CC BY
76
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА В ЦЕНТРАЛЬНОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ
УДК 519.23
Татьяна Абрамовна Дуброва
Доктор экономических наук, профессор кафедры Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Тел. (495) 442-71-77,
Эл. почта: [email protected]
Анастасия Николаевна Лозовская
Преподаватель кафедры Высшей математики, аспирант кафедры Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ), Тел. (495)442-23-91, Эл. почта: [email protected]
В работе проведен анализ состояния и тенденций развития сферы жилищного строительства в ЦФО. Выявлены периоды с различным характером динамики ввода жилья в ЦФО и их характерные особенности. Представлен анализ структурных изменений в региональном распределении объемов вводимого жилья в ЦФО. Рассмотрен подход к прогнозированию показателя ввода в действие жилых домов в ЦФО на основе комбинирования частных прогнозов.
Ключевые слова: жилищное строительство, благоустройство жилищного фонда, структурные изменения, анализ временных рядов и прогнозирование, комбинирование частных прогнозных оценок.
Tatyana A. Dubrova
Doctor of economic sciences, professor of Mathematical statistics and econometrics department, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI) Tel. (495) 442-71-77, E-mail: [email protected]
Anastasia N. Lozovskaya
Lecturer of Higher mathematics department, postgraduate student of Mathematical statistics and econometrics department, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI) Tel. (495)442-23-91, E-mail: [email protected]
DEVELOPMENT ANALYSIS AND FORECAST OF THE HOUSING OF THE CENTRAL FEDERAL DISTRICT
Our paper contains the analysis of the state and trends in the sphere of housing construction in the CFD. Identified are the periods with the different character of the housing construction development in CFD and priority features of the above periods. The analysis is presented of the structural changes in the regional distribution of the commissioned dwelling in the CFD. An approach to index forecasting of commissioned dwelling in the CFD is based upon an integration of the particular forecasts.
Keywords: housing, dwelling stock improvement, structural changes, time series analysis and forecasting, combining of partial forecast estimates.
1. Введение
Жилищное строительство способствует росту обеспеченности населения жильем и созданию рабочих мест, влияет на демографическую ситуацию и социальную стабильность в обществе.
Центральный федеральный округ является лидером по масштабности жилищного строительства. На его долю приходится примерно 30% всего ежегодного объема вводимого в эксплуатацию жилья в России [11]. Такая «весомость» ЦФО определяется как его выгодным экономико-географическим положением, наличием развитой инфраструктуры, так и имеющимся производственным и научно-техническим потенциалом.
Центральный федеральный округ представляет собой сложный объект управления, требующий системного подхода к решению многочисленных задач развития. Перспективным представляется проведение анализа структурных изменений в региональном распределении объемов строительства жилья в ЦФО, особенно в условиях нестабильности внешней среды.
Также большой практический интерес для принятия своевременных научно обоснованных решений имеет исследование динамики жилищного строительства в ЦФО и поиск подходов к его прогнозированию.
Актуальность исследования обусловлена сложным характером динамики развития жилищного строительства, так как в силу инерционности финансовых и производственных процессов в этом секторе воздействие кризисных явлений носит длительный характер.
2. Анализ развития сферы жилищного строительства в Центральном федеральном округе
В силу географических и экономических особенностей развития Центральный федеральный округ является безусловным лидером среди федеральных округов по многим показателям социально-экономического развития. На его долю приходится около 45% всех налогов и сборов в федеральный бюджет. Он превосходит другие федеральные округа России по численности населения, объему суммарного валового регионального продукта, стоимости основных промышленно-производственных фондов, численности промыш-ленно-производственного персонала, развитости производственной и социальной инфраструктуры, что в значительной мере обусловлено мощным производственно-техническим потенциалом и наличием большого числа квалифицированных кадров. В 2010 г. на долю ЦФО приходилось около 28% численности занятых в экономике страны (1 место по РФ), более 32% основных фондов экономики России и свыше 35,7% от общего объёма валового регионального продукта (в 2009 г.) [7]. Также он является безоговорочным лидером и в сфере жилищного строительства, имеющего стратегическое значение для экономики страны. В последнее десятилетие его вклад в строительство нового жилья составлял не менее 30% объемов ввода в действие жилых домов России. Во многом этому способствовал рост объемов жилищного строительства в Московском регионе (г. Москва и Московская область), вклад которого в объемы вводимого жилья в России не опускался ниже 20,7% в 20022007 гг., в 2008-2009 гг. был более 18%, в 2010 г. составил 16,7% [7]. Причем, начиная с 2004 г., Московская область вышла в лидеры по вводу жилья и на общероссийском уровне.
При анализе динамики объемов жилищного строительства в ЦФО за 20002011 гг. были выявлены временные интервалы с различным направлением тенденции развития, характерные и для России в целом (рис. 1) [11].
Исследование показало, что период бурного роста объемов жилищного строительства, начавшийся в конце 90-х гг. прошлого столетия, завершился к концу 2007 г., когда было достигнуто максимальное значение показателя. Базисный темп роста (по отношению к 2000 г.) составил 195%, цепной - приблизился к 115%.
В 2008 г. под влиянием мирового финансового кризиса, сказавшегося и на
%
2002 2003 :<хн юов 2007 :ооз 2009 2010 2011
Годы
Ввод е действие жилых домов Цепные темпы роста
Базисные темпы роста (по отношению к 20П0 г.)
Рис. 1. Динамика жилищного строительства в ЦФО, 2001-2011 гг.
экономике России, началось заметное снижение исследуемого показателя. Темп прироста объемов ввода жилых домов по отношению к предыщущему году в стране оказался наименьшим за период 2001-2008 гг., составив, как и в 2001 г., 4,6 %. Следует отметить, что сектор строительства жилья ЦФО одним из первых и наиболее остро отреагировал на ситуацию. В 2008 г. строительные компании, действовавшие на территории ЦФО, были вынуждены приостановить многие стройки, а некоторые из них заморозить на неопределенный срок. В результате в 2008 г. наблюдалось резкое снижение не только темпов роста жилищного строительства, но и сокращение его объемов: цепной темп прироста ввода жилья в эксплуатацию составил -3,8%.
В последующие два года тенденция к сокращению объемов строительства жилья сохранилась. В 2010 г. на территории ЦФО было построено 17 143 тыс. кв. м жилья, цепной темп прироста составил -9,3% (максимальное сокращение объемов жилищного строительства за период с 2008 по 2010 г.). Ценой темп роста показателя ввода жилых домов снизился с 98,8% в 2009 г. до 90,7% в 2010 г. В 2011 г. характер динамики жилищного строительства в ЦФО начал меняться, и к концу года цепной темп роста ввода жилья достиг 103,3% [11].
В результате к началу 2011 г. жилищный фонд Центрального федерального
округа выфос на 145 млн кв. м и достиг 924 млн кв. м [7].
Большую роль в развитии строительства жилья как в ЦФО, так и в России в последнее десятилетие сыграло индивидуальное жилищное строительство. В России на его долю ежегодно приходилось порядка 40% вводимого в эксплуатацию жилья. Особое внимание федеральных и региональных органов управления к развитию этого направления жилищного строительства привело к увеличению его доли до 43,7% в 2010 г., причем вклад ЦФО составил порядка 25% [7].
В самом Центральном федеральном округе удельный вес жилых домов, построенных населением за счет собственных и заемных средств, в общем объеме ввода жилья достиг 39% к началу 2011г. Причем на долю Московской области, которая наряду с Краснодарским краем обеспечивает порядка 20% всего индивидуального строительства в России, в 2010 г. пришлось 43,5% введенного населением жилья в ЦФО [7].
В результате масштабного жилищного строительства выросла и жилищная обеспеченность населения. В России в период с 2000 по 2010 г. значение показателя общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, увеличилось с 19,2 до 22,6 кв. м. При этом только в двух федеральных округах (Северо-Западном и Центральном) жилья на душу населе-
ния приходилось больше, чем в среднем по РФ (24,5 и 24,0 кв. м на человека соответственно). В ЦФО в 2010 г. самое низкое значение этого показателя было зафиксировано в Москве - 18,7 кв. м на человека, что на 3,9 кв. м меньше соответствующего значения для РФ в целом. Лидером по жилищной обеспеченности среди регионов ЦФО является Московская область - 28,8 кв. м на человека [7]. Лишь в шести регионах уровень жилищной обеспеченности не достиг значения показателя общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя в ЦФО.
Для ЦФО также характерна довольно высокая (по сравнению с другими федеральными округами) благоустроенность жилищного фонда. В 2010 г. удельный вес жилищного фонда, оборудованного водопроводом, составил 80,6%, водоотведением - 78,3%, отоплением - 86,5%, горячим водоснабжением - 70,7%, что превышает аналогичные показатели по России в целом [7]. Во многом это связано с высокой активностью жилищного строительства в ЦФО, возведением новых домов, обеспеченных всеми современными коммуникациями и присутствием в его составе Московского региона, имеющего наиболее благоустроенный жилищный фонд. Также немаловажное значение имеет здесь не очень высокая доля ветхого и аварийного жилья в составе общего жилищного фонда. Из-за недо-
статочного финансирования капитального ремонта и реконструкции ветхого и аварийного жилья его удельный вес в России вырос в 2,4 раза с 1996 по 2010 г. При этом объемы этого жилья почти в 1,5 раза превышают объемы строительства нового, а ежегодное выбытие по ветхости и аварийности составляет 2-3% от требующего сноса или капитального ремонта. В ЦФО эта проблема стоит менее остро (рис. 2). В период с 2006 по 2009 г. удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда составлял в ЦФО около 2%. В 2010 г. его доля сократилась до 1,6%. В таких субъектах ЦФО, как г. Москва, Курская и Липецкая области, значения показателя составляли лишь 0,3-1,1% [7].
Таким образом, Центральный федеральный округ, занимая лидирующие позиции в сфере строительства жилья, имеет собственную неоднородность развития регионов. В связи с этим, при проведении анализа динамики развития жилищного строительства вызывает интерес исследование структурных изменений в распределении суммарных объемов вводимого жилья по субъектам ЦФО.
3. Исследование структурных изменений в распределении объемов вводимого жилья в субъектах ЦФО
В период с 2000 по 2010 г. динамика ввода жилья в ЦФО имела разнородный характер. При этом жилищное строительство в субъектах ЦФО развивалось с различными темпами роста, демонстрируя разную степень устойчивости к воздействию кризисных явлений. Для более полного исследования было проведено изучение структуры регионального распределения объемов жилищного строительства в ЦФО, оценена
интенсивность и направленность структурных изменений за период 20002010 гг., включающий острую фазу кризиса.
Анализ удельных весов субъектов ЦФО в ежегодном общем вводе жилья всего федерального округа выявил, что в период с 2000 по 2010 г. основные изменения произошли в Московской области и г. Москве. «Весомость» Московской области выросла с 25,6 до 45,1% на фоне снижения удельного веса г. Москвы на 25,5 п.п. по сравнению с 2002 г., когда его вклад в общий объем жилищного строительства в ЦФО был максимальным (35,8%). Снижение доли г. Москвы во многом было связано с недостатком земельных участков под массовую застройку, обеспеченных необходимыми инфраструктурными мощностями, в результате чего основные объемы жилищного строительства стали переноситься в Подмосковье. Совокупный вклад Московского региона, включающего г. Москву и Московскую область, в среднем ежегодно составлял порядка 62% от объема жилищного строительства округа, при этом коэффициент вариации его удельного веса, не превысив 5,8%, оказался наименьшим среди всех регионов ЦФО. Поэтому при анализе обобщающих характеристик интенсивности структурных различий при рассмотрении совокупного вклада г. Москвы и Московской области не было выявлено существенных изменений в распределении общих объемов жилищного строительства между регионами ЦФО.
Основные два «всплеска» в исследуемой структуре были обнаружены при учете влияния изменения долей г. Москвы и Московской области. В
2004 г. было зафиксировано максимальное значение цепного «абсолютного» прироста доли Московской области за период с 2000 по 2010 г., которое повлекло за собой первое значительное изменение в исследуемой структуре. В 2008 г., под воздействием кризисный явлений в экономике, резко снизились темпы роста объемов вводимого в эксплуатацию жилья, что снова вызвало рост структурных различий. Этот этап сопровождался максимальным сокращением доли участия г. Москвы в общем объеме строительства жилья в ЦФО: «весомость» этого мегаполиса снизилась более чем на 7 п.п. по сравнению с предыдущим периодом.
Анализ, проведенный по отношению к базисному периоду (2000 г.), показал, что первые наиболее значимые изменения в региональной структуре жилищного строительства также были зафиксированы в 2004 г. Прирост значения квадратичного коэффициента «абсолютных» структурных сдвигов составил 1,53 п.п. В этот период впервые наблюдалось снижение доли участия г. Москвы в общем объеме ввода жилья в ЦФО («абсолютный» прирост составил -2,9 п.п.). С 2005 г. начался постоянный рост показателей структурных сдвигов, в результате чего к 2010 г. значения базисных линейного и квадратичного коэффициентов достигли соответственно 2,7 и 6,7 п.п. (рис.3). Период с 2007 по 2010 г. характеризовался значительным снижением доли г. Москвы в общем объеме строительства нового жилья в ЦФО (если в 2007 г. значение показателя «абсолютного» прироста удельного веса по сравнению с 2000-м г. составило -8,6 п.п., то к 2010 г. уже -22,5 п.п.). В то же время доля Мос-
Годы
,008
-009 2010
С Российская Федерация □ Центральный федеральный окр\т
Рис. 2. Соотношение объемов ветхого и аварийного жилищного фонда и ввода в действие общей площади жилых домов в РФ и ЦФО, 2000-2010 гг.
ковской области возросла с 39,2% в 2007 г. до 45,1% в 2010 г.
Как уже отмечалось, на протяжении исследуемого периода индивидуальное строительство вносило большой вклад в общие объемы ввода жилья в ЦФО. Основными лидерами здесь являлись Московская, Белгородская, Воронежская и Липецкая области, имеющие наряду с г. Москвой наибольшие доли в общем вводе жилья в ЦФО.
Анализ обобщающих цепных характеристик структурных сдвигов показал, что за период с 2000 по 2009 г. в распределении объемов индивидуального жилищного строительства между регионами ЦФО значительных изменений не происходило. Наиболее заметные колебания структуры произошли в 2001 г. и в 2006 г. Оба указанный периода сопровождались снижением удельного веса Московской области, причем в 2001 г. максимальным за весь исследуемый период (-6,7 п.п.), а в 2006 г. наблюдалось наибольшее увеличение доли Белгородской области (2,9 п.п.). При этом происходило снижение цепных темпов роста индивидуального жилищного строительства: в 2001 г. - до 98,6%, в 2006 г. - до 99,8%. В период начала кризиса 2008 г. значения цепного и базисного (по отношению к 2000 г.) квадратичных коэффициентов «абсолютных» структурных сдвигов составили лишь 1,18 и 1,37 п.п. соответственно. При этом темпы роста жилищного стро-
ительства в этом сегменте в 2008-2009 гг. были выше, чем по общему вводу жилья в ЦФО, что свидетельствовало о большей устойчивости сектора индивидуального жилищного строительства к негативным воздействиям внешней среды.
Принятое Правительством РФ решение о расширении административных границ г. Москвы должно отразиться на региональной структуре распределения объемов общего и индивидуального ввода жилья в ЦФО уже в ближайшей перспективе.
4. Методические подходы к прогнозированию объемов ввода жилья в ЦФО
Проведенный анализ показал, что динамика ввода жилья в ЦФО в исследуемом периоде имела достаточно сложный, разнородный характер. Начиная с 2008 г. под воздействием мирового финансового кризиса период наращивания темпов роста жилищного строительства сменился их снижением и сокращением объемов вводимого жилья. К концу 2011 г. вновь наметилась положительная динамика в этом сегменте строительства.
Исходя из сложности изучаемого процесса, подбор одной модели для описания динамики и прогнозирования дальнейшего развития стал затруднительным. Поэтому более эффективным представляется применение метода комбинирования различных моделей,
наиболее точно отражающих существующую тенденцию в определенный период времени.
Экономико-математические методы комбинирования получили значительное развитие как за рубежом, так и у нас в стране. Этой проблеме посвящены работы зарубежных ученых П. Ньюболда, К. Гренджера, Дж. Бейтса, С. Макридакиса, С. Уилрайта, а также ряда отечественных специалистов Э. Б. Ершова, Ю. П. Лукашина, А. А. Френкеля, В. А. Половникова и др. [1, 5, 6, 8, 9, 10].
Предлагаемые подходы основываются на анализе и комбинировании частных прогнозов, полученных по набору моделей, имеющих свои преимущества в различные периоды исследования. Укрупненный процесс построения модели прогнозирования с использованием частных прогнозных оценок может быть представлен в виде следующих этапов:
1) постановка задачи и первичный анализ исходной статистической информации;
2) формирование базового набора моделей с использованием формальных критериев и экономического анализа;
3) получение прогнозных оценок на основе моделей, включенных в базовый набор;
4) построение итогового прогноза с учетом результатов, полученных на ос-
Рис. 3. Обобщающие показатели структурных изменений в распределении объемов ввода жилья в регионах ЦФО (в сравнении с 2000 г.)
нове частных прогнозных моделей.
Из представленной схемы видно, что моделирование на завершающем этапе связано с анализом частных прогнозных моделей и исследованием возможности построения на их основе окончательного прогноза. При этом возможны два различных подхода - селективный и гибридный.
При первом - на каждом шаге организуется выбор наилучшей модели по заданному критерию из базового набора.
При втором - на каждом шаге прогноз формируется как средневзвешенное значение частных прогнозов, полученных по базовым моделям. В настоящее время предложены различные подходы к определению весовых коэффи-циенгов, характеризующих степень доверия к частным моделям из базового набора. Весовые коэффициенты, как правило, предполагаются положительными, а их сумма - равной единице.
Для прогнозирования объемов ввода в действие жилых домов были последовательно применены оба подхода.
Базой исследования послужили данные квартальной динамики об объемах ввода в действие жилых домов в ЦФО с I квартала 2004 г. по IV квартал 2011 г. Была поставлена задача получения прогнозных оценок на I и II кварталы 2012 г
В случае селективного подхода в качестве критерия переключении был использован экспоненциально сглаженный квадрат ошибок частных прогнозов (В) [5]:
B, = (1 - а в) B, _ + ав e2 (t - т) (1)
где 0 < аB < 1 - параметр сглаживания;
e2 (t - т) - ошибка прогноза, сделанного в момент времени t - т на шагов вперед.
Переключение на определенную модель осуществлялось, когда значение критерия (B) было минимальным по сравнению с аналогичными значениями для других моделей из базового набора. Применение вышеизложенного подхода позволило построить адаптивную комбинированную модель селективного типа, обладающую хорошей точностью на ретроспективном участке.
Проведенный анализ показал, что до III квартала 2011 г. применение селективного похода давало хорошие результаты. Базовый набор в этом случае составили адаптивные модели с мультипликативной сезонностью, учитывающие линейный и демпфированный ха-
рактер тренда, а также модель с мультипликативной сезонностью и трендом, представленным полиномиальной моделью второй степени. Критерием отбора при формировании базового набора моделей стали характеристики точности. Например, средняя относительная ошибка по модулю у этих моделей, не превышала 7,5%. При этом построенная адаптивная комбинированная модель селективного типа позволила повысить точность прогнозирования на ретроспективном участке.
Однако, изменившийся в IV квартале 2011 г. характер динамки показателя ввода в действие жилых домов в ЦФО привел к необходимости отказа от вышеизложенного подхода. Поэтому при дальнейшем прогнозировании исследуемого процесса был использован гибридный подход, основанный на синтезе частных прогнозов базовых моделей.
При гибридном подходе весовые коэффициенты частных прогнозов рассчитывались обратно пропорционально величине В, что придало им адаптивный характер и позволило в большей степени учитывать точность и весомость результатов, полученных на последних шагах процедуры [5]. Итоговый прогноз рассчитывался по формуле:
3
я = Е Я', (2)
'=1
где - положительный весовой коэффициент частного прогноза /-й модели,
У - частный прогноз, полученный по модели / ,
/ - номер модели из базового набора, г = й.
Я, = В . <3>
где К - определяется из условия равенства единице суммы весовых коэффициентов частных моделей,
В - рассчитывается как в селективном подходе.
В результате применения данного метода была построена адаптивная комбинированная модель гибридного типа.
Базовый набор составили адаптивные модели, учитывающие мультипликативную сезонность и различный характер тренда [2, 3].
Применение адаптивной комбинированной модели гибридного типа при прогнозировании объемов ввода в действие жилых домов в ЦФО позволило получить среднюю относительную ошибку по модулю менее 7,0%. При этом реализованный подход показал хорошую адаптацию к сложному харак-
теру динамики исследуемого процесса (рис. 4.).
По полученным прогнозным оценкам можно сказать, что при условии стабильности внешней среды в I и II кварталах 2012 г. тенденция к росту объемов ввода жилья в эксплуатацию в ЦФО, наметившаяся в конце 2011 г., должна сохраниться. Следует отметить, что к концу 2011 г. ввод жилья в ЦФО приблизился к контрольным значениям по строительству жилых домов, утвержденным в качестве ориентира Министерством регионального развития РФ, что указывает на оживление строительной активности в ЦФО [11]. Согласно этим данным в 2011 г. должен был быть осуществлен ввод в эксплуатацию жилых домов в объеме 18 921 тыс. кв. м (фактический ввод составил 18 003,3 тыс. кв. м).
По мнению экспертов, на сегодняшний день ситуация в секторе строительства жилья имеет тенденцию к улучшению. Рынок начинает наполняться новыми проектами. Так как процесс строительства жилых домов является достаточно долгосрочным (от получения необходимой документации, до их ввода в эксплуатацию проходит от полутора до трех лет), то в отчетах Росстата эти объекты будут отражены в 2012-2013 гг.; поэтому в 2012 г. ожидается увеличение объемов жилищного строительства.
5. Заключение
Анализ динамики развития строительства жилья в ЦФО выявил основные периоды роста и спада, характерные также и для России в целом. На протяжении 2001-2007 гг. наблюдался динамичный рост вводимого жилья, сменившийся под воздействием кризисных явлений периодом спада в 2008 г. В 2009-2010 гг. наблюдалось сокращение объемов вводимого жилья (по отношению к предыдущим годам). Оживление экономики страны в 2011 г. вновь привело к росту объемов строительства жилья - впервые за последние три года темп роста составил более 100%.
Проведенное исследование показало, что большой вклад в рост объемов жилищного строительства России вносит ввод домов населением, причем доля ЦФО составляет порядка 25%.
При изучении структуры распределения объемов общего и индивидуального жилищного строительства по субъектам ЦФО было установлено, что влияние мирового финансового кризиса в меньшей степени отразилось на
Рис. 4. Результаты прогнозирования показателя «Ввод в действие жилых домов в ЦФО», полученные на основе комбинирования частных моделей
строительстве индивидуальных домов. В 2009 г. цепной темп роста жилищного строительства в этом сегменте составил более 110%, против 98,8% по общему вводу жилья в ЦФО. Данный сектор жилищного строительства требует и в дальнейшем усиленного внимания и поддержки со стороны местных и федеральных органов управления.
Основным фактором структурных изменений в распределении объемов общего ввода жилья в ЦФО за период с 2000 по 2010 г. явился рост удельного веса Московской области, на фоне снижения вклада г. Москвы. В исследуемом периоде удельный вес г. Москвы снизился с максимального значения в 35,8% в 2002 г. до 10,3% в 2010 г., в то время как доля Московской области выросла на 19,5 п.п. Анализ обобщенных характеристик структурных сдвигов показал, что наиболее интенсивным изменениям структура была подвержена в 2008 г., когда влияние мирового финансового кризиса привело к резкому снижению объемов жилищного строительства в регионах ЦФО. При этом наблюдалось максимальное снижение показателя цепного «абсолютного» прироста удельного веса г. Москвы (-7,18 п.п.).
Сложный характер динамики основного показателя жилищного строительства (ввода в действие жилых домов) предопределил использование комбинированного подхода к прогнозированию дальнейшего развития этого сектора. Реализованный подход дает возможность проводить адаптацию к из-
меняющимся условиям развития и в большей степени учитывать точность и весомость результатов, полученных на последних шагах процедуры.
Следует отметить, что при смене направления тенденции развития базовый набор моделей будет пересматриваться. В его состав должны входить модели, удовлетворяющие определенным критериям точности.
В условиях неустойчивости внешней среды практическая значимость подхода, связанного с прогнозированием на основе учета и обобщения результатов частных моделей, возрастает. Зачастую без применения процедур комбинирования не удается построить модель, адекватно отражающую сложный характер динамики на всем исследуемом периоде.
Литература
1. Ершов Э.Б. Об одном методе объединения частных прогнозов // Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование: Уч. зап. по статистике, т. XXII. - М.: Наука, 1973.
2. Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.
3. Дуброва, Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов: учебное пособие. - М.: Маркет ДС, 2010. -192 с.
4. Дуброва Т.А., Лозовская А.Н. Мониторинг жилищного строительства в регионах Центрального федерально-
го округа на основе статистических методов. // Экономика, Статистика и Информатика. Вестник УМО. - 2010. -№ 6. - С.151-157.
5. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.
6. Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной рабо-ты морского транспорта. - М.: Транспорт, 1983. - 224 с.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели, 2010 / Статистический сборник. URL: http:// www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/publishing/catalog/ statisticCollections/doc_1138623506156.
8. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. - М.: Экономика, 2007. - 222 с.
9. Bates J.M., Granger C. W. J. The Combination of Forecasts. - Oper. Reser. Quart., 1969.- v. 20.- N 4.
10. Newbold P., Granger C. W. J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and Combination of Forecasts // J. of Royal Statistical Society. A, 1974. -v. 137. - N 2.
11. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: www.gks.ru.
References
1. Ershov E.B. A method for combining of partial forecasts // Statistical analysis of economic time series and forecasting: Reaserch. papers on Statistics, Vol XXII. -
Moscow: Nauka, 1973.
2. Dubrova T.A. Statistical methods for forecasting. - M.: UNITY-DANA, 2003 - 206 pages.
3. Dubrova T.A. Forecasting of the socio-economic processes. - M.: Market DS, 2010 - 186 pages.
4. Dubrova T.A., Lozovskaya A.N. Monitoring of housing in the Central federal district, based upon statistical methods. // Economics, Statistics and Informatics. Bulletin of UMO. - 2010. - № 6. -151-157 pages.
5. Lukashin J. P. Adaptive methods for short-term forecasting of time series. -Moscow: Finance and Statistics, 2003. -416 pages.
6. Polovnikov V.A. Analysis and forecasting of maritime transport functioning. - Moscow.: Transport, 1983. - 224 pages.
7. Regions of Russia. Social and economical indices. / Statistical digest. - M.: Rosstat, 2010. URL: http://www.gks.ru/ wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/ main/publishing/catalog/statisticCollec-tions/doc 1138623506156.
8. Frenkel A.A. Forecasting of the labour capacity: methods and models. -Moscow.: Economics, 2007. - 222 pages.
9. Bates J.M., Granger C. W. J. The Combination of Forecasts. - Oper. Reser. Quart., 1969.- v. 20.- N 4.
10. Newbold P., Granger C. W. J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and Combination of Forecasts // J. of Royal Statistical Society. A, 1974. - v. 137. - N 2.
11. Official site of the Federal agency for State statistics. URL: www.gks.ru.
