Глава 9. Прогнозирование

С — потребление в следующем году;

Y— национальный доход в следующем году;

/— инвестиции в следующем году;

Р — доход в прошлом году;

Т — налоговые поступления в следую­щем году на всех правительственных уровнях;

G — валовый национальный продукт в следующем году;

Е — правительственные расходы в сле­дующем году на всех уровнях.

Вопросы

а. Постройте эконометрическую модель Аркадии, состоящую из пяти уравнений. Первое уравнение должно быть для по­ требления, второе — для инвестиций, тре­ тье — для налогов, четвертое — для ВНП и пятое — для национального дохода¹.

б. Решите эту систему уравнений и най­ дите значения С, /, Т, G и Y¹.

в. Подготовьте диаграмму вашей модели. Разместите G на оси абсцисс, а С, Е и Y — на оси ординат к функции G. Пост­ ройте также G как функцию от самого себя (прямая под углом в 45°). Покажи­ те, что С + / + Е = G = 595,9.

г. Сделайте некоторые частные прогнозы: 1) рассчитайте Спри Е~ 174 млрд долл.,

а не 150 млрд долл. Все остальные дан­ные оставьте прежними; 2) найдите G, если среднее значение на­логовых поступлений составит 32% от ВНП, а не 40%, как ожидалось. Все ос­тальные данные остаются прежними, включая Е = 150 млрд долл.

д. Рассчитайте сальдо бюджета для началь­ ных условий. Затем рассчитайте его для условий п. «г». Проведите краткое об­ суждение действия двух стабилизирую­ щих фискальных механизмов: измене­ ний правительственных расходов и из­ менений уровня налогов.

е. Проведите краткое обсуждение некото­ рых проблем, которые могут возникнуть при использовании данной модели для реального моделирования.

ж. В предыдущей модели расходы на инве­ стирование в один период зависят от до­ ходов в предыдущий период. Предполо­ жим однако, что инвестиционные рас­ ходы более тесно коррелированы с ожи­ даемым доходом Рис превалирующей ставкой прибыли i в тот же период, т.е. /₍ =/(/",*, /,). Полагаете ли вы, что это более реалистичная формула инвести­ рования? Дайте объяснение. Обсудите основные проблемы', возникающие при реальном использовании этой формулы.

Список литературы

Armstrong, J. Scott. «Forecasting with Econometric Methods: Folklore versus Fact». Journal of Business 51 (October 1978), pp. 549-64.

Idem. «Research on Forecasting: A Quarter Century Review, 1960-1984». Interfaces 16 (January-February 1986), pp. 89-109.

Baltagi, Badi H., and James M. Griffin. «A General Index of Technical Change». Journal of Political Economy 96, no 1 (February 1988), p. 20.

Bohara, A.; R. McNown; and J.T. Batts. «A Re-evaluation of the Combination and Adjustment of Forecasts». Applied Economics 19, no. 4 (April 1987), p. 437.

Bureau of Economic Analysis, U.S. Dept. of Commerce. Business Conditions Digest (June 1989). Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office.

Chambers, John C; Santinder K. Mullick; and Donald D. Smith. «How to Choose the Right Forecasting Technique». Harvard Business Review 49 (July—August 1971), pp. 45—74.

¹ Может оказаться полезным сначала построить модель, использ/я строчные буквы, например, а, Ь, с, d и е для обозначения констант, а затем на их место поставить количественные значения.

² Сначала найдите /. Затем, вычисляя С и другие переменные, используйте подстановки. Сравните ваши данные с правильными ответами: С = 330,3 млрд дол л; / = 115,6 млрд долл.; Т = 238,4 млрд долл.; G = 595,9 млрд долл.; V = 357,5 млрд долл.

288

где п t

10—1854

Приложение 9А

C how, Gregory C. «Are Econometric Models Useful for Forecasting?» Journal of Business f51 (October 1978), pp. 565-71.

Gardner, Everett S., Jr. «Exponential Smoothing: The State of the Art». Journal of \Forecasting 4 (January-March 1985), pp. 1-28.

Kling, John L. «Predicting the Turning Points of Business and Economic Time Series». I Journal of Business 60, no. 2 (April 1987), p. 201.

McNees, Stephen K. «The Recent Record of Thirteen Forecasters» (reprint). New England | Economic Review (September-October 1981), pp. 5-21.

Stock, James H. «Measuring Business Cycle Time». Journal of Political Economy 95, |no. 6 (December 1987), p. 1240.

Willis, Raymond E. A Guide to Forecasting for Planners and Managers. Englewood Cliffs, ■N.J.: Prentice-Hall, 1987.

Witt, Stephen F., and F. Raymond Johnson. «An Econometric Model of New-Car Demand [in the U.K.», Managerial and Decision Economics 7, no. 1 (March 1986), pp. 19-23.

[Приложение 9А. Оценка прогнозирования

Существуют способы оценки выполненного прогноза, которые предназначены для ^!его улучшения. Сравнение данных прогноза с реальными цифрами и с данными дру­гих прогнозов может стать крайне полезной практикой. Для защиты своих интересов, I также как и для более разумного использования результатов своих исследований, эко­номисты-прогнозисты должны настаивать на объективных и систематических проце­дурах для обзора и оценки своей работы.

Необходимо понимать, что прогноз не может быть абсолютно точным, чего и не [требуется, если оценка и использование прогноза осуществляются должным образом.

■ Проверка прошлых характеристик

Сопоставляя результаты краткосрочного прогноза с реальными данными, когда все гцифры находятся под рукой, можно значительно упростить весь процесс. Оценка долго­срочных прогнозов несколько сложнее. Иногда статистические данные изменяются; ино-[гда прогноз тормозится несбывшимися предположениями и другими ограничениями. В {некоторых случаях сравнение с фактическими результатами может быть затруднено.

^Прогноз и фактические результаты

Простейший способ оценки несбывшегося прогноза — это сравнение его данных с fфактическими результатами и определение отклонений, выраженных либо в долларах, [либо в процентах. Мы можем определить погрешность прогнозирования, е, по отно-(шению к любой переменной как разность между прогнозным значением, Р, и реаль-|ным значением, А, по всей глубине прогноза, п, выраженного в кварталах. Прогноз ^базируется на текущей оценке прогнозируемой переменной в предыдущий период. [Когда становится известным предыдущее значение базы прогноза, ошибка в этих ба-|зовых данных должна быть исправлена до определения погрешности прогноза. По-f грешность прогноза определяется следующим образом:

(1)

I где п t £.,

глубина прогноза (в кварталах); начальное время; погрешность прогноза;

110-1854

289