Przewidywanie w naukach ekonomicznych cz. II

• Authors: Dariusz Błaszczuk

Title variants

EN

Predicting the economic science part II.

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Przedmiotem rozważań są zaawansowane metody wykorzystania modeli ekonometrycznych (analiza symulacyjna i sterowanie optymalne) do przewidywania w naukach ekonomicznych oraz prognozowanie ekspertologiczne (heurystyczne) a także uwagi na temat wykorzystania prognoz, analiz symulacyjnych i sterowania optymalnego w praktyce. Analiza symulacyjna jest rozumowaniem łączącym analizę mnożnikową i prognozowanie. Polega ona na badaniu wpływu określonego bodźca zewnętrznego bądź zestawu bodźców zewnętrznych albo nawet zmiany struktury całego otoczenia zewnętrznego na określony system gospodarczy opisywany za pomocą NIEWIEM. Z kolei sterowanie optymalne polega na podjęciu w danym podokresie ciągu decyzji (optymalnych), które powinny być wprowadzone w życie w podokresach przyszłych. Podstawą do podjęcia tych decyzji jest analiza oparta na określonym przekształceniu modelu ekonometrycznego, w efekcie którego ma miejsce odwrócenie rozumowania związanego z prognozowaniem albo analizą symulacyjną. W rezultacie sterowanie optymalne dostarcza odpowiedzi na pytanie: jakie powinny być wartości wybranych zmiennych egzogenicznych (instrumentów) przy danych poziomach wartości pozostałych zmiennych egzogenicznych (dat), aby wartości wybranych zmiennych endogenicznych (celów) przyjęły wartości określone z góry przez podejmującego decyzję. Natomiast pod pojęciem prognozowania ekspertologicznego rozumie się formułowanie, na podstawie wiedzy, doświadczenia, wyobraźni i intuicji ekspertów, wniosków naukowych co do przyszłego kształtowania się badanych zmiennych, w szczególności rozwiązań zagadnień albo przynajmniej zebranie sposobów i metod ich rozwiązania albo też ocena wpływu wybranych zdarzeń na przedmiot prognozy w warunkach niedostatecznej informacji. Odpowiedzi udzielone przez ekspertów podawane są zwykle wraz z uzasadnieniem. Przy przewidywaniu przyszłości ważne jest, która metoda powinna być zastosowana w konkretnej sytuacji. Kryteriami wyboru w takiej sytuacji są, przede wszystkim, ważność i stabilność przedmiotu badania, horyzont badania, dokładność przewidywania oraz jego koszt. Omówione metody przewidywania wykorzystuje się praktycznie na wszystkich szczeblach kierowania. Ich przydatność uwarunkowana jest zgodnością celów badania z celami decydentów, a także zgodnością zasad klasyfikacji agregacji oraz poziomu i zasad agregacji ze szczegółowością podejmowanych decyzji, a także znajomością wyników badania odpowiednio wcześniej przed momentem podejmowania decyzji.

EN

To be considered is the use of advanced methods of econometric models (simulation analysis and optimal control) to predict in economics and heuristic forecasting as well as comments on the use of projections and simulation of optimal control in practice. Simulation analysis is the reasoning connecting the multiplier analysis and forecasting. It involves the study of the impact of specific external stimulus or a set of external stimuli, or even change the entire structure of the external environment on a specific economic system described by unknown. In turn, optimal control is to make an optimal decision within a given sub-period, which should be implemented in the sub-periods of the future. The basis for such a decision is analysis based on a specific transformation of an econometric model, resulting in a reversal of the reasoning associated with forecasting or simulation analysis. As a result, optimal control, provide an answer to the question: what should be the values of selected exogenous variables (instruments) at given levels of the other exogenous variables (dates) to the values of selected endogenous variables (goals) have adopted the values specified in advance by the decision-maker. In contrast, under the term expert forecasting one should understand to formulate, on the basis of knowledge, experience, imagination and intuition expert scientific conclusions regarding the future development of the variables studied, in particular, solutions to problems, or at least meeting the ways and methods of their solutions or the effect of selected events on the subject forecasts in terms of insufficient information. The answers given by the experts are usually served with justification. When predicting the future, it is important which method should be applied in a particular situation. Selection criteria in such a situation are, first of all, the validity and stability of the test item, the horizon research, prediction accuracy and its cost. Discussed prediction methods are used practically on all levels of management. Their usefulness is determined by the purpose of testing compatibility with the objectives of decision-makers, as well as compatibility of the classification rules and the level of aggregation and aggregation rules with specificity decisions, and knowledge of the test results well before the moment of decision-making.

Keywords

PL

ekonomia; przewidywanie; sterowanie optymalne; prognozowanie

EN

economy; prediction; optimal control; forecasting

• Publisher: Komitet Prognoz „Polska 2000 Plus”
• Journal: Przyszłość. Świat-Europa-Polska
• Year: 2014
• Issue: 2
• Pages: 85-109

Dates

published

2014

Contributors

author

Dariusz Błaszczuk

• Akademia Finansów i Biznesu Vistula

References

• Barrell R., Holland D., The NIGEM approach to modelling EU accession, International Conference MACROMODELS 2002, Cedzyna, Poland, December 4-7.
• Barteczko K., Bocian A., Prognozowanie i symulacje makroekonomiczne, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Białymstoku, Białystok 2004.
• Błaszczuk D.J., Wprowadzenie do prognozowania, analiz symulacyjnych i sterowania optymalnego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2014 (w druku).
• Błaszczuk D. J., Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwach polskich w świetle teorii i badań empirycznych, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 268, 2012.
• Borodako K., Foresight w zarządzaniu strategicznym, Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2009.
• Canon M.D., Cullum C.D., Polak E., Sterowanie optymalne i programowanie matematyczne, Wydaw¬nictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1975.
• Dębski W., Przewidywanie i analizy symulacyjne w biznesie. Podręcznik menedżera, First Business College, Warszawa 1995.
• Dittman P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowania, Oficyna Wydawnicza, Kraków 2003.
• Fic T., Kolasa M., Kot A., Murawski K., Rubaszek M., Tarnicka M., Model gospodarki polskiej ECMOD, Materiały i Studia NBP Zeszyt 194, czerwiec 2005.
• Gajda J.B., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, C.H. Beck, Warszawa 2001.
• Gajda J.B., Model ekonometryczny w optymalnym sterowaniu gospodarką, PWE, Warszawa 1993.
• Gajda J.B., Wielorównaniowe modele ekonometryczne w praktyce, Uniwersytet Łódzki, Łódź 1992.
• Gajda J.B., Wielorównaniowe modele ekonometryczne. Estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, War¬szawa 1988.
• Gedymin O., Optymalne sterowanie procesami gospodarczymi, PWN, Warszawa 1977.
• Grabek G., Kłos B., Koloch G., SOEPL 2009 – Model DSGE małej otwartej gospodarki estymowany na danych polskich. Specyfikacja, oceny parametrów, zastosowania, NBP, Warszawa 2010.
• Kłos B., Kokoszczyński R., Łyziak T., Przystupa J., Wróbel E., Modele strukturalne w prognozowaniu inflacji w Narodowym Banku Polskim, Departament Analiz Makroekonomicznych i Strukturalnych NBP, Warszawa, październik 2005.
• Kołodziejski M., Foresight. Nowoczesne narzędzie planowania, Innowacje, Biuletyn euro info nr 6 (08).
• Kowalak J., Sterowanie statystycznie optymalne w ekonometrycznych modelach wzrostu, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań 1993.
• Nazarko J., Regionalny foresight gospodarczy. Metodologia i instrumentarium badawcze, Związek Pracodawców Warszawy i Mazowsza, Warszawa 2013.
• Panek E., Optymalizacja procesów wzrostu gospodarczego w świetle teorii sterowania, PWN, Warszawa–Poznań 1989.
• Rychłowska-Musiał E., Optymalne strategie rozwoju firmy w świetle teorii sterowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2003.
• Scenariusze jako instrument kreowania wiedzy w organizacji, w: Scenariusze, dialogi i procesy zarządzania wiedzą (pod red. K. Perechudy i M. Sobińskiej), Difin, Warszawa 2008.
• Stawicka M., Zastosowanie metod scenariuszowych w przedsiębiorstwach w warunkach kryzysu, w: Przedsiębiorstwo wobec wyzwań globalnych (pod red. A. Hermana i K. Poznańskiej), SGH, Warszawa 2008.
• Welfe W., Welfe A., Florczak W. and Sabanty L., The W8-2000 medium-term macroeconometric model of the Polish economy, International Conference MACROMODELS 2002, Cedzyna, Poland, December 4-7.
• Witkowska D., Optymalne sterowanie na podstawie modeli ekonometrycznych. Analiza empiryczna makrorelacji w gospodarce polskiej, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 1993.
• Witkowska D., System sterowania jako narzędzie wyznaczania optymalnych polityk gospodarczych, w: „Studia Prawno-Ekonomiczne” 1/1992, t. XLIII.
• Zaleski J., Tomaszewski P., Wojtasiak A., Bradley J., Modyfikacja i aktualnienie wersji modelu HERMIN dla Polski, Wrocławska Agencja Rozwoju Regionalnego S. A., Wrocław 2004.

Identifiers

ISSN

1895-0949

ISSN

2391-5307