Короткострокове прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності

Размещено на http://www.allbest.ru/

КЛАСИЧНИЙ ПРИВАТНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 338.27:519.866

Спеціальність 08.00.11 - математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата економічних наук

Короткострокове прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності

Ревенко Даніїл Сергійович

Запоріжжя - 2011

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”.

Науковий керівник - доктор технічних наук, професор Вартанян Василь Михайлович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, завідуючий кафедри економіки та маркетингу.

Офіційні опоненти: доктор економічних наук, професор Сергєєва Людмила Нільсівна, Класичний приватний університет, директор Інституту економіки;

кандидат економічних наук, доцент Стрижиченко Костянтин Анатолійович, Харківський національний економічний університет, доцент кафедри статистики та економічного прогнозування.

Захист дисертації відбудеться “17” жовтня 2011 р. об 11.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 17.127.01 при Класичному приватному університеті за адресою: 69002, м. Запоріжжя, вул. Жуковського, 70-б, ауд. 124.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Класичного приватного університету за адресою: 69002, м. Запоріжжя, вул. Жуковського, 70-б, ауд. 114.

Автореферат розісланий “7” вересня 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.В. Томарева



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Для України, яка перебуває на стадії трансформації економічної системи, питання прогнозування й аналізу макроекономічних процесів є особливо актуальними. Необхідно звернути увагу на те, що в умовах соціально-економічних трансформацій концептуальні положення та формалізовані описи динаміки макроекономічних показників потребують подальшого опрацювання. Досліджуючи сучасні тенденції розвитку макроекономічного оточення, можна виділити основні його характеристики: складність, рухливість і невизначеність. Швидкість змін макросередовища постійно й безперервно зростає. Особливого значення тут набуває високий рівень невизначеності, який пропорційний складності та мінливості зовнішнього середовища, що генерується сукупністю факторів; разом з тим існують обмеження в можливості отримання інформації на основі спостережень. Усе це ускладнює одержання чітких і певних оцінок параметрів макроекономічних процесів. Застосування в цих випадках класичних методів прогнозування недостатньо, у зв'язку із чим зростає об'єктивна необхідність розробки моделей і методів прогнозування макроекономічних процесів, здатних враховувати невизначеності різного роду.

Проблеми прогнозування макроекономічних процесів в Україні висвітлено в працях вітчизняних науковців: О. Алексєєва, О. Бакаєва, В. Бесєдіна, В. Вартаняна, В. Вітлінського, В. Гейця, Б. Грабовецького, В. Заруби, М. Іванова, О. Івахненка, В. Касьяненко, Б. Квасюка, М. Кизима, С. Киреєва, Т. Клебанової, С. Корабліна, Т. Кравця, І. Крючкової, В. Кулявця, Ю. Лисенка, Н. Максишко, В. Михайлевича, Б. Панасюка, Д. Полозенка, В. Порохні, П. Саблука, Л. Сергєєвої, М. Скрипниченко, В. Точиліна, О. Черняка та інших. Серед зарубіжних авторів, які приділяли увагу макроекономічному прогнозуванню, слід виділити Т. Андерсона, В. Афанасьєва, І. Бестужева-Ладу, Дж. Бокса, О. Брауна, Дж. Брайта, М. Гордена, Г. Дженкінса, Дж. Джонстона, Г. Доброва, Дж. Кейнса, В. Кельтона, Дж. Кемпбелла, М. Кондратьєва, П. Кругмана, С. Кузнеца, В. Леонтьєва, К. Льюїса, Дж. Мартіно, В. Мітчелла, У. Петті, Є. Слуцького, Г. Тейла, М. Тімбергена, Дж. Файрсона, Г. Хайштейна, Д. Ханка, Р. Харріса, Є. Четиркіна, Є. Янча та інших.

Окремі аспекти моделювання в умовах невизначеності розкрито в дослідженнях С. Авдєєнка, Г. Алєфельда, Т. Байєса, А. Вальда, Е. Вальтера, О. Вощиніна, А. Гурвіца, О. Дідрі, Л. Жолєна, Л. Заде, П. Канторовича, М. Кіфера, В. Лєвіна, Б. Мандельброта, Г. Мура, Ю. Херцбергера, С. Шарого, Ю. Шокіна. Водночас ці напрацювання потребують удосконалення підходів до прогнозування в умовах невизначенсоті.

Таким чином, усе вищезазначене зумовило вибір теми дослідження, його мету й завдання.

Зв'язок з науковими програмами, планами, темами. Дослідження виконано на кафедрі економіки та маркетингу Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” у межах науково-дослідних тем: Г605-47/06 “Методологія та засоби створення систем підтримки прийняття рішень в наукоємному високотехнологічному виробництві” (номер державної реєстрації 0106U001073); Г605-14/2006 “Моделі, методи та інформаційна технологія економічного моніторингу наукоємного високотехнологічного виробництва” (номер державної реєстрації 0106U008673); “Комплексне моделювання бізнес-процесів в умовах невизначеності вхідних даних” (номер державної реєстрації 0109U008689); “Комплексне моделювання фінансово-економічних показників наукоємного виробництва” (номер державної реєстрації 0108U009953), в яких автором розроблено інтервальну модель експоненціального згладжування, метод комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів, модель інтегрального випереджувального індексу для прогнозування економічної активності в Україні, а також метод взаємодії інформаційних потоків, процесів і засобів прогнозування й аналізу макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю.

Мета й завдання дослідження. Метою дослідження є розробка комплексу економіко-математичних моделей, методів прогнозування макроекономічних показників в умовах невизначеності та інструментальних засобів їх реалізації для діагностування зміни макросередовища, а також розробки й прийняття управлінських рішень для адаптації підприємства до цих змін. економічний математичний управлінський прогнозування

Для досягнення мети поставлено такі завдання:

- розкрити основні підходи до класифікації макроекономічних показників;

- дослідити існуючі моделі й методи короткострокового прогнозування;

- визначити причини виникнення та розглянути основні методи опису невизначеності в макроекономічних процесах;

- удосконалити модель експоненціального згладжування для прогнозування макроекономічних показників в умовах невизначеності;

- розробити метод комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів;

- удосконалити модель інтегрального випереджувального індексу для прогнозування ділової активності в Україні;

- удосконалити моделі прогнозування динаміки споживчої інфляції в Україні;

- розвинути метод відновлення динамічних інтервальних рядів на основі експертних оцінок;

- побудувати метод взаємодії інформаційних потоків, процесів і засобів прогнозування й аналізу макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю.

Об'єкт дослідження - процес короткострокового прогнозування динаміки макроекономічних показників.

Предмет дослідження - комплекс економіко-математичних моделей і методів короткострокового прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності.

Методи дослідження. Теоретико-методологічну основу дослідження становлять праці вітчизняних і зарубіжних учених у галузі соціально-економічного прогнозування, математичного моделювання і статистики, прикладного інтервального аналізу та моделювання макроекономічної динаміки.

У процесі дослідження використано теоретичне узагальнення - при аналізі моделей і методів короткострокового прогнозування макроекономічних показників (підрозділ 1.2) і методів описання невизначеності в економічних процесах (підрозділ 1.3); аналіз рядів економічної динаміки, математичної статистики, економетрики і прикладного інтервального аналізу - при розробці моделі та методу комплексної ідентифікації та прогнозування динамічних інтервальних рядів (підрозділи 2.1, 2.2); експертні методи оцінювання - при розробці методу відновлення інтервальних динамічних рядів (підрозділ 3.1); кореляційно-регресійний аналіз, методи макроекономічного моделювання - для розробки моделі інтегрального випереджувального індексу та моделей прогнозування інфляційних процесів (підрозділи 2.3, 2.4).

Інформаційною базою дослідження є статистичні матеріали Державного комітету статистики України, Національного банку України, Міжнародного центру перспективних досліджень, Міжнародного валютного фонду і галузевих асоціацій.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в теоретичному обґрунтуванні розробки моделей і методів короткострокового прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності для діагностування зміни макросередовища, а також розробки й прийняття управлінських рішень для адаптації підприємства до цих змін. До найважливіших результатів належать такі:

вперше:

- розроблено метод комплексної ідентифікації та прогнозування компонент інтервальних динамічних рядів на основі статистичної обробки інтервальних даних, який дає змогу ідентифікувати складові компоненти інтервальних динамічних рядів (тренд, циклічну і нерегулярну компоненти) і здійснювати їх прогнозування;

удосконалено:

- прогнозну модель експоненціального згладжування, що базується, на відміну від класичної, на операціях з інтервальними даними і дає можливість здійснювати короткострокові прогнози макроекономічних показників на основі динамічних рядів з інтервальною невизначеністю;

- модель інтегрального випереджувального індексу, в основі якої лежить статистичний аналіз випереджувальних зв'язків та вагових коефіцієнтів - критеріїв чутливості до наближення змін бізнес-середовища, що дає змогу, порівняно з відомими раніше моделями випереджувальних індексів, здійснювати короткострокове прогнозування зрушень в економічній активності України;

- моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні, які, на відміну від тих, що раніше використовувалися, основані на регресійних моделях випереджувальних зв'язків, що дають можливість за декілька місяців оцінювати майбутню динаміку інфляційних процесів;

набули подальшого розвитку:

- метод взаємодії інформаційних потоків, процесів і засобів прогнозування й аналізу макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю, який, на відміну від існуючих, побудовано на основі методу комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів, що дає змогу своєчасно діагностувати зміни макросередовища, а також розробляти й вживати відповідні заходи для адаптації підприємства до цих змін;

- метод відновлення інтервальних динамічних рядів за рахунок використання експертних оцінок для одержання ретроспективної інформації про процес, що вивчається, котрий дає змогу вирішувати широке коло економічних завдань, щодо яких вхідна об'єктивна інформація недоступна (обмежена) або відсутня.

Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що основні результати дослідження, наведені в дисертаційній роботі, доведено до рівня прикладних рекомендацій і методів, які можуть бути використані підприємствами будь-якої форми власності для підвищення ефективності господарської діяльності. Отримані результати можуть бути використані для підтримки прийняття ефективних господарських рішень при виборі тактики і стратегії підприємства, різних організаційно-правових форм і видів діяльності.

Практична цінність отриманих результатів дисертаційного дослідження підтверджується актами впровадження в діяльність таких підприємств: АК “Харківобленерго” (акт впровадження від 24.03.2010 р.), ТОВ “Фараон” (акт впровадження від 15.01.2010 р.), АТ “Долина” (акт впровадження від 10.09.2010 р.).

Результати дослідження використовуються в навчальному процесі Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” (акт впровадження від 12.05.2010 р.) при викладанні таких дисциплін, як: “Методи економіко-статистичних досліджень”, “Інформаційні технології в управлінні підприємством та збутом продукції”, “Економіко-математичні моделі в управлінні та економіці”.

Особистий внесок здобувача. Всі наукові результати, викладені в дисертаційній роботі, отримано автором самостійно. З публікацій, що написані в співавторстві, використано лише результати, отримані автором особисто.

Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи доповідалися й отримали позитивну оцінку на таких конференціях, як: Міжнародна науково-практична конференція “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні” (м. Харків, 2008, 2009, 2010 рр.); XIII міжнародний молодіжний форум “Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті” (м. Харків, 2009 р.); ІІ міжнародна науково-практична конференція “Інвестиційні пріоритети епохи глобалізації: вплив на національну економіку і окремий бізнес” (м. Дніпропетровськ, 2009 р.); І всеукраїнська науково-практична конференція “Моделювання сучасних економічних процесів та інформаційні технології” (м. Дніпропетровськ, 2009 р.); VIII міжнародна науково-практична конференція “Науково-технічний розвиток: економіка, технології, управління” (м. Київ, 2009 р.); Всеукраїнська науково-практична конференція “Моделювання та прогнозування економічних процесів” (м. Київ, 2009, 2010 рр.); II міжнародна науково-практична конференція “Стратегії інноваційного розвитку економіки: бізнес, наука, освіта” (м. Харків, 2010 р.); II міжнародна науково-практична конференція “Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем” (м. Харків, 2010 р.); VII міжнародна науково-практична конференція “Оптимум-2010” (м. Харків, 2010 р.).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 23 наукових праці, з них 10 статей (5 статей у наукових журналах і 5 статей у збірках наукових праць) - у фахових виданнях, одна стаття - в інших виданнях та 12 - у матеріалах конференцій. Обсяг публікацій, який особисто належить автору, становить 2,75 друк. арк.

Структура й обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, 6 додатків і списку використаних джерел. Повний обсяг роботи становить 205 сторінок. Дисертація містить 36 рисунків, 23 таблиці. Список використаних джерел включає 170 найменувань і викладений на 19 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ ДИСЕРТАЦІЇ

У першому розділі - “Теоретичні основи короткострокового прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності” - досліджено класифікації макроекономічних показників, викладено всебічний аналіз існуючих моделей і методів короткострокового прогнозування, проаналізовано та визначено фактори й основні методи опису невизначеності в макроекономічних процесах.

На підставі проведеного аналізу визначено, що на практиці для прогнозування динаміки макроекономічного розвитку доцільно використовувати класифікацію макроекономічних показників, складену за спеціальним стандартом Міжнародного валютного фонду, яку використовують в Україні. Згідно із цим стандартом, усі макропоказники можна поділити на такі групи: реальний, бюджетно-податковий, фінансовий, зовнішній сектори та населення.

У контексті трансформації економічної системи особливого значення набуває проблематика короткострокового прогнозування. Підставою для короткострокового прогнозування методами екстраполяції динамічних рядів є інерційність макроекономічних процесів у короткостроковому періоді. За результатами проведеного аналізу моделей і методів короткострокового прогнозування макроекономічної динаміки встановлено, що найбільш придатним є метод експоненціального згладжування. Завдяки своїм характеристикам він дає можливість враховувати генетичні тенденції в розвитку процесу, який досліджується, концентрує увагу на останніх значеннях ряду з метою врахування значного ступеня невизначеності та мінливості макросередовища, дає змогу зменшувати вплив випадкових коливань на процес, який прогнозується.

У результаті дослідження виявлено, що серед множини факторів невизначеності макросередовища, що впливають на діяльність кожного підприємства, слід виділити такі основні: нестаціонарність параметрів макросередовища; зв'язок між макроекономічними процесами є комплексним; макросередовище характеризується складністю, яка визначається великою каскадно зростаючою кількістю економічних об'єктів і чинників, що й формує неоднорідність макроекономічного середовища; початкова інформація про макроекономічні процеси, як правило, є неповною, недостовірною й обмеженою в часі; існує також штучно створена невизначеність через приховування інформації. Підсумовуючи сказане, слід зауважити, що перелічені фактори формують два істотно різні типи невизначеності - невизначеність у ретроспективній інформації та прогнозну невизначеність.

Проведений аналіз методів опису невизначеності в макроекономічних процесах дав змогу виокремити три основні методи: ймовірнісний (стохастичний); нечіткий (розмитий) та інтервальний. Результати аналізу показали, що застосування інтервального опису параметрів невизначеності в прогнозних моделях макроекономічної динаміки дає низку переваг: інтервальний опис має більш формалізований математичний апарат, дає можливість усунути багато проблем і методичних складнощів, які виникають при розв'язанні прикладних задач статистичними методами; інтервал невизначеності дає змогу описати широкий клас неоднозначних, варіабельних і неточних задач.

Проведені дослідження дали можливість визначити загальне науково-практичне завдання дисертації.

У другому розділі - “Комплекс економіко-математичних моделей короткострокового прогнозування макроекономічних показників в умовах невизначеності” - розроблено інтервальну модель експоненціального згладжування, метод комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів, модель інтегрального випереджувального індексу і моделі прогнозування інфляційних процесів в Україні, які дають змогу враховувати ретроспективну і прогнозну невизначеність при проведенні короткострокових прогнозів макроекономічних показників.

На основі проведеного аналізу моделей і методів прогнозування й опису параметрів невизначеності в прогнозних моделях обґрунтовано доцільність розробки інтервальної моделі експоненціального згладжування для короткострокового прогнозування динаміки макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю.

Розроблена інтервальна модель експоненціального згладжування, основана на моделі простого експоненціального згладжування (модель Брауна) та операціях інтервального аналізу, має вигляд:

, (1)

де - інтервальне подання прогнозного значення показника;

- поточні значення показника в минулому періоді в інтервальній формі;

- параметр згладжування (0 < <1);

t - кількість періодів, що розглядаються.

Дослідження показали, що розроблена модель має певні обмеження у використанні: мінімальна кількість рівнів у ретроспективному ряді має бути не менше ніж чотири; прогнозування рядів з однаковими часовими інтервалами; ряд, який прогнозується, має бути слабостаціонарним (центрованим).

У процесі використання інтервальної моделі експоненціального згладжування необхідно здійснити пошук параметра згладжування . Для розв'язання цієї задачі запропоновано використовувати адаптивний метод пошуку параметра згладжування на основі ретроспективного аналізу вхідних даних шляхом розв'язання оберненої задачі прогнозування - поліноміального рівняння відносно t - 1 на основі модифікованого інтервального методу Ньютона - Рафсона. Суть методу пошуку параметра полягає в оцінюванні параметрів згладжування для відомих даних динамічного інтервального ряду, після чого - у розв'язанні прямої задачі - знаходження прогнозного значення параметра в прогнозний момент на основі сплайн-апроксимації. Цей метод дає змогу підвищувати якість прогнозу за рахунок адаптації прогнозної моделі до реалій економічного процесу.

З урахуванням того, що інтервальна модель експоненціального згладжування забезпечує точніші результати при прогнозуванні слабостаціонарних та інерційних процесів, а проведені дослідження показали, що більшість макроекономічних процесів мають такі системні компоненти, як тренд і циклічна складова, з метою розширення прогнозних можливостей інтервальної моделі експоненціального згладжування було розроблено метод комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів.

Запропонований метод складається з 10 послідовних етапів. Протягом перших трьох етапів формулюються цілі і завдання прогнозування, проводиться організація процесу, збираються та готуються дані для проведення прогнозування.

На четвертому етапі здійснюється передпрогнозна статистична обробка ретроспективного інтервального ряду. Розраховуються такі показники:

- кореляція меж інтервалів динамічного ряду;

- дисперсія в середині інтервального ряду:

, (2)

де - середнє інтервалу, котре визначається як напівсума кінців інтервалу ;

- нижня та верхня межі інтервалу відповідно;

- середньозважена інтервального ряду:

, (3)

де - ширина інтервалу (вікно інтервалу), котра визначається як різниця між верхньою та нижньою межами інтервалу ;

- коефіцієнт варіації інтервального ряду:

. (4)

На п'ятому етапі проводиться комплексна ідентифікація компонент інтервального динамічного ряду з подальшим елімінуванням системних компонент.

Для ідентифікації та елімінування тренду запропоновано проведення послідовних етапів: перевірка ряду на наявність тренду на основі методів Форстера - Стюарта або методу порівняння середніх; якщо підтвердилась гіпотеза про наявність тренду, тоді проводиться підбір виду тренду. Для підбору виду тренду запропоновано метод характеристик. На останньому етапі виконується оцінювання параметрів трендової моделі з подальшим елімінуванням тренду з початкового інтервального динамічного ряду.

Після ідентифікації та елімінування тренду проводиться перевірка одержаного ряду на наявність у ньому циклічної складової за умови, якщо ряд складається не менше ніж з двох циклічних коливань. Ідентифікацію циклічної компоненти запропоновано проводити на основі розрахунку поправкових коефіцієнтів:

, (5)

де - середня інтервального ряду .

Після цього будується матриця поправкових коефіцієнтів:

, (6)

де - довжина систематичного періоду;

- кількість циклічних повторень.

Отже, середньоарифметичні значення стовпців матриці будуть коректними поправковими членами , які потрібно буде елімінувати з інтервального ряду з подальшим одержанням ряду нерегулярних компонент . Ряд перевіряється на кореляцію в залишках за критерієм Дарбіна - Уотсона.

На шостому етапі проводиться згладжування та прогнозування ряду нерегулярних компонент на основі інтервальної моделі експоненціального згладжування.

На сьомому етапі здійснюється прогнозування системних компонент на крок уперед з поступовим їх додаванням до прогнозованого ряду нерегулярних компонент, у результаті чого одержуємо відновлений теоретичний ряд .

Метою восьмого етапу є оцінювання якості прогнозу на основі розрахунку показника відносної міри подібності початкового та теоретичного інтервальних рядів:

, (7)

де і - нижня і верхня межі вхідного інтервального ряду;

і - нижня і верхня межі прогнозного інтервального ряду;

- кількість прогнозованих інтервальних даних.

Чим менше значення показника , тим вища якість прогнозу.

На дев'ятому та десятому етапах методу проводиться візуалізація вхідного та прогнозованого значення інтервального ряду та обробка одержаних результатів прогнозування, формулюються висновки.

На підставі вищезазначеного можна зробити висновок, що запропонований метод, на відміну від існуючих класичних методів, дає змогу проводити поетапну ідентифікацію структурних компонент інтервальних динамічних рядів (тренд, циклічну і нерегулярну компоненти) і здійснювати їх прогнозування на основі розробленої інтервальної моделі експоненціального згладжування, тим самим одержуючи прогнозні значення на основі рядів з інтервальною ретроспективною невизначеністю.

З метою вирішення завдання розробки моделі короткострокового прогнозування зрушень у макроекономічній динаміці України розроблено модель інтегрального випереджувального індексу. Ідея, що лежить в основі підходу випереджувального індексу, така: щоб прогнозувати, коли настане перехід економіки від піднесення до спаду (або, навпаки, від спаду до піднесення), треба побудувати “систему раннього виявлення”. Тобто необхідно підібрати такі показники, у яких поворотні точки настають раніше, ніж в економіці в цілому. Тоді досягнення піка або западини випереджувальним індикатором дало б змогу говорити про ймовірність наближення піка або западини в макроекономічній динаміці.

Для розробки та розрахунку інтегрального випереджувального індексу було запропоновано алгоритм, котрий включає основні три етапи: вибір і оцінювання даних; статистична обробка даних (індексація, елімінування лінійного тренду, згладжування ряду, вивчення тісноти зв'язку між еталонним і обраними показниками на основі крос-кореляційної функції); агрегування обраних параметрів моделі інтегрального випереджувального індексу.

Як еталонний індекс обрано індекс промислового виробництва, а 28 макроекономічних показників досліджено на наявність випереджувальних зв'язків.

На етапі агрегування автором запропоновано методику зважування, яка основана на порівнянні ланцюгових індексів відібраних випереджувальних показників з ланцюговим індексом еталонного показника на основі розрахунку квадратного кореня з квадрата різниці між ними:

. (8)

З подальшим розрахунком вагових коефіцієнтів відібраних випереджувальних показників:

, (9)

де - кількість серій у ряду еталонного показника ;

- кількість відібраних випереджувальних показників.

Зазначено, що використання цієї методики дає більш обґрунтовані коефіцієнти вагомості для параметрів моделі інтегрального випереджувального індексу, ніж експертні оцінки, які застосовуються для розрахунку цього індексу в США, або зважування кореляційних коефіцієнтів, запропоноване А. Френкелем.

Розроблена модель інтегрального випереджувального індексу має вигляд:

, (10)

де - індекс кількості зареєстрованих безробітних;

- світовий індекс цін на метал;

- індекс виробництва чавуну та сталі в Україні;

- індекс споживчих настроїв;

- фондовий індекс ПФТС;

- індекс середньої відсоткової ставки за кредити в реальний сектор економіки;

верхній індекс - випереджувальний часовий лаг;

- час.

На рис. 1 наведено графіки розробленого інтегрального випереджувального індексу (LEI2), сезонно-згладженого індексу промислового виробництва і початкового індексу промислового виробництва.



Рис. 1. Візуалізація прогнозних здатностей інтегрального випереджувального індексу

Розрахунок коефіцієнта кореляції між початковим індексом промвиробництва та інтегральним випереджувальним індексом з періодом випередження у два місяці становить 0,9405, що свідчить про значущість зв'язку між показниками, коефіцієнт середньої помилки апроксимації - 4,33%, що доводить високий ступінь прогнозних здатностей розробленого індексу.

Враховуючи те, що інфляція є одним з важливих факторів макроекономічної нестабільності, розроблено моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні, основані на регресійних моделях випереджувальних зв'язків, що мають монетарну природу та дають змогу з високим рівнем точності за два і шість місяців оцінювати майбутню динаміку інфляційних процесів.

В основу розроблених моделей покладено методику розрахунку інтегрального випереджувального індексу з відмінністю в тому, що на третьому етапі з метою подолання високої мультиколінеарності між випереджувальними показниками і одержання більш точних прогнозних значень індексів споживчої інфляції запропоновано процедуру знаходження коефіцієнтів моделі на основі регресійних випереджувальних зв'язків. Одержані моделі для прогнозування інфляції за два і шість місяців мають вигляд, відповідно:

; (11)

, (12)

де - час;

- індекс середньої заробітної плати одного робітника;

- індекс реальної грошової маси (агрегат М2);

- індекс кількості зареєстрованих безробітних;

нижній індекс - часовий лаг випереджувального показника для CPI.

Перевірка на статистичну значущість отриманих моделей показала, що моделі є адекватними і статистично значущими. Середні похибки апроксимації ECPI2 = 0,596% і ECPI6 = 0,617%, а коефіцієнти детермінації R2CPI2 = 0,739 і R2CPI6 = 0,86.

На рис. 2 зображено графік ряду індексу споживчих цін і прогнози, отримані на основі моделей і .

Рис. 2. Графік індексу споживчої інфляції і прогнозних значень, отриманих на основі моделей та (у % до попереднього місяця)

У третьому розділі - “Реалізація комплексу моделей короткострокового прогнозування макроекономічних показників з використанням інформаційних технологій” - розроблено метод відновлення динамічних інтервальних рядів на основі експертних оцінок, а також метод взаємодії інформаційних потоків, процесів і засобів прогнозування й аналізу макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю, розкрито практичну реалізацію запропонованих моделі та методу.

У процесі дослідження зазначено, що при формуванні розв'язків задач інтервального класу фахівці стикаються з проблемою отримання вхідних даних. Для вирішення цього завдання - відновлення динамічних рядів з інтервальною невизначеністю - запропоновано метод відновлення цих рядів на основі методів експертних оцінок, оскільки вони є придатними для тих завдань, у яких вхідна об'єктивна інформація недоступна (обмежена), відсутня або не піддається формалізації. Основною особливістю розробленого методу є те, що кожним експертом дається реально можливий діапазон значень показника, що досліджується на певний момент часу. Метод являє собою двотурове дослідження: перший - індивідуальний тур, що проводиться з метою зменшення психологічного тиску, другий - груповий, який передбачає зменшення фактора суб'єктивності експертних оцінок.

У процесі дослідження проведено аналіз систем комп'ютерної алгебри (СКА), які підтримують інтервальні обчислення: Maple, Mathematica і Matlab. Визначено, що найбільш якісним інструментальним засобом, який відповідає завданням дослідження, є СКА Maple 11 (бібліотека для інтервальних обчислень IntpaX).

На підставі викладеного вище розроблено метод і комп'ютерну реалізацію прогнозування макроекономічних показників з невизначеними даними, основані на методі комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів, які дають змогу в деяких випадках спростити прийняття тактичного або стратегічного господарського рішення, спрямованого на адаптацію підприємства до неконтрольованих впливів макрооточення. На рис. 3 зображено схему розробленого методу.

Реалізація запропонованих моделі й методу проводилася на основі даних динаміки роздрібного товарообігу в Україні. У результаті отримано інтервальний прогноз розвитку ринку роздрібної торгівлі на І квартал 2011 р. (рис. 4).

Рис. 4. Візуалізація інтервального ряду роздрібного товарообігу в Україні в 2007-2010 рр. і прогнозного значення на I квартал 2011 р., млрд грн

Результати проведених розрахунків було використано при розробці стратегії розвитку роздрібної мережі магазинів АТ “Долина”. Оцінка якості прогнозу становила 10,93%, що є високим показником за шкалою якості прогнозу.

У роботі запропоновано схему адаптації підприємства до змін у макросередовищі на основі збалансованої системи показників, особливу увагу приділено аналізу адаптивних здатностей підприємства. Як інструмент аналізу адаптивних здатностей запропоновано матрицю “стійкість підприємства / нестабільність макросередовища”.



ВИСНОВКИ

У дисертації вирішено важливе науково-практичне завдання, яке полягає в розробці економіко-математичних моделей прогнозування макроекономічних процесів в умовах невизначеності, які дають змогу своєчасно діагностувати зміни макросередовища. На підставі отриманих у дисертаційній роботі результатів можна зробити такі висновки:

1. Розкрито основні підходи до класифікації макроекономічних показників, за основу розробленої класифікаційної схеми взято стандарти Міжнародного валютного фонду. Порівняльний аналіз систем макроекономічних показників України та Європейського Союзу дав можливість доповнити класифікаційну схему макроекономічними показниками, що розраховуються в міжнародній практиці.

2. Досліджено існуючі моделі й методи короткострокового прогнозування. На цей момент немає чітко обґрунтованої класифікаційної схеми методів і моделей прогнозування. У зв'язку із цим автором запропоновано комплексну класифікаційну схему методів і моделей прогнозування за такими ознаками: підхід до прогнозування, цільова установка, ступінь формалізації, часове охоплення, масштаби прогнозування і просторова узгодженість. Аналіз моделей і методів прогнозування дав змогу обґрунтувати використання моделі експоненціального згладжування для прогнозування макроекономічних показників.

3. Досліджено причини виникнення та розглянуто основні методи опису невизначеності в макроекономічних процесах. Головними причинами невизначеності є: нестаціонарність макроекономічних процесів, складність і комплексність зв'язків між процесами, що формує неоднорідність макроекономічного середовища, а також лавиноподібність макроекономічних процесів, що зумовлює непередбачуваність їхнього розвитку в прогнозному періоді. До основних методів описання невизначеності треба віднести: стохастичний, нечіткий та інтервальний методи. Аналіз показав, що інтервальний опис сприяє усуненню багатьох проблем і методичних складнощів, які виникають при розв'язанні прикладних задач статистичними методами, інтервал невизначеності дає змогу описати широкий клас неоднозначних, варіабельних і неточних задач.

4. Розроблено прогнозну модель експоненціального згладжування, основану на операціях з інтервальними даними. Основна перевага моделі полягає в тому, що вона дає змогу здійснювати короткострокові прогнози макроекономічних показників на основі динамічних рядів з інтервальною невизначеністю, коли вхідна об'єктивна інформація недоступна або обмежена.

5. Розроблено метод комплексної ідентифікації та прогнозування компонент інтервальних динамічних рядів, який дає змогу проводити поетапну ідентифікацію структурних компонент інтервальних динамічних рядів (тренд, циклічну і нерегулярну компоненти) і здійснювати їх прогнозування на основі розробленої інтервальної моделі експоненціального згладжування.

6. Розроблено модель інтегрального випереджувального індексу, в основі якого лежать багатофакторні випереджувальні зв'язки, які є критерієм чутливості до наближення змін бізнес-середовища, що дає змогу здійснювати прогнозування рівня економічної активності в Україні за два місяці до початку переходу економіки від піднесення до спаду (або, навпаки, від спаду до піднесення).

7. Розроблено моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні, основані на регресійних моделях випереджувальних зв'язків, котрі слугують критерієм чутливості до зміни обсягу монетарної маси та дають змогу з високою мірою точності за декілька місяців оцінювати майбутню динаміку інфляційних процесів.

8. Набули подальшого розвитку метод і комп'ютерна реалізація прогнозування макроекономічних показників з невизначеними даними, основані на методі комплексної ідентифікації та прогнозування структурних компонент інтервальних динамічних рядів, які дають змогу в деяких випадках спростити прийняття тактичного або стратегічного господарського рішення, спрямованого на адаптацію підприємства до неконтрольованих впливів макрооточення.

9. Набув розвитку метод відновлення інтервальних динамічних рядів за рахунок використання експертних оцінок, в основі якого лежить алгоритм послідовного проведення у два тури індивідуального та групового дослідження з метою подолання неузгодженості й психологічного тиску між експертами. Метод дає можливість вирішувати широке коло економічних завдань, щодо яких вхідна об'єктивна інформація недоступна (обмежена) або відсутня.

10. Практична значущість отриманих результатів полягає в тому, що запропоновані моделі, методи та розроблені на їх основі обчислювальні алгоритми дають змогу підвищити достовірність прогнозу динаміки макроекономічних показників, що дає можливість підприємству проводити оперативне планування діяльності й забезпечувати ефективне управління. Результати, отримані в дисертаційній роботі, використано у виробничій і науковій діяльності підприємств та організацій Харкова й Харківської області (АК “Харківобленерго”, ТОВ “Фараон”, АТ “Долина”) і в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”.



СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Статті в наукових фахових виданнях:

1. Ревенко Д.С. Разработка метода формирования интервальных данных на основе экспертной информации / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян // Экономика и управление предприятиями машиностроительной отрасли: проблемы теории и практики : сб. науч. тр. - Харьков, 2009. - Вып. 1. - С. 24-30. Особистий внесок: описано метод відновлення інтервальних динамічних рядів за рахунок використання експертних оцінок.

2. Ревенко Д.С. Неопределенность в экономических процессах: факторы возникновения и методы описания / В.М. Вартанян, Д.С. Ревенко, В.А. Лыба // Экономика и управление предприятиями машиностроительной отрасли: проблемы теории и практики : сб. науч. тр. - Харьков, 2009. - Вып. 2. - С. 4-12. Особистий внесок: визначено методи опису невизначеності в економічних процесах.

3. Ревенко Д.С. Методы и модели прогнозирования динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян // Бизнес Информ. - 2009. - № 6. - С. 71-74. Особистий внесок: запропоновано класифікаційну схему моделей і методів прогнозування економічних процесів з невизначеними даними.

4. Ревенко Д.С. Модель краткосрочного прогнозирования динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян // Бизнес Информ. - 2009. - № 8. - С. 77-81. Особистий внесок: описано інтервальну прогнозну модель експоненційного згладжування.

5. Ревенко Д.С. Метод краткосрочного прогнозирования в условиях информационной асимметрии и неопределенности / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян // Бизнес Информ. - 2009. - № 10. - С. 145-148. Особистий внесок: розроблено метод комплексної ідентифікації та прогнозування компонент інтервальних динамічних рядів.

6. Ревенко Д.С. Метод комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко // Экономика и управление предприятиями машиностроительной отрасли: проблемы теории и практики : сб. науч. тр. - Харьков, 2009. - Вып. 3. - С. 98-106.

7. Ревенко Д.С. Разработка методики комплексного прогнозирования и анализа движения денежных потоков в условиях неопределенности исходных данных / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян // Бизнес Информ. - 2010. - № 2. - С. 50-55. Особистий внесок: запропоновано перелік показників для оцінки грошових потоків в умовах невизначеності.

8. Ревенко Д.С. Інформаційна технологія комплексного прогнозування економічних процесів з інтервальною невизначеністю / Д.С. Ревенко, В.О. Либа // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”: темат. випуск “Технічний прогрес і ефективність виробництва” : зб. наук. праць. Нац. техн. ун-та “ХПІ”. - Харьков, 2010. - Вип. 6. - С. 157-163. Особистий внесок: побудовано інформаційну технологію комплексного прогнозування економічних процесів з інтервальною невизначеністю.

9. Ревенко Д.С. Модель интегрального опережающего индекса для прогнозирования макроэкономической динамики Украины / Д.С. Ревенко, В.А. Лыба // Бизнес Информ. - 2010. - № 9. - С. 119-123. Особистий внесок: розроблено модель інтегрального випереджувального індексу.

10. Ревенко Д.С. Исследование и прогнозирование инфляционных процессов в Украине на основе опережающих многофакторных регрессионных моделей / Д.С. Ревенко, В.А. Лыба // Вестник Национального технического университета “ХПИ”: темат. выпуск “Технический прогресс и эффективность”. - Харьков, 2010. - Вып. 61. - С. 9-13. Особистий внесок: побудовано моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні.

Статті в інших виданнях:

11. Ревенко Д.С. Статистическая оценка динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко, В.М. Вартанян, Ю.А. Романенков // Экономика и управление предприятиями машиностроительной отрасли: проблемы теории и практики : сб. науч. тр. - Харьков, 2008. - Вып. 4. - С. 53-64. Особистий внесок: запропоновано перелік показників статистичної оцінки динамічних рядів з інтервальною невизначеністю.

Матеріали конференцій:

12. Ревенко Д.С. Обзор статистических методов прогнозирования динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко // Интегрированные компьютерные технологии в машиностроении : матер. междунар. науч.-практ. конф. (Харьков, 21-22 ноября 2008 г.). - Харьков, 2008. - С. 121.

13. Ревенко Д.С. Формирование подходов к прогнозированию с целью минимизации рисков инвестиционных проектов / Д.С. Ревенко, А.С. Ревенко // Инвестиционные приоритеты эпохи глобализации : матер. II междунар. науч.-практ. конф. (Днепропетровск, 5-6 марта 2009 г.). - Днепропетровск, 2009. - С. 24-26. Особистий внесок: сформовано підходи до прогнозуваня економічних процесів з невизначеними даними.

14. Ревенко Д.С. Анализ качества инструментальных средств интервальных вычислений / Д.С. Ревенко, А.С. Ревенко // Современные национальные экономические модели: проблемы и перспективы развития : матер. науч.-практ. интернет-конф. (Симферополь, 13 марта 2009 г.). - Симферополь, 2009. - С. 73-74. Особистий внесок: запропоновано інструментальні засоби для інтервальних розрахунків.

15. Ревенко Д.С. Прогнозная модель простого экспоненциального сглаживания для случая интервальной неопределенности исходных данных / Д.С. Ревенко // Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке : матер. XIII междунар. молодеж. форума (Харьков, 30 марта - 1 апреля 2009 г.). - Харьков, 2009. - С. 220.

16. Ревенко Д.С. Обзор методов прогнозирования динамических процессов с неопределенными данными / Д.С. Ревенко // Моделирование современных экономических процессов и информационные технологии : матер. I всеукр. науч.-практ. конф. (Днепропетровск, 9-10 апреля 2009 г.). - Днепропетровск, 2009. - С. 87-89.

17. Ревенко Д.С. Модель интервального прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания для случая неопределенности данных / Д.С. Ревенко // Научно-техническое развитие: экономика, технологии, управление : матер. VIII междунар. научно-практ. конф. (Киев, 15-18 апреля 2009 г.). - Киев, 2009. - С. 348-349.

18. Ревенко Д.С. Реалізація інтервальних розрахунків в системах комп'ютерної алгебри / Д.С. Ревенко // Сучасні інформаційні технології в економіці та управлінні підприємствами, програмами та проектами : матер. VII міжнар. наук.-практ. конф. (Алушта, 7-13 вересня 2009 р.). - Алушта, 2009. - С. 213-214.

19. Ревенко Д.С. Экспертный метод формирования исходных интервальных данных / Д.С. Ревенко // Интегрированные компьютерные технологии в машиностроении : матер. междунар. науч.-практ. конф. (Харьков, 15-18 декабря 2009 г.). - Харьков, 2009. - С. 75.

20. Ревенко Д.С. Метод комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервального динамического ряда / Д.С. Ревенко, В.А. Лыба // Современные проблемы моделирования социально-экономических систем : матер. II междунар. науч.-практ. конф. (Харьков, 8-9 апр. 2010 г.). - Харьков, 2010. - С. 90-93. Особистий внесок: побудовано метод комплексної ідентифікації та прогнозування компонент інтервальних динамічних рядів.

21. Ревенко Д.С. Предпосылки для разработки опережающих интегральных показателей для прогнозирования развития экономики Украины / Д.С. Ревенко, Т.А. Кузьменко // Современные информационные технологии в экономике и управлении предприятиями, программами и проектами : матер. VIІI междунар. науч.-практ. конф. (Алушта, 20-26 сентября 2010 г.). - Алушта, 2010. - С. 175. Особистий внесок: запропоновано підходи до розробки моделі інтегрального випереджувального індексу.

22. Revenko D.S. Economic and mathematical modeling of changes in economic activity of Ukraine / D.S. Revenko, V.A. Lyba, M.V. Kantsevich // Integrated computer technology in engineering : materials of international scientific and practical. conf. (Kharkiv, 23-26 november 2010). - Kharkiv, 2010. - P. 115. Особистий внесок: побудовано модель інтегрального випереджувального індексу.

23. Ревенко Д.С. Моделирование инфляционных процессов в Украине на основе опережающих многофакторных регрессионных моделей / Д.С. Ревенко, В.А. Лыба // Моделирование и прогнозирование экономических процессов : матер. IV междунар. науч.-практ. конф. (Киев, 8-11 дек. 2010 г.). - Киев, 2010. - С. 120-121. Особистий внесок: описано моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні.

АНОТАЦІЯ

Ревенко Д.С. Короткострокове прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.00.11 - математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. - Класичний приватний університет. - Запоріжжя, 2011.

У дисертації розроблено комплекс економіко-математичних моделей, методів прогнозування динаміки макроекономічних показників в умовах невизначеності та інструментальних засобів їх реалізації, що дає змогу своєчасно діагностувати зміни макросередовища, розробляти й приймати управлінські рішення для адаптації підприємства до цих змін.

Побудований комплекс економіко-математичних моделей та методів включає: прогнозну модель експоненціального згладжування, засновану на операціях з інтервальними даними; метод комплексної ідентифікації та прогнозування компонент інтервальних динамічних рядів; модель інтегрального випереджального індексу; моделі короткострокового прогнозування споживчої інфляції в Україні.

Удосконалено метод взаємодії інформаційних потоків, процесів і засобів прогнозування та аналізу макроекономічних показників з інтервальною невизначеністю й метод відновлення інтервальних динамічних рядів за рахунок використання експертних оцінок для одержання ретроспективної інформації про процес.

Ключові слова: динаміка макроекономічних показників, невизначеність, прогноз, інфляція, нестабільність, ділові цикли.



АННОТАЦИЯ

Ревенко Д.С. Краткосрочное прогнозирование динамики макроэкономических показателей в условиях неопределенности. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.11 - математические методы, модели и информационные технологии в экономике. - Классический приватный университет. - Запорожье, 2011.

Диссертация посвящена разработке комплекса экономико-математических моделей и методов краткосрочного прогнозирования динамики макроэкономических показателей в условиях неопределенности.

Для Украины, которая находится на стадии трансформации экономической системы, вопросы прогнозирования и анализа макроэкономических процессов являются особенно актуальными. Необходимо обратить внимание на то, что в условиях социально-экономических трансформаций концептуальные положения и формализированные описания динамики макроэкономических показателей требуют дальнейшей доработки. Исследуя современные тенденции развития макроэкономического окружения, можно выделить основные его характеристики: сложность, подвижность и неопределенность.

В результате исследования выявлено, что среди множества факторов неопределенности макросреды, влияющих на деятельность каждого предприятия, следует выделить следующие основные: нестационарность параметров макросреды, связь между макроэкономическими процессами является комплексной; макросреда характеризуется сложностью, которая определяется большим каскадно возрастающим числом экономических объектов и факторов, что и формирует неоднородность макроэкономической среды; исходная информация о макроэкономических процессах, как правило, является неполной, недостоверной и ограниченной во времени; существует также неопределенность, искусственно созданная путем сокрытия информации. Перечисленные факторы формируют два различных типа неопределенности - неопределенность в ретроспективной информации и прогнозную неопределенность.

Проведенный анализ методов описания неопределенности в макроэкономических процессах позволил определить три основные метода: вероятностный (стохастический); нечеткий (размытый) и интервальный. Результаты анализа показали, что применение интервального описания параметров неопределенности в прогнозных моделях макроэкономической динамики имеет ряд преимуществ: интервальное описание позволяет устранить многие проблемы и методические сложности, возникающие при решении прикладных задач статистическими методами, интервал неопределенности позволяет описать широкий класс неоднозначных, вариабельных и неточных экономических задач.

В работе построен комплекс экономико-математических моделей и методов, который включает:

- прогнозную модель экспоненциального сглаживания, основанную, в отличие от классической, на операциях с интервальными данными, которая позволяет осуществлять краткосрочные прогнозы по динамическим рядам с интервальной неопределенностью;

- метод комплексной идентификации и прогнозирования компонент интервальных динамических рядов на основе статистической обработки интервальных данных, который в отличие от существующих классических методов, позволяет идентифицировать составляющие компоненты интервальных динамических рядов (тренд, сезонную и нерегулярную компоненты) и осуществлять их прогнозирование;

- модель интегрального опережающего индекса, в основе которой лежит статистический анализ опережающих связей и весовых коэффициентов - критериев чувствительности к приближающимся изменениям бизнес-среды, позволяющая, по сравнению с известными ранее моделями индексов опережающих экономических показателей, совершать краткосрочное прогнозирование сдвигов в экономической активности Украины;

- модели краткосрочного прогнозирования потребительской инфляции в Украине, которые, в отличие от ранее использовавшихся, основаны на регрессионных моделях опережающих связей, что позволяет за несколько месяцев оценивать будущую динамику инфляционных процессов.

Получили дальнейшее развитие метод взаимодействия информационных потоков, процессов и средств прогнозирования и анализа макроэкономических показателей с интервальной неопределенностью и метод восстановления интервальных динамических рядов на основе использования экспертных оценок для получения ретроспективной информации об исследуемом процессе.

Практическая значимость полученных результатов состоит в том, что предложенные модели, методы и разработанные на их основе вычислительные алгоритмы позволяют повысить достоверность прогноза динамики макроэкономических показателей, что дает возможность предприятию проводить оперативное планирование деятельности и обеспечивать эффективное управление. Результаты, полученные в диссертационной работе, были использованы в производственной и научной деятельности предприятий и организаций Харькова и Харьковской области: АК “Харьковоблэнерго”, ООО “Фараон”, АО “Долина”, а также в Национальном аэрокосмическом университете им. Н.Е. Жуковского “ХАИ”.