Информационное обеспечение прогнозирования

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 базеследующие:

— 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. 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 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.

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.