Математические модели и инструментальные средства для прогнозирования макроэкономических показателей в условиях форсированного инновационного развития национальной экономики : на примере Республики Казахстан

• Автор: Перлов, Максим Сергеевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 149 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Методологическое и инструментальное обеспечение прогнозирования макроэкономических показателей национальной экономики
1.1 Анализ экономико-математического аппарата для моделирования и прогнозирования макроэкономических показателей национальной экономики.
1.2 Анализ существующих моделей общего экономического равновесия
1.3 Анализ существующего программного обеспечения для работы с моделями общего экономического равновесия
Выводы первой главы
Глава 2. Разработка экономико-математической модели СОЕ-К2-М для прогнозирования макроэкономических показателей Республики Казахстан
2.1 Анализ базовой модели ССЕ-К
2.1.1 Описание секторов, экономических агентов и рынков, действующих в модели СвЕ-Ю^
2.1.2 Сектор домашних хозяйств
2.1.3 Реальный сектор
2.1.4 Государственный сектор
2.1.5 Внешний мир
2.1.6 Балансовые уравнения равновесия на рассматриваемых в модели рынках.
2.2 Совершенствование модели ССЕ-К2. Модель СвЕ-Кг-М
2.2.1 Анализ недостатков модели ССЕ-К5£. Пути совершенствования модели
свЕ-кг
2.2.2 Включение функций сектора некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства в модель ССЕ-К2-М
2.2.3 Введение дифференцированного налога на доходы домашних хозяйств в зависимости от источника дохода
2.2.4 Введение фактора научно-технологического прогресса в модель
2.2.5 Модель СвЕ-К^-М
Выводы второй главы
Глава 3. Программное обеспечение Рб-ССЕМ для моделирования и сценарного прогнозирования макроэкономических показателей национальной экономики

3.1 Концептуальная схема построения моделей общего экономического равновесия
3.1.1 Реальный сектор
3.1.2 Домашние хозяйства
3.1.3 Государственный сектор
3.1.4 Внешний мир
3.1.5 Инвестиционный сектор
3.1.6 Балансовые уравнения
3.2 Алгоритмы расчета моделей общего экономического равновесия
3.3 Описание программного обеспечения P5-CGEM
3.3.1 Функциональная модель процесса моделирования общего экономического равновесия
3.3.2 Архитектура программного обеспечения
3.3.3 База данных P5-CGEM
3.3.4 Программная реализация P5-CGEM
Выводы третьей главы
Г лава 4. Практическое применение полученных результатов
4.1 Верификация модели CGE-KZ-M
4.2 Сценарные прогнозные расчеты на базе модели CGE-KZ-M («что будет, если...»)
4.3 О возможности тиражирования модели CGE-KZ-M на другие страны
4.4 О возможности использования программного инструмента P5-CGEM... 133 Выводы четвертой главы
Заключение
Список литературы

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Возрастающее значение макроэкономического прогнозирования определяется необходимостью выбора приоритетных направлений развития национальной экономики и разработки системы мер по формированию структурной, инновационной, бюджетно-финансовой, социальной и внешнеэкономической политики в условиях быстрых глобальных изменений и обостряющейся конкуренции в мировом хозяйстве. В силу этого требования к макроэкономическому прогнозированию существенно повышаются прежде всего с точки зрения необходимости проведения многовариантных расчетов, повышения научного уровня и точности и прогнозных оценок.
Для получения качественных прогнозов необходимо, чтобы используемый модельный аппарат учитывал специфику рассматриваемой социально-экономической системы. В контексте целей и задач экономического развития таких быстро развивающихся стран, как Российская Федерация и Республика Казахстан (далее РК), для обеспечения точности прогнозирования аппарат математического моделирования должен быть ориентирован на моделирование экономического роста, основанного на форсированном инновационном развитии.
В Республике Казахстан реализуется государственная программа форсированного индустриально-инновационного развития (далее ПФИИР), рассчитанная на 2010-2014 гг. В программе установлен перечень из 75 критических технологий по 7 приоритетным отраслям, развитие которых имеет первостепенное значение для национальной экономики. Ключевыми целями этой программы являются: повышение ВВП на 50 %, развитие несырьевых отраслей, снижение энергоемкости ВВП, внедрение новых технологий в производство и т.д. В результате реализации программы в экономике Республики Казахстан должны произойти глобальные структурные изменения инновационного характера.
Согласно официальным статистическим данным, по состоянию на 2008 г. РК отстает от большинства развитых и развивающихся стран мира в сфере науки и инноваций. Так, доля расходов на науку по состоянию на 2008 г. составляет 0,

решения систем уравнений должны быть максимально открытыми и позволять пользователю менять свои внутренние параметры, такие как количество итераций, точность вычисления, начальные приближения и т.д.
Пакет GAMS [14], [83] достаточно условно отнесен к группе
специализированного программного обеспечения, так как первоначально он создан был для решения широкого круга задач линейного, нелинейного и целочисленного программирования. Тем не менее, модели ОЭР достаточно удобно описываются в пакете GAMS, благодаря тому, что в пакете для создания моделей использует собственный высокоуровневый язык программирования. Этот продукт, сочетающий в себе идеи теории реляционных баз данных и математического программирования, в настоящее время пользуется большой популярностью среди разработчиков моделей ОЭР. К преимуществам этого пакета относятся:
1. Мощное вычислительное ядро;
2. Гибкость, которая обеспечивается благодаря встроенному языку высокого уровня. Кроме этого, язык обеспечивает компактное представление моделей.
Однако инструмент обладает и рядом недостатков:
1. Нет встроенных механизмов для интеграции с базами данных, вместо этого для описания и хранения данных используются собственные форматы. В результате возникает ситуация, когда статистические данные получаются оторванными от модели. Для того чтобы данные попали в модель, необходимо либо вручную загрузить их в пакет GAMS, либо создавать подсистемы перегрузки данных.
2. Неподготовленный пользователь не сможет создать модель. Для того чтобы создать модель, необходимо изучить встроенный язык программирования.
3. Не имеет пользовательского интерфейса. Нет встроенных современных средств для отображения результатов модели, описанных в пятом пункте списка требований к инструментарию.