Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Этапы развития теории и практики краткосрочного и среднесрочного прогнозирования социальных и экономических процессов 5
Глава 2. Методы и результаты восстановления социально- экономических показателей развития России и СССР . 34
Глава 3. Примеры применения разработанного метода восстановления динамических рядов в разных сферах экономики 48
Заключение 116
Литература
- Этапы развития теории и практики краткосрочного и среднесрочного прогнозирования социальных и экономических процессов
- Методы и результаты восстановления социально- экономических показателей развития России и СССР
- Примеры применения разработанного метода восстановления динамических рядов в разных сферах экономики
Введение к работе
Актуальность темы.
Для адекватного прогнозирования, планирования и управления экономикой России большое значение в настоящее время приобретает анализ действующих на ее развитие факторов. Применение простых трендовых зависимостей и моделей обнаруживает значительные отклонения фактических значений прогнозируемых показателей от их фактических значений. Эти отклонения связаны, главным образом, с особенностями нестационарной экономики.
В условиях такой экономики на первый план выходят методы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования, учитывающие существенную колеблемость экономических показателей. Для реализации такого подхода определяющее значение имеет выявление колеблемости действующих факторов, их синхронное и асинхронное развитие, нахождение динамической связности временных рядов экономики.
Самое сложное в этой области является производить прогнозы с гарантированной точностью. В этой области существует множество разнообразных математико-экономических моделей. Тем не менее самым трудным является отображение цепочек прямых и обратных связей в виду иррационального поведения в социуме. Этот недостаток рациональных моделей диссертант предлагает уменьшить путем анализа многомерных динамических рядов.
Суть предлагаемого метода заключается в том, чтобы с помощью компьютерного эксперимента на множестве динамических факторов находить такие многомерные поверхности, которые отклоняются от фактических рядов максимально в пределах ±20%, тогда при нормальном распределении отклонений, среднее отклонение будет 5-7%.
4 Предполагается, что такие долговременные зависимости, апробированные на разнообразных страновых и региональных материалах, могут быть использованы для прогнозных целей при отсутствии принципиально новых факторов. Особенностью подхода является моделирование с помощью гладких функций. В некоторых случаях прибегают к гармоническому анализу отклонений, если есть содержательные причины такой правильной колеблемости. Квазипериодические колебания отклонений не моделировались.
Актуальность темы и ее практическая направленность определяется потребностью правительственных структур и крупного бизнеса в социально-экономических краткосрочных и среднесрочных прогнозах.
Степень разработанности темы исследования.
В диссертации акцент делается на восстановление долговременных рядов показателей в страновом и региональном ключе. По существу такой подход потребовал интеграции методов и наработок разных школ и направлений.
Первые практические разработки по связности динамических рядов показателей экономики и социума были предприняты еще в 30-х гг. XX в. Однако, теоретическая и математико-статистическая база этих исследований значительно отставала. Этот недостаток не преодолен и к настоящему времени, т.к. для этого требуется: а) модернизация и приспособление стандартной теории вероятностей для анализа многомерных связных динамических рядов; б) наличие точных погодовых долговременных данных по многим показателям макроэкономики; в) очистка этих показателей в российских условиях от накопленных фальсификаций за советский период.
Среди крупных ученых, занимавшихся проблемой связности динамических рядов макроэкономики можно указать участников Римского
5 клуба, прежде всего Д. Форестера. В России этой проблематикой занимались С.А. Айвазян [1,2], Ю.В. Яременко, Э.Б. Ершов, М.Н. Узяков. К этим же исследованиям в содержательном плане примыкает сравнительно новая отрасль знаний - эволюционная экономика: В.Л. Макаров, В.И. Маевский, Г.Б. Клейнер. В числе многих исследователей, занимавшихся восстановлением показателей экономики России можно назвать Б.Б. Кафенгауза, С.Г. Струмилина, В.Н. Миронова, В.А. Мельянцева, В.М. Кудрова, Е.С. Никишина, В.Р. Окорокова и др. Существует также ряд философских и культурологических исследований по критическому анализу социально-экономических процессов в России на историческом материале. Среди них выделяются работы А.С. Ахиезера.
Ивахненко А.Г. предложил алгоритм перебора и оптимизации функций для аппроксимации эмпирических рядов показателей. В диссертации предложен метод перебора содержательных факторов, формирующих процессы социально-экономического развития. Эвристический подход состоит в органическом соединении содержательного и формального подходов.
Цели и задачи исследования.
Основной целью диссертации является совершенствование методов моделирования многомерных связных динамических рядов. В соответствии с этой целью в работе решаются следующие задачи:
интегрирование теоретических и практических знаний в этой малоразработанной теме;
восстановление необходимого массива статистической информации;
анализ динамики развития макроэкономики России в XX в.
Предметом исследования является выявление колеблемости действующих факторов, их синхронное и асинхронное развитие, нахождение
6 динамической связности временных рядов, характеризующих состояния экономики.
Объект исследования являются страновые и региональные материалы: рыбная отрасль; нефть и газ; демографические и расселенческие показатели; бюджетные показатели (на примере Москвы); показатели улично-дорожной сети; ВВП.
Метод исследования.
Изучение зависимости динамических рядов впервые на математической основе предложил Е.Е. Слуцкий в 1912 г., затем наиболее полное развитие этих идей было изложено в книге Мор Декей Езекиэл, Карл Фокс «Методы анализа корреляции и регрессий линейных и криволинейных»: М.: Статистика, 1966. Диссертант, развивая эти подходы, разработал процедуру экспериментального компьютерного моделирования.
Основу метода составляет:
а) перебор предполагаемых факторов;
б) построение квадратичных поверхностей;
в) сравнение теоретических значений с фактическими;
г) выбор таких поверхностей, где максимальное отклонение от каждой
точки не более 20%, тогда при нормальном распределении отклонений
среднее отклонение 5-7%.
Такое моделирование реально можно осуществлять только на базе экспериментального компьютерного моделирования.
Научная новизна работы:
Разработка оригинальных синтетических показателей взаимодействия экономики и социума.
Восстановление величины этих показателей по России за XX в.
Нахождение многомерных динамических корреляционных связей между ними.
Совершенствование критериев оценки адекватности этих связей в динамике.
Разработка оригинального метода экспериментального компьютерного моделирования динамических многофакторных процессов.
Практическая значимость и апробация работы.
Полученные в диссертации результаты использовались в прогнозных работах Института народнохозяйственного прогнозирования РАН для Министерства транспорта РФ и Министерства природных ресурсов РФ. Основные положения обсуждались на научных семинарах: Стратегическое планирование и развитие предприятий, Москва, 2003, 2004, 2006; Всероссийской научно-практической конференции, «Теневая экономика: проблемы диагностики и нейтрализации», Екатеринбург, 2004; Заседании кафедры экономики Университета «Дубна», 2004; Сессиях Международной академии регионального развития и сотрудничества (экономико-географическая секция), Пущино, 2003, Белгород, 2004.
Личный вклад диссертанта заключается в:
синтезе накопленного опыта изучения динамики взаимосвязи социума и экономики в общественных, экономических и естественных отраслях науки;
развитии идей статистической обработки связных многомерных динамических рядов, выдвинутых в конце 60-х гг. XX в. в направлении их алгоритмизации и автоматизации на ПК;
8 проведении серии оригинальных расчетов динамической связности показателей социума и экономики на макроуровне и анализе полученных эмпирических нетривиальных результатов.
Публикации.
Основные результаты исследования отражены в 5 публикациях, в т.ч. в соавторстве 3, общим объемом 6 п.л. (личный вклад 3 п.л.).
Структура работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литература, приложений. Основное содержание изложено на 123 страницах машинописного текста, 80 наименований списка литературы и приложений занимающих 25 страниц.
Этапы развития теории и практики краткосрочного и среднесрочного прогнозирования социальных и экономических процессов
Хотя, потребности финансовой, страховой и торговой практики требовали предвидения активности, тем не менее до начала 90-х гг. XIX в. операциональных методов создано не было. В 1892 г. Доу и Джонс изобрели метод мониторинга курса биржевых акций, путем фиксирования продажной стоимости их по нескольким главным компаниям. В дальнейшем этот подход развивался и в настоящее время известен как технический анализ. Однако, его математико-статистическая база разработана слабо и он больше похож на искусство и экспертные оценки практиков.
Параллельно в 10-20 гг. XX в. в США и России для среднесрочного прогнозирования стали использовать, так называемые, финансово-экономические барометры или конъюнктурные сводки. Вместе с этим интенсивно стало развиваться математико-статистическая теория обработки временных рядов. В 30-х гг. эта теория пополнилась методом их спектрального анализа. Глубокой проверкой адекватности методов анализа и прогнозирования явился мировой экономический кризис 1929-1933 гг. Обнаружилось, что методы анализа временных рядов того периода не смогли предвидеть глубокий экономический спад.
Главная проблема в прогнозировании социально-экономических процессов состоит в необходимости создания научной базы для совмещения, органического единства исследовательского (поискового, генетического) с так называемым стратегическим или сценарным подходами. Сюда же относятся вопросы о стратегических планах.
Выдвинутый впервые в мире в середине 20-х гг. в советской экономической литературе принцип генетического подхода к прогнозу и его совмещению с конкретным годовым, пятилетним и перспективным планированием был официально отвергнут, а его авторы поплатились жизнью. Почему, спрашивается, так ненавистна была в советское время идея трансляции количественных исторических закономерностей на перспективу. Дело в том, что в то время утвердилась парадигма полной управляемости социально-экономическими процессами. В таком подходе естественно не было места самоорганизации, самоуправлению, самодвижению. Отсюда не было места сначала генетическому прогнозу, а в последующем и кибернетике в социальной области.
Только с 70-х гг. начинается осознание необходимости учета сложного взаимодействия разных социально-экономических процессов для целей предвидения, учета таким образом централизованно неуправляемой самоорганизующейся компоненты. Уже в середине 60-х гг. была обнаружена константа пространственной самоорганизации населения. Сейчас арсенал такого типа примерных констант и устойчивых динамических закономерностей в социально-экономической области расширен. Возникает проблема обобщения наработанных результатов на мировоззренческом и операциональном уровнях, как на федеральном, так и на региональном территориальных масштабах. В области идеологического оснащения такого типа возможного обобщения значительную помощь может оказать бурно развивающийся в настоящее время новое направление в социальных науках -социосинергетика.
Проведенный анализ состояния проблемы обработки временных рядов для целей прогнозирования показал, что существует два основных направления в этой области: а) различные методы обработки временных рядов типа трендовых моделей с анализом отклонений (флуктуации) от этих трендов включая спектрально-временной анализ для выявления гармонической компоненты; б) многофакторный математико-статистический анализ таких рядов. Первое направление получило исключительное развитие и имеет глубокое формальное теоретическое основание. Второе направление слабо развито, но как показывает практика, оно в наибольшей степени может помочь в текущих задачах прогнозирования, планирования и управления. Научная проблема в рассматриваемой области состоит по существу в необходимости органического соединения первого и второго направлений.
В дальнейшем стали предприниматься редкие, но весьма важные попытки многофакторного временного анализа. Это направление до сих пор слабо подкреплено фундаментальной математической теорией, тем не менее уже обогатилась солидной статистической базой. На очереди стоит обобщение теоретической и эмпирической баз.
Самое главное, что надо уяснить сразу, основа социосинергетики -синергетика - формально возникла только в 1969 году, хотя ее истоки можно отследить еще с середины 30-х годов. Показательно в этом отношении высказывание выдающегося физика Зельдовича в начале 90-х годов: «Я занимался нелинейными процессами самоорганизации всю жизнь и не знал, что это называется синергетикой».
Синергетика возникла в недрах физики, биохимии, биофизики. Главным ядром ее является изучение нелинейной обратной связи, приводящей к самоорганизации. Сначала эти закономерности отрабатывались на относительно простых колебательных процессах в физических средах. Называлось это направление тогда - нелинейные колебательные процессы. Революционным в описываемом движении стал феномен, открытый в начале 50-х годов Белоусовым и математически позднее описанный Жаботинским, - непроизвольные (т.е. без всякого внешнего вмешательства) строго периодические изменения цвета раствора, состоящего из двух разных химических субстратов. Оппоненты разводили руками и не давали пололштельные рецензии на публикацию результата, ибо по всем канонам классической химии этого не могло быть. Но так как этот результат был воспроизведен другими исследователями, пришлось уступить и он был наконец опубликован, хотя и с большим запозданием (через 8 лет).
Феноменальным здесь явилось то, что косные структуры материи начинали вести себя подобно живому существу. В философском смысле здесь сразу угадывались прорывные потенции. Однако философы обратились к этой теме значительно позднее, только в первой половине 80-х годов. А до этого поле освоения прочно заняли профессиональные физики, математики, химики, биологи, медики. Ясно стало сразу, что это по существу новое междисциплинарное, вернее многодисциплинарное, направление науки.
Интересно заметить, что экономисты, особенно в СССР, вообще долгое время не хотели каким-либо образом обращать внимание на новое направление в науке. Они находились под гипнозом парадигмы полной управляемости социально-экономических процессов и разрабатывали все новые и новые оптимизационные модели в разных отраслях экономики, не учитывающей организменной сущности объектов управления. Они по существу слабо обращали внимание на процессы самоорганизации и самоуправления.
Методы и результаты восстановления социально- экономических показателей развития России и СССР
Из всех макроэкономических показателей рассмотрим здесь один: валовой внутренний продукт. Он является интегральным показателем, отражающим эффективность функционирования всей экономики и социума. Восстановление размера и структуры этого показателя за прошедшие периоды наталкивается на статистические и методические трудности, которые преодолеть методами прямого счета по исходным элементам не представляется возможным из-за отсутствия необходимой информации.
Идея косвенной реконструкции состоит в том, чтобы найти такие факторы, которые по исходному статистическому учету были слабо зависимы от ВВП. Но вместе с тем такого типа факторы должны быть содержательно связаны с ВВП. Наша гипотеза состояла в том, что все происходящее в экономике и социуме так или иначе в конечном счете попадает на транспорт в виде вполне реальных и достаточно хорошо учитываемых перевозок грузов и пассажиров в городском, пригородном и дальнем сообщениях на всех видах транспорта.
По многочисленным исследованиям отечественных и зарубежных авторов был сначала восстановлен динамический ряд индекса цен отдельно по сельскохозяйственным, промышленным товарам и сводный с учетом удельного веса этих производств. Кроме того, на той же базе был восстановлен индекс цен для ВВП (или как принято сейчас называть дефлятор ВВП). Такой индекс отличается от первых трех за счет того, что включает чистую продукцию не только сельского хозяйства, промышленности, а еще и транспорта, строительства, торговли и услуг. Индексы цен были необходимы, чтобы различные оценки многих авторов за анализируемый продолжительный период привести в сопоставимый вид, который в конечном счете характеризует покупательную способность рубля в неизменных и сопоставимых ценах. Имея необходимые индексы, было возможно по разным оценкам реконструировать абсолютные величины ВВП в едином масштабе динамически изменяющихся цен. Источниковедческое и методическое исследование по исторической реконструкции индекса цен и ВВП будет изложено в отдельной работе.
Естественно, что при таком подходе получились не сплошные, а "рванные" динамические ряды. Кроме того за весь период от 1928 по 1990 годы советская официальная статистика давала существенно завышенные темпы роста ВВП, причем в разы. Поэтому так был необходим косвенный метод определения этого главного показателя экономики страны. Хотя к настоящему времени накопилось много альтернативных оценок ВВП разных авторов, но не было объективного сравнительного критерия их адекватности.
Идея о связи главных макроэкономических показателей с работой транспорта высказывалась и ранее. В отечественной литературе в явном виде со второй половины 20-х годов. Однако до сих пор анализировалась только парная связь: объем перевозок грузов и ВВП (ранее его называли народным доходом). Кроме того, явно искаженная и фальсифицированная в политических целях информация по ВВП за советский период принципиально не могла адекватно отражать эту связь в количественном измерении.
Ранее было проведено исследование динамики основных абсолютных и относительных показателей развития транспорта России (в границах на соответствующую дату - Российская империя, СССР) с 1865 по 1975 годы отдельно в городском, пригородном и дальнем сообщениях по грузовым и пассажирским перевозкам. Теперь, имея "рваные" ряды по ВВП можно было сопоставить эти ряды со сплошными по транспортным показателям, которые были получены путем расширения поиска на 18 и первую половину 19 в. В результате последовательных попыток было выявлено, что хорошее согласие между транспортом и ВВП получается при введении всего двух факторов: объема перевозок грузов и скорости их доставки.
Дополним проведенную реконструкцию ВВП только по транспортным показателям другим подходом, используя показатель выработки электроэнергии, которая уверенно отражена в статистике с 1900 г. Существуют десятки оценок разных авторов динамики валового внутреннего продукта Российской империи, СССР и России. Эти оценки, опубликованные разными авторами в виде отношения его величины в сопоставимых ценах 2000 года к 1900 году имеют диапазон от 20 до 500 раз. Такой разнобой в оценках связан прежде всего с двумя обстоятельствами: а) намеренном искажением главного показателя экономики страны в советское время; б) объективными трудностями учета стоимостной сопоставимости в связи с изменением ассортимента продукции и занижением оптовых цен на продукцию высоко технологических отраслей. Чтобы преодолеть эти трудности была принята гипотеза, что стоимостные показатели ВВП должны коррелировать с объемом перевозок грузов на всех видах магистрального транспорта и выработкой электроэнергии. При этом принято, что первая статистическая связь может характеризовать как бы самый минимальной уровень такой оценки, а второй показатель, учитывающий в скрытом виде увеличение ценности высоко технологической продукции, соответственно максимальный уровень.
Примеры применения разработанного метода восстановления динамических рядов в разных сферах экономики
В период с 1990 г. по настоящее время душевое потребление населением рыбных продуктов упало в 2 раза, а цены на них возросли в несколько раз. В 70-е и 80-е годы в стране был избыток дешевой рыбной продукции и он покрывал в рационе питания мясные, молочные и другие составляющие. Немало рыбы в те времена шло и на корм скоту.
В перестроечное время работа приватизированного рыболовецкого флота переориентировалась на экспорт, либо ловлю рыбы под иностранными флагами. В итоге в стране, традиционно богатой морской рыбой, стало ее катастрофически не хватать. Рыбные ресурсы пресных водоемов угнетены как экологическими загрязнениями, так организационными причинами и браконьерством. В итоге резко возросла теневая среда рыбной отрасли. Однако выявить ее истинный объем весьма сложно из-за сплошной не прозрачности деятельности этой сферы экономики.
Характер примерно обратимой зависимости в России между уловом рыбной продукции и валовым внутренним продуктом: 1 - факт; 2 - аппроксимирующая кривая. Характерным на этом графике является: а) достаточно тесная связь между переменными - R = 0,93; б) возвратное движение зависимости, что свидетельствует о возможных обратимых процессах в такого рода динамических зависимостях.
Дальнейшее исследование направлено на переход от весовых показателей рыбной отрасли на денежные с учетом внутреннего и экспортного оборотов, включая теневой сектор, а также проведение анализа показателей работы рыболовецкого флота. Кроме того, предстоит сопоставить потенциальные отечественные рыбные ресурсы с мировыми и тенденциями их изменения.
В период с 1990 г. по настоящее время душевое потребление населением рыбных продуктов упало в 2 раза, а цены на них возросли в несколько раз. В 70-е и 80-е годы в стране был избыток дешевой рыбной продукции и он покрывал в рационе питания мясные, молочные и другие составляющие. Немало рыбы в те времена шло и на корм скоту. В перестроечное время работа приватизированного рыболовецкого флота переориентировалась на экспорт, либо ловлю рыбы под иностранными флагами. В итоге в стране, традиционно богатой морской рыбой, стало ее катастрофически не хватать. Рыбные ресурсы пресных водоемов угнетены как экологическими загрязнениями, так организационными причинами и браконьерством. В итоге резко возросла теневая среда рыбной отрасли. Однако выявить ее истинный объем весьма сложно из-за сплошной не прозрачности деятельности этой сферы экономики.
По последней строке видно, что ВВП в наибольшей степени связан с чугуном (0,96), сталью, нефтью и рыбой (все по 0,94), железной рудой (0,93). Однако, следует учитывать, что в этой матрице показаны коэффициенты корреляции, которые вычислены в предположении строго линейной связи. Поэтому, судить об истинной взаимосвязи показателей при наличии нелинейной и особенно существенно нелинейной связей по этой предварительной оценке еще нельзя. Нужен метод анализа по обнаружению реальных нелинейных связей.
Регрессионная статистика Множественный R 0,973 R-квадрат 0,9465 Нормир. R-квадрат 0,945 Стандартная ошибка 7,537 Наблюдения 52 Дисперсионный анализ df SS MS F Знач. F РегрессияОстатокИтого 1 50 51 50273,12840,153113,2 50273,1 56,8 885,1 1.840Е-33 Коэфф. Станд. ошибка t-cmam. Р-Знач. Нижние 95% Верхние 95% Y-пересечение Переменная X1 -0,652 1,015 2,962 0,034 -0,220 29,750 0,827 0,000 -6,601 0,946 5,298 1,083 Такого же уровня статистическая связь получена ВВП от улова рыбы и добычи нефти. Статистические испытания по другим отраслям оказались менее адекватными, причем особенно неожиданно отклонилась от других связь, когда в качестве независимой переменной бралась электроэнергия.
