Агрегирование

АгрегированиеАгрегирование (англ. aggregation от лат. aggregare – соединять) – объединение, суммирование экономических показателей по какому-либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей. Иногда агрегирование понимается также как переход от микроэкономического к макроэкономическому взгляду на изучаемые экономические явления. С математической точки зрения агрегирование рассматривается как преобразование модели экономического процесса или объекта (экономической системы) в модель с меньшим числом переменных и ограничений путем соединения однородных элементов в более крупные – агрегированную модель, дающую приближенное (по сравнению с исходным) описание изучаемого процесса или объекта.

Среди способов агрегирования выделяют: сложение показателей, представление группы агрегируемых показателей через их среднее, использование различных взвешивающих коэффициентов, баллов и т.д. Процесс, обратный агрегированию, называется дезагрегированием (разагрегированием, разукрупнением).

В процессе управления при переходе от низшей ступени к высшей показатели агрегируются, а число их уменьшается. При этом часть информации теряется (при сведении воедино заказов на материалы, например, о марках и размерах, необходимых каждому заказчику) и приходится вести приблизительные расчеты на основании статистических закономерностей. Поэтому всегда сопоставляют выгоду от сокращения объема расчетов с ущербом, который наносится потерей части информации.

В экономико-математических моделях агрегирование применяется, потому что ни одна модель не в состоянии описать все многообразие реально существующих в экономике продуктов, ресурсов, связей (даже крупноразмерные модели, насчитывающие десятки тысяч показателей, и то неизбежно являются продуктом агрегирования).

При проведении агрегирования в динамических моделях необходимо учитывать, что с течением времени меняется соотношение элементов, входящих в укрупненную группу (возникает так называемая структурная неоднородность). Расхождение между результатами исходной задачи и результатами агрегированной задачи называется ошибкой агрегирования.

Агрегирование имеет большое значение в методе межотраслевого баланса (МОБ), где оно означает объединение различных производств в отрасли, продуктов – в обобщенные продукты и укрупнение таким путем показателей балансовых расчетов. МОБ обычно оперирует «чистыми отраслями», т.е. условными отраслями, каждая из которых производит и передает другим отраслям один агрегированный продукт. Количество их ограничивается вычислительными возможностями ЭВМ и некоторыми обстоятельствами математического характера. Но чем больше детализация МОБ, тем лучше он отражает действительность, тем точнее расчеты по нему.

Агрегирование в МОБ возможно двух типов – вертикальное и горизонтальное. Первое означает объединение продукции по технологической цепочке. Например, в соответствии с этим принципом в одну группу могут быть объединены железная руда, чугун, сталь, прокат (тогда отрасль «поставляет» потребителям один продукт – прокат), в другую – пряжа, суровая ткань, готовая ткань, в третью – целлюлоза, бумажное производство. При этом все показатели, прежде всего затраты, относятся на избранную единицу агрегированного продукта (в данных примерах – это 1 т готового проката, 1 млн. м2 готовой ткани, 1 т бумаги).

При горизонтальном агрегировании в одну группу объединяют, например, продукты, сходные между собой по экономическому назначению (различные виды зерна, топлива) либо по техническим условиям производства (это связано, однако, с дополнительными трудностями: логично, например, объединить в одну группу всю электроэнергию, но структура затрат на ее производство на тепловых, атомных и гидравлических станциях в корне различна, так что любой сдвиг в соотношениях внутри такой объединенной отрасли резко скажется на показателях, необходимых для расчета).

Наиболее рациональные способы агрегирования отраслей и продуктов определяются путем специальных экономико-математических расчетов. Основной инструмент агрегирования почти во всех экономических расчетах – это цены.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.