18 января 2009
5741

В.Г.Напреенко, Е.П.Смирнов: Можно ли верить финансовым прогнозам?

В.Г.Напреенко, Е.П.Смирнов: Можно ли верить финансовым прогнозам?
Нестабильность в мировой экономике в условиях глобализации и, в частности, развивающийся финансовый кризис предъявляют самые высокие требования к инструментарию, предназначенному для прогнозирования ситуации на мировых рынках и для анализа последствий управленческих решений, принимаемых в ответ на изменение внешней среды.

Озабоченность низким качеством макроэкономического прогнозирования высказывалась рядом федеральных органов государственной власти. Остроту вопроса можно почувствовать хотя бы по заголовку публикации `Макропрогнозирование на кофейной гуще` в `Парламентской газете`.

Слабость традиционной технологии макроэкономических прогнозов проявляется и на уровне мировой экономики, и на уровне отдельных государств, и на уровне отраслей, корпораций, отдельных производств. Неустойчивость фондового рынка, неожиданности с ценами на нефть и курсами доллара, банкротство банков и предприятий, считавшихся вполне надежными – все это и многое другое – говорит о том, что технология макроэкономических прогнозов нуждается в серьезном совершенствовании.

Остановимся на двух принципиальных методологическом и методическом моментах разного уровня, имеющих непосредственное отношение к проблеме качества макроэкономических прогнозов.

Если подходить к проблеме макроэкономического прогнозирования не с позиции ученого экономиста и экономической науки, как это обычно делается, а с позиции управленца, то задача прогнозирования как таковая не является вполне корректной, т.к. она предполагает, что мы знаем по каким законам развивается хозяйство страны и можем в соответствии с этим знанием произвести необходимые вычисления и предсказать его состояние в будущем. Однако такой подход не учитывает, что участниками экономических отношений являются активные, рефлексивные и целеполагающие субъекты, в результате чего развитие экономики имеет нестационарный характер. Таким образом, применение традиционных методов макроэкономического прогнозирования, основанных на экономико-математических методах, может быть корректно только на достаточно коротком временном интервале, на котором поведение экономики носит квазистационарный характер. Большие погрешности в макроэкономическом прогнозировании, которые имеют место в последнее время, в значительной степени связаны с нестационарными явлениями в мировой экономике, поэтому претензии к качеству традиционного макроэкономического прогнозирования и финансовым ведомствам, видимо, справедливы лишь в той методической части, о которой будет сказано позже.

Ключевая проблема, как представляется, состоит в том, что макроэкономическое прогнозирование и бюджетное планирование строится на слабом фундаменте экономических схем и технологий, недостаточно увязанных с реальностью. В связи с этим вспоминается высказывание автора теории постиндустриального общества Гэлбрайта, который в своей книге `Экономические теории и цели общества` заметил, что экономисты в капиталистическом обществе выполняют ту же роль, что секретари парткомов в Советском Союзе. Вместо коммунистической идеологии у нас теперь господствует экономическая идеология, и как следствие, не может быть высококачественных макроэкономических прогнозов, если они строятся без учета границ применимости экономической теории и без одновременной тщательной проработки стратегии развития страны. Главные же разработчики стратегии – традиционно экономисты, в результате мы нее можем вырваться из замкнутого круга.

Аналогичную ситуацию господства оторванных от реальности экономических схем можно видеть и за рубежом. Мало кто сознает, что никакая экономическая теория не может в полной мере охватить сложное взаимодействие тысяч и тысяч факторов, действующих в реальной экономике. А когда такое осознание приходит, то слышишь: `Задача настолько сложна, что ее надо упростить и свести к одной из известных схем`. Результат можно видеть на примере нарастающего кризиса мировой финансовой системы.

Вторая принципиальная проблема повышения качества макроэкономического прогнозирования имеет методический характер.

Для анализа и обоснования ответственных экономических решений широко используются математические модели.

К сожалению, моделирование реальной экономики нередко ставит такие задачи, которые традиционная математика не решает или решает с трудом.

Примерами этих сложных задач являются:

• Неоднозначные задачи (например, достижение определенного роста ВВП – неоднозначная задача, поскольку один и тот же рост ВВП можно достичь разными способами)

• Задачи консилиума, когда надо приближенно выполнить большое число условий, точные выражения которых противоречат одно другому (например, если требуется согласовать мнения разных школ экономистов)

• Другие задачи с избыточными условиями

• Задачи интервальных расчетов, когда мы имеем дело не с точными числами, а с интервалами от… до… (здесь особую сложность представляют такие нелинейные задачи, в которых границы результирующих интервалов не являются простыми комбинациями верхних и нижних границ исходных интервалов)

• Задачи, в которых не вполне ясна иерархия причин и следствий, а также задачи, в которых отсутствует четкое деление показателей на входные и выходные

• Другие задачи с неполными условиями

• Нелинейные и несводимые к линейным задачи статистической регрессии

• Задачи, которые имеют слишком сложное математическое описание (например – совокупности логических условий, смешанные с неупорядоченными наборами линейных и нелинейных уравнений и неравенств)

• Задачи, для которых неизвестен алгоритм решения

Для решения указанных сложных задач сформирована специальная математическая технология, получившая название технологии Н-моделей, и успешно опробованная в рамках нескольких проектов Минобороны РФ, при разработке моделей промышленности Москвы, моделей социально-экономической ситуации ряда областей России, экспериментальных версий моделей экономики Республики Болгария и Республики Казахстан, и др. Н-модели оказались особенно эффективны при решении прогностических задач.

Технология Н-моделей – оригинальная отечественная разработка, относяшаяся к области программирования в ограничениях (constraint programming). С начала 90-х годов ХХ века программирование в ограничениях активно развивается в мире в качестве одного из наиболее перс¬пек¬тив¬ных направлений прикладной математики.

По сравнению с традиционными методами, Н-модели обладает следующими ключевыми преимуществами:

• Отыскиваются все совместимые с условиями задачи решения (тем самым исключена опасность упустить из виду какое-либо решение)

• Легко определяются области взаимоприемлемых компромиссов противоречивых интересов различных участников экономического процесса. (Например, монополии заинтересованы в росте своих тарифов, другие участники рынка – в их снижении, а взаимоприемлемый компромисс интересов определяет сложную по форме область тарифов, которую обычными способами описать затруднительно. Этот компромисс учитывает тарифы, потребности в прибыли для поддержания и развития производства и многие другие факторы).

• Отсутствует необходимость искать алгоритм расчета и задавать иерархию причин и следствий (традиционные методы требуют создавать алгоритм с жестко заданной иерархией причин и следствий).

• Возможно решение неоднозначных задач (результат представляется в виде интервалов, охватывающих все решения задачи).

• Допустимо любое количество факторов и любые типы зависимостей и переменных (например – смеси целочисленных и действительных переменных).

• Возможно рассмотрение переопределенных (с избыточными условиями) и недоопределенных (с неполными условиями) задач, недоступная традиционным методам.

• Обеспечена автоматическая увязка друг с другом всех рассматриваемых факторов. (При традиционном подходе требуется все процессы увязать иерархическими формулами, чтобы иметь возможность, изменив одну переменную, получить общее изменение. Эта иерархия формул, чаще всего искусственная, порождает трудности и ошибки: например, бывает сложно увязать факторы, которые взаимодействуют друг с другом опосредовано через цепь других факторов).

• Допустимо задавать желаемые значения любых рассматриваемых показателей и находить условия, необходимые для достижения этих значений.

• Легко контролировать прогнозный риск, выявлять и устранять причины чрезмерной недоопределенности.

• Объективно оценивается качества информации, используемой в расчетах.

• Обеспечено автоматическое уточнение расчетов при поступлении дополнительных данных.

• Достигается высокая эффективность и быстродействие.

• Максимальный учет потребностей Лиц, Принимающих Решения (максимум удобств исследования задачи, простота внесения в расчет дополнительных требований и ограничений и др.)

Одним из важных приложений Н-моделей является разработка финансовых планов банковской и производственной деятельности в условиях неполных и противоречивых исходных данных, описывающих макроэкономическую ситуацию. Модель позволяет шаг за шагом уточнять область плановых решений, учитывая все новые желаемые условия. В итоге мы либо получаем вариант плана, отвечающий всем введенным условиям, либо обнаружим, что такого варианта не существует. В качестве примера, на графиках рис.1 показано пошаговое сужение области плановых решений, полученных для одного из производственных предприятий России (каждому новому уточнению на графиках отвечает более узкая и более густо окрашенная область решений).

Технология Н-моделей хорошо работает даже в тех случаях, когда реализация плана влияет на используемый при планировании макроэкономический прогноз.

С помощью Н-моделей легко решаются многофакторные задачи, в том числе - плохо формализуемые. Например, учет большого числа факторов, влияющих на нефтяные цены, приводит к прогнозу рис.2.

 

В целом, Н-модели обеспечивают качественный скачок в технологии моделирования и существенным образом расширяют спектр решаемых задач. Возможным становится и решение таких сложных задач, с которыми `не справляется` традиционная экономическая теория.

 

www.viperson.ru

18.01.2009

Фотографии

Рейтинг всех персональных страниц

Избранные публикации

Как стать нашим автором?
Прислать нам свою биографию или статью

Присылайте нам любой материал и, если он не содержит сведений запрещенных к публикации
в СМИ законом и соответствует политике нашего портала, он будет опубликован