Сценарно-аналоговые модели прогнозирования экономического роста тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Бубенникова, Алла Ильинична

• Бубенникова, Алла Ильинична
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бубенникова, Алла Ильинична

Введение.

ГЛАВА 1 Проблемы прогнозирования развития экономической системы

§ 1.1 Классификация типов экономических систем.

§ 1.2 Типы экономического роста.

§ 1.3 Анализ методов прогнозирования.

§ 1.4 Метод сценариев.

§ 1.5 Алгоритм сценарного метода прогнозирования.

§1.6 Математическая структура задачи построения сценариев.

§1.7 Аналоговый метод прогнозирования.

§ 1.8 Алгоритм аналогового метода прогнозирования.

ГЛАВА 2 Сценарно-аналоговый подход к прогнозированию.

§ 2.1 Сценарно-аналоговый метод.

§ 2.2 Алгоритм сценарно-аналогового подхода прогнозирования.

§ 2.3 Временные модели.

§ 2.4 Многофакторные регрессионные модели.

§ 2.5 Агрегированные многофакторные модели.

ГЛАВА 3 Практическая реализация сценарно-аналогового метода.

§ 3.1 Обоснование выбора экономических систем для дальнейшего анализа.

§ 3.2 Расчеты по временным моделям.

§ 3.3 Расчеты по многофакторным регрессионным моделям.

§ 3.4 Расчеты по агрегированным многофакторным моделям.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Сценарно-аналоговые модели прогнозирования экономического роста»

Актуальность темы исследования. Целенаправленное воздействие на экономические процессы немыслимо без применения определенной, научно обоснованной системы прогнозирования. В настоящее время актуален вопрос о необходимости разработки в общегосударственном масштабе системы прогнозов развития и функционирования всех видов экономических систем при оптимальном соотношении государственного регулирования и саморегулирования субъектов рыночных отношений.

Существует два основных уровня принятия и реализации экономических решений. Первый — микроэкономический, реализующийся индивидуумом, домашним хозяйством и предприятием. Второй — макроэкономический уровень (регион, страна, мировая экономика), на котором решения о развитии экономической системы принимаются на государственном уровне.

Прогнозирование играет особую роль, поскольку без него не может быть реализована ни одна долгосрочная общегосударственная программа, невозможно проведение никаких социальных и экономических реформ. Кроме того, только прогнозы позволяют сформировать эффективную долгосрочную политику развития экономической системы, оценить последствия принимаемых решений, определить вероятность возникновения кризисных ситуаций, а также оценить саму возможность реализации основных направлений государственной экономической политики в различных сферах и на разных уровнях. Особенно важен многовариантный подход, позволяющий увидеть различные альтернативы и, следовательно, быть готовым к неожиданным поворотам событий в будущем.

Актуальность темы исследования определяется необходимостью разработки нового метода прогнозирования роста макроэкономических систем. На сегодняшний день его сложность заключается в том, что зачастую исследуемые объекты не обладают достаточным количеством эмпирических данных, вследствие чего затрудняется возможность применения статистических методов при построении прогнозов. В свою очередь использование только экспертных методов прогнозирования снижает достоверность получаемого прогноза. В связи с этим, на наш взгляд, существует необходимость разработки комбинированного метода, направленного на сокращение объема ретроспективной информации об исследуемом объекте и позволяющего построить достоверный прогноз, а также построения моделей, способных описать траекторию развития экономической системы и выделить возможные сценарии ее развития в соответствии с той или иной политикой государства.

Степень научной разработанности проблемы. В экономической литературе вопросам теории и практики прогнозирования уделяется большое внимание. Наибольший вклад в развитие теории прогнозирования внесли следующие отечественные ученые: А.И. Анчишкин, И.В. Бестужев-Лады, Э.Б. Ершов, В.А. Лисичкин, М.Д. Медников, С.С. Шаталин, Ф.Ф. Юрлов, Ю.Я. Яременко и др.

Среди зарубежных авторов следует отметить: Л. Гурвица, Л. Сэвиджа, И. Сигела, М.Д. Месаровича, Д. Марко, И. Такахара, Р. Эйреса, Э. Янча и др.

Математическим методам прогнозирования посвящены работы известных представителей отечественной науки: Л.В. Канторовича, B.C. Немчинова, В.В. Новожилова, В.Н. Соколова.

По оценкам отечественных и зарубежных ученых, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования. Многие из этих методов представляют собой набор отдельных процедур, отличающихся друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Объективная необходимость в комбинировании различных методов часто возникает при разработке прогнозов развития процессов, характеризующихся наличием сложных взаимосвязей. Использование комбинации методов прогнозирования является одним из путей решения проблемы верификации прогнозов, рассматриваемой как обобщенная оценка их достоверности, точности и обоснованности. Совпадение результатов прогнозирования, полученных различными методами, является одним из свидетельств их надежности.

Таким образом, имеется необходимость в дальнейшем исследовании данной проблемы и в разработке комбинированного метода для прогнозирования траекторий развития экономических систем.

Целью диссертационного исследования является построение сценарно-аналоговых моделей прогнозирования траекторий развития экономических систем.

Для достижения поставленной цели исследования потребовалось решить следующие задачи:

1. рассмотреть экономико-теоретические аспекты прогнозирования развития экономических систем;

2. провести анализ существующих методов прогнозирования;

3. предложить комбинированный метод прогнозирования, сочетающий в себе достоинства выбранных методов и исключающий их недостатки, а также выделить его основные этапы;

4. построить модели, позволяющие прогнозировать траектории развития экономических систем;

5. разработать модели, позволяющие выделить возможные сценарии развития экономических систем;

6. исследовать поведение моделей с учетом эмпирических данных, полученных на основе объектов-аналогов;

7. составить прогноз развития исследуемой экономической системы.

Объектом исследования являются экономические системы макроуровня, развивающиеся в определенных, присущих только данным экономическим системам, социально-экономических условиях.

Предметом исследования является процесс развития экономических систем, а также факторы, влияющие на траектории их развития.

Теоретической и методологической основой исследования послужили основные положения общей экономической теории, труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблеме прогнозирования.

В качестве инструментов исследования применялись специально разработанные модели оценки параметров функций, описывающих основные тенденции и циклические процессы, а также модели разложения динамики основного показателя на экстенсивную, интенсивную и . структурную составляющие. В исследовании использовались методы математической статистики, традиционные приемы корреляционно-регрессионного и кластерного анализа.

Информационную основу исследования составили публикации Федеральной службы государственной статистики, международные статистические базы. Также были использованы отечественные и зарубежные источники, посвященные различным аспектам прогнозирования, публикации периодической печати и материалы официальных сайтов сети Интернет.

Научная новизна работы. В качестве элементов научной новизны работы следует выделить следующие положения:

1. Разработан сценарно-аналоговый метод прогнозирования траекторий развития экономических систем. В отличие от ранее используемых, данный метод позволяет прогнозировать траектории развития изучаемой экономической системы в условиях отсутствия для нее необходимого количества эмпирических данных. Особенностью данного метода является использование ретроспективной информации объектов-аналогов, что позволяет применить статистические методы прогнозирования и сделать прогноз более достоверным.

2. Построены временные модели прогнозирования траекторий развития экономических систем. Отличительной особенностью данных моделей является применение новых видов математических выражений, описывающих основную тенденцию развития экономической системы.

3. Разработаны многофакторные регрессионные модели и агрегированные многофакторные модели, позволяющие выделить возможные сценарии развития экономических систем. Особенностью данных моделей является то, что они позволяют выделить факторы, в наибольшей степени влияющие на поведение экономических систем, и на их основании предложить I возможные сценарии развития экономических систем.

4. Обоснована схема выделения трех типов роста экономических систем: инновационного, инерционного и сырьевого, в соответствии с выделенными сценариями развития. Предложенные типы роста наиболее четко характеризуют особенности экономических систем. В отличие от двух ранее используемых, предложенный в диссертационной работе инерционный тип роста позволяет выделить экономические системы, стремящиеся к увеличению трудовых ресурсов без кардинальной перестройки технологической базы.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретические результаты, полученные в диссертационной работе, могут использоваться для прогнозирования траекторий развития экономических систем по предлагаемым в работе сценариям в соответствии с выделенными типами роста.

Практические результаты работы могут использоваться государственными органами при проведении прогнозирования развития экономики Российской Федерации, а также анализа возможных последствий выбора определенного сценария развития.

Апробация результатов исследования. Полученные результаты докладывались на научно-практических конференциях.

Сценарно-аналоговые модели прогнозирования апробированы ООО «POCHET» при прогнозировании развития предприятия.

Материалы диссертационного исследования используются при чтении курсов лекций по дисциплинам «Математические методы и модели исследования операций» и «Экономико-математическое моделирование» по специальности 080116 — «Математические методы в экономике».

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Бубенникова, Алла Ильинична

Заключение

В результате проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

1. На основании проведенного анализа существующих методов прогнозирования был сделан вывод о целесообразности разработки комбинированного метода прогнозирования развития экономических систем. Предложенный сценарно-аналоговый метод позволяет прогнозировать развитие экономических систем в условиях нехватки исходных данных. Использование ретроспективной информации объектов-аналогов позволяет применить статистические методы прогнозирования, что позволяет составить более достоверный прогноз.

2. Практические расчеты по временным моделям прогнозирования траекторий развития экономических систем, включающих в себя следующие компоненты: тренд, циклическую и случайную составляющие, подтвердили правильность выбора в качестве математических выражений, описывающих основную тенденцию развития экономических систем, логистической кривой и функции агс^.

3. Предложенные многофакторные регрессионные и агрегированные многофакторные модели определяют степень влияния выбранных факторов и позволяют выделить возможные сценарии развития системы. Практические расчеты по данным моделям подтвердили необходимость выделения трех типов роста: инновационного, инерционного и сырьевого, на основании которых предложены соответствующие сценарии развития. Предложенные типы роста наиболее точно характеризуют особенности развития экономических систем.

4. Разработанные в диссертации метод и модели могут найти применение при прогнозировании траекторий развития экономических систем по предлагаемым сценариям. Практические результаты работы могут использоваться государственными органами при проведении прогнозирования развития экономики Российской Федерации, а также анализа возможных последствий выбора определенного сценария развития.

5. Практические расчеты подтверждают способность экономической системы к обеспечению наибольшего роста в случае выбора инновационного сценария развития; при выборе инерционного сценария рост будет несколько ниже чем в первом случае, в то время как сырьевой сценарий демонстрирует замедленный рост и является наименее предпочтительным.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бубенникова, Алла Ильинична, 2010 год

1. Абт К.Ч., Фостер Р.Н., Ри Р.Г. Методика составления сценариев. Руководство по научно-техническому прогнозированию. М.осква: Издательство "Прогресс", 1977.

2. Абашкина Е.О. Рынок труда и уровень жизни населения России: нелинейные методы анализа и прогнозирования. Информация и экономика Сборник научных трудов, Алтайский университет, 2002

3. Анохин A.M., Глотов A.A. и др.Комплексное оценивание принцип бинарности и его применение. Препринт.- М., ИПУ РАН , 1994

4. Арженовский C.B. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебное пособие.- М.:Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0»; Ростов н/Д: Наука-Спектр, 2008.

5. Белоусов А.Р. Российская экономика в среднесрочной перспективе: сценарии развития. «Проблемы прогнозирования» ИНП РАН, 2004 №4

6. Бестужев-Лада И.В., Наместникова Г.А. Социальное прогнозирование. Педагогическое общество России; Москва; 2002.

7. Васильев Н.Г., Соколова O.A. Экономика:Учебник.-М: БЭК , 1997

8. Гавлик П. Страны с переходной экономикой: тенденции развития и перспективы// Проблемы теории и практики управления,-2004.-№ 1.

9. Глазьев С. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов.//Вопросы экономики №3 2009.

10. Горелов С. Математические методы в прогнозировании. М.: Прогресс, 1993.

11. Грибова E.H., Кононов Д.А. и др. Сценарии управления социально-экономической системой Ярославской области. Проблемы управления безопасностью сложных систем. Москва, РГГУ, 2000.

12. Грибова E.H., Нижегородцев P.M. Управление развитием территорий: имитационное моделирование катастроф и преодоления их последствий// Управление большими системами: Сб. трудов мол.уч.Вып 5.М.2003.

13. Данилов-Данильян В.И. Рыбкин A.A. Прогнозирование и планированиеЛСистемные исследования. Ежегодник, М., Наука, 1981.

14. Денисон Э. . Исследоване различий в темпах экономического роста. Пер. с англ. М.: Прогресс.-1971.

15. Долгосрочный прогноз развития экономики России на 2007-2030 гг. (по вариантам). Коллектив авторов. «Проблемы прогнозирования» ИНПРАН 2007 Г. №6

16. Емельянов C.B., Озерной В.М., Ларичев О.Н. Проблемы и методы принятия решений, М.1973.

17. Ерохина Е. А. «Теория экономического развития: системно-синергетический подход», http://ek-lit.narod.ru/eroh/index.html.

18. Ерышев А. А. и др. Логика: Курс лекций / А. А. Ерышев, Н. П. Лукашевич, Е. Ф. Сластенко. — 3-е изд., перераб. и доп. — К.: МАУП, 2000.

19. Есипов В.Е., Маховикова Г.А., Мирзажанов С.К. Оценка бизнеса: полное практическое руководство. М: Эксмо, 2008.

20. Зайцев В.А. Николаев Л.К. и др. Эволюция имитационных моделей социально-экономических и политических процессов.// Моделирование социально-экономических процессов: Качественные гипотезы и имитационный подход/ЦЭМИ АН СССР М. 1976.

21. Иноземцев В.Л. Пределы «догоняющего развития». М., 2000.

22. Казинец Л.С. Темпы роста и структурные сдвиги в экономике. М.: Экономика, 1981.

23. Капица С.П. Сколько людей жило, живет и будет жить на земле. Очерк теории роста человечества. М., 1999.

24. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего (Серия «Синергетика: от прошлого к будущему»). М.: Изд-во «УРСС», 2003.

25. Коковкина E.H. Аттрактивные сценарии социально-экономического развития региона//Проблемы регионального и муниципального управления. М. ИЛУ РАН, 2000.

26. Кононов Д. А. Эфективные стратегии формирования сценариев поведения сложных систем в АСУ ЧС. А и Т. М., ИЛУ РАН. 1999.

27. Кононов Д.А. Коковкина E.H. Синергические сценарии социально-экономического развития региона. Проблемы регионального и муниципального управления. М. ИПУ РАН 200.

28. Кононов Д.А. Кульба В.В и др. Синтез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных систем (синергетика и аттрактивное поведение) Препринт М.:ИПУ РАН 1998.

29. Кононов Д.А., КосяченкоС.А., Кульба В.В. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем, М, 2004.

30. Киселева В.В. Комплексный прогноз экономики США: Методология и моделирование.- М.,Наука,1983.

31. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.:Прогресс, 1982.

32. Клинов В. Мировая экономика: прогноз до 2050 г. // Вопросы экономики № 5, 2008.

33. Ксенофонтов М.Ю., Поскачей М.А., Сапова H.H., Козин Д.Е. Сценарное прогнозирование как инструмент разработки стратегии развития сельского хозяйства. «Проблемы прогнозирования» ИНП РАН, 2008 №5.

34. Кузык Б. Инновационное развитие России: сценарный подход. "Экономические стратегии", 2009 №1.

35. Кузык В.И, Кушлин В.И., Яковец Ю.В. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование. М.: Экономика, 2009.

36. Ламбен Ж.Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. СПб.: Питер, 2005.

37. Леонтьев В. Межотраслевая экономика. М.:Экономика,1997.

38. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики: Методологические аспекты. — М: Наука, 1972.

39. Михайлов В., Московкин В. Использование логистической кривой при оценке эффективности инновационной деятельности. http://libraiy.bsu.edu.m/Resourse/Biobibl/Moskovldn.files/Moskovkinbus iness029102.pdf

40. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования. СПб.: Изд-во СПГУЭиФ, 2000.

41. Моделирование глобальных экономических процессов. / под ред. B.C. Дадаяна. -М.:Экономика, 1984.

42. Нанивская В.Г., Андронова И.В. Теория экономического прогнозирования: Учебное пособие. Тюмень: ТюмГНГУ, 2000.

43. Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. М.: Высшая школа, 1985.

44. Парсаданов Г. А. Погнозирование и планирование социально-экономической системы страны. М.: 2001.

45. Петров A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. М.: Изд-во «Энергоатомиздат», 1996.

46. Подоляк И., Сараев В. Опыт сценарного программирования процессов глобализации. "Экономические стратегии", 2004 №7.47. 26.Рабочая книга по прогнозированию / Редкол.: И.В .Бестужев-Лада (отв. ред.).-М.: Мысль, 1982.

47. Саати М.А. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1993.

48. Самуэльсон П.А. Основания экономического анализа. СПб., Экономическая школа, 2002.

49. Узяков М.Н. О качестве научного предвидения. «Проблемы прогнозирования» ИНП РАН, 2008. №1.

50. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970.

51. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. Изд. 2-е, прераб. и доп. — М.: КомКнига, 2007.

52. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.

53. Шараев Ю.В. Теория экономического роста.- М.:ГУ ВШЭ, 2006.

54. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. М.: Наука, 1992.

55. Шумпетер Й.А. История экономического анализа: В 3 т. Т. 3. / Пер. с англ. под ред. В. С. Аптономова. Т,1 3. Серия университетская библиотека. -М.: Экономическая школа, 2001.

56. Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.: Мир, 1971.

57. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1970.1. Статистические базы

58. Федеральная служба государственной статистики www.gks.ru

59. Организация Объединенных Наций http://data.un.org/Browse.aspx

60. Мировой Банк http://web.worldbank.org

61. Conference Board http://www.conference-board.org/economics/

62. Historical Statistics of the World Economy: 1-2006 AD http://www.ggdc.net/maddison/

63. Organization for economic co-operation and developvent http://www.oecd.org/statisticsdata/

64. United Nations Statistics Division Trade Statistics http://unstats.un.org/unsd/trade/imts/historicaldata.htm

65. Un data A world of information http://www.un.org/russian/

66. International Monetary Fund http://www.imf.org/

67. World Bank http://www.ecb.int/stats/html/index.en.html

68. LABORSTA Internet http://laborsta.ilo.org

69. International Labor Organization (ILO) http://www.ilo.org/global/lang--en/index.htm

70. The Groningen Growth and Development Centre http://www.ggdc.net/

71. Organization for Economic Co-operation and Development http://stats.oecd.org/Index.aspx

72. UNESCO Institute for Statistics http://www.uis.unesco.org/even.php?ID=2867201 &ID2=DOTOPIC

73. Center for International Comparisons http://pwt.econ.upenn.edu/phpsite/pwt62/pwt62form.php

74. Bahrain Central Informatics Organization http://www.cio.gov.bh/en/

75. Brazil Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) http://www.ibge.gov.br/english/default.php

76. China National Bureau of Statistics http://www.stats.gov.cn/english/index.htm

77. Oman Census http://www.omancensus.net/english/index.asp

78. Saudi Arabia Central Department of Statistics and Information http://www.cdsi.gov.sa/showsection.aspx?lid=26&id=162

79. Korea National Statistical Office http://www.nso.go.kx/

80. Japan Statistics Bureau http://www.stat.go.jp/english/index.htm