Модуль «Прогнозирование 3DPRO»

Прогнозирование, как одно из направлений планирования, является неотъемлемой частью процесса управления экономической системой любого уровня (страна, регион, отрасль, предприятие, структурное подразделение организации). В современном мире сложно представить эффективный менеджмент без наличия качественных инструментов прогнозирования, позволяющих свести к минимуму уровень неопределенности и рисков, оценить последствия принимаемых решений, выбрать обоснованную и перспективную стратегию дальнейшего развития. 

Модуль “Прогнозирование 3DPRO” разработан для аналитиков, руководителей и специалистов различных сфер деятельности и позволяет достаточно легко и быстро формировать прогнозы всевозможных экономических показателей на любой период времени.

Прогнозы формируются на основе официальных статистических данных, характеризующих процессы и тенденции в экономике:

  • производство
  • финансы
  • инвестиции
  • цены
  • инфляция
  • ВЭД
  • доходы бюджета и прочее.

Аналитик по своему усмотрению может выбрать любые доступные данные в качестве прогнозируемого показателя, сформировать набор факторов, выбрать модель и период прогнозирования. 

В разделе “Прогнозирование” представлены несколько панелей с примерами прогнозирования: 

  • “Прогнозирование отраслевых рынков”
  • “Прогнозирование налоговых поступлений для России в целом”
  • “Прогнозирование налоговых поступлений для Субъектов РФ”.

В панели “Прогнозирование отраслевых рынков” представлены варианты моделирования ключевых рыночных показателей (производство, отгрузка, уровень импортозамещения и внутреннего видимого потребления) различных отраслей экономики: 

  • “Производство легковых автомобилей”
  • “Производство безалкогольных напитков”
  • “Производство чая и кофе”. 

В качестве моделей прогнозирования на выбор представлены авторегрессионные модели (модели временных рядов, где текущие значения временного ряда имеют линейную зависимость от ретроспективных значений данного ряда): 

  • Auto ARIMA
  • ETS
  • Консенсус-метод.

Auto ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) — интегрированная модель авторегрессии или модель скользящего среднего, где AR — отвечает за авторегрессионную составляющую, I — за интегрированную составляющую, MA — за скользящее среднее. Каждой составляющей модели соответствует свой параметр: p, d, q.  В модификации Auto ARIMA параметры модели определяются автоматически.

ETS (Exponential Smoothing State Space Model) — одна из модификаций модели экспоненциального сглаживания. В основе модели лежит метод экспоненциального сглаживания, при котором значения переменной за все предыдущие периоды входят в прогноз, экспоненциально теряя свой вес со временем. Это позволяет модели достаточно гибко реагировать на новейшие изменения в данных, учитывая при этом поведение ряда в прошлые периоды.

Консенсус-метод — это линейная комбинация Auto ARIMA и ETS. Коэффициенты рассчитываются с помощью метода наименьших квадратов и приводятся в описании результатов прогнозирования.

Для целей прогнозирования используются ежемесячные данные с января 2015 года. По умолчанию во всех виджетах используется Консенсус-метод, период прогнозирования — 2 года (24 месяца). 

В панели“Прогнозирование налоговых поступлений для России в целом” представлены варианты прогнозирования поступлений по Налогу на прибыль организаций (НПО), Налогу на добавленную стоимость (НДС) и Налогу на доходы физических лиц (НДФЛ) в целом по России. В панели “Прогнозирование налоговых поступлений для Субъектов РФ” представлены варианты прогнозирования поступлений НДФЛ и Налога на имущество по отдельно выбранным регионам: Москве, республике Татарстан, Свердловской области. В данных панелях помимо авторегрессионных используются также многофакторные регрессионные модели: Общая (основная) линейная модель (General Linear Model) и Модифицированная линейная модель.

По умолчанию прогнозируемый ряд — Вид налогового поступления, однако, Пользователь может выбрать любой показатель в качестве прогнозируемого. Для удобства восприятия можно оставить только Прогнозируемый показатель, воспользовавшись опцией «Скрыть все ряды». Сейчас для выбора доступны 20 показателей для сочетания Россия — Все виды деятельности и 18 — для сочетания Регион — Все виды деятельности. Алгоритм прогнозирования факторов — одна из доступных авторегрессионных моделей, по умолчанию — консенсус-метод. Для некоторых факторов, помимо моделирования, предусмотрен выбор готовых значений из вариантов Прогноза социально-экономического развития МЭР. Также Пользователь может самостоятельно сокращать список факторов с помощью сервиса “Опции рядов”.

При настройке параметров прогнозирования доступны следующие возможности: 

  • автоматический подбор лагов для выбранных факторов
  • задание весов с использованием готовых шаблонов (линейный и экспоненциальный) для повышения значимости новых данных
  • задание сезонности исходя из периодичности данных (по умолчанию для квартальных данных = 4, для ежемесячных = 12).

Существенным отличием Модифицированной линейной модели является наличие дополнительных настроек параметров прогнозирования:

  • ограничения на знак коэффициента перед факторами,
  • возможность модифицировать квадратичную целевую функцию,
  • определять «коридор» изменения моделируемой зависимости
  • вводить нелинейные ограничения и др.

Инструмент также позволяет осуществить ретроспективный прогноз, сравнить полученные результаты с фактическими значениями и оценить качество и надежность модели. Для этого необходимо сместить начало прогнозирования на любой период назад, например, можно задать смещение на год назад (при квартальной периодичности — на 4 периода) и проверить результаты моделирования прогнозируемого фактора без учета его фактических значений в 2020 году.

Сформировав оптимальный набор факторов и параметров прогнозирования, Пользователь может сохранить его с помощью сервиса “Набор параметров”, сделав необходимые для себя комментарии в описании набора. Применение шаблонов позволяет существенно сократить временные затраты при работе с инструментом. Однако, стоит учитывать регулярное обновление данных, оказывающее влияние на поведение модели и результаты прогнозирования, что в свою очередь приводит к необходимости корректировки шаблонов.

Ниже представлен пример виджета со смещением начала периода прогнозирования на начало 2020 года. Для того, чтобы проверить и оценить результаты прогнозирования, необходимо выбрать сохраненный шаблон с помощью сервиса “Набор параметров”.

Модуль “Прогнозирование 3DPRO” может стать существенным подспорьем в работе специалистов различных уровней при планировании дальнейшей деятельности и разработке стратегии. Однако, аппарат прогнозирования должен восприниматься лишь как инструмент, эффективность и качество работы которого в первую очередь зависят от опыта и знаний самого специалиста.