Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений

Розроблено комплекс моделей для керування державними фінансами, який включає комплекс аналітичних моделей прогнозування макроекономічних показників і комплекс аналітико-імітаційних моделей економічної системи з урахуванням соціального розвитку для країн з перехідною економікою (на прикладі України)....

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2008
Автори:	Томашевский, В.Н., Нгуен Ши Данг
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Назва видання:	Проблемы управления и информатики
Теми:	Экономические и управленческие системы
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209235
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений / В.Н. Томашевский, Нгуен Ши Данг // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 4. — С. 145-156. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-209235
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-2092352025-11-17T01:03:57Z Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений Моделювання та прогнозування макроекономічних показників у системі підтримки прийняття рішень Modeling and forecasting macroeconomic indeces in the decision making support system Томашевский, В.Н. Нгуен Ши Данг Экономические и управленческие системы Розроблено комплекс моделей для керування державними фінансами, який включає комплекс аналітичних моделей прогнозування макроекономічних показників і комплекс аналітико-імітаційних моделей економічної системи з урахуванням соціального розвитку для країн з перехідною економікою (на прикладі України). Modeling and forecasting national measures in the expert support system. The work is consecrated on elaboration the complex of models, which are used for managing government finance. The complex consists of analytical models for forecasting national measures and analytical simulation models of business system, taking into account the social maturity for countries with transitional economy (by the example of Ukraine). 2008 Article Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений / В.Н. Томашевский, Нгуен Ши Данг // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 4. — С. 145-156. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209235 004.94(075.8) 10.1615/JAutomatInfScien.v40.i8.70 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Экономические и управленческие системы Экономические и управленческие системы
spellingShingle	Экономические и управленческие системы Экономические и управленческие системы Томашевский, В.Н. Нгуен Ши Данг Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений Проблемы управления и информатики
description	Розроблено комплекс моделей для керування державними фінансами, який включає комплекс аналітичних моделей прогнозування макроекономічних показників і комплекс аналітико-імітаційних моделей економічної системи з урахуванням соціального розвитку для країн з перехідною економікою (на прикладі України).
format	Article
author	Томашевский, В.Н. Нгуен Ши Данг
author_facet	Томашевский, В.Н. Нгуен Ши Данг
author_sort	Томашевский, В.Н.
title	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
title_short	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
title_full	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
title_fullStr	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
title_full_unstemmed	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
title_sort	моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2008
topic_facet	Экономические и управленческие системы
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209235
citation_txt	Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений / В.Н. Томашевский, Нгуен Ши Данг // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 4. — С. 145-156. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
series	Проблемы управления и информатики
work_keys_str_mv	AT tomaševskijvn modelirovanieiprognozirovaniemakroékonomičeskihpokazatelejvsistemepodderžkiprinâtiârešenij AT nguenšidang modelirovanieiprognozirovaniemakroékonomičeskihpokazatelejvsistemepodderžkiprinâtiârešenij AT tomaševskijvn modelûvannâtaprognozuvannâmakroekonomíčnihpokaznikívusistemípídtrimkiprijnâttâríšenʹ AT nguenšidang modelûvannâtaprognozuvannâmakroekonomíčnihpokaznikívusistemípídtrimkiprijnâttâríšenʹ AT tomaševskijvn modelingandforecastingmacroeconomicindecesinthedecisionmakingsupportsystem AT nguenšidang modelingandforecastingmacroeconomicindecesinthedecisionmakingsupportsystem
first_indexed	2025-11-17T02:15:08Z
last_indexed	2025-11-18T02:09:22Z
_version_	1849092224296419328
fulltext	© В.Н. ТОМАШЕВСКИЙ, НГУЕН ШИ ДАНГ, 2008 Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 145 УДК 004.94(075.8) В.Н. Томашевский, Нгуен Ши Данг МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Система подготовки принятия решений Процесс принятия управленческих решений характеризуется высокой ин- формативностью и сложностью реальных проблем, требует системного анализа, аналитических исследований, согласования разных социальных, стратегических целей на всех уровнях управления [1]. Обычно он включает ряд основных этапов. На первом этапе принятие решений должно базироваться на реальных дан- ных, которые собираются от разных министерств и ведомств, анализируются и сохраняются в оперативных базах данных. Полученная первичная информация должна агрегироваться и очищаться, прежде чем будет использована для интел- лектуального анализа данных (Datа Mining) и принятия решений. С этой целью организуется хранилище данных, основное преимущество которого заключается в том, что разрозненные данные интегрируются, становятся проблемно-ориен- тированными, структурированными во времени. Это позволяет исследовать ди- намические тенденции и использовать аналитические приложения для анализа данных. На втором этапе очень важным моментом процедуры принятия решения яв- ляется выделение из больших баз данных неявной и неструктурированной ин- формации по технологии Data Mining [2] и представление ее в понятном для поль- зователя виде. Системы интеллектуального анализа данных используют разнооб- разные методы:  объединение (выделение структур, повторяющихся во временнóй последо- вательности);  кластеризацию (группировка записей, имеющих одинаковые характеристики);  классификацию (отнесение записи к одному из предварительно определен- ных классов);  статистическую оценку данных (использование нечеткой логики, анализ трендов, периодичности и др.);  регрессионные методы (позволяют находить кривую, ближайшую к набору точек данных);  методы группового учета аргументов (МГУА), генетические алгоритмы;  нейронные сети (данные пропускаются через слои узлов, «обученных» распознаванию тех или других структур данных) и тому подобное. Эффективность деятельности системного аналитика на этом этапе сущест- венно повышается средствами визуализации найденных зависимостей данных в подсистеме генератора отчетов и системе оперативной аналитической обработки данных, которая формирует многомерное представление данных и их произволь- ные срезы с помощью удобных графических оболочек. Генераторы отчетов обеспечивают возможность предоставления как стан- дартных (регламентированных), так и произвольных (нерегламентированных) от- четов, которые освещают динамику и структуру доходов, расходов, заимствова- ний бюджета во всех необходимых разрезах, позволяют оперативно формировать произвольные выборки ретроспективной информации и др. 146 ISSN 0572-2691 Таким образом, в ходе этих предварительных этапов данные структурируют- ся и подготавливают основу для центрального этапа процедуры принятия реше- ний — моделирования, поддерживаемого современной технологией компьютер- ного моделирования. Аналитические методы в подсистеме моделирования дополняются имитаци- онными моделями, которые базируются на знаниях содержательных закономер- ностей экономических процессов [3]. Данный подход предоставляет пользовате- лю следующие возможности: оценивать последствия разных сценариев («что будет, если...?»); моделировать показатели, по которым отсутствует ретроспек- тивная информация или ее недостаточно (например, последствия принятия зако- нодательных актов или поведение банков в кризисной ситуации); исследовать влияние коррекции величин ставок налогов на определенные сектора экономи- ки [4]. Комплексное применение аналитического и имитационного моделирова- ния позволяет создавать модели, являющиеся эффективными средствами системы подготовки и поддержки принятия решений (СППР). Основные задачи СППР в управлении государственными финансами Для повышения эффективности управления государственными финансами на основе проведения единственной, сбалансированной государственной финансо- вой политики, направленной на реализацию определенных заданий экономиче- ского и социального развития Украины, СППР должна обеспечить выполнение таких задач:  текущий анализ бюджета и макроэкономических показателей;  анализ динамики бюджетных показателей за несколько лет в сравнении с показателями зарубежных стран, определение целевых показателей развития бюджетной системы;  определение взаимосвязей между показателями социально-экономического развития страны и отдельных ее регионов и показателями бюджетов соответст- вующих уровней;  прогнозирование объемов и структуры доходов, расходов и государствен- ного долга на среднесрочную и долгосрочную перспективы;  определение среднесрочной и долгосрочной бюджетных стратегий. СППР управления государственными финансами на основе интегрированного информационного обеспечения является организационно-технологической систе- мой, в которую включают персонал системы и комплекс организационно-струк- турных, теоретико-экономических, информационно-технологических, статистико- математических средств. Система должна обеспечивать:  руководство репрезентативной аналитической информацией относительно текущего состояния основных показателей бюджетной сферы экономики страны, тенденций их изменений и возможных путей управления ситуацией;  руководство аналитической информацией по обобщению мирового опыта управления государственными финансами и определение стратегических направ- лений развития государственных финансов;  интеграцию и анализ информации органов финансово-фискального секто- ра, оперативный мониторинг и поддержку решений по управлению финансовыми потоками в стране;  информационную поддержку управления бюджетным процессом, приме- няя подсистемы моделирования и прогнозирования финансово-бюджетных про- цессов;  поддержку СППР деятельности руководства при взаимодействии с депар- таментами: обеспечение деятельности министра; государственного бюджета, го- сударственного долга; налоговой и таможенной политики; макроэкономического прогнозирования. Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 147 Основная сфера действия СППР — сбор, обработка и подготовка данных для анализа бюджетных процессов разных уровней и их взаимосвязь с социально- экономическим состоянием государства. Для построения модели бюджета Украины необходимо использовать ком- плекс математических моделей анализа, прогнозирования и планирования всех видов и этапов движения государственных финансовых ресурсов. Модель бюд- жетной системы Украины разработана на основе анализа зарубежных работ, включая разработки российской компании «Прогноз» [5], структура которой по- казана на рис. 1. МОДЕЛЬ ИСПОЛНЕНИЯ ДОХОДОВ ДАННЫЕ ИСПОЛНЕНИЯ БЮДЖЕТА Динамика поступления налоговых и неналоговых платежей в госбюджет Динамика исполнения доходов госбюджета по классификации Динамика использования внутренних и внешних источников финансирования дефицита СЦЕНАРНЫЕ ПАРАМЕТРЫ Прогноз социально- экономического развития Украины Ставки налогов и сборов Графики погашения государственного долга Налог на прибыль предприятий Акцизы Налог на добавленную стоимость НАЛОГОВЫЕ ДОХОДЫ Таможенные пошлины Прочие налоги НЕНАЛОГОВЫЕ ДОХОДЫ РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ МОДЕЛИ БЮДЖЕТА Доходы госбюджета Сравнение результатов модели доходов при различных сценарных условиях Оценка исполнения доходов в динамике Динамика использования внутренних и внешних источников финансирования дефицита Расходы госбюджета Оценка исполнения расходов в динамике Сравнение результатов модели расходов при различных сценарных условиях МОДЕЛЬ ИСПОЛНЕНИЯ РАСХОДОВ РАСЧЕТ ПО ВСЕМ СТАТЬЯМ РАСХОДОВ И ПРОГРАММАМ Рис. 1 Данный комплекс моделей включает:  модели доходов государственного бюджета;  модели финансирования расходов, дефицита и распределения профицита бюджета;  имитационные модели макроэкономической системы Украины. Аналитико-имитационное моделирование бюджетной и макроэкономической систем При использовании аналитических методов моделирования и прогнозирова- ния макроэкономических показателей в общем случае не учитываются особенно- сти предметной области и знания о структуре экономических процессов. Имита- 148 ISSN 0572-2691 ционное моделирование позволяет решать эту проблему, ему поддается любой процесс или объект, независимо от наличия математической теории. Полученная в результате прозрачная модель удобна для использования. Однако имеет ряд не- достатков, а именно, сложность процесса построения модели, что требует привле- чения как высококвалифицированных системных аналитиков, так и специалистов предметной области. Слишком большое количество экономических объектов, ко- торые нужно моделировать для получения адекватной модели. Поэтому особый интерес представляют комбинаторные модели, которые позволяют использовать все преимущества аналитического и имитационного моделирования. Аналитико- имитационное моделирование позволяет:  априорно установить причинно-следственные связи между группами пока- зателей и значительно сузить перебор моделей в МГУА, ограничив их варианта- ми, которые предварительно экономически интерпретировались;  при разработке имитационной модели можно остановиться на том уровне детализации, который отвечает уровню знаний разработчика. Последующая иден- тификация будет выполнена методом индуктивной самоорганизации (МГУА). Построение аналитико-имитационных моделей выполняется в следующей последовательности: 1) анализ предметной области; 2) построение концептуальной модели: группирование факторов в блоки со- гласно их экономической сути; 3) определение причинно-следственных связей между блоками; 4) конкретизация зависимостей посредством МГУА; 5) построение аналитико-имитационных моделей; 6) оценка адекватности моделей. Если модель неадекватна, необходимо откорректировать ее. Общая схема методологии аналитико-имитационного моделирования макро- экономических моделей показана на рис. 2. В Министерстве финансов Украины функционируют аналитико-информационная система (АИС) «Госбюджет», ин- формационно-аналитическая система (ИАС) «Местные бюджеты», системы управления проектами и документами и другие системы, которые дают возмож- ность собирать, обрабатывать и хранить различную информацию, необходимую для управления государственными финансами. Комплекс аналитических и имита- ционных моделей предназначен для прогнозирования и моделирования макроэко- номических показателей, необходимых для управления финансами. Макроэкономическое моделирование используется как удобный инструмент анализа, имитации и прогнозирования экономических процессов в государствен- ных и негосударственных учреждениях многих стран. Важнейшей целью модели- рования является оценка влияния на экономику внешних и внутренних факторов, а также обоснование управленческих решений. Экономика Украины переходного периода характеризуется формированием новых связей и новых отношений между субъектами и вытеснением старых. В ре- зультате возникают новые микро- и макроэкономические тенденции, закономер- ности. Использование для плановой экономики традиционных технологий, мето- дов и средств анализа не дает ожидаемых результатов прогнозирования основных макропоказателей для экономики Украины. Приобрела актуальность проблема использования компьютерного моделирования для анализа и прогнозирования экономического и социального развития Украины с учетом различных сценариев. Опираясь на возможности современных компьютерных технологий, имитацион- ное моделирование (ИМ) стало одним из эффективных, мощных средств исследо- вания сложных систем, таких как социально-экономические системы Украины. Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 149 Оперативные источники данных:внешние и внутренние Оперативные системы АИС «Госбюджет» ИАС «Местные бюджеты» Системы управления проектами OLTP Системы управления документами Сбор, очистка и согласование данных Нормализация входных данных Регрессионная модель Модель нечеткий МГУА Модель четкий МГУА Аналитические модели Модель «Нейронные сети» Выбор входных данных Группирование данных по экономическим сущностям Имитационные модели Причинно-следственные связи Аналитико-имитационные модели Оценка адекватности моделей Результаты прогноза Результаты сценарного анализа Уточнение Рис. 2 На сегодняшний день бюджетный процесс — это постоянное согласование интересов ограниченного количества участников, перечень которых определяется законодательством. Ежегодно Верховная Рада принимает бюджет на основе бюд- жетной резолюции и соответствующих прогнозных макропоказателей социально- экономического развития. Наиболее актуальная часть составления проекта бюджетов автоматизирована и имеет информационно-аналитическую поддержку в АИС «Госбюджет» и ИАС «Местные бюджеты». В то же время отсутствует общая модель управления госу- дарственными финансами, которая дала бы возможность наглядно увидеть оборот средств и спрогнозировать поведение системы в целом под воздействием опреде- ленных изменений. Основными объектами такой системы должны быть бюджеты, налогоплательщики и получатели бюджетных средств, между которыми сущест- вуют причинно-следственные связи, т.е. зависимости между потоками движения средств. Построение такой модели необходимо для принятия решений относи- тельно управления государственными финансами и способствует целостному ви- дению функционирования бюджетной системы на основе разрозненных формали- зованных представлений о ней. Бюджетная система относится к сложной, противоречивой динамической системе [6]. Для построения модели такой системы больше всего подходит ими- тационное моделирование с использованием методов системной динамики. Она позволяет моделировать динамические процессы на высоком уровне агрегирова- ния, в ее основе лежит представление о функционировании динамической систе- мы, как совокупности потоков (людей, денег, продукции и т.п.). Внешние дейст- вия и управленческие решения определяют динамику моделируемой системы, ко- торая отображает скорость пополнения и исчерпания различных ресурсов. Имитационное моделирование может использоваться для:  оценки и прогноза состояния бюджетных, макроэкономических показате- лей при сохранении текущих условий (оценка текущей стратегии управления, оп- ределяемой набором используемых регуляторов); 150 ISSN 0572-2691  анализа функционирования бюджетной системы — определение возмож- ных путей влияния на ситуацию (подбор потенциальных регуляторов);  сравнения различных вариантов развития бюджетной системы, обуслов- ленных альтернативными управленческими решениями (выбор между нескольки- ми регуляторами и их различными сочетаниями);  планирования бюджетных расходов на социальные программы, трансфер- ты, субвенции для повышения уровня обеспеченности населения и выполнения основных социально-экономических показателей. В основе концепции системной динамики лежит представление о функцио- нировании системы как совокупности потоков: информационных, финансовых, производственных, трудовых, природных, денежных и т.п. Системная динамика создала свою графическою нотацию для построения структур потоковых диа- грамм, представляющих причинно-следственные связи в сложной системе. При построении модели и моделировании бюджетной системы рассматриваются в комплексе взаимосвязи с другими системами, такими как демография, производ- ство, банковская система и другие, которые вместе определяют макроэкономиче- скую систему страны. Идеограммы потоковых моделей в среде Stella строятся на таких элементах, как фонды, потоки, конверторы и коннекторы, и с их помощью визуально созда- ется модель. Фонд — количество чего-то, что существует на данный момент и из- меряемо в некоторых единицах (например, денежных). Поток — это процесс, протекающий непрерывно во времени, оценить который можно в физических или денежных единицах. Конверторы — преобразователи модельных единиц, которые используются как переменные или алгебраические выражения, например, для оп- ределения дохода. Конверторы выполняют роль механизмов уточнения и эквива- лентной замены фондов или механизма уточнения и эквивалентной замены пото- ков. Конвекторы используются для логической связи потоковых диаграмм. При построении комплекса моделей бюджетной системы для представления причинно-следственных связей между показателями использовано порядка 250 урав- нений следующих типов:  экономические уравнения для функционально зависимых показателей, ко- торые хорошо описывают кейнсианский и монетарный подходы;  уравнения, полученные с помощью МГУА для неявно связанных показа- телей;  дифференциальные уравнения, описывающие связи «поток–фонд» во вре- мени, как показано на рис. 3. Для построения общей макроэкономической модели страны с переходной экономикой построена концептуальная модель макроэкономической системы и социального развития, которая содержит такие модели: «Государственный бюд- жет», «Производители», «Население», «Банковская система», «ВВП и зарубеж- ный сектор». Комплексная аналитико-имитационная модель макроэкономической системы и социального развития (рис. 4) создана компоновкой всех пяти моделей с учетом функциональных связей. Фонд Вход Выход d (Фонд) /dt  Вход – Выход или Фонд(t)   t t0 [Вход(s)  Выход(s)]ds  Фонд(t0). Рис. 3 Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 151 Модель государственного бюджета Модель ВВП и зарубежного сектора Модель банковской системы МГУА определяет взаимосвязи между моделями Модель населения Модель производителей Рис. 4 Модели этих систем имеют следующие особенности:  используются модели ресурсного типа, в которых ресурсы (трудовые, фи- нансовые, природные и др.) могут исчерпываться и пополняться;  состояние экономической системы описывается с помощью переменных, а условия нормального развития экономической системы представляются поддерж- кой экономического равновесия (баланса ресурсов в системе);  используется метод Рунге–Кутта второго и четвертого порядков для чис- ленных методов решения разностных уравнений, используемых в имитационных моделях;  основные управляющие переменные модели: ставка ПДВ, ставка налога на прибыль, ставка налога с населения, план отчислений из бюджета на уровне прог- рамм, объем выпуска ценных государственных бумаг, норма амортизации, про- центная ставка по кредитам банков. Проведенные процедуры верификации и анализа чувствительности моделей показали адекватность комплекса моделей рассматриваемым процессам. МГУА применялся для определения связей между основными статьями расходов и доходов госбюджета. Для построения модели использовались стати- стические данные за 2000–2005 гг. и были отобраны следующие входные пере- менные: 1x — внутренние налоги на товары и услуги (млн грн.); 2x — налого- вые поступления бюджета (доходы) (млн грн.); 3x — неналоговые поступления бюджета (млн грн.); 4x — налог на прибыль предприятий (млн грн.); 5x — офи- циальные трансферты (млн грн.); 6x — налоги на международную торговлю и внешние операции (млн грн.); 7x — доход от операции с капиталом (млн грн.); 8x — налог на добавленную стоимость (млн грн.); 9x — подоходный налог гра- ждан (млн грн.); 10x — государственные целевые фонды (млн грн.). 152 ISSN 0572-2691 Выходные переменные: 1y — затраты на государственные управления (млн грн.); 2y — затраты на экономическую деятельность (млн грн.); 3y — за- траты на социальную защиту и социальное обеспечение (млн грн.); 4y — затраты на жилищно-коммунальное хозяйство (млн грн.); 5y — затраты на образование (млн грн.); 6y — затраты на охрану здоровья (млн грн.). Критерий неопределенности локальных данных LDUC [7] использовался для прогнозирования макроэкономических показателей. Получена следующая про- гнозирующая модель: ;5,00000251303,84446034208,0000011670 7,000000034000000000002,0 2,0024523240 9731627,039213 92942 32 2 221 xxxxx xxxxy   ;0059854622,00000004850,0 4,9560016955 9250580,231313 758272 xxxxxy  ;8,0000007100 2,9114250830 4,6180986200273 821 xxxy  ;2,0000022820 95,110305144047338,0283394 9394 xxxy  ;55,30000025701,3112740960 3420606,704844 4225 xxxy  .1,00000021408,4165620590 3416317,184698 2 236 xxy  Данная модель использовалась для определения взаимосвязи между макро- показателями в имитационной модели. Сценарный прогноз дохода сведенного бюджета При управлении государством большое значение имеет бюджетная политика. Прогнозирование поступлений в бюджет — одна из важнейших проблем управ- ления денежными ресурсами государства, поскольку результаты выполнения бюджета существенно зависят от общей макроэкономической ситуации, на кото- рую влияют труднопредсказуемые факторы. Бюджетная система относится к сложным системам, сопряженным с челове- ческим фактором. В настоящее время нет универсальных и всеобъемлющих под- ходов и методов для предвидения поведения таких систем. Предпринимаются по- пытки построения возможных сценариев и их реализации [8]. Комплекс имитационных моделей и сценарные методы прогнозирования при- менялись при моделировании проектов государственного бюджета на 2001–2005 гг. по следующим сценариям. Сценарий 1 («оптимистический»). Предусматривал удешевление импорта (в долларовом эквиваленте) на 8–10 % в год, 10 %-е снижение общих производст- венных расходов, жесткую монетарную и кредитную политику, а также снижение кредитных ставок на 5–6 %. По мнению экспертов, такой набор условий наиболее благоприятный для достижения финансовой стабилизации. Наряду с этим жесткая финансовая поли- тика непременно повлечет за собой дополнительное снижение платежеспособно- сти потребителей, поэтому согласно такому сценарию ожидается спад производ- ства на 7–9 % в год. Сценарий 2 «реалистический». Предусматривает сохранение тенденций в ин- фляции, удорожание импорта до 5 % в год, сохранение существующих базовых кредитных ставок. Ожидаемый спад производства не должен превысить 6 % в год. Сценарий 3 «умеренно пессимистический». Отличается от предыдущих пред- положением о вдвое бóльших темпах обесценивания национальной валюты и, как следствие, о влиянии внешних факторов, усиливающих инфляционные процессы. Ожидаемый спад производства — 6 % в год. Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 153 Дальнейшие исследования проводились для прогнозирования поступлений в консолидированный бюджет и определения важнейших направлений расходов. Для этого в рамках изложенных выше макроэкономических сценариев рассматри- вались следующие сценарии. Сценарий 1А. Включает все предложения первого сценария, а также преду- сматривает, что показатели деятельности производителей (объем реализации про- дукции, прибыль, рентабельность) рассчитываются в соответствии с объемами производства продукции, которые указаны в прогнозах Министерства экономики. Покрытие дефицита бюджета за счет эмиссионных источников не может превы- шать 30 %. Фактически данный сценарий — это комплекс условий, при которых рассчитывается проект бюджета. Сценарий 1Б. Отличается от предыдущего тем, что показатели деятельности производителей рассчитываются на основе оценок объемов платежеспособного спроса, экспорта и импорта, полученных с помощью моделирующей системы, с уче- том прогнозируемого финансового положения потребителей и производителей. Сценарий 2Б. Включает все предложения второго сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию 1Б. Сценарий 3Б. Включает все предложения третьего сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию 1Б. Результаты моделирования (таблица) с прогнозами поступлений и основных расходов на 2001–2005 гг. позволяют выбрать наилучший сценарий, по которому наиболее реально и эффективно могла бы развиваться макроэкономическая си- туация в стране. Таблица Год Фактические данные Сценарий 1Б Сценарий 2Б Сценарий 3Б Сценарий 1А 1995 20689,9 1997 30109 1998 28441 1999 31504 2000 49117,9 2001 54934,6 54413 51504 52768 2002 61954,3 67899 65213 67213 2003 75285,8 79502 78557 81875 71131 2004 91529 89508 91247 96103 81568 2005 105482 99614 105275 111598 91559 На рис. 5 приведено сравнение результатов прогнозирования доходов све- денного бюджета по разным сценариям. 120000 Млн грн. 100000 80000 60000 40000 20000 0 Год 1995 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Фактические данные Сценарий 1Б Сценарий 2Б Сценарий 3Б Сценарий 1А Рис. 5 154 ISSN 0572-2691 На основе анализа можно сделать вывод, что экономика Украины развива- лась по сценарию 2Б. Социально-экономический прогноз Сложившаяся в Украине статистическая база до 2001 г. не отвечала требова- ниям, предъявляемым к информационно-статистическому обеспечению кратко- срочных прогнозов. До этого времени ежемесячно не рассчитывались такие необ- ходимые для краткосрочного прогнозирования показатели, как уровень безрабо- тицы, заработной платы, рабочего времени, а также другие данные, необходимые для информационной базы и важные для разработки краткосрочных прогнозов. Только с 2001 г. их начали активно собирать в Госкомстате. Поэтому 2001 г. вы- бран как первый год для моделирования и прогнозирования. Сценарный прогноз основных макроэкономических показателей (ВВП, экс- порт, импорт, уровень безработицы, реальные денежные доходы населения) на 2001–2012 гг. выполнен с помощью системы имитационных моделей. Расчет прогнозных значений макроэкономических показателей осуществлялся исходя из заданных сценариев динамики экзогенных переменных по сценарию 2Б. На рис. 6 представлены прогнозы динамики рассматриваемых переменных на 2001–2012 гг. Рис. 6 Проблемы управления и информатики, 2008, № 4 155 Используются следующие обозначения на графиках. Прогнозирование доходов, расходов и дефицита госбюджета: 1 — доход; 2 — расход; 3 — дефицит. Прогнозирование ВВП разными способами расчетов: 1 — ВВП по производ- ственному методу; 2 — ВВП по методу конечного использования. Прогнозирование: 1 — импорта, 2 — экспорта. Прогнозирование занятости населения: 1 — индекс безработицы; 2 — индекс занятости; 3 — коэффициент занятости населения. Прогнозирование численности и структуры населения Украины: 1 — общее количество населения, 2 — население до 16 лет; 3 — население от 16 до 60 лет, 4 — население свыше 60 лет. Анализ чувствительности модели по функции отклика «доходы сведенного бюджета» показал, что модель наиболее чувствительна к изменению факторов «Ставка подоходного налога граждан» и «Ставка НДС». Таким образом, разработанные имитационные модели позволяют разыграть различные сценарии прогнозирования доходов госбюджета и основных макро- экономических показателей. В настоящей работе предложена и применена новая методология аналитико- имитационного моделирования, использующая аналитические зависимости, по- лученные с помощью МГУА, для учета взаимного влияния различных макроэко- номических показателей, что позволяет определить взаимосвязи межу отдельны- ми имитационными подмоделями. Создан комплекс имитационных моделей для бюджетной системы с учетом динамики финансовых потоков и влияния социального и демографического раз- вития. Проведенные процедуры верификации и анализ чувствительности моделей показали адекватность созданного комплекса моделей. Анализ чувствительности комплексной имитационной модели по функции отклика «Доходы сведенного бюджета» показал, что модель наиболее чувствительна к изменению факторов «Ставка подоходного налога граждан» и «Ставка НДС». Проведены эксперименты на 12-летний период (2001–2012 гг.) с прогнозами доходов, расходов, дефицита госбюджета, ВВП, экспорта, импорта, доходов и расходов населения, занятости населения Украины. Моделирование проводилось для «оптимистического», «реалистического» и «умеренно пессимистического» сценариев. Наиболее точные прогнозы получены для «реалистического» и «опти- мистического» сценариев (ошибки прогнозов составляли 5–6 %). В.М. Томашевський, Нгуєн Ші Данг МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ МАКРОЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У СИСТЕМІ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Розроблено комплекс моделей для керування державними фінансами, який включає комплекс аналітичних моделей прогнозування макроекономічних по- казників і комплекс аналітико-імітаційних моделей економічної системи з ура- хуванням соціального розвитку для країн з перехідною економікою (на прикла- ді України). 156 ISSN 0572-2691 V.N. Tomashevskiy, Nguyen Sy Dang MODELING AND FORECASTING MACROECONOMIC INDECES IN THE DECISION MAKING SUPPORT SYSTEM Modeling and forecasting national measures in the expert support system. The work is consecrated on elaboration the complex of models, which are used for managing government finance. The complex consists of analytical models for forecasting na- tional measures and analytical simulation models of business system, taking into ac- count the social maturity for countries with transitional economy (by the example of Ukraine). 1. Лычкина Н.Н. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов // Компьюлог. — 1999. — 32, № 2. — С. 131–132. 2. Frawley W., Piatetsky G. -Shapiro, Matheus C. Knowledge discovery in databases: an overview // AI Magazine. — 1992. — N 13(3). — P. 57–70. 3. Томашевський В.М., Нгуен Ші Данг, Гузенко Д.О. Аналітико-імітаційне моделювання фі- нансово-бюджетних процесів // Зб. праць. — Київ : Міжнар. наук.-навч. центр інформ. тех- нологій та систем НАН та МОН України, 2005. — С. 343–350. 4. Ивлиев С. В. Моделирование динамики сложных экономических систем: инструментальное решение // Банковские технологии. — 2003. — № 3. — C. 98–100. 5. Андрианов Д.Л., Полушкина Г. Построение систем учета, анализа и прогнозирования госу- дарственных финансов // Проблемы теории и практики управления. — 2003. — № 1. — C. 122–123. 6. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем : Уч. пособие. — М. : Дело, 2003. — 336 с. 7. Павлов О.А, Ланге Т.І., Томашевський В.М., Кобец Н.М. Критерії селекції моделей у бага- торядних алгоритмах методу групового врахування аргументів // Наукові вісті НТУУ «КПІ». — 2001. — № 5. — С. 41–48. 8. Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Технологическое предвидение. — Київ : Політехніка, 2005. — 156 с. Получено 25.12.2007

Моделирование и прогнозирование макроэкономических показателей в системе поддержки принятия решений

Репозитарії

Схожі ресурси