Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Кулаков, Михаил Юрьевич
Место защиты	Пермь
Год	2006
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики"

На правах рукописи

Кулаков Михаил Юрьевич

КОМПЛЕКС МОДЕЛЕЙ СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ

Специальность 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы

экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Пермь 2006

Работа выпонена на кафедре экономической кибернетики ГОУВПО Пермский государственный университет

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор.

Андрианов Дмитрий Леонидович

Официальные оппоненты:

академик РАН, доктор экономических наук, профессор

Гранберг Александр Григорьевич

кандидат экономических наук Дьячков Николай Викторович

Ведущая организация: Государственный университет управления, Москва Г.

Защита состоится И декабря 2006 г, в на заседании диссертационного совета ДМ № 212.189.07 при Пермском государственном университете по адресу: 614990. Пермь, ул. Буки рева', 15, ПГУ, зал заседаний ученого совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пермского государственного университета.

Автореферат разослан 11 ноября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических

наук, доцент

П.М. Симонов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Проблемы математического моделирования макроэкономических процессов России в современных условиях приобретают особое значение. Это связано, прежде всего, с необходимостью качественного совершенствования анализа ситуаций и подготовки адекватных управленческих решений органов государственного управления, таких как Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации, Центральный банк Российской Федерации, Министерство финансов Российской Федерации, Счетная палата Российской Федерации, Федеральная служба по тарифам, а также для крупных корпораций. Существенная усложненность процессов принятия решений обусловлено сжатостью сроков реагирования организаций на изменяющуюся экономическую ситуацию, при этом требуется оперативно сформировать комплекс мер по стабилизации социально-экономической ситуации. Кроме того, при прогнозировании макроэкономического развития необходимо учитывать множество сценарных и управляющих параметров в области бюджетной, налоговой, инвестиционной, социальной политики.

Важным фактором эффективного анализа и моделирования макроэкономических процессов является применение специализированных информационно-аналитических средств, обеспечивающих возможность решения широкого круга взаимосвязанных задач исследования и прогнозирования экономической ситуации.

Решение проблемы повышения качества прогноз но-аналитических исследований во многом зависит от наличия поной и достоверной информации. При этом, решение задач макроэкономического анализа и протезирования дожно основываться на показателях, сформированных на единых методологических принципах. Таким образом, разнообразие, сложность н масштабность задач, решаемых на макроэкономическом уровне, требуют комплексного применения экономико-математических моделей и новейших информационных технологий.

Все вышесказанное обусловливает актуальность настоящего диссертационного исследования, связанного с разработкой интегрированного комплекса сценарных макроэкономических моделей, основанного на официальной статистике и реализованного на базе современных программных продуктов.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические вопросы макроэкономического моделирования рассмотрены в работах отечественных авторов: А,Г. Гранберга, Э.Ф. Баранова, Ф.Н. Клоцвога, В.Л. Макарова, В.И Данилова-Данильяна, Ю.В. Яременко, А.И. Анчишкина, Разработке общих и специальных подходов к моделированию отдельных секторов экономики посвящены труды И.С. Матлина, Э,Б. Ершова, Е.Г. Ясина, Е.Т. Гайдара, В.В. Ивантера. Прикладные .проблемы

прогнозирования освещены в работах А. Р. Белоусов а, Е.Т, Гурвича, Е,Е. Гавриленкова, М.Н. Узя ков а, С.Я. Чернявского, А.Н. Клепача и др.

Большое внимание вопросам макроэкономического прогнозирования уделяется в исследованиях, проводимых при участии международных регулирующих органов и правительств других стран: Мирового банка, Международного валютного фонда и др. Среди работ зарубежных экономистов следует назвать исследования Lawrence R. Klein, Clopper Almon, "Von Neumann, Jay W, Forrester, Irving Fisher, Paul A. Samuelson, Arthur M. Okun, Kenneth Arrow, Gerard Debreu, Michael P. Clements, D P. Hendry.

Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования макроэкономических показателей. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно. Отсутствуют интегрированные разработки, включающие эконом ико-математические модели и информационные базы, необходимые для формирования прогнозов и выработки управленческих решений на макроэкономическом уровне.

Математические методы используются, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов экономического развития. Для решения определенных задач формируются локальные модели, которые не охватывают всего набора макроэкономических факторов. При этом рассматриваемые в различных источниках модели социально-экономического развития Российской Федерации зачастую не опираются на официальную статистическую информацию, требуют значительного числа экзогенно задаваемых параметров и, соответственно, не позволяют адекватно рассчитать основные макроэкономические показатели.

Кроме того, поскольку российская статистика не имеет достаточно продожительных рядов экономических показателей на бескризисном временном интервале, необходимо в современных исследованиях предъявлять особые требования к выбору эффективных экономико-математических методов с целью формирования среднесрочных прогнозов макроэкономических показателей.

Цсм ti зяда чн исследования. Целью диссертационной работы является построение комплекса математических моделей макроэкономического развития России, предназначенного для формирования среднесрочных прогнозов, В соответствии с заданной целью поставлены следующие задачи: провести сравнительный анализ методов моделирования макроэкономических процессов;

- сформировать базу данных по показателям, необходимым для построения комплекса моделей макроэкономических процессов;

- разработать модели, комплексно отражающие макроэкономические процессы в России, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия правительства;

провести идентификацию, верификацию и сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей.

Объект диссертационного исследования. Объектом исследования являются макроэкономические процессы в Российской Федерации,

Предмет исследования. Предметом исследования являются методы, агоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу.

Теоретическая и методологическая ослов исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономического и финансового развития на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономико-математического моделирования, в том числе эк он о метрические и статистические методы, методы ситуационного анализа и прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP).

Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, Банка России и Министерства финансов Российской Федерации. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков моделей. В качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры сценарных условий социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономики. Для идентификации моделей используются квартальные данные с 1 квартала 1995 по II квартал 2006,

Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики;

1.3. Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности, 1.5. Разработка и развитие математических методой ' и моделей глобальной экономики, межотраслевого, ' межрегионального и межстранового социально-экономического анализа,. построение интегральных социально-экономических индикаторов; 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на scex уровнях.

Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан комплекс моделей, интегрированный с базой данных официальной статистики и

реализованный с использованием современных информационных технологий, позволяющий получать прогнозные оценки основных макроэкономических показателей России на среднесрочную перспективу.

Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и полученные лично автором:

- Разработаны спецификации моделей секторов экономики (сектора домашних хозяйств, реального сектора, государственного сектора, денежно-кредитного сектора, внешнего сектора), которые отличаются от существующих тем, что позволяют комплексно моделировать макроэкономическую динамику, а также проводить анализ возможных результатов применения управляющих воздействий, относящихся к налогово-бюджетной, денежно-кредитной, инвестиционной, тарифной и др. политикам,

- Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и в автоматическом режиме позволяет актуализировать данные,

осуществлять мониторинг и анализ макроэкономических показателей.

- Разработаны агоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса, которые в отличие от существующих, ориентированы на официальную статистику,

- Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей, позволяющие выявлять степень несогласованности заданных значений экзогенных переменных и проводить их корректировку.

- Разработана программ но-инструментальная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей; реализующая возможность выпонения много вариантных сценарных расчетов; включающая в себя агоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов.

Практическое значение диссертационного исследования. Практическое значение исследования определяется тем, что предлагаемые в диссертационной работе модели и программные разработки использованы при создании:

комплекса функциональных подсистем Анализ и прогнозирование социально-экономического развития Российской Федерации в Департаменте исследований и информации Центрального банка Российской Федерации;

программно-инструментальных средств и базы данных комплекса сценарного прогнозирования, объединяющего системы моделей различного уровня и горизонта Департамента макроэкономического прогнозирования Министерства экономического развития и торговли;

- комплекса моделей для Ситуационного центра Счетной палаты Российской Федерации;

подсистемы математического моделирования с целью проведения прогнозно-аналитических расчетов влияния регулируемых тарифов (цен) субъектов естественных монополий на социально-экономическое развитие отраслей и регионов Российской Федерации для Федеральной службы по тарифам.

Апробация результатов исследования. Основные положения работы докладывались на 11 Международной научно-практической конференции Актуальные проблемы управления - 2006 (г.Москва ноябрь 2006), Всероссийской научно-практическая конференции Методы обоснования перспектив развития регионов (г.Москва, май 2004 года), VI Международном конгрессе по математическому моделированию (г.Нижний Новгород, сентябрь 2004 г.), II и Ш Межрегиональной научно-практической конференции Повышение роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности. Управление бизнес процессами в Банке России и кредитных организациях (г.Уфа, январь 2005; январь 2006гг.), научно-практической конференции Информационно-аналитические системы и средства поддержки организационного управления (г.Москва, декабрь 2002 года).

Основные результаты исследования внедрены в 2002-2006 гг, в Банке России, Министерстве экономического развития и торговли Российской Федерации, Счетной плате Российской Федерации, Федеральной тарифной службы Российской Федерации. В рамках указанных проектов автор выступал в качестве руководителя от разработчика Систем Ч компании ПРОГНОЗ.

Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам №2002611867 от 01.11.2002 об официальной регистрации программы для ЭВМ Программный комплекс анализа и прогнозирования развития отраслей хозяйственного комплекса (Прогноз-Отрасль).

Публикации, По материалам диссертации опубликовано 12 работ (в соавторстве Ч 9) общим объемом 3 п.л.

Объем и структура диссертации. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, илюстрирована 2 таблицами и 15 рисунками. Библиографический список содержит 128 наименований литературных источников, в том числе 109 отечественных, 19 зарубежных.

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована научная новизна, приведены цель и задачи исследования, перечислены наиболее существенные результаты, дана общая характеристика работы.

В первой главе Подходы к построению моделей макроэкономических процессов рассмотрены возможности применения сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу. Проведен сравнительный анализ экономико-математических методов, применяемых для формирования моделей на макроуровне.

Определены основные источники официальной информации, необходимой для анализа и прогнозирования макроэкономических процессов.

Во второй главе Комплекс интегрированных моделей прогнозирования макроэкономических процессов разработаны спецификации комплекса моделей, в том числе модель реального сектора, модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель платежного баланса, модель испонения федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей. Определены основные сценарные переменные: переменные, отражающие параметры развития мировой экономики, и переменные, отражающие параметры налогово-бюджетной политики, инвестиционной политики, денежно-кредитной политики и других регулирующих воздействий со стороны правительства.

В третьей главе Пример реализации интегрировэнного комплекса моделей определены способы проверки адекватности и устойчивости модельного комплекса, приведены результаты идентификации и прогнозных расчетов комплекса моделей, дано описание программной реализации базы данных по макроэкономическим показателям и комплекса моделей,

В заключении приведены основные выводы, оценено практическое значение и даны предложения по дальнейшему развитию комплекса моделей,

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Разработаны спецификации моделей секторов экономики.

Предложенный в диссертации комплекс моделей позволяет проиодить изучение и анализ экономики как сложной динамической системы, состоящей из множества функционирующих во взаимодействии элементов, при этом изменения, происходящие хотя бы с одним элементом, отражаются на эффективности всей экономики.

Выбор математических методов, применяемых при реализации комплекса моделей, осуществляся в соответствии со следующими критериями: достижение целей моделирования, возможность автоматизации процесса моделирования, интерпретируемость результатов, наличие формализованных критериев проверки качества модели.

Комплекс моделей основывается на официальных данных, основными источниками которых являются сборники и доклады Росстата, Банка России и Министерства финансов России. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков модели. В качестве экзогенных переменных модели В-ы ступают параметры сценарных условий социально-экономического . развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Минэкономразвития России, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной , политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономки. -

8 процессе построения комплекса моделей внимание уделялось как на получении статистически значимых оценок параметров, которые являются постоянными в среднесрочной перспективе, так и на возможность экономической интерпретации полученных оценок. Отдельные уравнения и модель в целом дожны быть в состоянии объяснить основные черты экономического развития. Цель, таким образом, заключается в объяснении системного изменения данных, а не изменений, происхождение которого связано со случайностями. Все основные зависимости модели поддерживаются общепринятой экономической теорией.

Комплекс моделей предназначен для получения прогнозных оценок на среднесрочную перспективу с шагом в 1 квартал (обычно, при проведении расчетов, горизонт прогнозирования не превышает 3 года). На сегодняшний день комплекс моделей включает около 300 уравнений, из них порядка 180 -эконометрии ее кого и 120 - балансового типов. В комплекс входят следующие модели: модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель реального сектора, модель платежного баланса, модель испонения федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей.

Схема расчета комплекса моделей и взаимовлияния показателей приведена на рис 1. Ниже приведено содержательное описание блоков уравнений.

Рис. Ь Укрупненная схема взаимосвязи моделей

Модель баланса доходов/расходов и занятости населения

Модель баланса доходов/расходов и занятости населения предназначена для расчета численности экономически активного населения, численности занятого и безработного населения, а также элементов баланса доходов и расходов населения в соответствии с разбивкой, применяемой Росстатом. При моделировании численности экономически активного населения принимается гипотеза о сохранении имеющих место тенденций в среднесрочной перспективе. Для построения прогнозов численности экономически активного населения используется авторегрессиопая модель.

Численность занятых прогнозируется путем использования регрессионного уравнения, в качестве факторов у которого выщупают: численность занятых с запаздыванием (характеризует устоявшийся уровень безработицы) и валовой внутренний продукт как фактор спроса на рабочую силу. Численность безработных рассчитывается как разница между экономически активным и занятым населением1,

Zan[0 = 0,ga*Zan[H] + 0,02*VVP_dft_pr[t] + l,]852]*DQ2[t] + 51,63 (!)

(R2^0.8I; DW-IJ2; Fstat~37,6),

гдг Zan - Занятые, мн. чел.;

VVP_dfl j>r - Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, мрд руб.;

DQ2 Ч вспомогательная (dummy) переменная, принимающая значение ! а 2 квартале каждого года иОв другие кварталы.3

Доходы населения в модели разделены на четыре компоненты: оплата труда, включая скрытую заработную плату, доходы от предпринимательства, доходы от собственности и социальные трансферты. Укрупненная схема расчета баланса доходов и расходов населения приведена на рис. 2,

Оплата труда, включая скрытую заработную плату, рассчитывается регрессией, факторами которой являются; валовой внутренний продукт (определяет динамику оплаты труда в целом) и расходы федерального бюджета (определяет возможности бюджета по увеличению заработной платы работников бюджетной сферы),

OplTr_lpIt]-0,29*VVP_dt1_tp[t]- ]5,64*DQ3[lJ + 0>24*EXP_GOV-cifl(tJ ++1,37 (2)

(R2-0.94; DW-1,59; Fstat-93,1 i).

где OplTrjp - Прирост д&флироеанной оплаты труда, включал скрытую заработную /vaту, мрд руО;

WP_cffl_ip ~ Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, мярд руб.;

EXP_GOVjJJ - Прирост дефяироеанных расходов федерального бюджета, мярд руб.

Доходы от предпринимательства прогнозируются при помощи регрессионного уравнения в зависимости от динамики валового внутреннего продукта как фактора, характеризующего общее состояние экономики.

1 В данном разделе приведены основные регрессионные уравнения модели баланса доходов/расходов населения с оценками парнстров и Арпятернигхкпмн Оцененные уравнения других моделей целью экономки объема автореферат* № приводятся. Оцененные уравнения автор приводит во второй глес диссертационной работы.

* Вспомогательные 4(1мтту) переменные применяются для исключении сезонных ?ф<]>сктоа либо исключения неточностей, связанных со случайными вспсскачн в объясняемых переменных.

1псоте_ЬуМ = - 9,05*0100111] + О.Об^Р^Ш^рМ - 8,1б*01С}99М - (1) 9,50*03(}98Ц] + 0,94

(И2-ОМ; Гаа!^ 12,51).

где 1псоте_Ьу - Прирост дефлированных доходов от предпринимательства, мрд

Р)'б- ;

УУРУМ.Ф - Прирост дефлированн ого ВВП рыночных ценах, мрд руб. Доходы от собственности прогнозируются линейной регрессией, факторами в которой выступают доходы от собственности с запаздыванием и прирост (уменьшение) сбережений во вкладах, ценных бумагах, изменение задоженности по кредитам, приобретение недвижимости, покупка валюты,

ОоЬЗоЬЕНоф] = 0,05*5Т_иЯ_<ШЙ + 0.0Э*УУР_аП[(] + 2,04*0<}4[11 - (4) 0,92*ЕхсМ1а(ф] + 3337

('2-0.35973; ОIVЧ0,46995; Р*1а/=3б,7735),

где РокЗоЬз/гос -Дефлированные доходы от собственности, я мрд руб. ;

ин_ - Депозитная ставка,

&|лювЛ мутрамтА прму*т

Оомгв 1руДК, кнлючн 1 ... ОИМТуЮ мреСотщ'.о пдту Т^-

' ДСЮАЫ ОТ ПрадпрмииМКпЮти*.

ДММИ от себСннчбсМ

'л^шцк (редбп на

Ку|№АйМ|4. руоь

СшМ нмпя и Л<К0А*1 фМИЧКЮМ ЛИЦ Л

ОПП^гу | |

. Раеядм на ^ ?

| Хннбро*_ | ^

1- ЛиКВМ ДОКПйЫ | . нкаши) Г.?

Рис. 2. Укрупненная схема расчета баланса доходов/расходов населения

Для социальных трансфертов в качестве факторов в регрессионном уравнении выступают средний размер назначенной пен сип как инструмент социальной политики правительства и расходы федерального бюджета как фактор, определяющий возможности бюджета по проведению различных мер социального характера,

$осТгап5Ггос_(р[0 = 0Л1*5гРеп5_(1й[1] + 0,Об*ЕХР_ООУ_(№(1]+2,3 (5)

(2=0,74; О №~2,10; РхШЩ24,24),

где ЗосТгапз/гос^р - Прирост дефлированных социальных трансфертов, мрд руб.;

. ЗгРеп$_с$ Ч Прирост дефлированнои средней назначенной месячной пенсии, руб.;

ЕХР_СОУ_(/Д - Прирост дефлированных расходов федерального бюджета, мрд !'уб.

На ретроспективном периоде рассчитывается доля моделируемых компонент во всех доходах населения. Доходы всего населения определяются умножением полученной доли на сумму моделируемых компонент.

Изменение остатков денежных средств на руках у населения определяется при помощи регрессионного уравнения, фактором в котором является индекс потребительских цен, PrirUmen \If1[t] = l5,66DQ2[t] + l5,80'L>Q4[i] - 0,05*CPt[l-2] + 9,05*DQ3+0,26 (6) (R2 ^0,92823; DW* 1,94654; Fslat=80,8281),

где PrirU>nen_dft - Прирост (+),, уменьшение (-) денег па руках, мрд руб., дефяированный;

CP! - Индекс потребительских цен, в % к предыдущему периоду. Общая сумма расходов рассчитывается как разность доходов населения и прироста денежных средств на руках у населения. Расходы на покупку товаров и оплату услуг рассчитываются регрессией от доходов населения. Расходы на оплату обязательных платежей определяются исходя из доходов населения и динамики ставок по налогам, касающихся физических лиц. Покупка иностранной валюты рассчитывается при помощи регрессионной зависимости от курсов долара США, евро.

RasliOpIObyzP!at_dfl[t] = 0,]4*DeiiDotiN_DFL[tJ - 15,4] (7)

(R2~0,95; DiV~l,83; Fstat=547,956),

еде RashOpiObyiPiat_dfl - Расходы на оплату обязательных платежей и разнообразных взносов, мрд руб., дефлированные;

DenDohN_DFL - Денежные доходы населения, мрд руб., дефлироеанные.

Rash PokTov_d fl [t] = 0,5 5 * Den DohN_DFL[t] + J 1,76 (8)

(R2-0.37; DW=1,<55; Fstaf133,30),

где RashPokTovjdfl - Расходы на покупку товаров и оплату услуг, мрд руб.. дефл ированные;

DenDohNJDFL Ч Денежные доходы населения, мрд руб., дефлироеанные.

Val_SAS[t] = 0,10*ExchRatt[t] ,+ 0,26'Euro[t] - 1,02*D4Q02M - (9) 0,81 *DIQ02_4Q02[t] -7,66

(R2=0,79; DW=t, 70; Fstal=22,74).

где Vo!_SAS - Покупка валюты, мрд дол. США, с исключением сезонной компоненты;

ExchRate Ч Официальный курс долара США (руб./долар) средний за период; Euro ~ Официальный курс ееро средний за период, руб. за 1 евро; Сбережения являются балансирующей статьей. Данный элемент рассчитывается как расходы всего за минусом расходов на покупку товаров и оплату услуг и расходов на оплату обязательных платежей, покупку иностранной валюты.

Модель реального сектора

В модели реального сектора производится расчет показателей производства товаров и услуг, добавленной стоимости, суммы прибыли,

инвестиций в основной капитал. В связи с тем, что в настоящее время динамические ряды по видам экономической деятельности имеют небольшую историю, соответственно сложно построить статистически значимую зависимость, соответственно модель реального сектора реализована в разрезе отраслей.

Схема взаимовлияния показателей реального сектора и их связь с показателями других блоков модели приведена на рис. 3.

.Для упрощения модели отрасли, имеющие сходную динамику развития, объединяются в группы: электроэнергетика, топливная промышленность, экспортно-ориентнрованные отрасли, обрабатывающая промышленность и другие отрасли промышленности, строительство, сельское хозяйство, транспорт, связь, прочие отрасли, оказывающие услуги. Соответственно, расчет модели строится а разрезе перечисленных отраслей.

Инвестиции в основной капитал рассчитываются в три этапа. На первом этапе рассчитываются внутренние инвестиции в основной > капитал по источникам финансирования:

Ч за счет собственных средств;

Ч привлеченные средства (средства бюджетов и внебюджетных фондов, прочие привлеченные средства).

Рис. 3. Укрупненная схема модели реального сектора

В качестве факторов для инвестиций за счет собственных средств используется сумма прибыли. Расходы федерального бюджета и расходы внебюджетных фондов, догосрочный кредит предприятиям со стороны кредитных организаций и догосрочные финансовые вложения нефинансовых корпораций являются факторами для инвестиций за счет привлеченных средств. К объему внутренних инвестиций в основной капитал прибавляются

иностранные инвестиции в национальную экономику, объем которых рассчитывается в модели платежного баланса. Инвестиции в основной капитал по отраслям рассчитываются как произведение доли соответствующей отрасли на последнем фактическом периоде и объема инвестиций в основной капитал в целом по экономике.

Объем производства по каждой отрасли моделируется с использованием регрессионной зависимости, у которой в качестве факторов выступают инвестиции в соответствующую отрасль, а также макроэкономические индикаторы, отражающие спрос на продукцию данной отрасли.

Сумма прибыли рассчитывается при помощи регрессии, объясняющими переменными в которой являются объем производства, а также переменные, отражающие изменение индексов цен в отраслях Ч поставщиках

Производство добавленной стоимости каждой отрасли рассчитывается исходя из значений объемов валового выпуска соответствующей отрасли при том допущении, что в среднесрочной перспективе соотношения затрат и добавленной стоимости остаются практически неизменными. При этом вводятся поправки на изменение тарифной и налоговой политики.

Модель платежного баланса

Модель платежного баланса формируется по элементам аналитического представления платежного баланса. Общая схема расчета выглядит следующим образом. На первом шаге при помощи эко неметрических уравнений рассчитываются элементарные статьи платежного баланса. Затем при помощи балансовых уравнений вычисляются агрегатные элементы вплоть до счета текущих операций и счета операций с капиталом финансовыми инструментами. Далее определяются чистые ошибки и пропуски при помощи регрессионного уравнения от объема экспорта (такой способ расчета принят исходя из того, что основную долю в этой статье занимает невозврат экспортной выручки). Балансирующим элементом (фактически разница между входящими и исходящими валютными потоками) является изменение валютных резервов. Укрупненная схема расчета платежного баланса приведена на рис. 4,

Валовой внутренний продут Цены не мировых рынка* jj

Курс долара, евро Двпоитны из внутреннем к внешне* ры*лак ' Рвсколы федерелъного йюдтвта

.Элементарные .статьи чеаЛ гв'раций 4 '' 'у'^

.) Агргатцле ётет*ц доха

операций

Х.:ФИчачсйеСГ0 ^Т| ';ХХ'

J ; '-L ;.С ч *т тену oap а ци й^

Агрег^гмы* отетъи - ,

[С^ргосрацйй с"

(Капитальные трансферты Jo

НЙ С<ГЙ( 1ИГ4Л Ом N Г " Х - . :Х А

и инструмента WM Щ f Ч^е wл^ л<

Изменяй млютиык рваер&Ьа;

вэереэ'г;

.,'. и i mi.

Рис. 4. Укрупненная схема расчета платежного баланса

Счет текущих операций

К моделируемым составляющим счета текущих операций относятся:

Ч элементы торгового баланса: экспорт товаров, включая экспорт сырой нефти, нефтепродуктов, природного газа, прочих товаров, импорт товаров;

Ч элементы баланса услуг: экспорт услуг и импорт услуг,

Ч элементы баланса инвестиционных доходов: баланс инвестиционных доходов федеральных органов управления, баланс инвесгиционных доходов банков, баланс инвестиционных доходов нефинансовых предприятий, включая доходы к выплате и доходы к получению.

Финансовый счет

К моделируемым составляющим финансового счета относятся:

Ч элементы обязательств резидентов перед нерезидентами, включая обязательства федеральных органов управления (в том числе портфельные инвестиции, ссуды и займы, просроченная задоженность), обязательства банков, обязательства нефинансовых предприятий (в том числе ссуды и займы, прямые инвестиции, портфельные инвестиции);

Ч элементы активов резидентов, включая активы федеральных органов управления, активы банков и активы нефинансовых предприятий (в том числе прямые и портфельные инвестиции, наличная иностранная валюта, торговые кредиты и авансы, непоступившая экспортная выручка и непогашенные импортные авансы).

Модель испонения федерального бюджета

В модели испонения федерального бюджета производится расчет доходов (в разрезе основных видов доходов; налог ta прибыль, налог на добавленную стоимость, платежи за пользование природными ресурсами,

акцизы, таможенные пошлины и сборы, неналоговые доходы), расходов (в разрезе функциональной классификации) и дефицита/профицита бюджета (в разрезе источников финансирования). Укрупненная схема расчета модели испонения федерального бюджета приведена иа рис. 5.

[ С.ммнанаа

; . . .

игчмБим*. \ Г"

1 14ДО1-*. I......

1,4*..Пчт^ичиЛ

'т&.тет'-хзд гагл?о:

} ИОпМл.Л! ни ' Н

[""л-........ ,..

I идоамо ми и

г> штм Л'нОиШнЛ 1_

мпщщщм Кл!

, ДО'Одм

Рис, 5. "Укрупненная схема расчета модели испонения федерального бюджета

Получение прогнозных значений налоговых статей (за исключением акцизов) производится с использованием специально конструируемых коэффициентов - эффективных ставок. Эффективные ставки для каждого налога рассчитываются на ретроспективном периоде как отношение поступления налога к определенному макроэкономическому показателю (или комбинации макроэкономических показателей), который наиболее близок по своей сути к налогооблагаемой базе данного налога. Значение неналоговых доходов задается экзогенно (либо в % от налоговых доходов, либо в % от валового внутреннего продукта). Дефицит/профицит в модели задается экзогенно. Расходы бюджета рассчитылаются как сумма доходов бюджета и дефицита бюджета. Расходы по функциональной классификации определяются исходя из заданной структуры распределения по функциональной классификации.

Модель индексов цен и монетарных показателей

В модели индексов цен и монетарных показателей рассчитываются объем денежной массы, индексы потребительских цен, индексы цен производителей, дефлятор ВВП. Денежная масса в модели состоит из 3 компонентов: наличные деньги, безналичные средства предприятий и безналичные средства домашних хозяйств. При этом в качестве факторов каждого из компонентов выступают

индикаторы общего экономического роста (индексы ВВП, производства, роста доходов населения), а также уровень ставок на финансовом рынке. Укрупненная схема расчета модели индексов цен и монетарных показателей приведена на рис, 6.

Рис. б. Укрупненная схема расчета модели индексов цен и монетарных

показателей

В условии равновесия инфляция представляет собой авторегрессионный процесс, темп роста которого определяется ростом денег в экономике и некоторыми переменными реального сектора и сектора домашних хозяйств.

Индекс потребительских цен прогнозируется по компонентам (ИПЦ на платные услуги населению, ИПЦ на продовольственные товары и ИПЦ на непродовольственные товары), факторами для которых выступают: рост денежной массы, ставки на финансовых рынках и изменение валютных курсов, изменение тарифов естественных монополий, изменение цен на энергоресурсы.

Необходимо отметить, что работа над совершенствованием комплекса моделей ведется практически постоянно. При появлении новых отчетных данных о социально-экономическом и финансовом развитии России проводится переоценка параметров статистических зависимостей. Кроме того, регулярно проводятся эксперименты по применению новейших эконометрических методов. На основе комплекса моделей проводятся сценарные расчеты, позволяющие при заданных экзогенных условиях, выбрать наилучшие управляющие параметры. Данный комплекс моделей используется для формирования прогнозных оценок на протяжении последних 3-х лет, при этом в большинстве случаев уровень ошибок По абсолютным значениям ключевых показателей не превышал 5%.

2. Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников.

Основными источниками информации, необходимой для решения задачи формирования макроэкономических среднесрочных прогнозов в России и отвечающей приведенным требованиям, определены следующие организации:

Ч Федеральная служба государственной статистики;

Ч Центральный банк Российской Федерации;

Ч Министерство финансов Российской Федерации;

Ч Федеральная налоговая служба;

Ч Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации;

Ч Федеральная таможенная служба Российской Федерации;

Ч международные информационные агентства Reuters, Bloomberg.

Для информационного обеспечения комплекса моделей в рамках диссертационного исследования сформировано хранилище показателей социально-экономического, финансового развития Российской Федерации и показателей развития мировой экономики, источниками которых выступают перечисленные выше организации. При этом автором были использованы методологические положения Федеральной службы государственной статистики по формированию и ведению Каталога статистических показателей.

Хранилище показателей ориентировано на проведение модельных расчетов. При появлении новых официальных сборников и докладов в автоматическом режиме актуализируется информация в хранилище и при необходимости сдвигается период идентификации комплекса моделей и проводит!;я переоценка параметров уравнений.

3. Разработаны агоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса.

Для проверки сбалансированности полученных при помощи комплекса моделей прогнозных значений экономических показателей используется модель межотраслевого баланса (МОЕ). Построение модели МОБ производится с использованием коэффициентов прямых и поных затрат, публикуемых Росстатом. Расчет структурных коэффициентов, необходимых для решения задач МОЕ, выпоняется на базе таблиц затраты Ч выпуск и таблицы использования товаров и услуг.

Для проведения расчетов на основе модели межотраслевого баланса устанавливается соответствие переменных, являющихся результатом расчетов комплекса модели, и переменных, являющихся исходными для решения прямой и обратной задач МОБ.

Для решения первой задачи необходимо отраслевую структуру межотраслевого баланса агрегировать до групп отраслей, по которым производятся прогнозные расчеты в комплексе моделей. Далее с использованием коэффициентов прямых затрат рассчитывается поэлементно

промежуточное потребление и находится стобец конечного использования. Стобец конечного использования детализируется по элементам конечного использования на основе структурных коэффициентов последнего отчетного года с учетом экспертных поправок. Далее темпы роста окаймляющих итогов по основным элементам конечного использования сопоставляются с темпами роста соответствующих показателей макромодели: конечное потребление домашних хозяйств с расходами на покупку товаров и оплату услуг населением, конечное потребление государства со значением показателя группирующего элемента экономической классификации закупка товаров и оплата услуг, экспорт с объемом экспорта, валовое накопление основного капитала с инвестициями в основной капитал с поправкой на освоение инвестиций.

Для решения обратной задачи задается соответствие переменных комплекса моделей значениям по элементам конечного использования. Далее с учетом отраслевой разбивки конечного использования за последний отчетный год с экспертной поправкой формируется стобец конечного использования. Далее с использованием коэффициентов поных затрат рассчитывается объем валового производства по отраслям. Объем производства, полученный при помощи модели МОЕ, сопоставляется с объемами производства, полученными с использованием комплекса моделей.

При этом выявленные нестыковки, являющиеся следствием различий в темпах роста элементов совокупности, рассматриваются как предвестники изменений пропорций между элементами, т.е. структурными сдиигами в экономике.

4. Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей.

Для формирования сценариев на основе модельного комплекса необходимо эксперта о задать экзогенные параметры. Перечень основных сценарных параметров представлен на рис. 7. Для корректного задания сценарных параметров реализован механизм, позволяющий обеспечить содержательную и количественную непротиворечивость исходных параметров.

Сц&нариые параметры Ъ

:NK.'.Щ KK: Гчлихф;

Налоговая политика: Ctaax* нмогй на добычу полезны* нсиопагмых на нефть Сг*ка налог* на добычу полезных цс*оп*емъ>х нагла г Ставки налога па доходы физических лиц, Экспортные, импортные пошлину Стдькй налог* на добавлен ну)л стоимость Став*а нмог* пркбыл* (доход) предприятий и организаций $ Денежно-кредитная политика г Официальный курс долара США г Сгаак* рефинансирования г Норма резервирования #- Счета капитала органоа денежно* >гред1ггного регулирования Портфель государственны* ценным бумаг Бачка России ь иаи+юкольдей валюте г- Портфель государствен ых цеинью бумаг Банка России Х иностранной влюте

1 к i л >~ :: v: Х di* Х i

Бюджетная политика: V Расходы федерального бюдеата Непрощенные расходы федерального бюджета г Бнашйие к внутренние нсточнихн финансирования федерльногб бюджета Гз Тарифная политика: л- Индюке иен производителей промышленной продукинн а элестроэ > Индекс потребительски* цен нажнншно- номмунальные услуги г- Кмдвко потребительских иен на услуги п яссажмрс кого тран сп орт Цена природного газа на внутреннем рынке

Щ Ц

1 ^КЯ. У - ,1. ,1Ц Д-ЬЬ и -.М- ч'..Ь^л^ЬФ и-л-Л-

Параметры мировой экономики: fe

г Индекс потребительски* йен США i'

г Индекс потребительски* цен еероюны < '

г Официальный Курс еьро I

* Mpo&M це^а и* нефть Uralf [v

^ __Д,, i Ji^tj

I4:i;!;:iil;i:!ir I!- н; : ч I к i'! Li: L!I :': I: ;L ^ Lr;:J L' v I ::' i^i'

Рис. 7. Сценарные параметры комплекса моделей

Для разработанного комплекса моделей данная проблема решается следующим образом:

1) Формируются группы моделей, отражающих существующие априори взаимосвязи между экзогенными параметрами (для экзогенных параметров, устанавливается функциональная зависимость (пи б о группа зависимостей) от других экзогенных параметров);

2) Задается допустимое отклонение значений экзогенных параметров, задаваемых экспертно, от значений, получаемых на основе моделей;

3) Производится расчет моделей взаимосвязей экзогенных параметров;

4) Выводится перечень зависимостей, по которым происходит рассогласование экзогенных параметров;

5) Производится корректировка значений несогласованных параметров, при этом возможны ручная корректировка или замена экспертно заданных экзогенных параметров расчетными.

Данный агоритм применяется при расчете сценариев, которые не затрагивают структуру функционирующей экономики, в противном случае могут нарушаться устоявшиеся взаимосвязи.

3. Разработана программная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей.

Комплекс моделей и хранилище показателей были реализованы в аналитическом комплексе Прогноз, который представляет собой пакет программных модулей, предназначенных для разработки информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений в различных сферах экономики и финансов, в частности для решения задач анализа, моделирования и прогнозирования.

На основе инструментов АК Прогноз построено единое пространство, связывающее переменные разных моделей информационными каналами. Эндогенные переменные (выход) одних моделей являются экзогенными переменными (вход) для других. Кроме того, часть управляющих переменных, например, параметры, регулируемые государством, а также переменные внешней среды, такие как параметры развития мировой экономики или цены на сырьевых рынках, задаются единожды и учитываются во всех моделях.

В разработанной программной среде были проведены расчеты по следующим сценариям: консервативный, инерционный, оптимистичный.

Сценарии различаются между собой внешнеэкономической конъюнктурой и параметрами управляющих воздействий со стороны государства.

Графики сценарных условий и результатов расчетов по сценариям приведены на рис.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты и выводы:

1. Создан и апробирован комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики. На основе модели сформированы сценарии макроэкономического развития.

2, Сформулированы основные подходы к последовательному построению сценариев макроэкономического развития Российской Федерации.

3, Разработана база данных, включающая показатели социально-экономического и финансового развития России и мировой экономики, необходимые для реализации комплекса моделей.

4, Адаптированы методы балансировки индикаторов макроэкономического развития с использованием модели межотраслевого баланса для использования на существующей официальной отчетности.

5, Предложенные подходы и методы реализованы в виде программного продукта, интегрирующего комплекс моделей и хранилище показателей, реализующего возможность выпонения многоварнантных сценарных расчетов, включающих в себя агоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Кулаков M.IO. Построение систем учета, анализа л прогнозирования государственных финансов /Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушки на, К.Л. Косвинцев, М.Ю. Кулаков, Е.Б. Овчаров, В.Н. Павлов, О.В. Речнцкая// Проблемы теории и практики управления. 2003. №2. С. 122-123. 0,2 п.л.

2. Кулаков М.Ю. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений /Д.Л. Андрнанов, Г.К. Полушкина, М.Н. Балаш, М.Ю. Кулаков, К.Л. Косшищев, Д,В. Ситников// Проблемы теории и практики управления. 2002. JVg5. С.7-1-75. ОД п.л.

3. Кулаков М.Ю. Макроэкономическая модель Российской Федерации /М.Ю.Кулаков// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2000. С,260-266. 0,3 пл.

4. Кулаков М.Ю. Применение сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических показателей /М.Ю. Кулаков // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2002. С.111-155. 0,2 п.л,

5. Кулаков М.Ю. Система поддержки принятия решений в сфере управления государственными финансами /Д.Л. Андрианов, Г.К. Полушкина, М.Ю. Кулаков, Е.Б, Овчаров, В.Н. Павлов, О.В. Речникая// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления:

Х сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2002. с.8-19. 0,5 п.л.

6. Кулаков М.Ю. Информационное и модельное обеспечение ситуационных центров органов государственной власти /

Д.Л. Андрианов, М.Ю, Кулаков, А,О. Селянин, Д.В. Ситников// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления; сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь. 2004. с.7-12. 0,2 п.л.

7. M.Y. Kulakov Application of economic and mathematical models for generating soclo-economic development scenarlos/M.Y. Kulakov, D.L. Andrianov// VI Internationa! Congress on Mathematical Modeling, Book of Abstvacts. University of Nizhny Novgorod. 2004. P.394, 0,1 п.л.

8. Кулаков M. Ю. Информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений на уровне регионов и федерального центра /Д.Л. Андрианов, М.Ю. Кулаков, А.О, Селянин, Д.В. Ситников// Обзор Информационные технологии в органах государственной власти: шаги вперед, 2004. Ссыка на домен более не работаетgov/part3/pi ognoz.shtml#3. 1,125 п.л.

9. Кулаков М.Ю. Ситуационный центр как инструмент принятия решений на федеральном и региональном уровнях. /М.Ю. Кулаков// Сб. науч. тр. / Всероссийская научно-практическая конференция Методы обоснования перспектив развития регионов М. 2004. С. 220-229. 0,45 п.л.

Ю.Кулаков М.Ю. Система мониторинга, анализа и моделирования развития банковского сектора региона /М.Ю. Кулаков, Д.Л. Андрианов, К.Б, Кузнецов, Г.К. Полушкина// Сб. науч. тр. II Межрегиональной научно-практической конференции Повышение функциональной роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности, Уфа, 2005, с. 143-150. 0,35 п.л.

11,Кулаков М,Ю. Автоматизированное управление бизнес-процессов организации и поддержка принятия решений с Hcmwb30DaHHeM аналитического комплекса Прогноз /М.Ю. Кулаков, //Сб. науч. тр. III Межрегиональной научно-практической конференции Повышение функциональной роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности, Уфа, 2006, с. 175-177. 0,15 п.л.

12,Кулаков М.Ю. Математическое моделирование в области анализа и прогнозирования государственных финансов /М.Ю. Кулаков, Д.Л. Андрианов, Г.К, Полушкина, В.Н. Павлов, Е.Б. Овчаров, С.В. Иилиев// IV Международная конференция по математическому моделированию: сб. науч. тр. / Моск. гос. техн. ун-т (Станкин). М, 2001. С. 45-51. 0,35 п.л.

Подписано в печать 09,11.2006. Формат 60x84/16. Бум. ВХИ Печать на ризографе. Усл. печ. л. 1,39. Тираж 100 экз. Заказ 452

Типография Пермского университета. 614990. Пермь, ул. Букирева, 15

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Кулаков, Михаил Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ МОДЕЛЕЙ

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

1.1. Сценарный подход к прогнозированию социально-экономического развития.

1.2. Применение экономико-математических методов для формирования моделей на макроуровне.

1.3. Информационное обеспечение.

ГЛАВА 2. КОМПЛЕКС ИНТЕГРИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

2.1. Модель реального сектора.

2.2 Модель баланса доходов/расходов и занятости населения.

2.3. Модель платежного баланса.

2.4. Модель формирования и распределения федерального бюджета.

2.5. Модель индексов цен и монетарных показателей.

ГЛАВА 3. ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ.

3.1. Программная реализация комплекса моделей.

3.2. Оценка адекватности и устойчивости модельного комплекса.

3.3. Примеры построения сценариев экономического развития на среднесрочную перспективу.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики"

Актуальность темы исследования. Проблемы математического моделирования макроэкономических процессов России в современных условиях приобретают особое значение. Это связано, прежде всего, с необходимостью качественного совершенствования анализа ситуаций и подготовки адекватных управленческих решений органов государственного управления, таких как Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации, Центральный банк Российской Федерации, Министерство финансов Российской Федерации, Счетная палата Российской Федерации, Федеральная служба по тарифам, а также для крупных корпораций. Существенная усложненность процессов принятия решений обусловлено сжатостью сроков реагирования организаций на изменяющуюся экономическую ситуацию, при этом требуется оперативно сформировать комплекс мер по стабилизации социально-экономической ситуации. Кроме того, при прогнозировании макроэкономического развития необходимо учитывать множество сценарных и управляющих параметров в области бюджетной, налоговой, инвестиционной, социальной политики. [18,19,29]

Важным фактором эффективного анализа и моделирования макроэкономического развития является применение специализированных информационно-аналитических средств, обеспечивающих возможность решения широкого круга взаимосвязанных задач исследования и прогнозирования экономической ситуации.

Решение проблемы повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от наличия поной и достоверной информации. При этом, решение задач макроэкономического анализа и прогнозирования дожно основываться на показателях, сформированных на единых методологических принципах. Таким образом, разнообразие, сложность и масштабность задач, решаемых на макроэкономическом уровне, требуют комплексного применения экономико-математических моделей и новейших информационных технологий. [35,60,69,70]

Все вышесказанное обусловливает актуальность настоящего диссертационного исследования, связанного с разработкой интегрированного комплекса сценарных макроэкономических моделей, основанного на официальной статистике и реализованного на базе современных программных продуктах.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические вопросы макроэкономического моделирования рассмотрены в работах отечественных авторов: А.Г. Гранберга [23,24,26,28], Ф.Н. Клоцвога [44,44], В.Л. Макарова [69,70,64,71,72], Ю.В. Яременко [76,107,108], А.И. Анчишкина [9,76]. Разработке общих и специальных подходов к моделированию отдельных секторов экономики посвящены труды И.С. Матлина [49], Э.Б. Ершова [38,39], Е.Г. Ясина [109], Е.Т. Гайдара [21,83]. Прикладные проблемы прогнозирования рассмотрены в работах А.Р. Белоусова [16,17,18,19], Е.Т. Гурвича [29,30,31,33], Е.Е. Гавриленкова [79], М.Н. Узякова [93,94] и др.

Большое внимание вопросам макроэкономического прогнозирования уделяется в исследованиях, проводимых при участии международных регулирующих органов и правительств других стран: Мирового банка, Международного Валютного Фонда и др. Среди работ зарубежных экономистов следует назвать исследования Lawrence R. Klein [121,123,124,125], Clopper Almon [113], Jay W. Forrester [98], Irving Fisher [98], Paul A. Samuelson [86], Gerard Debreu [116], Michael P. Clements [114], D.F. Hendry [114].

Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования макроэкономических показателей. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно. Отсутствуют интегрированные разработки, включающие экономико-математические модели и информационные базы, необходимые для формирования прогнозов и выработки управленческих решений на макроэкономическом уровне.

Математические методы используются, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов экономического развития. Для решения определенных задач формируются локальные модели, которые не охватывают всего набора макроэкономических факторов. При этом рассматриваемые в различных источниках модели социально-экономического развития Российской Федерации зачастую не опираются на официальную статистическую информацию, требуют значительного числа экзогенно задаваемых параметров и, соответственно, не позволяют адекватно рассчитать основные макроэкономические показатели.

Кроме того, поскольку российская статистика не имеет достаточно продожительных рядов экономических показателей на бескризисном временном интервале, необходимо в современных исследованиях предъявлять особые требования к выбору эффективных экономико-математических методов с целью формирования среднесрочных прогнозов макроэкономических показателей. [57,59,62]

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является построение комплекса математических моделей макроэкономического развития России, предназначенного для формирования среднесрочных прогнозов.

В соответствии с заданной целью поставлены следующие задачи: провести сравнительный анализ методов моделирования макроэкономических процессов; сформировать базу данных по показателям, необходимым для построения комплекса моделей макроэкономических процессов; разработать модели, комплексно отражающие макроэкономические процессы в России, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия правительства; провести идентификацию, верификацию и сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей.

Объект диссертационного исследования. Объектом исследования являются макроэкономические процессы в Российской Федерации.

Предмет исследования. Предметом исследования являются методы, агоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономического и финансового развития на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономико-математического моделирования, в том числе эконометрические и статистические методы, методы ситуационного анализа и прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP).

Информационная база исследования. Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, Банка России и Министерства финансов Российской Федерации. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков моделей. В качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры сценарных условий социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономики. Для идентификации моделей используются квартальные данные с I квартала 1995 по II квартал 2006.

Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

1.3. Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности.

1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов;

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан комплекс моделей, интегрированный с базой данных официальной статистики и реализованный с использованием современных информационных технологий, позволяющий получать прогнозные оценки основных макроэкономических показателей России на среднесрочную перспективу.

Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и полученные лично автором:

Разработаны спецификации моделей секторов экономики (сектора домашних хозяйств, реального сектора, государственного сектора, денежно-кредитного сектора, внешнего сектора), которые отличаются от существующих тем, что позволяют комплексно моделировать макроэкономическую динамику, а также проводить анализ возможных результатов применения управляющих воздействий, относящихся к налогово-бюджетной, денежно-кредитной, инвестиционной, тарифной и др. политикам.

Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и в автоматическом режиме позволяет актуализировать данные, осуществлять мониторинг и анализ макроэкономических показателей.

Разработаны агоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса, которые в отличие от существующих, ориентированы на официальную статистику.

Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей, позволяющие выявлять степень несогласованности заданных значений экзогенных переменных и проводить их корректировку.

Разработана программно-инструментальная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей; реализующая возможность выпонения многовариантных сценарных расчетов; включающая в себя агоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов.

Практическое значение диссертационного исследования.

Практическое значение исследования определяется тем, что предлагаемые в диссертационной работе модели и программные разработки использованы при создании: комплекса функциональных подсистем Анализ и прогнозирование социально-экономического развития Российской Федерации в 8

Департаменте исследований и информации Центрального банка Российской Федерации; программно-инструментальных средств и базы данных комплекса сценарного прогнозирования, объединяющего системы моделей различного уровня и горизонта Департамента макроэкономического прогнозирования Министерства экономического развития и торговли; комплекса моделей для Ситуационного центра Счетной палаты Российской Федерации; подсистемы математического моделирования с целью проведения прогнозно-аналитических расчетов влияния регулируемых тарифов (цен) субъектов естественных монополий на социально-экономическое развитие отраслей и регионов Российской Федерации для Федеральной службы по тарифам.

Апробация результатов исследования. Основные положения работы докладывались на 11 Международной научно-практической конференции Актуальные проблемы управления - 2006 (Москва ноябрь 2006), Всероссийской научно-практическая конференции Методы обоснования перспектив развития регионов (Москва, май 2004), VI Международном конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, сентябрь 2004), II и III Межрегиональной научно-практической конференции Повышение роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности. Управление бизнес процессами в Банке России и кредитных организациях (Уфа, январь 2005; январь 2006гг.), научно-практической конференции Информационно-аналитические системы и средства поддержки организационного управления (Москва, декабрь 2002).

Основные результаты исследования внедрены в 2002-2006 гг. в Банке России, Министерстве экономического развития и торговли Российской Федерации, Счетной плате Российской Федерации, Федеральной тарифной службы Российской Федерации. В рамках указанных проектов автор выступал в качестве руководителя от разработчика Систем - компании ПРОГНОЗ.

Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам №2002611867 от 01.11.2002 об официальной регистрации программы для ЭВМ Программный комплекс анализа и прогнозирования развития отраслей хозяйственного комплекса (Прогноз-Отрасль).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 работ (в соавторстве - 9) общим объемом 3 п.л.

Объем и структура диссертации. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, илюстрирована 2 таблицами и 15 рисунками. Библиографический список содержит 128 наименований литературных источников, в том числе 109 отечественных, 19 зарубежных.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Кулаков, Михаил Юрьевич

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные результаты и выводы:

1. Проведен анализ возможности применения сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу и проведен сравнительный анализ экономико-математических методов, применяемых для формирования моделей на макроуровне.

2. Определены основные источники официальной информации, необходимой для анализа и прогнозирования макроэкономических процессов.

3. Разработано хранилище показателей, включающее индикаторы социально-экономического и финансового развития России и мировой экономики, необходимые для реализации комплекса моделей.

4. Разработаны спецификации комплекса моделей, в том числе модель реального сектора, модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель платежного баланса, модель федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей.

5. Определены основные сценарные переменные: переменные, отражающие параметры развития мировой экономики, и переменные, отражающие параметры налогово-бюджетной политики, инвестиционной политики, денежно-кредитной политики и других регулирующих воздействий со стороны правительства.

6. Даны оценки адекватности и устойчивости модельного комплекса.

7. На основе комплекса моделей выпонены сценарные расчеты, сформирован среднесрочный прогноз основных макроэкономических показателей Российской Федерации в зависимости от внешнеэкономической конъюнктуры и управляющих воздействий со стороны правительства.

Необходимо отметить, что работа над совершенствованием комплекса моделей ведется практически постоянно. При появлении новых отчетных данных о социально-экономическом и финансовом развитии России проводится переоценка параметров статистических зависимостей. Кроме того, регулярно проводятся эксперименты по применению новейших эконометрических методов, в том числе векторных авторегрессий (VAR) и модели коррекции ошибок (ЕСМ). В ближайшем будущем планируется модель реального сектора построить на базе общероссийского классификатора видов экономической деятельности.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Кулаков, Михаил Юрьевич, Пермь

1. О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации. Федеральный закон от 20 июля 1995 г. № 115-ФЗ // Российская газета. 1995. - 26 июля.

2. Исходные условия (гипотезы) для формирования вариантов развития экономики на период до 2006 года (Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации). М., 2006. www.economy.gov.ru

3. Аверин В.И., Кручинин И.А. Основы системного анализа: Методическое пособие. Выпуск 1-4. - Пермь: Пермский университет, 1998-2000.

4. Аганбегян А.Г., Майер В.Ф. Заработная плата в СССР. М.: Экономиздат, 1959.

5. Аганбегян А.Г., Гранберг А.Г. Экономико-математический анализ межотраслевого баланса СССР. М.: Мысль, 1968. - 412 с.

6. Айвазян С.А. Модель формирования распределения населения России по величине среднедушевого дохода // Экономика и математические методы.1997. Т.ЗЗ. - Выпуск 4. - С. 74-86.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. -472 с.

8. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

9. Анчишкин А.И. Наука техника - экономика. - М.: Экономика, 1986. -383 с.

10. Ю.Асадулаев С. Фирменные архитектуры хранилищ данных // PC Week/RE.1998. Ill Ссыка на домен более не работаетtechno/firtex.html П.Багриновский К.А. Имитационное моделирование переходной экономики

11. России // В сб. "Управление экономикой переходного периода". Вып.2 М.: Наука, 1998.

12. Багриновский К.А. Имитационные системы в планировании экономических объектов М.: Наука, 1980.

13. Багриновский К.А. Модели и методы экономической кибернетики М.: Экономика, 1973.Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

14. Баранов А.О. Динамическая межотраслевая модель с блоком отраслей нематериального производства // Системный анализ воспроизводства: Сборник науч. тр. / под ред. В.Н. Павлова, А.О. Баранова. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 1992. - С. 3-26.

15. Белоусов А.Р. Изменение структуры оборота доходов российской экономики в 1992-1998 гг. // Проблемы прогнозирования. 1999. - № 6. -С. 77-94.

16. Белоусов А.Р. Выход из сырьевого тупика // Ведомости. 2003. - 8 июля.

17. Белоусов А.Р. Экономический рост в условиях догосрочных вызовов и стратегической неопределенности // Тезисы доклада на семинаре "Стратегия развития". М., 2003.

18. Белоусов А.Р. Эффективный экономический рост в 2001-2010 гг.: условия и ограничения // Проблемы прогнозирования. 2001. - №1. - С. 27-45.

19. Бир С. Кибернетика и управление производством. М.: Наука, 1965. -391 с.

20. Гайдар Е.Т. Государство и эволюция: Как отделить собственность от власти и повысить благосостояние россиян. СПб.: Норма, 1997. - 222 с.

21. Горюшин О.А. Социально-экономические цели в комплексе межотраслевых моделей. Модели перспективных плановых расчетов народнохозяйственных связей. М.: ЦЭМИ АН, 1988. - 125 с.

22. Гранберг А.Г. Математические модели социалистической экономики: Учебное пособие для экономических вузов и факультетов. М.: Экономика, 1978.-351 с.

23. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1985. - 240 с.

24. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ-ВШЭ, 2001. -495 с.

25. Гранберг А.Г. Новое измерение в отношениях центр регионы // Федеральный бюджет и регионы. Опыт анализа финансовых потоков: В кн. - М.: Диалог МГУ, 1999. - C.VII-VIII.

26. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Введение в системное моделирование народного хозяйства. Новосибирск: Наука, 1988. - 304 с.

27. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Темпы роста в национальном экономическом пространстве // Вопросы экономики. 2002. - № 9.

28. Гурвич Е.Т. Государственная политика стимулирования экономического роста. // Инструменты макроэкономической политики для России: Сборник статей. М.: ТЕИС. 2001 С. 7-44.

29. Гурвич Е.Т. Государственная политика стимулирования экономического роста // Инструменты макроэкономической политики для России: Сборник статей. -М.: ТЕИС, 2001. С. 7-44.

30. ЗГГурвич Е.Т. Механизмы инфляции в 2000-2001 годах // Банковское дело. -2001.-№ 10.

31. Гурвич Е., Васильева А., Субботин В. Экономический анализ налоговой реформы // Вопросы экономики. 2003. - №6.

32. Гурвич Е., Григорьев Л., Саватюгии А. Финансовая система и экономическое развитие // Мировая экономика и международные отношения. 2003. - №7.

33. Гришин В.Н., Дятлов В.А., Милов Л.Т. Модели, агоритмы и устройства идентификации сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1985. - 104 с.

34. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2001. - 402 с.

35. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

36. Ершов Э.Б., Ким И.А. Модельная оценка численностей занятых в отраслях межотраслевого баланса // Экономический журнал ВШЭ. 2004. - Т. 8. -№1,-С. 21-55.

37. Ершов Э.Б., Томачева Н.А. Обобщенная модель профильных трудоемкостей для оценивания численности занятых в отраслях межотраслевого баланса и домашних хозяйствах // Экономический журнал ВШЭ. 2004. - Т. 8. - № 2. - С. 163-196.

38. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и Сервис, 1998.- 176 с.

39. Замков О.О., Тостопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1997. - 368 с.

40. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. М.: Наука. Физматлит., 1999. - 288 с.

41. Канторович J1.B., Макаров B.J1. Оптимальные модели перспективного планирования: Применение математики в экономических исследованиях. -М.: Мысль, 1965.

42. Клоцвог Ф.Н. Социализм: теория, опыт, перспективы. М.: Комкнига, 2005.-200 с.

43. Клоцвог Ф.Н., Кушникова И.А., Чернова J1.C. Макроэкономическая оценка ресурсного потенциала субъектов России // Проблемы прогнозирования. -1992,-№2.

44. Кобринский Н.Е. Введение в экономическую кибернетику: Учебное пособие. М.: Экономика, 1975. - 343 с.

45. Кобринский Н.Е. Экономическая кибернетика: Учебник для студентов вузов. М.: Экономика, 1982. - 408 с.

46. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Инфра-М, 2001. 302 с.

47. Комплекс моделей перспективного планирования / Под ред. Матлина И.С., Бардиной А.А. -М.: Наука, 1986. 262 с.

48. Конноли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 2-е изд.: Пер. с англ.: Учебное пособие. М.: Издательский дом Вильяме, 2000. - 1120 с.

49. Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирование их развития. М.: Вузовская книга, 1998. - 392 с.

50. Кулаков М.Ю. Макроэкономическая модель Российской Федерации // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2000. -С. 260-266.

51. Кулаков М.Ю. Применение сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических показателей // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2002. -С. 111-115.

52. Кулаков М.Ю. Ситуационный центр как инструмент принятия решений на федеральном и региональном уровнях // Всероссийская научно-практическая конференция Методы обоснования перспектив развития регионов: Сборник науч. тр. М., 2004. - С. 220-229.

53. Лев А.В., Прозорова Л.Ю. Оценка экономических результатов работы предприятия в современных условиях хозяйствования: Методическое пособие для студентов экономических специальностей. Пермь: Перм. унт, 2000. - 67 с.

54. Левин М.И., Макаров В.Л., Рубинов A.M. Математические модели экономического взаимодействия. М.: Наука, Физико-математическая литература, 1993.-373 с.

55. Логинова С.В. Об устойчивости одной макроэкономической модели// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2004. с.66-70.

56. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: лABF, 1996. - 704 с.

57. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // СУБД. 1997. - №3 III www, opensy stems .ru/dbms/1997/03/30 .htm.

58. Лядова Л.Н., Мызникова Б.И., Фролова Н.В. Основы информатики и информационных технологий: Учебное пособие для студентов экономических специальностей / Перм. ун-т. Пермь, 2001. - 200 с.

59. Макаров В.Л. Экономическое моделирование и его роль в теории и практике // Экономика и математические методы. 1990. - №1.

60. Макаров В.Л. Теоретические основы экспериментальной экономики // Экономический журнал (б. Плановое хозяйство). 1995. - № 6.

61. Макаров В.Л. Куда ведет смена экономического режима? // Власть. 1998. -№9-10. -С. 38-43.

62. Макаров В.Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC) / Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.

63. Максимов В.П. Нелинейные модели экономической динамики и задачи их исследования // Вестник Пермского университета. Экономика. 1999. -вып. 1.-С. 155-163.

64. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании. -Новосибирск: Наука, 1981. 154 с.

65. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. -М.: Дело, 1988.-704 с.

66. Методы народнохозяйственного прогнозирования / Под ред. Н.П. Федоренко, А.И. Анчишкина, Ю.В. Яременко. М.: Наука, 1985. -472 с.

67. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: Учебник. 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 240 с.

68. Норенков И.П. Подходы к проектированию автоматизированных систем // Информационные технологии. 1998. - №2. - С. 2-9.

69. Обзор экономической политики в России за 2001 год / Под ред. А.З. Астаповича, Е.Е. Гавриленкова, А.В. Полетаева. М. 2002. - 400 с.

70. Организация государственной статистики в Российской Федерации / Госкомстат России. М., 2004. - 429 с.

71. Павлов А.В., Павлов В.Н. Математическое обоснование расчетов по оптимизационной межотраслевой модели с нечеткими параметрами // Вестник НГУ.-2006. -Т. 6, вып. 1.-С. 19-32.

72. Резниченко A. OLAP в России // PC Week/RE. 2000. - №25 III Ссыка на домен более не работаетtrends/news/m000719826.asp.

73. Российская экономика в 1999 г. Тенденции и перспективы / Под ред. Е.Т. Гайдара. М.: Институт экономики переходного периода, 2000. - 743 с.

74. Русинов В.Н. Финансовый рынок: Инструменты и методы прогнозирования. -М.: Эдиториал УРСС, 2000. 216 с.

75. Сакс Джефри Д., Парен Фелипе Б. Макроэкономика. Глобальный подход. -М.: Дело, 1996.-847 с.

76. Самуэльсон Пол, Нордхаус Вильям Economics, 18th Ed. М.: Экономика, 2006.-688 с.

77. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // OLAP.ru III Ссыка на домен более не работаетbasic/saharov.asp.

78. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД. 1996. - №3 III Ссыка на домен более не работаетdbms/1996/03/44.htm.

79. Семенов М.И., Трубилин И.Т., Лойко В.И., Барановская Т.П. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 416 с.

80. Серебряков Г.Р. Опыт построения динамической межотраслевой равновесной модели экономики. 2000. Ссыка на домен более не работаетpserebryakov.htm

81. Система национальных счетов / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Финстатинформ, 1996. - 300 с.

82. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1.: Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2001. -396 с.

83. Узяков М.Н. Влияние цен на энергетические ресурсы и на динамику экономики России. М.: ИНП РАН, 2003. - 32 с.

84. Узяков М.Н. Трансформация российской экономики и возможности экономического роста. М.: ИНП РАН, 2000. - 360 с.

85. Федоренко Н.П. Проблемы методологии комплексного социально-экономического планирования. -М.: Наука, 1983. -416 с.

86. Федоренко Н.П. Межотраслевые комплексы в системе моделей. М.: Наука, 1983. - 320 с.

87. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ, 2000. - 391 с.

88. Фишер Ирвинг Покупательная сила денег. М.: Дело, 2001. - 320 с.

89. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. - 167 с.

90. Холод Н.И., Жихар Я.Н. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие. Мн.: БГЭУ, 2000. - 412 с.

91. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. - 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 1996.-272 с.

92. Цыплаков А. Эконометрический анализ процессов высокой инфляции (на примере России): Автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.13 / Новосибирский гос. ун-т. Новосибирск, 1998.

93. Черкасов Ю.М. Информационные технологии управления: Учебное пособие. -М.: ИНФРА-М, 2001. 216 с.

94. Экономико-математический энциклопедический словарь / Под ред. В.И. Данилова-Данильяна. М.: Большая российская энциклопедия, 2003. -690 с.

95. Эртли-Каякоб П. Экономическая кибернетика на практике: Сокр. пер. с нем. / Под ред. К.А. Багриновского. М.: Экономика, 1983. - 160 с.

96. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: Изд-во иностранной литературы, 1959.-432 с.

97. Яременко Ю.В. Научные основы экономического прогноза. М.: Мысль, 1971.

98. Яременко Ю.В. Структурные изменения в социалистической экономике. -М.: Мысль, 1981.

99. Ясин Е.Г. Модернизация российской экономики. М.: ГУ-ВШЭ, 2002. -557 с.

100. Abel A., Dornbush R., Huizinda J., Marcus A. лMoney demand during Hiperinflation, 1979. Journal of Monetary Economics, №5, pp. 97-104.

101. Barth Richard C., Bankim Chadha, А simulation Model for FinancialProgramming, IMF Working Paper, 1989.

102. Basdevant O., Hall S.G. лAnalyzing exchange rate volatility around the August 1998's Russian crisis, Centre for International macroeconomics, Discussion Paper 2000. №7.

103. Chamberlain G. Multivariate Regression Models for Panel Data. Journal of Econometrics. 1982.

104. Clements Michael P., Hendry D.F. Forecasting Economic Time Series. (The Marshall Lectures on Economic Forecasting) Cambridge: Cambridge University Press. 1998.

105. Clopper Almon The craft of economic modeling. Department of Economics University of Maryland, 1999.

106. Debreu Gerard The Theory of Value: An Axiomatic Analysis of Economic Equilibrium, 1959.

107. Fridlund A.J. Sophisticated STATISTICA Is a Slick Jack-of-all-trades. Ч Info World. 30-th Oct., 1995, p. 106.

108. Gavrilenkov E., Henry S.G.B., Nixon J. A Quarterly Model of the Russian Economy: Estimating the Effects of a Devaluation. Ч Discussion Paper №. DP 08-99, Bureau of Economic Analysis (Moscow) Ч London Business School, October 1999.

109. Godfrey L.G. Testing against General Autoregressive and Moving-Average Error Models When Regressors Include Lagged Dependent Variables. Econometrica. 1978.

110. Godfrey L.G. Testing for Multiplicative Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 8.- 1978.

111. International Monetary Fund. World Economic Outlook. 1998.

112. Klein Lawrence. Lectures in Econometrics. (Advanced textbooks in economics: V.22) North-Holland - Amsterdam-New York-Oxford, 1983 y.

113. Klein, Lawrence. Economics 1981-1990, World Scientific Publishing Co., Singapore, Ссыка на домен более не работаетeconomics/laureates/1980/klein-lecture.html

114. Klein L.R. The Estimation of Distributed Lag, Econometrica 26, North-Holland Publishing Co. 1958.

115. Klein L.R. The Efficiency of Estimation in Econometric Models, Essays in Economics and Econometrics, University of North Carolina Press Chapel Hill. -1960.

116. Kulakov M.Y., Andrianov D.L. Application of economic and mathematical models for generating socio-economic development scenarios// VI International Congress on Mathematical Modelling. Book of Abstracts. University of Nizhny Novgorod, 2004, p.394.

117. Ozataya Fatih А quarterly macroeconometric model for a highly inflationary and indebted country: Turkey, Ankara University.

118. Pregibon D. Data Mining. Statistical Computing and Graphics. 1997.

119. Willman Alpo, Kortelainen Mika, Mannisto HannaLeena, Tujula Mika лThe BOF5 Macroeconomic Model of Finland, Structure and Equations, Bank of Finland, Discussion Paper 1998. № 10.

Похожие диссертации

• Методы исследования макроэкономических процессов с использованием инструментария платежного баланса
• Разработка стратегии развития российской экономики: теория и практика
• Воспроизводство жилищного фонда в регионе в условиях современной российской экономики
• Многоуровневые модели зависимости экономичекого роста от инвестиций: эконометрический подход
• Модели сценарного прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях малой выборки