Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Задачи поддержки принятия решений в региональном прогнозировании 10
1.1. Процесс регионального прогнозирования 10
1.2. Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений в задачах социально-экономического развития региона 13
1.3. Современные автоматизированные информационные системы на уровне региона 17
Глава 2. Моделирование социально-экономического развития региона 23
2.1. Комплексная модель прогнозирования социально-экономического развития региона 24
2.2. Задача комплексного прогнозирования социально-экономического развития региона 85
2.3. Информационное обеспечение задачи среднесрочного прогнозирования 101
Глава 3. Система поддержки принятия решений «прогноз-регион» 111
3.1. Структура системы поддержки принятия решений «прогноз-регион» 112
3.2. Основные принципы построения сппр «прогноз-регион» 119
3.3. Примеры прогнозных расчетов показателей социально-экономического развития регионов 122
Заключение 134
Список используемой литературы
- Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений в задачах социально-экономического развития региона
- Современные автоматизированные информационные системы на уровне региона
- Задача комплексного прогнозирования социально-экономического развития региона
- Основные принципы построения сппр «прогноз-регион»
Введение к работе
Децентрализация федеральной власти в сторону увеличения управляющих полномочий субъектов Российской Федерации [35] и реформирование системы государственного управления [59] приводят к повышению ответственности региональных органов власти за последствия принимаемых ими решений. Для формирования научно-обоснованной политики социально-экономического развития субъектов РФ необходимы современные информационно-аналитические системы, базирующиеся на математическом моделировании и прогнозировании социально-экономического развития регионов. Вопросы создания и внедрения этих систем нашли отражение в решениях федеральных и региональных органов власти и соответствующих целевых программах информатизации [60; 110; 144; 146].
Кроме того, с 2005 года в России начались процессы классификации, учета и регистрации секторов экономики страны в разрезе видов экономической деятельности [75; 101]. Это предопределило состав показателей прогноза развития регионов и последующее построение макроэкономического прогноза развития народного хозяйства России [77]. Однако отсутствие достаточной статистической базы, методологического и методического обеспечения прогнозирования в условиях перехода на общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) существенно затрудняет построение обоснованного прогноза развития региона, что требует необходимость скорейшего решения данной проблемы.
Все вышесказанное определяет актуальность темы диссертации, посвященной созданию информационно-аналитической системы прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации.
Особенности российских регионов, принципы их функционирования и организации в условиях реформирования, совершенствование механизмов управления регионом подробно освещаются в работах отечественных авторов -М.К. Бункиной [21], А.Г. Гранберга [32], В.В. Котилко [59], А.Н. Лаврова [146], В.П. Орешина [93], Л.А. Романовой [112], О.А.Романовой [113], В.П. Сафроновой [120], А.И. Татаркина [138; 141], М.Ч.Чагучиева [157]. Методологические и теоретические аспекты деятельности регионов России можно встретить и в работах зарубежных
авторов - X. Ламперта [65], Макконнелла [69], Н.Г. Мэнкью [86], К. В. Ойкена [90; 91], Дж.Сакса[117; 118], ПА Самуэльсона [119].
Аспекты, методы и подходы к вопросам прогнозного моделирования социально-экономического развития регионов в разрезе отдельных отраслей народного хозяйства России детально излагаются в трудах С.А. Айвазяна [4], Е.В. Бережной [19], А.Г. Гранберга [31; 32], К. Доугерти [35], О.О. Замкова [41], Я.Р. Магнуса [68], ЯШ. Паппэ [94], В.М. Трояновского [137], Е.В. Шикина [159]. Методология построения отдельных отраслевых моделей народного хозяйства регионов России также освещается в многочисленных инструкциях и методиках различных федеральных ведомств [44; 74; 75; 77; 78 и др.].
Теоретические основы организации информационно-аналитических систем поддержки принятия решений (СППР), базирующихся на вариантном прогнозировании, изложены в работах отечественных и зарубежных ученых и специалистов: Д.Л. Андрианова [6; 9; 10; 11], И.И. Бажина [17], Л.А. Матвеева [72], А.И. Мишенина [84], А.И. Орлова [94], А.Н. Романова [110], Э.Спирли [135], В.Н. Цыгичко [156], М. Эддоуса и Р.Стенсфилда [161], Д. Энсора и Й. Стивенсона [165] и др.
В последние годы в России стали разрабатываться системы комплексного прогнозирования развития региона [3; 49; 96]. К сожалению, данные системы, во-первых, конструировались с учетом специфики и условий функционирования регионов, в которых они создавались, что не позволяет без достаточных доработок осуществить тиражирование систем в другие субъекты РФ; во-вторых, они ориентированы на достаточно ограниченный и специфический состав показателей, который не дает возможности сформировать прогноз социально-экономического развития региона по всем запрошенным Федерацией секторам.
Исходя из этого ясно, что информационно-аналитическая система прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации должна удовлетворять требованию тиражируемости и обеспечивать построение комплексного сбалансированного прогноза показателей развития регионов в структуре видов экономической деятельности.
Кроме этого, как показывает проведенный автором анализ, имеющиеся на российском рынке практические решения пока не удовлетворяют современным требованиям, предъявляемыми органами власти федерального и регионального уровня к содержанию региональных прогнозов, не соответствуют концептуальным принципам формирования систем поддержки принятия управленческих решений.
Все вышеизложенное определило цель, структуру и содержание исследования.
Целью диссертационной работы является разработка методологического, математического и инструментального обеспечения деятельности органов государственной власти субъекта Российской Федерации в области прогнозирования социально-экономического развития региона в условиях перехода на общероссийский классификатор видов экономической деятельности.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
разработать спецификацию модельных блоков прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации, которая отражает новую классификацию секторов экономики страны в разрезе видов экономической деятельности;
создать комплексную модель среднесрочного прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации, обеспечивающую построение сбалансированного прогноза социально-экономического развития региона в разрезе видов экономической деятельности;
создать информационную модель обеспечения деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации и разработать техническую спецификацию форматов обмена данными между федеральным и региональным уровнями власти в рамках прогнозирования социально-экономического развития региона;
создать и апробировать универсальную информационно-аналитическую систему, обеспечивающую комплексную поддержку принятия решений органами государственной власти субъекта РФ в области прогнозирования социально-экономического развития региона (СППР «Прогноз-Регион») и пригодную для использования в любом регионе.
Объектом исследования диссертационного исследования служит процесс прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации.
Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие комплексную поддержку принятия решений органами исполнительной власти субъекта Российской Федерации в области прогнозирования социально-экономического развития региона.
Автором получены следующие существенные результаты, отражающие научную новизну:
Создана комплексная модель среднесрочного прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации, обеспечивающая, в отличие от существующих моделей, построение сбалансированного прогноза социально-экономического развития^ региона в разрезе видов экономической деятельности (паспорт специальности 08.00.13: направление исследования 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.).
Разработана спецификация модельных блоков прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации, которая отражает новую классификацию секторов экономики страны в разрезе видов экономической деятельности (паспорт специальности 08.00.13: направление исследования 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.).
Создана информационная модель обеспечения деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации и разработана техническая спецификация форматов обмена данными между федеральным и региональным уровнями власти в рамках прогнозирования социально-экономического развития региона (паспорт специальности 08.00.13: направление исследования 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях).
Создана и апробирована универсальная информационно-аналитическая система, обеспечивающая комплексную поддержку принятия решений органами государственной власти субъекта РФ в области прогнозирования социально-экономического развития региона (СППР «Прогноз-Регион») и пригодная для использования в любом регионе
(паспорт специальности 08.00.13: направление исследования 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях) (результат получен совместно с коллективом компании «ПРОГНОЗ»).
Практическим результатом диссертационной работы является создание СППР «Прогноз-Регион», пригодной для использования в любых регионах и внедренной в ряде субъектов Российской Федерации.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Теоретической основой исследования явились нормативные правовые и законодательные акты, методические материалы органов государственной власти Российской Федерации, научные труды и разработки отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам прогнозирования и экономико-математического моделирования социально-экономического развития регионов России, создания автоматизированных информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Интернет. В исследовании применялись методы статистического анализа, структурного и динамического анализа, экономико-математического моделирования. СППР «Прогноз-Регион» конструировалась на основе современных информационных технологий (хранилищ данных, OLAP, Web и Интернет). При написании работы и практической реализации использовались следующие программные пакеты: АК «ПРОГНОЗ», СУБД «Oracle», case-средство «Visio», Power Disigner и другие средства.
Апробация результатов исследования
Основные результаты исследования были получены в 1998-2006 гг. при разработке и внедрении СППР «Прогноз-Регион» применительно к следующим регионам (Чувашская Республика, Республика Бурятия, Республика Башкортостан, Республика Алтай, Республика Саха (Якутия), Ямало-Ненецкий автономный округ, Тюменская, Мурманская, Саратовская, Нижегородская и Пензенская области, Красноярский и Пермский край, г. Санкт-Петербург).
Основные положения диссертации были представлены на Международной научно-практической конференции «Региональные и муниципальные аспекты развития экономики России» (Пермь, июнь 1999), Международной конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, апрель 1999),
электронной заочной конференции «Молодые ученые - первые шаги третьего тысячелетия» (Ижевск, апрель 2000), Межрегиональной конференции «Система индикативного управления в регионе: опыт и перспективы развития» (Улан-Удэ, октябрь 2000), Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых и студентов «Экономика и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения» (Пермь, март 2001), Межрегиональной конференции «Проблемы и перспективы развития информационного пространства Приволжского федерального округа» (Пермь, апрель 2001), Межрегиональной конференции «Информационные технологии для региональной экономики» (Пермь, июнь 2003), Пятом международном форуме, второй этап «Электронная Россия регионов» (Новосибирск, июнь 2003), на IV международной выставке-форуме «Инфокоммуникации России - XXI век» - «ИнфоКом - 2004» (Нижний Новгород, октябрь 2004), на IV межрегиональной конференции «Информационные технологии и решения для «Электронной России» (Ханты-Мансийск, июнь 2005), на III ежегодной международной научно-практической конференции «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (Казань, сентябрь 2005), конференции «Новые информационные технологии -инструмент повышения эффективности управления» (Челябинск, май 2006), конференции «Интернет и электронный округ. 2006» (Самара, июнь 2006), на IV ежегодной международной конференции «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (Казань, сентябрь 2006), конференции «Современные технологии государственного управления e-Government и т-Government» (Москва, апрель 2007), на VI межрегиональной научно-практической конференции «Новые информационные технологии - инструмент повышения эффективности управления» (Нижний Новгород, апрель 2007).
В первой главе рассмотрены организация процесса прогнозирования социально-экономического развития региона и требования, предъявляемые к региональным прогнозам. Изложены теоретические аспекты и требования, предъявляемые к информационно-аналитическим системам на уровне региона, а также современные разработки, преобладающие на российском рынке. Представлен краткий анализ российских лидеров разработки систем поддержки принятия решений в области прогнозирования социально-экономического развития региона.
Во второй главе кратко охарактеризованы методы и подходы, применяемые при разработке моделей региональной экономики. Описаны комплексная модель
прогнозирования социально-экономического развития региона и используемый в прогнозировании состав показателей. Рассмотрена структура модельных блоков и зависимостей. Дана структура задачи комплексного прогнозирования и мониторинга развития региона.
В третьей главе освещены вопросы формирования СППР «Прогноз-Регион» и особенности ее структуры. Описаны основные принципы и концептуальные решения СППР «Прогноз-Регион». Приведена краткая характеристика основных функциональных и инструментальных блоков СППР «Прогноз-Регион». Даны примеры использования СППР «Прогноз-Регион» для расчетов по основным показателям социально-экономического развития субъекта Российской Федерации. Представлены варианты результатов апробации СППР «Прогноз-Регион» в ряде регионов.
По материалам диссертации опубликовано 19 работ (в соавторстве - 11) общим объемом 3,69 п.л., имеется 2 авторских свидетельства в соавторстве с Д.Л. Андриановым (свидетельства, выданные Российским агентством по патентам и товарным знакам, об официальной регистрации программы для ЭВМ от 31.07.2003г. №2003611826 «Специализированный раздел портала региона» и №2003611827 «Ситуационный центр региона»).
Работа изложена на 148 страницах текста, состоит из введения, трех глав, заключения; иллюстрирована 25 таблицами, 21 рисунком. Библиографический список содержит 181 литературный источник, в том числе отечественных - 165, зарубежных-16.
Автор выражает признательность научному руководителю, профессору Д.Л. Андрианову и Н.В. Ярушкиной за помощь в написании кандидатской работы.
Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений в задачах социально-экономического развития региона
Результаты исследования показали, что информационно-аналитические системы мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития региона предназначены для инструментальной и прогнозно-аналитической поддержки принятия решений органами государственной власти региона в вопросах управления социально-экономическим развитием субъекта РФ [6; 156]. Кроме того, предметная область данных систем состоит из следующих взаимосвязанных процесоов: мониторинг состояния управляемого объекта, моделирование процессов, проверка гипотез, анализ и прогнозирование событий и процессов, поиск зависимостей, выявление аномалий [95; 159].
Как следует из современных источников, основным элементом региональных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений (СППР) является корпоративное хранилище данных, интегрирующее в себе информацию различных сфер региона [17; 48]. Также стало очевидным, что в основе технологии поддержки принятия решений на основе хранилищ данных должны лежать три концепции [72; 165]: гибкая навигация по хранилищу данных с целью генерации нерегламентированных запросов и представление результатов в виде различных отчетов; многомерный анализ данных, позволяющий организовать агрегированную информацию из хранилища в виде гиперкубической модели и обеспечить ее удобный просмотр и анализ, включая формирование экспресс-табличных отчетов, диаграмм деловой графики, раскрашенных географических карт; при этом в ячейках гиперкуба хранятся числовые значения показателей, а измерения помогают упорядочить данные в соответствии с хронологической, территориальной и другими классификациями на основе справочников хранилища; поиск зависимостей в накопленной информации на основе алгоритмов интеллектуального анализа данных; построение комплекса динамических имитационных моделей для выполнения многовариантных расчетов [8].
Кроме того, в современной литературе в составе СППР особо выделяется имитационное моделирование как основа многовариантного прогнозирования и анализа систем высокой степени сложности [58]. Сущность данного метода заключается в математическом описании динамических процессов, воспроизводящего функционирование изучаемой системы, при использовании сценарного подхода, позволяющего проводить многовариантный ситуационный анализ моделируемой системы [40; 156].
Согласно сложившимся требованиям становится очевидным, что современные информационно-аналитические системы поддержки принятия решений должны удовлетворять следующим критериям [122; 135]:
1. Полнота - решение должно удовлетворять основные потребности специалистов региональных органов власти, предлагать полный спектр программных продуктов, обеспечивать техническую поддержку, обучение и другие сервисные услуги. Наряду с этим оно должно включать в себя готовые приложения, которые позволят пользователям решать вышеупомянутые аналитические задачи: поиск возможностей роста, обеспечение финансовой эффективности и баланса между ними.
2. Интегрированность - решение должно хорошо вписаться в существующую среду; обеспечить бесперебойное взаимодействие всех компонентов системы на основе стандартов, принятых в индустрии программного обеспечения.
3. Неограниченность - решение должно адаптироваться к изменениям; предусматривать большее количество пользователей и большие объемы данных.
4. Гарантированность - решение должно проверяться в отношении качества технологии.
В свою очередь, традиционно региональные информационно-аналитические системы мониторинга, анализа и прогнозирования должны удовлетворять следующим основным принципам [2; 59; 157]: комплексность, выражающаяся в полноте охвата основных элементов хозяйства региона в процессе прогнозирования; - системность, предопределяющая, с одной стороны, необходимость рассмотрения хозяйства региона как части народного хозяйства страны, а с другой - как системы, состоящей из сложной совокупности взаимосвязанных объектов основного производства, производственной и социальной инфраструктуры; альтернативность, соблюдение которой повышает надежность рекомендаций по выбору перспективной структурной и инвестиционной политики, а также обоснований концепции межрегиональных и внешнеэкономических связей; многовариантность при определении не только целей и задач, но и в выборе путей и сроков достижения поставленных целей, а также ранжирование параметров перспективного развития региона в зависимости от темпов перехода к рынку, развития частного сектора и методов бюджетного регулирования перспективных процессов; иерархичность потребностей и возможности их достижения в зависимости от природно-ресурсных, социальных, экономических, материальных и финансовых ресурсов, а также формирования рыночного механизма хозяйствования; - сочетание генетического (сложившихся тенденций и возможных ресурсов) и нормативного подходов при выборе методики разработки прогнозов, обосновании концепции регулирования территориального развития и увеличения доходной части бюджета региона в условиях перехода к рынку, изменения налоговой политики; программность, выражающаяся во взаимодействии целей и требуемых ресурсов с финансовыми возможностями региона, с учетом вероятностного привлечения федеральных, иностранных и внебюджетных, в том числе частных, и индивидуальных средств; единство качественных (проблемных) и количественных параметров перспективного развития региона в процессе выбора вариантов решения проблем безработицы, повышения уровня жизни, обеспечения населения продуктами питания, обоснования масштабов природоохранной деятельности, решения экспортного потенциала, совершенствования территориально-отраслевой структуры региона; соотнесение объекта прогноза и имеющейся информации применительно к надежности и достоверности рекомендуемых предложений, например, по совершенствованию территориальной структуры и системы расселения региона, а также основных направлений сферы обслуживания региона;
Современные автоматизированные информационные системы на уровне региона
Созданная автором в результате диссертационного исследования комплексная модель (комплекс модельных блоков) позволяет проводить комплексное изучение различных сфер региональной экономики во взаимосвязи между собой. При этом изменение одних параметров модели приводит к изменению других показателей, что позволяет достичь максимальной сбалансированности прогноза за счет синергического эффекта.
Разработанная конструкция модели базируется на перечне прогнозных показателей, определенных в соответствии с требованиями Минэкономразвития России к представляемым регионами прогнозам социально-экономического развития субъекта РФ по Форме 2П [77; 80], а также в соответствии с изменениями в российской системе статистического учета, перешедшей на общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) [75; 101].
В основу математического описания модели положена система взаимосвязанных рекурсивных уравнений, процесс расчета которых носит дискретный характер относительно годового интервала времени, что, по мнению автора, позволяет максимально учесть зависимости в социально-экономических процессах региона.
В соответствии с требованиями Минэкономразвития России к достоверности используемой информации и составу используемых источников, описанных в первой главе работы, данных комплекс моделей основывается на официальных данных федеральных органов власти и их представительств на территории региона, а также данных органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации. В качестве сценарных и управляющих показателей модели выступают параметры сценарных условий социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Минэкономразвития России, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики России; отдельные индикаторы мировой экономки; параметры региональной экономики. Комплекс моделей предназначен для получения прогнозных оценок на среднесрочную перспективу с шагом в 1 год (горизонт прогнозирования 1-3 года). На сегодняшний день комплексная модель включает около 200 основных модельных зависимостей (без учета специфики разрезов показателей).
В соответствии с федеральными требованиями к составу прогнозных показателей [77] уравнения структурированы по следующим модельным блокам: «Демография. Труд и занятость», «Инвестиции», «Производство товаров и услуг», «Рынок товаров и услуг», «Потребление электроэнергии», «Развитие социальной сферы», «Охрана окружающей среды», «Малое предпринимательство», «Внешнеэкономическая деятельность», «Денежные доходы и расходы населения», «Основные общеэкономические показатели. Финансы».
В качестве входной информации в модели используются следующие сущности: - сценарные воздействия, определяющие варианты среды функционирования модели, - управляющие воздействия, посредством которых органы государственной власти субъекта РФ могут влиять в рамках своих полномочий на ситуацию в регионе, - ретроспективные данные.
Для уловного обозначения в описании модельных блоков выделяется сущность «сценарные переменные», в состав которых входят сценарные и управляющие воздействия. По любому прогнозируемому показателю модели предполагается наличие ретроспективных данных.
Результатом расчета каждого модельного блока являются «результирующие переменные». Связь между модельными блоками устанавливается посредством «расчетных переменных», которые являются результирующими переменными рассчитанных ранее блоков модели и, по сути, входными переменными в расчетном блоке.
Адаптация модели к условиям региона осуществляется посредством идентификации «коэффициентов» влияния объясняющих переменных на результирующий показатель на ретроспективном периоде (или определении экспертным способом).
Для обозначения разрезов показателей в описании модели используются «индексы». Модельная зависимость между объясняемыми и объясняющими переменными представляется в следующем общем виде: PR(t) = PR(t-l)-J pF1- .)- (1 1) где PR - значение объясняемого показателя в период t и t-1, Xpfi - темп роста і-го объясняющего показателя (фактора), г, - коэффициент влияния і-го фактора на объясняемый показатель. Между стоимостными показателями в сопоставимых и действующих ценах устанавливается зависимость Pr(t) = Pd(t).a(t), (12) где Рг - значение показателя в действующих ценах, Р - значение показателя в сопоставимых ценах, а - индекс-дефлятор, применяемый к показателю Р, Индекс времени является постоянным для всей задачи: t - момент времени, t = т1(Т2 , где т., = т3 -т4 - начало периода идентификации, т2 - конец периода расчета, ъ - начало периода расчета (конец периода идентификации), т4 - глубина прошлого (лаг запаздывания). і В блоках используются темпы изменения [29] показателей р М4) = Р7ГЬГ (1-3) Автор в тексте сознательно не переводит отдельные единиц измерения друг в друга, чтоб не загружать уравнения.
Исходя из требований к макроэкономическому прогнозу, предъявляемых Федерацией, конечными результатами расчетов задачи прогнозирования должны стать общеэкономические показатели (валовой региональный продукт, выпуск товаров и услуг) и показатели сводного финансового баланса региона.
Задача комплексного прогнозирования социально-экономического развития региона
В ходе выполнения диссертационной работы автором была реализована задача комплексного прогнозирования социально-экономического развития субъекта Российской Федерации, которая обеспечивает выполнение следующих функций: - построение среднесрочного прогноза социально-экономического развития региона; - мониторинг и оценка на краткосрочную перспективу социально-экономического развития региона.
Функционирование задачи обеспечивается посредством реализации комплексного механизма прогнозирования и мониторинга социально-экономического развития региона, который объединяет в единую взаимодополняющую цепочку расчетов краткосрочный (мониторинг) и среднесрочный прогноз. Данная конструкция позволяет проводить оценку точности исполнения среднесрочных прогнозов, а также использовать показатели среднесрочных прогнозов в качестве ориентиров для расчета краткосрочных прогнозов.
Переходя к более детальному рассмотрению задачи комплексного прогнозирования, следует отметить, что задача рассматривается как совокупность поэтапно решаемых частных задач (рис.7).
На первом этапе происходит формирование информационной базы для построения прогноза и получения исходных вариантов экономической динамики. Важнейшей задачей первого этапа для лица, принимающего решение (ЛПР), становится разработка вариантов сценариев социально-экономического развития региона и формирование системы внешних ограничений.
На втором этапе решения задачи комплексного прогнозирования социально-экономического развития субъекта РФ производится расчет годовых среднесрочных прогнозов развития региона.
На третьем этапе строится краткосрочный прогноз (проводится мониторинг) социально-экономического развития региона на основе оперативной ежемесячной информации. На основе полученных значений ЛПР проводит анализ соответствия годовых ориентиров (результатов расчета задачи среднесрочного прогнозирования предыдущего этапа) и значений показателей, полученных результате проведенного мониторинга. стратегий развития региона)
Рис. 7. Укрупненная схема решения задачи комплексного прогнозирования социально-экономического развития региона На четвертом этапе проводятся корректировка результатов среднесрочного прогноза на основе проведенного мониторинга (краткосрочного прогноза) деятельности и принятие решения о внесении изменений в программу развития региона, опираясь на фактическую месячную информацию.
Рассмотрим более детально задачи среднесрочного прогнозирования и мониторинга.
Исходя из современных требований к региональному прогнозу, становится очевидным, что цель задачи прогнозирования количественно выражается в системе основных показателей социально-экономического развития региона, базирующейся на основных показателях и их взаимосвязях, определенных «Формой 2П», разработанной Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации для предоставления результатов и прогнозов деятельности [77; 150]. Рассматриваемая задача прогнозирования определяется следующими составляющими
1. Идентификация модельных зависимостей
Идентификация и верификация модельных зависимостей задачи прогнозирования производятся с помощью блока определения коэффициентов влияния (г) факторов на результирующий показатель.
Общий вид уравнений с коэффициентами влияния следующий: P(t) = P(t-l)- l-XF1+Ti2 F2), где -со СтЦ,тг2 оо, та Лі Л2 - коэффициенты влияния факторов на результирующий показатель; р - результирующий показатель; F1.F2 -факторы; A.FI , A,F2 - темпы изменения факторов. В системе моделей применяются также коэффициенты корректировки:
Р(0 = Р(Є-1).ЯГІ.Я„-л,где-оо ті со. В задаче предусмотрена возможность проведения расчетов несколькими
способами:
1. Способ с автоматическим расчетом (идентификацией) коэффициентов влияния и корректировки (регрессионным методом и/или методом нелинейной оптимизации, и/или решения системы линейных уравнений в зависимости от условий) [4; 63; 68]. Для верификации модельных зависимостей на ретроспективном отрезке времени может использоваться алгоритм автоматической идентификации коэффициентов влияния и корректировки (регрессионным методом и/или методом нелинейной оптимизации, и/или решения системы линейных уравнений в зависимости от условий). Но между тем следует учитывать, что применять один из данных способов определения коэффициентов нужно с определенной осторожностью, ввиду недостаточной (обычно 2-4 точки) глубины ретроспективных рядов и вида модельной зависимости.
В задаче предусмотрен механизм поддержки выбора пользователем лучшей модели показателя, идентифицированной альтернативными методами, посредством автоматической оценки и сопоставления модельных и фактических рядов данных. Это обеспечивается посредством расчета и сравнения среднеквадратического отклонения модельных рядов показателя, построенных с применением вышеперечисленных методов идентификации на основе ретроспективной информации, от фактических значений данного показателя (критерием отбора является минимальное значение отклонения).
2. Способ с предварительно установленными значениями коэффициентов влияния и корректировки (значения могут быть определены экспертно или идентифицированы в предыдущие расчеты).
Посредством данных коэффициентов лицо, принимающее решение (ЛПР), производит экспертное воздействие на задачу, передавая свой опыт и знание о прогнозируемой величине с целью воздействия на уравнения
Для наиболее корректного использования коэффициентов влияния автором рекомендуется перед прогнозированием провести адаптацию параметров задачи прогнозирования к фактическим условиям, т.е. по фактическим сценарным, управляющим и результирующим данным подобрать оптимально возможные коэффициенты влияния.
2. Формирование сценариев социально-экономического развития региона
Под сценарием понимается основанная на анализе и прогнозе характеристика последовательного решения задачи в соответствии с этапами и целями развития региона [59].
Как выяснилось, цели и задачи региональных органов власти напрямую зависят от их предметов ведения и полномочий, закрепленных законодательством и Конституцией РФ. Соответственно от этого зависит набор рычагов управления экономикой и сфер воздействия на уровне региона, а отсюда и региональная политика [112]. Согласно Указу Президента РФ «под региональной политикой в Российской Федерации понимается система целей и задач органов государственной власти по управлению политическим, экономическим и социальным развитием регионов страны, а также механизм их реализации» [143].
Основные принципы построения сппр «прогноз-регион»
СППР «Прогноз-Регион» поддерживает коллективную работу с приложениями в рамках архитектуры «клиент-сервер» с использованием любой реляционной СУБД (Oracle, Informix, MS-SQL Server и др.). В общем случае, СППР «Прогноз-Регион» инсталлируется с учетом следующей программной конфигурации (рис.14): - сервер базы данных - обеспечивает доступ к хранилищу данных СППР-Регион; - рабочие станции - обеспечивают работу пользователей с СППР-Регион; - сервер Internet - обеспечивает работу веб-расширения; - удаленные рабочие станции - обеспечивают работу с СППР-Регион пользователей веб-расширения.
Рабочие станции взаимодействуют с сервером базы данных посредством локальной вычислительной сети. Требования к конфигурации локальной вычислительной сети: Ethernet 10/100 MPS, TCP/IP.
Компоненты веб-сервер и удаленные рабочие станции присутствуют только при использовании веб-расширения. Удаленные рабочие станции работают с вебсервером посредством сети Internet.
В результате исследования были выявлены и применены следующие концептуальные решения в разработке системы поддержки принятия решений «Прогноз-Регион» [122]:
1. Функционально-технологическая ориентация СППР «Прогноз-Регион» закрепляет унифицированную технологию обработки данных и типовые технологические блоки, способствует повышению устойчивости приложений к изменению оргструктуры. Безотносительно к организационной структуре конкретного подразделения в рамках СППР можно выделить группы функциональных задач, каждой из которых соответствует определенный ряд функций.
Основными компонентами системы являются: - подготовка, сбор и извлечение данных из разных источников; - инфраструктура для преобразования, очистки и накопления информации; - информационно-аналитическое обслуживание, связанное с обработкой данных, прогнозированием и предоставлением отчетов.
Функциональные задачи встраиваются в типовые технологические блоки в виде наполнения, описаний, процедур и объектов.
2. Интеграция информационных ресурсов служит основой сводного анализа данных, повышения достоверности информации, улучшения информационно-аналитического обслуживания пользователей, и исходя из этого качества принимаемых решений. Информация поступает через единый централизованный механизм сбора для накопления в интегрированных информационных ресурсах коллективного пользования. Не допускаются неконтролируемые потоки информации.
3. Унификация и типизация решений и средств упрощает разработку, сопровождение и эксплуатацию прикладных программных приложений, снижает расходы. СППР «Прогноз-Регион» обеспечивает комплексность использования информационных технологий.
Унификация и типизация в рамках СППР «Прогноз-Регион» проводится по следующим направлениям: - использование ограниченного числа типов, моделей и версий; определение унифицированных типовых решений (использование заранее определенных рядов моделей, конфигураций, состава и комплектации). СППР «Прогноз-Регион», разработанная на основе достижений современных информационных технологий, позволяет автоматизировать весь комплекс работ, связанных с разработкой многовариантных прогнозов социально-экономического развития региона: накопление динамических рядов региональных социально-экономических показателей в информационной базе, анализ текущей социально-экономической ситуации, выявление сложившихся тенденций развития, формирование сценариев (сценарных условий) перспективного развития региона, проведение расчетов вариантов сценарных прогнозов и оценка последствий принятия решений.
Если следовать при разработке основным принципам организации корпоративной сети, широко освещенным в литературе [49; 135], то СППР «Прогноз-Регион» обеспечит необходимое информационное взаимодействие ее структурных подсистем. Согласно этому архитектура СППР «Прогноз-Регион», рассматриваемая как корпоративная сеть, в функциональном смысле включает следующие компоненты (рис.15)
