Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Прогнозирование и стратегическое планирование в России 14
1.1 Международный опыт стратегического планирования 14
1.2 Отечественный опыт стратегического планирования. Цели и задачи 29
1.3 Место прогнозирования в планировании. Прогноз как стадия стратегического планирования 36
1.4 Точность прогнозирования, проблемы и пути повышения 45
Глава 2 Исследование моделей статистического прогнозирования 68
2.1 Современные методы прогнозирования экономических показателей 68
2.2 Объединение прогнозов как эффективный способ повышения точности прогнозирования 82
2.3 Совершенствование методов объединения прогнозов 107
2.4 Применение объединения прогнозов с использованием экспертной информации 120
2.5 Методика повышения точности прогнозирования на основе объединения прогнозов 133
Глава 3 Применение статистических методов прогнозирования и повышение их точности 141
3.1 Прогнозирование показателей динамики развития отдельных отраслей экономики России для целей стратегического планирования 141
3.2 Повышение точности прогнозирования путем использования объединения прогнозов 159
3.3 Применение экспертной информации для объединения прогнозов 176
3.4 Исследование качества моделей прогнозирования экономических показателей и оценка эффективности применения объединения прогнозов 189
3.5. Анализ и сравнение прогнозных результатов. Прогноз динамики по отдельным продуктам промышленного производства России 195
Заключение 212
Список литературы 215
Приложение А 231
Приложение Б 291
Приложение В 301
- Отечественный опыт стратегического планирования. Цели и задачи
- Современные методы прогнозирования экономических показателей
- Методика повышения точности прогнозирования на основе объединения прогнозов
- Анализ и сравнение прогнозных результатов. Прогноз динамики по отдельным продуктам промышленного производства России
Отечественный опыт стратегического планирования. Цели и задачи
Учитывая рассматриваемые пути развития стратегического планирования, можно сказать, что в мире с начала прошлого века сформировался огромный опыт использования индикативного и стратегического планирования, который позволил государствам сформировать национальные программы социально-экономического развития.
В России экономическое планирование было впервые применено в СССР при построении плана ГОЭЛРО – долгосрочного плана электрификации Советской России. В 1921 г. ГОЭЛРО стал первым как у нас, так и за рубежом стратегическим планом развития отдельных отраслей экономики. В нем был использован программно-целевой метод, который определял цель и методы ее достижения. При этом план ГОЭЛРО был планом развития ни одной отрасли, а сразу несколько смежных отраслей экономики, так как для его выполнения требовались значительные ресурсы и соответствующая инфраструктура.
Необходимость восстановления народного хозяйства в короткие сроки после Гражданской войны и специфика планового ведения экономического развития страны позволили широко использовать и развивать теорию стратегического планировании. После отказа от зарубежной практики регулирования экономикой, был совершен резкий поворот в сторону директивного планирования. Как отметил В.В. Косов: «Не сам план, а подход, на котором он основывался, был объявлен «буржуазным» [67] и большая часть принципов стратегического планирования в СССР была отброшена. В это время было сформировано два подхода в планировании развития государства – «генетический», основанный на экстраполяции (Н.Д. Кондратьев, В.Г. Громан, В.А. Базаров) и ««телеологический», основанный на составлении плановых целей и задач (Г.И. Кржижановский, В.Е. Мотылев, С.Г. Струмилин). Именно второй подход был взят за основу при дальнейшем планировании в СССР.
Социальное и экономическое планирование в СССР было представлено в виде планов-прогнозов социально-экономического развития на основе самых общих агрегированных показателей, что можно считать прообразом индикативного планирования. При этом долгосрочное планирование в СССР обеспечивало альтернативу в принятии решений по принципиальным структурным изменениям и модернизации экономики, а также выбор оптимальной стратегии развития.
Основным планом в СССР выступал пятилетний план развития народного хозяйства, который разрабатывался как директивный документ. Он предлагал прогноз целевых показателей, достижение которых ставилось в основу развития экономики государства. При этом пятилетние планы предполагали возможность внесения корректировок и поправок, но для этого необходимо было их утверждение в структурных органах управления и в дальнейшем на съездах КПСС. Бюрократическая блокировка изменения пятилетних планов привела к практике использования в качестве основных документов планирования в СССР директивных годовых планов [72].
Следует отметить что экономическое планирование в СССР базировалось на научных прогнозов общественных потребностей и ресурсов экономики. Весь пятилетний план фактически был большим прогнозным планом развития. Над планами различных уровней трудились большие научные коллективы и научно-исследовательские институты Госплана, ЦЭМИ РАН СССР. Кроме центральных плановых структур, существовали и союзные, и региональные структуры, которые создавали целую научную сеть по организации планирования и прогнозирования в Советском Союзе. Как отметила Д.А. Ермилина, в период с 1920 г. по 1960-е годы были заложены основы программно-целевого и директивного планирования, которые в дальнейшем послужили базисом для внедрения планирования в других странах, таких как Китай, Бразилия, Португалия и др. [63].
С конца 1960-х годов XX века в СССР повысились требования к научной обоснованности социально-экономического планирования и прогнозирования. В это время были подготовлены первые труды по социальному прогнозированию (Г.М. Добров «Прогнозирование науки и техники» (1969); И.В. Бестужев-Лада «Окно в будущее: современные проблемы социального прогнозирования» (1970); коллективные труды «Прогнозирование капиталистической экономики (1970); «Методология прогнозирования экономического развития СССР (1971) и др. [4]). В это же время широко распространяется концепция научного прогноза и «технологического прогнозирования». Однако в дальнейшем с развитием и расширением производства директивно-индикативное планирование перестало справляться со своими задачами. В 1980-х годах появилась необходимость применения непосредственно стратегического планирования в условиях разрыва плановых и фактических показателей народного хозяйства. Так, в «Основных направлениях развития народного хозяйства СССР на 1976–1980 годы» особо подчеркивается необходимость «осуществить меры по дальнейшему совершенствованию планирования. Полнее учитывать в планах общественные потребности и предусматривать их удовлетворение при наиболее эффективном использовании трудовых, материальных и финансовых ресурсов» [24]. Предполагался переход к программно-целевому планированию с широким использованием комплексных программ по наиболее важным социально-экономическим проблемам.
Фактически индикативное и директивное планирование, которое использовалось ранее, было отменено в 1991 г. после ликвидации Государственного планового комитета СССР [63]. Как отмечал С.Ю. Глазьев, важным элементом перехода к рыночной экономике был переход к программно-целевому планированию развития экономики страны. В то время был необходим отказ от директивного планирования, которое тормозило экономическое развитие страны [12].
К сожалению, с отменой директивного и индикативного планирования в России был закончен период самостоятельного развития социально-экономического планирования. В дальнейшем происходит поиск и адаптация мировой практики стратегического планирования в условиях российской экономики.
В современной России стратегическое планирование основывается на законодательном построении стратегий развития государства. На данный момент действует федеральный закон №172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» 2014 г., (последняя редакция 2017 г.), регулирующий основы стратегического развития России [44]. Кроме названного закона, Правительство России при стратегическом планировании опирается на ряд правительственных постановлений и на иные нормативно-правовые акты, в том числе на доктрины, концепции и стратегии развития. В России стратегическое планирование реализуется на двух уровнях – федеральном (в виде непосредственно стратегий социально-экономического развития всего государства) и региональном (в виде планов развития регионов). Именно на региональном уровне происходит реальная работа по стратегическому планированию и социально-экономическому прогнозированию, но только в рамках отдельных регионов.
Основным органом по определению стратегии развития России является Министерство экономического развития РФ, осуществляющее выработку и реализацию социально-экономической политики, а также определяющее пути эффективного развития экономики России и обеспечения социально-экономического прогресса. Еще одним органом, отвечающим за стратегию национальной безопасности государства, является Совет Безопасности РФ, который также принимает участие в стратегическом планировании развития страны.
Федеральный закон о стратегическом планировании определяет органы по подготовке и реализации стратегических планов и целевых программ, устанавливает необходимые нормативные акты как на федеральном уровне, так и на региональном для реализации стратегии развития России, но в целом является расплывчатым в формулировках и нечетким в определении структуры реализации стратегического планирования.
К сожалению, имея в распоряжении богатый мировой опыт стратегического планирования, существенный собственный опыт разработки научно обоснованных планов и все возможности по построению макроэкономического развития государства, в России так до конца и не создана концепция формирования стратегического планирования.
Современные методы прогнозирования экономических показателей
В условиях постоянно меняющейся политической и социально-экономической ситуации как в стране, так и в мире, основными методами прогнозирования экономических показателей являются методы, которые используют наиболее свежую информацию об исследуемых процессах, что позволяет снизить отклонение прогнозных значений от фактических. Социально-экономические процессы непрерывно меняются и адаптируются под происходящие изменения. Соответственно и модели прогнозирования, используемые для построения прогнозов экономических показателей, также должны адаптироваться к изменениям описываемых процессов.
В основном при прогнозировании экономических процессов используют адаптивные методы, которые являются удобным и гибким статистическим инструментарием для прогнозирования макроэкономических показателей [90]. Они позволяют без больших затрат времени и средств получать прогнозы, которые будут подстраиваться под изменения процессов прогнозирования. Но адаптивные методы улавливают только общую тенденцию развития процесса и могут иметь низкую точность прогнозирования. Кроме того, эти методы хорошо подходят для дальнейшего объединения полученных результатов в общий прогноз для целей повышения точности прогнозирования.
При адаптивном прогнозировании используется гипотеза о том, что сформировавшаяся тенденция исследуемого экономического явления не изменится и в будущем. Это позволяет предсказывать и учитывать общую тенденцию развития экономического явления при прогнозировании. Адаптивные методы способны оперативно реагировать на изменения в исследуемом процессе, что дает возможность выстраивать более точные прогнозы по сравнению с другими методами прогнозирования, используемых в экономике.
Целью адаптивных методов прогнозирования является построение саморегулируемых моделей, которые могут учитывать условия, изменяющиеся во времени, правильно использовать информацию, заключающуюся в различных членах временной последовательности, в частности в поздних значениях построенного временного ряда, и использовать тенденцию, заложенную в последних значениях данной временной последовательности. В связи с этим адаптивные модели прогнозирования хорошо подходят для краткосрочного прогнозирования [33, 31, 39].
Насколько быстро адаптационная модель сможет среагировать на изменения в динамике рассматриваемого процесса зависит от параметра адаптации модели. Такой параметр может быть определен эмпирически на основе используемых данных или аналитически рассчитан, быть предложен экспертным путем или же определен методом проб и ошибок на основе расчетных результатов. Параметр адаптации должен быть определен так, чтобы модель могла адекватно отражать тенденцию развития исследуемого процесса и при этом не допускать отклонений от случайных колебаний временного ряда. Что определяет его оптимальность для используемой модели прогнозирования. В качестве основного критерия оптимальности для параметра адаптации чаще всего выбирают минимальную среднеквадратическую ошибку прогноза, т.е. если среднеквадратическая ошибка полученного прогноза минимальна, выбранный параметр адаптации оптимально подходит для выбранной модели прогнозирования и обеспечивает реальное отображение изменений в динамике исследуемого экономического процесса. Наиболее простой метод адаптивного прогнозирования – метод скользящей средней, параметром адаптации которого является количество прошлых значений исследуемого процесса, используемых для усреднения.
Метод скользящего среднего является хорошей моделью прогнозирования для процессов, динамика которых не подвержена сильным колебаниям. В этом случае скользящее среднее успевает фиксировать возможные изменения в динамике исследуемого временного ряда. В случае же сильных колебаний, данный метод будет искажать результаты как в точках колебания так и в последующих после этого точках, поскольку будет учитывать данные колебания при усреднении, что ухудшает точность полученных прогнозных результатов для временных рядов с колеблющейся динамикой.
Кроме того, параметры моделей сглаживания являются постоянными в течение всего рассматриваемого ретропрогнозного периода, что также не позволяет вовремя фиксировать изменения в динамике ряда, хотя на практике экономические процессы достаточно часто меняют свою тенденцию. Причем такие изменения могут быть достаточно резкими, и модели сглаживания не смогут быстро подстроиться под новую тенденцию процесса. Отставание в учете изменений скажется на дальнейшей точности используемого метода и потребует вмешательства исследователя в модель с целью корректировки параметров. Но такая корректировка уже будет на поздних этапах прогнозирования, что существенно ухудшает точность методов.
В связи с этим на практике достаточно часто используют весьма эффективный метод адаптивного прогнозирования – экспоненциальное сглаживание, предложенное Р. Брауном [37]. Модификации этого метода привели к появлению целого ряда различных адаптивных моделей.
Основным достоинством метода экспоненциального сглаживания является то, что метод взвешивает исходный ряд, описывающий экономический процесс и придает больший вес последним значениям. Это дает возможность
Сущность метода экспоненциального сглаживания состоит в том, что временной ряд сглаживается с помощью метода взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Такая средняя может служить для оценки и текущей коррекции математического ожидания процесса. Взвешенная скользящая средняя с экспоненциально распределенными весами характеризует значение процесса на конце интервала сглаживания, являясь средней характеристикой последних уровней временного ряда. Именно это свойство используется при прогнозировании. Исходя из существующей инерции экономических процессов, вследствие чего процесс в прогнозируемом периоде протекает примерно в тех же условиях, что и в анализируемом периоде, такая взвешенная скользящая средняя может быть действенным инструментом для разработки прогнозов [37].
При построении прогнозных моделей с помощью метода экспоненциального сглаживания главной проблемой является выбор оптимального параметра сглаживания . На основании данного параметра будет происходить адаптация метода к изменению временного ряда, описывающего экономический процесс. Очевидно, что при различных значениях модель прогнозирования будет давать различные результаты, что скажется на ее точности. Чем ближе к единице, тем меньше последних значений временного ряда учитывается при экспоненциальном сглаживании, и наоборот, чем ближе к нулю, тем в большей степени будут учитываться прошлые значения ряда.
Основное направление в улучшении точности как модели экспоненциального сглаживания, так и в принципе некоторых других адаптационных моделей прогнозирования, является построение контрольного сигнала (индикатора), который оповещал бы исследователя о значительных отклонениях при адаптации модели к изменениям экономического процесса. При построении такого индикатора необходимо учитывать практическое противоречие, с одной стороны, искомый индикатор должен быть достаточно чувствительным к изменениям в тенденции исследуемого процесса, а с другой — он не должен реагировать на случайные колебания, которые отрицательно сказываются на точности прогнозирования. Р. Браун предложил в качестве такого сигнала использовать следящий контрольный сигнал (трекинг-сигнал) [40]. Его значение определяется как отношение сумм ошибок прогнозирования и их сглаженного абсолютного значения (27)
Методика повышения точности прогнозирования на основе объединения прогнозов
Необходимость использования объединения прогнозов для повышения точности экономического прогнозирования требует разработки методики применения объединения прогнозов, в частности, для использования объединения для целей стратегического планирования.
В ходе рассмотрения различных методов объединения прогнозов и их применения на практике были разработаны компоненты такой методики. Можно выделить шесть основных пунктов применения объединения прогнозов.
1. Определение числа частных методов прогнозирования. Первым этапом при объединении прогнозов является определение максимального числа частных методов прогнозирования, которые будут использоваться при объединении. Для объединения прогнозов нередко используют только два частных метода прогнозирования. Но на практике было установлено [123], что наибольшее повышение точности прогнозирования будет достигаться при объединении не более пяти частных методов прогнозирования. Последующее увеличение числа частных прогнозов не только не приведет к повышению точности объединенного прогноза, но может и ухудшить ее.
2. Выбор частных методов прогнозирования. Частные методы прогнозирования, результаты которых будут использоваться при объединении прогнозов, также играют важную роль. Для максимального повышения точности прогнозирования при объединении прогнозов, необходимо чтобы объединение основывалось на как можно большем массиве информации об изучаемом процессе. Это достигается посредством применения разносторонних методов прогнозирования. При этом точность используемых методов прогнозирования не играет решающей роли, поскольку даже самый неточный метод прогнозирования может включать часть информации о процессе, которая также может положительно повлиять на точность прогнозирования при объединении. В качестве оптимального выбора частных методов прогнозирования можно использовать следующие рассмотренные выше методы:
метод гармонических весов (MGV);
метод экспоненциального сглаживания (MEKS);
метод экспоненциального сглаживания с трекинг-сигналом (MAEKS);
модель Бокса-Дженкинса (АШМА).
Эти методы достаточно часто применяются для прогнозирования многих экономических показателей, они используют в своем построении различную информацию об исследуемом процессе.
После определения индивидуальных прогнозов по частным моделям прогнозирования необходимо определить весовые коэффициенты, с которыми данные прогнозы будут входить в объединение. Для этого необходимо определиться с формой и методом объединения.
3. Выбор формы объединения прогнозов. Чрезвычайно важной проблемой при объединении прогнозов является выбор формы, при которой индивидуальные прогнозы будут объединяться в единый прогноз. Как было отмечено ранее в данной главе исследования, наиболее часто на практике используется линейная форма объединения прогнозов, хотя она и не является единственной (76):
4. Выбор метода объединения прогнозов. Как было отмечено выше, на сегодняшний день существует множество методов для объединения прогнозов. Все они прежде всего касаются определения весовых коэффициентов, с которыми индивидуальные прогнозы будут включаться в объединенный прогноз. От удачного выбора того или иного метода объединения прогнозов будет зависеть и повышение точности прогнозирования. Но не все методы объединения прогнозов могут привести к повышению точности прогнозирования. Кроме того, необходимо учитывать ограничения, которые накладываются на весовые коэффициенты. Некоторые методы не учитывают эти ограничения, что также может сказаться на точности прогнозирования.
Основными ограничениями, которые должны учитываться при объединении прогнозов, являются:
1) положительность весовых коэффициентов с которыми частные прогнозы включаются в объединение;
2) сумма весовых коэффициентов должна равняться единице.
Иногда в качестве дополнительного условия также при линейной форме объединения рассматривают использование постоянного коэффициента. Но необходимость его использования на сегодняшний момент не доказана.
Таким образом, общую форму объединения прогноза можно определить, так (77):
Следует отметить, что при объединении прогнозов не обязательно использовать сложные методы нахождения весовых коэффициентов. Если простое усреднение может дать необходимую для исследователя прибавку в точности прогнозирования, то достаточно остановиться именно на данном методе объединения прогнозов. Из этого следует, что при построении весовых коэффициентов и объединении прогнозов нет универсального подхода. В то же время существуют методы, которые в большинстве случаев гарантированно могут повысить точность прогнозирования. Поэтому на практике необходимо в первую очередь использовать именно эти методы при объединении. Но может случиться, что примененные методы не принесли необходимого повышения точности прогнозирования. В этом случае следует попробовать другие подходы.
В случае, если при объединении прогнозов все индивидуальные прогнозы примерно одинаковы по точности, то прежде всего следует использовать простое усреднение индивидуальных прогнозов. Если полученной точности недостаточно или же если есть хотя бы один индивидуальный прогноз, который является наиболее точным по сравнению с остальными используемыми прогнозами, то необходимо применение более сложных методов объединения прогнозов.
При практическом использовании методов объединения прогнозов и их сравнения с частными методами прогнозирования и между собой было установлено, что наиболее точным методом объединения прогнозов в большинстве случаев является, второй метод (В-метод) Грейнджера и Раманатхана, рассчитываемый по следующим формулам (78, 79)
Анализ и сравнение прогнозных результатов. Прогноз динамики по отдельным продуктам промышленного производства России
При дальнейшем анализе результатов прогнозирования были рассмотрены наиболее точные модели прогнозирования – модели объединения прогнозов, построенные по второму и третьему методу Грейнджера и Раманатхана, и модель, построенная при последовательном объединении прогнозов. Для сравнения полученных результатов дополнительно была рассмотрена частная модель прогнозирования, построенная по методу гармонических весов.
Электроэнергия. На рисунке 14 представлены фактические значения производства электроэнергии, а также значения по полученным прогнозным моделям (ретропрогноз и прогноз, полученные по рассматриваемым моделям), в период с 2000 по 2023 г.
По производству электроэнергии по данным ретропрогноза можно сделать вывод, что рассматриваемые модели прогнозирования достаточно четко описывают динамику производства. Расхождения в данных являются незначительными. Значительное отклонение наблюдается только при резком изменении траектории динамики изучаемого процесса, связанного с кризисными событиями 2008 г. В целом, результаты прогноза показывают стабильное увеличение производства, которое составит порядка 1161 млрд кВт ч. к 2023 г.
Проведем дополнительное сравнение с прогнозами, публикуемыми МЭР. Эти прогнозы представлены в «Прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года» [43], который был опубликован в 2018 г. и является наиболее актуальным прогнозом как по отдельным продуктам промышленного производства России, так и по отдельным отраслям промышленности.
Поскольку МЭР дает прогнозы в виде динамики в процентах, то в таблице 47 приведена динамика по прогнозам производства электроэнергии полученная, по описанным выше моделям прогнозирования. Отдельно были выделены модели объединения прогнозов, построенные по второму и третьему методу Грейнджера и Раманатхана и с использованием последовательного объединения, а также модель, построенная по методу гармонических весов. В названной выше таблице также приведена прогнозируемая МЭР динамика производства электроэнергии в 2018–2021 гг., и прогноз динамики по всем рассматриваемым в диссертационной работе временным рядам отдельных товаров промышленного производства.
Как можно отметить, прогнозируемая динамика производства электроэнергии по объединенным прогнозам, достаточно близка по своим значениям ко всем рассмотренным прогнозным методам. Он довольно существенно отличается от прогноза МЭР на 2020 г. В 2018, 2019 и 2021 гг. динамика по прогнозным моделям близка динамике прогноза МЭР. Модель же, построенная по методу MGV, дает результаты, которые выше, чем у остальных моделей, но ближе к прогнозам МЭР.
Добыча угля. Для добычи угля ситуация схожа с производством электроэнергии. На рисунке 15 представлена прогнозируемая динамика добычи угля в млн т.
После достаточно быстрого увеличения добычи с 2019 г. по прогнозным данным добыча угля будет замедляться, что в целом продолжает общую динамику за последние несколько десятилетий. Как и для производства электроэнергии, существенные отклонения прогнозных значений наблюдались в 2008 и 2009 гг. В таблице 48 также приводится сравнение полученных прогнозных результатов с прогнозами, опубликованными МЭР.
Прогнозы МЭР, как и полученные прогнозные результаты, показывают дальнейшее снижение динамики добычи угля, хотя, по их прогнозам, снижение предполагается больше, чем было получено при нашем прогнозировании. Существенные различия в результатах наблюдаются в 2019 и 2020 гг., так как, по нашим прогнозам, динамика будет стабильной, а по прогнозам МЭР она будет иметь в этот период скачкообразный характер.
По нашим прогнозам, объемы добычи нефть будут постоянно возрастать. Данная тенденция наблюдается с 2004 г., фактические же данные показывают сильный скачок в добыче в 2017–218 гг., но предположительно фактическая динамика добычи будет соответствовать прогнозным данным.
В таблице 49 представлено сравнение полученных результатов с прогнозами МЭР.
Сравнивая результаты, можно отметить, что прогнозы, полученные по модели MVG, показывают замедление в динамике прироста добычи, в то время как остальные сравниваемые модели прогнозируют незначительное, но ее увеличение. Прогноз же МЭР предполагает значительное снижение объемов добычи и ее отрицательную динамику, что сильно расходится с нашими прогнозами.
Добыча газа. Достаточно интересные результаты были получены при прогнозировании добычи газа в млрд куб. м., которые представлены на рисунке 17.
С 2006 г. фактическая динамика добычи газа имеет тенденцию резкого изменения в сторону как увеличения, так и уменьшения. Прогнозные же результаты достаточно точно повторяют такие скачки, хотя в пиковые моменты «сглаживают» динамику добычи. Как и ранее, прогнозируемая динамика добычи газа имеет линейную тенденцию, предполагается довольно существенный рост по сравнению с прошлыми значениями.
В таблице 50 приводится сравнение полученных прогнозных результатов с прогнозами МЭР.
Прогнозные результаты добычи газа показывают первоначальный резкий прирост с его замедлением в будущем. Прогнозы же МЭР свидетельствуют о продолжившейся скачкообразной динамике.
Производство стали, по полученным прогнозам, в отличие от прошлых рассмотренных временных рядов будет иметь тенденцию к снижению – рисунок 18.