Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Тенденции и перспективы ЭММ 11
1.1. Математический аппарат современной экономики 11
1.2. Оптимизационные компьютерные технологии (ОКТ) 30
1.3. Встроенные средства моделирования ОКТ 41
Глава 2. Модели государственных финансов 53
2.1. Роль государства в рыночной экономике 53
2.2. Государственное регулирование финансов 77
2.3. Модель финансового (денежного) рынка 81
2.4. Модель макроэкономического равновесия и динамики 86
2.5. Поведенческие модели государственного регулирования экономики 100
Глава 3. Диалоговые процедуры финансового анализа 124
3.1. Влияние государственных расходов на долю налогов в эффективном ВВП и инфляцию 125
3.2. Исследование склонности к инвестициям 126
3.3. Исследование занятости 128
Выводы и предложения 129
Литературные источники
- Оптимизационные компьютерные технологии (ОКТ)
- Встроенные средства моделирования ОКТ
- Государственное регулирование финансов
- Исследование склонности к инвестициям
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Сущность происходящих в настоящее время преобразований в системе управления государственными финансами определяется, с одной стороны, непрерывным процессом формирования и адаптации российской экономики к рыночным отношениям и с, другой стороны, научно-техническими новациями в целом, и в области компьютерных технологий управления государственными финансами, в частности. Система управления государственными финансами включает следующие взаимно согласованные и взаимно дополнительные блоки: подсистемы сбора информации, анализа, принятия решений, исполнения решений, контроля. Все эти подсистемы являются элементами государственного управления финансами.
В настоящее время государство не вмешивается непосредственно в деятельность предприятий и организаций, а только определяет важнейшие правила рыночных отношений, в том числе особые правила для некоторых отраслей производственной и непроизводственной сфер.
В сфере управления государственными финансами экономическая теория, методы управления финансами и технология экономико-математического моделирования тесно переплетаются друг с другом. Наряду с тем, что вопросы экономической теории управления государственными финансами достаточно хорошо разработаны, компьютерные технологии управления ими находятся на стадии становления и претерпевают достаточно быстрые изменения.
Исследования в области использования математических методов управления государственными финансами имеют длительную историю. Существует обширная литература, посвященная данной проблематике. Из иностранных ученых наибольшее значение имели работы Дж., Я. Гэлбрейта, Я. Корнай, Р. Коуза, В. Леонтьева, Четыркина Е.М. и др.
Крупный вклад в развитие теории управления социально-экономическими системами на базе математического программирования и
прикладных методов внесли многие отечественные ученые. В их числе: А.К. Аганбегян, В.М. Глушков, СВ. Емельянов, Л.В. Канторович, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов, В.А. Трапезников, И.П. Федоренко, а также Багриновский, В.Н. Бурков, О.В. Голосов, И.Н. Дрогобыцкий, В.А. Ириков, В.В. Кульба и многие другие.
Высоко оценивая отечественные и зарубежные труды по методам управления финансами, необходимо отметить, что большинство методических подходов опирается на различные варианты поведенческих моделей, проверка адекватности которых и их применимости к той или иной конкретной ситуации существенно ограничена наличием объективной и принципиально неустранимой неопределенности. К числу источников неопределенности, в частности, относятся конъюнктурные колебания спроса и предложения финансовых ресурсов, поведение субъектов финансового рынка и внешние условия.
Основные научно-методические проблемы управления финансами в настоящее время связаны, прежде всего, с тем, что уровень неопределенности, под которым в первом приближении можно понимать погрешность в прогностических оценках макроэкономических показателей, часто оказывается настолько большим, что не позволяет делать однозначные выводы или формулировать рекомендации на основе финансового анализа.
Для управления финансами эта проблема носит универсальный характер. Применение компьютерных технологий открывают принципиально новые возможности разрешения указанной проблемы за счет снижения неопределенности в процессе оптимизации на 1 - 2 порядка. При этом, снижение неопределенности достигается за счет моделирования равновесных случайных процессов, в частности, процессов формирования и поддержания равновесных спроса и предложения финансовых ресурсов.
Анализ существующих подходов позволил определить наиболее приемлемую инструментальную программную систему Decision, которая позволяет на основе эволюционно - симулятивных методов статистической
оптимизации (ЭСМ) и методов комбинаторного программирования строить различные модели оптимизации управления государственными финансами. Отличительной особенностью данной системы является специально встроенные языковые средства, позволяющие пользователям системы формировать различные экономико-математические модели. Применение инструментальных средств Decision позволит повысить эффективность системы управления государственными финансами. Это, однако, требует разработки соответствующего научно-методического обеспечения.
Применение оптимизационных компьютерных технологий для управления государственными финансами является важным и в научном отношении новым аспектом анализа проблемы управления финансами. Актуальность темы оптимизации управления государственными финансами с учетом факторов неопределенности связана с нерешенностью многих методических и практических вопросов в этой области. Этим и определен выбор объекта и цели настоящего диссертационного исследования.
Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей и методик решения комплекса задач управления государственными финансами и, тем самым, совершенствования их инструментально - методологического обеспечения.
В соответствии с поставленными целями определены и следующие основные задачи диссертационного исследования:
-изучить существующие подходы и провести анализ возможности использования современных математических методов и компьютерных технологий для управления государственными финансами;
- уточнить функции государственного участия в рыночной экономике с
целью установления основных задач принятия решений в области
управления государственными финансами, входящих в компетенцию
государства;
- разработать модель финансового (денежного) рынка, включающую
следующие её составляющие: предложение денег; спрос на деньги; издержки
завышения (превышение предложения над спросом); издержки занижения (превышение спроса над предложением);
- разработать диалоговые процедуры применения моделей для анализа
состояния государственных финансов и исследования возможных сценариев
управления ими;
-обосновать выбор инструментальных программных средств Decision для оптимального управления государственными финансами;
- провести экспериментальное исследование моделей и
инструментальных средств и обосновать их экономическую эффективность.
Объектом исследования является система управления государственными финансами.
Предметом исследования являются модели, методы и инструментальные средства принятия решений по управлению государственными финансами.
Методология исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составили системный подход к моделированию сложных социально-экономических систем, экономическая теория, в том числе основные положения макроэкономической теории, теории равновесных случайных процессов.
При решении конкретных задач использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, макроэкономической теории, теории вероятностей, математической статистики и математического программирования.
Источниковедческую базу исследования составили материалы научной периодики, конференций и семинаров, а также данные статистических сборников и проектные разработки ведущих научных школ в области управления государственными финансами.
Диссертационная работа по своему содержанию соответствует пунктам 1.6. «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие методов финансовой математики и актуарных
расчетов» и 2.2. «Конструирование имитационных моделей для определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер» специальности 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики.
Научная новизна работы заключается в разработке универсальных моделей и методов управления государственными финансами и адаптации существующих инструментальных средств для их эффективного решения. Научную новизну содержат следующие положения:
проведен анализ существующего экономико-математического аппарата для управления государственными финансами в современной экономики и новых компьютерных технологий принятия оптимальных решений по управлению финансами;
разработаны имитационные модели задач оптимального управления государственными финансами в условиях неопределенности, которые позволяют анализировать финансовый рынок России и субъектов Федерации, прогнозировать реакции финансового рынка на различные мероприятия Центрального Банка и Правительства РФ;
- разработаны методики финансового анализа, позволяющие
осуществлять новую высоко эффективную технологию аналитического
анализа для выработки решений по государственному регулированию
финансами;
- разработаны диалоговые процедуры решения задач управления
государственными финансами, позволяющие обеспечить «дружественный»
интерфейс для работы финансистов-пользователей с имитационными
моделями;
- осуществлен выбор инструментальных средств «Decision» для
построения имитационных моделей анализа различных стратегий
государственного регулирования финансами, использование которых
позволяет существенно повысить качество управленческий решений;
- сформулированы рекомендации по применению инструментальных
средств Decision для их использования при принятии решений ЦБ и
Правительством РФ с целью обеспечения эффективного регулирования
государственных финансов.
Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение методик и инструментальных программных средств при разработке новых моделей управления финансами.
Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую основу экономико-математического моделирования системы управления финансами. Разработанные методики направлены на решение задачи повышения эффективности системы государственного управления финансами. Результаты исследования базируются на единой инструментальной базе «Decision», доведены до конкретных моделей, методик и алгоритмов.
Самостоятельное практическое значение имеют: - модели задач оптимального управления финансами в условиях неопределенности с учетом возможных источников статистической информации (к ним относятся модель финансового (денежного) рынка, модель макроэкономического равновесия и динамики и поведенческие модели государственного регулирования экономики);
методики финансового анализа с применением оптимизационных компьютерных технологий;
диалоговые процедуры решения задач управления финансами, позволяющие обеспечить «дружественный» интерфейс для работы финансистов-пользователей с программными средствами, реализующими ОКТ;
- рекомендации по применению инструментальных средств «Decision»
для обеспечения регулирования государственных финансов.
Апробация и внедрение результатов исследования.
Материалы диссертационного исследования использовались в Академии Бюджета и Казначейства для проведения анализа использования различных протекционистских мер (снижения и отмены налогов) с целью внедрения инновационных проектов. При этом исследовались проблемы, связанные с формированием дерева всех возможных последствий снижения или отмены налогового бремени.
Проанализированы риски, порождаемые неэффективным вложением средств в случае усиления конкурентной борьбы. Выполнены практические расчеты, показавшие практическую применимость предлагаемых методов, их работоспособность и эффективность..
Использование научных выводов и рекомендаций по принятию
решений, связанных со снижением или отменой налогового бремени при
реализации инновационных проектов позволит повысить
конкурентоспособность предприятий, а также будет способствовать снижению рисков и уровня угроз экономической безопасности России.
Теоретические и практические результаты диссертационного исследования были использованы при чтении курсов «Автоматизированные информационные системы» и «Информационные технологии управления» для студентов факультета «Информатики» Российского государственного гуманитарного университета.
Основные положения диссертации докладывались и получили
одобрение на следующих конференциях и семинарах: 8-й и 9-й
Международной НТК «Комплексная защита информации» (Москва-Минск,
ВНИИПВТИ, 2005,2006), а также кафедрах «Математическое моделирование
экономических процессов» Финансовой академии при Правительстве РФ,
«Автоматизированной обработки экономической информации»
Всероссийского заочного финансово-экономического института.
Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 5 печатных работах (авторский объём 42 п.л.).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего акты о внедрении.
Оптимизационные компьютерные технологии (ОКТ)
ОКТ возникли в связи с разработкой Эволюционно-симулятивного метода (ЭСМ) статистической оптимизации, алгоритма динамического программирования для решения булевых задач (АДПБЗ) (см. [22,23,24]), и соответствующего программного обеспечения в виде диалоговых компьютерных систем , таких, например, как «ТАНЯ» и «Decision» (см. [42]).
ЭСМ включает структурную формулировку модели равновесного случайного процесса, называемую Эволюционно - симулятивной моделью, и алгоритмы поиска ее решения. Для формулировки ЭСМ6 посмотрим на рынок с точки зрения субъекта, действующего на рынке в качестве поставщика благ (товаров и услуг). Это точка зрения лица принимающего решения (ЛПР) (менеджмента).
Аббревиатура ЭСМ относится как к методу, так и к модели. Мы будем использовать эту аббревиатуру без дополнительных комментариев так как из контекста ясно, что имеется ввиду. стадии планирования производства ЛПР прежде всего интересует емкость рынка, т.е. количество блага, которое готов потребить рассматриваемый сектор рынка. Под емкостью рынка мы понимаем покупательную способность. Важно подчеркнуть принципиальное отличие понятий «покупательная способность» и «потребность». Если потребность определяется на основе физических, физиологических и технических норм потребления, то покупательная способность отражает доходы, предпочтения и конкуренцию. Несоответствие покупательной способности и потребности само по себе может свидетельствовать о том, что условия работы рынка, такие как налоговая система, сложившаяся структура производства и др. нацеливают «рыночную силу» в нежелательном направлении.
Решение, которое принимает ЛПР, выражается в виде запланированного объема производства блага (плана производства). После того, как решение принято и осуществлено, иначе говоря, после того, как товар реализуется на рынке в течение определенного времени, выясняется фактический спрос (факт). Факторы, определяющие спрос, являются случайными величинами. В частности, предпочтения покупателей могут меняться под влиянием моды, слухов и даже погоды. Очевидно, что в момент принятия решения точные количественные значения всех этих факторов спроса не могли быть точно известны ЛПР. Это и означает, что ЛПР вынужден принимать решение о производстве блага в условиях неопределенности.
На рис. 3 показано два варианта фактического спроса: ФАКТ-1 и ФАКТ-2. Чтобы объяснить это, необходимо обратиться к понятиям издержек. В условиях неопределенности существует два типа издержек, а именно издержки завышения и издержки занижения. Если план оказался больше факта, иначе говоря, если на рынок было поставлено товара больше, чем на самом деле удалось продать, то возникают издержки завышения. В данном случае это ФАКТ-1, который не включает ту часть товара (или услуги), которую, вне зависимости от спроса, можно реализовать по твердым договорам. Издержки завышения складываются из средств, вложенных в производство не реализованной продукции и поэтому замороженных, а также затрат на хранение этой продукции, потерь от ее порчи во время хранения.
Если же план оказался меньше факта (в данном случае это ФАКТ-2, включающий как рыночный спрос, так и твердые, заранее заключенные договора), иначе говоря, если произведено меньше продукции, чем можно было бы реализовать на рынке, то возникают издержки занижения. Издержки занижения выражаются в виде упущенной прибыли, которую можно было бы получить, если бы удалось поставить на рынок и реализовать большее количество товара или услуг. Кроме того, если фирма не занимает на рынке того места, которое она могла бы занять, то на ее место приходят конкуренты и фирма постепенно вытесняется с рынка.
Величина издержек зависит не только от того, насколько и в какую сторону факт отличается от плана, но также и от того, в каких экономических условиях действует предприятие, прежде всего от конкуренции, налогов и себестоимости. Например, если продукция имеет высокую себестоимость и действуют высокие налоги, так что прибыль на единицу продукции (удельная прибыль) невелика, то издержки завышения могут во много раз превосходить издержки занижения.
В момент принятия решения ЛПР неизвестны ни фактические издержки завышения, ни фактические издержки занижения, так что ему приходится ориентироваться на ожидаемые (прогнозируемые) издержки завышения и занижения, иначе говоря, учитывать риск завышения и риск занижения. Надо сказать, что каждый действующий на рынке субъект осознанно или интуитивно, пытается оценить риски и соизмерить их. При этом для принятия решения он, опять таки, осознанно или интуитивно, руководствуется либо минимаксным риском, либо совокупным риском.
Встроенные средства моделирования ОКТ
Примером программного обеспечения, которое дает возможность решения рассмотренных задач являются диалоговые компьютерные системы «ТАНЯ» и «Decision». В частности, первая из названных систем, содержит модуль статистической оптимизации для решения задачи [1]-[7] и модуль дискретной оптимизации для решения задачи [8]-[12]. Вторая так же содержит два модуля, а именно, модуль «Equilibrium» для решения задачи [1]-[7] и модуль «Combinatorics» для решения задачи [9]-[12].
В качестве имени принимаются единичные символы латинского алфавита от А до Z, либо факторы fj,f2,...,fN, либо показатели pi, р2, ..., рм Интерфейс системы предоставляет удобные способы ввода данных в виде равномерного распределения, нормального распределения, графического задания фактора или в виде массива реализаций значений.
При этом возможны следующие основные ситуации: если в библиотеке модуля «Equilibrium» системы «Decision» имеется модель с соответствующей структурой, то достаточно изменить названия факторов, исходных показателей или расчетных показателей; в ином случае необходима разработка новых моделей п, r2, qi, q2. Для этого, в свою очередь, необходимо определить перечень факторов, исходных показателей и расчетных показателей и составить имитационные модели, соблюдая, при этом, следующие обозначения: f(i), /=1,2,3,... факторы;p(j), j = 1,2,3,... - исходные показатели, г(к), к = 1,2,3,... расчетные показатели; Uzav- возвращаемая величина имитационной модели условий завышения (которая заносится в Function Usl_zav_MMl() ); Uzan -возвращаемая величина имитационной модели условий занижения (которая заносится в Function Usl_zan_MMl() ); Izav - возвращаемая величина имитационной модели издержек завышения (которая заносится в Function Izd_zav_MMl(PL, Fal) ); Izan - возвращаемая величина имитационной модели издержек занижения (которая заносится в Function Izd_zan_MMl(PL, Fal)).
Модуль дискретной оптимизации и модуль «Combinatorics» для решения задачи [9]-[12] имеют диалоговые окна для ввода и редактирования: - перечня элементов; - перечня показателей и значений показателей; - выбора одного или нескольких показателей в качестве ограниченного ресурса (ОР); - задание для каждого ОР предельного значения; - выбора одного показателя в качестве целевого и установления решается ли задача на максимум или на минимум; - логических связей.
В следующих главах диссертации предложены и апробированы модели управления финансами, разработанные с применением названных средств. Необходимость выполнения государством определенных функций в сфере экономики не отрицает никто. Однако, по вопросам о том, в каких пропорциях должно сочетаться государственное и рыночное регулирование, и каковы границы и направления государственного вмешательства, существует достаточно широкий спектр теоретических воззрений и соответствующих им практических подходов - от полного государственного монополизма в управлении национальным хозяйством, до крайнего экономического либерализма, когда утверждается, что эффективной может быть только экономика в условиях ничем не ограниченного частного предпринимательства. Между этими крайними вариантами есть ряд промежуточных, например, китайский вариант сочетания рыночных и государственных регуляторов, так называемое социально ориентированное рыночное хозяйство ФРГ и Австрии, шведская модель смешанной экономики и т.д.
Разновидность хозяйства, в котором существовала крайне высокая степень государственного монополизма, была построена в нашей стране в период существования СССР. В ее основе лежало всеобъемлющее директивное планирование, т.е. централизованное решение вопросов о том, в каком количестве и что производить, какие при этом должны быть использованы ресурсы, в каком объеме затрачен труд и капитал, какова должна быть оплата труда, и т.д. Задача составления сбалансированного, увязанного по всем статьям, плана практически неразрешима уже в силу своей колоссальной размерности и статичности.
Но даже в маловероятном случае появления сбалансированного плана -система, где все действия экономических субъектов расписываются на пять лет вперед, оказывается малоподвижной, плохо приспосабливающейся к изменениям. Одна из причин - из сферы экономики исключалась частная инициатива. Все экономические агенты действовали на основе спускаемых сверху плановых заданий, приказов и распоряжений. Экономической самостоятельности было столько, сколько считал полезным и приемлемым центр. Жесткая централизация создавала бюрократические ограничения развитию.
Кроме того, любая жизнеспособная система предполагает наличие прямых и обратных связей. Такие связи лежат в основе рыночного механизма саморегулирования. Равновесие между спросом и предложением устанавливается при наличии прямых (от производства к рынку) и обратных (от рынка к производству) связей, действующих через жизнеспособную, гибкую систему цен. В плановой экономике существовали, хотя и деформированные, прямые связи, но практически не действовали обратные. Отсутствие обратных связей при неподвижных и искаженных ценах делало систему нечувствительной к динамике потребительского спроса. Одно из следствий этого - перепроизводство в одних отраслях и дефицит в других,. Попытки же ликвидировать товарный дефицит часто приводили к их перепроизводству, огромным сверхнормативным запасам. Дефицит был отличительным качеством плановой экономики. Корнай [19], в частности, показал, что тотальный дефицит является непреодолимым недостатком системы планового хозяйства, которой присущая специфическая система лоббирования интересов со стороны производителей.
Государственное регулирование финансов
Современные меры государственного регулирования экономики представляют собой целостную, достаточно детально разработанную систему, которую принято называть «Финансовым программированием». Финансовое программирование основано на современной макроэкономической теории и дополняет ее системой сбора и обработки информации, способами толкования информации, а также приемами выработки рекомендаций Правительству и монетарным органам государства.
Финансовое программирование - это разработка финансовых программ на основе комплекса соответствующих друг другу счетов по секторам экономики. Финансовая программа представляет собой всеобъемлющий комплекс мер, направленных на достижение заданных макроэкономических целей. Выработка целей является одним из элементов финансового программирования. В частности, эти цели могут состоять в обеспечении заданного уровня эффективности функционирования экономики. Чаще, однако, Финансовое программирование направлено на ликвидацию неравновесия между совокупным спросом и предложением, которое, как правило, проявляется в неудовлетворительном состоянии платежного баланса, высоких темпах инфляции и низком или снижающемся объеме производства. В тех случаях, когда существуют макроэкономические диспропорции, обеспечение соответствия между потребностями в ресурсах и их наличием также требует регулирования со стороны государства.
Финансовое программирование основано на рассмотрении основных секторов экономики, описании этих секторов с помощью соответствующих счетов, и взаимосвязи этих счетов. Существует пять важнейших секторов экономики , домохозяйства, предприятия, финансовый сектор, правительство и сектор остального мира. Основные элементы финансового программирования показаны на рис. 10.
В частности, домашние хозяйства поставляют землю, трудовые ресурсы и капитал на различные факторные рынки и порождают спрос на товары и услуги на рынке товаров, однако могут также выступать в качестве производителей, образуя предприятия, не являющиеся юридическими лицами. Домашние хозяйства принимают решение о том, какие суммы тратить на потребление, на сбережения и на инвестиции на финансовых рынках, основываясь при этом на своем представлении о существующей экономической обстановке и перспективах ее развития.
Предприятия используют такие факторы производства, как землю, рабочую силу и капитал с целью производства товаров и услуг для рынка. Обычно решения о производстве и инвестициях принимаются предприятиями в свете стремления довести до максимума свою прибыль.
Финансовый сектор обеспечивает экономику посредническими услугами финансового характера. В него входят все организации, главной деятельностью которых является финансовое посредничество, в том числе банковская система и другие финансовые учреждения, включая взаимные фонды, кредитные товарищества, пенсионные фонды и страховые компании.
Экономическая роль правительства состоит в создании эффективной нормативно-правовой базы, предоставлении определенных общественных товаров (например, образование, инфраструктура и система социальной защиты), надзоре за налоговой системой и управление государственными расходами.
Спрос на деньги. Современная трактовка количественной теории денег была основана на понятии скорости обращения денег в движении доходов, которая в аналитической форме представляется так: V=P Y/M, где М - количество денег, находящихся в обращении, V - скорость обращения денег в движении доходов, Р -абсолютный уровень цен, Y - реальный объем производства (реальный доход, реальный выпуск продукции). Спрос на деньги зависит также от склонности к потреблению, которая, в свою очередь, зависит от инфляции. Человек, пользующийся экономической логикой для определения того, какую часть своих доходов ему следует хранить в рублях, а какую 11 Для удобства диалога все исходные величины представлены как в виде факторов, так и в виде показателей. При необходимости фактор или показатель можно положить равным 1. перевести в доллары и активы другого рода, например, мешки сахара или кофе, должен знать, что при высокой инфляции разумнее хранить свои сбережения в виде долларов или не портящихся товаров, нежели в виде рублей.
Согласно Кейнсу механизм формирования макроэкономического равновесия основан на том, что ожидаемый интегральным производителем (бизнесом в целом) валовой общественный продукт (ВОП) при авансировании капитала, иначе говоря, в начале рассматриваемого периода (месяца, квартала или года) (обозначим PL), отличается от фактического значения ВОП к концу этого периода (обозначим FA). При этом время авансирования капитала, - это среднее время, в течение которого вложенные средства успевают превратиться в товары и услуги, реализованные на рынке. Причина отличия ожидаемого (PL) и фактического (FA) ВОП в объективно существующей неопределенности. В качестве основных, трудно поддающихся управлению, источников неопределенности Кейнс указывает занятость, которая, в свою очередь, зависит от возрастной структуры и мобильности населения, профессиональной структуры, динамики воспроизводства населения, миграции, дифференциации регионов по уровню экономического развития и др.
Исследование склонности к инвестициям
В реальном секторе экономики государственное регулирование осуществляется путем изменения налоговых ставок (налоги на прибыль, налоги на зарплату, налоги на фонды, налог на добавленную стоимость) и величины государственных расходов (Госзаказ/Налоги); на финансовом секторе путем изменения государственных расходов, процентной ставки по государственному займу, размеру государственного долга и размеру государственного займа. Между этими факторами и расчетными показателями имеется определенное соответствие, рассмотренное в 2.3. и 2.4. Кроме того, для реального сектора важное значение имеет доля инвестиций от прибыли (Инвестиции/Прибыль), а на финансовом рынке - склонность к потреблению, которые являются взаимно дополнительными. Исследование вариантов различных мер государственного регулирования осуществляется с применением следующих диалоговых процедур.
Чем ниже занятость и, соответственно, выше безработица тем, при прочих равных условиях ниже ВВП. По мере увеличения объемов производства свободные факторы производства, в частности, рабочая сила, вовлекаются в процесс производства, не оказывая существенного влияния на уровень цен. Стабильность уровня цен связана с неизменностью склонности к инвестициям. Рост склонности к инвестициям сопровождается падением уровня цен. Увеличение занятости и рост склонности к инвестициям -взаимно компенсирующие друг друга процессы. В частности, при полной занятости под влиянием роста совокупного спроса растет уровень цен.
1. Проанализированы существующие научно-методические подходы к управлению финансами; сформулированы основные принципы управления финансами, ограничения, порождаемые этими принципами; выявлены основные недостатки существующих методов управления финансами, в частности: невозможность с помощью известных аналитических и статистических методов в должной мере учесть исходную неопределенность и снизить ее в процессе расчетов до приемлемого уровня; невозможность в рамках существующих методологических подходов учесть закономерности формирования равновесия под воздействием внутренних и внешних случайных факторов; недостаточный учет реальных рисков монетарных органов государства (риска завышения и риска занижения) и невозможность их учета в рамках существующих методических подходов.
2. Проанализированы специальные программные средства принятия решений и обоснована необходимость применения ОКТ для управления финансами. ОКТ имеет необходимые предпосылки для разработки методических подходов, позволяющих преодолеть все недостатки, перечисленные в п. 1 настоящих выводов.
3. Разработаны основные принципы управления финансами в условиях неопределенности на основе ОКТ.
4. На встроенных средствах ОКТ разработаны модели финансового рынка и макроэкономического равновесия.
5. Разработаны диалоговые процедуры решения задач управления финансами с применением моделей, названных в предыдущем пункте и исследовано влияние: государственных расходов на долю налогов в эффективном ВВП и инфляцию; склонности к потреблению на эффективный ВВП и денежную массу (денежный агрегат М2); занятости на эффективный ВВП и денежную массу.
6. Выполнены практические аналитические и прогностические расчеты, которые использованы в работе государственных монетарных органов и аналитических исследовательских центров.
Сформулированы методические рекомендации по управлению финансами с применением ОКТ и СНС в государственных учреждениях и научно-исследовательских учреждениях.
