Тураев бахадир тахирович инвестиции важный фактор структурных преобразований в условиях цифровизации экономики

1.2. Методика анализа и прогнозирования динамики структурных преобразований экономики на основе активизации инвестиционного и цифровизации
В работе были сформулированы методологические принципы Колесниченко О.Я, которые должны быть положены в основу при разработке конкретных методик исследования структурных преобразований экономики на макро-, мезо- и микроэкономическом уровнях. Компаративный анализ методического инструментария прогнозирования структурных трансформаций в экономике. Роль методического инструментария отмечалась Колесниченко О.Я в работе при анализе проблемы количественного описания научно-технического прогресса (НТП); в данном случае мы говорим о НТП как об одной из основных движущих сил структурных трансформаций.¹²
Как известно, ключевыми в теории измерений являются понятия меры и эталона, и именно с трудностями определения меры и эталонов связаны главные проблемы экономических измерений. Измерения становятся еще более проблематичными, когда речь идет о количественной оценке того или иного процесса.
Измерение структурных сдвигов, например, на основе метода «затраты – выпуск» или, иначе, метода межотраслевого баланса (МОБ) позволяет получить меру воздействия изменений структуры общественного производства на движение затрат, связанных с производством конечного продукта. Но понятие структурных сдвигов не совпадает с понятием НТП, поэтому измерения на основе данного метода требуют предварительного выделения структурных сдвигов, которые являются результатом НТП, и лишь после этого можно получить показатели, характеризующие один из этих результатов. То же относится и к методам оценки НТП на основе изменения коэффициентов прямых затрат в МОБ.
С другой стороны, предлагаемый С. Глазьевым алгоритм измерения динамических характеристик технико-экономического развития, основанный на сопоставлении эталонной и национальной траекторий, позволяет получить однозначные оценки темпов технико-экономического развития при условии, что исходный показатель (как реальный, так и эталонный) изменяется монотонно и удовлетворительно выравнивается с помощью какой-либо содержательно интерпретируемой функции на всем рассматриваемом промежутке времени. А это – уже прогноз, который по определению предполагает сохранение наблюдаемой тенденции, что противоречит трансформационной концепции [21, c.74].
Таким образом, измерение структурных сдвигов является самостоятельной научной проблемой, в решении которой экономическая наука до настоящего времени добилась лишь некоторых результатов. По-видимому, еще преждевременно говорить о наличии методологии прогнозирования, выходящей за рамки технологической парадигмы. В этих условиях следует ограничиться измерениями структурных изменений «де-факто», а уже на их основании делать определенные выводы.
Отметим здесь существование трех под проблем обозначенной проблемы. Первая под проблема – измерение собственно структурных изменений, в данном случае, отраслевой структуры промышленности. Вторая под проблема - анализ территориальных различий как самой структуры, так и ее изменений. Третья под проблема – прогнозирование структурных изменений. Ниже рассматриваются пути решения указанных под проблем.
Начнем с первой под проблемы – измерения изменений отраслевой структуры промышленности (в структурных изменениях экономики в целом исключительно важное значение имеет структура именно промышленного производства).
Прогнозы ОЭСР сочетают экспертные оценки с разнообразной существующей и новой информацией, относящейся к текущим и перспективным событиям. К ним относятся пересмотренные параметры политики, недавние статистические результаты и конъюнктурные показатели в сочетании с анализами, основанными на конкретных экономических и статистических моделях и аналитических методах, как указано ниже [32, c.94].
Оценка текущей ситуации. Важной отправной точкой в ​​процессе прогнозирования является переоценка экономического климата в отдельных странах и мировой экономике в целом. Здесь комбинация анализа на основе моделей и моделей статистических индикаторов играет важную роль в «настройке сцены» в начале каждого раунда прогнозирования.
Первым шагом является рассмотрение ряда актуальной новой информации, появившейся с момента составления последних прогнозов, такой как изменения цен на сырьевые товары (в частности, цены на нефть), обменных курсов и процентных ставок, фискальных тенденций, динамики экономической активности и т. Д. ключевые переменные - чтобы увидеть, как недавнее прошлое развивалось иначе, чем ожидалось ранее. С этой новой информацией и с использованием предыдущего набора прогнозов в качестве отправной точки влияние новых элементов и пересмотренных суждений обычно оценивается на основе моделирования с использованием глобальной модели NIGEM и моделей краткосрочных индикаторов. Таким образом, вероятное влияние комбинированных и индивидуальных изменений в допущениях и новой информации о ключевых агрегированных показателях можно последовательно оценить для каждой из основных экономик и экономических группировок. Эти результаты являются механическими и поэтому предназначены быть не более чем руководством к информированным суждениям страновых и тематических экспертов о лежащих в основе «действующих силах».[54, c.43]
Наиболее важные выгоды от использования индикаторного подхода оказываются для прогнозов на текущий квартал, сделанных в начале рассматриваемого квартала или сразу после него, когда модели оцененных индикаторов, по-видимому, превосходят модели авторегрессионных временных рядов как с точки зрения размера ошибки. и точность направления. Основные выгоды от использования ежемесячного подхода возникают, когда доступны данные за один месяц для прогнозируемого квартала, обычно за два-три месяца до публикации первой официальной оценки результатов ВВП. Для прогнозов на четверть вперед эффективность моделей оценочных показателей будет заметно лучше, чем у более простых моделей временных рядов только после того, как за один или два месяца появится информация за квартал, предшествующий прогнозируемому [15, c.85].
Тем не менее, возможности моделей статистических индикаторов для прогнозирования квартального роста ВВП ограничены. Даже с полным набором месячных показателей за квартал 70-процентные доверительные интервалы вокруг любой точечной оценки роста ВВП в этом квартале лежат в диапазоне от 0,4 до 0,8 процентных пунктов, в зависимости от страны или региона и степени неопределенности. обнаружено, что по мере удлинения горизонта прогноза увеличивается. Ошибки прогнозирования также могут возникать по разным причинам, включая пересмотр исходных опубликованных данных и неточности в прогнозах поступающих ежемесячных данных. 
Оценки ВВП, основанные на регулярных показательных моделях, теперь используются как в обычных оценках экономического прогноза, так и в промежуточных анализах и обновлениях прогнозов, которые регулярно публикуются для прессы.
Хотя прогноз мировой торговли ОЭСР строится как совокупность прогнозов импорта и экспорта отдельных стран, используются дополнительные инструменты для оценки краткосрочной эволюции мировой торговли и ее соответствия прогнозу роста ВВП. Во-первых, индикаторные модели для прогнозирования мировой торговли в краткосрочной перспективе были разработаны на основе методов, используемых для краткосрочного прогнозирования роста ВВП, что позволяет использовать самую последнюю информацию из основных ежемесячных торговых индикаторов. Этот подход включает модель промежуточного уравнения, основанную на ограниченном наборе переменных (мировое промышленное производство, экспортные заказы для экономик G6, 2 технологических показателя, цены на нефть и балтийский индекс засушливости) и динамическую факторную модель с использованием расширенного набора данных (включая большее количество ежемесячных рядов на мировом и национальном уровнях).¹³ Эти модели обычно используются во время раундов прогнозирования, а также для промежуточного анализа. Во-вторых, глобальное уравнение, связывающее рост мировой торговли с ростом мирового ВВП, используется для оценки согласованности прогнозов мировой торговли и мирового ВВП на основе работы Cheung and Guichard. В той степени, в которой могут быть выявлены возможные несоответствия, эта информация итеративно используется для определения более подробных компонентов прогноза на страновом и региональном уровнях.
Вышеупомянутое использование методов статистической регрессии, связывающих рост ВВП или мировой торговли в течение экономического цикла с краткосрочными рядами индикаторов, контрастирует с давно применяемым подходом, используемым для составления рядов составных опережающих индикаторов (CLI) ОЭСР . Последние обычно строятся для каждой страны с использованием набора из 5-10 переменных, которые, как было замечено, тесно связаны с прошлыми поворотными точками в циклических эталонных рядах, таких как ВВП или, чаще, промышленное производство. Оба метода играют разные роли в методах оценки ОЭСР.¹⁴
Система ввода прогнозов также обеспечивает эффективные средства управления и мониторинга общей формы прогноза по странам и экономическим регионам с помощью ряда специально созданных табличных и графических результатов. Они интенсивно используются в производственном процессе, а также составляют основу соответствующих документов, подготовленных для внутреннего использования, использования комитетами и окончательными публикациями, включая различные таблицы и диаграммы Приложения «Экономический прогноз» для отдельных стран и стран. ¹⁵
Макро эконометрическая модель. Для макроэкономической оценки в контексте Economic Outlook ОЭСР использует модель NiGEM Британского национального института экономических и социальных исследований - это оценочная модель, в которой используется «не кейнсианская» структура, в которой предполагается, что агенты дальновидная, но номинальная жесткость замедляет процесс приспособления к внешним событиям.
Модель рекомендаций по политике, NIGEM также разработана так, чтобы быть гибкой, когда допущения о поведении и политике могут быть изменены. Можно предположить, что в одних сценариях агенты ждут с нетерпением, а в других нет. Финансовые рынки обычно предполагают, что они смотрят вперед, а потребители обычно близоруки, но реагируют на изменения своего (дальновидного) финансового блага состояния. Денежно-кредитная политика устанавливается в соответствии с правилами, а значения по умолчанию рассчитаны на скорость. Однако правила обратной связи по процентной ставке могут быть изменены, а их параметры скорректированы.
Структура NIGEM разработана с учетом потребностей макроэкономической политики. NiGEM структурирован вокруг идентичности национального дохода, может учитывать перспективное поведение потребителей и обладает многими характеристиками модели динамического стохастического общего равновесия (DSGE). В отличие от чистой модели DSGE, NiGEM основана на оценке с использованием исторических данных. Таким образом, достигается баланс между теорией и данными и позволяет использовать NIGEM как для анализа политики, так и для прогнозирования.¹⁶
Большинство стран ОЭСР моделируются отдельно. Остальной мир моделируется через региональные блоки: Латинская Америка, Африка, Восточная Азия, развивающаяся Европа, ОПЕК и группа «Разное», главным образом в Западной Азии. Все модели содержат детерминанты внутреннего спроса, объемов экспорта и импорта, цен, текущих счетов и чистых активов, и страны ОЭСР более сложны, чем страны, не входящие в ОЭСР.
Связи в NiGEM осуществляются через торговлю и конкурентоспособность, взаимодействие финансовых рынков и международных запасов активов. Модель однородна по обменным курсам, а экспортный спрос равен импорту во всем мире. Конкурентоспособность действует как важная стабилизирующая обратная связь по модели, поскольку изменения уровня внутренних цен или обменного курса влияют на относительные торговые цены, позволяя чистой торговле компенсировать сдвиги во внутреннем спросе.
Фискальный анализ. При оценке финансового положения стран-членов ОЭСР использует широкий спектр показателей за период в несколько лет, поскольку рассмотрение одной концепции в течение одного года может дать искаженную картину с учетом изменений экономических условий и специальных разовых факторов.¹⁷
Изучить уровень цифровизации и инвестицию в цифровизаии на экономику страны в Республики Узбекистан, и как следствие изучить реальную конкурентоспособность государства. Также важно определить, как цифровизация экономических сфер влияет на общие экономические показатели страны. Для этого можно использовать корреляцию, она означает связь, взаимосвязь между объективно существующими явлениями.
Переменные П. Пакдинурит и др. использовали для формулировки линейной регрессии с применением логарифмов следующим образом:
(1.1)