Комплекс моделей сценарного прогнозирования
реклама
На правах рукописи Кулаков Михаил Юрьевич КОМПЛЕКС МОДЕЛЕЙ СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ Специальность 08.00.13 – «Математические и инструментальные методы экономики» АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Пермь 2006 2 Работа выполнена на кафедре экономической кибернетики ГОУВПО «Пермский государственный университет» Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Андрианов Дмитрий Леонидович Официальные оппоненты: академик РАН, доктор экономических наук, профессор Гранберг Александр Григорьевич кандидат экономических наук Дьячков Николай Викторович Ведущая организация: Государственный университет управления, Москва Защита состоится декабря 2006 г. в ч. на заседании диссертационного совета ДМ № 212.189.07 при Пермском государственном университете по адресу: 614990. Пермь, ул. Букирева, 15, ПГУ, зал заседаний ученого совета. С диссертацией можно государственного университета. ознакомиться в библиотеке Пермского Автореферат разослан 11 ноября 2006 г. Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических наук, доцент П.М. Симонов 3 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Проблемы математического моделирования макроэкономических процессов России в современных условиях приобретают особое значение. Это связано, прежде всего, с необходимостью качественного совершенствования анализа ситуаций и подготовки адекватных управленческих решений органов государственного управления, таких как Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации, Центральный банк Российской Федерации, Министерство финансов Российской Федерации, Счетная палата Российской Федерации, Федеральная служба по тарифам, а также для крупных корпораций. Существенная усложненность процессов принятия решений обусловлено сжатостью сроков реагирования организаций на изменяющуюся экономическую ситуацию, при этом требуется оперативно сформировать комплекс мер по стабилизации социальноэкономической ситуации. Кроме того, при прогнозировании макроэкономического развития необходимо учитывать множество сценарных и управляющих параметров в области бюджетной, налоговой, инвестиционной, социальной политики. Важным фактором эффективного анализа и моделирования макроэкономических процессов является применение специализированных информационно-аналитических средств, обеспечивающих возможность решения широкого круга взаимосвязанных задач исследования и прогнозирования экономической ситуации. Решение проблемы повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от наличия полной и достоверной информации. При этом, решение задач макроэкономического анализа и прогнозирования должно основываться на показателях, сформированных на единых методологических принципах. Таким образом, разнообразие, сложность и масштабность задач, решаемых на макроэкономическом уровне, требуют комплексного применения экономико-математических моделей и новейших информационных технологий. Все вышесказанное обусловливает актуальность настоящего диссертационного исследования, связанного с разработкой интегрированного комплекса сценарных макроэкономических моделей, основанного на официальной статистике и реализованного на базе современных программных продуктов. Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические вопросы макроэкономического моделирования рассмотрены в работах отечественных авторов: А.Г. Гранберга, Э.Ф. Баранова, Ф.Н. Клоцвога, В.Л. Макарова, В.И Данилова-Данильяна, Ю.В. Яременко, А.И. Анчишкина. Разработке общих и специальных подходов к моделированию отдельных секторов экономики посвящены труды И.С. Матлина, Э.Б. Ершова, Е.Г. Ясина, Е.Т. Гайдара, В.В. Ивантера. Прикладные проблемы 4 прогнозирования освещены в работах А.Р. Белоусова, Е.Т. Гурвича, Е.Е. Гавриленкова, М.Н. Узякова, С.Я. Чернавского, А.Н. Клепача и др. Большое внимание вопросам макроэкономического прогнозирования уделяется в исследованиях, проводимых при участии международных регулирующих органов и правительств других стран: Мирового банка, Международного валютного фонда и др. Среди работ зарубежных экономистов следует назвать исследования Lawrence R. Klein, Clopper Almon, Von Neumann, Jay W. Forrester, Irving Fisher, Paul A. Samuelson, Arthur M. Okun, Kenneth Arrow, Gerard Debreu, Michael P. Clements, D.F. Hendry. Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования макроэкономических показателей. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно. Отсутствуют интегрированные разработки, включающие экономико-математические модели и информационные базы, необходимые для формирования прогнозов и выработки управленческих решений на макроэкономическом уровне. Математические методы используются, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов экономического развития. Для решения определенных задач формируются локальные модели, которые не охватывают всего набора макроэкономических факторов. При этом рассматриваемые в различных источниках модели социально-экономического развития Российской Федерации зачастую не опираются на официальную статистическую информацию, требуют значительного числа экзогенно задаваемых параметров и, соответственно, не позволяют адекватно рассчитать основные макроэкономические показатели. Кроме того, поскольку российская статистика не имеет достаточно продолжительных рядов экономических показателей на бескризисном временном интервале, необходимо в современных исследованиях предъявлять особые требования к выбору эффективных экономико-математических методов с целью формирования среднесрочных прогнозов макроэкономических показателей. Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является построение комплекса математических моделей макроэкономического развития России, предназначенного для формирования среднесрочных прогнозов. В соответствии с заданной целью поставлены следующие задачи: - провести сравнительный анализ методов моделирования макроэкономических процессов; - сформировать базу данных по показателям, необходимым для построения комплекса моделей макроэкономических процессов; - разработать модели, комплексно отражающие макроэкономические процессы в России, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия правительства; - провести идентификацию, верификацию и сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей. 5 Объект диссертационного исследования. Объектом исследования являются макроэкономические процессы в Российской Федерации. Предмет исследования. Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу. Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономического и финансового развития на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономикоматематического моделирования, в том числе эконометрические и статистические методы, методы ситуационного анализа и прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, Банка России и Министерства финансов Российской Федерации. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков моделей. В качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры сценарных условий социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономики. Для идентификации моделей используются квартальные данные с I квартала 1995 по II квартал 2006. Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики: - 1.3. Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности. - 1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов; - 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях. Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан комплекс моделей, интегрированный с базой данных официальной статистики и 6 реализованный с использованием современных информационных технологий, позволяющий получать прогнозные оценки основных макроэкономических показателей России на среднесрочную перспективу. Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и полученные лично автором: Разработаны спецификации моделей секторов экономики (сектора домашних хозяйств, реального сектора, государственного сектора, денежно-кредитного сектора, внешнего сектора), которые отличаются от существующих тем, что позволяют комплексно моделировать макроэкономическую динамику, а также проводить анализ возможных результатов применения управляющих воздействий, относящихся к налогово-бюджетной, денежно-кредитной, инвестиционной, тарифной и др. политикам. Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и в автоматическом режиме позволяет актуализировать данные, осуществлять мониторинг и анализ макроэкономических показателей. Разработаны алгоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса, которые в отличие от существующих, ориентированы на официальную статистику. Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей, позволяющие выявлять степень несогласованности заданных значений экзогенных переменных и проводить их корректировку. Разработана программно-инструментальная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей; реализующая возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов; включающая в себя алгоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов. Практическое значение диссертационного исследования. Практическое значение исследования определяется тем, что предлагаемые в диссертационной работе модели и программные разработки использованы при создании: - комплекса функциональных подсистем «Анализ и прогнозирование социально-экономического развития Российской Федерации» в Департаменте исследований и информации Центрального банка Российской Федерации; - программно-инструментальных средств и базы данных комплекса сценарного прогнозирования, объединяющего системы моделей различного уровня и горизонта Департамента макроэкономического прогнозирования Министерства экономического развития и торговли; 7 комплекса моделей для Ситуационного центра Счетной палаты Российской Федерации; - подсистемы математического моделирования с целью проведения прогнозно-аналитических расчетов влияния регулируемых тарифов (цен) субъектов естественных монополий на социально-экономическое развитие отраслей и регионов Российской Федерации для Федеральной службы по тарифам. Апробация результатов исследования. Основные положения работы докладывались на 11 Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления - 2006» (г.Москва ноябрь 2006), Всероссийской научно-практическая конференции «Методы обоснования перспектив развития регионов» (г.Москва, май 2004 года), VI Международном конгрессе по математическому моделированию (г.Нижний Новгород, сентябрь 2004 г.), II и III Межрегиональной научно-практической конференции «Повышение роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности. Управление бизнес процессами в Банке России и кредитных организациях» (г.Уфа, январь 2005; январь 2006гг.), научно-практической конференции «Информационно-аналитические системы и средства поддержки организационного управления» (г.Москва, декабрь 2002 года). Основные результаты исследования внедрены в 2002-2006 гг. в Банке России, Министерстве экономического развития и торговли Российской Федерации, Счетной плате Российской Федерации, Федеральной тарифной службы Российской Федерации. В рамках указанных проектов автор выступал в качестве руководителя от разработчика Систем – компании «ПРОГНОЗ». Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам № 2002611867 от 01.11.2002 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс анализа и прогнозирования развития отраслей хозяйственного комплекса (Прогноз-Отрасль)». Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 работ (в соавторстве – 9) общим объемом 3 п.л. Объем и структура диссертации. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, иллюстрирована 2 таблицами и 15 рисунками. Библиографический список содержит 128 наименований литературных источников, в том числе 109 отечественных, 19 зарубежных. Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована научная новизна, приведены цель и задачи исследования, перечислены наиболее существенные результаты, дана общая характеристика работы. В первой главе «Подходы к построению моделей макроэкономических процессов» рассмотрены возможности применения сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу. Проведен сравнительный анализ экономико-математических методов, применяемых для формирования моделей на макроуровне. - 8 Определены основные источники официальной информации, необходимой для анализа и прогнозирования макроэкономических процессов. Во второй главе «Комплекс интегрированных моделей прогнозирования макроэкономических процессов» разработаны спецификации комплекса моделей, в том числе модель реального сектора, модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель платежного баланса, модель исполнения федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей. Определены основные сценарные переменные: переменные, отражающие параметры развития мировой экономики, и переменные, отражающие параметры налогово-бюджетной политики, инвестиционной политики, денежно-кредитной политики и других регулирующих воздействий со стороны правительства. В третьей главе «Пример реализации интегрированного комплекса моделей» определены способы проверки адекватности и устойчивости модельного комплекса, приведены результаты идентификации и прогнозных расчетов комплекса моделей, дано описание программной реализации базы данных по макроэкономическим показателям и комплекса моделей. В заключении приведены основные выводы, оценено практическое значение и даны предложения по дальнейшему развитию комплекса моделей. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 1. Разработаны спецификации моделей секторов экономики. Предложенный в диссертации комплекс моделей позволяет проводить изучение и анализ экономики как сложной динамической системы, состоящей из множества функционирующих во взаимодействии элементов, при этом изменения, происходящие хотя бы с одним элементом, отражаются на эффективности всей экономики. Выбор математических методов, применяемых при реализации комплекса моделей, осуществлялся в соответствии со следующими критериями: достижение целей моделирования, возможность автоматизации процесса моделирования, интерпретируемость результатов, наличие формализованных критериев проверки качества модели. Комплекс моделей основывается на официальных данных, основными источниками которых являются сборники и доклады Росстата, Банка России и Министерства финансов России. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков модели. В качестве экзогенных переменных модели выступают параметры сценарных условий социальноэкономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Минэкономразвития России, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономки. 9 В процессе построения комплекса моделей внимание уделялось как на получении статистически значимых оценок параметров, которые являются постоянными в среднесрочной перспективе, так и на возможность экономической интерпретации полученных оценок. Отдельные уравнения и модель в целом должны быть в состоянии объяснить основные черты экономического развития. Цель, таким образом, заключается в объяснении системного изменения данных, а не изменений, происхождение которого связано со случайностями. Все основные зависимости модели поддерживаются общепринятой экономической теорией. Комплекс моделей предназначен для получения прогнозных оценок на среднесрочную перспективу с шагом в 1 квартал (обычно, при проведении расчетов, горизонт прогнозирования не превышает 3 года). На сегодняшний день комплекс моделей включает около 300 уравнений, из них порядка 180 – эконометрического и 120 – балансового типов. В комплекс входят следующие модели: модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель реального сектора, модель платежного баланса, модель исполнения федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей. Схема расчета комплекса моделей и взаимовлияния показателей приведена на рис 1. Ниже приведено содержательное описание блоков уравнений. МОДЕЛЬ РЕАЛЬНОГО СЕКТОРА Параметры мировой экономики, налоговая, бюджетная политики ВВП ВВП Налоговая, бюджетная, социальная политики МОДЕЛЬ БАЛАНСА ДОХОДОВ/ РАСХОДОВ И ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ Ø Цены на мировых товарных, финансовых и валютных рынках Ø Темпы роста мировой экономики Валютные резервы МОДЕЛЬ ПЛАТЕЖНОГО БАЛАНСА Объем экспорта нефти, газа параметры: ВВП ВВП, сумма прибыли, добыча нефти, газа Экспорт, импорт Управляемые и экзогенные параметры 1. Управляемые параметры: Ø Денежно-кредитная политика Ø Налоговая политика Ø Бюджетная политика Ø Тарифная политика 2. Экзогенные Доходы населения, Доходы покупка населения иностранной валюты Социальные трансферты График выплат по гос. долгу МОДЕЛЬ ИСПОЛНЕНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО БЮДЖЕТА Инвестиции за счет бюджета Остатки на счетах Параметры мировой экономики, денежно-кредитная, бюджетная политики Кредит банков реальному сектору экономики Бюджетная, налоговая политики, параметры мировой экономики Денежно-кредитная, бюджетная политики Рис. 1. Укрупненная схема взаимосвязи моделей МОДЕЛЬ ИНДЕКСОВ ЦЕН И МОНЕТАРНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ 10 Модель баланса доходов/расходов и занятости населения Модель баланса доходов/расходов и занятости населения предназначена для расчета численности экономически активного населения, численности занятого и безработного населения, а также элементов баланса доходов и расходов населения в соответствии с разбивкой, применяемой Росстатом. При моделировании численности экономически активного населения принимается гипотеза о сохранении имеющих место тенденций в среднесрочной перспективе. Для построения прогнозов численности экономически активного населения используется авторегрессионая модель. Численность занятых прогнозируется путем использования регрессионного уравнения, в качестве факторов у которого выступают: численность занятых с запаздыванием (характеризует устоявшийся уровень безработицы) и валовой внутренний продукт как фактор спроса на рабочую силу. Численность безработных рассчитывается как разница между экономически активным и занятым населением1. Zan[t] = 0,88*Zan[t-1] + 0,02*VVP_dfl_pr[t] + 1,18521*DQ2[t] + 51,63 (1) (R2=0,81; DW=1,72; Fstat=37,6), где Zan - Занятые, млн. чел.; VVP_dfl_pr – Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд руб.; DQ2 – вспомогательная (dummy) переменная, принимающая значение 1 в 2 квартале каждого года и 0 в другие кварталы.2 Доходы населения в модели разделены на четыре компоненты: оплата труда, включая скрытую заработную плату, доходы от предпринимательства, доходы от собственности и социальные трансферты. Укрупненная схема расчета баланса доходов и расходов населения приведена на рис. 2. Оплата труда, включая скрытую заработную плату, рассчитывается регрессией, факторами которой являются: валовой внутренний продукт (определяет динамику оплаты труда в целом) и расходы федерального бюджета (определяет возможности бюджета по увеличению заработной платы работников бюджетной сферы). OplTr_tp[t] = 0,29*VVP_dfl_tp[t] - 15,64*DQ3[t] + 0,24*EXP_GOV_dfl[t] + +1,37 (2) (R2=0,94; DW=1,59; Fstat=93,11), где OplTr_tp - Прирост дефлированной оплаты труда, включая скрытую заработную плату, млрд руб.; VVP_dfl_tp – Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд руб.; EXP_GOV_dfl – Прирост дефлированных расходов федерального бюджета, млрд руб. Доходы от предпринимательства прогнозируются при помощи регрессионного уравнения в зависимости от динамики валового внутреннего продукта как фактора, характеризующего общее состояние экономики. В данном разделе приведены основные регрессионные уравнения модели баланса доходов/расходов населения с оценками параметров и характеристиками. Оцененные уравнения других моделей с целью экономии объема автореферата не приводятся. Оцененные уравнения автор приводит во второй главе диссертационной работы. 2 Вспомогательные (dummy) переменные применяются для исключения сезонных эффектов либо исключения неточностей, связанных со случайными всплесками в объясняемых переменных. 1 11 Income_by[t] = - 9,05*D1Q01[t] + 0,06*VVP_dfl_tp[t] - 8,16*D1Q99[t] - (3) 9,50*D3Q98[t] + 0,94 (R2=0,68; DW=2,18; Fstat=12,51), где Income_by – Прирост дефлированных доходов от предпринимательства, млрд руб.; VVP_dfl_tp – Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд руб. Доходы от собственности прогнозируются линейной регрессией, факторами в которой выступают доходы от собственности с запаздыванием и прирост (уменьшение) сбережений во вкладах, ценных бумагах, изменение задолженности по кредитам, приобретение недвижимости, покупка валюты. DohSobstroc[t] = 0,05*ST_UR_dfl[t] + 0,03*VVP_dfl[t] + 2,04*DQ4[t] - (4) 0,92*ExchRate[t] + 33,37 (R2=0,85973; DW=0,46995; Fstat=36,7735), где DohSobstroc - Дефлированные доходы от собственности, в млрд руб.; ST_UR_dfl – Депозитная ставка, %, по вкладам со сроком до 1 года; VVP_dfl – Дефлированный ВВП в рыночных ценах, млрд руб.; ExchRate – Официальный курс доллара США (руб./доллар) средний за период. Денежные расходы населения Оплата труда, включая скрытую заработную плату Валовой внутренний продукт Курс доллара Депозитная ставка, Расходы консолидированного бюджета Доходы от предпринимательства Доходы от собственности Социальные трансферты Денежные доходы населения Изменение остатков денежных средств на руках у населения Курс доллара, курс евро Покупка иностранной валюты Ставка налога на доходы физических лиц Денежные доходы населения Расходы на оплату платежей Расходы на покупку товаров Сбережения Рис. 2. Укрупненная схема расчета баланса доходов/расходов населения Для социальных трансфертов в качестве факторов в регрессионном уравнении выступают средний размер назначенной пенсии как инструмент социальной политики правительства и расходы федерального бюджета как фактор, определяющий возможности бюджета по проведению различных мер социального характера. SocTransfroc_tp[t] = 0,11*SrPens_dfl[t] + 0,06*EXP_GOV_dfl[t]+2,3 (5) (R2=0,74; DW=2,10; Fstat=24,24), где SocTransfroc_tp – Прирост дефлированных социальных трансфертов, млрд руб.; SrPens_dfl – Прирост дефлированной средней назначенной месячной пенсии, руб.; EXP_GOV_dfl – Прирост дефлированных расходов федерального бюджета, млрд руб. 12 На ретроспективном периоде рассчитывается доля моделируемых компонент во всех доходах населения. Доходы всего населения определяются умножением полученной доли на сумму моделируемых компонент. Изменение остатков денежных средств на руках у населения определяется при помощи регрессионного уравнения, фактором в котором является индекс потребительских цен. PrirUmen_dfl[t] = 15,66*DQ2[t] + 15,80*DQ4[t] - 0,05*CPI[t-2] + 9,05*DQ3+0,26 (6) (R2=0,92823; DW=1,94654; Fstat=80,8281), где PrirUmen_dfl - Прирост (+), уменьшение (-) денег на руках, млрд руб., дефлированный; CPI – Индекс потребительских цен, в % к предыдущему периоду. Общая сумма расходов рассчитывается как разность доходов населения и прироста денежных средств на руках у населения. Расходы на покупку товаров и оплату услуг рассчитываются регрессией от доходов населения. Расходы на оплату обязательных платежей определяются исходя из доходов населения и динамики ставок по налогам, касающихся физических лиц. Покупка иностранной валюты рассчитывается при помощи регрессионной зависимости от курсов доллара США, евро. RashOplObyzPlat_dfl[t] = 0,14*DenDohN_DFL[t] - 15,41 (7) (R2=0,95; DW=1,85; Fstat=547,956), где RashOplObyzPlat_dfl - Расходы на оплату обязательных платежей и разнообразных взносов, млрд руб., дефлированные; DenDohN_DFL – Денежные доходы населения, млрд руб., дефлированные. RashPokTov_dfl[t] = 0,55*DenDohN_DFL[t] + 51,76 (8) (R2=0,87; DW=1,65; Fstat=183,30), где RashPokTov_dfl - Расходы на покупку товаров и оплату услуг, млрд руб., дефлированные; DenDohN_DFL – Денежные доходы населения, млрд руб., дефлированные. Val_SAS[t] = 0,10*ExchRate[t] 0,81*D1Q02_4Q02[t] - 7,66 + 0,26*Euro[t] - 1,02*D4Q02[t] - (9) (R2=0,79; DW=1,70; Fstat=22,74), где Val_SAS - Покупка валюты, млрд долл. США, с исключением сезонной компоненты; ExchRate – Официальный курс доллара США (руб./доллар) средний за период; Еuro – Официальный курс евро средний за период, руб. за 1 евро; Сбережения являются балансирующей статьей. Данный элемент рассчитывается как расходы всего за минусом расходов на покупку товаров и оплату услуг и расходов на оплату обязательных платежей, покупку иностранной валюты. Модель реального сектора В модели реального сектора производится расчет показателей производства товаров и услуг, добавленной стоимости, суммы прибыли, 13 инвестиций в основной капитал. В связи с тем, что в настоящее время динамические ряды по видам экономической деятельности имеют небольшую историю, соответственно сложно построить статистически значимую зависимость, соответственно модель реального сектора реализована в разрезе отраслей. Схема взаимовлияния показателей реального сектора и их связь с показателями других блоков модели приведена на рис. 3. Для упрощения модели отрасли, имеющие сходную динамику развития, объединяются в группы: электроэнергетика, топливная промышленность, экспортно-ориентированные отрасли, обрабатывающая промышленность и другие отрасли промышленности, строительство, сельское хозяйство, транспорт, связь, прочие отрасли, оказывающие услуги. Соответственно, расчет модели строится в разрезе перечисленных отраслей. Инвестиции в основной капитал рассчитываются в три этапа. На первом этапе рассчитываются внутренние инвестиции в основной капитал по источникам финансирования: за счет собственных средств; привлеченные средства (средства бюджетов и внебюджетных фондов, прочие привлеченные средства). Мировая цена на нефть Urals, Ставка налога на прибыль, НДС Сумма прибыли Производство в промышленности Инвестиции в основной капитал за счет собственных средств Кредит реальному сектору экономики Электроэнергетика Экспорт нефти, газа Топливная промышленность Экспорт прочих товаров Сырьевые (экспортоориентированные) отрасли Инвестиции в основной капитал за счет банковского кредита Расходы федерального бюджета, внебюжетных фондов Инвестиции в основной капитал за счет бюджета, внебюджетных фондов Добавленная стоимость в промышленности Обрабатывающая промышленность Импорт товаров Денежные доходы населения, расходы федерального бюджета Строительство Добавленная стоимость в строительстве Сельское хозяйство Добавленная стоимость в сельском хозяйстве Связь Иностранные инвестиции Транспорт Инвестиции в основной капитал Торговля Добавленная стоимость в сфере услуг Валовой внутренний продукт Рис. 3. Укрупненная схема модели реального сектора В качестве факторов для инвестиций за счет собственных средств используется сумма прибыли. Расходы федерального бюджета и расходы внебюджетных фондов, долгосрочный кредит предприятиям со стороны кредитных организаций и долгосрочные финансовые вложения нефинансовых корпораций являются факторами для инвестиций за счет привлеченных средств. К объему внутренних инвестиций в основной капитал прибавляются 14 иностранные инвестиции в национальную экономику, объем которых рассчитывается в модели платежного баланса. Инвестиции в основной капитал по отраслям рассчитываются как произведение доли соответствующей отрасли на последнем фактическом периоде и объема инвестиций в основной капитал в целом по экономике. Объем производства по каждой отрасли моделируется с использованием регрессионной зависимости, у которой в качестве факторов выступают инвестиции в соответствующую отрасль, а также макроэкономические индикаторы, отражающие спрос на продукцию данной отрасли. Сумма прибыли рассчитывается при помощи регрессии, объясняющими переменными в которой являются объем производства, а также переменные, отражающие изменение индексов цен в отраслях – поставщиках Производство добавленной стоимости каждой отрасли рассчитывается исходя из значений объемов валового выпуска соответствующей отрасли при том допущении, что в среднесрочной перспективе соотношения затрат и добавленной стоимости остаются практически неизменными. При этом вводятся поправки на изменение тарифной и налоговой политики. Модель платежного баланса Модель платежного баланса формируется по элементам аналитического представления платежного баланса. Общая схема расчета выглядит следующим образом. На первом шаге при помощи эконометрических уравнений рассчитываются элементарные статьи платежного баланса. Затем при помощи балансовых уравнений вычисляются агрегатные элементы вплоть до счета текущих операций и счета операций с капиталом финансовыми инструментами. Далее определяются чистые ошибки и пропуски при помощи регрессионного уравнения от объема экспорта (такой способ расчета принят исходя из того, что основную долю в этой статье занимает невозврат экспортной выручки). Балансирующим элементом (фактически разница между входящими и исходящими валютными потоками) является изменение валютных резервов. Укрупненная схема расчета платежного баланса приведена на рис. 4. 15 Валовой внутренний продукт Цены на мировых рынках Курс доллара, евро Депозитные ставки на внутреннем и внешнем рынках Расходы федерального бюджета Элементарные статьи счета текущих операций Элементарные статьи счета финансового счета Агрегатные статьи счета текущих операций Агрегатные статьи финансового счета Капитальные трансферты Счет текущих операций Счет операций с капиталом и финансовыми инструментами Чистые ошибки и пропуски Изменение валютных резервов Рис. 4. Укрупненная схема расчета платежного баланса Счет текущих операций К моделируемым составляющим счета текущих операций относятся: элементы торгового баланса: экспорт товаров, включая экспорт сырой нефти, нефтепродуктов, природного газа, прочих товаров, импорт товаров; элементы баланса услуг: экспорт услуг и импорт услуг; элементы баланса инвестиционных доходов: баланс инвестиционных доходов федеральных органов управления, баланс инвестиционных доходов банков, баланс инвестиционных доходов нефинансовых предприятий, включая доходы к выплате и доходы к получению. Финансовый счет К моделируемым составляющим финансового счета относятся: элементы обязательств резидентов перед нерезидентами, включая обязательства федеральных органов управления (в том числе портфельные инвестиции, ссуды и займы, просроченная задолженность), обязательства банков, обязательства нефинансовых предприятий (в том числе ссуды и займы, прямые инвестиции, портфельные инвестиции); элементы активов резидентов, включая активы федеральных органов управления, активы банков и активы нефинансовых предприятий (в том числе прямые и портфельные инвестиции, наличная иностранная валюта, торговые кредиты и авансы, непоступившая экспортная выручка и непогашенные импортные авансы). Модель исполнения федерального бюджета В модели исполнения федерального бюджета производится расчет доходов (в разрезе основных видов доходов: налог на прибыль, налог на добавленную стоимость, платежи за пользование природными ресурсами, 16 акцизы, таможенные пошлины и сборы, неналоговые доходы), расходов (в разрезе функциональной классификации) и дефицита/профицита бюджета (в разрезе источников финансирования). Укрупненная схема расчета модели исполнения федерального бюджета приведена на рис. 5. Первичный дефицит/ профицит бюджета Сумма прибыли, Ставка налога на прибыль, доход от прироста капитала Поступление налога на прибыль Валовой внутренний продукт, Объем экспорта, Ставка НДС Поступление налога на добавленную стоимость Экспорт нефтепродуктов и природного газа Поступление акцизов Объем добычи нефти, газа, Цена на нефть, ставка налога на добычу природного газа Поступление платежей за пользование природными ресурсами Цена на нефть,экспортные пошлины на природный газ, нефтепродукты, прочие экспортируемые и импортируемые товары Объем экспорта, Объем импорта, Расходы бюджета Общегосударственные вопросы Национальная оборона, национальная безопасность и правоохранительная деятельность Национальная экономика Жилищно-коммунальное хозяйство Поступление экспортных пошлин Охрана окружающей среды Поступление импортных пошлин Налоговые доходы бюджета Валовой внутренний продукт Неналоговые доходы бюдежта Доходы бюджета Образование, Культура, кинематография и средства массовой информации, здравоохранение и спорт Социальная политика Межбюджетные трансферты Рис. 5. Укрупненная схема расчета модели исполнения федерального бюджета Получение прогнозных значений налоговых статей (за исключением акцизов) производится с использованием специально конструируемых коэффициентов - эффективных ставок. Эффективные ставки для каждого налога рассчитываются на ретроспективном периоде как отношение поступления налога к определенному макроэкономическому показателю (или комбинации макроэкономических показателей), который наиболее близок по своей сути к налогооблагаемой базе данного налога. Значение неналоговых доходов задается экзогенно (либо в % от налоговых доходов, либо в % от валового внутреннего продукта). Дефицит/профицит в модели задается экзогенно. Расходы бюджета рассчитываются как сумма доходов бюджета и дефицита бюджета. Расходы по функциональной классификации определяются исходя из заданной структуры распределения по функциональной классификации. Модель индексов цен и монетарных показателей В модели индексов цен и монетарных показателей рассчитываются объем денежной массы, индексы потребительских цен, индексы цен производителей, дефлятор ВВП. Денежная масса в модели состоит из 3 компонентов: наличные деньги, безналичные средства предприятий и безналичные средства домашних хозяйств. При этом в качестве факторов каждого из компонентов выступают 17 индикаторы общего экономического роста (индексы ВВП, производства, роста доходов населения), а также уровень ставок на финансовом рынке. Укрупненная схема расчета модели индексов цен и монетарных показателей приведена на рис. 6. Наличные деньги Темп роста ВВП, темп роста производства, темп роста доходов населения, ставки по депозитам, ставка рефинансирования, нормативы резервирования Безналичные средства предприятий Безналичные средства домашних хозяйств Денежная масса ИПЦ на платные услуги населению Изменение валютных курсов, изменение тарифов естественных монополий, изменение цен на энергоресурсы ИПЦ на продовольственные товары ИПЦ на непродовольственные товары Индекс потребительских цен Рис. 6. Укрупненная схема расчета модели индексов цен и монетарных показателей В условии равновесия инфляция представляет собой авторегрессионный процесс, темп роста которого определяется ростом денег в экономике и некоторыми переменными реального сектора и сектора домашних хозяйств. Индекс потребительских цен прогнозируется по компонентам (ИПЦ на платные услуги населению, ИПЦ на продовольственные товары и ИПЦ на непродовольственные товары), факторами для которых выступают: рост денежной массы, ставки на финансовых рынках и изменение валютных курсов, изменение тарифов естественных монополий, изменение цен на энергоресурсы. Необходимо отметить, что работа над совершенствованием комплекса моделей ведется практически постоянно. При появлении новых отчетных данных о социально-экономическом и финансовом развитии России проводится переоценка параметров статистических зависимостей. Кроме того, регулярно проводятся эксперименты по применению новейших эконометрических методов. На основе комплекса моделей проводятся сценарные расчеты, позволяющие при заданных экзогенных условиях, выбрать наилучшие управляющие параметры. Данный комплекс моделей используется для формирования прогнозных оценок на протяжении последних 3-х лет, при этом в большинстве случаев уровень ошибок по абсолютным значениям ключевых показателей не превышал 5%. 18 2. Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников. Основными источниками информации, необходимой для решения задачи формирования макроэкономических среднесрочных прогнозов в России и отвечающей приведенным требованиям, определены следующие организации: Федеральная служба государственной статистики; Центральный банк Российской Федерации; Министерство финансов Российской Федерации; Федеральная налоговая служба; Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации; Федеральная таможенная служба Российской Федерации; международные информационные агентства Reuters, Bloomberg. Для информационного обеспечения комплекса моделей в рамках диссертационного исследования сформировано хранилище показателей социально-экономического, финансового развития Российской Федерации и показателей развития мировой экономики, источниками которых выступают перечисленные выше организации. При этом автором были использованы методологические положения Федеральной службы государственной статистики по формированию и ведению Каталога статистических показателей. Хранилище показателей ориентировано на проведение модельных расчетов. При появлении новых официальных сборников и докладов в автоматическом режиме актуализируется информация в хранилище и при необходимости сдвигается период идентификации комплекса моделей и проводится переоценка параметров уравнений. 3. Разработаны алгоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса. Для проверки сбалансированности полученных при помощи комплекса моделей прогнозных значений экономических показателей используется модель межотраслевого баланса (МОБ). Построение модели МОБ производится с использованием коэффициентов прямых и полных затрат, публикуемых Росстатом. Расчет структурных коэффициентов, необходимых для решения задач МОБ, выполняется на базе таблиц затраты – выпуск и таблицы использования товаров и услуг. Для проведения расчетов на основе модели межотраслевого баланса устанавливается соответствие переменных, являющихся результатом расчетов комплекса модели, и переменных, являющихся исходными для решения прямой и обратной задач МОБ. Для решения первой задачи необходимо отраслевую структуру межотраслевого баланса агрегировать до групп отраслей, по которым производятся прогнозные расчеты в комплексе моделей. Далее с использованием коэффициентов прямых затрат рассчитывается поэлементно 19 промежуточное потребление и находится столбец конечного использования. Столбец конечного использования детализируется по элементам конечного использования на основе структурных коэффициентов последнего отчетного года с учетом экспертных поправок. Далее темпы роста окаймляющих итогов по основным элементам конечного использования сопоставляются с темпами роста соответствующих показателей макромодели: конечное потребление домашних хозяйств с расходами на покупку товаров и оплату услуг населением, конечное потребление государства со значением показателя группирующего элемента экономической классификации «закупка товаров и оплата услуг», экспорт с объемом экспорта, валовое накопление основного капитала с инвестициями в основной капитал с поправкой на освоение инвестиций. Для решения обратной задачи задается соответствие переменных комплекса моделей значениям по элементам конечного использования. Далее с учетом отраслевой разбивки конечного использования за последний отчетный год с экспертной поправкой формируется столбец конечного использования. Далее с использованием коэффициентов полных затрат рассчитывается объем валового производства по отраслям. Объем производства, полученный при помощи модели МОБ, сопоставляется с объемами производства, полученными с использованием комплекса моделей. При этом выявленные нестыковки, являющиеся следствием различий в темпах роста элементов совокупности, рассматриваются как предвестники изменений пропорций между элементами, т.е. структурными сдвигами в экономике. 4. Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей. Для формирования сценариев на основе модельного комплекса необходимо экспертно задать экзогенные параметры. Перечень основных сценарных параметров представлен на рис. 7. Для корректного задания сценарных параметров реализован механизм, позволяющий обеспечить содержательную и количественную непротиворечивость исходных параметров. 20 Сценарные параметры Налоговая политика: Денежно-кредитная политика Ø Ставка налога на добычу полезных ископаемых на нефть Ø Ставка налога на добычу полезных ископаемых на газ Ø Ставка налога на доходы физических лиц Ø Экспортные, импортные пошлины Ø Ставка налога на добавленную стоимость Ø Ставка налога на прибыль (доход) предприятий и организаций Ø Ø Ø Ø Бюджетная политика: Тарифная политика: Ø Расходы федерального бюджета Ø Непроцентные расходы федерального бюджета Ø Внешние и внутренние источники финансирования федерального бюджета Ø Индекс цен производителей промышленной продукции в электроэнергетике Ø Индекс потребительских цен на жилищнокоммунальные услуги Ø Индекс потребительских цен на услуги пассажирского транспорта Ø Цена природного газа на внутреннем рынке Официальный курс доллара США Ставка рефинансирования Норма резервирования Счета капитала органов денежнокредитного регулирования Ø Портфель государственных ценных бумаг Банка России в национальной валюте Ø Портфель государственных ценных бумаг Банка России в иностранной валюте Параметры мировой экономики: Ø Ø Ø Ø Индекс потребительских цен США Индекс потребительских цен еврозоны Официальный курс евро Мировая цена на нефть Urals Рис. 7. Сценарные параметры комплекса моделей Для разработанного комплекса моделей данная проблема решается следующим образом: 1) Формируются группы моделей, отражающих существующие априори взаимосвязи между экзогенными параметрами (для экзогенных параметров, устанавливается функциональная зависимость (либо группа зависимостей) от других экзогенных параметров); 2) Задается допустимое отклонение значений экзогенных параметров, задаваемых экспертно, от значений, получаемых на основе моделей; 3) Производится расчет моделей взаимосвязей экзогенных параметров; 4) Выводится перечень зависимостей, по которым происходит рассогласование экзогенных параметров; 5) Производится корректировка значений несогласованных параметров, при этом возможны ручная корректировка или замена экспертно заданных экзогенных параметров расчетными. Данный алгоритм применяется при расчете сценариев, которые не затрагивают структуру функционирующей экономики, в противном случае могут нарушаться устоявшиеся взаимосвязи. 21 5. Разработана программная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей. Комплекс моделей и хранилище показателей были реализованы в аналитическом комплексе «Прогноз», который представляет собой пакет программных модулей, предназначенных для разработки информационноаналитических систем и систем поддержки принятия решений в различных сферах экономики и финансов, в частности для решения задач анализа, моделирования и прогнозирования. На основе инструментов АК «Прогноз» построено единое пространство, связывающее переменные разных моделей информационными каналами. Эндогенные переменные (выход) одних моделей являются экзогенными переменными (вход) для других. Кроме того, часть управляющих переменных, например, параметры, регулируемые государством, а также переменные внешней среды, такие как параметры развития мировой экономики или цены на сырьевых рынках, задаются единожды и учитываются во всех моделях. В разработанной программной среде были проведены расчеты по следующим сценариям: консервативный, инерционный, оптимистичный. Сценарии различаются между собой внешнеэкономической конъюнктурой и параметрами управляющих воздействий со стороны государства. Графики сценарных условий и результатов расчетов по сценариям приведены на рис. 8. Рис. 8. Графики сценарных условий и результатов расчета комплекса моделей В диссертационной работе получены следующие основные результаты и выводы: 1. Создан и апробирован комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики. На основе модели сформированы сценарии макроэкономического развития. 22 2. Сформулированы основные подходы к последовательному построению сценариев макроэкономического развития Российской Федерации. 3. Разработана база данных, включающая показатели социальноэкономического и финансового развития России и мировой экономики, необходимые для реализации комплекса моделей. 4. Адаптированы методы балансировки индикаторов макроэкономического развития с использованием модели межотраслевого баланса для использования на существующей официальной отчетности. 5. Предложенные подходы и методы реализованы в виде программного продукта, интегрирующего комплекс моделей и хранилище показателей, реализующего возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов, включающих в себя алгоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов. Основное содержание диссертации отражено в следующих работах: 1. Кулаков М.Ю. Построение систем учета, анализа и прогнозирования государственных финансов /Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушкина, К.Л. Косвинцев, М.Ю. Кулаков, Е.Б. Овчаров, В.Н. Павлов, О.В. Речицкая// Проблемы теории и практики управления. 2003. №2. С. 122-123. 0,2 п.л. 2. Кулаков М.Ю. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений /Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушкина, М.Н. Балаш, М.Ю. Кулаков, К.Л. Косвинцев, Д.В. Ситников// Проблемы теории и практики управления. 2002. №5. С.74-75. 0,2 п.л. 3. Кулаков М.Ю. Макроэкономическая модель Российской Федерации /М.Ю. Кулаков// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2000. С.260-266. 0,3 п.л. 4. Кулаков М.Ю. Применение сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических показателей /М.Ю. Кулаков // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2002. С.111115. 0,2 п.л. 5. Кулаков М.Ю. Система поддержки принятия решений в сфере управления государственными финансами /Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушкина, М.Ю. Кулаков, Е.Б. Овчаров, В.Н. Павлов, О.В. Речицкая// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2002. с.8-19. 0,5 п.л. 6. Кулаков М.Ю. Информационное и модельное обеспечение ситуационных центров органов государственной власти / 23 Д.Л. Андрианов, М.Ю. Кулаков, А.О. Селянин, Д.В. Ситников// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2004. с.7-12. 0,2 п.л. 7. M.Y. Kulakov Application of economic and mathematical models for generating socio-economic development scenarios/M.Y. Kulakov, D.L. Andrianov// VI International Congress on Mathematical Modeling. Book of Abstracts. University of Nizhny Novgorod. 2004. P.394. 0,1 п.л. 8. Кулаков М. Ю. Информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений на уровне регионов и федерального центра /Д.Л. Андрианов, М.Ю. Кулаков, А.О. Селянин, Д.В. Ситников// Обзор «Информационные технологии в органах государственной власти: шаги вперед». 2004. http://cnews.ru/gov/part3/prognoz.shtml#3. 1,125 п.л. 9. Кулаков М.Ю. Ситуационный центр как инструмент принятия решений на федеральном и региональном уровнях. /М.Ю. Кулаков// Сб. науч. тр. / Всероссийская научно-практическая конференция «Методы обоснования перспектив развития регионов» М. 2004. C. 220-229. 0,45 п.л. 10.Кулаков М.Ю. «Система мониторинга, анализа и моделирования развития банковского сектора региона» /М.Ю. Кулаков, Д.Л. Андрианов, К.Б. Кузнецов, Г.К. Полушкина// Сб. науч. тр. II Межрегиональной научно-практической конференции «Повышение функциональной роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности», Уфа, 2005, с. 143-150. 0,35 п.л. 11.Кулаков М.Ю. Автоматизированное управление бизнес-процессов организации и поддержка принятия решений с использованием аналитического комплекса «Прогноз» /М.Ю. Кулаков, //Сб. науч. тр. III Межрегиональной научно-практической конференции «Повышение функциональной роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности», Уфа, 2006, с. 175-177. 0,15 п.л. 12.Кулаков М.Ю. Математическое моделирование в области анализа и прогнозирования государственных финансов /М.Ю. Кулаков, Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушкина, В.Н. Павлов, Е.Б. Овчаров, С.В. Ивлиев// IV Международная конференция по математическому моделированию: сб. науч. тр. / Моск. гос. техн. ун-т (Станкин). М. 2001. С. 45-51. 0,35 п.л. _______________________ Подписано в печать 09.11.2006. Формат 60х84/16. Бум. ВХИ Печать на ризографе. Усл. печ. л. 1,39. Тираж 100 экз. Заказ 452 Типография Пермского университета. 614990. Пермь, ул. Букирева, 15 24
