Прогнозирование развития малого бизнеса в РФ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ  ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПОВ ИНФЛЯЦИИ

1. Основные подходы к прогнозированию  развития малого бизнеса

Во всех развитых странах признана существенная роль малого бизнеса в функционировании рыночной экономики. В России развитие малого и среднего предпринимательства рассматривается как одна из самых основных задач развития экономики. 

Малое предпринимательство – это сектор бизнеса, во многом определяющий темпы экономического роста, состояния занятости населения, структуру и качество валового национального продукта. И если крупный бизнес – это стержень современной экономики, то малый и средний бизнес – связующие его звенья. Поэтому развитие малого бизнеса важно как для всей России в целом, так и для каждого отдельно взятого региона. Развитие малого предпринимательства экономически выгодно, так как появление большого числа фирм приводит к появлению новых рабочих мест, малым предприятием легче управлять в условиях нестабильного курса национальной валюты, а также это приносит реальные деньги в федеральный бюджет и бюджет регионов Российской Федерации. Развитие малого бизнеса в первую очередь необходимо старым крупномасштабным предприятиям, так как они дают им новую жизнь, и в союзе с ними получают значительную выгоду, как для себя, так и для рыночной экономики в целом. Развитие малого и среднего бизнеса является одним из условий перехода России к полноценным рыночным отношениям, устойчивому развитию экономики, а также обеспечению стабильности в социальной сфере. В связи с этим в России проводится работа по разработке и реализации системного подхода к государственной поддержке малого предпринимательства. Важнейшими формами государственного регулирования малого бизнеса являются планирование, программирование и прогнозирование. Направления развития малого бизнеса ежегодно отражаются в прогнозах социально-экономического развития.

Прогнозы  развития малого бизнеса в России составляют Центр макроэкономического анализа Института экономики Российской Академии наук, Центральный банк, Министерство экономического развития и торговли, Министерство финансов.

Рассмотрим  процесс прогнозирования экономики  в зарубежных странах.

В США  центрами прогнозных исследований являются «РЭНД - корпорейшн», Гудзонский институт, корпорация Цортона, специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самая известная международная прогнозная организация - «Римский клуб», главной линией ее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальных проблем.[24]

Сущность  прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном  предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей  и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективным  воздействием на динамику экономики: объем  и качество основного капитала, наличие  трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень  инфляции.[1, с.189]

В зарубежных развитых странах прогнозирование  опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов. СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.[23]

Особенность общегосударственного прогнозирования  и планирования в Японии заключается  в использовании системы социально-экономических  прогнозов, планов и научно-технических  программ как инструмента правительственного регулирования рыночной экономики. Вопросами прогнозирования и  планирования социально-экономических  процессов занимаются Экономический  совет, образованный при правительстве, Управление экономического планирования, Министерство внешней торговли и  промышленности (МВТП), Управление по науке  и технологии. В Японии разрабатываются  пятилетние планы-программы, которые  носят индикативный характер. Они  разрабатываются по заданию правительства, в котором сформулированы важнейшие  стратегические цели. Планы представляют собой совокупность государственных  программ, ориентирующих и мобилизующих звенья экономики на достижение общенациональных целей. Планы-программы дают, во-первых, представление о наиболее вероятных  путях развития национальной экономики, во-вторых, показывают проблемы, с которыми могут столкнуться правительство  и деловые круги внутри и за пределами страны, в-третьих, обосновывают рекомендации по решению этих проблем. Для разработки планов изучаются  статистические данные, конкурентоспособность  продукции, спрос и предложение. На основании этих данных делается научный анализ и прогноз по каждой отрасли и экономике страны в целом. Опираясь на рекомендации, каждая корпорация вырабатывает свою стратегию.[16]

Учеными-экономистами высказывается точка зрения, что  для России ни одна из моделей, ни японская, ни американская непригодна. Предлагается попытаться идентифицировать и экстраполировать прерванную в 1917 г. траекторию эволюционного развития экономики России. По мнению зарубежных экспертов, единственно возможным путем использования Россией зарубежного опыта в области управления экономикой является ориентация на общемировые стандарты, схемы и сочетания в использовании методов государственного регулирования, экономического прогнозирования и индикативного планирования.

В Украине  прогнозы и планы на уровне государства формируются на базе проектов территориальных планов в нескольких вариантах, из которых принимается наиболее эффективный. Разработка экономических прогнозов и планов осуществляется исходя из анализа экономической конъюнктуры, НТП, внешнего положения, состояния природных ресурсов, демографической ситуации в стране. Комплексные прогнозы и планы социально-экономического развития основываются на системе демографических, экономических, научно-технических, внешнеэкономических, социальных и региональных прогнозов и планов, а также на намерениях институциональных единиц и заключенных контрактах.[22]

В Китае, в отделении экономики, создана  проблемная группа анализа и прогноза экономического положения, функции  руководства которой возложены  на Институт экономико-математических и технико-экономических исследований. Там разрабатываются теоретические  и прикладные исследования в сфере  экономического прогнозирования и  анализа, основывающиеся на экономико-математических моделях. Члены проблемной группы в  сотрудничестве с американскими  учеными провели исследования и  разработали макроэкономическую модель Китая, соответствующую модели США, Японии, Южной Кореи. В содружестве  с другими зарубежными учеными  они провели исследования в области  теории и методологии экономических  моделей, создав условия для повышения  уровня экономического анализа и  прогнозов в стране.[16]

В России для прогнозирования развития малого бизнеса используются следующие  подходы[17]:

- экспертный  подход, при котором прогноз строится  на основании мнений экспертов;

- экстраполяционный подход, основанный на исследовании прошлого и перенесении сложившихся закономерностей на будущее;

- модельный  подход, при котором ищется функциональная  зависимость прогнозируемого показателя  от факторов, на него влияющих.

Данные подходы осуществляются методами экспертных оценок, экстраполяции  и экономико-математического моделирования.

Экстраполяция основана на анализе сложившихся в прошлом и настоящем закономерностей развития изучаемого экономического явления и распространения их на будущее. Предполагается, что основные соотношения, пропорции и темпы роста, характерные для данного явления, с большой степенью вероятности без существенных изменений могут иметь место в перспективе.[1, c.96] Таким образом, использование экстраполяции в целях прогнозирования рыночной конъюнктуры представляет собой учет опыта прошлого как действия объективных законов развития экономики.

Прогнозирование развития малого бизнеса  методом экстраполяции получило широкое распространение в странах  СНГ.  В  России, с помощью этого метода, используя экспоненциальную функцию, было спрогнозировано количество малых предприятий на 2006 - 2008 гг. Отклонение прогнозных значений от фактических составило 8%. [23]

Экономико-математическое моделирование дает возможность установить определенные количественные закономерности, характеризующие развитие рынка, и дать качественную оценку значимости отдельных показателей, отражающих воздействие различных конъюнктурообразующих факторов. На основе данных за ряд лет составляются экономико-математические модели, отражающие более или менее сложные функциональные зависимости между конъюнктурными показателями товарного рынка.

На основе экономико-математического  моделирования строит прогнозы Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, Институт экономической политики. Прогнозирование по моделям временных рядов в России несколько отличается от прогнозирования в других странах (например, в США), поскольку российские прогнозирующие организации, как правило, используют для оценки моделей и построения прогнозов месячные данные, в то время как их западные коллеги основываются на квартальных или даже на годовых рядах. Это приводит к тому, что в России по моделям временных рядов, как правило, получают краткосрочные прогнозы, а не среднесрочные, как за рубежом.

Итак, мы рассмотрели подходы к  прогнозированию развития малого бизнеса. Выделили два основных метода: экстраполяция  и экономико-математическое моделирование.

2. Обоснование выбора метода прогнозирования развития

малого  бизнеса  в РФ

Рассмотрев в предыдущем параграфе  методы прогнозирования малого бизнеса и учитывая нестабильность экономической ситуации в России, автор пришёл к выводу, что при составлении прогноза будет использовать метод экономико-математического моделирования.

Метод экстраполяции, в отличие  от экономико-математического моделирования, не позволяет учесть факторы, оказывающие  влияние на развитие малого бизнеса, а именно программы государственной  поддержки. Поэтому этот метод мы будем использовать только для верификации  прогнозной модели. Экономико-математическое моделирование является основным методом  систематизированного исследования вариантов  развития малого бизнеса.

Алгоритм прогнозирования развития малого бизнеса:

1. определение типа экономико-математической модели;
2. идентификация  факторов, оказывающих влияние на исследуемую величину. На данном этапе обобщаются все факторы, оказывающие прямое и косвенное влияние на зависимую переменную, и на основе корреляционного анализа отсеиваются факторы, обеспечивающие коллинеарность или мультиколлинеарность создаваемой модели;
3. сбор и подготовка необходимых данных;
4. построение модели в общем виде;
5. оценка коэффициентов регрессии;
6. оценка статистической значимости модели;
7. оценка значимости свободного члена уравнения регрессии;
8. верификация модели.

Если отклонение прогнозных величин  от фактических составляет 5%,  то данное отклонение является нормальным. Допустимо отклонение в пределах 20%. Если отклонение превышает 20%, то можно  сделать вывод, что прогнозная модель построена не верно.

В своей работе мы будем пользоваться двумя методами верификации прогнозов: обратной и прямой верификациями. Обратная верификация предполагает проверку точности прогнозной модели на периоде прогнозной ретроспекции. Прямая верификация предполагает получение прогноза с использованием других методов иным способом. [3, с.30] В данной работе, как уже было сказано, будет использован метод экстраполяции.

Алгоритм  прогнозирования экстраполяционным методом:

1) сбор информации для составления временного ряда темпов инфляции;

2) выбор оптимального вида функции, дающей наилучшее описание тренда;

3) расчет параметров выбранной экстраполяционной функции путем подстановки зависимой переменной.

Итак, мы обосновали и подробно рассмотрели метод экономико-математического  моделирования, который будет использоваться при составлении прогноза развития малого предпринимательства. Также были выбраны планируемые к использованию методы верификации прогнозов.

ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИКА РАЗВИТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА В РФ КАК ОБЪЕКТА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

2.1. Ретроспективный анализ малого бизнеса в РФ

В отечественной литературе часто  используют термины «малое предпринимательство», «малый бизнес», «мелкий бизнес», малые  и средние предприятия. Эти термины  трактуются по–разному. В российском законодательстве официально принят термин «малое предпринимательство». С целью  дальнейшего анализа ключевых показателей  деятельности малого предпринимательства  необходимо дать четкие определения  значению, заложенному в данное понятие.

С 1 января 2008 года вступил в силу Федеральный  закон от 24 июля 2007 года № 209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства  в Российской Федерации» (далее также  – Федеральный закон). Одним из ключевых нововведений, установленных  в Федеральном законе, является принципиально  новый подход к критериям выделения  субъектов малого и среднего предпринимательства. Так, с 1 января 2008 года критериями отнесения  предприятий к соответствующей  категории являются средняя численность  работников, независимо от вида деятельности, и предельные значения выручки от реализации товаров (работ, услуг) или  балансовой стоимости активов.

Согласно  нормам Федерального закона к субъектам  малого предпринимательства относятся  внесенные в единый государственный  реестр юридических лиц потребительские  кооперативы и коммерческие организации (за исключением государственных  и муниципальных унитарных предприятий), а также физические лица, внесенные  в единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей и  осуществляющие предпринимательскую  деятельность без образования юридического лица, крестьянские (фермерские) хозяйства, соответствующие следующим условиям:

1) для  юридических лиц – суммарная  доля участия Российской Федерации,  субъектов Российской Федерации,  муниципальных образований, иностранных юридических лиц, иностранных граждан, общественных и религиозных организаций (объединений), благотворительных и иных фондов в уставном (складочном) капитале (паевом фонде) указанных юридических лиц не должна превышать двадцать пять процентов (за исключением активов акционерных инвестиционных фондов и закрытых паевых инвестиционных фондов), доля участия, принадлежащая одному или нескольким юридическим лицам, не являющимся субъектами малого и среднего предпринимательства, не должна превышать двадцать пять процентов;

2) средняя  численность работников за предшествующий  календарный год не должна  превышать 100 человек включительно; среди малых предприятий выделяются  также микропредприятия – до 15 человек;

3) выручка  от реализации товаров (работ,  услуг) без учета налога на  добавленную стоимость или балансовая  стоимость активов (остаточная  стоимость основных средств и  нематериальных активов) за предшествующий  календарный год не должна  превышать предельные значения, установленные Правительством Российской  Федерации.

Постановлением Правительства  Российской Федерации от 22 июля 2008 года № 556 «О предельных значениях выручки  от реализации товаров (работ, услуг) для  каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства» указанные  предельные значения определены следующим  образом:

• для микропредприятий – 60 млн. рублей;
• для малых предприятий – 400 млн. рублей.

Малое предпринимательство, как объект прогнозирования  является многомерной величиной  и описывается  следующими показателями:  количество малых предприятий, численность занятых, оборот (объём выпуска продукции), добавленная стоимость. Поскольку расчет перечисленных выше показателей традиционно основывается на принципах Системы Национальных Счетов (СНС), отличных от принципов построения Баланса Народного Хозяйства (БНХ), действующего в России вплоть до начала 90-ых годов, определение величины многих из указанных показателей, главным образом добавленной стоимости, для российской экономики сопряжено с многочисленными трудностями методологического характера.[19]. Величина оборота малых предприятий также является непригодной, так как она появилась только с 2005 года, а информация об объёме производства отсутствует.

Данные  показатели прогнозируются экономико-математическим моделированием, потому что данный метод  представляет собой практически  единственный систематизированный  способ увидеть варианты  будущего, учесть влияние всех внешних факторов и оценить потенциальные последствия  использования тех или иных программ поддержки малого предпринимательства.

В нашей  работе мы будем использовать показатели количества малых предприятий и  численности занятых на них.

Таблица 2.1

Количество малых предприятия, тысяч

Источник: [15]

На  протяжении всего анализируемого периода наблюдается рост количества малых предприятий. В связи с вступлением в силу Федерального закона от 24 июля 2007 года № 209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации», наблюдается значительное увеличение прогнозируемой величины. Рост количества предприятий малого бизнеса был обеспечен за счет роста микропредприятий. В 2010 году наблюдается сокращение количества малых предприятий. По мнению эксперта Анатолия Милюкова, оно связано с повышением страховых взносов для бизнеса.

Построим  график по имеющимся данным о количестве малых предприятий.

Рис. 2.1. Динамика количества малых предприятий 2001-2010 гг.

Видим, что полученный график имеет экспоненциальный тренд, так как коэффициент детерминации имеет наибольшее значение R²=0,91.

В таблице 2.2 рассмотрим, как менялась численность занятых на малых предприятиях.

Таблица 2.2

Численность работников малых предприятий  РФ, 2000-2010 гг, тыс.чел

Источник: [15]

По  данным о численности можно сказать, что наблюдаются закономерности аналогичные динамике количества малых предприятий и в 2008-2009 году также происходит рост показателя.

Рис. 2.2. Динамика численности занятых на  малых предприятиях в РФ,

  за 2001-2010 гг.

Численность занятых на малых предприятиях также описывается экспоненциальной зависимостью, коэффициент детерминации R²⁼0,94, что свидетельствует о достоверности выбранной зависимости, в среднесрочной перспективе.

В 2008 году наблюдается пик роста количества предприятий и численности занятых на малых предприятиях, связанный с новой системой статистического учёта малых предприятий. В 2009 году количество малых предприятий растёт, а численность занятых на них сокращается. Как сообщает Национальный институт системных исследований проблем предпринимательства, это связано с тем, что микропредприятия с числом занятых до 15 человек активно росли, а количество малых предприятий с численностью работников от 15 до 100 человек сокращалось.

     В качестве государства для  осуществления сравнений развития  малого бизнеса в России будет  использоваться Германия. Так как,  в нынешних условиях развития  рыночных отношений, экономически  развитые страны мира являются  ориентирами развития малого  предпринимательства. 

В Германии малый бизнес является одним из самых  активно и стабильно развивающихся  секторов экономики. Доля малых предприятий в общем количестве предприятий равняется 99,3%; доля численности занятых на малых предприятиях в общей занятости население составляет 69,3%; доля малых предприятий в ВВП равна 57%. [21]

Технологическая и финансовая поддержка предприятий в малом бизнесе оказывается почти на всех ступенях ветвей власти. Программы по содействию развитию в Германии малого бизнеса, как и в некоторых других развитых странах, предусматривают, прежде всего, приоритетную поддержку наукоемким отраслям производства. Со стороны госорганов финансирования и льготное кредитование малого бизнеса включает в себя такие направления:

• кредитование проектов, которые направлены на улучшение и сохранение благоприятной экологической обстановки и связаны с охраной и защитой окружающей среды;
• кредитование предприятий, которые занимаются решением жилищных проблем и строительством;
• кредитование средних и малых предприятий, которые ориентируются на инновационную деятельность;
• кредитование малого бизнеса, который участвует в развитии экономически отсталых регионов Германии;
• проектное финансирование предприятий, которые заняты в конкретных отраслях, наиболее нуждающихся в коренных модернизациях производства.[25]

Аналогичные российские показатели намного  ниже [16]:

• доля вклада малых предприятий в ВВП – 17%;
• доля в общем числе предприятий – 20%;
• доля в числе занятых – 14%.

Очевидно, что в России уровень развития малого бизнеса явно недостаточный по сравнению с развитыми странами мира. В данных условиях весьма значимым фактором является обеспечение благоприятных условий развития предпринимательской деятельности в стране. Поэтому очень важно иметь представление о развитии малого бизнеса на ближайшие годы, чтобы иметь возможность этим изменением управлять. Для этого необходимо более подробно рассмотреть все факторы, влияющие на развитие малого предпринимательства в РФ.

2.2. Сценарии развития малого бизнеса в РФ в среднесрочной перспективе

     В качестве показателей развития  малого бизнеса мы выбрали  количество малых предприятий  и численность занятых на них,  поэтому в процессе работы  будет построено два прогноза.

  В качестве прогнозного фона  автор выделяет следующие факторы:  уровень безработицы в стране, инфляция, объем субсидий, дотаций  субвенций, выделяемых государством  на развитие малых предприятий,  объем кредитования, объём денежных  доходов населения, так как  они оказывают существенное влияние  на развитие малого предпринимательства.

Безработица оказывает значимое влияние на развитие малого предпринимательства. С ростом безработных наблюдается рост числа предприятий малого бизнеса, который в свою очередь связан с увеличением объёма субсидирования начинающих предпринимателей.

Уровень инфляции и, как следствие, рост  цен на  все факторы производства ставят многие малые предприятия на грань банкротства.

В последние годы кредитование малого бизнеса значительно увеличилось. Однако Россия по-прежнему занимает не лучшие места по уровню кредитования малого и среднего бизнеса. То, что малому и среднему бизнесу необходимо полноценное кредитование, понимают не только федеральные банки, но и региональные. И многие банки уже приступили к реализации собственных кредитных программ в этом направлении. Практически все банки упрощают процесс оформления и выдачи кредитов, а также создают довольно привлекательные условия для кредитования малого бизнеса. За последние несколько лет процентные ставки по кредитам снизились почти в два раза, увеличились сроки и суммы выдаваемых кредитов, уменьшились требования к обеспечению. Появилось множество различных кредитных продуктов, которые соответствуют различным потребностям заемщиков и требованиям рынка.

Рост денежных доходов приводит к увеличению потребительской активности, которая в свою очередь влияет на развитие малого предпринимательства.

Прежде чем перейти к анализу  факторов, нам необходимо провести масштабирование величин, выбранных  показателей. Так как для получения  достоверного анализа, значения факторов должны быть сопоставимы. Воспользуемся  методом логарифмирования исходных данных. Результаты логарифмирования представлены в приложении 1. Для  отбора факторов будем использовать программу «Статистика».

Проводим  корреляционный анализ факторов, в  результате которого исключаем факторы, наименее влияющие на количество малых  предприятий. В нашем случае это  уровень инфляции и уровень безработицы.

Оставшиеся факторы имеют высокий  уровень корреляции между собой. Это означает, что изменение одного из значений факторов, приведёт к изменению  другого, что в свою очередь повлияет на изменение результирующего показателя. Чтобы этого избежать, необходимо удалить один из них, тот, который  наименьшее влияние оказывает на нашу зависимую переменную.

Таким образом, исключаем показатель объёма денежных доходов населения и  объём кредитов. В итоге, оставляем  один фактор, который оказывает наибольшее влияние на количество малых предприятий. Этим фактором является объём кредитования малых предприятий.

Рассмотрим динамику развития данного  показателя с 2001 года. Видим из графика, что объём кредитов на протяжении исследуемого периода времени растёт.

Рис. 2.3. Динамика объёма кредитования малых предприятиях в РФ,

за 2001-2010 гг.

Объём, выданных малым предприятиям, кредитов описывается линейной зависимостью.

Проводим  аналогичный анализ факторов, влияющих на число занятых на малых предприятиях. Будем использовать те же факторы.

В результате проведённого корреляционного  анализа получаем, что на число  занятых влияет объём субсидирования малого бизнеса.

Рис. 2.4. Динамика объёма субсидирования малых предприятиях в РФ,

 за 2001-2010 гг.

В динамике данного фактора также  лежит линейная зависимость, что  видно из графика.

Следующим этапом исследования является разработка сценариев изменения  количества малых предприятий и  численности занятых на них.

Возможными сценариями развития количества малых предприятий будут являться: инерционный и оптимистический.

 В рамках инерционного сценария предполагается,  что в 2011  и в 2012 годах продолжится увеличение численности занятых на малых предприятиях, т.е. развитие объекта в соответствии со сложившейся тенденцией.

Оптимистический сценарий предполагает, что в 2012 году Фонд содействия кредитованию малого бизнеса увеличит объем поручительств по кредитам на 1,2 млрд рублей. Это позволит подрастить кредитование на 10%.

Рис.2.7 Сценарии изменения количества малых предприятий

в РФ до 2012 г.

Возможными  сценариями развития численности занятых  в малом бизнесе являются: инерционный  и оптимистический.

В рамках инерционного сценария предполагается,  что в 2011  и в 2012 годах продолжится увеличение численности занятых на малых предприятиях, т.е. развитие объекта в соответствии со сложившейся тенденцией. Оптимистический сценарий предполагает, также увеличение численности занятых в малом бизнесе, однако более высокими темпами, чем в первом сценарии. Оптимистический вариант исходит из предположения о том, что субсидии, выделяемые на развитие малого предпринимательства будут также расти.

Рис.2.8 Сценарии изменения численности  занятых на малых предприятиях в  РФ до 2012 г.

Таким образом, мы рассмотрели и  выявили основные тенденции развития количества малых предприятий и  численности занятых на них. Составили  следующие сценарии развития малого бизнеса: инерционный и оптимистический.

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА В РФ

3.1. Построение прогнозной модели  для развития малого бизнеса в РФ

     При построении прогнозной модели  необходимо рассмотреть следующие  параметры прогноза: период основания  и период упреждения.

Период  основания прогноза должен составлять 6 лет, так как прогноз будет  строиться на 2 года, то есть правило  о соотношении прогнозного горизонта  и периода упреждения прогноза, в  соответствии с которым данное соотношение  должно составлять минимум 1/3, выполняется. Тем не менее, для точности прогноза показателей развития малого бизнеса  можно взять наибольший период времени. В нашем случае период основания  будет равен 9 лет для количества малых предприятий и 10 лет для  численности занятых на них, а  период упреждения – 2 года (2011 и 2012 гг.).

Прежде всего, для построения прогнозов  показателей, необходимо выделить уравнения  трендов, которые описывают исходные данные этих показателей.

Анализ динамики количества малых  предприятий показал, что в основе этого показателя лежит экспоненциальная зависимость вида:

у = 725,69*exp(0,0745*x)        (3.1)

С помощью корреляционного анализа  в прошлой главе, мы выявили, что  наибольшее влияние на этот показатель оказывает объём выданных кредитов.

Таким образом, формируем модель:

V6 = a1*exp(V2*a2),         (3.2)

где V6 – прогнозное значение количества малых предприятий;

       a1, a2 – регрессионные коэффициенты;

       V2 – объем выданных кредитов.

Таблица 3.1

Значения и оценки регрессионных коэффициентов

Видим, что модель характеризуется хорошими значениями показателя уровня статистической значимости (p-level) для регрессионных коэффициентов. Поэтому  прописываем модель:

Кол-во МП = 6,688523*exp(0,030339*V2)     (3.3)

Анализ  динамики численности занятых на малых предприятиях показал, что  в основе  данного показателя лежит экспоненциальная зависимость  вида:

у = 6338*exp(0,0519*x)                  (3.4)

Наибольшее  влияние на этот показатель оказывает  объём выданных кредитов. Формируем  модель:

V6 = a1*exp(a2*V1),         (3.5)

где V6 – прогнозное значение численности занятых на малых предприятий;

       a1, a2 – регрессионные коэффициенты;

       V1 – объем выданных кредитов.

Таблица 3.2

Значения и оценки регрессионных коэффициентов

Видим, что модель характеризуется хорошими значениями показателя уровня статистической значимости (p-level) для регрессионных коэффициентов. Поэтому  прописываем модель:

Численность занятых на МП = 8,752251*exp(0,018548*V1)  (3.6)

Нами  получены прогнозные модели показателей  развития малого бизнеса. Можем перейти  к их прогнозированию.

3.2. Составление прогноза развития малого бизнеса в РФ

Построим  тренды временных рядов факторов, оказывающих влияние на количество малых предприятий и численность  занятых на них. Так как для  получения прогноза развития малого бизнеса мы должны спрогнозировать  значение факторов, затем спрогнозированные  значения подставить в модель.

  Прогнозировать будем логарифмированные  значения, так как мы использовали  их для отбора факторов.

  На количество малых предприятий влияет объём субсидирования малого бизнеса. Прогнозные значения данного фактора видим в таблице 3.3.

Таблица 3.3

Прогнозные  значения фактора, оказывающего влияние  на количество малых предприятий, млрд. руб.

Подставляем прогнозные значения фактора в модель и получаем прогноз количества малых  предприятий на 2011-2012 год.

Рис.3.1. Прогноз количества малых предприятий  на 2011-2012 гг.

Прогнозные  значения количества малых предприятий  на 2011 и 2012 годы равны 1656 и 1792 тыс. соответственно.

Данные  значения соответствуют инерционному сценарию развития малого бизнеса, причиной тому является недостаточное кредитование малых предприятий, высокие процентные ставки по кредитам в прогнозируемом периоде.

Аналогично  получаем прогнозные значения фактора, влияющего на численность занятых  в малом бизнесе.

Таблица 3.4

Прогнозные  значения фактора, оказывающего влияние  на количество занятых на малых  предприятиях, млрд. руб.

Подставляем прогнозные значения фактора в модель и получаем прогноз численности  занятых в малом бизнесе на 2011-2012 год.

Рис.3.2. Прогноз численности занятых  на МП  на 2011-2012 гг.

Прогнозные  значения численности занятых в  малом бизнесе на 2011 и 2012 годы равны 11291 и 11922 тыс. соответственно.

Данные значения также соответствуют  инерционному сценарию. А значит, тенденции  в динамике развития малого бизнеса  на прогнозируемый период сохранятся.

3.3. Верификация прогноза развития малого бизнеса в РФ

Проведём  верификацию полученных прогнозных значений. Для проведения проверки точности прогноза используются следующие  способы верификации: прямая  и  обратная.

Прямая  верификация заключается в повторной  разработке прогноза с использованием другого метода прогнозирования, в  данном случае это метод экстраполяции.

Количество предприятий описывается  уравнением:

у = 725,69*exp(0,0745*x)         (3.7)

Численность занятых на малых предприятиях описывается уравнением:

у = 6338*exp(0,0519*x)         (3.8)

Используя данные уравнения, строим прогноз количества малых предприятий и численности  занятых на них на 2011 – 2012 года. Данные результата прогноза сопоставляются с  ранее полученными результатами, которые были рассчитаны экономико-математическим моделированием. Они представлены в  таблице ниже.

Таблица 3.5.

Прямая  верификация показателей количества малых предприятий,  тыс. шт.

Таблица 3.6.

Прямая верификация показателей  численности занятых на  малых  предприятиях, тыс. чел.

Обратная верификация – проверка точности прогнозной модели на периоде  ретроспекции.

     Обратная верификация  осуществляется на основе полученных  прогнозных моделей (3.2) для количества  малых предприятий и прогнозной  модели (3.5) для численности занятых на малых предприятиях.

Таблица 3.7.

Обратная верификация экономико-математической модели количества малых предприятий, тыс. шт.

Ниже  графически представлено расхождение  исходных данных от прогнозных.

Рис. 3.3. Отклонение исходных данных от прогнозных.

Отклонение исходных данных от прогнозных составляет 3,75%, что является допустимым. Таким образом, можно сделать вывод о том, что прогнозная модель построена верно.

Аналогично  проведём обратную верификацию для  численности занятых на малых  предприятиях

Таблица 3.8.

Обратная верификация экономико-математической модели численности занятых на малых  предприятиях, тыс. чел.

Ниже  графически представлено расхождение  исходных данных от прогнозных.

Рис. 3.4. Отклонение исходных данных от прогнозных.

Отклонение  исходных данных от прогнозных составляет 1,73%, что является допустимым. Таким образом, можно сделать вывод о том, что прогнозная модель построена верно.

Год

Объем субсидий (млрд.)

Объем кредитов (млрд.)

Уровень инфляции (%)

Объем денежный доходов (тыс.)

Уровень безработ. (тыс.чел.)

Кол-во МП (тыс.)

2001

0,327571

0,159394

4,775756

8,580077

8,76775

8,777016

2002

0,676916

0,261749

4,745801

8,828977

8,647923

8,884652

2003

0,894577

0,47791

4,718499

9,092188

8,692692

8,917163

2004

1,204233

0,832518

4,715817

9,303493

8,643791

8,950935

2005

1,489031

1,159801

4,708629

9,533798

8,568418

8,992831

2006

1,926713

1,504144

4,691348

9,75788

8,577705

9,057515

2007

2,335459

1,688414

4,717606

9,967

8,431308

9,131211

2008

2,693911

2,826763

4,730039

10,13585

8,474599

9,246325

2009

2,897187

2,90354

4,683057

10,25598

8,759794

9,235423

2010

2,912713

2,873284

4,689511

10,59126

8,636983

9,205994