rrs

Transcriere

1 O viziune structurală a absorbției fondurilor europene, corelând metoda de simulare Monte Carlo cu metoda Solver Ec. drd. Ligian Tudoroiu, Universitatea din Craiova Prof. univ. dr. habil. Gheorghe Săvoiu Universitatea din Pitești Conf. univ. dr. Emil Burtescu Universitatea din Pitești Rezumat Absorbția fi nanciare a fondurilor europene în România poate fi analizată cu ajutorul unei simulări scenarizate prin metoda Monte Carlo corelate cu metoda Solver. Articolul oferă o soluție original ca răspuns la o interogație structural a abordării absorbției într-un context economic concret al anticipării absorbției fondurilor europene în România, în cadrul celui de-al doilea exercițiu bugetar multianual al Uniunii Europene ( ). Introducerea sintetizează noțiunile și metodele valorificate practic cu ajutorul unor pachete de programe aplicate original, în timp ce secțiunea principală a articolului subliniază creativitatea sau inovativitatea soluției correlative și structurale oferite. Câteva remarci fi nale descriu avantajele aplicării corelative a simulării scenarizate prin metoda Monte Carlo cu metoda Solver de o manieră structurală, în anticiparea absorbției fondurilor Uniunii Europene. Cuvinte cheie: simulare, scenarizare, metoda Monte Carlo, metoda Solver, absorbție financiară. Coduri JEL: C53, C58, E42, H43, H54, O Introducere Așa cum a subliniat Rene Decartes în Discurs despre metodă, într-o manieră specifică ce face trimitere la raționamentul matematic aproape toate lucrurile ce intră în sfera cunoașterii umane se înlănțuie în același fel. O cerință imediată derivată de aici devine aceea de a valida și a păstra ordinea de deducere a unor informații din altele, ca suport al unei metode științifice. Imprevizibila eficacitate a gândirii metodologice carteziene poate genera mult mai mult prin multimetodologie sau multilateralitatea metodelor folosite simultan (Livio, 2017), chiar și într-un proces complex de prospectivă a absorbției financiare a fondurilor europene. Articolul prezintă o viziune Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 /

2 structurală originală a absorbției fondurilor europene de către România ân cel de-al doilea exercițiu bugetar al acesteia ca membră a Uniunii Europene ( ), corelând simularea scenarizată optimist axată pe metoda Monte Carlo cu metoda Solver și valorificând mai multe soluții conform pachetelor de programe Microsoft Excel (software-ul Data Analysis/Random Number Generation), apreciat pentru promptitudine și interfață în simulări și modelări cu caracter financiar (Benninga, 2008), alături de pachetul de programe Eviews, utilizat pentru determinarea statisticilor descriptive, rezultatelor (ex) tragerilor și diagramelor distribuționale și structurale (Săvoiu, 2011; 2013), precum și împreună cu pachetul de programe Microsoft Excel Solver aplicat inovativ (Burtescu, 2010). 2. De la simularea scenarizată optimist, axată pe metoda Monte Carlo, la metoda Solver În cadrul exercițiului bugetar multianual , prospectiva absorbției financiare a fondurilor europene de către România constituie o provocare metodologică, informatică, de anticipare corectă și adecvată, dar și de promptitudine în identificarea și evaluarea riscurilor diminuărilor ratelor de absorbție în contextual derulării proiectelor aprobate și finanțate. În situația multimetodologică, urmărind combinarea metodelor de scenarizare cu cele de simulare conturul scenariilor posibile a rezultat din opiniile experților în managementul de proiect (PM), corelând în final post simulare de o manieră prospectivă axată pe o anticipare structurală detaliată la nivelul absorbțiilor per program. Scenariile valorificate au fost pesimiste, constante și optimiste iar acest articol se referă exclusiv la cele optimiste rezulate din combinarea opiniilor experților PM. Concret s-a renunțat practic la metoda clasică de brainstorming, care valorifică experții în PM doar pentru a descoperi idei creative sau pentru a armoniza opiniile acestora și s-a valorificat tehnica Delphi sau Donald Phillips (Săvoiu et al, 2017; Tudoroiu, Săvoiu, 2018), din spectrul larg al tehnicilor specializate (Haefele, 1962). Pentru a putea anticipa efectiv rata finală și fondurile allocate absorbite din cele care ar putea fi accesate au fost calculate metodic cele două variabile esențiale ale simulării de calibrare sau inițiale ale absorbției financiare a fondurilor alocate (Fa i ) și a ratelor de absorbție finale (Raf i ), adaptate noilor condiții legate de alocări și rescenarizate după noile opinii exprimate prin aplicarea tehnicii Delphi (Botez et al, 1989; Nicolae, Constantin, Grădinaru, 1998), unui eșantion prelevat prin voluntariat de 29 de experți din 50 anunțați Datele finale rezultate din tehnica Delphi, aplicată experților au fost ulterior preluate în simularea prin metoda Monte Carlo, fiind detaliate pentru scenariul optimist în tabelul nr. 1: 106 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2019

3 Variabilele de tip probabilist referitoare la fonduri alocate (Fa i ) și la rate de absorbție finale (Raf i ), conform opiniei exprimate de experți PM Tabelul nr. 1 Variabila (Fa i ) unde i=3 (miliarde ) Probabilități rezultate Variabila (Raf i ) unde i=5 (în coeficienți) Probabilități rezultate 21,50 0,20 0,87 0,10 22,40 0,50 0,90 0,10 23,00 0,30 0,92 0, ,95 0, ,98 0,30 Sursa: Datele disponibile on line la absorbtiei_2007_-_2013_martie_2017.pdf au fost reamintite experților PM, iar opiniile lor finale sunt centralizate și sintetizate de autori. De îndată ce metoda Monte Carlo a fost gata scenarizată și calibrată aceasta a fost aplicată pe un volum de de (ex)trageri, apoi pe un altul de și pornind de la oscilațiile între valorile cu probabilitate maximă de 21,28 miliarde și 21,95 miliarde, s-a apelat în final la de (ex) trageri cu ajutorul pachetelor de programe Microsoft Excel, software-ul Data Analysis/Random Number Generation. În final aplicarea metodei Monte Carlo și a scenarizării optimiste a condus la o valoare dominantă prospectivă de 21,28 miliarde a fondurilor absorbite final benificiind de probabilitatea maximă de apariție la nivelul valorilor punctuale sau a unui interval mai larg așteptat descries prin [21,16-22,54] miliarde, cu o probabilitate de 0,54. Scenarizarea optimistă conduce la valori ale ratei de absorbție cuprinse în intervalul [93,7% 99,8%], dominantă devenind o rată a absorbției financiare a fondurilor europenede către România de 94,6% (ca probabilitate maximă de apariție ca valoare punctuală). Toate aceste aspecte sunt vizibile în graficul realizat la final în figura nr. 1 cu software-ul Data Analysis/Random Number Generation rezultat dintr-o captare a ecranului în derularea pachetelui de programe Microsoft Excel: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 /

4 Captare de ecran a simulării scenarizate optimist prin metoda Monte Carlo, cu software-ul Data Analysis/Random Number Generation Figura nr. 1 Sursa: Date prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Pentru analiza statistică descriptivă a rezultatelor simulării prin metoda Monte Carlo s-a apelat și la pachetul de programe EViews mai adecvat în acest caz realizării unor statistici descriptive privind rezultatelor simulării scenarizate optimist și ale normalității distribuției densităților de tip Kernel ale frecvențelor seriei de date statistice finale, așa cum se poate constata din figura nr. 2: Distribuția seriei de date a fondurilor europene ce ar putea fi absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Monte Carlo, în Figura nr. 2 Sursa: Datele simulării Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Eviews 108 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2019

5 Claritatea, relevanța și acuratețea rezultatelor simulării prin metoda Monte Carlo scenarizată optimist rămân natural influențate de compoziția structurală pe programe operaționale și coboară la nivel de proiecte chiar, altfel spus o complexitate mai mare a sistemului absorbției financiare a fondurilor europene allocate generează o eroare mai mare, având efecte similare cu imprecizia probabilităților de absorbție deduse conform opiniilor experților Simularea fenomenului absorbției financiare a fondurilor europene de către România prin metoda Monte Carlo în situația scenarizării optimiste generate de opiniile experților PM (Săvoiu, 2006), impune în final și o corelare cu metoda Solver, de o manieră creative sau inovativă, pornind fie și numai de la realitaea existenței diverselor riscuri de scădere a ratei sau corecției în raport cu opiniile unor experți (exemplificarea prin riscul Brexit-ului sau al evoluțiilor cu mai multe viteze par destul de evidente în raport cu prospective de ansamblu). Metoda Solver aplicată creativ sau inovativ este exemplificată întrun model general, axat pe valori totale ale fondurilor europene absorbite și limitările sau constrîngerile ratei acestei absorbții (ambele variabile fiind exprimate financiar concret în mii euro și prin limite ale absorbției în promile - 0 / 00 -) este expusă în două figuri succesive (figura nr. 3 la nivel de program operațional sau PO și figura nr. 4 la nivel agregativ sau totalizator ca fonduri accesate și absorbite, conform celor două iterații firești: A. Pentru oricare dintre programele operaționale (PO), structurat la nivel de proiect: Distribuție fictivă a proiectelor europene reunite într-un program operațional (PO) ce sunt absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver (prima iterație) Figura nr. 3 Sursa: Datele valorificate prin metoda Solver sunt fictive și au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Solver modificat creative sau inovativ Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 /

6 B. La nivel agregativ, cuantificând totalul fondurolor absorbite detaliat per PO, cu posibilitatea clară de a anticipa evoluții în cea de-a doua iterație la nivel de program agregate din proiecte, riscuri de insucces, absorbții eșuate, alți factori ce induc diminuări sau creșteri ale ratei de absorbție etc. Distribuția fictivă a agregatului denumit fonduri europene absorbite prin reunirea programelor operaționale (PO PO - 6) ce sunt accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver (a doua iterație) Figura nr. 4 Sursa: Datele valorificate prin metoda Solver sunt fictive și au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Solver modificat creative sau inovativ Aplicând concret la soluțiile simulării scenarizate optimist prin metoda Monte Carlo corelarea cu metoda Solver se obțin trei variante de absorbție detaliate la nivel de: i) șase programe operaționale (abreviate prin acronime consacrate) în figura nr Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2019

7 Distribuția fonduri europene absorbite prin reunirea a șase programe operaționale accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver (după a doua iterație) Figura nr. 5 Sursa: Datele valorificate pentru șase PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Solver modificat creative sau inovativ ii) șapte programe operaționale (abreviate prin acronime consacrate) în figura nr. 6 Distribuția fonduri europene absorbite prin reunirea a șapte programe operaționale accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver (după a doua iterație) Figura nr. 6 Sursa: Datele valorificate pentru șapte PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Solver modificat creative sau inovativ iii) opt programe operaționale (abreviate prin acronime consacrate) în figura nr. 7 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 /

8 Distribuția fonduri europene absorbite prin reunirea a opt programe operaționale accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver (după a doua iterație) Figura nr. 7 Sursa: Datele valorificate pentru opt PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel Solver modificat creative sau inovativ Concluzii Modalitatea de simulare scenarizată prin metoda Monte Carlo corelată cu metoda Solver modificată creativ sau inovativ aduce cu sine unele aspecte favorabile sau avantaje de aplicare mai ales promptitudinea încorporării în foresight-ul absorbției financiare a unor riscuri apărute și neanticipate integral inițial, care transformă practic orice predicții în evaluări ale viitorului limitate sau afectate de noi constrângeri. La acest aspect major se mai adaugă următoarele avantaje ale corelării metodei simulării scenarizate de tip Monte Carlo cu metoda Solver ca soluție retrospectivă sau de post calcul detaliat dar și de prospectivă eficientă : a) conduce la reevaluarea mult mai rapidă și scenarizată a a datelor și riscurilor; b) coboară nivelul de anticiapre până la acela de proiect cu finanțare europeană accesat și absorbit (parțial sau total în raport cu nivelul ratei lor de absorbție efectiva) continuând această operație la nivelul de program operațional; c) reierarhizează prompt riscuri, amenințări, limitări, restricții etc. ale fenomenului de absorbție financiară; d) asigură preluarea imediată a schimbării opiniilor experților despre proiecte și programe operaționale; e) oferă soluții imediate sau cel puțin prompte sau anticipări pertinente, în situația blocărilor de fonduri la nivel detaliat de proiect, program operațional și, ulterior, agregativ sau total privind absorbția financiară a fondurilor europene; f) poate integra și elemente structurale, dar și modele structurale liniare sau neliniare valorificând metoda Microsoft Excel - Solver, cu un grad de acoperire înalt; g) permite o mai largă integrare a opiniilor și scenariilor la nivel agregaytiv și de program operațional; h) agregatul absorbției totale, rata totală de absorbție se transformă prin corelarea de metode într-un instrument de lucru retrospectiv și prospectiv național eficient și realist ca posibilități de anticipare benficiind de un impact decizional legat de managementul proiectelor de succes cu adevărat semnificativ. 112 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2019

9 Exemplu de aplicare expus în articol conferă ca și aplicația corelativă a două metode simultan Monte Carlo Solver orginalitate și creativitate, structural și scenarizat, pragmatic și maximizant în raport cu nivelul absorbției fondurilor europene de către România în cadrul perioadei , respectiv în cel de-al doilea exercițiu bugetar multianual, agregativ și detaliat, dar și ulterior chiar și în condiții de dezvoltare în sau cu viteze diferite (Câmpeanu, 2017) și convergență stratificată în cadul UE. Bibliografie 1. Decartes, R., Discurs despre metodă, București: Editura Academiei. 2. Livio, M., Este Dumnezeu matematician? București: Editura Humanitas. 3. Burtescu, E., Sisteme informatice în afaceri. Craiova: Editura Sitech. 4. Benninga, S Financial Modelling, 3d ed, Cambridge, Massachusetts: MIT Press. 5. Săvoiu, G Modelarea Economico fi nanciară. Gândirea econometrică aplicată în domeniul financiar, Editura Universitară, Bucureşti. 6. Tudoroiu, L., Săvoiu, G., Prognosis, prediction, estimation, planning or prospective of the absorption of European funds by Romania in the second budget exercise as EU member state, In Progrese în teoria deciziilor în condiții de risc și incertitudine, Iași: Editura Perfomantica, vol. XXIX, pp Haefele, J.W Creativity and Innovation, New York: Reinhold Publishing Corporation, Collection universallibrary. Contributor Universal Digital Library, pp , [on-line] Available at: creativityandinn010038mbp/ page/n5 [Accessed 26 December 2018] 8. Botez, M. (coord.), Dimitriu, P., Diaconescu, G.L., Draghici, M., Ladea, I., Priboi, T., Siletchi, M Curs de prognoză, Centrul de Informare şi Documentare în Ştiințele Sociale şi Politice (CIDSP), Bucureşti: Laboratorul de Cercetări Prospective al Universității 9. Nicolae, V., Constantin, L., D., Grădinaru, I Previziune și orientare economică, București: Editura Economică 10. Săvoiu, G., Burtescu, E., Dinu, V., and Tudoroiu, L A Monte Carlo method simulation of the European Funds that can be accesed by România in E+M. Ekonomie a Management = Economics and Management, vol. 20(3) pp Available on line at: 002DOI: / tul001/ , [Accesed 12 January 2019] 11. Săvoiu, G., Tudoroiu, L., Burtescu, E., Using the Monte Carlo Method to estimate the European funds absorbed by the Romanian economy from the EU in , Romanian Statistical Review Supplement, vol. 3, pp [online] available at < uploads/2017/ 03/A05_rrss_ _EN1.pdf > [Accesed 2 December 2018] 12. Săvoiu, G., Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară 13. Săvoiu, G., Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești: Editura Independența Economică 14. Câmpeanu, C., Ce viitor pentru Europa? Mai multe viteze, mai multe direcții, disoluție, Revista 22, București. Available online at: opinii/cristian-campeanu/ce-viitor-pentru-europa-mai-multe-viteze -mai-multedirecii-disoluie [Accesed 1 December 2018] Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 /