Эконометрическое моделирование и прогнозирование социально-экономических процессов

Эконометрическое моделирование является важной составляющей математического описания экономического развития любой сферы хозяйственной деятельности. Особенно актуальным оно становится в период развития рыночных отношений, поскольку функционирование компаний при наличии конкурентной среды так или иначе оценивается как работа в условиях неопределенности, которая предусматривает наличие различного рода возмущений, которые непосредственно влияют на объясняемые переменные. Прогноз, построенный на базовой методологии эконометрической модели, если не исключает, то, по крайней мере, уменьшает ошибочные значения результирующих параметров математической модели.

Экономические данные часто содержат ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие, если не устранить, то, по крайней мере, снизить влияние этих ошибок на полученные результаты. Эконометрическая модель – формализованное описание количественных взаимосвязей между переменными. Это главный инструмент эконометрики.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д[2]. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Эконометрическая модель имеет следующий вид[2]:

Y=f(X) + ε где Y – наблюдаемое значение переменной (объясняемая переменная);

f(X) – объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных;

X={x1,x2,…,xn}

ε – случайная составляющая (возмущения).

Можно выделить три класса эконометрических моделей:

• -    модель временных данных;

• -    регрессионная модель с одним уравнением;

• -    система одновременных уравнений.

В модели временных данных результатный признак является функцией переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от времени:

• -    модели тренда;

• -    модели сезонности;

• -    модели тренда и сезонности.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от переменных, датированных другими моментами времени[5]:

• -    модели с распределенным лагом (объясняют поведение результативного признака в зависимости от предыдущих факторных переменных Х);

• -    модели авторегрессии  (объясняют поведение результативного

признака в зависимости от  предыдущих значений  результативных переменных;

• -    модели ожиданий (объясняют поведение результативного признака в зависимости от будущих значений факторных переменных). В регрессионных моделях с одним уравнением результативный признак представляется в виде функции факторных переменных.

Задачи, решаемые с помощью эконометрической модели можно классифицировать по трем признакам:

• 1)    по конечным прикладным целям;

• 2)    по уровню иерархии;

• 3)    по профилю анализируемой эконометрической системы.

По конечным прикладным целям выделяют две основные задачи:

• -    прогноз эконометрических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

• -    имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы.

По уровню иерархии задачи делятся:

• -    задачи макроуровня (страна в целом);

• -    задачи мезоуровня (регионы, отрасли, корпорации);

• -    микроуровень (семья, предприятие, фирма).

По профилю анализируемой экономической системы выделяют задачи, направленные на изучение:

• -    рынка;

• -    инвестиционной, финансовой или социальной политики;

• -    ценообразование;

• -    распределительных отношений;

• -    спроса и потребления;

• -    комплекса проблем.

Основные этапы эконометрического моделирования[1]:

• 1    этап (постановочный). На нем осуществляется определение конечных целей модели, набора участвующих в ней факторов и показателей, их роли. Основные цели исследований: анализ состояния и поведения экономического объекта, прогноз его экономических показателей, имитация развития объекта, выработка управленческих решений.

• 2    этап (априорный). На нем проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.

• 3    этап (параметризация). Моделирование, то есть выбор общего вида модели, состава и формы входящих в нее связей. Основная задача этого этапа - выбор функции f(Х).

• 4    этап (информационный). На нем осуществляется сбор необходимой статистической информации.

• 5    этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров. На этом этапе проводится основная часть эконометрических исследований.

• 6    этап (верификация модели). Проводится проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации и идентификации, какова точность расчетов по данной модели. Другими словами, проверяется насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. При моделировании экономических процессов в эконометрических моделях используют два типа данных: пространственные и временные.

Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени.

Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени.

Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки могут выступать в одной из двух ролей: роль результативного признака (выполняет зависимая переменная Y); роль факторного признака (выполняет независимая переменная Х).

Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, делятся на[7]:

• -    экзогенные (независимые), значения, которых задаются извне, автономно;

• -    эндогенные (зависимые), значения, которых определяются внутри модели;

• -    лаговые – эндогенные или экзогенные переменные эконометрической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;

• -    предопределенные – экзогенные переменные, привязанные к прошлым, текущим и будущим моментам времени и лаговые эндогенные

переменные, уже известные к данному моменту времени.

Социально-экономическое прогнозирование - это использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и место в системе планирования, исследуются вопросы методологии и организации экономического прогнозирования, показываются особенности научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по таким основным направлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ[1].

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим -способ получения прогнозной информации.

По степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос - ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй - структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.