Макроэкономические модели прогнозирования экономики

Прогнозирование экономики играет значимую роль в системе государственного регулирования и потребность в нем непрерывно растет. Его актуальность заключается в том, что прогнозирование позволяет выявлять реальные факторы в выборе направлений деятельности экономики, которые будут влиять на исследуемый процесс в будущем.

В мировой практике имеются более сотни методов прогнозирования. Они отличаются друг от друга степенью сложности, принципом действия, наличием, а также способами получения и обработки информации об объекте. Применение разнообразных методов определяется сложностью и особенностями объектов прогнозирования.

 Дилафруз Мухсимова. Макроэкономические модели прогнозирования экономики

Дилафруз Мухсимова, старший научный сотрудник
Института прогнозирования и макроэкономических исследований
при Министерстве экономики Республики Узбекистан

Выделяют различные виды моделей прогнозирования, среди которых можно отметить: имитационные, оптимизационные, структурные, модели межотраслевого баланса (МОБ).


Несмотря на существование и применение разнообразных методов прогнозирования, в настоящее время моделирование экономики требует дальнейшего развития для выявления, предсказания шоковых ситуаций.


Активно развиваются модели прогнозирования, основанные на математической теории. Они позволяют изучать взаимосвязи между показателями, обосновывать их изменения, прогнозировать объект с учетом негативных потрясений, государственных программ, в виде многовариантных расчетов.

Оптимизационные модели основаны на выборе критерия оптимальности, на основе которого путем сравнения различных вариантов выбирается лучший (оптимальный) вариант. Оптимизационная экономико-математическая модель состоит из целевой функции и системы ограничений. Целевая функция описывает цель оптимизации и отражает зависимость показателя, по которому ведется оптимизация, от независимых переменных (ограничений). Система ограничений отражает объективные экономические связи и зависимости и представляет собой систему равенств и неравенств, например, между потреблением ресурсов или величинами технико-экономических показателей и установленными лимитами, а также пределами выпуска продукции. Влияние каждой из переменных на величину целевой функции выражается коэффициентом-показателем, экстремум которого выступает критерием оптимальности.


Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами.


Результаты исследования имитационной модели, как правило, представляют собой оценки значений функциональных характеристик той системы, поведение которой имитируется.


В отличие от математических оптимизационных моделей, результаты которых отражают устойчивое во времени поведение системы, результаты, полученные в имитационной модели, представляют собой наблюдения, подверженные экспериментальным ошибкам.


Это означает, что любое утверждение, касающееся характеристик моделируемой системы, должно основываться на результатах соответствующих статистических проверок.

Примерами макроэкономических моделей могут служить статическая и динамическая модели межотраслевого баланса.

Статическая модель имеет вид:

Статическая модель

где аij – коэффициент прямых затрат (среднеотраслевой норматив расхода продукции отрасли i, используемый в качестве средств производства для выпуска единицы продукции отрасли j); хj – валовое производство j-той отрасли – потребителя (j=1,n); хi – валовое производство продукции i-той отрасли – поставщика (i=1,n); уi – объем конечной продукции i-той отрасли.

При этом Σ aij xj представляет собой промежуточный продукт (количество продукции i-той отрасли, используемой в j-той отрасли в процессе производства).

Коэффициенты прямых и полных затрат отличаются тем, что первые определяются в расчете на единицу валового выпуска отрасли и являются среднеотраслевыми, а вторые рассчитываются на единицу конечной продукции и являются народнохозяйственными. Коэффициенты полных затрат превышают коэффициенты прямых на величину косвенных затрат.

Динамическая модель межотраслевого баланса характеризует производственные связи народного хозяйства за ряд лет (т.е. отражает процесс воспроизводства в динамике) и обеспечивает увязку плана-прогноза производства продукции с планом-прогнозом капитальных вложений. Упрощенная модель имеет вид:

Динамическая модель межотраслевого баланса

где t – индекс года; ∆Фij – продукция i-той отрасли, направляемая как производственные, капитальные вложения для расширения производства в j-тую отрасль;

Zi – сумма конечной продукции i-той отрасли, за исключением продукции, направленной на расширение производства.


Для отдельных стран мира не применяется единая общеизвестная методология прогнозирования экономики (ВВП, торговля, инфляция и др.). Она проводится с учетом индивидуальных особенностей, присущих каждой стране.


Имеется ряд крупных компаний, международных организаций, занимающихся прогнозированием экономики стран мира, в частности МВФ, ВТО, Всемирный банк и др.

Использование множественных методов и получение разнообразных прогнозных оценок (Диаграмма 1 и 2) свидетельствует о недостаточно разработанном механизме осуществления прогнозов, и это отрицательно сказывается на достоверности составляемых прогнозов.

Прогноз ВВП Узбекистана (в %)

Прогноз ВВП мира (в %)

По прогнозным оценкам экспертов МВФ, в Узбекистане в 2018-2019 гг. прогнозируется продолжение устойчивого роста ВВП на уровне около 5%, чему будет способствовать благоприятная конъюнктура внешнего спроса, динамика цен на сырьевые товары, увеличение объемов сельскохозяйственного производства благодаря реализуемым реформам и ожидаемой нормализации урожая, а также высокий уровень активности в строительной отрасли в связи со строительством жилья и объектов общественной инфраструктуры.

Согласно прогнозным оценкам ВБ, Узбекистан, девальвировав национальную валюту в сентябре 2017 года, впоследствии ужесточил денежно-кредитную политику в 2018 году, и ожидается, что темпы роста экономики достигнут 5%.

Азиатский банк развития (АБР) прогнозирует темпы роста ВВП Узбекистана в 2018 году на уровне 5,5%, в 2019 году – 5,6%. Рост ВВП в 2017 году, по данным банка, составил 5,3%. Эксперты банка отметили, что рост ВВП замедлился из-за девальвации национальной валюты. При этом позитивная конъюнктура на внешних рынках позволит Узбекистану нарастить экспорт за счет увеличения поставок фруктов и овощей в Россию и Казахстан.

В мире немало исследований, критикующих прогнозные оценки международных организаций и качество их проведения. В частности, опросы специалистов МВФ, работающих по прогнозу по странам СНГ и странам-экспортерам нефти, показали, что в 70%-х случаев они используют экспертную оценку, и очень редко – сложные модели, например, стохастические модели общего равновесия. Примечательно, что процесс прогнозирования параметров экономик, богатых нефтью в 90%-х случаев проходит с использованием экспертных оценок.

Отечественный опыт

Организациями и ведомствами в Узбекистане практикуются два основных направления развития, тестирования и применения макроэкономических моделей – эконометрическое и межотраслевое моделирование (intersectoral model), на базе которых разрабатывается абсолютное большинство макроэкономических оценок и прогнозов.

Модель «Затраты-Выпуск» (input-output model) обеспечивает более детальный анализ структуры экономики в сбалансированной матричной форме. На основе учета тесноты межотраслевых связей модель позволяет решить ряд задач выпуска и затрат товаров и услуг, промежуточного и конечного спроса, образования доходов в разрезе широкого перечня видов экономической деятельности. Использование данной модели затруднено вследствие недостаточного соответствия национальной системы статотчетности международным стандартам и крайне ограниченного доступа к базе данных системы затрат-выпуск, системе социальных счетов.

Балансы, используемые как основа для модели, публикуются в бюллетенях с 2-3-х годичным запаздыванием, вследствие сложности расчета матриц по отраслям, что усложняет процесс прогнозирования на основе данных моделей. Еще одной сложностью является то, что данные модели достаточно сложны для интерпретации результатов, поэтому, несмотря на попытки создать полноценную модель, в странах Центральной Азии и СНГ пока не существует признанной, эффективной и адекватной в интерпретации модели.

Опыт ИПМИ


В организации каждым проектом выполняются эконометрические прогнозы, на базе которых выстраиваются сценарные варианты по основным отраслям экономики (промышленность, сельское хозяйство, инвестиции и т.д.) и макроэкономическим показателям (ВВП).


Примером может служить модель ИПМИ по прогнозу ВВП, основывающаяся на том, что согласно существующим теоретическим подходам при подготовке краткосрочных прогнозов ВВП должны доминировать факторы спроса, а при формировании долгосрочных прогнозов – факторы предложения.


Вследствие этого, модель по прогнозной оценке ВВП на среднесрочный период включает показатели как спросовых факторов, так и факторов со стороны предложения.


В круг входных показателей модели со стороны предложения вошли показатели производства промышленной продукции, сельского хозяйства, потребительских товаров, услуг и инвестиции (предложение со стороны отечественных производителей), а также импорт (предложение со стороны мировой экономики). При выборе факторов спроса ВВП использован точно такой же подход. В соответствии с ним были включены: реальная заработная плата, товарооборот, платные услуги населению (внутренний спрос), ВВП Узбекистана, денежные переводы из России в Узбекистан, девальвация сума, а также экспорт (внешний спрос).

Взаимосвязь между входными и выходными переменными моделируется на основе совокупности полученных регрессионных уравнений. Вследствие того, что существующая годовая статистическая отчетность недостаточна с точки зрения величины выборки для построения единого уравнения, которое бы включало в себя все факторы, был использован подход, применяемый для формирования составных индексов. Выходная переменная (ВВП) рассчитывается как взвешенная совокупность прогнозных оценок ВВП по отдельным регрессионным уравнениям, число факторов каждого из которых не превышает двух.

После проведения соответствующих расчетов прогноза, полученные оценки качественно анализируются и, если необходимо, в динамику входных переменных вводятся соответствующие корректировки.

Объединение всех факторов, влияющих на динамику ВВП и полученных в результате эконометрического анализа уравнений в единый алгоритм, осуществляется путем взвешивания и усреднения прогнозных оценок ВВП, полученных по каждому из уравнений:

ВВП

где k – количество полученных уравнений,

di – нормированные весовые коэффициенты:

Нормированные весовые коэффициенты

С – поправочный коэффициент, который подбирается исходя из условия минимизации ошибки прогноза за весь ретроспективный период.

Таким образом, можно сделать следующие выводы:

● наблюдается разброс прогнозных оценок по различным международным организациям для одних и тех же регионов;

● необходимо дальнейшее развитие прогнозно-аналитического инструментария национальных и международных организаций для предугадывания кризисных явлений;

● существуют расхождения в информационных базах статистической отчетности национальных и международных систем;

● отсутствие в между­народных организациях, разрабатывающих прогнозы экономики, необходимого модельного инструментария, отражающего специфику каждой страны.


Журнал «Бозор, пул ва кредит»,

№9, 2018 г.

Pin It
Реклама
Реклама
Реклама
Реклама