O viziune structurală a absorbiei fondurilor europene ... · Revista Română de Statistică...

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 / 2019 105

O viziune structurală a absorbţiei fondurilor europene, corelând metoda de simulare Monte Carlo cu metoda Solver

Ec. drd. Ligian Tudoroiu,

Universitatea din CraiovaProf. 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 (2014-

2020). Introducerea sintetizează noțiunile și metodele valorifi cate 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 fi nanciară. Coduri JEL: C53, C58, E42, H43, H54, O22.

1. Introducere Așa cum a subliniat Rene Decartes în Discurs despre metodă, într-o manieră specifi că 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 științifi ce. Imprevizibila efi cacitate 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 fi nanciare a fondurilor europene. Articolul prezintă o viziune

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2019106

structurală originală a absorbției fondurilor europene de către România ân cel de-al doilea exercițiu bugetar al acesteia ca membră a Uniunii Europene (2014-2020), corelând simularea scenarizată optimist axată pe metoda Monte Carlo cu metoda Solver și valorifi când 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 fi nanciar (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 2014-2020, prospectiva absorbției fi nanciare a fondurilor europene de către România constituie o provocare metodologică, informatică, de anticipare corectă și adecvată, dar și de promptitudine în identifi carea și evaluarea riscurilor diminuărilor ratelor de absorbție în contextual derulării proiectelor aprobate și fi nanțate. 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 fi nal post simulare de o manieră prospectivă axată pe o anticipare structurală detaliată la nivelul absorbțiilor per program. Scenariile valorifi cate 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 valorifi că experții în PM doar pentru a descoperi idei creative sau pentru a armoniza opiniile acestora și s-a valorifi cat 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 fi nală 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 fi nanciare a fondurilor alocate (Fai) și a ratelor de absorbție fi nale (Rafi), 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 fi nale rezultate din tehnica Delphi, aplicată experților au fost ulterior preluate în simularea prin metoda Monte Carlo, fi ind detaliate pentru scenariul optimist în tabelul nr. 1:


Variabilele de tip probabilist referitoare la fonduri alocate (Fai) și la rate

de absorbție fi nale (Rafi), conform opiniei exprimate de experți PM

Tabelul nr. 1Variabila (Fai) unde

i=3 (miliarde €)

Probabilități

rezultate

Variabila (Rafi) unde

i=5 (în coefi cienți)

Probabilități

rezultate21,50 0,20 0,87 0,1022,40 0,50 0,90 0,1023,00 0,30 0,92 0,20

- - 0,95 0,30- - 0,98 0,30

Sursa: Datele disponibile on line la http://www.fonduri-ue.ro/images/fi les/implementare-absorbtie/Anexa_1-Stadiul_ absorbtiei_2007_-_2013_martie_2017.pdf au fost reamintite experților PM, iar opiniile lor fi nale 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 10.000 de (ex)trageri, apoi pe un altul de 20.000 și pornind de la oscilațiile între valorile cu probabilitate maximă de 21,28 miliarde € și 21,95 miliarde €, s-a apelat în fi nal la 30.000 de (ex)trageri cu ajutorul pachetelor de programe Microsoft Excel, software-ul Data Analysis/Random Number Generation. În fi nal aplicarea metodei Monte Carlo și a scenarizării optimiste a condus la o valoare dominantă prospectivă de 21,28 miliarde € a fondurilor absorbite fi nal benifi ciind 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 fi nanciare a fondurilor europenede către România de 94,6% (ca probabilitate maximă de apariție ca valoare punctuală). Toate aceste aspecte sunt vizibile în grafi cul realizat la fi nal în fi gura nr. 1 cu software-ul Data Analysis/Random Number Generation rezultat dintr-o captare a ecranului în derularea pachetelui de programe Microsoft Excel:


Captare de ecran a simulării scenarizate optimist prin metoda Monte

Carlo, cu software-ul Data Analysis/Random Number Generation

Figura nr. 1

��D.�� - � �� $!� �

��

��

��

��

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 fi nale, așa cum se poate constata din fi gura nr. 2:

Distribuția seriei de date a fondurilor europene ce ar putea fi absorbite,

scenarizate optimist și simulate prin metoda Monte Carlo, în 2014-2020

Figura nr. 2

��

��

��

��

��

��

��

��D.�� - � �� $�� 2�

Sursa: Datele simulării Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de

programe Eviews


Claritatea, relevanța și acuratețea rezultatelor simulării prin metoda Monte – Carlo scenarizată optimist rămân natural infl uențate de compoziția

structurală pe programe operaționale și coboară la nivel de proiecte chiar, altfel

spus o complexitate mai mare a sistemului absorbției fi nanciare a fondurilor

europene allocate generează o eroare mai mare, având efecte similare cu

imprecizia probabilităților de absorbție deduse conform opiniilor experților…

Simularea fenomenului absorbției fi nanciare a fondurilor europene

de către România prin metoda Monte Carlo în situația scenarizării optimiste

generate de opiniile experților PM (Săvoiu, 2006), impune în fi nal și o corelare

cu metoda Solver, de o manieră creative sau inovativă, pornind fi e și numai de la

realitaea existenței diverselor riscuri de scădere a ratei sau corecției în raport cu

opiniile unor experți (exemplifi carea 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 exemplifi cată într-

un model general, axat pe valori totale ale fondurilor europene absorbite și

limitările sau constrîngerile ratei acestei absorbții (ambele variabile fi ind

exprimate fi nanciar concret în mii euro și prin limite ale absorbției în promile

- 0/00 -) este expusă în două fi guri succesive (fi gura nr. 3 la nivel de program

operațional sau PO și fi gura nr. 4 la nivel agregativ sau totalizator ca fonduri

accesate și absorbite, conform celor două iterații fi rești:

A. Pentru oricare dintre programele operaționale (PO), structurat la

nivel de proiect:

Distribuție fi ctivă 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 valorifi cate prin metoda Solver sunt fi ctive și au fost prelucrate de autori cu

ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel – Solver modifi cat creative sau inovativ


B. La nivel agregativ, cuantifi când 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 fi ctivă a agregatului denumit fonduri europene absorbite

prin reunirea programelor operaționale (PO -1 ... PO - 6) ce sunt

accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin metoda Solver

(a doua iterație)

Figura nr. 4

Sursa: Datele valorifi cate prin metoda Solver sunt fi ctive și au fost prelucrate de autori cu

ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel – Solver modifi cat 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

fi gura nr. 5


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 valorifi cate pentru șase PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate

de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel – Solver modifi cat creative sau inovativ

ii) șapte programe operaționale (abreviate prin acronime consacrate) în fi gura nr. 6

Distribuția fonduri europene absorbite prin reunirea a șapte programe operaționale accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin


Sursa: Datele valorifi cate pentru șapte PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate

de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel – Solver modifi cat creative sau inovativ

iii) opt programe operaționale (abreviate prin acronime consacrate)

în fi gura nr. 7


Distribuția fonduri europene absorbite prin reunirea a opt programe operaționale accesate și absorbite, scenarizate optimist și simulate prin


Sursa: Datele valorifi cate pentru opt PO simulate prin metoda Monte Carlo au fost prelucrate de autori cu ajutorul pachetelui de programe Microsoft Excel – Solver modifi cat creative sau inovativ

Concluzii Modalitatea de simulare scenarizată prin metoda Monte Carlo corelată

cu metoda Solver modifi cată creativ sau inovativ aduce cu sine unele aspecte

favorabile sau avantaje de aplicare mai ales promptitudinea încorporării în

foresight-ul absorbției fi nanciare 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

efi cientă : 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 fi nanțare

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 fi nanciară; 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 fi nanciară a fondurilor europene; f) poate integra și elemente

structurale, dar și modele structurale liniare sau neliniare valorifi când 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 efi cient

și realist ca posibilități de anticipare benfi ciind de un impact decizional legat de

managementul proiectelor de succes cu adevărat semnifi cativ.


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 2014-2020, 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 stratifi cată în cadul UE.

Bibliografi e

1. Decartes, R., 1990. Discurs despre metodă, București: Editura Academiei. 2. Livio, M., 2017. Este Dumnezeu matematician? București: Editura Humanitas. 3. Burtescu, E., 2010. Sisteme informatice în afaceri. Craiova: Editura Sitech. 4. Benninga, S. 2008. Financial Modelling, 3d ed, Cambridge, Massachusetts: MIT Press. 5. Săvoiu, G. 2013. Modelarea Economico – fi nanciară. Gândirea econometrică

aplicată în domeniul fi nanciar, Editura Universitară, Bucureşti. 6. Tudoroiu, L., Săvoiu, G., 2018. 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. 195-204.

7. Haefele, J.W. 1962. Creativity and Innovation, New York: Reinhold

Publishing Corporation, Collection universallibrary. Contributor Universal Digital Library, pp. 53-56, [on-line] Available at: https://archive.org/details/creativityandinn010038mbp/ page/n5 [Accessed 26 December 2018]

8. Botez, M. (coord.), Dimitriu, P., Diaconescu, G.L., Draghici, M., Ladea, I., Priboi, T., Siletchi, M. 1989. Curs de prognoză, Centrul de Informare şi Documentare în Ştiinţele Sociale şi Politice (CIDSP), Bucureşti: Laboratorul de Cercetări Prospective al Universităţii

9. Nicolae, V., Constantin, L., D., Grădinaru, I. 1998. Previziune și orientare

economică, București: Editura Economică 10. Săvoiu, G., Burtescu, E., Dinu, V., and Tudoroiu, L. 2017. A Monte Carlo method

simulation of the European Funds that can be accesed by România in 2014 –

2020. E+M. Ekonomie a Management = Economics and Management, vol. 20(3) pp. 19-35. Available on line at: https://dx.doi.org/10.15240/tul/001/2017-3-002DOI:10.15240/ tul001/2017-3002, [Accesed 12 January 2019]

11. Săvoiu, G., Tudoroiu, L., Burtescu, E., 2017. Using the Monte Carlo Method to estimate the European funds absorbed by the Romanian economy from the EU in 2007-2013, Romanian Statistical Review Supplement, vol. 3, pp. 110-119. [online] available at < http://www.revistadestatistica.ro/supliment/wp-content/uploads/2017/ 03/A05_rrss_03 2017 _EN1.pdf > [Accesed 2 December 2018]

12. Săvoiu, G., 2011. Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară 13. Săvoiu, G., 2006. Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești: Editura Independența

Economică 14. Câmpeanu, C., 7.03.2017 Ce viitor pentru Europa? Mai multe viteze, mai multe

direcții, disoluție, Revista 22, București. Available online at: https://revista22.ro/opinii/cristian-campeanu/ce-viitor-pentru-europa-mai-multe-viteze -mai-multe-direcii-disoluie [Accesed 1 December 2018]

O viziune structurală a absorbiei fondurilor europene ... · Revista Română de Statistică...

Documents

Transcript of O viziune structurală a absorbiei fondurilor europene ... · Revista Română de Statistică...