4.1. Общая характеристика прогнозно-аналитической информации

Различают следующие основные источники прогнозно-аналити­ческой информации:

• статистическая, бухгалтерская и другие формы отчетности;

• система норм и нормативов, коэффициентов эффективности, со­отношений, пропорций {нормативно-справочная база);

• накопленный опыт, основанный на знании закономерностей протекания и развития исследуемых явлений, процессов, событий {база знаний);

• 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 базе следующие:

• достоверность количественных характеристик показателей;

• 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;

• системность предоставляемой информации, предполагающая возможность взаимной увязки показателей различных информацион­ных блоков и уровней между собой;

• 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:

• система экологических стандартов;

• налоги косвенные;

• налоги прямые; амортизационные отчисления;

• трансфертные платежи предприятий во внебюджетные фонды;

• минимальная заработная плата;

• минимальный размер пенсии;

• минимальный размер пособий по безработице;

• расходы госбюджета общие;

• структура расходов госбюджета;

• объем таможенных пошлин в целом;

• 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)?