Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Совершенствование фактографических методов прогнозирования деятельности хозяйствующих объектов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Безгласная, Елена Алексеевна
Место защиты	Ульяновск
Год	1997
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование фактографических методов прогнозирования деятельности хозяйствующих объектов"

на правах рукописи

О 9 ФГ; '.......

Безгласная Елена Алексеевна

Совершенствование фактографических методов ПрогнОЗИрОООНЫЛ ('/7(:СЛ/:(VСП:ОЗНЫСиТЗуЮЫ^ХЮС суоъеюпов

V-иСЦИаЛЬКОС 1 о Оо.Ои.О^ - ЗкОКОГутКа й "уираВспмс ЬД^идНЫМ ХОлиС1иОл1

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Работа выпонена в Ульяновском Государственном Университете

Научный руководитель:

Официальные онпоненты:

доктор экономических наук профессор Светуньков С.Г

доктор экономических наук профессор Багиев Г.Л.

Ведущая организация:

кандидат экономических наук доцент Бутуханов А.В

Акционерное общество "Ульяновски!

&1>ТОМ0015ЛЬНх>1И 32ВОД

Защита диссертации состоится "25" февраля 1998 в 101)и на заседании Диссертационного Совета К053.37.01 в Ульяновском Государственном Университете 432700, г Ульяновск, ул. Л. Тостого, 42, ауд. 42.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского Государственного Университета.

Автореферат разослан 'ИУ" 1998 года.

Ученый секретарь *

диссертационного совета к.э.н., доцент

Т.Ю. Иванова

I. Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. На данном этапе развития экономики России, когда на повестку дня встал вопрос об эффективности работы каждого хозяйствующего субъекта в условиях поной самостоятельности в принятии решений и неоднозначности развития общей экономической ситуации, возник ряд новых проблем. Стили и методы централизованного директивного управления оказались мало результативными в новых экономических условиях. Использование устоявшихся методик, применяемых в нашей стране на государственных предприятиях и учреждениях при стабильных экономических отношениях, в настоящее время порождают многочисленные ошибки управления, что приводит к значительным экономическим потерям. Наметившийся курс развития экономики России требует нововведений в практику прогностики с учетом особенностей, характерных современной стране.

Стремительные изменения, присущие обновляемой России, заставляют даже опытных руководителей - практиков вырабатывать новые принципы своей работы, проявлять заинтересованность во внедрении новых методов управления путем привлечения последних достижений экономико-математического анализа для уменьшения неопределенности предвидения развития экономики в целом и отдельных предприятий в частности. Все чаще и чаще отделы маркетинга пытаются анализировать и прогнозировать динамику экономических систем, используя при этом доступные им подходы и методы.

Наиболее распространенный набор этих методов, реализованный, как правило, в виде пакета программ стандартных эконометрических методов для ЭВМ, не только далек от совершенства, но во многих случаях является непригодным для практического применения из-за методологической несовместимости с экономическими реалиями. Поэтому эффективность эконометрического анализа и прогнозирования различных элементов экономической системы, как правило, крайне

низка. Это приводит к значительной дисперсии прогнозов, увеличению риска при принятии решений и к снижению эффективности управленческой деятельности в целом.

Любое эффективное управление включает в себя точный анализ ситуации и прогнозирование ее развития. Тем более это является важным в условиях неустойчивых экономических отношений. Изучение особенностей системы, выявление свойств, присущих ей, дают основу для выбора соответствующего метода (или совокупности методов) для осуществления анализа и прогнозирования. Довольно часто можно стокнуться с ситуацией, когда для любого процесса - экономического, физико-химического, социально-экономического, механического и т.д. - используется стандартный набор методов. В этом заключается методологическая ошибка, потому что каждый процесс настолько индивидуален, что только тщательное и высокопрофессиональное его изучение позволяет говорить о точном анализе и возможности предвидения динамики его развития.

Однако в ситуации объективно существующей неопределенности нет однозначной методики, применение, которой давало бы руководителю верный рецепт развития системы. Все известные подходы применимы с довольно грубыми допущениями и могут быть использованы с определенной долей условности. Поэтому особенно остро ставится вопрос об их совершенствовании и адаптации в практике хозяйствования в условиях нестабильноеЩ.

Для повышения точности прогнозов в большинстве случаев используются фактографические методы и эконометрические модели, построение которых осуществляется с помощью методов математической статистики, в основном регрессионно-корреляционного анализа. При этом статистический подход, применяемый без учета реальных свойств моделируемых систем, может приводить к большим погрешностям в расчетах. Ошибки возникают либо в результате неточности экономических измерений, либо в связи с несовершенством методического инструментария. Как показал анализ существующих подходов к решению этих проблем, наилучшим способом является учет системного свойства

даптации при построении моделей хозяйствующих субъектов, функционирующих в условиях нестабильной экономики.

Проблема заключается в том, что автором не обнаружена данная концепция развития этого направления. Предлагаемые азличными учеными методики охватывают не весь спектр >собенностей, присущих именно современному состоянию нашей трапы. Они затрагивают в основном вопросы модификации >азработанных методов адаптации к возможным количественным юзмущениям во внешней или внутренней средах экономических :истем без акцентирования на качественных составляющих [инамики экономики в целом и многовариантности развития яделышх экономических субъектов в частности.

Направление, скорость реформ на макроуровне определяет ;арактер поведения его подсистем. При этом существует и обратная :вязъ, заключающаяся в том, что хозяйствующие субъекты шкроуровня подготавливают "почву" для преобразований в истемах более высокого уровня, и от того, как и чем она 'удобрена", зависит общий результат. Именно поэтому вопросы оверпгенствованин прогнозирования деятельности хозяйствующих :убъектов с учетом особенностей нестабильной экономики

>и ТТ СТТ/ГП/* СГ о ГО ТТТ ТТТ Т" П тттглатл тгтт ттттгтл гт/итг чтгггл -г-. гттгтл гЛ

м. ипл )иу!Ш1Ш1т. Л-У/^ч^^^-рюи,*!*-! ^'И-Ш. 1. Г^а. О Л'ЛЛ.и^/и Щ.

тепени воспонить пробелы теории принятия управленческих >ешений, используя модифицированные агоритмы адаптации истем для случая нестабильных экономических отношений с четом их количественных и качественных характеристик.

Целью исследования является совершенствование методов и геханизмов прогнозирования деятельности хозяйствующих убъектов различных уровней иерархии управления в условиях [естабильной экономики.

Для достижения поставленной цели были решены следующие адачи:

1. Изучались и классифицировались по глубине происходящих процессов модели экономик переходного периода;

2. Выявлялись характерные особенности динамики современной России для учета их в практике прогнозирования;

3. Изучалась теория и методологии прогнозирования экономических систем и возможные пути их совершенствования для целей управления в условиях нестационарной и нестабильной экономики;

4. Проводися сравнительный анализ свойств экономического развития элементов отечественной экономики и априорных предпосылок методов теории прогностики;

5. Развивались теоретические положения построения управленческих решений при помощи адаптивных имитационных динамических моделей;

6. Проводилась практическая апробация предложенных подходов. Предметом исследования является методология анализа и

прогнозирования деятельности хозш*етБующих субъектов в условиях нестабильной экономики.

I |бъ&ктом исследовании выступают российские микро- и макроэкономические системы.

Теоретическими и методологическими основами диссертации явились труды классиков экономической теории. Исследование основывалось на работах ведущих ученых - экономистов, разрабатывавших в различные годы теоретические и практические аспекты управления хозяйствующих субъектов. В работе использованы основные достижения современной эконометрии и теории прогнозирования. Математические аспекты исследования базировались на работах отечественных и зарубежных математиков-статистиков и специалистов в области численных методов. В работе использованы статистические данные экономического развития России в целом, развития Самарского региона, функционирования АО "УАЗ", АО "Авто ВАЗ".

Научной новизной полученных результатов диссертационного исследования являются:

- классификация моделей экономик переходного периода по глубине трансформационных процессов;

- выявление особенностей модели российской экономики, необходимых для повышения точности прогнозирования;

- обоснование того, что уровень стабильности переходной экономики определяет точность прогнозирования;

- аргументация неправомерности использования методов классической эконометрии в случае нестабильной экономики;

- доказательство целесообразности использования метода стохастической аппроксимации в качестве основы для совершенствования фактографических методов прогнозирования деятельности хозяйствующих субъектов при работе в условиях нестабильности;

- обоснование того, что адаптация моделей позволяет использовать их в условиях современной российской экономики как наиболее эффективный инструмент получения многовариантных прогнозных расчетов;

- разработка методики построения доверительных интервалов при прогнозировании и периода упреждения прогнозов в условиях нестабильной экономики.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что основные теоретические положения, разработанные автором, и его методики доведены до стадии, позволяющей использовать их хз практической деятельности для построения прогнозов на уровне предприятии, области, региона и экономики страны в целом. При этом появляется возможность осуществления более корректного экономического анализа и прогнозирования развития систем в кратко-, средне- и догосрочном аспектах, значительно более точного, чем при использовании прогнозных методов, основанных на подходах классической эконометрии.

Полученные научные выводы и подходы представляют собой основу для дальнейшего исследования в области прогнозирования.

Предлагаемые разработки легко поддаются формализации, а часть из них может быть выпонена в виде программ на ПК, что обуславливает возможность их широкого применения в практике управления хозяйствующими субъектами.

Указанные программы реализованы автором в виде пакета прикладных программ на языке TURBO PASCAL, основные расчеты и демонстрационные модели выпонены в пакете программ

EXCEL. При этом автором подчеркивается, что все методики просты в использовании и не требуют специальных допонительных математических знаний.

Основные положения диссертационного исследования прошли апробацию в виде докладов на научных, научно-практических конференциях различного уровня, включая международный.

Основные результаты исследования внедрены на АО "УАЗ", АО "Ульяновскрастмасло", применены при составлении программы развития Самарского региона на 1997-1998 гг.

Различные аспекты дисссртационного исследования нашли отражение в 19 научных публикациях.

По результатам научных исследований в 1997 г. автор является лауреатом Всероссийского конкурса Московского представительства Института Открытое общество при поддержке Фонда Сороса "Соросовкие аспирантские стипендии" в области гуманитарных наук и лауреатом конкурса, проводимого в 1997 г. Ульяновским Государственным Университетом при поддержке Инкомбанка.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 120 наименований. Работа изложена на 151 странице машинописного текста, содержит 15 таблиц, 20 рисунков, приложения.

II. Положения диссертации, выносимые на защиту

В диссертационной работе рассмотрены основные характеристики Российской экономики. Современный этап ее развития определяется устоявшимся термином в экономической теории как переходный период. Не все экономисты - теоретики воспринимают этот термин, указывая на явную недоработку основ этого определения, на неограниченность временного промежутка самого процесса. Однако термин устояся, и считается, что переходный процесс - это состояние социального организма, находящегося во временном интервале между состояниями зрелости двух смежных ступеней развития экономической системы.

Проведенный автором анализ различных типов экономик переходного периода позволил их классифицировать. В диссертации показано, что "страновый" подход, подразумевающий систематизацию моделей переходных экономик по процессам, происходящим или происходившим в отдельно взятой стране, принятыми за определенный эталон переходной экономики, не дает эффективных результатов. Особенно это становиться ясным в сравнении с группированием процессов по принципу глубины трансформаций.

Методы, давшие положительный - результат в какой-нибудь стране, возможно приведут к обратному результату в другой системе. Причина - в различных начальных условиях трансформаций и историческом развития. Накапливаемая информация об опыте других стран ценна тем, что ее массив помогает более глубокому изучению основных закономерностей, присущих соответствухохцим социально-экономическим системам и способствует решению собственных проблем данной страны.

Определение основных отличительных черт моделей переходных экономик позволило составить классификационную таблицу (табл.1).

В России реализуется своя особая модель развития. Начальный этап ее функционирования относится к "шоковой терапии". Причем по праву - шоковый, т.к. это определение можно дать не только методам управления, но и их результатам. Существование прошлого "мутантного социализма" и переход от него к еще не сформировавшемуся в определении будущему с преобладанием в настоящем частного интереса "физического лица" над общественным благополучием определяет специфичность положения нашей страны.

Чтобы быть готовым ко всем нюансам развития экономической ситуации и найти оптимальную программу действий, необходимо моделировать ситуацию, проводить тщательный ее анализ и прогнозировать последствия принятия тех или иных управленческих решений.

Таблица 1

Модели переходной экономики

Основные черты Особенности реализации

Рыночный социализм Власть - в руках государства; Скорость изменений -доминирование инерционности, постепенности изменений над "революционными" методами; Контроль - централизованный бюрократический контроль государства; Собственность - государственно-корпоративная при поддержке мекой частной собственности Реформы этого типа имеют наибольший успех в стране, характеризующейся в основном меким товарным производством, где имеющийся накопленный небольшой объем основных фондов легко поддается перепрофилированию, реконструкции или поной замене;

Государственно -корпоративная модель Власть - государственная при более мощной поддержке получастных корпораций; СуСрОуч ЯЗЬцСКСНКЙ - уейленкс влияния "революционных" методов; Контроль - локальный Монополистический л области алокации ресурсов; Собственность - корпоративно-капиталистическая Происходит обострение конкуренции; слабость институциональной системы а ЦсЙТраЪтт И,'1.1 С1II приводит страну к инфляции и стагфляции; социальные цели в поном объеме не достижимы

Бархатная революция Власть - Частного капитала рпи поддержке государства; Скорость изменений -революционные не содержанию постепенные трансформационные сдвиги; Контроль - уменьшение роли корпоративномонополистического контроля; Собственность - велушая роль принадлежит корпоративно-капиталистической Внешне регулируемые и постепенные, но революционные по характеризуются стандартами "социального рыночного хозяйства"; относительно неглубокая стагфляция; существует опасность экономического "обвала"

"Шоковая терапия" Власть - частного капитала . стремительная Собственность - частная Ускоренные реформенные преобразования ведут к ухудшению социального положения населения и ставят самоцелью разрушить прежнюю систему хозяйствования и "на обломках" построить буржуазную рыночную модель

Построение модели российского рынка могло бы дать возможность решить многие проблемы его становления. Модель! нужна для того, чтобы отделить закономерное от случайного, чтобы

определить законы движения системы. Поставленная цель красива своими перспективами, но, к сожалению, не реализуема в той степени, в которой устраивала бы всех аналитиков. Неисчислимое множество определяющих факторов, огромный объем данных, до конца неясные и неформализуемые известными методами отношения делают просто невозможным построение адекватной модели. В этой связи возможно предложение лишь подходов к решению проблемы, что и сделано в диссертации.

Во-первых, показано, что наибольший эффект в данном случае дает применение достижений "кооперирования" различных наук, в частности, математики и экономики для целей экономического анализа. При этом моделирование динамики экономического развития нашей страны дожно учитывать характерные особенности периода.

ГТРТРУЛ ттилт^ ТЭГи'чЙТТГ* ТТ ГГТГГГ Г\ Тк ГТ ГСгТТ ЦГП77Г<ТХ тпг.их.г п

л- м^иДич/м А. и .!__,л-> IX уху! X 'ч ' 1 V

частности заключается в том, что происходит преобразование системы социально экономических отношений, причем часто начальные темп и условия, скорость изменений 1 задают неэкономические факторы, а экономические. определяют лишь "область допустимых значений" трансформации. Изменения, на которые наттраштена переходная эпоха, есть изменения развития и в экономическом аспекте всегда носят революционный характер. Социально-экономическое пространство переходных экономик напоминает "мозаику" из "остатков"' экономических подсистем. Социальное время в переходных обществах течет более быстро и нелинейно, чем в сложившихся. Значительны моменты альтернативности в развитии переходных процессов. В итоге происходит нарастание технико-экономических диспропорций; снижение склонности к инвестированию и сбережениям; все более экстенсивное использование рабочей силы при общей тенденции к ухудшению ее качества; нарастание негативных социально-демографических процессов; усиление экологической напряженности и снижение качества жизни; обострение социокультурных и социально-политических проблем.

Экономика переходного периода характеризуется

неустойчивостью динамики, взаимосвязей и пропорции. Информация о динамике экономических процессов не всегда адекватно отражает ее особенности, сложный нелинейный характер. Неопределенность является превалирующим обстоятельством, определяющим сложность и невысокую эффективность экономических результатов при принятии управленческих решений. Именно эти особенности в первую очередь дожны учитываться при прогнозировании деятельности хозяйствующих субъектов в современной России.

Второй момент, на который делается ударение в диссертации, - это рассмотрение экономики России как сложной системы со всеми присущими ей свойствами: эмерджентность, иерархичность, динамичность, непонота информации, автономность подсистем, экономичность функционирования, надежность,

м Ни ю к р игер и ал ьност ь оценки эффективности ее

функционирования или развития, инерционность, самоорганизуемость, адаптация.

Автором выделяются инерционность и адаптация как основные определяющие факторы, которые имеют важное значение при построении моделей прогнозирования развития систем различных уровней экономики нашей страны.

Если в прошлые годы динамика экономики России и крупных регионов обладали значительной инерционностью, то в настоящее время период инерционности этих систем резко сократися. Тенденции изменения информации имеют резкую динамику, в следствие чего она становится ненадежной. Эффективность принятия управленческих решений в таких условиях снижается. Это объясняется тем, что большинство фактографических методов прогнозирования разработано для стабильных стационарных процессов и получаемые прогнозы оказываются неточны. Классическая методика прогнозирования в этих условиях является неэффективной, она требует непрерывной модификации и совершенствования.

Основные трудности, которые возникают при попытке учесть свойство адаптации систем в модельных экспериментах, связаны со

сравнительной молодостью внедрения этого понятия в экономическую практику.

Понятие адаптации (от иозднелат. аЛар1аИо - приспособление) возникло в биологии и определяется там как "совокупность морфофизиологических, поведенческих, популяционных и др. особенностей биологического вида, обеспечивающая специфичность образа жизни особей в определенных условиях внешней среды".Адаптацией называется и сам "процесс выработки приспособления строения и функций организмов и их органов к условиям среды".

В настоящее время уже стало обычным использовать понятие адаптации применительно к автоматическим системам (теория автоматического управления, теория адаптивных систем), способным выпонять свои функции в условиях начальной

ТТ Л ТТ1Л Г1 ТТ? ТГ 0ТО ТТГ ^чггтуд^ат ТПТЯл'Г^ ТТТГЪ С*. "Т ГТЛ/Р'Т 1>С.ГГ1ТЯ

отождествлять адаптацию и обучение в живых организмах с адаптацией и обучением в автоматических системах. Но, по-видимому, теория адаптации в автоматических системах в ряде случаев может оказаться полезной для объяснения удавите ль н ого поведения живых организмов.

В настоя и гее время понятие адаптации применяется в других науках. Сущность адаптации применительно к экономическим системам заключается в более поном по объему и совершенном по методам учете текущей информации, используемой в планировании и управлении, в наличии способности обучаться и совершенствоваться в изменяющихся условиях функционирования, с учетом глобальных целей.

Автор придерживася определения адаптации как процесса изменения параметров и структуры системы, а возможно, и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного (как правило, оптимального) состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.

Наиболее характерная черта адаптации состоит в накоплении и немедленном использовании текущей информации для

устранения неопределенности из-за недостаточной априорной информации с целью оптимизации избранного показателя качества. Адаптация позволяет улучшить свойства модели и повысить эффективность ее применения, снижая значения более ранней информации и акцентируясь на "свежей", что уменьшает ошибку инструментария.

Любая экономическая система обладает свойством приспособления, или адаптации, к внешним или внутренним факторам, чьи степень и направление воздействия на систему постоянно меняются. При этом сама система вносит корректировки в свои количественные и качественные характеристики. Учитывая это, любой модельный эксперимент дожен отражать указанные особенности развития. Методы, которыми достигается наибольшее соответствие между объектом, обладающим свойством адаптации, и его моделью, называют адаптивными.

Чаще всего среди множества методов адаптации эконометрических моделей наибольшим вниманием заслужено пользуются методы стохастической аппроксимации.

В1951 г. Г.Роббиш; и С.Монро опубликовали первую работу о методе стохастической аппроксимации. Этот метод стал формальным основанием для целого ряда задач адаптации, особенно в технической кибернетике Теоретическим исследованиям процессов адаптации на основе агоритма Роббинса-Монро посвящено значительное число работ математиков. Появились и попытки использования агоритма метода стохастической аппроксимации в задачах прогнозирования экономики. Огромным преимуществом здесь по сравненшо с другими адаптивными методами является отсутствие каких-либо априорных предположений о характере процесса. Есть просто некоторый, явно заданный оптимум, который необходимо достичь.

Однако простое перенесение известных агоритмов и подходов в экономическую практику без тщательного осмысления их сути может породить ошибку инструментария. Для того, чтобы эффективно использовать агоритм адаптации Роббинса-Монро в

практике имитационного динамического моделирования, необходимо четко выяснить следующие вопросы:

- что является целью адаптации;

- что является предметом адаптации;

- каковы ожидаемые результаты адаптации.

Мы предполагаем, что итог адаптации - такое изменение параметров модели, чтобы расчетное значение показателя наилучшим образом приближалось к некоторому оптимальному значению. С учетом того, что адаптация имитационных моделей - не самоцель, а попытка описать изменившееся качественное состояние системы в результате диалектического ее развития, становится ясно, что это оптимальное значение следует находить из фактических наблюдений.

Точность описания фактических значений с помощью модели отражает ошибка аппроксимации. Очевидно, сведение этой ошибки к нулю - идеальный вариант, поэтому допускается требование, что эта ошибка не дожна превышать некоторого допустимого значения. Причем этим допустимым значением может быть и среднее абсолютное отклонение, и средний квадрат отклонений, и границы, определенные с помощью ^статистики Стыодснта и другие критерии, применяемые з зависимости от апостериорко выявленного характера исследуемого процесса. Таким образом, адаптацию имитационной модели следует производить только в случае, когда текущее значение отклонения расчетных значений от фактических превышает это допустимое значение с целью изменения параметров модели таким образом, чтобы расчетные значения вновь удовлетворительно описывали реальный ряд значений.

Предметом адаптации в этом случае безусловно являются параметры исходных математических моделей, которые в случае их корректировки с помощью метода Роббинса-Монро дожны приблизиться к некоторому оптимальному своему значению для новых изменившихся условий функционирования систем. Определить это оптимальное значение параметров в виде

зависимости и от вида модели, и от конкретных значений как факторов можно с помощью критерия адаптации.

При построении моделей прогнозирования деятельности хозяйствующих субъектов широко используются методы регрессионно-корреляционного анализа. Регрессионный анализ дает возможность построить, исходя из имеющейся совокупности экспериментальных данных, уравнение, вид которого задает аналитик, а корреляционный анализ позволяет судить о том, насколько хорошо экспериментальные точки согласуются с выбранным уравнением ("ложатся" на соответствующую кривую).

В фундаментальных работах советских и зарубежных ученых по математической статистике показано, что эффективность применения регрессионно-корреляционного анализа будет высокой только в том случае, когда рассматриваемый процесс характеризуется как случайный с определенным математическим ожиданием, конечной дисперсией и является однородным.Ученые -математики при попытке применить эти положения к экономике не учитывают особенностей экономической динамики. При этом ученые - экономисты при моделировании часто применяют математические методы, не до конца разбираясь в подробностях и приемах математического аппарата. Несовместимость методологий заставляет идти на компромисс: реальный динамический ряд экономических систем представляется как результат действия детерминированных, вероятностных и неопределенных факторов.

В регрессионном анализе выделить все три составляющие невозможно. Поэтому при построении эконометрической модели реальный процесс приходится описывать с помощью двух слагаемых - собственно модели (регулярная составляющая) и некоторой ошибки аппроксимации, которая характеризует и воздействие случайных процессов и воздействие неизвестных процессов:

При этом предполагается, что случайные составляющие имеют нормальное распределение, и их математическое ожидание равно нулю. Это дает основание к применению методов математической статистики для изучения исследуемых процессов. Из этого также

следует вывод о существовании одной, заданной раз и навсегда модели, согласно которой и происходит развитие экономической системы.

Регулярная составляющая также построена не только с учетом детерминированных факторов, но и под воздействием факторов, неизвестных исследователю. Поэтому даже после выявления степени и силы взаимодействия факторов при построении модели нет никаких гарантий того, что конкретные численные значения определенных параметров модели отражают только влияние этих факторов. Поэтому, если модель хорошо описывает развитие системы в среднем, в той или иной степени отражая происходящие процессы, то в результате диалектического изменения развития самой системы модель на:шнает хуже описывать реальные процессы.

Р. условиях нестабильной экономики не вызывает сомнения, что факторы неопределенной природы оказывают огромное воздействие на развитие ее систем. Неожиданные скачки динамики, порожденные ими, непредсказуемы с экономической точки зретЫ. Очевидно, что в этом случае неучет зткх факторов значительно упрощает задачу анализа и прогнозирования, но искажает истинное положение пешей. ТТри этом и результаты прогноза оказываются далекими от действительности. "Аномальная" статистика вносит весомый вклад в определение общей тенденции развития и порой кардинально меняет его скорость' и направление. Столь стремительное изменение поведения скорее исключение, чем практика. В связи с этим методы эконометрического анализа, основанные на достижениях математической статистики, подразумевающей наличие процесса с известными характеристиками развития, требуют серьезной ревизии.

"Аномальная" статистика может возникать либо в результате неточности экономических измерений, либо в связи с несовершенством методического инструментария. Автором показано, что при анализе и прогнозировании развития экономических систем происходящий процесс необходимо разлагать на однородную составляющую с равнозначными

наблюдениями, к которой применимы методы математической статистики, и неоднородную, которая не поддается формализации классическими методами.

Проблема учета неопределенных составляющих динамического ряда решена автором разработкой и применением модификации метода стохастической аппроксимации применительно к нестабильной экономике. Его суть заключается в следующем. Проводится анализ имеющейся статистики динамического ряда. При этом выявляются данные, чьи значения явно выбиваются из общей тенденции развития. Теория регрессионно-корреляционного анализа предлагает строить модель по всей статистике. Построенную модель в практике экономического анализа принимают верно отражающей реальный экономический процесс и с этой уверенностью производят анализ и делают прогноз. Это было бы верно в условиях идеальной стабильной плановой экономики, где нет неожиданных и непредсказуемых "всплесков" или "обвалов" в динамике развития систем.

В связи с этим автором предлагается (рис. 1) исключать до 10% выявленных данных, невписывакмцихся в общую динамику. Предложенная количественная точность верхней границы определена из предположения, что подобные "вольности" не влияют на общий ход процесса. Вопрос об исключении "аномальных" точек решается следующим образом. Для всето статистического ряда строится линия регрессии. Далее рассчитываются абсолютные отклонения модельных точек от истинных.

Из исходной статистики "выбрасывается" 10% от тех точек, которые имеют максимальное значение отклонений. Далее по "гладкой" статистике строится линия регрессии. Ее значения на каждом шаге работы агоритма адаптации сравниваются с соответствующими фактическими значениями. Если отклонение превышает назначенное число, то к коэффициентам модели на этом шаге применяется коэффициент "поправки" (коэффициент демпфирования колебаний). В результате значения модели как бы "подтягиваются" к фактическим на вычисляемый параметр,

числено равный среднему абсолютных отклонений. Итоговая модель, как показывают расчеты, проведенные по статистике АО "УАЗ" и АО "АвтоВАЗ", вернее отражает действительность, и прогнозы построенные с ее помощью, более достоверны.

В некоторых случаях важно не только дать оценку прогнозируемому параметру, но и указать непосредственно его доверительную область и четко определить период упреждения, выход за который делает прогнозирование бессмысленным.Качество доверительной области характеризуется уровнем доверия, а также формой и размерами области. Будучи построенной по результатам наблюдений, такая область не постоянна. Т. к. любой экономический процесс представляется среди прочих еще и случайной составляющей, то и область будет случайной. Следовательно, возможно говорить о вероятности того, что такая область накрывает

1П1**иУГГТЛй ^ТПТТЙТТТГй ТТЛЛ

Сравнивая доверительные интервалы моделей МНК и адаптивных прогнозных моделей, удалось обосновать, что существует их

пересечение. Доказательством тому служат особенности построения

адаптивной модели как следствия изменения параметров модели МНК. Автором предлагается использовать в качестве "зоны доверия" результат пересечения подобных областей, построенных для начальной и адаптированной модели. Именно здесь с наибольшей вероятностью возможно появление будущих фактических, данных. Это обусловлено' тем, что и начальная, и адаптивная модели могут выступать в качестве прогнозной (хотя предпочтение обычно отдается адаптивной). Наложение интервалов двух возможных прогнозных моделей образуют зону, в которой вероятность появления значений увеличивается. В диссертации показано, что эта зона имеет тенденцию к уменьшению с увеличением периода упреждения в нестабильной экономике. Эта зависимость определяется уровнем стабильности экономики. С увеличением уровня стабильности зона увеличивается. Это означает, что период упреждения также может быть увеличен.

<^ачажР>~

Ввод начальных значении у4

Построение линейной модели, а,Ъ, Уе

етах=гЦЦ*(еО I

У1={У1% У2\-Ут'}

Построение лилейной модели, а', Ъ', У?'

Адаптация коэффициентов модели Уе=< I ^ Г-е)/<2-! 1 >

Рис. 1 Блок-схема агоритма адаптации для моделирования систем нестабильной экономики

На рис. 2 в качестве примера показана 95% доверительная область, построенная для фактических объемов выпусков УАЗ-31514 Ульяновского автозавода за первые девять месяцев 1995 года.

Результат наложения двух доверительных интервалов дает сходящуюся область, ограниченную ломанными АВСВ и НвБЕ

Х верхняя граница доверитгутьного интервала дла фактических значений - Фактические значение

- - - * нижняя граница доверительного интервала для фактических значений

- Ч- верхняя граница доверительного

значений -вЧАдаптивныл: значения

- нижняя граница доверительного ИН-ткрАЯЛа &Д2!ГП!ЗЙЬ!Х значений

Рис. 2 Доверительные ишервалы

Совремешия экономическая наука накопила достаточный опыт адаптации прогнозных моделей. Однако в подавляющем большинстве случаев осуществляется адаптация достаточно простых прогнозных моделей (метода Брауна, адаптация трендов, пггнофакторных нелинейных моделей и т.п.). Одним из мощных инструментов, который позволяет учесть всевозможные изменения в системе, является метод имитационного динамического моделирования. Этот метод применим' не только для выработки наиболее приемлемой последовательности действий, но и для научных исследований, т.к. позволяет осуществить многовариантные расчеты.

Часто имитационную модель отличают от обычной математической более детальным описанием моделируемого объекта, но критерий грашщы между этими понятиями не вводится. В принципе любую математическую модель экономической системы можно называть имитацией экономического процесса. Однако, по мнению автора, этот термин является более точным, когда построенная модель воспроизводит не только статическую взаимосвязь между объектами системы, но и имитирует развитие

системы во времени. Это определение было взято за основу.

В диссертации показано, что одним из направленш совершенствования методики принятия управленческих решенш является использование при работе с имитационныш динамическими моделями адаптивных методов. Этим повышаете) устойчивость результатов исследований и достоверность получаемо! информации. Расчеты показывают, что этот подход позволяв точнее прогнозировать будущее, чем в случае стандартного подхода.

Привлекательна идея возможности использованш имитационных динамических моделей для построения догосрочны прогнозов. Трудность предвидения на период даже более двух ле: для экономических субъектов современной России определен; нестационарностью протекающих процессов. Задача усложняете; наличием факторов качественной природы, которые кевозможш формализовать и предугадать степень воздействия их изменений и; ход моделируемого процесса (сюда можно отнести факторь правовой системы, военной, постановления Правительства, Президента). Хотя, по сравнению с моделями, построеннымг другими методами, имитационные динамические модели точнее определяют и реагируют на непредсказуемые "возмущения' качественного характера, что существенно уменьшает оншбк} прогнозирования. Расчеты имитационных моделей на примерах АС "УАЗ" и АО "АвтоВАЗ" подтверждают это.

В диссертации показано, что метод адаптации может быта использован и дня анализа экономических систем. Наиболее наглядным в данном случае является применение функции Кобба -Дугласа. Расчеты, проведенные на примере Самарского региона, показали, что применение агоритма адаптации к коэффициентам данной функции позволяют провести более точную диагностику моделируемого объекта, достоверность результатов анализа намного повышается, и прогнозы заслуживают доверия. При этом удается не только проследить динамику изменения коэффициентов модели, но и правильно интерпретировать их поведение, дать логичное токование экономической ситуации анализируемого объекта. Так с помощью разработанного в диссертации подхода удалось

прогнозировать для Самарской области ожидаемое в ближайшее ремя увеличение инвестиционной активности.

Таким образом, предложенные в диссертации подходы по :овершенствованшо фактографических методов прогнозирования (еятельности хозяйствующих субъектов позволяют повысить Хффективность принимаемых управленческих решений на всех ровнях иерархии управления. Продемонстрированные возможности методик требуют затрат машинного времени, определяемых долями ;екунд, экономический эффект от применения в управлении даптации поностью определяется величиной того экономического тцерба, которого удается избежать в результате повышения 'очности прогнозов. Выводы, полученные в работе актуальны не олько для экономики России, но и применимы для анализа и фогнозирования аналогичных ситуаций в мировой экономике. !абота представляет собой законченное научное исследование, тем te менее основные ее выводы могут стать основой для дальнейшего развития.

Полученные результаты были опубликованы автором в 19 аботах. Наиболее существенными ш них являются следующие:

1. Прогнозирование динамики предприятия в условиях нестабильной экономики //Проблемы менеджмента и рынка -Вторая Международная научная конференция - Оренбург, 1997 (в соавторстве с С.Г. Светуньковым);

2. Imitativ Models of the Economie Process //Математические методы и компьютеры в экономике. - Тез. докл. Второй Международной научно-практической конференции. - Пенза, 1997. - 4.1;

3. Forecasting Dynamics in Condition of Astable Economy //Financial Econometrics. - Тез. докл. Third Internatinal Conference. - США, 1997(в соавторстве с С.Г. Светуньковым);

4. Учет затрат на устранение загрязнений в динамической модели производства, хранения и сбыта продукции //Экономические и организационные проблемы ресурсосбережения. - Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 1997;

5. Кризис неплатежей и его моделирование //Теория и практика антикризисного управления в хозяйственных системах. - Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 1997 (в соавторстве с С.Г. Светуньковым);

6. Математическое моделирование в рыночной экономике //Проблемы формирования и развития рынка в регионе. - Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции. -Пенза, 1997. 4.2 (в соавторстве с Ю.В. Паниковской);

7. Инвестиционные процессы и функционирование российских предприятий в условиях нестабильной экономики //Механизм формирования и использования инвестиционного потенциала региона. - Тез. докл. Межрегиональной научно-практической конференции. - Пенза, 1997;

8. Оценка экономической устойчивости предприятия с помощью ИДМ //Проблемы экономической стабилизации в регионе. - Тез. докл. Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 1996. - 4.1;

9. Исчисление реального налогового бремени с помощью МДМ //Проблемы использования трудового потенциала в регионе. -Тез докл. Межрегиональной научно-практической конференция. - Пенза, 1996. - 4.2 (в соавторстве с С.Г. Светуньковым);

10.Имитационное моделирование в принятии хозяйственных решений //государственное регулирование экономики переходного периода. Экономические науки: ученые записки. -Ульяновск: СВНД, 1997. - Вып.1. - Ч.2.;

11. Прогнозирование социально-экономической ситуации в условиях нестабильной экономики //Состояние и тенденции развития социально-трудовой сферы на современном этапе. -Тез. докл. региональной научно-практической конференции. -Самара, 1997;

^.Прогнозирование динамики предприятий

машиностроительного комплекса //Проблемы и перспективы социально-экономического развития Самарской области. -

Тез. докл. региональной научно-практической конференции. -Самара, 1997. - Т.1;

13. Влияние инфляционного налога на эффективность промышленного производства //Актуальные проблемы становления рыночной экономики. - Сб. Под ред. Проф. Ю.М. Бреуса. - Самара: СамГУ, 1997 (в соавторстве с С.Г. Светуньковым);

14.Методика исследования экономической конъюнктуры на российских предприятиях //Экономические науки: ученые записки. - Ульяновск: изл-во УГУ. 1997. - Вып.2. - Ч. 1 (в соавторстве с Ю.В.Паниковской).

Подписано в печать с оригинал-макета 20.01.98. Формат 84x108/32. Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ №4/33

Подразделение оперативной полиграфии УГУ 432700, г.Ульяновск, ул. Л.Тостого, 42, УГУ.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Безгласная, Елена Алексеевна

Введение.

Глава 1. Особенности экономики переходного периода

1.1 Вопросы исследования экономики переходного периода в мировой и отечественной науке.

1.2 Модели переходной экономики.

1.3 Российская модель переходной экономики.

1.4 Социально - экономическое положение России, регионов и их предприятий.42.

1.5 Системные свойства нестабильной экономики.

Глава 2. Экономика переходного периода: математическое моделирование и управление

2.1 Моделирование экономики.Si

2.2 Классификация экономико-математических моделей как существенный этап системного анализа.

2.3 Имитационные модели и их роль в экономическом анализе и прогнозировании.

2.4 Методические основы моделирования субъектов нестабильной экономики.

Глава 3. Прогнозирование динамики экономических систем в условиях нестабильной экономики

3.1 Методика адаптации имитационных динамических моделей к условиям нестабильности.

3.2 Методика определения оптимальной траектории развития российского предприятия в современных условиях (на примерах АО "УАЗ" и АО "АвтоВАЗ").

3.3 Эконометрический анализ экономической ситуации региона.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Совершенствование фактографических методов прогнозирования деятельности хозяйствующих объектов"

Актуальность проблемы. На данном этапе развития экономики России, когда на повестку дня встал вопрос об эффективности работы каждого предприятия в условиях поной самостоятельности в принятии решений и неясности, неоднозначности развития общей экономической ситуации, возник ряд новых проблем. Производственники, имеющие большой опыт работы в условиях централизованного директивного управления оказались совершенно не готовыми к изменению стиля и методов управления в новой экономической ситуации. Очень часто ими используются те методы и принципы управления, с которыми им приходилось самим стакиваться прежде в работе на государственных предприятиях и учреждениях. Несмотря на создание новых структур на предприятиях, имеющих модные названия, стиль работы предприятий и их руководителей почти не изменися. Отсутствие опыта управления и не владение порой даже элементарными экономическими знаниями порождают ошибки в управлении, что приводит к значительным экономическим потерям.

Вместе с тем экономическое положение современной России заставляет даже опытных руководителей-практиков изменять стиль своей работы. Многие из них пытаются выработать новые принципы своей работы, проявляют заинтересованность во внедрении новых методов управления путем привлечения последних достижений экономико-математического анализа для уменьшения неопределенности будущего экономики в целом и отдельных предприятий в частности. Все чаще и чаще отделы маркетинга пытаются анализировать и прогнозировать динамику экономических систем, используя при этом доступные им подходы и методы. Наиболее распространенный набор этих методов, реализованный, как правило, в виде пакета программ стандартных эконометрических методов для ЭВМ, не только далек от совершенства, но во многих случаях является непригодным для практического применения из-за методологической несовместимости с экономическими реалиями. Поэтому эффективность эконометрического анализа и прогнозирования различных элементов экономической системы, как правило, крайне низка. Это приводит к значительной дисперсии прогнозов, увеличению риска при принятии решений и к снижению эффективности управленческой деятельности в целом.

Любое эффективное управление включает в себя точный анализ ситуации и прогнозирование ее развития. Тем более это является важным в условиях неустойчивых экономических отношений.

Для осуществления анализа и прогнозирования следует прежде всего изучить особенности системы, выявить свойства, присущие ей, и на основе этих знаний подобрать соответствующий метод (или совокупность методов анализа и прогнозирования). Довольно часто можно стокнуться с ситуацией, когда для любого процесса - экономического, физико-химического, социально-экономического, механического и т.д. - используется стандартный набор методов. В этом заключается методологическая ошибка, потому что каждый процесс настолько индивидуален, что только тщательное и высокопрофессиональное его изучение позволяет говорить о точном анализе и возможности предвидения динамики его развития. В этой связи наиболее приемлемыми являются методы, изложенные в работах таких известных ученых, как А.Г. Аганбегян, К.А. Багриновский, А.Г. Гранберг, Б.Л. Воркуев, Л.В. Канторович, П.А. Иващенко, В.О. Лебедев, А.В. Котляр, Р. Шеннон, Р. Пиндайк, Д. Рубенфельд, С.Г. Светуньков.

Однако в ситуации общей неопределенности не существует однозначной методики, применение которой давало бы руководителю верный рецепт развития системы. Все известные методы в таких условиях могут быть использованы с определенной долей условности. Поэтому особенно остро ставится вопрос об их совершенствовании и адаптации к условиям нестабильности.

Для повышения точности прогнозов в большинстве случаев используются эконометрические модели, построение которых осуществляется с помощью методов математической статистики, в основном регрессионно-корреляционного анализа. При этом статистический подход, применяемый без учета реальных свойств моделируемых систем, может приводить к большим погрешностям в расчетах. Ошибки возникают либо в результате неточности экономических измерений, либо в связи с несовершенством методического инструментария. Как показал анализ существующих подходов к решению этих проблем, наилучшим способом является учет системного свойства адаптации при построении модели развития хозяйствующих субъектов. Автором не обнаружена единая концепция развития этого направления. Поэтому в диссертации сделана попытка в некоторой степени воспонить эти пробелы.

Целью исследования явились анализ ситуации и выявление характерных особенностей развития хозяйствующих субъектов современной России и их учет в практике прогнозирования. Для решения поставленной проблемы решались следующие задачи.

1. Изучение моделей экономики переходного периода.

2. Определение особенностей модели переходного периода России.

3. Изучение теории и методологии прогнозирования экономических систем и их совершенствование с учетом особенностей нестационарной экономики доя целей управления.

4. Сравнительный анализ свойств экономического развития элементов отечественной экономики и априорных предпосылок методов теории прогностики.

5. Развитие теоретических положений построения управленческих решений при помощи адаптивных; имитационных динамических моделей.

6. Практическая апробация предложенных подходов.

Теоретическими и методологическими основами диссертации явились труды основоположников материалистической диалектики, классиков экономической теории. Исследование основывалось на работах ведущих ученых -экономистов, разрабатывавших в различные годы теоретические и практические аспекты управления хозяйствующих субъектов. В работе использованы основные достижения современной эконометрии и теории прогнозирования. Математические аспекты исследования базировались на работах отечественных и зарубежных математаков-статистиков и специалистов в области численных методов. В работе использованы статистические данные экономического развития России в целом, развития Самарского региона, функционирования АО "УАЗ", АО "Авто ВАЗ".

Автор видит научную новизну полученных результатов исследования в том, что: проведен сравнительный анализ моделей переходной экономики и выявлены особенности российской модели, необходимые для прогнозирования; показано, что главным фактором, определяющим эффективность прогнозирования^является уровень стабильности переходной экономики; продемонстрирована методологическая несовместимость методов классической эконометрии - основы фактографических методов прогнозирования - при работе в условиях нестабильной экономики. При чем именно эта несовместимость является основной причиной возникновения многочисленных проблем прогнозирования. Определение этой причины позволило найти основные направления решения указанных проблем; предложено использовать метод стохастической аппроксимации в качестве основы для совершенствования эконометрических методов прогнозирования деятельности хозяйствующих субъектов; продемонстрировано, что адаптация имитационных моделей позволяет использовать их в условиях современной российской экономики как наиболее эффективный инструмент получения многовариантных прогнозных расчетов; разработана методика построения доверительных интервалов при прогнозировании в условиях нестабильной экономики; использован инструментарий макроэкономического анализа функциями Кобба - Дугласа с их адаптацией для выявлений тенденций регионального развития.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что основные теоретические положения, разработанные автором, и его методики доведены до стадии, позволяющей использовать их в практической деятельности для построения прогнозов на уровне предприятий, области, региона и экономики страны в целом. При этом появляется возможность осуществления более корректного экономического анализа и прогнозирования развития систем в кратко-, средне- и догосрочном аспектах, значительно более точного, чем при использовании прогнозных методов, основанных на подходах классической эконометрии.

Полученные научные выводы и подходы представляют собой основу для дальнейшего исследования в области экономико-математического анализа и прогнозирования.

Предлагаемые разработки легко поддаются формализации и могут быть испонены в виде программ на ПК, что обуславливает возможность их широкого применения в практике управления хозяйствующими субъектами.

Указанные программы реализованы автором в виде пакета прикладных программ на языке TURBO PASCAL, основные расчеты и демонстрационные модели выпонены в пакете программ EXCEL. При этом автором подчеркивается, что все методики просты в использовании и не требуют специальных допонительных математических знаний.

Основные положения диссертационного исследования прошли апробацию в виде докладов на Международных, всероссийских, межрегиональных и региональных конференциях, проходивших в различных городах России и за рубежом:

- Вторая Международная научная конференция "Проблемы менеджмента и рынка" (Оренбург, 3-5 мая 1997г.);

- Вторая Международная научно-практическая конференция "Математические методы и компьютеры в экономике" (Пенза, 29-30 мая 1997 г.);

- Third Internatinal Conference of Financial Econometrics (Джуно, штат Аляски,

США, 13-15 июля 1997 г.);

- Всероссийская научно-практическая конференция "Проблемы экономической стабилизации в регионе" (Пенза, 23-24 октября 1996 г.);

- Всероссийская научно-практическая конференция "Экономические и организационные проблемы ресурсосбережения" (Пенза, февраль 1997 г.);

- Всероссийская научно-практическая конференция "Теория и практика антикризисного управления в хозяйственных системах (Пенза, 1997г.);

- Межрегиональная научно-практическая конференция "Проблемы использования трудового потенциала в регионе" (Пенза, 26-27 декабря 1996 ):

- Межрегиональная научно-практическая конференция "Механизм формирования и использования инвестиционного потенциала региона" (Пенза, 22-23 апреля 1997 г.);

- Межрегиональная научно-практическая конференция "Проблемы повышения эффективности транспортного комплекса региона"'(Пенза, 22-23 мая 1997 г.);

- Региональная конференция молодых ученых УГУ (Ульяновск, апрель 1996 г.);

- Региональная конференция молодых ученых УГУ (Ульяновск, апрель 1997 г.);

- Региональная научно-практическая конференция "Состояние и тенденции развития соцально-трудовой сферы на современном этапе" (Самара, 27-28 февраля 1997 г.);

- Региональная научно-практическая конференция "Проблемы и перспективы социально-экономического развития Самарской области" (Самара май 1997 г.);

- Региональная научно-практическая конференция "Социально-экономическое развитие региона: стратегия, проблемы, поиск решения" (Ульяновск, июнь 1997 г.);

Основные результаты исследования внедрены на АО "УАЗ", АО "Ульяновскрастмасло", АО "АвтоВАЗ", применены при составлении программы развития Самарского региона на 1997-1998 гг.

Различные аспекты диссертационного исследования нашли отражение в 19 научных публикациях.

По результатам научных исследований в 1997 г. автор стал лауреатом Всероссийского конкурса Московского представительства Института Открытое общество при поддержке Фонда Сороса "Соросовкие аспирантские стипендии" в области гуманитарных наук и лауреатом конкурса, проводимого в 1997 г. Ульяновским Государственным Университетом при поддержке Инкомбанка.

1. Особенности экономики переходного периода

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Безгласная, Елена Алексеевна

Заключение

В диссертационной работе рассмотрены основные характеристики Российской экономики. Современный этап ее развития определяется устоявшимся термином в экономической теории как переходный период. Для него характерны следующие особенности;

- происходит реформирование социально-экономических отношений;

- обостряются противоречия различных субъектов отношений;

- нарастают технико-экономических диспропорций;

- снижается склонность к инвестированию и сбережениям;

- происходит экстенсивное использование рабочей силы при общей тенденции к ухудшению ее качества; нарастание негативных социально-демографических процессов;

- усиливается экологическая напряженность и снижается качество жизни;

- обостряются социокультурные и социально-политические проблемы.

- в развитии переходных процессов огромное значение приобретают моменты альтернативности.

Вследствие действия комплекса этих факторов экономика России нестабильна и нестационарна. Тем не менее процесс управления предусматривает возможность прогнозирования развития систем в этих условиях с тем. чтобы быть готовыми ко всем нюансам этого развития и найти оптимальную программу действий.

Методы экономического прогнозирования количественных показателей экономических систем достаточно многочисленны. Наиболее часто применяемыми из них являются эконометрические методы, которые, по мнению прогнозистов, позволяют, проанализировав необходимые статистические данные, с определенной степенью точности рассчитать их прогнозные значения.

Однако даже самыми совершенными методами происходящие в России процессы заранее не могли бьггь предсказаны в связи с огромным влиянием факторов качественной природы. Количественные оценки экономической динамики в лучшем случае лишь указывали на некоторое замедление экономического развития, но никак не показывали на абсолютное снижение производства. И тем более ни одна эконометрическая модель не позволяла делать выводы о надвигающейся дезинтеграции единого государства со сложившимися хозяйственными взаимосвязями и специализацией на ряд независимых государств.

Эти факты могут быть поставлены в минус эконометрии. Однако это справедливо, если рассматривать ее как науку о построении экономических моделей с помощью методов классической математической статистики. Экономические системы при формальном подходе рассматриваются как случайные стационарные процессы, подчиняющиеся в основном нормальному закону распределения вероятностей. В этом кроется ошибка, так как статистические данные развития экономических систем неоднородны и являются результатом действия многочисленных факторов различной природы.

В диссертации показано, что эконометрические методы, широко применяемые в прогнозировании, могут быть использованы и в случае нестабильной экономики. Для этого их необходимо модифицировать. В качестве наиболее приемлемого инструмента модификации является метод адаптации, основанный на стохастической аппроксимации. Методика использует постоянный шаг адаптации, причем параметр демпфирования колебаний определяется расчетным путем в зависимости от свойств модели.

В условиях нестабильной экономики кривая развития любой системы имеет неожиданные "всплески" и "обвалы", которые определяются в основном факторами неопределенной природы и непредсказуемы с экономической точки зрения. Игнорирование этих факторов при анализе и прогнозировании ситуации приводит к ошибке получаемых результатов. Вместе с тем "аномальная" статистика вносит весомый вклад в определение общей тенденции развития и порой кардинально меняет его скорость и направление. Столь стремительное изменение поведения скорее исключение, чем практика. В связи с этим методы эконометрического анализа, основанные на достижениях математической статистики, подразумевающей наличие процесса с известными характеристиками развития, требуют серьезной ревизии. В диссертации предложены методики совершенствования известных агоритмов адаптации с учетом особенностей требований современного состояния экономики России.

Продемонстрированные возможности новых агоритмов позволяют повысить точность прогнозирования. В связи с этим, учитывая, что разработанная методика адаптации проста в применении, требует затрат машинного времени, определяемых долями секунд, экономических эффект от адаптации поностью определяется величиной того экономического ущерба, которого удается избежать в результате повышения точности прогнозов.

В то же время сам метод адаптации может быть использован для анализа экономических систем на различных уровнях. На микроуровнях в связи с относительно небольшим количеством факторов, влияющих на общую ситуацию, возможно построение имитационных динамических моделей. Практика их применения позволяет не просто решать экономико-математическую задачу в узком смысле этого определения, но и проводить многовариантные расчеты. Это свойство ценно по своей сути для целей управления хозяйствующими субъектами. Не прибегая к экспериментам с объектом, итоги моделирования позволяют выбрать наиболее приемлемый вариант решения поставленных проблем.

Макроуровень отличается огромным числом входящих в систему элементов и сложными связями между ними. Имитационное моделирование применимо и здесь. Однако затраты на эксперимент очень высоки, а упрощения не допустимы. Одним из выходов является применение функции Кобба - Дугласа для целей макроэкономического анализа. Расчеты показали, что применение агоритма адаптации к коэффициентам данной функции позволяют провести более точную диагностику моделируемого объекта, и достоверность результатов анализа намного повышается.

Таким образом, предложенные в диссертации подходы позволяют повысить эффективность принимаемых управленческих решений на всех уровнях иерархии управления. Работа представляет собой законченное научное исследование, тем не менее основные ее выводы могут стать основой для дальнейшего изучения.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Безгласная, Елена Алексеевна, Ульяновск

1. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Советское радио, 1974. -272 с.

2. Амосов А. Экономический и эволюционный аспект национально-государственных интересов //Вопросы экономики. 1994. - № 2. - С.85 - 94.

3. Антонов А.И. Об одном свойстве процедур стохастической аппроксимации Роббинса-Монро //Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978. - С. 84-88.

4. Багиев Г.Л., Светуньков С.Г. Адаптивное прогнозирование электропотребления в промышленной энергетике //Ресурсосбережение -важнейший элемент повышения эффективности энергетического комплекса. -Ташкент: ТашПИ, 1986. С. 51-55.

5. Багиев Г.Л., Светуньков С.Г. Моделирование электропотребления в промышленности //Промышленная энергетика, №4, 1988 С. 8-11.

6. Багиев Г.Л., Светуньков С.Г., Хадеев A.M. Прогнозирование энергопотребления с учетом инновации //Совершенствование хозяйственного механизма и повышение эффективности в производстве и потреблении энергии. Иваново: ИвГУ, 1986. - С. 56-62.

7. Багриновский К. А., Егорова Н.Е. Экономико-математическая модель хозрасчетного промышленного предприятия //Математические вопросы формирования экономических моделей. Новосибирск: Наука, 1973. - С. 34-56

8. Барабанов М. Системный кризис экономики России //МЭиМО. 1995. - № 3. -С. 17-24

9. Безгласная Е.А. Методологические вопросы переходной экономки //Сборник трудов аспирантов экономического факультета УГУ. Ульяновск: 1997

10. Безгласная Е.А. Проблема неплатежей предприятий (на примере АО "УАЗ") //Социально-экономическое развитие региона: стратегия, проблемы, поиск решения: Тезисы докладов региональной научно-практической конференции -Ульяновск: УГУ, С. 74-75

11. Безгласная Е.А. Проблемы автомобилестроения (на примере АО "УАЗ") //Проблемы повышения эффективности транспортного комплекса региона: Тезисы Межрегиональной научно-практической конференции Пенза. - 1997

12. Бобылев Ю. Промышленный спад в России: структурные характеристики. -prom.rhtml

13. Большая Вога. Проблемы и перспективы. Москва - Ульяновск: Изд-во "Мейкер", 1994 г. - 254 с.

14. Большая Советская энциклопедия. М.: Сов. Энциклопедия, 1970. - 3-е издание. - Т. 1.

15. Брайсон А., Хо Ю-Ши Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972.- 554с.

16. Бузгалин А.В. Закономерности переходной экономики: теория и методология //Вопросы экономики. № 2. - 1995. - С. 40-50

17. Бутенко А. Вернуться назад, чтобы идти вперед //Молодой коммунист. 1990. -№ 12. - С. 12-25

18. Бушуев В.В. Динамические свойства электроэнергетических систем. М.: Энергоиздат, 1987. - 130 с.

19. Вазан М.Т. Стохастическая аппроксимация. М.: Мир, 1972. - 295 с.

20. Введение в эконометрическое моделирование //под ред. Четыркина Е.М. М.: Статистика, 1978. - 152 с.

21. Веблен Торстейн Теория праздного класса. М.: Прогресс, 1984. - 367 с.

22. Вершинин О.Е. Компьютер для менеджера М.: Высшая школа, 1990.

23. Власьевич Ю.Е., Бартнев С.А. Экономика России: Эффекты и парадоксы. М.: Изд-во БЕК. 1995,- 144 с.

24. Воркуев Б.Л. Математическое моделирование экономических процессов. М.: МГУ, 1990. - С. 10-25

25. Ганкстгаузен А. Исследования внутренних отношений народной жизни и в особенности сельских учреждений России. 1870

26. Глазьев С. Перспективы экономического роста в 1996 г. //Вопросы экономики. 1996. -№ 5. - С. 41-61.

27. Горелова В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1986. - 287 с.

28. Гранберг А.Г. Математические модели социалистической экономики. М.: Экономика, 1978. - 351с.

29. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. М.: Наука, 1989. - 296 с.

30. Зайцева JI. "Умом Россию не понять.'7/Вопросы экономики. 1994. - № 2 -С. 95 - 107

31. Захарченко Н.Н,, Минеева Н.В. Основы системного анализа . СПб.: Изд-во СПбУЭиФ, 1992. -76с.

32. Зомбарт Вернер Буржуа: Этюды по истории духов развития современного экономического человека. М.: Наука, 1994. -442 с.

33. Иващенко П. А. Адаптация в экономике. Харьков: Виша школа, 1986. - 141 с.

34. Иларионов А. Модели экономического развития и Россия //Вопросы экономики. 1996. - №7. - С. 36-42

35. Имитационные модели в экономике //Бакаев А.А., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. К.: Наук, думка, 1978. - 304 с.

36. Имитационные системы принятия экономических решений //под ред. Багриновского К.А., Конник Т.И., Левинсон М.Р. и др. М.: Наука, 1989. -162с.

37. Итеративные методы в теории игр и программировании // Под ред. Беленького В.З., Воконского В.А. М.: Наука, 1974. - 239с.

38. Карасев А.И. Математические методы и модели в планировании: Учеб. пособ. М.: Экономика, 1987. - 240 с.

39. Капканщиков С.Г. Количественный анализ в социально-экономическом прогнозировании. М.: МГУ, 1992. - 176 с.

40. Клейнер Г. Современная экономика России как "экономика физических лиц" //Вопросы экономики. 1996. - № 4. - С. 81-95.

41. Ключевский В.О. Курс русской истории //Сочинения в девяти томах. М: Мысль, 1988. -Т.2. -430 с.

42. Кобринский Н.Е. Информационные фильтры в экономике //Анализ одномерных рядов М.: Статистика. 1978. - 287 с.

43. Коганов А. Закономерности переходной экономики: экономические тенденции и модели //Вопросы экономики. № 2. - 1995. - С.50-60.

44. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: 1989. - 180 с.

45. Кузнецов В. Неповторимость российской переходности /Россия на скрещении глобальных и локальных закономерностей: проблема переходности. //МЭиМО. 1996. - № 2 С. 54-56

46. Левицкий Е.М. Адаптация в моделировании экономических систем. -Новосибирск: Наука, 1977. 208 с.

47. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели. Новосибирск: Наука, 1981.-223 с.

48. Ленин В.И. Новая экономическая политика и задачи политпросветов. Доклад на I Всероссийском съезде политпросветов 17 октября 1921 г. М.: Из-во Политической литературы, 1956. - Пон. собр. соч. - Т. 33. - С. 98-112

49. Ленин В.И. О брошюре Юниуса. Июль 1916 г. // М.: Из-во Политической литературы, 1956. Пон. собр. соч. - Т. 22. - С. 14-16

50. Маркс К. Капитал. М.: Полит, литература, 1949. - Т1. - Глава XIII. - Машины и крупная промышленность.

51. Медведев А.В. Адаптация в условиях непараметрической неопределенности //Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978. - С. 4-33

52. Модели оптимизации развития энергосистем //Д, А Арзамасцев, А.В. Липес, А. Л. Мызин. М.: Высшая школа, 1987. - 272 с.

53. Морозов К.Е. Математическое моделирование в научном познании. М.: Мысль, 1969.

54. Немчинов В. С. Экономико-математические методы и модели. М.: Мысль, 1965.

55. Новая нота гаммы "АвтоВАЗа" //Дело. № 19. - 27 мая 1997г. С 18 - 21.

56. Новик И.Б. О моделировании сложных систем. М.: Мысль, 1965.

57. О социально-экономической ситуации и развитии экономических реформ в Самарской области в январе июле 1996 г. - Самара.: 1996. - 109 с.

58. Ослунд А. Уроки экономических преобразований в странах Восточной Европы //Вопросы экономики. 1994. - №1. - С. 97-106.

59. Ослунд Андерс Россия: рождение рыночной экономики. М.: Республика, 1996.-429 с.

60. Основы оптимизации текущего отраслевого планирования. М.: Наука, 1987. -280 с.

61. Основы управления технологическими процессами //Под ред. Райбмана Н.С. -М: Наука, 1978. 440 с.

62. Попов В.В. Экономические реформы в России: три года спустя. М.: РНФ. -1994.

63. Попов Г. Третья модель. Провал послеавгустовской концепции реформ //Вопросы экономики. 1994. - № 2. - С.44-53

64. Программа 500 дней //Комсомольская Правда 1990. 29 ноября.

65. Рикардо Д. Сочинения в 5-ти томах. М.: Госполитиздат, 1955. - Т.1. - 360 с.

66. Росс Дж. Почему экономическая реформа потерпела крах в Восточной Европе и России, а в Китае увенчалась успехом? //Вопросы экономики. 1992. - № 11.

67. Росс Дж. Российская экономика в тупике //Вопросы экономики. 1994. - №3. -С. 17-26

68. Россия на пути к 2000 году (доклад Экспертного института) //Вопросы экономики. 1996. - № 2. - С. 4-50.

69. Рыночная экономика //Учебник в трех томах. Т. 1. - Теория рыночной экономики. - Часть 1. - Микроэкономика /под ред. В. Ф. Максимовой - М.: "Соминтэк", 1992. - 168 с.

70. Сакович В. А. Исследование операций (детерминированные методы и модели): Справочное пособие. Минск: Высшая школа, 1984. - 256 с.

71. Самуэльсон П. Экономика. М.: Прогресс, 1964.

72. Сахаров А. Неизбежность перестройки //Иного не дано. М.: Прогресс. - 1988. - 680 с.

73. Сахаров А. Смуты и авторитаризм в России //Свободная мысль. 1996. - № 9. -С. 89-101

74. Светуньков С.Г. Адаптивные методы в процессе оптимизации режимов электропотребления //Нормирование и учет в системе энергосбережения. Л.: ЛИЭИ, 1985. - С. 62-65.

75. Светуньков С.Г. Эффективность адаптации моделей прогнозирования электропотребления промышленностью //Диссертация на соискание степени кандидата экономических наук. СПб: СПбГТЭА, 1989. - 197 с.

76. Светуньков С. Г. К вопросу моделирования экономической динамики в маркетинговых исследованиях. С. - П.:СПУЭиФ, 1993. - С. 109 - 119.

77. Светуньков С.Г. Общественно-политические факторы экономической конъюнктуры //Тезаурус. Ульяновск. 1997. - № 1. - С.89-94

78. Светуньков С.Г. Основы анализа и прогнозирования экономической конъюнктуры /Учебное пособие. Нукус: НуГУ. - 1996. - 98 с.

79. Светуньков С.Г. Параметры демпфирования колебаний при адаптивном подходе к задаче идентификации динамических систем //Моделирование и разработка технических средств для АСУ ТП. Ташкент: ТашПИ, 1987. - С. 34-37.

80. Светуньков С.Г. Эконометрические методы прогнозирования спроса (на примере промышленной энергетики) /Под ред. Г.Л.Багиева. М.: Изд-во МГУ, 1993. - 123 с.

81. Светуньков С.Г., Безгласная Е.А. Исчисление реального налогового бремени с помощью ИДМ //Проблемы использования трудового потенциала в регионе: тезисы межрегиональной научно-практической конференции Пенза. - 26-27.12.96.-часть 2.-С. 32-34

82. Светуньков С.Г., Безгласная Е.А. Кризис неплатежей и его моделирование //Теория и практика антикризисного управления в хозяйственных системах: тезисы Всероссийской научно-практической конференции Пенза. - 1997. -Часть 2. -С. 89-90

83. Сен-Симон Луи Мемуары. Поные и доподлинные воспоминания герцога де Сен-Симона о веке Людовике XIV и Регентства: Избранные главы. М.: Прогресс, 1991. - Кн. 1. Ч 596 с.

84. Сисмонди Новые начала политэкономии или о богатстве. М.: 1937

85. Системный подход при управлении развитием электроэнергетики /Беляев Л.С., Войцеховская Г.В., Савельев В.А. и др. Новосибирск: Наука. - 1980. -239 с.

86. Смирнов В.А. Процессы адаптации в развитии энергетики (вопросы теории а методика анализа). М.: Наука, 1983. - 195 с.

87. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов (в 2-х томах). -М.: Наука, 1993.-569 с.

88. Стратегия реформирования экономики России (аналитический доклад Института экономики РАН) //Вопросы экономики. 1996 - № 3. - С. 4-73.

89. Теория и методы адаптации атомных энергетических установок /Еременко В. А. Киев: Наукова Думка, 1985. - 312 с.

90. Троицкий И. Русский народный идеал

91. Федотов А. В., Лебедев В. О. Прогнозирование с использованием имитационных динамических моделей /Учебное пособие. Ленинград: 1980.

92. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

93. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. - 286 с.

94. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. - 168 с.

95. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971. -340с.

96. Хавина С. Государственное регулирование в современной смешанной экономике //Вопросы экономики. 1994. - № 11. - С. 88-91v102. Хауштейн Г. Методы прогнозирования в социалистической экономике. М.: Прогресс, 1971.-398 с.

97. Хлебников В. Творения. М.: Советский писатель. - 1986. - 670 с.

98. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. -399 с.

99. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1972.-418 с.

100. Шмелев Н. Экономика и общество //Вопросы экономики. 1996. - № 1. - С. 1732.

101. Штофф В.А. Моделирование и философия. М.-Л.: Наука, 1966.

102. Шумпетер И. Теория экономического развития. М.: Прогресс. - 1982. - 455 с.

103. Щербатов Ал. Государственно-народное хозяйство России в ближайшем будущем. 1910

104. Экономика переходного периода. Учебное пособие/ Под ред. В.В. Радаева, А.В. Бузгалина. М: Наука, 1995. - 410 с.

105. Энгельс Ф. Анти-Дюринг /Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 20.

106. Явлинский Г.А. Экономика России: наследство и возможности. М.: ЭПИцешр, 1995.- 143 с.

107. Armstropng Scott Y., Grohman Michael С. A comparative Study of Methods for Long-Range Marcket Forecasting. Management Science, 1972, V. 19, N2, pp. 211-221.

108. Bagiev G.L., Svetunkov S.G Estimation of effectiveness of power industry management based on self-organizing principles. // XIII International conference from power industry. Wama, 1990, a-4. - pp. 73-83.

109. Bezglasnaya H. Imitativ Models of Economic Process //Математические методы и компьютеры в экономике: тезисы второй международной научно-практической конференции Пенза: 29-30.05.1997. - Часть 1. - с.5-6

110. Ford A. Breaking the Statlment: An Analysis if Boom Town Mitigation Policies. -Los Angeles Scientific Laboratory of the University of California. Los Alamos, New Mexico, LA-7046-Ms, November 1977, 26 p.

111. Kubicek M., Marek M., Eckert E. Quazilinearized regression //Technometrics, 1971. Vol. 13, №3, pp. 601-608.

112. Pindyck R.S., Rubinfeld D.L. Econometric models and economic forecasts. USA: McGraw-Hill, 1976. - 576 p.

113. Robbins H., Monro S. A stochastic approximation method.// Annual mathematics statistics, 1951, v.22. -pp. 400-407.

114. Svetuncov S., Bezglasnaya H Forecasting Dynamics in Condition of Astable Economy //Third Intarnational Conference on Financial Econometrics Juneau, USA. - 13-15.07.1997

Похожие диссертации

• Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта
• Социальная политика социального государства: эволюция теории и практики
• Разработка инструментов управления издержками производства на предприятиях мукомольной промышленности
• Операционный менеджмент в системе управления предприятия
• Экономическое обоснование перспективы производства и потребления кузнецких энергетических углей