лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Замовити роботу
Книги по
алфавиту

Б
В
Г
Д
Е
Ж
З
И
К
Л
М
Н
О

Прогнозування соціально-економічних процесів

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]

У третьому класі регіонів безробіття описують моделями:
U3 = ?0 + ?1S3+ ?2M3 + ?3R3 + V3,
u3 = ?0 + ?1r?3 + ?2fv3 + ?3d?2 + ?4z?3 + ?5d?3.
Прогнозування чисельності економічно неактивного населення. Найсуттєвіший внесок у чисельність економічно пасивного населенняроблять пенсіонери різних категорій та особи, які навчаються з відривом від виробництва.

  • Із загальної кількості пенсіонерів майже чотири п’ятих припадає на пенсіонерів за віком. Для прогнозування чисельності зайнятих пенсіонерів доцільно використовувати нормативно-екс­пертні методи визначення частки цієї категорії в загальній кількості осіб, які отримують пенсію за віком. Проведені дослідження засвідчили, що близько трьох чвертей осіб, котрі досягли пенсійного віку, здатні працювати за станом здоров’я. Отже, помно­живши загальну кількість людей у першій пенсійній п’ятірці (чоловіки віком 60—64 роки, жінки віком 55—59 років) на питому вагу пенсіонерів, які працюють, отримують величину їхньої зайнятості.
  • Розрахунок чисельності й динаміки тих, хто навчається з відривом від виробництва, можна здійснити за допомогою такої системи моделей: моделі визначення чисельності школярів та інших учнів, що навчаються з відривом від виробництва, та моделі прогнозування вступу на перші курси ПТУ, технікумів і ВНЗ.

Аналіз розподілу випускників середньої школи засвідчує спад питомої ваги дванадцатикласників, що одразу йдуть працювати. Ця обставина робить важливим прогнозування чисельності тих, хто навчається з відривом від виробництва. Воно може здійснюватися за моделлю:
                              (4.2.14)
                          (4.2.15)
                       (4.2.16)
                                (4.2.17)
                                 (4.2.18)
                             (4.2.19)
де At — загальна чисельність випускників денних середніх шкіл у році t;
 — загальна чисельність випускників денних середніх шкіл, котрі одразу пішли працювати в році t;
 — чисельність випускників денних середніх шкіл, що вступили до навчальних закладів у році t, i=1, 2, 3(1 — ПТУ, 2 — технікум і коледж, 3 — ВНЗ);
nR3 — чисельність тих, хто вступив до денних відділень (ті, хто закінчив денну середню школу раніше, а також школу робочої та сільської молоді або середній спеціальний навчальний заклад);
Mt — чисельність зарахованих у t-м році на перший курс денного відділення вузів;
t0початок відліку;
М0значення Мt для базового року;
 — середній щорічний приріст зарахованих до вищих навчальних закладів.
Основним методом визначення набору до вищих навчальних закладів на перспективу в цій моделі є екстраполяція. Включення в модель співвідношень (4.2.17—4.2.15), що враховують пропорції розподілу випускників повної середньої школи, дає змогу визначати кількість тих, хто вступив до технікумів, коледжі і ПТУ, після з’ясування кількості першокурсників у вищих навчальних закладах.

  • Аналіз структури категорії домогосподарів та інших родичів, які доглядають за господою та дітьми, показує, що цю категорію переважно становлять жінки працездатного віку.

Дані соціологічних обстежень дають підстави для висновку, що головною причиною незайнятості в реальному секторі економіки жінок працездатного віку є догляд за дітьми. Тому прогнозову кількість цієї категорії економічно пасивного населення слід пов’язувати з чисельністю дітей віком до трьох років, які потребують материнського домашнього догляду. До того ж, слід пам’я­тати про жінок у багатодітних родинах. Визначення кількості їх має спиратися на загальний прогноз чисельності та складу сімей і домогосподарств.

5

 Прогнозування комплексного
соціально-економічного розвитку країни

5.1. Загальна характеристика комплексних
економетричних моделей прогнозування

Процес пізнання економічної реальності вимагає побудови економетричних моделей, причому кожна економетрич­на модель ґрунтується на певній економічній закономірності, яку необхідно економічно сформулювати й кількісно визначити на підставі статистичних даних.
Економетричні моделі є найпоширенішим типом соціально-економічних моделей, які використовують для аналізу й прогнозування комплексного розвитку країни. Вони складаються з
функціональних регресійних і балансових рівнянь, які кількісно визначають взаємозв’язки та пропорції між макроекономічними величинами на всіх фазах процесу відтворення. Економетричні моделі спочатку використовували у формі простих моделей, що описують певну частину процесу відтворення. Лише за останні десятиліття дістали розвиток складні (комплексні) економетрич­ні моделі, що мають відображати функціонування економі-
ки загалом. Ці моделі поступово вдосконалюють і пристосовують до потреб практики, що зумовлює їхнє розширення й деталізацію.

  • Економічний зміст комплексних економетричних моделей визначають взаємозв’язки макроекономічних величин на окре­мих фазах процесу відтворення, виражені рівняннями моделі. У зв’язку з цим економетричні моделі містять такі основні змінні та співвідношення.
  • Обсяг виробленої продукції, як правило, вивчають за допомогою виробничих функцій, що відбивають залежність продукції від виробничих чинників і, як зазначалося вище, головним чином від робочої сили та капіталу. Сама продукція може бути виражена як валовий випуск, валовий внутрішній продукт, національний дохід, а також валовий національний дохід. Виробничі функції зазвичай дезагрегують за основними народногосподарськими галузями (промисловість, будівництво, сільське господарство тощо). До специфічних чинників, що впливають на виробництво продук­ції, належать тренд технічного розвитку в промисловості й будівництві, індекс погоди в сільському господарстві тощо.
  • Доходи та споживання населення вивчають на підставі аналізу функцій доходів і споживання. Доходи населення залежать від рівня зайнятості й обсягів виробленої продукції або продуктивності праці, можна також враховувати середню заробітну плату. Особисте споживання населення стосовно попиту залежить головним чином від доходів населення і частково — від рів­ня цін, а стосовно пропозиції — від обсягів виробленої продукції та імпорту. При цьому особисте споживання та відповідні індекси цін можуть дезагрегуватися за групами товарів (продовольчі та промислові, товари короткотермінового і тривалого використання).
  • Капіталовкладення й основні фонди вивчають за допомогою інвестиційних функцій, а також рівнянь створення та розміщення основних фондів. Інвестиційні функції виражають залежність капіталовкладень від внутрішніх і зовнішніх чинників еко­номічного функціонування, одначе в деяких моделях, особливо короткотермінових, інвестиції вважають заданими величинами. Створення основних фондів залежить від капіталовкладень із пев­ним часовим запізненням (лагом).
  • Рівень зайнятості та безробіття моделюють за допомогою рівнянь енономічно активного та пасивного населення. У пла­ні джерел ресурсів він залежить від чисельності населення працездатного віку, а стосовно потреб — від обсягів виробленої продукції як у державі загалом, так і в окремих галузях, від рівня та структури інвестицій, доходу. Цим змінним притаманна значна інерція, тобто залежність від рівня зайнятості та безробіття у попередніх періодах.
  • Обсяги зовнішньої торгівлі вивчають за допомогою рівнянь експорту—імпорту. Експорт залежить від обсягів виробництва вітчизняної продукції та від обсягу імпорту з інших країн. Імпорт, з точки зору валютних ресурсів, залежить від експорту, а з точки зору потреб — від обсягів виробництва вітчизняної продук­ції або від споживання й інвестицій.

Макроеконометрична модель може також містити інші змінні та співвідношення процесу відтворення, які стосуються видатків, фінансів, кредиту, запасів тощо.
В економетричних моделях переважно застосовують такі визначення змінних:

  • ендогенні змінні — змінні, що визначаються відповідними рівняннями моделі й є предметом дослідження;
  • екзогенні змінні — змінні, які в економетричній моделі не пояснюються, а вводяться ззовні й у готовому вигляді;
  • наперед визначені змінні — це екзогенні й лагові (узяті із запізненням) ендогенні змінні;
  • пояснювальні змінні — це наперед визначені змінні й ті ендо­генні змінні, які підставляють у відповідні рівняння з інших рівнянь моделі.

До екзогенних змінних належить багато типів спеціально введених штучних змінних, що виражають вплив таких чинників, безпосереднє статистичне вимірювання яких або неможливе, або недостатнє. До таких спеціальних екзогенних змінних головним чином відносять:

  • змінні, створені на підставі непрямих даних, наприклад, вплив погоди на обсяг виробництва сільськогосподарської продукції;
  • лінійні й нелінійні часові тренди;
  • штучні змінні, що виражають якісні або невимірювані чинники;
  • інші допоміжні змінні, зокрема авторегресійні змінні тощо.

Описані взаємозв’язки та змінні можна унаочнювати за допомогою схеми (рис. 5.1.1), в якій взаємозв’язки блоків ендогенних змінних позначено прямокутниками, а блоки екзогенних змінних — овалами.

Рис. 5.1.1. Основні блоки змінних
і зв’язки між ними в комплексній
економетричній моделі
Готуючи статистичні матеріали до побудови економетричних моделей, треба забезпечити їх порівнюваність і адекватність зміс­ту досліджуваних взаємозв’язків. Це означає, що статистичні дані мають бути деталізовані й отримані в необхідному обсязі. Забезпечення комплексності та порівнюваності даних потребує різноманітних попередніх розрахунків. Найчастіше використовують такі підходи:

  • агрегацію або дезагрегацію даних;
  • екстраполяцію чи інтерполяцію даних за відсутні періоди часових рядів;
  • перелік вартісних показників за порівнювальними цінами на підставі індексів і коефіцієнтів цін;
  • розрахунок індексів, часток, середніх величин та інших похідних даних, якщо вони є доцільнішими для вираження деяких змінних, ніж початкові дані;
  • обчислення абсолютних або відносних міжрічних розбіжностей;
  • розрахунок запізнілих змінних (у деяких випадках зрушення на один період недостатньо, доводиться обчислювати зважені середні значення із більшої кількості послідовних періодів) для вираження часового зрушення у причинних зв’язках.

Унаслідок впливу на народне господарство безлічі чинників із різними причинними зв’язками й залежностями, а також різних випадкових збурень, необхідно визначити основні складові економіки та знайти найсуттєвіші змінні. У цьому плані рівняння, що пояснюють основні економічні явища, становлять ядро макроеконометричної моделі. Кожне таке рівняння за допомогою пояснювальних змінних відображає механізм формування певної ендогенної (залежної) змінної. У комплексних економетричних моделях використовують переважно лінійні регресійні рівняння, які, втім, не обмежуються зв’язками прямої пропорційності між парами змінних, а виражають вплив багатьох пояснювальних чинників на залежні змінні. Коефіцієнти (параметри) регресійних рівнянь кількісно визначають зі статистичних часових рядів (або із вибіркових даних) окремих змінних, причому беруть до уваги стохастичний характер обчислювальних параметрів і за допомогою тестів перевіряють їхню статистичну значущість. Параметри регресійного рівняння застосовні до всіх періодів або спостережень, які обрано для їхньою кількісного визначення. До пояснювальних змінних належать ендогенні, екзогенні змінні та змінні з попередніх пе­ріодів (динамічні чинники).
Тотожності (балансові рівняння) у макроекономічних моделях відбивають балансові зв’язки між деякими змінними та поєднують регресійні рівняння в систему одночасних рівнянь, яка виражає також зворотні зв’язки між змінними. Ці балансові рівняння, як правило, виходять із системи національних розрахунків або із системи балансів народного господарства. Часові ряди позицій цих балансів і деяких інших показників утворюють базу даних для кількісного визначення параметрів комплексної економетричної моделі.
Складні макроеконометричні моделі висувають особливо жорсткі вимоги до кількісного визначення параметрів регресійних стохастичних рівнянь, що в методологічному плані є найскладнішим.
Використання комплексної моделі для моделювання і прогнозування може також вимагати перетворення моделі до зведеної форми з обчисленням матриць мультиплікаторів, екстраполяції екзогенних змінних і одночасного розрахунку прогнозів ендогенних змінних.
Під час конструювання моделей кожне рівняння треба кількіс­но визначити у варіантах, які перевіряють за допомогою методів математичної статистики. Найкращі альтернативи мають економічне тлумачення, а кількісне значення їх уточнюють за допомогою методів оцінювання одночасних систем рівнянь. Потім перевіряють функціонування моделі загалом.

    • Побудова економетричних моделей і використання їх для прогнозування передбачає кілька етапів:
    • Визначення мети дослідження. Вибір адекватної теорії, що пояснює поведінку економічної системи. Побудова системи показників і відбір чинників, які найбільше впливають на кожен показник. Вибір форми зв’язку досліджуваних показників, між собою та відібраними чинниками.
    • Відображення теорії у вигляді рівняння або системи рівнянь, що пов’язує обрані змінні. Потрібно звертати особливу увагу на випередження та запізнення впливу змінних у рівняннях, а також на змінні, що містять інформацію стосовно перспективи. Залежно від обставин економетричні моделі можуть включати комбінацію лінійних і нелінійних функцій. Лінійні функції привабливіші простотою, особливо це стосується стадії оцінювання параметрів та прогнозування. Однак потреба розглядати такі змінні, як рівень цін та відносну швидкість зміни конкретного показника (рівень інфляції), означає, що навіть прості моделі містять нелінійності.
    • Пошук відомостей про значення змінних із максимальним дотриманням теоретичних концепцій. Аналіз інформації. В ідеалі потрібні точні дані про всі необхідні змінні. Але опубліковані дані є компромісом між потребами користувачів (економістів, працівників соціальних служб, комерсантів, промисловців) і розробників (як правило, урядових статистиків). Отже, існує різниця між теоретичними поняттями та реальними даними. Окрім того, опубліковані дані до певної міри неточні через неповне охоплення, тіньову економіку, використання вибіркових оцінок замість результатів перепису, помилок в обробленні даних.

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]


ВНИМАНИЕ! Содержимое сайта предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права принадлежат их законным правообладателям. Любое использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием содержимого сайта.
© 2007-2017 BPK Group.