Модели прогнозирования российского автопарка

2. Программно-целевые методы рационально применять для разработки программ развития вузов, НИР в детерминированной среде. При управлении СВО возникает значительная неопределенность оценки структуры потребности в специалистах, темпов научно-технического прогресса.

3. В новых условиях необходим анализ состояния и моделирование рынка образовательных услуг. Управление СВО должно адаптироваться к структурным изменениям в экономике, к изменениям потребностей в разных видах образования. Новыми требованиями к СВО является качество, мобильность и доступность образования.

4. Новым направлением изучения СВО является использование эконометрических моделей для прогнозирования тенденций и параметров системы образования. Эконометрические модели, описывая закономерности реальных процессов, могут служить научной основой прогнозирования изменений и разработки планов.

Существующие методы прогнозирования не объединяют в единую систему экономику, демографию и СВО, больше основаны на экспертных оценках.

1. Модели и методы планирования основаны на ряде допущений, наиболее конструктивны нормативные методы, когда определяются на основе анализа существующей статистики средние нормы потребности в специалистах, и на них основан расчет плана подготовки.

2. Движение обучающихся по уровням образования описано матрицей переходов (марковским процессом). Эта модель хорошо приспособлена для описания стационарного процесса, но плохо описывает нестационарные явления в рыночной экономике.

3. Существующая практика управления СВО требует новых подходов и методов, в сегодняшних условиях возникло противоречие между имеющимися знаниями и методами управления СВО и требованиями реформы высшего образования РФ. Для разрешения этого противоречия необходимо:

- изучение закономерностей и связей изменений в экономике и реакции СВО;

- построение эконометрических моделей, выделяющих знания из статистики работы СВО и позволяющих рассчитывать реальные прогнозы;

- моделирование рынка образовательных услуг, определение прогнозов его изменений и подстройки СВО под характеристики рынка;

- построение модели и технологии прогнозов потребности в кадрах для многоотраслевой экономики;

- создание новой информационной технологии расчетов планов подготовки кадров для региона как основной единицы децентрализованного планирования;

- разработка методов проектного управления СВО, методов оценки эффективности инновационных форм обучения и стратегии управления СВО региона.

УДК 338.47

Ратникова Татьяна Анатольевна

Национальный Исследовательский Университет - Высшая Школа Экономики, г. Москва

taratnikova@yandex.ru

Туфанова Лариса Павловна

Национальный Исследовательский Университет - Высшая Школа Экономики, г. Москва

rus_larisa@hotmail. сот

МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РОССИЙСКОГО АВТОПАРКА

Транспортный сектор сегодня — самый крупный и быстрорастущий потребитель энергии в мире: на его долю приходится более половины мирового потребления нефти. В исследовании с помощью панельных данных за 2000— 2010 гг. разрабатывается единая эконометрическая модель, позволяющая строить высокоточный годовой прогноз численности легковых автомобилей для любого исследуемого региона России.

Ключевые слова: автопарк России, модели прогнозирования, панельные данные, легковые автомобили, эконометрические методы.

По данным ГИБДД России на 1 января 2012 г. парк легковых автомобилей превысил отметку в 35 миллионов машин. Неумолимый рост автопарка обостряет проблемы ограниченности энергоресурсов, интенсивности транспортного движения и ДТП, загрязнения воздуха. По оценкам экспертов (см. диаграмму ниже) растущая автомобилизация России наносит совокупный ущерб в 6-8% ВВП ежегодно.

Для проведения разумной политики по предотвращению урона от автомобилизации необходимы

количественные оценки различных показателей. Каков будет спрос на автомобильное топливо? Как будут меняться объемы выбросов углекислого газа в атмосферу? Какова потребность в строительстве дополнительных автодорог и парковок? Какая ставка налога на пробег будет оптимальной? Какие меры по предотвращению пробок и ДТП необходимы? Чтобы получить ответы на эти вопросы, нужно построить как можно более точный прогноз численности автопарка по отдельным видам транспорта (легковые автомобили, грузовой транспорт,

190

Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 6, 2012

© Ратникова Т.А., Туфанова Л.П., 2012

Рис. 1.

Источник: доклад «Автотранспортная наука и задачи развития отрасли» научного руководителя ОАО «НИИАТ» проф., к.т.н. В.В. Донченко на координационном совещании представителей автомобильного и городского пассажирского транспорта, 15.03.2012

Рис. 2.

.05 .1 .15 .2 .25

роригр

Рис. 3. Эмпирическая зависимость парка легковых автомобилей от ВРП на душу населения в 12 регионах России

автобусы и мототехника). В данном исследовании описываются возможные модели прогнозирования легковых автомобилей - самой значительной части автопарка - в целом по России и для каждого отдельного региона.

Обзор зарубежной литературы, посвященный моделям прогнозирования численности машин, показал, что наиболее успешно для парка легковых автомобилей работает довольно простая функциональная модель, которую иллюстрирует схема (рис. 2).

Первый вопрос, который возникает на начальной стадии моделирования, - это проблема функциональной спецификации регрессионного уравнения. В некоторых работах, использующих статистику экономически развитых стран (например, [1]), применяется функция Гомперца, позволяющая отразить выход кривой численности автопарка на насыщение.

Однако анализ статистики парка легковых автомобилей, приведенной в таблице 1, показывает, что численность автопарка в России на сегодняшний день растет почти линейно со временем, и о ее выходе на насыщение пока говорить рано, в отличие, например, от численности автопарка Германии. Причем это справедливо не только для удаленных регионов с низкой плотностью населения и автодо-

рог, подобных Красноярскому краю, но даже для такого развитого мегаполиса, как Москва.

Результаты численного моделирования подтверждают, что Россия находится на участке линейного роста кривой Автопарк - ВВП, поэтому использовать нелинейную регрессию с функцией Гомперца оказывается нецелесообразно. Для аппроксимации эмпирической зависимости, изображенной на рис.

3, тестируются 5 функциональных форм, в том числе 3-х-параметрическая функция Гомперца.

Второй вопрос - это тип данных. Большая часть данных, используемая в региональном анализе, взята с сайта Росстата, и представляет собой панель по 41 региону за 2000-2010 гг. Для анализа панели стран используются данные Центрального банка РФ, Евростата и Всемирного Банка. Итоговая выборка состоит из 25 стран Европы и Азии.

Традиционные методы прогнозирования временных рядов здесь оказываются неприменимыми из-за проблемы малых выборок. Длина временного ряда при использовании годовых данных относительно короткая (11 точек), однако использование панельных данных многократно увеличивает размерность выборки и позволяет получить хорошие прогнозы.

Панельный подход для построения прогнозов находит все большее применение в современных

Таблица1

Динамика численности легковых автомобилей на 1000 человек населения

Год Россия Г ермания Москва Красноярский край

1991 65.34 472.72

2001 146.98 538.37 203.03 121.74

2005 180.99 559.09 249.53 169.08

2010 240.41 510.00 323.55 252.45

Таблица 2

Одношаговые прогнозные значения парка легковых автомобилей на 2010 г. для Москвы и Московской области

Москва в ... Прогнозное значение МАРЕ Real- Forecast (абсолютная ошибка!

Отдельный 311,05 4% 12,5

временной ряд

Страновая выборка 307,79 5% 15,76

Региональная 330,06 2% -6,51

выборка

Таблица 3

Одношаговые прогнозные значения парка легковых автомобилей на 2010 г. для России в целом

Россия в ... Прогнозное значение Относительная ошибка Real- Forecast (абсолютная ошибка!

Отдельный 245,51 2,1% -5,11

временной ряд

Страновая выборка 238,59 0,75% 1,81

Региональная 257 1,2% -3

выборка

192

Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 6, 2012

Таблица 4

Абсолютные и относительные ошибки при использовании двух шагового и трех шагового прогнозов на 2009-2010 г. для Москвы и Московской области

Москва в ... МАРЕ- 2шаговый Real- Forecast

Отдельный 8% -26 7% -22

временной ряд

Страновая выборка 2,5% -8 50/о -15,5

Региональная 6,7% +21 6% +19

выборка

Таблица 5

Абсолютные и относительные ошибки при использовании двух шагового и трех шагового прогнозов на 2009-2010 г. для России в целом

Россия в ... Относительная ошибка для 2шаг Real- Forecast

Отдельный 3% +7 1,2% -4,6

временной ряд

Страновая 0,830/о -2 1.20/о -4,6

выборка

Региональная 5% +12 6% +14

выборка

эконометрических исследованиях. В частности, в работе [2] моделируется спрос на энергоресурсы (электричество и природный газ) с помощью панели из 49 американских штатов за 1970-1990 гг., в работах [3] и [4] оценивается спрос на бензин. Сопоставление эффективности, стабильности и прогнозной силы гомогенных и гетерогенных оценок во всех рассмотренных статьях дает неизменный результат: использование панельных данных позволяет существенно выиграть в качестве получаемых оценок по сравнению с отдельными временными рядами, а в некоторых исследовательских задачах является единственным надежным подходом аппроксимации зависимостей.

В том, что касается методологии, применяемой в рассмотренных выше исследованиях, то, например, в работе [2] для оценивания спроса на энергоресурсы используется логарифмическая спецификация функциональной зависимости, а для ее оценивания предлагается широкий набор эконометрических методов: от регрессии на панельных данных (МНК, 2-хшаговый ОМНК, ОММ Ареллано-Бонда) до декомпозиции оценок регрессий, полученных по индивидуальным временным рядам.

В ходе настоящего исследования было опробовано множество функциональных форм и эконометрических подходов. В итоге получены следующие результаты для Москвы и Московской области, а также для России в целом (табл. 2-5).

Предварительные выводы, которые вытекают из проведенного исследования, можно сформулировать следующим образом:

- для России в целом качество прогноза оказывается выше в страновой выборке,

- для Москвы качество результата зависит от

горизонта прогноза: в региональной выборке лучше удаются краткосрочные прогнозы, в страновой выборке - долгосрочные,

- лучшая спецификация модели - динамическая инверсионная для региональной выборки, динамическая линейная - для страновой выборки (и в том и другом случае оценки получаются удачнее при использовании процедуры Бланделла-Бонда),

- панельный подход дает более высокое качество прогноза, чем использование отдельных временных рядов даже в случае, когда страны неоднородны.

Работа выполнена по заказу и при поддержке ООО «Исследовательская группа “Петромаркет”».

Библиографический список

1. Dargay J., Gately D. Income’s effect on car and vehicle ownership, worldwide: 1960-2015. // Economic Research Reports. - 1997. - №2.

2. Baltagi В., Bresson G., Pirotte A. Comparison of forecast performance for homogeneous, heterogeneous and shrinkage estimators. Some empirical evidence from US electricity and natural-gas consumption // Economics Letters. - 2002. -№76. - Pp. 375-382.

3. Baltagi B., Griffin J. Gasoline Demand in the OECD: An Application Of Pooling And Testing Procedures // European Economic Review. - 1983. -№22. - Pp. 117-137.

4. Baltagi В., Bresson G., Griffin J. and Pirotte A. Homogeneous, heterogeneous or shrinkage estimators? Some empirical evidence from French regional gasoline consumption // Empirical Economics. - 2002. - №28. - Pp. 795-811.