Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Экономическое прогнозирование. Учебно-методическое пособие направления подготовки 38.04.01 «Экономика фирмы (по видам экономической деятельности)»
.pdf
121
В результате вспомогательной деятельности обычно производится
выпуск услуг, которые используются как факторы производства почти во всех
видах производственной деятельности. Стоимость таких услуг, как правило,
бывает невелика по сравнению со стоимостью результатов основной и
вторичной деятельности предприятия. Поэтому вспомогательная деятельность
рассматривается как неотъемлемая часть основной или вторичной
деятельности, с которой она связана.
В процессе построения межотраслевого баланса требуется
дезагрегирование счета товаров и услуг.
Счет товаров и услуг показывает соотношение между общим объемом
имеющейся продукции (предложение) и общим объемом ее использования.
Основные элементы исходного равенства (баланса) выражаются следующим
образом: выпуск продукции + импорт (= все ресурсы) = промежуточное
потребление + экспорт + конечное потребление + валовое накопление (= все
использование).
Все стадии движения товаров и услуг в экономике прослеживаются от их
первоначальных производителей до пользователей. Детальное рассмотрение
таких потоков принято называть методом товарных потоков. При этом
используется исходная статистическая информация о товарах и услугах, а
также дополнительные сведения, необходимые для надлежащей стоимостной
оценки. Максимальная эффективность метода товарных потоков достигается в
тех случаях, когда могут быть проведены независимые оценки по каждой из
статей использования, т. е., когда за основу берется конкретная информация о
распределении предложения продуктов между различными видами
использования. При этом необходимо обеспечить согласование между
стороной ресурсов и использования.
В таблицах представляются группы продуктов на основе классификации
основных продуктов, и охватывается более 1800 товаров и услуг (пятизначный
уровень) и около 300 продуктов (трехзначный уровень). Стоимостная оценка и
порядок учета налогов и наценок осуществляется по определенным правилам.
122
В СНС признаются следующие компоненты цены, уплачиваемой
покупателем продукта: базисная цена продукта как результата производства;
налоги на продукт; минус субсидии на продукт; торговые и транспортные
наценки при доставке продукта покупателю.
Некоторые данные четырех компонентов поддаются дальнейшей
разбивке, например, торговые и транспортные наценки могут рассматриваться в
более дезагрегированном виде, в частности, путем подразделения этих наценок
на отдельные торговые и розничные компоненты, а налог на добавленную
стоимость (НДС) может выделяться в отдельный компонент.
Цена покупателя – это сумма, которая уплачивается покупателем
(исключая НДС) за поставку единицы товара или услуги в установленный
покупателем срок и место. Цена покупателя на товар включает любые
транспортные расходы, отдельно оплаченные покупателем за поставку.
Цена производителя – это сумма, которая подлежит получению
производителем от покупателя за единицу произведенной в виде товара или
услуги продукции, минус любой НДС, начисленный на покупателя. Эта цена не
включает никаких транспортных расходов, отдельно начисляемых
производителем.
Базисная цена – это сумма, которая подлежит получению производителем
от покупателя за единицу произведенной в виде товара или услуги продукции,
минус любые подлежащие вычету налоги и плюс любые подлежащие
получению субсидии по данной единице в связи с ее производством или
реализацией. Эта цена не включает никаких транспортных расходов, отдельно
начисляемых производителем.
Между этими тремя концепциями цен, играющими центральную роль при
анализе таблицы «Затраты-выпуск», по определению, существуют следующие
взаимосвязи:
цена покупателя (которая включает не подлежащий вычету НДС) –
торговые и транспортные наценки, не подлежащие вычету налоги типа налогов
123
на НДС = цена производителя (которая исключает не подлежащий вычету
НДС);
цена производителя – налоги (кроме НДС) за вычетом субсидий на
продукцию, подлежащие уплате / получению ее производителями = базисная
цена.
Для экспорта и импорта в СНС приняты аналогичные концепции цен:
цена франко-борт (ФОБ) для экспорта и совокупного импорта и стоимость,
страхование, фрахт (СИФ) для отдельных статей импорта. Разность между
ценой ФОБ и ценой СИФ, издержки на транспортировку и страхование от
границы страны-экспортера до границы страны-импортера и на оплату
страхования на этом маршруте.
Цена СИФ – это цена товара, доставленного на границу страныимпортера, или цена услуги, оказанной резиденту, до уплаты каких-либо
импортных пошлин и иных налогов на импорт или торговых и транспортных
наценок внутри страны.
Таблицы ресурсов и использования составляются с детализацией
товарных групп (предложение товаров и услуг). Данные о продуктах
показываются в строках, об отраслях – в столбцах. Таблицы не могут
составляться самостоятельно, так как они взаимосвязаны с балансом.
В таблице использования СНС содержится информация о видах
использования товаров и услуг, а также о структуре затрат в отраслях.
Межотраслевой баланс производства и распределения продукции и услуг
представляет собой статистическую таблицу, в которой отражается взаимосвязь
между валовой добавленной стоимостью (ВДС), промежуточным потреблением
и конечным использованием в отраслях экономики.
Из ВДС в МОБ выделяются следующие статьи:
124
Заработная плата
Отчисления на социальное
страхование
Потребление основного капитала
(износ)
Чистая прибыль
Чистый смешанный доход
Налоги на производство
Субсидии на производство
в денежной форме,
в натуральной форме
Для выплаты пенсий,
пособий, санитарно-
курортное обследование
возмещение сельскому
хозяйству;
компенсации за
электроэнергию;
конверсии.
Косвенно измеряемые услуги
финансового посредничества
Рис. 2.1. Преобразование валовой добавленной стоимости в межотраслевой
баланс производства и распределения продукции и услуг
Основным источником информации для определения объема и структуры
расходов населения на покупку товаров являются данные статистики торговли
о товарообороте, а также данные обследований ДХ.
МОБ детализирует счета товаров и услуг, обеспечивая органы управления
информацией для построения межотраслевых моделей, прогнозов, анализа
функционирования отраслей, а также выявления роли отдельных факторов
производства (например, зависимости экономики от энергоснабжения или от
изменения цен на энергоносители). Итоги ВДС по отраслям МОБ
рассчитываются двумя методами: как разница между валовым выпуском и
промежуточным потреблением; как сумма элементов добавленной стоимости.
Межотраслевой баланс широко используется для статистических целей,
определения товарной структуры потоков, а также для проверки
сбалансированности всей системы статистических данных, охватывающих
различные аспекты экономического процесса.
125
Прямые
межотраслевые
потоки,
ij
x
Конечная
продукция, Y
Цена
продукции, P
Трудовые
ресурсы, L
Темп роста,
K
Контрольные вопросы
1. Что называется балансовой моделью?
2. Что называется технологической матрицей в модели межотраслевого
баланса?
3. Сколько квадрантов включает принципиальная схема межотраслевого
баланса? Характеризующие квадранта МГБ?
4. Как записывается экономико-математическая модель МГБ?
5. Что называется моделью Леонтьева?
6. Как определяются коэффициенты прямых материальных затрат?
Рекомендуемые темы докладов
1. Учитывается ли в модели Леонтьева возможно изменение технологии
производства?
2. В чем заключается суть теоремы Фробениуса-Перрона?
3. Сформулируйте теорему Фробениуса-Перрона.
4. Опишите экономико-математические основы динамической модели
межотраслевого баланса?
5. Охарактеризовать экономическое содержание коэффициентов прямой и
полной фондоемкости.
Практические задания
Задание 1.
Задано матрицу прямых межотраслевых потоков для трёхотраслевой
экономики в натуральном выражении (табл. 4.6): в строках указано отраслипроизводители, в столбцах – отрасли-потребители. Задано Y – вектор конечной
продукции, P – вектор цен, L – вектор трудовых ресурсов, K – вектор темпов
прироста, – матрица приристних фондоемкости основных и оборотных
фондов.
Таблица 2.13
Матрица прямых межотраслевых потоков
126
20
10
15
50
3,0
100
0,1
50
40
70
80
2,0
150
0,05
30
10
50
50
5,0
100
0,05
0,05 0,6 0,0
0,04 0,0 0,04
2,0 6,0 2,0
A
Матрица приростных фондоёмкостей:
.
Необходимо:
1. Найти матрицу прямых материальных затрат
выражении.
2. Найти стоимостное выражение матрицы прямых материальных затрат.
3. Матрицу полных материальных затрат в натуральном и стоимостном
выражении.
4. Сделать вывод о производительности матрицы A в натуральном и
стоимостном выражении.
5. Составить межотраслевой баланс труда.
6. Составить производственную программу для обеспечения объемов
потребления Y, без учета ограниченности трудовых ресурсов.
7. Составить производственную программу для обеспечения объемов
потребления и заданных темпов прироста K.
в натуральном
регрессии.
наличие устойчивых взаимосвязей между характеристиками экономических
ТЕМА 7. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В
ПРОГНОЗИРОВАНИИ
План
7.1. Сущность корреляционно-регрессионного анализа.
7.2. Прогнозирование на основе однофакторной модели линейной
7.3. Прогнозирование динамики с учетом временного лага.
7.1. Сущность корреляционно-регрессионного анализа
Одной из предпосылок экономического прогнозирования является
127
объектов. С количественной точки зрения различают три вида взаимосвязей:
балансовые; компонентные; факторные.
Балансовая связь показателей характеризует соответствие двух элементов
(спроса и предложения, доходов и расходов, производства и потребления,
наличия рабочей силы и потребностей в ней и т.п.). Соответствие понимается
как равенство либо, менее жестко, как достаточность ресурсов для покрытия
потребностей. Методический инструмент прогнозирования балансовых связей
– балансы и разрабатываемые на их основе балансовые модели.
Компонентные связи показателей характеризуются тем, что изменение
прогнозного показателя – результат изменения компонентов, входящих в этот
показатель как множители. Например, объем производства продукции можно
представить как произведение численности занятых ее производством на
производительность труда, товарооборот – как объем продаж в натуральном
выражении на цену. В прогнозировании этот вид взаимосвязи может быть
использован для определения прогноза одного из показателей при известных
прогнозах компонентов, используемых при расчете искомой характеристики
(метод укрупненных измерителей, метод Кольма) либо для оценки качества
прогнозов взаимосвязанных показателей.
Факторные связи характеризуются тем, что проявляются в согласованной
вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как
факторные (причины, независимые переменные), другие – как следствие
(результат, зависимая переменная). По своему характеру этот вид связи –
причинно-следственная зависимость.
Факторные связи могут рассматриваться как функциональные или
корреляционные. При функциональной связи изменение результативного
признака всецело обусловлено действием факторного. Например, при
фиксированных ценах выручка функционально зависит от объема продаж в
натуральном выражении. При корреляционной связи изменение
результативного признака лишь частично обусловлено влиянием факторного
признака, так как не исключается возможность воздействия и других факторов.
128
Такие связи можно назвать соотносительными. Например, при свободных
рыночных ценах выручка лишь частично зависит от объема продаж в
натуральном выражении, так как возможно изменение цен при различных
тактических приемах ценообразования.
Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования
форм связи, устанавливающих количественные соотношения между
случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом
прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и
прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей.
При этом значение независимой переменной (х) нам известно по
предположению. В процессе прогнозирования оно может быть использовано
нами для оценки зависимой переменной (у).
Функция регрессии у = (х1, х2, х3, х4, ... хn) показывает, каким будет в
среднем значение переменной y, если переменные х примут конкретное
значение.
Переменная у характеризующая результат, формируется под
воздействием других переменных и факторов. Поэтому она всегда стохастична
(случайна) по природе. Переменные х (объясняющие переменные)
характеризуют причину. Они поддаются регистрации, а часть из них –
планированию и регулированию. Значения ряда переменных х могут
характеризовать внутренние элементы системы или задаваться «извне»
прогнозируемой системы.
По своей природе объясняющие переменные могут быть случайными и
неслучайными. Регрессионные остатки ε – это латентные (скрытые) случайные
компоненты, влияющие на y, а также случайные ошибки в измерении
анализируемых результирующих переменных.
В зависимости от количества исследуемых переменных различают
парную и множественную корреляцию. Парная корреляция – корреляционные
связи между двумя переменными. Примерами парной корреляции могут
служить зависимости между уровнем образования и производительностью
129
труда, между ценой товара и спросом на него, между качественными
параметрами товара и ценой. Экономико-математические модели, построенные
с учетом такого рода взаимосвязей, называют однофакторными моделями.
Следует отметить, что в практике прогнозирования экономических явлений
однофакторные модели занимают значительное место, что определяется
простотой вычислительного процесса и ясностью экономической
интерпретации результатов.
Множественная корреляция – корреляционные взаимосвязи между
несколькими переменными. В качестве ее примеров можно привести
зависимость спроса на товар от цены, уровня доходов населения, расходов на
рекламу; зависимость объема выпускаемой продукции от размера инвестиций,
технического уровня оборудования, численности занятых в процессе
производства.
Примером использования корреляционной зависимости для
прогнозирования и принятия управленческих решений могут служить кривые
спроса и предложения, на основе которых строятся модели, описывающие
последствия изменения цен.
В конце XIX в. немецкий статистик Э. Энгель сформулировал законы и
построил кривые, согласно которым с ростом дохода доля расходов на питание
сокращается, на одежду и жилище остается неизменной, а на образование и
лечение – увеличивается. Эти кривые послужили исходным пунктом
построения различных моделей, описывающих поведение покупателей при
изменении их доходов и соответственно используемых при прогнозировании
спроса на товары и услуги.
Немецкий исследователь Г. Госсен сформулировал утверждение о
зависимости потребительской оценки полезности от количества благ и дал им
математическую интерпретацию.
Примерами множественной корреляции могут служить различные модели
экономического роста (модель Е. Домара, модель Р.Ф. Харрода, модель
130
Р. Солоу), описывающие зависимость реального дохода в экономике от
наиболее значимых факторов.
При анализе временных рядов часто встречается ложная корреляция,
когда параллельно повышаются или снижаются показатели, на самом деле
совершенно не зависящие друг от друга. Ложная корреляция – это отсутствие
причинной связи между явлениями, связанными корреляционной связью.
Регрессионный анализ – часть теории корреляции. В процессе
регрессионного анализа решаются задачи выбора независимых переменных,
существенно влияющих на зависимую величину, определение формы
уравнения регрессии, оценивание параметров.
Мы рассмотрим модель линейной регрессии как наиболее доступную для
понимания и довольно часто используемую на практике. Множественные
модели также находят практическое применение, но обычно для их построения
используются пакеты прикладных программ. Проблема, с которой сталкивается
прогнозист при использовании пакетов прикладных программ, заключается в
оценке адекватности отображения действительности и будущих взаимосвязей в
регрессионных моделях и корректное их использование для прогнозирования
будущего.
7.2. Прогнозирование на основе однофакторной модели линейной регрессии
Последовательность процедуры составления прогнозирования на основе
однофакторной модели линейной регрессии:
1. сбор исходной информации;
2. качественный анализ взаимосвязи исследуемых показателей,
определение причинно-следственной связи между анализируемыми
характеристиками;
3. оценка тесноты связи. Расчет коэффициента корреляции.
Коэффициент корреляции R характеризует тесноту связи между случайными
величинами (х, у), может быть рассчитан по формуле:
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]