ЭлБиб

ЭКОНОМИКА и УПРАВЛЕНИЕ

ХЛЕБОПЕЧЕНИЕ РОССИИ

2/2014

скими показателями и таким образом

обеспечивают упрощенное, но четко

структурированное и определен-

ное представление экономической

реальности, которое может быть

использовано при анализе влияния

различных факторов, например, по-

литических. Они носят явно выра-

женный вероятностный (стохастиче-

ский) характер и позволяют рассчи-

тать несколько вариантов прогноза

без оптимизации.

Наибольшее практическое рас-

пространение в настоящее время по-

лучили следующие модели:

AGLINK-COSIMO (Worldwide

Agribusiness Linkage Program –

COmmodity SImulation MOdel)

–

ресурсно-динамическая модель

частичного равновесия, рыночная

модель развития мирового агропро-

довольственного комплекса, разра-

ботанная на базе слияний моделей

AGLINK и COSIMO, используемых

соответственно Организацией эко-

номического сотрудничества и раз-

вития (ОЭСР) и Всемирной продо-

вольственной организацией ООН

(ФАО). На основе этой модели данные

организации ежегодно разрабаты-

вают Сельскохозяйственный Обзор

(Agricultural Outlook), который содер-

жит прогнозные показатели объемов

производства, товарооборота и цен

на основные продовольственные

товары. Обзор охватывает рынки

зерновых, растительного масла, са-

хара, мяса, яиц, молочных продуктов

и биотоплива. Она представляет со-

бой среднесрочную модель прогно-

зирования, рассчитанную на 10 лет.

В качестве основных параметров

используют численность населе-

ния, объем валового продукта, цены

на энергоносители и основные про-

довольственные товары и другие по-

казатели с учетом разных сценариев

темпов их динамики. В результате

формируется система уравнений,

которая позволяет сбалансировать

спрос и предложение по отдельным

продуктам с учетом возможности

их замещения. Модель рассчитывает-

ся для нескольких относительно одно-

родных географических областей.

При этом Россия входит в одну группу

с Украиной и Казахстаном (РУК).

CAPRI (Common Agricultural

Policy Regional Impact Analysis)

–

глобальная пространственная мо-

дель частичного равновесия, осно-

ванная на данных разных уровней

управления – от Европейского Союза

в целом до отдельной фермы, и учи-

тывающая взаимодействие с внеш-

ней средой. Модель создана для

оценки влияния Единой Сельскохо-

зяйственной Политики, реализуемой

органами управления ЕС, на агропро-

довольственные рынки и фокусиру-

ется в основном на странах ЕС.

ESIM (European Simulation

Model)

– статистическая рыноч-

ная модель частичного равновесия

агропродовольственного сектора,

описывающая спрос, предложение

и товарооборот по основным видам

продовольственных товаров. Ори-

гинальная версия была разработана

Службой экономических исследова-

ний Министерства сельского хозяй-

ства США, в настоящее время имеет-

ся европейская версия.

AGMEMOD (Agricultural Mem-

ber State Modelling for the EU and

Eastern European Countries)

– эко-

нометрическая динамическая мо-

дель частичного равновесия, опи-

сывающая рынки основных сельско-

хозяйственных товаров в странах

ЕС и союзе в целом, используемая

для целей прогнозирования и имита-

ции. Модель описывает спрос, пред-

ложение, торговый оборот и цены

для зерновых, мясных и молочных

продуктов для разных стран с учетом

их товарообмена. В отличие от других

моделей, она не предусматривает

корректировку в зависимости от по-

ступающих новых данных.

Модели частичного равновесия,

прежде всего AGLINK-COSIMO, CAPRI

и ESIM, использует Департамент

сельского хозяйства и региональ-

ного развития ЕС (DG AGRI) для раз-

работки среднесрочных прогнозов

перспектив сельскохозяйственных

рынков и доходов. Процедура их под-

готовки предполагает формирование

экспертной группы для оценки перс-

пектив, анализа данных и оценки

адекватности применяемой модели.

Опыт применения данных моде-

лей для реального прогнозирования

хлебопекарной промышлености от-

сутствует.

Важная проблема – выбор методо-

логии, обеспечивающей наибольшую

точность прогнозирования. Основны-

мипричинами, снижающимиточность

прогнозирования, являются [5,6]:

Технические – неточность при-

меняемых моделей; невозможность

адекватно описать все факторы, по-

казатели и взаимосвязи; неполный

учет альтернатив и вероятностей;

неточность и неполнота исходных

данных. Сложность модели должна

соответствовать сложности описы-

ваемого ей объекта. При применении

неадекватной модели или недосто-

верных данных, ошибки на выходе

будут тем большими, чем сложнее

используемая модель.

Психологические – излишне

оптимистическая точка зрения экс-

пертов; желание позитивного раз-

вития в будущем; недостаточное вни-

мание к реальному опыту в данной

сфере; сознательная или бессозна-

тельная недооценка рисков.

Политические – преследова-

ние собственных интересов при по-

лучении результатов прогнозов;

стремление разработчиков получить

финансирование или удовлетворить

пожелания заказчика прогноза; за-

ведомо ошибочная интерпретация

фактов; политическое и организа-

ционное давление на разработчиков

прогноза.

Указанные особенности хлебопе-

карной отрасли и требования к прог-

нозам обусловливают большую роль

экспертных методов на всех стадиях

прогнозирования и крайне осто-

рожное использование экономико-

математических методов и моделей.

Из них могут быть применены так на-

зываемые «мягкие» модели, прежде

всего имитационные. Необходимо

обеспечение качественными и на-

дежными данными, их преемствен-

ность во времени и единая методоло-

гия расчетов, четкая структуризация

объекта прогнозирования по отдель-

ным секторам, использование не-

скольких сценариев.

Чтобы составить достоверный

прогноз, прежде всего, необходимо

располагать достоверной информа-

цией для анализа.

Основным источником для прог-

нозов остаются статистические дан-

ные. Они позволяют с относительной

достоверностью оценить общий

уровень производства и потребле-

ния хлебобулочных изделий, а также

внешние факторы, влияющие на со-

стояние отрасли.

Учет производства хлебобулоч-

ных изделий до 2010 г. осуществ-

лялся по ассортиментным группам

в соответствии с Общероссийским

классификатором продукции ОК

005–93. С 2010 г. стали пользоваться

Общероссийским классификатором

продукции по видам экономической

деятельности ОК 034–2007 (КПЕС

2002 или ОКПД). Согласно Приказу

Министерства промышленности

и торговли и Федерального агентст-

ва по техническому регулированию

и метрологии от 24 декабря 2012 г.

№ 1961-ст, этот классификатор будет

действовать до 1 января 2015 г., пос-

ле чего учет будет осуществляться

по новому классификатору ОКПД 2.

Все это порождает существенные

сложности при сопоставлениях,

так как классификационные группы

не совпадают. Например, ранее были

установлены понятия хлеба – продук-

ции развеса 500 г и более и хлебобу-

Электрон ая Научная СельскоХозяйственная Библиотека