3. Методы экономико-математического моделирования

Эти методы в математической форме моделируют причинно-следственные и структурно-балансовые связи в социально-экономических системах и представляют их в виде математической модели. Методы основаны на использовании временных информационных рядов и данных о структурно-балансовых взаимосвязях. Это, с одной стороны, позволяет учесть ключевые закономерности в поведении основных субъектов экономики, с другой стороны - определяет ограниченные возможности математического аппарата в адекватной оценке отдаленного будущего (при сохранении закономерности под влиянием накопления качественных изменений в экономике меняются количественные параметры в оценке причинно-следственных связей).

В разработке и использовании экономико-математических моделей в прогнозировании рекомендуется иметь в виду два аспекта:

построение модели, отражающей поведение объекта в прошлом, ее траектории развития;

применение модели в условиях сценарного прогнозирования, то есть при реализации потенциально вероятных альтернатив, которые в своем спектре могут отличаться от условий развития объекта в прошлом, на котором формировалась наиболее адекватная модель поведения.

Это противоречие рекомендуется решать путем введения в модель факторов, отвечающих за основные параметры альтернативных сценариев. Но не всегда используемая (доступная) информация достаточно репрезентативна с точки зрения решения этой задачи.

Аналогичные трудности возникают при имитационном моделировании, когда исследуется влияние различных, в том числе случайных, факторов на поведение структурно сложных систем.

Из-за недостатка информации при построении таких моделей рекомендуется также использовать автономные расчетные блоки, логические (дедуктивные) схемы описания поведения, экспертные оценки.

Вместе с тем если имитационное моделирование в силу указанных особенностей не выходит за рамки среднесрочного прогнозирования, то сценарное прогнозирование составляет сердцевину долгосрочных прогнозов.

Таким образом, сценарный прогноз не является самостоятельной частью моделирования, а дополняет своими особыми приемами общую линию построения экономико-математических моделей.

Основные модели, используемые для целей долгосрочного прогнозирования, могут быть подразделены на следующие классы:

прогнозирование временных рядов показателей, как отдельных рядов, так и групп взаимосвязанных показателей;

факторные модели обоснования показателей в зависимости от динамики других показателей;

структурные модели и гибридные структурно-эконометрические модели;

динамические модели общего равновесия.

Аппарат исследования первых двух групп построений основан на эконометрических методах. При прогнозировании временных рядов используются методы выделения трендовой, сезонной, циклической и случайной компонент, а также современные методы спектрального анализа временных рядов. Факторные модели также используют развитый аппарат корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа и проверки гипотез. Если в эти модели входят относительно независимые экзогенные переменные и параметры, отражающие инварианты поведения, то на основе гипотез изменения экзогенных переменных по поведению модели могут быть сделаны выводы о реакции экономики на различные импульсы и процессы.

Факторные модели переживали кризис в течение 70-х годов, когда в период нефтяного шока экономисты убедились в ограниченности однонаправленного подхода в исследовании причинно-следственных связей; Кроме того, они подверглись критике Р. Лукаса, которая состояла в том, что эконометрические оценки параметров модели, полученные на основании статистических данных прошлых лет, зависят от проводившейся в тот период экономической политики.

Прогресс в развитии эконометрических моделей в последние десятилетия связан с разработкой метода векторной авторегрессии - VAR, в которых учитываются прямые и обратные зависимости с выявляемыми лагами. Для нестационарных временных рядов используются векторные модели коррекции ошибок (VMEC), основанные на выявлении наличия и использовании коинтеграционного соотношения между переменными, которое представляет собой связь переменных в долгосрочной перспективе. В краткосрочной перспективе под воздействием шоков возможны отклонения от равновесной долгосрочной связи, но с течением времени происходит возвращение к ней. Это позволяет использовать модели данного типа для целей долгосрочного прогнозирования, поскольку показывают ожидаемый путь возвращения к равновесию системы коинтегрированных переменных. Вместе с тем невозможность предсказания последствий экономических реформ и глубоких, системообразующих шоков остается главным ограничением этих методов в прогнозировании.

Большие возможности для этих целей создают более сложные структурные модели и модели общего равновесия.

Существенную информационную базу для использования этих моделей на современном этапе создает публикация развернутых таблиц "затрата-выпуск", которые подготовлены Росстатом на основе экономического обследования 2012 года по данным 2011 года.

Статические модели межотраслевого баланса, построенные на базе таблиц "затрата-выпуск", рассчитываются в ценах покупателей и основных ценах, последние - в ценах текущего года и ценах предыдущего года.

Статическая модель, рассчитанная в ценах предыдущего года, используется для оценки спроса на продукцию отраслей исходя из конечного спроса экономики, в целях предварительной балансировки предложений по выпускам и конечному спросу, анализа импортной матрицы, выявления критических позиций по импортозависимости и импортозамещению и решения других задач.

Статическую модель, рассчитанную в ценах текущего года, рекомендуется использовать для оценки индексов-дефляторов по отраслям экономики, оценки фактических значений затрат, транспортных и торговых наценок, налогов на продукты, импортных пошлин, а также для оценки влияния изменения цен и тарифов на услуги компаний инфраструктурного сектора и другие товары и услуги, которое они оказывают на финансовое состояние отраслей и на экономику в целом.

Учет динамического фактора осуществляется встраиванием в систему балансовых моделей факторных функций, зависимостей инвестиций от роста производства и показателей баланса мощностей (инвестиционные модели), а также путем перехода к полудинамическим и динамическим моделям межотраслевого баланса, осуществляющим итеративную увязку агрегированных показателей "инвестиций по спросу" и "инвестиций по производству".

Модели общего равновесия (CGE) и вычисляемые динамические модели общего равновесия (DSGE) обычно основываются на неоклассической модели экономики, и в них часто используются предпосылки о совершенной конкуренции на рынках. Результаты, полученные с их помощью, очень чувствительны к выбору функциональных форм, отражающих теоретические взгляды авторов. Серьезной проблемой является получение достаточно надежных оценок параметров этих моделей. Модели общего равновесия чаще используют для оценки направлений изменений, которые последуют при проведении той или иной политики, а не для получения точных оценок этих изменений. В России пока отсутствует положительный опыт применения моделей DSGE.

Группу моделей смешанного типа представляют балансовые модели с включением факторных функций (балансово-эконометрические). Перспективным является направление с построением смешанных моделей с элементами CGE, но опыта работы с такими моделями в России еще недостаточно.

Как было отмечено выше, модельный инструментарий по вполне объективным причинам не может обеспечить все потребности долгосрочного прогнозирования, включая потребность достоверного отражения всех взаимосвязей в числовой модели развития. Но вместе с тем сфера прогнозно-аналитических возможностей применяемых моделей достаточно широка.

Учитывая основные особенности различных групп моделей и специфику долгосрочного прогнозирования, в состав базовых положений по порядку применения модельного аппарата необходимо включить следующие рекомендации:

1. Совместное использование макромодели, модели отраслевых блоков и межотраслевых моделей, с постепенной детализацией системы зависимостей. Это отвечает принципу итеративности разработки прогноза, состоит в последовательном переходе от макроэкономики к мезоэкономике и обратно "от мезоэкономики к макроэкономике".

2. Использование при составлении прогноза комплекса факторных макроэкономических моделей, объединенных системой прямых и обратных связей (поскольку факторами одних моделей могут выступать результирующие переменные других моделей).

3. Исследование потенциально возможных шоков и их влияния на развитие российской экономики.

4. Использование наряду с балансовыми, структурными, эконометрическими и смешанными моделями также моделей, способных связать показатели технологического прогноза и инновационной деятельности с параметрами эффективности использования ресурсов.

5. Модификация модельного аппарата и методов прогнозирования при переходе к более далеким горизонтам прогнозирования.

По мере удаления расчетных лет за пределы среднесрочной перспективы снижается надежность модельных оценок на базе учета выявленных в прошлом закономерностей и "параметров" факторных влияний, повышается роль неформальных процедур, экспертных оценок в отношении параметров системных связей и гипотез в отношении альтернатив развития. При этом неизменным остается принцип балансового метода.

Более подробно описание выделенных моделей представлены в разделе II.