Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы функционирования системы муниципальных финансов 12
1.1. Экономическая сущность и содержание бюджета. Правовая основа формирования местных бюджетов 12
1.2. Исторические аспекты регулирования межбюджетных отношений в Российской Федерации. Межбюджетные отношения на муниципальном уровне 23
1.3. Проблема сбалансированности муниципальных бюджетов в современных условиях переходной экономики 37
Глава 2. Финансово-экономические механизмы формирования муниципального бюджета города Вологды 48
2.1. Социально-экономический потенциал города Вологды 48
2.2. Основные тенденции формирования доходной части бюджета города Вологды 62
2.3. Основные тенденции формирования расходной части бюджета города Вологды 79
2.4. Возможности управления сбалансированностью муниципального бюджета 86
Глава 3. Разработка нейросетевой модели для прогнозирования поступления налоговых доходов в муниципальный бюджет и экспериментальный прогноз в сценарных вариантах на примере бюджета города Вологды 99
3.1. Объект и цели моделирования 99
3.2. Понятие и сущность прогноза, его виды 108
3.3. Выбор метода прогнозирования. Отечественный и зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования в финансовой сфере 112
3.4. Структура нейросетевой прогнозной модели и обоснование системы показателей 128
3.5. Проверка адекватности модели 157
3.6. Экспериментальный прогноз основных налоговых доходов бюджета города Вологды в сценарных вариантах на 2001 год 166
3.7. Преимущества разработанной нейросетевой прогнозной модели 175
Заключение 181
Библиографический список использованной литературы 189
Приложения 208
- Экономическая сущность и содержание бюджета. Правовая основа формирования местных бюджетов
- Социально-экономический потенциал города Вологды
- Выбор метода прогнозирования. Отечественный и зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования в финансовой сфере
- Экспериментальный прогноз основных налоговых доходов бюджета города Вологды в сценарных вариантах на 2001 год
Введение к работе
Статья 14 действующего Бюджетного кодекса Российской Федерации определяет бюджет муниципального образования (местный бюджет) как форму образования и расходования денежных средств, предназначенных для обеспечения задач и функций, отнесённых к предметам ведения местного самоуправления. Таким образом, бюджет муниципалитета, концентрируя финансовые ресурсы, выступает не только мощным рычагом воздействия на социально-экономическое развитие муниципального образования, но, по сути, является «зеркалом» местной экономики.
На современном этапе реформирования экономики в сложившихся условиях изменения политической системы, вертикали исполнительной власти и демократизации общества, перехода от административной планово-регулируемой экономики к рыночной, в условиях распада традиционных внешнеэкономических связей, затянувшегося кризиса национальной экономики России, затронувшего макроэкономические пропорции отраслей народного хозяйства, в условиях усложнения классовых и национальных отношений в общественной жизни наиболее острой проблемой является проблема сбалансированности бюджета любого уровня, в том числе и муниципального. Ряд современных экономистов-исследователей считает, что именно бюджетный дефицит выступает законным «отцом» и инфляции, и высоких процентных ставок. Вряд ли стоит объяснять, что превышение расходов бюджета над доходами является крайне негативным явлением. Желательно однозначное решение этой проблемы - получение такого количества доходов, которое покрывает расходные обязательства. Однако было бы неправильным считать и то, что значительное превышение доходов бюджетной системы над ее расходами, называемое профицитом, носит лишь позитивный характер. При таком положении упускается рациональность использования бюджетных средств во времени.
Возникновение, как дефицита, так и профицита зависит не только от исполнения бюджета в течение финансового года, но и от качества планирования
и прогнозирования при утверждении бюджетных показателей. Таким образом становится очевидной актуальность темы исследования, поскольку повышение точности прогноза бюджетных доходов муниципалитета с помощью современных прогрессивных методов прогнозирования, к которым относится и нейросе-тевой метод, является наиболее реальным способом управления сбалансированностью местного бюджета в современных условиях финансового и бюджетного кризиса, т.е. в условиях, когда становятся болезненными и трудно реализуемыми основные возможности управления бюджетной сбалансированностью: повышение доходов и сокращение расходов,
К проблеме сбалансированности бюджетной системы, особенно на муниципальном уровне, обращено большое количество работ, в том числе и диссертационных. В данных трудах, как правило, подробно анализируются причины, приведшие к образованию дефицита или профицита бюджета. Если причина несбалансированности - в низких доходах, то в работах рассматриваются факторы, влияющие на формирование бюджетных доходов, и высказываются предложения по их корректировке. Если причина — в нерациональных или завышенных, на взгляд исследователя, местных расходах, то анализируются возможности сокращения или рационализации расходной части бюджета. Большое внимание уделяется межбюджетным отношениям. О необходимости повышения точности прогноза муниципальных доходов также говорится достаточно часто, причём многие авторы подчёркивают, что применяемые в настоящее время местными финансовыми органами традиционные методики прогнозирования являются не адекватными современной экономической ситуации, а качество финансово-бюджетного прогнозирования оставляет желать лучшего. Однако работ, посвященных конкретным предложениям по усовершенствованию методики прогнозирования доходов муниципального бюджета, существует очень немного. Малая степень изученности данной проблемы, и в то же время её значимость определили тему нашего исследования.
Основной целью диссертационного исследования является совершенствование управления сбалансированностью бюджета муниципального образова-
6 ния на основе неиросетевого прогнозирования основных налоговых доходов местного бюджета. Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач исследования:
изучение теоретических основ функционирования системы муниципальных финансов;
изучение и анализ «стартовой ситуации» - ретроспективная оценка финансово-экономического развития города Вологды, тенденций формирования доходной и расходной частей местного бюджета за последние шесть лет, оценка степени сбалансированности городского бюджета;
выявление возможностей управления сбалансированностью бюджета муниципального образования и обоснование необходимости повышения точности прогноза бюджетных доходов;
изучение существующих подходов к моделированию сложных экономических систем и выбор метода прогнозирования;
разработка нейросетевой прогнозной модели для каждого из основных
налоговых доходов муниципального бюджета и обоснование системы показателей моделей;
проверка адекватности разработанных моделей;
получение экспериментального прогноза основных налоговых доходов бюджета города Вологды в трёх сценарных вариантах на 2001 год;
обоснование преимуществ разработанной нейросетевой прогнозной модели и разработка предложений по её использованию местными органами власти в качестве автоматизированного рабочего места экономиста по прогнозам.
Объектом исследования является бюджет муниципального образования. Предметом исследования выступает система мер и мероприятий по достижению сбалансированности муниципального бюджета в современных условиях экономики переходного периода.
Методологическая основа исследования базируется на системном подходе, который позволяет всесторонне изучить особенности управления сбалан-
сированностью местных бюджетов на современном этапе неустойчивой экономики. В качестве основных методов исследования были использованы: сравнительный анализ, статистический анализ, расчётно-аналитический метод, метод экспертных оценок, метод экстраполяции трендов и другие методы экономико-математического моделирования, а также табличные и графические приёмы визуализации статистических данных. Прогнозирование налоговых доходов осуществлялось методом моделирования искусственных нейронных сетей с помощью программного продукта BrainMaker Pro 3.11. Для обработки исходной информации использовались пакеты прикладных программ Excel 97 и Statistica 5.0.
Теоретической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных авторов. Проблемы функционирования муниципальных финансов освещаются такими авторами, как И.А. Аветисян, A.M. Бабич и Л.Н. Павлова, С.Д. Валентен, А.Н. Данков, Л.А. Дробозина, С.Н. Дубов, М.В. Иванова, В.А. Ильин, A.M. Лавров, В.К. Малинин, Т.Г. Морозовой, Т.С. Ону-чак, Г.Б. Поляк, М.В. Романовский, Л.И. Сергеев, М.Ф. Сычёв, А.В. Фирулёв, С. Хурсевич и С. Сибиряков, А.Н, Шичков, Н.Н. Шохин, Л.И. Якобсон, Irene S. Rubin. Труды А.Г. Аганбегяна, С.А. Айвазяна, К.А. Багриновского, Л.Е. Басовского, Е.В. Бережной, В.И. Бережного, С.К. Бетяева, В,И. Варшавского, Ю.Н. Гаврильца, А.Б. Горстко, А.Г. Гранберга, К. Доугерти, Н.Э. Кульбаки, В.В. Лебедева, Я.Р. Магнуса, А.Е. Прокофьева, Е.Н. Степановой, Э.А. Уткина, Н.В. Фёдорова, Ю.Н. Черемных, Д.Г. Черника, Е.А. Черныша послужили основой для изучения существующих подходов к экономико-математическому моделированию и прогнозированию состояния сложных экономических систем. Ней-росетевое прогнозирование осуществлялось с помощью работ таких учёных, как: М. Болдырев, В.В. Борисов, Д.-Э. Бэстенс, ван ден Берг и Д. Вуд, А.И. Галушкин, А.Н. Горбань, В.В. Круглов, А. Масалович, Т. Нейлор, А.Е. Прокофьев, Ф. Розенблат, Р.А. Тарасенко, Терехов В.A., K.I. Funahashi, D.O. Hebb, G.E. Hinton, J.J. Hopfield, J. Lawrence, D.E. Rumelhart, R.J. Williams.
s Наряду с трудами вышеперечисленных авторов в работе были использованы законодательные акты Российской Федерации, методические и инструктивные материалы, материалы периодической печати и научных конференций по теме исследования.
Источником информации послужили официальные данные финансового управления Администрации города об итогах помесячного исполнения бюджета города Вологды, а также статистические материалы Областного комитета государственной статистики по Вологодской области.
Уровень новизны диссертационного исследования представлен в следующих результатах теоретического и прикладного характера:
впервые разработаны модели для прогнозирования каждого из основных налоговых доходов бюджета муниципального образования на основе искусственных нейронных сетей, позволяющие значительно повысить точность бюджетного прогнозирования и получить прогноз на год вперёд в помесячной разбивке;
усовершенствована методика прогнозирования налоговых доходов муниципального бюджета, являющегося одним из инструментов управления бюджетной сбалансированностью;
впервые получен прогноз бюджетообразующих налогов города Вологды на 2001 год в трёх сценарных вариантах развития экономики города на основе моделирования искусственных нейронных сетей;
выявлены основные макро- и микроэкономические факторы, предопределившие тенденции формирования доходной и расходной частей бюджета города Вологды за период с 1995 по 2000 гг.;
дана оценка степени сбалансированности муниципального бюджета города Вологды и выявлены факторы, её обусловившие;
впервые разработан алгоритм организации автоматизированного рабочего места экономиста по прогнозам.
Практическая значимость работы состоит в усовершенствовании методики прогнозирования основных налоговых доходов муниципального бюджета в современных условиях нестабильной экономики на год вперёд с дискретностью прогноза в один месяц для получения более точного и достоверного прогноза доходной части городского бюджета.
Материалы диссертации могут быть использованы муниципальными и региональными органами государственной власти, особенно местными финансовыми управлениями. Также представляется, что некоторые результаты работы окажутся полезными специалистам научно-исследовательских организаций с точки зрения перспектив доработки предложенных в работе моделей и возможностей их адаптации к региональному, а возможно и государственному, уровням финансово-бюджетного прогнозирования.
Усовершенствованная в работе методика прогнозирования основных налоговых доходов местного бюджета используется администрацией города Вологды при осуществлении практических мер по совершенствованию управления бюджетным процессом на муниципальном уровне. В настоящее время одобрены и апробируются разработанные автором нейросетевые модели для прогнозирования поступления в городской бюджет таких налогов как: налог на доходы с физических лиц, налог на прибыль предприятий, акцизы на алкогольную продукцию, налог на имущество юридических лиц и др.
Полученные в диссертации результаты прогнозирования доходной части бюджета города Вологды на 2001 год в трёх сценарных вариантах использовались при планировании городского бюджета на 2001 бюджетный год, что подтверждено соответствующей справкой об использовании результатов диссертационного исследования.
О результатах исследования было доложено на следующих научных конференциях:
1. VI Международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» — г.Пущино, январь 1999 г.
II Российская научно-практическая конференция «Социально-экономические реформы: региональный аспект» - г.Вологда, апрель 1999 г.
Научно-методическая конференция экономического факультета Вологодской государственной молочнохозяйственной академии им. Н.В. Верещагина «Экономика региона: Обеспечение социально-экономических реформ, проблемы и перспективы» — г.Вологда, п.Молочное, июнь 1999 г.
I Научно-практическая конференция: «Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития» — г.Санкт-Петербург, июнь 1999 г.
Всероссийская конференция «Математическое и компьютерное моделирование в науках о человеке и обществе» - г.Вологда, июнь 1999 г.
VII Международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» -г.Дубна, январь 2000 г.
Всероссийская конференция «Экономическая наука современной России» — г.Москва, ноябрь 2000 г.
VIII Международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» - г.Пущино, февраль 2001 г.
III Российская научно-практическая конференция «Социально-экономические реформы: региональный аспект» - г.Вологда, январь 2001 г.
VII Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение» -г.Москва, февраль 2001 г.
Научно-практическая конференция экономического факультета Вологодской государственной молочнохозяйственной академии им. Н.В. Верещагина «Проблемы и перспективы социально-экономических реформ региона» -г.Вологда, п.Молочное, март 2001 г.
Основные положения диссертационной работы опубликованы в четырнадцати научных статьях общим объемом 6,3 п.л. и одной монографии, написан-
; ной в соавторстве с коллективом экономистов-исследователей ВНКЦ ЦЭМИ
РАН под руководством д.э.н. В.А. Ильина и к.э.н. М.Ф. Сычёва. Общий объём
1 монографии составляет 9,1 п.л. (лично автора - 2 п.л.).
і
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений. Работа изложена на 235 страницах машинописного текста и включает в себя 31 таблицу, 30 рисунков, 16 приложений. При выполнении работы было использовано 190 литературных источников.
В первой главе работы «Теоретические основы функционирования системы муниципальных финансов» раскрывается экономическая сущность и правовые механизмы формирования местных бюджетов как объекта исследования, освещаются исторические аспекты регулирования межбюджетных отношений в Российской Федерации, в том числе и на муниципальном уровне. Поскольку предметом исследования является система мер и мероприятий по достижению сбалансированности муниципального бюджета, то в данной главе рассматри-ваются причины возникновения бюджетной несбалансированности и отмечает-
1]
ся, что в современных условиях нестабильной экономики муниципальные финансы находятся в кризисном состоянии.
Вторая глава диссертации «Финансово-экономические механизмы формирования муниципального бюджета города Вологды» содержит анализ социально-экономического потенциала города Вологды, анализ доходной части городского бюджета и анализ расходной части бюджета города Вологды за ряд лет (с 1995 г. по 2000 г.). Причём тенденции формирования доходной и расходной частей муниципального бюджета рассматриваются как причины, повлёкшие за собой ту или иную степень его несбалансированности, возможности и необходимость управления которой также освещаются в данной главе. В ходе рассмотрения теории процесса управления отмечается, что прогнозирование является одним из основных инструментов управления, поэтому, совершенствуя методику прогнозирования, мы, по сути, совершенствуем само управление. В данной главе подчёркивается, что из существующих трех способов снижения величины бюджетного дефицита: увеличение доходов, сокращение расходов, повышение точности прогноза доходной части муниципального бюджета, наиболее приемлемым и наиболее достижимым в современных условиях финансового кризиса является именно последний.
В третьей главе диссертационной работы «Разработка нейросетевой модели для прогнозирования поступления налоговых доходов в муниципальный бюджет и экспериментальный прогноз в сценарных вариантах на примере бюджета города Вологды» после сравнения результатов прогнозирования бюджетных доходов традиционными методами прогнозирования (классификация и сущность которых также раскрываются в данной главе) с фактическими бюджетными данными делается вывод о необходимости использования новых методов прогнозирования с целью повышения точности прогноза. Обосновывается выбор метода прогнозирования на основе моделирования искусственных нейронных сетей, раскрывается структура, принцип действия и наполняемость нейросетевой экономико-математической модели по каждому из основных налоговых доходов бюджета муниципального образования. Проводится оценка адекватности разработанной модели на данных 2000 года, затем представляются результаты экспериментального прогноза основных налоговых доходов бюджета города Вологды на 2001 бюджетный год в трёх сценарных вариантах: оптимистическом, реалистическом и пессимистическом. Выявляются преимущества разработанной модели с точки зрения возможностей управления сбалансированностью местного бюджета.
В заключении подводятся итоги исследования, формулируются основные
выводы и предложения.
Экономическая сущность и содержание бюджета. Правовая основа формирования местных бюджетов
Одним из важнейших инструментов управления экономикой государства является бюджетная система. На протяжении тысячелетий существования государств финансовые ресурсы, мобилизуемые в бюджетную систему, обеспечивают государственным и территориальным органам власти выполнение возложенных на них функций. Бюджетная система позволяет осуществлять регулирование экономических и социальных процессов в интересах членов общества [26]. Местные финансы в совокупности составляют значительную часть экономической основы местного самоуправления, его хозяйства.
Действующий Бюджетный кодекс Российской Федерации определяет бюджет как форму образования и расходования денежных средств, предназначенных для финансового обеспечения задач и функций государства и местного самоуправления [28]. Государство, как один из активных участников экономической жизни, строящейся на основе рынка, с одной стороны, не претендует на роль творца экономического порядка, а с другой - не ограничивается выполнением функций «ночного сторожа». Соответственно бюджет предстает, прежде всего, в качестве инструмента, призванного обеспечивать удовлетворение потребностей в тех благах, которые недостаточно эффективно производятся в частном секторе. В этой связи налоги можно рассматривать не как способ мобилизовать средства на содержание неких надэкономических структур, а скорее в качестве формы, которую приобретают затраты на производство разнообразных общественных благ, поставляемых государством своим гражданам. По сути, предполагается, что государство и его органы, подобно другим производителям товаров и услуг, получают (или должны получать) ресурсы лишь постольку, поскольку им удаётся продемонстрировать потребителям (налогоплателыцикам) свою способность удовлетворять их запросы лучше потенциальных конкурентов из числа частных фирм. При этом даже бесспорный успех в удовлетворении той или иной потребности не даёт государству оснований для безграничной экспансии. Такое истолкование функций государства и бюджета во многом не соответствовало не только идеологии, но и практике планового хозяйства. Поэтому значительная часть здравых идей оставалась невостребованной в нашей стране даже в период, когда с ростом самостоятельности предприятий усилился интерес к общетеоретическим представлениям о рынке, а также к навыкам современного менеджмента. Однако сейчас, когда роль государства в экономической жизни подверглась кардинальному пересмотру, эти идеи становятся необходимыми.
Бюджет как экономическая категория выражает основную содержательную составляющую часть государственных финансов. Основы современной теории государственных финансов были заложены на рубеже XIX - XX веков главным образом усилиями итальянских и шведских экономистов Мацоллы, Панталеони, Де Витти, Викселя, Линдаля и других, которые первыми начали интерпретировать бюджет в терминах спроса и предложения благ, поставляемых государством, и пытались с этих позиций искать рациональные подходы к его формированию. Позднее наука о государственных финансах развивалась в большей степени как теория налогов и перераспределения. И лишь в последние десятилетия общепринятым стал синтетический взгляд на ресурсы, формы и результаты деятельности государства сквозь призму производства и обмена экономических благ [180].
Таким образом, с помощью государственного бюджета государственные власти получают финансовые ресурсы для содержания государственного аппарата, армии, осуществления социальных мероприятий, реализации экономических задач, т.е. для выполнения возложенных на него функций.
Бюджет, являясь основным финансовым планом государства, даёт органам власти реальную экономическую возможность осуществления властных полномочий. Бюджет отражает размеры необходимых государству финансовых ресурсов и определяет тем самым налоговую политику в стране. Бюджет фиксирует конкретные направления расходования средств, перераспределения национального дохода и внутреннего валового продукта, что позволяет ему выступать в качестве эффективного регулятора экономики. [26].
Сущность любой экономической категории, в том числе и бюджета, проявляется в её функциях. Под функциями финансов следует понимать форму проявления общественного назначения. Поскольку бюджет является наиболее широкой финансовой категорией, то ему принадлежат все функции, присущие финансам: распределительная и контрольная (рис. 1-1).
С помощью распределительной функции образуются бюджетные доходы, включающие: налоги с доходов хозяйствующих субъектов (участников процесса общественного воспроизводства — физических и юридических лиц); займы; доходы от государственной собственности (предприятий); доходы от эмиссии бумажных денег. Основной источник бюджетных доходов - полученные в результате первичного распределения чистого национального продукта доходы хозяйствующих субъектов, а именно: — заработная плата работников; - доходы лиц, работающих не по найму; - предпринимательская прибыль (промышленности, сельского хозяйства, торговли и других отраслей); - рента собственников земли; - ссудный процент (прибыль банков и вкладчиков). Все эти доходы образуют бюджетный фонд государства. Структура бюджетных доходов непостоянна, она зависит от конкретных экономических условий развития данной страны. Изменение структуры бюджетных доходов отражает изменения, связанные с экономическими процессами. Так, например, изменение соотношения между налогами и займами в сторону увеличения доли последних отражает явный спад производства, изменение соотношения между потреблением и накоплением [27]. В процессе образования доходов бюджета происходит принудительное изъятие в пользу государства части валового внутреннего продукта (ВВП), созданного в процессе общественного воспроизводства. На этой основе возникают финансовые взаимоотношения государства с налогоплательщиками. Доходы бюджета имеют существенные различия по их плательщикам, объектам обложения, методам изъятия, срокам уплаты и др. Но вместе с тем они отличаются единством, т.к. преследуют одну цель - формирование бюджетов разных уровней, им свойственны денежная форма и обезличенность.
Доходы бюджета могут носить налоговый и неналоговый характер. Основными источниками налоговых доходов, как уже отмечалось, являются вновь созданная стоимость и доходы, полученные в результате её первичного распределения (прибыль, заработная плата, добавленная стоимость, ссудный процент, рента, дивиденды и т.д.), а также накопления.
Социально-экономический потенциал города Вологды
Говоря о финансово-экономическом механизме формирования бюджета города Вологды, необходимо, прежде всего, оценить социально-экономический потенциал самого города Вологды.
Т.В. Ускова [74, 75]в своих работах даёт следующую характеристику данному муниципальному образованию: «...Город Вологда - крупный административный, промышленный, транспортный и культурный центр Вологодской области. Город расположен на северо-западе Российской Федерации в 460 км к северу от Москвы и в 600 км к юго-востоку от Санкт-Петербурга.
Город имеет исторические традиции промышленного производства благодаря своему выгодному географическому положению: через Вологду издревле пролегали торговые пути из центра России на северо-восток.
Муниципальное образование «Город Вологда» включает в себя собственно г.Вологду и п.Молочное. Площадь города - 11 600 га, а население на 01.01.2001 г. составляло 307,3 тысяч человек.
Вологда - областной центр большого региона. Статус административного центра определён областным законом «О статусе административного центра Вологодской области», что создаёт некоторые преимущества по сравнению с другими городами области. Основные из них:
- Вологда является центром подготовки квалифицированных кадров для области. Наличие крупной образовательной базы позволяет, с одной стороны, обеспечить городское промышленное производство и управление высококвалифицированными кадрами, а с другой - создать условия для дальнейшего взаимодействия с городом специалистов районов области;
- Вологда является центром медицинского обслуживания населения области.
Говоря о транспортной инфраструктуре, нужно отметить, что Вологда расположена на перекрёстке транспортных путей огромного региона. Железные и автомобильные дороги федерального значения соединяют город с другими городами области и России. Хотя Вологда лежит в стороне от магистральных водных путей, Волго-Балтийская водная система позволяет доставлять грузы водным транспортом.».
Оценивая социально-экономическое развитие города на 1 января 2001 года, следует отметить, что, преодолев серьёзные трудности кризиса 1998 года, экономика города в течение 2000 года подошла к периоду устойчивого развития. В основных отраслях экономики сохраняется наметившийся подъём, достигнуты определённые положительные результаты: существенно сократилась задолженности по выплате заработной платы работникам бюджетной сферы, значительно уменьшилась задолженность по выплате заработной платы работающим на предприятиях, организациях города, нет задолженности по выплате пенсий, детских пособий. Увеличился объём получаемой прибыли, сократилось число убыточных предприятий [82]. Основные показатели экономики города отражены в таблице 2-1.
В 2000 году промышленностью города (с учетом оценки объемов производства малых предприятий) произведено продукции (работ, услуг) в действующих ценах на 9 828 млн. рублей. Физический объем производства вырос по сравнению с 1999 годом на 13,1 процента (1999 г. по сравнению с 1998 г. -112,2%), рост производства обеспечен практически во всех отраслях.
Выбор метода прогнозирования. Отечественный и зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования в финансовой сфере
Э.А. Уткин [147] определяет метод прогнозирования как "способ и приём разработки прогнозных документов и показателей применительно к различным их видам и назначениям". Более подробное объяснение понятия метод прогнозирования можно найти у Е.А. Черныша [170] : "Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приёмов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их изменений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определённой достоверности относительно будущего его развития." В настоящее время, по оценкам специалистов, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования, но на практике используется в качестве основных около 20.
Методы прогнозирования, по мнению Л.Е. Басовского [13] можно разделить на две группы. Это эвристические методы, которые основаны на преобладании интуиции, то есть субъективных начал. Другую группу образуют экономико-математические методы, в которых превалируют объективные начала. К их числу относятся статистические методы. Значительное число методов в той или иной степени объединяют элементы обеих групп.
Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз. При разработке прогноза доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К этой группе методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы.
При использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, допускающих объективное наблюдение и измерение.
Определение системы факторов и причинно-следственной структуры исследуемого явления - начальный этап математического моделирования.
Каждый из указанных методов обладает достоинствами и недостатками. Все методы прогнозирования дополняют друг друга и могут использоватся совместно.
Группируя всю совокупность методов прогнозирования по таким признакам, как: степень формализации, общий принцип действия, способ получения и обработки информации, направления и назначение прогнозирования, процедура получения параметров прогнозной модели, Е.А. Черныш [170] выделяет статистические методы, методы аналогий, опережающие методы. Кроме того, он считает, что методы прогнозирования подразделяются на интуитивные и формализованные.
Э.А. Уткин [147] разделяет методы прогнозирования на следующие группы: методы экспертных оценок, экстраполяции трендов, корреляционно-регрессионного анализа, экономико-математического моделирования. Методы экстраполяции трендов и методы регрессионного анализа объединяют в общее понятие — методы анализа временных рядов. Методы регрессионного анализа и метод экономико-математического моделирования вместе составляют понятие - методы анализа причинных связей [101].
А. А. Эрлих [179] объединяет все методы прогнозирования в две группы: фундаментальные и технические методы. Она считает, что оба эти метода решают одну и ту же задачу, но подходят с разных сторон. Так, фундаменталисты изучают причины, движущие рынком, а технические аналитики - эффект. «Фундаменталист основывается на обычной логике и постоянно задаёт вопрос «почему?». Технический аналитик считает, что знать причину вовсе не обязательно, поскольку фундаментальный анализ заложен в технический по определению.».
B.C. Большаков [21] утверждает, что "в условиях нестабильной рыночной экономики переходного периода центр тяжести финансово-бюджетного прогнозирования закономерно смещается в сторону не технического, как это имеет место в условиях относительно стабильной экономики, а фундаментального, то есть глубокого финансово-экономического анализа прогнозируемых величин."
В работе Г.Л, Багиева и Е.Л. Богдановой можно найти следующую классификацию методов прогнозирования [12].
Итак, обобщая вышесказанное, методы прогнозирования, по нашему мнению, можно разделить на два класса: квалитативные и квантитативные, в зависимости от того, какие математические методы используются.
Квалитативные процедуры производят субъективную оценку, основанную на мнении экспертов. Обычно это формальная процедура для получения обобщенного предсказывания на основе ранжирования и обобщения мнения экспертов. Эти процедуры основываются на опросах, тестах, оценке эффективности продаж и исторических данных, но процесс, с помощью которого получается прогноз остается субъективным.
С другой стороны, квантиативные процедуры прогнозирования явно объявляют каким образом получен прогноз. Четко видна логика и понятны математические операции. Эти методы производят исследование исторических данных для того, чтобы определить глубинный процесс, генерирующий переменную и предположив, что процесс стабилен, использовать знания о нем для того, чтобы экстраполировать процесс в будущее. К квантитативным процедурам прогнозирования относятся методы, основанные на статистическом анализе, анализе временных последовательностей, байесовском прогнозировании, наборе фрактальных методов, нейронных сетях.
Сейчас в основном, как отмечалось в 3.1., используется два основных типа моделей: модели временных последовательностей и причинные модели.
Временная последовательность - это упорядоченная во времени последовательность наблюдений (реализаций) переменной. Анализ временных последовательностей использует для прогнозирования переменной только исторические данные о её изменении.
Причинные модели используют связь между интересующей нас временной последовательностью и одной или более другими временными последовательностями. Если эти другие переменные коррелируют с интересующей нас переменной и если существуют причины для этой корреляции, модели прогнозирования, описывающие эти отношения, могут быть очень полезными. В этом случае, зная значение коррелирующих переменных, можно построить модель прогноза зависимой переменной.
Практически, прогнозирующие системы часто используют комбинацию квантитативных и квалитативных методов. Квантитативные методы используются для последовательного анализа исторических данных и формирования прогноза. Это придает системе объективность и позволяет эффективно организовать обработку исторических данных. Данные прогноза далее становятся входными данными для субъективной оценки опытными менеджерами, которые могут модифицировать прогноз в соответствии со своими взглядами на информацию и своим восприятием будущего.
Экспериментальный прогноз основных налоговых доходов бюджета города Вологды в сценарных вариантах на 2001 год
Для нейросетевого моделирования налоговых доходов бюджета города Вологды был использован пакет BrainMaker Pro 3.11. [43]
В мире существует более сотни коммерческих нейросетевых программ, большинство из которых, однако, являются универсальными и "не заточены" под решение финансовых задач. Опыт применения нейросетевых программ на российском рынке показал, что внимания заслуживают только три неиропакета - Brain Maker, NeuroShell и NeuroScalp.
BrainMaker - это программа, с которой началась история применения нейронных сетей в России. В этом пакете на профессиональном уровне реализована классическая многослойная нейронная сеть. Это единственная программа, в которой есть возможность настройки всех параметров нейронных сетей и алгоритмов обучения [116].
В начале 90-х, когда на рынке появилось новое поколение нейросетевых пакетов — мощных, недорогих и простых в использовании, неиросетевои пакет BrainMaker американской фирмы California Scientific Software практически сразу стал одним из лидеров рынка. Первоначально разработанный по заказу военных, пакет был адаптирован для бизнес-приложений и уже в 1990 году удостоен престижной премии журнала PC Magazine «Лучший программный продукт года». С тех пор пакет ежегодно побеждает на различных конкурсах, пережил 20 000 инсталляций (что для специализированного пакета весьма немало) и сегодня является самым продаваемым нейропакетом в США. Что же касается российского рынка, то пользователями BrainMaker Pro 3.12 (последней профессиональной версии пакета) стали уже около 200 банков, финансовых и торговых компаний, а впоследнее время - и аналитических учреждений верхних эшелонов власти [96].
При получении прогноза основных бюджетообразующих доходов была сформирована обучающая выборка нейронной сети, включающая в себя помесячные значения показателей, входящих в каждую модель с января 1998 г. по июнь 2000 г. включительно. Оптимальность временного периода была обоснована в 3.4, Рисунок 3-16 поясняет принципы, которыми мы руководствовались при формировании обучающих примеров для целей прогнозирования с помощью искусственной нейронной сети [128].
Симуляция прогнозирования, т.е. своего рода проверка качества настройки нейронной сети и работоспособности модели, осуществлялась на данных III квартала 2000 г.: поступления в городской бюджет по искомым статьям нам были уже известны, поэтому на вход нейронной сети подавались фактические значения макроэкономических показателей за рассматриваемы период, а на выходе мы получали прогнозные суммы налогов. Затем они сравнивались с фактически поступившими суммами в бюджет в данном месяце. Прогнозные результаты отклонялись от фактических не более, чем на ±7% при допустимой погрешности ± 10%.
Как уже отмечалось, экспериментальный прогноз основных налоговых доходов муниципального бюджета города Вологды на 2001 год осуществлён в трёх сценарных вариантах, условно названных: оптимистический, реалистический и пессимистический.
Метод сценариев - эффективное средство для организации прогнозирования, объединяющего качественный и количественный подходы.
Сценарий - это модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.
Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Сценарий, таким образом, - это характеристика будущего в изыскательском прогнозе, а не определение одного возможного или желательного состояния будущего. Обычно наиболее вероятный вариант сценария рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются решения. Другие варианты сценария, рассматриваемые в качестве альтернативных, планируются в том случае, если реальность в большей мере начинает приближаться к их содержанию, а не к базовому варианту сценария [13, 149, 85].
Посылки предлагаемых нами трёх сценарных вариантов, отличающихся динамикой управляющих переменных, представлены в таблице 3-7. Посылки реалистического сценария определены на основе экстраполяции трендов каждого показателя за предыдущие 2 года. Посылки пессимистического сценария предполагают некоторое ухудшение экономической ситуации по сравнению с условиями реалистического сценария, посылки оптимистического сценария предполагают соответственно некоторое улучшение экономической ситуации по сравнению с условиями реалистического сценария.
