Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики


Скачать 259.88 Kb.
НазваниеЛекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики
Дата публикации19.11.2013
Размер259.88 Kb.
ТипЛекция
vb2.userdocs.ru > Экономика > Лекция
Лекция 10.

Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики.

Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, направлений, принципов и особенностей экономического прогнозирования в системе глобальной макроэкономической политики.

Время: 2 часа.

План лекции:

  1. Система макроэкономического прогнозирования.

  2. Макроэкономические факторы воздействия на экономическую динамику.

  3. Экономическое предвидение в системе глобальной макроэкономической политики.


1. Система макроэкономического прогнозирования.

Экономическое проектирование включает в себя прогнозирование и планирование.

Экономическое планирование – это научно обоснованный процесс определения источников создания и направлений использования ресурсов в экономике государства с целью обеспечения стабильного экономического и социального развития.

Его функции:

  1. Отображение основных направлений экономической политики, осуществляемой органами законодательной и исполнительной власти.

  2. Выбор рациональных путей экономического обеспечения планируемого уровня экономического и социального развития на основе имеющихся общественных ресурсов.

  3. Осуществление необходимого уровня перераспределения ресурсов для достижения темпов и пропорций развития экономики и повышения общественного благосостояния.

Наиболее эффективным планированием является такое, которое построено на научных принципах.

Методы планирования:

  1. Коэффициентный (аналитический) – базируется на изучении экономической конъюнктуры в прошлом и настоящем и применении соответствующих коэффициентов относительно фактических данных.

  2. Нормативный – предусматривает использование в планировании системы взаимосвязанных норм и нормативов (нормативов, регламентирующих взаимоотношения между государством и субъектами хозяйствования по поводу распределения полученных результатов деятельности; и нормативов требований, выдвигаемых обществом касательно эффективности использования ресурсов).

  3. Балансовый – позволяет избежать возможных диспропорций между доходами и расходами на всех уровнях планирования и выбрать оптимальный вариант удовлетворения общественных потребностей.

  4. Предметно-целевой – это система принятия решений по разработке, анализу, внедрению программ и распределению ресурсов, которая включает 3 этапа: стратегическое планирование, формирование программ и составление плана.

Прогнозирование является неотъемлемой частью процесса планирования, целью которого является оценка разных и наиболее вероятных вариантов формирования ресурсов и направления использования этих ресурсов. Оно предполагает учет прошлого опыта, наличие знаний экономического и психологического порядка, однако при этом обладает неопределенностью.

С точки зрения глобальной макроэкономической политики подход к неопределенности начинается с описания ситуации, в которой неизвестна вероятность того или иного исхода события. Однако у условиях неопределенности следует делать определенный выбор, обладая всей доступной экономической информацией и соответствуя нормам экономического реализма.

Прогнозирование позволяет решать следующие задачи:

  • определять объем ресурсов и их использование как в целом, так и по отдельным их видам;

  • изучать взаимосвязи показателей экономического плана с основными макропоказателями;

  • определять влияние на величину показателей плана факторов, характеризующих динамику развития экономики;

  • проверять возможности обеспечения показателей социально-экономического развития государства.

В современной макроэкономике упор приходится делать не на стандартные решения, а на способность достаточно оперативно и правильно изменять хозяйственную ситуацию и искать подход, являющийся оптимальным в конкретных условиях. В условиях усложнения объектов прогнозирования и динамичности внешней среды разработка адекватного инструментария практически невозможна без освоения теоретических основ прогнозирования c применением знаний экономического моделирования, которое, принимая в переходный период беспрецедентные масштабы, является первоосновой всех процессов управления.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей, лежащих в природе экономических процессов и специфике экономической науки. Макроэкономические модели изучают экономику в целом, опираясь на такие укрупненные показатели, как валовый национальный продукт, потребление, инвестиции, занятость и т.д. При моделировании рыночной экономики особое место в этом классе занимают модели равновесия и экономического роста. Равновесные модели описывают такие состояния экономики, когда результирующая всех сил, стремящихся вывести ее из некоторого состояния, равна нулю (модель “затраты – выпуск” В. Леонтьева, модель Эрроу-Добре). Модели экономического роста описывают экономическую динамику и приводят к поиску и анализу траекторий стационарного роста (модель Харрода-Домара, модель Солоу, модели магистрального типа).

С экономической точки зрения оптимальные решения, полученные с помощью экономико-математического моделирования, обладают следующими основными свойствами (Рис. 1):




Свойства оптимального решения











































1. Зависимость от поставленной цели





































2. Зависимость от текущей хозяйственной обстановки





































3. Устойчивость базиса оптимального плана относительно малых изменений условий































4. Взаимозависимость решений по всем объектам экономики





































5. Зависимость от уровня управления
















^ Рис. 1. Свойства оптимальных решений, полученных с помощью экономико-математического моделирования

Оптимальность решения зависит от целей, поставленных при планировании процесса. Оптимальность решения зависит от текущей хозяйственной обстановки (иными словами, оптимум всегда конкретен, его нельзя вычислять абстрактно).

Существенные изменения оптимального варианта происходят только при значительных изменениях обстановки – это свойство называется устойчивостью базиса оптимального плана относительно малых изменений условий (т.е. оптимальные решения можно находить достаточно надежно, несмотря на приблизительный характер почти всей экономической информации).

При определении взаимозависимости решений по всем объектам экономики особое значение имеют обратная связь объектов и издержки обратной связи. Оценка рациональности конкретного мероприятия зависит от уровня управления. Возможности использования математических моделей для выбора оптимальных решений зависят от типа оптимизируемых процессов и характера решаемых вопросов. Выделяют три типа многовариантных проблем планирования и управления (Рис. 2).




Типы проблем планирования и управления











































1

Полностью структурированные проблемы:

все цели оптимизации и факторы оптимизирующего процесса поддаются количественному измерению;

проблема может быть целиком представлена в виде экономико-математической модели или системы моделей;

оптимальное решение находится на основе построенной модели некоторым математическим методом





































2

Частично или слабо структурированные проблемы:

менее четко определены цели;

неизвестны количественные зависимости между некоторыми факторами;

количественному анализу и оптимизации подвергаются отдельные части проблемы





































3

Неструктурированные проблемы:

невозможность количественного анализа;

непредсказуемость факторов
















^ Рис. 2. Типы проблем планирования и управления

Объектом для экономико-математического моделирования являются полностью структурированные проблемы, характеристики которых приведены в блоке 1 рисунка 2. Частично или слабо структурированные проблемы определяются во втором блоке и являются объектами для методов системного анализа, сочетающих неформализованные решения специалистов с модельными расчетами по отдельным предметам.

Неструктурированные проблемы (блок 3) являются объектами для экспертных решений, принимаемых на основе опыта и интуиции специалистов

Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации.

В экономике многие процессы являются массовыми, они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения.

Другая проблема порождается динамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффективного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования возникает взаимодействие “первичных’ и “вторичных” экономических измерителей. Любая модель в экономике опирается на определенную систему экономических измерителей. В то же время одним из важных результатов экономико-математического моделирования является получение новых (вторичных) экономических измерителей. Однако эти вторичные измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для экономических моделей.

В развитии экономики неопределенность вызывается тем, что ход планируемых и управляемых процессов, а также внешние воздействия на эти процессы не могут быть точно предсказаны из-за действия случайных факторов и ограниченности человеческого познания в каждый момент. Особенно характерно это для прогнозирования научно-технического прогресса, потребностей общества, экономического поведения. Неполнота и неточность информации об объективных процессах и экономическом поведении усиливают истинную неопределенность.

На первых этапах исследований по моделированию экономики применялись в основном модели детерминистского типа. В этих моделях все параметры предполагаются точно известными. Однако детерминистские модели неправильно понимать в механистическом духе и отождествлять их с моделями, которые лишены всех “степеней выбора” (возможностей выбора) и имеют единственное допустимое решение. Классическим представителем жестко детерминистских моделей являлась оптимизационная модель народного хозяйства, которая применялась для определения наилучшего варианта экономического развития среди множества допустимых вариантов.

В результате накопления опыта использования жестко детерминистских моделей были созданы реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих стохастику и неопределенность. Здесь можно выделить такие основные направления исследований, как: усовершенствование методики моделей жестко детерминистского типа, проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных, изучение устойчивости и надежности получаемых решений, выделение зоны неопределённости, включение в модель резервов, применение приемов, повышающих приспособляемость экономических решений вероятным и непредвиденным ситуациям, а также распространение моделей, непосредственно отражающих сложность и неопределенность экономических процессов и соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, стохастическое программирование, теорию случайных процессов.

Для классификации математических моделей экономических процессов и явлений используются разные признаки (Рис. 3).

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).

При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели макро- и микроэкономики, а также комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д. Остановимся более подробно на характеристике таких классов экономико-математических моделей, с которыми связаны наибольшие особенности методологии и техники моделирования.













Признаки классификации экономико-математических
моделей


































































































































1. Целевое назначение







2. Исследуемые экономические процессы и содержательная проблематика







3. Функциональные и структурные







4. Дескриптивные и нормативные







5. Характер отражения причинно-следственных связей



































































6. Способ отражения фактора времени




7. Форма математических зависимостей




8. Соотношение экзогенных и эндогенных переменных




9. Этапность принимаемых решений




10. Характер системы ограниченной

Рис. 3. Признаки классификации экономико-математических моделей

В соответствии с общей классификацией математических моделей они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). В исследованиях на макроэкономическом уровне чаще применяются структурные модели, поскольку в планировании и управлении большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта (“выход”) воздействуют путем изменения “входа”. Примером может служить модель поведения потребителей в условиях рыночных отношений. Один и тот же объект может описываться одновременно и структурной, и функциональной моделью. Так, например, для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель, а на макроэкономическом уровне каждая отрасль может быть представлена функциональной моделью.

Следующим признаком является характер модели – дескриптивная или нормативная. Дескриптивные модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего может дальше развиваться?, т.е. они только объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть?, т.е. предполагают целенаправленную деятельность. Типичным примером нормативных моделей являются модели планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики объясняется необходимостью эмпирического выявления различных зависимостей в экономике, установления статистических закономерностей экономического поведения социальных групп, изучения вероятных путей развития каких-либо процессов при неизменных условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции покупательского спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

Является ли экономико-математическая модель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математической структуры, но от характера использования этой модели. Например, модель межотраслевого баланса дескриптивная, если она используется для анализа пропорций прошлого периода. Но эта же математическая модель становится нормативной, когда она применяется для расчетов сбалансированных вариантов развития макроэкономических процессов.

Многие экономико-математические модели сочетают признаки дескриптивных и нормативных моделей. Типична ситуация, когда нормативная модель сложной структуры объединяет отдельные блоки, которые являются частными дескриптивными моделями. Например, межотраслевая модель может включать функции покупательского спроса, описывающие поведение потребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденцию эффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированию экономических процессов. Дескриптивный подход широко применяется в имитационном моделировании.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко-детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределённость. При этом необходимо различать неопределенность, для описания которой законы теории вероятностей неприменимы. Данный тип неопределенности гораздо более сложен для моделирования.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на статистические и динамические. В статистических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени, динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времени различаются модели краткосрочного (до года), среднесрочного (до 5 лет), долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования. Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно.

Модели экономических процессов чрезвычайно разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Различия между линейными и нелинейными моделями существенны не только с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении, поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при росте доходов и т.п.

По соотношению экзогенных и эндогенных переменных, включаемых в модель, они могут разделяться на открытые и закрытые. Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы одну эндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е. не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требует полного абстрагирования от “среды”, т.е. серьезного упрощения реальных экономических систем, всегда имеющих внешние связи. Подавляющее большинство экономико-математических моделей занимает промежуточное положение и различаются по степени открытости (закрытости).

В зависимости от этапности принимаемых решений модели бывают одноэтапные и многоэтапные. В одноэтапных задачах требуется принять решение относительно однократно выполняемого действия, а в многоэтапных оптимальное решение находится за несколько этапов взаимосвязанных действий.

В зависимости от характера системы ограничений выделяются модели обычного вида и специальные виды (транспортные, распределительные задачи), отличающиеся более простой системой ограничений и возможностью благодаря этому использовать более простые методы решения.

В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы). Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые так же могут выполняться посредством моделирования.

Для методологии планирования экономики важное значение имеет понятие неопределенности экономического развития. В исследованиях по экономическому прогнозированию и планированию различают два типа неопределённости:

“истинную”, обусловленную свойствами экономических процессов,

“информационную”, связанную с неполнотой и неточностью имеющейся информации об этих процессах.

Истинную неопределенность нельзя смешивать с объективным существованием различных вариантов экономического развития и возможностью сознательного выбора среди них эффективных вариантов. Речь идет о принципиальной невозможности точного выбора единственного (оптимального) варианта.

Методы экономико-математического моделирования применяются преимущественно в среднесрочном, а также в долгосрочном прогнозировании. В данной группе методов можно выделить корреляционно-регрессионное моделирование, которое используется для объектов, имеющих сложную многофакторную природу (объем инвестиций, затраты, прибыль, объемы продаж и т.п.). Для осуществления регрессионного моделирования необходимо:

-наличие ежегодных данных по исследуемым показателям;

-наличие одноразовых прогнозов, т.е. таких, которые не корректируются с поступлением новых данных.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования можно отнести:

  • необходимость серьезных затрат на организацию прогнозирования;

  • невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

  • высокая вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффект модели.

Следует иметь в виду, что в условиях переходной экономики происходят кардинальные изменения в организационно-производственных системах и структурах (спроса, потребностей, цен и т.п.), а следовательно, достаточно проблематично сделать вывод о том, можно ли доверять результатам математического параметрического прогнозирования, т.к. эти методы целесообразно применять тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В этой ситуации параметрические методы могут применяться:

  • при краткосрочном прогнозировании, когда вероятность структурных изменений невелика;

  • при условии соответствия исходных статистических данных требованиям, предъявляемым математическим методам;

  • при дополнительной верификации результата прогноза другим методом.


^ 2. Макроэкономические факторы воздействия на экономическую динамику

Неопределенность присуща эмпирическим процессам, а прогнозирование проводится в ее условиях.

Основными факторами, влияющими на экономическую динамику, являются:

  1. Агрегированные макроэкономические факторы, к которым относятся прогнозируемые инвестиции и бюджетные трансферты для предприятий и регионов, а также движение денежной массы, занятости, цен и процента. Здесь часто используются индексы по “вперед смотрящим показателям”, к которым относятся: курсы акций, иностранной валюты, государственных ценных бумаг, объем выданных разрешений на строительство, стоимость заказов на новое оборудование, состояние кредитно-денежного рынка. Практика показывает, что для краткосрочного прогнозирования данные показатели в условиях современной глобализованной экономики не всегда применимы.

  2. Факторы международного порядка – конкурентоспособность товаров и услуг отечественного товаропроизводителя на мировом рынке, объемы импортных операций, сумма иностранных кредитов и помощи, динамика валютных курсов.

  3. Политические методы и инструменты – директивные методы поощрения и ограничений, денежно-кредитной политики, внешнеэкономической политики, возможностей экономики к адаптации.

В качестве прогноза возможно составление перспективных моделей, представленных в виде систем уравнений, отражающих взаимосвязи определенных блоков экономических переменных. Ключевыми из них являются показатели цен на энергоносители и иные профильные товары, денежно-кредитные уравнения. Прогноз составляется обычно по трем вариантам: пессимистический, оптимистический и реалистический. Для грамотного прогноза требуются не только знания макроэкономики, но и умение улавливать тенденции в государственной денежно-кредитной, фискально-бюджетной и т.д. политике. Однако на практике успех методов государственного воздействия достигается за счет неожиданности и неподготовленности населения к ним. При этом вероятность непредвиденных обстоятельств или случая является очень высокой.

Более предсказуемыми являются факторы и тенденции фундаментального (долгосрочного) порядка – научно-технические перспективы, демографический рост населения, рост ВВП, экологическая ситуация.

^ 3. Экономическое предвидение в системе глобальной макроэкономической политики

Еще со времен Уильяма Джевонса проводилось прогнозирование экономической динамики с помощью внеземных показаний (предвидение).

К таким факторам прогнозирования можно отнести метеорологические показания, конфигурацию солнечных пятен, солнечные и лунные затмения, лунный цикл, оценки активности и предпринимательские прогнозы в средствах массовой информации.

Деловая активность может отражать сезонные колебания или определенные краткосрочные изменения, а затем лишь экономическую политику. Хотя большая роль здесь принадлежит факторам психологического порядка.

Предвидением занимались многие ученые и футурологи.

В частности, О. Тоффлер в своей книге “Шок будущего” (1975) описал ситуацию, когда ускорение научно-технического и социально-экономического прогресса создает новые трудности для адаптации и шоковые состояния для инвалидов и отдельных социальных групп.

В книге “Третья волна”, вышедшей в 1980 г., показана несостоятельность экономико-социальных структур (государство, семья и т.д.). В книге провозглашается в качестве перспективы децентрализация, диффузия независимости, надомный труд в “интеллектуальных домах” и тяга к многообразию жизни. Современный общественный кризис, с точки зрения Тоффлера, представляет собой перелом “третьей волны” – практопию, как союз технологии и экологии.

Также известны его работы: “Проекты и надежды” (1983), “Условная корпорация” (1985).

Тоффлер указал, что сама партийная политическая система с делением на “левых” и “правых” является устаревшей.

Изучением глобальных проблем человечества и будущего сыграл Римский клуб, возникший в 1968 г.

В 1970–1980 гг. важным объектом исследования ученых стали проблемы информационного общества и будущего цивилизации. Они выражены в следующих докладах: “Пределы роста” (1972, Д. Медоуз), “Человечество у поворотного пункта” (1974, М. Месарович, Э. Пестель), “Цели для человечества” (1997, Э. Ласло), “Нет пределов обучению” (1979, Дж. Боткин, Э. Эльмандра, М. Малица), “Третий мир: три четверти мира” (1980, М. Гернье), “Маршруты, ведущие в будущее” (1980, Б. Гаврилишин), “Альтернативы есть” (1984, Й. Галтунг), “Поиски глобального гуманизма” (С. Менделович).

Значение предвидения в системе экономического прогнозирования заключается в том, что оно носит научный характер и не лишено определенной степени реалистичности прогноза.

Литература


Основная:

  1. Бункина М.К., Семенов А.М. Экономическая политика: Учебное пособие. – М.: Бизнес-школа, Интел Синтез, 1999. – 336 с.

Дополнительная:

  1. Бажан Ю.М. Економічна теорія технологічних змін: Навч. посібник. – К.: Заповіт, 1996. – 240 с.

  2. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 368 с.

  3. Боровский В.Н. Государственное регулирование экономики. – Симферополь, 2005. – 133 с.

  4. Герасенко В.П. Прогнозирование и планирование экономики: Практикум. – Минск: Новое знание, 2001. – 192 с.

  5. Глівенко С.В., Соколов М.О. Економічне прогнозування: Навч. посібник. – 2-ге вид., перероб. і доп. – Суми: Університетська книга, 2001. – 207 с.

  6. Дзюбік С.Д. Фіскальна політика: Навчальний посібник. – К.: Вид-во УАДУ, 1998. – 64 с.

  7. Жебка В.В., Левченко В.В. та ін. Математичні методи моделювання економічних систем і процесів: Навч. посібник. – К.: Дельта, 2006. – 272 с.

  8. Заболоцький Б.Ф. Перехідна економіка: Посібник. – К.: Академія, 2004. – 512 с.

  9. Замков О.О. и др. Математические методы в экономике: Учебник. 2-е изд. / О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова; Дело и Сервис, 1999. – 368 с.

  10. Калина А.В., Конева М.И., Ященко В.А. Современный экономический анализ и прогнозирование (микро- и макроуровни): Учебно-методическое пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – К.: МАУП, 2003. – 416 с.

  11. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей: Учебно-практическое пособие. – М.: Финстатинформ, 2000. – 246 с.

  12. Куликов Ю.Г. Экономико-математические методы и модели. – М.: МОДЭК, 2000. – 96 с.

  13. Кучеренко В.Р., Карпов В.А. Основи економічної кон’юнктури: Навчальний посібник. – К.: Центр навчальної літератури, 2004. – 224 с.

  14. Михасюк І. та ін. Державне регулювання економіки / І. Михасюк, А. Мельник, М Крупка, З. Залога. – Львів: Українські технології, 1999. – 640 с.

  15. Наговицын А.Г. Валютная политика. – М.: Экзамен, 2000. – 512 с.

  16. Наливайченко С.П. Основи теорії державного регулювання економіки: Навч. посібник. – Сімферополь: Таврія, 2003. – 120 с.

  17. Новиков Ю.Н. Государственные механизмы регулирования экономики Украины: Монография. – Симферополь: АРИАЛ, 2009. – 332 с.

  18. Пахомов В.А., Агалаков Н.М. Прогнозирование и макроэкономическое планирование. – Симферополь, 1998. – 160 с.

  19. Пивоваров И.А. Государственное регулирование экономики Украины (тезисы лекций для студентов экономических факультетов ВУЗов). – Симферополь: КНЭУ, 2001. – 296 с.

  20. Пивоваров И.А. Государственное регулирование экономики. – Симферополь: КНЭУ, 2003. – 88 с.

  21. Савченко А.Г. Макроекономічна політика: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. – К.: КНЕУ, 2002. – 125 с.

  22. Стеченко Д.М. Державне регулювання економіки. – К.: Знання, 2004. – 462 с.

  23. Філіпенко А.С. Економічний розвиток сучасної цивілізації: Навч. посібник. – 3-тє вид., перероб. і доп. – К.: Знання України, 2006. –316 с.

  24. Экономика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. / Под ред. д.э.н., проф. А.С. Булатова. – М.: Юристъ. – 896 с.

  25. Экономическая энциклопедия / Гл. ред. Л.И. Абалкин. – М.: Экономика, 1999. – 1055 с.

Похожие:

Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция Теории глобальной макроэкономической политики. Тема занятия:...
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно существующих в настоящее время теорий глобальной макроэкономической...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 16. Тема 16. Оценка степени эффективности глобальной макроэкономической политики
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, методов и значения оценки степени эффективности глобальной...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 18. Тема 17. Структурные преобразования в экономике: индустриальная...
...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция Тема Макроэкономическая политика валютного регулирования
Цель занятия: приобретение студентами знаний относительно сущности, направлений и инструментов макроэкономической политики валютного...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 13. Тема 13. Макроэкономическая политика обеспечения рыночного равновесия
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, направлений и особенностей макроэкономической политики обеспечения...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 17. Тема 17. Структурные преобразования в экономике: индустриальная...
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, направлений и принципов структурных преобразований в экономике,...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 15. Тема 15. Макроэкономическая политика обеспечения экономической...
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, направлений и принципов макроэкономической политики обеспечения...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconЛекция 12. Тема 12. Макроэкономическая политика обеспечения экономического...
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности, направлений и принципов макроэкономической политики обеспечения...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconТема занятия
Цель занятия: в ходе лекции дать студентам знания относительно сущности и особенностей макроэкономической политики регулирования...
Лекция 10. Тема 10. Экономическое прогнозирование в системе глобальной макроэкономической политики iconТеоретические вопросы к письменной модульной контрольной работе №1...
Система индивидуальных предпочтений и коллективного поведения в глобальной макроэкономической политике
Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2014
контакты
vb2.userdocs.ru
Главная страница