Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Экономическое прогнозирование методы и подходы. Учебно-методическое пособие
.pdf
61
Определив параметры уравнения типа (3.2) для ретроспективных
данных, можно задавать различные варианты значений независимых
переменных в прогнозном периоде и получать прогнозные значения
зависимой переменной.
Процедура разработки эконометрических моделей
Процедура разработки эконометрических моделей включает в себя
три этапа.
На первом этапе формируются цели создания моделей и на их ос-
нове принимается решение об уровне дезагрегирования имеющихся
моделей. Затем формируется сама теоретическая модель, т. е. обосновывается теоретически взаимное влияние выбранных для анализа переменных.
На данном этапе очень важно знание специалистами в области прогнозирования экономической теории. Теоретический анализ взаимосвязей переменных позволяет выделить среди них экзогенные. Например, если анализируется роль внешнего рынка в формировании
динамики ВВП страны, то в качестве экзогенных переменных могут
быть взять цены на товары экспорта данной страны на международном
рынке. Эти цены формируются в решающей степени вне зависимости
от развития экономики данной страны (цены на нефть). После определения экзогенных переменных формируются различные варианты записи уравнений, т. е. определяются независимые переменные, входящие в правую часть уравнения.
Второй этап – оценка параметров уравнений регрессии и форми-
рование собственно системы уравнений, т. е. модели.
Для каждой эндогенной переменной определяется несколько вариантов регрессионных уравнений, из которых необходимо выбрать
лучший. Критерии для выбора – содержательные и математикостатистические. Например, случайным образом можно обнаружить
тесную корреляцию между нормой процента и урожайностью зерновых. Но это не означает, что такое уравнение может быть использовано
для прогнозирования.
Оцениваемые уравнения должны быть корректны с теоретической
точки зрения. Другими критериями оценки качества уравнения являются математико-статистические показатели: коэффициент детерминации (R2), показывающий, насколько вариация независимых переменных (регрессоров) предопределяет динамику зависимой (эндогенной)
переменной. Если R2 = 0,95, то это означает, что изменение зависимой
переменной на 95 % определяется вариацией независимых перемен-
62
ных; коэффициент Дарбина–Уотсона (чем он ближе к 2, тем меньше
автокорреляция остатков регрессионного уравнения); t-статистика;
F-статистика (статистика Фишера) и т. д. После того как отобраны
лучшие варианты уравнений, на их основе формируется модель.
Третий этап начинается с проверки способности сформированной
модели имитировать развитие социально-экономической системы в
ретроспективе. Задаются фактические значения экзогенных переменных и проводится расчет эндогенных переменных. Затем сравниваются
их значения с фактическими и устанавливается точность имитации динамики показателей с использованием модели. Если имитация неудовлетворительная, то необходимо заменить или изменить какие-либо из
уравнений модели. При этом иногда приходится вернуться и к теоретическим вопросам формирования уравнений.
После того как подтверждена способность модели удовлетворительно имитировать развитие социально-экономической системы в ретроспективе, приступают к прогнозированию ее развития.
Схема процедуры разработки эконометрических моделей представлена на рис. 3.2.
Процедура разработки эконометрических прогнозов
Эконометрический прогноз представляет собой результат решения
системы регрессионных уравнений и тождеств.
При прогнозировании задаются траектории движения экзогенных
переменных и начальные значения всех переменных для базового периода. Модель позволяет получить прогнозные значения эндогенных
переменных.
Схема разработки эконометрических прогнозов представлена на
рис. 3.3.
Прогнозирование с использованием
динамических межотраслевых моделей
Динамические межотраслевые модели (ДММ) в различных вариантах используются в качестве инструмента прогнозирования во многих
странах (США, Китай, Испания, Япония и т. д.). Ядром этих моделей
является информация, имеющаяся в межотраслевом балансе (МОБ).
Наличие такой информации в ДММ является их преимуществом по
сравнению с другими методами прогнозирования. Фактически, в столбцах матрицы коэффициентов прямых материальных затрат ||aij(t)|| описана структура ресурсов в отраслях экономики, соответствующих применяемым в настоящее время технологиям. Поэтому ДММ позволяет
Оценка параметров
эконометрических
функций на основе
МНК
Анализ математических
свойств регрессионных
уравнений
Анализ параметров
уравнений с точки
зрения экономической
теории
Отбор лучших вариантов
функций для эндогенных
переменных
Формулирование систем
уравнений модели
Проверка модели
на ретроспективных
данных
Результат
неудовлетворительный
Результат
удовлетворительный
Анализ свойств
модели
Разработка
прогноза
Определение
целей
создания
модели
Определение
уровня
дезагрегации
Определение
экзогенных
и эндогенных
переменных
Разработка
теоретической
модели
Разработка
вариантов записи
эконометрических
функций
63
Рис. 3.2. Схема процедуры разработки эконометрических моделей
64
1. Статистическая
информация
предпрогнозного
периода
3. Анализ тенденций
развития СЭС
в предпрогнозном
периоде
2. Задание начальных
значений переменных
модели в базовом году
4. Концепция
основных направлений
будущего развития
СЭС
5. Задание траектории
экзогенных
переменных
6. Корректировка
коэффициентов
модели
7. Задание
траектории
случайных
отклонений
8. Решение
системы
уравнений
9. Разработка
предварительного
прогноза
10. Анализ
результатов
прогноза
11. Возможная коррекция
теоретической концепции
12. Окончательный
вариант прогноза
,X AX Y
увязать в прогнозе варианты развития различных отраслей с другими
отраслями национальной экономики через матрицу материальных потоков ||xij||. В ДММ при достаточно большой степени дезагрегации
можно прогнозировать влияние внедрения новых технологий на микро- и отраслевых уровнях.
Статическая модель межотраслевого баланса записывается в следующем виде:
где X – вектор валовых выпусков;
Рис. 3.3. Схема разработки эконометрических прогнозов
(3.5)
65
ij
a
;
ij
ij
j
x
a
x
()
( ) ( ) ( ),
dX t
X t A X t B C t
dt
A
– матрица коэффициентов прямых материальных затрат
Y – вектор конечного спроса.
Первая динамическая межотраслевая модель была предложена
В.В. Леонтьевым. Модель Леонтьева представляет собой систему линейных дифференциальных уравнений первой степени:
(3.6)
где X(t) – вектор валовых выпусков в году t;
B – матрица коэффициентов капиталоемкости приростов валовых
выпусков;
C(t) – вектор-столбец потребления в году t.
Применяемые на практике динамические межотраслевые модели
значительно сложнее (3.6). Они включают в себя дополнительные
ограничения по основному капиталу, трудовым ресурсам и т. д. Подробное описание методических основ построения прогноза экономики России с использованием динамической модели межотраслевого
баланса (ДММБ) представлено в разделе 5 данного учебного пособия.
3.4. Информационное обеспечение
макроэкономического прогнозирования
3.4.1. Общее описание прогнозно-аналитической информации
Необходима качественная подготовка прогнозно-аналитической
информации (GIGO – garbage in / garbage out, что означает «мусор» на
«входе» / «мусор» на «выходе»).
Основными источниками прогнозно-аналитической информации
являются:
1) статистическая, бухгалтерская и другие формы отчетности;
2) система норм и нормативов (нормативно-справочная база)
(например, нормы амортизации основных фондов, данные о МРОТ);
66
3) накопленный опыт и знания о закономерностях развития соци-
ально-экономических процессов (например, как формировать и рассчитывать основные макроэкономические показатели и как они взаимосвязаны).
К информационной базе предъявляются следующие основные тре-
бования:
1) достоверность количественной информации (информацию необ-
ходимо получить из разных источников);
2) достаточность и комплексность информации (полные характери-
стики основных сфер экономики, негативных и позитивных процессов,
информация, характеризующая региональный и отраслевой разрез
экономической системы);
3) системность информации (увязка показателей различных блоков
между собой, например, статистика капитального строительства должна быть увязана со статистикой основных фондов);
4) непротиворечивость информации (к примеру, ВВП рассчитывается тремя способами и должны быть получены одинаковые результаты).
Качество статистических данных определяется:
отлаженностью первичного учета статистических данных;
методикой формирования агрегированных показателей на основе
первичных данных.
Проблема качества статистических данных является весьма острой
в любой стране. Во многих случаях статистические органы прибегают
к методам выборочного обследования. Поэтому большое значение
имеет методика организации таких обследований.
Первичными источниками для составления агрегированных статистических показателей служат данные бухгалтерского учета и статистической отчетности, предоставляемые предприятиями и гражданами.
Вся используемая при прогнозировании информация делится на экзогенную и эндогенную.
Экзогенная информация – это информация, которая мало зависит
от результатов развития национальной экономики (например, мировые
цены на энергоносители и металлы).
Эндогенная информация – это информация, которая зависит от раз-
вития экономической системы страны.
Экзогенные данные часто разделяют на две группы:
1) заданные переменные (не зависят от политики государства,
например, цены на товары на мировом рынке);
67
2) переменные социально-экономической политики (зависят от дея-
тельности государства напрямую – это государственные расходы,
налоговые ставки, таможенные пошлины и т. д.).
Используемую при прогнозировании информацию можно также
классифицировать по функциональному признаку: в каком качестве используется тот или иной показатель в целях прогнозирования. В этом
случае информацию делят на управляемые, неуправляемые и управля-
ющие показатели [22].
Управляемые показатели – это показатели, значения которых мо-
гут меняться в прогнозном периоде в зависимости от изменения определяющих их факторов (например, ВВП зависит от государственных
закупок товаров и услуг, потребления частного сектора, инвестиций и
чистого экспорта).
Неуправляемые показатели – это экзогенные данные, не зависящие
от социально-экономической политики государства.
Управляющие показатели – это инструменты социально-экономической политики государства (налоговые ставки прямых и косвенных
налогов (фискальная политика), экологические стандарты, трансфертные платежи, минимальные пенсии, МРОТ, таможенные пошлины,
государственные закупки товаров и услуг, денежная масса (монетарная
политика) и т. д.).
3.4.2. Система норм, нормативов и индикаторов развития
Рассмотрим более подробно ту часть прогнозно-аналитической
информации, которую называют нормативно-справочной базой.
Различают следующие виды норм и нормативов: материальные,
трудовые, финансовые, социальные, экологические и др.
Материальные нормы. Часть из них устанавливается ООН (например, нормы потребления товаров и услуг на одного человека). Эти
нормы используются для оценки потребностей в товарах и услугах при
разработке прогнозов.
Социальные нормы (нормативы). Это нормативы обеспеченности
населения жильем, услугами образования, здравоохранения и др.
Экологические нормативы – нормативы содержания вредных веществ в выхлопных газах автомобилей, в выбросах сточных вод и дымовых труб производств (нормы ПДК – предельно допустимой концентрации) и т. д. При прогнозировании должны быть заложены
расходы на строительство очистительных сооружений.
68
Финансовые нормативы – соотношение фонда накопления и потребления в ВВП, государственных и частных инвестиций, соотношение темпов роста заработной платы и производительности труда и т. д.
[22, с. 157].
Важную роль в прогнозировании играют так называемые индика-
торы. Их понимают двояко.
1. Индикатор – это показатель, определяющий ту или иную ком-
плексную характеристику функционирования социально-экономической системы. Например, ВВП на душу населения, производительность
труда, материалоемкость, энергоемкость производства и т. д. Эти показатели являются важнейшими характеристиками уровня развития социально-экономической системы.
2. Индикаторы рассматриваются в качестве макроэкономических
показателей, имеющих «пороговое» значение. За пределами этого значения возможны кризисные явления в социально-экономической системе. Некоторые пороговые индикаторы для стран утверждены ООН:
расходы на научные исследования не должны быть меньше 2 % от
ВВП; доля импорта во внутреннем потреблении не больше 30 %; доля
импорта в потреблении продовольствия – не более 25 %; отношение
доходов 10 % населения с высокими доходами к 10 % населения с низкими доходами – не больше, чем десять к одному.
Выход за пределы таких пороговых значений, по оценке ООН,
угрожает национальной безопасности страны. Для стран с низким
уровнем развития экономики пороговые индикаторы являются важными целевыми ориентирами развития [22, с. 58].
Вопросы для самоконтроля
1. Приведите схему классификации основных методов социально-
экономического прогнозирования и содержательно ее прокомментируйте.
2. Охарактеризуйте методы экспертных оценок в прогнозировании
и дайте характеристику задач, в решении которых они используются.
3. Охарактеризуйте логические методы, применяемые в прогнози-
ровании.
4. Охарактеризуйте этапы разработки прогнозов с использованием
эконометрических методов.
5. Опишите схему разработки эконометрических прогнозов и со-
держательно ее прокомментируйте.
69
6. Охарактеризуйте подход, использующий в прогнозировании ди-
намические межотраслевые модели.
7. Дайте общую характеристику информации, необходимой для
прогнозирования развития социально-экономической системы, и ее
источников.
8. Дайте общую характеристику системы норм, нормативов и ин-
дикаторов, необходимых для прогнозирования развития социальноэкономической системы.
70
4. ОСНОВНЫЕ БАЗОВЫЕ
И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ
4.1. Базовые прогнозы
Как было отмечено ранее, базовые прогнозы подразделяются на ре-
сурсные и фоновые. К ресурсному блоку относятся: демографический
прогноз, прогноз природных ресурсов, прогноз НТП, зоологический
прогноз.
4.1.1. Демографический прогноз
Демографический прогноз позволяет оценить динамику важнейшего производственного ресурса – рабочей силы, вариацию ее качественного состава.
Этапы разработки демографического прогноза
Первый этап – аналитический. Проводится анализ демографической ситуации в стране в целом и в отдельных регионах. Дается оценка
демографических результатов развития общества за последние годы
(5, 10, 15 лет). Анализируются отклонения фактических результатов
демографического развития от прогнозируемых и выявляются причины отклонений. На данном этапе важно выявить негативные явления в
демографическом развитии. По результатам аналитического этапа могут быть приняты меры, которые помогут преодолеть или ослабить
негативные тенденции в прогнозном периоде. Например, принять законодательные акты, обеспечивающие поддержку молодым семьям
(пособия, льготы при приобретении жилья и т. д.).
Второй этап – целевой. На данном этапе обосновываются цели демографического прогноза.
В составе целей принято выделять две группы.
1. Цели, достижение которых представляет решение проблем, воз-
никших в демографическом развитии страны в истекшем периоде.
Например, для Российской Федерации это повышение рождаемости,
сокращение смертности.
2. Цели, достижение которых предопределено характером тех
требований, которые предъявит развитие экономики и социальной
сферы к демографической ситуации в стране в прогнозном периоде.
Например, обеспечение прогнозируемых темпов экономического
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]