CC BY
6МОДЕЛИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИНВЕСТИЦИЙ
MODELS OF THE SHORT-TERM FORECAST OF THE INVESTMENT INDICATORS
Китова О.В. — доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой информатики Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова
Колмаков И.Б. — доктор экономических наук, профессор кафедры информатики Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова
Пеньков И.А. — аспирант кафедры информационных технологий Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова
Kitova O.V. — Doctor of Science (Economics), Professor, Head of the Informatics Department, Russian Plekhanov University of Economics
Kolmakov I.B. — Doctor of Science (Economics), Professor Lecturer of the Informatics Department, Russian Plekhanov University of Economics
Penkov I.A. — Post-graduate of the Department for Information Technologies, Russian Plekhanov University of Economics
Аннотация
В статье рассмотрены методологические, информационные, программно-технологические средства краткосрочного прогнозирования показателей инвестиционной сферы РФ. Обозначены цели и задачи реализации краткосрочного прогноза показателей инвестиций. Рассмотрена структура регрессионного уравнения модели на примере показателя инвестиций в основной капитал, для которого описаны результаты с помощью основных статистических характеристик качества прогноза.
Abstract
The article deals with methodological, information, program-technological tools of the short-term forecast of the Russia's investment indicators. Goals and objectives of implementing the short-term forecast of the investment indicators are formulated. The article demonstrates the structure of the model's regression equation by the example of the business
243
fixed investments. Forecast results are described in terms of statistical measures of the forecast quality.
Ключевые слова: система регрессионных уравнений, экономе-трические имитационные модели, сценарные показатели, метасистема моделей краткосрочного прогнозирования, показатели инвестиционной сферы, характеристики качества прогноза.
Keywords: system of regression equations; econometric simulation models; scenario indicators; metasystem of short-term forecasting models; investment indicators; measures of forecast quality.
Комплексное взаимоувязанное рассмотрение в рамках единой модели процессов экономического развития страны, и разработка инструментальных средств прогноза, которые отражали бы все необходимые взаимосвязи и содержали показатели, требуемые при оценке перспектив развития экономики, описаны в работах [1, 2] и отчетах РЭУ РФФИ. Эти средства разработаны так, что могут быть доступны в повседневной работе экспертам-исследователям в государственных органах власти (Минэкономразвития РФ, Минпромторге РФ, Минфине РФ, Минобрнауки РФ или других ведомствах), в научно-исследовательских или в коммерческих организациях.
В представленной статье использован подход, основанный на применении комплексной распределенной эконометрической модели национальной экономики, в которую, наряду с уже существующими блоками, встраивается блок показателей инвестиций. Краткосрочный прогноз (на 2013 — 2015 годы) показателей макроэкономики и инвестиций выполнен на базе двух программно-технологических комплексов (ПТК) [3, 4].
Прогнозные расчеты основаны на построении системы регрессионных уравнений, в которых каждый показатель определяется как функция других показателей в соответствии с экономическим смыслом и строится соответствующая единая распределенная система уравнений. Пошаговое параллельно — последовательное решение исследуемых уравнений позволяет получать взаимоувязанные прогнозы показателей в зависимости от задаваемых сценарных условий, представляющих собой варианты развития экзогенных показателей (ставка рефинансирования, цена нефти, темп роста денежной массы, изменение золотовалютных резервов и др.)
244
Цель исследования: Разработка краткосрочного прогноза развития основных макроэкономических показателей на основе комплексной распределенной эконометрической модели большой размерности, распределенных программно-технологических средств и распределенной информационной базы.
Для реализации поставленной цели были решены задачи, представляющие собой, в общем, обычный набор этапов построения экономико-математических моделей и информационно-аналитических систем.
1. Разработана методология построения распределенной системы расчетов краткосрочного прогноза (построение системы регрессионных уравнений) во взаимосвязи с динамикой основных макроэкономических показателей на основе комплексной эконометрической модели большой размерности.
2. Разработана система сбора статистической отчетной информации и информационного обеспечения распределенной системы краткосрочного прогноза.
3. Разработаны основные блоки эконометрических моделей для краткосрочного прогноза.
4. Разработана методология подготовки сценариев краткосрочного развития экономики РФ: учет влияния показателей сценарных условий на формирование прогнозируемых показателей на основе многовариантных расчетов.
5. Разработаны программно-технологические средства распределенной системы краткосрочного прогноза.
Типовой универсальный блок метасистемы моделей разработан так, что на его основе могут быть собраны любые наборы предметных моделей. В состав типового универсального блока метасистемы моделей входят:
1. экспертные показатели сценарных условий варианта прогноза и параметры прогноза;
2. типовая информационно-аналитическая система, включающая базы данных — идентификаторов показателей, их наименований и единиц измерения; синхронных значений этих показателей на исследуемых отрезках отчета и горизонтах прогноза; синхронный набор регрессионных уравнений для расчетных показателей прогноза;
245
3. программно-технологические средства расчета прогнозов показателей каждого конкретного типового блока (в разрезе опубликованных методологий сбора и обработки отчетных показателей Росстата РФ или других учреждений);
4. блоки расчета производных и сводных показателей;
5. блоки контроля (правильности составления уравнений, допустимого диапазона прогнозных значений и балансовых соотношений);
6. блоки формирования табличных и графических отчетов.
В качестве предметных блоков мета системы моделей к настоящему моменту времени разработаны и используются модели прогноза
макроэкономических показателей, показателей финансовой системы, показателей социальной сферы и уровня жизни, труда и занятости населения РФ, показателей внешнеэкономической деятельности, научных исследований и инноваций, инвестиций.
В настоящей работе рассматриваются результаты исследований показателей инвестиций, в ходе которых получен прогноз на 2013 — 2015 годы. В блоке инвестиций рассматривались разделы показателей инвестиций, наблюдаемые Росстатом РФ:
• Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования;
• Инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности;
• Иностранные инвестиции в экономику России.
Прогноз показателей осуществляется по результатам расчетов регрессионных уравнений, связывающих эти показатели с показателями, являющимися выходными данными блока сценарных условий и общесистемных показателей. Для иллюстрации возможностей системы приведены результаты прогноза показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности». Регрессионное уравнение для расчета показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности» имеет вид:
Fa = а0 + а^С1_1 + + а3х FT + а^М + а5xs1 + а^4 (1)
а0 — свободный член, а1, а2, а3, а4, а5, а6 — коэффициенты регрессионного уравнения;
FCI, FCI_1 — текущее и предыдущее значения расчетного показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности»;
246
GI — текущее значение показателя «Валовое накопление»; FT — текущее значение показателя «Производство товаров»; Rref — ставка рефинансирования — сценарный показатель; s1, s4 — сезонные факторы 1 и 4 кварталов — сценарные показатели.
Рис. 1. Графики показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности»
На рис. 1 приведены графики отчетных, расчетных и прогнозных значений показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности».
Как видно из графика, в прогнозном периоде значение расчетного показателя «Инвестиции в основной капитал по организациям всех форм собственности» будет колебаться в прогнозном периоде от 1500 до 3500 млрд. руб.
Глядя на график, можно констатировать, что расчетные значения достаточно хорошо (с высокой точностью) совпадают с отчётными. Этот вывод подтверждается высокими значениями статистических характеристик:
Коэффициент детерминации — г2 = 0,882905 Критерий Дарбина-Уотсона — DW = 2,309622 F-статистика — f-stat = 3,02Е+01
Характеристики качества расчета размещены в таблице, которая содержит и показатели Т-статистики, что позволяет оценить вклад каждого фактора в расчет исследуемого показателя. Из оценки величины
247
критерия Дарбина-Уотсона следует, что расчетное значение имеет небольшую отрицательную автокорреляцию.
Программно-технологический комплекс ПТК распределённой метасистемы эконометрических моделей прогноза [3] ориентирован на возможность использования в программной платформе MS Office (Word, Excel, VBA) и в информационной среде СНС экспертами — исследователями. Открытый, блочный и модульный программно-технологический комплекс основывается на эконометрических имитационных моделях, которые представляются в виде систем регрессионных уравнений и тождеств. В регрессионных уравнениях исследуется поведение взаимозависимых переменных, отражающих поведение прогнозных показателей развития российской экономики в зависимости от сценарных показателей, являющихся экзогенными по отношению к показателям системы моделей. Основное преимущество предлагаемого подхода — это оперативная возможность изменения сценарных условий и практически незамедлительный расчет варианта прогноза.
Библиографический список
1. Гришин В.И., Абдикеев Н.М., Колмаков И.Б., Воронова Т. А., Тур-лак В.А., Филиппов Д.И Система расчета прогнозных показателей макроэкономики России / Финансовая аналитика. Проблемы и решения. Научно-практический и информационно-аналитический сборник / М.: Издательский дом «Финансы и кредит» №13 (37) октябрь 2010 с.2-15.
2. Китова О.В., Колмаков И.Б., Шарафутдинова А.Р. Анализ точности и качества краткосрочного прогноза показателей социально-экономического развития РФ Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова № 9 (63) 2013 с 111-119
3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа реализации, распределённой мета системы эконометрических моделей прогноза» Заявка № 2013615488 Дата поступления 27 июня 2013 г Зарегистрировано в реестре программ № 2013617339 9.08.2013 г. /Авторы — правообладатели Колмаков И.Б., Китова О.В., Потапов С.В.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Верификатор_2013 — анализ качества и точности эконометриче-ского прогноза показателей экономики РФ» Заявка № 2013610893
248
Дата поступления 30 января 2013 г. Зарегистрировано в реестре программ №2013613234 28 марта 2013 г /Авторы — правообладатели Ганжа А.В., Колмаков И.Б., Потапов С.В. 5. Свидетельство о государственной регистрации базы данных «База данных регрессионных уравнений для прогнозирования показателей уровня жизни, труда и занятости населения РФ» Заявка № 2013620421 Дата поступления 17 апреля 2013 г. Зарегистрировано в Реестре баз данных 30 мая 2013 г. № 2013620666/ Авторы — правообладатели Колмаков И.Б., Потапов С.В., Савинова В.М., Стамболишвили Д.А.
Контактная информация
Китова О.В.: тел. + 7 (499) 237-85-20; e-mail: olga.kitova@mail.ru Колмаков И.Б.: тел. +7 (926) 202-91-08; e-mail: kolibor@rambler.ru Пеньков И.А.: тел. + 7 (916) 803-53-50; e-mail: i.job.penkov@gmail.com
Contact links:
Kitova O.V: tel. + 7 (499) 237-85-20; e-mail: olga.kitova@mail.ru Kolmakov I.: tel. + 7 (926) 202-91-08; e-mail: kolibor@rambler.ru Penkov I.A.: tel. + 7 (916) 803-53-50; e-mail: i.job.penkov@gmail.com
249
