Яшкіна Оксана Іванівна. Методи прогнозування взаємопов'язаних показників соціально-економічного розвитку України

brief description

Яшкіна Оксана Іванівна. Методи прогнозування взаємопов'язаних показників соціально-економічного розвитку України : дис... канд. екон. наук: 08.02.03 / Одеський держ. економічний ун-т. — О., 2005. — 228арк. : рис., табл. — Бібліогр.: арк. 165-180

Яшкіна О.І. Методи прогнозування взаємопов’язаних показників соціально-економічного розвитку України. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.02.03. організація управління, планування і регулювання економікою. Одеський державний економічний університет. Одеса, 2006.
В дисертації наведено теоретичні дослідження та практичні розробки щодо методів прогнозування взаємопов’язаних показників соціально-економічного розвитку України. Введено класифікацію економічних показників всіх рівнів управління. Запропоновано схему здійснення системного прогнозу.
В роботі запропоновано прогнозування показників економічного розвитку України здійснювати не окремо, а у взаємозв’язку. Якість взаємозв’язку показників досліджується на основі економічного аналізу, а кількісне вимірювання взаємозв’язку відбувається за коефіцієнтом кореляції.
Пропонується прогнозування динаміки двох взаємопов’язаних показників здійснювати залежно від тенденції розвитку кожного з них та рівня їх агрегування. Класифікація підходів до прогнозування взаємопов’язаних показників має наступний вигляд:
1.Обидва ряди економічної динаміки мають плавну еволюторну тенденцію (такий випадок найбільш характерний для взаємопов’язаних макроекономічних показників). Для такого роду взаємозв'язку розроблено метод збереження лагової кореляції;
2.Один ряд має плавну еволюторну тенденцію, інший стрибкоподібну (така ситуація характерна для взаємопов’язаних показників на макрорівні (гладкий ряд динаміки) і рівні регіону (стрибкоподібний ряд), або для показників на рівні регіону (гладкий ряд динаміки) і рівні підприємства (стрибкоподібний ряд)). У цьому випадку рекомендується застосовувати розроблений у роботі метод збереження лагової коваріації;
3. Обидва ряди мають стрибкоподібну тенденцію (така ситуація виникає при розгляді взаємопов’язаних соціально-економічних показників на мікрорівні або на рівні регіону). Тут пропонується застосувати модифікацію методу збереження лагової коваріації.
У роботі розроблено методику отримання системних прогнозів для всього народногосподарського комплексу України. За методом збереження лагової кореляції здійснено спільний прогноз ВВП і розвитку промислового виробництва.
Далі, спираючись на прогноз показника промислового виробництва, спрогнозовано показники, взаємопов’язані з ним, виробництво сталі, готового прокату, машинобудування. Оскільки показники виробництва галузей є також високо агрегованими, то тут застосовано метод збереження лагової кореляції.
Потім, отримавши прогнози розвитку галузей, прогнозуються показники розвитку регіонів і окремих підприємств або об'єднань. Оскільки відбувається зниження ступеня агрегування показників, то, можливо, деякі з них будуть мати стрибкоподібну динаміку. Тут використано метод збереження лагової коваріації, у якому один або обидва показники прогнозуються не за трендом, а за допомогою формул, які дозволяють зберегти найбільший коефіцієнт коваріації, виявлений на інтервалі передісторії.

У дисертації наведені теоретичні дослідження і практичні розробки, які стосуються методології прогнозування взаємопов’язаних соціально-економічних процесів. Дослідження показало, що основною проблемою, пов'язаною з моделюванням і прогнозуванням соціально-економічних показників розвитку України, є проблема коротких рядів динаміки. Головні показники розвитку країни, такі як ВВП, обсяги промислового виробництва, обсяги виробництва АПК і т.ін., виражені в національній валюті, котра, як відомо, була введена в 1996 році. Крім того, в 1993 році почала впроваджуватися міжнародна система національних рахунків. У зв'язку із цим у процесі моделювання та прогнозування розвитку країни виникає проблема малого періоду передісторії для одержання прогнозних оцінок.
У ході проведеного дослідження сучасних методів і підходів до прогнозування економічних показників розвитку України на всіх рівнях управління були отримані наступні висновки і результати:

Класичні статистичні критерії, застосовувані для оцінки отриманої трендової моделі, на коротких рядах динаміки не дозволяють прийняти однозначне рішення щодо поведінки об'єкта дослідження в майбутньому. Як правило, той самий ряд можливо досить точно, надійно та адекватно згладити за допомогою різних трендів, що при екстраполяції приводить до одержання «віяла» прогнозів.
Більш ефективними є методи здійснення спільного прогнозу двох взаємопов’язаних показників - метод збереження лагової кореляції і метод збереження лагової коваріації. Запропоновані методи засновані на збереженні взаємозв'язків досліджуваних показників, виявлених на інтервалі передісторії, та поширенні їх на інтервал прогнозу. Для оцінки параметрів моделей, застосовуваних при прогнозуванні, пропонується використати класичні статистичні методи.
Метод збереження лагової кореляції застосовується при високому ступені агрегування показників, в основному макроекономічних або регіональних. Він заснований на вимозі збереження найбільшого за модулем коефіцієнта кореляції рівнів рядів динаміки досліджуваних показників, виявленого на інтервалі передісторії. Найкраща пара моделей для здійснення прогнозу вибирається з умови, що коефіцієнт парної кореляції рівнів при приєднанні до фактичних даних прогнозу, отриманого за опорними трендами, найменше відрізняється від того ж коефіцієнта на інтервалі передісторії.
Метод збереження лагової коваріації має дві модифікації: у першому випадку прогнозується показник, що має стрибкоподібну тенденцію у взаємозв'язку з показником, який має плавну еволюторну тенденцію. У другому випадкуобидва взаємопов’язаних показники мають стрибкоподібну тенденцію. Прогнози знаходяться на основі вимоги збереження величин коефіцієнтів лагової коваріації, знайдених на інтервалі передісторії.
Наведені методи дозволяють здійснювати системні прогнози по всьому народногосподарському комплексу країни. Спочатку будується спільний прогноз динаміки найбільш агрегованих макроекономічних показників (наприклад, ВВП і промислового виробництва). Потім, за допомогою отриманого прогнозу (наприклад, промислового виробництва) здійснюється прогноз взаємопов’язаних з ним показників (виробництва продукції чорної металургії, машинобудування, харчової, хімічної промисловості і т.ін.). На базі наявних прогнозів виробництва галузей приступають до одержання прогнозів розвитку регіонів, підприємств і об'єднань, пов'язаних з галузями.

На основі методу збереження лагової кореляції вдалося одержати прогнози взаємопов’язаних макроекономічних показників, таких як ВВП і продукція промисловості. За цими прогнозами в 2006, 2007 роках буде спостерігатися деяке уповільнення темпів економічного росту
Здійснення прогнозу промислового виробництва дозволило перейти до другого етапу - прогнозування показників виробництва сталі, готового прокату і ковальсько-пресових верстатів. За прогнозами в 20052007 роках намічається уповільнення зростання показників чорної металургії (приріст виробництва сталі й готового прокату складе 5-6 %), розвиток машинобудування прогнозується з деяким прискоренням у порівнянні з попередніми роками.
Враховуючи прогноз виробництва ковальсько-пресових верстатів по Україні, отриманий на другому етапі, спрогнозовано виробництво ковальсько-пресових верстатів в Одеському регіоні.Отримані прогнози виробництва ковальсько-пресових верстатів по Україні та в Одеському регіоні були використані при прогнозуванні обсягів діяльності комерційної фірми, яка займається ремонтом і налагодженням ковальсько-пресового устаткування.

9. Спираючись на прогноз ВВП, отриманий у взаємозв'язку із продукцією промисловості, здійснено прогнозування найважливішого демографічного показника народжуваності населення країни.
9. Запропоновані методологічні підходи до прогнозування взаємопов’язаних соціально-економічних показників носять універсальний характер, тобто можуть бути використані в ході моделювання і прогнозування будь-яких змінних, між якими вдається обґрунтувати наявність об'єктивного причинно-наслідкового зв'язку.