Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Подходы к построению моделей макроэкономических процессов 12
1.1. Сценарный подход к прогнозированию социально-экономического развития 12
1.2. Применение экономико-математических методов для формирования моделей на макроуровне 19
1.3. Информационное обеспечение 30
Глава 2. Комплекс интегрированных моделей
Прогнозирования макроэкономических процессов 37
2.1. Модель реального сектора 39
2.2 Модель баланса доходов/расходов и занятости населения 47
2.3. Модель платежного баланса 53
2.4. Модель формирования и распределения федерального бюджета 63
2.5. Модель индексов цен и монетарных показателей 71
Глава 3. Пример реализации интегрированного комплекса моделей 79
3.1. Программная реализация комплекса моделей 79
3.2. Оценка адекватности и устойчивости модельного комплекса 84
3.3. Примеры построения сценариев экономического развития на среднесрочную перспективу 89
Заключение 100
Библиографический список
- Применение экономико-математических методов для формирования моделей на макроуровне
- Информационное обеспечение
- Модель баланса доходов/расходов и занятости населения
- Оценка адекватности и устойчивости модельного комплекса
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Проблемы математического моделирования макроэкономических процессов России в современных условиях приобретают особое значение. Это связано, прежде всего, с необходимостью качественного совершенствования анализа ситуаций и подготовки адекватных управленческих решений органов государственного управления, таких как Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации, Центральный банк Российской Федерации, Министерство финансов Российской Федерации, Счетная палата Российской Федерации, Федеральная служба по тарифам, а также для крупных корпораций. Существенная усложненность процессов принятия решений обусловлено сжатостью сроков реагирования организаций на изменяющуюся экономическую ситуацию, при этом требуется оперативно сформировать комплекс мер по стабилизации социально-экономической ситуации. Кроме того, при прогнозировании макроэкономического развития необходимо учитывать множество сценарных и управляющих параметров в области бюджетной, налоговой, инвестиционной, социальной политики. [18,19,29]
Важным фактором эффективного анализа и моделирования макроэкономического развития является применение специализированных информационно-аналитических средств, обеспечивающих возможность решения широкого круга взаимосвязанных задач исследования и прогнозирования экономической ситуации.
Решение проблемы повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от наличия полной и достоверной информации. При этом, решение задач макроэкономического анализа и прогнозирования должно основываться на показателях, сформированных на единых методологических принципах. Таким образом, разнообразие, сложность и масштабность задач, решаемых на макроэкономическом уровне, требуют комплексного применения экономико-математических моделей и
новейших информационных технологий. [35,60,69,70]
Все вышесказанное обусловливает актуальность настоящего диссертационного исследования, связанного с разработкой интегрированного комплекса сценарных макроэкономических моделей, основанного на официальной статистике и реализованного на базе современных программных продуктах.
Степень разработанности проблемы. Теоретические и
методологические вопросы макроэкономического моделирования
рассмотрены в работах отечественных авторов: А.Г. Гранберга [23,24,26,28], Ф.Н. Клоцвога [44,44], В.Л. Макарова [69,70,64,71,72], Ю.В. Яременко [76,107,108], А.И. Анчишкина [9,76]. Разработке общих и специальных подходов к моделированию отдельных секторов экономики посвящены труды И.С. Матлина [49], Э.Б. Ершова [38,39], Е.Г. Ясина [109], Е.Т. Гайдара [21,83]. Прикладные проблемы прогнозирования рассмотрены в работах А.Р. Белоусова [16,17,18,19], Е.Т. Гурвича [29,30,31,33], Е.Е. Гаврил енкова [79], М.Н. Узякова [93,94] и др.
Большое внимание вопросам макроэкономического прогнозирования уделяется в исследованиях, проводимых при участии международных регулирующих органов и правительств других стран: Мирового банка, Международного Валютного Фонда и др. Среди работ зарубежных экономистов следует назвать исследования Lawrence R. Klein [121,123,124,125], Clopper Almon [113], Jay W. Forrester [98], Irving Fisher [98], Paul A. Samuelson [86], Gerard Debreu [116], Michael P. Clements [114], D.F.Hendry [114].
Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования макроэкономических показателей. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно. Отсутствуют интегрированные разработки, включающие экономико-математические модели и информационные базы,
необходимые для формирования прогнозов и выработки управленческих решений на макроэкономическом уровне.
Математические методы используются, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов экономического развития. Для решения определенных задач формируются локальные модели, которые не охватывают всего набора макроэкономических факторов. При этом рассматриваемые в различных источниках модели социально-экономического развития Российской Федерации зачастую не опираются на официальную статистическую информацию, требуют значительного числа экзогенно задаваемых параметров и, соответственно, не позволяют адекватно рассчитать основные макроэкономические показатели.
Кроме того, поскольку российская статистика не имеет достаточно продолжительных рядов экономических показателей на бескризисном временном интервале, необходимо в современных исследованиях предъявлять особые требования к выбору эффективных экономико-математических методов с целью формирования среднесрочных прогнозов макроэкономических показателей. [57,59,62]
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является построение комплекса математических моделей макроэкономического развития России, предназначенного для формирования среднесрочных прогнозов.
В соответствии с заданной целью поставлены следующие задачи:
провести сравнительный анализ методов моделирования макроэкономических процессов;
сформировать базу данных по показателям, необходимым для построения комплекса моделей макроэкономических процессов;
разработать модели, комплексно отражающие макроэкономические процессы в России, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия правительства;
— провести идентификацию, верификацию и сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей.
Объект диссертационного исследования. Объектом исследования являются макроэкономические процессы в Российской Федерации.
Предмет исследования. Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу.
Теоретическая и методологическая основа исследования.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономического и финансового развития на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономико-математического моделирования, в том числе эконометрические и статистические методы, методы ситуационного анализа и прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP).
Информационная база исследования. Информационной базой
исследования служат официальные данные Росстата, Банка России и
Министерства финансов Российской Федерации. Данные других ведомств
используются для детализации и уточнения отдельных блоков моделей. В
качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры
сценарных условий социально-экономического развития России на
среднесрочную перспективу, разрабатываемые Министерством
экономического развития и торговли Российской Федерации, а также
важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономики. Для идентификации моделей используются квартальные данные с I квартала 1995 по II квартал 2006.
Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
1.3. Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности.
1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов;
2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан комплекс моделей, интегрированный с базой данных официальной статистики и реализованный с использованием современных информационных технологий, позволяющий получать прогнозные оценки основных макроэкономических показателей России на среднесрочную перспективу.
Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и
полученные лично автором:
— Разработаны спецификации моделей секторов экономики (сектора
домашних хозяйств, реального сектора, государственного сектора,
денежно-кредитного сектора, внешнего сектора), которые отличаются
от существующих тем, что позволяют комплексно моделировать
макроэкономическую динамику, а также проводить анализ возможных результатов применения управляющих воздействий, относящихся к налогово-бюджетной, денежно-кредитной, инвестиционной, тарифной и др. политикам.
Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и в автоматическом режиме позволяет актуализировать данные, осуществлять мониторинг и анализ макроэкономических показателей.
Разработаны алгоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса, которые в отличие от существующих, ориентированы на официальную статистику.
Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей, позволяющие выявлять степень несогласованности заданных значений экзогенных переменных и проводить их корректировку.
Разработана программно-инструментальная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей; реализующая возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов; включающая в себя алгоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов.
Практическое значение диссертационного исследования. Практическое значение исследования определяется тем, что предлагаемые в диссертационной работе модели и программные разработки использованы при создании:
— комплекса функциональных подсистем «Анализ и прогнозирование
социально-экономического развития Российской Федерации» в
Департаменте исследований и информации Центрального банка Российской Федерации;
программно-инструментальных средств и базы данных комплекса сценарного прогнозирования, объединяющего системы моделей различного уровня и горизонта Департамента макроэкономического прогнозирования Министерства экономического развития и торговли;
комплекса моделей для Ситуационного центра Счетной палаты Российской Федерации;
подсистемы математического моделирования с целью проведения прогнозно-аналитических расчетов влияния регулируемых тарифов (цен) субъектов естественных монополий на социально-экономическое развитие отраслей и регионов Российской Федерации для Федеральной службы по тарифам.
Апробация результатов исследования. Основные положения работы докладывались на 11 Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления - 2006» (Москва ноябрь 2006), Всероссийской научно-практическая конференции «Методы обоснования перспектив развития регионов» (Москва, май 2004), VI Международном конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, сентябрь 2004), II и III Межрегиональной научно-практической конференции «Повышение роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности. Управление бизнес процессами в Банке России и кредитных организациях» (Уфа, январь 2005; январь 2006гг.), научно-практической конференции «Информационно-аналитические системы и средства поддержки организационного управления» (Москва, декабрь 2002).
Основные результаты исследования внедрены в 2002-2006 гг. в Банке России, Министерстве экономического развития и торговли Российской Федерации, Счетной плате Российской Федерации, Федеральной тарифной службы Российской Федерации. В рамках указанных проектов автор выступал в качестве руководителя от разработчика Систем - компании «ПРОГНОЗ».
Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам №2002611867 от 01.11.2002 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс анализа и прогнозирования развития отраслей хозяйственного комплекса (Прогноз-Отрасль)».
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 работ (в соавторстве - 9) общим объемом 3 п.л.
Объем и структура диссертации. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, иллюстрирована 2 таблицами и 15 рисунками. Библиографический список содержит 128 наименований литературных источников, в том числе 109 отечественных, 19 зарубежных.
Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована научная новизна, приведены цель и задачи исследования, перечислены наиболее существенные результаты, дана общая характеристика работы.
В первой главе «Подходы к построению моделей макроэкономических процессов» рассмотрены возможности применения сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу. Проведен сравнительный анализ экономико-математических методов, применяемых для формирования моделей на макроуровне. Определены основные источники официальной информации, необходимой для анализа и прогнозирования макроэкономических процессов.
Во второй главе «Комплекс интегрированных моделей прогнозирования макроэкономических процессов» разработаны спецификации комплекса моделей, в том числе модель реального сектора, модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель платежного баланса, модель исполнения федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей. Определены основные сценарные переменные: переменные, отражающие параметры развития мировой экономики, и переменные,
отражающие параметры налогово-бюджетной политики, инвестиционной политики, денежно-кредитной политики и других регулирующих воздействий со стороны правительства.
В третьей главе «Пример реализации интегрированного комплекса моделей» определены способы проверки адекватности и устойчивости модельного комплекса, приведены результаты идентификации и прогнозных расчетов комплекса моделей, дано описание программной реализации базы данных по макроэкономическим показателям и комплекса моделей.
В заключении приведены основные выводы, оценено практическое значение и даны предложения по дальнейшему развитию комплекса моделей.
Применение экономико-математических методов для формирования моделей на макроуровне
Решение указанных выше сложных, многоаспектных проблем сегодня невозможно без применения широкого спектра математических методов и моделей. Модельный аппарат в первую очередь должен быть ориентирован на обеспечение аналитической поддержки принятия решений по крупномасштабным стратегическим проблемам управления социально-экономическим развитием страны и регионов, а также в кризисных ситуациях. [20,21,22,24,76]
Подсистема моделирования и прогнозирования представляет комплекс логически, информационно и алгоритмически связанных моделей, отражающих экономические, социальные, демографические, финансовые, технологические процессы на макро уровне в их объективно существующем единстве. Только во взаимосвязи всех моделей системы обеспечивается комплексное решение задач прогнозирования.
Комплекс моделей строится с учетом общих методологических принципов. Это принципы развития, единства, относительной автономности, соответствия и адаптации [98].
Принцип развития требует постоянного совершенствования системы моделей, включения в ее состав новых моделей, использование которых становится необходимым и возможным по мере общего совершенствования методологии управления и прогнозирования. Развитие системы моделей требует соответствующего развития информационного и математического обеспечения прогнозных расчетов.
Принцип единства означает представление всего комплекса экономико-математических моделей в единой структуре взаимосвязанных блоков. Существенным требованием является общность методологического подхода к построению однотипных моделей, используемых для разных сфер экономики.
Важнейшим условием выступает единство математического обеспечения системы.
Принцип относительной автономности предусматривает возможность выделения из общей системы моделей относительно самостоятельных частей, которые можно разрабатывать и внедрять, не ожидая полного завершения работ по всей системе моделей. Этот принцип позволяет разрабатывать локальные системы прогнозных расчетов по конкретным показателям.
Принципы соответствия и адаптации в системе экономико-математических моделей означают соответствие системы моделей сложившимся уровням управления. Модели для каждого уровня отличаются степенью детализации отражаемых процессов. Учитывая совершенствование организационной структуры управления и методологии прогнозирования, необходимо, чтобы система моделей адаптировалась к изменяющимся условиям, что означает реализацию принципа соответствия.
Кроме рассмотренных общеметодологических принципов, выделяют ряд специфических принципов, имеющих важное значение для построения комплекса моделей. Это такие принципы, как принцип ориентации на выходные показатели, принцип необходимого разнообразия, принцип взаимного дополнения групп моделей, принцип увязки моделей.
Принцип ориентации на выходные показатели означает, что система моделей и решение с ее помощью задач должна обеспечить получение прогнозов контролируемых показателей. Это условие влияет на степень детализации моделей, на разрабатываемые алгоритмы и программы расчетов и в значительной мере на состав входной информации.
Принцип необходимого разнообразия состоит в том, что для адекватного отражения объективных процессов в состав системы моделей следует включать разнообразные модели, в том числе реализующие методы математической статистики и математического программирования, межотраслевого баланса, сетевые и имитационные модели. Выбор математического аппарата для построения и реализации моделей должен определяться особенностью моделируемого процесса и возможностями программного и технического обеспечения расчетов.
Принцип взаимного дополнения групп моделей заключается в том, что для каждого из основных блоков системы моделей целесообразно выделять три взаимодополняющие группы моделей, имеющие специфическое направление. Модели первой группы предназначены для прогнозирования состояния ресурсов и ряда отправных показателей прогнозирования. Модели этой подготовительной группы предназначены для обеспечения входной информацией расчета основных прогнозных показателей. Вторая основная группа моделей включает модели для проведения основных оптимизационных и балансовых расчетов, для увязки прогнозных показателей производства, распределения товаров и услуг, а также показателей, характеризующих объемы и направленность финансовых потоков. Модели этой группы обеспечивают выход на основные прогнозные показатели. Модели третьей группы предназначены для дополнительных расчетов, обеспечивающих более детальное представление определенных показателей.
Информационное обеспечение
Решение проблемы повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от наличия полной и достоверной информации. Достижение доступности и достоверности информации представляет собой серьезную проблему и часто приводит к необходимости вынужденного сужения круга выделяемых при моделировании показателей. [57,60,64,67,92]
К основным требованиям, предъявляемым к используемой информационной базе, относятся: — достоверность количественных характеристик используемых показателей; — комплексность предоставляемой информации, подразумевающая достаточно полные характеристики основных сфер экономики; — системность предоставляемой информации, предполагающая возможность взаимной увязки показателей различных информационных блоков и уровней между собой; — сопоставимость, то есть непротиворечивость количественных характеристик различных индикаторов между собой.
При решении задачи макроэкономического анализа и прогнозирования возникает проблема согласования методологических принципов классификации показателей в различных областях экономики, которые исторически развивались независимо друг от друга. Требование такого согласования продиктовано следующими потребностями экономического анализа: — необходимостью сравнения деятельности хозяйствующих субъектов в различных секторах одной экономики; — необходимостью сравнения результатов экономической деятельности разных стран.
В международной статистической системе объектом учета выступает институциональная единица. Статистические показатели отражают агрегированные данные об экономической деятельности группы институциональных единиц.
Основными источниками отчетной информации, необходимой для решения макроэкономических задач в России и отвечающей вышеприведенным требованиям, являются следующие организации: — Федеральная служба государственной статистики; — Центральный банк Российской Федерации; Динамичность развития экономики и повышения ее эффективности требуют совершенствования методов управления. Одним из важнейших условий повышения качества управленческих решений на макроэкономическом уровне является разработка комплекса экономико-математических моделей [64,69,98].
Сущность комплекса моделей состоит в изучении экономики как сложной динамической системы, состоящей из множества функционирующих во взаимодействии элементов. При этом изменения, происходящие хотя бы с одним элементом, отражаются на эффективности в целом всей экономики.
Комплекс моделей предназначен для получения прогнозных оценок на среднесрочную перспективу с шагом в 1 квартал (обычно, при проведении расчетов, горизонт прогнозирования не превышает 3 года). Модель включает около 300 уравнений, из них порядка 180 - эконометрического и 120 -балансового типов.
В комплекс входят следующие модели: — Модель реального сектора; — Модель баланса доходов/расходов и занятости населения; — Модель платежного баланса; — Модель федерального бюджета; — Модель индексов цен и монетарных показателей.
Модель баланса доходов/расходов и занятости населения
В модели производится расчет численности экономически активного населения, численности занятого и безработного населения, а также элементов баланса доходов и расходов населения в соответствии с разбивкой, применяемой Росстатом.
При моделировании численности экономически активного населения принимается гипотеза о сохранении имеющих место тенденций в среднесрочной перспективе. Для построения прогнозов численности экономически активного населения используется авторегрессионая модель.
Численность занятых прогнозируется путем использования регрессионного уравнения, в качестве факторов у которого выступают: численность занятых с запаздыванием (характеризует устоявшийся уровень безработицы) и валовой внутренний продукт как фактор спроса на рабочую силу. Численность безработных рассчитывается как разница между экономически активным и занятым населением. Zan[t] = 0,88 Zan[t-l] + 0,02 VVP_dn_pr[t] + l,18521 DQ2[t] + 51,63 (20) (R2=0,81; DW=1,72; Fstat=37,6), где Zan - Занятые, млн. чел. VVP_dfl_pr - Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд. руб.; DQ2 — вспомогательная (dummy) переменная, принимающая значение 1 в у 2 квартале каждого года и 0 в другие кварталы.
Доходы населения в модели разделены на четыре компоненты: оплата труда, включая скрытую заработную плату, доходы от предпринимательства, доходы от собственности и социальные трансферты. Укрупненная схема расчета баланса доходов и расходов населения приведена на рис. 3.
Оплата труда, включая скрытую заработную плату, рассчитывается регрессией, факторами которой являются: валовой внутренний продукт (определяет динамику оплаты труда в целом) и расходы федерального бюджета (определяет возможности бюджета по увеличению заработной платы работников бюджетной сферы). OplTr_tp[t] = 0,29 VVP_dfl_tp[t] - 15,64 DQ3[t] + (21) 0,24 EXP_GOV_dfl[t] + +1,37 (R2=0,94; DW=1,59; Fstat=93,ll), где OplTrJp - Прирост дефлированной оплаты труда, включая скрытую заработную плату, млрд. руб.; VVP_dfljp - Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд. руб.; EXP_GOV_dfl - Прирост дефлированных расходов федерального бюджета, млрд. руб.
Доходы от предпринимательства прогнозируются при помощи регрессионного уравнения в зависимости от динамики валового внутреннего продукта как фактора, характеризующего общее состояние экономики. Income_by[t] = - 9,05 DlQ01[t] + 0,06 WP_dfl_tp[t] - 8,16 DlQ99[t] - (22) 9,50 D3Q98[t] + 0,94 (R2=0,68; DW=2,18; Fstat=12,51), где Income_by - Прирост дефлированных доходов от предпринимательства, млрд. руб.; VVP_dfl_tp — Прирост дефлированного ВВП в рыночных ценах, млрд. руб.
Доходы от собственности прогнозируются линейной регрессией, факторами в которой выступают доходы от собственности с запаздыванием и прирост (уменьшение) сбережений во вкладах, ценных бумагах, изменение задолженности по кредитам, приобретение недвижимости, покупка валюты. DohSobstroc[t] - 0,05 ST_UR_dfl[t] + 0,03 VVP_dfl[t] + 2,04 DQ4[t] - (23) 0,92 ExchRate[t] +33,37 (R2=0,85973; DW=0,46995; Fstat=36,7735), где DohSobstroc - Дефлироваиные доходы от собственности, е млрд. руб.; STJUR_dfl - Депозитная ставка, %, по вкладам со сроком до 1 года; VVP_djl - Дефлированный ВВП в рыночных ценах, млрд. руб.; ExchRate - Официальный курс доллара США (руб/доллар) средний за период.
Для социальных трансфертов в качестве факторов в регрессионном уравнении выступают средний размер назначенной пенсии как инструмент социальной политики правительства и расходы федерального бюджета как фактор, определяющий возможности бюджета по проведению различных мер социального характера.
Оценка адекватности и устойчивости модельного комплекса
До проведения прогнозных расчетов была проведена верификация (ех post анализ) комплекса. В ходе проведения верификации производилось сопоставление фактических данных с расчетными значениями. Верификация модели финансового программирования производилась на периоде с 1 квартала 2005 года по 1 квартал 2006 года. Отклонение по важнейшим показателям составили не более 5-10 %, что доказывает высокую прогностическую способность модели.
Проверка сбалансированности прогнозных оценок
Модели межотраслевого баланса представляют эффективный инструмент для анализа прошлого и текущего состояния экономики. Модель межотраслевого баланса в рамках ситуационного центра используется для проверки сбалансированности полученных при помощи макроэкономической модели прогнозных значений экономических показателей. При этом выявленные нестыковки, являющиеся следствием различий в темпах роста элементов совокупности, рассматриваются как предвестники изменений пропорций между элементами, т.е. структурными сдвигами в экономике.
Рассмотрим два алгоритма проверки сбалансированности прогнозных оценок экономического развития при помощи модели межотраслевого баланса: — получение объемов конечного использования при заданных объемах валового выпуска в разрезе отраслей; — получение объемов валового выпуска при заданном конечном использовании.
Решение задачи МОБ производится с использованием коэффициентов прямых и полных затрат, публикуемых Росстатом. Расчет структурных коэффициентов, необходимых для решения задач МОБ, производится на базе таблиц затраты - выпуск и таблице использования товаров и услуг.
Для использования модели межотраслевого баланса необходимо поставить в соответствие показатели - результаты расчетов макроэкономической модели и элементы МОБ.
Для решения первой задачи необходимо отраслевую структуру межотраслевого баланса агрегировать до групп отраслей, по которым производятся прогнозные расчеты в макромодели. Далее с использованием коэффициентов прямых затрат рассчитывается поэлементно промежуточное потребление и находится столбец конечного использования. Столбец конечного использования детализируется по элементам конечного использования на основе структурных коэффициентов последнего отчетного года с учетом экспертных поправок. Далее темпы роста окаймляющих итогов по основным элементам конечного использования сопоставляются с темпами роста соответствующих показателей макромодели: конечное потребление домашних хозяйств с расходами на покупку товаров и оплату услуг населением, конечное потребление государства со значением показателя группирующего элемента экономической классификации «закупка товаров и оплата услуг», экспорт с объемом экспорта, валовое накопление основного капитала с инвестициями в основной капитал с поправкой на освоение инвестиций.
Для решения обратной задачи задается соответствие показателей макромодели значениям по элементам конечного использования и с учетом отраслевой разбивки конечного использования за последний отчетный год с экспертной поправкой формируется столбец конечного использования. Далее с использованием коэффициентов полных затрат рассчитывается объем валового производства по отраслям. Объем производства, полученный при помощи модели МОБ, сопоставляется с объемами производства, полученными в макроэкономической модели.
Компоновка моделей и организация сценарных прогнозных расчетов Для формирования комплексного понимания процессов, происходящих в экономике, необходимо не просто разработать группу моделей, отражающих отдельные ее элементы. Требуется сформировать комплекс моделей, связанных друг с другом информационными каналами. Эндогенные переменные (выход) одних моделей должны являться экзогенными переменными (вход) для других. Кроме того, часть управляющих переменных, например, параметры, регулируемые государством, а также переменные внешней среды, такие как параметры развития мировой экономики или цены на сырьевых рынках, должны задаваться единожды и учитываться во всех моделях.
Расчет моделей возможно организовать: 1. В виде циклов. 2. Без организации циклов.
В первом случае процесс расчета имеет итеративный характер: задавшись начальным приближением экзогенных параметров для части моделей, рассчитываются их решения, соответствующие взятому начальному приближению. Значения экзогенных параметров подставляют в те модели, для которых эти переменные являются экзогенными, производятся расчеты над ними и т.д. Стабилизация всех переменных с заданной точностью обычно принимается за критерий окончания процесса.
Во втором случае все модели выстроены в последовательность. Результаты расчетов по каждой модели передаются в следующие модели, и после решения последней из них процесс завершается.
