Введение к работе
Актуальность темы исследования. Формирование механизма устойчивого экономического роста российской экономики, технически и технологически далеко не самой совершенной в мире, невозможно без значительных капиталовложений. Инвестиционный путь развития экономики, как показывает мировой опыт, требует наличия общего замысла, концепции экономической (и инвестиционной) политики, от которой отталкивается прогнозирование ее развития.
Российские регионы характеризуются высокой степенью экономической неоднородности, а, следовательно, и различием возможностей привлечения инвестиционных ресурсов. Анализ региональной структуры инвестиций свидетельствует о неравномерном распределении средств: предпочтения инвесторов связаны в основном с вложениями ресурсов в крупные центры с развитой рыночной инфраструктурой, со сравнительно высокой платежеспособностью населения, а также в сырьевые регионы. Рост самостоятельности регионов в проведении региональной политики инициирует усиление конкурентной борьбы между регионами за привлечение инвестиционного капитала путем предоставления более благоприятных условий для его использования. Это имеет не только позитивные, но и негативные последствия.
Взвешенный подход к формированию государственной инвестиционной политики предполагает учет как общероссийских принципов и законов, так и специфики регионального развития, отказ от бессистемной поддержки регионов, активизацию собственных инвестиционных возможностей региона. Эффективность государственной инвестиционной политики во многом зависит от того, насколько при ее формировании учтены макроэкономический и региональный аспекты, согласованы и стратегически сориентированы на достижение общих экономических результатов интересы центра и регионов.
Инструментарий экономико-математического прогнозирования представляет весьма эффективный рычаг, орудие экономического регулирования, особенно в экономике рыночного типа и дает возможность государственным органам управления принимать решения для ликвидации и дальнейшего предотвращения негативных явлений и проблем в отраслях экономики региона.
Степень разработанности проблемы. В развитие современной прогностики большой вклад внесли зарубежные и российские ученые: Б.Б. Мандельброт, Дж. Мартино, М. Осборн, Р. Отнес, М. Песаран, Э. Петере, А.И. Пригожий, Д. Пуарье, Э. Сигел, Г. Тейл, Г. Хакен, Д. Хейс, А. Хоскинг,
B.A.Базаров, В.Г.Громан, Л.В.Канторович, В.А.Кардаш, Н.Д.Кондратьев, B.C. Немчинов, В.В. Новожилов, В.А. Перепелица, Н.П. Федоренко, Г.А. Фельдман, С.С. Шаталин и др.
При огромном разнообразии моделей прогнозирования можно говорить о том, что все еще имеются разделы прогностической науки, в которых новые методы могут улучшить решение, сделать его более точным, конструктивным и универсальным. В последнее десятилетие, когда происходит активное изучение вопросов математического моделирования экономических процессов, стали пересматриваться законы линейной парадигмы. Появляются публикации (Е.Д. Вейгель, Д.И. Лейсбон, А.Л. Тернер и др.), в которых отмечается, что многие экономические процессы по причине невыполнения условия независимости наблюдений не подчиняются нормальному закону распределения. Это в свою очередь ставит вопрос о неправомерности применения существующих к настоящему времени методов прогнозирования математической статистики.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК Диссертация соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики по формуле специальности по п. 1.8. Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития; п. 1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.
Объектом исследования являются отрасли экономики Карачаево-Черкесской республики, представляющие услуги как материально-бытового характера, так и нематериального, для которых показатели объемов инвестирования эволюционируют во времени с учетом специфики переходного периода российской экономики.
Предметом исследования являются временные ряды показателей поот-раслевого инвестирования в экономику Карачаево-Черкесской республики.
Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертационной работы является исследование потенциальной прогнозируемое временных рядов объемов инвестирования в отрасли экономики региона путем выявления важнейших характеристик: наличие памяти и ее параметры; выявление трендов, циклов и тенденций развития; выбор, адаптация и конкретное использование адекватного инструментария прогнозирования на реальных статистических
данных. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:
анализ состояния отраслей экономики региона, оценка текущих проблем и приоритетных направлений развития на кратко- и среднесрочную перспективу;
оценка роли и места экономико-математического моделирования, степени его востребованности в контексте основных стратегических направлений развития отраслей народного хозяйства;
анализ и оценка принципиальной возможности использования методов нелинейной динамики (фрактального анализа, фазового анализа, клеточных автоматов, нечетких множеств) для предпрогнозного анализа и прогнозирования временных рядов регионального поотраслевого инвестирования, для которых использование классических методов является проблематичным;
анализ отечественных и зарубежных публикаций по вопросам прогнозирования экономических временных рядов и, в особенности, таких временных рядов, для которых базирующиеся на статистическом инструментарии методы прогнозирования оказываются несостоятельными в силу невыполнения условия независимости уровней, составляющих рассматриваемые временные ряды;
реализация и адаптация методов фрактального анализа для временных рядов поотраслевого инвестирования и оценки предпрогнозных характеристик: наличие и глубина долговременной памяти, трендоустойчивость, цвет шума;
разработка методики поведения предпрогнозного анализа временных рядов объемов инвестирования в отрасли экономики региона на базе фазовых портретов и разложения их на квазициклы;
адаптация и развитие клеточно-автоматной прогнозной модели применительно к временным рядам поотраслевого инвестирования региона.
Теоретико-методологическую основу исследования составляют научные труды современных российских и зарубежных ученых в области экономики, статистического и фрактального анализа временных рядов, экономико-математических методов и моделирования, прогнозирования экономических временных рядов, а также известные теоретические и методологические вопросы отражения процессов инвестирования в виде статистических, информационных и компьютерных моделей.
В качестве инструментария для диссертационного исследования использовались методы системного анализа, теории нечетких множеств, дискретной
математики, математической статистики, фрактального анализа, фазового анализа, клеточных автоматов и нечетких систем.
Информационной и эмпирической базой исследования являются нормативные, информационные материалы территориального органа государственной статистики по Карачаево-Черкесской республике, Министерства экономического развития региона, а также собственные расчеты автора.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования основывается на системе научных взглядов автора, в соответствии с которыми методы нелинейной динамики занимают достойное место в совокупности методов социально-экономического прогнозирования, повышая достоверность и точность прогнозных оценок и претендуя на реализацию при решении задач комплексного мониторинга экономической динамики региона.
Основные положения, выносимые на защиту
-
Временные ряды процессов поотраслевого инвестирования в экономику региона относятся к классу слабоструктурированных временных рядов, для которых характерно отсутствие в них компонент тренда, сезонности и цикличности, составляющих базу современных прогнозных моделей. Нестационарность и зависимость наблюдений рассматриваемых временных рядов обусловили выбор для их моделирования методов нелинейной динамики.
-
Необходимость проведения предпрогнозного анализа временных рядов для целей выявления скрытых закономерностей в них и выбора наиболее подходящей модели прогнозирования. Фундаментальным свойством временных рядов поотраслевого инвестирования региона явилось наличие в них долговременной памяти, из чего следует заключение о целесообразности применения клеточно-автоматной прогнозной модели, являющейся адекватной математической моделью для прогнозирования процессов с памятью.
-
Для временных рядов поотраслевого инвестирования, в которых кле-точно-автоматная прогнозная модель дает неприемлемую погрешность, возможно произвести оптимизационную настройку функции принадлежности прогнозируемого лингвистического нечеткого множества и адаптировать методику трансформации лингвистического прогноза в числовой прогноз.
Научная новизна диссертационной работы состоит в систематизации и развитии целостного теоретического, методического и инструментального обеспечения для предпрогнозного анализа временных рядов инвестирования, а также прогнозирования временных рядов объемов инвестирования в различные отрасли экономики региона.
Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:
-
Развита методика анализа инвестиционных процессов, протекающих в различных отраслях экономики региона с использованием фрактального анализа, адаптировано и апробировано на конкретных временных рядах математическое обеспечение этого анализа, реализованное на компьютере с целью получения предпрогнозной информации, включая ее содержательную экономическую интерпретацию. Такая информация позволяет выявить и оценить глубину памяти исследуемых рядов и саму возможность реализации методов нелинейной динамики для прогнозирования.
-
Осуществлено распространение и развитие фазового анализа для выявления предпрогнозных характеристик динамики временных рядов поотраслево-го инвестирования экономики региона. Указанные характеристики позволяют выявить циклические и апериодические компоненты, слагающие временные ряды и определить их параметры.
-
Реализована и адаптирована клеточно-автоматная прогнозная модель, отражающая специфику временных рядов поотраслевого инвестирования экономики региона: эволюционирование, фрактальность, наличие памяти. Определен круг прогнозных свойств экономической статистики, требующих применения методов нелинейной динамики.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Предложенные в диссертации модели, методы и алгоритмы представляют собой эффективный экономико-математический инструментарий и могут быть использованы разработчиками информационно-аналитических систем для поддержки принятия управленческих решений на различных уровнях регионального управления. Предложенные программы, методы, модели апробированы на реальных экономических временных рядах и оказались достаточно адекватными конкретному содержанию исходных данных применительно к региональным показателям объемов инвестирования в различные отрасли экономики.
Апробация и внедрение результатов исследования. Работа обсуждалась и была одобрена на заседании кафедры информационных систем в экономике Ставропольского государственного университета. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях:
- Международный научно-технический семинар «Экологическая безопас
ность регионов России (Пенза, 1998);
- XI Международная научно-практической конференция «Системный
анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2007);
Ill Всероссийская научная конференция «Модернизация экономики Юга России и новые стратегии государственной региональной политики» (п. Дом-бай КЧР, 2007);
Международная научно-практическая конференция «Экономика и менеджмент современного предприятия: теория и практика» (Санкт-Петербург, 2007);
- XII Международная научно-практической конференция «Системный
анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2008).
Отдельные положения диссертационного исследования используются отделом государственных инвестиций и программ и отделом анализа и прогнозирования экономики Министерства экономического развития КЧР, а также в учебном процессе по дисциплинам «Прогнозирование социально-экономического развития регионов» в Ставропольском государственном университете и «Теория систем и системный анализ» в филиале в г.Черкеске Ростовского государственного экономического университета «РИНХ», что подтверждено справками о внедрении.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ общим объемом 2,9 п.л.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников, приложений. Исследование выполнено на 133 страницах основного текста, содержит 12 рисунков, 11 таблиц, 6 приложений. Список использованной литературы включает 139 наименований.
-
Инвестиционная составляющая экономического развития регионов РФ
-
Система статистических показателей для представления экономических временных рядов, методы анализа и обобщения экономической статистики
-
Элементы стратегии социально-экономического развития регионов и экономического прогнозирования
-
Методологические подходы к прогнозированию экономического развития
-
Методологические основы прогнозирования экономических показателей, оценки устойчивости развития регионов и рисков инвестиционных решений
-
Статистические методы оценки рисков в процессах инвестирования
-
Фрактальный метод оценки рисков в процессах инвестирования
-
Фазовый анализ как инструментарий для предпрогнозного анализа
3 МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПООТРАС-ЛЕВОЙ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДИНАМИКИ
-
Особенности временных рядов, для которых традиционные методы прогнозирования неадекватны
-
Клеточные автоматы для прогнозирования временных рядов их преимущества перед классическими методами
-
Общая схема и принципы работы клеточно-автоматной прогнозной модели
-
Преобразование числового временного ряда в лингвистический временной ряд методом огибающих ломанных
-
Частотный анализ памяти лингвистического временного ряда
-
Формирование прогнозных значений для лингвистического временного ряда, верификация и валидация прогнозной модели
-
Методика получения числового прогноза и оценки его точности. Сопоставление с методом Брауна
Структура диссертации:
