Категорії

Дипломні, курсові
на замовлення

Дипломні та курсові
на замовлення

Роботи виконуємо якісно,
без зайвих запитань.

Замовити / взнати ціну Замовити

4.1. Поняття і сутність моделювання як інструментарію прогнозування

Моделювання - це наукова теорія побудови і реалізації моделей, за допомогою яких досліджуються явища і процеси в природі і суспільному житті. Досліджуючи будь-яке явище (процес, об'єкт), ми будуєм у свідомості їх моделі. Ось чому по суті кожна наукова робота - це в основній частині моделювання: створення моделей в лабораторних установках, створення графічних моделей у вигляді схем і креслень, побудова математичних моделей.

Модель - це умовне зображення об'єкта, що відбиває його найістотніші характеристики, які необхідні для проведення дослідження.

Економічна модель відображає взаємозв'язок окремих параметрів явищ і процесів економічного життя.

Будь-яка модель виконує в першу чергу прогностичну функцію, без якої побудова її була б недоцільною для теорії і тим більше для практичного використання.

В економічному прогнозуванні модель замінює неіснуючий процес (явище, об'єкт), і тому стає єдиним інструментом перевірки гіпотези про майбутній розвиток. Побудована на інформації минулого і сучасного, модель дозволяє теоретично відображати майбутнє.

Економічне моделювання тісно пов'язано з математикою. По суті застосування математичних методів в економіці зводиться до побудови економіко-математичних моделей. Задача побудови економічних моделей є не щось інше, як переклад з "мови економіки" на "мову математики".

Економіко-математична модель не є дзеркальним відображенням реальної дійсності. Модель повинна відображати найбільш істотні, найбільш характерні риси, основні властивості, відношення реального життя.

Найважливіша вимога до економіко-математичної моделі полягає в її можливості адекватного відображення економічних процесів. Разом з тим надмірне бажання посилити адекватність моделі призводить до її ускладнення, що часом не дозволяє реалізувати її сучасними програмно-методичними і технічними засобами. Тому потрібен компроміс між складністю моделі і можливістю її реалізації для практичного застосування. Значення моделі у вивченні навколишнього світу полягає в тому, що вона повинна бути проміжною ланкою між теорією і дійсністю, схематично спрощуючи останню.

Побудова економіко-математичних моделей - складний процес. Він потребує від дослідника глибоких знань економічної теорії, предмета дослідження, математичного інструментарію. Досвід показує, що високий рівень економіко-математичного моделювання під силу лише економістам, які вміло володіють математичним апаратом. Економіко-математична модель має пізнавальну і практичну цінність, якщо вона відповідає певним вимогам:

•        опирається на основні положення економічної теорії;

•        адекватно відображає реальну економічну дійсність;

•        враховує   найбільш   важливі   фактори,   які   визначають   рівень
досліджуваних показників;

•        відповідає встановленим критеріям;

•        дозволяє отримати такі знання, які до її реалізації були невідомими;

•        бути достатньо абстрактною, щоб допустити варіювання великим
числом змінних, але не настільки, щоб виникли сумніви в її надійності і
практичній корисності отриманих результатів;

•        задовольняти умови, які обмежують строк розв'язування задачі;

•        дозволяє реалізувати її існуючими засобами.

За характером взаємозв'язку прогнозованого (або аналізованого ) показника з факторіальними ознаками усю різноманітність економіко-математичних моделей можна поділити на дві групи: детерміновані і стохастичні.

До детермінованих відносять ті моделі, результат реалізації яких повністю і однозначно визначений набором заданих параметрів. Ці моделі грунтуються на застосуванні лінійної алгебри і являють собою систему рівнянь, які спільно розв'язуються з орієнтацією на заданий оптимум.

В свою чергу детерміновані моделі діляться на балансові і моделі оптимального планування.

Моделі оптимального планування являють собою систему рівностей (нерівностей), які відображають умови певної задачі і цільову функцію. До таких моделей відносять моделі оптимального програмування (лінійного, нелінійного, динамічного тощо).

Стохастичні моделі описуються ймовірними (стохастичними) залежностями, про що згадувалося у п.3.2.1.

Стохастичні моделі грунтуються лише на законах теорії ймовірності. При побудові цих моделей досліджуваний процес умовно розглядається як детермінований, але в модель вводять елементи оцінки ймовірності отримання певного результату.

До стохастичних моделей відносять в першу чергу моделі, які базуються на принципі вирівнювання статистичних рядів. Це, так звані, факторні моделі, де рівень результативної ознаки (функції) визначається впливом факторіальних ознак (аргументів).

Факторні моделі можуть включати різну кількість змінних величин і відповідних їм параметрів.

Найпростішими видами факторних моделей є однофакторні . В цьому випадку аналіз і прогноз досліджуваного показника здійснюється в залежності від однієї факторіальної ознаки. Різновидністю однофакторної моделі є часовий тренд.

На відміну від однофакторної моделі багатофакторна модель дозволяє одночасно враховувати вплив двох або більше факторів на рівень і динаміку аналізованого (прогнозованого) показника.

За масштабом дослідження розрізняють макро- і мікроекономічні моделі.

Перші орієнтовані на прогнозування макроекономічних показників (валовий національний дохід, інфляція, безробіття та ін.), другі - на мікроекономічні показники (попит і пропозиція, ціни на окремі види товарів, витрати виробництва, прибуток та ін.).

На відміну від точних наук, в економіці, як правило, не існує суворих функці-ональних залежностей. На рівень економічних показників впливає багато факторів, як закономірних, так і випадкових, причому деякі фактори не можуть бути виражені кількісно, а про інші неможливо отримати інформацію. Тому метод моделювання, який використовується для прогнозування економічних показників, базується головним чином на стохастичних моделях, які реалізуються на основі статистичної інформації. Моделі такого виду носять назву економіко-статистичних. Економіко-статистичне моделювання нерідко ототожнюють з економетрією.

Однією із форм економіко-статистичного моделювання є кореляційне моделювання. Суть його полягає в тому, щоб знайти математичний вираз (формулу), який відображає зв'язок досліджуваного показника і факторів, які його визначають, тобто реалізувати залежність.

 (4.1)

Історично кореляційне моделювання було першим інструментарієм моделювання економічних процесів.

Кореляційна модель реалізується за допомогою методів кореляції та регресії (кореляційний та регресивний аналіз).

Кореляційний та регресивний аналіз тісно пов'язані між собою. При виконанні передумов кореляційного аналізу одначасно виконуються і передумови регресивного аналізу.

Але проведення регресивного аналізу не пред'являє такі жорсткі вимоги, як проведення кореляційного аналізу. Регресивний аналіз припустимий, якщо навіть початкова інформація не відповідає нормальному закону розподілу, що характерно для техніко- економічних величин. Кореляційний же аналіз оперує з нормальним розподілом випадкових величин. У якості залежної змінної в

регресивному аналізі використовується випадкова змінна, в якості незалежної -невипадкова змінна (змінні).

В економічних дослідженнях використовуються можливості обох напрямків аналізу, і тому метод в цілому отримав назву кореляційного і регресивного аналізу.

Кореляційну модель прийнято називати рівнянням регресії, внаслідок чого економетричною моделлю називають систему регресивних рівнянь і тотожностей.

Весь процес прогнозування на основі економетричних моделей охопляє ряд етапів:

1.       Постановка проблеми, її теоретичне і логічне формулювання.

2.       Аналіз об'єкта прогнозування.

3.       Вибір прогнозованого показника і відбір факторів, які визначають його
рівень.

4.       Побудова   моделі,   яка   відповідає   вимогам   логічної   і   статистичної
адекватності.

5.       Збір початкових даних і заповнення абстрактної економічної моделі
(системи рівнянь) необхідними емпіричними (статистичними) даними.

6.       Реалізація моделі  по завчасно розробленому алгоритму і початковій
інформації.

7.       Оцінка якості і надійності параметрів моделі і власне самої моделі.

 

8.     Проведення ретроспективного аналізу на основі інформації "передісторії".

9.     Побудова прогнозу на основі відібраної моделі.
10.Оцінка якості і достовірності прогнозу.

11. Складання пояснювальної записки на основі прогнозу і прийняття по його результатах управлінських рішень.

У загальному весь процес використання економіко-статистичних моделей, як інструментарію прогнозування, можна поділити на дві частини:

•      побудова прогностичної моделі, яка відповідає необхідним умовам;

•      складання прогнозу на основі використання побудованої моделі.

Застосування економічно- статистичних методів в економічних дослідженнях пов'язано з рішенням цілого ряду складних теоретико-методологічних проблем. І хоча цей метод найбільш ефективний , він найскладніший в прогнозуванні.