистической обработке результатов экспертных оценок в виде
количественных данных, содержащихся в анкетах, определяется
статистические оценки прогнозируемых
характеристик
и
их
доверительные границы, статистические оценки согласованности мнений
экспертов.
Среднее значение прогнозируемой величины определяется по формуле:
n
В
i 1
Bi
n
где
Bi - значение прогнозируемой величины, данное i-тым экспертом
n - число экспертов в группе.
Кроме того, определяется дисперсия
Д   (Bi  B) 2 /( n  1)
(Дисперсия это средний квадрат отклонений вариантов (Bi) от средней
арифметической (В). Она является мерой вариации т.е. колебаемости
признака). Затем вычисляется приближенное значение доверительного
интервала j
jt
D
n 1
где t - параметр, определяемый по таблицам Стьюдента для заданного
уровня доверительной вероятности и числа степени свободы k=(n-2).
Затем рассчитываются доверительные интервалы для значения
прогнозируемой величины
для верхней границы АB= В + j для нижней границы Aн = В - j
Кроме того, вычисляются коэффициент конкордации, показывающий
степень согласованности мнений экспертов по важности каждого из
оцениваемых параметров.
В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в
определенной мере организовать статистическую обработку мнений
36
экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного
мнения. Метод «Дельфи» - один из наиболее распространенны методов
экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод
разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит
для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий.
[10, с. 58]
Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны
заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.
Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в
согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов,
построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые
корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы
значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования.
Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают
его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким
особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование
результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика
группового ответа.
Анонимность заключается в том, что в ходе проведения процедуры
экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участники экспертной
группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при
заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки
автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об
этом.
Статистическая характеристика группового ответа предполагает
обработку полученных результатов с помощью следующих методов
измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и
непосредственная оценка
Общая схема проведения экспертизы по методу Дельфи состоит в
следующем. На первом туре эксперты дают ответы на поставленные
вопросы, как правило, без аргументации. Ответы обрабатываются,
определяются
их
статистические
характеристики
(средняя,
среднеквадратическое отклонение, крайние значения ответов), и результаты
обработки сообщаются экспертам. После этого проводится второй тур
опроса, в ходе которого эксперты должны объяснить, почему они изменили
или не изменили своего мнения.
Данные обработки результатов второго тура опроса и аргументация
ответов с сохранением анонимности снова сообщаются экспертам перед
проведением третьего тура опроса. Последующие туры проводятся по такой
же схеме. Подобная организация экспертизы позволяет экспертам учесть в
своих ответах новые для них обстоятельства и в то же время избавляет их от
какого бы то ни было давления при отстаивании своей позиции.
Как правило, на практике оказывается достаточным проведение четырех
37
туров опросов. После чего мнения всех экспертов либо сближаются, либо
образуют две (или больше) группы существенно различающихся мнений. В
первом случае достигнутый результат со значительной степенью
обоснованности может быть рассмотрен в качестве прогнозного решения, во
втором — необходимо продолжить исследование проблем развития объекта
с учетом выдвигаемой различными группами аргументации.
Метод Дельфи имеет несомненные преимущества по сравнению с
методами, основанными на обычной статистической обработке результатов
индивидуальных опросов. Он позволяет уменьшить колебания по всей
совокупности индивидуальных ответов, ограничивает колебания внутри
групп. При этом, как показывают проводимые эксперименты, наличие
малоквалифицированных экспертов оказывает менее сильное влияние на
групповую оценку, чем простое усреднение результатов ответов, поскольку
ситуация помогает им исправить ответы за счет получения новой
информации от своей группы.
Существует несколько модификаций метода Дельфи, в которых основные
принципы организации экспертизы имеют много общего. Различия связаны с
попытками усовершенствовать метод за счет более обоснованного отбора
экспертов, введения схем оценки их компетентности, улучшенных
механизмов обратных связей и т.п. Для удобства обработки информации все
модификации, как правило, предполагают возможность выражения ответа в
виде числа, количественной оценки.
Некоторые недостатки метода Дельфи связаны с нехваткой времени,
которое отведено эксперту на обдумывание проблемы. В этом случае
эксперт может согласиться с мнением большинства, чтобы уйти от
необходимости объяснения, в чем заключается отличие его решения от
остальных вариантов. Эти недочеты устраняются совершенствованием
организации экспертиз путем создания автоматизированных систем
обработки результатов опроса. Техническая реализация такой системы
основана на использовании ЭВМ с внешними терминалами (дисплеями).
ЭВМ обеспечивает представление вопросов экспертам (общающимся с ней
через их персональные дисплеи), сбор и обработку результатов ответов,
запрос и выдачу аргументации и другой необходимой информации для
подготовки ответов.
Кроме того, некоторые специалисты считают, что «предположение о том,
чтобы те, кто резко расходится с мнением большинства, обосновали свою
точку зрения, может привести к усилению эффекта приспособления, а не
уменьшить его, как это было задумано». Но все же многие ученые
утверждают, что метод Дельфи превосходит «обычные» методы
прогнозирования, по крайней мере, при разработке краткосрочных
прогнозов.
Метод Дельфи впервые был описан в «Докладе об изучении
долгосрочного прогнозирования» американской корпорации «Рэнд» в 1964 г.
Объектами исследования явились: научные прорывы, рост населения,
автоматизация, исследование космоса, возникновение и предотвращение
38
войн, будущие системы оружия. За истекший период круг прогнозируемых
процессов с помощью метода Дельфи значительно расширился, но
несомненно, что наибольшее применение этот метод нашел в областях,
связанных с научно-техническим прогрессом.
В частности, в нашей стране данный метод применялся для определения
основных направлений научных исследований в области средств
вычислительной техники и прогнозирования их характеристик, для оценки
перспектив развития отраслей. В последнем случае с помощью данного
метода могут быть решены следующие задачи:
- определение сроков выполнения работ от выдачи технического задания
на работу до начала эксплуатации объекта;
- определение приоритетных направлений развития предприятий отрасли
(по технологии производства, важнейшим экономическим характеристикам
— объему производства, числу занятых, объемам фондов и т.п.);
- определение критериев оценок значимости научных разработок и др.
Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод
коллективной генерации идей («мозговой штурм»), позволяющей определять
возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период
времени. Методы «мозговых штурмов» можно классифицировать по
признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и
участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной
ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой
атаки» - деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и
достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их
числа.
Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала
специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей
вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение,
критику) этих идей с формированием контр идей. Работа с методом ДОО
предполагает реализацию следующих шести этапов. [10, с. 52]
Первый этап - формирование группы участников «мозговой атаки» (по
численности и составу). Оптимальная численность группы участников
находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы
в 10-15 человек. Состав группы участников предполагает их
целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одного ранга, если участники
знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участники не знакомы друг с
другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников
присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по
номеру).
Второй этап - составление проблемной записки участника мозговой
атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает
описание метода ДОО и описание проблемной ситуации.
39
Третий этап - генерация идей. Продолжительность мозгового штурма
рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от
активности участников. Запись высказываемых идей целесообразно вести на
магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность
систематизировать их для следующего этапа.
Четвертый этап - систематизация идей, высказанных на этапе
генерации. Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации
осуществляет в такой последовательности: составляется номенклатурный
перечень всех высказанных идей; каждая из идей формулируется в
общеупотребительных
терминах;
определяются
дублирующие
и
дополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются
и формируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по
которым идеи могут быть объединены; идеи объединяются в группы
согласно выделенным признакам; составляется перечень идей по группам (в
каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к
частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).
Пятый этап - деструирование (разрушение) систематизированных идей
(специализированная процедура оценки идей на практическую
реализуемость в процессе мозговой атаки, когда каждая из них подвергается
всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки).
Основное правило этапа деструирования - рассматривать каждую из
систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее
осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие
систематизированную идею. Особенно ценным является то обстоятельство,
что в процессе деструирования может быть генерирована контр идея,
формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о
возможности снятия этих ограничений.
Шестой этап - оценка критических замечаний и составление списка
практически применимых идей.
Сущность «мозгового штурма» состоит в том, что при обосновании
прогноза дифференцированно решаются две задачи:
- генерирование новых идей в отношении возможных вариантов развития
процесса;
- анализ и оценка выдвинутых идей.
Обычно все специалисты в ходе заседания разделяются на две группы,
состоящие из одних и тех же или разных представителей так, что одна
группа генерирует идеи, а вторая — их анализирует. При этом в ходе
заседания запрещается высказывать любые критические оценки ценности
идеи; приветствуется выдвижение как можно большего их количества,
поскольку предполагается, что вероятность появления действительно ценной
идеи повышается с увеличением их общего числа; поощряется свободный
обмен мнениями, т.е. высказанные мысли должны подхватываться и
40
развиваться и т.п. Ходом заседания руководит беспристрастный ведущий.
Его задача состоит в том, чтобы направлять развитие дискуссии в нужное
русло, к достижению заданной цели, не сбиваясь на беседу, соревнование в
остроумии и т.п. В то же время он не должен навязывать участникам
дискуссии свое мнение, ориентировать их на определенный способ
мышления.
Роль ведущего в поиске решения с помощью метода «мозгового штурма»
чрезвычайно велика. Он должен следить за тем, чтобы эксперты при
выработке решения не встали на путь компромиссов и взаимных уступок.
Психологически для группы, как для единого организма, проблема
достижения соглашения часто оказывается более важной, чем разработка
тщательно продуманного и полезного прогноза. Кроме того, в силу
чрезмерной активности один или несколько членов группы, обладающие
даром убеждения, могут направить всю группу по ложному пути. Группа
может оказать давление на своих членов, вынуждая отдельных специалистов
соглашаться с большинством, даже если каждый из них понимает, что точка
зрения большинства ошибочна.
Особое значение в этом методе придается вопросам формирования
группы экспертов. При неудачном их подборе группа может разделять
общее предубеждение, и прогноз в этом случае оказывается предрешенным
без проведения глубокого анализа проблемы. Вследствие этого
нежелательна слишком тесная связь между членами группы. Никто из них не
должен «давить» на окружающих своим высоким авторитетом, и потому
экспертов целесообразно подбирать из людей, занимающих примерно
одинаковое служебное и общественное положение.
Критика идей осуществляется в неявной форме, скорее можно говорить
даже не о критике, а о степени поддержки каждой идеи. Более сильная идея
должна получать и большую поддержку.
После проведения заседания наступает второй этап разработки прогноза,
состоящий в анализе его результатов, выборе и обосновании окончательного
решения. В ходе его выдвинутые предположения классифицируются по
определенным критериям, оцениваются по принятой шкале значимости.
Если возможности формализации решений достаточно велики, то на этапе
анализа целесообразно использовать и математико-статистические методы
обработки их количественных характеристик.
Метод «мозгового штурма» рекомендуется использовать в практических
ситуациях, характеризующихся отсутствием реальных, достаточно
очевидных вариантов развития процессов в перспективе. Наиболее часто он
применяется на уровне крупных фирм, концернов для анализа ситуации,
складывающейся на рынке, для определения круга мероприятий по
преодолению «барьеров». Известны случаи его использования военными
организациями при прогнозировании конфликтных ситуаций, в области
развития вооружения. Этот метод также используется в более крупных
прогнозных системах для осуществления аналитических функций при
анализе вариантов решений. В работе Я.Е. Меския отмечено, что метод
41
«мозговой атаки» весьма эффективен при составлении прогноза размещения
производительных сил в регионе (особенно объектов производственного
и культурно-бытового назначения), определении сроков замены
оборудования.
Экспертные методы широко используются и при нормативном
прогнозировании. На их применении базируется реализация комплексных
прогнозных разработок, например, проекта «Паттерн», предназначенного
для определения перспективных направлений научных исследований и
опытно-конструкторских разработок (НИОКР) метода прогнозного графа и
др. С помощью этих методов наибольший эффект достигается при решении
проблем форсирования исследований и разработок в трудоемких и
наукоемких отраслях.
Комплексные прогнозные исследования предполагают использование
нескольких методов, взаимно обогащающих своими возможностями друг
друга. Каждый из них предназначается для решения специального класса
задач, возникающих на различных этапах разработки прогноза.
Исходным моментом в разработках нормативных прогнозов является
задание конечной цели развития процесса. Главная проблема исследования
заключается в согласовании этой отдаленной цели с действиями, которые
необходимо предпринять для ее достижения в настоящем и будущем
времени. Одна из задач экспертов в этом случае состоит в построении графа
событий сверху вниз от исходной цели (вершины графа) до его основания.
Каждое событие представляет собой условие для достижения события
верхнего уровня.
Таким образом, если через S0 обозначить конечную цель - событие, то в
задачу эксперта i, i =1,2…n, входит определение событий, предшествующих
r
So , т.е. событий S ij , где г = 1,2,..
R - индекс последовательности наступления события, так что события
типа S1 непосредственно предшествуют событию S0 , события типа S2 событиям S1 и т.д., j — индекс вида события на r -м этапе, которое
признается i -м экспертом как необходимое для наступления событий этапа г
—1, j = 1,2...m.
r
Кроме того, для каждого события S ij - эксперты дают оценку времени его
r
r
совершения t ij и оценку вероятности его совершения р ij ..
Эксперты могут сформировать граф произвольной формы. Задачей
исследователей является построение оптимального графа событий,
который характеризуется минимальными (по времени, стоимости и другим
параметрам) затратами при достижении цели от уже имеющегося уровни
развития процесса, отсутствием тупиковых комбинаций, петель-возвратов к
уже свершившимся событиям. Решение этой задачи осуществляется с
использованием необходимого экономико-математического аппарата,
применяемого
для
обработки
информации,
характеризующей
количественные
оценки
событий
(запасы
ресурсов,
параметры
производственных технологий, показатели эффективности и т.п.).
42
Работа по построению окончательного варианта графа, как правило,
проводится в диалоговом режиме, в ходе которого проигрываются
различные ситуации, анализируются последствия тех или иных решений на
промежуточных этапах развития процесса.
Метод прогнозного графа может рассматриваться как один из
вариантов создания сценария группой экспертов. Такие группы
формируются для прогнозирования развития процессов особой сложности, в
отношении которых еще не сформировано единое представление ни о
структуре, ни о закономерностях и направлениях развития. В связи с этим в
группу подбираются специалисты различного профиля, в своей
совокупности способные учесть достаточно большое число аспектов
рассматриваемой проблемы. Кроме того, их коллектив дополняют
исследователи, занимающиеся вопросами формализованного описания
систем, разработкой методов и алгоритмов решения задач формального
типа, связанных и с анализом информации, и с построением математических
моделей развития систем. Таким образом, сценарный метод, как правило,
представляет собой сочетание логико-эвристических и формализованных
приемов исследования.
В ходе разработки сценария, под которым, как это было отмечено выше,
понимается гипотетическая картина последовательного развития во времени
и пространстве событий, составляющих в совокупности эволюцию
прогнозируемого процесса, экспертам приходится отвечать на следующие
основные группы вопросов.
1.
Как элементы и характер связи между ними влияют на структуру
изучаемого процесса?
2. Каков характер взаимодействия элементов с внешней средой?
3. Какова цель развития процесса и какие моменты являются
определяющими при ее формировании?
4. Какие тенденции развития ожидаются у элементов и какими факторами
и условиями они определяются?
5. Какие проблемные ситуации могут встретиться в развитии процесса в
направлении предполагаемой (заданной) цели?
6. В какой степени возможно управление развитием, каковы ожидаемые
последствия различных вариантов управления?
По результатам ответов на подобные вопросы разрабатывается
описательная (дескриптивная) модель процесса, которая обычно
формализуется, и на ней просматриваются возможные альтернативные
варианты его развития.
Таким образом, сценарий является некоторой условной оценкой
возможного пути развития достаточно сложного процесса, поскольку он
разрабатывается в рамках предположений о его будущих состояниях,
которые однозначно непредсказуемы. Наиболее широко этот метод
использовался для выявления и анализа развития военных и
дипломатических кризисов. В последнее время получили известность
попытки описать с его помощью развитие культурных, социальных,
43
политических, экономических и научно-технических аспектов возможных
вариантов будущего мировой системы.
Как
уже
отмечалось,
эффективность
экспертных
методов
прогнозирования возрастает, если при обосновании прогнозных решений
используются формальные методы, позволяющие снизить степень
субъективности экспертных оценок, ранжировать решения по вероятности
их осуществления. Однако для этого, как правило, необходимо, чтобы
информация, получаемая от экспертов, носила количественный характер.1
В работе группы экспертов важнейшим элементом является правильное
построение алгоритма обсуждения проблемы, выработка единого мнения и
принятие решена!. Достижение значимых результатов зачастую
гарантируется правильной организацией деятельности группы, а на
первоначальном этапе правильным подбором профессионалов в эти группы,
что обеспечивается использованием отбора специальными методами групп
экспертов. Окончательным результатом работы таких групп является
рекомендация необходимости тех или иных действий, основанная не только
на опыте, но и на качественных оценках явлений, не поддающихся
измерению. Дополнительная ценность решений, принятых экспертами, в
том, что предлагаемый набор инструментов может быть использован и в
дальнейшем при установлении в другой ситуации тех же причинноследственных связей, что и в первоначальном случае.
Разработка обобщенного прогнозного решения на базе экспертных
оценок базируется на определенных начальных допущениях. К ним, прежде
всего, относится предположение о том, что каждый из экспертов обладает
достаточным уровнем знаний, опыта, информации, позволяющих ему
предложить вариант прогноза, близкий к «истинному». Иначе говоря,
априори принимается, что экспертные оценки так или иначе должны
группироваться вблизи истинного значения.
В то же время экспертные методы обычно применяются дли разработки
прогнозов в условиях неполной информации. Это может послужить
причиной существенных различий в суждениях отдельных экспертов,
причем мнение, отличное от большинства, не обязательно будет
ошибочным. Как правило, наиболее оригинальные решения единственны,
они замечаются не всеми. Большинство же склонно к традиционным
взглядам на рассматриваемые проблемы.
В связи с этим целями обработки и количественного анализа экспертной
информации являются, во-первых, определение обобщенного экспертного
прогнозного решения и, во-вторых, выявление отличных от него, «крайних»
решений. Обоснование и выбор окончательного результата базируется уже
на изучении, сравнительном анализе этих альтернативных вариантов.
Решение первой задачи в основном предполагает выявление некоторой
«средней» оценки, являющейся обобщением всей совокупности экспертной
информации. В решении второй задачи основное внимание уделяется
определению расхождений между оценками, анализу причин их различий.
Здесь в большей степени используются методы дисперсионного анализа,
44
корреляционные методы, методы таксономии и др.
В общем виде постановка задачи вывода обобщенного прогнозного
экспертного решения может быть сформирована в следующем виде. Пусть
имеется т различных
индивидуальных отношений Ri, i=1,2…m на множестве из у альтернатив,
установленных экспертами. Требуется указать отношение К на этом
множестве — в некотором смысле обобщающее всю совокупность
индивидуальных отношений. Выразим обобщенное решение R в виде
некоторой функции от индивидуальных решений R1, R2……..Rm
R=F(R1, R2……..Rm)
(3.4)
Одним из возможных вариантов построения обобщенного решения (3.4)
является использование правила большинства. Согласно ему, обобщенным
считается такое решение, которого придерживаются более половины
экспертов. Однако можно показать, что в ряде случаев правило большинства
может либо не привести к решению, либо в противоположность такому
решению можно выдвинуть другие, достаточно обоснованные альтернативы.
В частности, при значительном числе альтернатив ни одна из них не сможет
набрать большинство голосов экспертов. Кроме того, эксперты, выдвигая
свои решения, учитывают соотношения между всеми альтернативами. В
такой ситуации в противовес решению, полученному по правилу
большинства, можно поставить другое, полученное, например, как
средневзвешенная величина с. учетом места каждой альтернативы в
индивидуальном ранжированном ряду оценок.
Рассчитывая средневзвешенную величину, обычно опираются на такие
посылки, что экспертные оценки являются случайными переменными и их
распределение отражает суждения специалистов о вероятности того или
иного исхода события в перспективе. Пусть m экспертов оценивают
состояния n элементов системы в последовательные моменты времени
t=1,2,... по r признакам, f=l,2,...,m; k=l,2...n; j=1,2...r .
k
Тогда значение х ij (t) характеризует оценку k -го элемента в момент t,
данную i -м экспертом по j –му признаку.1
Это значение представляет либо качественную характеристику элемента,
его балл, если оно получено, например, методом парного сравнения, либо
ранг, если оно получено методом ранжирования.
В связи с этим обобщенное прогнозное решение группы экспертов может
быть интерпретировано как некоторая средняя оценка их индивидуальных
мнений, если она «достаточно надежно» характеризует всю их совокупность.
Мера такой надежности, как правило, выражается характеристиками
разброса оценок, согласованности мнений экспертов и т.д. В таком случае
крайние решения определяются по степени их отличия от обобщенных
групповых решений. Методы определения группового решения, его
45
надежности различаются в зависимости от содержательной интерпретации
экспертных оценок.
k
Пусть величины х ij (t) являются количественными характеристиками.
Тогда для избежания усложненности записи, опуская индекс t, среднее
значение k -го элемента можно выразить в следующем виде:
где qi —уровень компетентности i-го эксперта, i=1,2...m; рj —вес j-го
признака в оценке элемента, j = 1,2...r . Эти коэффициенты являются
нормированными показателями, т.е. для них справедливы следующие
выражения:
Когда k -и элемент характеризует один признак и эксперты имеют
одинаковую компетентность, выражение (12.3.5) определяет простую
среднюю оценку:
Весовые коэффициенты рj, j =l,2...r могут быть определены экспертным
путем. Если обозначить через рij вес j -го признака элемента, данный ему i -м
экспертом, то его средний вес рассчитывается с учетом компетентности
эксперта следующим образом:
Коэффициенты компетентности могут быть определены на основе
априорной или апостериорной информации. Априорная информация
подготавливается заранее и формируется в специальные анкеты, по ответам
на вопросы которых устанавливается степень компетентности экспертов.
Для оценки полученных ответов используется числовая шкала, например, от
1 до 5. Тогда если fiv — оценка i -го эксперта, полученная за его ответ на v -й
вопрос, v = 1,2,.., s, то коэффициент, характеризующий его компетентность,
может быть определен как простое среднее
Использование апостериорных данных при определении компетентности
эксперта позволяет рассмотреть в качестве ее меры степень согласованности
ответа каждого из экспертов с групповой оценкой. В этом случае для расчета
коэффициентов компетентности применим следующий рекуррентный
алгоритм из работы А.Г. Ивахненко:
46
где х i — оценка k -го элемента объекта, данная i -м экспертом; qi(  ) —
коэффициент компетентности i -го эксперта на  -м шаге расчетов,  = 1,2,.;
Х (  ) — коллективная оценка k-то элемента, сформированная как
средневзвешенная индивидуальных оценок экспертов.
На первом шаге расчетов начальные значения коэффициентов
k
1
m
компетентности принимаются одинаковыми и равными qi(0) =
Несомненно,
что
коэффициенты
компетентности
экспертов,
определенные на основе рассмотренных методов, достаточно условны.
Однако их использование в расчетах групповой прогнозной оценки, как
правило, обеспечивает более высокую ее надежность и достоверность.1
Краткие выводы
Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение
специалистов относительно перспектив развития объекта и основаны на
мобилизации профессионального опыта и интуиции. Методы экспертных
оценок используются для анализа объектов и проблеме, развитие которых
либо полностью, либо частично не поддается математической
формализации, т е. для которых трудно разработать адекватную модель
Для прогнозирования наиболее общих стратегий можно использовать
методы коллективных экспертных оценок, которые основываются на
принципах выявления коллективного мнения экспертов о перспективах
развития объекта прогнозирования. . Метод «Дельфи» - один из наиболее
распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного
прогнозирования. Одной из разновидностей метода экспертных оценок
является метод коллективной генерации идей («мозговой штурм»),
позволяющей определять возможные варианты развития объекта
прогнозирования за короткий период времени.
3.3 Методы экстраполяции
При формировании процессов с помощью экстраполяции обычно
исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или
иных количественных характеристик объекта. Экстраполяционные методы
являются одним из самых распространенных и наиболее разработанных
47
среди всей совокупности методов прогнозирования.
С помощью этих методов экстраполируются количественные параметры
больших систем, количественные характеристики экономического, научного
и производственного потенциала, данные о результативности НТП,
характеристики соотношения отдельных подсистем и т.д.
Суть метода экстраполяции заключается в следующем: На основе анализа
статистических данных, характеризующих объекта прогнозирования за
предыдущий период, устанавливают закономерности применения к
соответственно тенденции развития этих данных. Затем определяют
значения прогнозируемых величин за пределами имеющихся эмпирических
временных, или динамических рядов.
Применение методов экстраполяции возможно тогда, когда более или
менее точно установлена зависимость во временных рядах, а также
определена область на которую распространяется экстраполяция.
Проведя предварительный анализ, переходим непосредственно к
процессу экстраполяции.
Зная форму кривой и значение её / параметров, определив значение
аргумента (времени), лежащие за пределами эмпирических данных, т.е. в
будущем периоде, вычисляем соответствующие значения функции,
принимаемые за прогнозируемую величину в конкретный момент времени.
Данный метод прогнозирования даёт хорошие результаты, если
правильно определена форма кривой, отражающей правильную
закономерность изменения эмпирических данных.
Для определения вида динамического ряда вычисляют выборочный
коэффициент корреляции, характеризующий тесноту связи в динамическом
ряду:
n
ryx 
 (x
i 1
t
 x)( y t  y )
n
n
i 1
i 1
 ( xt  x) 2  ( y t  y ) 2
Значение ryx принимает значение от -1 до +1. Положительная величина
свидетельствует о прямой связи, отрицательная об обратной. При значениях
ryx  0,70 тренд устойчив.
В противном случае у динамического ряда тенденция неустойчива. При
значениях 4vx близких к нулю, можно говорить об отсутствии
корреляционной связи.
Если наличие устойчивой тенденции установлено, динамический ряд
разлагается на две составляющие
y = yt + et (t=l,2,...,n)
где yt - тенденция эволюции (тренд);
еt - остаточные элементы, действия которых вызываются случайными
причинами.
Для определения количественной характеристики этих элементов
динамического ряда вычисляют тренд, который наилучшим видом (образом)
48
..
отражает тенденцию развития объекта во времени, затем дают оценку
размера колебаемости остаточных элементов. Параметры линейной
регрессии yt=а+ bt исчисляются методом наименьших квадратов.
Сущность этого метода состоит в отыскании параметров модели тренда,
минимизирующие её отклонения от точек исходного временного ряда. При
этом берется сумма квадратов отклонений т.е.
n
S   ( y t  y t ) 2  min
t 1
где yt - расходные значения исходного ряда;
уt - фактические значения исходного ряда
t = l, n n - число наблюдений.
Условия минимизации выполняются при равенстве первой производной
нулю... Чтобы S было минимальным, параметры а и b должны удовлетворять
следующей системе нормальных уравнений:
n
n
na  b t   y t
t 1
n
n
t 1
t 1
t 1
2
n
a  t  b t   y t  t
t 1
Решая систему относительно «а» и « в», определим их значения.
Краткие выводы
Экстраполяционные
методы
являются
одним
из
самых
распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности
методов прогнозирования. Применение методов экстраполяции возможно
тогда, когда более или менее точно установлена зависимость во временных
рядах, а также определена область на которую распространяется
экстраполяция.Для определения количественной характеристики этих
элементов динамического ряда вычисляют тренд, который наилучшим
видом (образом) отражает тенденцию развития объекта во времени,
3.4 Метод регрессионного и корреляционного анализа.
Регрессионный анализ используется, для исследования форм связи,
устанавливающих количественные соотношения между случайными
величинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между
случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод
анализа таких связей - регрессионным анализом.
Регрессия это линия, вид зависимости средней результативного признака
от факторного.
Прогнозирование с использованием метода регрессионного анализа
состоит в нахождении математических формул (построении математической
модели), отражающих связь прогнозируемого объекта с одним или
несколькими факторами, влияющими на него. Этот метод даёт возможность
на основе анализа поведения исследуемого объекта (или параметров) в
49
прошлом, представленной в форме временных рядов, строить модели а затем
рассчитывать по ним наиболее вероятные значения одних показателей
(функций) в зависимости от других показателей (аргументов).
. Уравнения множественной регрессии могут различаться по
форме функциональной связи. Например, существуют
n
линейные уравнения общей вид которых
y  a 0   ai xi
i 1
n
степенные уравнения
y  a 0  X iai
i 1
n
y  a 0  a ixi
i 1
показательная
и другие.
В качестве зависимой переменной выступает (у) функция, а в качестве
независимых факторы - аргументы X,. Основным абсолютным показателем
вариации переменной является среднее квадратического отклонения
расчетных значений (у,) от эмпирических (фактических) (у,)
(y

i
 yi ) 2
nk
(  Д )
где уi - фактические величины уровня
уi - расчетные величины
n - число наблюдений
k - число коэффициентов регрессии.
Кроме показателя, характеризующего меру вариации в абсолютном
выражении, применяют еще относительный показатель отклоняемости
расчетных значений у от эмпирических - это коэффициент вариации,
который вычисляется по следующей формуле
V

y
 100%
n
y   yi / n
i 1
здесь
По коэффициенту вариации можно судить как об эффективности
расчетов, так и об их надежности (другими словами, чем ниже коэффициент
вариации, тем ближе проходит расчетная линия регрессии с эмпирической
(фактической) линии регрессии).
Чтобы проверить гипотезу о наличие связи между переменными и
оценить тесноту связи, вычисляют коэффициент корреляции Ry/x.Формула
расчета приведена в параграфе 3 стр. 13 текста лекций.
Как уже отмечалось интервал изменения коэффициента корреляции
-1<ry/x<1
В этом интервале между у и х существует прямая или обратная связь.
При ry/x = ± 1 между у и х существует прямая или обратная
функциональная связь. При rу/х=0 между у и х корреляционная связь не
50
существует.
Значение коэффициента парной корреляции - величина случайная,
зависящая oт объема выборки. С уменьшением числа наблюдений
надежность его как измерителя тесноты связи падает
Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом
детерминации (d=ry/x2) и показывает соответствие теоретических значений
переменной действительными значениям.
О наличие связи между функции у и факторами аргументами судят шло
коэффициенту множественной корреляции R. Например при действии двух
факторов x1 и х2
R y / x1, x 2 
r 2 y / x1  r 2 y / x 2  2ry / x1  ry / x 2  ry / x 2
1  r 2 x1 / x 2
0R1
При R = 1 прямая функциональная связь.
Затем следует проверить полученное уравнение регрессии (или
построенную модель) на адекватность реальному процессу развития объекта.
Она осуществляется по критерию F-Фишера, который вычисляется по
формуле:
F
R 2 (n  k  1)
(1  R 2 )k
n - число наблюдений.
К - число факторов в уравнении регрессии.
Вычисленное значение проверяется с табличным и если расчетной
значение превышает табличное (Fp > Ftab), то связь считается существенной,
адекватной реальному процессу.
Проверка существенности параметров уравнения регрессии (аi) и
коэффициента множественной корреляции осуществляется по t-критерию
Стьюдента согласно формуле
t
n  1  ry / x
1 r2 y/ x
tpac>tтaв показывает значимость (существенность) параметров уравнения
регрессии и коэффициента множественной корреляции.
После построения модели исследуемого объекта и проверки его на
адекватность и выявления формы связи (зид модели: линейная ли она, или
квадратичная, степенная и т.д.) осуществляют прогноз изучаемого явления
или объекта.
Как видно из сказанного выше сущности метода, регрессионные модели
основаны
на
использовании
аппарата
корреляционного
и
регрессионного анализа и является традиционным аппаратом моделирования
какого-либо показателе (явления, объекта) в зависимости от формирующих
его факторов (независимых переменных).
Краткие выводы
Регрессионный анализ используется, для исследования форм связи,
51
устанавливающих количественные соотношения между случайными
величинами изучаемого случайного процесса. Прогнозирование с
использованием метода регрессионного анализа состоит в нахождении
математических формул (построении математической модели),
отражающих связь прогнозируемого объекта с одним или несколькими
факторами, влияющими на него. сущности метода, регрессионные модели
основаны
на
использовании
аппарата
корреляционного
и
регрессионного
анализа
и
является
традиционным
аппаратом
моделирования какого-либо показателе (явления, объекта) в зависимости
от формирующих его факторов (независимых переменных).
3.5 Методы математического моделирования.
Распространенной методикой описания тех или иных процессов и
явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно
эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или
будущих технических средств и решений.
Впервые для целей прогнозирования построение моделей было
предпринято в экономике. Использование математического аппарата в
экономических
исследованиях
получило
название
экономикоматематического моделирования, которое представляет собой описание
экономических процессов и явлений в виде экономико-математических
моделей.
Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции
отображали характеристики объекта (взаимосвязи, структурные и
функциональные параметры и т.п.) существенные для цели исследования.
Поэтому вопрос о качестве такого отображения - адекватности модели
объекту -правомерно решать лишь относительно определенной цели.
Построение модели на основе предварительного изучения объекта и
выделение его существенных характеристик, экспериментальный
и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными
объекта, корректировка модели составляют содержание метода
моделирования.
Метод моделирования, разработка которого применительно к
прогнозированию исследуемого объекта встречает серьёзные трудности и
требует к себе особого внимания Трудность применения метода
моделирования вызывается сложностью структуры объекта прогнозирования
и поэтому вынуждает в большинстве рлучаев пользоваться не единственной
моделью, а системой методов ц моделей, характеризующейся определенной
иерархией и последовательностью.
Под системой моделей прогнозирования следует понимать совокупность
методик и моделей, позволяющую дать согласованный и непротиворечивый
прогноз развития или состояния объекта в будущем', основывающийся на
изучение складывающихся в текущем и будущем периодах тенденций и
закономерностей, заданных целевых установок, на имеющихся ресурсах,
выявленных потребностях народного хозяйства и их динамики. Такая
52
система предполагает определенную очерёдность использования моделей
для целей составления комплексного прогноза.
Разработка системы моделей прогнозирования проходит в три этапа:
На первом этапе разрабатываются отдельные модели и подсистемы
моделей, которые должны быть взаимно-увязаны и составлять единую
систему для целей прогнозирования, обеспечивающую взаимодействие
отдельных моделей.
На втором этапе создается система взаимодействующих моделей
прогнозирования, уточняются и согласовываются подсистемы моделей,
проверяется их взаимодействие, определяется последовательность
использования отдельных людей. На этом этапе также должны быть
составлены соответствующие программы для решения задач на ЭВМ.
Третий этап создания системы моделей прогнозирования в основном
связан с уточнением и развитием отдельных локальных систем и методик в
ходе практического их использования для целей комплексного
прогнозирования
Краткие выводы
Моделирование считается достаточно эффективным средством
прогнозирования возможного явления новых или будущих технических
средств и решений. Использование математического аппарата в
экономических
исследованиях
получило
название
экономикоматематического моделирования, которое представляет собой описание
экономических процессов и явлений в виде экономико-математических
моделей. Построение модели на основе предварительного изучения объекта
и выделение
его
существенных
характеристик,
экспериментальный
и теоретический анализ модели, Под системой
моделей прогнозирования следует понимать совокупность методик и
моделей, позволяющую дать согласованный и непротиворечивый прогноз
развития или состояния объекта в будущем',
Вопросы для обсуждения:
1. Классификация методов прогнозирования.
2. Сущность методов экспертной оценки
3.Значение и сущность метода экстраполяции
4.Что такое тренд
5.Как рассчитывается коэффициент корреляции
6.В чем заключается сущность расчета коэффициента Фишера
7.Роль метода корреляционного анализа
8.Сущность метода математического моделирования
Задачи по теме
Найти среднюю ожидаемую доходность, дисперсию,
среднеквадратическое отклонение , коэффициент
вариации, если ожидаемая доходность ценной бумаги по годам следующая: 1
год —6%, 2 год -12 %, 3 год -14%, 4 год- 8%.
53
10. Определите срок окупаемости инвестиций, используя метод потока
денежной наличности, если
известно, что объем инвестиций в проект составляет 400 тыс. руб.,
прогнозируемый годовой доход от
инвестиций в размере 300 тыс. руб., в том числе затраты составят 250 тыс.
руб. а) без учета дисконтирования
денежных средств б) с учетом дисконтирования.
Список рекомендуемой литературы:
1 Т.А.Агапова С.Ф.Серегина Макроэкономика тесты Учебное пособие
изд «
АСА» 2003. 357с.
1 Липшиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
2 Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие
Выпуск новый
Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический
факультет им М.В. Ломоносова МГУ 122с.
3 Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
4 А.С.Шапкин Экономические и финансовые ринки осинка, управление,
портфель шевеций 3-е изд. М. изд. «Дашковик» 2004. 544с.
5 Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория Учебное пособие изд.
«Экономика» 2004. 382с.
6 Под.редакций К.А.Хубиева Экономический рост и фактор развития
современной Узбекистана М. ТЕИС 2004. 726с.
8. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001
9. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
a. WWW. economyta - culty. uz.
b. Новости Узбекистана – www.uzreport.com
c. Информация, инновации, инвестиции – 2004 – http:\\
www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
Тема 4. Модели финансового прогнозирования.
План
4.1 Виды моделей финансового прогнозирования.
4.2 Модель динамического межотраслевого баланса.
4.3 Макроэкономические модели прогнозирования.
Ключевые слова: Модель, Статистическая модель, Динамическая
модель, Факторные модели, Межотраслевой баланс, Макроэкономические
модели
4.1 Виды моделей финансового прогнозирования
В экономическом и социальном прогнозировании широко используются
54
различные модели. Слово "модель" в переводе с латинского означает меру,
образец. В науке термин "модель" означает какой-либо условный образ
объекта исследования, а в прогнозировании - экономические или социальные
процессы.
Модель является, одним из важнейших инструментов финансового
прогнозирования, научного познания исследуемого процесса. Содержание
процесса моделирования является конструирование модели на основе
предварительного изучения объекта или процесса, выделения его
осуществляемых характеристик или признаков, теоретический и
экспериментальный
анализ
модели,
сопоставление
результатов
моделирования с фактическими данными об объекте или процессе,
корректировка и уточнение модели.
Определение виды моделей финансового прогнозирования могут
классифицироваться в зависимости от критерия оптимизации или
наилучшего ожидаемого результата.
С учетом фактора времени модели могут быть статическими (т.е. когда
ограничения в модели установлены для одного определенного отрезка
времени, в течение определенного периода). При этом минимизируются
затраты или максимизируется конечный результат. Или динамическими (в
этом случае ограничения установлены для нескольких отрезков времени при
той же минимизации или максимизации эффекта за весь период).
Принято различать следующие эконометрические модели: факторные,
структурные и комбинированные. Один и тот же тип модели, может быть
применим к различным экономическим объектам. В зависимости от уровня
агрегирования показателей развития народного хозяйства различают
макроэкономические,
межотраслевые,
межрайонные,
отраслевые,
региональные
модели. По аспектам развития народного хозяйства
различают" модели воспроизводства основных фондов, трудовых ресурсов,
системы финансов и ценообразования и др.
Факторные модели описывают зависимость уровня и динамики того или
иного экономического показателя от уровня и динамики влияющих на него
экономических показателей - аргументов (факторов).
Переменные эконометрической модели подразделяются на экзогенные
(внешние) и эндогенные (внутренние). Например, экзогенный фактор в
модели может представлять собой для предприятия ритмичность поставок,
эндогенный - наличие трудовых ресурсов на предприятии.
Факторные модели могут включать различное количество переменных
величин и соответствующих им параметров. Простейшими видами
факторных моделей являются однофакторные, в которых фактором является
какой-либо временной параметр. В этом случае анализ и прогноз какоголибо показателя осуществляется в зависимости от хронологического ряда
времени, и тем самым выявляются тренды (зависимости, характеризующие
общую тенденцию изменения какого-либо динамического ряда).
Многофакторные модели линейного, нелинейного типа позволяют
одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень и
55
динамику прогнозируемого показателя. Такими моделями могут быть
модели, описывающие макроэкономические производственные функции,
модели анализа спроса на отдельные предметы потребления в зависимости
от доходов населения, цен, уровня насыщения, рациональных корм
потребления и др.
Структурные модели описывают соотношения, связи между отдельными
элементами, образующими одно целое или агрегат. Эти модели являются
моделями структурно-балансового типа, где наряду с разбивкой какого-либо
агрегата на составляющие элементы рассматриваются взаимосвязи этих
элементов.
В зависимости от номенклатуры продукции, сырья различают
однопродуктовые и многопродуктовые модели.
К первым относятся модели, в которых установлено одно ограничение по
спросу на продукцию, вырабатываемую отраслью в целом, либо одно
ограничение на количество сырья или другого ресурса, потребляемого ею
В многопродуктовых моделях рассматриваются два и более ограничений
по спросу на продукцию, вырабатываемую отраслью в целом, и на
потребление сырья или любого другого ресурса
По степени влияния транспортного фактора модели оптимального
отраслевого планирования имеют две разновидности: производственная, в
которой транспортный фактор не учитывается, и производственнотранспортная, в которой он находит отражение.
Краткие выводы
Модель является, одним из важнейших инструментов финансового
прогнозирования, научного познания исследуемого процесса. Принято
различать следующие эконометрические модели: факторные, структурные
и комбинированные. Многофакторные модели линейного, нелинейного типа
позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на
уровень и динамику прогнозируемого показателя. Структурные модели
описывают соотношения, связи между отдельными элементами,
образующими одно целое или агрегат.
4.2. Модель динамического межотраслевого баланса.
Межотраслевой, баланс (МОБ) - это основополагающая модель
экономики, в которой показываются многообразные натуральные и
стоимостные связи в народном хозяйстве. Она позволяет определить
показатели производства и распределения продукции в народном хозяйстве
для ряда лет планового периода с учетом взаимосвязей производств,
капитальных вложений, трудовых ресурсов и объемов продукции по
отраслям. До недавнего времени формировать два вида МОБ в стоимостном
и натуральном выражениях Номенклатура МОБ в стоимостном выражении
по стране в целом насчитывает примерно 120 отраслевых позиций,
охватывающих всю сферу материального производства В натуральных МОБ
учитывается не все, а важнейшие продукты, представляющие примерно 80%
56
всего валового продукта В этом балансе отражается около 600 важнейших
наименований продукции
Модель натурально-стоимостного баланса содержит комплексную
характеристику народного хозяйства. Исходными данными для расчета
сбалансированного плана по модели натурально-стоимостного МОБа
являются показатели объема и структуры национального дохода, экспорта,
импорта и капитального ремонта.
По модели МОБа выполняются два типа расчетов:
первый тип, когда по заданному уровню конечного потребления
рассчитывается сбалансированный план производства и распределения
продукции, и второй тип, включающий смешанные расчеты, когда по
заданным объемам производства по одним отраслям (продуктам) и
заданному конечному потреблению в других отраслях рассчитывается
баланс производства и распределения продукции в полном объеме
Межотраслевой баланс представляет собой экономико-математическую
модель, образуемую перекрестным наложением строк и колонок таблицы, то
есть балансов распределения продукции и затрат на ее производство,
увязанных по итогам. Главные показатели здесь – коэффициенты полных и
прямых затрат.
Динамическая
модель
межотраслевого
баланса
характеризует
производственные связи народного хозяйства на ряд лет, отражает процесс
воспроизводства в динамике. По модели межотраслевого баланса
выполняются два типа расчетов:

Первый тип, когда по заданному уровню конечного потребления
рассчитывается сбалансированный объем производства и распределения
продукции.

Второй тип, включающий смешанные расчеты, когда по заданным
объемам производства по одним отраслям (продуктам) и заданному
конечному потреблению в других отраслях рассчитывается баланс
производства и распределения продукции в полном объеме.
Наибольшее
распространение
получила
матричная
экономикоматематическая модель межотраслевого баланса. Она представляет собой
прямоугольную таблицу (матрицу), элементы которой отражают связи
экономических объектов. Количественные значения этих объектов
вычисляются по установленным в теории матриц правилам. В матричной
модели отражается структура затрат на производство и распределение
продукции и вновь созданной стоимости.
Уравнение строк матрицы записывается следующим образом:
n
Хij + Уi = Хi
j =1
i= 1,2,…m;
Хij – поставка продукции отрасли i в отрасль j;
У i – конечная продукция отрасли i;
57
Хi – валовая продукция отрасли i.
Элементы строк представляют собой баланс распределения продукции,
произведенной в различных отраслях экономики. Сумма внутренних
производственных поставок и конечного продукта составляет валовой
выпуск отрасли.
Уравнение столбцов матрицы выглядит следующим образом:
n
Хij + Zj = Хj, где
j=1
Хij – затраты продукции отрасли i на производство продукции отрасли j;
Zj – затраты первичных ресурсов и вновь созданная стоимость в отрасли j;
Хj – валовые затраты включая вновь созданную стоимость в отрасли j.
Хi = Хj при i=j. При этом равенство одноименных строк и столбцов
означает, что стоимость распределенных и накопленных материальных благ
и услуг равна сумме стоимостей произведенных затрат и вновь созданной
стоимости.
Межотраслевой баланс известен в науке и практике как метод “затраты –
выпуск”, разработанный В.В. Леонтьевым. Этот метод сводится к решению
системы линейных уравнений, где параметрами являются коэффициенты
затрат на производство продукции. Коэффициенты выражают отношения
между секторами экономики (коэффициенты текущих материальных затрат),
они устойчивы и поддаются прогнозированию. Решение системы уравнений
позволяет определить, какими должны быть выпуск и затраты в каждой
отрасли, чтобы обеспечить производство конечного продукта заданного
объема и структуры. Для этого составляется таблица межотраслевых потоков
товаров. Неизвестными выступают выпуск и затраты товаров, произведенных
и использованных в каждой отрасли. Их исчисление с помощью
коэффициентов и означает объемы производства, обеспечивающие общее
равновесие. В случае выявления диспропорции с учетом заказов
потребителей, в том числе и государственных, составляется план-матрица
выпуска всех видов материальных благ и затрат на их производство.
Метод “затраты – выпуск” стал универсальным способом
прогнозирования и планирования в условиях, как рыночной, так и
директивной экономики. Он применяется в системе ООН, в США и других
странах для прогнозирования и планирования экономики, структуры
производства, межотраслевых связей.
Краткие выводы
Межотраслевой, баланс (МОБ) - это основополагающая модель
экономики, в которой показываются многообразные натуральные и
стоимостные связи в народном хозяйстве. Модель натуральностоимостного баланса содержит комплексную характеристику народного
58
хозяйства. Межотраслевой баланс представляет собой экономикоматематическую модель, образуемую перекрестным наложением строк и
колонок таблицы, то есть балансов распределения продукции и затрат на ее
производство, увязанных по итогам. Межотраслевой баланс известен в
науке и практике как метод “затраты – выпуск”, разработанный В.В.
Леонтьевым. Этот метод сводится к решению системы линейных
уравнений,
4.3 Макроэкономические модели в прогнозировании.
Экономико-математические модели в прогнозировании широко
используются при составлении социально-экономических прогнозов на
макроэкономическом уровне. К таким моделям относятся:
однофакторные и многофакторные модели экономического роста;
модели распределения общественного продукта (ВВП, НД);
структурные модели;
межотраслевые модели;
модели воспроизводства основных фондов;
модели движения инвестиционных потоков;
модели уровня жизни и структуры потребления;
модели распределения заработной платы и доходов и др.
При использовании этих моделей необходимо учитывать воздействие
факторного, лагового и структурного аспектов сбалансированности
экономики и их синтеза на основе принципа оптимальности.
Факторный аспект сбалансированности экономики основывается на
взаимосвязи между объемом выпуска продукции и затратами факторов
производства. Он сводится к определению такой пропорции между
факторами производства, которая позволяет обеспечить заданный выпуск
продукции. Для определения таких количественных пропорций
используются показатели эффективности затрат живого и овеществленного
труда и объемы этих затрат.
Лаговый аспект сбалансированности основан на распределении во
времени затрат факторов производства и достигаемого при их
взаимодействии эффекта. Главные лаговые характеристики связаны с
воспроизводством основных фондов, а значит и с затратами капитальных
вложений. Лаг – это запаздывание, временной интервал между двумя
взаимозависимыми экономическими явлениями, одно из которых является
причиной, а второе – следствием.
Структурный аспект сбалансированности основывается на пропорциях
между I и II подразделениями общественного производства и взаимосвязях
межотраслевых потоков продукции с элементами конечного потребления.
Структурные межотраслевые модели широко используются для составления
прогноза отраслевой структуры производства, основных производственных
фондов, производственных капитальных вложений и трудовых ресурсов.
Структурная сбалансированность народного хозяйства основывается на
59
пропорциях между производством и распределением продукции.
Производство общественного продукта может быть обеспечено при
различной интенсивности потоков взаимозаменяемых предметов труда, а
следовательно при разном соотношении между промежуточной и конечной
продукцией.
Краткие выводы
Экономико-математические модели в прогнозировании широко
используются при составлении социально-экономических прогнозов на
макроэкономическом уровне. При использовании этих моделей необходимо
учитывать воздействие факторного, лагового и структурного аспектов
сбалансированности экономики и их синтеза на основе принципа
оптимальности. Факторный аспект сбалансированности экономики
основывается на взаимосвязи между объемом выпуска продукции и
затратами факторов производства. Лаговый аспект сбалансированности
основан на распределении во времени затрат факторов производства и
достигаемого при их взаимодействии эффекта. Структурный аспект
сбалансированности основывается на пропорциях между I и II
подразделениями
общественного
производства
и
взаимосвязях
межотраслевых потоков продукции с элементами конечного потребления.
Вопросы для обсуждения:
1.Сущность моделирования
2.Виды моделей прогнозирования
3.Роль моделей прогнозирования
4.Роль межотраслевого баланса
5.Значение макроэкономических моделей
Кейс-стади
Определить хозяйственный риск фирмы по сделке, связанной с закупкой
партии товара, на основе метода ранжирования. Данные приведены в таблице.
Факторы риска
Вес фактора
Низкое качество
товара
Высокая цена
товара
Нарушение сроков
поставки
Проблемы
товародвижения
0.3
0.4
0.2
0.2
0.4
0.2
0.1
0.2
60
Вероятность наступления
Список рекомендуемой литературы:
1 Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
2 Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория Учебное пособие изд.
«Экономика» 2004. 382с.
3 Под.редакций К.А.Хубиева Экономический рост и фактор развития
современной Узбекистана М. ТЕИС 2004. 726с.
4 Б.М.Накрярекий Мировая экономика М. «Международные отношения»
2004. 424с.
5 Журавлева Г.П. экономическая теория микроэкономика 1,2 М. 2004
349с.
6 Р.С. Вечканов, Г.Р. Вечканова Макроэкономика 2-изд. М. 2004. 376с.
7 Ефимова М.Р и др. Практикум по общей теории статистика М. 2004.
8. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001 Co@libri
9. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
a. WWW. economyta - culty. uz.
b. Новости Узбекистана – www.uzreport.com
c. Информация, инновации, инвестиции – 2004 – http:\\
www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
Тема-5 Эконометрические модели инфляционных процессов.
План
5.1 Прогнозирование совокупного спроса.
5.2 Прогнозирование потребительского спроса.
5.3
Прогнозирование отраслевой структуры национальной
экономики.
5.4 Прогнозирование темпов инфляционного процесса.
5.5 Имитационная модель прогнозирования.
5.6 Модели комплексных методов.
Ключевые слова: Совокупный спрос, личные потребительские расходы,
потребительский спрос, объем валовых частных внутренних инвестиций,
структурное прогнозирование, МОБ, Инфляция, Инфляционный рост цен,
рыночной — открытая, нерыночной — подавленная, дефицит на товары,
издержки производства, дефлятор ВВП, номинальный ВВП, реальный ВВП,
Имитационная, комбинированные методы.
5.1 Прогнозирование совокупного спроса.
61
Совокупный спрос — это модель поведения всех хозяйствующих субъектов
(домохозяйств, фирм и правительства) как потребителей товаров и услуг,
которая показывает, сколько этих товаров и услуг при разных (возможных )
уровнях цен на них готовы купить эти субъекты.
Из курса макроэкономики известны ценовые и неценовые факторы
совокупного спроса. Обращает на себя внимание сходность состава
показателей, определяющих ВНП по сумме расходов, и неценовых факторов,
учитывающих совокупный спрос — АД:
ВВП = С+I + G+ X,
где С— личные потребительские расходы;
I — валовые частные внутренние инвестиции;
С — государственные закупки товаров и услуг;
Хп — чистый экспорт.
Совокупный спрос представляет собой сумму потребительских,
инвестиционных, государственных расходов и объема чистого экспорта. Если
сложить эти неценовые факторы, то получим значение совокупного спроса
при определенных ценах (средневзвешенной цене) на товары и услуги. В чем
же разница между ВВП и АД. Дело в том, что когда рассматриваются
потребительские расходы (С) как элемент ВВП, то учитывается только та
часть товаров и услуг, к которой предъявлен спрос, т.е. реализованная
продукция. В этом случае при анализе и прогнозе можно оперировать и
понятием личные потребительские расходы (С) и понятием потребительский
спрос. Но та часть ВВП, которая не нашла потребителя, включается в расчетах
ВВП в объем валовых частных внутренних инвестиций (I в виде изменения в
запасах товаров и услуг в качестве инвестиций. При этом увеличение запасов
означает, что произведено больше (предложение), чем продано (спрос), и это
увеличение должно учитываться в расчетах ВВП.
Если же наблюдается уменьшение запасов, то значит, что в этом году
продано больше, чем изготовлено, т.е. проданы товары, произведенные в
предыдущие годы. В этом случае необходимо сократить объем ВВП на
величину уменьшения запасов. Кроме того, в состав личных потребительских
расходов товаров длительного пользования (холодильники, телевизоры и
т.п.) включается лишь их амортизированная в этом году стоимость. Это
касается товаров, купленных как в этом году, так и в прошлые годы.
Оставшаяся, не проданная часть товаров длительного пользования, включается
в запасы в качестве инвестиций.
Краткие выводы
Совокупный спрос — это модель поведения всех хозяйствующих субъектов
(домохозяйств, фирм и правительства) как потребителей товаров и услуг,
которая показывает, сколько этих товаров и услуг при разных (возможных )
уровнях цен на них готовы купить эти субъекты. Совокупный спрос
представляет
собой
сумму
потребительских,
инвестиционных,
62
государственных расходов и объема чистого экспорта. Если сложить эти
неценовые факторы, то получим значение совокупного спроса при
определенных ценах (средневзвешенной цене) на товары и услуги.
5.2 Прогнозирование потребительского спроса.
В прогнозных исследованиях на краткосрочный и среднесрочный период
на макроуровне моделирование потребительского спроса занимает
приоритетное место. Это обусловлено тем, что потребительский спрос
определяет большую долю ВВП, влияет на структуру производства, общий
уровень цен (инфляцию), динамику цен в разных секторах экономики.
Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает
зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос
населения, от определяющих этот спрос основных факторов (располагаемый —
чистый — личный доход населения, уровень цен, уровень налогов на физических лиц, изменение процентной ставки по кредитам).
В общем случае функция потребительского спроса выглядит таким образом:
С= (ДЦ, До, Д, Д+1 КР, Н, АПр),
где ДЦ — изменения уровня цен, влияющих на спрос через эффекты
процентной ставки, богатства (или реальных кассовых остатков), импортных
закупок;
До — текущий располагаемый личный доход населения (оплата труда,
рента, проценты, дивиденды, трансфертные платежи и т.п.);
Д, — доходы прошлых лет (объем личного состояния, объем
ликвидных остатков, обеспеченность жилой площадью);
Д+1 — ожидаемые доходы будущих лет (реальные с учетом ожидаемой
инфляции или дефляции);
KP — задолженность потребителей по кредитам;
Н — уровень налогов на физических лиц;
ДПр — изменение процентной ставки по кредитам.
Для долгосрочных моделей можно добавить фактор изменения
численности населения, половозрастной структуры населения.
Для краткосрочного прогноза можно использовать кейнсианский вариант:
С = До
т.е. при неизменных (негибких, жестких) ценах в краткосрочном периоде
потребительский спрос зависит только от личного располагаемого дохода
текущего года.
В разных странах в зависимости от специфики национальной экономики и
теоретических концепций, преобладающих в правительстве, разрабатываются
модели личных потребительских расходов (личного потребления), или
потребительского спроса, отличающиеся по набору существенных факторов.
Как пример можно привести макроэкономическую линейную
63
эконометрическую модель, разработанную в США:
С= -0,47 + 0,999С_,+ 0,17 У, - 7,134ДРС,
где С — личное потребление, млрд. дол. ( в неизменных ценах); С , —
личное потребление в году предыдущем (базовом); У , — национальный
доход в базовом году; ДРС — индекс цен на товары личного потребления. В
довольно стабильной высокоразвитой системе США рост национального
дохода определяется простым экстраполяционным методом с
использованием тренда национального дохода, и он оказывается довольно
существенным фактором.
Краткие выводы
Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает
зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос
населения, от определяющих этот спрос основных факторов Для
краткосрочного прогноза можно использовать кейнсианский вариант, т.е.
при неизменных (негибких, жестких) ценах в краткосрочном периоде
потребительский спрос зависит только от личного располагаемого дохода
текущего года.В довольно стабильной высокоразвитой системе США рост
национального дохода определяется простым экстраполяционным
методом с использованием тренда национального дохода.
5.3 Прогнозирование отраслевой структуры национальной
экономики.
Структурные особенности распределения ресурсов, как и структурные
особенности потребностей, трансформируются через многоотраслевые
построения в изменение макроэкономических показателей.
Таким образом, роль прогноза структуры национальной экономики
заключается как в получении самостоятельных результатов, так и в
опосредовании
взаимосвязей
между
общеэкономическими
и
узкоотраслевыми прогнозами, а также между отраслевым разрезом прогноза
ресурсов и потребностей и общим прогнозом развития национальной
экономики, показателей ее роста.
В структурном прогнозировании используются различные способы
прогнозирования, т.е. комбинированное прогнозирование: экспертные оценки,
эконометрические модели, метод сценария, экономико-математические
модели, в том числе и метод разработки межотраслевого баланса (МОБ).
Как известно из курса макроэкономики, в основе МОБ лежит метод
«затраты-выпуск» (input-output), разработанный лауреатом Нобелевской
премии В.В. Леонтьевым.
Метод «затраты-выпуск» исходит из представления прогноза на перспективу
64
в виде результата численного решения системы уравнений общего равновесия
СЭС страны.
Эта система уравнений позволяет определить выпуск промежуточной
продукции каждой отрасли и затраты на изготовление, необходимые для
обеспечения производства конечного продукта заданного объема.
Уравнения имеют следующий вид:
Хi=апх[ + а 1 2 х 2 +....+ аЛ Kj
где Хi — валовый объем производства данной (i-й) отрасли;
ajj— коэффициенты прямых затрат, т.е. нормы расходования промежуточной
продукции отрасли (i) для производства продукции отрасли (j);
Кj — конечное непроизводственное потребление (спрос) продукции данной
(j-й) отрасли.
Если определен (спрогнозирован) спрос на продукцию всех отраслей,
можно, используя коэффициенты прямых затрат (технологические
коэффициенты), полученные на основе ретроспективного анализа,
просчитать объемы промежуточной продукции и соответственно валовой
продукции отраслей. Но ввиду того, что развитие технологий (НТП) снижает
расходы топливно-энергетических и материальных ресурсов на единицу
производимой продукции и позволяет перейти на более прогрессивное сырье и
материалы, комплектующие, узлы и схемы, в прогнозных расчетах
необходимо учитывать результаты прогноза НТП в различных вариантах.
МОБ разрабатывается, как известно, в натуральном и стоимостном
выражении. Существуют объективные трудности установления взаимосвязей
между данными стоимостного МОБ и стоимостными (финансовыми)
макроэкономическими показателями, т.е. между данными объема
производства отраслей и следующими показателями:
• прогнозным балансом доходов и расходов отраслей;
• прогнозным балансом доходов и расходов населения;
• объемом денежной массы, необходимой для обеспечения
нормального воспроизводственного процесса в экономической системе;
• консолидированным (с выделением федерального) бюджетом
государства.
Основная трудность состоит в том, что данные финансовой отчетности,
являющиеся основой формирования прогнозной информации, сводятся по
«хозяйственным отраслям», в которых производится разнородная продукция
(диверсификация производства), а МОБ построен согласно принципу
«чистой» отрасли, т.е. по однородной продукции на каждой строке в столбце
матрицы. Установление зависимостей по «чистым» отраслям очень важно,
так как позволяет оценить финансовую обеспеченность производителей и
воспроизводства ресурса определенного вида, а для бюджета и населения —
оценить доход от производства ресурса определенного вида.
65
Краткие выводы
В структурном прогнозировании используются различные способы
прогнозирования, т.е. комбинированное прогнозирование: экспертные оценки,
эконометрические модели, метод сценария, экономико-математические
модели, в том числе и метод разработки межотраслевого баланса Как
известно из курса макроэкономики, в основе МОБ лежит метод «затратывыпуск» разработанный В.В. Леонтьевым. Метод «затраты-выпуск» исходит
из представления прогноза на перспективу в виде результата численного
решения системы уравнений общего равновесия СЭС страны.
5.4 Прогнозирование темпов инфляционного процесса.
Инфляция — это обесценение национальной валюты. В результате этого
происходит обвальное повышение цен на товары и услуги (открытая
инфляция). Но если государство «замораживает» цены и действуют при этом
инфляционные факторы, то растет инфляционный потенциал (подавленная
инфляция), и если цены «отпустить», произойдет их лавинообразный рост.
Инфляция вызывает рост цен, но не всякий рост цен связан с инфляцией.
Рассмотрим инфляционные причины роста цен.
Прежде всего — это диспропорциональность, или несбалансированность,
государственных расходов и доходов, выражающаяся в дефиците
государственного бюджета. Если этот дефицит финансируется за счет займов
в центральном эмиссионном банке страны, другими словами, за счет
активного использования «печатного станка», это приводит к росту массы
денег в обращении, я, следовательно, повышению уровня цен.
Инфляционный рост цен может происходить, если аналогичными
методами
осуществляется
финансирование
инвестиций.
Особенно
инфляционно опасными являются инвестиции, связанные с милитаризацией
экономики. Так, непроизводительное потребление национального дохода на
военные цели означает не только потерю национального богатства.
Одновременно
военные
ассигнования
создают
дополнительный
платежеспособный спрос, что ведет к росту денежной массы без
соответствующего товарного покрытия. Рост военных расходов является
одной из причин хронических дефицитов государственного бюджета и
увеличения государственного долга в других странах, и это вынуждает
государство увеличивать денежную массу.
Общее повышение уровня цен связывается различными школами в
современной экономической теории и с изменением структуры рынка в
середине — конце XX в. Эта структура все меньше напоминает условия
конкуренции, когда на рынке действует много производителей и перелив
капитала не затруднен. Современный рынок — это в значительной степени
олигополистический рынок. А олигополия обладает известной степенью
власти над ценой. Стремясь к сохранению стабильных цен, олигополии обычно
не уменьшают цены в случае снижения спроса на их продукцию, а сокращают
66
производство, создавая определенный дефицит. Кроме того, в недрах
олигополии, как известно, из-за действий сильных профсоюзов формируется
инфляционная спираль «цены-зарплата-цены».
С ростом «открытости» экономики той или иной страны, все большим ее
втягиванием в мировые хозяйственные связи увеличивается опасность
импортируемой инфляции. Так, скачек цен на энергоносители в 1973 г.
(«энергетический кризис») вызвал рост цен на импортируемую нефть и — по
технологической цепочке — на другие товары. В условиях неизменного курса
валюты страна каждый раз испытывает воздействие «внешнего» повышения
цен на ввозимые товары.
Инфляция приобретает самоподдерживающийся характер в результате так
называемых инфляционных ожиданий. Многие ученые в странах Запада и в
нашей стране особо выделяют этот фактор, подчеркивая, что преодоление
инфляционных ожиданий населения и производителей — важнейшая (если
вообще не главная) задача антиинфляционной политики. Каков механизм
воздействия на экономику инфляционных ожиданий? Дело в том, что
население, сталкиваясь с повышением цен в течение длительного периода времени и теряя надежду на их снижение, начинает приобретать товары сверх
своих текущих потребностей. Одновременно люди требуют повышения
номинальной заработной платы и тем самым подталкивают текущий
потребительский спрос к расширению. Производитель устанавливает все более
высокие цены на продукцию, ожидая, что в скором времени сырье, материалы
и комплектующие изделия все больше подорожают. Начинается бегство от
денег. Пример из нашей российской экономики (январь—апрель 1992 г.). В
условиях высоких темпов инфляции производитель боялся, что поставщик
очень поднимет цены на свою продукцию, поэтому, заранее желая себя
обезопасить, многократно завышал цены на свою продукцию. В результате
цены (после их либерализации) подскочили не только на уровень
неудовлетворенного ранее платежеспособного спроса, но и на величину
инфляционных ожиданий. Итак, очевидно, расширение вследствие
инфляционных ожиданий текущего спроса стимулирует дальнейший рост цен.
Одновременно сокращаются сбережения и уменьшаются кредитные ресурсы,
что сдерживает рост производственных инвестиций и, следовательно,
предложение товаров и услуг. Экономическая ситуация в этом случае
характеризуется медленным увеличением совокупного предложения и
быстрым ростом совокупного спроса. Результат — общее повышение цен.
Инфляция присуща любому типу экономики (рыночной — открытая,
нерыночной — подавленная). Для переходной экономики Узбекистана
характерно взаимодействие двух видов инфляции: спроса и издержек,
находящихся
под
влиянием
различных
факторов,
отражающих
производственные, финансовые и социальные аспекты развития страны.
Важно установить временную связь между инфляцией и ее факторами, что
позволит осуществлять прогнозирование инфляционных процессов и
управлять ими. Зарождение нового витка инфляции обусловлено динамикой
этих факторов с некоторым временным лагом. Для исследования
67
соотношения между ростом денежной массы и ее товарным покрытием
необходим анализ динамики производства и уровня цен. Именно индекс цен
сигнализирует об инфляции. Рассмотрим подробнее этот показатель. Для
вычисления индекса цен берут отношение между совокупной ценой товаров и
услуг определенного набора (рыночной корзины) для временного периода и
совокупной ценой идентичной или сходной группы товаров и услуг в базовом
периоде. Обычно состав товаров в «рыночной корзине» подбирается таким
образом, чтобы группа была статистически представительной, включала как
можно больше товаров, которые приобретает все население. Выражается
индекс обычно в процентах:
Однако данный индекс оказывается ниже реального уровня инфляции по
ряду причин.
1. Цены повышаются прежде всего на новые виды продукции, которые
обычно не входят в состав «корзины». Поэтому индекс роста цен,
вычисленных «по корзине», оказывается более низким, чем исчисленных по
всей группе товаров, реализуемых в торговой сети
2. Может иметь место снижение качества товаров народного потребления
без уменьшения их розничной цены. Поданным отдельных исследователей, в
1987—1989 гг. наблюдалось ежегодное снижение качества товаров народного
потребления, выпускаемых советскими предприятиями, в среднем,
примерно на два процента при сохранении розничных цен, т.е. без уценки.
Падение качества это снижение потребительских свойств, полезности товара,
в связи с чем он продается по более дорогой цене единицы полезного
свойства. Таким образом, есть все основания рассматривать снижение
качества как адекватный рост индекса цен.
3. Наряду с указанными двумя факторами действует и третий, довольно
мощный, проявляющийся в экономике дефицита. Сам дефицит на товары
народного потребления является источником инфляции. Непосредственное
проявление инфляции, обусловленной дефицитом, наблюдается в росте тех
цен, по которым потребитель вынужден покупать товары на
неофициальном, «черном рынке», если он не имеет возможности приобрести
их на открытом рынке.
4. Рост потребительских цен может быть связан и с увеличением издержек
производства (ростом оптовых цен). Повышение цен в добывающих
отраслях, особенно в топливно-энергетическом комплексе, через
определенный промежуток времени сказывается на уровне затрат во всех
секторах народного хозяйства (включая услуги) по принципу «домино».
Происходит удорожание потребительского набора товаров и услуг и как
следствие увеличивается оплата
труда и социальные выплаты.
Таким образом, изменение индекса цен и прогнозирование его величины
зависит от различных факторов: состава «рыночной корзины», качества
продукции, издержек производства и величины дефицита на товары народного
потребления. Поэтому применение данного индекса недостаточно для
68
прогнозирования темпов инфляции.
Существует мнение, что нужно заменить показатель темпа прироста
потребительских цен показателями прироста дефлятора ВВП, показывающего
увеличение ВВП за счет роста цен:
D= N /R ,
где D — дефлятор ВВП;
N — номинальный ВВП;
R — реальный ВВП.
Как известно, у каждого из этих показателей ерь свои преимущества и
недостатки. Индекс цен (и соответственно темпы прироста) обладает
несомненными преимуществами перед индексом (темпа прироста) дефлятора
ВВП благодаря относительной простоте и оперативности расчетов. Без
больших затрат индекс цен можно определить не только для годовых, но и
месячных, а также недельных интервалов. Именно поэтому он широко
используется в самых различных целях — от теоретического анализа до
практических расчетов индексации доходов населения.
Из-за громоздкости расчетов дефляции ВВП они проводятся не чаще, чем
раз в квартал, но обычно раз в году — одновременно с определением годовой
величины реального и номинального ВВП. В связи с регулярными
корректировками в расчетах многих компонентов ВВП его окончательная
величина, а следовательно, и дефлятора ВВП неоднократно пересматриваются
(иногда и годы спустя). Причем это явление характерно не только для стран с
переходной экономикой, но и для высокоразвитых рыночных стран, располагающих сопоставимо более совершенной статистикой. Поэтому в
практических целях дефлятором ВВП пользуются редко. Тем не менее у
дефлятора перед индексом потребительских цен есть одно важное
преимущество — поскольку дефлятор рассчитывается для всех компонентов
ВВП (частное и государственное потребление, инвестиции, внешняя
торговля), то и инфляционные процессы, по крайней мере теоретически,
должны учитываться им полнее.
С помощью коэффициента корреляции доказано, что и индекс
потребительских цен, и дефлятор ВВП характеризуют, по сути, одно и то же
явление. Разница между ними не столь существенна, поэтому замена одной
переменной на другую при факторном анализе не может статистически
значимым образом повлиять на его результаты. Следовательно, замена
показателя прироста потребительских цен показателем темпов прироста
дефлятора ВВП, и наоборот, не может вызвать качественных изменений в
зависимостях, связывающих темпы инфляции с другими макроэкономическими показателями.
Однако многие экономисты утверждают, что при анализе и прогнозировании темпов инфляции изучения одного показателя недостаточно,
нужен комплексный анализ различных показателей.
Для предсказания динамики инфляции необходимо учитывать взаимное
влияние основных факторов экономического развития и определить
69
соответствующие временные лаги. Обычно же изучение вопроса
ограничивается анализом динамики денежной массы и индекса
потребительских цен. В разных странах разрабатываются различные модели
прогнозирования уровня инфляции, учитывающие специфику данной
национальной экономики. Приведем, как пример, модель MODJS,
разработанную в США для прогнозирования уровня инфляции. В этой
эконометрической модели были использованы следующие факторы —
аргументы:
• предполагаемое правительством изменение косвенных на-* логов
(т.е. налогов, включаемых в состав цены); ч • предполагаемое изменение
государственных субсидий (субвенций и дотаций);
• предполагаемое изменение цен на некоторые группы товаров и услуг,
контролируемых государством;
• известные положения трудовых соглашений и договоров между
правительством и фермерскими союзами относительно цен на
сельскохозяйственную продукцию;
• трансфертные платежи.
Все вышеприведенные факторы управляющие (инструментальные), так как
зависят от решений правительства, и в этом смысле они эндогенны.
Как факторы в модели использованы и некоторые экзогенные переменные:
• прогнозные цены на импортную продукцию;
• прогнозный уровень занятости и т.п.
Краткие выводы
Инфляция — это обесценение национальной валюты. В результате этого
происходит обвальное повышение цен на товары и услуги Общее повышение
уровня цен связывается различными школами в современной экономической
теории и с изменением структуры рынка в середине — конце XX в. Инфляция
приобретает самоподдерживающийся характер в результате так
называемых инфляционных ожиданий. Инфляция присуща любому типу
экономики (рыночной — открытая, нерыночной — подавленная). Для
переходной экономики Узбекистана характерно взаимодействие двух видов
инфляции: спроса и издержек, находящихся под влиянием различных факторов,
отражающих производственные, финансовые и социальные аспекты развития страны.
5.5 Имитационная модель прогнозирования.
Имитационная модель в отличие от аналитической представляет собой не
законченную систему уравнений, а развернутую схему с детально описанной
структурой и поведением изучаемого объекта. Для имитационного
моделирования характерно воспроизведение явлений, описываемых моделью,
с сохранением их логической структуры, последовательности чередования во
времени, взаимосвязей между параметрами и переменными исследуемой
70
системы.
Имитационные модели предназначены для получения информации о
моделируемой системе и выработки в последующем соответствующих оценок,
пригодных для формирования решений. В качестве примера рассмотрим
имитационную систему согласования производства и потребления в
многоотраслевой экономике (рис.5.10).
Система имеет два формализованных блока: имитации материального
производства и имитации сферы потребления. В системе предусмотрен
экспериментатор, который может распоряжаться несколькими параметрами
управления: распределением между отраслями капиталовложений, темпами
накопления, оплатой труда — зарплатоемкостью единицы продукции,
оптовыми и розничными ценами.
Экспериментатор осуществляет активный диалог с ЭВМ. Используется
информация о корректировочных показателях расчетного спроса на вид
продукции и его конечного производства отраслью. Если показатель
превышает единицу, значит, спрос на продукт выше предложения, если
меньше единицы, то наоборот. Корректировочные показатели и темпы роста
валовой продукции по отраслям анализируются экспериментатором с
позиции их допустимости. Если они нуждаются в изменении,
экспериментатор может менять тот или иной параметр управления. Например,
меняется распределение капиталовложений или совокупный доход населения
(через отраслевые коэффициенты зарплатоемкости) или масштабы цен.
Блоками определяются новые корректировочные показатели. Как только
экспериментатор приходит к выводу о достижении удовлетворительного
соотношения производства и потребления, он переводит систему к расчетам
на следующий год.
Таким образом, работа человеко-машинной имитационной системы
позволяет находить варианты прогноза, обеспечивающие наилучшее
соотношение между денежными доходами населения и объемами
предлагаемых товаров и услуг. Варьирование управляющих параметров,
оценка промежуточных и выбор окончательного решения возлагаются на
экспериментатора, множество возможных вариантов решения рассчитывается
на ЭВМ.
Имитационная деловая игра представляет собой дальнейшее развитие
имитационной системы и включает в себя наряду с основными элементами
(имитационной моделью и средствами анализа и обработки результатов
имитации) специальные инструктивные и другие средства, регламентирующие
воздействия экспертов-экспериментаторов, которые принимают решения и
заинтересованы в достижении наилучших результатов функционирования
моделируемой системы в будущем.
Игрокам должна предоставляться возможность осуществлять в
произвольные моменты времени запрос информации из широкого класса
данных. При создании игровой имитационной модели принято прежде всего
разрабатывать систему мотивации игроков и сценарий игры (описание ролей
содержится в должностных инструкциях). Одна часть моделей такого рода
71
рассчитана на использование компьютеров, другая — на безмашинную
имитацию.
Игровые имитационные модели могут строиться для объектов любого
уровня: от участка цеха до народного хозяйства в целом. Создание хорошей
модели требует больших затрат времени (до нескольких лет) и обходится
недешево, прогнозирование с ее помощью, т.е. проведение игры, также
требует серьезных усилий, так как число участников игры может доходить до
нескольких сотен. Однако, эти затраты оправданы, ибо такие модели
позволяют получить прогноз там, где никакой другой метод не работает.
Особенности имитационных моделей .
Имитационное моделирование имеет ряд преимуществ:
• возможность
применения
более
адекватных
реально
функционирующим объектам моделей и почти неограниченного
экспериментирования с моделью при различных допущениях;
• сравнительно
легкое
привнесение
в
модель
факторов
неопределенности, случайного характера многих переменных;
• сравнительно легкое отражение динамики процессов, временных
параметров, сроков, запаздываний.
Поскольку ИМ могут учитывать и неформализованные связи и
характеристики прогнозируемой системы (объекта), они способны наиболее
адекватно отобразить ее развитие. Но именно описание таких
неформализованных характеристик и представляет основную трудность при
построении имитационных моделей.
Особенно важно, что динамические ИМ позволяют делать выводы об
основных чертах развития системы, которые не зависят существенно от
начальных условий. Эти выводы, конечно, затем детализируются с помощью
других методов прогнозирования.
В то же время разработка и программирование для ЭВМ имитационных
моделей сопряжены обычно с весьма большими затратами труда и времени,
так как каждая из них по-своему уникальна.
Процесс прогнозирования на основе имитационного моделирования
включает в себя несколько основных этапов:
постановку задачи исследования, изучение прогнозируемой системы, сбор
эмпирической информации, выделение основных проблем моделирования;
формирование имитационной модели, выбор структуры и принципов
описания модели и ее подмоделей, а также допустимых упрощений,
измеряемых параметров и критериев качества моделей;
оценку адекватности имитационной модели и проверку достоверности и
пригодности моделирующего алгоритма по степени согласованности и
допустимости результатов контрольных экспериментов с входными данными;
планирование многовариантных экспериментов, выбор функциональных
характеристик прогнозируемой системы для исследования, определение
72
методов обработки результатов экспериментов;
работу с моделью, проведение расчетов и имитационных экспериментов;
анализ результатов, формирование выводов поданным моделирования,
окончательную разработку прогноза.
Следует отметить, что режим эксплуатации имитационной системы можно
трансформировать в форму имитационной деловой игры. Для этого необходимо,
чтобы, во-первых, в имитационном эксперименте участвовала группа
экспертов-экспериментаторов,
а,
во-вторых,
были
описаны
и
регламентированы действия участников в виде отдельных правил игры. В
имитационном эксперименте основной задачей каждого участника является
конструирование из возможных вариантов некоторой стратегии,
обеспечивающей по его мнению достижение наилучших результатов.
Краткие выводы
Имитационная модель в отличие от аналитической представляет собой не
законченную систему уравнений, а развернутую схему с детально описанной
структурой и поведением изучаемого объекта. Имитационные модели
предназначены для получения информации о моделируемой системе и
выработки в последующем соответствующих оценок, пригодных для
формирования решений. Имитационная деловая игра представляет собой
дальнейшее развитие имитационной системы и включает в себя наряду с основными элементами (имитационной моделью и средствами анализа и
обработки результатов имитации) специальные инструктивные и другие
средства, регламентирующие воздействия экспертов-экспериментаторов,
которые принимают решения и заинтересованы в достижении наилучших
результатов функционирования моделируемой системы в будущем.
5.6 Модели комплексных методов.
В связи с усложнением экономической системы, необходимостью учета
факторов неопределенности и случайных величин, динамичности взаимной
обусловленности текущих решений и последующих событий, комплексной
взаимозависимости между многими исследуемыми явлениями построение
традиционных экономико-математических моделей стандартного типа,
адекватных таким сложным системам, весьма затруднительно.
Как правило, моделирование сложных систем сталкивается с большой
размерностью задачи, значительным числом внутренних взаимосвязей,
различными вероятностными характеристиками.
К комбинированным относятся методы со смешанной информационной
основой.
К комплексным способами, наиболее часто применяемым для
прогнозирования такой сложной системы, как СЭС страны, можно
отнести:
73
•
•
•
•
метод исторических аналогий;
метод построения сценария;
эконометрические модели;
имитационные модели.
Краткие выводы
Как правило, моделирование сложных систем сталкивается с большой
размерностью задачи, значительным числом внутренних взаимосвязей,
различными вероятностными характеристиками.
Вопросы для обсуждения:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
его
7.
Какие ценовые и неценовые факторы совокупного спроса известны?
Что показывает макроэкономическая функция потребительского спроса
Какова роль прогноза структуры национальной экономики?
В каком выражении разрабатывается МОБ ?
Какие инфляционные причины роста цен Вы знаете?
От каких факторов зависит изменение индекса цен и прогнозирование
величины
В чем суть имитационных моделей
Задачи по теме
3. Банк выплачивает сложные проценты. Вкладчик хотел бы утроить
свои средства за четыре года.
Какую минимальную процентную ставку должен обеспечить Банк в этом
случае?
5.Вкладчик разместил в банке 15000 руб. Банк выплачивает сложные
проценты в размере 20 % годовых.
Сколько лет потребуется вкладчику для того, что бы его вклад достиг
6.41 160 руб.?
Список рекомендуемой литературы:
1 Журавлева Г.П. экономическая теория микроэкономика 1,2 М. 2004
349с.
2 Р.С. Вечканов, Г.Р. Вечканова Макроэкономика 2-изд. М. 2004. 376с.
3 Ефимова М.Р и др. Практикум по общей теории статистика М. 2004.
4 Парсаданов Г.А.,Прогнозирование национальной экономики М.,
Высшая школа,2002.
.
www.u-g.ru/catalog/details.php?id=67661
Электронная почта
a. http: \\ www. Review.uz \home\ azticle.asp? m=62Rio)=177
74
b. http: \\ www. Bibbio.rk\encazta\humanitarian\cicle.htm
Тема 6. Прогнозирование уровня инвестиционной деятельности и
капитального строительства.
План
6.1 Инвестиционная политика государства в современных условиях.
6.2 Факторы-индикаторы инвестиционного климата
6.2 Потенциал строительного комплекса страны и возможные пути его
сохранения и развития.
6.3 Прогнозирование инвестиционной деятельности в Узбекистане.
Ключевые слова: Инвестиционная политика. Государственная
инвестиционная политика. Инвестиционная стратегия. Стратегические
цели. Тактические цели. Инвестирование из средств бюджета.
Строительный комплекс. Потенциал строительного комплекса.
6.1 Инвестиционная политика государства в современных условиях.
Инвестиционная политика – это совокупность хозяйственных решений,
определяющих источники, размеры, структуру, основные направления
инвестиций, меры по их концентрации на важнейших участках
экономического развития и эффективному использованию. Объектом
инвестиционной политики является весь комплекс отраслей народного
хозяйства, обеспечивающий воспроизводственный процесс и научнотехническое развитие.
Государственная инвестиционная политика – это форма поведения
властных структур, подчиненная достижению научно-обоснованных целей и
рассчитанная на определенный период времени. Формализация целей
происходит через стратегические установки, а их реализация осуществляется
путем использования тактических приемов. Инвестиционной политики
присущи, следовательно, свои стратегия и тактика, являющиеся ее
составными и взаимосвязанными элементами.
Под инвестиционной стратегией следует понимать важнейшие цели и
задачи, которые достигаются и решаются путем расходования в
определенных направлениях инвестиционных средств. Стратегические цели
инвестиционной
политики
определяются
исходя
из
анализа
макроэкономической ситуации в стране. В обосновании выбора лучшего из
всех возможных вариантов стратегических целей и состоит главная
трудность в управлении инвестициями, в формировании соответствующей
политики.
Тактические цели инвестиционной политики реализуются через
конкретное распределение государством инвестиционных ресурсов между
различными субъектами экономики.
В условиях рыночных отношений государственная инвестиционная
75
политика охватывает инвестирование из средств бюджета. При этом
государство должно решать, каковы допустимые пределы, в которых
оправдано его прямое вмешательство в инвестиционный процесс, и каким
именно образом оно должно осуществляться, чтобы не ослаблялась, а,
напротив, усиливалась стимулирующая функция рыночных механизмов.
Как показывает анализ, в 90-е годы проводимая инвестиционная политика
не обеспечивала нормальное функционирование воспроизводственного
процесса и научно-техническое развитие страны. Подтверждением этого
могут служить следующие данные, характеризующие состояние
инвестиционного процесса в 90-е годы:
резкое снижение объема инвестиций, за 1992-1997 годы инвестиции в
основной капитал Узбекистана снизились от уровня 1990 года;
падение объема инвестиций до уровня, который в 3 раза ниже уровня,
необходимого для воспроизводства основных фондов, технологий и заделов,
а также для функционирования инвестиционого комплекса в целом;
ухудшение технологической структуры инвестиций в основной
капитал, снижение их активной части более чем в 2 раза;
несвоевременный ввод в действие производственных мощностей и
основных фондов, превышение нормативных сроков строительства более чем
в 2 раза;
рост объемов незавершенного строительства, приостановление
строительства;
снижение эффективности инвестиций.
Приведенные фактические данные показывают, что инвестиционная сфера
в Узбекистане находилась в кризисном состоянии, а проводимая
инвестиционная политика не обеспечивала эффективного использования
имеющихся ресурсов.
Основной причиной инвестиционного кризиса является снижение
реального накопления, что объясняется особо острым характером инфляции
в инвестиционной сфере, особенно в период с 1992 по 1994 год. Другими
факторами, сдерживающими инвестиционную деятельность, являются
дефицит инвестиционных ресурсов, неконкурентоспособность самого
инвестиционного комплекса, значительное сокращение спроса на
отечественную продукцию вследствие снижения доходов основной части
населения и конкуренции внешних производителей.
Преодоление инвестиционного спада предполагает формирование
активной инвестиционной политики, в большей мере соответствующей
особенностям современного состояния экономики.
Выделим ряд принципов, которые могли бы лежать в основе такой
инвестиционной политики.
1. Усиление координации инвестиционной политики и региональных
инвестиционных программ с целью обеспечения оптимального уровня
децентрализации инвестиционного процесса, повышения роли региональных
76
и внутренних источников накопления для финансирования инвестиционных
проектов.
2. Государственная поддержка предприятий за счет централизованных
инвестиций при переносе центра тяжести с безвозвратного бюджетного
финансирования на кредитование на возвратной и платной основе.
3. Создание мотивационного механизма привлечения крупных ресурсов
для формирования финансовой базы инвестирования на возвратной основе.
4. Размещение централизованных инвестиций и государственное
финансирование инвестиционных проектов производственного назначения в
соответствии с федеральными целевыми программами и исключительно на
конкурсной основе с предварительной экспертизой каждой инвестиционной
программы.
5. Определение
государственных
приоритетов
инвестиционной
политики.
6. Последовательная децентрализация инвестиционного процесса путем
повышения роли частного сектора в инвестировании экономики.
7. Значительное расширение практики совместного государственнокоммерческого финансирования инвестиционных проектов, в том числе с
привлечением капиталов частного бизнеса и иностранных инвесторов.
8. Использование
части
централизованных
(кредитных)
инвестиционных средств на реализацию особо эффективных и быстро
окупаемых инвестиционных проектов.
9. Совершенствование законодательной и нормативной базы с целью
привлечения иностранных инвестиций.
Кроме того, активизация инвестиционной политики и повышение
эффективности инвестиций предполагает решение и ряда других вопросов:
1. Необходимо
осуществить
значительное
сокращение
продолжительности инвестиционного цикла (в 3-4 раза), особенно
строительства.
За
последние
десятилетия
продолжительность
инвестиционного цикла составила для объектов производственного
назначения 18-20 лет, а в ряде случаев до 25 лет.
2. Необходимо осуществить прогрессивные изменения структур
капитальных вложений: отраслевой, воспроизводственной, технологической.
3. Следует ориентировать инвестиционную политику на сокращение
доли ручного труда в промышленности и строительстве.
4. Необходимо значительно повысить качество вводимых в
эксплуатацию объектов путем повышения технического уровня проектноизыскательских работ и качества строительства.
5. Больше внимания необходимо уделять экологическим мероприятиям
в области рекультивации земель, охране водных ресурсов, воздушного
бассейна и т.д.
Краткие выводы
Государственная инвестиционная политика – это форма поведения
77
властных структур, подчиненная достижению научно-обоснованных целей и
рассчитанная на определенный период времени. Стратегические цели
инвестиционной
политики
определяются
исходя
из
анализа
макроэкономической ситуации в стране. Тактические цели инвестиционной
политики реализуются через конкретное распределение государством
инвестиционных ресурсов между различными субъектами экономики.
Как показывает анализ, в 90-е годы проводимая инвестиционная
политика
не
обеспечивала
нормальное
функционирование
воспроизводственного процесса и научно-техническое развитие страны.
Основной причиной инвестиционного кризиса является снижение реального
накопления, что объясняется особо острым характером инфляции в
инвестиционной сфере, особенно в период с 1992 по 1994 год.
6.2 Факторы-индикаторы инвестиционного климата
В условиях рыночной экономики активная роль в региональном
стратегическом развитии принадлежат инвестиционной политике, которая,
как известно, включает в себя основные элементы: выбор источников и
методов финансирования инвестиций; определение сроков реализации;
выбор органов, ответственных за реализацию инвестиционной политики;
создание необходимой нормативно-правовой базы функционирования рынка
инвестиций; создание благоприятного инвестиционного климата (рис. 1).
Рис. 1. Взаимосвязь инвестиционной политики и инвестиционного
климата региона
Под инвестиционным климатом понимается среда, в которой протекают
инвестиционные процессы. Формируется инвестиционный климат под
воздействием политических, экономических, юридических, социальных и
78
других факторов, определяющих условия инвестиционной деятельности в
регионе и предопределяющих степень риска инвестиций.
Оценки инвестиционного климата колеблются в широком диапазоне от
благоприятного до неблагоприятного. Благоприятным считается климат,
способствующий активной деятельности инвесторов, стимулирующий
приток капитала. Неблагоприятный климат повышает риск для инвесторов,
что ведет к утечке капитала и затуханию инвестиционной деятельности.
На региональном уровне инвестиционный климат проявляет себя через
двухстороннее отношение предпринимательских структур, банков,
профсоюзов и других субъектов хозяйственных отношений и региональных
органов власти, На этом уровне как бы происходит конкретизация
обобщенной оценки инвестиционного климата в ходе реальных
экономических, юридических, культурных контактов как иностранных, так и
отечественных инвесторов с региональной средой (табл. 1).
Таблица 1.
Факторы, формирующие благоприятный инвестиционный климат
Наименование
Описание фактора
фактора
1. Объективные
1.1. ПриродноБогатые природные ресурсы
климатические условия
1.2. Географическое
Наличие границ с развитыми регионами России
положение
и иностранными государствами; наличие морского
и речного сообщения с другими регионами России
и иностранными государствами
1.3. Состояние
Постоянно поддерживается на благоприятном
окружающей среды
уровне
2. Субъективные
2.1. Научный
Неперегруженность общего числа организаций
потенциал
региона научными организациями;
высококвалифицированный научный потенциал
2.2. Экономическое
Высокая степень развитости рыночных
положение
отношений; диверсифицированность
экономической среды, наличие экономики
независимых финансового рынка и рынка
инвестиционных услуг; приемлемые ставки
экспортных и импортных пошлин; положительная
политика в области валютного курса
79
2.3. Законодательная
Стабильный правовой режим; жесткое
и нормативная база
регулирование отношений собственности;
законодательное закрепление налоговых льгот для
поддержки инвестиционной деятельности; наличие
механизма работы с городскими инвестиционными
проектами
2.4. Строительная
Наличие экономически независимого рынков
база
строительной продукции, строительных работ и
услуг; наращенные мощности строительных
организаций и предприятий
2.5. Фактор риска
Государственные гарантии защиты российских и
иностранных инвесторов от некоммерческих
рисков; невысокие риски осуществления
инвестиционной деятельности
2.6. Трудовые
Низкая доля населения пенсионного возраста;
ресурсы
общерегиональные данные о наличии различных
категорий трудовых ресурсов;
высококвалифицированный кадровый потенциал
2.7. Социальная
Крупные российские и иностранные
инфраструктура
консалтинговые и аудиторские организации,
институциональные инвесторы [2] ; развитая
экспортная система; наличие общедоступной
информации об инвестиционных проектах,
инвесторах и др. в регионе; развитые виды
инфрастуктур (транспортная, связи и т.д.)
Решению одной из важнейших проблем обеспечения экономического
роста в регионе способствует поступательное повышение инвестиционной
активности. Рост инвестиционной активности влияет на эффективность
производства и предпринимательства, устранение дефицита инвестиционных
ресурсов и т.д. То есть «инвестиционная активность и экономический рост
взаимообусловлены» [3] .
Главной особенностью инвестирования является создание и достаточно
развитая инфраструктура .
Другой особенностью инвестирования является наличие сильной
диверсифицированности экономической среды и сильного внутреннего
рынка. Это обеспечивает высокую финансовую стабильность финансов и
сравнительно невысокие риски осуществления инвестиционной
деятельности.
Третьей особенностью является наличие развитой среды привлечения
инвестиций. Все эти особенности характеризуют инвестиционный климат
как благоприятный [4] .
80
Перспективы развития инвестиционного процесса связаны с двумя
основными источниками: государственные ресурсы (средства бюджетов и
внебюджетных фондов), и частный капитал (собственные ресурсы
предприятий и организаций, отложенные средства населения, иностранные
инвестиции). Поскольку бюджетные средства не являются предметом
исследования , остановимся на работе властных органов по созданию
благоприятных условий для привлечения частных инвестиций.
Система мер, направленных на увеличение притока инвестиций в
экономику города и предупреждение их оттока:
- государственная поддержка инвестиционной деятельности (включая
предоставление налоговых льгот);
- создание прозрачной процедуры осуществления инвестиционной
деятельности;
- создание механизма работы с инвестиционными проектами [5] .
Особое значение для повышения эффективности инвестиционного
процесса имеют Законы, принятые Законодательным собранием СанктПетербурга:
Отсутствие такого законодательно закрепленного распределения не
способствует развитию градостроительства, как отдельного направления в
политике города. Без него не будет юридической базы для генерального
плана развития, а также будут трудности с утверждением градостроительной
документации по новым территориям.
Серьезным шагом вперед, в перспективу развития становится
Стратегический план. Предлагаемая модель развития подразумевает
сосредоточение усилий отраслевых органов управления на реализации
конкретных проектов в рамках определенных городским сообществом
приоритетных направлений и первоочередных проектов, в продвижении
которых город заинтересован до такой степени, что использует для этого
определенные финансовые стимулы. Упомянутые городские проекты
осуществляются из внебюджетных источников, причем первоначальные
затраты, составляющие, как правило, менее 1% от стоимости строительства,
употребляются на подготовку инвестиционных предложений, то есть на
информацию, призванную привлечь потенциальных инвесторов, причем
последняя не является собственно архитектурным проектом в привычном
понимании этих слов.
Предполагается, что пакет информации, совместно подготавливаемый
несколькими городскими ведомствами - Комитетом по градостроительству и
архитектуре, Комитетом по управлению городским имуществом, Комитетом
экономики и промышленной политики, Комитетом по государственному
контролю, использованию и охране памятников истории и культуры,
81
Комитетом финансов - будет содержать сведения о перспективных
градостроительных планах (пробивка автомагистралей, реконструкция
кварталов и т. п.), регламент или систему ограничений, связанных с
функциональными (определяющими разрешенные виды деятельности) и
пространственно-физическими параметрами (например, плотность
застройки, этажность), виды и условия обязательных платежей и
обременении (охранные обязательства, сервитуты и пр.), исходные данные о
наличии инженерных ресурсов, оценку недвижимости в рассматриваемой
зоне [6] .
За счет средств бюджета разрабатываются бизнес-планы инвестиционных
проектов, проводится экспертиза экономической эффективности
инвестиционных работ, обучаются сотрудники администрации в области
проектного финансирования,
Кроме содействия проектам, находящимся на стадии реализации,
администрация инициирует новые проекты, потенциально интересные для
инвесторов и учитывающие нужды региона. Разрабатываемый механизм
работы над инвестиционными проектами, в части их подготовки, включает в
себя следующие этапы:
1 этап – проработка общих принципов использования городской
территории, таких, как функциональное использование территории и
плотность размещения бизнеса.
2 этап – определение реальности проекта с точки зрения поиска
источников финансирования, определение основных этапов привлечения
ресурсов развития.
3 этап – разработка градостроительного регламента и более подробного
проекта развития территории, поиск инвестиционных ресурсов, маркетинг
объекта. Затем, в зависимости от результатов исследования рынка, продажа
на торгах права реализации крупного инвестиционного проекта, либо
проведение конкурса на подряд и на финансовое участие в проекте.
Созданный порядок разработки городских инвестиционных проектов
существенно увеличивает привлекательность города для инвестиций во все
виды инфраструктур.
Немаловажную роль в привлечении реальных инвестиций в экономику
играют различного рода программы, выставки, ярмарки и другие
мероприятия.
Благодаря проводимой инвестиционной политике, объемы инвестиций в
экономику , в том числе и иностранных (рис. 2), постоянно увеличиваются.
82
Достоверных исследований о мультипликационном эффекте средств,
вложенных в жилищное строительство в России. Однако, расчеты
проведенные в других странах, а также эмпирический материал,
свидетельствуют о том, что эффект значителен. Увеличение жилищного
строительства влечет за собой рост отраслей строительной индустрии –
деревообработки, стеклопромышленности, производства
металлоконструкций и многих других. Нельзя также забывать, что жилье
само по себе является структурообразующим благом, так как новое жилье
требует обновления мебели, электробытовой техники, да и почти всех
товаров длительного пользования. Следует заметить, что жилищное
строительство является стимулом развития самого широкого спектра
отраслей экономики в сравнении с другими приоритетами. Недаром
увеличение заказов на строительство жилья – главный показатель выхода
экономики из кризиса, а их уменьшение - первый признак депрессии.
Исходя из этой посылки состояние в жилищном секторе, В отличие от
средних показателей по стране, например, в Санкт-Петербурге, начиная с
1997 г., началось увеличение объемов жилищного строительства, такая же
тенденция продолжилась и в последующие годы. В 2000 г. в СанктПетербурге введено в эксплуатацию 1080,9 тыс.кв.м жилья, что составляет
100,8 % от уровня 1999 г. Вновь построено 167 многоквартирных жилых
домов (14344 квартир, 990,3 тыс.кв.м), реконструировано 22 жилых корпуса
(629 квартир, 54,7 тыс.кв.м), построено 215 индивидуальных домов (35,9
тыс.кв.м). За счет средств инвесторов и индивидуальных застройщиков
введено 1055,9 тыс.кв.м общей площади, что составило 97,6 % от общего
ввода. За счет бюджетных средств введено 25 тыс.кв.м.
Рис. 2. Динамика иностранных инвестиций в г. Санкт-Петербурге (млн.
долл. США) [7]
Не менее напряженные задачи установлены и на текущий 2001 г., в
котором намечается обеспечить ввод в эксплуатацию жилья за счет всех
83
источников финансирования в объеме, превышающем 1 млн.кв.м, в том
числе за счет средств инвесторов не менее 950 тыс.кв.м, за счет бюджетных
средств – 60 тыс. кв.м, за счет средств индивидуальных застройщиков 40
тыс.кв.м [8] . При этом ставится задача добиться ритмичного ввода жилья по
месяцам и посредством опционных торгов перейти к долгосрочному
планированию на два-три года.
Формированию благоприятного инвестиционного климата способствовует
ряд конкурентных преимуществ, которые позволяют привлекать
иностранные и отечественные инвесторы [9] .
Кроме того, для инвесторов привлекательным фактором является
принятая на областном уровне инвестиционная законодательная база,
отразившая весь лучший опыт регионов России.
Правительство постоянно работает над тем, чтобы увеличивать долю
частных инвестиций: российских, иностранных и смешанных, в том числе и
привлекать мелкого инвестора. Следует заметить, что малые предприятия
выступают, например, в роли поставщиков комплектующих для крупных
компаний, что является стимулом для развития малых предприятий. Таким
образом, одним из принципов развития инвестиционной привлекательности
области является создание равных возможностей для всех инвесторов, в том
числе мелких и иностранных.
К настоящему времени между Правительством Ленинградской области и
иностранными и российскими инвесторами заключено более 30 договоров об
осуществлении инвестиционной деятельности на общую сумму планируемых
инвестиций около 700 млн. долл. США, в том числе:
-
с иностранными инвесторами – на сумму 655 млн. долл. США;
-
с российскими инвесторами – на сумму около 50 млн. долл. США.
Следует отметить, что проблемы управления инвестициями связаны с
обеспечением инвесторам особых экономических условий. В связи с этим
притоку инвестиций способствует положительный налоговый климат:
существенные льготы по налогу на прибыль, по дорожным налогам и др.
Организации освобождаются от налогов в первые три года деятельности или
на срок их окупаемости. Кроме того, в соответствии с законом «Об
инвестиционном налоговом кредите» организации могут претендовать на
инвестиционный налоговый кредит, а также получать поручительства
Правительства по займам и кредитам .
Динамика роста объемов инвестиций в последние годы выглядит
следующим образом: 1997 г. – 110 млн. дол.; 1998 г. – 180 млн. дол.; 1999 г. –
340 млн. дол. За 2000 г. объем инвестирования за счет всех источников
84
финансирования на развитие экономики и социальной сферы области по
полному кругу предприятий и организаций составил 18 млрд. руб. За этот год
в экономику области поступил общий объем иностранных инвестиций на
сумму 380 млн. долл. США (в 1,3 раза больше уровня 1999 г.). Общая
потребность региона в инвестиционных ресурсах составляет сегодня не
менее 10 млрд. долларов США.
На развитие индивидуального жилищного строительства положительно
влияет выпуск строительных материалов на предприятиях .
Устойчивый рост объемов производства наблюдается практически на всех
предприятиях промышленности строительных материалов
Краткие выводы:
В условиях рыночной экономики активная роль в региональном
стратегическом развитии принадлежат инвестиционной политике Под
инвестиционным климатом понимается среда, в которой протекают
инвестиционные процессы. Формируется инвестиционный климат под
воздействием политических, экономических, юридических, социальных и
других факторов, определяющих условия инвестиционной деятельности в
регионе и предопределяющих степень риска инвестиций.
Перспективы развития инвестиционного процесса связаны с двумя
основными источниками: государственные ресурсы (средства бюджетов и
внебюджетных фондов), и частный капитал (собственные ресурсы
предприятий и организаций, отложенные средства населения, иностранные
инвестиции).
Особое
значение
для
повышения
эффективности
инвестиционного процесса имеют Законы, принятые Законодательным
собранием Серьезным шагом вперед, в перспективу развития стал
Стратегический план. Следует отметить, что проблемы управления
инвестициями связаны с обеспечением инвесторам особых экономических
условий. В связи с этим притоку инвестиций способствует положительный
налоговый климат: существенные льготы по налогу на прибыль, по
дорожным налогам и др.
6.3 Потенциал строительного комплекса страны и возможные пути
его сохранения и развития.
В широком понимании строительный комплекс охватывает все
предприятия и отрасли народного хозяйства, которые выступают в виде
заказчиков, поставщиков оборудования, механизмов и строительных
материалов, финансово-кредитную и банковскую систему, научно85
исследовательские и проектные организации и непосредственно само
население.
В узком понимании строительный комплекс включает только отрасли
строительной индустрии и промышленности строительных материалов,
проектные и научно-исследовательские организации, без фондосоздающих
отраслей (машиностроения, металлургии и др.).
По своей сути строительный комплекс является межотраслевым, так как
он обслуживает все отрасли народного хозяйства и использует их продукцию
в своей деятельности.
Под потенциалом строительного комплекса понимается совокупность
показателей определяющих его возможность качественно и в заданные сроки
удовлетворять запросы потребителей в необходимой им строительной
продукции. Среди этих показателей выделим следующие:
1) кадровые, к которым относят количество и качество рабочей силы и
специалистов, занятых на строительно-монтажных работах в подсобном
производстве;
2) показатели материально-технической оснащенности строительномонтажных организаций;
3) показатели финансового, экономического и научно-технического
саморазвития;
4) организационно-управленческие
показатели,
характеризующие
возможность адаптации строительных организаций к рыночным условиям;
5) показатели уровня развития проектной сферы в области
строительства;
6) показатели системы информации в сфере рынка труда, рынка
подрядных работ, инвестиций и др.
Анализ некоторых из указанных показателей свидетельствует, что за
последние годы потенциал строительного комплекса понес значительные
потери. Так, произошел отток рабочих кадров из высококвалифицированных
отраслей
капитального,
нефтегазапроводного,
энергетического,
строительства предприятий черной и цветной металлургии, машиностроения:
например, численность электросварщиков высшей квалификации снизилась в
10-15 раз. В значительной степени
уменьшилось количество
высококвалифицированных монтажников, рабочих других профессий,
работавших на строительстве мостов, путепроводов, тоннелей, тепловых и
атомных электростанций.
В связи с сокращением объема строительных работ многие строительные
организации перестали выполнять свои основные функции и
преобразовались в снабженческо-сбытовые и коммерческие организации.
В 90-е годы в строительных организациях значительно сократился парк
строительных машин, снизился удельный вес высокопроизводительной
техники. При этом доля рабочих, занятых тяжелым ручным трудом составила
65-70 %. Износ фондов в ряде отраслей строительно комплекса (цементная
промышленность,
промышленность
строительных
материалов,
86
крупнопанельное домостроение) превысил 50 %.
Численность работников в проектных
сократилась с 1990 года более чем 2.5 раза.
организациях
Узбекистана
Таким образом, мобилизационная способность строительного комплекса к
развертыванию своей деятельности в объемах, достаточных для развития
экономики, невысока и во многом будет определяться не только отсутствием
инвестиций. Поэтому требуется принятие комплекса мер, способных
предотвратить распад строительного комплекса и повысить его
мобилизационную готовность до необходимого уровня. В числе таких мер
могут быть следующие:
1. Выработка целостной концепции развития всего инвестиционного
комплекса с учетом современного кризисного состояния экономики
Узбекистана исходя из ближайших (2000-2002 гг.) и перспективных (до 2010
года) национальных интересов. Известно, что существует тесная связь между
объемами строительного и промышленного производства: спад
промышленного производства ведет к сворачиванию строительства и
наоборот. Кроме того, требуется значительно усилить координацию
деятельности основных звеньев инвестиционного комплекса: изыскательских
работ, проектирования, добычи и переработки минерального сырья,
обеспечение оборудованием и транспортом, строительства объектов.
2. Обоснование наиболее результативных направлений использования
ограниченных ресурсов централизованных капитальных вложений.
3. Интенсификация рыночных механизмов, их инфраструктурных
составляющих (банков, бирж, инвестиционных фондов, страховых
компаний), а также институциональных финансовых структур, создаваемых
на основе привлеченных средств населения (ипотечных банков,
негосударственных пенсионных фондов, спецжилсчетов и др.).
4. Пересмотр ранее принятых, но не работающих законов и указов в
сфере инвестиций и стимулирования инвестиционной деятельности.
5. Использование новых возможностей хозяйственной и финансовой
самостоятельности субъектов Узбекистана, а также преимуществ свободных
экономических зон в направлении активизации инвестиционной
деятельности.
6. Ускорение темпов НТП в строительном производстве, увеличение
объема перспективных исследований и разработок, обновление и
техническое перевооружение парка строительных машин, широкое
использование лизинговых операций, в том числе и с зарубежными странами.
Краткие выводы:
По своей сути строительный комплекс является межотраслевым, так
как он обслуживает все отрасли народного хозяйства и использует их
продукцию в своей деятельности.
Под потенциалом строительного комплекса понимается совокупность
показателей определяющих его возможность качественно и в заданные
87
сроки удовлетворять запросы потребителей в необходимой им
строительной продукции. В связи с сокращением объема строительных
работ многие строительные организации перестали выполнять свои
основные функции и преобразовались в снабженческо-сбытовые и
коммерческие организации.
Известно, что существует тесная связь между объемами
строительного и промышленного производства: спад промышленного
производства ведет к сворачиванию строительства и наоборот.
6.4 Прогнозирование инвестиционной деятельности в Узбекистане.
В соответствии с оптимистическим вариантом прогноза института
научного прогнозирования АН при условии стимулирования производства и
повышения его экономической эффективности возможно увеличение объема
подрядных строительных работ и доведение их к 2005 году до уровня 1990
года. Значительно улучшатся при этом и другие показатели инвестиционной
деятельности.
По реалистическому варианту прогноза при условии сохранения в
перспективе нынешней экономической политики государства произойдет
сужение сфер строительной деятельности. Весьма вероятна в этом случае
возможность продолжения строительства (но в постепенно затухающем
темпе) только в отдельных секторах экономики, в частности, в жилищном
строительстве, ТЭКе и практически полное его приостановление в других
отраслях народного хозяйства.
Краткие выводы.
Под потенциалом строительного комплекса понимается совокупность
показателей определяющих его возможность качественно и в заданные
сроки удовлетворять запросы потребителей в необходимой им
строительной продукции. По реалистическому варианту прогноза при
условии сохранения в перспективе нынешней экономической политики
государства произойдет сужение сфер строительной деятельности
Вопросы для обсуждения:
1.Как происходит формализация целей?
2. Как осуществляется формализация целей?
3. Каким образом определяются стратегические цели инвестиционной
политики?
4. Какие задачи выполняют тактические цели инвестиционной политики?
5. Почему проводимая в 90-е годы инвестиционная политика не
88
обеспечивала
процесса?
нормальное
функционирование
воспроизводственного
6. Решение каких вопросов предполагает преодоление инвестиционного
спада?
7. Почему строительный комплекс является межотраслевым?
Кейс-стади
18.Имеются данные о доходности планируемого инвестиционного проекта
и состоянии рынка в целом:
Возможные
состояния
экономики
Глубокий спад
Небольшой
спад
Средний
уровень
Умеренный
подъем
Бурный рост
Вероятность
Доходность с учетом состояния
(%)
осуществлен
Рыночна
Проекта
ия
я
0.05
30
20
0.25
5
10
0.35
15
20
0.20
20
25
0.15
25
30
Список рекомендуемой литературы:
1. Т.А.Агапова С.Ф.Серегина Макроэкономика тесты Учебное пособие
изд «
АСА» 2003. 357с.
2. Липшиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
3.
Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие
Выпуск новый
Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический
факультет им М.В. Ломоносова МГУ 122с.
4. Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
5. А.С.Шапкин Экономические и финансовые ринки осинка, управление,
портфель шевеций 3-е изд. М. изд. «Дашковик» 2004. 544с.
6. Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория Учебное пособие изд.
«Экономика» 2004. 382с.
7. Под.редакций К.А.Хубиева Экономический рост и фактор развития
современной Узбекистана М. ТЕИС 2004. 726с.
8. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001 Co@libri
89
9. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
a. WWW. economyta - culty. uz.
b. Новости Узбекистана – www.uzreport.com
c. Информация, инновации, инвестиции – 2004 – http:\\
www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
Тема 7. Прогнозирование макроэкономических последствий изменения
налоговых ставок
План
7.1. Макроэкономические аспекты изменения налоговых ставок
7.2. Международный опыт оценки воздействия бюджетно-налогового
регулирования на экономический рост
7.3
Методические подходы к моделированию изменения налоговых
ставок
Ключевые слова: Фискальная политика бездефицитности бюджета
формирования налогов оптимальный уровень, уровень и структура
совокупного спроса, механизм рыночного спроса, дестимулирует
инвестиционные процессы,
7.1. Макроэкономические аспекты изменения налоговых ставок
Фискальная политика предполагает использование возможности
правительства взимать налоги и расходовать средства государственного
бюджета не только на закупку товаров и услуг, но и для регулирования
устойчивого функционирования рыночной экономики и решения различных
социальных задач. Основным рычагом фискальной политики государства
является налоговая политика представляющая собой комплекс мер в области
изменения налоговых ставок, направленных на установление оптимального
уровня налогового бремени в зависимости от характера поставленных в
данный момент макроэкономических задач.
Очевидно, чем выше налоги, тем меньшим доходом будет располагать
субъект, а значит меньше покупать и сберегать. При подробном
рассмотрении обнаруживается, что ни производителю, ни потребителю не
выгодно работать при чрезмерно высоких ставках налога. Поэтому разумная
налоговая политика предполагает всесторонний учет тех факторов, которые
могут стимулировать либо тормозить экономическое развитие и
благосостояние общества.
Сокращение налогов приводит к росту совокупного спроса, одно90
временно с которым растет реальный объем ВВП. Одновременно происходит сокращение поступлений в бюджет, следствием чего является
появление или нарастание бюджетного дефицита. Такая фискальная
политика приводит фактически к дефицитному финансированию, но
обеспечивает сокращение падения производства.
Начиная с 80-х годов, в связи со снижением доли государственного
сектора в экономике развитых стран и уменьшением экономической роли
государства (сокращением его прямого вмешательства в экономику в
основном через снижение государственных расходов) налоговая политика
наряду с выполнением регулирующих функций стала средством
обеспечения бездефицитности бюджета. В условиях развитой экономики эта
цель достигается не посредством усиления налогового бремени на
производителей и физических лиц, а расширением налоговой базы и
сокращения государственных расходов на фоне широкомасштабного и
целенаправленного снижения налогов.
Использование же принципа формирования налогов от доходной части
бюджета с целью достижения его бездефицитности неизбежно ведет к
установлению завышенных норм налогообложения. При этом игнорируется
объективная зависимость между величиной налоговой ставки и ростом
поступлений в бюджет.
Совокупный уровень налогообложения не должен выходить за допустимые
пределы, иначе он будет носить угнетающий и запретительный характер.
Чрезмерный налоговый пресс провоцирует резкое сокращение базы
налогообложения, поскольку препятствует созданию новых предпринимательских структур и обрекает на массовые банкротства уже
существующие. В результате продолжается спад производства, а значит,
резко сокращаются поступления в бюджет, что ставит под сомнение
осуществимость антиинфляционной стратегии: иного выхода, кроме дополнительной эмиссии денег, в этих условиях не предвидится.
Таким образом, оптимальный уровень налогового изъятия предполагает
такое совокупное бремя на юридических и физических лиц, при котором
налоги не оказывают угнетающего воздействия на предпринимательскую и
инвестиционную деятельность, а также на жизненный уровень населения,
одновременно обеспечивая в необходимом объеме поступления в бюджет. То
есть налоговые методы используются в качестве рычага, влияющего на
экономическое поведение хозяйственных субъектов и стимулирующего их
производственную и инвестиционную деятельность.
В основе формирования налоговой политики лежат, таким образом, две
взаимно увязанные методологические посылки: 1) использование налоговых
платежей для формирования доходной части бюджетов различных уровней и
решение фискальных задач государства; 2) использование налогового
91
инструмента в качестве косвенного метода регулирования экономической
деятельности.
При формировании налоговой политики также должны учитываться
теоретические аспекты влияния изменения ставок налогов на макроэкономическую среду:
• Налоги влияют на уровень и структуру совокупного спроса, и через
механизм рыночного спроса могут содействовать росту производства или
тормозить его (например, налог на добавленную стоимость НДС). Поэтому при
моделировании изменения данного налога можно использовать прямую
линейную зависимость НДС от функции потребления, которая в свою очередь
зависит от располагаемых доходов домашних хозяйств.
• При изменении налогов подвергаются изменению сбережения в экономике и, следовательно, направляемые в экономику инвестиции (например изменение того же НДС). На инвестиционные возможности
предприятий оказывает воздействие также изменение ставки налога
на прибыль. При ее росте происходит сокращение чистой прибыли
предприятий, что определяет снижение доходности вкладываемого
капитала. Это дестимулирует инвестиционные процессы, сокращает
приток иностранного капитала, приводит к росту теневой экономики и
усиливает утечку собственного капитала из страны. Отток капитала в
свою очередь подрывает процесс реформ и инвестиций и структурных
преобразований. Поэтому налоговое законодательство должно поощрять
накопление и инвестирование капитала
• От размера налогов зависит соотношение между издержками
производства и ценой товаров и услуг. Данное соотношение является для
предпринимателей определяющим в процессе использования и реализации
производственных мощностей, обеспечении рентабельности производства.
К таким налогам следует отнести налоги, которые включаются в
себестоимость производимой продукции (ресурсные платежи, налог на
имущество и др.).
• Размер налогов определяет уровень оплаты труда, так как она включает
налоговые платежи. Когда повышаются налоги на доходы физических лиц,
располагаемые доходы граждан снижаются. Каждый в отдельности должен
работать больше, чтобы получить прежний уровень доходов, который он
имел бы до повышения налогов. Обычно люди начинают искать
дополнительное место работы вместо того, чтобы повышать
продуктивность на своем основном рабочем месте. Это в свою очередь
способно привести к снижению производительности труда, сокрытию
неучтенных доходов, дополнительным увольнениям, росту безработицы.
Выработка налоговой политики - задача очень сложная. Формирование
92
налоговой политики должна происходить одновременно с развитием
параллельных блоков реформы - изменениями в системе собственности,
ценообразования, реформированием банковской сферы, денежнокредитной политики и т.п. Поэтому в любой конкретный временной
промежуток каждый следующий шаг на пути создания системы налогообложения во многом определяется принятием конкретных решений по
другим направлениям реформы.
На выбор направления налоговой политики влияют следующие факторы:
общая экономическая ситуация в стране, характеризующаяся темпами роста
(падения) производства; уровень инфляции; кредитно-денежная политика
государства; соответствие между сферой производства, находящейся под
государственным контролем и приватизированным сектором.
Краткие выводы.
Основным рычагом фискальной политики государства является налоговая
политика представляющая собой комплекс мер в области изменения
налоговых ставок, направленных на установление оптимального уровня
налогового бремени в зависимости от характера поставленных в данный
момент макроэкономических задач. Начиная с 80-х годов, в связи со
снижением доли государственного сектора в экономике развитых стран и
уменьшением экономической роли государства (сокращением его прямого
вмешательства в экономику в основном через снижение государственных
расходов) налоговая политика наряду с выполнением регулирующих функций
стала средством обеспечения бездефицитности бюджета. Совокупный
уровень налогообложения не должен выходить за допустимые пределы, иначе
он будет носить угнетающий и запретительный характер. В основе
формирования налоговой политики лежат, таким образом, две взаимно
увязанные методологические посылки При изменении налогов подвергаются
изменению сбережения в экономике и, следовательно, направляемые в
экономику инвестиции
7.2. Международный опыт оценки воздействия бюджетно-налогового
регулирования на экономический рост
Анализ методов и моделей, используемых в мировой практике для оценки
эффективности
действующей
налоговой
системы
и
прогноза
макроэкономических последствий от изменения ее параметров, позволяет
выделить два основных направления.
Первое (традиционное) - делает основной акцент на детальном описании
налоговой системы при упрощенном представлении экономики в целом и
ее важнейших секторов. Общей чертой этих работ является то, что
исследователи оценивают последствия налоговой реформы для собираемости
доходов бюджета, либо анализируют последствия уже осуществленных
93
реформ, прежде всего для получения оценки возможностей государства в
выполнении своих обязательств. В них используют методики упрощенных
линейных расчетов, индексные и сопоставительные методы, элементы
эконометрического подхода, но не исследуют взаимосвязей между
различными секторами экономики и экономическими агентами.
Данное направление характерно, прежде всего, для стран с переходной
экономикой, которые испытывают определенные трудности в сфере
создания современной системы комплексного макроэкономического
анализа и статистики. Здесь отметим модели Института экономики РАН по
анализу последствий первого этапа налоговой реформы России, переходу в
2001 году к плоской 13%-ной ставке подоходного налога и введении
регрессивной шкалы единого социального налога, и модели Российской
Экономической
экспертной
группы
по
анализу
последствий
реформирования налога на прибыль, осуществленного в 2002 году.
Второй подход основан на применении современной макроэкономической теории и возможностей системы национальных счетов, включая
таблицы "затраты-выпуск " (межотраслевого баланса). Речь идет о модели
общего равновесия (CGE - Computable General Equilibrium), развиваемой в
направлении детального учета налоговых параметров и их взаимосвязей с
показателями финансового положения отраслей и секторов экономики, а
также с макроиндикаторами. В последние годы этот подход получает все
большее применение во многих странах для исследования влияния разного
рода макроэкономических реформ на различные параметры экономической
системы.
Данный методический подход активно использовался в разных странах
при оценке реформ налоговой системы (модель Слемрода для Турции,
модель Плюмба для Великобритании, модели Бургиньона и др.). Отметим
российскую модель ЦЭФИР по анализу последствий отмены налога с
продаж и снижения ставки налога на добавленную стоимость для
экономики России, применена комбинация модели общего равновесия и
методики микростимуляций, описывающей выборку домохозяйств в
экономике.
В Польше используется широкий арсенал эконометрических методов и
моделей, основанных на использовании основополагающих теоретических
закономерностей взаимодействия ВВП, инвестиций, экспорта и других
макроиндикаторов, адаптированных к польской экономике.
В результате анализа современного зарубежного опыта авторы пришли к
выводу о необходимости использования таблицы «затраты-выпуск» и
элементов эконометрики для исследования проблем совершенствования
налоговой системы Узбекистана.
94
Краткие выводы.
Анализ методов и моделей, используемых в мировой практике для оценки
эффективности действующей налоговой системы и прогноза
макроэкономических последствий от изменения ее параметров, позволяет
выделить два основных направления.
Первое (традиционное) - делает основной акцент на детальном описании налоговой системы при упрощенном представлении экономики в
целом и ее важнейших секторов. Второй подход основан на применении
современной макроэкономической теории и возможностей системы
национальных счетов, включая таблицы "затраты-выпуск " В результате
анализа современного зарубежного опыта авторы пришли к выводу о
необходимости использования таблицы «затраты-выпуск» и элементов
эконометрики для исследования проблем совершенствования налоговой
системы Узбекистана.
7.3 Методические подходы к моделированию изменения налоговых ставок
Начальным этапом прогноза макроэкономических последствий
изменения ставки налогов является формирования альтернативных
сценариев намечаемых изменений в налоговой системе. При этом
изменения могут касаться не только налоговых ставок, но и принципов
расчета
налогооблагаемой
базы,
механизмов
налогового
администрирования, условий предоставления налоговых льгот, требований
к расходной части бюджета и к другим аспектам бюджетно-налоговой
политики.
В основе сценариев лежат требования по реформированию налоговой
системы Республики Узбекистан, направленные на:
- снижение налогового бремени как одного из условий обеспечения
экономического роста;
- упрощение налоговой системы, снижение налоговых изъятий и уменьшение количества налогов в целях стимулирования роста доходов
предприятий, личных доходов, повышения занятости населения и
добровольного отказа от теневой экономической деятельности;
- обеспечение постоянства условий налогообложения как минимум в
течение года;
- осуществление мер по расширению налоговой базы;
- усиление налоговой ответственности и усовершенствование системы
администрирования налогов как одного из условий повышения уровня
собираемости налогов и сборов;
- совершенствование системы налогообложения в сфере частного,
малого и среднего бизнеса, дехканских и фермерских хозяйств;
95
- поэтапное выравнивание условий налогообложения для всех налогоплательщиков через отказ от неэффективных налоговых льгот, и
корректировка норм в налоговом законодательстве, искажающих
экономическое содержание налогов.
Исходя из этих требований, в процессе проведения модельных
экспериментов, должны отрабатываться вопросы, связанные с:
- альтернативами выбора видов налогообложения, по которым предполагается снижение уровня налогового пресса;
- величиной снижения налоговых ставок;
- вариантами выравнивания налогового пресса между основными отраслями и секторами экономики;
- альтернативами в достижении роста собираемости налогов по раз
личным видам и в различных секторах экономики;
- ограничениями на допустимый рост дефицита бюджета, вызываемый
снижением налоговых поступлений в начальный период введения в
действие новой редакции налогового кодекса.
По видам налогообложения альтернативами могут быть: акцент на
косвенные налоги, обеспечивающие основной вклад в бюджетные доходы
(НДС, акцизы), акцент на косвенные налоги внебюджетных фондов
(социальный налог, налоги на производство, включаемые в стоимость
продукции), акцент на прямые налоги (налог на прибыль, подоходный налог).
Существенно могут различаться и величины снижения налоговых ставок.
Для подготовки сценариев выравнивания налогового пресса можно
использовать количественные оценки степени разброса отраслевых
фактических налоговых ставок к среднему значению по экономике в целом,
выраженные в единицах стандартного отклонения.
Набор рабочих сценариев должен быть достаточно широк, чтобы имелась
возможность выбора по результатам модельных экспериментов нескольких
сценариев с наилучшими характеристиками, отвечающими заданным
критериям и требованиям. В качестве таких критериев можно использовать
следующие макроэкономические оценки и индикаторы:
• Изменение величины ВВП и других макроэкономических индикаторов;
• Изменение доходов бюджета и его дефицита;
• Изменение структуры экономик (доли добавленной стоимости в
выпуске, соотношения обрабатывающих и добывающих отраслей, доли
промышленности в ВВП и т.д.);
• Изменение конечного спроса со стороны различных секторов экономики;
• Оценки возможности создания дополнительных рабочих мест.
Кроме того, используемые в расчетах сценарии должны вписываться в
96
общую стратегию реформирования экономики, дополняя и конкретизируя ее
в части налоговой политики.
Краткие выводы.
Начальным этапом прогноза макроэкономических последствий
изменения ставки налогов является формирования альтернативных
сценариев намечаемых изменений в налоговой системе. По видам
налогообложения альтернативами могут быть: акцент на косвенные
налоги, обеспечивающие основной вклад в бюджетные доходы (НДС, акцизы),
акцент на косвенные н
1.4 Построение эконометрической модели, основанной на рядах
динамики
Структура
эконометрической
модели.
Для
построения
эконометрической модели оценки влияния изменения ставок налогов на
макроэкономическую
среду
были
использованы
существующие
макроэкономические тождества и подходы к анализу макроэкономических
процессов. Общая схема оценки последствий изменения налогов на
макроиндикаторы представлена на рисунке 2 и рассмотрена ниже.
В ходе анализа рядов динамики основных макроэкономических параметров и налоговых поступлений выявлены количественные закономерности, которые определили структуру эконометрической модели,
включающий ряд взаимосвязанных уравнений.
С учетом сформулированных выше требований, в качестве предположений
в расчетах использованы умеренное снижение ставок по всем видам налогов
при
неизменности
макроэкономических
условий
и
параметров
внешнеэкономической деятельности. При этом важной особенностью
модели является, что пределы изменения налоговых ставок ограничиваются
заданным допустимым уровнем дефицита бюджета.
Ядро модели составляет связующее уравнение расчета динамики
реального ВВП и 4 представленных ниже уравнения:
Уравнение расчета динамики реального ВВП описывается в зависимости
от параметров совокупного спроса:
GDP =C+I+G+ EX-IM
где GDP - валовой внутренний продукт, C - потребление домашних
хозяйств, G - государственные расходы на потребление, I - валовые
инвестиции (накопление), ЕХ-IM- чистый экспорт.
97
1. Уравнение расчета динамики уровня потребления домашних хозяйств
определяется в зависимости от изменения валового внутреннего
располагаемого дохода:
C=c+b* GDI (1)
GDI=GDP-TINC
где GDI - валовой внутренний располагаемый доход, TINC - общий доход
бюджета, с и b - соответственно свободный член и коэффициент
эластичности зависимой переменной уравнения от независимой.
В результате эконометрического анализа уравнение (1) имеет следующий
вид:
C=94,36804+0,618669*GDI
2. Уравнение расчета динамики уровня частных валовых инвестиций в
зависимости от валового внутреннего располагаемого дохода:
I=c+b* GDI
или I =-20,11235+0,185136*GDI
3. Уравнение расчета динамики уровня доходов бюджета в зависимости от
изменения налоговых ставок:
TINC =(a1l*N1 +....+ an*Nn)*TINCO
где а1...аn - доля налога i в общих доходах бюджета за базовый год,
N1....Nn - процент изменения ставки налога I, TINC0 - общий объем поступлений в базовом году.
4. Уравнение расчета динамики уровня расходов бюджета:
G = TINC +DEF
G = к* GE
где G - общий расход бюджета, DEF - дефицит бюджета, k - доля
расходов госбюджета на конечное потребление в общем объеме расходов
бюджета.
Экзогенными переменами модели являются экспорт (ЕХ) и импорт (IM) и
дефицит бюджета (DEF).
Приведем критерии надежности эконометрических уравнений оценки
потребления домашних хозяйств и частных инвестиций от изменения
располагаемых доходов:
Variable
Coefficie
nt
Std. Error
Statistic
98
t-
Prob.
С
GDI_RSA
R-squared
Adjusted Rsquared
S.E. of
regression
Sum squared
resid
Log likelihood
6.665985
20.11235
3.017161
0.185136
0.017920
10.33131
0.829108
Mean dependent var
0.0063
0.0000
48.14733
0.821340
S.D. dependent var
10.24910
4.33211
Akaike info criterion
5.849644
412.878
Schwarz criterion
5.947815
F-statistic
106.7359
Prob(F-statistic)
0.000000
4
7
68.19572
Durbin-Watson
2.38347
stat
7
Dependent Variable:
CONSMP
Method: Least
Squares
Date: 03/10/06 Time: 13:03
Sample:
2000:1
2005:4
Included
observations::
24
Variable
Coefficient
Std. Error
Statistic
19.06782
t-
Prob.
С
94.36804
3.585519
0.0016
GDI
0.618669
R-squared
0.877933
Adjusted Rsquared
S.E. of
regression
Sum squared
resid
0.872385
S.D.dependent var
80.03938
28.59270
Akaike info criterion
9.623835
17985.93
Schwarz criterion
9.722006
0.049183
12.57892
Mean dependent var
99
0.0000
296.7083
Log likelihood
DurbinWatson stat
-113.4860
F-statistic
158.2292
1.873553
Prob(F-statistic)
0.000000
Информационная база эконометрической модели. Информационная
база эконометрической модели (см. приложение 1) состоит из квартальных
статистических данных ВВП, ВВРД, дефляторов, потребления домашних
хозяйств, частных инвестиций и поступления налогов.
Для формирования надежных и сопоставимых рядов динамики по
данным показателям проведены:
1. Расчеты дискретных показателей чистых кварталов в текущих
ценах, как разница между существующими квартальными данными
основанных на накопительной основе.
Например, данные за второй квартал были рассчитаны как разница между
данными первого полугодия и первого квартала, третьего квартала как
разница между данными за девять месяцев и первого квартала, четвертого как
разница между данными в целом за год и девять месяцев. Однако данный
подход может внести некоторые искажения в практику сопоставимости
чистых кварталов по причине существующих различий между
применяемыми формами статистической отчетности в оценках квартальных
и годовых данных. Тем не менее, существующий подход остается пока
единственным по причине отсутствия других источников данных.
2. Расчеты дефляторов ВВП, Валового внутреннего располагаемого
100
дохода (ВВРД), потребления домашних хозяйств и частных инвестиции
относительно предыдущего квартала.
Для этого были использованы динамика квартальных данных по индексам
потребительских цен (ИПЦ) и цен производителей (ИОЦ), а также внесением
поправочных коэффициентов для оценки дефлятора и индекса реальных
темпов исследуемых параметров по отношению к предыдущему кварталу.
Расчеты ВВРД, как разницы между ВВП и доходами бюджета, а
также частных инвестиций как суммы капитальных вложений за счет
средств предприятий и населения.
3. Расчеты по приведению квартальных данных описывающие динамические ряды по всем исследуемым параметрам в сопоставимый
вид. Все данные рассчитаны в ценах одного квартала (3 кв. 2003 г.).
Доля доходов бюджета к ВВП составляет 22,6%, валового располагаемого
дохода 77,4%, потребления домашних хозяйств 49,7%, частных инвестиций
11,9%, что свидетельствует о значимости исследуемых параметров в структуре
ВВП и их изменчивости в результате изменения налоговой политики.
Оценка чувствительности модели к изменениям налоговых ставок. Оценка
макроэкономических последствий изменения налоговой политики в рамках
различных рассмотренных выше сценариев и предпосылок требует
использования количественных оценок чувствительности ВВП, располагаемых
доходов, потребления и показателей инвестиционной активности к
изменению налоговых ставок. Такие оценки проводятся путем использования
современных эконометрических методов моделирования. Схема оценки
последствий изменения налогов на макроиндикаторы в аксонометрической
модели приведена на рисунке 2.
Согласно этой схеме первоначально задается снижение ставки выбранного для процедуры моделирования налога на заданную процентную
величину (окошко "Снижение ставки налога"). Далее будем двигаться по
стрелкам на схеме. Следствием этого на следующем этапе схемы
наблюдается снижение доходов бюджета (при прочих равных условиях). Это
изменение закладывается в этап расчета роста дефицита с помощью
уравнения 4. Далее, согласно условию ограничения роста дефицита
проводится следующая проверка.
Если рост дефицита бюджета превысил заданную приемлемую величину,
то модель возвращает нас к первоначальному выбору ставки налога, в
противном случае в модели с помощью уравнения 1 рассчитывается
располагаемый доход, а затем, с помощью уравнений 2 и 3 - частное
потребление и инвестиции. После этого модель "выходит" на
макроиндикаторы.
Полученные результаты позволяют ответить на вопрос о том, как изменится
значение изучаемого индикатора при изменении факторов, определяющих
его динамику, на заданную величину при условии, что другие
макроэкономические условия и предпосылки в развитии экономики в
101
прогнозном периоде не претерпят существенных изменений.
Для исключения риска получения взаимосвязей, основанных на ложной
корреляции, все эти ряды предварительно были протестированы на
стационарность и смещение полученных результатов.
В качестве рабочей гипотезы исследовалось предположение, что существуют прямые взаимосвязи между экономическим ростом и налоговой
политикой и что ставки налогов являются одним из факторов, определяющих
рост производства, доходов, потребления и.инвестиций. Как показали
результаты эконометрического анализа (см. таблицу 1), данная гипотеза
была справедлива в отчетном периоде для большинства исследуемых
индикаторов роста.
Расчеты по схеме осуществлялись в рамках сценария ограничения дефицита
бюджета в пределах 1 % от ВВП, как следствия снижения налоговых ставок.
Снижение налоговых ставок на 10% для различных видов налоговых изъятий
оказывает различное воздействие на экономику. Параметры регрессионных
уравнений, полученных в ходе анализа, позволили установить, что снижение
ставки налога, например на прибыль (доходы) на 10%, приводило к
дополнительному приросту ВВП на 0,127% (см. таблицу 1).
В качестве результатов моделирования можно выделить также то, что
наибольшее влияние на макроиндикаторы оказывает налог на добавленную
стоимость и акцизный налог. Также значимые результаты по этим параметрам
получаются при снижении налога на доходы (прибыль) юридических лиц и
налога на доходы физических лиц. Эти результаты
отражают роль и потенциал налогов по экономике в целом и напрямую
зависят от долей налогов в бюджет страны. Так, наибольшую долю в бюджете
страны занимают приведенные выше четыре вида налогов.
Таким образом, данная модель дает только очень приближенную и
общую оценку влияния налогов на экономику и можно заключить, что
эконометрический подход, наряду с достоинствами, имеет существенные
ограничения. Оценки, получаемые на его основе должны рассматриваться
только как предварительные, так как они базируются на закономерностях,
сложившихся в отчетном периоде и не учитывают ожидаемые сдвиги в
структуре экономики.
Кроме того, они не позволяют ответить на вопрос о том, за счет каких
секторов и отраслей экономики будет меняться оценка ВВП при изменении
параметров налоговой системы, каковы будут отклики этих секторов на
изменение налоговых ставок, как повлияет на конечный результат улучшения в
системе налогового администрирования и т.д.
Более детальный и дифференцированный анализ влияния изменения
налоговой политики можно изучать на основе использовании моделей МОБСНС (межотраслевой баланс).
Краткие выводы.
102
Ядро модели составляет связующее уравнение расчета динамики
реального ВВП .Информационная база эконометрической модели (см.
приложение 1) состоит из квартальных статистических данных ВВП, ВВРД,
дефляторов, потребления домашних хозяйств, частных инвестиций и
поступления налогов.
1 Расчеты дискретных показателей чистых кварталов в текущих
ценах, как разница между существующими квартальными данными
основанных на накопительной основе
2/ Расчеты дефляторов ВВП, Валового внутреннего располагаемого
дохода (ВВРД), потребления домашних хозяйств и частных инвестиции
относительно предыдущего квартала.
3. Расчеты по приведению квартальных данных описывающие динамические
ряды по всем исследуемым параметрам в сопоставимый
вид. Полученные результаты позволяют ответить на вопрос о том, как изменится значение изучаемого индикатора при изменении факторов, определяющих его динамику, на заданную величину Снижение налоговых ставок на
10% для различных видов налоговых изъятий оказывает различное воздействие
на экономику. В качестве результатов моделирования можно выделить
также то, что наибольшее влияние на макроиндикаторы оказывает налог
на добавленную стоимость и акцизный налог. Более детальный и
дифференцированный анализ влияния изменения налоговой политики можно
изучать на основе использовании моделей МОБ-СНС (межотраслевой
баланс).
Вопросы для обсуждения
1. На что влияет изменения налоговых ставок?
2. Как воздействует бюджетно-налогового регулирование на
экономический рост в различных странах?
3. Какие методические подходы к моделированию изменения налоговых
ставок используются на практике?
4. Какие недостатки имеют эконометрические модели прогнозирования?
Кейс стади
21.Оценить риск портфеля, состоящего из трех ценных бумаг со
следующими характеристиками:
103
^Ценная
коэффициент
бумага
А
В
С
Стандартное
отклонение о,- (%)
1.20
1.05
0.90
5.00
8.00
2.00
Доля ЦБ в
портфеле Wj
0.3
0.5
0.2
Стандартное отклонение рыночной нормы доходности от = 18%.
Список рекомендуемой литературы:
1. Т.А.Агапова С.Ф.Серегина Макроэкономика тесты Учебное пособие
изд «
АСА» 2003. 357с.
2. Липшиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
3.
Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие
Выпуск новый
Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический
факультет им М.В. Ломоносова МГУ 122с.
4. Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
5. А.С.Шапкин Экономические и финансовые ринки осинка, управление,
портфель шевеций 3-е изд. М. изд. «Дашковик» 2004. 544с.
6. Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория Учебное пособие изд.
«Экономика» 2004. 382с.
7. Под.редакций К.А.Хубиева Экономический рост и фактор развития
современной Узбекистана М. ТЕИС 2004. 726с.
8. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001 Co@libri
9. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
d. WWW. economyta - culty. uz.
e. Новости Узбекистана – www.uzreport.com
f. Информация, инновации, инвестиции – 2004 – http:\\
www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
Тема 8 Корреляционный анализ и прогноз себестоимости, прибыли
и рентабельности
План
8.1. Программно-целевой метод анализа себестоимости, прибыли,
рентабельности
8.2. Метод аналитических группировок
104
Ключевые слова: фондовооруженность, электровооруженность,
себестоимость товарной продукции, стоимость основных фондов,
структура управления,
эллипсоид,
уравнение регрессии, метод
аналитических группировок.
Любое промышленное предприятие независимо от формы собственности можно рассматривать как некоторый преобразователь исходных
ресурсов (сырья, энергии, станков, рабочей силы и пр.) в готовую
продукцию. Основные факторы, оказывающие влияние на экономическую
эффективность использования ресурсов: объем производства, структура и
ассортимент выпускаемой продукции, производительность труда,
фондоотдача, технический и организационный уровень производства,
материальные затраты. Положительным сдвигам обычно предшествуют
затраты на улучшение фондовооруженности и электровооруженности
труда, механизации и автоматизации производства, повышение
ритмичности работы предприятия, уровня его специализации и
концентрации, внедрение прогрессивной технологии.
Что касается множества предприятий в их совокупности, то даже
предприятия выпускающие однородную продукцию имеют, как правило,
неодинаковые производственные возможности, различный технический
уровень производства и технологии, неодинаковый состав и структуру
производственных фондов, различные условия обеспечения сырьем и
материалами. Поэтому закономерно колебание таких качественных и
обобщающих экономических показателей, как себестоимость, прибыль,
рентабельность, для исследования которых применимы методы
многофакторного корреляционного и регрессионного анализа [59, 60].
8.1. Программно-целевой метод анализа себестоимости, прибыли,
рентабельности
Статистическая схема расчетов товарной, валовой и реализуемой
продукции на отраслевом уровне производства представлена в табл. 5.1.
Себестоимость товарной продукции выражает суммарные затраты на
производство: материалов, топлива, электроэнергии, зарплаты рабочих с
отчислениями на социальное страхование, расходов на содержание и
эксплуатацию оборудования, общепроизводственных и общефабричных
расходов, включая внепроизводственные расходы.
Т а б л и ц а 8.1 Схема расчетов товарной, валовой и реализуемой
продукции (пример)
Но
Показатель
Значение
мер
показателя, тыс.
строки
руб.
105
1
Продукция и услуги промышленного
характера: номенклатура госзаказа
номенклатура министерства (ведомства)
350 150
200
2
Продукция и услуги непромышленного
характера: номенклатура госзаказа
номенклатура министерства (ведомства)
500 300
200
Продукция и услуги из давальческого
сырья
4
Изделия и полуфабрикаты собственного
производства, которые перерабатываются
внутри самого предприятия (например,
пряжа, пиломатериалы)
3
150 + 250*
100**
Товарная продукция (стр. 1 + стр. 2 + стр.
1000
6
Стоимость сырья предприятия
7
Валовая продукция
8
Разница остатков на начало и конец года
9
Реализуемая продукция
* Материалы, сырье. ** Полуфабрикаты.
300
1650
-50
950
5
3)
Перечисленные составляющие зависят, в свою очередь, от множества других
составляющих и факторов. Например, стоимость основных фондов влияет на
сумму амортизации, мощность двигателей - на расход электроэнергии,
производительность труда - на нормы расхода времени и расценки, структура
управления - на величину общефабричных и общепроизводственных расходов,
технология производства - на расход материалов, структура пассивной и
активной частей основных фондов - на расходы по содержанию и эксплуатации
оборудования и т. д.
Анализируемый по предприятиям показатель себестоимости обнаруживает
значительную колеблемость от наблюдения к наблюдению, что графически
отображается в виде некоторого эллипсоида рассеивания в и-мерном
пространстве (п - число анализируемых факторов).
Исследование эллипсоида рассеивания методами математической
статистики может служить одним из путей количественной оценки влияния
анализируемых факторов не показатель себестоимости. Например,
тенденция снижения себестоимости с увеличением объема производства
отражается в статистических наблюдениях их отрицательным линейным
трендом с некоторым диапазоном отклонений от указанного тренда. При
этом инструментом анализа является уравнение регрессии, геометрический
образ которого - некоторая поверхность в «-мерном пространстве, занимающая срединное положение среди данных статистической совокупности.
106
Отражая в сжатом виде статистическую зависимость исследуемого
показателя от действующих факторов, уравнение такой поверхности
является аналитическим выражением закономерности изменения или тренда
процесса в многомерном пространстве наблюдений.
Примененное для расчета на уровне предприятий регрессионное уравнение
дает базу для сравнения отдельных предприятий не по среднему уровню для
рассматриваемой группы предприятий, а по некоторому расчетному уровню,
зависящему от конкретных значений факторов, действующих на
предприятиях. В то же время регрессионное уравнение сохраняет свою
значимость и для анализа на уровне отрасли (подотрасли) благодаря
абстрагированию при его выводе от случайностей, проявляющихся на уровне
отдельных предприятий. Ввиду этого регрессионное уравнение может
выполнять роль критерия, отделяющего предприятия с показателями «выше
среднего расчетного уровня» от предприятий «ниже среднего расчетного
уровня». Располагая этим уравнением, можно моделировать некоторую
задаваемую пользователем программу действий, производимых с целью
выявления резервов отрасли по снижению себестоимости. Операции же
корреляционно-регрессионного
анализа
предназначены
для
подготовительного
группирования
наблюдений,
разделения
всей
совокупности наблюдений (предприятий) на однородные «факторные»
группы, следствием чего является возможность укрупнения управляющего
решения по соответствующим группам.
Основным параметром регулирования выбирается величина отклонения
каждого наблюдения от соответствующего расчетного значения, определяемого с
помощью регрессионного уравнения. Таким образом, регрессионное уравнение
служит в качестве переменного начала отсчета наблюдений, а по величине
отклонения каждого наблюдения от выбранного начала отсчета принимается
решение о необходимой корректировке в рамках управляющего воздействия.
Наблюдения, представляемые в виде некоторого эллипсоида рассеивания,
могут быть разделены на и-мерные слои, равноудаленные от срединной
поверхности, описываемой регрессионным уравнением. Для обоснованного
выбора шага измерения отклонений необходимо оценивать ширину всего
диапазона рассеивания наблюдений, что можно сделать с помощью величины
остаточной дисперсии наблюдений
δ² = M (y – y – My+ Му)²
- где М- символ среднего значения по множеству наблюдений; у - наблюдаемое значение показателя, переменное по множеству предприятий;
y = g(x) = g(xx,x2, ..., хп) (5.1)
- некоторое усредненное значение показателя, получаемое расчетным путем
по регрессионному уравнению, выражающему зависимость показателя от
факторов.
После проведения корреляционно-регрессионного анализа пользователь
располагает следующими данными для прогнозирования себестоимости по
107
некоторому предприятию:
V наблюдаемое значение показателя у;
V некоторое усредненное значение показателя у, вычисленное на основании
регрессионного уравнения;
V остаточная дисперсия показателя δ²
С учетом данной входной информации пользователь определяет некоторую
переходную функцию (стратегию)
y =f(y, y, δ )
(5.2)
содержащую элементы управляющего решения. Эта функция может задаваться пользователем в явном виде либо в виде таблицы переходов (у —> у, у2
—> у2,..., ут —> ут) в некоторой решетке узловых точек. За начало отсчета
выбираемой решетки принимается вычисленное на основании регрессионного
уравнения значение у, а шаг решетки узловых точек может быть принят
пропорциональным остаточному среднему квадратическому отклонению (СКО)
8. Последующая интерпретация указанной таблицы переходов между смежными
узлами позволяет детализировать укрупненное решение, заложенное в таблице
переходов, до уровня каждого отдельного наблюдения.
В результате данных действий определяется некоторая программа анализа и
прогнозирования показателя себестоимости.
Допустим, что все наблюдения условно распределены по 4 группам (рис.
5.1).
Если выбрать таблицу переходов в виде:
то показатель себестоимости диапазонов выше среднего и высокого
уровней переводится в показатель себестоимости не выше среднего
уровня; показатель себестоимости ниже среднего уровня переводиться в
диапазон показателей низкого уровня и т. д. Нижней границей
108
перемещений в таблице переходов принята точка у = у - 28.
Таблица переходов (5.3) интерполируется следующей функцией:
Функция (5.4) может служить примером аналитически заданной переходной
функции. Она определяет правило построения прогнозного значения
себестоимости у по каждому наблюдению у с учетом его усредненного значения
у, получаемого на основе регрессионного уравнения, и остаточного СКО 5.
В общем случае содержание решающего правила, закладываемого в
переходную функцию (5.2), можно выразить следующим положением:
возможность изменения анализируемого показателя ставится в
некоторую пропорциональную зависимость от величины «отставания» от
прогнозируемого уровня «ведущих» предприятий.
Для выбора компенсационных факторов предполагается использование
градиентного метода минимизации функции
где х0- начальное значение варьируемого вектора - аргумента х, соответствующее наблюдению у, у, у - соответственно фактическое и прогнозируемое значения показателя себестоимости; g(x) - правая часть
регрессионного уравнения (5.1)
Уравнение (5.5) может быть использовано для нахождения неизвестного
значения вектора х. Однако возможен случай, когда уравнение (5.5) не имеет
решения. Это означает, что выбранная вариация факторов не обеспечивает
требуемого снижения себе стоимости. В этом случае необходимо либо
вводить в анализ дополнительные факторы снижения себестоимости, либо
корректировать величину у.
Применение указанного подхода на уровне отраслевых групп предприятий
позволяет получать более объективные оценки себестоимости по сравнению со
среднеотраслевым и со среднегрупповыми значениями, поскольку алгоритмом
предусматривается учет индивидуальных факторов, отражающих сложившиеся
объективные условия производства на конкретных предприятиях. Алгоритм
может быть рекомендован для применения в органах управления для уточнения
расчетов себестоимости, прибыли и рентабельности подведомственных
предприятий отдельных отраслей и подотраслей народного хозяйства.
Рассмотрим примеры использования алгоритма для решения отраслевых
задач.
109
Пример 1. В деревообрабатывающем производстве прирост прибыли на 50-70
% обеспечивался за счет снижения себестоимости: 1 % снижения себестоимости
давал 5-6% прироста прибыли. Материалоемкость составляла 65% всех затрат
на производство продукции.
Коэффициент корреляции К показателя затрат на единицу товарной
продукции;; с различными факторами х составлял:
х1 - производительность труда рабочего ......-0,50
х2- объем реализуемой продукции ...............-0,38
х3 - удельный вес рабочих, занятых механизированным трудом . . . -0,31
х4- фондоемкость продукции........................ +0,30
х5 - средняя зарплата на 1 чел.-день..............-0,24
х6- ввод основных производственных фондов
+0,12
Интересно проявление фактора х5 с отрицательным коэффициентом
корреляции как фактора повышения квалификации.
Сопоставление фактических и расчетных значений факторов позволило
оценить уменьшение энтропии (меры неопределенности) анализируемых
показателей с помощью баллов влияния:
Балл влияния учтенных факторов, %
Балансовая прибыль .................................... ………………………………..64
Себестоимость товарной продукции ......... ………………………………..22
Рентабельность ........................................... ………………………………..56
Недостаточно высокий (22%) балл влияния по показателю себестоимости
объясняется отсутствием информации по факторам расхода сырья, материалов,
топлива и энергии.
Пример 2. Пример связан с определением коэффициентов корреляции К
прибыли цементных предприятий ( на 1т условного цемента) с факторами х :
х1_ средняя марочность цемента, кг/см2 .............. 0,56
х2 - выработка цемента на 1 рабочего, т.........0,64
х3 _ производительность печей, т/ч ................. 0,24
х4 _ энерговооруженность труда, кВтч/чел.-ч
0,19
х6- фондовооруженность труда, тыс. руб./ чел
0,12
Соответствующее регрессионное уравнение может быть использовано для
прогнозирования показателя прибыли по предприятиям цементной
промышленности.
Составление регрессионных уравнений используется в мировой практике
ценообразования для таких товаров, как автомашины, телевизоры, холодильники.
Например, исследуется зависимость между ценой автомобиля и такими его
параметрами, как мощность мотора, потребление бензина, габаритные размеры,
комфортабельность и др. Данный метод получил название метода гедонических
индексов.
110
При определении места корреляционного и регрессионного анализа в
регулировании себестоимости, прибыли и рентабельности предприятий авторы
исходят из того, что оно составит фундаментальное звено аналитической
поддержки и регулирования экономической деятельности как отдельных
предприятий, фирм, так и отраслей. А это сотни и тысячи предприятий всех
форм собственности.
Краткие выводы.
Себестоимость товарной продукции выражает суммарные затраты
на производство: материалов, топлива, электроэнергии, зарплаты рабочих с отчислениями на социальное страхование, расходов на содержание
и эксплуатацию оборудования, общепроизводственных и общефабричных
расходов, включая внепроизводственные расходы.
Анализируемый по предприятиям показатель себестоимости обнаруживает значительную колеблемость от наблюдения к наблюдению
Исследование эллипсоида рассеивания методами математической
статистики может служить одним из путей количественной оценки
влияния анализируемых факторов не показатель себестоимости. При этом
инструментом анализа является уравнение регрессии Основным параметром
регулирования выбирается величина отклонения каждого наблюдения от
соответствующего расчетного значения, определяемого с помощью
регрессионного уравнения.
8.2. Метод аналитических группировок
Метод аналитических группировок применяется для выделения
особенностей и дифференцированного регулирования по показателям объема и
структуры производства, его концентрации, размещения, эффективности и др.
Например, в легкой промышленности группировка предприятий осуществляется:
• по объему производства в нормативной стоимости обработки (НСО);
• по численности промышленного производственного персонала (ППП);
• по стоимости основных производственных фондов (ОПФ);
• по количеству технологического оборудования (универсальных и
специальных машин);
• по уровню специализации производства (количеству видов изделий,
удельному весу ведущего вида изделий, коэффициенту специализации);
• по производственной мощности в трудочасах;
• по объему выпуска продукции, приходящейся на один производственный поток;
• по вырабатываемому ассортименту;
• по коэффициенту использования производственной мощности
(КИМ);
• по наличию производственных площадей, в том числе подготовительных цехов и цехов выпуска продукции.
Исследуется влияние размера и характера предприятия (в соответствии с
111
его группировкой) на изменение следующих показателей:
• производительности труда:
на одного работающего;
на основного рабочего;
на основного рабочего производственного цеха;
• фондоотдачи:
всех производственных фондов;
ОПФ;
активной части основных фондов;
• съема продукции:
с 1 м2 общей площади;
с 1 м2 площади производственных цехов;
• коэффициента использования площади;
• фондовооруженности:
работающих; рабочих;
• коэффициента использования мощности;
• оборачиваемости оборотных средств;
• площадевооруженности:
одного работающего; одного рабочего;
• структуры площадей (удельного веса площади подготовки, производства);
• рентабельности (к производственным фондам);
• рентабельности (к стоимости реализуемой продукции);
• съема продукции с одной универсальной и одной специальной
машины;
• удельного веса спецмашин в парке технологического оборудования;
• затрат на единицу товарной продукции;
• количества работающих
Методом аналитических группировок в пределах однородных условий
(групп) производств подготавливается необходимая информация для
решения задачи выбора оптимальной мощности.
При решении вопросов размещения нового производства менеджер
должен учитывать:
 потребность в изделиях данного вида продукции в данном районе;
 наличие трудовых ресурсов;
 возможности производства на существующих предприятиях;
 сроки строительства и сроки освоения;
 удельные капиталовложения;
 соотношения производственных и непроизводственных затрат;
 транспортные расходы.
Компьютерная поддержка в оценке стабильности экономического
положения предприятия должна включать все составляющие баланса
производственного процесса по существующим экономическим нормативам. Прогнозируемые показатели производительности труда, прибыли,
112
зарплаты, фондоотдачи, материалоемкости, оборачиваемости средств,
капитальных вложений сопоставляются с численностью промышленнопроизводственного персонала, необходимыми отчислениями в бюджеты и
фонды, финансовые резервы, амортизацию. В комплексе расчетов по
легкой промышленности, например, обеспечиваются сбалансированные
расчеты показателей объемов производства, расхода тканей, норм расхода
и потребности в материалах с учетом остатков и переходящих запасов,
экономии расхода материалов по технико-экономическим факторам,
показателям использования мощностей пошивочных потоков предприятий
и др.
Краткие выводы.
Метод аналитических группировок применяется для выделения
особенностей и дифференцированного регулирования по показателям объема и
структуры производства, его концентрации, размещения, эффективности и др.
Компьютерная поддержка в оценке стабильности экономического
положения предприятия должна включать все составляющие баланса
производственного процесса по существующим экономическим нормативам. Прогнозируемые показатели производительности труда, прибыли, зарплаты, фондоотдачи, материалоемкости, оборачиваемости
средств, капитальных вложений сопоставляются с численностью
промышленно-производственного персонала, необходимыми отчислениями
в бюджеты и фонды, финансовые резервы, амортизацию.
Вопросы для обсуждения:
1.Какова схема расчетов товарной, валовой и реализуемой продукции.
2.В чём суть программно-целевого метода анализа себестоимости.
3.Приведите примеры корреляционно-регрессионных зависимостей
себестоимости и прибыли.
4.В чём суть метода аналитических группировок предприятий.
Задачи по теме
14.Сделайте прогноз сбыта продукции фирмы на период 2002-2004 гг.
если на основе временного ряда
(изменение объема сбыта за 10 лет) получена линия тренда:
у = 166.9 + 11.2 х,
где у - объем сбыта в тыс. руб.,
х - годы.
Список рекомендуемой литературы:
113
8. Т.А.Агапова С.Ф.Серегина Макроэкономика тесты Учебное пособие
изд «
АСА» 2003. 357с.
9. Липшиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
10.
Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие
Выпуск новый
Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический
факультет им М.В. Ломоносова МГУ 122с.
11.Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
12.А.С.Шапкин Экономические и финансовые ринки осинка, управление,
портфель шевеций 3-е изд. М. изд. «Дашковик» 2004. 544с.
13.Г.А.Куторшевский «Экономика» основы теория Учебное пособие изд.
«Экономика» 2004. 382с.
14.Под.редакций К.А.Хубиева Экономический рост и фактор развития
современной Узбекистана М. ТЕИС 2004. 726с.
8. Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001 Co@libri
9. Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития
учебное пособие М. 2003
Электронная почта
g. WWW. economyta - culty. uz.
h. Новости Узбекистана – www.uzreport.com
i. Информация, инновации, инвестиции – 2004 – http:\\
www.informika.ru\text\exhibit\papers\2004\c11-3doc
Список использованной литературы.
1. Агапова Г.А., Серегина С.Ф. «Макроэкономика» Москва, ДИС, 2005.
2. 10.М.Накряшевский Мировая экономика М.: «Международные
отношения» 2004г. 255с
3. Н.И. Костина,
А.А. Алексеев
Финансовое прогнозирование в
экономических системах Учеб. пособие. М. ЮНИТИ- ДАНА 2002-285с.
4. Фомишин С.В. Международные экономические отношения Курс
лекция «Юркнига» М 2004. 352с.
5. Фарейчева Г.В. Система общественных потребностей и ее
макрорегулирование в условиях глобализации М. МГУ. ТЕИС. 2004. 456с
6. Воркуев Б.Л. Модели макроэкономики М.ТЕИС. 2004. 230с.
7. Липшиц И.В. Экономика. Учебник для курсов ОМЕГА-Л М 2004 656с.
8. Альманах зарубежной экономики: Chet el iqtisodiyoti almanaxi. The
foreign economy almanac. - T.: Fan, 2003.
9. Ирматов М.М., Хайдаров М.Т. «Прогнозирование экономического и
социального развития» Т.: ТГЭУ, 2005г. 193с.
114
10.Н.Л.Шагас, Е.А.Туманова Макроэкономика – 2. Учебное пособие
Выпуск новый
Долгосрочный аспект М.ТЕИС 2004. Экономический
факультет им М.В. Ломоносова МГУ 122с.
11.Тарассвич Л.С, П.И.Гребенников, А.И.Леусский Макроэкономика
Учебник 5-е издание М. Юраёт 2004г. 654с.
12.Методы, модели и системы прогнозирование регионального развития.
Учебное пособие М. 2003. 173с.
13.Парсаданов Г.А., Прогнозирование национальной экономики М.,
Высшая школа, 2002. 87с.
14.Ершова Т.Л. Рынок ценных бумаг, прогнозирование национальной
экономики М., 2002. 134с.
15.Парсаданов Г.А, Егоров В.В., Прогнозирование национальной
экономики. Учебное пособие М., 2001. 217с.
16.Егоров В.В., Прогнозирование национальной экономики. Учебное
пособие М., 2001. 198с.
17.Вишневская Н. Внешнеэкономическая либерализация и рынок труда. //
Ж. «МЭ и МО». 2004г. №3. 23-25с.
18.Бекмурадов А., Хачиев К. К вопросу о повышении эффективности
экспортной деятельности предприятий. // Ж. Экономическое обозрение.
2001г., №4, с. 8-11.
19.Никулина О. Отдельные аспекты привлечения иностранных
инвестиций в экономику Российской Федерации. Научно-практическая
конференция на тему «Иктисодиётни эркинлаштириш шароитида Узбекистон
республикаси корхоналари ва ташкилотларида маркетинг тадкикотларини
ташкил этиш масалалари». –Т.: 2005г.
20.Краткий статистический сборник «Основные показатели социальноэкономического развития Республики Узбекистан за 2006 год». –Т.: 2006г.
21. Экономические тренды Узбекистана. Ежеквартальный статистический
сборник ЦСЭИ за 2006г.
22. Социально-экономическое положение РУз на 2006г. –Т.: 2007г.
115