Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины

Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины

На основании анализов методов прогнозирования приведены основные методологические принци пы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования показателей Государственного бюджета Украины. Даны рекомендации по использованию для этих целей квазифункциональных временных моделей, рассмотрены вопросы, связ...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2014
1. Verfasser: Лернер, Ю.И.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут економіки промисловості НАН України 2014
Schriftenreihe:Вісник економічної науки України
Schlagworte:
Наукові статті
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/77119
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины / Ю.И. Лернер // Вісник економічної науки України. — 2014. — № 2 (26). — С. 62–70. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-77119
record_format dspace
spelling irk-123456789-771192015-02-22T03:01:46Z Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины Лернер, Ю.И. Наукові статті На основании анализов методов прогнозирования приведены основные методологические принци пы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования показателей Государственного бюджета Украины. Даны рекомендации по использованию для этих целей квазифункциональных временных моделей, рассмотрены вопросы, связанные с основными условиями применения этих моделей. На підставі аналізів методів прогнозування наведено основні методологічні принципи короткострокового та середньострокового прогнозування показників Державного бюджету України. Надано рекомендації з використання для цих цілей квазіфункціональних тимчасових моделей, розглянуто питання, пов'язані з основними умовами застосування цих моделей. In the article on the basis of analyzes of prediction methods are the basic methodological principles of short- and medium-term forecasting performance of the state budget of Ukraine. Recommendations on use for these purposes kvazi-functional temporal models, the issues related to the basic conditions of the application of these models. 2014 Article Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины / Ю.И. Лернер // Вісник економічної науки України. — 2014. — № 2 (26). — С. 62–70. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1729-7206 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/77119 ru Вісник економічної науки України Інститут економіки промисловості НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Наукові статті
Наукові статті
spellingShingle Наукові статті
Наукові статті
Лернер, Ю.И.
Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
Вісник економічної науки України
description На основании анализов методов прогнозирования приведены основные методологические принци пы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования показателей Государственного бюджета Украины. Даны рекомендации по использованию для этих целей квазифункциональных временных моделей, рассмотрены вопросы, связанные с основными условиями применения этих моделей.
format Article
author Лернер, Ю.И.
author_facet Лернер, Ю.И.
author_sort Лернер, Ю.И.
title Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
title_short Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
title_full Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
title_fullStr Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
title_full_unstemmed Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины
title_sort методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета украины
publisher Інститут економіки промисловості НАН України
publishDate 2014
topic_facet Наукові статті
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/77119
citation_txt Методологические подходы к прогнозированию показателей государственного бюджета Украины / Ю.И. Лернер // Вісник економічної науки України. — 2014. — № 2 (26). — С. 62–70. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
series Вісник економічної науки України
work_keys_str_mv AT lernerûi metodologičeskiepodhodykprognozirovaniûpokazatelejgosudarstvennogobûdžetaukrainy
first_indexed 2025-07-06T01:27:41Z
last_indexed 2025-07-06T01:27:41Z
_version_ 1836859010929655808
fulltext ЛЕРНЕР Ю. И. 62 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ їна могла б отримати більшу вигоду від долучення до СОТ, Якби вітчизняний менеджмент був наполегли- вим і професійним на перемовинах [4, с. 99]. І нарешті сьомий урок з польського досвіду бу- дівництва соціальної ринкової економіки. Він зво- диться до того, що менеджмент має розуміти, що економічна політика в один і той же час являє собою і технократичне, і соціальне починання. Зневажання будь-якого з них автоматично знижує ефективність політики. Найкращі результати в економічній полі- тиці приносить вдале поєднання фінансових і соціа- льних заходів технократичного управління макроеко- номікою і справжнього соціального діалогу, профе- сійного прагматизму і чутливості до соціальних пи- тань. На жаль, сьогодні український менеджмент не може похвалитися дотриманням хоча б окремих складових згаданого уроку. Свідченням цього є вкрай низька соціально-економічна динаміка [4, с. 101]. Висновки. Проаналізовано окремі аспекти досві- ду ринкових перетворень у Польщі та Україні і наве- дено уроки, винесені відомим вченим, політиком і менеджером, для того щоб привернути увагу вітчиз- няного менеджменту до тих принципів, засобів, ме- тодів і форм управління, завдяки яким стало можли- вим так зване «польське диво» і які, при вмілому пе- ренесенні їх на український ґрунт, могли б стати ефективними інструментами побудови соціальної ринкової економіки, виглядати яку суспільство вже втомилося. Список використаних джерел 1. Друкер П.Ф. Энциклопедия менеджмента. Теория управления. Менеджмент: Хрестоматия: В 3 ч. / Авт. сост. Л.П. Черныш, Л.П. Ермалович, Е.М. Бурак. — Минск: ГИУСТ БГУ, 2007, ч. 2. 2. Колодко Гж. Мир в движении / Гж. Колодко; пер. с польск. Ю. Чайникова. — М.: Магистр, 2009. — 575 с. 3. Стратегія подолання бідності. Затверджена Указом Президента України від 15 серпня 2001 року № 637/2001 // Урядовий кур’єр. — 2001. — № 149. — С. 10-11. 4. Колодко Гж. Глобализация, трансформация, кризис — что дальше? / Гж. Колодко. — М.: Магистр, 2012. — 176 с. 5. Вельфе В. Економічна політика і сучасні кризи в Польщі / В Вельфе // Економіка України. — 2010. — № 4. — С. 30-36. 6. Важкий вибір. Вчені й політики про варіанти інтеграції України. — Київ: ТОВ Друкарня «Бізнеспо- ліграф», 2013. — 96 с. Ю. И. Лернер академик АЭН Украины г. Харьков МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТА УКРАИНЫ Постановка и нерешенные части проблемы. Эко- номическое прогнозирование стало самостоятельным и широко применяемым направлением экономиче- ской науки. Основываясь на изучении закономерно- стей развития различных явлений и процессов, оно выявляет наиболее вероятные или альтернативные пути этого развития и дает базу для выбора и обос- нования экономической политики, соответствующей намечаемым целям и учитывающей выявленные объ- ективные стороны рассматриваемых закономерностей и процессов. В условиях функционирования экономик раз- личных типов принципиально, в большей или мень- шей степени, что план (если таковой имеется) и про- гноз взаимосвязаны и последний представляет тогда собой один из этапов планирования. Области эконо- мики, охватываемые процессом прогнозирования, необычайно широки. К ним относятся демографиче- ские процессы и воспроизводство рабочей силы, про- гноз научно-технического прогресса, прогноз вовле- каемых в общественное производство природных ресурсов, прогноз производства важных видов мате- риальных ресурсов и отраслевые прогнозы, прогноз общественных потребностей, прогноз финансовых взаимоотношений в хозяйстве и соответствующих изменений цен, комплексный прогноз развития народного хозяйства, экономики страны. Последний из перечисленных прогнозов и является предметом анализа в настоящей статье [7; 8]. В условиях разнообразия методик, способов, ме- ханизмов, инструментов и приемов, применяемых в конкретных условиях, разработчики прогнозов все с большей остротой ставят вопрос об их систематиза- ции для выработки общих принципов построения и совершенствования методов прогнозирования. Необ- ходимо обобщение накопленного опыта и заверше- ние создания научного направления, позволяющего обоснованно, оптимально и эффективно выбирать методы и сроки прогнозирования в зависимости от объекта прогноза, от условий и задач данного про- гноза, дающего исследователю методы оценки точно- сти и достоверности получаемых прогнозов. В связи с этим определенный интерес представляет изучение практики и методов прогнозирования в разных стра- нах. Ограниченное до некоторой степени в своих возможностях и целях из-за отсутствия единого народнохозяйственного плана прогнозирование в рыночной экономике имеет, однако, широкую сферу применения на уровне отдельных фирм; оно накопи- ло опыт, заслуживающий внимания. Целью такого изучения является выбор тех приемов и понятий, которые могут быть использованы для получения научно обоснованных экономических прогнозов. Для разработки прогнозов на макроуровне наибольшее распространение получило применение динамических моделей. Необходимой предпосылкой проведения расчетов по таким моделям является ис- следование тенденций научно-технического прогрес- са, выражающихся в изменении качественных пока- зателей: удельной фондоемкости совокупного обще- ственного продукта и национального дохода, удель- ных нормативов фондовооруженности и трудоемко- сти изготовления продукции. Расчеты по динамиче- ским моделям позволяют, с одной стороны, получать основные характеристики будущего развития хозяй- ства страны, с другой стороны, с их помощью можно ЛЕРНЕР Ю. И. 2014/№2 63 произвести оценку соответствующих предпосылок, используемых в моделях экономической действи- тельности. Обычно выделяют три класса методов прогнози- рования: экстраполяция, моделирование и опрос экспертов. Конкретные методики, по которым ведет- ся прогнозирование, формируются путем оптималь- ного сочетания нескольких методов. Примером мо- жет служить система FAME (Прогноз и оценка для управления разработками), на основе которой в США в 1960-х годах ХХ века осуществлялась про- грамма космических исследований «Аполлон». Общая типовая методика прогнозирования со- держит следующие главные этапы исследования: предпрогнозная ориентация, прогностический фон, исходная модель, поисковая модель, нормативная модель, оценка степени достоверности (верифика- ция). Термин «прогнозирование» получил распростра- нение в 1960-х годах ХХ века, но фактически прогно- зирование имеет длительную историю, хотя на про- тяжении веков этот термин не применялся, так как господствовали религиозные, утопические, идеали- стические философско-исторические подходы к по- знанию будущего. С 1960-х годов в условиях научно- технического развития началось уже мировое разви- тие прогнозов. Проблемы прогнозирования разрабатывали В.М. Глушков, А.Н.Ефимов, Н.Н.Некрасов, В.И.Сифаров, Н.П.Федосенко, Д.Белл, Г. Коль, Дж. Брайт, О.Геллер, Т. Гордон, Дж. Моск-Гейл, Дж. Форрест, Б. де Жувенель, Ф. Бааде, Д. Габор, Р. Юнк, Ф. По- лак, Н. Гантуль и др. [6]. Изложение основного материала. Постановка за- дачи по краткосрочному и среднесрочному планиро- ванию показателей Государственного бюджета Укра- ины заключается в том, чтобы произвести кратко- срочное и среднесрочное планирование и прогнози- рование доходов и расходов сводного и государ- ственного бюджетов с учетом налогов и затрат в за- висимости от основных факторов, влияющих на ука- занные доходы и расходы. Поставленная задача является важной для эко- номики страны и объемной по выполнению, поэтому в первом приближении в настоящем исследовании приведены методологические подходы и рекоменда- ции по решению поставленных задач. Часть I. Методологические принципы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования 1. Основные принципы исследования Основные принципы и особенности исследова- ния поставленных задач заключаются в том, что раз- работка научно обоснованных стратегий развития в настоящее время на микро-, мезо- и макроуровне и непрерывное совершенствование процессов стратеги- ческого управления в условиях возрастающей не- определенности и динамичности внешней среды яв- ляется на сегодняшний день одним из самых акту- альных направлений фундаментальных и прикладных исследований, приобретя особую целесообразность в период кризиса и усиливающихся мировых тенден- ций к смене господствующей экономической парадиг- мы [5]. Первой особенностью разработки стратегии в этих условиях является комплексность исследования, т. е. совокупность качественно-логического и коли- чественного анализов, так как, с одной стороны, большинство экономико-математических моделей не могут с большой вероятностью учесть факторы, вли- яющие на развитие (очень много различий в эконо- мическом, социальном и этнокультурном развитии субъектов экономики и самой экономики). Даже ес- ли мы при этом используем очень точную и всеобъ- емлющую методологию моделирования и компью- терную технологию. С другой же стороны, провести объективный качественно-логический анализ разви- тия, не основываясь на количественных исследова- ниях и выявленных таким образом количественных закономерностях (например, с помощью моделиро- вания), практически невозможно. В связи с указанным второй особенностью стра- тегии развития является отход от регламентирован- ной стратегии развития на всех уровнях с разработ- кой нескольких сценариев (вариантов) развития субъектов экономики и выбор из них наилучшего. Третьей особенностью стратегии развития является совершенствование теоретической базы стратегии развития субъектов экономики и самой экономики в целом. Необходимо, кроме того, произвести пере- смотр теоретических подходов к стратегии развития в кризисных и посткризисных ситуациях. Указанное можно выполнить, только применяя в совокупности (без приоритетности) количествен- ные и качественные методы исследования, а также учитывая основные свойства стратегий развития — гибкость, динамичность, неопределенность и адап- тивность систем. 2. Основные сведения о методах количественного исследования Существует значительное число методов количе- ственных исследований в области планирования и прогнозирования основных показателей деятельности субъектов и всей экономики. Исходя из сложившейся в настоящее время ситуации и на основе имеющегося опыта в сфере планирования и прогнозирования, можно для поставленной задачи рекомендовать сле- дующие [1; 2]1. 2.1. Составление многофакторной прогнозирующей модели на основе регрессии между рядами динамики Составление такой модели производится следу- ющим образом [6]: Исследователю даны ряды динамики при следу- ющих условиях (см. табл. 1) n > 100 и 2 < p >7 (n — количество наблюдений; p — количество рядов). Таблица 1 Ряды динамики t Уt Х1t Х2t ... Хpt 1 У1 Х11 Х21 Хp1 2 У2 Х12 Х22 Хp2 3 У3 Х13 Х23 Хp3 n Уn Х1n Х2n Хpn n+1 У1, n+1 Х1, n+1 Х2, n+1 … Хp, n+1 n+2 У1, n+2 Х1, n+2 Х2, n+2 … Хp, n+2 ::: ::: ::: ::: ::: ::: n+5 У1, n+5 Х1, n+5 Х2, n+5 … Хp, n+5 1 В принципе можно использовать для поставленных задач и другие методы и методологии, но указанные здесь методы имеют более законченный в методологическом пла- не вид, поэтому и рекомендуются для использования. ЛЕРНЕР Ю. И. 64 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ В результате применения определенной методи- ки, алгоритма и компьютерной технологии получаем следующие виды квазифункциональных уравнений (моделей) типа 2 ,p p y f x t τ =  = Σ    : а) для 1-й, 2-й,4-й форм связи между перемен- ными1: lgyt=a1[a11lgx1,t-1+a12lgx1,t-2+...+a1klgx1,t- k]+aq[aq1lgxq,t-1+aq2lgxq,t-2+…+aqxqlgxq,t-1] +aq+1lgxq+1,t-1q+1aq+2lgxq,t-1q+2+...aplgxp'', t-1pn+F(x)B; (1) б) для 3-й формы связи между переменными: lgyt=a1[a11x1,t-1+a12x1,t-2+...+a1kx1, t-k] + +aq[aq1xq,t-1+aq2xq,t-2+...+aqxqxq,t-k]…+ +aq+1xq+1,t-1q+1+aq+2xq1t-1q+ +2+...+apxp'',t-1p''+B. (2) В данной задаче приняты следующие четыре формы (варианта) уравнений эволюторной составля- ющей y=f(t): 1) yt= te 1 1a α или еnyt=еna1+α 1t; (3) 2) yt= te : 2 2a α или lnyt=lna2+α 2/t; (4) 3) yt= ta3 +b (5) 4) yt= 4 4a αt или lnyt=lna4+α 4lnt. (6) Кроме своего основного предназначения [опре- деление в период t значения 1 n i i y f x =  = Σ    ] в данном случае можно считать, что коэффициенты a1, a2, a3 и а4 являются эластичностью функции y по аргументу x (при средних неизменных значениях всех других учитываемых x). Если при этом будет подтверждена гипотеза об отсутствии мультиколлинеарности аргу- ментов, то тогда следует считать, что указанные ко- эффициенты являются показателем лаговой (при уче- те единовременных и текущих затрат) элиминиро- ванной эластичности функции по рассматриваемому аргументу [3; 4]. При этом необходимо учесть, что расчеты муль- тиколлинеарности должны проводиться на основе определения оптимального типа выборки, условий ее формирования правил и порядка определения пока- зателей квазифункционального моделирования. При использовании алгоритма составления мно- гофакторной прогнозирующей модели необходимо учитывать следующее [1-5]: 1.Тип выборки должен быть оптимальным (слу- чайная, неслучайная, повторная, бесповторная, сери- альная, рандомизированная и т. д.); 2.Условия формирования этой выборки должны быть предметом проверки нулевых гипотез (репре- зентативность, однородность, мультиколлинеарность и надежность выборки); 3.Должны быть выдержаны следующие условия построения квазифункциональных моделей: •оптимальный способ определения параметров модели (метод наименьших квадратов, метод макси- мума правдоподобия, метод многошагового регресси- онного анализа, метод Брандона и др.); •оптимальная форма связи между зависимыми и независимыми переменными (графический способ, метод интерполяции и экстраполяции, подбор фор- 1 Формы связи для нахождения параметров эволютор- ной составляющей. мы связи, метод стабилизации дисперсии, метод го- москедатичности и др.); •проверка надежности гипотез критерии Стъюдента-Госсета, Неймана, χ 2 и др.; •проверка существенности влияния факторов- аргументов на функцию (большая выборка — метод детерминации или эластичности, малая выборка — факторный анализ); это очень важный момент моде- лирования, и данную проверку надо делать даже при качественном анализе, проводимом с целью выбора факторов для исследования; •проверка аппроксимации модели (метод сред- ней величины аппроксимации, метод адаптации и др.); эта проверка также очень важна при исследова- нии, и указанные критерии должны подтверждаться качественным анализом результатов. Недостатками указанного метода моделирования являются его громоздкость и трудность использова- ния без компьютерных технологий и трудность ис- пользования для качественного анализа; достоин- ствами — точность, достоверность и возможность автоматизации построения модели. 2.2. Составление многофакторной регрессионной модели с учетом фактора времени Составление такой модели производится в сле- дующей последовательности: а) разработка квазифункциональных простран- ственных моделей в зависимости, например, от трех факторов для каждого отдельного, допустим из семи моментов времени;2 разработка этих моделей произ- водится в соответствии с рекомендациями простран- ственного моделирования, приведенными в п. 2.1 настоящего исследования; пример таких моделей приведен в табл. 2; из всех рекомендаций о про- странственном моделировании, приведенных в п. 2.1, следует учитывать, в связи с важностью, в первую очередь проблему оптимизации формы связи между зависимыми и независимыми переменными; эти ре- комендации в более детальном виде приведены в научных публикациях автора настоящего исследова- ния. б) определение аппроксимирующей функции роста всех параметров и коэффициентов модели, для чего может быть использован, например, метод авто- регрессивного моделирования или другой метод вре- менного моделирования: • функции роста коэффициентов регрессии: 2 1 0, 0052 0,0047 0, 4937ta t t= + + ; (7) 2 2 0, 05 0,140 4, 216ta t t= + + ; (8) 3 0, 0925 lg 0, 2175ta t= − ; (9) • функции роста свободного члена: 3,4367 10,52 0,2593 t tb e −= + ; (10) • функции роста для полной детерминации: 1, 2, 3, 3,912 2 1 / 0,68 0,5047 t y y x x x tD r e − −= = + ; (11) 2 Следует стремиться к большому количеству значений временных периодов t; рекомендуется t>10. ЛЕРНЕР Ю. И. 2014/№2 65 Таблица 2 Квазифункциональные модели в различные моменты времени t* 1 2 3, 1 1 1 2 2 2 3 3 3 ( ) ( ) ( ) ( ) x x x t t t t t y a x a x a x b φ = ψ + ψ + + ψ + 2 ** /y x1x2xx3tr 1 1 2 3,1lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 4,1 x - 0,21x3 +0,52 0,68 2 1 2 3,2lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 4, 2 x - 0,19x3 +0,53 0,69 3 1 2 3,3lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 4, 3 x - 0,18x3 +0,55 0,75 4 1 2 3,4lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 4,5 x - 0,18x3 +0,59 0,82 5 1 2 3,5lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 4,6 x - 0,15x3 +0,65 0,88 6 1 2 3,6lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 5, 2 x - 0,14x3 +0,67 0,91 7 1 2 3,7lg x x xy =0,60 lgx1 - 2 5,8 x - 0,13x3 +0,68 0,93 ___________________________ * Коэффициент детерминации. • функции роста для квадратического отклоне- ния: 1, 2, 3,( ), 0,0846(1 0,1024)t y y tφ ψ ψ ψσ = σ = − ; (12) • функции роста для частных детерминаций: / 0,3235lg( 0,5) 0,2794 1y xD t= − + ; (13) 2/ 0,1150lg 0,2037y xD t= + ; (14) / 0,1087lg 0,1832 3y xD t= − + ; (15) в) квазифункциональная многофакторная мо- дель с учетом фактора времени может быть выражена следующим соотношением: txyxy 3211 x/lglg = (0,005 2t -0,193t+0781) lgx1+-0,050 2t +0,140t-4,216/x2+(0,0925lgt - -0,2175)x3+(0,2593 1-t/4367,3−e +0,52); (16) с множественной детерминацией Dy=0,5047 3,912/t-1e− +0,68 и средним квадратическим отклонени- ем σ y=0,0846(1-0,1024) t . Если имеются перспективные планы или дирек- тивные указания о средних размерах факторов 1x , 2x , 3x на ближайший период, то достаточно эти значения подставить в соотношение (16) и получим средний размер функционального признака y на этот период. При этом следует иметь в виду необхо- димость перехода от среднего геометрического к среднему арифметическому (в генеральной совокуп- ности). Если же размеры факторов 1x , 2x , 3x на период t (t>1) не определены, причем известно, что общий характер их изменения на ближайший период сохра- нится таким же, каким он наметился за истекшие периоды, то составляем по определенной методике для факторов прогнозирующие модели: функции ро- ста, авторегрессивные уравнения или формулы, допу- стим, экспоненциального прогнозирования [5]. Если же наметившиеся в предыстории тенден- ции не будут таким же образом проявляться в пер- спективе, то необходимо в результирующее соотно- шение для Y вводить факторы X, учитывающие не- существовавшие в предыстории скачкообразные из- менения величины Y; кроме того, и здесь, и во всех других случаях более объективно в качестве и зави- симой, и независимых переменных принимать отно- сительные значения показателей с учетом принципа лаговой элиминированной эластичности переменных. Вообще говоря, при выборе переменных основой является логический, качественный, эвристический анализ, хотя «детерминистский» и факторный коли- чественные анализы также помогают в этом, но ос- новой все же являются качественные методы анализа и качественный учет величины упреждения при про- гнозировании. 2.3. Составление прогноза на основе анализа со- отношений между переменными Экономика — это наука, в подавляющей степени случаев занимающаяся сложными отношениями между переменными и параметрами, которые выра- жают эти отношения. Одни из этих переменных за- висимы от других (функция), другие — не зависимы (аргументы). При этом необходимо подчеркнуть, что определенное каким-либо статистическим способом прямолинейное или криволинейное отношение зави- симости между ними не дает еще оснований для по- лучения оценки всех пределов фактически наблюда- емых значений независимых переменных, и особенно эта проблема стоит как раз во временном моделиро- вании. Всякая попытка производить оценки путем экстраполяции не будет основана на статистических данных. В том случае, когда рассматриваемая формула имеет хорошую логическую основу, экстраполяция может дать результат, который можно логически предположить, но его убедительность будет основана уже на логической, а не статистической основе. Ста- тистический же анализ может указать только на то, что имеется зависимость в пределах диапазона наблюдений, используемых для этого анализа, и только в пределах определенного доверительного ин- тервала → I ← с определенной надежностью β [1]: I=min{I} ÷ :max{I};min{I} = x - ttβ βσ и max{I}= x + tβ βσ ; здесь x — среднее арифметическое значение x; xσ — среднеквадратическое значение x; βt .— протабу- лированное в зависимости от β (вероятность) пара- метра — критерия Стъюдента-Госсета. Прибегнем к возможности использования I при решении поставленных здесь задач и укажем, что одним из параметров, получивших значительное рас- пространение в макроэкономическом временном мо- делировании, является эластичность функции (Эy) по рассматриваемым аргументам xi (i= n,1 ). В самом общем виде эту функцию принято представлять в таком виде: ЛЕРНЕР Ю. И. 66 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ 31 2 1 1 1 1 ... n i n a a aa a n ii y kx x x x k x = = = Π (17) или 1 1 2 2 3 3 1 log log log log log ... log log log n n n i i i y k x x x x k x = = + + + + + = + α α α α αΣ . (18) В этих соотношениях iα — эластичность функ- ции y по аргументу ix , которая указывает, на сколь- ко% изменится (и в какую сторону) величина функ- ции y при изменении аргумента ix на 1% (при усло- вии, что все остальные аргументы останутся на сред- нем неизменном уровне); это соотношение может быть использовано для прогнозирования величины y в пределах доверительного интервала y — I или даже вне его, если это объяснимо логически. При этом следует отметить, что применяемые в макроэкономи- ке степенные соотношения переменных (17) и (18) могут быть изменены на другой вид, преобразующий функцию для каждого аргумента, исходя из количе- ственного анализа этих преобразующих функций и переменных с помощью определенной методики. Кроме того, следует указать, что одной из перемен- ных может быть время, поэтому эта методология успешно применяется в макроэкономическом вре- менном моделировании (с соблюдением всех требо- ваний, указанных выше, в том числе требований принципа лаговой элиминированной эластичности и принципа оптимизации формы связи между пере- менными). Приведем пример использования зависимости типа (18), где все ix̂ — есть логарифмы ix для прямолинейной зависи- мости: 1x̂ = -2,24617 — 0,20136 2x̂ + 1,09842 3x̂ + +0,04026 4x̂ , (19) где 1x̂ = log y1, где у1 — спрашиваемое количество свинины; 2x̂ = log y2, где у2 — цена на свинину; 3x̂ = log y3, где y3 — имеющийся у покупателя в распоряжении доход; 4x̂ = x4 — время. Пропотенцируем модель (19) и получим, что 4 4 0,040262,24617 0,20136 1,09842 1 2 3 0,20136 1,09842 2 3 10 10 0,005673 1,0971 x x y y y y y − − − = ⋅ ⋅ ⋅ = = ⋅ ⋅ ⋅ . (20) Показатель степени переменной y2 (цены) явля- ется рассчитанной эластичностью от цены (если цена на свинину при прочих равных условиях поднимется на 1%, то спрос на свинину упадет на 0,2%), показатель степени переменной y3 (дохода) является эластичностью от дохода (если при прочих равных условиях доход увеличится на 1%, то мы должны ожидать повышения спроса на свинину по- чти на 1,1%). Член 1,0971х4 показывает тенденцию изменения спроса на свинину: спрос на свинину ежегодно повышается на 0,0971, или на почти 10%. Указанные выводы можно сделать при условии надежности всех анализируемых параметров и отсут- ствии мультиколлинеарности между независимыми переменными. Указанный метод прогнозирования при условии всех проверок и решения всех необходимых вопросов моделирования может быть с успехом использован для прогнозирования (с определенной надежностью) в пределах доверительного интервала (и даже вне его пределов, если это оправдывается логически). 3. Некоторые положения квазифункционального моделирования Основными постулатами при квазифункцио- нальном моделировании, как указывалось выше, яв- ляются необходимость оптимизации формы связи между переменными и учет неопределенности базы исходной информации. 3.1. Оптимизация формы связи между перемен- ными Одним из самых главных вопросов при количе- ственном прогнозировании является выбор самой лучшей (оптимальной) формы связи между зависи- мой и независимыми переменными. Основываясь на этом выборе, представляется возможным отыскать логически ту форму множественных связей, которая существует между переменными в действительности. Одним из самых надежных способов количественно- го осмысления такой связи является метод преобра- зующих функций, основанный на измерении ге- москедатичности и стабилизации дисперсии [1-3]. В табл. 3 приведены определенные возможные виды преобразующих функций и корректирующие коэффициенты, вводимые в модель при использова- нии метода преобразующих функций (которые явля- ются «порождением» различных видов средних, «со- провождающих» использование этого метода). Метод преобразующих функций наиболее эффективно мо- жет быть применен при использовании компьютер- ных технологий. В табл. 2 приняты следующие условные обозначения: )( xaq — среднее значение пре- образованной переменной; )(xa q — величина преоб- разованной переменной при среднем значении дей- ствительной переменной. Приведем в качестве примера вид одной из ква- зифункциональных моделей, разработанных с помо- щью преобразующих функций и имеющих «положи- тельные» параметры (надежность, аппроксимацию, эластичность и др.)*: 3=0,2362 0,52605 1,6671 10,8010 6,8033 0,0060 0,01742 0,1468 4,6648 2,6157 0,0327 e m f e + + + + + + − + . (21) 3.2. Учет неопределенностей и рисков Существует множество рекомендаций (объек- тивных и необъективных) учета рисков. Учет рисков, точнее неопределенностей, при прогнозировании необходим, так как без этого величина прогнозируе- мого показателя не может быть определена объек- тивно. В соответствии с комплексным методом учета рисков и неопределенностей при прогнозировании показателей бюджета Украины рекомендуется учиты- вать следующее [1]: ______________________________ * Указание на условные обозначения переменных в данном случае не обязательно. ЛЕРНЕР Ю. И. 2014/№2 67 Таблица 3 Преобразующие функции и корректирующие коэффициенты Н о м е р а п р е о б р а зу ю - щ и х ф у н к ц и й Типы преобразующих функций Формулы для определения величины корректирующих коэффициентов без корректирую- щего коэффициен- та q(x1) с корректирующим коэффициентом первый вариант второй вариант первый вариант ( , )Kq xΔ α второй вариант ( , )Kq x α 1 1 x +α 1 ( , )x Kq x+ −α Δ α 1 ( , ) x Kq x + α Δ α 1 ( , ) x q x +α α 2 x + α ( , )x Kq x+ −α Δ α ( , ) x Kq x +α α 1 ( ( , ) x q x + −α α 2( ) [ ( , )]x q x+ −α α 2 ( ) [ ( , )] x q x +α α 3 xeα xeα + ( , )Kq xΔ α ( , ) xe Kq x α α ( , ) ( , )q x q x−α α ( , ) ( , ) q x q x α α 4 0,25ln{1 [ ] } 2( x x + + Δ α - 0,25ln{1 [ ] } 2( x x + + Δ α ( , )Kq x⋅ α - ( , ) ( , ) q x q x α α 5 )ln( α+x ln[ ( , )]x Kq x+ −α Δ α ln ( , ) x Kq x  +     α α ( , )( ) q xx e+ αα ( , ) ( ) q x x e + α α 6 ln 1 x  + − +  α β β - [ ln 1 x  + − +  α β β ] ( , )Kq x⋅ α - ( , ) ( , ) q x q x α α 1.Статистическая неопределенность и порожда- емые ею систематические риски ликвидируются пу- тем учета причин, их вызывающих, точнее, путем введения в модель факторов, способствующих учету одномоментных значительных и резких, скачкооб- разных изменений ситуации в перспективе на осно- вании сравнения этих изменений с развивавшейся ситуацией в ретроспективе (иногда с помощью пока- зателей затрат). 2. Априорная неопределенность и порождаемый ею комплекс случайных рисков учитывается путем определения величин доверительных интервалов функции Y квазифункциональной модели ),...,( 21 nxxxy ϕ= на основе параметров распреде- ления аргументов этой модели следующим образом: • математическое ожидание функции: nxxxy mmmm ,...,( 21 ϕ= ); (22) • среднеквадратическое отклонение функции: 2 2 1 1 2 i n n y x ij xi xj i ii i im m m d d d z dx dx dx= =       = + ⋅             φ φ φσ σ σ σ ; (23) • поправка на нелинейность функции: П= 222 2 2 2 2 1 1 0,5 n n xi xi xj i i i ji m m d d dx dxdx= =    +          φ φσ σ σ . (24) 4. Выводы (по части I исследования) При прогнозировании макроэкономических по- казателей необходимо придерживаться следующих правил: 1. Прогнозирование макроэкономических пока- зателей производится на основе качественных и ко- личественных исследований. 2. Качественные исследования зависят от ква- лификации исследователя. 3. Количественные исследования зависят от полноты, объективности, объемности, эффективно- сти и правильности исследования с точки зрения применения при этом математического прикладного аппарата и других экономических инструментов. 4. Как правило, при использовании математиче- ского аппарата необходимо применение компьютер- ных технологий. 5. Усложняющие процедуры не всегда приводят к повышению точности и объективности результатов. 6. Проверкой объективности такого комплексно- го исследования является логический качественный анализ результатов. Часть II. Некоторые материалы по прогнозированию бюджета Украины 1. Основные положения и постановка задачи Для проведения работ, связанных с прогнозиро- ванием показателей бюджета Украины, были получе- ны от Государственной учебно-научной организации «Академия финансового управления» материалы, свя- занные с проведением работ в этом направлении. Рассмотрев указанные материалы, представилось возможным разработать методологический подход и высказать свои рекомендации по краткосрочному и среднесрочному планированию и прогнозированию показателей Государственного бюджета Украины. Этот подход и эти рекомендации приведены выше в тексте статьи, здесь же приведены указанные матери- ЛЕРНЕР Ю. И. 68 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ алы, которые дали толчок к разработке данного ме- тодологического подхода. Полученные материалы предваряет следующая постановка задачи: 1. Требуется осуществить прогнозирование до- ходов сводного и государственного бюджета в разрезе основных бюджетообразующих налогов с учетом ос- новных факторов развития украинской экономики в 2014 г.; 2. Требуется осуществить прогнозирование рас- ходов сводного и государственного бюджета в разрезе основных расходов, дефицита бюджета и объема гос- ударственного долга в 2014 г. 2. Прогноз доходов Государственного бюджета Украины на 2014 г. Согласно консенсус-прогнозу «Украина: пер- спективы развития» Министерства экономического развития и торговли Украины по состоянию на ав- густ 2013 г. среди внешних рисков, которые могут по- влиять на экономику Украины и формирование госу- дарственного бюджета, самую высокую интегральную оценку имеют: - дефицит внешнего финансирования и сужения возможностей доступа к международным рынкам капитала; - сворачивание иностранными компаниями ин- вестиционных планов либо перенесение сроков их реализации на будущий период; - ухудшение внешнеэкономической конъюнкту- ры; - очередное падение цен на мировых сырьевых рынках; - усиление долгового кризиса в Еврозоне. Среди внутренних рисков можно определить: - значительный рост дефицита государственного бюджета и кассовых разрывов в Пенсионном фонде, других фондах государственного социального страхо- вания и НАК «Нефтегаз Украины»; - усиление девальвационных тенденций на ва- лютном рынке; - сохранение низкой кредитной активности коммерческих банков. Для проведения прогнозирования могут быть использованы статистические материалы государ- ственной службы статистики Украины, аналитиче- ские и прогнозные показатели (табл. 4), приведенные в таких документах: - основные прогнозные макропоказатели эконо- мического и социального развития Украины на 2014 г., содержащиеся в проекте Постановления Вер- ховной Рады Украины от 10 апреля 2013 г. №2769; - основные прогнозные макропоказатели эконо- мического и социального развития Украины на 2013 г., одобренные Постановлением КМУ «Об одоб- рении основных прогнозных макропоказателей эко- Таблица 4 Основные макроэкономические показатели Украины в 2005 - 2014 гг. Показатель Факт Ожи- да- ние Прог- ноз 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Валовой внутренний продукт (млрд грн ) 441,5 544,2 720,7 948,1 913,3 1082,6 1302,1 1408,9 Основные направления бюд- жетной политики на 2014 г. 1694,8 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (1 сцена- рий) 1576,0 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (2 сцена- рий) 1530,0 Консенсус — прогноз Минэко- номразвития (август 2013) 1485,1 1622,8 Прогноз Международного ва- лютного фонда 1427,9 1485,9 Реальный прирост ВВП (в% к предыдущему году) 2,7 7,3 7,9 2,3 -14,8 4,1 5,2 0,2 Основные направления бюд- жетной политики на 2014 г. 3 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (1 сцена- рий) 3 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (2 сценарий) 2,5 Консенсус — прогноз Минэко- номразвития (август 2013) 0,1 2,3 Прогноз Международного ва- лютного фонда 0,4 1,5 Индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдуще- го года) 110,3 111,6 116,6 122,3 112,3 109,1 104,6 99,8 Основные направления бюд- жетной политики на 2014 г. 108,3 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №112 (1 сценарий) 104,8 ЛЕРНЕР Ю. И. 2014/№2 69 Окончание табл. 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (2 сцена- рий) 106,1 Консенсус — прогноз Минэко- номразвития (август 2013) 101,8 105,1 Прогноз Международного ва- лютного фонда 100,75 102,26 Индекс цен производителей (декабрь к декабрю предыдуще- го года) 109,5 114,1 123,3 123,0 114,3 118,7 114,2 100,3 Основные направления бюд- жетной политики на 2014 г. 108,6 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (1 сцена- рий) 105,5 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (2 сцена- рий) 106,3 Консенсус — прогноз Минэко- номразвития (август 2013) 103,8 107,4 Уровень безработицы (%). 7,2 6,8 6,4 6,4 8,8 8,1 7,9 7,5 Основные направления бюд- жетной политики на 2014 г. 7,1-7,4 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (1 сцена- рий) 7,4-7,7 Постановление КМУ от 28 но- ября 2012 г. №1125 (2 сцена- рий) 7,4-7,7 Прогноз международного ва- лютного фонда 8,02 8,016 номического и социального развития Украины на 2013 г. и внесение изменений в Постановление Ка- бинета Министров Украины от 31 августа 2011 г. №907» от 28 ноября 2012 г. №1125; - индикативные прогнозные показатели Госу- дарственного бюджета Украины на 2013 и 2014 гг., одобренные Постановлением КМУ «Об одобрении прогноза Государственного бюджета Украины на 2013 и 2014 годы» от 5 апреля 2012 г. №318; - консенсус-прогноз «Украина: перспективы развития» издания Министерства экономического развития и торговли Украины, которое готовится Департаментом макроэкономического прогнозирова- ния (Электронный ресурс — режим доступа http//www.me.gov.ua); - прогнозные показатели Международного ва- лютного фонда (Электронный ресурс — режим досту- па http//www.imf.org). На основании приведенных данных в табл. 4 сделано предположение об объемах основных макро- экономических показателей Украины на 2014 г.: - валовой внутренний продукт номинальный — 1600 млрд грн; - индекс потребительских цен (декабрь к декаб- рю предыдущего года) — 105%; - индекс цен производителей (декабрь к декабрю предыдущего года) — 108%; - уровень безработицы, определенный по мето- дологии Международной организации труда — 7,4- 7,8%. Прогнозирование показателей доходов государ- ственного бюджета осуществлено на основании ком- плексного подхода применения трендового метода (экспоненциального сглаживания), структурного и эконометрического (с учетом факторов времени) ме- тодов прогнозирования в квартальном разрезе с ис- пользованием отчетов ГКСУ (последний по состоя- нию на 01.10.2013 г.). На основе вышеупомянутых методов рассчитан прогноз доходов Государственного бюджета Украины на 2014 г. в разрезе основных бюджетообразующих налогов (табл. 5). Таблица 5 Прогноз доходов Государственного бюджета на 2014 г. основных бюджетообразующих налогов, млрд грн Показатели 2014 г. прогноз постановление КМУ от 5 апреля 2012 г. №318 2014 г. консенсус — прогноз АФУ Доходы ГБУ всего 396,9 394 Налоговые поступ- ления 341,8 326 Из них: налог на доходы физических лиц 10,2 10 налог на прибыль предприятий 64,7 60 налог на добавлен- ную стоимость 174,2 166 акцизный налог 47,8 45 Неналоговые по- ступления 53,5 65 Другие доходы 1,6 3 Прогноз ГННУ «Академия финансового управ- ления» приближен к официальному прогнозу соглас- но Постановлению КМУ от 5 апреля 2012 г. №318 (рис. 1), однако отклоняется в пределах статистиче- ской погрешности (менее 5%). Во время прогнозиро- вания использовался пессимистический сценарий развития экономики Украины в 2014 г. ЛЕРНЕР Ю. И. 70 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ Рис. 1. Прогноз доходов ГБУ на 2014 г., млрд грн 3. Прогноз расходов и размера дефицита Государ- ственного бюджета Украины в 2014 г. Основными статьями расходов Государственного бюджета Украины являются расходы на общегосудар- ственные функции, общественный порядок, безопас- ность и судебную власть, экономическую деятель- ность, образование, социальную защиту и социальное обеспечение, межбюджетные трансферты (табл. 6). Таблица 6 Структура расходов Государственного бюджета Украины,% ВВП Показатели 2011 2012 2013 Общегосударственные функ- ции 11,99 11,12 12,99 Общественный порядок, без- опасность, судебная власть 9,72 9,22 9,43 Экономическая деятельность 13,43 12,48 12,14 Образование 8,17 7,64 7,70 Социальная защита и соци- альное обеспечение 19,05 19,02 20,55 Межбюджетные трансферты 28,45 31,45 27,38 Другие расходы ГБУ 9,18 9,06 9,81 Расходы ГБУ (всего) 100 100 100 Используя данные показателей расходов госу- дарственного бюджета в квартальном разрезе, полу- чаем оценку расходов на 2014 г. (табл. 7). Таблица 7 Прогноз объема расходов Государственного бюджета Украины, млрд грн Показатели 2014 Общегосударственные функции 55,2 Общественный порядок, безопасность, судебная власть 42,5 Экономическая деятельность 56,4 Образование 35,1 Социальная защита и социальное обеспечение 89,5 Межбюджетные трансферты 130,7 Другие расходы ГБУ 42,7 Расходы ГБУ — всего 452,1 Дефицит Государственного бюджета Украины может составить 3,6% при прогнозном ВВП объемом 1600 млрд грн. Список использованных источников 1. Лернер Ю. И. Проблемы принятия экономи- ческих решений в современных условиях: моногра- фия / Ю. И. Лернер. — Харьков: Изд-во «Торсинг», 2003. — 324 с. 2. Лернер Ю. И. Финансы предприятий: учеб. пособие / Ю.И. Лернер. — Харьков: Изд-во «Кон- сульт», 2007. — 317 с. 3. Лернер Ю. И. Бизнес-планирование пред- принимательской деятельности в условиях неопреде- ленности и рисков: монография / Ю. И. Лернер. — Харьков: Изд-во «Фактор», 2006. — 487 с. 4. Лернер Ю. И. Экономические инструменты производственной деятельности в условиях неопреде- ленности и рисков: монография / Ю. И. Лернер. — Харьков: Изд-во НТУ «ХПИ», 2008. — 594 с. 5. Лернер Ю. И. Выбор оптимальных решений в условиях неопределенности и кризисных ситуаций: монография / Ю. И. Лернер, В. А. Мищенко, А. Н. Гаврись. — Харьков: Изд-во «Типография Мадрид», 2013. — Т. 1,2. — 1300 с. 6. Добров Г. М. Прогнозирование науки и тех- ники / Г.М. Добров. — М., 1969. 7. Лисичкин В. А. Отраслевое научно- техническое прогнозирование / В.А. Лисичкин. — М., 1971. 8. Зыков Ю. А. Экономическое прогнозирова- ние научно-технического процесса / Ю.А. Зыков. — М., 1975. 9. Научное предвидение и экономическое про- гнозирование: Библиографический указатель. — Вып. 1-6, 1967-1974. 10 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 общий объем доходов 394 326 166 60 налоговые поступления налог на дохо- ды физических лиц налог на добавлен- ную стоимость акцизный сбор неналого- вые поступ- ленияия 396,9 341,8 10,2 64,7 174,2 47,8 53,5 налог на доходы пре- дприятий Макет_2-2014_Part62 Макет_2-2014_Part63 Макет_2-2014_Part64 Макет_2-2014_Part65 Макет_2-2014_Part66 Макет_2-2014_Part67 Макет_2-2014_Part68 Макет_2-2014_Part69 Макет_2-2014_Part70

Ähnliche Einträge