Прогнозирование и моделирование национальной экономики

3. Массовое использование  статистических методов обработки  информации. Усложнение процессов  национальной экономики требует  дальнейшего совершенствования  методов обработки экономической  информации. Среди них ведущая  роль принадлежит статистике  и методам аналитического моделирования, опирающимся на компьютерную обработку информации.

Трудно переоценить значение данных статистики для моделирования и прогнозирования развития экономики. Ведь именно статистика занимается сбором, обработкой и анализом информации обо всех сторонах экономической жизни страны, получаемый ею цифровой материал позволяет объективно оценить тенденции развития самых различных явлений и территориальных распределений практически любых показателей экономики или производственной сферы страны.

Статистика позволяет дать оценку экономического развития страны (национальное имущество, основные производственные фонды, использование парка оборудования, запасов и материальных ценностей, показатели финансовых ресурсов и т. п.), выполнить анализ социально-экономического развития общества и уровня жизни населения, на основе которой можно составлять прогнозы и осуществлять моделирование развития национальной экономики.

Таким образом, деятельность по моделированию и прогнозированию экономических процессов страны невозможна без статистического учета и отчетности. Буквально все сферы деятельности экономики исследуются, анализируются органами статистики, от государственного и до семейного бюджета, от показателей состояния окружающей среды и до занятости населения.

Научная и практическая деятельность органов статистики вооружена мощным арсеналом специальных приемов и методов, позволяющих с высокой точностью анализировать экономические процессы и прогнозировать варианты их развития. Среди них широко применяются методы статистических наблюдений, группировок, обобщающих показателей, а также системы и различные технические средства аналогового и дискретного моделирования, позволяющие значительно повысить точность результатов.[16]

Статистические наблюдения предшествуют работам по статистическому анализу и направлены на сбор данных и регистрацию сведений и фактов и формируют исходную статистическую информацию.

Метод группировок обобщает по существенным признакам изучаемые процессы, определяет важнейшие однородные группы данных, что является основой для определения обобщающих показателей. Собранные факты проходят стадию систематизации и классификации, распределяются по определенным признакам на классификационные группы и подгруппы.

Метод обобщающих показателей позволяет изучить наблюдаемые процессы и их взаимосвязи с помощью абсолютных, относительных и средних величин и установить прогнозные оценки развития экономики, дать процессам и явлениям, протекающим в ней, качественные и количественные оценки. Обычно этот этап статистических исследований оформляется в виде таблиц и графиков.

Особо эффективные прогнозы и модели экономического развития основаны на применении методов экстраполяции, т. е. на переносе тенденций, характерных для прошлого и настоящего времени, на перспективу.[15]  
Для получения более надежных прогнозов и точных моделей развития национальной экономики методы экстраполяции часто дополняются логическим анализом, экспертными оценками ведущих специалистов, моделированием изучаемых процессов и нормативными расчетами.

Экономико-математическое моделирование основано на создании статических и динамических моделей, т. е. сначала разрабатываются статические модели, координаты которых на изучаемом отрезке времени могут рассматриваться как постоянные, а затем они усложняются введением фактора времени, т. е. преобразуются в динамические.

К экономико-математическим моделям относят, например, группу макроэкономических моделей. К ним относятся модели народно-хозяйственного уровня, которые предназначены для описания больших секторов экономики или экономики страны в целом. Целью макроэкономического моделирования является изучение экономических законов, связывающих наиболее важные и содержательные показатели. В целом, разработанные к настоящему времени экономико-математические модели национальной экономики можно условно разбить на две большие группы:

- Модели экономического роста (часто это динамические модели);

- Межотраслевые балансовые модели.

Модели первой группы оперируют крупноагрегированными показателями (валовой общественный продукт, национальный доход, объем основных фондов, фонд накопления, фонд потребления). Эти модели предназначены для изучения основных тенденций развития экономики в течение продолжительных периодов времени (порядка нескольких десятилетий). Эти модели часто представляются производственными функциями.

Вторая большая группа моделей национальной экономики – это матричные модели, отображающие соотношения между затратами на производство и его результатами. Матричные модели применяются в межотраслевом балансе, при решении отраслевых задач оптимального развития и размещения производства, в эколого-экономическом моделировании и т. д.

В экономико-математических моделях динамические системы могут отражаться двояко:

С помощью описания состояния системы в определенные моменты времени. Получаются как бы моментальные снимки, называемые статическими моделями.

С помощью динамических моделей экономики, описывающих сам процесс развития системы.[17]

Существуют два принципиальных подхода к построению динамических моделей.

Первых подход – оптимизационный, состоит в выборе такой траектории экономического развития из числа возможных, при которой обеспечивается максимальный рост одного или нескольких показателей.

Второй подход заключается в исследовании равновесия в национальной экономике. В этом случае, переходя к экономической динамике, используют понятие «равновесная траектория», т. е. уравновешенный сбалансированный рост. Такой результат получается за счет взаимодействия множества факторов и объектов экономической системы.

В самом общем виде динамическая модель должна содержать:

- начальное состояние экономического объекта;

- технологические способы производства;

- критерий оптимальности.

Математическое описание экономических динамических моделей можно произвести:

- системами дифференциальных уравнений (где время выступает в качестве непрерывной переменной);

- разностными уравнениями (где время – дискретная величина);

- системами обыкновенных алгебраических уравнений.

С помощью динамических моделей, в частности, решаются задачи планирования и прогнозирования развития экономических процессов страны:

- Определения траектории развития экономической системы и ее состояний в заданные моменты времени;

- Анализа экономической системы на устойчивость;

- Анализа структурных сдвигов.

Для долгосрочного прогнозирования, определения перспективы, основных тенденций и глобального социально-экономического предвидения широко применяются методы экспертных оценок, т. е. для разработки прогнозов и создания моделей развития национальной экономики формируется группа специалистов высшей квалификации, которая автономно, независимо друг от друга всесторонне изучает проблему и предполагает свои обоснованные выводы. Естественно, что эффективность и качество создаваемых моделей и прогнозов зависит от квалификации специалистов-экспертов, их опыта и интуиции.[18]

Таким образом, реализация указанных направлений создает необходимую нормативную и информационную базу, обеспечивающую разработку достоверных долгосрочных прогнозов, создание эффективных моделей развития экономических процессов. Тем самым, устраняются проблемы информационного обеспечения и повышается качество прогнозов и моделей развития национальной экономики.

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Для обеспечения эффективности моделирования и прогнозирования развития национальной экономики необходимо обеспечение данных процессов экономической информацией, под которой понимают сведения, сообщения, знания о состоянии национальной экономики. Экономическая информация содержит сведения об общественных процессах производства, обмена, распределения, накопления, потребления материальных благ. Это те сведения, знания, которые извлекаются из экономических данных.

Роль информации в прогнозировании и моделировании развития национальной экономики невозможно переоценить, так как привлечение качественно новой информации и новых информационных технологий обеспечивает интенсивный путь развития страны, а наращивание дополнительных материальных ресурсов, объемов труда, энергии без использования новой информации приведет страну в экстенсивный тупик.

Существует большое разнообразие видов информации, используемой в процессах моделирования и прогнозирования экономических процессов. К ним, в частности, относится отраслевая, региональная, социогенная информация; в зависимости от целей использования информация делится на прогнозную, плановую и отчетную; с точки зрения характера поведения объектов экономическая информация подразделяется на: статическую и динамическую; другое деление экономической информации и данных: первичная и вторичная и много других классификаций.

Для оценки качества экономической информации применяются различные показатели, к наиболее значимым из которых относят: полезность, достоверность, своевременность, релевантность информации.

В ходе изучения темы данной курсовой работы выявился ряд существенных недостатков в обеспечении информацией прогнозирования и моделирования развития национальной экономики, к числу которых можно отнести: отсутствие ясной и полной законодательной базы в области информатизации экономических процессов; слабое техническое обеспечение сбора, обработки и анализа информации; неоправданная сложность информационно-аналитической системы современной России; слабая проработанность нормативной базы по обеспечению качественной оценки экономической информации и ряд других.

В связи с этим возникает необходимость в совершенствовании информационной базы экономики страны для повышения качества процессов моделирования и прогнозирования развития национальной экономики. К основным направлениям улучшения обеспечения экономической информацией мы можем отнести:

1. Создание единой информационной  политики, реализация которой позволит  повысить уровень образованности  населения страны в области  информационных технологий, сохранить  научный потенциал, сделать экономику  страны более конкурентоспособной.

2. Создание современных  компьютерных баз и банков  данных, что позволит поднять  информационную базу экономики  страны на более высокий качественный  уровень, а также сократить отставание  России от других развитых  стран по этому показателю.

3. Массовое использование  статистических методов обработки  информации, что имеет огромное  значение для моделирования и  прогнозирования развития экономики. Ведь именно статистика занимается  сбором, обработкой и анализом  информации обо всех сторонах  экономической жизни страны, получаемый  ею цифровой материал позволяет  объективно оценить тенденции  развития самых различных явлений  и территориальных распределений  практически любых показателей  экономики или производственной  сферы страны. Статистика позволяет  дать оценку экономического развития  страны, выполнить анализ социально-экономического  развития общества и уровня  жизни населения, на основе которой  можно составлять прогнозы и  осуществлять эффективное моделирование  и прогнозирование развития национальной  экономики.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. Афанасьев В. Г. Социальная информация и управление обществом. – М.: ИНФРА-М, 2002.

2. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. – М.: ИНФРА-М, 2002.

3. Власов М. П. Моделирование экономических процессов. – Ростов н/Д: Феникс, 2005.

4. Володин А. А. Оптимизационные задачи в экономике. – Рязань: Дело, 2001.

5. Емельянов А. А. Имитационное моделирование экономических процессов. – М.: ИНФРА-М, 2002.

6. Кнорринг В. И. Основы государственного и муниципального управления: Учебник. – М.: Издательство «Экзамен», 2005.

7. Мотышина М. С. Методы социально-экономического прогнозирования: Учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2003.

8. Павловский Ю. Н. Имитационное моделирование и системы. – М.: ТК Велби, 2005.

9. Прогнозирование и планирование экономики: Учеб. пособие /Под ред. В. И. Борисевич, Г. А. Кандауровой. – Мн.: ИП Экоперспектива, 2000.

10. Смирнов А. Д. Лекции по макроэкономическому моделированию: Учеб. пособие. – М.: ГУ ВШЭ, 2000.

11. Трояновский В. М. Математическое моделирование в менеджменте: Учеб. пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2000.

12. Черкасов Ю. М. Информационные технологии управления. – М.: ТК Велби, 2004.

13. Черныш Е. А. Прогнозирование и планирование: Учеб. пособие. – М.: Изд-во ПРИОР, 2004.