Общая характеристика прогнозно-аналитической информации
Различают следующие основные источники прогнозно-аналитической информации:
1. статистическая, бухгалтерская и другие формы отчетности;
2. система норм и нормативов, коэффициентов эффективности, соотношений, пропорций {нормативно-справочная база);
3. накопленный опыт, основанный на знании закономерностей протекания и развития исследуемых явлений, процессов, событий {база знаний);
4. моделирование прогнозируемых объектов применительно к ожидаемым или намечаемым условиям.
Проблема повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от их информационной обеспеченности.
Основные требования к используемой информационной базеследующие:
5. достоверность количественных характеристик показателей;
6. достаточность и комплексность предоставляемой информации, подразумевающая, в первую очередь, достаточно полные характеристики основных сфер экономики, а также негативных и позитивных процессов, происходящих в стране в целом, ее регионах и отраслях;
7. системность предоставляемой информации, предполагающая возможность взаимной увязки показателей различных информационных блоков и уровней между собой;
8. сопоставимость, т.е. непротиворечивость количественных характеристик различных показателей между собой.
Прогнозно-аналитические расчеты проводятся на основании статистической информации, т.е. информации, получаемой от регионов, отраслей и организаций. Используется информация, характеризующая экономическую конъюнктуру мирового хозяйства, других стран в целом, их регионов и отраслей. Часть информации формируется из результатов опросов населения и предпринимателей, экспертной .информации, информации, получаемой от специалистов в той или иной области знаний.
Рассмотрим проблему качества статистических данных. К факторам, определяющим качество статистических данных,относятся:
• изменения, обусловленные переходом от методов сплошного наблюдения к методам выборочного обследования;
• неотлаженность первичного учета в связи с внедрением новых форм статистической отчетности и бухгалтерского учета;
• методологические вопросы расчета агрегированных показателей;
• несоответствие статистического показателя экономической категории.
Проблема качества статистических показателей связана, в первую очередь, со сбором статистических данных. В условиях многократного увеличения числа экономических единиц и изменения структуры собственности стал невозможен сплошной учет экономической деятельности. У производителей возникла объективная заинтересованность в занижении своих результатов с целью уменьшения налогооблагаемой базы. Как известно, из-за невозможности обработки всей имеющейся информации о СЭС проводятся выборочные обследования по различным интересующим исследователя направлениям.
Выборочное обследование для российской статистики неново. Оно проводилось и в советское время для изучения новых явлений в экономике. Например, в 1958 г. были проведены обследования новых форм кооперирования и специализации в промышленности, в 1958—1961 гг. — механизации и автоматизации производственных процессов, модернизации оборудования, внедрения в промышленность новых технологических процессов и усовершенствований.
Существенное отличие выборочных обследований, проводившихся в советское время, заключается в том, что это были разовые мероприятия, причем генеральные совокупности были хорошо определены. В современных же условиях методы несплошного статистического наблюдения стали основными, а изучаемые совокупности возросли во много раз, точно так же, как и вариация внутри каждой из них.
Первичными источниками для составления агрегированных статистических показателей служат данные бухгалтерского учета и статистической отчетности. Повышение достоверности конечных оценок возможно при обеспечении сквозного характера расчетов от первичных данных до итоговых показателей. Поскольку официальная статистика РФ переходит на единую систему национальных счетов (СНС), то необходимо согласование показателей бухгалтерского учета, статистической отчетности и СНС.
В российской практике отсутствие обязательных стандартов приводит к тому, что часть предприятий показывает в отчетности всю отгруженную продукцию, другая часть — только оплаченную. В условиях всеобщего кризиса неплатежей это означает неточность расчета агрегированного показателя «выпуск товаров и услуг». Аналогичная ситуация для показателя «оплата труда», в котором должны отражаться как начисленные, так и фактически выплаченные суммы.
Особого внимания заслуживает вопрос оценки активов, которые в бухгалтерском учете оцениваются по первоначальной стоимости, а в СНС — по восстановительной. Оценка по восстановительной стоимости важна прежде всего для основных фондов, поскольку большая их часть приобреталась предприятиями десятки лет назад, а за годы реформ резкие скачки цен свели первоначальные цены практически к нулю.
Существенным источником ошибок статистических данных служит недоучет объемов теневой экономики. Расчет показателей по теневой экономике является в настоящее время достаточно условным. Поскольку прямые обследования по выявлению утаиваемых товарных и денежных потоков невозможны, то для расчета их объемов используются различные методы досчета. Досчеты проводятся не только официальными статистическими органами, но и другими организациями. Расчеты первых и вторых иногда существенно различаются, что говорит о невысокой надежности оценок объемов теневой экономики при их значительной роли в экономике.
Вся информация делится на эндогенную и экзогенную. Ту информацию, которая формируется внутри национальной экономики и зависит от эффективности функционирования хозяйствующих субъектов, называют эндогенной, т.е. информацией внутреннего происхождения. А информацию, которая не зависит от характера функционирования национальной экономики, — экзогенной, т.е. внешнего происхождения. В этом случае для национальной экономики все показатели ее развития, в том числе и отдельных хозяйствующих субъектов, являются эндогенными, а такие, как курс доллара, цены на нефть на мировом рынке, устанавливаемые странами-членами ОПЕК, погода (засуха, умеренная или дождливая), являются экзогенными.
Экзогенные переменные подразделяются на заданные переменные и переменные социально-экономической политики.
Примеры заданных переменных: объем мировой торговли, численность населения страны, мировые цены на сырьевые ресурсы и товары экспортируемые страной. Другими словами, заданные переменные — это переменные, значение которых не зависит (или очень слабо зависит) от экономической политики государственных органов данной страны.
Примеры переменных социально-экономической политики государства: государственные расходы, учетная ставка Центробанка, ставки налогов, таможенные пошлины (т.е. инструментальные показатели).
В случае моделирования экономических процессов эндогенность и экзогенность показателей приобретают несколько иной оттенок. Введем понятие «значащая переменная модели прогнозирования» — это показатель, применяемый в моделировании объекта. Исходя из данного нами определения можно определить эндогенные и экзогенные переменные следующим образом.
Эндогенная переменная модели — значащая переменная модели, которая прогнозируется в рамках этой же модели.
Экзогенная переменная модели — значащая переменная модели, которая прогнозируется вне рамок этой модели.
В качестве примера представим модель, описанную системой уравнений:
x1 = f (x2 , x3)
x2 = f (x4 , x5)
x4= f (x6 , x)
где х1, х2 и x4, — эндогенные переменные (факторы); х3, x5, х6 и х7 — экзогенные переменные (факторы).
Информацию, используемую для прогнозирования, можно классифицировать и по функциональному признаку, т.е. по тому, в каком качестве используется тот или иной показатель в целях прогнозирования. В этом случае информация может быть управляемой, неуправляемой и управляющей (инструментальной).
Управляемый показатель— это показатель, значение которого может меняться в будущем (прогнозе) в зависимости от изменения значений факторов, его определяющих.
Неуправляемый показатель— это показатель, который относится к экзогенной информации. И это справедливо как для всей социально-экономической системы, так и для отдельных моделей. А вот эндогенная информация может быть и управляемой, и управляющей.
Например, если моделируется спрос населения на товары длительного пользования как функция от доходов населения и уровня налогов, то прогнозируемый спрос является управляемым показателем. При этом сами факторы в модели спроса могут быть и управляемые, и управляющие. Так, если показатель «доходы населения» определяется в рамках данной модели как функция от других факторов, то он — управляемый показатель, а уровень федеральных налогов для правительства (для которого в сущности и разрабатываются прогнозы развития СЭС страны) является управляющим показателем Управляющий показатель — это инструмент государственной политики, государственного стратегического управления и регулирования СЭС и ее объектов.
Примерный перечень инструментальных переменных прогнозирования:
18.система экологических стандартов;
19.налоги косвенные;
20.налоги прямые; амортизационные отчисления;
21.трансфертные платежи предприятий во внебюджетные фонды;
22.минимальная заработная плата;
23.минимальный размер пенсии;
24.минимальный размер пособий по безработице;
25.расходы госбюджета общие;
26.структура расходов госбюджета;
27.объем таможенных пошлин в целом;
28.структура таможенных пошлин и т.п.
Вопросы для самоконтроля
1. Назовите основные источники прогнозно-аналитической информации.
2. Какие основные требования предъявляются к информационной базе прогнозирования?
3. Чем определяется экзогенность и эндогенность информации?
4. Что такое «значащая переменная»?
5. Какой показатель называется неуправляемым?
6. Какой показатель называется управляемым?
7. Какие проблемы возникают при формировании информационной базы прогнозирования СЭС в условиях переходного периода (на примере России)?
Дата добавления: 2014-12-08; просмотров: 2529;