CC BY
454
ББК У 012.2 (2 Рос. Калм.)
Н. А. Эльдяева Калмыцкий государственный университет
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ:
ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Конечной целью прикладного исследования является получение новой информации, полезной для управления анализируемым объектом. Такая постановка вопроса требует комплексного, системного подхода к решению выдвинутой проблемы.
Социально-экономические процессы и явления зависят от большого числа параметров, их характеризующих, что обусловливает трудности, связанные с выявлением структуры взаимосвязей этих параметров. В таких ситуациях, когда решения принимаются на основании анализа стохастической, неполной информации, использование методов экономико-математического моделирования и анализа не только оправданно, но и существенно необходимо.
Для комплексного анализа и прогнозирования перспектив развития используются экономико-математические модели, которые различаются целями и принципами построения, способами функционирования и степенью агрегации показателей. В прошлые десятилетия в России, несмотря на серьезные научные исследования в области статистических методов анализа и моделирования, практического применения разработанные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась балансовым построениям плановой экономики.
В условиях перехода к рыночным отношениям применение экономикоматематических моделей в целях прогнозирования сложных статистических совокупностей становится актуальным, поскольку инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту - рыночной экономике.
Среди применяемых моделей можно выделить два основных вида: структурные и функциональные.
Структурные модели отражают технико-экономическую организацию экономического объекта, его составные части и внутренние параметры. К этому классу можно отнести модели межотраслевого баланса, оптимизационные модели, модели управления запасами и т. п.
Функциональные модели строятся на принципиально иной методологической базе. Они характеризуют поведение объекта в результате установления взаимозависимостей между исследуемыми выходными и входными параметрами, без привлечения дополнительной информации о его внутренней структуре. К функциональным относят эконометрические мо-
дели, которые представляют собой системы регрессионных уравнений и тождеств, каждое из которых используется для определения одного исследуемого показателя. При этом показатели, выступающие в одних уравнениях в качестве переменных, в других используются в качестве аргумента, влияющего на значения остальных переменных. В более узком смысле слова эконометрическими моделями считаются системы уравнений, которые учитывают вероятностный характер экономических процессов. Уравнения эконометрической модели содержат также и случайные переменные, а ее параметры устанавливаются статистически на основе временных рядов, а также на основе выборочных данных.
Одностороннее применение, а тем более противопоставление структурных и функциональных приемов моделирования снижает достоверность выполняемых расчетов. Эти виды моделей дополняют друг друга, т. к. при построении структурных моделей можно получить информацию о реакции системы на изменение внешних условий, а при изучении функциональных моделей возникают гипотезы о внутренней структуре объекта.
Кроме того, из-за сложностей методического, математического, информационного характера еще не создана глобальная модель развития экономики, пригодная для всех уровней управления. Поэтому только создание и объединение различных эконометрических, балансовых и оптимизационных моделей в единую систему дают возможность комплексно описывать взаимосвязи и тенденции развития экономики в условиях рыночных отношений.
Применение эконометрических моделей можно обосновать следующими причинами.
Во-первых, механизм регулирования производства, потребления, обмена и распределения в экономике характеризуется комплексом централизованных и автономных решений, последствия которых на макроуровне могут быть описаны только как стохастические процессы. Именно для моделирования таких процессов предназначен эконометрический анализ. Только на его основе представляется возможным устанавливать, между какими макроэкономическими показателями возникают зависимости, каков аналитический характер отношений и взаимосвязей между экономическими явлениями и каковы их численные значения.
Во-вторых, использование научно обоснованных комплексных эконометрических моделей позволяет проводить содержательный анализ и прогноз развития экономики. Эконометрические методы дают возможность, кроме основных вариантов прогнозов, моделировать множество последующих вариантов, в которых в результате предполагаемых изменений экономической политики меняются отдельные заданные извне (экзогенные) переменные. Такое использование эконометрических моделей позволяет определять последствия ряда прогнозных вариантов развития и одновременно обеспечивает согласованность и увязку исследуемых показателей.
В-третьих, эконометрические модели являются весьма эффективным инструментом контроля за пропорциями развития экономики. Комплексные эконометрические модели отражают в совокупности происходящие
структурные и динамические изменения. Это позволяет проверять соблюдение основных пропорций важнейших показателей в течение определенного периода и дает информацию для выработки решений о наиболее целесообразных мероприятиях экономической политики.
Необходимо отметить, что метод эконометрического моделирования по своей сути инерционен, основан на экстраполяции выявленных в базовом периоде зависимостей, поэтому он оказывается наиболее эффективным в применении к достаточно стабильным по времени процессам.
Главная цель построения эконометрических моделей - получение эффективного инструмента прогнозирования. Вместе с тем разработанные эконометрические модели и их модификации могут применяться не только в прогнозировании. Спектр применения этих моделей гораздо шире.
С помощью этих моделей можно осуществлять согласование показателей, учитывать влияние сводных макроэкономических показателей на региональные при решении различных территориальных задач.
Эконометрические задачи можно классифицировать по конечным прикладным целям на две основные:
- прогноз социально-экономических показателей, характеризующих состояние анализируемой системы;
- имитация возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы.
Методика эконометрического анализа одномерных временных рядов включает в себя:
1. Качественный анализ данных временных рядов.
2. Выбор типов трендов и сезонных компонент для соответствующих временных рядов.
3. Определение параметров моделей и анализ их адекватности.
4. Составление прогнозов по соответствующим показателям.
В практике эконометрического моделирования рыночной экономики не накоплено большого опыта. Эконометрические исследования последних лет можно условно разбить на следующие группы:
- работы по моделированию и прогнозированию экономики России и регионов;
- работы по моделированию и прогнозированию отдельных социальноэкономических процессов.
В [1] дана подробная характеристика работ первого вида. Среди работ второго направления выделим исследование А. Я. Кируты и А. Ю. Шевякова «Эконометрический анализ зависимостей дифференциацией и уровнем жизни населения в регионах России [2].
Цель исследования заключалась в доказательстве наличия сильной связи между экономическим неравенством и эффективностью экономики. В анализе были использованы данные по 76 регионам России. Республики Чечня и Ингушетия, автономные округа не были рассмотрены из-за недостаточной регулярности статистических данных.
В качестве основных объясняющих переменных рассматривались следующие показатели: коэффициент дифференциации; коэффициент нормальной дифференциации; индекс Джини - дифференциации по доходам и расходам; индексы бедности по доходам и расходам; численность населения с доходами на душу ниже прожиточного минимума; численность населения с эквивалентными доходами на душу ниже прожиточного минимума, рассчитанная с использованием шкалы эквивалентности российского мониторинга экономического положения и здоровья населения.
Однако, как показывает критический анализ методик и результатов эконометрических исследований, остаются нерешенными многие вопросы как методологического, так и практического характера.
К практическим проблемам, возникающим в процессе разработки эконометрической модели, можно отнести следующие. Первое - качество статистических данных; второе - использование дефляторов для перевода показателей в неизменные цены; третье - возможность включения в модель условных переменных.
Существенный фактор, от которого зависит качество модели, - это качество статистических данных. К факторам, определяющим качество статистических данных, относятся следующие:
1) изменения, обусловленные переходом от методов сплошного наблюдения к методам выборочного обследования;
2) неотлаженность первичного учета в связи с внедрением новых форм статистической отчетности и бухгалтерского учета;
3) методологические вопросы расчета агрегированных показателей.
Сложны и до конца не определены причинно-следственные взаимосвязи показателей. До сих пор не разработана методика установления основных регрессионных зависимостей между важными экономическими показателями. В разных моделях эти вопросы решаются неоднозначно, что приводит к существенным различиям в содержании аналогичных уравнений. Для моделирования взаимосвязей экономических показателей на отдельных стадиях воспроизводства включаются следующие стандартные функции:
- производственные, отражающие зависимость выпуска продукции от производственных ресурсов, главным образом рабочей силы и основных фондов. В качестве факторов производства учитываются также природные ресурсы и тренд научно-технического прогресса;
- инвестиционные, характеризующие зависимость объема капиталовложений от произведенного национального дохода или выпуска продукции, потребности в основных фондах, амортизационных отчислениях и некоторых других факторов;
- функции спроса и потребления. Эти уравнения моделируют зависимость спроса от величины денежных доходов населения и размеров семьи, потребления - от уровня цен, объемов производства, импорта;
- функции занятости, отражающие зависимость величины трудовых ресурсов от численности населения в трудоспособном возрасте и различных демографических показателей;
- функции межрегионального обмена, характеризующие зависимость импорта и экспорта продукции от показателей регионального производства потребления, индексов цен и некоторых других показателей [3, 4].
Эти функции или их разновидности включаются практически во все комплексные эконометрические модели. Однако структура этих функций не унифицирована и нет четких методик по выбору в каждом классе функций той или иной их модификации для включения в эконометрическую систему. В связи с этим при построении эконометрических моделей прогнозирования возникает необходимость предварительного содержательного экономического анализа взаимосвязей показателей. Потребность в таком анализе обусловливается еще и тем, что применяемые при построении методы математической статистики «нейтральны» по отношению к экономическому содержанию рассматриваемых показателей. Случайная связь между переменными часто приводит к ложной корреляции. Как показали экспериментальные расчеты, коэффициент корреляции в уравнениях, построенных на основе временных рядов практически несвязанных показателей, может быть близок к единице [5, с. 87].
Статистические методы анализа нередко приводят к формальным результатам и не позволяют установить причинные взаимосвязи показателей, а высокий коэффициент корреляции создает видимость наличия тесных связей. Экономический анализ позволяет частично устранить эти недостатки.
В период реформ экономика регионов является очень динамичной. Сам по себе этот факт следует считать положительным, без изменений не было бы и прогресса. Однако анализ показывает, что в наблюдаемой экономической системе нарушены основные взаимосвязи, без которых невозможен не только рост, но и простое воспроизводство. В качестве примера можно привести следующее: в российский экономике за последние десять лет обнаруживается «антикузнецовский эффект». Как известно, Самуэль Кузнец выдвинул предположение, согласно которому экономический рост сопровождается ростом коэффициента Джини, т. е. практически происходит за счет усиления социального неравенства. Социальное неравенство возрастает не бесконечно, а имеет предел насыщения, после достижения которого несколько снижаются темпы экономического роста. Вместе с тем и социальная напряженность в обществе, обусловленная прогрессирующими диспропорциями в доходах, перестает нарастать.
При трансформации постсоветской экономики наблюдалась прямо противоположная тенденция - полномасштабное сжатие экономики сопровождалось ростом расслоения в размерах реальных доходов и в целом -снижением уровня жизни большей части населения [6, с. 84].
Далее, например, инвестиции в основные фонды не зависят от объемов получаемой прибыли, расходы государственного бюджета не зависят от доходов и т. д. Временные ряды важнейших финансово-экономических показателей меняются скачкообразно в силу того, что их объемы зависят от меняющейся конъюнктуры.
Несмотря на сложные условия моделирования, необходимо отметить, что эконометрические модели являются почти единственной альтернативой и могут быть полезны как при прогнозировании, так и при проведении имитационных расчетов. Это возможно в первую очередь потому, что, несмотря на скачки, наблюдающиеся в динамических рядах экономических показателей, сохраняется некоторая инерционность системы в целом и отдельных показателей в частности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Эконометрическое моделирование. Вып. 2. Модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа / В. Л. Макаров, С. А. Айвазян, С. В. Борисова, Э. А. Лакалин. - М., 2002. - С. 14-17.
2. Кирута А. Я., Шевяков А. Ю. Эконометрический анализ зависимостей между дифференциацией и уровнем жизни населения в регионах России // Вопросы статистики. - 2004. - № 5. - С. 36-41.
3. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Теория вероятностей и прикладная статистика. -М.: Юнити-Дана, 2001. - С. 243-256 с.
4. Мешимбаева А. Проблемы эконометрического моделирования развития экономии России в период реформ // Вопросы статистики. - 1998. - № 10. - С. 14-20.
5. Новак Э. Введение в методы эконометрики / Пер. с польск.; Под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2004. - С. 124.
6. Сухарев О. О выборе стратегии микроэкономической политики // Вопросы экономики. - 2004. - № 8. - С. 84.
Получено 1.06.06
ECONOMETRIC METHODS IN THE MACROECONOMIC ANALYSIS: ISSUES OF PREDICTION MODELING
N. A. Eldyaeva
Social-economic processes and phenomena depend on a great number of parameters used to characterize them; as a result, it becomes complicated to identify the structure of the correlation between the parameters. In the situations when the decision-making is based on the analysis of scarce information. The use of methods of economic-mathematical modeling and analysis becomes a necessity. In the period of transition to market relations it is becoming important to apply econometric models to predict complex statistical entities as the instrument of the analysis corresponds to the object under analysis, that is, the market economy. However, as the survey of the methods and results of the econometric research, which has been carried out so far, shows there are still many questions of the methodological and practical character which are unsolved. The main problems arising with the elaboration of the econometric models are, firstly, the quality of statistical data, secondly, the use of deflators to translate indicators into constant prices and, thirdly, possibilities of including fictional variants into the models.
