Моделирование экономических процессов корпорации - Методы и особенности экономического моделирования

Оглавление:

Экономическая модель представляет собой упрощенное представление экономической реальности, позволяющее выделить наиболее важные вещи в лаконичной, компактной форме.

Экономические модели должны отвечать ряду требований:

Лаконичность;
реализм сделанных предположений и презумпций;
способность делать прогнозы;
возможность предоставления информации;
возможность проверки.

Среди экономистов нет единого мнения о том, какие требования должны быть приоритетными.

Создание любой теоретической модели, в том числе экономической, проходит несколько этапов:

Переменный выбор;
Определите предположения, которые необходимо сделать, чтобы избежать усложнения модели;
одно или несколько предположений, гипотез, объясняющих взаимосвязь параметров;

Переменные, используемые в теории, являются специфическими величинами с различными значениями.

Проводится различие между эндогенными и экзогенными переменными.

Эндогенные переменные — это переменные, которые являются непосредственно частью модели, т.е. объектами исследования (в нашем примере это количество товара: зерна и ракеты).

Экзогенные переменные — это переменные, которые влияют на исследуемые переменные, но не являются предметом исследования (в нашем примере количество товаров, производимых обществом, зависит от наличия ресурсов и состояния технологий). Для простоты они считаются постоянными.

Предположения (научные абстракции) позволяют избежать чрезмерной сложности при построении теории. (В модели кривой производственных возможностей такие допущения: Ограничение производства двумя товарами, заданный объем ресурсов, постоянный уровень научно-технического прогресса, отсутствие внешнеэкономических связей).

Гипотеза является основным элементом модели. Гипотеза представляет собой попытку объяснить в одном высказывании, каким образом эндогенные переменные связаны между собой.

В нашем примере, анализируя поведение общества в условиях ограниченных ресурсов, можно заметить, что производство определенного количества одного товара неизбежно приводит к сокращению производства определенного количества другого товара, и наоборот. Это позволяет выдвинуть гипотезу о существовании альтернативных издержек производства.

Гипотезы обычно предполагают формирование функциональной связи между неизвестными в виде формулы, таблицы и графика.

Цель создания модели:

Обобщение и представление реальной ситуации;
Моделирование возможных способов изменения текущей ситуации.

Есть 2 основных свойства, которые могут быть получены из целей: Модель может быть иллюстрацией или инструментом для трансформации реальности.

Основные виды экономических моделей.

Есть два типа моделей: Оптимизация и модели равновесия. Модели оптимизации используются для изучения поведения отдельных экономических агентов или их групп и для демонстрации того, как экономические агенты (их группы) максимизируют свое благосостояние. Примеры включают модель поведения фирмы и модель поведения индивидуального потребителя. Равновесные модели необходимы для изучения взаимоотношений между экономическими агентами и их группами. Примером может служить модель рыночного ценообразования под влиянием спроса всех покупателей и предложения всех продавцов.

Хорошая экономическая модель имеет ряд особенностей:

он не перегружен деталями, информация, которая в нем содержится, не должна быть больше, чем необходимо для решения задачи;
предположения и предпосылки модели разумны и реалистичны;
существует возможность сбора информации, соответствующей условиям модели;
модель позволяет объяснять и прогнозировать фактически наблюдаемые экономические явления.

Математические модели играют очень важную роль в экономике. Их применение позволяет не только делать общие предположения о различных событиях, но и достаточно точно рассчитывать количественные последствия тех или иных решений и тем самым давать конкретные рекомендации правительству и экономике. Например, вопрос о вступлении России во Всемирную торговую организацию (ВТО) является весьма актуальным. Сторонники вступления говорят о его преимуществах, оппоненты фокусируются на недостатках, но только грамотные экономисты, основанные на эконометрических моделях, могут сказать: «Здесь выигрыш будет примерно столько, и в этой области он с большой долей вероятности проиграет столько».

Создаются модели для нормативного и позитивного анализа. Положительный анализ устанавливает причины и последствия экономических явлений без их оценки. Такой анализ дает ответы на такие вопросы, как «Что и почему происходит в экономике сегодня?», «Что и почему случилось вчера?», «Что случится, если…?». Например, русский рыцарь на перекрёстке видит знаки: «Если пойдёшь направо, то потеряешь лошадь». Если ты пойдешь налево, ты потеряешь голову» и т.д. и т.п. Все это типичные примеры положительных высказываний.

В отличие от этого нормативный анализ содержит оценку желательности определенных последствий. Его задача: «Что нужно сделать, чтобы…?». Поэтому нормативный анализ содержит рекомендательную часть. Существует тесная взаимосвязь между двумя видами анализа: нормативные положения влияют на выбор объекта позитивного анализа, а результаты последнего способствуют достижению нормативных целей.

Например, признается необходимость снижения инфляции в экономике. Это нормативное заявление. Однако эта цель может быть достигнута разными способами:

путем повышения налогов для сокращения дефицита государственного бюджета;
за счет сокращения государственных расходов;
Замораживание цен на важное сырье и энергоносители;
ограничение роста доллара по отношению к рублю и т.д.

Положительный анализ поможет нам выбрать оптимальный курс действий. Например, повышение налогов приводит к этому, и что меньшее количество государственных расходов приводит к этому, и что ….Экономическая теория не освобождает людей от выбора, но помогает им делать этот выбор более осознанно и ответственно.

Методы и особенности экономического моделирования

Динамика развития любой экономической системы сложна, многомерна, противоречива, поэтому в исследованиях применяется моделирование, выявляются стабильные и нестабильные, значимые и незначительные факторы, взаимосвязи и тенденции. Модели помогают выявить системообразующие, регулярные, повторяющиеся факторы в динамике развивающейся системы и описать процессы, основываясь на знании их закономерностей.

Схема построения моделей экономической динамики включает следующие этапы: Наблюдение, определение цели и задач, постановка задачи, сбор информации, выбор индикаторных функций и индикаторных факторов, построение гипотез, эксперимент, разработка вариантов модели, проверка полученной модели на значимость, экономическая интерпретация и прогнозирование.

В то же время следует помнить, что основой построения модели является выбор факторов, все из которых должны быть выбраны (по возможности), учитывая тот факт, что при большом количестве факторов модель нестабильна, а при малом количестве — возможны ошибки в принятии решений.

Содержание этого подхода позволяет строить экономико-математические модели, работать с ними и интерпретировать результаты моделирования.

Особенностью моделирования циклов экономической динамики является придание формализованным функциям дискретной формы. Однако, признавая непрерывность времени, дискретность искусственно создается при анализе любого процесса: Процесс разделен на эквивалентные разделы — годы, кварталы, месяцы, недели, дни. При этом создается динамический ряд, т.е. несколько или набор числовых значений для различных, но обычно эквивалентных периодов времени.

Математическое описание циклов позволяет решить ряд важных задач. Они включают в себя следующее:

Исследование внутренних процессов данного явления, распознавание его как такового;
Моделирование и, следовательно, изучение поведения параметров цикла под влиянием изменяющихся значений факторов;
Использование смоделированных данных о сроке службы в перспективной и текущей практике планирования;
Построение системы моделей, согласование и синхронизация ее информации о принимаемых решениях с системой управления процессами.

Рассмотрим существенную особенность математических методов, используемых для формализации экономических циклов, условия и пределы их применения.

Основным методом, который до сих пор использовался в эмпирических исследованиях, является извлечение тенденций. Для этого используются различные функции, описывающие изменение экономических показателей во времени. Традиционные статистические методы используются для выбора параметров соответствующей трендовой функции, которые являются экспоненциальными, линейными, полиномиальными, логистическими и другими зависимостями, определяемыми фактической динамикой измеряемого показателя.

Более того, большинство экономических рядов представляет собой сложное движение, содержащее тенденции и различные колебания, которые являются как почти периодическими, так и чисто случайными. Методы выявления таких движений часто интуитивно понятны и зависят от субъективного подхода исследователя.

Определение тенденции — это поиск процесса в условиях практически полной неопределенности. Все зависит от сформулированной концепции — является ли тренд случайным, является ли он плавной кривой или нет, и какова связь между трендом и навязанными ему случайными элементами. Метод наименьших квадратов, часто используемый для определения тренда, позволяет отсеивать совершенно неприемлемые траектории и выбирать относительно подходящие в рамках субъективных предположений.

Экономические ряды содержат более или менее выраженную тенденцию, поэтому возможности и результаты спектрального анализа определяются возможностями устранения тенденции, что оставляет желать лучшего. Примечательно, что неудачный опыт использования спектрального анализа для выделения бизнес-циклов никто не считает доказательством их отсутствия.

В то же время С.М. Меньшиков и Л.А. Клименко считают, что анализ статистических данных не может играть первостепенной роли в решении проблемы бизнес-циклов, а должен носить вспомогательный характер. Поэтому они отказываются от использования спектрального анализа и на начальном этапе исследований больше склоняются к простым методам, применяемым Н.Д. Кондратьевым, а также к визуальному анализу, который всегда обеспечивал богатый материал для формулирования гипотез.

С.М. Меньшиков и Л.А. Клименко считают разностные преобразования более объективными, однако и они основаны на предположении, что тренд процесса является полиномом со случайными коэффициентами. Если тренд близок к прямой, то среднее значение всех разностей дает оценку коэффициента временного фактора, рассчитанного методом наименьших квадратов.

Переход происходит от наблюдаемых показателей к первым разностям, которые также подвергаются статистической обработке и различным преобразованиям (квадрат, логарифм, аппроксимация скользящими средними и т.д.). Квазипериодические отклонения от тренда, более или менее отличающиеся друг от друга по форме и амплитуде, считаются свидетельством существования длинной волны.

Разностные преобразования выделяют тренд, но увеличивают в нем влияние случайных составляющих, поэтому предпочтительнее использовать метод наименьших квадратов.

Первый в системе экономико-математического моделирования циклов Э.Г. Яковенко называет метод регрессионного анализа, который используется для выбора динамической формы уравнений циклов. Анализ многофакторной корреляционной или регрессионной модели проводится на основе метода наименьших квадратов. В ходе анализа вычисляются необходимые характерные значения, их стандартные погрешности и доверительные интервалы, а также критерии, позволяющие оценить степень значимости вычисленных значений параметров цикла. В зависимости от настройки входных параметров определяется несколько коэффициентов линейной или криволинейной регрессии.

Полученные регрессии

При правильной настройке параметров можно получить следующие регрессии: линейные, полиномиальные, мультипликативные, трансцендентальные и многие другие. Тип регрессии определяется на основе предполагаемой связи между индикаторной функцией и индикаторными факторами.

Вторым методом формализации параметров цикла, по мнению Е.Г. Яковенко, является метод итеративного анализа. Экономическое содержание итерационного процесса сводится к последовательному расчету однотипных итераций, которые отличаются только обрабатываемой информацией, но не составом вычислительных операций. В общем случае итерация является этапом реализации вычислительного алгоритма.

Процесс итеративного анализа завершается, когда погрешность аппроксимации находится в допустимых пределах. Итеративные методы циклического анализа строятся на существенной экономической основе и во многом являются дальнейшим развитием и уточнением методов, неформально применяемых на практике.

Одним из преимуществ итеративных методов анализа является возможность экономической интерпретации процесса аппроксимации циклических кривых с учетом структурных особенностей данной задачи, с использованием любых исходных аппроксимаций, в том числе и тех, которые не допускаются на практике.

Третьим в системе методов формализации жизненного цикла является метод вычисления математического ожидания, дисперсии и стандартного отклонения (погрешности). Эти значения необходимы для вычисления доверительных интервалов, которые оценивают надежность полученных результатов. Если средняя линия не выходит за доверительный интервал, то можно сказать, что неравномерность вызвана небольшим разбросом выборки. Затем, путем аппроксимации, получается уравнение, описывающее кривую цикла. управление экономическим моделированием.

Продолжается поиск более точных математических методов обнаружения квазипериодических длинноволновых колебаний, что сфокусировало внимание на проблеме построения фильтров специальных функций. Фильтр в этом контексте представляет собой математически изоморфное преобразование исходной серии в новую, исключающее колебания определенной частоты. Кроме тренда, динамические серии содержат целый спектр различных колебаний разной частоты: короткие циклы Китчина (1/3), деловые циклы (1/10) и циклы Кузнецов (1/21). Все эти колебания, в том числе и тренд, должны быть устранены для точной идентификации длинных волн (с частотой 1/48 — 1/56).

Наиболее распространенным фильтром является метод выравнивания динамических рядов с помощью скользящих средних подходящей длины. В частности, было предложено использовать специальные полосовые фильтры для изоляции низкочастотных колебаний, позволяющие пропускать и задерживать колебания определенной частоты.

Следует отметить, в частности, что операция усреднения временных рядов используется для отделения длительных колебаний от высокочастотных. Такая операция может также привнести дополнительные колебания в результирующую серию. Однако, если длительные колебания визуально очевидны и их амплитуда больше амплитуды коротких колебаний, то использование усреднения оправдано. Усреднение основано на фильтрации со скользящими средними за три и девять лет для сглаживания временных рядов.

Иногда исходные индикаторы также фильтруются перед извлечением тренда. Скользящие средние 9- и 21-летние показатели устраняют среднесрочные бизнес-циклы Юглара и Кузнца; 51-летнее среднее устраняет светскую тенденцию; после их применения динамика многих экономических показателей показывает значительные долгосрочные колебания с периодом около 50 лет.

Основным недостатком фильтров, построенных с помощью скользящих средних, является возможность возникновения искусственных колебаний в результате их применения. Вероятность возникновения периодических колебаний, в том числе низкочастотных, путем «прохождения через фильтр» стационарного динамического ряда была доказана Е. Слуцким в 1937 году. Слуцкий в 1937 г. С тех пор этот феномен, хорошо изученный в настоящее время, известен в литературе как «эффект Слуцкого». Как отметил Б. Шипош, фильтр, соответствующий задаче извлечения длинной волны, должен устранять все колебания с частотой менее 1/60, не должен вызывать колебаний и не должен изменять изображение длинной волны. Он предложил один из фильтров с такими свойствами.

В литературе последних лет также были предложены специальные фильтры, построенные на основе предположений о характере распределения и достоверности его наблюдений, для обнаружения наличия низкочастотных колебаний.

Конечно, эти методы очень грубые. Но даже те процессы, которые изучаются с их помощью, не характеризуются высокой стабильностью. Одним из основных положений теории измерений является требование соответствия методики измерения характеру измеряемых процессов. Таким образом, на наш взгляд, использование приближенных методов статистического анализа при изучении длинных волн вполне оправдано. Ведь если длинная волна существует, то общая природа экономических законов, проявляющихся в виде трендов, делает теоретически невозможным ее выявление методами, предназначенными для изучения строго повторяющихся явлений. Сторонники точных методов, успешно применяемых в инженерии, требуют невозможного и тем самым загоняют дискуссию о существовании длинных волн в тупик.

В то же время в последние годы среди ученых, изучающих долгосрочные тенденции экономической динамики, растет поддержка идеи о необходимости разработки более эффективных методов изучения периодических колебаний. Маркетолог сравнивает математический аппарат, используемый в экономических исследованиях, с тем, что широко используется в физике, называя эконометрические модели «громоздкими и тупыми». Необходимость использования новых математических моделей, аналогичных тем, которые уже используются в исследованиях динамических систем в физике, биологии, экологии, психологии, лингвистике, признается во многих работах по длинноволновым теориям. Например, в некоторых из них используются системы дифференциальных уравнений типа Вольтера-Лотки (в исследовании макроэкономической динамики). Интересна модель системной динамики экономики США, разработанная под руководством Джоуи Форрестера в Массачусетском технологическом институте.

Как отмечает Плотинский, эта модель системной динамики состоит из нескольких сотен отношений, описывающих поведение в производстве, обращении и политике. Решения этой модели содержат все известные в экономике циклы: краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный. Циклическая или, как следствие, колебательная динамика больше соответствует реальным процессам по сравнению с поведением траекторий модели роста. В ряде академических исследований рассматриваются инвестиционные, деловые и технологические циклы, а также циклы занятости и экономические условия. Разработан ряд теоретических схем и моделей бизнес-циклов, различающихся по изучаемым факторам, периодичности и амплитуде соответствующих колебательных режимов. Теоретически были изучены случаи, когда классические и неоклассические модели экономического роста приводили к циклическим решениям. В рамках этих моделей можно объяснить колебания основных макроэкономических переменных: Национальный доход, капитал, занятость.

Общим недостатком таких моделей является то, что описываемые ими колебательные процессы носят строго периодический характер, что не всегда соответствует реальным экономико-статистическим данным. Более сложные циклические процессы рассматриваются в так называемых моделях перекрывающихся поколений. В этих моделях в любой момент времени действуют два поколения индивидуумов: молодые и старые, решения которых не всегда совпадают. Модели наложения поколений позволяют изучать динамику сложных систем в условиях неопределенности.

Циклические подходы к экономическому моделированию

Представление о том, что цикличность является неотъемлемым свойством экономических (и, как следствие, социальных) процессов, действительно получило всеобщее признание в исследовательском сообществе. На протяжении почти двух столетий

Наблюдение за динамикой основных экономических показателей подтверждает наличие в ней цикличности, которая принимает форму многих видов циклов различной продолжительности и интенсивности, проявляющихся на разных уровнях экономической системы. Для объяснения феномена цикличности было предложено большое количество теорий, но, несмотря на большую традицию изучения этого явления, работа в этом направлении не только не останавливается, но и пользуется большой популярностью, подтверждая, что эта проблема все еще далека от решения, с которым согласилось бы большинство экономистов.

С точки зрения содержания, бизнес-циклы — это колебания экономической активности национальной и мировой экономики, которые проявляются в чередовании фаз подъема и спада. В четырехфазной классификации цикла можно выделить следующие фазы: Кризис, депрессия, восстановление и отскок (эта модель цикла впервые была сформулирована К. Марксом; существует альтернативный подход к определению количества фаз. Маркс; существует также альтернативный подход к определению количества фаз в цикле, согласно которому существует только две такие фазы: восходящая и нисходящая, а также две точки изменения направления экономической динамики).

Следующие положения являются общепринятыми в современной экономике:

цикличность — это универсальная форма движения в природе и в обществе (в качестве примера интересного проявления этой универсальности можно назвать циклы колебаний территории России и Украины). Универсальность, конечно, не следует путать с универсальностью — как в природе, так и в обществе также происходят нециклические процессы. В то же время интересно отметить, что природа этой цикличности в экономике является предметом разногласий между исследователями — если приверженцы нео-кейнсианских взглядов считают, что цикличность присуща экономическому развитию, то приверженцы австрийской школы предполагают, что хотя бы часть циклов искусственно (пусть и непреднамеренно) порождается непродуманными действиями центральных банков по регулированию учетной ставки;
ход циклического движения характеризуется последовательным чередованием фаз; как продолжительность отдельных фаз, так и продолжительность цикла в целом приблизительно постоянны. Важным элементом цикла является кризис;
Экономика (как глобальная, так и национальная) подвержена различным типам циклов, которые, частично сочетаясь и перекрываясь, образуют волнообразную динамику экономических процессов. По данным Фонда изучения экономических циклов (США), существует 75 типов циклов общеэкономической деятельности продолжительностью от 16 до 60 лет и 23 типа циклов волнистого характера продолжительностью от 35 до 108 лет. Всего было выявлено 1380 типов экономических циклов продолжительностью от 20 часов до 700 лет;
каждый новый цикл последовательно заменяет предыдущий из своих глубин;
каждый цикл обусловлен своими специфическими факторами; 6. циклы взаимодействуют друг с другом, что затрудняет выделение отдельного цикла;
циклическая динамика может меняться во время работы (в частности, может меняться длительность цикла);
циклы влияют на общество, с одной стороны, а само общество является движущей силой развития циклических процессов — с другой.

В экономической литературе наиболее распространены циклы Китчина, бизнес-циклы, кузнецовские ритмы, длинные волны Кондратьева (великие циклы), циклы Модели (которые, однако, имеют менее строго экономическое, чем геополитическое и геоэкономическое содержание), 300-летние циклы К. Джоэля и В. Шерера, цивилизационные циклы. Конечно, этот список не исчерпывает всего многообразия циклов, известных в современной экономике, речь идет только о самых известных и важных для анализа экономической динамики.

Китчинский цикл имеет продолжительность 40-59 месяцев и проявляется в колебаниях акций компаний. Обратите внимание, что согласно Дж. Китчину торговый и промышленный цикл состоит из 2-3 малых циклов.

Бизнес-цикл 7-11 лет характеризуется заменой устаревшего оборудования на промышленных предприятиях без существенных изменений существующей технологической парадигмы. Интересно отметить, что детальное исследование среднесрочных циклов было проведено А.Л. Чижевским. Он связал их периодизацию с циклическими колебаниями солнечной активности, что позволило ему рассматривать каждый цикл исторических событий как универсальный. Их совпадение ученый объяснил прямым влиянием солнечной активности на интенсивность умственной деятельности людей, степень их возбудимости и агрессивности. В то же время, следует отметить, что помимо влияния солнечной активности, на человека оказывают влияние многие другие факторы (биологические, природно-климатические, социальные, экономические, политические), что, несомненно, отражается на трансформационной активности людей. По этой причине современная экономическая наука скептически относится к таким объяснениям (хотя исследования в этом направлении продолжаются и, в принципе, можно говорить о существовании собственной «естественнонаучной» школы в изучении феномена цикличности в экономике).

Кузнечный цикл (также известный как строительный или демографический цикл) имеет продолжительность 25-30 лет.

Кондратьевские длинные волны, одно из самых проблемных направлений в колеблющемся движении экономики, имеют продолжительность 47-60 лет. Несмотря на то, что Кондратьевские циклы являются, пожалуй, самым известным циклическим явлением, научное сообщество пока не сформировало единого мнения о его реальности. В настоящее время ряд исследователей отрицают существование Кондратьевских циклов. Первое упоминание о возможности существования длинных волн, по мнению голландского исследователя Якоба ван Дейна, относится к середине XIX в. в работе английского экономиста Хайда Кларка, датированной 1847 г. В 90-е годы XIX в. — 10-е годы XX в. многие экономисты того времени писали о циклических колебаниях, среди них М.И. Туган-Барановский, Р. Хилфердинг, А. Афталион, Г. Мур, Я. Лескюр. Н.Д. Кондратьев в своей работе «Мировое хозяйство и его деловые циклы во время и после войны» 1922 г. проделал пионерскую работу по проблеме больших деловых циклов, которая, по общему признанию, была основана лишь на некоторых фрагментарных данных. В статье «Великие циклы делового цикла», опубликованной в 1925 г., и в докладе «Великие циклы делового цикла», подготовленном в 1926 г., Н.Д. Кондратьев обосновывал гипотезу о существовании длительных циклических флуктуаций обширным статистическим материалом, используя новые методы анализа временных рядов за этот период. Интерес ученого к проблеме циклических колебаний с долгосрочной периодичностью объясняется стремлением создать универсальную концепцию, охватывающую все виды циклических колебаний и подходящую для построения как краткосрочных прогнозов, так и прогнозов развития экономики в долгосрочной перспективе.

Известен ряд исследований, которые касаются конкретно классификации теорий длинных волн. Классификация, предложенная Дельбеком, основана на присвоении основному фактору, вызывающему длинноволновые колебания. В соответствии с этой классификацией проводится различие между теориями длинных волн:

монетарные и кредитные экономические концепции, в соответствии с которыми монетарные факторы играют ключевую роль в возникновении долгосрочных колебаний;
концепции, которые рассматривают переменную интенсивность в воспроизводстве капитальных товаров как основной фактор долгосрочных колебаний. К ним относятся теории Кондратьева, Манделя и Форрестера;
Теории, которые рассматривают колебания предложения отдельных факторов производства, вызывающие долгосрочные отклонения от тренда экономического развития, как основную причину длинных волн. В Дельбеке есть теории Фримана (о попеременном дефиците и излишках рабочей силы), теории Ростова (о дефиците и излишках продовольствия и сырья). Сюда также следует включить теорию Крейга и Ватта, связывающую переход к следующей длинной волне с истощением доминирующего источника энергии и разработкой нового;
очень популярные неошамперские концепции, подчеркивающие переход экономической системы из одного состояния равновесия в другое в каждой длинной волне. Особое значение в этих теориях придается кластерам инноваций, составляющих материальную основу такого перехода. К ним относятся такие понятия, как Менш, Вайдлих, Уорд, Вейкамп, Ньюкамп и др;
Институциональные концепции, в соответствии с которыми длинные волны порождаются особенностями экономических и политических институтов. В этот класс включены теории Переса-Переса, Чандлера, Калецкого, Скрепанти и др;
Комбинированные теории, объединяющие элементы нескольких из вышеперечисленных подходов.

Сверхдлинные тенденции

Помимо 60-летних Кондратьевских волн, существуют и сверхдлинные тенденции в экономической и политической динамике. В 1979 г. Ф. Бродель выявил «светскую тенденцию» в ВНП, численности населения и доходах на душу населения на 100-150 лет. Я. Модельский открыл циклы в мировой политике, продолжающиеся 90-122 года и связанные с периодами глобальных мировых войн и становления мировой политической и экономической мощи. Как показал Р. Стокен, природа экономики на разных этапах этого цикла различна: фаза свободной торговли — это прежде всего экономика предложения, фаза регулирования — экономика спроса.

Весьма интересен взгляд ведущего современного представителя австрийской школы Хесуса Уэрты де Сото на характер бизнес-цикла в экономике. По его словам, модель цикличности имеет следующую форму:

Цикл начинается с того, что центральный банк снижает процентную ставку ниже рыночного уровня, что вызывает экономический рост;
Пузыри раздуваются на рынке активов, а реальная экономика начинает реализовывать долгосрочные проекты по искусственно заниженным процентным ставкам (т.е. инвестиции осуществляются без обеспечения соответствия ожидаемой доходности реализуемого проекта состоянию рыночной экономики); — экономический рост несет в себе семена окончания его кризиса: в результате расширения кредитования спрос на денежные средства для инвестиций начинает превышать предложение реальных сбережений, вызывая ценовую инфляцию;
Рано или поздно центральному банку придется повысить учетную ставку для борьбы с инфляцией и инвестиционными пузырями;
Вскоре после этого наступает кризис: лопаются пузыри на рынке активов, плохие инвестиции по новым, более высокие процентные ставки становятся убыточными — фаза обвала фондового рынка и паники банков;
Посткризисная депрессия сглаживает плохие инвестиции — производственная структура приспосабливается к новой структуре спроса.

Очевидно, что в условиях реальной экономической жизни трудно говорить о строгом равенстве анализируемых факторов (в графе, характеризующей рыночное равновесие). Скорее, мы должны говорить о величинах факторов, которые воспринимаются рынком как равные.

Субъективность и объективность факторов связаны с тем, что объективные факторы можно измерить и адекватно описать ситуацию на рынке. Что касается субъективных факторов, то они характеризуют ожидания участников экономической деятельности и могут сильно отличаться от динамики объективных показателей. Например, на этапе роста спрос может значительно превысить предложение, но осторожное отношение предпринимателей при оценке перспектив рынка может привести к более медленному росту, чем это было бы обусловлено динамикой объективных показателей. Напротив, слишком позитивные ожидания при скромных значениях объективных показателей могут привести к инфляции пузыря с последующим обвалом и катастрофическим ухудшением состояния национальной экономики.

Помимо временной классификации циклов Ю.В. Яковец предлагает рассматривать их в пространственном аспекте, что позволяет выделить циклы, присущие социально-экономическому развитию региона, страны, группы взаимосвязанных стран (Западная Европа, Юго-Восточная Азия и др.), континента, а также исторический путь всего человечества в масштабе Земли (глобальные циклы). Следует отметить, что недостатком этого подхода (что, безусловно, логично в его основе) является то, что пространственно-временные характеристики циклов смешиваются в одной классификации.

Если далее развивать яковецкий подход, то можно сделать вывод, что классификация циклов должна учитывать не только их пространственно-временные аспекты, но и степень охвата уровней и отраслей экономики. Поэтому представляется полезным различать макро- и микроциклы (каждый из которых проявляется на уровне всей экономики или отдельной фирмы), а также отраслевые циклы. Можно также говорить о циклах процессов, которые описывают динамику конкретного вида экономической деятельности. К таким циклам относятся, прежде всего, инновационно-инвестиционные циклы, которые проявляются на микроуровне через продуктовые, технологические и организационные инновации в отдельном предприятии, сопровождаемые обновлением его основных фондов, а на макроуровне — в виде изменения технологического режима не только в производстве, но и в потреблении. Инновации, возникающие как средство повышения эффективности использования вложенного капитала (назовем их инновациями первого типа или производственно-ориентированными), за счет внедрения определенного количества более мелких инноваций (ориентированных на потребителя), делают определенный продукт доступным для населения в целом, что меняет не только технологический режим, но и образ жизни. Наиболее ярким примером, на мой взгляд, является развитие компьютерных и информационных технологий, которое привело от мейнфреймов к персональным компьютерам и сетевым протоколам к построению современной сетевой экономики.

Обобщая данные о структуре цикла, можно выделить как минимум два их экстремальных структурно-генетических типа: катастрофические и колебательные. Катастрофические циклы начинаются (или заканчиваются) внезапно, взрывоопасно. Индикаторы, резко характеризующие их, достигают своего пика, а затем плавно (иногда с небольшими колебаниями) опускаются до минимальных значений (или рост плавный, в то время как падение резкое и непредсказуемое). Напротив, цикл колебаний плавный, переход от одной фазы цикла к другой плавный, без резких скачков.

Очевидно, что понимание того, к какому типу относится тот или иной циклический процесс, имеет большое значение для прогнозирования его динамики. Если для катастрофического цикла экстраполяция информации о предыдущих периодах затруднена, а в некоторых случаях не всегда возможна, то прогноз для колеблющегося цикла более строг. Следует отметить, что решение данной проблемы важно не только для макроэкономики, но и для планирования деятельности отдельных предприятий (отметим, в частности, модель формирования конкурентоспособности компании в зависимости от фазы бизнес-цикла).

Взаимосвязанность циклов различной длительности отражается в том, что пиковая фаза подъема полувекового цикла (длинная волна) происходит тогда, когда циклы меньшей длительности приближаются к одному и тому же состоянию. Таким образом, циклы фирм (бизнес-циклы) образуют циклы отраслей, а они, в свою очередь, образуют длинные волны макроэкономики. Это означает, что ход длинной волны полностью зависит от циклов бизнеса. Все правительственные решения в области экономики сначала «проверяются» бизнесом, и только потом они приводят к окончательным результатам развития национальной экономики. Таким образом, основным источником колебаний бизнес-цикла является бизнес. На это также указал Шумпетер, который заявил, что «предприниматель, новатор, это изначальная сила, которая вызывает волнообразные движения».

Но вот главный парадокс теории бизнес-циклов. Создав достаточно полную теорию циклов на уровне макроэкономики, классики экономики не выделили проблему циклического развития предприятий в отдельное направление. В то же время конкурентная среда, в которой работают предприятия, требует умелого использования материалов, рабочей силы и финансовых ресурсов для обеспечения прибыльной деятельности и устойчивого финансового положения. Большая масса предприятий в различных отраслях национальной экономики находится в кризисе и работает убыточно, многие из них не преодолевают банкротства и ликвидируются. Это свидетельствует о необходимости более глубокого обоснования управленческих решений, адаптированных к циклическому характеру развития.

На мой взгляд, именно эта проблема может быть решена путем изучения инвестиционных циклов — периодических закономерностей колебаний интенсивности корпоративных инвестиций в различные материальные и нематериальные активы долгосрочного использования. Гибко реагируя на изменение экономической ситуации, компании, в свою очередь, формируют ее.

Таким образом, феномен цикличности во многом обусловлен тесной взаимосвязью между экономическим поведением отдельных фирм и динамикой экономики в целом.

На странице курсовые работы по менеджменту вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Менеджмент».

Здесь темы рефератов по менеджменту

Читайте дополнительные лекции: