Диссертация на соискание ученой степени



страница1/2
Дата12.05.2016
Размер0.68 Mb.
ТипРеферат
  1   2


Для заказа доставки данной работы воспользуйтесь поиском на сайте http://www.mydisser.com/search.html
Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины

Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского

«Харьковский авиационный институт»





На правах рукописи

РЕВЕНКО ДАНИИЛ СЕРГЕЕВИЧ


УДК 338.27:519.866



Краткосрочное Прогнозирование динамики макроэкономических показателей в условиях неопределенности

08.00.11 – математические методы, модели и информационные технологии в экономике

диссертация на соискание ученой степени

кандидата экономических наук



Научный руководитель

Вартанян Василий Михайлович,

доктор технических наук, профессор



Харьков – 2011

СОДЕРЖАНИЕ



ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………

4

РАЗДЕЛ   1    Теоретические основы краткосрочного прогнозирования динамики макроэкономических показателей в условиях неопределенности……………….

12

1.1 Классификация макроэкономических показателей…………………

12

1.2 Обзор и анализ краткосрочных методов прогнозирования………...

22

1.3 Причины возникновения неопределенности в макроэкономических показателях и методы ее описания в параметрах прогнозных моделей ……………………………………….

38

Выводы к разделу 1………………………………………………………..

51

Раздел   2    Комплекс    экономико-математических моделей краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей в условиях неопределенности……………………………………………………...

55

2.1 Параметрический синтез модели экспоненциального сглаживания с учетом интервальной неопределенности……………………………..

55

2.2 Метод комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов…………

64

2.3 Модель интегрального опережающего индекса для прогнозирования реальных деловых циклов в Украине………………

80

2.4 Модели краткосрочного прогнозирования динамики индекса потребительских цен ……………………………………………………..

99

Выводы к разделу 2………………………………………………………

113

РАЗДЕЛ   3     Реализация комплекса моделей краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей с использованием информационных технологий……………………………………

117

3.1 Экспертный метод восстановления исходных интервальных данных в процессах с неопределенностью ……………………………..

117

3.2 Реализация модели и метода краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей с неопределенными данными с использованием информационных технологий…...……………………

127

3.3 Система управления адаптацией предприятия к макроэкономическим изменениям.……………………………………...

145

Выводы к разделу 3……………………………………………………….

161

ВЫВОДЫ………………………………………………………………………

165

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ…………………………

168

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Интервальные данные о динамике уровня безработицы в Украине, полученные экспертным путем…………………..

187

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Исходные данные для расчета интегрального опережающего индекса …………………………. …………………….…….

188

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Результаты кросскорреляционного анализа для расчета интегрального опережающего индекса….…………………...…….

194

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Результаты кросскорреляционного анализа для построения прогнозных моделей инфляции ……..…………………………

198

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Интервальные данные о динамике оборота розничной торговли в Украине, полученные экспертным путем………….

200

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Акты внедрения результатов диссертационной работы………………………………………………………………………….

201








ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. 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. Скорость изменений макросреды постоянно и непрерывно нарастает. Особое значение здесь приобретает высокий уровень неопределенности, который пропорционален сложности и изменчивости внешней среды, генерируемый совокупностью множества факторов; наряду с этим существуют ограничения в возможности получения информации на основе наблюдений. Все это затрудняет получение четких и определенных оценок параметров макроэкономических процессов. Применение в этих случаях классических методов прогнозирования недостаточно, в связи с чем возрастает объективная необходимость разработки моделей и методов прогнозирования макроэкономических процессов, способных учитывать разного рода неопределенности.

Проблемы прогнозирования макроэкономических процессов в Украине освещены в работах украинских ученных А. Алексеева, А. Бакаева, В. Беседина, В. Вартаняна, В. Витлинского, В. Гейца, Б. Грабовецкого, В. Зарубы, Н. Иванова, А. Ивахненко, В. Касьяненко, Б. Квасюка, Т. Клебановой, Н. Кизима, С. Киреева, С. Кораблина, Т. Кравца, И. Крючковой, В. Кулявца, Ю. Лысенко, Н. Максишко, В. Михайлевича, Б. Панасюка, Д. Полозенко, В. Порохни, П. Саблука, Л. Сегреевой, М. Скрипниченко, В. Точилиной, А. Черняка и других. Среди зарубежных авторов, которые уделяли внимание макроэкономическому прогнозированию следует отметить следующих авторов: Т. Андерсона, В. Афанасьева, И. Бестужева-Ладу, Дж. Бокса, О. Брауна, Дж. Брайта, М. Гордена, Г. Джейкинса, Дж. Джонстона, Г. Доброва, Жд. Кейнса, В. Кельтона, Жд. Кемпбелла, М. Кондратьева, П. Кругмана, С. Кузнеца, В. Леонтьева, К. Льюиса, Дж. Мартино, В. Митчела, У. Петти, Е. Слуцкого, Г. Тейла, М. Тимбергена, Дж. Файрсона, Г. Хайштейна, Д. Ханка, Р. Харриса, Е. Четыркина, Е. Янча и других.

Отдельные аспекты моделирования в условиях неопределенности раскрыты в трудах С. Авдеенко, Г. Алефельда, Т. Байеса, А. Вальда, Е. Вальтера, А. Вощинина, А. Гурвица, О. Дидри, Л. Жолена, Л. Заде, П. Канторовича, М. Кифера, В. Левина, Б. Мандельброта, Г. Мура, Ю. Херцбергера, С. Шарого, Ю. Шокина. Вместе с тем эти наработки требуют усовершенствования подходов к прогнозированию в условиях неопределенности.

Таким образом, все выше обозначенное обусловило выбор темы исследования, его цель и задачи.



Связь работы с научными программами, планами, темами. Исследование выполнено на кафедре экономики и маркетинга Национального аэрокосмического университета им. Н. Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт» в соответствии с научными темами: Г605-47/06 «Методология и средства создания систем поддержки принятия решений в наукоемком высокотехнологическом производстве» (№ ДР 0106U001073); Г605-14/2006 «Модели, методы и информационная технология экономического мониторинга наукоемкого высокотехнологического производства» (№ ДР 0106U008673); «Комплексное моделирование бизнес-процессов в условиях неопределенности исходных данных» (№ ДР 0109U008689); «Комплексное моделирование финансово-экономических показателей наукоемкого производства» (№ ДР 0108U009953), в которых автором разработаны интервальная модель экспоненциального сглаживания, метод комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов, модель интегрального опережающего индекса для прогнозирования экономической активности в Украине, а также метод взаимодействия информационных потоков, процессов и средств прогнозирования и анализа макроэкономических показателей с интервальной неопределенностью.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка комплекса экономико-математических моделей, методов прогнозирования макроэкономических показателей в условиях неопределенности и инструментальных средств их реализации для диагностирования изменений макросреды, а также разработки и принятия управленческих решений для адаптации предприятия к этим изменениям.

Для достижения поставленной цели сформированы следующие задачи исследования:

- раскрыть основные подходы к классификации макроэкономических показателей;

- исследовать существующие модели и методы краткосрочного прогнозирования;

- определить причины возникновения и рассмотреть основные методы описания неопределенности в макроэкономических процессах;

- усовершенствовать модель экспоненциального сглаживания для прогнозирования макроэкономических показателей в условиях неопределенности;

- разработать метод комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов;

- усовершенствовать модель интегрального опережающего индекса для прогнозирования деловой активности в Украине;

- усовершенствовать модели прогнозирования динамики потребительской инфляции в Украине;

- развить метод восстановления динамических интервальных рядов на основе экспертных оценок;

- построить метод взаимодействия информационных потоков, процессов и средств прогнозирования и анализа макроэкономических показателей с интервальной неопределенностью.

Объект исследования – процесс краткосрочного прогнозирования динамики макроэкономических показателей.

Предмет исследования – комплекс экономико-математических моделей и методов краткосрочного прогнозирования динамики макроэкономических показателей в условиях неопределенности.

Методы исследования. Теоретико-методологическую основу диссертационного исследования составляют труды отечественных и зарубежных ученых в области социально-экономического прогнозирования, математического моделирования и статистики, прикладного интервального анализа, моделирования макроэкономической динамики.

В процессе исследования использовано теоретическое обобщение – при анализе моделей и методов краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей (подраздел 1.2) и методов описания неопределенности в экономических процессах (подраздел 1.3); анализ рядов экономической динамики, математической статистики, эконометрики и прикладного интервального анализа – при разработке модели и метода комплексной идентификации и прогнозирования динамических интервальных рядов (подраздел 2.1, 2.2); экспертные методы оценки – при разработке метода восстановления интервальных динамических рядов (подраздел 3.1); корреляционно-регрессионный анализ, методы макроэкономического моделирования - для разработки модели интегрального опережающего индекса и моделей прогнозирования инфляционных процессов (подраздел 2.3, 2.4).

Информационную базу исследования составляют статистические материалы Государственного комитета статистики Украины, Национального банка Украины, Международного валютного фонда, отраслевых ассоциаций.



Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

впервые:

- разработан метод комплексной идентификации и прогнозирования компонент интервальных динамических рядов на основе статистической обработки интервальных данных, который дает возможность идентифицировать составляющие компоненты интервальных динамических рядов (тренд, циклическую и нерегулярную компоненты) и осуществлять их прогнозирование;



усовершенствованы:

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

- 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 опережающих индексов, 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, которые, в отличие от существующих, разработаны на основе метода комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов, что позволяет своевременно диагностировать изменения макросреды, а также разрабатывать и принимать соответствующие меры для адаптации предприятия к этим изменениям;

метод восстановления интервальных динамических рядов за счет использования экспертных оценок для получения ретроспективной информации об исследуемом процессе, который позволяет решать широкий круг экономических задач, в которых исходная объективная информация недоступна (ограничена) либо отсутствует.

Практическая ценность полученных результатов состоит в том, что основные результаты исследования, приведенные в диссертационной работе, имеют характер прикладных рекомендаций и процедур, которые могут быть использованы предприятиями любой формы собственности для повышения эффективности хозяйственной деятельности. Полученные результаты могут быть использованы для поддержки принятия эффективных хозяйственных решений при выборе тактики и стратегии предприятия, различных организационно-правовых форм и видов деятельности.

Практическое значение полученных результатов диссертационного исследования подтверждается актами внедрения в деятельности следующих предприятий: АК «Харьковоблэнерго» (акт внедрения от 24.03.2010 г.), ООО «Фараон» (акт внедрения от 15.01.2010 г.), АО «Долина» (акт внедрения от 10.09.2010 г.).



Результаты исследования используются в учебном процессе Национального аэрокосмического университета им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» (акт внедрения от 12.05.2010 г.).

Личный вклад соискателя. Все научные результаты, изложенные в диссертационной работе, получены автором самостоятельно. Из публикаций, которые написаны в соавторстве, использованы только те результаты, которые получены автором самостоятельно.

Апробация результатов диссертационного исследования. Основные положения и результаты работы докладывались и получили позитивную оценку на таких конференциях: Международная научно-практическая конференция «Интегрированные компьютерные технологии в машиностроении-2008» (Харьков, 2008 г.); XIII Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке», (г. Харьков, 2009 г.); ІІ Международная научно-практическая конференция «Инвестиционные приоритеты эпохи глобализации: влияние на национальную экономику и отдельный бизнес» (г. Днепропетровск, 2009 г.); І Всеукраинская научно-практическая конференция «Моделирование современных экономических процессов и информационные технологии» (г. Днепропетровск, 2009 г.); VIII Международная научно-практическая конференция «Научно-техническое развитие: экономика, технологии, управление» (г. Киев, 2009 г.); Международная научно-практическая конференция «Интегрированные компьютерные технологии в машиностроении-2009», (г. Харьков, 2009 г.); III Всеукраинская научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование экономических процессов», (г. Киев, 2009 г.), II Международная научно-практическая конференция «Стратегии инновационного развития экономики: бизнес, наука, образование» (г. Харьков, 2010 г.), II Международная научно-практическая конференция «Современные проблемы моделирования социально-экономических систем» (г. Харьков, 2010 г.); Международная научно-практическая конференция «Интегрированные компьютерные технологии в машиностроении-2010», (г. Харьков, 2010 г.); IV Всеукраинская научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование экономических процессов», (г. Киев, 2010 г.); VII Международная научно-практическая конференция «Оптимум-2010» (г. Харьков, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 научные работы, из них: 10 (5 статей в научных журналах и 5 статей в сборниках научных трудов) – в изданиях, которые включены в перечень ВАК Украины, 1 статья в другом издании и 12 – в материалах конференций. Объем публикаций, принадлежащих лично автору, составляет 2,75 печатных листа.

Структура работы и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех разделов, выводов, шести приложений и списка литературы. Полный объем работы составляет 205 страниц, в том числе: 36 рисунков, 25 таблиц. Список использованных источников состоит из 170 наименований на 19 страницах.
ВЫВОДЫ
В диссертации решена важная научно-практическая задача, которая состоит в разработке экономико-математических моделей прогнозирования макроэкономических процессов в условиях неопределенности, позволяющих своевременно диагностировать изменения макросреды.

На основании полученных в диссертационной работе результатов можно сделать следующие выводы:

1. Раскрыты основные подходы к классификации макроэкономических показателей, за основу разработанной классификационной схемы взяты стандарты Международного валютного фонда. Сравнительный анализ систем макроэкономических показателей Украины и Европейского союза позволил расширить классификационную схему макроэкономических показателей.

2. Проанализированы существующие модели и методы краткосрочного прогнозирования. На данный момент нет четко обоснованной классификационной схемы методов и моделей прогнозирования. В связи с этим автором предложена комплексная классификационная схема методов и моделей прогнозирования по следующим признакам: подход к прогнозированию, целевая установка, степень формализации, временной охват, масштабы прогнозирования и пространственная согласованность. Анализ моделей и методов прогнозирования позволил обосновать использование модели экспоненциального сглаживания для прогнозирования макроэкономических показателей.

3. Исследованы причины возникновения и рассмотрены основные методы описания неопределенности в макроэкономических процессах. Основными причинами неопределенности являются: нестационарность макроэкономических процессов, сложность и комплексность связей между процессами, что формирует неоднородность макроэкономической среды, а также лавинообразный характер макроэкономических процессов формирует непредсказуемость их развития в прогнозном периоде. Интервальное описание обладает рядом преимуществ перед вероятностным и размытым описаниями, к которым можно отнести строгий математическим аппарат, возможность решения широкого класс задач с неоднозначными, вариабельными и неточными исходными данными.

4. Разработана прогнозная модель экспоненциального сглаживания, основанная, в отличие от классической, на операциях с интервальными данными, которая позволяет осуществлять краткосрочные прогнозы инерционных макроэкономических процессов с интервальной неопределенностью, когда исходная объективная информация недоступна либо ограничена.

5. Предложен метод комплексной идентификации и прогнозирования компонент интервальных динамических рядов, который в отличие от существующих классических методов позволяет проводить поэтапную идентификацию структурных компонент интервальных динамических рядов (тренд, циклическую и нерегулярную компоненты) и осуществлять их прогнозирование на основе разработанной интервальной модели экспоненциального сглаживания.

6. Разработана модель интегрального опережающего индекса, в основе которого лежат многофакторные опережающие связи, являющиеся критерием чувствительности к приближающимся изменениям бизнес-среды, что позволяет, по сравнению с известными, осуществлять прогнозирование уровня экономической активности в Украине за два месяца до начала перехода экономики от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъему).

7. Разработаны модели краткосрочного прогнозирования потребительской инфляции в Украине, которые в отличие от ранее использовавшихся, основаны на регрессионных опережающих связях, имеющих монетарную природу, что позволяет с высокой степенью точности за несколько месяцев оценивать будущую динамику инфляционных процессов.

8. Получили дальнейшее развитие метод и компьютерная реализация прогнозирования макроэкономических показателей с неопределенными данными, основанные на методе комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов, которые позволяют в некоторых случаях упростить принятие тактического или стратегического хозяйственного решения, направленного на адаптацию предприятия к неконтролируемым влияниям макроокружения.

9. Получил развитие метод восстановления интервальных динамических рядов за счет использования экспертных оценок, в основе которого лежит алгоритм последовательного проведения двухтурового индивидуального и групового исследования. Метод позволяет решать широкий круг экономических задач, в которых исходная объективная информация недоступна (ограничена) либо отсутствует.

10. 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» и Национальном аэрокосмическом университете им. Н.Е. Жуковского «ХАИ».



ВЫВОДЫ
В диссертации решена важная научно-практическая задача, которая состоит в разработке экономико-математических моделей прогнозирования макроэкономических процессов в условиях неопределенности, позволяющих своевременно диагностировать изменения макросреды.

На основании полученных в диссертационной работе результатов можно сделать следующие выводы:

1. Раскрыты основные подходы к классификации макроэкономических показателей, за основу разработанной классификационной схемы взяты стандарты Международного валютного фонда. Сравнительный анализ систем макроэкономических показателей Украины и Европейского союза позволил расширить классификационную схему макроэкономических показателей.

2. Проанализированы существующие модели и методы краткосрочного прогнозирования. На данный момент нет четко обоснованной классификационной схемы методов и моделей прогнозирования. В связи с этим автором предложена комплексная классификационная схема методов и моделей прогнозирования по следующим признакам: подход к прогнозированию, целевая установка, степень формализации, временной охват, масштабы прогнозирования и пространственная согласованность. Анализ моделей и методов прогнозирования позволил обосновать использование модели экспоненциального сглаживания для прогнозирования макроэкономических показателей.

3. Исследованы причины возникновения и рассмотрены основные методы описания неопределенности в макроэкономических процессах. Основными причинами неопределенности являются: нестационарность макроэкономических процессов, сложность и комплексность связей между процессами, что формирует неоднородность макроэкономической среды, а также лавинообразный характер макроэкономических процессов формирует непредсказуемость их развития в прогнозном периоде. Интервальное описание обладает рядом преимуществ перед вероятностным и размытым описаниями, к которым можно отнести строгий математическим аппарат, возможность решения широкого класс задач с неоднозначными, вариабельными и неточными исходными данными.

4. Разработана прогнозная модель экспоненциального сглаживания, основанная, в отличие от классической, на операциях с интервальными данными, которая позволяет осуществлять краткосрочные прогнозы инерционных макроэкономических процессов с интервальной неопределенностью, когда исходная объективная информация недоступна либо ограничена.

5. Предложен метод комплексной идентификации и прогнозирования компонент интервальных динамических рядов, который в отличие от существующих классических методов позволяет проводить поэтапную идентификацию структурных компонент интервальных динамических рядов (тренд, циклическую и нерегулярную компоненты) и осуществлять их прогнозирование на основе разработанной интервальной модели экспоненциального сглаживания.

6. Разработана модель интегрального опережающего индекса, в основе которого лежат многофакторные опережающие связи, являющиеся критерием чувствительности к приближающимся изменениям бизнес-среды, что позволяет, по сравнению с известными, осуществлять прогнозирование уровня экономической активности в Украине за два месяца до начала перехода экономики от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъему).

7. Разработаны модели краткосрочного прогнозирования потребительской инфляции в Украине, которые в отличие от ранее использовавшихся, основаны на регрессионных опережающих связях, имеющих монетарную природу, что позволяет с высокой степенью точности за несколько месяцев оценивать будущую динамику инфляционных процессов.

8. Получили дальнейшее развитие метод и компьютерная реализация прогнозирования макроэкономических показателей с неопределенными данными, основанные на методе комплексной идентификации и прогнозирования структурных компонент интервальных динамических рядов, которые позволяют в некоторых случаях упростить принятие тактического или стратегического хозяйственного решения, направленного на адаптацию предприятия к неконтролируемым влияниям макроокружения.

9. Получил развитие метод восстановления интервальных динамических рядов за счет использования экспертных оценок, в основе которого лежит алгоритм последовательного проведения двухтурового индивидуального и групового исследования. Метод позволяет решать широкий круг экономических задач, в которых исходная объективная информация недоступна (ограничена) либо отсутствует.

10. 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» и Национальном аэрокосмическом университете им. Н.Е. Жуковского «ХАИ».





Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2017
обратиться к администрации

    Главная страница