Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Систематизация и развитие методологических аспектов макроэконометрического моделирования... 19
I.I. Анализ существующих методологических и методических разработок по вопросам генерации, решения и исследования комплексных макроэконометрических моделей, их систематизация 19
1.2 . Некоторые вопросы создания статистической базы и конструирования уравнений 37
1.3. Генерация и решение комплексных макроэконометрических моделей 70
1.4. Определение точности прогнозирования и динамических свойств макроэконометрических моделей и объектов 88
ГЛАВА ІІ. Методические аспекты совершенствования средств автоматизации процесса макроэконометрического моделирования .- 103
2.1. Анализ существующих макроэконометрических мо делей 103
2.2. Методика разработки функциональных требований к программным системам макроэконометрического моделирования 106
2.3. Особенности диалоговых систем макроэконометри ческого моделирования III
2.4. Анализ программных средств, используемых в практике макроэконометрических исследований... 116
ГЛАВА III. Создаше диалоговой систеш макроэконсметрического моделирования "дисмэм" 129
3.1. Информационное обеспечение "ДИСМЭМ" 129
3.2. Разработка языка управления системой и унификация входных документов . 136
3.3. Алгоритмы реализации отдельных функций процес са макроэконометрического моделирования в "ДИСМЭМ" 141
3.4. Основные эксплуатационные характеристики и перспективы развития "ДИСМЭМ" 150
ГЛАВА ІV. Применение "дисмэм" дйя реализации модоей развития экономики крупных регионов (на при мере ФРГ) 156
4.1. Основные сведения о структуре модели развития экономики ФРГ и формирование ее информационного обеспечения средствами "ДИСМЭМ" 156
4.2. Прогнозирование и имитация развития экономических показателей регионов с использованием системы 160
Заключение 167
Список основной использованной литературы
- . Некоторые вопросы создания статистической базы и конструирования уравнений
- Методика разработки функциональных требований к программным системам макроэконометрического моделирования
- Разработка языка управления системой и унификация входных документов
- Прогнозирование и имитация развития экономических показателей регионов с использованием системы
Введение к работе
Важнейшие задачи в области совершенствования управления и повышения уровня хозяйствования во всех звеньях экономики, поставленные перед советским народом ХХУІ съездом КПСС, развитые и конкретизированные последующими Пленумами ЦК, направлены "на выполнение решений партии по экономическому и социальному развитию страны, ускорение перевода экономики на рельсы интенсивного развития, повышение уровня жизни народа" /2, с.197/. Их успешному решению способствуют "интенсификация, ускоренное внедрение в производство достижений науки и техники, осуществление крупных комплексных программ" /3, с.14/, стремление "к всестороннему совершенствованию системы управления народным хозяйством",поиск "новых форм и структур экономической деятельности" /4, с.10/. Это обязывает советскую экономическую науку коренным образом усовершенствовать традиционно сложившиеся способы и технологию планирования, методы и формы экономических исследований.В данном направлении достигнуты значительные успехи: разработана автоматизированная комплексная территориально-отраслевая система планирования (АКТОСП), базирующаяся на диалоговой системе (даСШШ) и обеспечивающая технологию непрерывного процесса реального планирования с глубокой оптимизацией планов (кратко-, средне- и долгосрочных) /28,29/; совершенствуются и развиваются балансовые методы планирования, нашедшие в отечественной практике наибольшее применение; внедрена автоматизированная система плановых расчетов (АСПР), способствующая повышению сбалансированности и оптимальности плановых решений, автоматизирующая трудоемкие плановые расчеты на основе системного подхода к планированию /5/; разработана методика ,основанная на применении моделей развивающихся систем,позволяющая определить динамику экономических объектов,исследовать различные стороны их организации и функционирования с максимизацией некоторого функционала качества /98/ и т.д. Однако вопросы прогнозно-аналитической стадии планирования,обеспечивающей получение предплановых ориентировок,рекомендаций по разработке планов и в значительной степени способствующей повышению их качества и обоснованности, остаются пока менее всего разработанными как в теоретическом, так и в методологическом аспектах. В связи с этим в настоящее время все большее значение в практике экономических исследований приобретает теория макроэконометричес-кого моделирования,позволяющая исследовать и количественно определять внутренние и внешние причинно-следственные связи между показателями глобальных экономических систем,изучать закономерности их (показателей) формирования и тенденции развития на различных региональных уровнях.Применение на прогнозно-аналитических стадиях планирования комплексных макроэконометрических моделей,адекватно отражающих экономический процесс или объект,позволит за счет более полного выявления и учета причинно-следственных связей между экономическими показателями: I) получать более качественные прогнозы,используемые при определении основных пропорций народнохозяйственного плана; 2) обеспечивать согласованность основных экономических показателей объекта,сокращая этим сроки разработки планов; 3) четко выделять факторы и инструменты регулирования материально-финансового равновесия макроэконометрической системы; 4) выполнять многоаспектный анализ динамики системы планируемых экономических показателей: проверять устойчивость институциональной структуры относительно крупных внешних возмущений, исследо - б вать динамические свойства экономического процесса (объекта), выявлять закономерности и тенденции его развития; 5) осуществлять многовариантные имитационные расчеты, позволяющие проанализировать характер воздействия различных конкретно-исторических условий на развитие экономики региона, осуществлять выбор наиболее эффективных экономических стратегий.
Следует отметить, что аппарат макроэконометрического моделирования дает наиболее эффективные результаты при прогнозировании, имитации и анализе тех экономических процессов и явлений, причинно-следственные связи которых в силу ряда объективных факторов недостаточно изучены для построения удовлетворительной количественной дедуктивной теории, лежащей в основе применения других классов моделей.
Ведущими организациями, занимающимися развитием проблем мак-роэконометрического моделирования в нашей стране, являются центральные экономические институты СССР и союзных республик - ИЭ АН СССР, ЦЭМИ АН СССР, ИЭиОПП СО АН СССР, ИМЭМО, ИК им.В.М.Глушкова АН УССР, ИЭ АН УССР, НЭ АН Латв.ССР и др., плановые органы СССР и союзных республик. Важное место в области макроэконометрического моделирования занимают работы видных советских ученых-экономистов Аганбегяна А.Г., Гвишиани Д.М., Глушкова В.М., Румянцева A.M., Федоренко Н.П., Хачатурова Т.С, Михалевича B.C., Анчишкина А.И., Гатовского Л.М., Кириченко В.Н., Милейковского А.Г., Рябушкина Т.В., Бакаева А.А., Емельянова А.С, Ивахненко А.Г., Сцепинского Ю.Е., Гранберга А.Г., Мартишюса С, Четыркина Е.М., Чижова Ю.А. и многих Других.
В зарубежной макроэконометрической науке значительные результаты достигнуты в социалистических странах: ВНР (Институты экономики и мировой экономики Венгерской АН), ГДР (Институт мировых проблем системы прогностической деятельности при Совете Министров, Институт социалистической экономики при ЦК СЕПГ), ЧССР (Исследовательский институт планирования и управления, НИВЦ, г.Братислава) и ряде других. Видное место занимают работы ученых Тон-чева Л. (НРБ), Андорки Р., Шмидта А. (ВНР), Вольфинга М., Граля Б., Шепфа Р. (ГДР), Мацеевского В., Павловского З. ПНР), Класа А., Гергели К., Тлусты 3. (ЧССР).
В капиталистических странах работы по проблемам макроэконо-метрического моделирования сконцентрированы в Пенсильванском и Калифорнийском университетах, Массачусетском технологическом институте (США), в Институте перспективных исследований, Международном институте прикладного системного анализа (Австрия), в Институте эконометрики и исследования операций Боннского университета (ФРГ), в Базельском университете (Швейцария) и в некоторых других. Среди буржуазных экономистов, работающих в области макроэконометрики, следует отметить Алмона Ш., Бенара Ж., Дконстона ДЖ., Зей-деля Г., Зельнера А., Крелле Г., Клейна Л., Нейлора Т., Тейла Н,, Тинбергена Дк., Фишера §., Форрестера ДЖ. и других.
Опыт применения комплексных макроэконометрических моделей в принципе доказал их эффективность и практическую ценность. Однако выполненные исследования и практические разработки не, исчерпывают всю многогранность описываемой проблематики. По ряду объективных причин, главной из которых является отсутствие эффективных средств работы с макроэконометрическими моделями /89/, имеет место ограниченное использование их (моделей) возможностей. В связи с этим весьма актуальными являются вопросы совершенствования процессов комплексной реализации и исследования макроэконометрических моделей, повышение эффективности инструментальных средств эконометри-ческого моделирования. Это определяет цель диссертационной работы, состоящую в исследовании и совершенствовании методологических аспектов процесса макроэконометрического моделирования и его инструментальных средств, в разработке на единой методологической основе многофункциональной диалоговой системы с развитым информационным обеспечением, повышающей эффективность макроэконометрических исследований.
Определение направлений и методов совершенствования процесса макроэконометрических исследований должно осуществляться с учетом накопленного опыта эконометрического моделирования в нашей стране и зарубежом. Этот опыт должен изучаться с точки зрения используемых теоретических концепций и инструментальных средств. Буржуазная статистика отражает классовый характер западных политэкономи-ческих концепций. Теоретический фундамент, лежащий в основе западных эконометрических моделей и определяющий их структуру и спецификацию, приводит к весьма существенному искажению и противоречивому характеру некоторых результатов моделирования экономических процессов или объектов. При этом достаточно вспомнить, например, известный в западной литературе "эффект Калдора", теорию цикла Митчелла или признаваемый буржуазной политической экономией в качестве аксиомы так называемый "закон Филлипса", используемые при моделировании капиталистической экономики, либо теорию "командной экономики" и псевдонаучную модель "смешанного хозяйства", с помощью которых моделируется в западной литературе экономика стран социализма. Подобные теоретические концепции, используемые в макроэконометрических моделях, разрабатываемых буржуазными эко-нометриками, подвергаются всестороннему критическому анализу в отечественной литературе, например в работах /10,60-64,100,107/.
Развиваемое в социалистических странах эконометрическое моделирование основано на марксистско-ленинской экономической теорий и является объективным инструментом комплексного исследования народного хозяйства.
Что касается аппарата конструирования, анализа и применения эконометрических моделей (математических методов, программного и информапионного обеспечения), то с момента возникновения эконометрики как научной теории (30-е годы XX века) в мировой практике накоплен ценный опыт. В частности, получил широкое развитие прикладной анализ временных рядов, в том числе многофакторные регрессионные и кросс-спектральные методы, сплайн-аппроксимация; заслуживают внимания разработки по проблемам идентификации и решения комплексных эконометрических моделей, включения и оценивания распределенных лагов, вопросы измерения точности моделирования и ряд других. Однако механическое применение различных вычислительных и математических формализованных схем к условиям, для которых эти схемы непригодны, могут привести к некорректному прогнозу. Так, например, аппарат производственных функций и эмпирическая оценка их параметров (впервые примененный в неоклассических эконометрических моделях) позволил получить ряд интересных выводов о роли отдельных факторов в экономическом росте разных капиталистических стран. Однако использование буржуазными экономистами аппарата неоклассической производственной функции с применением так называемой методологии "вменения" для исследования процесса экономического роста при социализме полностью "извращает роль материально-вещественных и трудовых факторов роста социалистического производства и соотношения между ними" /100, с.196/. Другим примером может служить применение метода Зельнера-Пальма для анализа идентификации эконометрических моделей, состоящих из систем ВЗЭИМО -связанных уравнений. Исследования этого подхода советскими специалистами /53/ доказали полную его несостоятельность для проверки соответствия экономической модели реальности.
- 10 Давая глубокий анализ моделей экономического роста, базирующихся на концепциях "ортодоксальной" политэкономии, авторы книги "Критика современной буржуазной политической экономии" справедливо замечают, что в настоящий период в западной экономической науке "идет бесконечный процесс создания более рафинированных моделей, претендующих на более тонкое понимание отдельных частных процессов и явлений экономического роста и в то же время все более отрывающихся от возможности их верификации, что делает эти модели малопригодными на практике,,. Математическая утонченность нередко означает отрыв от статистической базы, которая должна была бы использоваться для наполнения этих моделей реальным жизненным содержанием" /63, с. 94-95/, Придавая большое значение применению математических методов в экономических исследованиях, В.И.Ленин в то же время отмечал, что преувеличение роли количественного анализа "порождает забвение материи математиками. "Материя исчезает", остаются одни уравнения" /I, с. 326/. От чрезмерной, необоснованной "математизации" исследований экономических процессов и явлений предостерегают многие отечественные ученые, занимающиеся проблемами эконометрического моделирования. Так, например, в работах /49, 103/ подвергаются резкой критике случаи необоснованного применения некоторых выводов, полученных в отношении формальных систем, к экономической системе социализма, когда несостоятельное применение оптимальной экономической модели и теоремы Геделя привели к нелепым выводам, весьма близким ко взглядам представителей буржуазной политической экономии.
В процессе развития макроэконометрических исследований в настоящее время можно отметить некоторое смещение от глобальных моделей экономического роста в область более конкретных исследований отдельных его (.экономического роста) факторов. Это проявля - II ется в создании эконометрических моделей, исследующих проблемы научно-технического прогресса, взаимосвязи региональной и межрегиональной экономики, отдельных аспектов и сторон их функционирования; выражается в появлении систем моделей, построенных по многоступенчатому принципу, включающих эконометрические модели региональных уровней лишь как определенную часть комплекса макромоделей. Можно, пожалуй, сказать, что значение макроэконометрических моделей в настоящее время стало проявляться в новом качестве: повышается их роль в многоступенчатых системах комплексных моделей. Это, безусловно, перспективное направление в их развитии. Однако, имеющийся в зарубежной практике опыт построения и использования многоступенчатых комплексных динамических моделей, представляющий несомненный интерес, также не может быть полностью применен в нашей стране. В частности, исследования отечественных специалистов /109/ показали, что все методологические подходы к региональному прогнозированию в капиталистических странах не обеспечивают составления достаточно точных прогнозов.
Таким образом, лишь критическое изучение результатов теоретических и практических исследований в области прикладного эконо-метрического анализа, а также базирующиеся на марксистско-ленинс -кой экономической теории дальнейшее развитие и "кристаллизация" наиболее ценных существующих и создание новых теоретических концепций, методов и инструментальных средств позволяют преодолевать причины, ограничивающие применение макроэконометрических моделей в практике экономических исследований, создать научно обоснованную систему экономико-статистических моделей, имеющих практическую ценность при разработке сбалансированных народнохозяйственных планов. Вышеизложенные примеры еще раз подчеркивают особую важность специального рассмотрения методологических проблем, которые должны решаться только в комплексе, так как эффективное применениює даже самого совершенного математического аппарата не может быть плодотворным в отрыве от содержательной стороны экономических явлений. Именно поэтому анализ, систематизация и развитие ме-дологических аспектов процесса макроэконометрического моделирования рассматривается как одна из главных задач настоящей диссертационной работы.
Бастрому развитию всех направлений теории и практики макроэконометрического моделирования в значительной степени способствует совершенствование математических методов и соответствующих программных средств, которые обеспечивают автоматизацию формирования и ведения развитого информационного обеспечения и всех .этапов процесса конструирования, исследования и решения макроэконо-метрических моделей, создают возможность быстро и эффективно производить экспериментальные и практические расчеты. Особую актуальность4 совершенствование программных средств макроэконометрического моделирования приобретает с развитием и высокой структуризацией макроэконометрических моделей и их систем, построенных по многое-ступенчатому принципу, неизбежно приводящим к повышенным требованиям, непомерному усложнению информационного обеспечения и алгоритмов его обработки, к трудностям вычислительного характера. Как показали дальнейшие исследования 1см. § 2.4), в отечественной практике в настоящее время отсутствуют многофункциональные диалоговые системы с развитым информационным обеспечением, позволяющие эффективно проводить комплексные макроэконометрические исследования. Поэтому в качестве второй важнейшей задачи данной диссертационной работы выдвигается развитие методических аспектов совершенствования программных средств автоматизациии процесса макроэконометрического моделирования, разработка идеологии функционирования этих средств и ее реализация в базовой версии диалоговой системы, в максимальной степени обеспечивающей автоматизацию конструирования, многовариантных имитационно-прогнозных решений и исследования систем комплексных макроэконометрических моделей различной степени пространственного и вещественного агрегирования. Однако эта задача может быть качественно решена лишь при наличии развитого информационного обеспечения, позволяющего учитывать высокий динамизм и развитие предметной области и процесса макроэконометрического моделирования, а также наращивать функциональные возможности используемых программных средств. К сожалению, практически ни в одной работе не освещаются вопросы эффективной организации информационного обеспечения макроэконометрических исследований. Поэтому разработка информационной базы, создающей возможность конструировать и исследовать комплексные системы макроэконометрических моделей различной периодичности и различных уровней пространственного и вещественного агрегирования (по отраслям, группам отраслей, региональных, межрегиональных во всей их взаимосвязи с выходом на эконометрические модели национальной экономики) рассматривается как третья важнейшая задача настоящей диссертационной работы.
Исследования и разработки, выполненные при реализации трех сформулированных направлений совершенствования процесса макроэконометрического моделирования, содержат следующую научную новизну:
I. Предложена концепция комплексной реализации всех этапов процесса макроэконометрического моделирования на основе единой информационной базы и многофункциональных диалоговых систем в отличие от существующих подходов, рассматривающих отдельные этапы (часть этапов) или процедуры данного процесса.
2, Предлагаемая комплексная методика реализации этапов процесса макроэконометрического моделирования является наиболее полным обобщением и систематизацией существующих теоретических и методологических разработок, рекомендаций и накопленного опыта в мировой практике макроэконометрического моделирования; впервые делается попытка классифицировать по различным критериям динамические свойства макроэконометрических моделей и экономических объектов, осуществляется развитие методологической схемы их вычисления и исследования, более четко определяются границы применения приведенных и структурных форм моделей для прогнозно-имитационных расчетов.
3. Разработанная комплексная информационная модель предметной области макроэконометрического моделирования, отображенная в реляционную базу данных, является первым образцом системной организации развитого информационного обеспечения, отличающегося от существующих вариантов его организации в рассматриваемой области применения наиболее полными возможностями проведения комплексных макроэконометрических исследований, простотой эксплуатации, возможностью модификаций и развития как самой информационной базы, так и использующих, ее программных средств.
4. Впервые предложен структурный подход к прогнозированию экономических показателей с переменной структурой, заключающийся в применении оригинальной стохастической бесконтекстной программной грамматики, что способствует повышению качества моделирования динамических рядов с "пикообразным" характером развития и выраженной стохастичностью в смене экстремумов.
5. Разработанные функциональные требования к диалоговым системам макроэконометрического моделирования и их информационному обеспечению, принципы функционирования этих систем, их архитектура, язык управления и входные документы отличаются от известных в отечественной макроэконометрике полнотой реализуемых этапов комплексного процесса макроэконометрического моделирования, максимальным учетом специфики названной сферы приложения с ориентацией на пользователя-непрограммиста, высокой степенью конкретизации и открытости, максимальным стремлением достижения не только функциональных, но и, что самое главное, определенных качественных характеристик разрабатываемого программного продукта-.
6, Разработанные алгоритмы выполнения ряда этапов макроэкономе трического моделирования отличаются использованием в них оригинальных схем решения комплексных моделей с разделением на стадии одноразовой трансляции и многократной интерпретации с одновременным автоматическим упорядочиванием уравнений по их типам, оперативной актуализацией связей в базе данных, оригинальным способом представления стохастической бесконтекстной программной грамматики в виде реляционного отношения с предварительным разделением правил вывода на переменную и постоянную части, что повысило эффективность их машинной реализации.
7. Разработанная базовая версия программной системы "ДИСМЭМ-1" является первой в нашей стране многофункциональной диалоговой системой макроэконометрического моделирования с развитым информационным обеспечением, позволяющей наиболее эффективно автоматизировать в комплексе этапы формирования информационной базы, реализации и исследования всевозможных видов макроэконометрических моделей, в значительной степени повысить качество получаемых результатов и производительность труда экономистов.
Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в развитии методологических аспектов процесса макроэко-нометрического моделирования, в создании инструментальных средств, значительно расширяющих спектр решаемых проблем и границ приложения результатов исследований, способстующих повышению производительности труда экономистов, улучшению качества получаемых результатов, т.е. обеспечивающих совершенствование процесса макро-эконометрического моделирования в целом. Годовой экономический эффект от внедрения базовой версии системы "ДИСМЭМ-1" составляет 332735 рублей.
Методологической основой диссертационной работы являются труды классиков марксизма-ленинизма, материалы и решения съездов КПСС и Пленумов ЦК КПСС, постановления ЦК КПСС и Совета Министров СССР по вопросам повышения эффективности производства, совершенствования управления и внедрения в народное хозяйство ЭВМ и экономико-математических методов. При работе над диссертацией использовались монографии и статьи, содержащие критический анализ современной буржуазной политической экономии, антимарксистских и антиленинских экономических теорий социализма, литература по проблемам макроэкономе трическог о моделирования, математического, информационного и программного обеспечений эконометрических исследований, по вопросам разработки баз данных и систем обработки экономической информации, статистические, нормативные и справочные материалы по исследуемым проблемам, а также материалы по тематике работ в области макроэконометрического моделирования, выполняемых Институтом кибернетики им. В.М.Глушкова АН УССР.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и шести приложений.
Во введении отмечается актуальность темы, формулируются и обосновываются цель и главные задачи исследований, отмечены научная новизна, практическая ценность полученных результатов и методологическая база работы.
Некоторые вопросы создания статистической базы и конструирования уравнений
В настоящей работе исследование, систематизация и развитие методологических проблем процесса макроэкономе трического моделирования осуществляются с точки зрения возможности наиболее эффективной и качественной автоматизации этого процесса программными средствами. Поэтому особое внимание уделено этапам создания информационной базы, генерации уравнений и комплексных моделей, решения моделей, анализа точности и их динамических характеристик, определения динамических свойств экономических объектов. А такие методологические проблемы, составляющие предмет самостоятельных глубоких исследований, как анализ политэкономических концепций, являющихся теоретической платформой макроэконометрических моделей, анализ особенностей экономического развития объектов моделирования и формирование на их основе системы целей, задач и факторов развития этих объектов, вопросов структуризации моделей и спецификации уравнений в общем виде, методика экономического анализа применения результатов прогнозирования (имитации) и некоторые другие затрагиваются лишь в той степени, которая необходима для реше ния и более полного изложения основных задач диссертации.
Методологическим (в том числе и методическим) вопросам различных этапов процесса макроэконометрического моделирования посвящено большое количество отечественных и зарубежных работ. Однако следует отметить, что в некоторых из них отсутствуют единые определения основных понятий и терминов, существуют некоторые неточности с методической точки зрения. В частности, несмотря на ряд весьма интересных идей использования алгебраического подхода в системном моделировании, вариантов решения задачи декомпозиции сложной модели на совокупность простых, принципов построения структурно-функциональной ССФ) и универсальной СУСМ) систем моделей, излагаемых в работе /104/, трудно согласиться с тем, что "идентификация, которая базируется на методе группового учета аргументов (.МГУА), имеет ряд преимуществ перед идентификацией, которая базируется на классических методах"/104,с.8/. Опыт применения названного метода в эконометрических исследованиях в Институте кибернетики им. В.М.Глу-шкова АН УССР, а также последующие работы автора МГУА Ивахненко А.Г. /51/ свидетельствуют о том, что получаемые при этом структурные уравнения очень часто не могут быть интерпретированы с экономической точки зрения, т.е. не выражают причинно-следственные связи исследуемых экономических процессов или объектов. Правда, тот же опыт показал, что данный метод в ряде случаев дает достаточно высокую точность прогнозирования. Поэтому МГУА в процессе макроэконометри-ческого моделирования занимает определенное место Сем. рис.1.1) и ни в коем случае не может быть противопоставлен другим методам моделирования.
Классификация макроэконометрических моделей имеет существенное значение при выборе типа моделей на этапе конструирования, при их комплексной оценке с точки зрения возможностей и границ применения. Однако до настоящего времени не разработаны единые классификационные принципы и, как следствие этого, отсутствует четкая общепринятая классификация моделей. Насущная потребность в наличии такой классификации выражается в том, что практически все методологические разработки в области макроэконометрического моделирования содержат попытки классификации моделей по тем или иным признакам. Нередко при этом допускаются различного рода неточности. Например, в работах /107, с. 234-235; 57, с. 241/ модели Харрода-Домара и модели с производственными функциями противопоставляются эконометрическим моделям. Но модели, построенные с использованием уравнений Харрода-Домара, являются ничем иным, как кейнсианскими эконометрическими моделями роста, а различные виды производственных функций - это одна из разновидностей инструментальных средств конструирования и анализа эконометрических моделей.
На наш взгляд, более точно и полно в настоящее время разработана классификация макроэконометрических моделей в работе /79/. Своеобразным ее дополнением с точки зрения структуризации уравнений моделей (деление по способу описания причинно-следственных связей и характеру существующих зависимостей между показателями) является классификация, приведенная в монографии /72/. В виду того, что систематизация и развитие классификации макроэконометрических моделей не входит в перечень задач, подлежащих решению в данной диссертационной работе, а также учитывая наличие вполне приемлемых (хотя и нуждающихся в совершенствовании) классификаций, при рассмотрении последующих вопросов нами были приняты классификации макроэконометрических моделей, приведенные в работах /72,79/.
В настоящее время в мировой практике только в частных случаях удается добиваться относительной, локальной, адекватности макроэконометрических моделей. При этом неоценимое значение имеют анализ и систематизация опыта макроэконометрического моделирования, накопленного специалистами различных стран, развитие на их основе методики построения, решения, исследования и применения моделей. Однако иногда в методической литературе встречаются выводы и рекомендации, требующие уточнения. В частности, при анализе модели краткосрочного прогноза японской экономики в работе /107,с.238/ делается вывод о том, что эта модель "за счет меньшей дезагрегации (26 уравнений и 17 тождеств) дает более качественное описание экономической системы". Но высокоагрегированные модели, оперируя узким набором показателей, абстрагируются от важнейших факторов как экзогенного, так и эндогенного порядков, и это часто искажает те выводы, которые на основе этих факторов могут быть получены. Следовательно, увеличение степени агрегации, т.е. уменьшение дезагрегации, вряд ли может привести к повышению качества описания экономической системы.
Характерной особенностью подавляющего большинства работ по методике макроэконометрического моделирования является то, что в них рассматриваются изолированно отдельные этапы или процедуры моделирования. И лишь в немногих работах /50,57,79,88,94,117/ делаются попытки представить совокупность этапов в их взаимосвязи, в виде единого процесса эконометрического моделирования для различных типов экономических систем. Анализ этих схем с точки зрения полноты включенных этапов и степени их детализации с целью последующего использования для определения перечня процессуальных возможностей и принципов функционирования программных средств, автоматизирующих процесс макроэконометрического моделирования, а также для разработки информационного обеспечения этих систем позволил сделать следующие выводы.
Методика разработки функциональных требований к программным системам макроэконометрического моделирования
Анализ макроэконометрических моделей осуществлялся с точки зрения автоматизации этапов их конструирования и решения. Полит-экономические концепции моделей не рассматривались. Это определило перечень критериев, позволяющих выявить основные характеристики моделей, накладывающие требования на программные системы. Результаты анализа представлены в приложении I. Были рассмотрены эконометрические модели развития экономики республик, отличные по своему целевому назначению (многопродуктовая модель экономики УССР, отражающая важнейшие тенденции динамики общественного производства республики, и многосекторная ведомственная производственно-финансовая модель Латв.ССР, описывающая структурными уравнениями и тождествами финансовые балансы министерств и ведомств для прогнозирования экономического оборота республики), а также ряд моделей равития экономики некоторых социалистических и капиталистических стран, характеризующихся различной периодичностью, степенью агрегирования и применением различных математических методов конструирования уравнений. В приложение I включены лишь те модели, о которых имелись достаточно полные сведения в разрезе выделенных критериев. Кроме того, было проанализировано большое количество простых макроэконометрических моделей, которые также не отражены в приложении.
Как правило, периодичность модели и используемых в ней переменных, в том числе лаговых, совпадают (графы 2 и 7 прилож.1,где Г,П,К,М - год, полугодие, квартал, месяи). Однако в ряде случаев они могут отличаться (модели Голландии, Швеции, Уортонская модель США), тогда требуется реализация процедур агрегирования или дезагрегирования .
Обобщая информацию в графах 3,4,6, отметим, что современные макроэконометрические модели в подавляющем большинстве являются динамическими (содержат лаги и время Т) с ярко выраженным характером нелинейности в виде гиперболических (/), мультипликативных (х), степенных, экспоненциальных (ехр) и логарифмических (Ы ,h) зависимостей. В ряде моделей встречаются также тригонометрические функции (sin, ,cos ), выражающие элемент цикличности в развитии экономических показателей. Общее количество уравнений (графа 5, где С - стохастические, Д - детерминированные) свидетельствует о значительных колебаниях уровней структуризации моделей и их (моделей) размерностей: от нескольких уравнений до десятков сотен (например, в Британской эконометрической модели Кэмбридж-2 (1976г.) насчитывается 2552 уравнения). Все это предъявляет высокие требования к информационному обеспечению и к программным системам с точки зрения их универсальности и эффективности распределения памяти ЭВМ.
Наиболее распространенным методом оценки параметров уравнений является МНК (графа 5), очевидно в силу простоты своей реализации. Реже используется двухшаговый метод (2МНК) и еще реже -методы максимального правдоподобия с полной ( FIML) и неполной (LXUiD информацией. Последние методы применены в уравнениях с сильно выраженными нелинейностями при малой длине выборки. Независимо от метода оценки параметров в качестве статистических критериев используются коэффициент детерминации уравнений (R2 или R), стандартная ошибка уравнения (СОУ) или средняя ошибка аппроксимации (СОА), стандартные ошибки параметров (СОП) или -тест, равный отношению величины параметра к его стандартному отклонению и коэффициент Дарбина-Уотсона (ДУ). Лишь в моделях ВВС-2 и ВВС-3 (ЧССР) используется более полный список критериев.
Анализ моделей в разрезе критерия, указанного в графе 7, сви-детельствут о том, что длина лагов меняется в широких пределах: от I временного периода до распределенных лагов большой длительности (например, 33 периода в Уортонской модели США). Способ формирования лагов - как правило, смещение вглубь предыстории на соответствующее число временных точек, реже их значения вычисляются с помощью процедур дезагрегации. Лаги малой длины (1-2 временных периода) рассматриваются как независимые переменные и их коэффициенты оцениваются совместно с другими переменными регрессионными методами, что допустимо. При распределенных лагах начинает сильно сказываться мультиколлинеарность. В таких случаях применяются специальные методы оценки коэффициентов при распределенных лагах,среди которых наиболее распространена схема Ширли Алмон.
Анализ макроэконометрических моделей в разрезе критериев, отмеченных в графах 5 и 7, позволил определить минимально необходимый набор методов оценок структурных коэффициентов регрессионных уравнений, и распределенных лагов, перечень стандартных критериев выбора статистических уравнений, подлежащих первоочередной реализации в программных системах макроэконометрического моделирования.
Разработка языка управления системой и унификация входных документов
Язык управления (ЯУ) диалоговой системы макроэконометричес-кого моделирования "ДИСМЭМ" разрабатывался с точки зрения максимального удовлетворения функциональных требований к нему, изложенных в /105, п.2.1/. Это определило следующие его особенности.
1. Единый формат с достаточно гибкой структурой:
/КОП .вариантЗ (Г ] спецификация] где / - обязательный символ, являющийся признаком оператора ЯУ; КОП - код операции управляющего оператора, могущий принимать значения, представленные в табл. 3.1; "вариант" и "спецификация" -поля, определяющие различные возможности и режимы выполнения операторов ЯУ. В операторе может присутствовать несколько полей "спецификация". Поля, указанные в квадратных скобках, могут отсутствовать. Такая структура операторов ЯУ, обладающая достаточно высокой гибкостью, свободной формой представления, способствует уменьшению общего количества операторов при сохранении тех же функциональных возможностей системы.
2. Широкое использование режима "по умолчанию" (неявного задания параметров). Эта особенность ЯУ минимизирует объем вводимой пользователем информации, что приводит к сокращению количества ошибок и времени ввода, способствует достижению логической и синтаксической простоты управляющих операторов, повышению эффективности и удобству эксплуатации "ДИСМЭМ".
3. Логическая и синтаксическая простота. Вся используемая мнемоника в ЯУ "ДИСМЭМ" сформирована на базе русского языка и выражает функциональную сущность запрашиваемых процедур, а также режимов их выполнения в терминах пользователя-непрограммиста. Ориентация на пользователя-непрограммиста. Эта особенность является следствием реализации в ЯУ всех вышеперечисленных признаков, характером формирования мнемоники, высокой степенью агрегации управляющих операторов языка: для их задания пользователю не нужно иметь специальной подготовки в области статистичес кой обработки данных и каких-либо знаний в области программирования на дШ.
5. Возможность расширения функциональных свойств диалоговой системы при сохранении структуры и синтаксиса операторов ЯУ.Обеспечение этого свойства было одним из определяющих при разработке формата команд "ДИСМЭМ". Гибкая структура, возможность задания переменного количества полей "спецификация" позволяют расширять функциональные возможности системы как "вширь" .(введение новых функций), так и "вглубь" (подключение дополнительных методов для повышения качества уже реализованных функций).
Полное описание управляющих операторов "ДИСМЭМ" с указанием всех возможных значений полей "вариант" и "спецификация" приведено в работе /14/ и эксплуатационной документации к системе.
Многообразие структур источников входных данных для различных макроэконометрических моделей, в значительной степени затрудняющее их ввод в базу данных и контроль, привело к необходимости создания гипотетических входных документов диалоговой системы "ДИСМЭМ". Их разработка осуществлена на основе анализа форм записей различных статистических данных в литературных источниках, учета требований пользователя к входным документам, программной системы макроэконометрического моделирования и СУБД ШШЬМА-4.0С к их подготовке и вводу. К требованиям пользователя были отнесены удобочитаемость документов, простота их заполнения, ввода с клавиатуры дисплея, перфорации (в случае ввода с перфоносителей). Удовлетворение этих требований в значительной степени определило двухуровневую структуру каждого документа: реквизиты, являющиеся общими для всего документа, были вынесены в его призначную, а переменные реквизиты - в предметную части. Последовательность расположения реквизитов соответствует очередности их ввода (перфорации). Состав реализуемых системой функций, а также характер входной информации и частота ее ввода определили перечень входных документов и их содержание. Окончательному уточнению они подверглись на этапе разработки рабочей схемы базы данных.
В результате было разработано шесть форм входных документов "ДИСМЭМ": "Описание переменных объекта моделирования" (бланк ВО), "Список переменных модели" (бланк BI), "Вводимые временные ряды" (бланк В2), "Кодификатор условно-постоянных данных" (бланк ВЗ), "Вводимые алгебраические выражения и ограничения на уравнения модели" (бланк В4), "Таблица мер" (бланк В5). Все формы входных документов и правила их заполнения изложены в /27/, а также представлены в заполненном виде для контрольного примера в прилож. 4.
Бланк ВО содержит эталонные характеристики всех экономических показателей, хранящихся в базе данных, в разрезе объектов моделирования.
Бланк BI предназначен для перечисления показателей, используемых в модели, с указанием их типа (экз1, экз2,энд1,энд2),длины и способа формирования лагов. Вполне очевидно, что показателей в бланке BI по конкретной модели может быть гораздо меньше количества показателей, описанных в бланке ВО по объекту в целом.
Бланк В2 предназначен для ввода в базу данных численных значений временных рядов. Он заполняется для каждого вводимого показателя, имеющего однотипные признаки. При этом в графах "Признаки вводимого ряда" указываются вводимые характеристики, которые могут отличаться от эталонных признаков этого же показателя, записанных в бланке ВО. При обнаружении их несовпадения "ДИСМЭМ" обеспечивает сопоставимость вводимых данных по отличающимся признакам.
Прогнозирование и имитация развития экономических показателей регионов с использованием системы
Пассивное прогнозирование должно предшествовать активному прогнозированию (имитации). Получение пассивных прогнозов позволяет в той или иной мере ответить на следующие вопросы: I) на сколько адекватной является сконструированная макроэконометрическая модель? 2) какими динамическими свойствами она обладает? 3) как будет происходить развитие исследуемого процесса или объекта в перспективе при сохранении причинно-следственных связей, определенных на периоде предыстории?
При получении ответов на два первых вопроса вся предыстория должна быть разделена на рабочую и контрольную части. Первая часть используется для построения макроэконометрической модели, а вторая - для анализа адекватности модели и определения некоторых ее динамических свойств. В этом случае получаемые в режиме пассивного прогнозирования экспостпрогнозы сравниваются со значениями реальных траекторий экономических показателей. Анализ степени и характера их совпадения позволяет исследователю в некотором приближении ответить на поставленные вопросы.
Для получения ответа на третий вопрос уравнения модели должны быть сконструированы на основе всей предыстории (что повысит прогнозные свойства модели), а период упреждения должен лежать за пределами временного ряда. При этом базовым периодом будет являться последняя временная точка реальной траектории.
Все описанные варианты режима пассивного прогнозирования реализуются в рамках "ДЙСМЭМ-I". Переход к этому этапу для рассматриваемой модели ФРГІ осуществляется управляющим оператором /РМ ФРГ ФРГІ; с предварительным указанием в операторе /Т периода упреждения и, если необходимо, базового периода решения. В процессе решения модели на экран дисплея и печать выдается справочная информация о ходе вычислений и результаты решения в краткой форме.Фрагмент выполнения этой процедуры для 1986 года приведен в табл.Пб.З прилож. 5.
Вывод результатов прогнозирования на печать в полной Форме осуществляется управляющим оператором /ВЫ ПРОГ с предварительным указанием в операторе /Т выводимого временного интервала, в который могут входить несколько точек предыстории и период упреждения. Результаты печатаются в форме, представленной в табл. П5.4 прилож. 5. В данной таблице под каждым значением показателей печатаются цепные темпы роста, выраженные в процентах.
Предварительный экономический анализ полученных прогнозов свидетельствует о спорности результатов для некоторых экономических показателей (например, сочетание пронозов фондоотдачи ФОНД, фондовооруженности ФВООР и производительности труда ПРТР или потребления ПОТР, общественного потребления ПОТРОБ и суммарного ПОТРС и др.). В связи с этим по основным уравнениям модели были сделаны вручную контрольные просчеты, результаты которых точно совпали с результатами, полученными на "ДИСМЭМ-I". Кроме того, для другой модели (развития экономики УССР), которая является практически линейной, было выполнено решение в рамках "ДИСМЭМ-I" и в качестве контрольных расчетов - прямым методом Жордана, реализованного средствами ЛШІ СЛАУ, разработанного в ИК им. В.М.Глушкова АН УССР и имеющегося в фондах УкрФАП . Результаты обоих вариантов расчетов совпали с точностью до 0,001. Все это свидетельствует о том, что диалоговая система "дасМЭМ-I" не вносит существенных погрешностей и искажений в результаты прогнозов. Следовательно, несколько сниженные свойства модели ФРГІ с методической точки зрения можно объяснить, во-первых, ее демонстрационным характером (при разработке ставились иные цели, нежели при конструировании рабочей модели, используемой в макроэконометрических исследованиях); во-вторых, сильно выраженным нелинейным характером модели, что определяет в значительной степени ее применение только для краткосрочных
прогнозов (при увеличении периода упреждения требуется адаптация функциональных зависимостей этой модели); в-третьих, малой длиной временной базы, используемой для получения прогнозов на такой достаточно длительный период (10 лет). К тому же для последних лет предыстории (1973-1975 гг.) характерным в развитии экономики ФРГ является наличие кризисных явлений, что в значительной степени затрудняет определение тенденций изменения динамических рядов при такой малой общей длине выборки.
Однако, несмотря на это данная модель сыграла свою положительную роль, продемонстрировав функциональные возможности диалоговой системы макроэконометрического моделирования "ДИСМЭМ-I" в достаточно сложных эксплуатационных условиях (четко выраженная нелинейность модели, наличие фиктивных и лаговых переменных, всех видов алгебраических выражений: пререкурсивных, одновременных, пострекурсивных уравнений и контрольных тождеств).
Абсолютное большинство теоретических и практических исследований в области макраэконометрики базируются на имитационных расчетах. Их использование позволяет выяснить, как будет изменяться характер развития исследуемого объекта или процесса, если какой-либо управляющий фактор или их совокупность будут принимать конкретные, наперед заданные, значения; позволяет более глубоко изучить динамические свойства не только моделей, но и (что самое главное) экономических объектов; проанализировать и выбрать наиболее эффективную экономическую политику и т.д.
